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  • matlab矩阵进行高斯消元%求解例题2.1%高斯法求解线性方程组Ax=b%A为输入矩阵系数,b为方程组右端系数%方程组的解保存在x变量中%先输入方程系数A=[123;275;1&如何用matlab程序对数据进行二次拟合?...

    用matlab对矩阵进行高斯消元

    %求解例题2.1%高斯法求解线性方程组Ax=b%A为输入矩阵系数,b为方程组右端系数%方程组的解保存在x变量中%先输入方程系数A=[1 2 3;2 7 5;1&

    如何用matlab程序对数据进行二次拟合?

    functionparameter=customfit(f,x,y,startpoint)%用最小二乘法求曲线拟合的程序.%f是待求函数,x和y是取样点坐标,parameter是待求系数,startp

    如何把matlab中的矩阵数据转成点云数据?

    是这样的,这些数据都是以矩阵形式存在的,但是如果要出来的话,都是这样显示的.另外,如果你想利用这些数据进行处理的话,可以在variableeditor变量编辑区里复制这些数据,然后在窗口一粘贴,就自动

    如何用matlab对矩阵进行正交分解

    矩阵分解(decomposition,factorization)是多半将矩阵拆解为数个三角形矩阵(triangularmatrix).依使用目的的不同,可分为三种矩阵分解法:1)三角分解法(Tria

    如何用MATLAB对二组数据同时进行曲线拟合

    这个我会,其实很简单,只要在程序上加上holdon即可,程序如下:x=[0102030405060708090100];y1=[00.070.150.250.350.490.590.720.911.1

    怎么对一个矩阵进行对称正交化?matlab

    ORTHOrthogonalization.Q=ORTH(A)isanorthonormalbasisfortherangeofA.Thatis,Q'*Q=I,thecolumnsofQspanthe

    matlab 矩阵数据排列

    a=randperm(10);%a为1~10随意打乱顺序b=[1,3,5,7,9];%b为一组下标数据c=a(b);%将矩阵中对应下标的数据取出,结果存在c矩阵中(c为a矩阵的第[1,3,5,7,9]

    用matlab如何输出矩阵中的部分数据?

    举个例子吧>>A=rand(5,6)A=0.64430.93900.20770.19480.31110.97970.37860.87590.30120.22590.92340.43890.81160.

    Matlab对矩阵的每一行根据要求提取数据

    假设你的数据放在变量a中.fori=1:32361[m,n]=find(a(i,:)>10);a(1:n(1)-1)=zeros(1,n(1)-1);ifsum(a(n,:))==3270a(n(1)

    matlab 对矩阵所有元素进行某种运算

    直接exp(x)就行,matlab里几乎所有的函数都支持矩阵运算

    求matlab的神经网络对实验数据进行拟合程序

    %你没说神经网络类型,就使用最简单的前向反馈网络拟合.t=[03.94.17.38.413.114.816.417.71919.720.321.224.526.327.828.92929.831.13

    matlab对离散数据进行拟合

    看你的数据不多啊,我的建议还是把数据分段,然后写三个拟合函数这样呗

    在MATLAB中,如何对xls表格中的日期格式的数据进行统计频数?

    可以在excel中将日期格式都选中,粘贴到记事本中,这样日期格式就变为文本格式了,再粘贴回去就可以了.或者选中后右击——》单元格格式——》在数字栏选择文本,不过这种方法有时不适用,比如日期是用公式等批

    MATLAB矩阵中输入随机排列的几对数据

    比如随机排列在一个4*4的矩阵中:>> a = [1 1 2 2 3 3 4 4&nbs

    在matlab 中怎样读取矩阵中的数据

    如果要读取A的第i行,第j列的话A(i,j)第3行第3列,就A(3,3)

    matlab中怎样对数据进行重采样

    调用函数resample()就可以了

    如何对matlab中矩阵中的每个数求对数

    a=[10100;10010];log10(a)ans=1221

    用MATLAB对离散数据进行积分

    哦这个比较简单,下面使用两种方法%bydynamic%2009.2.%%得到积分数据,这里的x我是随机生成的x=rand(1,1000);t=[1:1000]*(1/100);%%方法一trapz(t

