这句话大致意思就是: b = 0;for i = 1:3    a(i) = b;end是说变量的长度是变化的,经常在循环里出现,比如上面这个例子,这样会影响计算速度,最好的办法是预先定义a的长度,比如b = 0;a = zeros(1,3);for i = 1:3    a(i) = b;end 所以,为了减少运行时间,在对特定大小的矩阵进行预分配内存可以实现 a(10000,20000) = 0;      %方法一,直接赋值为零 time=0.0021832秒. a=zeros(10000

对于非平稳信号,由于傅立叶变换核心函数-正弦函数具有无限性,因此选用短时窗来分析局域信号: 需要注意的时,选取完滑动的时间窗一般是中心对称而且为奇数,这时被分析的时间点正好是滑动窗的中点. 因此,时域窗法就是用一个中心对称的滑动窗函数截取某段观测信号,并对不同时刻的短时信号进行傅立叶变换,最后得到由各段信号构成的时变频谱. 需要注意的频率分析范围:根据前面的傅立叶分析,最小频率为1/(Nw*dt),最大频率为1/(2*dt).也就是说,我们只需分析1/(2*dt)之前的频率成分即可. 同时,对于

MATLAB新手教程   ．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,仅仅需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键就可以.比如: >> (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)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系

在Matlab绘图过程中,尤其是需要将多个图绘制在相同的坐标轴中时,通常需要将不同的曲线设置成为不同的颜色.此外,为了直观,还需要给这张图标增添标题和图例.这篇文章展示了在Matlab的绘图窗口(figure)中设置曲线颜色.添加图例(legend)和标题(title)的方法.         在Matlab中,给曲线设定颜色可以采用plot函数实现.如下所示的语句中: plot(x, y, 'r'); 是以 x 变量为横坐标,y 变量为纵坐标绘制红色曲线.其中,颜色控制由 ‘r’实现.在Mat

看完CSDN上结构之法,算法之道的支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837     参考了台湾的林智仁教授写了一个封装SVM算法的libsvm库,下载地址: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,此外下载了一份libsvm的注释文档,下载地址: http://www.pami.sjtu.edu.cn/people/gpliu/document

在过去,很多防火墙对于DDoS攻击的检测一般是基于一个预先设定的流量阈值,超过一定的阈值,则会产生告警事件,做的细一些的可能会针对不同的流量特征设置不同的告警曲线,这样当某种攻击突然出现的时候,比如SYN flood,此时网络中SYN的报文会超过阈值,说明发生了SYN flood攻击. 但是当网络中的报文速率本身是这条曲线的时候,曲线自身就一直在震荡,在这样的曲线上如何检测异常?如何根据阈值检测攻击?真正的攻击又是哪一个点? 这个攻击几乎肉眼无法分辨.如果不是那个时间点真的出了攻击,也很难从曲线

(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

通常我们使用的最小二乘都需要预先设定一个模型,然后通过最小二乘方法解出模型的系数. 而大多数情况是我们是不知道这个模型的,比如这篇博客中z=ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f 这样的模型. 局部加权线性最小二乘就不需要我们预先知道待求解的模型,因为该方法是基于多个线性函数的叠加,最终只用到了线性模型. 计算线性模型时引入了一个加权函数: 来给当前预测数据分配权重,分配机制是:给距离近的点更高的权重,给距离远的点更低的权重. 公式中的k类似与高斯函数中的sigma. 当sigma变大时,函

今天用Matlab跑程序,由于数据量太大,又出现 Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.的问题.看到这篇文章非常实用,转过来方便查阅~ 用 Matlab 进行大规模科学计算或仿真时,内存是一个需要时常注意的问题.在matlab里运行 >>system_dependent memstats 就可以看到内存的使用状况.当你写的 Matlab 程序跳出“Out of Memory” 时,以下几点措施是需要优先考虑的解决方法: 1. 升级内存

如何修改Matlab启动路径/Windows or Mac 控制台内输入一下两行命令,之后重启MATLAB即可   newpath = '你所要设定的路径'; userpath(newpath)   或者使用一下三种方法之一,windows平台下,方法二最为简单:   Changing the Startup Folder Via the userpath Function Use the userpath function to change the startup folder as wel

