首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

零相关是什么? 零相关亦称“不相关”.相关的一种.两个变量的相关系数r=0时的相关.零相关表示两个变量非线性相关,这时两个变量可能相互独立,也可能曲线相关.对于正态变量,两个变量零相关与两个变量相互独立等价.对于一般情形,两个变量相互独立时一定零相关. [1] 零相关即没有关系,变量x和y之间的关系十分散乱,无法找出它们之间的联系,各现象间表现为相互独立.这种关系称为零相关. 相关系数如何得到? 本来使用一个变量中两个变量值差值的乘积,但是变量之间不能比较,所以将其标准化之后得到的相关系数. 用

matlab怎样看图像是彩色还是灰度_莹莹_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_76088a1f0101diq0.html 解决一: isrgb(A) 如果A是RGB图像返回1,否则0:isgray(A) 同:lol 解决二: imread图片后在matlab界面的左边会显示读取的图像矩阵如果是灰度图像 那么是a*b如果是彩色图像 那么是a*b*3 判断图像是灰度还是彩色: rgb=imread(file); %读入图像mysize=size(rgb);if

(转自) http://wenku.baidu.com/view/1d55480fbe1e650e52ea99a3.html %filename:manwoman.m %different man from woman. %=========================================================== clear; % [x,fs,bits]=wavread('d.wav', [1 5000]);       % 读入声音文件(*.wav)   [x,fs

set(gcf,'WindowButtonMotionFcn',@get_cur_positon); 其中第二项是判断鼠标移动的属性参数,第三项为回调函数 et. main.m clear;clc;setptr(gcf,'modifiedfleur');set(gcf,'WindowButtonMotionFcn',@get_cur_positon); function get_cur_positon function get_cur_positon(~,~) pt = get(gca,'Cur

当前目录中包含以下文件及文件夹: startup.m win64/ … 判断当前目录中是否存在startup.m文件 if ~exist('startup.m','file')==0    error(display('no startup.m file')); end 判断当前目录中是否存在win64文件夹,若不存在则创建 if ~exist('win64','dir')==0    mkdir('win64'); end

(一)参考文献:https://www.ilovematlab.cn/thread-48319-1-1.html (二) clc clear a = exist('a') ans =1 clc clear exist('a') ans =0

matlab判断2个数组中不同元素--setdiff c = setdiff(A, B) 返回在A中有,而B中没有的值,结果向量将以升序排序返回.在集合论中,c = A - B.A和B也可以是字符串细胞数组.c = setdiff(A, B, 'rows')当A和B是具有相同列数的矩阵时,返回A中有而B中没有的那些行.   原载:http://blog.csdn.net/szv123_rier/article/details/8078905  

一.C车电机选择 1.摘要:      因为C车模在四轮车的优势是有两个电机,可以进行主动差速,劣势是电机太弱了....所以如何选择电机,就是个钱的问题了,电机多一点,就比较好选,但是C车电机跑多了就会变的很弱很弱.所以请准备好钞票. 2.选择方法: (1) 使用恒流源,配合单片机程序,测试出,对应电压的电流和转速,一般采样10个点即可,正反转都要   (2)使用Matlab进行相关性拟合(以电压和电流为输入),转速为输出,得到  cnt = a * V + b * I   中a和b的参数(正反

 问题: (注意,matlab判断一个数的类型的函数是class(var)) 如果p为一个数,那么h(1)=p,是没有问题的. 如果p为一个向量,那么h(1,:)=p是没有问题的. 如果p是一个矩阵的话,上面的两种赋值方法都是会有错误的. 那么要如何处理呢 ???? 这时就用到了cell数据类型了.cell的每个单元都可以存储任何数据,比如传递函数等.当然,存储矩阵更是没有问题的了.但是用cell数据类型之前,要先初始化. 1.细胞型数据的定义 1)直接赋值定义:细胞型变量在定义时需要使用大括号

SEO: SEO是由英文Search Engine Optimization缩写而来, 中文意译为“搜索引擎优化”!SEO是指通过对网站进行站内优化和修复(网站Web结构调整.网站内容建设.网站代码优化和编码等)和站外优化,从而提高网站的网站关键词排名以及公司产品的曝光度. 通过搜索引擎查找信息是当今网民们寻找网上信息和资源的主要手段.搜索引擎营销已经成为网络营销最重要的组成部分. 百度蜘蛛: 百度蜘蛛,是百度搜索引擎的一个自动程序.它的作用是访问收集整理互联网上的网页.图片.视频等内容,然后分

数据理解 基本统计 分布/累计统计 数据特征 数据挖掘 数据排序 操作索引的排序 .sort_index() 在指定轴上排序,默认升序 参数 axis=0 column ascending=True 升序 .sort_values() 参数同上 +by 对应的(axis)轴上某一个索引或者索引列表 (会相应的改变行) NAN空 统一放到排序末尾 基本统计函数 方法 说明 .sum() 和,默认0轴下同 .count() 计算非NAN的数量 .mean() .median() 计算均值,中位数 .

