方法: 先reshape成行向量或者列向量 然后,利用mean函数,std函数. 构造测试数据,可以利用random函数,就好.利用这个函数,可以构造不同分布的随机数列(或 矩阵). 如: >> y =random('norm',2,0.3,3,4) y = 2.1391 2.2945 2.0769 2.1751 1.9334 1.6805 1.9315 1.8912 1.8775 1.8126 1.9733 1.7686 >> rows = reshape(y,3*4,1) ro

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.

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. matlab求取函数积分有两种方法,一种是符号运算,另一种是数值运算. 符号积分 int(f,v)

曲线段在上的弧长为采用积分所求弧长s=∫√(1+y'²)dxmatlab求出各点的导数,然后按照上式积分 clear>> x=1:0.1:10;>> y=rand(1,length(x));>> dy=diff(y);>> S=0.1*trapz((1+dy.^2).^0.5) S = 9.6474 >> plot(x,y,'o-')

对 p = 2,这称为弗罗贝尼乌斯范数(Frobenius norm)或希尔伯特-施密特范数( Hilbert–Schmidt norm),不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间.这个范数可用不同的方式定义: 这里 A* 表示 A 的共轭转置,σi 是 A 的奇异值,并使用了迹函数.弗罗贝尼乌斯范数与 Kn 上欧几里得范数非常类似,来自所有矩阵的空间上一个内积. 弗罗贝尼乌斯范范数是服从乘法的且在数值线性代数中非常有用.这个范数通常比诱导范数容易计算. %X为向量,求欧几里德范数,即 . n =

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源 搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子 独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

matlab求定积分与不定积分 创建于2018-03-21 22:42 求定积分与不定积分是一件比较繁琐的事,但是我们可以借助matlab,下面与大家分享解决方法 材料/工具 matlab 求不定积分 求函数“xe^x”的不定积分 要用到"int"命令,具体操作见下图 函数“xe^x”的不定积分的结果如下 求定积分 求函数"x^2*e^x"在(0到1)上的积分 具体操作见下图 函数“x^2*e^x” 在(0到1)的定积分的结果见下图

11 14 23 12 18 21 13 10 28 15 29 17 无 无 25 如上表所示.求从第一列到第n列的最短路径,行数不定,列数不定.这种情况下用什么算法比较好 可能说的不大清楚,例如有一条路径:第一列的11,第二列的10,第三列的28那么这条路径的长度为(|10-11|)+(|28-10|) 求从第一列走到第n列的最短路径 >> golang这个答案描述的挺清楚的:http://www.goodpm.net/postreply/golang/1010000008885217/求

Given a positive integer, return its corresponding column title as appear in an Excel sheet. For example: 1 -> A 2 -> B 3 -> C ... 26 -> Z 27 -> AA 28 -> AB Credits:Special thanks to @ifanchu for adding this problem and creating all test

Matlab求三重积分 求 \(\int_0^1 \int_0^1 \int_0^1 sin(\pi x_1 x_2 x_3) dx_1 dx_2 dx_3\) 代码是: triplequad(@(x,y,z)sin(pi*x*y*z), 0,1,0,1,0,1)

行和 sum(a, 2) 列和 sum(a) 所有元素之和 sum(sum(a)) 某一列元素之和 sum(a(:,1)) %a矩阵的第一列之和 某一行元素之和 sum(a(1,:)) %a矩阵的第一行之和

matlab判断2个数组中不同元素--setdiff c = setdiff(A, B) 返回在A中有,而B中没有的值,结果向量将以升序排序返回.在集合论中,c = A - B.A和B也可以是字符串细胞数组.c = setdiff(A, B, 'rows')当A和B是具有相同列数的矩阵时,返回A中有而B中没有的那些行.   原载:http://blog.csdn.net/szv123_rier/article/details/8078905  

矩阵M是一个 mxn 的矩阵,现在要给M矩阵的第一列都要乘上10,使其第一列扩大10倍,那肿么做呢? 我第一时间用的是: M(:,1) = M(:,1)*10; //错误的 但是这个错了,结果是不对的 这里要用点乘才行,所以正确的写法是: M(:,1) = M(:,1).*10;  // 正确写法   这里要明白矩阵乘积与矩阵点乘(对应位相乘)的区别 矩阵乘法要求左矩阵的行数与右矩阵的列数相等,即MxN维矩阵乘以NxM维矩阵 例:A=[1 1 1;2 2 2]  B=[3 3;4 4;5 5]

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

日常工作中,会需要用SQL求平均值,分别是求某一项的平均值或求某一个对象的平均值,放到表格就是求一行中的几个字段的平均值和求一列的平均值. 第一种:[列的平均值]AVG:这个函数相信大家都不陌生的,求平均值 如图:想求班级的各个科目的平均分,这个时候就要用到avg:首先,根据班级进行分组,然后再求出各个班级各个科目的平均值 第二种:[多列的平均值-行]通过先求和,再除以几个字段,得出平均值 如图:各个科目的分数,分别是一列,如果想求一个同学各个科目的平均分呢?这个时候,你脑海想到是不是avg,但

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

矩阵求逆可以使用左除(\)和右除(/),inv,pinv 首先了解需要求逆的矩阵A是否为奇异方阵 inv 若A为非奇异方阵,则存在逆矩阵,可利用inv求逆: inv(A) pinv 若需要求逆的矩阵A为奇异矩阵或者非方阵,则并不存在逆矩阵,此时可以使用pinv(A)求其伪逆(广义逆): X = pinv(A) X = pinv( A, tol ) # tol为误差 若A为非奇异矩阵,请不要使用pinv求逆,虽然计算结果相同,即 inv(A) = pinv(A) 但pinv的计算复杂度较高. 左除

求矩阵的模: function count = juZhenDeMo(a,b) [r,c] = size(a);%求a的行列 [r1,c1] = size(b);%求b的行列 count = 0; for j=1:r-r1+1%所求的行数中取 for i=1:c-c1+1%所有的列数中取 d = a(j:j+r1-1,i:i+c1-1); e = double(d==b); if(sum(e(:))==r1*c1) count = count + 1; end end end<pre name=