开销：Matlab是商业软件，需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说，这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的，可以节省开支。
近日，有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知，而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后，被告知由于美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。目前，哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学的老师和学生们都无法使用 MATLAB。
近日，有哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学学生（简称“哈工大”、“哈工程”）对外表示，收到了MATLAB正版软件取消激活的通知，后在与该软件开发公司MathWorks交涉之后得知，因为美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。
简单的分析一下，clear先清空屏幕。x生成一堆步进值，接着表达式，最后plot。啊这，其实是Matlab+Python的语法杂糅。。。
最近写CFD的东西，发现主机造轮子太累，还是用matlab吧，有点忘记了，复习一下啦~
好多人知道Matlab算东西牛逼，为什么牛逼？其实是底层牛逼，关键词为Lapack
体验某云语音听写（或语音转写、语音识别）API时的，音频文件中出现超过2-3s左右的间隔就停止识别了，漏听了一大段内容。又不想自己手动边听边裁剪，怎么办呢。
昨晚分享的可以替代Matlab的几款开源科学计算软件（可以替代Matlab的几款开源科学计算软件），后台有读者留言说modelica，但本质上modelica不属于科学计算软件范畴，他属于系统仿真系列，故本文分享一些可以替代Simulink的几款开源系统仿真软件
python:import os;names=os.listdir(); #文件(夹)名称存入list列表类型中print(*names,sep="\n"); #一行输出一个 不含 . ..print(names[2]); #输出第3项图片matlab/octave：a=dir(); %a=dir; %()可写可不写 b={a.name}; %获得名称存入cell元胞数组中 包括 . ..fprintf('%s\n',b{:}); %输出全部名称 %或者b{:}或者a.name但是每行前面会
先去官网下载 中文支持的不错 接受 这里的组件,不要乱动,下一步 打开的样子,蛮像matlab的 设置 可以设置一些字体 文档也是在线的 时常软件会卡死,需要在任务管理器杀死 里面也有图形编程的仿真软件 我自己写了一个频率的程序 还是不稳定 https://www.scilab.org/tutorials/getting-started/first-steps
在看Scilab的时候不小心进了知乎，回答很有趣，我这里做个小随笔。主要是推荐的软件，或者是精妙的言论。
导语：在过去的几个月里，作者一直在专注于整理归纳AI的各类小要点。在被越来越多的朋友同事问及时，我决定将这些总结和心得的完整版分享给大家。为了增加内容的趣味性和可读性，我也在每个主题下面加了些注解，希望对你们有用。 另外，小编在这里邀请大家加入到我们，小编Tom邀请你一起搞事情！ 神经网络 各种公式~ 机器学习 概 览 Scikit-learn 算法 这张图可以帮助你找到正确的估计器，这应该是机器学习汇总最难的部分。下面的流程图可以帮助快速查找文档，并对每种估计器做了大致的介绍，有助你更
【新智元导读】ChatbotLife 的创始人兼编辑 Stefan Kojouharov 收集并整理了一系列 AI 相关的信息图示，为了便于使用，还附带了注释和说明，所有的图（表）都可点击放大查看，推荐收藏。 神经网络：搞清结构就看这张 人是视觉动物，要了解神经网络，没有什么比用图将它们的形象画出来更加简单易懂了。这张信息图示里囊括 26 种架构，虽然不都是神经网络，但却覆盖了几乎所有常用的模型。直观地看到这些架构有助于你更好地了解它们的数学含义。 系统掌握神经网络，阅读【美丽的神经网络：13种细胞构筑的深
随着哈工大、哈工程MATLAB被禁用一事还在持续发酵，有关中国开发MATLAB需要多久的问题上了知乎热榜。
作者 | Stefan Kojouharov 编译 | 聂震坤 在过去的几个月中，我一直在收集有关人工智能的相关资料。随着各种的问题被越来越频繁的提及，我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学
在过去的几个月中，我一直在收集有关人工智能的相关资料。随着各种的问题被越来越频繁的提及，我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。同时为了内容更加生动易懂，本文将会针对各个大类展开详细解析。
