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matlab-如何计算信噪比

Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去,在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比,这样产生二个问题,其一噪声是否按指定的信噪比叠加,其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比...在MATLAB中可以用randn产生均值为0方差为1的正态分布白噪声,但在任意长度下x=randn(1,N),x不一定是均值为0方差为1(有些小小的偏差),这样对后续的计算会产生影响。...2SNR=-----------------=-------------------------- 噪声能量 (带噪信号-纯信号)^2function snr=SNR_singlech(I,In)% 计算信噪比函数...subplot 311; plot(X);subplot 312; plot(NOISE);subplot 313; plot(Y);mn=mean(NOISE)snr=SNR_singlech(X,Y)更多matlab

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matlab符号计算(二)

1、算术符号操作 在matlab中符号变量间也可进行算术运算,常用算术符号:+、-、*、.*、\、.\、/、./、^、.^、 '、 .'...计算矩阵A的整数B次方幂。若A为标量而B为方阵,A^B用方阵B的特征值与特征向量计算数值。若A 与B同时为矩阵,则返回一错误信息。 A.^B:点次方幂。按A与B对应的分量进行方幂计算。...2、常用符号运算 下面介绍常用的符号命令: (a) 多项式展开:expand 格式:R = expand(S) ,对符号表达式S中每个因式的乘积进行展开计算。...(e) 极限:limit 格式:limit(F,x,a),当x→a时,计算符号表达式F=F(x)的极限值。 例2.5 ?...(g) 积分:int 格式:R = int(S,v),对符号表达式S中指定的符号变量v计算不定积分。 例2.7 ?

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matlab符号计算(一)

计算一般可分为解析计算和数值计算,解析计算是连续的求解过程,而数值计算则是离散的求解过程。在matlab中,原则上只要数学上能解析计算的,采用matlab符号计算就能够精确求解。...在MATLAB中,使用sym指令来建立符号常量。 一般调用形式为:sym('常量') 。...MATLAB提供了另一个函数syms,一次可以定义多个符号变量。 syms函数的一般调用格式为: syms 变量1 变量2 … 变量n 注意:符号变量之间用空格而不要用逗号或分号分隔。...b*x+c %创建符号表达式 f2 = a*x^2+b*x+c 或者, syms('a','b','c','x') f3 = a*x^2+b*x+c; %创建符号表达式 3、符号运算 (a) 运算符 MATLAB...采用了重载(Overload)技术,使得用来构成符号表达式的运算符,无论在拼写还是在使用方法上,都与数值计算中的算符完全相同,如“+”,“-”,“*”,“\”,“/”,“^”等。

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信号相关的计算MATLAB实现

掌握相关的概念及其物理意义. 2.学习相关的计算机实现方法. 二、实验原理         信号相关有广泛的应用.在信号的线性预测、统计信号处理和功率谱的计算等方面都要用到信号的相关。...例如,在数字通信中,用一组离散序列来代表一批数据,当其中一个离散序列被发送时,接收端需要确定接收到的是哪个序列,采用的方法是把这个序列与该组的所有序列进行比较;在雷达和声纳应用中,从目标接收到的信号是输入信号的延迟...在MATLAB7.0中没有直接计算相关计算相关序列的函数,但可通过从如下关系实现其操 作。         ...由此可看出,相关的计算可以用卷积 Rxy = conv(x, y) 来实现. 三、实验内容 1. 有限长序列的相关计算.         ...设有两个有限长序列分别为x(n)=[1 3 –2 1 2 –1 4 4 2],y(n)=[2 –1 4 1 –2 3]计算量序列的相关序列。 2.周期序列的相关计算

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7计算数据仓库

顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。...云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用云计算数据仓库时,物理硬件方面全部由云计算供应商负责。...对于只看到大量等待数据并可供处理的大型仓库或数据仓库的最终用户来说,它们是抽象的。近年来,随着越来越多的企业开始利用云计算的优势,并减少物理数据中心,云计算数据仓库的市场不断增长。...云计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针,在这些集合中收集生产数据。云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎,使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。...如何选择云计算数据仓库服务 在寻求选择云计算数据仓库服务时,企业应考虑许多标准。 现有的云部署。

