matlab函数

Matlab round函数 没有看到太详细的介绍就自己写一个吧。 命令行窗口输入 help round可以得到官方的说明，加了一些中文，如下： 再看一些例子： 没有小数significant（有效数字）之后是科学计数法，有小数significant之后只是去掉了小数。 如果是大量的数据处理保留有效数字不确定的话还是要先试一下再处理吧。 来源： CSDN 作者： weixin_43698285 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43698285/article/details/88092974

ylbtech-Python：百科 Python是一种跨平台的 计算机程序设计语言 。是一种 面向对象 的 动态类型语言 ，最初被设计 用于编写自动化脚本(shell) ，随着版本的 不断更新和语言新功能 的 添加 ，越来越多被用于 独立的、大型项目 的 开发 。 1. 返回顶部 1、 中文名：蟒蛇 外文名：Python 经典教材：Head First Python 发行时间：1991年 设计者：Guido van Rossum 最新版本：3.9.0a0 荣 誉：2017年度编程语言 目录 1 Python简介及应用领域 2 下载Python 3 发展历程 4 风格 5 与MATLAB的对比 6 设计定位 7 执行 8 基本语法 ▪ 控制语句 ▪ 表达式 ▪ 函数 ▪ 对象的方法 ▪ 类型 ▪ 数学运算 9 帮助 ▪ 1. 列出模块中的函数 ▪ 2.查看完整的python内置函数清单 ▪ 3. 查看某个函数的文档帮助信息 10 CGI ▪ 服务器 ▪ 程序 ▪ 环境变量 11 特点 ▪ 优点 ▪ 缺点 12 应用 13 工具功能 14 标准库 15 开发环境 16 解释器 17 著名应用 18 学习网站 2、 2. 返回顶部 3. 返回顶部 4. 返回顶部 5. 返回顶部 1、 https://baike.baidu.com/item/python/407313 2、 6.

本系列教程来源于出版设计《基于MATLAB编程基础与典型应用书籍》，如涉及版权问题，请联系：156204968@qq.com。 出版社：人民邮电出版社， 页数：525。 本系列教程目前基于MATLABR2006a，可能对于更高级版本的功能和函数有差异，教程中如有问题，请联系：156204968@qq.com ###3.1.5 矩阵函数 MATLAB提供了丰富的函数来实现对矩阵的各种运算，下面将逐步介绍。因篇幅关系，将不作数学方面的解释。表3.1所示为常用的矩阵运算函数以及函数相对应的功能描述。 表3.1 常用矩阵运算函数 函数名 功能 det(X) 计算方阵行列式 rank(X) 求矩阵的秩，得出的行列式不为零的最大方阵边长。 trace(X) 矩阵A的迹b，即A的对角线元素之和 expm(A) 使用Pade近似算法计算eA，这是一个内部函数，A为方阵 expm1(A) 使用一个M文件和内部函数相同的算法计算e^A expm2(A) 使用泰勒级数计算e^A expm3(A) 使用特征值和特征向量计算e^A logm(X) 计算矩阵X的对数，它是expm(X)的反函数 funm(X, fun) 指定的函数fun计算方阵X的函数矩阵 sqrtm(X) 计算矩阵A的平方根A1/2，相当于X*X=A，求X polyvalm(P, X) 按照矩阵运算规则计算多项式的值。其中

Caffe2 Tutorials 原文链接： caffe2 教程入门（python版） ѧϰ˼· 1、先看官方文档，学习如何使用python调用caffe2包，包括 Basics of Caffe2 - Workspaces, Operators, and Nets Toy Regression Image Pre-Processing Loading Pre-Trained Models MNIST - Create a CNN from Scratch caffe2官方教程以python语言为主，指导如何使用python调用caffe2，文档依次从最基本caffe中的几个重要的类的概念、如何使用基础类搭建一个小网络、如何数据预处理、如何使用预训练的模型、如何构造复杂的网络来讲述caffe2的使用。初学者可以先行学习官方文档 caffe2-tutorials ，理解caffe2 中的网络构建、网络训练的理念与思路，体会caffe2与caffe在整体构造上的不同。 2、结合着caffe2源码看python实际调用的c++类 在python中，caffe2这个包中类与函数大部分是封装了源码文件夹caffe2/caffe2/core下的c++源文件，如基础数据类Tensor，操作类Operator等，通过使用python中类的使用，找到对应c++源码中类和函数的构造和实现，可以为使用c

