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深入浅出MATLAB之文件读写

Little Endian 与 Big Endian 从字面讲,Little Endian就是说小(此的小为阅读顺序中的低字节:0x0D)存储在前端(内存中的低地址)。 Big Endian就是说大(此的大为阅读顺序中的高字节:0x0A)存储在前端(内存中的低地址)。 这些参都很关键,其实主要涉及到跨平台操作的问题,python或者其它编译软件的文件现在matlab需要,那么就必须字节顺序、编译方式要一致,不然自然得不到我们想要的结果。 把这两个文件路径以文本的形式写入文本中,方便python依路径读取文件。看似就是一个简单写入过程,之前已经演示过了,为何还要提这个问题呢?“细节见功夫”。该文件写入涉及到换行命令? 两个函一个是不能正确换行,一个是不能正确写入字符串,看来网上的专家分享心得的时候讲的不够详细,等到具体做参考时,总是不能正确使用,幸亏你们点开matlab爱好者公众号,遇到了过冷水给你们曝露问题,

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谈谈MATLAB

MATLAB的工具箱覆盖了各个不同的领域,行业专家可以采用相应的工具箱,对进行初步和特征探索,比如通过滤波等信号手段滤去噪声,或者通过频谱检测,寻找语音的嚣叫。 下面的图对从复杂度和规模角度对进行了一个简单分类。?陈建平介绍说:“针对不同的类型和规模,我们应该有不同的方式,才能够达到和效率的最佳化。 针对每一种组合,MATLAB都应该要有不同的解决方法,并且应该提供足够傻瓜的技术。” 论上,我们通过手工或者自动化把划分成单机能够片,启动足够的计算资源即可。 不管从大流程上,还是从规模上,作为一个完整的开发平台,MATLAB提供了从搜集、分析、建模和应用部署等全面解决方案。

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    matlab 及常用操作

    img_out = repmat(img,);%生成一个1万行的img矩阵 img=zeros(1,1024); %zeros生成为0的矩阵,其中1024为列matlab中若想列出所有列的内容, load:   不加括号的load时不能接中间变量,只能直接给出文件名   sparse:   这个函中参必须为正,因为负或0是不能当下标的。    random:   该函和常见的rand,randi,randn不同,random可以产生各种不同的分布,其不同分布由参赛name决定,比如二项分布,泊松分布,指分布等,其一般的调用形式为: Y = random(name,A,B,C,)   circshift:   该函是将矩阵循环平移的函,比如说B = circshift(A,shiftsize)是将矩阵A按照shiftsize的方式左右平移 matlab针对图片的白化操作,还包括了PCA白化和ZCA白化。详细可见下面这个博文:UFLDL教程笔记及练习答案二(预:主成分分析和白化)

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    通过 MATLAB

    使分析师和专家有机会获得更好的见解,进行更明智的决策,但是它同时也会带来许多的挑战:可用的内存可能无法足以集,可能需要花太久的时间进行或可能流动太快而无法存储。 标准算法通常不能以合的时间或内存来集等等。目前没有任何一种单一方法可以。为此,MATLAB 提供了许多工具来解决这些挑战。在 MATLAB1. 64 位计算。 这使您可以在大集上进行块,这些大集因为太大而无法保存在内存中。4. 内在的多核学。MATLAB 中的许多内置学函,如 fft、inv 和 eig 都是多线程的。 借助云计算,您无需购买或维护您自己的群集或中心就可以。8. 分布式阵列。 使用此方法,您可以针对因太大而无法由单台计算机内存的大集,进行存储和执行计算。9。 流式算法。使用系统对象,您可以对因太大或太快而无法保留在内存中的传入流执行流式

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    MATLAB 从零到进阶】day8 的预

    的预 第一节 的平滑一、 smooth函 调用格式: yy = smooth(y) yy = smooth(y,span) yy = smooth(y,method) yy = smooth (平滑) % 产生一个从0到2*pi的向量,长度为500 >> t = linspace(0,2*pi,500); >> y = 100*sin(t); % 产生正弦波信号 % 产生500行1列的服从 xlabel(t); % 为X轴加标签 >> ylabel(y = sin(t) + 噪声); % 为Y轴加标签 移动平均法: >> yy1 = smooth(y,30); % 利用移动平均法对y进行平滑 xlabel(t); % 为X轴加标签 >> ylabel(moving); % 为Y轴加标签 >> legend(加噪波形,平滑后波形); lowess方法: % 利用lowess方法对y进行平滑 > xlabel(t); % 为X轴加标签 >> ylabel(rlowess); % 为Y轴加标签 >> legend(加噪波形,平滑后波形); loess方法: % 利用loess方法对y进行平滑

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    批次文件:以STATA和MATLAB为例

    在实证工作中,经常要对原始进行清洗,合并等工作后,才能开始使用统计软件进行分析工作。批次文件能提高效率和结果的可复制性。 而批次需要解决的难点包括: 找到所有符合要求的原始文件,以及保存计算结果。这篇短文讨论如何使用STATA和Matlab解决这两点。 STATA批次首先,用input 命令生成需要的原始,便于复制下面的步骤。 使用循环语句foreach对符合条件的文档进行批次。在批次过程中,使用subinstr函把文件后缀从.txt换成.dta格式,便于保存。 方法Matlab提供的函和支持格式更加丰富,但背后的逻辑和前文提到的基本类似。

