罗曼诺夫斯基准则原理  罗曼诺夫斯基准则又称 t检验准则,其特点是首先删除一个可疑的的测得值,然后按 t分布检验被剔除的测量值是否含有粗大误差 罗曼诺夫斯基准则  1)选取合适的显著度a,选择合适的数据处理长度n.由a.n在t分布表中查出系数K.(例如:a为0.05.n为15,则 K2.24)  2)计算处理段数据的平均值   3)计算处理段数据的标准   4)| 检测值 - 计算处理段数据的平均值 | > K*计算处理段数据的标准差,如果成立则检测值为粗大值,需要剔除. 实现代码 functi

原文:C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值) 1.问题的提出: 电池生产中,遇到一批电池的测量结果数据: 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 0.056 1   4.09 1   4.146 17   4.174 13434 0.321 1   4.094 1   4.147 17   4.175 13973 0.767 1   4.099 2   4.148 19   4.176 13339 0.972 1   4.11

在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用  3σ准则 剔除无效数据: 3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间, 认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除.且3σ适用于有较多组数据的时候. 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的, 当测量次数较少的情

数据预处理 如何对数据进行预处理,提高数据质量,是数据分析中重要的问题. 1.数据合并 堆叠合并数据,堆叠就是简单地把两个表拼在一起,也被称为轴向链接,绑定或连接.依照轴的方向,数据堆叠可分为横向堆叠和纵向堆叠. 1.横向堆叠,即将两个表在x轴向拼接在一起.可以使用concat函数完成.        pandas.concat(obj,axis=0,join="outer",join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None

上一篇  ※※※※※※※※  [回到目录]  ※※※※※※※※  下一篇 这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matlab的编程入门还是比较容易的. 在这里想讲一下matlab和Python的区别: 吴恩达教授在刚开始教机器学习课程的时候,主要用的是matlab/octave,他给出的理由是利用matlab/octave学生能够更快更好地学习并掌握机器学习算法.这只是当时的情况,在后期吴恩达教授深度学习课程的教学中

matlab可以用 -Conjugate gradient -BFGS -L-BFGS 等优化后的梯度方法来求解优化问题.当feature过多时,最小二乘计算复杂度过高(O(n**3)),此时 这一些列优化版梯度下降算法就成为了解优化问题的更优选择. 它们的优点为: 不需要像对原始梯度下降那样手动选择学习速率α 一般比梯度下降收敛速度要快 相应的缺点为:比梯度下降要复杂得多 好在,我们可以直接用matlab内置函数进行计算. 例子如下: 我们需要输入cost function J 及其偏导数:

这学期公选课选的是MATLAB,所以准备把这学期所学习的整理到博客上,作为记录,哇咔咔~ 一.三维函数图: x=cos(t), y=sin(t), z=t %≤t ≤*pi t=:*pi; %t的取值范围 x=cos(t);y=sin(t);z=t; plot3(x,y,z) xlabel('x轴'),ylabel('y轴'),zlabel('z轴') %为坐标轴加上标签 grid on %为图像加上网格 三维函数的绘制一般使用plot3()函数,其三个基本参数是三个参数函数,第四个参数可以改变

y         黄色           ·             点线      m         粉红           ○             圈线      c         亮蓝           ×             ×线      r         大红           +             +字线       g         绿色           -             实线      b         蓝色           

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

本篇文章为转载,仅为方便学术讨论所用,不用于商业用途.由于时间较久,原作者以及原始链接暂时无法找到,如有侵权以及其他任何事宜欢迎跟我联系,如有侵扰,在此提前表示歉意.------------------以下为原文--------------------------- Matlab图像处理函数:regionprops 这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数:regionprops.顾名思义:它的用途是get the properties of region,即用来度量图像

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 先上总结: 由于C/C++语言的函数输入输出参数的特点,可以将多个参数方便地传入一个函数中,但却不能方便地返回多个参数.要返回多个参数,就得用指针或者struct/class(其他的高招?).但这些麻烦的地方在C程序的函数与函数之间是没有太大问题的,关键是不要在C与MATLAB的接口之处搞的太复杂. 但是,我们在写MATLAB代码的时候,由于变量的格式非常自由,所以我们往往都尽量把变量的格式设计成很comprehen