代码： function [wpLP, wsLP, alpha] = bp2lpfre(wpbp, wsbp) % Band-edge frequency conversion from bandpass to lowpass digital filter % ------------------------------------------------------------------------- % [wpLP, wsLP, alpha] = bp2lpfre(wpbp, wsbp) % wpLP = passband edge for the lowpass digital prototype % wsLP = stopband edge for the lowpass digital prototype % alpha = lowpass to bandpass transformation parameter % wpbp = passband edge frequency array [wp_lower, wp_upper] for the bandpass % wshp = stopband edge frequency array [ws_lower, ws_upper] for the bandpass % % % Determine the digital

1.图像旋转与缩放 bm=imread("3.png"); %subplot(1,3,1); imshow(bm); %缩放图片 %bt=imresize(bm,0.5,'nearest'); %图片旋转，第三个参数可选,逆时针旋转 theta=30; bt=imrotate(bm,theta,'crop'); %subplot(1,3,2); figure,imshow(bt) 'crop'表示旋转时，是否切割。 2.图像的加法运算 2.1 图像结合 在MATLAB中，如果要进行两幅图像的加法，或者给一幅图像加上一个常数，可以调用imadd函数来实现。imadd函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加，返回相应的像素值之和作为输出图像。imadd函数的调用格式如下： Z = imadd（X，Y） 其中，X和Y表示需要相加的两幅图像，返回值Z表示得到的加法操作结果。 I=imread('3.png'); J=imread('4.png'); n = size(I,2); m = size(J,2); if n > m n = m; end i = size(I,1); j = size(J,1); if i > j i = j; end k = size(I,3); t = size(J,3); if k > t k = t; end %图像叠加 K

1. 二维平面曲线作图函数 plot(x,y,'s'); x和y是长度相同的向量，s表示线型和颜色。也可以多条曲线作在同一张图上。。 2. 多窗口作图 subplot(m,n,k); 表示有m*n个窗口，当前图在第k个窗口。（窗口的顺序依次是从左到右，从上到下） 适用于画多个图的时候。 3. 直方图作图 hist(X); 二维直方图，可以显示数据的分布。 count=hist(X) 把向量x中的元素放入等距的10个条形中，且返回每一个条形中的元素个数。 count=hist(X,center) 参量X为向量，把X中的元素放到m（m=length(center)）个由center中元素指定的位置为中心的直方图中。 count=hist(X,number) 参量number为标量，用来指定条形的数目。 [count,center] =hist(X) 返回向量X中包含频率计数的count与条形的位置向量center，可以用命令bar(center,count)画出条形直方图 例题：作1000个服从正态N(10,25)数据 X=normrnd(10,5,1000,1); //normrnd表示生成随机的正态分布数据 hist(X); 结果： 方法二： X=normrnd(10,5,1000,1); [count,center]=hist(X); bar(center,count); 结果：

基于 Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中，2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架，是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本，因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程，旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程技巧。 这一系列教程分为 6 部分，从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现，介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。 为什么选择 TensorFlow？ 在本文中，我们将对比当前最流行的深度学习框架（包括 Caffe、Theano、PyTorch、TensorFlow 和 Keras），帮助你为应用选择最合适的框架。 1. Caffe ：第一个主流产品级深度学习库，于 2014 年由 UC Berkeley 启动。 优点： 快速 支持 GPU 漂亮的 Matlab 和 Python

在使用matlab进行信号处理和图形绘制过程中，某些函数被频繁调用，所以有必要将这些常用函数进行总结归类。 滤波函数 低通滤波 function [filtered_signal,filtb,filta]=lopass_butterworth(inputsignal,cutoff_freq,Fs,order) % Low-pass Butterworth filter % [filtered_signal,filtb,filta] = lopass_butterworth(inputsignal,cutoff_freq,Fs,order) % % This is simply a set of built-in Matlab functions, repackaged for ease of % use by Chad Greene, October 2012. % % INPUTS: % inputsignal = input time series % cutoff_freq = filter corner frequency % Fs = data sampling frequency % order = order of Butterworth filter % % OUTPUTS: % filtered_signal = the filtered time series

在使用matlab进行信号处理和图形绘制过程中，某些函数被频繁调用，所以有必要将这些常用函数进行总结归类。 滤波函数 低通滤波 function [filtered_signal,filtb,filta]=lopass_butterworth(inputsignal,cutoff_freq,Fs,order) % Low-pass Butterworth filter % [filtered_signal,filtb,filta] = lopass_butterworth(inputsignal,cutoff_freq,Fs,order) % % This is simply a set of built-in Matlab functions, repackaged for ease of % use by Chad Greene, October 2012. % % INPUTS: % inputsignal = input time series % cutoff_freq = filter corner frequency % Fs = data sampling frequency % order = order of Butterworth filter % % OUTPUTS: % filtered_signal = the filtered time series