来源：深度学习与NLP 在过去的几个月里，我一直在收集AI相关知识，并整理成易于记忆的备忘录。在这期间，我也和我的朋友、同事分享这些备忘录，都反映不错，所以我决定把这些知识组织一下，并分享出来。包括神经网络结构、机器学习、神经网络图结构、Tensorflow基本概念、Pandas、Numpy、Python、Scikit - Learn、Scipy等核心知识。 1、神经网络结构整理 📷 神经网络结构备忘录 2、神经网络图整理 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 3、机器学习
本讲使用matlab产生待滤波信号，并编写testbench进行仿真分析，在Vivado中调用FIR滤波器的IP核进行滤波测试，下一讲使用两个DDS产生待滤波的信号，第五讲或第六讲开始编写verilog代码设计FIR滤波器，不再调用IP核。
日常处理实验数据绘图用的都是origin，origin自带的模板和调色板比matlab好看太多（origin9以上，古老版本的origin配色也很丑）。平常都是把数据导出后转至origin处理，偶然看到origin存在COM接口，可以让matlab调用，于是试用了一下。
imshow(strain_image,’border’,’tight’,’initialmagnification’,’fit’);
length：数组长度(即行数或列数中的较大值)； 使用方法： n=length(A)：如果A为非空数组，返回行数和列数两者之间数值较大的那一个值，即相当于执行了max(size(A))；如果A为空数组，则返回0；如果A是一个向量则返回A的长度。
Jupyter Notebook介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用，安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物，将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的 程序结合，提供新的、强大的服务。比如 Ruby REPL
我们在安装一些软件的时候，软件必须要求路径和用户名都是英文，比如SystemVue和MATLAB）
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/85939988
1、挂载安装镜像：sudo mount -o loop myfile.iso /media/mnt ＃挂载ISO文件，使用參数 -o loop mnt为已经建立好的文件夹。
虽然说是”零基础“入门matlab，但是如果有其它编程语言基础的话，学起来自然会更轻松。
原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
在 FPGA 实现 FIR 滤波器时，最常用的是直接型结构，简单方便，在实现直接型结构时，可以选择串行结构/并行结构/分布式结构。
在Sublime中选择Tools -> Build System -> New Build System，系统会创建一个JSON文件，根据不同系统输入以下内容
axis( [xmin xmax ymin ymax] )：可以设置当前坐标轴 x轴 和 y轴的限制范围
这个速查表可以帮助你为你的任务找到合适的estimator，这个是工作中最困难的地方。流向图帮助你查找文档，estimator也能大致的帮助你更加好的理解你的问题，以及如何解决问题。
拟合：已知有限个数据点，求近似函数，可不过已知数据点，只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小。
打开System Generator，然后将第一次设计的滤波器文件Copy一份然后进行一些更改，或直接新建模型，以可以参考前几篇文章
导读：本文是根据 Stefan Kojouharov 发表在 Medium 上的文章整理而成的一份人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据方面的速查表。为了便于查找与使用，本文对每个主题进行了分类，希望可以对各位的工作有所帮助。
MATLAB 与 C 语言的接口采用称为 MEX 的动态链接方式进行。MEX 文件是由 C/C++ 源程序经过编 译生成的 MATLAB 动态链
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/85934489
Matlab提供了丰富的绘图函数，比如ez**系类的简易绘图函数，surf、mesh系类的数值绘图函数等几十个。另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数，这些值得大家深入学习好久。
标签云是现在大数据里面最喜欢使用的一种展现方式，其中在python3下也能实现标签云的效果，贴图如下：
2.clc :清楚当前Matlab命令窗口的内容；相当于清楚屏幕吧，重新开始，简洁一点，注意clc是不清楚变量的。一般在编写m文件的时候，不是函数的话，前面一般都要加上 clear;clc; 目的就是在m文件运行的时候，把内存和屏幕都清空，以免同名称的变量影响以及屏幕容易观察；