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    MATLAB 从零到进阶】day9 的平滑 -smoothts函

    ,时间跨度为2005年1月4日至2007年4月3日,共510组。 完整保存在文件examp7_1_2.xls中,其中部分如下图所示。 试调用smoothts函对日收盘价进行平滑绘制日收盘价曲线图:% 从文件examp7_1_2.xls中读取>> x = xlsread(examp7_1_2.xls);>> price = 用指法平滑:>> output5 = smoothts(price,e,30); % 用指法平滑,窗宽为30>> output6 = smoothts(price,e,100); % 用指法平滑 ,加入噪声信号,然后调用medfilt1函对加入噪声的正弦波进行滤波(平滑)% 产生一个从0到2*pi的向量,长度为500>> t = linspace(0,2*pi,500);>> y = 100

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    MATLAB字图像学习笔记

    我们都知道一幅图片就相当于一个二维组,可以用一个矩阵来表示,而MATLAB可以说就是为矩阵运算而生的,所以学习图像,学习MATLAB势在必行! 一、 MATLAB基础知识1. 可以给出图像的行和列1 >> size(f)2 3 ans =4 5 200 200 3  函whos可以显示出一个的附加信息,如下图。? 显示图像imshow函可以显示图像,基本语法为imshow(f,G),f为一个组,G是显示该图像的灰度级,如果将G省略,则默认的灰度级是256,如下图所示!?   彩色图像时,红、绿、蓝分量的坐标也会显示出来。若按住鼠标左键不放,则pixval将显示光标初始位置和当前位置间的欧几里得距离。使用figure函,可以同时显示两幅图片? 转载请注明出:NingHeChuan(宁河川)

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    Matlab图像常用基本函

    之前用Matlab做图像工作时,用到什么函就查什么函,从没做过系统的总结,再做的时候又要去查,所以总结还是有必要的~为了方便,在此只列出函名和基本用法,如不特别指出,不详细说明参,辅助help *,All Files },DialogTitle,.); f = imread(); 或者f = imread(fullfile(PathName,FileName)); 参看左侧即可解,并参看doc 类型 whos f 无 显示更多信息 imi nfo(bird.jpg)  无 图像显示 需求 函 说明 最常用的图像显示 显示图像:imshow(f)灰度级为G:imshow(f,G)指定灰度级范围 参看doc 生成随机 随机生成控制 rng均匀分布r = rand(size)均匀分布(整)r = randi(100,1,5)正态分布r = randn(size)随机random 参看doc 待解决完成特定图像任务的功能函

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    matlab | 二值形态学

    图像的二值形态学,是利用集合论的思想,能够简化图像,保持基本形状特征,除去不相干的结构,此外还能并行实现。 膨胀和模板的过程很类似,就是B在A上面进行卷积,这里B需要取镜像,如果B∩A≠∅,则保留B所有的元素,如此,最后得到的图像就是A用B来膨胀的结果。膨胀一般的应用有低分辨率的文本的膨胀,断线相连。

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    小编邀请您,先思考:1 包括哪些内容?2 如何有效完成的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。 因此,我们在训练模型前评估和预就显得至关重要了。 没有统一的标准,只能说是根不同类型的分析和业务需求,在对特性做了充分的解之后,再选择相关的技术,一般会用到多种预技术,而且对每种之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大 的主要任务1)填写空缺的值,平滑噪声,识别、删除孤立点,解决不一致性2)集成集成多个库、立方体或文件3)变换规范化和聚集4)归约得到集的压缩表示,它小得多, 小结本文我们简单介绍了挖掘中的相关内容,只能说是浅尝辄止吧,期待更深入的研究。

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    思影业务四:EEGERP

    EEGERP业务:导入、定位电极、剔除无用电极、重参考、滤波、分段(EEG不做分段)、插值坏导和剔除坏段、通过ICA去除伪迹ERP:对ERP进行叠加平均、绘制波形图并提取感兴趣成分进行进一步统计分析 微状态分析:通过K-means等方法对每个时刻点的地形图进行聚类分析,将EEGERP划分为不同的微状态类别并进行统计比较。???7. 其他定制化分析:如交叉频率耦合、无标度分析、主成分分析等。 同时承接EEGERP硬件代商客户售后科研服务,如分析,作图。统计等。

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    思影业务三:ASL

    ASL业务:1.:具体包括:转换、图像复位、头动校正、配准、平滑、去除颅外体素、计算CBF等。?? 提取特定脑区信号与行为(临床)进行进一步统计分析(如相关)。??3. ASL脑网络分析1) 对多时间点的ASL,计算脑血流值,并依模板计算脑区间的相关,构建脑网络。 2) 可根客户需求,个性化定制过程。

