matlab中repmat函数的用法 B = repmat(A,m,n) B = repmat(A,[m n]) B = repmat(A,[m n p...]) 这是一个处理大矩阵且内容有重复时使用,其功能是以A的内容堆叠在(MxN)的矩阵B中,B矩阵的大小由MxN及A矩阵的内容决定,如果A是一个3x4x5的矩阵,有B = repmat(A,2,3)则最后的矩阵是6x12x5 例如: >>B=repmat( [1 2;3 4],2,3) B = 1      2      1     2  

转载:https://blog.csdn.net/facetosea1/article/details/83573859 B = repmat(A,m,n)B = repmat(A,[m n])B = repmat(A,[m n p...]) 这是一个处理大矩阵且内容有重复时使用,其功能是以A的内容堆叠在(MxN)的矩阵B中,B矩阵的大小由MxN及A矩阵的内容决定,如果A是一个3x4x5的矩阵,有B = repmat(A,2,3)则最后的矩阵是6x12x5 例如:>>B=repmat( [1

Mittag-Leffer函数: $E_{\alpha,\beta}(x) = \sum\limits^{\infty}_{k=0} \frac{x^k}{ \Gamma( \alpha k + \beta ) }$Matlab内部函数表示: function u = Mitt_Leff( x,alph,beta,degree) %MITT_LEFF Mittag-Leffer函数 % E_alph_beta = \limits\sum^{n or \infty}_{k=} \frac{x^n}

功能说明 验证输入参数的个数   函数语法 msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs)msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'string')msgstruct = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'struct')   参数解析 在函数中使用nargchk来检查输入参数的个数在期望的范围内.   msgstring = nargchk(minargs,

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

zeros函数——生成零矩阵 ones函数——生成全1阵 [zeros的使用方法] B=zeros(n):生成n×n全零阵. B=zeros(m,n):生成m×n全零阵. B=zeros([m n]):生成m×n全零阵. B=zeros(d1,d2,d3……):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros([d1 d2 d3……]):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros(size(A)):生成与矩阵A相同大小的全零阵. [ones的使用方法] ones的使用方法与

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的. 这里简单介绍下其用法: 前后相邻元素之差 上下相邻行之差. 与diff(A,1,1)类似. 第三个参数为2时,则变为列差分运算 diff(A,2,2)第2个参数为2表示为二阶差分变换.即在diff(A,1,2)的基础上再进行一次列差分变换.

randi()函数生成均匀分布的伪随机整数,范围为imin--imax,如果没指定imin,则默认为1. r = randi(imax,n):生成n*n的矩阵 r = randi(imax,m,n):生成m*n的矩阵 r = randi(imax,[m,n]):同上 r = randi(imax,m,n,p,...):生成m*n*p*...的矩阵 r = randi(imax,[m,n,p,...])同上 r = randi(imax):1*1的矩阵 r = randi(imax,size(A)

B=squeeze(A) 移除张量A的单一维,即返回和矩阵A元素相同,但所有单一维都移除的矩阵B,单一维是满足size(A,dim)=1的维. squeeze命令对二维数组是不起作用的; 如果A是一行或列向量或一标量(1*1)值,则B=A. 加入A 为1*n*n的张量,进行squeeze运算后,返回B 为 n*n的张量.

a=sum(A)  %列求和 b=sum(A,2) %行求和 c=sum(A(:)) %矩阵求和 假定A为一个矩阵: sum(A)以矩阵A的每一列为对象,对一列内的数字求和. sum(A,2)以矩阵A的每一行为对象,对一行内的数字求和. a(:,1)是求矩阵的第一列 a(1,:)是求矩阵的第一行,以此类推.通过下面的例子,可以明白: >> a=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] a = 1     2     3 4     5     6 7     8     9 >>

