1. 分别用三点和四点Gauss-Chebyshev公式计算积分 并与准确积分值2arctan4比较误差.若用同样的三点和四点Gauss-Legendre公式计算,也给出误差比较结果. 2*atan(4) ans = 2.6516 Gauss-Chebyshev: function I = gausscheby(f,a,b,n) syms t; t= findsym(sym(f)); ta = (b-a)/2; tb = (a+b)/2; switch n case 3 I=pi/n*ta*(s

MATLAB之数据处理+公式拟合 前言:由试验得到一组数据,对该组数据进行处理,作图分析,分析各变量的关系,期望得到拟合公式. 试验数据背景 本次试验有三个自变量:V.M.G,因变量为F,每组试验重复5次,试验目的是探寻F与三个自变量之间的关系,先定性后定量. 数据采集格式如下: 采集值与时间曲线如下: 数据处理 (1)判断有用数据,并取出存储 有用的数据是指在采集值与时间曲线图中,因变量平稳时的取值.可截取平稳区间的数据,对其求平均值,并求方差判断其稳定性. (2)单个试验数据处理 在单个试验

Matlab中数组元素引用——三种方法   1.Matlab中数组元素引用有三种方法 1 2 3 1.下标法(subscripts) 2.索引法(index) 3.布尔法(Boolean) 注意:在使用这三种方法之前,大家头脑一定要清晰的记住,Matlab中数组元素是按列存储(与Fortran一样),比如说下面的二维数组 1 2 3 4 A=      8     1     6      3     5     7      4     9     2 Matlab的存储顺序是8,3,4,1,

MATLAB 显示输出数据的三种方式 ,转载 https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/78780412 1.改变数据格式 当数据重复再命令行窗口时,整数以整形形式显示,其他值将以默认格式显示.MATLAB的默认格式是精确到小数点后4位.如果一个数太大或太小,那么将会以科学记数法的形式显示.比如: >> x=100.11 x = 100.1100 >> y=1001.1 y = 1.0011e+03 >> z=0

MATLAB高斯混合数据的生成 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB中GMM聚类算法:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法.本文主要讨论如何用MATLAB人工生成符合高斯混合模型的数据,文中给出生成二维数据与三维数据的案例. 1. 二维数据生成 1.1. 程序 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模

参考: https://jingyan.baidu.com/article/456c463b41de5f0a5831448e.html matlab在图像处理方面,具有很强大的应用.下面将分享如何使用matlab对图片的RGB三色进行提取并显示. 工具/原料   电脑 已注册的MATLAB 方法/步骤     首先通过函数对图片进行读取并显示. image = imread('杯子.jpg'); imshow(image) 运行后图片如图.   接下来对红色分量进行提取并显示. image =

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

开始学习MATLAB(R和Python先放一放...),老师推荐一本书,看完基础就是各种算法...首先是各种插值.先说拉格朗日插值法,这原理楼主完全不懂的,查的维基百科,好久才看懂.那里讲的很详细,这里就不在赘述了.一般看这个范例,在回头看公式就比较容易理解. 关于MATLAB的实现,查了很多资料,下面的版本最好理解. %lagran1.m %求拉格朗日插值多项式和基函数 %输入的量:n+1个节点(x_i,y_i)(i = 1,2, ... , n+1)横坐标向量X,纵坐标向量Y %输出的量:n

一.系统的拉普拉斯变换和反变换 1.MATLAB函数 F=laplace(f) %求拉氏变换 f=ilaplace(F) %求拉氏反变换 2.例子 clear all;clc;close all f=sym('exp(-t)*sin(a*t)*heaviside(t)') F=laplace(f) %求拉氏变换 F=sym('s^2/(s^2+1)') f=ilaplace(F) %求拉氏反变换 二.利用部分分式展开求解拉氏反变换(数学表达式): 1.MATLAB函数 [r,p,k]=resid

