1.quiver函数 一般用于绘制二维矢量场图,函数调用方法如下: quiver(x,y,u,v) 该函数展示了点(x,y)对应的的矢量(u,v).其中,x的长度要求等于u.v的列数,y的长度要求等于u.v的行数.在绘制图像的过程中,通常用 meshgrid 来生成所需的网格采样点. 下面举几个例子: 例1:一个最简单的例子,该二维矢量场图中的矢量皆从(0,0)出发,分别指向(1,0) .(-1,0) .(0,1) .(0,-1). x=[0 0 0 0]; y=x; u=[1 -1 0 0];

1. 组合的矢量实现 nchoosek(n, k) 的第二个参数在 matlab 下是不支持矢量化的,必须是标量形式.但 matlab 下的 gamma 函数,却可支持,矢量形式,又因为,gamma 函数与 阶乘的关系: gamma(n+1) == n! 因此: >> nchoosekln = @(n, k) gammaln(n+1) - gammaln(k+1) - gammaln(n-k+1); >> nchooseks = @(n, k) exp(nchoosekln(n,

Matlab自带函数中不包含构造 quiver 函数注释过程,本文参照 matplotlib 中 quiverkey 函数,构造类似函数为 Matlab 中 quiver 矢量场进行标注. quiverkey函数 首先看 matplotlib 中 quiverkey 如何定义的 quiverkey(*args, **kw) Add a key to a quiver plot. Call signature:: quiverkey(Q, X, Y, U, label, **kw) Argumen

AUC = sum( (Y(2:end)+Y(1:end-1))/2 .* (X(2:end) - X(1:end-1)) X 和 Y 均是向量: Y(2:end) - Y(1:end-1),是 Y(2) - Y(1), Y(3) - Y(2), Y(4) - Y(3) -., 得到还是一个向量,长度少 1 而已: Y .* X,这是向量的按位相乘:

EPI: edge preservation index,衡量对原始图像的操作(目标图像)对图像边缘的保持能力. EPI_H:horizontal ,水平方向: EPI_V:vertical,垂直方向: EPIH=∑i∑j∣∣I^(i,j+1)−I^(i,j)∣∣∑i∑j|I(i,j+1)−I(i,j)|EPIV=∑i∑j∣∣I^(i+1,j)−I^(i,j)∣∣∑i∑j|I(i+1,j)−I(i,j)| I, I2; % 分别表示原始图像,和处理后图像 imU = I(1:end-1, :);

dj,k^=⎧⎩⎨⎪⎪dj,k−λ,dj,k≥λ0,otherwisedj,k+λ,dj,k≤−λ function y = soft(x, T) y = (x - abs(T) > 0) .* x

要查看Matlab所有绘图函数,请从Matlab主界面菜单查看“绘图目录”,或从Matlab帮助文档查看“Types of MATLAB Plots”(在线版本).本文的图和英文解释摘自Matlab帮助文档. 类别 Function 图 维度 描述 曲线 plot 2 绘制曲线,相邻点之间被插值 fplot     输入函数或函数句柄.自变量取值区间,绘制曲线 plotyy 2 双纵坐标图,两个纵坐标的数量级不同 plot3 3 绘制3D曲线 loglog 2 X,Y坐标都按对数缩放 semil

MATLAB的数据显示格式 虽然在MATLAB系统中数据的存储和计算都是双精度进行的,但MATLAB可以利用菜单或format命令来调整数据的显示格式.Format命令的格式和作用如下: l  format|format short         5位定点表示 l  format long                15位定点表示 l  format short e              5位浮点表示 l  format long e              15位浮点表示 l  f

1.quiver函数 一般用于绘制二维矢量场图,函数调用方法如下: 1 quiver(x,y,u,v) 该函数展示了点(x,y)对应的的矢量(u,v).其中,x的长度要求等于u.v的列数,y的长度要求等于u.v的行数.在绘制图像的过程中,通常用 meshgrid 来生成所需的网格采样点. 下面举几个例子: 例1:一个最简单的例子,该二维矢量场图中的矢量皆从(0,0)出发,分别指向(1,0) .(-1,0) .(0,1) .(0,-1). 1 2 3 4 5 x=[0 0 0 0]; y=x; u

PS:这些是今年4月份,跟斯坦福UFLDL教程时的实验报告,当时就应该好好整理的…留到现在好凌乱了 Softmax Regression实验报告 1.Softmax Regression实验描述 Softmax回归模型是逻辑回归模型的推广,它可以把数据分类到两个以上的类别.在本实验中,我们的目标是采用Softmax回归模型对MNIST手写数字数据库进行分类,识别每个手写数字,把它们归类于0到9之间的10个类别.实验中需要计算成本函数J,参数Theta,成本函数的梯度,及预测假设h. Figure

大致思路:matlab中生成矢量格式文件-导入Visio中-编辑-导出合适格式-在其他软件中使用 准备工具 Matlab 2014b或更高版本 Visio 2007或更高版本 我查看过,Matlab能够输出的矢量化文件大概有*.svg.*.eps.*.pdf三种,但是这三种中,Visio能够打开的只有*.svg.之所以选择Visio,是因为画示意图来说,Visio基本算得上是比较好的选择了. 技术基础 简单的Matlab编程能力(目测你一天就能学会的Matlab知识,差不多就够用) 理论基础 理

前言:这几天一直都在研究模糊聚类.感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解,正好今天有时间,就来聊一聊模糊聚类. 一:模糊数学 我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1.我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式,在这种模式中,一个元素要么属于这个集合,要么不属于这个集合,但是对我们现在介绍的模糊集来说,某个元素可能部分属于这个集合,又可能部分属于另外的集合,显然,例如,一个男人(1表示),一个女人(0表示),但是随着科学技术的发展,出现了人妖这个生物(可能0.3属于男

前言: 最近想看看矢量中值滤波(Vector median filter, VMF)在GRB图像上的滤波效果,意外的是找了一大圈却发现网上没有现成的code,所以通过matab亲自实现了一个,需要学习的朋友可以拿过去用.本文的核心是VMF的matlab实现,最后通过在RGB图像上应用举例说明. VMF的数学表达: 含有N个矢量的集合{C1,C2,...CN},它的VMF结果如下所示: 其中,CVM1表示距离所有其他向量的距离和最小的那个向量.而距离可以自己定义,常用的欧氏距离,曼哈顿距离等等.

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1 背景 我们在ArcMap中可以直接通过symbol功能对图层进行定制化配图.但是,如果我们将配好图的shp图层在GeoServer中发布时,会发现图层样式完全丢失了.其实原因很简单,用ArcMap配好的图层,其样式文件并不是保存在shp中,而是保存在mxd或者msd中. 那么如何才能让GeoServer发布的图层也能达到定制化配图的效果呢? 2 SLD简介 SLD

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

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描

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

原文地址:http://developer.51cto.com/art/201104/255128_all.htm MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通过一些手段,我们也能让MATLAB语言快起来,甚至和C差不多了! MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通

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.