随机信号的功率谱分析是一种广泛使用的信号处理方法,能够辨识随机信号能量在频率域的分布,同时也是解决多种工程随机振动问题的主要途径之一.Matlab作为大型数学分析软件,得到了广泛应用,目前已推出7.x的版本.Matlab内建了功能强大的信号处理工具箱.psd函数是Matlab信号处理工具箱中自功率谱分析的主要内建函数.Matlab在其帮助文件中阐述psd函数时均将输出结果直接称为powerspectrumdensity,也即我们通常所定义的自功率谱.实际上经分析发现,工程随机振动中功率谱标准定义[1]与Matlab中psd函数算法有所区别,这一点Matlab的帮助文档没有给出清晰解释.因此在使用者如没有详细研究psd函数源程序就直接使用,极易导致概念混淆,得出错误的谱估计.本文详细对比了工程随机振动理论的功率谱定义与Matlab中psd函数计算功率谱的区别,并提出用修正的psd函数计算功率谱的方法,并以一组脉动风压作为随机信号,分别采用原始的psd函数与修正后的psd函数分别对其进行功率谱分析,对比了两者结果的差异,证实了本文提出的修正方法的有效性.1随机振动相关理论1.1傅立叶变换求功率谱理论上,平稳随机过程的自功率谱密度定义为其自相关函数的傅立叶变换:Sxx()=12p+-Rxx(t)eitdt(1)其中,S(xx)()为随机信号x(t)的自功率谱密度,Rxx(t)为x(t)的自相关函数.工程随机振动中的随机过程一般都是平稳各态历经的,且采样信号样本长度是有限的,因此在实用上我们采用更为有效的计算功率谱的方法,即由时域信号x(t)构造一个截尾函数,如式(2)所示:xT(t)=x(t),0tT0,其他(2)其中,t为采样时刻,T为采样时长,x(t)为t时刻的时域信号值.由于xT(t)为有限长,故其傅立叶变换A(f,T)以及对应的逆变换存在,分别如式(3)、(4)所示:A(f,T)=+-xT(t)e-i2pftdt(3)xT(t)=+-A(f,T)ei2pftdt(4)由于所考虑过程是各态历经的,可以证明:Sxx(f)=limT1TA(f,T)2(5)在实际应用中,式(5)是作功率谱计算的常用方法.1.2功率谱分析中的加窗和平滑处理在工程实际中,为了降低工程随机信号的误差,一般对谱估计需要进行平滑处理.具体做法为:将时域信号{x(t)}分为n段:{x1(t)},{x2(t)},…,{xn-1(t)},{xn(t)},对每段按照式(5)求功率谱Sxixi(f),原样本的功率谱可由式(6)求得:Sxx(f)=1nni=1Sxixi(f)(6)如取一样本点为20480的样本进行分析,将样本分割为20段进行分析,每段样本点数为1024.将每段1024个样本点按照式(5)的方法分别计算功率谱后求平均,即可得到经过平滑处理的原样本的功率谱,这样计算出的平滑谱误差比直接计算要降低很多.另一方面,由于实际工程中随机信号的采样长度是有限的,即采样信号相当于原始信号的截断,即相当于用高度为1,长度为T的矩形时间窗函数乘以原信号,导致窗外信息完全丢失,引起信息损失.时域的这种信号损失将会导致频域内增加一些附加频率分量,给傅立叶变换带来泄漏误差.构造一些特殊的窗函数进行信号加窗处理可以弥补这种误差,即构造特殊的窗函数{u(t)},用{u(t)}去乘以原数据,对{x(t)u(t)}作傅立叶变换可以减少泄漏:Aw(f,T)=+-u(t)xT(t)e-i2pftdt(7)其中,Aw(f,T)为加窗后的傅立叶变换.u(t)xT(t)实际上是对数据进行不等加权修改其结果会使计算出
如下所示为一方阵 在 matlab 输入矩阵: A = [1 2 4; 407 9 1 3]; 2. 2 查阅 matlab help 可以知道,利用 eig 函数可以快速求解矩阵的特征值与特 征……
有很多原因可以说明为什么Linux应该优先于Windows和Mac等专有软件平台。但在这里，我们列出了十大“诱惑”，让你看得更清楚。
过去的几个月中，我都在收集AI速查表。我时不时的分享给同学和朋友，他们经常问我要。所以我决定整理一下，发出来。为了让这件事情更加有趣，我对每个主题加了点描述。
插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。
前言：最近研究汽车碰撞的加速度信号，在信号的采集过程中难免遇到噪音，导致信号偏差，为了更好的反映系统情况，故常需要信号去噪，本文分享一些 常用信号平滑去噪的方法。
MATLAB是一款功能强大的商业数学软件，它在许多领域中都有着广泛的应用。无论你是在数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，还是控制系统等领域中工作，MATLAB都可以为你提供有效的帮助。这个软件还能够通过数字的方式去绘制创建一切图形，让你更加方便地理解和展示数据。
Python控制系统库是一个Python模块，它实现了反馈控制系统分析和设计的基本操作。
本文介绍了MATLAB数字图像处理学习笔记，从基础知识、读取图像、显示图像、图像处理、数学形态学、图像分析、高斯模糊、图像复原、图像编码与压缩、图像的数值积分、图像处理算法、线性代数在图像处理中的应用、图像处理工具箱、图像处理实战、拓展技能等方面进行讲解。
本篇是对Pylab的小试牛刀，也是对许多其他主题的过渡——包括《编码速度估计的长时间等待的后果》。
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