有时候做实验需要使用对称矩阵,这里介绍如何使用Matlab产生随机的对称矩阵. 用例子说明一下:我要产生4X4的随机矩阵,要求是对称矩阵. 产生对称矩阵 A = rand(4); B = tril(A,-1)+triu(A',0); 方法一:B是A的下三角矩阵改造的对称矩阵 A = rand(4); B = triu(A,0) + tril(A',-1); 方法二:B是A的上三角矩阵改造的对称矩阵 验证对称矩阵 只需要这样验证: sum(sum(B==B'))==numel(B) 只要上面的代码

三.矩阵运算 (一)矩阵函数和特殊矩阵 常见的矩阵处理函数 表3-1    常见的矩阵函数 函数 说明 /或\ 矩阵除法中的左除或右除,可以用于求解线性方程组 accumarray(ind,val) 累加创建数组 A^n 求解矩阵A的n次幂 balance(A) 将矩阵A进行缩放以提高其特征值的精度 [V,D]=cdf2rdf(V,D) 将复数对角矩阵转换为两个实数对角矩阵 chol(A) 对矩阵A进行Cholesky因式分解 cholinc(A,DropTol) 对矩阵A进行不完全的Chole

罗列一下以前自己学习C语言与MATLAB混编的笔记,顺便复习一遍. <C语言与MATLAB接口 编程与实例 李传军编着>(未看完,目前看到P106) 目录P4-8 ****************************************************** C-MEX函数:从MATLAB调用C语言或Fortran语言编写的函数.   MEX文件:是一种按一定格式,使用C语言或者FORTRAN语言编写的,由MATLAB解释器自动调用并执行的动态链接函数.在Windows系统中,M

introduction 因为Matlab操作简单.方便,它被应用于很多领域:音频处理,图像处理,数值计算等.尽管MATLAB容易操作,但受限于他的语言解释机制,MATLAB的执行速度通常较低.C/C++一般被认为是执行较为高效的高级程序设计语言.如果结合MATLAB和C/C++,也许我们可以获得操作简便性和执行速度的折中.这种结合的一般形式是:MATLAB负责绝大部分工作,C/C++负责一些关键部分的实现,其具体方法在我之前的博文中已经有所介绍. 在处理某些数据的时候,可能涉及到文件的读写,如

最近经常采用Matlab仿真,然后C语言实现,最后需要将计算结果使用Qt的qwt或者matlab中的plot函数绘图. 因此想借用matlab的plot函数接口,使用VS2015来编写信号处理代码,最后通过绘图来验证. 参考博客: https://blog.csdn.net/shouzang/article/details/80795945 https://blog.csdn.net/libing403/article/details/79135220 非常感谢! 一.VS2015调用Matla

1,Matlab存储二进制 load Wall.dat %读取数据,数组名为Wall fid=fopen('Wall','wb'); %打开一个文件,二进制写入 fwrite(fid,Wall','float32'); %写入,浮点型32位格式写入,数组要转置,因为是按列存储的 fclose(fid); %关闭文件 需要存储多个连续文件时,写一个循环就可以了 for ii=: %连续读10个文件,以Patch开头后面跟数字和格式 eval(['load ','Patch', int2str(ii

BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)是一组线性代数计算中通用的基本运算操作函数集合[1] .BLAS Technical (BLAST) Forum负责规范BLAS函数接口, 并在网站[1]公布一个由Fortran语言编写的BLAS库.这个Fortran版BLAS库通常被称为BLAS参考库(the reference implementation). BLAS参考库使用的算法能高效地给出正确的结果,但仍有许多优化潜力.要想获得更高的计算效率,可以使用优化的

数学知识:标准差体现随机变量取值与其期望值的偏差.标准差的值较大,则表明该随机变量的取值与其期望值的偏差较大反之,则表明此偏差较小.函数功能:函数必须能够接受一次输入值并记录对应的已输入数N.sum(xi).sum(xi^2),用于计算当前的平均值和标准差.已输入数N.sum(xi).sum(xi^2)必须存储在持久内存中,这样在每一次调用后,不会消失,最后函数须具备需要时把这些值清零的功能. 1. State the problem编写一个程序,计算当前输入数据的平均数和标准差.函数必须具备需