Centos 7.3 安装 0.0392017.07.14 20:12:09字数 1550阅读 985 Centos 7.3 基于 Red Hat 企业版的源代码的最新版本的 CentOS 7 在今年的 12月发布了 CentOS Linux 7 (1611) ,包含了许多 bug 修复.新的包更新,比如 Samba.Squid.libreoffice.SELinux.systemd 及其它软件,并支持第七代 Intel 酷睿 i3.i5.i7 处理器. centos 7.3 安装过程: 虚拟机

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文:   An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot

前面几节我们讨论了SVM原理.求解线性分类下SVM的SMO方法.本节将分析SVM处理非线性分类的相关问题. 一般的非线性分类例如以下左所看到的(后面我们将实战以下这种情况): 能够看到在原始空间中你想用一个直线分类面划分开来是不可能了,除非圆.而当你把数据点映射一下成右图所看到的的情况后,如今数据点明显看上去是线性可分的,那么在这个空间上的数据点我们再用前面的SVM算法去处理,就能够得到每一个数据点的分类情况了,而这个分类情况也是我们在低维空间的情况.也就是说,单纯的SVM是不能处理非线性问题的

数据分析侠A的成长故事 面包君  同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期 作为一个很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,而自己又没太多的经验.那年他实习,选择了一家国内一线梯队的电商公司,HR问道想选择什么岗位,而他本人自己也比较困惑,说对数据感兴趣.而恰好那年公司打算成立一个数据部门,就把同学A分配到了市场部的数据组.那时候主管是来自新浪背景的网站分析师.赶上了电商大潮,大家交流的比较多的就是网站分析的P

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切

学习链接:http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 官方链接:https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html 简介: numPy是python语言的一个扩展库,是一个运行非常快的数学库,主要用于数组计算.它支持大量的维度与数据运算还针对数组运算提供大量的数学函数库.它包含:一个强大的n维数组对象ndarray.广播功能函数.整合c/c++/fortran的工具.线性代数.傅里叶变化与随机数生成等功

线性回归 主要内容包括: 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年).接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系.线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系: \[price=w_{area}*area+w_{age}*age+b \] 数据集 我们通常收集一系列的真实数据,例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄.我们希望在这个

前面的话 首部和方法配合工作,共同决定了客户端和服务器能做什么事情.在请求和响应报文中都可以用首部来提供信息,有些首部是某种报文专用的,有些首部则更通用一些.本文将详细介绍HTTP报文中的首部 结构 HTTP首部字段是构成HTTP报文的要素之一.在客户端与服务器之间以HTTP协议进行通信的过程中,无论是请求还是响应都会使用首部字段,它能起到传递额外重要信息的作用.使用首部字段是为了给浏览器和服务器提供报文主体大小.所使用的语言.认证信息等内容 HTTP首部字段是由首部字段名和字段值构成的,中间用

前言 JavaScript 是我接触到的第二门编程语言,第一门是 C 语言.然后才是 C++.Java 还有其它一些什么.所以我对 JavaScript 是非常有感情的,毕竟使用它有十多年了.早就想写一篇关于 JavaScript 方面的东西,但是在博客园中,写 JavaScript 的文章是最多的,从入门的学习笔记到高手的心得体会一应俱全,不管我怎么写,都难免落入俗套,所以迟迟没有动笔.另外一个原因,也是因为在 Ubuntu 环境中一直没有找到很好的 JavaScript 开发工具,这种困境直

dynamic-css 使得你可以借助 MVVM 模式动态生成和更新 css,从而将本插件到来之前,打散.嵌套在 js 中的修改样式的代码剥离出来.比如你要做元素跟随鼠标移动,或者根据滚动条位置的变化而触发一些效果,原本你要写 js 去绑定滚动事件,然后计算偏移量,然后更新元素 css,使用 dynamic-css,你只要根据语法去写好 css 表达式就可以了.对于一些原本需要复杂的 js 判断的动态 css,用 dynamic css 表达式几行代码搞定. 举两个例子: 元素跟随鼠标移动 实现