0. 其实Matlab的转码混编大多数就是为了现成的算法函数不用再写了,2就是为了方便提高代码运行速度用C语言去运行. 1. MEX文件: Mex文件是一种可在matlab环境中嗲用C语言(或fortran)衍生程序,mex的编译结果实际上是一个带输出函数的mexFunction的dll文件. 备注:如果观察Matlab的发展史可知,Matlab最早是用了fortran的线性函数库作为教学软件给学生们学习的. Mex从字面上是matlab和execute两个单词的缩写. .Mex文件实现了一种其

第一个函数  "lagrange1.m" 输入:X Y 与点x0 输出:插值函数对应函数值 y0 function y = lagrange1(X,Y,x0) n = length(X); m = length(x0); :m z = x0(i); s = 0.0; :n; p = 1.0; :n if j~=k p = p*(z - X(j))/(X(k)-X(j)); end end s = p * Y(k) + s; end y(i) = s; end 第二个函数  "

这一部分通过一些实例来进行转码和调试的讲解: 1. 输入变量.输出变量和过程内变量的内存预分配 函数代码:函数名test function [A,B] = test( mark,num,array )%#codegen %输入参数中,mark.num是标量,array是向量 a=ones(1,5); b=zeros(1,5); % 为A B预分配个内存大小 A=ones(1,5); % 输出变量预分配大小 B=zeros(1,5); % 输出变量预分配大小 if mark==0 for i=1:

R3=; F=zeros(*R3+,*R3+); sigma=R3/; r=; :*R3+     :*R3+         r=(x-R3)*(x-R3)+(y-R3)*(y-R3);         F(x,y)=exp(-r/(*sigma*sigma));         K=K+F(x,y);     end end

函数文件1: function b=F(f,x0,h,N) % b(1,1)=x0(1)-h*x0(2)-u(1); % b(2,1)=x0(2)+h*x0(1)^2-u(2)-h*f; b=zeros(N,1); b(1,1)=4*x0(1)-x0(2); b(2,1)=h^2*x0(1)^2-2*x0(1)+x0(2)-h^2*f(1) for i=3:N b(i,1)=x0(i-2)+h^2*x0(i-1)^2-2*x0(i-1)+x0(i)-h^2*f(i-1); end 函数文件2:

函数文件1: function b=F(f,x0,u,h) b(1,1)=x0(1)-h*x0(2)-u(1); b(2,1)=x0(2)+h*x0(1)^2-u(2)-h*f; 函数文件2: function g=Jacobian(x0,u,h) g(1,1)=1; g(1,2)=-h; g(2,1)=2*h*x0(1); g(2,2)=1; 函数文件3: function x=newton_Iterative_method(f,u,h) % u:上一节点的数值解或者初值 % x0 每次迭代的

1.利用指令plot绘制圆的参数方程x = sin(t),y = cos(t),(0<=t<=2*pi)的曲线图. 代码如下 t = linspace(0,2*pi,100); x = sin(t);y = cos(t); f = x + i*y; plot(f); axis('square'); 其中axis中的参数为square表示图形示以正方形的形式显示. 2.figure命令 figure(i)有两种不同的功能 ①若没有第i个图形窗口,则新建第i个图形窗口 ②若有第i个图形窗口,则将第

dj,k^=⎧⎩⎨⎪⎪dj,k−λ,dj,k≥λ0,otherwisedj,k+λ,dj,k≤−λ function y = soft(x, T) y = (x - abs(T) > 0) .* x

#include <math.h> #include <gl/glut.h> #include <iostream> using namespace std; struct Point2 { double x; double y; Point2(int px, int py) { x = px; y = py; } }; Point2 P0(, ); Point2 P1(, ); Point2 derP0(, ); Point2 derP1(, ); bool mous

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

实验要求: Objective: To observe how the lowpass filtering smoothes an image. Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction manual: (a) Implement the Gaussian lowpass filter in Eq. (4.3-7). You must be able to specify the s