开始,线性代数和微积分了,不怕.不怕. 背命令就行了... 线性代数 解线性方程组: Ax=b A是系数矩阵,x未知数,b是列向量 如果有唯一解,直接x=b\A 第二 B=null(A,'r')求Ax=0的基础解系,B的列向量就是基础解系的列向量 C=null(A) 求出基础解系后将基础解系向量正交单位化存在C中 C=rref(A)求A的行最简形 结合之前学过的一些矩阵的命令比如rank,inv可以很好的解决线性方程组的问题. 怎么解线性方程组?先求Ax=0的基础解系,然后找Ax=b的一个特解.

首先介绍一下matlab里的符号计算 符号变量可以看成是数学中含参数 的表达式中的参数 matlab能进行像(a+b)(a-b)=a^2-b^2这样的计算 要进行符号计算首先要定义符号变量 定义符号对象的命令是syms syms可以将多个字符转化为符号变量 比如syms x y z; syms a b fab = (a + b)*(a - b) 符号变量申明 下面介绍一些符号计算常用的命令~~~ collect 合并同类项expand 展开表达式factor 因式分解numden 得到表达式的分

一.学习目标. (1)了解Matlab与数学建模竞赛的关系. (2)掌握Matlab数学建模的第一个小实例—评估股票价值与风险. (3)掌握Matlab数学建模的回归算法. 二.实例演练. 1.谈谈你对Matlab与数学建模竞赛的了解. Matlab在数学建模中使用广泛:MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解工具,在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使用 MATLAB 作为求解工具,在国家奖队伍中,MATLAB 的使用率几乎 100%.虽然比较知名的数模软件不只 MATLAB. 人们喜欢使

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polyfit.html?searchHighlight=polyfit&s_tid=doc_srchtitle#bue6sxq-1-n polyfit 多项式曲线拟合 全页折叠 语法 p = polyfit(x,y,n) [p,S] = polyfit(x,y,n) [p,S,mu] = polyfit(x,y,n)   说明 示例 p = polyfit(x,y,n) 返回次数为 n 的多项式 p(x)

转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度. 如果有两个变量:X.Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解: (1).当相关系数为0时,X和Y两变量无关系. (2).当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间. (3).当X的值增大(减小),

在本文中,稀疏表示的原理不再具体讲解,有需要的同学请自行百度. 本文采用OMP算法来求解稀疏系数.首先随机生成字典数据和待测试数据 字典数据: dic =[ 6, 7, 9, 9, 7, 0, 6, 3, 6, 9; 1, 8, 7, 8, 5, 3, 8, 1, 7, 3; 3, 3, 5, 4, 8, 2, 6, 1, 2, 2; 6, 1, 0, 7, 3, 5, 0, 6, 3, 3; 7, 5, 0, 5, 3, 0, 2, 7, 1, 7]; 这是一个5*10的矩阵,行数代表维度,列

定义 插值和拟合: 曲线拟合是指您拥有散点数据集并找到最适合数据一般形状的线(或曲线). 插值是指您有两个数据点并想知道两者之间的值是什么.中间的一半是他们的平均值,但如果你只想知道两者之间的四分之一,你必须插值. 拟合 我们着手写一个线性方程图的拟合: y=3x^3+2x^2+x+2 首先我们生成一组数据来分析: x=-5:0.5:5; e=50*rand(1,length(x))-25;%制造[-25,25]的随机数作为误差 y=3*x.^3+2*x.^2+x+2+e;%得到y值 plot(

polyfit 多项式曲线拟合 全页折叠 语法 p = polyfit(x,y,n) [p,S] = polyfit(x,y,n) [p,S,mu] = polyfit(x,y,n)   说明 示例 p = polyfit(x,y,n) 返回阶数为 n 的多项式 p(x) 的系数,该阶数是 y 中数据的最佳拟合(在最小二乘方式中).p 中的系数按降幂排列,p 的长度为 n+1 p(x)=p1xn+p2xn−1+...+pnx+pn+1. [p,S] = polyfit(x,y,n) 还返回一个结