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MATLAB科学计算从入门到精通

MATLAB(Matrix Laboratory)是一种强大的科学计算软件,广泛用于工程、物理、数学、计算生物学和其他领域的数据分析、模拟和可视化。...数据导入和处理 使用MATLAB导入和处理数据,例如从CSV文件或Excel表格中读取数据,然后进行清理和预处理。 6. 统计分析 使用MATLAB进行统计分析,包括均值、标准差、回归分析等。...数据可视化 学习如何使用MATLAB绘制各种图表,包括折线图、散点图、柱状图和热图,以更好地理解数据。...工程仿真 了解如何使用MATLAB进行工程仿真,包括电路仿真、控制系统仿真等。 9. 数值计算 学习MATLAB中的数值计算方法,包括求解方程、数值积分和微分方程求解。 10....通过这篇文章,您可以逐步掌握MATLAB的基本操作、数据分析和可视化技巧,以及高级应用领域的知识。MATLAB的强大功能使其成为科学计算和工程领域的重要工具,希望本文能帮助您在科学计算中取得成功。

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误差分析指标计算matlab实现

导 LEAD 语 感谢关注matlab爱好者公众号!如果公众号文章对您有帮助,别忘了点击分享和“在看”哦!若您对公众号有什么意见或建议,请在公众号中回复或在任意文章底部留言!...为计算值和实际值对应点之差的平方和,SSE越趋近于0,说明计算结果越好。 2、均方差 (MSE) ?...为计算值和实际值对应点之差的平方和再平均,即MSE=SSE/n,n为数据个数,表征意义与SSE类似。 3、均方根差 (RMSE) ?...为计算值与实际值的绝对值与实际值比值百分比的平均,MAPE值越小,说明计算值与实际值差别越小,计算结果越好。 8、希尔不等系数 (Theil) ?...一般介于0、1之间,数值越小表明计算值与真实值的差异越小,即计算结果精度越高。

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Matlab 2021b 并行计算

很多应用程序中包含多个重复的代码部分,这些代码可能有多次循环迭代,也可能只有少量的循环迭代,但他们只是重复次数与输入参数的区别,对于处理这样的数据,并行计算是一个理想的方法,并行循环的唯一限制是每个循环间没有相互的依赖关系当然...,对于相互依赖的程序代码,也有可以实现并行计算的技巧对于MATLAB,你可以选择运行一个庞大的批处理程序,也可以选择将他们拆分成多个任务由多个远程的计算机并行地执行,那将会极大的增加运行效率。...同时,如果要处理的数据过于庞大,并行计算的性能也将明显优于异步的计算与处理 今天看见matlab有个这样的按钮,研究一下是啥。。。...,也有可以实现并行计算的技巧 对于MATLAB,你可以选择运行一个庞大的批处理程序,也可以选择将他们拆分成多个任务由多个远程的计算机并行地执行,那将会极大的增加运行效率 同时,如果要处理的数据过于庞大,...并行计算的性能也将明显优于异步的计算与处理 二、并行计算方案简介 交互运行一个循环程序 在这个例子中,我们只是要学习怎么将一个简单的for循环程序变成一个并行执行的程序,for循环中处理的数据量以及for

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Matlab数据处理

求标准差与相关系数 std( ):计算标准差函数。 调用格式: std(X):计算向量X的标准差。 std(A):计算矩阵A的各列的标准差。...std(A,flag,dim): flag取0或1,当flag=0时,按S所列公式计算样本标准差;当flag=1时,按Sz所列公式计算总体标准差。默认情况下,flag=0,dim=l。...多项式计算 多项式的表示 在MATLAB中创建多项式向量时,注意三点: 多项式系数向量的顺序是从高到低。 多项式系数向量包含0次项系数,所以其长度为多项式最高次数加1。...数据插值的计算机制 interp1( ):一维插值函数。 调用格式: Y=interp1(X,Y,X1,method) 根据X、Y的值,计算函数在×1处的值。...数据插值能够根据已知数据推算未知数据,这使得人们解决问题的能力得到了拓展和延伸。

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matlab 计算变异系数,变异系数法求权重matlab代码

《变异系数法求权重matlab代码》由会员分享,可在线阅读,更多相关《变异系数法求权重matlab代码(1页珍藏版)》请在读根文库上搜索。...1、变异系数 法求权重 matlab 代码 clear;clc; data1,header1=xlsread(statistic1.xlsx,ECO); %必 须将 statistic.xlsx至于默认文件下...,或者 给出完整路径 data2,header2=xlsread(statistic2.xlsx,ECO); % data1 为 10 个 city数据, data2位 20 个 city数据 size1...2、6 17 18; % 需要极大化处理的指标位置 for j=1:length(judge) % 将极小型数据指标极大化,便于计算得分 d2(:,judge(1,j)=1..../mean(R); % 计算变异系数 w=deta/sum(deta); %score=data1*w; % 综合得分 score=data11*w; output=mean(R);deta;w; score1

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