本文全部参考自: http://www.cnblogs.com/welen/articles/5535042.html#undefined 知识点一: MATLAB中四个取整函数具体使用方法如下:Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.fix朝零方向取整,如fix(-1.3)=-1; fix(1.3)=1; floor朝负无穷方向取整,如floor(-1.3)=-2; floor(1.3)=1; ceil朝正无穷方向取整,如ceil(-1.3)=-1; ceil

COV 1.cov(x) 如果x为向量,返回x的方差 计算方法为: S为方差. 2.cov(X) 如果X为矩阵,把矩阵X的行作为观察值,把列作为变量,返回X的协方差矩阵: diag(cov(X))是每列的方差组成的向量: sqrt(diag(cov(X)))是每列的标准差组成的向量: 具体计算如下: S为方差,C为协方差 3.cov(X,Y) X和Y有相同的元素,相当于cov([X(:) Y(:)]),X和Y组成一个新的n维2列的矩阵 cov(X,Y)为2行2列的协方差矩阵,形式如同 4.cov

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

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

标准差(或方差),分为 总体标准差(方差)和 样本标准差(方差). 前者分母为n,后者为n-1.后者是无偏的. pandas里的 .std() 和 .var() 都是算的无偏的. 而numpy是有偏的.   那么在pandas里想算有偏的(即总体标准差或总体方差),怎么做? https://github.com/pydata/pandas/issues/1798 参考这里.    下面的内容复制自上述链接: Pandas 0.8.1: import pandas as pd a=pd.Serie

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

一.问题描述 B1[1 2 3 4 5 6 7 8 9] B2[12 13 14 21 31 41 51  1 1 81 1 1] 两个十进制矩阵,行数不一样,分别是n1和n2,列数必须一致,为nwords,输出的矩阵Dh是[n1,n2],这和求两句真的欧氏距离一样的. 输出[1 1] = 1和12海明+2和13海明 + 3和14海明,[1 2] = 1和21 + 2和31 + 3和41,也就是说[i j]是B1第i行和B2第j行的海明距离. 二.问题分析 1和12 21 51 81分别求海明距

​   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);

5 Function      指数据库内置的function,不讨论UDF.另外,操作符都不比较了,区别不大.   5.1 数学函数 功能 Oracle Hive Impala ABS 绝对值,有 有 有 SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2 三角函数 其中ATAN2接受两个参数(二维平面中的坐标) 没有SINH/COSH/TANH/ATAN2 同hive BITAND 按位与,有     CEIL 天花板值,有 有,还有个别名CEIL

Matlab 常用于做一些计算实验和绘图,我主要用matlab来绘图件.Matlab 可以用GUI界面来完成绘图,但是既然能用鼠标完成的绘图,那么一定能用代码命令来完成绘图,个人比较喜欢用命令来完成matlab的绘图. 保存图片格式 有很多图片格式可以保存,矢量图片格式(".eps")可以不失真,另外,新版matlab还有“copy figure可用”,但是这项功能是针对小的plot可以,有大数据量的图片或plot好像不能不会成功,画密度很高的等值线时,线密度过高则不会成功 保存命令