奇异值: 奇异值分解法是线性代数中一种重要的矩阵分解法,在信号处理.统计学等领域有重要应用. 定义:设A为m*n阶矩阵,A'表示A的转置矩阵,A'*A的n个特征值的非负平方根叫作A的奇异值.记为σi(A).如果把A‘*A的特征值记为λi(A‘*A),则σi(A)＝sqrt(λi(A’*A)). 奇异矩阵:    奇异矩阵是线性代数的概念,就是对应的行列式等于0的矩阵. 奇异矩阵的判断方法:首先,看这个矩阵是不是方阵(即行数和列数相等的矩阵.若行数和列数不相等,那就谈不上奇异矩阵和非奇异矩阵).然

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),

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

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

1       如何产生一个列向量相同的矩阵 例如,列向量x=[1;2;3],要产生矩阵A=[x,x,x],即[1,1,1;2,2,2;3,3,3]. A = repmat(x,1,n) 2       构造对角矩阵 >> v = [1 1 1]; >> X = diag(v) X = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3       M文件中鼠标放到变量上自动显示变量值设置方法 file菜单 下preferences选项里面找到Editor/debugg 选项中的display

问题引入 在做实验的时候,需要用到python和matlab工具来进行不同的处理,比如在run神经网络的时候,需要使用pytorch框架得到网络的各个参数,在得到参数后需要使用matlab进行聚类规划.之前的做法是用python脚本耦合其联系,两者通信的方式是通过文件.后来发现matlab有针对于python的api引擎,瞬间感觉打开了新世界的大门,只需要在python中调用相关的api,就可以完成matlab的工作,再也不用一个一个复制文件了. 解决思路 首先,我安装的是matlab R201

int(sqrt(n)) * int(sqrt(n)) == n ? 1:0; matlab 下判断一个数是否能开方的判断是: floor(sqrt(m))^2 == m

MATLAB中图像的基本操作 1.读取.显示图片 MATLAB中提供了immread()与imshow()函数读取和显示图片.其中读取函数imread()原型: imread: A = imread(filename, fmt) A是结构体名,用来存储读入的图像数据.filename是读取的文件名,文件名要用”括起来.fmt是读取文件的类型如:jpg.png等等,这个参数可以不输入,由MATLAB自动判断. 显示函数imshow()原型: imshow: imshow(I) I为读取后保存在MA

GIS等高线化简 遥感图像的追踪 分形matlab实现:分形应用于遥感图像处理             低分辨率和高分辨率图形它们的形状是相似的(图像增强) 贪吃蛇和蚁群算法:试想管中窥豹,一只小蚂蚁,一个小动物随机地走,随机游走,无论它在一个球上的哪个地方出发,只要它随机地乱走,它一定会走完整个地球. 随机森林 自然界存在着分形现象,不同的物种(植物)分形结构略有不同. 如何生成分形图:C++ Python Matlab 如何判断一个点是否属于分形 分形之曼德布罗特图:https://blog

参考:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html 参考:http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/68060274 参考:https://www.zhihu.com/question/22237507 定义: SVD用于对矩阵进行分解,假设待分解矩阵A大小为m×n的矩阵,那么矩阵A的SVD为: 以上的U是一个mxm的矩阵,Σ是一个mxn的矩阵,除了主对角线意外其他值均为0,主对角线上每个元素均为

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=

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

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,

inpolygon -Points inside polygonal region Syntax IN = inpolygon(X,Y,xv,yv)[IN ON] = inpolygon(X,Y,xv,yv) Description IN = inpolygon(X,Y,xv,yv) returns a matrix IN the same size as X and Y. Each element of IN is assigned the value 1 or 0 depending on

SSE和RMSE比较小 拟合度R接近于1较好 * 统计参数模型的拟合优度 1.误差平方和(SSE) 2. R-Square(复相关系数或复测定系数) 3. Adjusted R-Square(调整自由度复相关系数) 4.Root mearn squared error(RMSE),(均方根误差)

(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

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul