MATLAB 提供了函数filter,可以实现差分方程的递规求解. 设差分方程的形式为\(a_0y(n) + a_1y(n-1) + \cdots + a_my(n-m)=b_0x(n)+b_1x(n-1)+\cdots+b_sx(n-s)\) 基本的调用方法: yn = filter(B, A, xn) \(B = [b_0, \cdots, b_s], A = [a_0, \cdots, a_m]\): xn是输入信号: yn是输入信号通过系统的零状态响应. 如果输入是单位脉冲函数,则输出就

Matlab求解非线性规划,fmincon函数的用法总结 1.简介 在matlab中,fmincon函数可以求解带约束的非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)的最小值,即可以用来求解非线性规划问题 matlab中,非线性规划模型的写法如下 2.基本语法 [x,fval]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) x的返回值是决策向量x的取值,fval的返回值是目标函数f

  function [ y ] = moving_average( x, win_size ) y1=filter(ones(1,win_size/2+1)/win_size,1,x); y2=filter(ones(1,win_size/2+1)/win_size,1,fliplr(x)); y=y1+fliplr(y2)-(1/win_size)*x; end L = win_size/2; yi = (1/win_size)∑(j=i-L:i+L)xj 本系列文章允许转载,转载请保留全文

PHP过滤器包含两种类型 Validation:用来验证验证项是否合法 Sanitization:用来格式化被验证的项目,因此它可能会修改验证项的值,将不合法的字符删除等. input_filters_list() 用来列出当前系统所支持的所有过滤器. 1 2 3 4 5 6 <?php foreach(filter_list() as $id => $filter) {    echo $filter.'    '.filter_id($filter)."\n"; } ?

问题背景:在根据<机器人导论>这本书的Z-Y-X欧拉角原理用Matlab实现旋转矩阵求解时,发现与直接调用机器人工具箱中的rpy2tr()函数得出的结果并不相同. 首先:先检查自己写的函数是否有错.根据其原理:坐标系B可以用如下方式表示——先将坐标系B和一个已知参考坐标系A重合,先将B绕B的Z轴转afa角,再绕B的Y轴转beta角,最后绕B的X轴转gama角.所以得到的旋转矩阵就是R=Rz*Ry*Rx. 代码如下: %afa:绕着z轴的旋转角——yaw:beta:绕着y轴的旋转角——pitch

MATLAB filter2 和 conv2 函数说明 在 MATLAB 中,filter2 函数实现二维数字滤波器．conv2 函数实现二维卷积． filter2(H, X, mode) 等价于 conv2(X, rot90(H,2), mode). 其中,H 表示有理传递函数的系数(Coefficients of rational transfer function),即常说的滤波器核或卷积核．X 表示输入数据．mode 表示卷积或滤波所采用的模式,其决定了返回数据的长度,以及结果数据的不同

matlab中fprintf函数的具体使用方法实例如下: fprintf函数可以将数据按指定格式写入到文本文件中.其调用格式为: 数据的格式化输出:fprintf(fid, format, variables) 按指定的格式将变量的值输出到屏幕或指定文件 fid为文件句柄,若缺省,则输出到屏幕 1 for standard output (the screen) or 2 for standard error. If FID is omitted, output goes to the scre

一.线性规划问题 已知目标函数和约束条件均为线性函数,求目标函数的最小值(最优值)问题. 1.求解方式:用linprog函数求解 2.linprog函数使用形式: x=linprog(f,A,b)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)   [x,fval]=linp

# map 函数 l = (1,2,4,5,6,7,8,9,) print(list(map(lambda x:x**2,l)))#使用list类型((map函数(lambda 匿名函数定义x值:x**2方法,在那些数据表中))) #filter函数 # movie_people=['alex_sb','wupiqi_sb','linhaifeng_sb','yuanhao'] # print(list(filter(lambda n:not n.endswith('sb'),movie_peo

KMP函数求解:一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现,因此人们称它为KMP算法.KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的.具体实现就是实现一个next()函数,函数本身包含了模式串的局部匹配信息. 首先需要明白: 1).next[j]=k的含义: 在这个模式字符串的第j个字符之前,已经存在了一个长度为k-1的子串相同,即:‘t1,t2,...tk-1’=‘tj-k+1,...tj-1’.

http://blog.sina.com.cn/s/blog_707b64550100z1nz.html matlab中patch函数的用法——emily (2011-11-18 17:20:33)   patch 创建补片图形对象 句法: patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch(FV) patch(...'PropertyName',propertyvalue...) patch('PropertyName',propertyvalue,...) handle =

Matlab基本函数-conj函数 1.conj函数:用于计算复数的共轭值 2.用法说明:y=conj(x)函数计算复数x的共轭值.输出结果y的维数跟输入x的维数一致,返回值为:real(y)-i*imag(y) 3.实例 >> x = [3+4i 5-6i 7+10i 23+12i]x =   3.0000 + 4.0000i   5.0000 - 6.0000i   7.0000 +10.0000i  23.0000 +12.0000i >> y = conj(x)y =  3

lambda函数主要理解: lambda 参数:操作(参数). lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边的返回值.lambda语句构建的其实是一个函数对象 map函数: map(function_to_apply, list_of_inputs).map函数可以把list_of_inputs内的对象依次输入到function_to_apply中进行操作. filter函数: filter(function_to_apply, list_of_inputs).Filter

              本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新    Matlab和C#混合编程文章目录 :[目录]Matlab和C#混合编程文章目录 Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许

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matlab画图形函数 semilogx loglog 主要是学习semilogx函数,其中常用的是semilogy函数,即后标为x的是在x轴取对数,为y的是y轴坐标取对数.loglog是x y轴都取对数. 例子, clc;clear;close all;x = 0:.1:10;y = 2*x+3;subplot(211);plot(x,y);grid onsubplot(212);semilogy(x,y);grid on 结果   —————————复习各种matlab图形函数———————

C++/java/python系列的语言,函数可以有默认值,通常类似如下的形式: funtion_name (param1, param2=default_value, ...) 到了matlab下发现并不能这样写.那是不是说matlab中希望函数有默认参数,就一定要很麻烦地,使用nargin来辅助实现呢?比如: % 第三个参数有默认值 function [result]=some_fun(param1, param2) if (nargin<3) param3 = 'default_param

python基础——filter函数 Python内建的filter()函数用于过滤序列. 和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列.和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素. 例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写: #在一个list中,删掉偶数,只保留奇数 def is_odd(n): return n%2==1 L1=filter(is_odd,[1,2,3,4,5

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filter()函数 filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list. 例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数: def is_odd(x): return x % 2 == 1