用matlab绘制幂函数 下周轮到我做论文汇报了,刚好前两天看了网格水印的文章,就决定汇报前两天看到的那篇论文了.在准备ppt的过程中,绘制了一些幂函数,感觉matlab真的是很强大啊,可以绘制各种曲线.下面就简要介绍一下如何用matlab绘制幂函数的曲线. 上图绘制的曲线是Y = X^k,k的取值可以从曲线上看出.曲线上的“k=xxx”是截图后在绘图工具中添加的,便于直观的查看k与曲线的对应.在如上图所示的曲线中,我们设置横坐标X的取值范围为[0,1]. 绘制k=0.25的曲线代码如下 x=0

figure() u=-0.1:0.005:0.1; v=-0.1:0.005:0.1; [x,y]=meshgrid(u,v); z=sin(x-y)./abs(x)+abs(y); surf(x,y,z); hold on % contourf(x,y,z) % ezplot('x+y=3') % ]) %axis equal clc clear u=-:; v=-:; [x,y]=meshgrid(u,v); z=.*x.^ +.*y.^; surf(x,y,z); hold on t=:

%%各时段电量需求 clc close all clear all cost_gd = [2200 1800 3800 4600]; cost_bj = [2.7 2.2 1.8 3.6]; cost_qd = [4000 1500 2500 1000]; fontsize = 24; axes('Parent',figure,'FontSize',fontsize); t=1:length(cost_gd); yyaxis left ; ylim([0,5000]); xlim = ([-2,

应用g2可视化插件画了个粉丝分析图 要求显示如图所见的节点参数,查看文档蚂蚁图形文本设置,得知需要引入如下代码: chart.point().position('update*praises').label('praises',{ fill: '#45CEE0', textBaseline: 'top', }); 说明: position('update*praises')update是我的项目中横坐标————时间,即“x”:praises是纵坐标————点赞数,即“Y”label(),括号内是

网上看了一些大牛的关于FFT的见解,加上自己的一点儿理解,针对以下这几个问题来加深对FFT的理解. 不知道大家有没有类似以下几点的困惑: 问题的提出 对于1秒钟输出的连续信号,使用采样率Fs不同,就会得到不同的采样序列.在计算N点FFT之后得到N点的复数,幅频图中横坐标如何与我实际的频率相对应? FFT之后的幅频响应图,对应的幅值到底有什么含义,我们可以通过这个对应频率点的幅值推出原始信号的相关特性吗?     问题的解释 傅里叶是法国数学家和物理学家的名字,英语原名是Jean Baptiste

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te

给四轴调了好久的PID,总算是调好了,现分享PID参数整定的心得给大家,还请大家喷的时候手下留情. 首先说明一下,这篇文章的主旨并不是直接教你怎么调,而是告诉你这么调有什么道理,还要告诉大家为什么'只'使用PID的四轴会在飞行中震荡,告诉大家为什么光使用PID并不能实现对四轴姿态'足够好'的控制.文章中还是涉及了不少自控原理和其他控制相关的姿势,没有一点底子的话确实会看着很困惑(不然那么些人花好几年学控制还有什么意义?).如果你只想知道结论的话,直接看文章开头和结尾部分就好了(作者也支持大家这么

电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 目录 电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 写在前面 正文 电机噪声 谐波的产生 什么是谐波? 傅里叶分析 matlab中的FFT分析工具 第一步:打开你要进行分析的模型 第二步:打开这个模块,设置相关参数 第三步:进入FFT分析工具 第1.2部分 第3.4部分 THD 谐波分析之后 写在前面 宿舍持续隔离中,快递停运,没法搞实践,那就搞点仿真(我才不会说是导师让我干的呢[手动dog

之前已经实现了数据的采集,现在已经有了基本的数据,下一步就需要使用这些数据实现统计图的绘制了.这里使用Jfreechart实现这些统计图的绘制.首先看一下Jfreechart的基本用法,只有知道了它的基本用法才有可能实现对更为复杂的统计图的绘制. 这里主要使用了它的三种绘制方式,绘制饼图.折线图和柱状图 源代码地址:https://github.com/kdyzm/day74_jfreechartDemo 一.准备工作 首先去官网下载相关jar包:http://www.jfree.org/jfr

bzoj2441 按照纵坐标排序,从小到大插入数列中,每个点i维护一个data[i]表示未插入序列中横坐标小于i的数的个数(用线段树)其实点i就是“W”中第一个极小点,那么f[j]就等于1到j-1中所有已插入的data之和(也用线段树),j点就是“W”的极大点,为什么呢?因为现在在未插入数列中的数都是大于j的纵坐标的.这样就能求出以j为右端点的“V”的个数. 用同样的办法求出以j为左端点的“V”的个数g[j].ans=sum(f[j]*g[j])  j=1...n

参考文章 TCP 的那些事儿(下) http://coolshell.cn/articles/11609.html tcp/ip详解--拥塞控制 & 慢启动 快恢复 拥塞避免 http://blog.csdn.net/kinger0/article/details/48206999 TCP window Full http://blog.csdn.net/abccheng/article/details/50503457 tcp队列优化 http://www.tuicool.com/articl

grep函数 (如果你是个的新手,你可以先跳过下面的两段,直接到 Grep vs.loops 样例这一部分,放心,在后面你还会遇到它) <pre>grep BLOCK LISTgrep EXPR, LIST</pre>grep 函数会用 LIST 中的元素对 BLOCK 或 EXPR 求值,而且会把局部变量 $_ 设置为当前所用的 LIST 中的元素.BLOCK 块是一个或多个由花括号分隔开的Perl 语句,而 List 则是一有序列表.EXPR 是一个或多个变量,操作符,字符,函

