一起来学matlab-matlab学习笔记12 12_1 单元数组和元胞数组 cell array --cell,celldisp,iscell,isa,deal,cellfun,num2cell,size 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 单元数组(cellarray)和结构体(structure)都可以将不同类型的相关数据集成到一个单一的变量中,使得大量的相关数据的处理变得非常简单而且方便.但是,需要注意的是,单元数组和结构体只是承载其他数据类型的容器,大部分的数学运算

matlab中元胞数组(cell)转换为矩阵. cell转换为矩阵函数为:cell2mat(c),其中c为待转换的元胞数组: 转化之后的矩阵可能不满足我们对矩阵维数的要求,那么也许还需要下面两个函数: ——reshape(A,m,n,p,...),将矩阵A变换为m*n*p*...的矩阵: ——permute(A,[1,3,2]),将矩阵A的第3维和第2维交换,从而满足顺序要求: 下面举一个我自己用过的例子: H——<K*1>cell,其中每个元素为U*S*N*T的四维矩阵(H为WINNERII

cell元包是matlab中提供的一种数据类型,功能强大. 关于cell的创建: 1.跟一般创建举证一样,直接使用C = {A B D E}这种形式,不过这里把"[]"改成了}"{}" 2.使用cell创建cell,C= {C1 C2},这里C1和C2都是cell类型,直接把C1 C2作为一个cell得到的C3是一个1x2的cell数组:使用C3 = [C1 C2],是使用C1和C2的内容来创建cell数组 3.使用cell函数,A=cell(2,2),创建一个空的

1, matlab中的字符串就是1维字符数组,即如: a = 'dddssd'; b = 'lsde'; c = [a, b]; 当然也可以: c= strcat(a, b); 2, matlab中的字符串数组尽量用cell来表示,即如: names={'s1'}; %或 names=cell(1, 1); names{1} = 's1'; names={names{1,:}, 's2'}; %在字符串数组后面append一个字符串.names={names{1,:}, 's3'};     

显然这个函数是单词differential(微分)的简写,用于计算微分.实际上准确来说计算的是差商. 如果输入一个长度为n的一维向量,则该函数将会返回长度为n-1的向量,向量的值是原向量相邻元素的差,于是可以计算一阶导数的有限差分近似.   (1)符号微分  1.常用的微分函数 函数:diff(f)     求表达式f对默认自变量的一次微分值 diff(f,x)  求表达式f对自变量x的一次积分值 diff(f,n)  求表达式f对默认自变量的n次微分值 diff(f,t,n)求表达式f对自变量

doc funname 在帮助浏览器中打开帮助文档 help funname 在命令窗口打开帮助文档 helpbrowser 直接打开帮助浏览器 lookfor funname 搜索某个关键字相关函数 demo 打开视频教程 转http://blog.renren.com/share/239121107/690877048 里面有些不全的,自己用到的已添加,后面碰到没有的会随时添加. 原文: 想查函数名的功能,matlab中的help里全是英文,这儿都有~~~ matlab函数大全A abs 绝

胞元数组(cell Arry)的基本组分是胞元(cell),每个胞元本身在数组中是平等的,只能以下标区分.胞元可以存放任何类型.任何大小的数组,如任意维数值数组.字符串数组.符号对象等,而且同一个胞元数组中各胞元中的内容可以不同.与数值数组一样,胞元数组维数不受限制,可以一维.二维或更高维,不过一维胞元数组用得最多:胞元数组对胞元的编址方法也有单下标编址和全下标编址两种.下面我们就讲解一下胞元数组的创建,以及简单用法.   方法/步骤     产生数据 在创建胞元数组之前我们先用指令产生不同大小

小学时候我们就知道,数学中有自然数.整数.分数.小数等等很多种类型的数.到了中学,我们又发现了其实还有无理数.复数这些有些特殊的数.到了大学学了高等数学之后,我们又知道了其实还存在着无穷大.无穷小这样"不可思议"的"数". 为了对各种数据类型都能够做到有效处理,Matlab中也规定了一系列不同的数据类型,下面对其进行一一介绍. 数值类型 数值类型其实就对应于数学中的各种类型的数,包括下面几种: 整数 浮点数(包括单精度和双精度) 复数 无穷量 非数值量 逻辑类型 现

转载: 1.https://blog.csdn.net/jinv5/article/details/52874880 2.https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50256049 3.https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51783879 1.用法 C=conv2(A,B,shape);        %卷积滤波 复制代码 A:输入图像,B:卷积核       假设输入图像

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/sum.html?searchHighlight=sum&s_tid=doc_srchtitle#btv6ok6-1-dim sum 数组元素总和 全页折叠 语法 S = sum(A) S = sum(A,'all') S = sum(A,dim) S = sum(A,vecdim) S = sum(___,outtype) S = sum(___,nanflag)   说明 示例 S = sum(A) 返回

来源 :https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/56665308(比较详细) https://blog.csdn.net/yuanhuiling/article/details/79128116 mfilter实现的是线性空间滤波: conv2是计算两个矩阵的二维卷积1.MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2,其语法格式为: C = conv2(A,B) C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C.若A为ma×na的

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/reshape.html?searchHighlight=reshape&s_tid=doc_srchtitle eshape 重构数组 全页折叠 语法 B = reshape(A,sz) B = reshape(A,sz1,...,szN)   说明 示例 B = reshape(A,sz) 使用大小向量 sz 重构 A 以定义 size(B).例如,reshape(A,[2,3]) 将 A 重构为一个 2

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

http://blog.sina.com.cn/s/blog_707b64550100z1nz.html matlab中patch函数的用法——emily (2011-11-18 17:20:33)   patch 创建补片图形对象 句法: patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch(FV) patch(...'PropertyName',propertyvalue...) patch('PropertyName',propertyvalue,...) handle =

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.

(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

%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv,语法格式w=conv(u,v),其中u和v分别是有限长度序列向量,w是u和v的卷积结果序列向量. %如果向量u和v的长度分别为N和M,则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数,则w就是这两个多项式乘积的系数. x=ones(1,4);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           

MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用如下: MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一 信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度.y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗.y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在

转载自 http://blog.163.com/to_be_myself/blog/static/176060227201101762159227/ Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度. 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自

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

matlab中各种高斯相关函数 matlab, 高斯函数, 高斯分布 最常见的是产生服从一维标准正态分布的随机数 n=100;  x=randn(1,n)  实现服从任意一维高斯分布的随机数 u=10;  sigma=4;  x=sigma*randn(1,n)+u  产生服从多元高斯分布的随机变量函数mvnrnd,[multivarite normal random] n=100; %产生随机数的个数  mu=[1 -1];  Sigma=[.9,.4;.4,.3];  r=mvnrnd(mu