============外一篇 有关mapminmax的用法详解 by faruto==================================转自:http://www.ilovematlab.cn/thread-47224-1-1.html几个要说明的函数接口:[Y,PS] = mapminmax(X)[Y,PS] = mapminmax(X,FP)Y = mapminmax('apply',X,PS)X = mapminmax('reverse',Y,PS) 用实例来讲解,测试数据

一 设计思想 首先现在file中建立一个类,并把任务名和类名写上(注意类名的大写):第二步则是参数的输入,并且定义求和变量:第三步则是对参数数据类型的要求,要把字符类型转化为整数类型并输出(这也是本道题的重点所在),当然这步要放在输入参数的for循环中:最后就是求和并输出参数的和. 二 程序流程图 三 源程序代码 public class JavaAppArguments { /** * @param args */ public static void main(String[] args)

1.程序设计思想 ⑴将JDBC驱动jar包导入到WEB-INF的lib文件夹下 ⑵建立数据库,在数据库中建表,分别将课程名称.任课教师及上课地点录入到列中 ⑶首先写出加载驱动.关闭资源的工具类和异常处理类,然后再写出课程信息模型类.对课程信息进行操作的接口及实现接口的方法类 ⑷.java文件建立好之后,用jsp写做信息录入界面和信息核对的反馈界面,另外接收任课教师信息的字符串要用.equals方法判别是否属于5个限定的教师之中,接收上课地点的字符串要用substring()或者startwith

一.撰写一篇博客要求讲述四则运算2的设计思想,源程序代码.运行结果截图.编程总结分析,并按照PSP0级的要求记录开发过程中的时间记录日志. 1.设计思想: ①创建test.jsp建立第一个前端界面,提示用户输入要生成的题目数.用户输入数值后,点击提交跳转到testmain.jsp界面,显示生成的题目以及用来输入的文本框,在每道题目输入完答案之后,点击提交跳转到testscore.jsp界面即评分界面,显示正确和错误并统计正确和错误的数量,错误的题目用红字提示正确答案. ②shizi.java中的

下载源代码请访问原文地址:借助全新 MATLAB® 适配器代码示例读取英特尔® 实感™ 摄像头数据流 简介 该可下载代码示例简要介绍了如何使用英特尔® 实感™ SDK 和 MATLAB 的图像采集工具箱适配器套件在 MATLAB® 工作区获取英特尔® 实感™ 摄像头(R200 和 F200)的原始摄像头数据流. 该示例代码支持 MATLAB 开发人员开发面向英特尔® 平台.并具备以下特性的英特尔® 实感™ 应用: 多数据流同步. 同时获取颜色数据流和景深数据流(见图 1). 多摄像头支持. 同时

在caffe ImageNet例子中有对图片进行resize的部分,文中使用的是linux shell脚本命令: for name in /path/to/imagenet/val/*.JPEG; do convert -resize 256x256\! $name $name done 1 2 3 但该命令在运行后光标就一直处于等待状态,直到所有的图片全部运行结束.这种情况在图片数量比较大时就很恼人(对于ILSVRC2012数据集中的100多万张图片来说,这种状态可能会持续好几天),你不知道程

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2

MATLAB 中 SVM 实现 直接上代码 main.m %% Initialize data clear, clc, close all; load('data.mat'); y(y == 0) = -1; % X_train = X(1:35, :); % y_train = y(1:35); % X_test = X(36:51, :); % y_test = y(36:51); %% Visualize data % jhplotdata(X_train, y_train); %% Tr

在Udacity上很多关于机器学习的课程几乎都是基于python语言的,博主“ttang”的博文“重新发现梯度下降法——backtracking line search”里对回溯线搜索的算法实现也是用python写的,这对没有接触过python的我来说,内心是非常“抓狂”的.看到代码有想看到运行结果的冲动,暂时又不想去下载软件,好在这段代码简单.清晰,不信,你看原代码[1] # -*- coding: cp936 -*- #optimization test, y = (x-3)^2 from