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    R

    采样:setwd(E:Rwork)set.seed(1234)index

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    Python

    Numpy、Pandas是Python中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前后的通过图像绘制出来。 :元素类型 Numpy创建array(object, dtype=None):使用Python的list或者tuple创建zeors(shape, dtype=float):创建全为0的ones (shape, dtype=None):创建全为1的empty(shape, dtype=float):创建没有初始化的arange(stop, dtype=None):创建固定间隔的段linspace ]Pandas丢失删除丢失的行:df.dropna(how=’any’)填充丢失:df.fillna(value=5)值是否为NaN:pd.isna(df1)Pandas合并pd.concat (, axis=0):合并dfpd.merge(left, right, on=’key’):根key字段合并df.append(s, ignore_index=True):添加Pandas导入导出

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    (data preprocessing)是指在主要的以前对进行的一些。 预包括的标准化映射到01均匀分布 的归一化的二值化非线性转换特征编码缺失值等该sklearn.preprocessing软件包提供了几个常用的实用程序函和变换器类,用于将原始特征向量更改为更适合下游估计器的表示 通常使用one-hot方式编码后会 增加的维度和稀疏性。 OUT:array(, , , ]) 还可以在categories_属性中找到对应的特征In : onehot.categories_Out: ), array(), array()] 有丢失的分类特征值如果训练集中有丢失的分类特征值 (a).toarray()OUT:array(, , , ]) 缺失值因为各种各样的原因,真实世界中的许多集都包含缺失,这类经常被编码成空格、 NaN,或者是其他的占位符。

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    python

    很久没有更新文章了, 在这里分享一下关于的 步骤,方法供大家参考。 的基本内容主要包括清洗,抽取,交换,和计算等。 一、清洗 在分析的时候,原始或多或少都会存在大量的不完整、不一致,等异常的,会严重影响到分析的工作。经常遇到的清洗大都是缺失,清除无意义的信息。 比如说删除原始集中的无关、重复,平滑噪声,筛选出与分析内容无关的缺失值,异常值等。 2)缺失值 在做统计时,缺失的可能会产生有偏估计,使得样本不能很好的将总体表达出来,并且现实中的很多都是包含缺失值。 缺失值有两步骤:缺失值的识别,缺失。 对于缺失值的方式有对齐,删除对应行、不几种方法,我们通过一下几个例子进行缺失值的

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    (也称为准备,但 “预” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集,组合,结构化和组织,以便将其作为可视化,分析和机器学习应用程序的一部分进行分析。 我们要浏览的概念如下:不要把当玩笑商业问题分析谁将落后从小开始工具包 摆脱额外的空格选择并所有空白单元格转换值类型删除重复项将文本更改为小写 大写拼写检查特殊字符规范日期验证丰富离散化特征缩放工具合并集和集成完整性检查自动化这些无聊的东西 - 选择并所有空白单元格现实世界的通常是不完整的,是这种情况所必需的。 这些 是两种方式它。 这里 你有一个更深入的教程。 最佳实践和练习: 1, 2, 3- 离散化许多机器学习和分析方法无法连续它们可能会在计算上受到限制。 这里 你会找到一个很好的视频,解释为什么以及如何离散。 最佳实践和练习: 1, 2, 3- 特征缩放特征缩放是一种用于标准化独立变量或特征范围的方法。在中,它也被称为标准化,并且通常在步骤期间执行。

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    matlab | 图像增强-模板

    图像加减对图片的像素值进行加减,在图片相加的时候为避免出现大于255的值,可以对两者图片进行加权。图片相减的时候,差值小于0时可以直接取0,当然也可以取绝对值。 模板大小会直接影响效果,对于图片边缘采取不或者新的模板进行。 举例,中值滤波,边缘不function new_img = mid_smooth(img_path,template)%MEAN_SMOOTH 此显示有关此函的摘要% 此显示详细说明img=imread 举例,Reborts一阶锐化function new_img = reborts_first_sharpen(img_path,dire)%FIRST_SHARPEN 此显示有关此函的摘要% 此显示详细说明 为什么matlab写的这么差?为了GUI才学的,差也正常。为什么我看不懂写的什么?没关系,反正写了是给自己看的,或者已经懂了的人看的。吐槽:微信公众号对日语编码不友好。

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    带你玩转matlab时间

    在科研过程中,我们获取的时间部分是以累计秒的形式存储的,所以有必要将其转化为对应的时间,学习以下几个函,能帮助我们解决此问题。 1. datenum函功能:将日期和时间转换为日期序列值DateNumber = datenum(Y,M,D)t1= datenum(2000,01,01);DateNumber = datenum . addtodate函功能:按字段修改日期字R = addtodate(D, Q, F)t2= addtodate(t1,a,year); % t2=t1+ a年t2= addtodate(t1 T1=datevec(2000-01-01 00:00:00); % 将此日期转化为组格式T2=datevec(2000-01-01 00:00:01);T= etime(T2,T1); % 计算两日期相差的秒更多有关时间相关的内容请查看 matlab官方帮助文档,不懂就看官方帮助文档赛过其他任何其他书籍视频资料。

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