向量的1范数即:向量的各个元素的绝对值之和,上述向量a的1范数结果就是:29,MATLAB代码实现为:norm(a,1);
在刚入门机器学习中的低秩,稀疏模型时,被各种范数搅得一团糟,严重延缓了学习进度,经过一段时间的学习,现在将其完整的总结一下,希望遇到同样麻烦的同学能有所帮助。。。
软件环境:MATLAB2013a 一、多项式拟合 多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据,使得在观测数据点处的误差平方和最小。 在MATLAB中,利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合。 函数ployfit根据观测数据及用户指定的多项式阶数得到光滑曲线的多项式表示,polyfit的一般调用格式为:P = polyfit(x,y,n)。其中x为自变量,y为因变量,n为多项式阶数。 polyval的输入可以是标量或矩阵,调用格式为 pv = polyval(p,a) pv = polyval(p
网上有很多类似的介绍,但是本文会结合实例进行介绍,尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称, 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年, Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 , 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛, 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲,CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作, 故非常适合硬件实现。 例如, 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上, 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据, 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接:BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试,看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例,懵懵懂懂,先将第二章非线性函数拟合的代码放置如下:
灰色预测: 主要特点:模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。 核心:灰色模型,即对原始数据作累加生成得到近似的指数规律再进行建模的方法。
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具,它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中,可以在Simulink中进行定点仿真,可以设置定点信号的类型,这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件,或者网表,可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的,这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集,类似线性可分支持向量机,通过求解对应的凸二次规划问题,也同样求得分离超平面
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数学建模线性规划实例及详细解答(MATLAB代码)[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
小波分析即用Mallat塔式算法对信号进行降阶分解。该算法在每尺度下将信号分解成近似分量与细节分量。近似分量表示信号的高尺度,即低频信息;细节分量表示信号的低尺度,即高频信息。
本次实验经常地出现syms无法转换成logical的错误,后面发现把导数的声称也放在syms里面就可以啦
用数学软件演奏音乐早已不是什么新鲜事,很早就有人用Matlab弹奏卡农或是最炫民族风,最近我知道还有人用无理数生成一段音乐,很有趣。而我选择用Mathematica弹奏卡农是因为卡农这种谱曲方式很奇妙,体现在程序上也是简洁而优美的。可能有人还不了解卡农是什么,卡农不是指某一首具体 的曲子,而是一种谱曲方式,它把几段相同的旋律在不同的时刻逐次展开,交错的旋律又能相互配合,形成一首完整的卡农。这首用Mathematica演奏的卡农就是大家最耳熟的“帕赫贝尔的卡农”,你可以在它的乐谱中一窥其中的奇妙。 我们关注
简单公式表达:y = (x-min Value)/(max Value-min Value)
合作协同进化已经引入协同进化算法,目的是通过分而治之的范式解决日益复杂的优化问题。理论上,协同改 变子成分的想法是十分适合解决大规模优化问题的。然而在实践中,没有关于问题的先验知识, 问题应如何分解是尚不清楚的。在本文中,我们提出一个自动分解策略,称为差分分组,可以揭示决策变量的底层交互结构和形成子成分,以使它们之间的相互依存关系保持到最低限度。我们在数学上展示这样一个分解策略如何从部分可分性的定义中产生。实证研究表明,这样的近最优的分解可以大大提高大规模的全局优化问题的解决方案的质量。最后,我们展示了这样一个自动分解是如何产生对多样的子成分的分布的更好的近似,导致一个对多样的子成分的计算预算的更高效的分配。
Matlab是一种数学计算和科学数据分析软件,可以用于各种任务,例如绘制图形、矩阵计算、信号处理、统计分析、机器学习和深度学习等。Matlab软件提供了一种易于使用的编程语言,可以通过命令行或脚本文件来执行任务。
一、线性支持向量机的概念 线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的,这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集,类似线性可分支持向量机,通过求解对应的凸二次规划问题,也同样求
我身边有些朋友说现在在学校学习什么拉氏变换,Z变换,傅立叶变换没有用,传递函数没有用,差分方程没有用,只是纸上谈兵,我这里先就传递函数和拉氏变换和差分方程介绍几点不自量力的看法,我们学习拉氏变换主要是为了从脱离时域,因为时域分析有它的难度指数,我们从时域映射到S域,目的只有一个,那就是简化计算,正如我们在时域要计算卷积过来,卷积过去,我们把它映射到S域过后,就是乘积过来积乘过去,相对来说,乘积要比卷积的积分要温柔的多,然后我们在S域里面得到结论过后,再将其反映射回到时域,然后自然地在时域使用其所得的结论了。
MATLAB广泛应用于物理系统建模、测量测试、系统控制以及深度学习等,在工程实践中具有非常重要的地位,具体如图1所示。调研发现,科研人员能够编写各种matlab代码,通过建模仿真来更好的认识世界。近年来,随着物联网、智能硬件以及生成式AI等技术的发展,我们能否将设备采集的真实数据作为输入,让模拟仿真变得更加的真实(全真互联)。本推文对相关的内容进行归纳汇总,介绍如何将matlab代码部署到设备端,具体如下所示:
本文展示了如何使用Matlab自带的滤波器设计工具filterDesigner进行滤波器设计,使得我们从命令行滤波器设计函数中脱离出来,从而开展模型化的FIR或IIR滤波器设计工作,其具有的主要功能如下所示:
对于任何一款编程语言来说,提前分配变量的存储空间,对程序运行效率提升是显著的,这对matlab也不例外。对于matlab而言,在编程过程中遇到循环是最拖累代码运行速度的,因此咱们写代码要尽可能地避免循环,将循环尽可能地转化矢量化计算。接下来就根据一个实例来看看,是怎么一步一步实现的吧!