简介 MATLAB提供了丰富的算法以及一个易于操作的语言,给算法研发工作者提供了很多便利.然而MATLAB在执行某些任务的时候,执行效率偏低,测试较大任务量时可能会引起较长时间的等待.未解决这个问题,MATLAB提供了与C语言联用的功能,而C语言的执行效率相对较高,因此联合使用MATLAB和C可以兼顾开发测试程序的速度和程序的执行效率.要联合使用它们,有必要知道MATLAB中数据的存储方式,这就是本文索要介绍的内容. MATLAB的数据组织方式 MATLAB中所有数组都以行优先存储数据,例如一个

刚刚刷java选择题,遇到的对称矩阵压缩存储问题,我们知道对称矩阵是aij=aji的矩阵,压缩存储可以采用一维数组和二维数组存储. 此处只讨论一维数组存储的形式,设数组下标从0开始,对称矩阵为n维矩阵. 此矩阵有n*n个元素,主对角线上有n个,因为aij=aji,所以只需要存储上三角或者下三角的元素即可,所以数组的容量为(n*n-n)/2+n=n(n+1)/2 (注:-n是先去除主对角线上的元素) n阶对称矩阵的压缩存储对应关系   aij=aji   1<=i<=n,1<=j<=

Matlab实现Flyod求最短距离及存储最优路径 一.实际数据 已知图中所有节点的X.Y坐标. 图中的节点编号:矩阵中的编号 J01-J62:1-62; F01-F60:63-122; Z01-Z06:123-128; D01-D02:129-130. 二.Floyd求所有节点间的最小距离及通过矩阵存储最优路径的节点 function [ optimal,path,maxnum ] = Floyd( distance,liantong,num,p,q ) %Author:ljy %Date:2

使用matlab批量处理图像后在指定文件夹存储 clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; Images={}; :N Names{k}=Files(k).name; Images{k}=imread(['D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\' Names{k}]); figure(

matlab 不保存为科学计数法 http://blog.sciencenet.cn/blog-472136-402727.html 经常在表示matlab值时,它总会把一些小于1的大于1000的数使用科学计数法表示.这有时让人看了很不爽,每次把数据写到文本文件中也是很恶. 所以每次查来查去,这次解决是这样解决的. 1).前面设置format g; 2).使用fprintf设置格式为%g. matlab专区--------------matlab里面如何保留小数特定位数 http://blog.

使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. 以前也有一些开源的库(pymat和pymat2等)来做这个事, 不过自从有了numpy和scipy以后,这些库都被抛弃了. 下面是一个简单的测试程序,具体的函数用法可以看帮助文档: import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #matlab文件名 matfn=u'E:/python/测试程序/1

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 但绝大多数SCI论文的实验部分都是五副红外图像,三个参考算法,即每一张红外图像对

clc clear all [data1,data3]=textread('E:\RSWeb\mahoyt数据集\movielens\u.user','%s%*d%s%*s%*s','delimiter', '|'); fuhao = cellstr(repmat(',',length(data1),1)); data = cellfun(@strcat, data1, fuhao, data3,'Unif', 0 ); % % save 'E:\RSWeb\mahoyt数据集\movielen

代码如下: d = {'Time','Temperature'; 12,98; 13,99; 14,97}; xlswrite('testdata2.xls', d, 1, 'E1') 运行如下:

package 数组和矩阵; public class DuiChenJuZhenYaSuo { int[] arr; int order; //矩阵的阶数 int n; //压缩后一位数组的个数 public DuiChenJuZhenYaSuo(int order) { this.n= order * (order + 1) / 2; this.arr = new int[this.n]; this.order = order; } public void init(int[][] a) {

fid= fopen('reqJosn.json', 'w+'); load('request-set-10.mat'); requests = requests.request; requestNum = length(requests); : request.name = sprintf('%s%d', 'vn_test_',i); request.type = ; request.description = sprintf('%s%d%s', 'virtual network ',i, '

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