软件环境:MATLAB2013a 一.多项式拟合 多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据,使得在观测数据点处的误差平方和最小. 在MATLAB中,利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合. 函数ployfit根据观测数据及用户指定的多项式阶数得到光滑曲线的多项式表示,polyfit的一般调用格式为:P = polyfit(x,y,n).其中x为自变量,y为因变量,n为多项式阶数. polyval的输入可以是标量或矩阵,调用格式为 pv = polyval(p,a) pv = pol

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

MATLAB之数据处理+公式拟合 前言:由试验得到一组数据,对该组数据进行处理,作图分析,分析各变量的关系,期望得到拟合公式. 试验数据背景 本次试验有三个自变量:V.M.G,因变量为F,每组试验重复5次,试验目的是探寻F与三个自变量之间的关系,先定性后定量. 数据采集格式如下: 采集值与时间曲线如下: 数据处理 (1)判断有用数据,并取出存储 有用的数据是指在采集值与时间曲线图中,因变量平稳时的取值.可截取平稳区间的数据,对其求平均值,并求方差判断其稳定性. (2)单个试验数据处理 在单个试验

目录 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 运行测试环境 一. 自定义计时函数 1.1 整个程序计时 1.2 代码片段计时 1.3 单条语句计时 二. 性能优化 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 本文介绍若干种有别于cProfile/profile模块的Python程序计时方法,并对<Python实现C代码统计工具(三)>中的C代码统计工具进行性能优化.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 运行测试

MATLAB实例:多元函数拟合(线性与非线性) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请看:随笔分类 - MATLAB作图 之前写过一篇博文,是关于一元非线性曲线拟合,自定义曲线函数. 现在用最小二乘法拟合多元函数,实现线性拟合与非线性拟合,其中非线性拟合要求自定义拟合函数. 下面给出三种拟合方式,第一种是多元线性拟合(回归),第二三种是多元非线性拟合,实际中第二三种方法是一个意思,任选一种即可,推荐第二种拟合方法. 1. MATLA

现在应该讲主控制类了,为了不把系统弄得太复杂,所以就用一个类作为主要控制类(服务类),作为前端.后端.业务逻辑的控制类. WorkflowService类的类图如下: 该类的构造函数: public WorkflowService(IWorkflowDB workflowDb, IWorkflowMethods workflowMethods) { _iWorkflowDb = workflowDb; _iWorkflowMethods = workflowMethods; } 通过简单工厂方法

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

微信小游戏 demo 飞机大战 代码分析(四)(enemy.js, bullet.js, index.js) 微信小游戏 demo 飞机大战 代码分析(一)(main.js) 微信小游戏 demo 飞机大战 代码分析(二)(databus.js) 微信小游戏 demo 飞机大战 代码分析(三)(spirit.js, animation.js) 本博客将使用逐行代码分析的方式讲解该demo,本文适用于对其他高级语言熟悉,对js还未深入了解的同学,博主会尽可能将所有遇到的不明白的部分标注清楚,若有不

WebShell代码分析溯源(四) 一.一句话变形马样本 <?php @$_++;$__=("`"^"?").(":"^"}").("%"^"`").("{"^"/");$___=("$"^"{").("~"^".").("/"^"`

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

目录 恶意代码分析实战四:IDA Pro神器的使用 实验: 题目1:利用IDA Pro分析dll的入口点并显示地址 空格切换文本视图: 带地址显示图形界面 题目2:IDA Pro导入表窗口 题目3:交叉应用,看多少处函数调用了 题目4:利用ctrl+g跳转地址 题目5:局部变量分析 题目6:函数参数分析 题目7:Strings字符串窗口 题目8:代码分析 题目9:进阶分析 总结: 恶意代码分析实战四:IDA Pro神器的使用 这节课主要通过使用IDA Pro来进行静态高级分析 实验: -----

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向

一.系统的z变换和反变换 1.利用部分分式展开求解逆Z变换: 2.例子 3.Z变换的MATLAB函数 clear all f=sym('cos(a*k)'); F=ztrans(f) F=sym('z^2/((1+z)*(z-2))'); f=iztrans(F) 二.系统的零极点分布及其稳定性 %求H(z)=(z^+2z)/(z^+(z^)+(z^)+2z+)的零极点及其分布图 %求H(z)=(+z^(-))/(+z^-/+z^-/+)的零极点及其分布图 %采用roots和plot函数 cle

元类(metaclass)及动态属性(dynamic attribute)都是很强大的Python特性,然后他们也可能导致及其古怪.及其突然的行为.本节讲解这些机制的常见用法,以确保各位程序员写出来的代码符合最小惊讶原则(rule of least surprise). 第二十九条:用纯属性取代get和set方法 第三十条: 考虑用@property来代替属性重构 第三十一条:用描述符来改写需要复用的@property方法 第三十二条:用__getattr__.__getattribute__和

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

首先要清楚ORB-SLAM视觉跟踪的原理,然后对tracking.cc中的函数逐个讲解 代码的前面部分是从配置文件中读取校准好的相机参数(内参和畸变参数,以及双目的深度测量设定),并且加载ORB特征点提取的参数(特征点数,金字塔层数,变化尺度,以及提取Fast关键点的阈值):以及四个线程之间锁的代码. 接下来是将从摄像头或者数据集读入的图像封装成Frame类型对象: 这里以单目为例,无论图片是RGB,BGR, 还是RGBA,BGRA,均转化为灰度图,放弃彩色信息.然后将当前读入帧封装为Frame

多项式均表示为数组形式,数组元素为多项式降幂系数 1.      polyval函数 求多项式在某一点或某几个点的值. p = [1,1,1];%x^2+x+1 x = [-1,0,1];y = polyval(p,x); 另外求函数在某一点或某几个点的值可以用函数feval. x = [-1,0,1]; y = feval(@(x)exp(x),x);%注意用的乘法和乘法都改用.运算符 2.      roots函数 求多项式的零点. p = [1,-3,2,0];x0 = roots(p);

matlab的绘图和可视化能力是不用多说的,可以说在业内是家喻户晓的.Matlab提供了丰富的绘图函数,比如ez**系类的简易绘图函数,surf.mesh系类的数值绘图函数等几十个.另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数,这些值得大家深入学习好久.今天我只是讨论下如何保存这些由Matlab绘制出来的图像呢?当然借助第三方截图软件,就算了!1.直接另存为在figure中使用菜单file——>saveas——>选择保存形式(fig,eps,jpeg,gif,png,bmp等),这个的缺点是另存为的

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