振动论坛原版主eight的经典贴http://www.chinavib.com/thread-45622-1-1.html MATLAB对于文本文件(txt)进行数据读取的技巧总结(经典中的经典)由于本帖内容较多,部分转自他人的心得,因此,凡转贴的地方仅用"----转----"标注,原作者略去,在此对所有原作者表示感谢! 特别说明:由于大家在 I/O 存取上以 txt 文件为主,且读取比存储更麻烦(存储的话 fwrite, fprintf 基本够用),因此下面的讨论主要集中在"

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

今天用将近一天的时间学习了层次分析模型(AHP),主要参考了一份pdf,这个网站,和暨南大学章老师的课件,现写出一些自己总结的要点. 一.层次分析法的基本步骤: 角度一: 实际问题——分解——>多个因素——建立——>层次结构— —确定——>诸因素的相对重要性——计算——>权向量— —判断——>综合决策 角度二: 建立层次结构模型——>构造判断矩阵——>层次单排序——>一致性检验——>层次总排序. 二.几个理解的重点 1.正反矩阵 若矩阵A=(aij)m

一.理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程.对于图像感兴趣目标区域R,z为区域R上事先发现的种子点,按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长,这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止,从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程.其中相似性判据可以是像素灰度值.颜色.纹理特征等图像信息. 因此区域生长算法一般分为三个步骤实现: (1)    确定生长种子点

原文:http://www.zgxue.com/198/1985544.html 华电北风吹 天津大学认知计算与应用重点实验室 修改日期:2015/8/15 决策树是一种特别简单的机器学习分类算法.决策树想法来源于人类的决策过程.举个最简单的例子,人类发现下雨的时候,往往会有刮东风,然后天色变暗.对应于决策树模型,预测天气模型中的刮东风和天色变暗就是我们收集的特征,是否下雨就是类别标签.构建的决策树如下图所示 决策树模型构建过程为,在特征集合中无放回的依次递归抽选特征作为决策树的节点——当前节点

常用财务软件:用友,金蝶,新中大,速达,管家婆,金算盘,远方,远光,金钥匙,润衡,浪潮,上海博科,易商,任我行,千方百剂,智管,小蜜蜂,SAP,ORACLE,SSA,QAD,MAPICS,JDE. 申报时间: 除增值税外,多数税应该向地税申报. 城建税,教育费,每月15日前. 个人所得税,每月7日前. 车船税, 土地使用税,每年4/10月15日前. 房产税,每年4/10月15日前, 印花税 企业所得税 一般纳税人申报流程: 有两张IC卡:一张是税控IC卡,保存增值税发票开具信息:一张报税IC卡,

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

其实工作这么久了一直都没搞清楚到底如何来处理异常,偶然看到一篇外文感觉还不错,便把它翻译了下来,原文链接位于本文末尾处. 在java中处理异常并不是一件简单的事,不止初学者觉得它难以理解甚至连有经验的开发者也会花费几个小时来讨论某个异常应该抛出还是处理掉. 这就是为何大多数开发团队都拥有自己的规范来指明如何使用它们,如果你刚来到一个新的团队,你可能会发现新团队的准则与你之前遵循的大有不同. 尽管如此,这里还是有几条最佳准则被大多数团队所遵循.这里有9条准则可以帮助你提高处理异常的水平. 1.在F

美国康奈尔大学BioNB441在Matlab中的元胞自动机 介绍 元胞自动机(CA)是用于计算计划利用当地的规则和本地通信.普遍CA定义一个网格,网格上的每个点代表一个有限数量的状态中的细胞.过渡规则同时应用到每一个细胞. 典型的转换规则依赖于细胞和它的(4个或8个)近邻的状态,虽然临近的细胞也同样使用. CA的应用在并行计算研究,物理模拟和生物模拟.这个页面将考虑如何写出高效的MATLAB代码的CA的实施和看一些有趣的规则. Matlab代码注意事项 以下注意事项将说明使用Matlab程序计算