转http://www.blogbus.com/shijuanfeng-logs/234881647.html Matlab,计算得到的结果一般是小数形式. 但为了更精确表示,我们有时候需要用到分数形式 例如,有这样一个矩阵: A = -0.0167 -0.0083 0 0 1.9167 0 0 0 -0.0167 -0.0083 0 1.9167 0.0167 -0.0083 0 0 -0.2500 0 0 0 0.0167 -0.0083 0 -0.2500 0 0.0167 0 0 -0.

这个问题是会常常性出的.就是matlab中不断的出现计算. 关于这个问题,我们须要考虑的是自己是不是写错了,通常会出现以下两种可能的错误 1,关于计算的函数没有写分号 :这样的是致命问题,假设函数不写分号,肯定是会出现错误的 2,关于赋值的函数错误 比方说我的一行赋值语句例如以下: I((plot_x(i)-20):(plot_x(i)+20),(plot_y(i)-20):(plot_y(i)+20)) = 37,38,24; 直接对图像进行赋值 可是这样的并不能行.由于给三维数组赋值压根就不

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

>> format short      %%%% MATLAB默认格式,小数显示 >> format rat    %%%%% 转成分数表示

很早之前就做过一些关于人脸检测和目标检测的课题,一直都没有好好总结出来,趁着这个机会,写个总结,希望所写的内容能给研究同类问题的博友一些见解和启发!!博客里面涉及的公式太繁琐了,直接截图了. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4194307.html 一 人脸检测之问题概述 人脸检测是CV领域的一个经典课题,很多学者对人脸检测做了深入的研究,但真正的分水岭却是在2001年viola等大神发表的那篇经典之作Rapid Object Detecti

在用c++代码复现matlab代码时,遇到两者resize函数的结果不相同的问题. opencv: resize(image1, reTmp, Size(, ), , , cv::INTER_LINEAR); matlab: tmp=imresize(img,[ ],'bilinear','AntiAliasing',false); 以一张500×396的彩色图片为例,resize到(50,50): matlab  imresize代码: img=imread('image/cluo.jpg')

所谓快速多通道积分图计算,其实就是 cumsum2D. 我写了一个比较快的版本(比 VLFeat 的快),用 mex 编译一下就能用了. 代码 #include <string.h> #include <mex.h> #include <stdio.h> #include <stdint.h> // compute integral image template <typename T> void integral(const T* in, T*

对于当前班级状态$S$,定义一个函数$\varphi(S)$,要求其满足: 令结束状态为$S_{end}$,对于任意$S\ne S_{end}$,若其下一个状态为$S'$,则$E(\varphi(S)-\varphi(S'))=1$ 由此,归纳即可得到$S$的期望结束步数为为$\varphi(S)-\varphi(S')$ 对于一个状态$S$,注意到其与班级编号无关,因此不妨假设其第$i$个班级有$a_{i}$个人(共$m$个班级),再定义一个函数$g(x)$,令$\varphi(S)=\sum

Matlab 常用于做一些计算实验和绘图,我主要用matlab来绘图件.Matlab 可以用GUI界面来完成绘图,但是既然能用鼠标完成的绘图,那么一定能用代码命令来完成绘图,个人比较喜欢用命令来完成matlab的绘图. 保存图片格式 有很多图片格式可以保存,矢量图片格式(".eps")可以不失真,另外,新版matlab还有“copy figure可用”,但是这项功能是针对小的plot可以,有大数据量的图片或plot好像不能不会成功,画密度很高的等值线时,线密度过高则不会成功 保存命令

1. 首先说说自相关和互相关的概念.     这 个是信号分析里的概念,他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度,即互相关函数是描述随机信号 x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度,自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关 程度.     自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度:互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个 判断指标,把两测点之

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

序言 符号对象(Symbolic Objects 不同于普通的数值计算)是Matlab中的一种特殊数据类型,它可以用来表示符号变量.表达式以及矩阵,利用符号对象能够在不考虑符号所对应的具体数值的情况下能够进行代数分析和符号计算(symbolic math operations),例如解代数方程.微分方程.进行矩阵运算等. 符号对象需要通过sym或syms函数来指定, 普通的数字转换成符号类型后也可以被作为符号对象来处理. 我们可以用一个简单的例子来表明数值计算和符号计算的区别: 2/5+1/3的

ylbtech-杂项-数学软件:MATLAB MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功

matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2.前者计算一个向量自身的距离矩阵,后者计算两个向量之间的距离矩阵.基本调用形式如下: D = pdist(X) D = pdist2(X,Y) 这两个函数都提供多种距离度量形式,非常方便,还可以调用自己编写的距离函数. 需要注意的是:pdist2返回是n*n的距离矩阵,pdist则返回距离矩阵的下三角串联形式. 下面是具体的介绍: 一.pdist Pairwise distance between pairs of object

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

转载自 http://blog.163.com/to_be_myself/blog/static/176060227201101762159227/ Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度. 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自

Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

matlab中的eval函数使用 在matlab的命令行窗口中输入help eval命令回车就可以看到eval函数的官方解释,大概的意思就是执行matlab中的表达式,计算expression表示的代码.意思是相当于在命令行中输入expression表达式命令的意思. 用法: eval(expression) [output1,-,outputN] = eval(expression) 这里就很奇怪了,为啥不直接在命令行中输入命令而是要多使用一个eval函数来完成这样的事情呢.这个是有原因的,下

代码: function [wpLP, wsLP, alpha] = bs2lpfre(wpbs, wsbs) % Band-edge frequency conversion from bandstop to lowpass digital filter % ------------------------------------------------------------------------- % [wpLP, wsLP, alpha] = bs2lpfre(wpbs, wsbs)

上代码: function [wpLP, wsLP, alpha] = lp2lpfre(wplp, wslp) % Band-edge frequency conversion from lowpass to lowpass digital filter % ------------------------------------------------------------------------- % [wpLP, wsLP, alpha] = lp2lpfre(wplp, wslp)