源代码见文末 部分源代码: % 符号变量 两种表达方式 a=sym('a'); class(a); syms b; b; % 符号常量 c=sym('); c; % 符号表达式 三种表达方式 f1='3*x+4'; % char类型,但是可以参与运算.所以这种形式是可以直接用的,比较方便 syms x f2=3*x+4; % sym类型 f3=sym('3*y+4'); % sym类型 % 符号四则运算 fadd1 = f1 + f2; fmu1 = f1*f2; % 符号表达式的化解 syms

最近接触到了遗传算法以及利用遗传算法求最优解,所以就把这些相关的内容整理记录一下. 一.遗传算法简介(摘自维基百科) 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA))是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传.突变.自然选择以及杂交等. 算法 选择初始生命种群 循环 评价种群中的个体适应度 以比例原则(分数高的挑中概率也较高)选择产生下一个种群. 改变该种群(交叉和变异) 直到停止循环的条件满足

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

MATLAB PCHIP函数一阶求导分析 摘要:本文首先根据三次立方插值的一般表达式,得出分段三次立方插值时,每个小区间上的各次项系数.分析发现,三次项.二次项.一次项系数都与小区间端点处的一阶导数值相关,故需要求出端点处的一阶导数值,Matlab Pchip.m文件给出了方法.根据pchip.m的代码以及参考文献,归纳出求一阶导数值的公式.文章第三节着重分析内点处导数值公式的由来,以及与此相关的其它三个公式. 关键字:Matlab Pchip.m:分段三次立方插值:离散数据一阶求导:单调保形插

MATLAB线性方程组的迭代求解法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 1． 借助矩阵按模最大特征值,判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性. 2． 会在Jacobi迭代法所得迭代序列收敛时,用修改后的Gauss-Seidel迭代法. 3． 会逐次超松驰迭代法. 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 用上面前二种方法求解4元线性方程组的近似解,所选方程组尽可能可以用多种方法求得收敛解. 注:要注意判断迭代法

4. 使用牛顿迭代法求方程的解:x^3-2x-5=0区间为[2,3]这里的"^"表示乘方. package chapter4; public class demo4 { public static void main(String[] args) { double x=2; for(int i=0;i<20;i++) { x=-f(x)/f1(x)+x; } System.out.println(x+""); } static double f(double

求方程x1+x2+x3=15的整数解的数目要求0≤x1≤5,0≤x2≤6,0≤x3≤7.解:令N为全体非负整数解(x1,x2,x3),A1为其中x1≥6的解:y1=x1-6≥0的解:A2为其中x2≥7的解:y2=x2-7≥0的解:A3为其中x3≥8的解.y3=x3-8≥0的解 A1的个数,相当于对(y1+6)+x2+x3=15求非负整数解的个数,其为C(3+9-1,9)=C(11,2) A2的个数,相当于对x1+(y2+7)+x3=15求非负整数解的个数.C(3+8-1,8)=C(10,2) A

该程序是求的 π 近似值,所以随着 i 的增大,值会无线接近于 3.1415926... 代码示例 : package judgment;/** * 编写程序,计算当n=10000,20000,30000...100000时,π的值.求π的近似公式 * π=4*(1-1/3+1/5-1/7+1/9-1/11+1/13-...+1/(2n-1)-1/(2n+1)) */public class Judgment { public static void main(String[] args) {

画decision boundary(直线) %% ============= Part 3: Optimizing using fminunc =============% In this exercise, you will use a built-in function (fminunc) to find the% optimal parameters theta. % Set options for fminuncoptions = optimset('GradObj', 'on', '

sigmoid.m文件 function g = sigmoid(z)%SIGMOID Compute sigmoid functoon% J = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z. g = zeros(size(z));  初始化g ,z可以是一个数,一个向量或者一个矩阵 % ====================== YOUR CODE HERE ======================% Instructions: Compute the si

clc; clear all; close all; fx = @(x) -(0.4./sqrt(1 + x.^2) - sqrt(1+x.^2) .* (1- 0.4./(1 + x.^2))+x); [x0, f] =fminbnd(fx,0,2); % f利用负号求最小值 x = 0 :0.1: 2; y = feval(fx,x); %% ========maxvalue==== figure plot(x,-y,'b-','linewidth',2) hold on plot(x0,-

