1.quadprog 二次规划的函数 Matlab 中二次规划的数学模型可表述如下 其中 H是把目标函数二次项部分进行实对称矩阵, f是线性函数的列向量. 例求解二次规划 得到 h=[4,-4;-4,8]; 注意Matlab 中二次规划的数学模型中H 之前有个1/2 所以 对称二次型矩阵要乘以2 即2.*[2,-2;-2,4]=[4,-4;-4,8] f=[-6;-3]; 目标函数线性部分的列向量. a=[1,1;4,1]; 不等式约束的A矩阵 b=[3;9];  lower[0,0] 依次输入

参考:http://www.jianshu.com/p/f0cefc737dda ①在下载matlab linux版.iso, ②在windows下用ULTRAISO软件提取 ③用crack中的install.jar 覆盖原生安装包的install.jar (cp ~/crack/install.jar /mnt/matlab/java/jar/install.jar) ④运行安装文件夹下的install(./install) ⑤选择 手动安装不连接互联网 ⑥输入key: 29797-39064

1 正运动学: 1.1 DH方法理解 第i个坐标系固连在第i个连杆的左端.轴i固连于i-1杆,在i-1杆的右端.  i坐标系固定在i杆上,随这i杆转动. 每个连杆有四个参数,第i个连杆: ai = (沿着Xi轴,从Zi移动到Zi+1的距离)  ,即 连杆i的抽象长度!抽象长度由连杆i两端的两个轴:i-1轴和i轴来决定的,两轴的公垂线啊. αi= (从Zi旋转到Zi+1的角度,转轴为Xi,右手定则),即 连杆i与连杆i+1的夹角. di = (沿着Zi轴,从Xi-1移动至Xi的距离), Xi-1和

去年做了一些关于Matlab GUI的程序,现在又要做相关的东西,回想起来,当时很多经验没有记录下来,现在回顾起来始终觉得不爽,所以从现在开始,一定要勤写记录. 从简单的例子说起吧. 创建Matlab GUI界面通常有两种方式: 1,使用 .m 文件直接动态添加控件     2.  使用 GUIDE 快速的生成GUI界面 显然第二种可视化编辑方法算更适合写大型程序.一:创建GUI1.在 .m文件中动态添加 例如 h_main=figure(‘name’,‘a demo of gui design

http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=howtos:matlab:mt1-5 一. 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性.非线性曲线拟合.下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱.假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 .1.在命令行输入数据: >x=[110.3323 148.7328 178.064 20

(一)菜单设计 一.建立用户菜单 1.概况: 用户菜单一般含有一级菜单和二级菜单,乃至多级菜单.每一级菜单又包含多个菜单项.建立菜单可以使用uimenu函数. 2.uimenu函数调用: %建立一级菜单的函数调用: 一级菜单句柄=uimenu(图形窗口句柄,属性名1,属性值1,属性名2,属性值2,--); %建立一级菜单需给出图形窗口的句柄值. %如果省略句柄值,MATLAB就在当前图形窗口中建立这个菜单项. %如果当前没有图形窗口,则自动打开一个图形窗口. %建立子菜单项的函数调用: 子菜单项

去年做了一些关于Matlab GUI的程序,现在又要做相关的东西,回想起来,当时很多经验没有记录下来,现在回顾起来始终觉得不爽,所以从现在开始,一定要勤写记录. 从简单的例子说起吧. 创建Matlab GUI界面通常有两种方式: 1,使用 .m 文件直接动态添加控件 2. 使用 GUIDE 快速的生成GUI界面 显然第二种可视化编辑方法算更适合写大型程序. 一:创建GUI 1.在 .m文件中动态添加 例如 h_main=figure('name','a demo of gui design','

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 =========

案例:之前跑过的程序 已经生成了多个matlab图,现在需要进行合并到一个图中. 解决方案,利用图像句柄把figure图像中的参数读入到内存中,然后重新subplot绘制. 程序如下: clc;clear; open(‘./test_1.fig’) figure_info=findall(gcf,’type’,'line’); xdata1 = get(figure_info,’xdata’); ydata1 = get(figure_info,’ydata’); color1 = get(fi

Java代码实现的计算难免会显得不够高效.而利用MATLAB写好相应的计算函数,然后打包成jar包供Java调用,在某些情况下会更加方便.或者有些时候会涉及到使用Java调用MatLab展现一些二维三维图.因此用到Java调用MatLab. 一:注意事项 1: MatLab的版本必须是2006b+(包括2006b或更高版本),因为只有在这些版本中才有MATLAB Builder for Java(也叫Java Builder). 2: 运行机器上必须装有JRE 并且版本要和MatLab自带的jr

