MATLAB filter2 和 conv2 函数说明 在 MATLAB 中,filter2 函数实现二维数字滤波器．conv2 函数实现二维卷积． filter2(H, X, mode) 等价于 conv2(X, rot90(H,2), mode). 其中,H 表示有理传递函数的系数(Coefficients of rational transfer function),即常说的滤波器核或卷积核．X 表示输入数据．mode 表示卷积或滤波所采用的模式,其决定了返回数据的长度,以及结果数据的不同

检查您的系统是否具有受支持的 Python 版本和 MATLAB R2014b 或更新版本.要检查您的系统上是否已安装 Python,请在操作系统提示符下运行 Python. 1)打开Prompt,输入' cd matlabroot\extern\engines\python' 切换并创建文件夹 输入'python setup.py install' 进行安装.如果提示python版本不对进去下面流程. 2)键入'python –version' 查看python版本.如果版本不符合上一句指令提

可以参考官方的说明文档: http://cn.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/get-started-with-matlab-engine-for-python.html MATLAB Engine API的使用文档: http://cn.mathworks.com/help/matlab/matlab-engine-for-python.html 原材料: 1.MATLAB 2015a  32位的 2.Python 2.7.13    32位

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

1.切片.使用“[”和“]”即可,类似Matlab,可以切list,tuple,字符串等. 2.迭代.Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对. 3.列表生成式.列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:   >>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]   写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创

在科学计算的过程中,往往需要保存一些数据,也经常需要把保存的这些数据加载到程序中,在 Matlab 中我们可以用 save 和 lood 函数很方便的实现.类似的在 Python 中,我们可以用 numpy.save() 和 numpy.load() 函数达到类似的效果,并且还可以用 scipy.io.savemat() 将数据保存为 .mat 格式,用scipy.io.loadmat() 读取 .mat 格式的数据,达到可以和 Matlab 或者Octave 进行数据互动的效果. 下面分别介绍

MATLAB conv2卷积的实现 二维卷积的算法原理比较简单,参考任意一本数字信号处理的书籍,而matlab的conv2函数的滤波有个形状参数,用下面的一张图很能说明问题: 这里给出一种最原始的实现方案.这种实现对于数据矩阵大小为1000x1000,卷积核矩阵大小为20x20,在我的机器上需要大约1秒钟的时间,而matlab采用的MKL库最快只需要将近0.1s的时间.下面的代码用到了自己目前开发的FastIV中的一些函数接口.具体代码如下: #include "fiv_core.h"

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn也集成了SVM算法. 一.简要介绍一下sklearn Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示, 逻辑

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/38964135 LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单.易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进.修改以及在其它操作系统上应用:该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题:并提供了交互检验(Cross Validati

互相关(cross-correlation)及其在Python中的实现 在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念.正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分:互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation).线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的,不同之处在于如何处理边界数据.其本质的不同在于它们对原始数据的看法不同.通过这篇文章

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记 HanLP方法封装类: # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: main.py from jpype import * startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

今天来说说im2col和col2im函数,这是MATLAB中两个内置函数,经常用于数字图像处理中.其中im2col函数在<MATLAB中的im2col函数>一文中已经进行了简单的介绍. 一般来说: 如是将图像分割成块的时候用的im2col参数为'distinct',那么用col2im函数时参数也是'distinct',即可将转换后的数组复原. 如果将图像分割成块的时候用的im2col参数为'sliding',我目前还不知道MATLAB中使用内置函数是如何复原的. 今天,来看看Python中是如

Python - Matlab 目录 Python-Matlab 引擎 Python-Matlab 数组 Python-Matlab 基本操作 Python-Matlab 调用 m 文件 Matlab的官方文档中介绍了Matlab与其余编程语言之间的引擎接口,其中包括对于Python开放的引擎API,可参考官方教程,其中包括引擎安装,基本使用,以及Python与Matlab之间的数据类型转换及交互. 除了使用官网的Matlab引擎来驱动Matlab外,还可以使用第三方包mlab来进行连接或直接使

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用到很多的向量

本文主讲Python中Numpy数组的类型.全0全1数组的生成.随机数组.数组操作.矩阵的简单运算.矩阵的数学运算. 尽管可以用python中list嵌套来模拟矩阵,但使用Numpy库更方便. 定义数组 >>> import numpy as np >>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) #定义矩阵,int64 >>> m array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) >>> m = n

python中处理.mat文件 背景 在实际使用python的时候,发现很多数据都是使用.mat的形式保存,所以,如何使用python读写.mat文件成为了许多python使用者必备的技能. -v7.3版本的.mat文件与普通版本的.mat文件读写方法不一样,将分开来介绍 普通.mat文件 主要借助sicpy.io中提供的两个函数loadmat和savemat. import scipy.io as sioimport numpy as np #loaddata = sio.loadmat('d

mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式 在python中可以使用scipy.io中的函数loadmat()读取mat文件. import scipy.io as scio path = 'ex3data1.mat' data = scio.loadmat(path)type(data) dict #data是字典格式 data.keys() #查看字典的键 dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'X', 'y'])

摘要:将线性代数概念应用到实际问题中scipy.linalg 使用 Python 和 NumPy处理向量和矩阵 使用线性系统模拟实际问题 使用求解线性系统 scipy.linalg 本文分享自华为云社区<使用scipy.linalg在Python中使用线性系统>,作者:Yuchuan. 线性代数广泛应用于各种学科,一旦您使用向量和线性方程等概念组织信息,您就可以用它来解决许多问题.在Python中,与该主题相关的大多数例程都在中实现scipy.linalg,它提供了非常快速的线性代数功能. 尤

早上被python的编码搞得抓耳挠腮,在搜资料的时候感觉这篇博文很不错,所以收藏在此. python2.x中处理中文,是一件头疼的事情.网上写这方面的文章,测次不齐,而且都会有点错误,所以在这里打算自己总结一篇文章. 我也会在以后学习中,不断的修改此篇博客. 这里假设读者已有与编码相关的基础知识,本文不再再次介绍,包括什么是utf-8,什么是unicode,它们之间有什么关系. str与字节码 首先,我们完全不谈unicode. s = "人生苦短" s是个字符串,它本身存储的就是字节