一.K均值聚类算法 算法步骤如下: 1.初始化 已知数据集合X,及事先指定聚类的总类数N,在X中随机选取N个对象作为初始的聚类中心. 2.设定迭代终止条件 通常设置最大循环次数或者聚类中心的变化误差. 3.更新样本对象所属类 根据距离准则将数据对象分配到距离最接近的类. 4.更新类的中心位置 将每一类的平均向量作为下次迭代的聚类中心. 5.重复步骤3~4,满足步骤2中的迭代终止条件时,停止 Matlab代码见下图: K均值聚类算法-Matlab代码 二.K均值聚类算法应用举例 1.随机生成三组数

1. 判断是否存在指定的video_name, 若不存在,则在给定save_path下,新建一个video_name文件夹: 1 sec_path = [save_path, video_name, '/']; 2 if ~exist(sec_path,'file') 3 mkdir([save_path, video_name]); 4 end 2. 将gpuArray转换为matlab可以保存的格式,如:uint8 等. if you save the gpuArray data direc

参考自: http://blog.163.com/zhaoshuyu_thomas/blog/static/461929072009103034816716/ 大家内容上可以参考上述文章,但其代码有很多逻辑和语法上的错误,恰好可以运行而已. 我对其进行了核对,修改与调试. 需要正确代码的,可在评论区留言邮箱,我可以发给你们哈.

1.注释一块代码: %{ 此处代码块 %} 2.注释数行代码: 先选中,然后用组合键Ctrl+R 取消注释,用组合键Ctrl+T 3.双%%的作用:代码分块运行,点击双%%之间的代码,再点Run Section,就可 以分块运行代码了,这样更方便调试.

本文主要是实现论文--基于稀疏表示的图像超分辨率<Image Super-Resolution Via Sparse Representation>中的Figure2.通过对100000个高分辨率和低分辨率图像块训练得到的高分辨率图像块字典,字典原子总数为512,图像块尺寸大小为9X9 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gr

http://www.ilovematlab.cn/thread-177006-1-1.html LEACH協議clear;%清除內存變量 xm=100;%x軸範圍ym=100;%y軸範圍 sink.x=0.5*xm;%基站x軸sink.y=0.5*ym;%基站y軸 n=100;%節點總數 p=0.1;%簇頭概率 E0=0.02;%初始能量ETX=50*0.000000000001;%傳輸能量,每bitERX=50*0.000000000001;%接收能量,每bitEfs=10*0.000000

使用函数error('message_id', 'message'),出现错误时函数中止运行. 参考http://www.ilovematlab.cn/thread-43261-1-1.html

http://www.cse.oulu.fi/CMV/Downloads http://www.cse.oulu.fi/wsgi/CMV/Downloads/LBPMatlab

转载请标明出处:专注matlab代码下载的网站http://www.downma.com/ 本文主要给大家分享使用matlab编写代码,完成课程设计.毕业设计或者研究项目时,matlab调试程序的技巧和方法. 快速完成一个项目,最简单的方法就是利用前人的开源代码,然后根据自己项目的具体需求和参数,对已有代码进行调试,并增加或删减部分功能,最终实现自己项目的全部功能.所谓"站在前人的肩膀上". 闲话少叙,我们先从最基本的matlab软件安装开始,已经成功安装matlab软件的可以直接跳过

MEX文件是一种可在matlab环境中调用的C语言(或fortran)衍生程序,mex的编译结果实际上就是一个带输出函数mexFunction 的dll文件. 中文名 mex文件 外文名 MATLAB和Executable 介    绍 在matlab环境中调用的C语言 定    义 输出函数mexFunction 的dll文件 目录 1简介 2MEX的编写 ▪ MEX文件格式 ▪ 操作输入数据 ▪ 操作输出数据 3MEX的编译 4MEX的调用 5MEX环境配置     1简介编辑 MEX从字面

BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL