一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

要求..单击出现 一个输入成绩的框,点确定后,计算平均成绩 意义很大~ 完成对话框   再写个鼠标点击的响应部分 鼠标点击的响应部分为难点.... void CWj1401_0302140107_9View::OnLButtonDown(UINT nFlags, CPoint point) { // TODO: Add your message handler code here and/or call default UpdateData(TRUE); DIALOG1 newdlg; CDC

[TOC] 简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行 程序源码 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io

使用java计算数组方差和标准差 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 首先给出方差和标准差的计算公式 代码 public class Cal_sta { double Sum(double[] data) { double sum = 0; for (int i = 0; i < data.length; i++) sum = sum + data[i]; return sum; } double Mean(double[] data) { double mean = 0;

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

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

​   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);

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

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

opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]

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