凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 定积分解决的是一维连续量求和的问题,而解决多维连续量的求和问题就要用到重积分了.重积分是建立在定积分的基础上的,它的基本思想也是将重积分化为定积分来计算,其中关键是积分限的确定,这也是重积分的难点所在.正是因为重积分从计算上来说仍是使用的定积分的方法,MATLAB系统并没有提供专门的命令函数来处理重积分,因此在我们确定了积分限后仍是使用int()命令来处理重积分问题.有些积分区间形状比较复杂,为了方便表达积

一重定积分 1. Z = trapz(X,Y,dim) 梯形数值积分,通过已知参数x,y按dim维使用梯形公式进行积分 %举例说明1 clc clear all % int(sin(x),0,pi) x=0:pi/100:pi; %积分区间 y=sin(x); %被积函数 z = trapz(x,y) %计算方式一 z = pi/100*trapz(y) %计算方式二  运行结果 被积函数曲线 2.[q,fcnt]= quad(fun,a,b,tol,trace,p1,p2...) 自适应sim

http://hi.baidu.com/dreamflyman/item/11e920165596280fd0d66d9f >> syms k;>> kfac=sym('k!');>> subs(kfac,k,10) ans = 3628800 >> subs('x!',10) ans = 3628800 其实,以上程序还可以求更大的数的阶乘,只不过即使算出来为Inf,似乎没有什么用处. http://www.zdh1909.com/html/matlab/

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究

实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

matlab是标准的,numpy相当于转置后计算 >> x = [2,0,-1.4;2.2,0.2,-1.5;2.4,0.1,-1;1.9,0,-1.2] x = 2.0000    0            -1.4000 2.2000    0.2000    -1.5000 2.4000    0.1000    -1.0000 1.9000    0            -1.2000 >> cov(x) ans = 0.0492        0.0142      0

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

在统计分析中,有时候需要计算矩阵每列非0元素的个数,可以用以下方法: 先用find找到每列不为0的元素index,然后用count计数. 假设有矩阵A[M,N], 结果存在countZeros countZeros=zeros(1,N); for i=1:M countZeros(i)=length(find(A(:,i)>0); end

看机器学习的时候遇到的第一个算法就是线性回归,高数中很详细的说明了线性回归的原理和最小2乘法的计算过程,很显然不适合手动计算,好在各种语言都有现成的函数使用,让我们愉快的做个调包侠吧 简单线性回归 R越接近1表示拟合效果越好 >> x=[0,1,2,3,4,5,6,7] x = 0 1 2 3 4 5 6 7 >> y=[27.0,26.8,26.5,26.3,26.1,25.7,25.3,24.8] y = 列 1 至 7 27.000000000000000 26.800000

1.对脑电数据进行db4四层分解,因为脑电频率是在0-64HZ,分层后如图所示, 细节分量[d1 d2 d3 d4] 近似分量[a4] 重建细节分量和近似分量,然后计算对应频段得相对功率谱,重建出来得四个频段(αβθδ)都有14个通道,所以要计算4频段14通道共56个相对功率 2.代码 function wavelet(signal) A4Array = zeros(14,5000); D4Array = zeros(14,5000); D3Array = zeros(14,5000); D2A

计算14通道得脑电数据吗,将得出的样本熵插入Excel表格 a = zeros(1,14); b = a'; for i =1:14 b(i) = SampEn(d1_1(i,1:3000),2,0.2*std(d1_1(i,1:3000))); end xlswrite('C:\Users\25626\Desktop\滤波后数据\14\样本熵\样本熵.xlsx',b,'Sheet1','J');%数据写入A列 调用的SampEn函数 function SampEnVal = SampEn(da

我这个计算得14通道,每个通道截取3000个数据得复杂度,最后将计算得出得数据存储到本地txt文档中 function LZC(data) % 计算一维信号的复杂度 % data时间序列 % lzc:信号的复杂度 data = data(:,1:3000); for i=1:14 MeanData = mean(data(i,:)); % 数据二值化处理,基于均值的二值化处理 b=(data(i,:)> MeanData); x(1:length(b))='0'; x(b)='1';%二值化后得

A = 3 2 5 6 5 2 1 8 4 2 7 9 >> diff(A,1,1) ans = 2 0 -4 2 -1 0 6 1 >> diff(A,1,2) ans = -1 3 1 -3 -1 7 -2 5 2 >> diff(A,2,1) ans = -3 0 10 -1 >> diff(A,2,2) ans = 4 -2 2 8 7 -3

一.问题描述 B1[1 2 3 4 5 6 7 8 9] B2[12 13 14 21 31 41 51  1 1 81 1 1] 两个十进制矩阵,行数不一样,分别是n1和n2,列数必须一致,为nwords,输出的矩阵Dh是[n1,n2],这和求两句真的欧氏距离一样的. 输出[1 1] = 1和12海明+2和13海明 + 3和14海明,[1 2] = 1和21 + 2和31 + 3和41,也就是说[i j]是B1第i行和B2第j行的海明距离. 二.问题分析 1和12 21 51 81分别求海明距

​   一阶矩,定义了每个颜色分量的平均强度 ​  二阶矩,反映待测区域颜色方差,即不均匀性 ​  三阶矩,定义了颜色分量的偏斜度,即颜色的不对称性 close all;clear all;clc; J = imread('lena.jpg'); K = imadjust(J,[70/255 160/255],[]); figure; subplot(121),imshow(J); subplot(122),imshow(K); [m,n] = size(J); mm = round(m/2);

Matlab 常用于做一些计算实验和绘图,我主要用matlab来绘图件.Matlab 可以用GUI界面来完成绘图,但是既然能用鼠标完成的绘图,那么一定能用代码命令来完成绘图,个人比较喜欢用命令来完成matlab的绘图. 保存图片格式 有很多图片格式可以保存,矢量图片格式(".eps")可以不失真,另外,新版matlab还有“copy figure可用”,但是这项功能是针对小的plot可以,有大数据量的图片或plot好像不能不会成功,画密度很高的等值线时,线密度过高则不会成功 保存命令

1. 首先说说自相关和互相关的概念.     这 个是信号分析里的概念,他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度,即互相关函数是描述随机信号 x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度,自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关 程度.     自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度:互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个 判断指标,把两测点之

(一)数值积分 一.数值积分的MATLAB实现方法: 1.变步长辛普生法(quad)法: (1)调用格式: [I,n]=quad('fname',a,b,tol,trace); fname是被积函数: a,b是积分上下限: tol来控制积分精度,默认为0.001: trace控制是否展现积分过程,默认为0,不展现:若trace≠0,则展现. (2)fname使用的两种方法: 建立函数文件: function f=fesin(x) f=--; 另一种则是使用内联函数(据说14后的版本会删除这个):

数据类型 1数值类型 @整数 *浮点型转整数型的转换函数,将数值转换为最为接近的整数值,若分数部分为0.5时,转换为最接近的两个整数中绝对值较大的一个. *取整函数: floor(x)向下取整 ceil(x)向上取整 round(x)取最接近的整数 fix(x)向0取整 @浮点数类型 系统默认的数值类型是double的,所以使用double时可以省略double符号double类型的数值与其他类型的数值运算时,结果为其他类型的数值,single类型的数值不能和整型直接运算,各种不同位数的整形之间