前言 因为最近项目上的需要,才发现MATLAB的统计工具箱中的参数估计函数,觉得很简单很好用,现在把所有的参数估计函数整理一下,并在最后面附上调用示例. 参与人员 由于时间关系,这篇随笔是两个人一起整理的,下面是分工列表: 文字整理:鹏老师      博客:https://www.cnblogs.com/PengLaoShi/ 代码整理:CL_Pan_DUT  博客:https://www.cnblogs.com/CL-Pan/ 参数估计函数 参数估计式统计推断问题,即当总体分布的数学形式已知,

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cf8aad30102uylf.html <量化投资:以MATLAB为工具>连载(1)基础篇-N分钟学会MATLAB(上) <量化投资:以MATLAB为工具>简介 <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李洋(faruto)

引言.啥是正则表达式?正则表达式是干啥的?我理解就和我们在word或者其他编辑软件里点的查找.替换的作用是差不多的,不过功能要强大的多,当然使用起来也稍微复杂一些.书上的定义差不多是这样的:正则表达式就是一个表达式(也是一串字符),它定义了某种字符串模式.利用正则表达式,可以对大段的文字进行复杂的查找.替换等.matlab提供的正则表达式函数有三个:regexp——用于对字符串进行查找,大小写敏感:regexpi——用于对字符串进行查找,大小写不敏感:regexprep——用于对字符串进行查找并

Java代码实现的计算难免会显得不够高效.而利用MATLAB写好相应的计算函数,然后打包成jar包供Java调用,在某些情况下会更加方便.或者有些时候会涉及到使用Java调用MatLab展现一些二维三维图.因此用到Java调用MatLab. 一:注意事项 1: MatLab的版本必须是2006b+(包括2006b或更高版本),因为只有在这些版本中才有MATLAB Builder for Java(也叫Java Builder). 2: 运行机器上必须装有JRE 并且版本要和MatLab自带的jr

一 注意事项 1: MatLab的版本必须是2006b+(包括2006b或更高版本),因为只有在这些版本中才有MATLAB Builder for Java(也叫Java Builder). 2: 运行机器上必须装有JRE 并且版本要和MatLab自带的jre 大版本保持一致(位数也要保持一致)(大版本一致既可,比如同是1.6,或者1.7既可) 查看MatLab 自带JRE版本位数方法:在MatLab中Command Windows中输入 [version -java] 命令查看.如图所示: 这

http://blog.sina.com.cn/s/blog_53f29119010009uf.html 正则表达式这个词上大学的时候就听同寝室的一个家伙常念叨——那家伙当然很厉害啦,现在已经发洋财去了——直到昨天又遇到,想起还有这么一回事.刚刚看的时候以为一点点内容一个上午就搞掂了,看了一会儿,才越发觉得头发晕,眼发绿——还真tmd难~~.看到今天才发现,原来是书太滥,呵呵...不过,要想把正则表达式写清楚还真得费些篇幅啊~~第一次接触正则表达式,有错误的地方还请玩过的大侠多多指正啊!~   

用于 Python 的 MATLAB 引擎 API 快速入门 安装用于 Python 的 MATLAB 引擎 API Matlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口,其中包括对于 Python 开放的引擎 API,可参考官方教程,其中包括引擎安装,基本使用,以及Python与Matlab之间的数据类型转换及交互. 在 Windows 系统中:(可能需要管理员权限运行) cd "matlabroot\extern\engines\python" python

一.matplotlib学习 matplotlib: 最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建 例子1: # coding=utf- from matplotlib import pyplot as plt x = range(,,) y = [,,,,,,,,,,] #设置图片大小 plt.figure(figsize=(,),dpi=) #绘图 plt.plot(x,y) #设置x轴的刻度 _xtick_labels = [i/ ,)

放射性衰变是指数衰减的典型例子.另外还有化学反应某反应物的减少,RC电路电流的减小,大气压随海拔高度的减小等. 指数衰减的方程: \begin{equation} \frac{dN(t)}{dt}=-\frac{N(t)}{\tau} \label{eq1} \end{equation} 其中,\(N(t)\)为\(t\)时刻的物理量\(N\),对于放射性衰变,\(N\)就是未衰变的原子核数目.\(\tau\)为时间常数. 方程\eqref{eq1}有解析解: \[N(t)=N(0)\exp(-

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是边测试边训练建立分类模型. 算法的一般描述过程如下: 1.首先计算每个测试样本点到其他每个点的距离.这个距离可以是欧氏距离,余弦距离等. 2.然后取出距离小于设定的距离阈值的点.这些点即为根据阈值环绕在测试样本最邻