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  • matlab矩阵与常量比较的返回值

    千次阅读 2011-02-10 16:11:00
    比如一个矩阵是 A=[0.6 0.1 0.2 0.3;... A中每个元素与常量相比较,返回一个和A同样大小矩阵B。B中每个元素为A中同样位置处的元素与常量比较后的值,大于常量的元素返回1,否则返回0.

    比如一个矩阵是

    A=[0.6 0.1 0.2 0.3;0.6 0.2 0.8 0.9];

    那么B=A>0.5的返回值是:

    B=[1 0 0 0;1 0 1 1];

    A中每个元素与常量相比较,返回一个和A同样大小的矩阵B。B中每个元素为A中同样位置处的元素与常量比较后的值,大于常量的元素返回1,否则返回0.

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  • 1、corr2 A = ; B = ; cor = corr2(A,B) 2、通过直方图相似性比较 ... 如果两张图像的直方图...通过默认的欧氏距离来比较直方图的相似性大小,值越小,两个图像的直方图越相似。 i1 = a; i2 = b; [c1,n]=imhist(i..

    1、corr2

    A = ;
    B = ;
    cor = corr2(A,B)

    2、通过直方图相似性比较

    (参考:https://blog.csdn.net/xiaojianzhao/article/details/103785809

        如果两张图像的直方图一样,或者有极高的相似度,那么在一定程度上,可以认为这两幅图是一样的,这就是直方图比较的应用之一。通过默认的欧氏距离来比较直方图的相似性大小,值越小,两个图像的直方图越相似。

    i1 = a;
    i2 = b;
    [c1,n]=imhist(i1);
    c1=c1/size(i1,1)/size(i1,2);
    [c2,n2]=imhist(i2);
    c2=c2/size(i2,1)/size(i2,2);
    d=pdist2(c1',c2')
    

    3、直方图 - 巴氏距离、欧式距离、直方图相交距离

    (参考:https://blog.csdn.net/shanshangyouzhiyangM/article/details/52217644)这篇博文的代码运行,会报Count1未声明,我得代码将Count1改为CountI,count2改为CountJ,不知道对不对,搞清楚了回来补笔记

     I=imread('6.tif');
     J=imread('06.tif');
     [CountI]=imhist(I);
     [CountJ]=imhist(J);
    
     %% 巴氏距离 =0时最匹配  =1时完全不匹配%
     SumI=sum(CountI);
     SumJ=sum(CountJ);
     %Sumup = sqrt(Count1.*Count2);
     %SumDown = sqrt(Sum1*Sum2);
     Sumup = sqrt(CountI.*CountJ);
     SumDown = sqrt(SumI*SumJ);
     Sumup = sum(Sumup);
     HistDist=sqrt(1-Sumup/SumDown)
    
     %% 欧式距离 =0时最匹配%
     HistDist=sqrt(sum((CountI-CountJ).*(CountI-CountJ)))
    
     %% 直方图相交距离 =1时最匹配 越小则越不匹配%
     HistDist=sum(min(CountI,CountJ))/sum(CountI)
    
     %% 图片和直方图显示%
     figure(1);
     subplot(2,2,1);imshow(I);
     subplot(2,2,2);imshow(J);
     subplot(2,2,3);imhist(I);
     subplot(2,2,4);imhist(J);
    

    4、结构相似性度量

    (参考:https://blog.csdn.net/u010977034/article/details/82733137

    img1 = 
    img2 = 
    [ssimval, ssimmap] = ssim(img1,img2);

     

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  • Python中数组及矩阵大小

    万次阅读 2017-12-01 14:24:43
    Python中数组及矩阵大小 写在前面:最近看了caffe以及rcnn-depth的代码,感慨什么时候自己才能写出这样的代码。但是只感慨是没有用的,还是动手码才行!显而易见的是,像我目前这种敲两行代码都要问google是肯定...

    Python中数组及矩阵的大小


    写在前面:最近看了caffe以及rcnn-depth的代码,感慨什么时候自己才能写出这样的代码。但是只感慨是没有用的,还是动手码才行!显而易见的是,像我目前这种敲两行代码都要问google是肯定不行,因此往后的一段时间会利用空余时间对目前接触比较多的Python, Matlab及C++中一些容易混淆的问题稍作总结,以期能够慢慢提高的码代码水平。


    在上篇博文中介绍了python中常见的二维数组:list与numpy.array。在很多情况下我们需要获取数组的大小,阅读过一些python代码可以发现,常见的方法一般有len, size, shape这三种,那么这三种方法分别应用于那些场合?有什么区别?本文将通过示例来探讨这些问题。


    In [2]:
    import numpy as np
    a = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9, 10, 11, 12]]
    b = np.array(a)
    print type(a)
    print a
    print type(b)
    print b
    



    <type 'list'>
    [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
    <type 'numpy.ndarray'>
    [[ 1  2  3  4]
     [ 5  6  7  8]
     [ 9 10 11 12]]
    
    




    In [5]:
    print len(a), len(a[0])
    



    3 4
    
    

    ---------------------------------------------------------------------------
    NameError                                 Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-5-2f7fbe06ffd7> in <module>()
          1 print len(a), len(a[0])
    ----> 2 print size(a)
    
    NameError: name 'size' is not defined




    In [9]:
    print size(a)
    



    ---------------------------------------------------------------------------
    NameError                                 Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-9-17932fb9dbd4> in <module>()
    ----> 1 print size(a)
    
    NameError: name 'size' is not defined




    In [6]:
    print a.size
    



    ---------------------------------------------------------------------------
    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-6-d6180f130c7b> in <module>()
    ----> 1 print a.size
    
    AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'




    In [7]:
    print shape(a)
    



    ---------------------------------------------------------------------------
    NameError                                 Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-7-5b1e858da0b7> in <module>()
    ----> 1 print shape(a)
    
    NameError: name 'shape' is not defined




    In [8]:
    print a.shape
    



    ---------------------------------------------------------------------------
    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-8-2f66fe9ba9f6> in <module>()
    ----> 1 print a.shape
    
    AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'




    由上可知,list只支持len(), 该方法实际是调用了对象的__len__(self)方法


    In [12]:
    print len(b)
    print b.size
    print b.shape
    



    3
    12
    (3, 4)
    
    




    对比之下,numpy.array同时支持len, size, shape, 注意看三者返回值的区别。


    此外,numpy中还提供matrix的数据类型,具体请看:


    In [17]:
    c = np.mat(a)
    print type(c)
    print c
    d = np.mat(b)
    print type(d)
    print d
    print len(d)
    print d.size
    print d.shape
    



    <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
    [[ 1  2  3  4]
     [ 5  6  7  8]
     [ 9 10 11 12]]
    <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
    [[ 1  2  3  4]
     [ 5  6  7  8]
     [ 9 10 11 12]]
    3
    12
    (3, 4)
    
    




    从上面的例子可以看出,martix支持由list和numpy.array创建,同时支持len, size以及shape. 另外从numpy.matrix上可以了解到,matrix相对于list和numpy.array而言,支持*(矩阵相乘),**(矩阵幂)等。


    In [20]:
    print c*d.T



    [[ 30  70 110]
     [ 70 174 278]
     [110 278 446]]
    
    






    补充:numpy中有一个numpy.shape()函数,支持array_like如list, array等,返回tuple of ints, 具体可查看其帮助函数。
            </div>
    
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