大家看到推文标题第一眼作何感想呀？是不是以为小编要爆什么猛料，给大家讲些恋爱技巧之类的呀？要真有这么想的就等下次吧。
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
基于matlab的MPSK的仿真流程图_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料…
simulink模型工作区与 MATLAB 工作区的差异在于每个模型都带有自己的工作区以存储变量值。
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MATLAB是一款商业数学应用软件，主要用于算法开发、数据分析、可视化和数值计算等方面。它具有以下主要功能：
1 http://www.ros.org/news/2017/02/ros-binary-logger-package.html
MatLab数据类型主要分为逻辑类型、数值类型、字符类型、结构类型、单元数组、函数句柄、映射容器和表格类型。
你可以使用数字转换函数，如 uint8 或 uint16 字符串中的字符转换成数字代码。
导语：在经过三天之后，我们的活动人数已经达到50人了，感谢大家对小编的支持，同时在本文末附上活动的众筹榜单(同日另一篇文)。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天！ 深度学习给学术界企业界带来的变革是颠覆性的，AlphaGo也让这一技术享誉全球。正在深度学习领域奋战的你，一定知道caffe框架，今天小编给大家推荐一文，希望能对进行深度学习研究的同学有所帮助。 Caffe的全称应该是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习
前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
1、uint8与double double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型，一般不使用；常用的是im2double函数，将 uint8图像转为double类型，范围为0-1，如果是255的图像，那么255转为1，0还是0，中间的做相应改变。 MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double。因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型；如果不转换，在对uint8进行加减时会产生 溢出。默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型 （uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 2、uint8和im2uint8 在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint8的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部 分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所 有其他值乘以255。 图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度;很多矩阵数据也都是double的。要想显示其，必须先 转换为图像的标准数据格式。如果转换前的数据符合图像数据标准（比如如果是double则要位于0～1之间） ，那么可以直接使用im2uint8。如果转换前的数据分布不合规律，则使用uint8，将其自动切割至0～255（ 超过255的按255）。最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double) 3、double类型图像的显示 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精度。很多矩阵的很多矩 阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式。如果直接运行imshow(I)，我们会 发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都 是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被 不正常得显示为白色图像了。具体方法有： imshow(I/256); ———-将图像矩阵转化到0-1之间 imshow(I,[]); ———-自动调整数据的范围以便于显示 （注意这里，必须是灰度图，否 则不行） imshow(uint8(I)); imshow(mat2gray(I)); 上面的mat2gray是将最终获得的矩阵转化为灰度图像。常用的为： A = im2uint8(mat2gray(result)) 这样就将result矩阵转化为uint8类型的图像。
首先我们谈谈MarkDown编辑器，我感觉些倒是挺方便的，因为用惯了LaTeX，对于MarkDown还是比较容易上手的，但是我发现，MarkDown中有这样几个问题一直没能找到具体的解决方法：
首先我们谈谈MarkDown编辑器，我感觉些倒是挺方便的，因为用惯了LaTeX，对于MarkDown还是比较容易上手的，但是我发现，MarkDown中有这样几个问题一直没能找到具体的解决方法： 图片大小的问题。在LaTeX中我们可以调整图片的大小，以适应整个文本； 字体，字号大小的设置。在MarkDown里面标题倒是挺大的，但是正文却显得太小，不是很喜欢里面的字体。 主要发现上面两个问题导致编辑出来的文本挺难看。 一、mat文件 mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Ma
.mif 和 .coe 是 FPGA 设计中常用的存储文件，用于 ROM、RAM 等存储器数据的加载，常见的还用在 DDS 信号发生器和 FIR 滤波器的设计中。
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存，Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息，数据类型信息，数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言，而C语言和Fortran语言是静态类型语言，静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量，并且不可以修改变量的变量类型。总的来说，numpy模块有以下两个优点：
默认情况下，MATLAB ®存储所有数值变量为双精度浮点值。其他数据类型存储文本，整数或单精度值或单个变量中相关数据的组合。
P300是大脑认知过程中产生的一种事件相关电位，主要与期待、意动、觉醒、注意等心理因素有关。Sutton等人发现，当人脑受到小概率相关事件的刺激时，脑电信号中会出现一个潜伏期约为300ms的正向波峰，P300因此得名。
本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配，从而对车牌进行识别。
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！
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组，而其他编程语言大多逐个处理数值。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
vardata = ncread(source,varname,start,count,stride)
