MATLAB实例:散点密度图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图 数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'

申明,本文非笔者原创,原文转载自:  基于Matlab的离散小波变换         http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100ryh3.html 简介 在数字图像处理中,需要将连续的小波及其小波变换离散化.一般计算机实现中使用二进制离散处理,将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换(简称DWT).实际上,离散小波变换是对连续小波变换的尺度.位移按照2的幂次进行离散化得到的,所以也称之为二进制小波变换. 虽然经典的傅里叶变换可以反映出信

MATLAB实例:二元高斯分布图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. MATLAB程序 %% demo Multivariate Normal Distribution clear clc %% 空间坐标范围 x1=-5:0.2:5; x2=-5:0.2:5; [X1, X2]=meshgrid(x1, x2); X=[X1(:) X2(:)]; %% 高斯分布参数 % 分量1 miu_1=[1 1]; % 均值 Sigma_1=

matlab系统同时提供连续和离散的控制器和对象的目的是:在降低用户使用复杂程度的同时提高仿真精度.仿真速度和应用的广泛性. 仿真步长和求解精度的概念对于理解这个问题至关重要. 首先是步长,步长和求解精度存在一对矛盾,步长的选择是仿真消耗的时间和求解精度要求的折中.计算机只能一步一步计算你的电路或者其他方程,例如你输入一个连续的信号,计算机在一个时刻仅仅会采集这个信号上的一个点,然后把这个点带入你的控制器数学方程中,求出电路方程的一个解,根据这个解得到系统的输出.因此,仿真波形其实是一个个的点聚

y=randn(1,3000); % 生成1-by-3000的标准正态分布随机数 ymin=min(y); ymax=max(y); x=linspace(ymin,ymax,20); %将最大最小区间分成20个等分点(19等分),然后分别计算各个区间的个数 yy=hist(y,x); %计算各个区间的个数 yy=yy/length(y); %计算各个区间样本数所占总样本数的比例(概率) bar(x,yy) %画出概率密度分布图 s=0; for i=2:length(x) s=[s,trapz

一.离散信号的表示 1.一个离散信号需要用两个向量来表示: (1)离散信号的幅值 (2)离散信号的位置信息 2.用MATLAB实现离散信号的可视化 (1)不能利用符号运算来表示 (2)绘制离散信号一般采用stem命令. (3)x(n)--stem(n,x) 3.一个demo: clear all; x=[-,,,,,-]; n=[-,-,,,,]; figure() stem(n,x),axis([-2.5,3.5,-4.5,5.5]) 二.一些常用的离散信号 1.单位冲激序列的表示 funct

收藏吧,网上搜集的,费了老大劲了,推荐给有需要的人,^_^.   MATLAB课件2007北京交通大学.zip 4.87 MB   A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf 7.47 MB   An Introduction To Programming And methods in Matlab.pdf 2.32 MB   Applied Econometrics using MATLAB.pdf 1.41 MB   A

一.实验目的 1. 了解离散相似法的基本原理 2. 掌握离散相似法仿真的基本过程 3. 应用离散相似法仿真非线性系统 4. MATLAB实现离散相似法的非线性系统仿真 5. 掌握SIMULINK仿真方法,应用于非线性系统的仿真,并对实验结果进行分析比较 二.实验原理 在ASR的输出增加限幅装置(饱和非线性,饱和界为c=8 ). Ce=0.031,其它参数不变.输入为单位阶跃,用离散相似法求系统各环节的输出. 要求:采用零阶保持器和一阶保持器离散化系统,分别完成本实验. 1.各环节的参数: 由5个

具体文档戳下方网站 https://pan.wps.cn/l/s4ojed8 代码如下: import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.stats as stats # adult_data = pd.read_csv("adult.data")adult_test = pd.read_csv("adult.test", header=None, na

from scipy.stats import chi2 # 卡方分布from scipy.stats import norm # 正态分布from scipy.stats import t # t分布from scipy.stats import f # F分布import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdimport scipy.stats as statsfrom scipy.stats import

直方图均衡化是什么有什么用 先说什么是直方图均衡化,通俗的说,以灰度图为例,原图的某一个像素为x,经过某个函数变为y.形成新的图.新的图的灰度值的分布是均匀的,这个过程就叫直方图均衡化. 图像直方图均衡化作用:用来增强对比度. 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候.通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布.这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能. 这种方法对于背景和前景都太亮或者太

0. 引言 0.1 本文内容 基于SOGI函数,将s域传递函数转换为离散的z域函数,并以m语言形式进行实现,在simulink中封装为m-function并进行验证 0.2 学到什么 离散化方法 函数程序实现方法 1. SOGI简介 以TI官方文档中单相锁相环中SOGI应用为例 框图如下所示 正弦信号经过SOGI可得到同相信号及正交信号 2. 传递函数 同相传递函数 \[H_{d}(s)=\frac{v^{\prime}}{v}(s)=\frac{k \omega_{n} s}{s^{2}+k

一.系统的z变换和反变换 1.利用部分分式展开求解逆Z变换: 2.例子 3.Z变换的MATLAB函数 clear all f=sym('cos(a*k)'); F=ztrans(f) F=sym('z^2/((1+z)*(z-2))'); f=iztrans(F) 二.系统的零极点分布及其稳定性 %求H(z)=(z^+2z)/(z^+(z^)+(z^)+2z+)的零极点及其分布图 %求H(z)=(+z^(-))/(+z^-/+z^-/+)的零极点及其分布图 %采用roots和plot函数 cle

  1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

%用二重循环实现DFT: function xk=dt_0(xn); %define a function N=length(xn); %caculate the length of the variable WN=exp(-j.*.*pi./N); xk=zeros(,N); %define a non-zero 一维矩阵 sum=zeros(,N); %define a non-zero 一维矩阵 :N %二重循环实现离散傅里叶变换DFT :N sum(n)=xn(n).*WN.^(k.*n

p=imread('C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg'); g=rgb2gray(p); % 转为灰阶图 gg=double(g); % 转为数值矩阵 gg=-gg/; % 将彩色值转为 - 的渐变值 [x,y]=size(gg); % 取原图大小 [X,Y]=meshgrid(:y,:x); % 以原图大小构建网格 mesh(X,Y,gg); % 网格上画出图像 colormap gray % 设为灰阶图像

(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

from http://blog.csdn.net/u012129372/article/details/26565611 %FFT变换,获得采样数据基本信息,时域图,频域图 %这里的向量都用行向量,假设被测变量是速度,单位为m/s clear; close all; load data.txt              %通过仪器测量的原始数据,存储为data.txt中,附件中有一个模版(该信号极不规则) A=data;                                    

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

一.常见的概率分布 表1.1 概率分布分类表 连续随机变量分布 连续统计量分布 离散随机变量分布 分布 分布 二项分布 连续均匀分布 非中心 分布 离散均匀分布 (Gamma)分布 分布 几何分布 指数分布 非中心 分布 超几何分布 正态分布 分布 负二项分布 对数正态分布 非中心 分布 泊松分布 Weibull分布 Rayleigh分布 二.MATLAB为常见分布提供的五类函数 1) 概率密度函数(pdf); 2) (累积)分布函数(cdf); 3) 逆(累积)分布函数(icdf); 4) 随

关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,比较杂...感谢所有网络上的贡献者们:) 核心:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 工具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox 附:黄锷先生课题组开发的工具包(可以在 这里 找到),这里中并未用到. % Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions. % Without parameter 'MAXMODES'