MATLAB绘图及例子总结 二维图 例 1 X1=[1,2,4,6,7,8,10,11,12,14,16,17,18,20]; Y1=[1,2,4,6,7,8,10,10,8,7,6,4,2,1]; figure(1) plot(X1,Y1,'o','MarkerSize',15) X2=1:20; Y2=log(X2); figure(2) plot(X2,Y2,'o','MarkerSize',15) 结果: 例 2 X1=(0:12)*pi/6; Y1=cos(3*X1); X2=(0:3

在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子: 问题设定: 1. 我们有一个$n$个数据点,每个数据点是一个$d$维的向量,向量组成一个data矩阵$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$,这是我们的输入特征矩阵. 2. 我们有一个响应的响应向量$\mathbf{y}\in \mathbb{R}^n$. 3. 我们将使用线性模型来fit上述数据.因此我们将优化问题形式化成如下形式:$$\arg\min_{\mathbf{w}}f(\math

这个例子是用来识别视频中多个物体运动的.我要研究的是:搞清楚识别的步骤和相应的算法,识别出物体运动的轨迹. 详细参见官方帮助文档,总结如下: 移动物体的识别算法:a background subtraction algorithm % based on Gaussian mixture models : 消除foreground mask的噪声:Morphological(形态学) operations: 连接的像素点检测(这一团像素点极可能是识别到物体):blob(斑点) analysis:

原文地址:http://www.bfcat.com/index.php/2012/11/speed-up-app/ 这篇文章原文是matlab网站上的,我把它翻译过来同时自己也学习一下.原文见这里 这篇文章主要使用到了如下几种加速方法: 这篇文章原文是matlab网站上的,我把它翻译过来同时自己也学习一下.原文见这里 这篇文章主要使用到了如下几种加速方法: 预分配空间 向量化 移除重复运算 我们要加速的程序是这样的.代码首先生成一个 x1 x2为横纵坐标的2D网格. 这个程序是要循环遍历所有初始

% 编程环境: Matlab 2014a, win7 32bit, Microsoft SQL Server 2008r2 %% % 清屏 clc; clear all; close all; %% % 链接 yahoo 网站下载日线数据(将以下注释内容另存为 GetYahoocnStockDayData.m) StockData=GetYahoocnStockDayData(1, 1, 2016, 3, 1, 2016,'002237'); %+++++++++++++++++++++++++

1. 常用的混编是MATLAB和VS两个编辑器之间的混编方式. 2. 因为MATLAB的核是C型语言,因此常见的混编方式是MATLAB和C型语言的混编. 3. 这里介绍一个简单的MATLAB语言混编成C#的调用实例. 4. 这里用到的几个关键字: 4.1 环境MATLAB环境:是MATLAB 2012A 32位版本,也用到MATLAB 2012A 64位版本(如果采用32位版本,矩阵运算也可以运行),有时候用到矩阵运算的时候会提示警告信息.可以直接选择X86框架,也可以直接这样选择,一样会报错但

如题,多的就不说了,先上一个效果: 每隔0.1秒,绿色的直线转动一个角度. 再看看代码如何实现: fuction main clear; clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%主函数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% bTimeStep = 0.1; %%重绘时间间隔 bSaveAVI = 1; %%是否将重绘过程保存到视频文件 initDegree = 0; %%初始位置,位于零度角 if bSaveAVI aviname = input('inpu

syms x y z=exp(2*x+y)+cos(3*x*y)-exp(1)-1; zz=subs(z,x,1) solve(zz)

来自百度百科: A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9; 10, 11, 12] rowrank = randperm(size(A, 1)); % 随机打乱的数字,从1~行数打乱 B = A(rowrank, :)%%按照rowrank打乱矩阵的行数 一个可能的输出结果: A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 B = 1 2 3 7 8 9 4 5 6 10 11 12 1. 随机打乱矩阵的各行: r=randperm( size(A,1) ); 

function y=myfunction(a,b)其中a,b是输入函数的参数,y是函数返回的值.当需要返回多个值时,可以将y看作一个数组,或者直接将函数的开头写成如function [x,y]=myfunction(x,y)的形式.然后就是定义函数的内容,通俗的说就是怎样由输入参数a,b得到返回值y.比如最简单的y=a+b. 总结一下,将下面的代码function y=myfunction(a,b)y=a+b;保存为一个m文件myfunction.m,调用方式如下.num=myfunction

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解: