https://blog.csdn.net/u013007900/article/details/53485204 侵权即删. ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「小木匠_」的原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明.原文链接:https://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/51863737 从2016a开始到现在的2017,从MATLAB中创建出一个独立的应用程序有多种方法,可

说明:如果是要用matlab做kmeans聚类分析,直接使用函数kmeans即可.使用方法:kmeans(输入矩阵,分类个数k). 转载一: MATLAB提供了两种方法进行聚类分析: 1.利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类,这个方法简洁方便,其特点是使用范围较窄,不能由用户根据自身需要来设定参数,更改距离计算方法: 2.分步聚类:( 1)用 pdist函数计算变量之间的距离,找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性:( 2)用 linkage函数定义变量之间的连接:(

python 做曲线拟合 https://blog.csdn.net/qq_16583687/article/details/72723708 matlab做拟合函数,可以在命令行输入:数据x,数据y,cftool拟合工具,就可做拟合函数了 2:matlab将cftool中所有曲线拟合到一张图片上 https://blog.csdn.net/zyj1286076714/article/details/50375935 3:matlab 给多条曲线加备注 用text 4:MATLAB添加带箭头的直

Matlab是矩阵语言,如果运算可以用矩阵实现,其运算速度非常快.但若运算中涉及到大量循环,Matlab的速度令人难以忍受的.当必须使用for循环且找不到对应的矩阵运算来等效时,可以将耗时长的函数用C语言实现,并编译成Mex文件,Matlab便可以像调用内建函数一样调用C编写的函数.Mex文件其实是一种动态链接库,旧版本Matlab可以直接调用.dll,新版本要调用.mexw32或.mexw64文件. 编译过程需要C语言编译器,在Matlab中键入mex –setup进行安装与配置. MEX文件

Matlab教程专题资源免费下载整理合集收藏 <MATLAB从入门到精通>高清文字版[PDF] 103.9MB 简体中文 <矩阵实验室>(Mathworks.Matlab.R2013b)R2013b(8.2)[光盘镜像] 6.7GB 英文 <矩阵实验室>(Mathworks.Matlab.R2013a)R2013a[光盘镜像] 16.4GB 英文 <MATLAB图像视频处理应用及实例>高清文字版[PDF] 67.8MB 简体中文 <MATLAB神经网络

目前工作遇到个问题: .net做的exe和electron做的exe,之间进行数据通信 目前找到两个相对方便的方法: 1.命名管道 ①.net命名管道资料: 进程间通信 - 命名管道实现 ②electron 之 nodejs 命名管道资料: 使用nodejs,用法跟tcp一样,不过就是监听的时候,tcp是端口号,而命名管道是"\\.\pipe\" + PIPE_NAME;这种形式: 客户端连接也是用管道名称去连接,而不是tcp的那种端口号: 在windows平台下,命名管道和tcp方法

学习matlab过程中,有时有些程序处理数据时老是看着代码,也会觉得疲倦,那么要试一试matlab的GUI吗?我就是这么使用matlab的GUI制作一个小程序,并且使用matlab封装成了exe文件. 那么如何使用matlab封装exe文件呢? 1.安装MCRinstaller.exe文件,在matlab安装目录下的toolbox/compiler/deploy/win64文件夹里 2.安装完MCRinstaller.exe,字命令窗口输入:deploytool,打开编译,将会看到下图所示窗口,

t-检验: t-检验,又称student‘s t-test,可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度),假设了数据的正态性,并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异. matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题,分别为ttest方法和ttest2方法,两者的参数.返回值类型均相同,不同之处在于ttest方法做的是 One-sample and paired-sample t-test,而ttest2则是 Two-sample t-test with

原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------

简单的主成分分析.第一次见识PCA,我的认识是,尽量用更少的维度来描述数据,以达到理想(虽不是最好,但是''性价比''最高)的效果. %% 主成分分析降维 clear; % 参数初始化 inputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\file\MTALAB数据分析与挖掘实战\Datasets\chapter4\chapter4\示例程序\data\principal_component.xls'; outputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\fi