在MATLAB中可调用的C或Fortran语言程序称为MEX文件。MATLAB可以直接把MEX文件视为它的内建函数进行调用。MEX文件是动态链接的子例程，MATLAB解释器可以自动载入并执行它。MEX文件主要有以下用途： 对于大量现有的C或者Fortran程序可以无须改写成MATLAB专用的M文件格式而在MATLAB中执行。 对于那些MATLAB运算速度过慢的算法，可以用C或者Frotran语言编写以提高效率。
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 很多人问我为什么每次的头像是奥黛丽赫本，我只能说她是我女神，每天看看女神也是不错的嘛！ 查看之前博文点击右上角关注查看历史消息 最近我在用MATLAB的时候总是觉得运行太慢，太费内存。今天给大家推荐下面的新算法，希望对大家有帮助 大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。 大数据使分析师和数据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
借助移动设备的便利性，可以执行MATLAB命令，创建和编辑文件，查看结果，从传感器获取数据以及可视化数据。需注册账户登录之后才能正常使用，编译时需要保持网络连接。
上述文件中product文件夹是定制好抓取电子产品价格的数据采集器，MySQL建立数据库见文件
大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据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处理大数据集，可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。
摘要： 今天多数的大数据方案都是依托Hadoop环境来做结构化和非结构化数据处理，如何把自己的Hadoop算法快速部署到实际的生产环境当中去，对很多企业的大数据部署也提出了挑战。 近年来，随着大数据在Google、Facebook等企业的成功应用，很多传统企业和初创公司都转向应用大数据技术挖掘数据金矿。现有企业累计了大量的工业数据，但是大数据的开发的复杂流程阻碍了企业快速从工业数据和商业数据中挖掘价值。行业专家（算法研究者）精通行业数据分析，却受限于编程复杂度和缺乏快速部署算法的方法，使很多创造性想法无法得
因为下载渠道是google play商店的缘故，安卓版用户可能获取最新版matlab比较费劲。为了让大家在手机上也能够端畅通无阻地编写执行matlab程序，特此分享官方最新手机版matlab，最新版版本号为5.4.0。
因为下载渠道是google play商店的缘故，安卓版用户可能获取最新版matlab比较费劲。为了让大家在手机上也能够端畅通无阻地编写执行matlab程序，特此分享官方最新手机版matlab，最新版版本号为5.3.0。
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和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
本期视频为大家分享DSP视频教程第3期：学习Matlab常用技能，掌握定点数和浮点数表达和存储方式的重要概念。 理解透浮点数和定点数是DSP学习非常重要的一个环节。 视频（1080p观看）： https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1D7zS 本期视频主要分为以下几个内容： 1、Matlab常用技能 （1）Matlab窗口区介绍，中文手册。 （2）help命令. 常用的矩阵，plot，fft，fir等。 （3）matlab命令窗口区操作。 （4）matlab脚本编译运行。 （5）matlab生成C数组数据和数据加载分析。 2、定点数，浮点数（重要） （1）定点数和浮点数区别。 （2）浮点数的表示方式和存储格式。 （3 ) 浮点数的精度问题。 （4）定点数的表达式。 定点数Q1到Q30所能表示的浮点数范围和分辨率
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 本期视频为大家分享DSP视频教程第3期：学习Matlab常用技能，掌
matlab在计算大数据内存以及大矩阵运算时，单核运算显然无法满足高速的运算需求。其实matlab提供多核运算的解决方案，这里先介绍最简单的两种
用过Matlab的同学应该都知道，Matlab的慢是出了名的，但是再慢也有优化的方式，下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。
曲线拟合与插值 在大量的应用领域中，人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。对这个问题有两种方法。在插值法里，数据假定是正确的，要求以某种方法描述数据点之间所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出某条光滑曲线，它最佳地拟合数据，但不必要经过任何数据点。图11.1说明了这两种方法。标有'o'的是数据点；连接数据点的实线描绘了线性内插，虚线是数据的最佳拟合。 11.1 曲线拟合 曲线拟合涉及回答两个基本问题：最佳拟合意味着什么？应该用什么样的曲线？可用许多不同的方法定义最佳拟合，并存在无穷数目的曲线。所以，从这里开始，我们走向何方？正如它证实的那样，当最佳拟合被解释为在数据点的最小误差平方和，且所用的曲线限定为多项式时，那么曲线拟合是相当简捷的。数学上，称为多项式的最小二乘曲线拟合。如果这种描述使你混淆，再研究图11.1。虚线和标志的数据点之间的垂直距离是在该点的误差。对各数据点距离求平方，并把平方距离全加起来，就是误差平方和。这条虚线是使误差平方和尽可能小的曲线，即是最佳拟合。最小二乘这个术语仅仅是使误差平方和最小的省略说法。
MATLAB是一种用于科学计算和工程设计的高级技术计算软件。它提供了一个交互式环境，可以进行矩阵操作、绘图和数据分析等操作。MATLAB还包含了许多内置函数和工具箱，可以快速地完成高级计算和模拟。
MathWorks MATLAB R2023a是一种数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算等领域。在2023年，MATLAB可能会有以下的技术和特性： 1. 更强大的深度学习功能：随着深度学习在各个领域中的广泛应用，MathWorks MATLAB R2023a可能会进一步加强其深度学习框架的功能，提供更多的模型和算法，同时增强性能和效率。 2. 自适应算法：MATLAB 可能会引入自适应算法，该算法可以根据不同的输入数据和条件自动调整参数和计算方式，从而提高计算精度和效率。 3. 云服务集成：MATLAB 可能会将其计算和存储服务与公共云平台集成，使得用户可以更方便地进行大规模计算和处理。 4. 可视化增强：MATLAB 可能会增强其可视化功能，包括更多的图表类型、更高的图表性能和更灵活的交互式操作。 5. AI 功能：MATLAB可能会引入更多人工智能相关的功能，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，以满足不同领域的需求。
物联网（IoT）是帮助人工智能（AI）以更好的方式控制和理解事物的未来技术。我们收集了一些最有名的物联网平台，帮助您以受控方式开发物联网项目。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
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。
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。
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。
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