本人安装的版本号是MATLAB(R2010b) 打包过程例如以下: MATLAB命令窗体输入deploytool,打开一个Eeployment Project的窗体: 1.在Name输入你想要打包后的文件的名字: 2.在Location输入你MATLAB当前的路径: 3.在Target选择第一项Windows Standalone Application; 4.确定后打开Depolyment Tool窗体,在窗体中有一个[Add main file],点击就能够添加你要转换的文件,最后点击Pac

做SVD的时候,看学姐的demo,用到了matlab的GUI,感兴趣就自己学了一下: 从简单的例子说起吧. 创建Matlab GUI界面通常有两种方式: 1,使用 .m 文件直接动态添加控件     2.  使用 GUIDE 快速的生成GUI界面 显然第二种可视化编辑方法算更适合写大型程序.一:创建GUI1.在 .m文件中动态添加 例如 h_main=figure(‘name’,‘a demo of gui design’,‘menubar’,‘none’,… 'numbertitle','of

[在此处输入文章标题] 由于MATLAB自带的GUI平台设计的界面不是很美观而且设计过程并不是很方便,我们选择了用c#来做软件界面的实现.我们用MATLAB做信号处理封装成函数,把函数编译成dll格式,然后用c#调用MATLAB的函数即可.在设计过程中遇到两个主要的麻烦,一个是MATLAB和c#数值类型的转化问题,而且c#函数多输出.多输入问题是从来没有遇到过的,另一个问题是实现动态的绘制心电曲线,我最后通过一个定时器不断的刷新画图解决了这个问题.下面详细介绍实现过程. 1 c#调用matlab

MATLAB中imshow()和image(): IMSHOW Display image in Handle Graphics figure. IMSHOW(I) displays the grayscale image I. IMSHOW(I,[LOW HIGH]) displays the grayscale image I, specifying the display range for I in [LOW HIGH]. The value LOW (and any value les

之前用Matlab作图,从网上找了些别人的例子,然后慢慢调参数.其实对很多命令,特别是对句柄不是很了解,今天简单总结了一下.下面用几个例子来说明:     ]);  首先,gcf是当前figure对象的句柄.作为figure对象,有很多属性(property),具体可以查询Matlab的帮助系统.例如,下面是帮助系统的介绍: 其中一个属性是Units,我们可以把它理解成编程语言中的枚举类型.它的几个值分别是:inches | centimeters | normalized | points |

使用C++来写一个IIR滤波器 我们首先要在MATLAB中设计一个IIR滤波器,并生成一个头文件,这个头文件中反映了IIR滤波器的频率响应特性 理论支持 IIR滤波叫做递归滤波器,它是一种具有反馈的滤波器.当阶数较大时一般采取多个二阶节滤波进行串联,这样可以提高系统稳定性. 一个二阶节系数规律如图所示: 可以写出第K个二阶节的差分方程 N个二阶节的级联结构如下图所示: 根据二阶节图,把前一级的输出作为后一级的输入,就可以通过软件实现IIR数字滤波的功能. 使用Matlab生成头文件 首先打开MA

一 注意事项 1: MatLab的版本必须是2006b+(包括2006b或更高版本),因为只有在这些版本中才有MATLAB Builder for Java(也叫Java Builder). 2: 运行机器上必须装有JRE 并且版本要和MatLab自带的jre 大版本保持一致(位数也要保持一致)(大版本一致既可,比如同是1.6,或者1.7既可) 查看MatLab 自带JRE版本位数方法:在MatLab中Command Windows中输入 [version -java] 命令查看.如图所示: 这

在matlab中经常需要对数据进行曲线拟合,如最常见的多项式拟合,一般可以通过cftool调用曲线拟合工具(curve fit tool),通过图形界面可以很方便的进行曲线拟合,但是有些时候也会遇到不方便用图形工具.因此这里简单的记下两种常用的拟合方法. 1 多项式拟合(polyfit和polyval) polyfit可以对数据进行拟合(自定义用几次多项式),返回相应的参数,然后用polyval生成拟合后的数据点,下面的例子中我们对抛物线y=3x2+6x+5进行拟合. x = -:; y = *

1.平面操作工具箱 http://cathy.ijs.si/~leon/planman.html 2.SimMechanics 工具箱 (这个好像不是免费的) http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/physmod/mech/mech.shtml 3.gaot工具箱(遗传算法工具箱) http://www.dytrol.com/viewFile.asp?Boardid=11&ID=263 4.Optimization Toolb

软件环境:MATLAB2013a 一.多项式拟合 多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据,使得在观测数据点处的误差平方和最小. 在MATLAB中,利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合. 函数ployfit根据观测数据及用户指定的多项式阶数得到光滑曲线的多项式表示,polyfit的一般调用格式为:P = polyfit(x,y,n).其中x为自变量,y为因变量,n为多项式阶数. polyval的输入可以是标量或矩阵,调用格式为 pv = polyval(p,a) pv = pol