1.不精确 set(gca,'XMinorTick','on') 这样的话知识x轴显示了细的密度,网格线并没有变. 2.精确 set(gca,'xtick',-1:0.1:1); set(gca,'ytick',-1:0.1:1);

1.将figure调整为最大: figure;set(gcf,'outerposition',get(0,'screensize')); 2.获得figure中的大小 [x,y] = ginput 3.plot函数 plot函数用来绘制曲线. plot(x,y) 表1 plot函数绘图选项 线型 颜色 标记符号 - 实线 b蓝色 .   点 s 方块 : 虚线 g绿色 o 圆圈 d 菱形 -. 点划线 r红色 × 叉号 ∨朝下三角符号 -- 双划线 c青色 + 加号 ∧朝上三角符号 m品红 *

MATLAB实例:散点密度图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图 数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'

1.脚本 This directory includes some useful codes: 1. subset selection tools. (子集抽取工具) subset.py 2. parameter selection tools. (参数选优工具) grid.py 3. LIBSVM format checking tools(格式检查工具)checkdata.py Part I: Subset selection tools子集抽取 Introduction =========

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见:[转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,保存为gauss_data.txt文件,数据最后一列是类标签. 1. MATLAB程序 clear all close all %% 从文件中读取数据 data_load=dlmread('gauss_data.txt'); [num,dim]=

所用的函数非常简单,只需要用到mesh函数,示例代码如下: Ima=imread('F:\pathto\test.jpg'); surf_ima = surf(rgb2gray(Ima)); %黑色的3D图 title('3D') mesh_ima = mesh(rgb2gray(Ima)); %有色彩的3D图 参考链接:https://cn.mathworks.com/matlabcentral/answers/17998-image-processing-how-can-i-create-a

算法思路是首先建立kd树,然后找到每个点距离最近的点的距离,对距离求和再求平均即可. 代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pc = pcdownsample(pc,'random',0.1); %降低一下数据量 pc_point = pc.Location'; %得到点云数据 kdtree = vl_kdtreebuild(pc_point); %使用vlfeat建立kdtree dissum = ; :leng

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)'

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

Matlab实现单(双)极性(不)归零码 内容大纲 Matlab实现单极性不归零波形(NRZ),0 1 幅值 Matlab实现单极性归零波形(RZ),0 1 幅值 Matlab实现双极性不归零波形,-1 1 幅值 Matlab实现双极性归零波形, -1 1 幅值 设计 首先需要确定单个码元信号,以一秒为一个码元周期,每次采样128个点得到两个码元信号,分别是RZ信号和NRZ信号 %% 生成单个码元 Ts = 1; % 码元周期 N_sample = 128; % 单个码元抽样点数 dt = Ts

http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200971751114547/ 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.7782 - 7.7071i   5.0000             4.7782 + 7.707

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的

一.平稳随机过程 1.严平稳随机过程 clc clear n=0:1000; x=randn(1,1001); subplot(211),plot(n,x); xlabel('n');ylabel('x(n)'); grid on subplot(212),hist(x,50) grid on 2. 3.随机相位正弦信号 3.1 %随机相位正弦信号clc clear t=0:0.01:30; w=pi/2; x1=cos(w*t+2*pi*rand*ones(1,3001)); x2=cos(w

文章目录 一. 理论知识 1.线性系统的响应 2.微分方程的解 Ⅰ.经典解 Ⅱ.完全响应 3.零输入响应 4.零状态响应 5.冲激响应 6.阶跃响应 7.卷积求零状态响应 二.连续信号的MATLAB描述 1.单位冲激信号 2.单位阶跃信号 3.复指数信号 三.LTI系统的零输入响应 四.求LTI系统零状态响应 1.冲激响应 2.卷积 3.卷积求零状态响应 用MATLAB处理信号与系统中的问题,更加直观.方便.准确. 一. 理论知识 1.线性系统的响应 许多实际系统都可以用线性系统来模拟,如果线性

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet