http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583
MATLAB是一款非常强大的科学计算软件,它结合了一个专门为迭代分析和设计流程设计的桌面环境和一个编程语言,可直接表达矩阵和数组数学。除此之外,MATLAB还有以下几个独特功能。
主要是看官方的入门文档(https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/getting-started-with-matlab.html)写的一些笔记。由于Matlab风骚的语法与我有(hua)限(shui)的时间所制,我只是简单地写了这篇笔记,权当记录与提示,不要指望这样一篇东西可以帮助读者掌握Matlab,该自己查文档还是该去查。
在讲二元函数图像绘制之前,先讲解plot3与fplot3的实际用法,之后再讲解二元函数图像绘制,有需要的同学可直接跳转查看。
为了帮助各位同学备战数学建模和学习Matlab的使用,今天我们来聊一聊 Matlab 中的绘图技巧吧!对于 Matlab 这样的科学计算软件来说,绘图是非常重要的一项功能。在数据处理和分析时,良好的绘图技巧能够更直观地呈现数据,增强数据可读性和可视性
DCT(Discrete Consine Transform),又叫离散余弦变换,它的第二种类型,经常用于信号和图像数据的压缩。经过DCT变换后的数据能量非常集中,一般只有左上角的数值是非零的,也就是能量都集中在离散余弦变换后的直流和低频部分。
MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位,这使得矩阵运算变得非常简捷、方便、高效。矩阵是由m×n个数av (i=1,2,…,m; j = 1,2,…,n)排成的m行n列数表,记成:
翻译 | 林椿眄 编辑 |SuiSui 前言 随着机器学习的进步和深度学习的出现,一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络(Deep Belief Networks)本质上是一种具有生成能力的图形表示网络,即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合,由多个带有数值的层组成,其中层之间存在关系,而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进? 第一代神经网络使用感知器,通过考虑“权重”或预先馈送的目标属性
线性规划是数学规划中的一类最简单规划问题,常见的线性规划是一个有约束的,变量范围为有理数的线性规划。如:
翻译 | 林椿眄 编辑 | SuiSui 前言 随着机器学习的进步和深度学习的出现,一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络(Deep Belief Networks)本质上是一种具有生成能力的图形表示网络,即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合,由多个带有数值的层组成,其中层之间存在关系,而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进? 第一代神经网络使用感知器,通过考虑“权重”或预先馈送的目标属
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写,字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖,这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算,Python的OpenCV库自然也不例外。
在matlab中字符串本质上也是一个向量,可以通过矩阵运算来实现字符串的拼接,这里随便输入两个字符串a1和b1,用矩阵形式进行拼接:
对于图像处理,我现在也是一知半解的程度,毕业后基本就没接触这些东西了,如果有理解的不对的地方,欢迎指出~
以上罗列了202种可直接在plot/plot3曲线绘图种可以使用的marker,由于数量太多,小编在整理时漏标了第24号marker,因此25号即为实际上的24号,24号以后的marker使用时将对应的序号减1即可输出正确的marker。
介绍下本篇文章将要介绍的东西吧,之所以把本篇称为图形基础,是因为本篇的内容更多的是对图形句柄、图形对象等等之类的相关知识进行说明,对于图形的绘制会在之后的篇章中再详细弄下,比如二维的图怎么画,三维的又该如何绘制;虽然本篇内容趋于基础性的知识,但这也只是相对于之后的图形绘制,是基础的东西。实际上,对于很多没有仔细学过MATLAB的人来说,对本篇将记录的内容其实都不曾注意,甚至不曾耳闻,所以本篇的重要性也是显然的,慢慢看吧~
这里结合上一篇博文的数据来讲怎么方便的载入.txt文件到一个数组,数据如下所示:
摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识。接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识。介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立。具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了MATLAB的
为什么要介绍“is”系列函数呢?从字面意思上很好理解,判断某个量是否为某种状态,若是返回真,若否则返回假;在编程过程中难免会遇到条件选择(if语句)的情况,条件选择往往需要对某个量的状态进行判断,若使用is*状态检测函数则可大大提高编程效率,省去不必要的代码编写。为此,特地将与is*相关的函数整理分类介绍给大家,下面就一起来看看吧。
功能区:提供三个选项卡(主页,绘图,应用程序),各自有不同的工具可供使用;快速访问工具栏:包含一些常用按钮;当前文件夹工具栏:用于实现当前文件夹的操作。一定要先建立文件再将其设为工作文件夹。
使用MATLAB的时候有一些系统命令可以方便我们的操作,如在当前的工作区中可以使用系统命令保存为一个文件、加载文件、显示日期、列出目录中的文件和显示当前目录等。
一般来说学校对于学术论文的图像都有一定的要求,比如线性、字体大小等,本文将讲解怎么出高清的图和绘制符合要求的图
信号是数字信号处理领域中最基本、最重要的概念。而数字信号变换技术,又是对信号进行处理操作的最基本的有效途径之一。因此,数字信号变换技术,便成为数字信号处理领域中专业人员所必须要张我的一项最基本的技能。
在MATLAB中,变量的调用优先级(calling priority)高于函数,因此变量名不应该覆盖内置函数.