MATLAB 与 Excel 接口MATLAB 与 Excel 有两种接口方式:一种是通过 MATLAB 提供的 Excel 生成器,生成220 MATLAB 实用教程DLL 组件和 VBA 代码,实现 Excel 对 MATLAB 的调用:另一种是利用 MATLAB 提供的 Excellink 插件,直接在 Excel 环境下运行 MATLAB 命令,完成与 MATLAB 的数据传输.下面介绍的是第二种接口方式——Excel link.Excel Link 是 Microsoft Window

经典滤波器和数字滤波器 一般滤波器可以分为经典滤波器和数字滤波器. 经典滤波器:假定输入信号中的有用成分和希望去除的成分各自占有不同的频带.如果信号和噪声的频谱相互重迭,经典滤波器无能为力.比如 FIR 和 IIR 滤波器等. 现代滤波器:从含有噪声的时间序列中估计出信号的某些特征或信号本身.现代滤波器将信号和噪声都视为随机信号.包括 Wiener Filter.Kalman Filter.线性预测器.自适应滤波器等 Z变换和差分方程 在连续系统中采用拉普拉斯变换求解微分方程,并直接定义了传递函

需求 在FPGA处理中如果需要对待处理数据加窗,则需要窗系数存储在ROM中以供使用. 前言 MATLAB窗函数说明 流程 比如加个hamming窗,8192点,16bit放大,最终系数18bit位宽. ceil函数说明:对带小数部分的数进行取整操作. (1)在MATLAB中键入如下代码: format long g; %不用科学计数显示 N = 8192; %8192点 w = hamming(N); %窗 x = ceil(w*65536); %窗数据放大 plot(x); (2)在MATLA

矩阵M是一个 mxn 的矩阵,现在要给M矩阵的第一列都要乘上10,使其第一列扩大10倍,那肿么做呢? 我第一时间用的是: M(:,1) = M(:,1)*10; //错误的 但是这个错了,结果是不对的 这里要用点乘才行,所以正确的写法是: M(:,1) = M(:,1).*10;  // 正确写法   这里要明白矩阵乘积与矩阵点乘(对应位相乘)的区别 矩阵乘法要求左矩阵的行数与右矩阵的列数相等,即MxN维矩阵乘以NxM维矩阵 例:A=[1 1 1;2 2 2]  B=[3 3;4 4;5 5]

https://zhidao.baidu.com/question/88038464.html DWT2是二维单尺度小波变换,其可以通过指定小波或者分解滤波器进行二维单尺度小波分解. 而WAVEDEC2是二维多尺度小波分解. DWT2的一种语法格式是[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname'): 而对应的WAVEDEC2的语法格式是[C,S]=wavedec2(X,N,'wname'),其中N为大于1的正整数. 也就是说DWT2只能对某个输入矩阵X进行一次分解,而WAVEDEC2可

R3=; F=zeros(*R3+,*R3+); sigma=R3/; r=; :*R3+     :*R3+         r=(x-R3)*(x-R3)+(y-R3)*(y-R3);         F(x,y)=exp(-r/(*sigma*sigma));         K=K+F(x,y);     end end

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 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]. 记住,当确定是用升幂或是降

基本线性代数 [R jb]=rref(A)将A化为行最简型矩阵.R为所得行最简型矩阵,jb是一个向量显示每行首非0元所在列号. inv(A)求方阵A的逆,注意结果可能出现错误.当结果中出现Inf和NaN时一定有错. pinv(A)求矩阵伪逆 A \ b 矩阵左除计算,返回Ax = b的一个特解.当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方阵时只能使用左除计算而不能使用inv(A). A / b 矩阵右除运算,当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方

来源:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x

转自:https://blog.csdn.net/dkcgx/article/details/46652021 转自:https://blog.csdn.net/Reborn_Lee/article/details/83279843 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法. 比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下: 把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q

matlab快速入门 1矩阵 生成矩阵 ​ % 直接法 a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; % 冒号一维矩阵 a = 开始:步长:结束,步长为1可省略 b = 1:1:10; % 1,2,...10 b = 1:10; %与上一个等价 % 函数生成 c = linspace(0,15,5); % linspace(开始,结束,元素个数),等差生成指定元素数的一维矩阵,省略个数则生成100个 % 特殊矩阵 e = eye(4); % eye(维数)单位阵 z = zeros(1,4)