本文转载自:http://hi.baidu.com/xmf6227/blog/item/97ca2ddf98f1b61f495403cb.html Matlab中有15种基本数据类型,主要是整型.浮点.逻辑.字符.日期和时间.结构数组.单元格数组以及函数句柄等.  1.整型:(int8:uint8:int16:uint16:int32:uint32:int64:uint64) 通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值,例如intmax(‘int

matlab中处理图像像素点数据: img1=double(imread('lenna.bmp')); matlab中imshow图片,要先转换成uint8: subplot(1,2,1),imshow(uint8(img1)),title('original');subplot(1,2,2),imshow(uint8(img2)),title('after'); matlab图像处理关于unit8的问题_百度知道 https://zhidao.baidu.com/question/545122

ref: https://blog.csdn.net/zengzeyu/article/details/72530596 Matlab文件和数据的导入与导出 2017年05月19日 15:18:35 周吴郑王 阅读数:740   Matlab, 数据, 文件在编写一个程序时,经常需要从外部读入数据,或者将程序运行的结果保存为文件.MATLAB使用多种格式打开和保存数据.本章将要介绍 MATLAB中文件的读写和数据的导入导出. 13.1 数据基本操作 本节介绍基本的数据操作,包括工作区的保存.导入

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

文件的存储 MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保存,以备在需要时再次导入.保存工作区可以通过菜单进行,也可以通过命令窗口进行. 1. 保存整个工作区 选择File菜单中的Save Workspace As…命令,或者单击工作区浏览器工具栏中的Save,可以将工作区中的变量保存为MAT文件. 2. 保存工作区中的变量 在工作区浏览器中,右击需要保存的变量名,选择Save As…,将该变量保存为MAT文件. 3. 利用save命令保存 该命令可以保存工作区,或

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

MATLAB 显示输出数据的三种方式 ,转载 https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/78780412 1.改变数据格式 当数据重复再命令行窗口时,整数以整形形式显示,其他值将以默认格式显示.MATLAB的默认格式是精确到小数点后4位.如果一个数太大或太小,那么将会以科学记数法的形式显示.比如: >> x=100.11 x = 100.1100 >> y=1001.1 y = 1.0011e+03 >> z=0

MATLAB高斯混合数据的生成 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中GMM聚类算法:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法.本文主要讨论如何用MATLAB人工生成符合高斯混合模型的数据,文中给出生成二维数据与三维数据的案例. 1. 二维数据生成 1.1. 程序 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模

前言:在进行图形图像处理时,经常会用到matlab进行算法的仿真验证,然后再移植到别的语言中.有时会涉及到数据的交互,比如直接读取matlab的.mat类型数据,或者是将c++中的数组存为.mat,为了使用方便,这里介绍一下c++对.mat的读写. 一.工程配置: 1.附加包含目录:D:\MATLAB\extern\include 2.附加库目录: D:\MATLAB\extern\lib\win64\microsoft 3.附加依赖库:libmat.liblibmx.liblibmex.lib

http://www.cnblogs.com/duanp/archive/2008/11/29/Matlab-GUIDE.html函数调用 在一个m文件中,可以定义多个函数,但是文件名一定要与第一个函数(主函数)一致,该文件中其他函数则为本文件的私有函数,外部不可访问(可以通过参数调用的方法访问,下面会描述). 例如在一个程序中,创建一个fig后,会生成这样一个m文件: function varargout =febirdfun(varargin)gui_Singleton = 1;gui_St

我们知道,一般的文件读写函数是不接受直接将cell内容(非数值)直接写入文件的, 例如:dlmwrite('o.txt', C, 'delimiter', '\t');%C 为cell类型数据,会报错 C=: 'tim' 'space' 'ss''ddsa' 'sd' 'as''as' 'w' 'r' 那么假如我们只想写入C的第一列和第二列的数据到文件中,怎么办? 下面用比较原始(ben)的方法来实现: clc clear all %这里换成源文件路径 fname = 'E:\r.xls'; [

数据处理及matlab的初学者,可能最一开始接触的就是数据的读取与保存: %matlab数据保存与读入 function datepro clear all; %产生随机数据 mat = rand(,); save mat;% save函数 保存数据为matlab中的mat格式 load mat;%读入mat数据 %保存mat为excle类型并读取 xlswrite('1.xls',mat);%保存 xls会自动创建 mat_xls = xlsread('1.xls');%读取并赋值 %保存ma

用load函数导入mat文件大家都会.可是今天我拿到一个数据,文件后缀名竟然是'.data'.该怎么读呢? 我仅仅好用matlab界面Workspace区域的"import data"button手工导入该文件.恩,还好,竟然成功了.顺便提一下,这个"import data"button功能非常强大,连excel文件都能导入. 可是假设在脚本里怎样导入这样的非mat文件呢? 这时候就轮到"importdata"函数登场啦! -----------

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

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)

因为最近需要观察txt保存的一堆数据,则需要使用这些数据画图.强大的matlab分分钟解决了. 实例数据:data.txt 步骤: ①打开matlab -> HOME(主页) -> Import Data(导入数据)   ②选择data.txt文件 ③选择Numeric Matrix(数值矩阵) -> Import Selection -> Generate Script(生成脚本) ④Create output variable 后添加画图函数即可并运行 作者:Devil-wei

reference: https://blog.csdn.net/HOOKNET/article/details/79254351 前言 在FPGA开发过程中几乎都要用到仿真的功能,对于一些简单的外部激励(如时钟.复位.简单数据或者信号等)直接在testbench中编写产生就行了,但对于复杂的外部激励数据,很难在testbench中产生,这时就要通过读取外部文件里的数据来实现.通过和matlab的配合使用,基本上可以模拟各种外部激励. 举例来说:输入信号是三个不同频率的正弦波的相加,经过FIR低

项目需要,读出识别的车牌,对着图片看看是否识别正确. 有了0到9和A到Z,32个省份的音频,但是如何用matlab读出来,老版本有wavread直接读出,然后waveplay读入的即可.但是现在的是audioplayer了,对应的audiorecorder是录音用的,他是waveread的前身,然而功能却不一样.新的用法 load chirp p=audioplayer(y,44100) play(p) 注意chirp是系统自带声音,加载后包括y文件是个double的行向量,fs是播放频率或者采

Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台,matlab提供强大的数据计算以及仿真功能.在Matlab中数据集通常保存为.mat格式.那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢?所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法.我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法. 数据集 Stanford Cars Dataset数据集是一个关于车辆图像分类的数据集,该数据集保存格式为.mat形式.数据及下载地址为: https:

方法: 很简单,把矩阵数据存到excel里,然后存成cvs的格式,就是把每行数据之间用‘,’分隔:行与行之间用‘\n’保存. 举例: 假设cvs为test_nnfeature.txt,后缀可以改啦,只要格式符合上述要求就可以! data=csvread('test_nnfeature.txt'),此时,data就是你想要的数据 可以用size(data)看到行数.列数