t-检验: t-检验,又称student‘s t-test,可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度),假设了数据的正态性,并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异. matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题,分别为ttest方法和ttest2方法,两者的参数.返回值类型均相同,不同之处在于ttest方法做的是 One-sample and paired-sample t-test,而ttest2则是 Two-sample t-test with

t=(0:0.01:2)*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=cos(2*t); plot3(x,y,z,'r-','linewidth',1.5); box on; %打开坐标系边框 legend('三维曲线作图'); 三维曲线绘图 x=0:0.2:1; y=x; [x y]=meshgrid(x,y); plot(x,y,'b+') %这就是所有(x,y)的取值 ,然后计算所有的z=f(x,y)就可以了 利用meshgrid生成网格节点 dd=0.001;n=1+1/dd;

https://blog.csdn.net/eric_e/article/details/81294092 D3.js实现数据可视化 三维可视化 风场可视化(数据插值):风场是动态变化的,实时刷新的,数据实时动态性较高 windy:https://download.csdn.net/download/weixin_38690337/10724155     https://github.com/gishome/wind-js 地球:https://github.com/cambecc/earth

1.设置图形对象属性值 set(h,'属性名称','属性值') >> subplot(,,); h1=line([ ],[ ]); text(,0.5,'unchange'); subplot(,,); h2=line([ ],[ ]); ); text(,0.5,'change'); 2.基本二维绘图函数 plot x=:*pi; y=sin(x); plot(x,y,,); >> xlabel('x'); >> ylabel('y') 2.  loglog:双对数坐

收藏吧,网上搜集的,费了老大劲了,推荐给有需要的人,^_^.   MATLAB课件2007北京交通大学.zip 4.87 MB   A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf 7.47 MB   An Introduction To Programming And methods in Matlab.pdf 2.32 MB   Applied Econometrics using MATLAB.pdf 1.41 MB   A

一.数据准备 网络结构:lenet_lr.prototxt 训练好的模型:lenet_lr_iter_10000.caffemodel 下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1uBDTKapT1yFHX4TEMaxQvQ 密码:2mla 二.利用pycaffe可视化,只需根据prototxt文件即可得到 ~/caffe/caffe/examples/mnist$ python /home/tingpan/caffe/caffe/python/draw_net.py le

物联网(IoT)是帮助人工智能(AI)以更好的方式控制和理解事物的未来技术. 我们收集了一些最有名的物联网平台,帮助您以受控方式开发物联网项目. 物联网平台是帮助设置和管理互联网连接设备的组件套件. 一个人可以从一个系统远程收集数据,监控和管理所有连接互联网的设备. 物联网平台上有很多可用的在线平台,但为公司构建物联网解决方案都依赖于物联网平台主机和支持质量. 在这里,我们编译了一些最好的和着名的开源物联网(IoT)平台. 大多数这些平台都提供API来支持Linux开发板,如Raspberry

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物联网(IoT)的11大云平台:AWS.Azure.谷歌云.Oracle. 2018-11-06 14:02 云技术 关键词:物联网AzureGoogleSalesforce云计算 导读:现在,我们将介绍用于物联网(IoT)开发的最为顶级,最为推荐的平台.让我们开始吧! 现在,我们将介绍用于物联网(IoT)开发的最为顶级,最为推荐的平台.让我们开始吧! 目录 ⊙1.Thinworx8 物联网平台 ⊙2.Microsoft Azure物联网套件 ⊙3.Google Cloud物联网平台 ⊙4.IB

入门实现 先用RayMarching描绘一个球体,最后在进行光照计算参考:https://www.shadertoy.com/view/llt3R4 模拟摄像机射线float3 rayDirection(float filedOfView, float2 size, float2 fragCoord){ float2 xy=fragCoord-size/2; float z=size.y/tan(radians(filedOfView)/2.0); return normalize(float3

学过的统计知识忘光了,飞速恶补了一下能用到的,此篇多有错误今后看到再改= =||| 成对t检验(Paired ttest) 将两组测量值对应相减,再将所得差值看作服从正态分布的随机变量,然后再做关于差值的均值的假设检验. matlab:[h, p, ci, stats] = ttest(x, y, 'name', 'value'); ▷ OPTIONS: …'Alpha' :显著性水平(0, 1) …'Dim' :第一非单值维度(默认) …'Tail' :备择假设类型(‘both’(默认)|'r

一.有啥用 这里用的是LIS3DH三轴加速计,输出为X.Y.Z轴的加速度,通过串口连接电脑,电脑里运行matlab脚本通过串口实时获取数据并做可视化显示. 这里虽然是针对LIS3DH的,其实稍作修改即可适用其他型号的运动传感器,如:MPU6050,甚至是其他格式的串口数据. 二.具体分析 首先通过串口传来的数据格式为:6位X轴加速计整数+空格+6位Y轴+空格+6位Z轴+换行 printf(, data.AXIS_Y/, data.AXIS_Z/); 那么matlab如何读取串口并对其数据进行可视

1.参考 reference 1. tutorial主页:http://www.bcs.rochester.edu/people/raizada/fmri-matlab.htm. 2.speech_brain_images.mat数据:speech_brain_images.mat. 3.showing_brain_images_tutorial显示大脑图像代码:showing_brain_images_tutorial.m . 4.overlaying_Tmaps_tutorial.m叠加t检

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容

这个问题花了一些时间.先看图 这个是t检验里面的公式,但是如何在matlab中找到该式子对应的值,我现在才知道. 就是这样:x=tinv(1-α/2,n-1)----t(n)分布的上侧α分位数       类似的还有MATLAB中解决F分布和t分布问题: x=finv(1-α,n1,n2)----F(n1,n2)分布的上侧α分位数 x=chi2inv(1-α,n)------卡方分布(n)的上侧α分位数 参考:http://blog.sciencenet.cn/blog-733746-59245

此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化.只介绍了卷积核的可视化,不涉及特征图的可视化. 是参考此博客: http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52643188 前期准备,需要两个东西 1. 模型的描述文件 deploy.prototxt 2. 模型本身lenet_iter_10000.caffemodel (此处用的examples中的mnist里的) 第一步: 在创建D:\caffe-master\matla

接上一篇文章,这里给出配置caffe后编译matlab接口的方法.(参考:<深度学习 21天实战Caffe 第16天 Caffe可视化方法>) 1.将Matlab目录更新至Caffe的Makefile.config 2.编译 make matcaffe 一般情况下会出错: 此时在网络上一般的解决方法是将gcc的版本降低为4.7,但在本环境中这个方法并不能解决这个问题.本文解决方法是: 1)修改caffe根目录下的Makefile,在“CXXFLAGS += -MMD -MP”下添加: CXXF

总体分布的正态性检验一般采取Jarque-Bera检验方法. 1. JBTest检验的定义: 在统计学中,Jarque-Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验.该检验以卡洛斯•哈尔克和阿尼•K•贝拉(Carlos Jarque and Anil K. Bera)来命名. JB统计量定义为: 这里的n为观测数目(自由度),S是样本偏度系数,K是样本峰度系数. 对正态分布而言,JB统计量渐进的服从自由度为2的卡方分布. Jarque和Bera证明了在正态性假定下,如

由于matlab在列化a(:)以及reshape(a)等操作中是列优先的,所以要重构出新的高维度矩阵,通常要把reshape和permute结合起来使用. 先到 http://caffe.berkeleyvision.org/ 下载 训练好的model bvlc_reference_caffenet.caffemodel; 更多caffe使用也请参看上面的网址. clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_ca

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso