本文全部参考自: http://www.cnblogs.com/welen/articles/5535042.html#undefined 知识点一: MATLAB中四个取整函数具体使用方法如下:Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.fix朝零方向取整,如fix(-1.3)=-1; fix(1.3)=1; floor朝负无穷方向取整,如floor(-1.3)=-2; floor(1.3)=1; ceil朝正无穷方向取整,如ceil(-1.3)=-1; ceil

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

PCA要做的事降噪和去冗余,其本质就是对角化协方差矩阵. 一.预备知识 1.1 协方差分析 对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应过来.网上值得参考的资料也不多,这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧. 用matlab计算这个例子 z=[1,2;3,6;4,2;5,2] cov(z) ans = 2.9167 -0.3333 -0.3333 4.0000 可以看出,matlab计算协方差过程

COV 1.cov(x) 如果x为向量,返回x的方差 计算方法为: S为方差. 2.cov(X) 如果X为矩阵,把矩阵X的行作为观察值,把列作为变量,返回X的协方差矩阵: diag(cov(X))是每列的方差组成的向量: sqrt(diag(cov(X)))是每列的标准差组成的向量: 具体计算如下: S为方差,C为协方差 3.cov(X,Y) X和Y有相同的元素,相当于cov([X(:) Y(:)]),X和Y组成一个新的n维2列的矩阵 cov(X,Y)为2行2列的协方差矩阵,形式如同 4.cov

1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

Matlab基本函数-conj函数 1.conj函数:用于计算复数的共轭值 2.用法说明:y=conj(x)函数计算复数x的共轭值.输出结果y的维数跟输入x的维数一致,返回值为:real(y)-i*imag(y) 3.实例 >> x = [3+4i 5-6i 7+10i 23+12i]x =   3.0000 + 4.0000i   5.0000 - 6.0000i   7.0000 +10.0000i  23.0000 +12.0000i >> y = conj(x)y =  3

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

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.

转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 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. 如果有两个变量:X.Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解: (1).当相关系数为0时,X和Y两变量无关系. (2).当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间. (3).当X的值增大(减小),

matlab 中自带的函数就不必怀疑. princomp:principal componet analysis (PCA). [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X); 参数: %%%%%%%%%%%%%%%%%% INPUT: X是数据:n*p,其中n代表样本个数,p代表特征维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%% OUTPUT: COEFF: 协方差 p*p,投影矩阵 SCORE:投影之后的数据.如果样本个数<=特征维数,有一个有意思的 现象:SC

在图像处理算法研究中,很多时候需要有客观评价指标来对算法的性能进行评价. 比如,在图像复原.图像滤波算法研究中,需要采用客观评价指标来定量的来测试算法恢复出的图像相对于参考图像的好坏程度. 本文介绍文献中提到到三个比较好的客观评价指标——峰值性噪比PSNR.模糊系数K.质量因素Q,其定义分别是: 这三个指标的详细定义见参考文献[1]~[3],下面给出这三个评价指标的MatLab实现. %说明:本文件为计算两幅视频图象相对于高清晰图象的质量,其中: %eyechart1.bmp为未处理前质量较差图

统计学的基本概念 学过概率统计的孩子都知道,统计里最基本的概念就是样本的均值,方差,或者再加个标准差.首先我们给你一个含有n个样本的集合,依次给出这些概念的公式描述,这些高中学过数学的孩子都应该知道吧,一带而过. 均值: 标准差: 方差: 很显然,均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是很有限的,而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以这两个集合为例,[0,8,12,20]和[8,9,11,12],两个集合的均值都是10,但显然两个集合差别是很大的,计算两者的标

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist.我之前写过有关GMM聚类的算法:GMM算法的matlab程序.这篇文章主要应用MATLAB自带的函数来进行聚类. 1. fitgmdist函数介绍 fitgmdist的使用形式:gmm = fitgmdist(X,k,Name,V

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

这个算是ICP算法中的一个关键步骤,单独拿出来看一下. 算法流程如下: 1.首先得到同名点集P和X. 2.计算P和X的均值up和ux. 3.由P和X构造协方差矩阵sigma. 4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q. 5.计算Q的特征值与特征向量.其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向量q. 6.通过四元数q得到旋转矩阵R. 7.根据R计算最佳平移向量qr. 具体公式我就不贴图了,可以参考这篇“ICP算法在点云配准中的应用”论文的3.1节. 处理效果如下: 原始点集: 其中蓝点为原

GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4 4.6 3.4

本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66

1.快捷键: Tab.Ctrl+] :增加缩进 Ctrl+[ :减少缩进 Ctrl+I:自动缩进 Ctrl+R:增加注释 Ctrl+T:去掉注释 F12:设置或清除断点 F5:运行 2.特殊变量: i.j:虚数单位 inf.Inf:无穷大∞ eps:浮点运算的相对精度 realmax:最大正浮点数 nan:不定量 nargin:函数输入参数个数 lasterr:返回最新错误信息 lastwarn:返回最新警告信息 3. abs:绝对值  /  模 round:四舍五入到最接近的整数 floor: