实验环境为matlab2013b 1.首先编写一个mseq.m文件,内容为: function[mseq]=m_sequence(fbconnection)  n=length(fbconnection);  N=2^n-1;   register=[zeros(1,n-1) 1];  %移位寄存器的初始状态  mseq(1)=register(n);        %m序列的第一个输出码元  for i=2:N       newregister(1)=mod(sum(fbconnection

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

符号运算时有些多项式的系数值接近于0,像这样 fun = 3.5753839759325595498222646101085e-49*x + 1.8367099231598242312011508394098e-40*y - 3.1684752276643959044089436923507e-34 + 555*z + 4*x*y 需要将其直接消掉,化简成这样 fun = 555*z + 4*x*y 解决方法可以这样,使用coeffs函数,具体doc一下.代码如下 clear clc syms

1. 一元函数 f(x) = x^3 + (x - 0.98)^2 / (x + 1.25)^3 - 5 * (x + 1 / x),求f(x) = 0 的根 %在函数文件中定义函数 function y = fun(x) y = x ^ + (x - / (x + - * (x + / x); end %其他文件中求解 clear; clc; a = fzero(,]) 2. 求上述函数的极值 clear; clc; a = fminbnd(,0.5) 3.  创建两个多项式,进行除法运算,然

Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

matlab的多项式拟合: polyfit()函数 功能:在最小二乘法意义之上,求解Y关于X的最佳的N次多项式函数. clc;clear; close all; x=[ ]; y=[2.7 7.4 20.0 54.5 148.4]; r=corrcoef(x,y) ;%两个变量的相关系数 a=polyfit(x,y,) x1=:; P=polyval(a,x1);%a是多项式拟合后返回的系数 figure();hold on;plot(x,y,'r*',x1,P,'b-.'); 注:a是返回的两

FFT,即快速傅里叶变换,是离散傅里叶变换的快速方法,可以在很低复杂度内解决多项式乘积的问题(两个序列的卷积) 卷积 卷积通俗来说就一个公式(本人觉得卷积不重要) $$C_k=\sum_{i+j=k}A_i*B_i$$ 那么这个表达式是啥意思了: 有两个序列A和B,其中$A=\left\{A_1,A_2,...\right\},B=\left\{B_1,B_2,...\right\}$ A序列有a个元素,B序列有b个元素.于是,由这两个序列可以推出另一个序列C,C序列如何确定了?确定方法就按照卷

文章目录 一.MATLAB基本运算说明 二.面向复数的计算特点 1.基础知识 2.对复数的基本操作 3.复数的开方问题 二.面向数组 1.数组的输入形式 2.对矩阵中的元素进行并行操作 3.利用数组运算,实现函数可视化 4.实现矩阵之间的点乘 一.MATLAB基本运算说明 MATLAB的基本运算符如示: 求e的x次方:exp(x) MATLAB面向复数设计,其所有运算都定义在复数域上,所以对于方根运算,运算只返回一个"主解",所以要得到复数的全部方根,必须编写专门程序. MATLAB面

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

%正弦函数在MATLAB中如何实现%1.sin(45°)注意:参数值需要用"弧度"去定义>>x=sin(45*pi/180);%2.MATLAB中注意:开方-sqrt(x),指数函数-exp(x)>>y=sqrt(2*exp(x+0.5)+1); %3.MATLAB中几元几次方程的写法: 2x+3y-z=2 % 8x+2y+3z=4 % 45x+3y+9z=23<<A=[2,3,-1;8,2,3;45,3,9];%建立系数矩阵>>b=[2

1 Fundamentals A polynomial is either zero, or can be written as the sum of one or more non-zero terms. The number of terms is finite. A term consist of a constant coefficient and a monomial, that is, the product of zero or more variables. Each varia

一.打表法 0.http://oeis.org/ 1.差分序列:https://blog.csdn.net/wu_tongtong/article/details/79115921 对于一个多项式产生的序列,可以多次求差分序列,直到差分序列均为0,这时原序列的表达式就可以表示为: 其中,c0……cp为差分表的第0条对角线. 同时有求和公式 确定有公式后除去可以确定的项 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define rep(i, a,

再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其一) 目录 再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其一) 写在前面 为什么写这篇博客 一些约定 前置知识 多项式卷积 多项式的系数表达式和点值表达式 单位根及其性质 DFT和IDFT DFT的过程 IDFT的过程 FFT FFT的数学证明及时间复杂度分析 FFT的递归实现 FFT的非递归实现 FFT的局限性 例题 写在前面 为什么写这篇博客 笔者去年暑假刚刚学习过FFT,NTT的一些基础应用.但当时对FFT和NTT的理解还不够深入.本博客参考2016年国家

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

伪随机编码中较常用的是m序列,它是线性反馈移位寄存器序列的一种,其特点是在相同寄存器级数的情况下输出序列周期最长.线性反馈移位寄存器的工作原理是,给定所有寄存器一个初始值,当移位脉冲到来时,将最后一级寄存器的值输出,同时将第 i级的寄存器内容存储到第 i+1 级中,此外将每一级的寄存器输出按照一定的线性运算规则计算出一个值,并将该值存入第一级寄存器中.随着移位脉冲的累加,线性反馈移位寄存器的输出可以组成一个序列,称之为移位寄存器序列[71]. 图3.5 线性反馈移位寄存器 MATLAB生成M序列

同一个序列 重复N倍 怎么用matlab实现 可以使用repmat函数 repmat(A, 1, 3) 其中A即为复制的矩阵,1为纵向复制的次数,3即为横向复制的次数.

(一)数据处理统计 一.最大值和最小值 1.求向量的最大值和最小值 y=max(X); %返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y [y,I]=max(X);%返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y:最大值的序号存入I. 求最小值min的用法与max完全相同. 2.求矩阵的最大值和最小值 max(A); %返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值 [Y,U]=max(A); %返回行向量A和U,Y向量记录A的每列的最大值,Y记录每列的最

作者:长沙理工大学 交通运输工程学院 王航臣 1.多项式求根 在MATLAB中求取多项式的根用roots函数. 函数:roots 功能:一元高次方程求解. 语法:roots(c) 说明:返回一个列向量,其元素为多项式c的解. 例:求方程x3-8x2+6x–30=0的解. c = [0 -8 6 30]; %注意需包含所有幂次项的系数 r = roots(c) 2.由多项式根反推多项式 在MATLAB中,poly与roots互为逆函数,可以使用函数poly由多项式的根求多项式. 函数:poly 功

1258 序列求和 V4 题意:求\(S_m(n) = \sum_{i=1}^n i^m \mod 10^9+7\),多组数据,\(T \le 500, n \le 10^{18}, k \le 50000\) 等幂求和 多项式求逆元\(O(mlogm)\)预处理伯努利数,然后可以\(O(m)\)回答 因为是任意模数,所以要用拆系数fft 拆系数fft+多项式求逆元,写的爽死了 具体内容可能会写学习笔记 注意: 多项式求逆元里拆系数,不能只更新 .x= ,这样的话y还保留以前的值就错了 因为使用

序言 none 正文  1. 多项式的表示 在Matlab中,多项式用一个行向量表示, 行向量的元素值为多项式系数按幂次的降序排列, 如p(x)=x3-2x-5用P=[1,0,-2,-5]表示. 2. 多项式相关的函数和运算 (1) 多项式加减: 两个多项式之间的加减是对应幂次的系数进行加减, 可以直接用系数向量的加减法来得出. (2) 多项式乘法: 两个多项式的乘法用卷积函数conv来实现, 如计算多项式p1(x)=x3-2x-5和p2(x)=2x2+3x+1的积可利用如下代码: p1=[,,