精华内容
下载资源
问答
  • MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作-解MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作.pdf 这个文档给大家介绍如何在实验室搭建分布式运算平台,及其配置。第一次给大家分享资源,但还不太熟悉怎么操作,大家见谅。
  • MATLAB符号运算.doc

    2020-06-12 19:43:41
    MATLAB编程符号计算 行命令a=sym('pi','d'),则对于变量a的描述 分别使用 sym 和syms创建符号表达式“sin(x)+cos(y)”
  • matlab中的点运算

    万次阅读 2014-06-20 20:13:38
    例如   .* 点乘 .^ 乘幂 .\ 左除 ./ 右除

    例如 

     .* 点乘

    .^ 点乘幂

    .\ 点左除

    ./ 点右除

    解释:点运算是对相同维数的矩阵的对应元素进行相应的运算


    矩阵的点积,就是加点的情况

    就是矩阵各个对应元素相乘, 这个时候要求两个矩阵必须同样大小


    矩阵的乘法,就是不加点的情况
    就是矩阵a的第一行乘以矩阵b的第一列,各个元素对应相乘然后求和作为第一元素的值。
    矩阵只有当左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,它们才可以相乘,乘积矩阵的行数等于左边矩阵的行数,乘积矩阵的列数等于右边矩阵的列数 


    ***************************************************************************************************************************************************************************


    MATLAB里最核心的内容就是数组和数组运算,在MATLAB里矩阵和数组的差别不大,矩阵作为一种变换或映射算子的体现,在数学上有着严格的运算规则。数组不仅承担matlab软件赋给它的一些运算规则,而且也实现矩阵运算的功能。
    1 。 当你需要进行一般的(就像教科书讲的)矩阵(向量)运算时就直接用 *(^)。
    2 。 当你需要把两(矩阵)向量 的对应位置相乘(求幂) 那就用 .*(.^)。

     

    A*B(为线性代数中定义的矩阵乘法。按乘法定义要求必须有矩阵A的列数等于矩阵B的行数)
    A.*B(符号数组的乘法,为按参量A与B对应的分量进行相乘。A与B必须为同型阵列,或至少有一个为标量)

    例1
    A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];B=A;A*B
    ans =
        30    36    42   

        66    81    96  

      102   126   150


    >> B/A

    ans = 

             

               

                   %矩阵这样做是不行的!!!


    >> A.*B
    ans =
                

      16    25    36  

      49    64    81


    >> B./A
    ans =
                 

         1         

              1



    例2

    >> a=[1 2 3];b=[4 5 6];c=[7 8 9];

    >> a*b

    ??? Error using ==> mtimesInner matrix dimensions must agree.%这个是不行的!!

    因为矩阵a 的行数和矩阵 b的列数并不相同,所以不能用 a*b


    >> a.*b
    ans =
           10    18  (对应位置元素相乘)

    >> a.*c
    ans =
           16    27



    >> a/b
    ans =
          0.41558    (这个涉及到多项式求解了。。。)

    >> a/c
    ans =
          0.25773
    %实际上是一个拟合的结果:a=kb,a=kc,k的一个拟合值。

    >> a./b
    ans =
             0.25          0.4          0.5
    >> a./c
    ans =
          0.14286         0.25      0.33333

    所以,点乘或者点除都是一对一的乘或者除!!

    Attention
    特别注意:对于Ax=b的问题,如果A,b已知,那么,x=A\b(x等于A左除b)

     


    >> A=[1 2;3 4;5 6];B=[3; 7; 11];>> x=A\B
    x =
                          1
    >> A*x
    ans =
                                   11



    ********************************************************************************************************************

    必须牢记一点:matlab的输入变量是矩阵,参与运算的矩阵维数必须对应!


    2010-07-09 15:29 | 回复

    我想提个问题: 
    x=0.0:0.1:2*pi;
    y=0.0:0.1:2*pi;
    z=x*cos(y)*sin(x)+y*y*sin(y)*cos(x);
    运行到这一步出错了!为什么啊?出错提示是:“??? Error using ==> mtimes
    Inner matrix dimensions must agree.”
    请高手指教!!