列表源自http://deeplearning.net/software_links/,本文进行分类整理。 星号代表对软件库的推荐度,考虑了适用范围、开发语言、更新情况、文档示例完整性等方面,Just
本期视频教程给大家来一期Matlab和VSCode联调教程。设置后,大家无需打开Matlab就可以方便的做matlab相关测试。
此 MATLAB 函数 清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净。运行 clc
与C++/C调用matlab不同的是,C++是调用matlab的生成动态库或者使用matlab引擎,而java是调用matlab代码打包成的jar包。
视频教程汇总帖:https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 本期视频教程给大家来一期Matlab和VSCode联调教程。设置后,
Gustau Camps-Valls小组开设的视觉科学、机器学习和图像处理课程资料学的学习与分享。这些课程与他的研究密切相关,课程适合大学(遥感、电子工程和神经科学硕士),以及视觉科学(IOBA)博士和硕士课程和计算机视觉硕士课程。课程的详细介绍如下(包含:详细的PPT讲义和Matlab代码):
在安装好python和matlab的电脑上,如果需要做一些流程化的内容,matlab这个方面不擅长,此时可以借助python来开发,
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——马尔科夫链蒙特卡洛采样(MCMC)方法。 上一次我们详细介绍了贝叶斯参数估计,里面我们
大家好!最近有很多朋友询问我关于 Matlab 的使用,于是我决定写一篇博客来分享一下我的经验。对于数学和编程爱好者来说,Matlab 是一个非常有用的工具。我自己在数学实验和数学建模竞赛中也经常使用它。那么,为什么 Matlab 这么受欢迎呢?
前言 论文链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码,目前找到有两个: 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好,而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python),基于第一个Matlab版本的代码: https://github.com
本文使用Matlab中的Signal Processing Toolbox中的designfilt函数,并根据频率响应实现如下两种滤波器:
在代码的世界中,隐藏着一座神秘而神奇的画图殿堂,它就是Matplotlib。这座殿堂矗立在数据的海洋中,每一行代码都是一笔神奇的咒语,让数据在图像之间舞动,展现出无限可能。Matplotlib的大门上镶嵌着闪烁的彩虹宝石,每当有开发者走近,便散发出五彩斑斓的光芒,仿佛在诉说着这里的神秘。而在宫殿深处,站立着一座巨大的绘图笔,它拥有操控数据之力,将每一次绘图都变成了一场奇妙的冒险。当你走进Matplotlib的殿堂,就像踏入了一个充满魔力的世界,数据的颜色与形状便开始跃然纸上,呈现出无限可能的未来。
本期教程主要是讲解Matlab R2018a的安装过程,作为学习DSP的必备软件,掌握简单的Matlab操作是必须的。
前言 论文网站:http://arxiv.org/abs/1404.3606 论文下载地址:PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 目录 1.MATLAB中颜色数值 2.常用颜色 3.matlab代码 ---- 本文转载于 https://www.jianshu.com/p/46af0b9
有一天,我在网上翻找,偶然发现了一个用MATLAB编写的模拟时钟实现的例子。MATLAB是一个数值矩阵系统,有时被拿来与Mathematica的数值组件相比较。
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB软件是一个功能很强大的工具,其中可以使用GA工具箱进行遗传算法的数据优化,下面给出具体的操作简单的实例。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第2章 Matlab R2018a的安装 本期教程主要是讲解Ma
自从2000年以后,流形学习被认为属于非线性降维的一个分支。众所周知,引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文章: Isomap and LLE (Locally Linear Embedding)。
MATLAB是一款强大的数学计算软件,Simulink则是一种基于模型的多域仿真平台,常用于工程和科学领域中的系统设计、控制设计和信号处理等方面。MATLAB和Simulink都是MathWorks公司的产品,因此二者之间可以实现数据交互,具有以下几个重要的原因:
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
matlab代码折叠与分节注释 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 通常函数或者循环过多,我们需要将代码折叠起来,matlab设置窗口如下图所示。 之后就能在左侧看见折叠的箭头了 但是,有时候想将
之前给大家推送过《32个实用matlab编程技巧》,其中就有如何在matlab中快速注释代码的技巧:选中需要注释的代码,同时按键盘上的Ctrl+R键即可快速注释代码;选中不需要注释的代码,同时按键盘上的Ctrl+T键即可快速取消代码注释。
本次实验目的为:在matlab环境下产生几种基本的数字信号,并对这些基本的信号进行运算和变换,同时利用程序结果对采样定理进行验证,深刻理解采样定理。通过自己录制音频信号并对不同的音频信号进行不同处理,加深理解音频信号中声道的原理,以及混声、回声的形成原理。
一个简单的例子,求取两个4*4矩阵相加后,在求取最大值与最小值。matlab代码如下
一、imfinfo函数——查看图像文件信息,注意参数是文件路径和文件名,不是图像对应的矩阵。
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
论文链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
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