Matlab是做科研是比较常用的建模工具,我在研一做项目期间遇到了一个还算比较基础的问题,所以我打算记录下来并分享出来! 处理问题步骤: 1. 抛出问题 2. 思考解决方法 3. 代码验证看结果 抛出问题 在项目中有一批原始数据,在数据中有占很少比例的异样点,我们已经知道这些异样点是会影响结果精度的,需要剔除. 为了去除这些震荡点,我们自定义一些数据来进行模拟,用以找出去除方法,模拟的优势就在于能更快解决问题. 带有震荡点的模拟数据点图如下: 思考解决方法 在这个模拟数据点图中可以看出所有的异样

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. 在绘制曲线时,通常需要在某些特殊的位置,比如最大值或者最小值处将X,Y轴对应的参考线绘制出来,下面

Transfer function: 1 ------- 5 s + 1 写成微分方程: 5y'(t)+y(t)=u(t) 向前差分: 5y(k+1)+(T-5)y(k)=Tu(k) T:Sample time 向后差分: (5+t)y(k)-Ty(k-1)=Tu(k) Matlab阶跃响应: G1=tf([1],[5 1]); step(G1) %连续传递函数阶跃响应曲线 hold on G2=c2d(G1,0.1,'zoh'); step(G2) %离散传递函数阶跃响应曲线 hold on

>> clear;>> x1=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y1=[0,0.55,0.69,0.86,0.93,0.93,0.97,0.97,1];>> x2=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y2=[0,0.45,0.79,0.93,0.97,0.97,1,1,1];>> x3=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0

MATLAB的数据显示格式 虽然在MATLAB系统中数据的存储和计算都是双精度进行的,但MATLAB可以利用菜单或format命令来调整数据的显示格式.Format命令的格式和作用如下: l  format|format short         5位定点表示 l  format long                15位定点表示 l  format short e              5位浮点表示 l  format long e              15位浮点表示 l  f

MATLAB有非常强的图形功能,能够方便地实现数据的视觉化.强大的计算功能与图形功能相结合为MATLAB在科学技术和教学方面的应用提供了更加广阔的天地.以下着重介绍二维图形的画法,对三维图形仅仅作简单叙述. 5.1 二维图形的绘制 5.1.1 基本形式 二维图形的绘制是MATLAB语言图形处理的基础,MATLAB最经常使用的画二维图形的命令是plot,看两个简单的样例: >> y=[0 0.58 0.70 0.95 0.83 0.25]; >> plot(y) 生成的图形见图5-1

出现Nan : 说法1: 说法2:说法3:     震荡 : 分析原因:  1:训练的batch_size太小 1.  当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够.但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习. 2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式.这样做的好处有两点, 1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在. 2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学

使用matlab的时候常常会忘掉一些指令,每次都要重新查找,挺麻烦的,这里收集一些常用的绘图指令,供自己和大家以后方便查找和使用. 1.例子-包含了常用绘图命令 clear clc %%数据准备 x = 0:0.05:1; y = -x.*log(x); figure(1);%图像1 set(gcf, 'color',[0.1 0.5 1]);%设置整体图片的背景色 %%绘制曲线 plot(x,y,'rs-','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k',... 'Ma

1. 前言 关于用yolo训练自己VOC格式数据的博文真的不少,但是当我按照他们的方法一步一步走下去的时候发现出了其他作者没有提及的问题.这里就我自己的经验讲讲如何训练自己的数据集. 2.数据集 这里建议大家用VOC和ILSVRC比赛的数据集,因为xml文件都是现成的,省去很多功夫.当然除非你是个执着的孩子就想凭借着非人的毅力和追逐斗鸡眼这种个性特征而自己去标记label. 勤劳的孩子想自己标记的可以自己去github搜索 labelImg , 下载好make后直接运行就可以.具体使用方法先不做

基本形式 >> y=[1 2 3 4 5 6]; >> plot(y) 生成的图形是以序号为横坐标.数组y的数值为纵坐标画出的折线. >> x=linspace(0,2*pi,30); % 生成一组线性等距的数值 >> y=sin(x); >> plot(x,y) 生成的图形是上30个点连成的光滑的正弦曲线. 多重线 在同一个画面上可以画许多条曲线,只需多给出几个数组,例如: >> x=0:pi/15:2*pi; >> y

