MATLAB的两种移位运算: 1)circshift矩阵移位 circshift:循环移位数组 语法:B = circshift(A,shiftize) 说明: B  = circshift(A,shiftize)通过shiftize元素循环移位数组A中的值.shiftize是整数标量的向量,其中第n个元素指定数组A的第n维的移位量.如果移位中的元素为正,则A的值向下(或向右)移位.如果是负数,则A的值向上(或向左)移动.如果为0,则不移动该维度中的值. 示例: 将第一维值向下循环移动1. A

MATLAB 向量: 1.MATLAB 行向量: 创建行向量括在方括号中的元素的集合,用空格或逗号分隔的元素. 2.MATLAB 列向量: 创建列向量括在方括号中的元素的集合,使用分号来分隔的元素. 3.

一.用赋值的方法可以扩展一个已知的数组: arr= 1:1:4; arr(8)=6; 此时,arr = 1 2 3 4 0 0 0 6 arrNew=arr; 此时arrNew = 1 2 3 4 0 0 0 6. 由上面可以看出,每一次扩展数组,都要经过以下步骤:第一步,创建一个新数组.第二步,把旧数组的元素复制到新数组当中.第三步,把扩展的元素写入新数组.第四步,删除旧数组.对于大数组来说这些步骤是相当耗时的. 二.用向量法 好的编程习惯在循环执行开始之前 ,总是要预先分配一个数组,这样能大

function a_ed = arraysort(a) %冒泡排序法 for i =1:length(a)-1 %进行多少次比较 for j=1+i:length(a) %每次求出最大的数,放在最后 if(a(j)<a(i)) tem = a(i); a(i) = a(j); a(j) = tem; end end a_ed = a; end clc; clear; a = [2 4 4 6 14 0 2 8 4 1 9 4] b = arraysort(a)

写出下列语句的计算结果及作用 clear    清除所有变量 clc    清屏 A = [2 5 7 1 3 4];    创建行向量并赋值 odds = 1:2:length(A);    冒号操作符,创建从1到length(A),,步数为2的行向量 disp('odd values of A using predefined indices')    输出字符串 A(odds)    输出A中odds中元素对应的下标的值 disp('odd values of A using anonym

在第I部分,我们熟悉了ANTLR,并在一个比较高的层次上了解了语法以及语言程序.现在,我们将要放慢速度来学习下实现更实用任务的一些细节上的技巧,例如建立内部数据结构,提取信息,生成输入对应的翻译内容等.在我们开始的第一步,首先,就是需要学习怎样建立语法.在这一章,我们会着眼于语言学结构中最通用的词法和句法,并且学习怎样用ANTLR来描述这些词法和句法.以这些ANTLR建立的结构为基础,在下一章我们会将它们组合起来并建立一些实际的语法. 在学习简历语法的时候,我们不能仅仅是从头到尾学一遍众多的AN

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. Abstract 能量收集技术为未来的物联网应用提供了一个很有前景的平台.然而,由于这些设备中的通信非常昂贵,应用程序将需要“超出边缘”的推理,以避免在无意义的通信上浪费宝贵的能量.我们的结果表明,应用程序性能对推理精度非常敏感.不幸的是,精确的推理需要大量的计算和内存,而能量收集系统的资源严重受限.此外,能量收集系统间歇运行,经常发生电力故障,这会破坏结果,阻碍前进. 本文克服了这些

matlab global 不能传向量/矩阵 只能传1个数值 而函数变量可以传向量/矩阵

向量 Matlab 中最基本的对象是矩阵,向量是特殊的矩阵.行向量是\(1\times n\)矩阵,列向量是\(m\times 1\)矩阵.输入如下行向量: >> v=[0 1 2 3] 回车,Matlab 将输出此行向量: v = 0 1 2 3 输入如下列向量: >> u = [9; 10; 11; 12; 13] 按如下方式访问向量的元素: >> u(2) 按如下方式改变元素的值: >> u(2)=47 按如下方式提取多个连续向量: >>

