向量范数 1-范数: ,即向量元素绝对值之和,matlab调用函数norm(x, 1) 。 2-范数:,Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开方,matlab调用函数norm(x, 2)。 -范数:,即所有向量元素绝对值中的最大值,matlab调用函数norm(x, inf)。 -范数:,即所有向量元素绝对值中的最小值,matlab调用函数norm(x, -inf)。 p-范数:,即向量元素绝对值的p次方和的1/p次幂,matlab调用函数norm(x,
,Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开方,matlab调用函数norm(x, 2)。
在实数域中,数的大小和两个数之间的距离是通过绝对值来度量的。在解析几何中,向量的大小和两个向量之差的大小是“长度”和“距离”的概念来度量的。为了对矩阵运算进行数值分析,我们需要对向量和矩阵的“大小”引进某种度量。范数是绝对值概念的自然推广。 1定义 我们都知道,函数与几何图形往往是有对应的关系,这个很好想象,特别是在三维以下的空间内,函数是几何图像的数学概括,而几何图像是函数的高度形象化,比如一个函数对应几何空间上若干点组成的图形。 但当函数与几何超出三维空间时,就难以获得较好的想象,于是就有了映射的概
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。。。
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!!!
离散正弦序列的MATLAB表示与连续信号类似,只不过是用stem函数而不是用plot函数来画出序列的波形。下面就是正弦序列的MATLAB源程序。
变量——内部函数——程序文件(又分为当前文件夹下的程序文件和文件搜索路径文件夹中的程序文件)
2.除非另有指定,否则 MATLAB 会将计算结果存储在一个名为 ans 的变量中。
MatLab默认的数值类型为双精度 double 型,而 double / single 类型数据在转为整型时常常需要取整,MatLab提供了以下四种取整函数。
1-范数:即向量元素绝对值之和,matlab中可以调用函数norm(x, 1)
Verilog 中的 % 取余数运算(取模),看到这个题目的时候还真不确定选哪个答案。
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?
1.参考例5-1,实现教材p125,例3-4中傅里叶级数表达式(p126第二行)。分别采用前4、40、400项,画出周期矩形脉冲信号的近似图。
在FPGA中,随着信号处理的层次加深,对信号进行乘、累加、滤波等运算后,可能输入时仅为8位位宽的信号会扩展成几十位位宽,位宽越宽,占用的硬件资源就越多,但位宽超过一定范围后,位宽的增宽并不会对处理精度带来显著的改善,这时就需要对信号进行截位。写过FPGA HDL代码的童鞋都应该知道,截位是最为经常的一种操作。
运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法,通过自己编程实现聚类算法,在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。
左上角,home标签下,找到layout进行设置/复位,可以设置各板块的显示与隐藏。其中有几个部分,请务必要显示
本文主要给定一小段音频,通过短时傅里叶变换和小波变换制作时频图。音频的采样率为44100,
打开GUI可以在Matlab命令窗口输入:guide,就可以打开GUIDE的界面,也可以从主页窗口新建菜单中找到GUIDE,同时发现,还有个App Designer的选项,这个是R2016A版本开始推出的一个GUIDE的替代品,有新的组件,也更容易上手,不过只支持有限的2D图形,所以相对GUIDE还是有些不足,但是学了GUIDE再去操作App Designer显然是更轻松的一件事。
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。
在Matalb中使用函数可以把一个较大的任务分解为多个较小的任务,我这个Big project就是由个数多到我都不愿意看的一个个子函数构成的。每个子函数完成特定的功能,通过函数的调用完成整个任务。
3.用下列函数各画一图,参数自定。 sinc,rectpuls,square,tripuls,sawtooth
这个等式是一元二次方程,解方程即可求得x。现在正实数平方根计算问题已转换为解一元二次方程问题。
第十九届五一杯数学建模B题思路,今天上午已经发过了,大家可以简单的看一下。这篇文章就是详细的说下思路。
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处理。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。
一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键 快捷键 说明 方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键 Ctrl+B
随着脑机接口(BCI)技术的发展,利用脑机接口技术已经开发了很多帮助残疾人和老年人的设备。许多膳食辅助机器人已经投入使用。之前的膳食辅助机器人并不能更好地满足使用者的需求。在本项研究中,本文开发了一个基于BCIs的膳食辅助机器人系统,在系统中,用餐由眨眼触发,食物的选择基于稳态视觉诱发电位,下一餐由肌电图触发。
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。
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。
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章,关于softmax regression的,它是logistic模型的扩展,因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易,因此在发softmax regression之前,重新复习一下logistic模型。 一句话介绍: logistic regression,它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性,并且使用优势(Odds)来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理,如果你只是想使用它,而不需要知道它的生产过程,
logistic回归:从生产到使用【下:生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理,如果你只是想使用它,而不需要知道它的生产过程,即拟合方法及编程实现,那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产,那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理,暴力拆解。 上下两篇的大纲如下: 【上篇:使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 (1)优势 (2)优势比 (3)预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 (1)
本节更新的Coordinate Rorate Digital Computer的向量模式介绍与伪旋转处理,结尾处会总结旋转模式与向量模式的区别,在接下来的系列中会更新乘法器、除法器、sin函数、cos函数的verilog实现与matlab实现原理,并分享verilog与matlab代码。
2020.04.01 更新,添加了对新文章的引用 2021.04 更新,添加了Volume Viewer APP的介绍。把网址改成了超链接形式。
主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法,将主成分分析用于多指标(变量)的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法,但是一直没有系统地整理过,借这个机会总结一下,以备不时之需。
作者:shiwei408 来源:http://blog.csdn.net/shiwei408/article/details/7602324 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数& 相关距离 11.信息熵 1. 欧氏距离(EuclideanDistance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关
高斯消元法的基本原理是通过一系列行变换将线性方程组的增广矩阵转化为简化行阶梯形式,从而得到方程组的解。其核心思想是利用矩阵的行变换操作,逐步消除未知数的系数,使得方程组的求解变得更加简单。
人脸识别(LDA+KNN方法): dataTrain=creatData(TrainDatabasePath); dataTest=creatData(TestDatabasePath); trainLabel=creatTrainLabelMat(); testLabel=creatTestLabelMat(); [train_lda,test_lda]=LDA(dataTrain,trainLabel,dataTest);: PCA降维 计算协方差矩阵 再求类内均值计算Sb、Sw(类间散布矩阵、类内散
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数 & 相关距离 11. 信息
核函数的含义是两个输入变量的相似度,描述相似度的方法有很多种,就本人的项目经验来说用的最多的是相关系数和欧氏距离。本文对机器学习中常用的相似性度量进行了总结。
来源:人工智能AI技术作者:苍梧链接:https://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html本文约4000字,建议阅读8分钟本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 目录
矩阵的正交分解又称为QR分解,是将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵的乘积的形式。
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。
Caffe深度学习框架支持多种编程接口,包括命令行、Python和Matlab,下面将介绍如何使用这些接口。
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
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当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时,一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系,建立合乎机理规律的数学模型,那么通常的办法是搜集大量数据,基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。
X=FFT(x); X=FFT(x,N); x=IFFT(X); x=IFFT(X,N)
图像边缘是图像中重要特性(如像素灰度、纹理等)分布的不连续处,图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息,一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘的另一个定义是指其周围像素灰度变化不连续的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间,因此,边缘是图像分割及图像识别中的重要特征。
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