例如 第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是白噪声,现要求 ⑴.产生均值为0,功率P=0.1的均匀分布白噪声u(n),求u(n)自相关函数ru(m) ⑵.使x(n)的信噪比10dB决定A的数值并画出x(n)的图形及其自相关函数的图形 (1) 1 新建一个matlab脚本---edit 文件名.m 2 然后再.m后缀的文件中编写代码 3 在脚本中调试:直接打文件名+回车键就可以调试了, 4 过一会会出现

Matlab也可以编程,可存为以.m为后缀的文件,称为M文件.M文件有两种:函数和脚本. 函数程序 点击新建图标,在打开的窗口里输入如下内容: function y = myfunc (x) y = 2*x.^2 - 3*x + 1; 将文件保存为myfunc.m,保存在当前目录下.这个文件就可以直接在命令窗口使用了,用法如Matlab内置函数,如在命令窗口输入如下内容: >> x = -2:.1:2; >> y = myfunc(x); >> plot(x,y) 这里

(一)菜单设计 一.建立用户菜单 1.概况: 用户菜单一般含有一级菜单和二级菜单,乃至多级菜单.每一级菜单又包含多个菜单项.建立菜单可以使用uimenu函数. 2.uimenu函数调用: %建立一级菜单的函数调用: 一级菜单句柄=uimenu(图形窗口句柄,属性名1,属性值1,属性名2,属性值2,--); %建立一级菜单需给出图形窗口的句柄值. %如果省略句柄值,MATLAB就在当前图形窗口中建立这个菜单项. %如果当前没有图形窗口,则自动打开一个图形窗口. %建立子菜单项的函数调用: 子菜单项

(一)图形对象及其句柄 一.图形对象 MATLAB图形对象包括: 1.MATLAB每一个具体图形一定包括计算机屏幕和图形窗口两个对象 二.图形对象句柄 1.定义 MATLAB在创建每一个图形对象时,都会给该对象分配一个唯一确定的值,称其为图形对象句柄. PS:(1)计算机屏幕句柄默认为0. (2)图形窗口对象的句柄值为一正整数,并显示在窗口标题栏中 (3)其他图形对象的句柄为浮点数. 2.获取已有对象的句柄 3.一个demo x=linspace(,*pi,); y=sin(x); h0=plo

(一)符号对象 一.建立符号对象 1.建立符号变量和符号常量(sym,syms): 只可以建立一个符号变量 可以一次性建立多个符号变量 PS:符号常量计算的结果是精确的数学表达式,而数值常量是进行约分后的常数 2.建立符号表达式: (1)利用单引号来生成符号表达式: y='1/sqrt(2*x)'; %符号表达式 g='cos(x^2)-sin(x)=0' %符号方程 (2)用sym函数建立符号表达式: Y=sym('3*x'); %符号表达式: G=sym ('[a,b;c,d]'); %矩阵

(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):

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

(一)数据处理统计 一.最大值和最小值 1.求向量的最大值和最小值 y=max(X); %返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y [y,I]=max(X);%返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y:最大值的序号存入I. 求最小值min的用法与max完全相同. 2.求矩阵的最大值和最小值 max(A); %返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值 [Y,U]=max(A); %返回行向量A和U,Y向量记录A的每列的最大值,Y记录每列的最

(一)二维数据曲线图 一.绘制单根二维曲线 1.基本调用格式 plot(x,y) (1)x,y为长度相同的向量,分别用于储存x坐标和y坐标数据 (2)用于绘制以x,y为横,纵坐标的二维曲线. (3)举例 >> x=linspace(,*pi,); >> y=*exp(-*x).*cos(*pi*x); >> plot(x,y) 效果如下: 从这里我们可以明白plot绘图,其实是取点,然后用光滑的曲线进行连接的.可以说是最差的插值方法吧. 2.plot函数最简单的调用格式

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

前言 此教程专注于刚入门的小白, 且博客拥有时效性, 发布于2019年3月份, 可能后面的读者会发现一些问题, 欢迎底下评论出现的问题,我将尽可能更新解决方案. 我开始也在如何安装libsvm上出现了很多问题, 而网上的解决方案大都有一些问题,且发布时间比较早, 方案已经过时,于是我把经历的坑总结起来,供大家学习 版本声明 我的matlab版本为2016a, win10系统, 安装的是最新版的libsvm, version3.2.3 一,配置libsvm 1.首先需要下载libsvm包: htt