CH4 带有约束条件的最小二乘法 重点提炼 提出带有约束条件的最小二乘学习法的缘故:   左图中可见:一般的最小二乘学习法有个缺点----对于包含噪声的学习过程经常会过拟合 右图:有了空间约束之后,学习到的曲线能避免过拟合,得到想要的学习结果(x-y关系). 带有约束条件的最小二乘学习法具体方法 1.部分空间约束的最小二乘学习法 ① 公式 在上面普通最小二乘学习法公式基础上添加一个约束条件:  ② 对线性模型进行带有约束条件的最小二乘学习,得到参数theta   ③ 优点:只用了参数空间的一部分

MATLAB中“repmat”与“cat”函数的用法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. repmat函数 >> z=repmat(5,2,3) z = 5 5 5 5 5 5 >> y=repmat([6,5;7,9],3,4) y = 6 5 6 5 6 5 6 5 7 9 7 9 7 9 7 9 6 5 6 5 6 5 6 5 7 9 7 9 7 9 7 9 6 5 6 5 6 5 6 5 7 9 7 9 7

matlab学习笔记 bsxfun函数 最近总是遇到 bsxfun这个函数,前几次因为无关紧要只是大概看了一下函数体去对比结果,今天再一次遇见了这个函数,想想还是有必要掌握的,遂查了些资料总结如下.   函数bsxfun [功能描述]两个数组间元素逐个计算. [应用场合]当我们想对一个矩阵A的每一列或者每一行与同一个长度相等的向量a进行某些操作(比较大小,乘除等)时,我们只能用循环方法或者利用repmat函数将要操作的向量a复制成和A一样尺寸的矩阵,进而进行操作.从MATLAB R2007a开始

一.问题来源 来自于一份LSH代码,记录下来. 二.函数解析 2.1 bsxfun bsxfun是一个matlab自版本R2007a来就提供的一个函数,作用是”applies an element-by-element binary operation to arrays a and b, with singleton expansion enabled. 函数用在两个数组间元素逐个计算.比如当我们想对一个矩阵A的每一列或者每一行与同一个长度相等的向量a进行某些操作(比较大小,乘除等)时,我们只

① cat(dim,A,B)按指定的维度,将A和B串联,dim是维度,比如1,2.1指列,2指行: ②numel(A),返回数组中,元素的个数 ③gpuArray(A),在gpu中产生一个数组A,一般来说,在这句代码之前,A已经被创建在cpu中了,不过gpuArray的括号里仍然要写A这个名字. ④gather(A),当GPU跑完程序后,用gather函数将数据从GPU取回到MATLAB工作空间,存在内存中,CPU可以调用. ⑤randperm(n),返回一个行向量,这个行向量里包含从1到n之间

[Matlab开发]函数bsxfun的使用 标签:[Matlab开发] 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/. 说明:当我们想对一个矩阵A的每一列或者每一行与同一个长度相等的向量a进行某些操作(比较大小,乘除等)时,我们只能用循环方法或者利用repmat函数将要操作的向量a复制成和A一样尺寸的矩阵,进而进行操作.从MATLAB R2007a开始,再遇到类似的问题时,我们有了简洁高效的方法,即利用bsxfun函数. bsx

Matlab学习笔记 figure函数 matlab中的 figure 命令,能够创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象.每一个这样的窗口都有一些属性,例如窗口的尺寸.位置,等等.下面一一介绍它们. 一.概述  总的来说,figure 的使用语法包括: figure figure('PropertyName',propertyvalue,...) figure(h) h = figure(...) 第一种用法最简单,它创建一个窗口,其各种属性都是使用默认设置.例如它创建的窗口立即成为当前窗口,并

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: >>

原文:[原创]Matlab.NET混合编程技巧之--找出Matlab内置函数 Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许,不代表你不会哦).经过很多项目,和大量的实验,也发现了一些小技巧和小秘密,今天就分享其中一个,先做一个

[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数   Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许,不代表你不会哦).经过很多项目,和大量的实验,也发现了一些小技巧和小秘密,今天就分享其中一个,先做一个简单的