    2011-03-22 21:03 | 回复

    回复xiaozhang8712:
     应该是z=x.*cos(y).*sin(x)+y.*y.*sin(y).*cos(x)就OK了~

    因为系统会认为x、y都是矩阵(实际是向量),矩阵相乘时,必须满足后一个矩阵的列数和前一个矩阵的行数相等,显然这里并不是这种情况~~~

    这里只想得到对应位置的数相乘,并不是矩阵相乘,而是用点乘


    展开全文
  • Matlab符号运算讲义-Matlab 符号运算.ppt Matlab 符号运算讲义 应该可以下载,没法下载的吱一声我给发邮箱去! 分享才能使人快乐!
  • MATLAB 浮点数的运算

    2018-08-20 16:26:12
    简单几行代码,本代码主要利用MATLAB工具实现浮现数的运算,简单明了,易于理解。
  • 实验三 MATLAB的符号运算 一 实验目的 1.掌握符号对象的创建及符号表达式化简的基本方法 2.掌握符号微积分符号方程的求解的基本方法 二 实验装置 计算机 三 实验内容 1.符号对象的创建 (1) 建立符号变量 使用sym函数...
  • MATLAB的符号运算和主要功能;符号运算的功能;一符号运算的基本操作;特点 ? 运算对象可以是没赋值的符号变量 ? 可以获得任意精度的解 Symbolic Math Toolbox符号运算工具包通过调用Maple软件实现符号计算的 maple软件...
  • MATLAB矩阵运算很全-MATLAB基本矩阵运算.doc 这里有关于矩阵和数组运算的最基本法则,可以参考
  • Matlab多项式运算

    2018-09-21 14:51:09
    Matlab多项式运算,包涵多项式的四则运算,求导,求根,分式展开等,每个函数都配有例子,简单易懂。
  • 详细讲解运用matlab实现对图像的闭运算处理,效果好。
  • MATLABMATLAB基本运算

    千次阅读 2020-07-15 11:52:51
    在程序设计语言中,一般包含算数运算、关系运算、逻辑运算,而MATLAB运算都是针对矩阵而言的,既有矩阵意义下的运算,也有针对矩阵元素的运算。 一、算数运算 1、分类 基本算术运算 点运算 2、基本算术运算 基本...

    在程序设计语言中,一般包含算数运算、关系运算、逻辑运算,而MATLAB的运算都是针对矩阵而言的,既有矩阵意义下的运算,也有针对矩阵元素的运算。

    一、算数运算

    1、分类

    基本算术运算
    点运算

    2、基本算术运算

    • 基本算术运算符:+(加)、-(减)、*(乘)、/(右除)、(左除)、^(乘方)。
    • MATLAB的除法运算分为右除和左除。
    • MATLAB的算术运算是在矩阵意义下进行的。
    • 单个数据的算术运算只是矩阵运算的一种特例。

    (1)加减运算

    • 若两矩阵同型,则运算时两矩阵的相应元素相加减。
    • 若两矩阵不同型,则MATLAB将给出错误信息。
    • 一个标量也可以和矩阵进行加减运算,这时把标量和矩阵的每一个元素进行加减运算。

    (2)乘法运算

    • 矩阵A和B进行乘法运算,要求A的列数与B的行数相等,此时则称A、B矩阵是可乘的,或称A和B两矩阵维数和大小相容。
    • 如果两者的维数或大小不相容,则将给出错误信息,提示用户两个矩阵是不可乘的。

    (3)除法运算

    • 在MATLAB中,有两种矩阵除法运算:右除/和左除\。
    • 如果A矩阵是非奇异方阵,则B/A等效于B*inv(A),A\B等效于inv(A)*B。
    • 对于矩阵来说,右除和左除表示两种不疼痛的除数矩阵和被除数矩阵的关系。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (4)乘方运算
    一个矩阵的乘方运算可以表示成A^x,要求A为方阵,x为标量。