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本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
没看过上一篇的建议看一下前面的上篇。这一篇非线性拟合我就不废话,直接开始了。下面首先介绍几种matlab非线性拟合方法,之后将这几种方法进行对比研究。
——————————————————————————————————修正:打算更四~五篇,之后更simulink相关操作
运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法,通过自己编程实现聚类算法,在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。
看论文时,经常看到矩阵,但在记忆里又看到数组。那么问题来了,矩阵和数组分别是什么?二者有什么区别?看论文时,经常看到矩阵,但在记忆里又看到数组。那么问题来了,矩阵和数组分别是什么?二者有什么区别?
强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数。此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作。这类操作将图形的每一个图形元素(如坐标轴、曲线、文字等)看做一个独立的对象,系统给每一个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分。
强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数。此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴、曲线、文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分。
在上一期中二狗matlab矩阵及其运算(六)给大家讲了三种常见的广逆矩阵类型,感兴趣的读者可以自行回顾。本期开始二狗给大家讲讲广逆矩阵的应用,由于广逆矩阵的应用较广,知识较复杂故分几期给大家讲清楚,本期讲广逆矩阵在矩阵方程和线性方程组中的应用。由于推论和定理较多所以单独做一期。
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。
最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告,包括一些图形和统计输出。
硬阈值(Hard Thresholding)并没有软阈值(Soft Thresholding)那么常见,这可能是因为硬阈值解决的问题是非凸的原因吧。硬阈值与软阈值由同一篇文献提出,硬阈值公式参见文献【1】的式( 11):
最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规则。建立向量的时候可以利用冒号表达式,冒号表达式可以产生一个行向量,一般格式是: e1:e2:e3,其中e1为初始值,e2为步长,e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量,其调用格式为:linspace(a,b,n) ,其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素,n是元素总数。
最小二乘法(least squares method),也称最小平方法,是一种古老而常用的数学工具,在自然科学、工程技术和人工智能等领域有着广泛地应用,其核心原理就是通过将误差平方和最小化来寻找数据的最佳匹配函数。
# 参考网站:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
前人栽树,后人乘凉,学习还是要多交流,学习别人的学习经验,这样可以少走弯路,别人推荐的一套“机器学习”相关学习资料,先理解的算法,然后编程实现,对理解“机器学习”算法原理十分有帮助。
一般来说学校对于学术论文的图像都有一定的要求,比如线性、字体大小等,本文将讲解怎么出高清的图和绘制符合要求的图。
要开始学Matlab了,不然就完不成任务了 java中有一句话叫作:万物皆对象 在matlab我想到一句话:万物皆矩阵 矩阵就是Java中的数组 不过矩阵要求四四方方,Java中的数组长和宽可以不同长度 一个有意思的矩阵——结构器 听到这个名词,我想到了构造函数#34 结构器有点像对象 具有不同的field属性(成员变量) 一个属性就相当于一个矩阵容器,所以为什么说万物皆矩阵呢,哈哈 不同于普通矩阵,结构器可以携带不同类型的数据(String、基本数据等等) 多维构造器
说明:这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真,过程中涉及了大量的矩阵运算,本文记录了Matlab中矩阵的相关知识,特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的,这里所提到的是狭义上的矩阵,即通常意义上的矩阵。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 matlab中length函数 length(x)在matlab中是什么意思?小编能记住你的一点一滴,你却忘了小编的一丝一毫。 if length(h)>1
数值型的数据包括有符号和无符号的整数(int)、单精度(single)和双精度(double)浮点数(float);
参考[1] 。Lena Söderberg 是瑞典模特,最初出现在《花花公子》1972年11月期的杂志中,原图是一张裸体图片(这并不是重点!!!)。其实还有一些原因[2]:
Selenium是一个Web测试自动化框架,最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API,供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器,完全模拟用户的操作,比如点击链接、输入表单,点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。
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