问题是这样,如果我们知道两个向量v1和v2,计算从v1转到v2的旋转矩阵和四元数,由于旋转矩阵和四元数可以互转,所以我们先计算四元数. 我们可以认为v1绕着向量u旋转θ​角度到v2,u垂直于v1-v2平面. 四元数q可以表示为cos(θ/2)​+sin(θ/2)​u,即:q0​=cos(θ/2)​,q1​=sin(θ/2)​u.x,q2=sin(θ/2)​u.y,q3=sin(θ/2)​u.z 所以我们求出u和θ/2即可,u等于v1与v2的叉积,不要忘了单位化:θ/2用向量夹角公式就能求. ma

已有 1849 次阅读 2012-8-2 15:15 |系统分类:科研笔记|关键词:矩阵 480 window border center Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2 3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2 3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(142536) A=[1 2 3;4

MATLAB 的向量,矩阵和阵列命令:

一.常数向量范数 \(L_0\) 范数 \(\Vert x \Vert _0\overset{def}=\)向量中非零元素的个数 其在matlab中的用法: sum( x(:) ~= 0 ) \(L_1\) 范数 \(\Vert x \Vert_1\overset{def} = \sum\limits_{i=1}^{m} \vert x_{i}\vert = \vert x_{1}\vert + \cdots +\vert x_{m}\vert\),即向量元素绝对值之和 其在matlab中的用法

Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2  3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2  3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(1 4  2 5  3 6  ) A=[1 2 3;4 5 6] A<-matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,byrow=TRUE) 4 访问向

[Matlab开发]matlab中norm范数以及向量点积.绘图设置相关 标签(空格分隔): [Matlab开发] 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ norm范数使用 help norm norm Matrix or vector norm. norm(X,2) returns the 2-norm of X. norm(X) is the same as norm(X,2). norm(X,1) returns the 1-norm of

matlab自带有histeq函数对图像进行直方图均衡 自己写了一个,改成向量化形式,效率提高了一点,但是比自带的还是差很多,差不多9倍 function D = my_histeq(I) [m,n] = size(I); S = zeros(,,'double'); % 得到0-各个灰阶的计数 i = :m;j = :n; S(I(i,j)+) = S(I(i,j)+) + ; % 得到各灰度阶的概率 S = S./(m*n); % 得到概率累计分布函数 P = zeros(,,'double

1.             向量的创建 1)直接输入: 行向量:a=[1,2,3,4,5] 列向量:a=[1;2;3;4;5] 2)用“:”生成向量 a=J:K 生成的行向量是a=[J,J+1,…,K] a=J:D:K 生成行向量a=[J,J+D,…,J+m*D],m=fix((K-J)/D) 3)函数linspace 用来生成数据按等差形式排列的行向量 x=linspace(X1,X2):在X1和X2间生成100个线性分布的数据,相邻的两个数据的差保持不变.构成等差数列. x=linspac

一定是1*3  或者3*1 的向量才可以叉乘 A=[1 2 3] B=[4 5 6] cross(A,B) ans=[-3 6 -3] 解决机器人微分运动量之间的等价关系

%% Rank the entropy_loss     % for iiii = 1:size(Group_age, 1)  %     count_1 = 0 ;%     tmp = Group_age(iiii, 1);%     for jjj = 1:size(Group_age, 1)%         if (Group_age(jjj, 1) > tmp)%             count_1 = count_1 + 1;%         else%           

%函数移动 close all; clear all; dir=input('请输入平移方向,“1”为向左,“2”为向右'); if dir~=1&&dir~=2;%输入控制    error('您的输入有误!'); end; step=input('请输入平移步数'); Samp=200;  %设置信号的采样精度 A=10;%信号幅值 na=1;%噪声放大系数 w=1; p=0; t = linspace(0,6*pi/w,Samp); %创建函数向量 f=A*sin(w*t+p)+na

向量X 1. tabulate(X) 返回一个矩阵:第一列为元素值,第二列为相应元素出现个数,第三列为相应元素个数占所有元素个数百分比 table = tabulate(X); %获取出现次数最多的元素的下标,idx存放出现次数最多元素在table中的下标,若有多个元素则返回第一个元素的下标 [maxCount,idx] = max(table(:,2)); %获取出现次数最多的元素 table(idx); 2. %统计所有不重复元素值 table = unique(labels);     %