(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介

Reference: http://www.cnblogs.com/ka200812/archive/2011/09/02/2164404.html 之前说过中国剩余定理传统解法的条件是m[i]两两互质,所以这题就不能用传统解法了= = 其实还有种方法: 先来看只有两个式子的方程组: c≡b1 (mod a1) c≡b2 (mod a2) 变形得c=a1*x+b1,c=a2*x+b2 a1*x-a2*y=b2-b1 可以用扩展欧几里得求出x和y,进而求出c 那么多个式子呢?可以两个两个的迭代求.

x=[0 1 0 1 2 -1];y=[0 0 1 1 2 -1];z=[-1 1 1 -1 1 1]; %其中,(x,y)代表二维的数据点,z 表示相应点的类型属性. data=[1,0;0,1;2,2;-1,-1;0,0;1,1];% (x,y)构成的数据点 groups=[1;1;1;1;-1;-1];%各个数据点的标签 figure; subplot(2,2,1); Struct1 = svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','quadratic',

1.一一对应: >>> data = [ 'ACME', 50, 91.1, (2012, 12, 21) ] >>> name, shares, price, date = data >>> name 'ACME' >>> date (2012, 12, 21) >>> name, shares, price, (year, mon, day) = data >>> name 'ACME' >

    比如我们一组数据,里面有不少的NaN值,如何将其删除掉呢?可以通过find函数来搞定.     我们可以通过importdata('data.txt')将数据文件data.txt导入数组A中.                           A=importdata('data.txt')     然后通过命令                         z=find(~isnan(A))     将A数组中NaN所在的编号给找出来:                      

在求解线性方程组时,会遇到以下几种情形:定解方程组.不定方程组.超定方程组.奇异方程组. 首先以定解线性方程组为例: format rat  化成分数 format short >> A=[,;,] A = >> B=[;] B = >> X=A\B X = 34.4828 12.4138 >> format rat >> X X = / / >> /*+/* ans = / >> >> format long

一.混淆矩阵 (一).简介 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵.在图像精度评价中,主要用于比较分类结果和实际测得值,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面.混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的. 混淆矩阵(confusion matrix)刻画一个分类器的分类准确程度.“混淆”一词也形象地表达了分类器面对多个分类时可能造成的混淆. (二).混淆矩阵(Confusio

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g

Visual C++ 是当前主流的应用程序开发环境之一,开发环境强大,开发的程序执行速度快.但在科学计算方面函数库显得不够丰富.读取.显示数据图形不方便. Matlab 是一款将数值分析.矩阵计算.信号处理和图形显示结合在一起,包含大量高度集成的函数可供调用,适合科学研究.工程设计等众多学科领域使用的一种简洁.高效的编程工具.不过由于 Matlab 使用的是解释性语言,大大限制了它的执行速度和应用场合.基于 VC 和 Matlab 混合编程是很多熟悉 VC++ 编程而又需要进行科学计算.数据仿真

1. 二分法(Bisection) 1) 原理 [介值定理] 对于连续的一元非线性函数,若其在两个点的取值异号,则在两点间必定存在零点. [迭代流程] 若左右两端取值不同,则取其中点,求其函数值,取中点和与中点取值异号的端点构成新的区间(其中必有零点).进行下一次迭代. 2) 实现二分求根算法 使用MATLAB实现二分法代码如下.捕捉异常主要是为了在无法进行二分法的区间内发生输出zeropt为空的错误. function [ zeropt ] = bisection( func, left, r

在matlab中,每一个对象都有一个数字来标识,叫做句柄.当每次创建一个对象时,matlab就为它建立一个唯一的句柄,句柄中包含有该对象的相关信息参数,可以在后续程序中进行操作,改变其中的参数,以便达到不同的效果.例如:gcf 是返回当前被激活的窗口的句柄.你可以认为它就指代当前窗口.figure(gcf)打开这个窗口. 句柄式图形常用函数: 所有对象都有属性来定义它们的特征,正是通过设定这些属性来修正图形显示的方式.尽管许多属性所有的对象都有,但与每一种对象类型(比如坐标轴,线,曲面) 相关的

原题链接: 大致题意:给你一个二维字符串,可以看成图:再给两个子串“girl”和“cat”,求图中任意起点开始的不间断连接起来的字母构成的两个子串的分别的个数:连接的方向只有不间断的上下左右. 搜索函数: void dfsgirl(int i, int j,int k); //第一层(i1,j1,  k=0)时,k=0表示(i1,j1)上是g,然后枚举四个方位找到i——进入第二层//第二层(i2,j2,   k=1)时,k=1表示(i2,j2)位置上是字母i(并且该位置与i1,j1相邻,这是为什

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul

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在上篇文章学机器学习,不会数据处理怎么行?—— 一.NumPy详解中,介绍了NumPy的一些基本内容,以及使用方法,在这篇文章中,将接着介绍另一模块——Pandas.(本文所用代码在这里) Pandas数据结构介绍 大家应该都听过表结构,但是,如果让你自己来实现这么一个结构,并且能对其进行数据处理,能实现吗?我相信,大部分人都能做出来,但是不一定能做的很好.而Python中的一个模块pandas给我们提供了一个很好的数据结构,它包括了序列Series和数据框DataFrame.pandas是基于

本次开启新的系列,关于用Matlab实现常见信号和函数的生成和变换. 同时如果没有MATLAB基础,那么可以跟着本文一步一步学习Matlab的相关操作,本文旨在记录在信号与系统课程中MATLAB的学习过程,欢迎大家指出错误和补充! 本章为信号与系统实验序章,MATLAB的简单入门,本文没有特别的难点,较难的地方在本文都有较详细的说明,请放心食用! 有空可以来看看我的个人博客:http://shadowl.top/ 下面开启正文 一.MATLAB相关简介和安装. (一)MATLAB简介. 1.Wh

1.粒子群优化算法 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法.同遗传算法类似,也是一种基于群体叠代的,但并没有遗传算法用的交叉以及变异,而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索.PSO的优势在于简单容易实现同时又有深刻的智能背景,既适合科学研究,又特别适合工程应用,并且没有许多参数需要