3.8  MATLAB程序的调试和优化 在MATLAB的程序调试过程中,不仅要求程序能够满足设计者的设计需求,而且还要求程序调试能够优化程序的性能,这样使得程序调试有时比程序设计更为复杂.MATLAB提供了强大的程序调试功能,合理的运用MATLAB提供的程序调试工具尤其重要.本节从MATLAB程序调试的方法和过程开始介绍,先让用户懂得合理运用MATLAB的程序调试功能,再总结MATLAB程序优化的方法,从而达到实现提高程序性能的目的. 3.8.1  MATLAB程序调试方法和过程(1) MATL

安装完之后,大家可以看一下XE4可以新建的工程类型: File->New: 是不是多出了FireMonkey Mobile Application这一个选项呀! 然后你再点击这个菜单项,弹出FireMonkey Mobile Application的工程类型选择向导窗体: 有以下几种类型: Blank Application(空应用程序) 3D Application(3D应用程序) Header/Footer(页头页脚风格的应用程序) Header/Footer with Navigation

MATLAB是一个很好用的工具.利用MATLAB脚本进行科学计算也特别方便快捷.但是代码存在较多循环时,MATLAB运行速度极慢.如果不想放弃MATLAB中大量方便使用的库,又希望代码能迅速快捷的运行,可以考虑将循环较多的功能采用C编写,MATLAB调用.本文将概述这一过程.虽然本文以LDPC译码算法为例,但不懂该算法不影响本文阅读. 1. 起因 最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中,其中一个版本是这里,里面有三重循环,运行速度极慢.后来考虑了MATLAB的向量化操作,通过算法的合理划分以

一:断点调试 用eclipse开发android程序的时,跟VS一样是可以断点单步调试的.步骤如下.1 设置断点:在编码窗体的左边框上用鼠标双击,或者右键点击菜单,选择 Toggle Breakpoint菜单项即可. 2 在debug模式下运行程序进入调试状态:通过点击工具栏上的小虫按钮或者是在项目右键点击然后选择Debug As,Android Application菜单,启动程序的调试模式.第一次运行调试模式eclipse会弹出如下确认窗口 当程序运行到你的断点地方时就会停下,这时可以按照下

一:断点调试 用eclipse开发android程序的时,跟VS一样是可以断点单步调试的.步骤如下.1 设置断点:在编码窗体的左边框上用鼠标双击,或者右键点击菜单,选择 Toggle Breakpoint菜单项即可. 2 在debug模式下运行程序进入调试状态:通过点击工具栏上的小虫按钮或者是在项目右键点击然后选择Debug As,Android Application菜单,启动程序的调试模式.第一次运行调试模式eclipse会弹出如下确认窗口 当程序运行到你的断点地方时就会停下,这时可以按照下

可在两个级别上设置调试选项:工程级和环境级.在前面的讲解中讲解了工程级调试选项,通过主菜单[Project | Options…]打开如下对话框: 可在Debugger Options对话框中设置全局级调试选项.从主菜单[Tools | Debugger Options]菜单项调出Debugger Options对话框. 在Debugger Options对话框的底部有一个标记为Integrated debugging的复选框,它控制是否使用IDE调试器调试程序.如果选中Integrated d

在matlab中, 有n个向量(m维)的矩阵Mat(n, m) 要计算任两个向量间的距离, 即距离矩阵, 可使用以下的并行算法以加速: #include <iostream> #include <mex.h> #include <matrix.h> #include <thread> using namespace std; //提前定义线程数 const int nThreads = 4; //全局变量 int rows, cols, nrow, nw;

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

本文主要介绍通过Visual Studio 2015 Tools for Docker – Preview插件,在Docker容器环境下,对ASP.NET Core Web API应用程序进行调试.在自己做实验的过程中也碰到了一些问题,经过一些测试和搜索资料,基本解决了这些问题,本文也会对这些问题进行介绍,以免有相同需求的朋友多走弯路. 插件的下载与安装 至撰写本文为止,Visual Studio 2015 Tools for Docker插件还是处于Preview的版本(版本号:0.31.0)

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

有些场景的.NET程序,不容易设置断点,可以用下面的方法,在.NET代码中增加启动调试器的代码: if (!Debugger.IsAttached) Debugger.Launch(); .csharpcode, .csharpcode pre { font-size: small; color: black; font-family: consolas, "Courier New", courier, monospace; background-color: #ffffff; /*w

Matlab自定义函数的六种方法 n1.函数文件+调用函数(命令)文件:需单独定义一个自定义函数的M文件: n2.函数文件+子函数:定义一个具有多个自定义函数的M文件: n3.Inline:无需M文件,直接定义: n4.匿名函数: n5.Syms+subs:无需M文件,直接定义: n6.字符串+subs:无需M文件,直接定义. ------------ 1.函数文件+调用函数文件:定义多个M文件 % 调用函数文件:myfile.m clear clc for t=1:10 y=mylfg(t);

%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv,语法格式w=conv(u,v),其中u和v分别是有限长度序列向量,w是u和v的卷积结果序列向量. %如果向量u和v的长度分别为N和M,则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数,则w就是这两个多项式乘积的系数. x=ones(1,4);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           

MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用如下: MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一 信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度.y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗.y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在

假如我们编写了一个积分通用程序,想使它更具有通用性,那么可以把被积函数也作为一个参数.在c/c++中,可以使用函数指针来实现上边的功能,在matlab中如何实现呢?使用函数句柄--这时类似于函数指针的一项功能.假如我们现在已经编写了一个辛普森方法积分的函数如下,我们要把函数作为参数传给它(当然啦,matlab早已经提供给我们非常牛x的积分函数了,这里只是个例子而已): function g=myintegrate(f,N,a,b) %integration using simpson metho

matlab练习程序(SUSAN检测) SUSAN算子既可以检测角点也可以检测边缘,不过角点似乎比不过harris,边缘似乎比不过Canny.不过思想还是有点意思的. 主要思想就是:首先做一个和原图像等大的目标图像.然后用一个圆形的模板,用模板去遍历原图像每个像素,把模板内的每个像素都和模板中心像素比较,如果灰度小于一个阈值,那么就对目标图像当前和原图像相同位置的像素加一,直到结束.目标图像中在原图像是角点的位置就会取局部极小,所以做一个反向的相减.img=max(img)-img,if img

[转自]http://cnyubin.com/?p=85 在VLFeat官网上是这么介绍VLFeat的:VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法,如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift.VLFeat开源库是用C语言写的,以确保其效率和兼容性,同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档.

Matlab中fread函数用法    "fread"以二进制形式,从文件读出数据. 语法1:[a,count]=fread(fid,size,precision) 语法2:[a,count]=fread(fid,size,precision,skip) size:    不指定     :到尾返回读.           N         : 读出N个数据,构成列向量.           inf       : 读出fid指向的打开的文件的全部数据.           [M,N

今天打算跑下程序,突然发现,真的很烂,不会读入数据,简单的Iris.txt一上午都没读进去,在此对matlab中的textread函数做下总结,textscan函数待续. 本文主要内容引自http://linux.chinaitlab.com/administer/872894.html 笔者在此基础上进行运行,修改得到以下内容,希望大家给与补充: textread 基本语法是:     [A,B,C,-] = textread(filename,format)     [A,B,C,-] =

此篇讲述在matlab中,如何将训练好的model用于图像分类.将以mnist为例,主要用到caffe-master\matlab\demo 下的classification_demo.m ,可参考我之前的博客 [caffe-windows] caffe-master 之 classfication_demo.m 超详细分析 (http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/54135189) 首先贴大神的博客:http://blog.csdn.n