一.简介 MATLAB软件有提供一个模糊推理系统编辑器,利用模糊工具箱在matlab命令窗口输入Fuzzy命令进入模糊控制编辑环境 二.主要步骤 1.接受输入变量 2.输入变量模糊化 3.利用模糊规则进行推理得出结论 4.综合步骤3利用结论从模糊隶属度得到实际的输出值 5.输出结果 三.MATLAB运行结果  输入 e 的模糊语言变量及其隶属度函数:  输入 ec 的模糊语言变量及其隶属度函数:    输出结果: 四.总结 在本次实验中设置了两个模糊输入变量(e和ec),一个模糊输出变量u .在

[转]http://blog.csdn.net/df865017/article/details/48164429 使用MATLAB进行编码时, 长时间面对白底黑字的屏幕, 眼睛会疼! 因此, 选择一个合适的颜色主题 (theme) 来改善用眼是十分必要的! 由于MATLAB preference选项中不像eclipse或者visual studio那样可以导入第三方插件来修改编辑器颜色风格, 而只能手动的去一个一个调整各个属性的颜色配置, 显得十分繁琐. 查阅网页, 我发现有国外网友通过直接修

问题:matlab脚本与函数文件的中文注释显示乱码. 环境:matlab R2016a.Windows 10 home. 解决方案: step1 检查locale值 matlab命令行键入命令 feature(‘locale’) >> feature('locale') ans = 包含以下字段的 struct: ctype: 'zh_CN.UTF-8' collate: 'zh_CN.UTF-8' time: 'zh_CN.UTF-8' numeric: 'en_US_POSIX.UTF-8

matplotlib.pyplot 是采用 python 语言和使用数值数学库 numpy 数组数据的绘图库．其主要目标是用于数据的可视化显示． 输出图形组成 matplotlib.pyplot 模块中,其绘制的输出图形 (Figure) 的各组成部分,如下图所示 其中 Figure 是整个输出图形,记录了所有子 Axes 对象,一些特殊的 artists (如标题,图例等) 和画布 (canvas)．画布 (canvas) 对用户是不可见的． Axes 是含有数据空间的图像区域．一个 figu

刚刚開始学. 目的地是两个.一个微博,一个贴吧 存入的话,临时还没想那么多.先存到本地目录吧 分词和推荐后面在整合 mysql mongodb hadoop redius 后面在用 我最终知道为什么大家都推荐用python写爬虫了...我擦.一些开源的包实在写的太好了 我開始I还百思不得其解的为什么要用python这种语言.我真的用起来非常"蛋疼" 并且.我用这门语言真的像我当初用c语言一样的用的.纯粹的用面向过程的思想写. 一点一点墨迹.. .尽管我知道他有面向对象的特性.. . 可

Fuzzy C-Means读书笔记 一.算法简介 很显然,图中的数据集可分为两个簇.借鉴K-Means算法的思想,利用单个特殊的点(质心)表示一个簇.因此,我们用\(C_1\)和\(C_2\)分别表示簇1和簇2.现在我们将隶属度引入到K-Means中,这就是我们研究的模糊C-Means算法. 二.算法的目标函数 K-Means算法的评价指标:簇内样本之间的距离尽可能的小,簇间样本之间的距离尽可能的大.Fuzzy C-Means继承并发展了它的评价指标.在K-Means算法中,每个数据只能归属一个

1.打开模糊控制工具箱,编辑输入输出变量的隶属度函数和模糊控制规则,如下图所示,导出为fuzzy_control.fis文件. 2.打开Simulink模块,建立下图所示的系统框图,两输入,一输出,处理模块是Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer(或者Fuzzy Logic Controller). 3.在MATLAB窗口命令下输入fuzzy=readfis(‘fuzzy_control’)将之前建立的模糊控制器加载到工作空间,将Simulink中模糊控制模