一.LED汽车前大灯遇到问题.分析和解决 问题1: 当电源电压增大时,LED等闪烁,而且电源电压增大的越多闪烁的频率越低. 原因分析: 电源电压从12V升高到24V过程中,开关MOS管的Vds增大,Qg增大,Ichange增大.也就是说MG20U201的GATE输出电流过大,超过其内部电源所能提供的最大电流0.7mA. 由于驱动MOS管消耗掉MG20U201内部电源过多的电流,导致它工作一段时间(几十ms)电源电压就下降到极限值--正常工作的最小电压,MG201201开始断电停止工作,MOS管也

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据

1. 什么是学习率(Learning rate)?   学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值.合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值.   这里以梯度下降为例,来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响(这里以代价函数为凸函数为例):   回顾一下梯度下降的代码:   repeat{      $ \theta_j = \theta_j - \alpha \frac{\Delta

如果参数上升太快,降低Kp值,如果震荡太剧烈(振荡幅度过大),降低Ki值,如果曲线震荡部分上升下降太快则尝试调整Kd值.

原文链接1 原文链接28 什么叫边界条件?有何物理意义?它与初始条件有什么关系? 边界条件与初始条件是控制方程有确定解的前提. 边界条件是在求解区域的边界上所求解的变量或其导数随时间和地点的变化规律.对于任何问题,都需要给定边界条件. 初始条件是所研究对象在过程开始时刻各个求解变量的空间分布情况,对于瞬态问题,必须给定初始条件,稳态问题,则不用给定.对于边界条件与初始条件的处理,直接影响计算结果的精度. 在瞬态问题中,给定初始条件时要注意的是:要针对所有计算变量,给定整个计算域内各单元的初始条件

写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题,以及不知道如何解决,我准备把这个部分作为一个系列,为了让大家少走一些坑,对于本博客有什么错误,欢迎大家指出,下面切入正题吧. 1. 深度学习,一个令人头疼的问题就是如何调参? 简而言之,如果数据集复杂的话,那么就要增加网络的层数,模型欠拟合了,加节点. 2. 关于验证集的loss曲线和acc曲线震荡,不平滑问题 出现loss震荡不平滑的原因可能如下: (1) 学习率可能太大 (2) batch size太小 (3) 样本分布不均

代码 % -- function koch(Ax, Ay, Bx, By) % 控制递归深度 Deepth = ; % 控制图画大小 Size = ; + (By-Ay)^) < Deepth plot([Ax, Bx], [Ay, By], '-r') hold on axis([ Size Size]); else Cx = Ax + (Bx-Ax)/; Cy = Ay + (By-Ay)/; Dx = Bx - (Bx-Ax)/; Dy = By - (By-Ay)/; koch(Ax,

贝塞尔曲线绘图方法: %Program 3.7 Freehand Draw Program Using Bezier Splines %Click in Matlab figure window to locate first point, and click % three more times to specify 2 control points and the next % spline point. Continue with groups of 3 points to add mor

一. 二维数据曲线图1.1 绘制 单根二维曲线plot 函数的基本调用 格式为:plot(x,y) 其中x和y为长度相同的向量,分别用于存储x坐标 和y坐标数据. 例1-1 在0≤x≤2p区间内,绘制曲线y=2e-0.5xcos(4πx)程序 如下:x=0:pi/100:2*pi;y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);plot(x,y) 例1-2 绘制曲线.程序如下:t=0:0.1:2*pi;x=t.*sin(3*t);y=t.*sin(t).*sin(t);plot(x,y

Matlab 如何绘制复杂曲线的包络线 http://jingyan.baidu.com/article/aa6a2c14d36c710d4c19c4a8.html 如果一条曲线(比如声音波形)波动很大,曲折复杂,可以通过绘制包络线的方式使其更加平滑和清晰.本经验帮助刚接触matlab不久的新手完成这一过程. 工具/原料 Matlab 软件 样本数据 方法/步骤   处理前后的效果对比,图示为某声波傅里叶变换(fft)后的频谱图.   原数据为横纵坐标为 frequency 和 Amplitud