在Matlab绘图过程中,尤其是需要将多个图绘制在相同的坐标轴中时,通常需要将不同的曲线设置成为不同的颜色.此外,为了直观,还需要给这张图标增添标题和图例.这篇文章展示了在Matlab的绘图窗口(figure)中设置曲线颜色.添加图例(legend)和标题(title)的方法.         在Matlab中,给曲线设定颜色可以采用plot函数实现.如下所示的语句中: plot(x, y, 'r'); 是以 x 变量为横坐标,y 变量为纵坐标绘制红色曲线.其中,颜色控制由 ‘r’实现.在Mat

三种统计方法: A=ceil(rand(,)*); a=; %第一种 sum(A(:)==a): %第二种 length(find(A==a); %第三种 logical=(A=a); sum(logical(:));

为期三周的数学建模国赛培训昨天正式结束了,还是有一定的收获的,尤其是在MATLAB的使用上. 1. 一些MATLAB的基础性东西: 元胞数组的使用:http://blog.csdn.net/z1137730824/article/details/39206823 对于任意文件夹的同一格式的图片的批量读取:http://blog.csdn.net/haizimin/article/details/39646595 关于MATLAB在微分/偏微分方程以及其他高等数学问题中的应用. 关于MATLAB在

原文:Matlab随笔之判别分析 从概率论角度,判别分析是根据所给样本数据,对所给的未分类数据进行分类. 如下表,已知有t个样本数据,每个数据关于n个量化特征有一个值,又已知该样本数据的分类,据此,求s个未分类数据的分类情况class. Matlab 的统计工具箱提供了判别函数 [class,err] = classify(sample,training,group, type) 其中,err 给出了分类误判率的估计值,type为分类方法,缺省值为'linear',即线性分类,type 还可取值

前言 因为最近项目上的需要,才发现MATLAB的统计工具箱中的参数估计函数,觉得很简单很好用,现在把所有的参数估计函数整理一下,并在最后面附上调用示例. 参与人员 由于时间关系,这篇随笔是两个人一起整理的,下面是分工列表: 文字整理:鹏老师      博客:https://www.cnblogs.com/PengLaoShi/ 代码整理:CL_Pan_DUT  博客:https://www.cnblogs.com/CL-Pan/ 参数估计函数 参数估计式统计推断问题,即当总体分布的数学形式已知,

OTSU算法学习   OTSU公式证明 1 otsu的公式如下,如果当前阈值为t, w0 前景点所占比例 w1 = 1- w0 背景点所占比例 u0 = 前景灰度均值 u1 = 背景灰度均值 u = w0*u0 + w1*u1  全局灰度均值 g = w0(u0-u)*(u0-u) + w1(u1-u)*(u1-u) = w0*(1 – w0)*(u0 - u1)* (u0 - u1) 目标函数为g, g越大,t就是越好的阈值.为什么采用这个函数作为判别依据,直观是这个函数反映了前景和背景的差值

AccountConstants.java类 命名:常量类以Constants单词命名结尾 package com.paic.pacz.core.salesmanage.util; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class AccountConstants { /** 保单号 */ public static final String POLICY_NO = "policyNo"; /** 批单号 *

一,iotop的作用: iotop是监视磁盘I/O使用状况的top类工具, 可以针对进程和线程统计io的使用情况 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@qq.com 二,安装iotop: [root@database1 ~]# yum install iotop 三,查

一.英文词频统计 英文词频统计很简单,只需借助split断句,再统计即可. 完整MATLAB代码: function wordcount %思路:中文词频统计涉及到对"词语"的判断,需要导入词典或编写判断规则,很复杂. %最简单的办法是直接统计英文词频,并由空格直接划分词语.然后再翻译即可得到中文词频. %从官方网站上下载的pdf,转成reportfulltext.txt,存到workspace进行操作 全文共25003个字符. clc; clear; report=fileread(

统计FilmTrust(0.5-4.0分).CiaoDVD(1-5分).MovieLens(1-5分) 等 rating 数据集分值的分布:  以 统计FilmTrust(0.5-4.0分) 为例: MATLAB 代码如下: load('filmTrust_u_i_r.mat') % 载入数据 fprintf('This is filmTrust (0.5-4.0)......') FilmTrustD=D; % count1=count(D(:,),"0.5") % count2=c

