有时候做实验需要使用对称矩阵,这里介绍如何使用Matlab产生随机的对称矩阵. 用例子说明一下:我要产生4X4的随机矩阵,要求是对称矩阵. 产生对称矩阵 A = rand(4); B = tril(A,-1)+triu(A',0); 方法一:B是A的下三角矩阵改造的对称矩阵 A = rand(4); B = triu(A,0) + tril(A',-1); 方法二:B是A的上三角矩阵改造的对称矩阵 验证对称矩阵 只需要这样验证: sum(sum(B==B'))==numel(B) 只要上面的代码

基本线性代数 [R jb]=rref(A)将A化为行最简型矩阵.R为所得行最简型矩阵,jb是一个向量显示每行首非0元所在列号. inv(A)求方阵A的逆,注意结果可能出现错误.当结果中出现Inf和NaN时一定有错. pinv(A)求矩阵伪逆 A \ b 矩阵左除计算,返回Ax = b的一个特解.当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方阵时只能使用左除计算而不能使用inv(A). A / b 矩阵右除运算,当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方

MATLAB实例:对称双随机矩阵 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 双随机矩阵(doubly stochastic matrix):元素属于[0,1],行和为1,且列和为1. MATLAB程序 function A=doubly_stochastic(n) %产生 n 阶双随机矩阵 A A(1,1)=rand; for i=2:n-1 d=1-sum(A(1,1:i-1)); A(1,i)=d*rand; end for i=2:n-

转自 http://blog.csdn.net/lyqmath/article/details/6004885 目的:对曲线数据做对称绘制 思想:根据两曲线按a对称,则x1 + x2 = 2a的原则 代码: clc; clear all; close all; x = linspace(-10, 10); y = x.^3; a = 5; figure; hold on; box on; plot(x, y, 'b-'); x1 = 2*a-x; y1 = y; plot(x1, y1, 'r-

一.MATLAB概述 (一)运行环境 命令行窗口(Command Window) 表 1-1 数据显示格式设置(e_one_1.m) 格式 实例 说明 format short 3.1416 小数点后保留4位,最多不超过7位: 对于大于1000的实数,用5位小数的科学计数法表示 format long 3.14159265358979 用15位数字表示 format short e 3.1416e+000 用5位科学计数法表示 format long e 3.141592653589793e+0

前言 MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶.也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习和研究工作. 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围,但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的. 本文是一篇入门性文章,以麻省理工学院(MIT) 18.06版本线性代数课程为例,按照学习顺序介绍PYTHON在代数运算中的基本应用. 介绍PYTHON代数计算的文章非常多,但通常都是按照模块作为划分顺序,在实际应用中仍然有较多

前言: 最近想看看矢量中值滤波(Vector median filter, VMF)在GRB图像上的滤波效果,意外的是找了一大圈却发现网上没有现成的code,所以通过matab亲自实现了一个,需要学习的朋友可以拿过去用.本文的核心是VMF的matlab实现,最后通过在RGB图像上应用举例说明. VMF的数学表达: 含有N个矢量的集合{C1,C2,...CN},它的VMF结果如下所示: 其中,CVM1表示距离所有其他向量的距离和最小的那个向量.而距离可以自己定义,常用的欧氏距离,曼哈顿距离等等.

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

平台:Win7 64 bit,Matlab R2014a(8.3) “Matlab”是“Matrix Laboratory” 的缩写,中文“矩阵实验室”,是强大的数学工具.本文侧重于Matlab的编程语言侧面,讲述Matlab的基本语法,以及用Matlab语言进行程序设计.值得一提的是,Matlab从R2014a版本开始支持中文语言了! 1.基本概念 Matlab默认启动后界面: Matlab有关的文件后缀: File Extension Description .m MATLAB Code —

问题来源:在阅读莱昂斯的<数字信号处理>第三章离散傅里叶变换时,试图验证实数偶对称信号的傅里叶变换实部为偶对称的且虚部为零.验证失败.验证信号为矩形信号,结果显示虚部是不为零且最大幅值等于信号幅值. 错误原因:MATLAB中的fft函数默认其 N 点输入信号的时间序号为从 0 到 N-1 ,默认其输出信号的频率序号为从 0 到 N-1 .而当试图输入一个时间序号为从 -N/2 到 N/2-1 ( N 为偶数时)或从 -(N-1)/2 到 (N-1)/2 ( N 为奇数)的信号时,输出将会产生相

1.点乘,点除,点乘方 点乘(对应元素相乘),必须同维或者其中一个是标量,a.*b 点除,a.\b表示矩阵b的每个元素除以a中对应元素或者除以常数a,a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b 点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数 2.矩阵中元素的操作 矩阵a中第r行,a(r,:), 第r列,a(:,r), 依次提取每一列组成一个列向量a(:), 提取子矩阵第i到j行和第k到t列a(i:j,k:t) 可以通过下标引用,但是元素下标从1开

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度. 如果有两个变量:X.Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解: (1).当相关系数为0时,X和Y两变量无关系. (2).当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间. (3).当X的值增大(减小),

转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5859751 Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数 1.简介 在统计学中,斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值.斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X.Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述.如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

目前已知matlab的聚类方法有三种: 一.利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法: 二.层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理: (1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离: (2)用 linkage函数定义变量之间的连接: (3)用 cophenetic函数评价聚类信息: (4)用cluster函数创建聚类. 三.划分聚类,包括K均值聚类和K

一.常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外.1.!dir 可以查看当前工作目录的文件. !dir& 可以在dos状态下查看.2.who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节.3.功能键:功能键 快捷键 说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移

(一)M文件 一.概述 1.自己的体会就是把相应的操作写成一个文本文件,这样子的话方便进行修改(记事本就行了),又可以达到封装的目的,当然我发现2014a版本的Matlab貌似已经采用的面向对象的设计方法,所以模块化的编程应该更方便了. 2.然后就是分为 (1)命令文件:就是没有输入输出参数的,一般就是在其中存放一些代码(重复性的),就可以节省码代码的时间 (2)函数文件:函数,跟C中的一样.采用局部变量进行运算,所以完成后局部变量会自行清除. 二.M文件的建立与打开 1.建立新的M文件 (1)

没事玩了一下matlab 发现现在网上的代码都是一组数据预测 所以我就写个批量数据的预测 顺便学习下matlab ----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------ 灰色预测的主要思想是: 1.给定一组数据 2.进行累加,即 X(1)1=x(0)1 X(1)2=x(0)1+x(0)2 X(1)3=x(0)1+x(0)2+x(0)3 … 3.最终目的是为了构造预测方程: 其中: 而为了求得上式

binIndices是1*50的cell,每个cell是的1*n(n不定),那么cell2mat(binIndices)得到的是1*sum(cellfun(@length,binIndices))的行向量,比如{1 2 3} {4 5 6}2个cell,得到的是[1 2 3 4 5 6]的行向量. 这样我以为是按列组织,其实不是这样的,估计是按行. K>> aa = cell{[1;2;3] [4;5;6]} aa = cell{[1;2;3] [4;5;6]} 错误: 圆括号或方括号不对称或