    在这里插入图片描述
    (5)点运算

    • 点运算符:.*、./、.\和.^。
    • 两矩阵进行点运算是指它们的对应元素进行相关运算,要求两矩阵同型。

    在这里插入图片描述
    C=A.B表示两个矩阵对应元素做乘法运算
    D=A
    B表示矩阵意义下的乘法运算

    当x=0.1、0.4、0.7、1时,分别求y=sin x cos x的值。
    在这里插入图片描述
    因为x是一个向量,sin(x)和cos(x)是和x同长度向量,所以用点乘运算。

    二、关系运算

    • 关系运算符通常用来表示条件
    • 关系运算符:<(小于)、<=(小于或等于)、>(大于)、>=(大于或等于)、==(等于)、~=(不等于)。
    • 当两个比较量是标量时,直接比较两数的大小。若关系成立,关系表达式结果为1,否则为0。
      在这里插入图片描述
    • 当参与比较的量是两个同型的矩阵时,比较是对两矩阵相同位置的元素按标量关系运算规则逐个进行,最终的关系运算的结果是一个与原矩阵同型的矩阵,它的元素由0或1组成。
    • 当参与比较的一个是标量,而另一个是矩阵时,则把标量与矩阵的每一个元素按标量关系运算规则逐个比较,最终的关系运算的结果是一个与原矩阵同型的矩阵,它的元素由0或1组成。
      例子:
      建立3阶方阵A,判断A的元素是否为偶数。
      在这里插入图片描述
      P=rem(A,2)==0
      rem(A,2)表示矩阵A的每个元素除以2的余数矩阵
      rem(A,2)==0表示余数矩阵与0进行等于比较运算,0倍扩展为与A同型的零矩阵
      P表示等于比较的结果矩阵
      最后结果矩阵P中元素为1的位置,就是A矩阵中偶数的位置

    三、逻辑运算

    逻辑运算符:&(与)、|(或)和~(非)。
    (1)设参与逻辑运算的是两个标量a和b,那么运算规则为:

    • a&b
      a、b全为非零时,运算结果为1,否则为0。
    • a|b
      a、b中只要有一个为非零时,运算结果为1 。
    • ~a
      当a为零时,运算结果为1;当a为非零时,运算结果为0。

    在这里插入图片描述
    3<4 & 6>5
    因为3小于4是1,6大于5是1,两者作逻辑与运算后,结果是1。

    ~(9 == 1)
    因为9==1的结果是0,对它做逻辑非运算后,结果为1.

    ~9==1
    在算术运算、关系运算和逻辑运算中,算术运算的优先级最高,逻辑运算优先级最低。但逻辑非运算是单目运算,也就是只需要一个操作数,它的优先级比双目运算要高。
    所以先做非9运算,非9运算的结果是0,0 ==1这个表达式的结果为0。

    (2) 若参与逻辑运算的是两个同型矩阵,那么将对矩阵相同位置上的元素按标量规则逐个进行运算,最终运算结果是一个与原矩阵同型的矩阵,其元素由1或0组成。
    (3)若参与逻辑运算的一个是标量,一个是矩阵,那么将在标量与矩阵中的每个元素之间按标量规则逐个进行运算,最终运算结果是一个与矩阵同型的矩阵,其元素由1或0组成。

    例子:
    水仙花数是指各位数字的立方之和等于该数本身的三位正整数。
    求全部水仙花数。

    >> m=100:999;%生成m向量
    >> m1=rem(m,10);
    >> m2=rem(fix(m/10),10);
    >> m3=fix(m/100);
    >>k=find(m==m1.*m1.*m1+m2.*m2.*m2+m3.*m3.*m3)%在向量m中找打水仙花数的需要赋给变量k
    k =
    54 271 272 308
    %水仙花数的序号
    >> s=m(k)
    s =
    153 370 371 407
    %输出水仙花数
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 2014 秋 2012 级 MATLAB程序设计实验报告 班级软件 C121 姓名 冯杨腾 学号 125692 实验二 MATLAB 矩阵及运算 一实验目的 1掌握矩阵和数组的表示与赋值方法 2了解字符串结构和单元等数据类型在 MATLAB中的使用 3掌握 ...
  • 1 前言 今天在学习逻辑回归~ MATLAB中的乘除有两种形式分别是:“* & .*”和“/ & ./”,分别指按点运算和矩阵运算。...按点运算./很简单,就是按进行除法,例如: a = [1;2;3] % a = % % 1 % 2 % ...

