matlab中,行拼接用逗号“:”,列拼接用分号“,”.示例如下: >> a=[1,2,3,4] 结果: a = 1 2 3 4 >> b=[1;2;3;4] 结果: b = 1 2 3 4 >>c=[1,2,3,4;5,6,7,8;9,10,11,12;13,14,15,16] 结果: c = 1   2   3   4 5   6   7   8 9   10 11 12 13 14 15 16 >>d=[a;c]  %行拼接 结果: d = 1   2

基本线性代数 [R jb]=rref(A)将A化为行最简型矩阵.R为所得行最简型矩阵,jb是一个向量显示每行首非0元所在列号. inv(A)求方阵A的逆,注意结果可能出现错误.当结果中出现Inf和NaN时一定有错. pinv(A)求矩阵伪逆 A \ b 矩阵左除计算,返回Ax = b的一个特解.当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方阵时只能使用左除计算而不能使用inv(A). A / b 矩阵右除运算,当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方

小图拼接大图MATLAB实现 1.实现效果图 原图 效果图 2.代码 files = dir(fullfile('D:\document\GitHub\homework\digital image processing\image_spider\animation\','*.jpg')); target=imread('D:\document\GitHub\homework\digital image processing\image_spider\target.jpg'); lengthFil

1.初版,边缘未处理. % % In----near % If----far % In=imread('D:\文件及下载相关\桌面\模拟变焦拼接\Matlab_code\nearframe\frame1.bmp');%近图 If=imread('D:\文件及下载相关\桌面\模拟变焦拼接\Matlab_code\farframe\frame1.bmp');%远图 If=rgb2gray(If); In=rgb2gray(In); I_temp=If; I_need=zeros(,); I_midd

关于matlab地图投影系列: MATLAB地图工具箱学习心得(二)设计可变参数和位置拾取的"放大镜"式投影程序 --- 本学期的地图投影课程已经结束了,这篇博客用于记录自己在学习当中的一些心得,也为了给遇到同样问题的人提供一些可参考的思路.当然,限于时间和本人的能力,文章中必然会出现一些错误,希望大家发现之后能够指正,谢谢. 李老师为了加深我们对地图投影的理解,前后布置了11次作业.本学期的作业内容大致可分为以下四类: 一是概念描述类,通过文字描述加深对定义.方法.意义等概念的理解.

E=[a,b]%水平方向上的拼接 E=[a :b] %垂直方向上的拼接

矩阵运算 矩阵的基本生成 m1 = 1:5 % 生成行矩阵[1,2,3,4,5] m2 = 1:2:10 % 起点:步长:终点 [1,3,5,7,9] linspace(x1,x2,n) % 生成 n 个点.这些点的间距为 (x2-x1)/(n-1). m3 = linspace(0,5,11) % [0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5] m4 = 1:3; m5 = 4:6; m6 = [m4, m5] % [1,2,3,4,5,6] 矩阵组合 m7 = [m4;

1.图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread(),这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中,此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息(见例1)%例1:图像数据及图像信息的读取imfinfo c:/lilizong/boat.bmp%读取图像信息[A,M]=imread('c:/lilizong/boat.bmp'); %图像数据的读取,将图像数据放入矩阵A中,颜色数据放入矩阵M中imshow(A,M);title('原图像');M(:,1)=0; %将颜色数

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

平台:Win7 64 bit,Matlab R2014a(8.3) “Matlab”是“Matrix Laboratory” 的缩写,中文“矩阵实验室”,是强大的数学工具.本文侧重于Matlab的编程语言侧面,讲述Matlab的基本语法,以及用Matlab语言进行程序设计.值得一提的是,Matlab从R2014a版本开始支持中文语言了! 1.基本概念 Matlab默认启动后界面: Matlab有关的文件后缀: File Extension Description .m MATLAB Code —

              本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新    Matlab和C#混合编程文章目录 :[目录]Matlab和C#混合编程文章目录 在我的上一篇文章[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数中,已经大概的介绍了matlab内置函数在混合编程中的优点,并通过程序找出了matlab中的大部分内置函数,当然更多人关心是如何像我所说得那样,不用直接编译,就直接在C#中调用这些内置函数.本文就带你揭开这些谜团. 声明,这篇文章是需要

不记得上一次写超过20行的matlab程序是什么时候了,大概是2013年吧,那个时候写过2篇文章,实际用到了 一些matlab的内容,超过200行的matlab程序应该要追溯到2011年了,最近为了帮助网友解决我博客一篇文章的问题,把自己2011年的matlab翻出来,感触颇多,一言难尽,看到昔日熟悉的代码,我居然能理解,然后还能修修改过,感觉好多年没用了,连基本函数都忘记了,还是碰到问题还是会写会改,这里面也说明了编程不简单是一个记忆和经验的问题,更重要的是学习的方法和解决问题方法的问题.所以

看Matlab的help文档讲得不是清楚. 先给上一段代码: >> a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9;10 11 12]; >> b=reshape(a,2,6); 这段代码的结果是这样的: >> a      1     2     3      4     5     6      7     8     9     10    11    12 >> b      1     7     2     8     3     9      4  

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),

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

%%matlab实现hog特征 %修改自http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html %input: img %output: final_descriptor clear all; close all; clc; %img=double(imread('lena.jpg')); %img=imread('man.png'); img=imread('e:/work/matlab/data/252.jpg'); im

(一)M文件 一.概述 1.自己的体会就是把相应的操作写成一个文本文件,这样子的话方便进行修改(记事本就行了),又可以达到封装的目的,当然我发现2014a版本的Matlab貌似已经采用的面向对象的设计方法,所以模块化的编程应该更方便了. 2.然后就是分为 (1)命令文件:就是没有输入输出参数的,一般就是在其中存放一些代码(重复性的),就可以节省码代码的时间 (2)函数文件:函数,跟C中的一样.采用局部变量进行运算,所以完成后局部变量会自行清除. 二.M文件的建立与打开 1.建立新的M文件 (1)

看Matlab的help文档讲得不是清楚. 先给上一段代码: >> a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9;10 11 12]; >> b=reshape(a,2,6); 这段代码的结果是这样的: >> a      1     2     3      4     5     6      7     8     9     10    11    12 >> b      1     7     2     8     3     9      4  

没事玩了一下matlab 发现现在网上的代码都是一组数据预测 所以我就写个批量数据的预测 顺便学习下matlab ----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------ 灰色预测的主要思想是: 1.给定一组数据 2.进行累加,即 X(1)1=x(0)1 X(1)2=x(0)1+x(0)2 X(1)3=x(0)1+x(0)2+x(0)3 … 3.最终目的是为了构造预测方程: 其中: 而为了求得上式

binIndices是1*50的cell,每个cell是的1*n(n不定),那么cell2mat(binIndices)得到的是1*sum(cellfun(@length,binIndices))的行向量,比如{1 2 3} {4 5 6}2个cell,得到的是[1 2 3 4 5 6]的行向量. 这样我以为是按列组织,其实不是这样的,估计是按行. K>> aa = cell{[1;2;3] [4;5;6]} aa = cell{[1;2;3] [4;5;6]} 错误: 圆括号或方括号不对称或