工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

原先有3000条测试数据,MATLAB表现出来强大的数据处理能力,十几秒就可以把数据分类.分装并储存,这次共有10万条坐标数据,MATLAB明显后劲不足,显示内存不足 自我认识:以前MATLAB数据处理是手动将数据导入mat表格,再由程序运行表格数据,但是这次运行光坐标压缩文件就有35兆,就算导入成功也是相当恐怖的一个表格文件 解决方案:1.拒绝手动导入,程序导入 2.不使用表格,表格的内存占用明显比文本文档大太多(当然,这种方案比较极端,但是必须执行,否则后期明显性能上就差别人一大截)

暑假已至,接下来组内成员将会各回各家,各找各妈,这肯定是对本次大数据比赛是很不利的. 接下来我会把任务分配给组员,当然任务会比起初的时候轻一点,因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么,而是我的组员要求自己做什么! 我们现在主要接触的两门语言: MATLAB语言在数据处理方面很牛,它的画图功能也是杠杠的,尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言,学好它对自己肯定只有益处,它的出生很晚,但是短短十多年,它已经稳居计算机语言前三名.尤其是现在的大数据时代,它的代码不仅简单易懂,而

今天使用了所有特征并且用SVM测试数据 理由:SVM可以使用特征将测试集划分区域,比较单调.死板 结果:成绩很不理想,无疑又一次说明随机森林更适合大数据处理 第二次提交数据 用MATLAB运行11次运算结果,提取其中6次及6次以上重复出现的数据,提交结果:分数降低5分本次目的:检测以往数据的准确率 总结:我们的数据中有部分数据错误了至少6次,那么特征还不够完善,接下来的工作还在特征

引言: 在用matlab画柱状图或者其他图的时候,你是否碰到下图这种情况: 乍一看这个柱状图画的有馍有洋的,but,仔细一看你会发现,横坐标标签如果再长一点就不好看啦,甚至会重叠,就像这样: 这样的图怎么能入reviewer老师们的法眼呢,分分钟给你个REJECT!!!!要想论文能通过,还是得从细节入手的啦! SO,我们想办法让横坐标标签旋转一下不就好啦?下面看代码: clc;clear; y=[0.5,0.79,0.45,0.35,0.27,0.31,0.64,0.19,0.54,0.87];

今天在用MATLAB做我的毕设的时候碰到一个很纠结的问题,之所以说纠结是因为我觉得这个问题很简单,可是一时半会就是弄不出来(ー`´ー).鼓捣了半个小时左右吧,终于搞出来了.下面做个纪念: 问题描述 在做一个GUI的时候,需要在一个坐标系内画图,想要在图上添加一条直线,直线长度由坐标轴长度自动确定,dont know what to do. 问题解决 前面那些n次失败的尝试我就不说了,太急人了,总之一句话:就是被种种逻辑关系搞晕了-- 正文开始,下面是代码片段, xl = get(handles.

经过一个下午找资料,已作出人工轨迹记录程序,这样就可以增加样本容量 接下来三个方向:特征.决策树.机械轨迹程序 虽然机械轨迹的程序相对好做,但是现有机械轨迹程序太过于死板,不能自行更改轨迹

今天新提交了一次数据,总量达到10337个,本以为成绩会突飞猛进,没想到还是不如从前 但是已经找到人工鼠标轨迹的程序,有待完善,接下来兵分四路:找特征.决策树.完善人工轨迹程序,使其可以将生成的数据自动储存.还一个是Python面向对象. 为什么要学习Python面向对象,因为我发现现在接触的程序越多.越深,越觉得举步维艰,越觉得不懂的地方越多.其实我是在学习Java的面向对象吃到了甜处,面向对象可以提高一个程序的可读性,一个程序的可利用性.这几天我们一直在找一个最佳组合,而我们一直是手动去找,

目前已经找出26条特征 ,但是提交数据越来越少,给我的感觉是随机森林画的范围越来越小,输出的机器数据也越来越少,我自认为特征没太大问题 我已经将不懂之处列了出来,将于明天咨询大师级人物

经过头脑风暴法想出了很多特征,目前经过筛选已经提交了两次数据,数据提交结果不尽如人意,但是收获很大. 接下来继续提取特征,特征数达到27时筛选出20条特征,并找出最佳搭配

前几天备战考试,接下来的日子将会继续攻克大数据比赛 虽然停止了一段时间没有提交数据,但是这几天的收获还是有的,对Python 随机森林了解的更了解了 随机森林是由多课决策树组成(当然这个虽然我们初学者都知道,但是我确定没有现在认识的深刻),多棵决策树经过数据训练后,经过投票方式对测试数据进行判断 那么也就是说随机森林的鲁棒性非常好,我们现有的特征还不是特别多,之所以前一段时间出现“过拟合”现象,其实原因有可能是我们当时急功近利,把大多数正确率高的特征放在一起测试数据,导致的“过拟合”,其实非也,

