——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:

(一)数据处理统计 一.最大值和最小值 1.求向量的最大值和最小值 y=max(X); %返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y [y,I]=max(X);%返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y:最大值的序号存入I. 求最小值min的用法与max完全相同. 2.求矩阵的最大值和最小值 max(A); %返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值 [Y,U]=max(A); %返回行向量A和U,Y向量记录A的每列的最大值,Y记录每列的最

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

第一版中因为公式中含有:分母项:n(n-1),而程序并没有对输入数进行判定,如果仅仅输入一个或者一个都不输入,将会出现除0的情况 基于此,进行第二版改进. 代码: % 脚本文件:states.m % % 目标: % 该程序首先累计输入未知的数(正数或者0),然后计算这个数据集的平均值和方差 % % 版本记录 % 日期 编者 描述 % ===== ========= ================ % -- : 泡泡 源码 % 2015-10-4 21:56 泡泡 纠正除0的情况(当仅输入0或1

输入数据 做数据曲线拟合,当然该有数据,本经验从以如下数据作为案例.   添加数据到curve fitting程序 这一步就是将你要拟合的数据添加到curve fitting程序中,同时给你拟合的曲线命名.   选择曲线拟合的方法类型 常见的拟合曲线有多项式的.指数的.对数的等等.curve fitting程序提供了很多的方法.你可以根据自己的数据具体选择.   选择好方法后,按照提供的公式选择具体的选项 本文的数据近似为线性的,我们选择多项式拟合的一阶方法.   拟合结果查看 拟合后,curv

比如有图像1,将其旋转n度得到图像2,问如何比较两张图像得到旋转的度数n. 算法思路参考logpolar变换: 1.从图像中心位置向四周引出射线. 2.计算每根射线所打到图像上的像素累计和,得到极坐标灰度曲线. 3.比较两张图的灰度曲线,得到最相关的偏移位置,即为两张图像的旋转角度. 原图: 旋转了10°的图像: 灰度曲线: 代码如下: main.m clear all; close all; clc; img1 = imread('lena.jpg'); img2 = imrotate(img

在做多项式加法的时候需要做多项式扩展.这里将g1扩展到与f等长 多项式的乘积,是两个多项式之和减1, 多项式求导函数:ployder() 先建立两个多项式,再求a的导函数 在计算两个多项式乘积的导函数 等价于 计算商的导函数 先求商,可能产生余式 多项式求值 polyval(p,x) polyvalm(p,x)

MATLAB基础知识 l  Imread:  读取图片信息: l  axis:轴缩放:axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax cmin cmax]) 设置 x.y 和 z 轴范围以及颜色缩放范围(请参阅 caxis).v = axis 返回包含 x.y 和 z 轴缩放因子的行矢量.v 具有 4 或 6 个分量,具体分别取决于当前坐标轴是二维还是三维.返回值是当前坐标轴的 XLim.Ylim 和 ZLim 属性.   基于 x.y 和 z 数据的最小值和最大值,ax

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

实验室做网格处理方面的算法,写界面很麻烦,所以有了利用maya和matlab进行数据连通的念头,于是有了这个插件. 这个插件可以把maya的网格数据导入matlab之中,完成计算之后重新返回maya.适合平时快速做一些网格数据的可视化工作,以及一些小试验. 选择maya而不是max的原因是,maya的数据是用节点组织的,可以很方便地组合不同的节点构造出新的功能,而在max里面一切都是隐藏的,要实现新的功能十分不方便. 如果需要代码,可以在这里下载 https://github.com/leagu

MATLAB是一个很好用的工具.利用MATLAB脚本进行科学计算也特别方便快捷.但是代码存在较多循环时,MATLAB运行速度极慢.如果不想放弃MATLAB中大量方便使用的库,又希望代码能迅速快捷的运行,可以考虑将循环较多的功能采用C编写,MATLAB调用.本文将概述这一过程.虽然本文以LDPC译码算法为例,但不懂该算法不影响本文阅读. 1. 起因 最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中,其中一个版本是这里,里面有三重循环,运行速度极慢.后来考虑了MATLAB的向量化操作,通过算法的合理划分以

转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5859751 Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数 1.简介 在统计学中,斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值.斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X.Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述.如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量

http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html http://blog.csdn.net/goodshot/article/details/8611178 一.统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值.方差.标准差.首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述: 均值: 标准差: 方差: 均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均. 以这两个

在画之前首先介绍一下Matlab boxplot,下面这段说明内容来自http://www.plob.org/2012/06/10/2153.html   由于matlab具有强大的计算功能,用其统计数据功能优点显而易见,这里分享使用matlab中的boxplot的一些技巧,供大家参考. Matlab boxplot命令 格式如下 boxplot(X):产生矩阵X的每一列的盒图和“须”图,“须”是从盒的尾部延伸出来,并表示盒外数据长度的线,如果“须”的外面没有数据,则在“须”的底部有一个点. w

如下为本人亲证代码: 一: 编译器的安装与配置(环境不同,显示结果不同) 要使用MATLAB编译器,用户计算机上应用事先安装与MATLAB适配的以下任何一种ANSI C/C++编译器: 5.0.6.0版的MicroSoft Visual C++(MSVC) 5.0.5.2.5.3.5.4.5.5版的Borland C++ LCC(由MATLAB自带,只能用来产生MEX文件) 下面是安装与配置MATLAB编译器应用程序MEX的设置的步骤: (1)在MATLAB命令窗口中运行mex –setup,出

如果我有一个用C语言写的函数,实现了一个功能,如一个简单的函数: double add(double x, double y) { return x + y; } 现在我想要在Matlab中使用它,比如输入: >> a = add(1.1, 2.2) 3.3000 要得出以上的结果,那应该怎样做呢? 解决方法之一是要通过使用MEX文件,MEX文件使得调用C函数和调用Matlab的内置函数一样方便.MEX文件是由原C代码加上MEX文件专用的接口函数后编译而成的.可以这样理解,MEX文件实现了一种

图形是呈现数据的一种直观方式,在用Matlab进行数据处理和计算后,我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来.尤其在论文的撰写中,优雅的图形无疑会为文章加分.本篇文章非完全原创,我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍,修改局部错误,然后将所有的图贴上来供大家参考.大家可以先看图,有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <br>%% 直方图图的绘制

Java代码实现的计算难免会显得不够高效.而利用MATLAB写好相应的计算函数,然后打包成jar包供Java调用,在某些情况下会更加方便.或者有些时候会涉及到使用Java调用MatLab展现一些二维三维图.因此用到Java调用MatLab. 一:注意事项 1: MatLab的版本必须是2006b+(包括2006b或更高版本),因为只有在这些版本中才有MATLAB Builder for Java(也叫Java Builder). 2: 运行机器上必须装有JRE 并且版本要和MatLab自带的jr

For和while是常见的循环关键字,在许多语言中都是通用的.但是想必不是所有人,都被其中的区别困扰过,尤其是MATLAB“程序员”. x=[,,,,,,]; i=; while i<=length(x) x(i)=[]; i=i+; end i 这段代码的运行结果是 i= 5 i在递增,而MATLAB在每次循环都调用了length(x),因此length(x)在递减. i:            1  2  3  4  5 length(x) 7  6  5  4  3 当i=5时跳出循环.

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