第二篇我们来介绍一下极化码的编码. 首先为了方便进行编码,我们需要进行数组的定义 signal = randi([0,1],1,ST); %信息位比特,随机二进制数 frozen = zeros(1,FT); %固定位比特,规定全为0 encode = zeros(1,N * block); %编码后的比特 noise = snr(i) ^ 1/2 * randn(1,N * block); %加性高斯白噪声 极化码的编码重点在于生成矩阵的产生,以及信息位.冻结位的选取. 我们先来看生成矩阵的产

在前年暑假的时候,用C实现了哈夫曼编译码的功能,见文章<哈夫曼树及编译码>.不过在通信仿真中,经常要使用到Matlab编程,所以为了方便起见,这里用Matlab实现的哈夫曼编码的功能.至于哈夫曼编译码的基本原理,我们可以参考之前的文章<哈夫曼树及编译码>,里面有详细的说明及图解过程.下面直接给出具体的Matlab实现的哈夫曼编码函数,由于程序中注释还算比较详细,在此就不予与说明: function [ h,e ] = Huffman_code( p ) %p为概率分布,此函数功能是

课程要求 Assignment IV Transform + Quantization + Entropy Coding Input: an intra-frame or a residue picture after motion compensation. Task: Code the input picture into a bitstream  and decode the picture from the generated bitstream. Specifications: Imp

实时采样得到的数据经过模糊化处理后输入机器,通过查询模糊规则表便可得到应有的输出模糊量,从而避免了近似推理过程.实际应用中,特别是在控制系统较为简单而采用单片机控制时,常常采用这种查表法. 模糊控制表的计算有多种方式,手工编程计算会很繁琐.MATLAB中提供了evalfis函数进行模糊推理计算,也可以用SystemTest自动生成模糊控制表.注意MATLAB 2016a以后不再包含这个功能,可以用Unit Test Framework或Simulink Test代替. 以双输入—单输出系统为例,

如何将Matlab中"模糊控制设计器"的隶属度函数导出图片(figure)详情参考matlab官方帮助手册:plotmf()函数https://www.mathworks.com/help/fuzzy/plotmf.html1.在利用matlab模糊控制设计器时,将设计完成的模糊控制器保存到工作区/工作文件夹:File->Export->To Workspace- / To File注意:格式为"XXX.fis" 2. plotmf(fis,'input

poly2trellis(7, [171 133])代表什么意思呢?首先是7,他是1*k的vector,此处k为1,[171 133]是k*n的vector,此处n就是2,那么这个编码就是1/2码率的卷积码,这个卷积码的约束长度是7,也就是输出与前7个输入相关,171,133是十进制数,代表的是前面寄存器的抽头位置.

编码曝光知识 - ostartech - 博客园 https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/8276362.html %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 作者:WWC %%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 维纳滤波clc; clear; close all; %% 读取图片 I=imread('飞机.png')

转载自:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html 前言: 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习,参考Ng的网页教程:Exercise:Sparse Autoencoder.这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse autoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征.该网络共有3

Atitit MATLAB 图像处理 经典书籍attilax总结 1.1. MATLAB数字图像处理1 1.2. <MATLAB实用教程(第二版)>((美)穆尔 著)[简介_书评_在线阅读] - 当当图书.html1 1.3. 数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版)2 1.1. MATLAB数字图像处理 第1章 图像处理与MATLAB2007a简介 第2章 图像的编码和解码 第3章 图像复原 第4章 图像处理的相关操作 第5章 图像频域变换 第6章 图像处理中的代数运算及几何变

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

1.图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread(),这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中,此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息(见例1)%例1:图像数据及图像信息的读取imfinfo c:/lilizong/boat.bmp%读取图像信息[A,M]=imread('c:/lilizong/boat.bmp'); %图像数据的读取,将图像数据放入矩阵A中,颜色数据放入矩阵M中imshow(A,M);title('原图像');M(:,1)=0; %将颜色数

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

参考资料:http://cn.mathworks.com/help/matlab/ref/fread.html 注意:参考资料针对的Matlab版本号R2015a,我使用的是R2013b. Matlab帮助文件中给出了这几种用法 A = fread(fileID) A = fread(fileID,sizeA) A = fread(fileID,sizeA,precision) A = fread(fileID,sizeA,precision,skip) A = fread(fileID,siz