今天我们离成功又近了一步,因为又失败了两次 第一次使用了所有特征,理由:前天的特征使用的是取单个特征测试超过85分的特征,结果出现过拟合现象. 本次使用所有特征是为了和昨天的结果作比较. 结果稍好:比最佳分数多了1分 第二次使用了上一次最佳结果的特征,去除其中单个特征测试结果最好的,加入新的特征,加入的特征为新总结的特征,结果等于以前的最佳成绩. 也就是说没有进步 总结:盲目增加特征有可能继续造成过拟合,接下来的工作应该在程序上做文章,优化程序,做出一个为现在的工作服务的程序,也可以说是量身定做

第一次提交数据 增加了部分特征 3000数据测试中得分99 但是10万数据出现过拟化现象,正确率下降 总结:1.某些特征数据本身波动不大应该考虑放弃 2.一些特征虽然表面觉得差异显而易见,但是数据表达出来的结果不一定完美 第二次提交数据 这次提交的数据采用昨天提交的特征,并加入今天的得出的特征的其中一个,打算以不同的方式找出最佳配合 结果 分数降低7分 本次吸取经验教训,得出如下总结:1.继续寻找特征的最佳组合 2.训练集太少,端午前后必须扩大训练集

第一次提交数据: 今天用了8个特征,加上的这一个特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的树的数目为50再次使用3000条测试数据测试结果-- 结果不错: 99%但是运行官网数据结果分数--降低0.5      为58.55分总结:总特征数目为8,树的数目远远超过特征数,以后树的数目不能多于特征的1.5倍,否则结果很难得出结论,无说服力 第二次提交数据: 本次使用9个特征,加上的特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的 树的数目为12 使用3000条测试数据测试结果--

运行六个特征,提高了3分,也就是说以前做的特征已经用完了,穷途末路,依靠以前的特征已经很难取得进步了,提出以下建议 1.测试集曾经运行错误的数据尽早画出图形,并尽可能发现问题并提出特征 2.运行其他程序测试数据 决策树.SVM等 3.不拘泥大赛给的数据

% MATLAB:MATLAB 为 Matrix Laboratory ,用来处理矩阵可编程可实现算法逻辑的计算工具% % eg:1 绘制正弦和余弦曲线x=[0:0.1:4*pi]; %建立角度向量plot(x,sin(x),x,cos(x)) %画图axis([0,2*pi,-1,1]) %设定坐标轴范围title(′正弦和余弦曲线′); %图形名称xlabel(′θ(弧度)′) %x轴名ylabel(′y′) %y轴名legend(′sinθ′,′cosθ′); %图例grid on; %网

简单plot()/legend/XY轴范围axis 除了坐标轴信息外还可以添加其它的信息,如所画曲线的信息等:测试代码如下 x=0:pi/20:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); plot(x,y1,x,y2); grid on xlabel('变量 X') ylabel('变量 Y1 & Y2') title('正弦余弦波形')     %添加图像标题 text(1.5,0.3,'cos(x)')    %将cosx这个注解加到坐标中的某个位置 gtext('sin(x)'

(一)二维数据曲线图 一.绘制单根二维曲线 1.基本调用格式 plot(x,y) (1)x,y为长度相同的向量,分别用于储存x坐标和y坐标数据 (2)用于绘制以x,y为横,纵坐标的二维曲线. (3)举例 >> x=linspace(,*pi,); >> y=*exp(-*x).*cos(*pi*x); >> plot(x,y) 效果如下: 从这里我们可以明白plot绘图,其实是取点,然后用光滑的曲线进行连接的.可以说是最差的插值方法吧. 2.plot函数最简单的调用格式

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 MPU6050数据读取出来后,经过一个星期的努力,姿态解算和在matlab上的实时显示姿态终于完成了. 1:完成matlab的串口,并且实时通过波形显示数据 2:添加RTT查看CPU使用率的扩展功能,MPU6050读取数据的优化 3:四元素表示的坐标变化,四元素与欧拉角的关系和Madgwick的IMUupdate算法 4:飞控数据采集线程和数据处理线程的安排,类似于生产者与消费者的关系. 先放个效果视频... 如果看不了视频,请打开视屏网址:http://v.

1.MATLAB中a./b与a/b的区别以及左除和右除 http://blog.csdn.net/wk119911/article/details/7452411 a=[1 2;3 4]; b=[1 2;3 4]; a/b ans = 1 0 0 1 a./b ans = 1 1 1 1 a/b相当于a乘b的逆, a./b是a的每个元素与b的每个元素对应相除 左除 右除 A/B=A*inv(B); A\B=inv(A)*B; a=magic(3) a = 8      1      6     

1:matlab进行符号的虚数运算 直接使用符号 a+b*j运算,结果是一个角度值,不是复数. 可以使用  a+b*(1j)    进行运算. 如下 position(index,)=radius; %半径 position(index,)=angle; %角度 array=position; Array_1=zeros(len,);%半径阵列 Array_2=zeros(len,);%角度阵列 :len Array_1(index)=position(index,); Array_2(inde