    1 前言

    今天在学习逻辑回归~

    MATLAB中的乘除有两种形式分别是:“* & .*”和“/ & ./”,分别指按点运算和矩阵运算。

    2 除法/和./运算

    2.1 向量除法

    对于向量,/和./运算是不同的,./运算其实就是矩阵运算,

    按点运算./很简单,就是按点进行除法,例如:

    a = [1;2;3]
    % a =
    % 
    %      1
    %      2
    %      3
    1./a
    % ans =
    % 
    %     1.0000
    %     0.5000
    %     0.3333

    ./运算是矩阵运算,以被除数为标量为例,例如:1/a,

    a是向量,而1是标量,那么什么样的矩阵乘以a等于1呢(用乘法反推除法)?

    已知a是1x3的矩阵,为了获得1x1的矩阵“1(标量)”,则还需要乘以一个3x1的矩阵,

    即:1/a的结果是一个1x3的向量。

    测试代码如下:

    a = [1;2;3]
    % a =
    % 
    %      1
    %      2
    %      3
    1/a
    % ans =
    % 
    %          0         0    0.3333

    由此看出,在MATLAB中,/运算和./运算是两种完全不同的除法运算。

    展开全文
  • MATLAB符号运算及其应用.pdf MATLAB符号运算及其应用.pdf MATLAB符号运算及其应用.pdf MATLAB符号运算及其应用.pdf MATLAB符号运算及其应用.pdf MATLAB符号运算及其应用.pdf
  • 数字图像处理-Matlab实现图像点运算

    千次阅读 2019-12-04 20:12:06
    目录 图像反色 图像线性点运算 ...Matlab本擅长矩阵运算可以直接运算,由于实验要求不能使用矩阵运算,使用循环完成,以下其他点运算也是一样的处理,不再解释。 function OutImage = InverseImageCo...

    目录

    图像反色

    图像线性点运算

    图像对数点运算

    图像幂数点运算

    图像灰度均衡化

    以上函数测试脚本

    1.线性,反色,对数,幂数

    2.灰度均衡化

    结果


    图像反色

    图像反色利用的公式为% MathType!MTEF!2!1!+- % feaahqart1ev3aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn % hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYfdmGievaebbnrfi % fHhDYfgatCvAUfeBSn0BKvguHDwzZbqegSSZmxoasaacH8srps0lbb % f9q8WrFfeuY-Hhbbf9v8qqaqFr0xc9pk0xbba9q8WqFfea0-yr0RYx % ir-Jbba9q8aq0-yq-He9q8qqQ8frFve9Fve9Ff0dmeaabaqaciGaca % GaaeqabaWaaeaaeaqbaOqaaiaad+eadaqadaqaaiaad2gacaGGSaGa % amOBaaGaayjkaiaawMcaaiabg2da9iaaikdacaaI1aGaaGynaiabgk % HiTiaadMeadaqadaqaaiaad2gacaGGSaGaamOBaaGaayjkaiaawMca % aaaa!4CF6! \[O\left( {m,n} \right) = 255 - I\left( {m,n} \right)\]\[O\left( {m,n} \right) = 255 - I\left( {m,n} \right)\]。Matlab本擅长矩阵运算可以直接运算,由于实验要求不能使用矩阵运算,使用循环完成,以下其他点运算也是一样的处理,不再解释。

    function OutImage = InverseImageCompute(InputImage)
    %================================================================
    % 功能:图像灰度发转
    % 参数:InputImage为输入单通道图像
    % 返回值:OutImage为InputImage同维数组
    % 主要思路:直接计算反转后的灰度255-f(m,n)
    % 备注:如果图像为多通道则需要重复调用
    % 调用方法:OutImage= InverseImageCompute(InputImage)
    % 日期:2019.11.27
    % 作者:Leetion
    [iLimit,jLimit] = size(InputImage);
    OutImage = zeros(iLimit,jLimit);
    for yIndex = 1:iLimit
        for xIndex = 1:jLimit
            OutImage(yIndex,xIndex) = 255-InputImage(yIndex,xIndex);
        end
    end
    end
    
