来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/colormap.html?searchHighlight=colormap&s_tid=doc_srchtitle#buc3wsn-1-map 查看并设置当前颜色图 全页折叠 语法 colormap map colormap(map) colormap(target,map) cmap = colormap cmap = colormap(target)   说明 示例 colormap map 将当前图窗

matlab里textread出现错误“Trouble reading floating point number from file (row 1, field 1)” 解决办法:traindata.xls另存为“文本文件(制表符分隔)(*.txt)” 然后再进行读取即可.

有时我们需要用到SVR(支持向量回归)方法,而 matlab 自带的svm工具箱不能做回归分析,于是有了安装libsvm包的打算. 中间遇到一些困难,比如找不到编译器等等,经过一下午和一晚上的努力,在matlab里可以使用libsvm了. 1.下载好libsvm包 下载libsvm-3.21到随意一个地方,比如到matlab安装路径下的 toolbox下——D:\MATLAB\R2014A\toolbox\下,并解压. 打开matlab,将libsvm-3.21\matlab 添加到路径,比如将

正则表达式在处理字符串及文本时显得十分方便,在perl, python等脚本语言,以及java, .net等平台上都支援正则表达式.事实上,在MATLAB中也提供了正则表达式的支持.主要包含三个常用的函数:regexp(), regexpi(), regexprep().其中regexp()用来匹配正则表达式,regexpi()完成类似的功能,但是忽略字符串的大小写,regexprep()则按照指定的pattern完成替换功能. MATLAB正则表达式主要包含以下特殊匹配符号: . 匹配任何单个

声学与振动数据分析经常需要画colormap,来识别是结构频率共振,还是激励源阶次问题,比如图1,横坐标表示电机的转速,负值表示CW(顺时针)方向转动,正值表示CCW逆时针方向转动.Y轴表示对应的声音或振动的频率值,颜色(Z轴)表示对应声音或振动不同转速不同频率下的幅值(强度). 图(1) 那么如何画图1 呢,使用imagesc比较容易得到一个彩图,如图2所示. 图(2) Matlab也内置了一些色阶卡,但是渐变色阶标尺不太容易操作,所使用的渐变颜色组合感觉使用起来也不太习惯. 如何定制自己的c

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法,支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题,它通过引入核函数,巧妙地解决了在高维空间中的内积运算,从而很好地解决了非线性分类问题. 构造出一个具有良好性能的SVM,核函数的选择是关键．核函数的选择包括两部分工作:一是核函数类型的选择,二是确定核函数类型后相关参数的选择．因此如何根据具体的数据选择恰当的核函数是SVM应用领域遇到的一个重大难题,也成为科研工作者所关注的焦点,即便如此,却依然没有得到具体的理论或方法来指导核函数的选取 1.

Parameters: [5x1 double]  %结构体变量,依次保存的是 -s -t -d -g -r等参数      nr_class: 4    %分类的个数          totalSV: 39    %总的支持向量个数           rho: [6x1 double]   %b=-model.rho         Label: [4x1 double]         ProbA: []         ProbB: []           nSV: [4x1 dou

*:矩阵相乘 (cross) .*:矩阵你元素一对一相乘 (dot) 例子: >> a=[2 3];>> b=[4 5];>> a*b' ans = 23 >> a.*b ans = 8 15

plot(x,y,'r--')% r为颜色,--为线形

%%绘图 suptitle('公路')  %总标题subplot(2,2,1);plot(x,y11,'r-') hold onplot(x,y21,'b-')xlabel('方向')ylabel('能量')legend('草地','公路')set(legend,'edgecolor','none')legend('boxoff')  %legend无边框 %---subplot(2,2,2); plot(x,y12,'r-')hold onplot(x,y22,'b-')xlabel('方向'

nargin是用来判断输入变量个数的函数,这样就可以针对不同的情况执行不同的功能.

下面将举例.描述MATLAB内建的色图.用户除了可以编程指定MATLAB内建的色图,还可以使用Plot Tools图形用具界面的Figure Properties面板中的Colormap菜单来选择一种色图. autumn 从红色平滑变化到橙色,然后到黄色. bone 具有较高的蓝色成分的灰度色图.该色图用于对灰度图添加电子的视图. colorcube 尽可能多地包含在RGB颜色空间中的正常空间的颜色,试图提供更多级别的灰色.纯红色.纯绿色和纯蓝色. cool 包含青绿色和品红色的阴影色.从青绿色

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

引入--标题.色条.坐标轴.图例等 例一: set(groot,'defaultAxesLineStyleOrder','remove','defaultAxesColorOrder','remove');     %每次使用记得清除上次设置的参数,否则设置的参数会被保留下来 X = linspace(0,2*pi,30); Y = [cos(X); exp(0.05*X)]';   m = stem(X,Y);              %m是图像的句柄 title('这里是标题');    

1.显示RGB图像 相同点:这三个函数都是把m*n*3的矩阵中的数值当做RGB值来显示的. 区别:imshow将图像以原始尺寸显示,image和imagesc则会对图像进行适当的缩放(显示出来的尺寸大小). 2.显示灰度图像 说明:先搞明白什么是索引图像?(灰度图像也是索引图像的一种) 当用Matlab中的imread函数将图像读入并存入矩阵时,我们知道如果是RGB图像,得到是m*n*3的矩阵,但如果是索引图像,得到就是m*n的矩阵,这个矩阵的每个元素只是1个数值,那么怎么确定它的RGB值来显示

来源:https://blog.csdn.net/zhuiyuanzhongjia/article/details/79621813 1.显示RGB图像 相同点:这三个函数都是把m*n*3的矩阵中的数值当做RGB值来显示的. 区别:imshow将图像以原始尺寸显示,image和imagesc则会对图像进行适当的缩放(显示出来的尺寸大小). 2.显示灰度图像 说明:先搞明白什么是索引图像?(灰度图像也是索引图像的一种) 当用Matlab中的imread函数将图像读入并存入矩阵时,我们知道如果是RG

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

本人机子windows 10,matlab2015a,vs2013(官网使用的是vs2013) 1.首先去github上下载caffe的windows包,地址:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 下载完后,解压得到: 2.进去找到windows文件夹,进入windows文件夹,找到Caffe.sln文件,这就是要打开的项目文件,如下: 3.使用vs2013打开Caffe.sln项目文件,打开后目录文件如下所示: 4.因为这里是无gpu配置,并且还

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

误差和残量 数值求解方程\(f(x)=0\)的根,有多种方法测算结果的近似程度.最直接的方法是计算误差.第\(n\)步迭代结果与真值\(x^\*\)的差即为第\(n\)步迭代的误差: \begin{equation*}e_n=x_n-x^*\end{equation*} 但是,我们一般是不知道真实值\(x^\*\)的,否则,我们也不会费劲去算了.所以,直接计算误差是不可能的,需要我们另辟蹊径. 一个可能的方法是,程序一直运行,直到结果不再变化.这个方法通常还是很管用的.有时候,程序结果不再变化并