利用GBDT模型构造新特征具体方法 数据挖掘入门与实战  公众号: datadw   实际问题中,可直接用于机器学**模型的特征往往并不多.能否从"混乱"的原始log中挖掘到有用的特征,将会决定机器学**模型效果的好坏.引用下面一句流行的话: 特征决定了所有算法效果的上限,而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已. 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方法. (Xinran He et al. Practical Lessons from Predict

前一阵子由于考博学习须要,看了<数字信号处理>,之前一直不清除这门课的理论在哪里应用比較广泛. 这次正巧用Audition处理了一段音频,猛然发现<数字信号处理>这门课还是很实用的,在音频处理领域至少是这样.在此记录一下几步简单操作. 一．频谱 打开Audition.拖入一段音频.默认打开的是音频时域的波形图.波形图的横坐标是时间,纵坐标是採样值的大小. 上面那个图事实上就是音频文件里全部採样点连起来的一条线,只是因为採样点太密集了,所以根本看不出来採样点了.把波形图不停地放大,放

Qt零基础教程(四)  QWidget详解(3):QWidget的几何结构 这篇文章里面分析了QWidget中常用的几种几何结构 下图是Qt提供的分析QWidget几何结构的一幅图,在帮助的 Window and Dialog Widgets 可以找到相关的内容介绍:   在Qt中横坐标的方向和我们平时看到的笛卡儿坐标系是相同的,但是纵坐标和笛卡儿坐标系是相反的,这里的纵坐标是向下的,不知道是不是和刚开始的电子管屏幕电子打在屏幕上的顺序是有关的. 从这副图里面可以看到,这里有两种几何结构:1:不

在众多的工业控制系统领域常常会实时采集现场的温度.压力.扭矩等数据,这些数据对于监控人员进行现场态势感知.进行未来趋势预测具有重大指导价值.工程控制人员如果只是阅读海量的数据报表,对于现场整个态势的掌控会十分困难,因此往往希望借助一些图表进行展示,其中趋势图是常用的实时数据展示方式之一.目前实现趋势图.曲线图的工具很多也很成熟,一些是通过CS模式开发的,需要在工程控制人员操作的计算机上安装相应软件,这种方式有其特有的优势,但是有时也有不方便的地方.于是一些基于BS模式的展现方式就自然而然的被广泛

TCP的拥塞控制 1.  拥塞:即对资源的需求超过了可用的资源.若网络中许多资源同时供应不足,网络的性能就要明显变坏,整个网络的吞吐量随之负荷的增大而下降. 拥塞控制:防止过多的数据注入到网络中,这样可以使网络中的路由器或链路不致过载.拥塞控制所要做的都有一个前提:网络能够承受现有的网络负荷.拥塞控制是一个全局性的过程,涉及到所有的主机.路由器,以及与降低网络传输性能有关的所有因素. 流量控制:指点对点通信量的控制,是端到端正的问题.流量控制所要做的就是抑制发送端发送数据的速率,以便使接收端来得

视频编码器领域一直有个比较复杂的问题:mpeg2.divx.xvid.mpeg4.vp8.vp9.x264.openh264.x265等等这一系列编码器到底哪个好?而对于同一种视频编码器,又包括了各种各样的参数配置,这些配置对视频编码器的影响又是怎样的?为了研究这个问题,我和师弟们在课余时间开发了一个软件系统,专门用于评价视频编码器的性能. 本文记录自己做的视频编码器性能评价的系统VideoCodecRank.本系统可以通过调整几种不同的维度的参数取值--视频内容.分辨率.编码器预设.码率来对视

概述 为了提高信道的利用率TCP协议不使用停止等待协议,而是使用连续ARQ协议,意思就是可以连续发出若干个分组然后等待确认,而不是发送一个分组就停止并等待该分组的确认.其中TCP的流量控制与拥塞控制是TCP在数据传输过程俩个重点机制,为TCP有效数据传输立下汗马功劳,这部分也是面试网络协议重点所在,下面从以下俩大方面总结一下 [1]流量控制 [2]拥塞控制 1.流量控制 流量控制:指点对点通信量的控制,是端到端正的问题.流量控制所要做的就是抑制发送端发送数据的速率,以便使接收端来得及接收. 在T

拥塞: 拥塞发生的主要原因在于网络能够提供的资源不足以满足用户的需求,这些资源包括缓存空间.链路带宽容量和中间节点的处理能力.由于互联网的设计机制导致其缺乏"接纳控制"能力,因此在网络资源不足时不能限制用户数量,而只能靠降低服务质量来继续为用户服务,也就是"尽力而为"的服务. 拥塞其实是一个动态问题,我们没有办法用一个静态方案去解决,从这个意义上来说,拥塞是不可避免的. 重传机制: 重发定时器 (1) 每一次一个包含数据的包被发送(包括重发),如果该定时器没有运行则

1. 利用滑动窗口实现流量控制 如果发送方把数据发送得过快,接收方可能会来不及接收,这就会造成数据的丢失.所谓流量控制就是让发送方的发送速率不要太快,要让接收方来得及接收.    利用滑动窗口机制可以很方便地在TCP连接上实现对发送方的流量控制.    设A向B发送数据.在连接建立时,B告诉了A:“我的接收窗口是 rwnd = 400 ”(这里的 rwnd 表示 receiver window) .因此,发送方的发送窗口不能超过接收方给出的接收窗口的数值.请注意,TCP的窗口单位是字节,不是报文