    

    图像线性点运算

     

    function OutImage= LinearImageCompute(InputImage,LineBegin,LineEnd,Minout,MaxOut)
    %================================================================
    % 功能:图像灰度的线性运算
    % 参数:InputImage为输入单通道图像。
    % 返回值:OutImage为InputImage同维数组,LineBegin,LineEnd,Minout,MaxOut分别对应a,b,c,d
    % 主要思路:构造分段函数
    % 备注:如果图像为多通道则需要重复调用
    %       使用逻辑函数会更简洁
    % 调用方法:LinearImageCompute(InputImage,LineBegin,LineEnd,Minout,MaxOut)
    % 日期:2019.11.27
    % 作者:Leetion
    [iLimit,jLimit] = size(InputImage);
    OutImage = zeros(iLimit,jLimit);
    for yIndex = 1:iLimit
        for xIndex = 1:jLimit
            if (InputImage(yIndex,xIndex)<LineBegin) & (InputImage(yIndex,xIndex)>=0)
                OutImage(yIndex,xIndex) = Minout;
            elseif (InputImage(yIndex,xIndex)<LineEnd) & (InputImage(yIndex,xIndex)>=LineBegin) 
                OutImage(yIndex,xIndex) = Minout+(MaxOut-Minout)*(InputImage(yIndex,xIndex)-LineBegin)/(LineEnd-LineBegin);
            else
                OutImage(yIndex,xIndex) = MaxOut;
            end
        end
    end
    OutImage = uint8(OutImage);
    end

    图像对数点运算

    对数运算利用的公式为\[O\left( {m,n} \right) = k \cdot \log \left( {1 + I\left( {m,n} \right)} \right)\]

    其中k为调节常数,用它来调节变换后的灰度值,对数变换的作用是扩展图像的低灰度范围,使其符合实际要求。同时压缩高灰度范围,使得图像灰度分布均匀,与人的视觉特性相匹配。

    function OutImage = LogImageCompute(InputImage,AdjConstant)
    %================================================================
    % 功能:图像灰度的对数运算
    % 参数:InputImage为输入单通道图像,AdjConstant为调节常数
    % 返回值:OutImage为InputImage同维数组
    % 主要思路:每一点进行灰度变换
    % 备注:如果图像为多通道则需要重复调用
    %       利用矩阵的运算会更简洁
    % 调用方法:OutImage= LogImageCompute(InputImage,AdjConstant)
    % 日期:2019.11.27
    % 作者:Leetion
    [iLimit,jLimit] = size(InputImage);
    OutImage = zeros(iLimit,jLimit);
    for yIndex = 1:iLimit
        for xIndex = 1:jLimit
            OutImage(yIndex,xIndex) = AdjConstant*log10(double(InputImage(yIndex,xIndex)+1));
        end
    end
    OutImage = uint8(OutImage);
    end
    

    图像幂数点运算

    图像的幂数运算公式为\[O\left( {m,n} \right) = k \cdot I{\left( {m,n} \right)^r}{\rm{ + }}a\]