D:\Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\stats\stats MATLAB统计工具箱包括概率分布.方差分析.假设检验.分布检验.非参数检验.回归分析.判别分析.主成分分析.因子分析.系统聚类分析.K均值聚类分析.试验设计.决策树.多元方差分析.统计过程控制和统计图形绘制等.优化工具箱包括无约束最优化.有约束最优化.二次规划.多目标规划.最大最小化.半元限问题.方程求解以及大型优化问题的求解等. 表Ⅰ-1  概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函

一.孕妇建档月份频次统计 源数据样本,为某医院一段时间内的孕妇建档时间 2015-04-22 10:12:522014-11-21 17:16:472013-12-16 17:35:442013-12-26 16:58:462013-12-27 16:44:332013-12-27 16:45:322013-12-30 8:26:202013-12-30 9:47:272013-12-30 8:46:422013-12-30 11:00:062013-12-30 11:08:42 分析目的:统计

使用 find 命令: x = :;%生成数组 k = find( x > & x < );%查找大于2小于5的元素的数组下标 size(k,) %统计的元素的个数

理论讲的再多不会做也白弄 直接上手 一.针对接近正态分布的(均值,方差,标准差,极差,变异系数,偏度,峰度) 这里我必须提前说明一点就是,你在写好函数后,函数的名是dts,你保存的文件名也必须是dts.m才行,这样调用dts()函数的时候才不会出现错.   x=[ 1 2 0/0 4 5 6] function dts(x);a = x(:); nans = isnan(a); ind = find (nans); %nan是0/0. a(ind)=[]; xbar= mean(a); disp

一. 三维绘图 p = : pi/: *pi; x = cos(p); y = sin(p); z = p; plot3(x,y,z) x = -:.:; %有-2为起点,2为递增步长,2为终止点 y = -:.:; [xx, yy] = meshgrid(x, y); %用于从数组x和y产生网格,两矩阵大小相同 zz = xx.*exp(-xx.^ - yy.^); [px,py] = gradient(zz,.,.); %求数值梯度函数的命令 quiver(x,y,px,py,); quiv

灰度差分统计特征有: 平均值:​ 对比度:​ 熵:​ i表示某一灰度值,p(i)表示图像取这一灰度值的概率 close all;clear all;clc; % 纹理图像的灰度差分统计特征 J = imread('qiang1.jpg'); A = double(J); [m,n] = size(A); B = A; C = zeros(m,n); for i=1:m-1 for j=1:n-1 B(i,j) = A(i+1,j+1); C(i,j) = abs(round(A(i,j)-B(i

clear all; clc; %% %算法 %输入:训练数据集T = {(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)};学习率η %输出:w,b;感知机模型f(x) = sign(w*x+b) %()选取初值w0,b0 %()在训练集中选取数据(xi,yi) %()如果yi(w*xi+b)<= % w = w+η*yi*xi % b = b+ηyi %()转至(),直至训练集中没有误分类点 %% %初始化 X = [ ; ; -];%训练集 [sn,fn] = size(X); y

可以使用 hist 函数: A = [1 2 8 8 1 8 2 1 8 2 1]; count = hist(A,unique(A)) count的结果与unique(A)对应.

常见的二维统计分析图形: bar(x,y,选项) 条形图 stairs(x,y,选项) 阶梯图 stem(x,y,选项) 杆图 fill(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,--) 填充图 实例:绘制曲线y=2sin(x)的统计图 x = 0:pi/10:2*pi; y = 2*sin(x); subplot(2,2,1); bar(x,y,'g'); title('bar(x,y,"g")'); axis([0,7,-2,2]); subplot(2,2,2); stairs(x

 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.

               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  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 数据集的基本统计计算是应用数学,以及统计应用中最常用的功能.如计算数据集的均值,方差,标准差,最大值,最小值,熵等等.Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统计计算的函数.今天就为大家介绍这方面的内容.这样就可以使用C#进行数据集合的相关