转http://www.blogbus.com/shijuanfeng-logs/234881647.html Matlab,计算得到的结果一般是小数形式. 但为了更精确表示,我们有时候需要用到分数形式 例如,有这样一个矩阵: A = -0.0167 -0.0083 0 0 1.9167 0 0 0 -0.0167 -0.0083 0 1.9167 0.0167 -0.0083 0 0 -0.2500 0 0 0 0.0167 -0.0083 0 -0.2500 0 0.0167 0 0 -0.

(一)数据处理统计 一.最大值和最小值 1.求向量的最大值和最小值 y=max(X); %返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y [y,I]=max(X);%返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y:最大值的序号存入I. 求最小值min的用法与max完全相同. 2.求矩阵的最大值和最小值 max(A); %返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值 [Y,U]=max(A); %返回行向量A和U,Y向量记录A的每列的最大值,Y记录每列的最

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

模拟计算一些分数的和,结果以带分数的形式输出注意一些细节即可 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <cmath> using namespace std; /* 模拟计算一些分数的和,结果以带分数的形式输出 注意一些细节即可 */ ; ; //long int范围实际上就是int的范围,sqrt(int)不超过

输入为两个分数,让你计算+,-,*,\四种结果,并且输出对应的式子,分数要按带分数的格式k a/b输出如果为负数,则带分数两边要有括号如果除数为0,则式子中的结果输出Inf模拟题最好自己动手实现,考验细节处理,其它没啥好说的. #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; ]; ]; long long GC

1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

题意: 给你一个24格式的数字时间,(字符串),问你这个时刻时针与分针 时针与秒针 分针与秒针 之间的夹角, 我们发现 秒针每秒转6度,分针每秒转1/10度,每分转6度,时针每小时转30度,每分转1/2度,没秒转 1/120 度,那么我们将表盘看做一个坐标系,12点钟为起点,那么可以计算出每个指针这一刻的角度是多少,但是为了避免 分数的加减,我们将所有的数通分,同时乘以120,那么圆盘一圈360 度变成了360*120 =43200度,肯定在int内,将时间转化 为12制的时间,计算角度,然后做

第一版中因为公式中含有:分母项:n(n-1),而程序并没有对输入数进行判定,如果仅仅输入一个或者一个都不输入,将会出现除0的情况 基于此,进行第二版改进. 代码: % 脚本文件:states.m % % 目标: % 该程序首先累计输入未知的数(正数或者0),然后计算这个数据集的平均值和方差 % % 版本记录 % 日期 编者 描述 % ===== ========= ================ % -- : 泡泡 源码 % 2015-10-4 21:56 泡泡 纠正除0的情况(当仅输入0或1

比如有图像1,将其旋转n度得到图像2,问如何比较两张图像得到旋转的度数n. 算法思路参考logpolar变换: 1.从图像中心位置向四周引出射线. 2.计算每根射线所打到图像上的像素累计和,得到极坐标灰度曲线. 3.比较两张图的灰度曲线,得到最相关的偏移位置,即为两张图像的旋转角度. 原图: 旋转了10°的图像: 灰度曲线: 代码如下: main.m clear all; close all; clc; img1 = imread('lena.jpg'); img2 = imrotate(img

在做多项式加法的时候需要做多项式扩展.这里将g1扩展到与f等长 多项式的乘积,是两个多项式之和减1, 多项式求导函数:ployder() 先建立两个多项式,再求a的导函数 在计算两个多项式乘积的导函数 等价于 计算商的导函数 先求商,可能产生余式 多项式求值 polyval(p,x) polyvalm(p,x)

import java.util.Scanner; public class test{ public static void main(String args[]){ Rational a=new Rational(4,5); Rational b=new Rational(3,2); Rational c=a.chu(b); c.show(); } } class Rational{ int fenzi=1; int fenmu=1; int f(int a,int b){//公约数 if(

P1572 计算分数 题目描述 Csh被老妈关在家里做分数计算题,但显然他不愿意坐这么多复杂的计算.况且在家门口还有Xxq在等着他去一起看电影.为了尽快地能去陪Xxq看电影,他把剩下的计算题交给了你,你能帮他解决问题吗? 输入输出格式 输入格式: 输入一行,为一个分数计算式.计算式中只包含数字.’+’.’-‘.’/’.其中’/’为分数线,分数线左边为分子,右边为分母.输入数据保证不会出现繁分数.如果输入计算式的第一项为正,不会有前缀’+’号:若为负,会有前缀’-‘号. 所有整数均以分数形式出现.

第1章 从随机变量采样 研究者提出的概率模型对于分析方法来说通常比较复杂,研究者处理复杂概率模型时越来越依赖计算.数值方法,通过使用计算方法,研究者就不用对一些分析技术做一些不现实的假设(如正态性和独立性). 大多数近似技术的关键是能够从分布中采样.需要采样来预测一个特别的模型在一些情景下是什么样的,找到在实验数据上应用模型的隐变量(参数)的合适值.大部分计算采样方法把从复杂分布采样的问题转化为简单采样分布的子问题.本章我们将介绍两种采样方法:逆变换方法和拒绝采样.这些方法适用于大多数单变量单值

MATLAB基础知识 l  Imread:  读取图片信息: l  axis:轴缩放:axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax cmin cmax]) 设置 x.y 和 z 轴范围以及颜色缩放范围(请参阅 caxis).v = axis 返回包含 x.y 和 z 轴缩放因子的行矢量.v 具有 4 或 6 个分量,具体分别取决于当前坐标轴是二维还是三维.返回值是当前坐标轴的 XLim.Ylim 和 ZLim 属性.   基于 x.y 和 z 数据的最小值和最大值,ax

(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

实验室做网格处理方面的算法,写界面很麻烦,所以有了利用maya和matlab进行数据连通的念头,于是有了这个插件. 这个插件可以把maya的网格数据导入matlab之中,完成计算之后重新返回maya.适合平时快速做一些网格数据的可视化工作,以及一些小试验. 选择maya而不是max的原因是,maya的数据是用节点组织的,可以很方便地组合不同的节点构造出新的功能,而在max里面一切都是隐藏的,要实现新的功能十分不方便. 如果需要代码,可以在这里下载 https://github.com/leagu

MATLAB是一个很好用的工具.利用MATLAB脚本进行科学计算也特别方便快捷.但是代码存在较多循环时,MATLAB运行速度极慢.如果不想放弃MATLAB中大量方便使用的库,又希望代码能迅速快捷的运行,可以考虑将循环较多的功能采用C编写,MATLAB调用.本文将概述这一过程.虽然本文以LDPC译码算法为例,但不懂该算法不影响本文阅读. 1. 起因 最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中,其中一个版本是这里,里面有三重循环,运行速度极慢.后来考虑了MATLAB的向量化操作,通过算法的合理划分以

转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5859751 Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数 1.简介 在统计学中,斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值.斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X.Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述.如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量

http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html http://blog.csdn.net/goodshot/article/details/8611178 一.统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值.方差.标准差.首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述: 均值: 标准差: 方差: 均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均. 以这两个

在画之前首先介绍一下Matlab boxplot,下面这段说明内容来自http://www.plob.org/2012/06/10/2153.html   由于matlab具有强大的计算功能,用其统计数据功能优点显而易见,这里分享使用matlab中的boxplot的一些技巧,供大家参考. Matlab boxplot命令 格式如下 boxplot(X):产生矩阵X的每一列的盒图和“须”图,“须”是从盒的尾部延伸出来,并表示盒外数据长度的线,如果“须”的外面没有数据,则在“须”的底部有一个点. w