方法一:多项式拟合polyfit 1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; 2 3 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; 4 P= polyfit(x, y, 3) %三阶多项式拟合 5 6 xi=0:.2:10; 7 8 yi= polyval(P, xi); %求对应y值 9 10 plot(xi,yi,x,y,'r*'); 运行结果: 多项式系数:P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698 使用matlab中的ploy2sym函数:y=poly2sy

MATLAB中多行注释的三种方法 A. %{ 若干语句 %} B. 多行注释: 选中要注释的若干语句, 编辑器菜单Text->Comment, 或者快捷键Ctrl+R 取消注释: 选中要取消注释的语句, 编辑器菜单Text->Uncomment, 或者快捷键Ctrl+T C. if LOGICAL(0) 若干语句 end 这个方法实际上是通过逻辑判断语句不执行相关的语句 参考: http://icictech.blog.163.com/blog/static/27974254200845957

1.误差的来源 模型误差:数学模型与实际问题之间的误差 观测误差:测量数据与实际数据的误差 方法误差:数学模型的精确解与数值方法得到的数值解之间的误差:例如 舍入误差:对数据进行四舍五入后产生的误差 2.减少误差的几种方法          现在,我们一般用计算机解决计算问题,使用最多的是Matlab软件.对实际问题进行数学建模时,可能存在模型误差,对数学模型进行数值求解时,我们使用的方法可能产生方法误差,我们输入计算机的数据一般是有测量误差的,计算机在运算过程的每一步又会产生舍入误差(十进制转

试验很简单,取二值图像的质心,三种方法做比较 1.完全采用矩阵性能不做任何循环操作,对find后的值进行除法与取余操作,从而得到centroid 2.完全采用循环操作,最简单明了 3.结合1,2,对每一列进行find,省去与除法与取余的计算时间 分析 试验证明 矩阵小的情况下,2是最优的,1与3差不多是2的三倍 矩阵中大情况下,三种方法时间一样 当处理大矩阵时,方法3具有明显的优势,1,2差不多是3的两倍倍时间 所以我采用了方法2,简单明了,效率也可以. 测试代码 M = 9000; N = 1

自然状态下,用plot画的是折线,而不是平滑曲线. 有两种方法可以画平滑曲线,第一种是拟合的方法,第二种是用spcrv,其实原理应该都一样就是插值.下面是源程序,大家可以根据需要自行选择,更改拟合的参数. clc,clear; a = 1:1:6;  %横坐标 b = [8.0 9.0 10.0 15.0 35.0 40.0]; %纵坐标 plot(a, b, 'b');   %自然状态的画图效果 hold on; %第一种,画平滑曲线的方法 c = polyfit(a, b, 2);  %进行

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.

Matlab中数组元素引用——三种方法   1.Matlab中数组元素引用有三种方法 1 2 3 1.下标法(subscripts) 2.索引法(index) 3.布尔法(Boolean) 注意:在使用这三种方法之前,大家头脑一定要清晰的记住,Matlab中数组元素是按列存储(与Fortran一样),比如说下面的二维数组 1 2 3 4 A=      8     1     6      3     5     7      4     9     2 Matlab的存储顺序是8,3,4,1,

matlab的绘图和可视化能力是不用多说的,可以说在业内是家喻户晓的. Matlab提供了丰富的绘图函数,比如ez**系类的简易绘图函数,surf.mesh系类的数值绘图函数等几十个.另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数,这些值得大家深入学习好久. 今天我只是讨论下如何保存这些由Matlab绘制出来的图像呢?当然借助第三方截图软件,就算了! 1.使用imwrite 函数 如图像是img,则可以使用 imwrite(img,'result.jpg'); 这种方法保存图像大小和显示的大小事一样的.

一 . 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出   Xcam=x/dx+x0,    Ycam=y/dy+y0  表示为矩阵形式 Xcam           1/dx   0      x0          x Ycam      =    0     1/dy   y0    *

选修了cs的AI课,开始有点不适应,只能用matlab硬着头皮上了,不过matlab代码全网仅此一份,倒有点小自豪. 一.练习题目 分别用宽度优先.深度优先.贪婪算法和 A*算法求解"罗马利亚度假问题".具体地图我这里不给出了,有兴趣的可以去搜索.即找到从初始地点 Arad到 目的地点 Bucharest 的一条路径. 要求:分别用文件存储地图和启发函数表,用生成节点数比较以上四种算法在同一问题求解时的效率,列表给出结果. 附:罗马尼亚度假问题图(图1.1) 图1.1 罗马尼亚度假问题

matlab读取CVS文件的几种方法: 1,实用csvread()函数   csvread()函数有三种使用方法: 1.M = csvread('filename')2.M = csvread('filename', row, col)3.M = csvread('filename', row, col, range) 第一种方法中,直接输入文件名,将数据读到矩阵M中.这里要求csv文件中只能包含数字. 第二种方法中,除了文件名,还指定了开始读取位置的行号(row)和列号(col).这里,行号.

%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

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

作者:桂. 时间:2017-02-28  07:06:30 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6477185.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 之前经常用MATLAB,却不小心停留在了舒适区,连基本的调试方法都没有掌握.本文主要是对MATLAB程序调试中的一般方法进行总结,也是自己学习的记录.全文大致分为三个段落: 1)代码内调试: 2)断点调试方法: 3)指令调试方法: 本文主要为个人学习总结,并借鉴了前人的经验,相应链接在

文章陈述了手机发展趋势及耗电特性,集中讨论了时下最为关心的智能手机耗电问题,并介绍了测量手机软件耗电量的两种方法.此外还解释了为何运营商此前会提出收取微信的费用,心跳机制是什么. 美国著名手机公司Palm的CEO JonRubinstein曾经说过:“手机未来的发展取决于两个因数,一是手机的数据传输速度:二就是手机待机时长.” 为什么手机待机时长如此重要呢? 现 在,手机上网速度已经有很大的提升,而且还在马不停蹄的发展4G,5G.4G网络可以将手机的上网速度提高到100Mbps以上,简单的说,下

1 简介 判断一个字符串是否包含某个特定子串是常见的场景,比如判断一篇文章是否包含敏感词汇.判断日志是否有ERROR信息等.本文将介绍四种方法并进行性能测试. 2 四种方法 2.1 JDK原生方法String.indexOf 在String的函数中,提供了indexOf(subStr)方法,返回子串subStr第一次出现的位置,如果不存在则返回-1.例子如下: //包含Java assertEquals(7, "Pkslow Java".indexOf("Java"

在进行STM32F中AD采样的学习中,我们知道AD采样的方法有多种,按照逻辑程序处理有三种方式,一种是查询模式,一种是中断处理模式,一种是DMA模式.三种方法按照处理复杂方法DMA模式处理模式效率最高,其次是中断处理模式,最差是查询模式,相信很多学者在学习AD采样程序时,很多例程采用DMA模式,在这里我针对三种程序进行分别分析. 1.AD采样查询模式 在AD采样查询模式中,我们需要注意的是IO口的初始化配置,这里我采用PA2作为模拟采集的引脚(AIN2)和串口3作为打印输出. 具体如下:建立一个

说到数据类型,我们先理一下JavaScript中常见的几种数据类型: 基本类型:string,number,boolean 特殊类型:undefined,null 引用类型:Object,Function,Function,Array,Date,... 很多时候我们都需要通过判断变量的数据类型来进行下一步操作,下面我们介绍常用的三种方法: ① typeof typeof 返回一个表示数据类型的字符串,返回结果包括:number.boolean.string.object.undefined.fu