LM-MLC 一种基于完型填空的多标签分类算法 1 前言 本文主要介绍本人在全球人工智能技术创新大赛[赛道一]设计的一种基于完型填空(模板)的多标签分类算法:LM-MLC,该算法拟合能力很强能感知标签关联性,在多个数据集上测试表明该算法与主流算法无显著性差异,在该比赛数据集上的dev效果很好,但是由于比赛期间事情多,没有好好在test集做测试. 个人认为该算法根正苗红,理论上可以获得更好的效果,因此做个开源,抛砖引玉,希望有人能提出更为有效的改进.本次开源的代码可读性较强,也有较高的扩展性,本人

AutoLearn - Automated Feature Generation and Selection - 2017 ICDM 核心思想: 用特征之间两两回归的方法,发现相关特征的额外信息. 主要流程如下: 第一,特征预处理阶段,对原始特征的信息增益进行判断,剔除低于某个阈值的特征: 第二,挖掘相关特征阶段,对于两两的特征,判断相关性,保留高于某个阈值的特征对: 第三,特征生成阶段,根据两个特征之间的相关关系(线性或者非线性),使用领回归或者核领回归的方法,用一个特征去预测另外一个特征,新

依然是计算几何. 射线法判断点与多边形关系原理如下: 从待判断点引出一条射线,射线与多边形相交,如果交点为偶数,则点不在多边形内,如果交点为奇数,则点在多边形内. 原理虽是这样,有些细节还是要注意一下,比如射线过多边形顶点或射线与多边形其中一边重合等情况还需特别判断. 这里就不特别判断了,因为我只是熟悉原理,并不是实际运用. 好吧,我实际是太懒了,不想判断了. 结果如下: 结果图和线性分类器的组合有几分相似. matlab代码如下: clear all;close all;clc; polyn=

如何判断一个点在多边形内部? xv= [0 3 3 0 0]; %x坐标 yv= [0 0 3 3 0];%y坐标 x=1.5; y=1.5; in=inpolygon(x,y,xv,yv) plot(xv,yv,x(in),y(in),'.r',x(~in),y(~in),'.b') in=1; xv= [0 3 3 0 0]; %x坐标 yv= [0 0 3 3 0];%y坐标 x=4; y=4; in=inpolygon(x,y,xv,yv) plot(xv,yv,x(in),y(in),

Pearson相关系数 考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度,简单来说就是衡量两个数据集合是否在一条线上面.其计算公式为: 或或 N表示变量取值的个数. 相关系数r的值介于–1与+1之间,即–1≤r≤+1.其性质如下: 当r>0时,表示两变量(当X的值增大(减小),Y值增大(减小))正相关,r<0时,两变量为负相关(当X的值增大(减小),Y值减小(增大)). 当|r|=1时,表示两变量为完全线性相关,即为函数关系. 当r=0时,表示两变量间无线性相关关系. 当0<|r|&

转载自:http://www.52souji.net/point-within-a-polyhedron/ 我遇到的一个实际问题是:要在空位区域随机放置一定数量的原子,这些原子在空位区域任何一处存在的概念是相同的.空位区域是由包围这个空位周边的一些原子定义的. 如果这个空位区域是一个标准的长方体,那么问题就比较简单,只需要产生随机数,然后再将随机数沿着基矢方向进行相应的缩放. 对于不规则的空间区域,也可以采用类似的思想:将空位区域(多面体)扩大到一个长方体,即长方体刚好是多面体的包络.然后在长方

char:Convert to character array,转换为字符数组:matlab 下没有 str 字符串类型转换: char(0-255) ⇒ ASCII 码的转换: im2double(): 将 intensity image (0-255,uint8 的整型类型)转换为 0-1 的 double 类型(double precision,双精度): 0. ismatrix() ismatrix 对于三维的矩阵返回值为 logical false.只在一种情况下返回值才为 true,

如题: function X = IsStrictDiagMatrix(A) % input: A matrix % output: The matrix after transformation % if the matrix is not a square matrix, return error if size(A, 1) ~= size(A, 2) error('It is not a square matrix'); end % get the size of A and set th