    其中k,a,r为正常数。

    function OutImage = PowerImageCompute(InputImage,MulConstant,PowerConstant,PlusConstant)
    %================================================================
    % 功能:图像灰度的幂数运算
    % 参数:InputImage为输入单通道图像,MulConstant,PowerConstant,PlusConstant分别为a,k,r
    % 返回值:OutImage为InputImage同维数组
    % 主要思路:每一点进行灰度变换
    % 备注:如果图像为多通道则需要重复调用
    %       利用矩阵的运算会更简洁
    % 调用方法:OutImage = PowerImageCompute(InputImage,MulConstant,PowerConstant,PlusConstant)
    % 日期:2019.11.27
    % 作者:Leetion
    [iLimit,jLimit] = size(InputImage);
    OutImage = zeros(iLimit,jLimit);
    for yIndex = 1:iLimit
        for xIndex = 1:jLimit
            OutImage(yIndex,xIndex) =PlusConstant + MulConstant*(InputImage(yIndex,xIndex)^PowerConstant);
        end
    end
    OutImage = uint8(OutImage);
    end
    

    图像灰度均衡化

    图像的灰度均衡原理比较复杂,感兴趣的可以参考下面的文章。

    先留个空,有时间码一篇文章。

    function OutImage = BalanceImageCompute(InputImage)
    %================================================================
    % 功能:直方图均衡化
    % 参数:InputImage为输入单通道图像
    % 返回值:OutImage为InputImage同维灰度计数数组
    % 主要思路:用分布函数做点计算
    % 备注:相当于库函数histeq
    % 调用方法:[Gray,GrayCount] = GrayCountFun(InputImage)
    % 日期:2019.11.26
    % 作者:Leetion
    [iLimit,jLimit] = size(InputImage);
    [Gray,GrayCount] = GrayCountFun(InputImage);%进行像素灰度统计;
    PDF = GrayCount./(iLimit*jLimit);
    CDF = zeros(1,256);
    CDF(1) = PDF(1);
    for ii = 2:256
        CDF(ii) = CDF(ii-1)+PDF(ii);
    end
    CDF = 255*CDF;
    for iImageIndex = 1:iLimit
        for jImageIndex = 1:jLimit
           OutImage(iImageIndex,jImageIndex) = CDF((InputImage(iImageIndex,jImageIndex)+1));
        end
    end
    OutImage = uint8(OutImage);
    end
    

    以上函数测试脚本

    1.线性,反色,对数,幂数

    %================================================================
    % 功能:点计算
    % 主要思路:
    % 备注:
    % 日期:2019.11.27
    % 作者:Leetion
    clc,clear
    close all
    InputImage = imread('cameraman.tif'); 
    [LineBegin,LineEnd,Minout,MaxOut] = deal(7,50,7.5,80);
    AdjConstant = 100;
    [MulConstant,PowerConstant,PlusConstant] = deal(5,1,1.5);
    LinearCompute = LinearImageCompute(InputImage,LineBegin,LineEnd,Minout,MaxOut);
    LogCompute = LogImageCompute(InputImage,AdjConstant);
    PowerCompute= PowerImageCompute(InputImage,MulConstant,PowerConstant,PlusConstant);
    InvertCompute = InverseImageCompute(InputImage);
    subplot(2,3,1);
    imshow(uint8(InputImage));
    title("原图");
    subplot(2,3,2);
    imshow(uint8(LinearCompute));
    title("线性运算");
    subplot(2,3,3);
    imshow(uint8(LogCompute));
    title("对数运算");
    subplot(2,3,4);
    imshow(uint8(PowerCompute));
    title("幂数运算");
    subplot(2,3,5);
    imshow(uint8(InvertCompute));
    title("反转运算");
    
    

    2.灰度均衡化

    %================================================================
    % 功能:直方图均衡化
    % 主要思路:
    % 备注:
    % 日期:2019.11.27
    % 作者:Leetion
    clc,clear
    close all
    InputImage = imread('cameraman.tif'); 
    subplot(3,2,1);
    imshow(uint8(InputImage));
    title("InputImage");
    subplot(3,2,2);
    [iLimit,jLimit] = size(InputImage);
    [counts,x] = imhist(InputImage);
    bar(x,counts/(iLimit*jLimit));
    subplot(3,2,3);
    BalanceCompute = BalanceImageCompute(InputImage);
    imshow(BalanceCompute);
    title("BalanceCompute");
    subplot(3,2,4);
    [iLimit,jLimit] = size(BalanceCompute);
    [counts,x] = imhist(BalanceCompute);
    bar(x,counts/(iLimit*jLimit));
    subplot(3,2,5);
    imshow(histeq(InputImage,256));
    title("histeq");
    subplot(3,2,6);
    [counts,x] = imhist(histeq(InputImage,256));
    bar(x,counts/(iLimit*jLimit));
    