要点: 首先对于任何方程 :f(x)=0 ,可以转换成 f(x)+x-x => f(x)+x=x; 取g(x)=f(x)+x;  那么 新方程g(x)=x 的解即是 f(x)=0的解,即g(x)-x=0 成立时有 f(x)+x-x=0 现在研究g(x)=x 的解,该方程的解对应 函数 y=g(x) 与 函数y=x的交点(x1,y1)的x坐标即x1. 函数y=x 是对称直线,上面的的任意点(xa,ya)有xa=ya. picard 方法的具体过程是,选任意x=x0(当然实际上是有条件的,见教程例9

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

相关Matlab函数:hist, bar, cdfplot, ksdensity (1) hist函数 n = hist(Y, x)  假设x是一个向量,返回x的长度个以x为中心的,Y的分布情况. 比如:假设x是一个5元素的向量,返回Y在以x为中心的,x长度个范围内数据直方分布. [n,xout] = hist(...)  返回n和xout.包括有数目频率和间隔位置.能够使用bar(xout, n)来绘制直方图. (2) bar函数 绘制条形图.bar(X,Y) 将Y矩阵的每一行化成一组条形图.

问题描述 给定三次函数f(x)=ax3+bx2+cx+d的4个系数a,b,c,d,以及一个数z,请用牛顿迭代法求出函数f(x)=0在z附近的根,并给出迭代所需要次数. 牛顿迭代法的原理如下(参考下图): 设xk是方程f(x)=0的精确解x*附近的一个猜测解,过点Pk(xk,f(xk))作f(x)的切线.该切线与x轴的交点比xk更接近方程的精确解程x*. 迭代公式为:xk+1= xk - f(xk)/f '(xk),当f(x)的绝对值足够小的时候即可结束迭代. 注意:对于本题给定函数f(x),f

问题是这样,如果我们知道两个向量v1和v2,计算从v1转到v2的旋转矩阵和四元数,由于旋转矩阵和四元数可以互转,所以我们先计算四元数. 我们可以认为v1绕着向量u旋转θ​角度到v2,u垂直于v1-v2平面. 四元数q可以表示为cos(θ/2)​+sin(θ/2)​u,即:q0​=cos(θ/2)​,q1​=sin(θ/2)​u.x,q2=sin(θ/2)​u.y,q3=sin(θ/2)​u.z 所以我们求出u和θ/2即可,u等于v1与v2的叉积,不要忘了单位化:θ/2用向量夹角公式就能求. ma

转自 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/01/07/2316006.html  感谢Dsp tian clearclc;img = imread('124.jpg');     % Read image from graphics file [m n t] = size(img);            % 获取图型大小   max = 0;min = 256;avg = 0;for i =1:1:m    for j = 1:1:n    

求得θ值后用模型来预测 / 计算模型的精度  ex2.m部分程序 %% ============== Part 4: Predict and Accuracies ==============% After learning the parameters, you'll like to use it to predict the outcomes% on unseen data. In this part, you will use the logistic regression model%

题目链接 本题大意:给你n个长度为value[ i ]的长木板,让你切割成为等长的k份,问你切割的最大长度是多少. 本题思路:其实很容易可以想到先找到一个上界和一个下界,开始枚举里面的所有长度,取最长的那个即可,此时发现长度为浮点型朴素算法自然无法枚举,我们可以想到二分,局部逼近即可. 参考代码: /* 二分思维训练: 枚举值,判断是否可行,求出最大...最小值 */ #include <cstdio> #include <algorithm> #define mid ((doub

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接

本题是浙江理工大学ACM入队200题第四套中的F题 我们先来看一下这题的题面. 由于是比较靠前的题目,这里插一句.各位新ACMer朋友们,请一定要养成仔细耐心看题的习惯,尤其是要利用好输入和输出样例. 样例相当于给你举了个具体的例子,可以帮助你更好的理解题目 样例会告诉你输入和输出的格式,你必须要在程序里以这样的格式输入和输出,否则会出问题 样例可以在你本地写完代码之后用作测试,来检查你的代码能否正常地运行(不过样例运行正确并不代表完全对了,可能输入其他的数据会出现别的问题) 题面 题目描述 求