    
    
    
    
    

    结果

    点运算
    点运算

     

    直方图均衡化
    直方图均衡化

     

    展开全文
  • 区间运算的加减乘除,以矩阵形式做处理。
  • 详解matlab基本运算

    2020-04-22 17:44:16
    一、算术运算 1.基本算术运算
  • Matlab积分运算

    千次阅读 多人点赞 2020-01-28 21:31:39
    1.积分函数int 定积分: 不定积分: 2.多重积分 二重积分: 三重积分: 3.泰勒公式展开 4.Fourier 傅里叶级数把复杂的周期函数用简单的三角级数表示。...卷积是两个变量在某范围内...
  • matlab中蝶形运算代码 [TOC] 本文地址: FFT快速算法的MATLAB示例:可以提供C语言的实现思路 FFT算法的实现,主要参考“《离散时间信号处理》第二版 -- 奥本海姆 ” 第九章实现的FFT算法,包括五种FFT快速算法的递归...
  • 实验一 MATLAB基本操作及运算 一 实验目的 1 理解Matlab数据对象的特点 2 掌握基本Matlab运算规则 3 掌握Matlab帮助的使用方法 二 实验的设备及条件 计算机一台带有MATLAB7.0以上的软件环境 三 实验内容 要求建立一...
  • 适合在校大学生初步实验使用,将此程序直接粘贴到Matlab的m文件中,便可直接运行,得到结果,本人已在博客中发表“与”运算实验,神经网络网址如下https://blog.csdn.net/weixin_41529093/article/details/86713335...
  • Matlab 数值运算:更多求根知识,里面有两个视频,介绍了MATLAB如何进行多元求根
  • MATLAB基本运算

    千次阅读 2019-07-25 18:11:27
    MATLAB的算术运算是在矩阵意义下进行的 单个数据的算术运算只是矩阵运算的一种特例 加减运算 若两矩阵同型,则运算时两矩阵的相应元素相加减 若两矩阵不同型,则MATLAB将给出错误信息 一个标量也可以和矩阵进行加减...
  • matlab实现,基本的序列运算,序列加法,乘法和卷积运算。文档包含两个例题,用来说明如何用matlab来实现序列运算
  • Matlab符号运算运用

    2018-09-21 14:57:41
    Matlab的符号运算运用,包含符号常量变量的创建,符号表达式代数运算,函数运算,符号表达式的转换,求极限,求导,积分,符号方程求解等,例子简单易懂,便于学习掌握。
  • 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...
  • 实验一 MATLAB环境地熟悉与基本运算 一实验目地: 1.熟悉MATLAB开发环境 2.掌握矩阵变量表达式地各种基本运算 二实验基本知识 1.熟悉MATLAB 环境 MATLAB桌面和命令窗口命令历史窗口帮助信息浏览器工作空间浏览器文件 ...
  • MATLAB图像运算笔记

    2018-07-02 20:44:24
    主要是MATLAB数字图像处理的像素运算,主要包含点运算和代数运算
  • 理解图像点运算和代数运算的基本定义和常见方法; 熟悉图像点运算和代数运算的实现方法; 掌握在图像中添加噪声的方法
  • 由浅入深学习MATLAB软件 MATLAB编程入门教程 第2章 MATLAB数值运算(共34页).ppt 由浅入深学习MATLAB软件 MATLAB编程入门教程 第3章 MATLAB程序设计(共39页).ppt 由浅入深学习MATLAB软件 MATLAB编程入门教程 第4...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 48,526
精华内容 19,410
关键字:

matlab点运算是什么

matlab 订阅