matlab函数

** 无意中看到matlab主页上有基于深度学习语音去噪的例子，就照着跑了一下 ** 然后就报错了，主要是因为这一句： [targets,predictors] = cellfun(@(x)HelperGenerateSpeechDenoisingFeatures(x,noise,src),T,“UniformOutput”,false); 程序找不到这个名为HelperGenerateSpeechDenoisingFeatures的函数，尝试了很多办法都无济于事。最后看主页右边写着要使用两个工具箱： 查看自己的matlab，我使用的是2019a，点击菜单栏的APP: 点击获取更多APP: 如图，然后点击红圈中的显示所有： 这里明显看的到我已经安装好了这两个工具箱，这着实很打脑壳。不甘心的我，点击了Audio Toolbox进入，然后在里面搜索HelperGenerateSpeechDenoisingFeatures： 然后我搜到了它： 点进去看看，里面居然有HelperGenerateSpeechDenoisingFeatures这个函数的代码： 点进去以后发现： 如今有了函数，我们就直接新建一个HelperGenerateSpeechDenoisingFeatures.m放在工作目录下，就可以啦！ 下图为最终迭代3个epoch后loss的变化曲线： 来源： CSDN 作者：

4.8 假设检验 4.8.1 已知，单个正态总体的均值μ的假设检验（U检验法） 函数 ztest 格式 h = ztest(x,m,sigma) % x为正态总体的样本，m为均值μ0，sigma为标准差，显著性水平为0.05(默认值) h = ztest(x,m,sigma,alpha) % 显著性水平为 alpha [h,sig,ci,zval] = ztest(x,m,sigma,alpha,tail) %sig为观察值的概率，当sig为小概率时则对原假设提出质疑，ci为真正均值μ的 1- alpha置信区间，zval为统计量的值。 说明 若h=0 ，表示在显著性水平 alpha下，不能拒绝原假设； 若h=1 ，表示在显著性水平 alpha下，可以拒绝原假设。 原假设：， 若tail=0 ， 表示备择假设：（默认，双边检验）； tail=1，表示备择假设：（单边检验）； tail=-1 ，表示备择假设： （单边检验）。 例 4-74 某车间用一台包装机包装葡萄糖，包得的袋装糖重是一个随机变量，它服从正态分布。当机器正常时，其均值为0.5公斤，标准差为0.015。某日开工后检验包装机是否正常，随机地抽取所包装的糖 9 袋，称得净重为（公斤） 0.497, 0.506, 0.518, 0.524, 0.498, 0.511, 0.52, 0.515, 0.512 问机器是否正常？

#关于matlab生成M序列的代码 参考了相关书籍和网上matlab生产m序列的代码，我发现和书上的定义有些不一样（系统辨识原理及其运用-李彦俊）于是我就自己学了一个m文件来供大家参考。使用起来简单方便。以下就是函数 function [seq]=msep(coef) %========================================================================== % 此函数用来生成最大长度m序列 % coef为特征多项式向量 %========================================================================== m=length(coef); B=coef; len=2^m-1; % 得到序列的长度 seq=[]; p=0; for i=1:len p=double(xor(B(3),B(4))); B=[B(4),B(1:3)]; B(1)=p; seq(i)=B(1); end //希望大家印用的时候可以表明出处，学习，有什么不足请多指点 来源： CSDN 作者： 西阿雨奇 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45819222/article/details/103635868

本文最新版已更新至http://thinkinside.tk/2013/05/03/r_notes_1_what.html 在学习量化投资的时候，我发现了R（www.r-project.org）。R到底是什么呢？在开始之前，先看看R的神奇之处。 1. R初窥 从CRAN（The Comprehensive R Archive Network）cran.r-project.org—mirrors.html中选择一个镜像，然后下载合适的安装包（R支持Linux、Mac OS X和Windows）。 安装并运行R后，可以看到R的控制台（我的操作系统是Mac OS）： 在R的控制台输入如下命令： > install.packages('quantmod') # 安装quantmod包 > require(quantmod) #引用quantmod包 > getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #从雅虎财经获取google的股票数据 > chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #显示K线图 > addMACD() #增加MACD图 就能够看到下图的效果了： 最后，退出R： > q()#Terminate an R Session 2. R是什么

我在10月份发表过一篇随笔“ 画函数图形的C#程序，兼论一个病态函数 ”，在那篇随笔中写道： 这个画函数图形的C#程序有一个严重的缺点，就是函数表达式是直接写的源程序中的，不能象SciLab和Matlab那样交互式地输入。 后来，根据“ 空间/IV ”的评论，我写了个动态生成用户输入的函数表达式的类，用以改进这个画函数图形的C#程序。下面是该程序的运行效果： 可以看到，不但要画的函数的表达式可以由用户动态地输入，而且函数自变量的范围也可以是常量表达式。 下面就是源程序： // plot.cs: 画函数图形, 编译方法: csc /t:winexe plot.cs Expression.cs using System; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; using Skyiv.Util; namespace Skyiv.Ben.Plot { sealed class PlotForm : Form { const int yBase = 24 ; // 屏幕保留区域的高度 TextBox tbxX0, tbxX1; // 函数自变量的取值范围 TextBox tbxExpression; // 函数的表达式 PlotForm() { SuspendLayout(); Button btnSubmit = new

支持向量机（SVM）的matlab的实现 支持向量机是一种分类算法之中的一个，matlab中也有对应的函数来对其进行求解；以下贴一个小例子。这个例子来源于我们实际的项目。 clc; clear; N=10; %以下的数据是我们实际项目中的训练例子（例子中有8个属性） correctData=[0,0.2,0.8,0,0,0,2,2]; errorData_ReversePharse=[1,0.8,0.2,1,0,0,2,2]; errorData_CountLoss=[0.2,0.4,0.6,0.2,0,0,1,1]; errorData_X=[0.5,0.5,0.5,1,1,0,0,0]; errorData_Lower=[0.2,0,1,0.2,0,0,0,0]; errorData_Local_X=[0.2,0.2,0.8,0.4,0.4,0,0,0]; errorData_Z=[0.53,0.55,0.45,1,0,1,0,0]; errorData_High=[0.8,1,0,0.8,0,0,0,0]; errorData_CountBefore=[0.4,0.2,0.8,0.4,0,0,2,2]; errorData_Local_X1=[0.3,0.3,0.7,0.4,0.2,0,1,0]; sampleData=[correctData;errorData

有关于python，和Matlab一样属于脚本类型语言。用作数据分析时，要求熟悉Numpy、Matplotlib、Scipy等库就行。python入门较为简单，仅此一篇博客作为入门练习。 1.使用array创建 2.使用函数创建 3.存取 4. numpy与Python数学库的时间比较 5.绘图 6. 概率分布 7. 绘制三维图像 8 scipy 库引入 1 # 导入NumPy函数库 2 import numpy as np 3 import matplotlib 4 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 5 from matplotlib import cm 6 import time 7 from scipy.optimize import leastsq 8 import scipy.optimize as opt 9 import scipy 10 import matplotlib.pyplot as plt 11 from scipy.stats import norm, poisson 12 from scipy.interpolate import BarycentricInterpolator 13 from scipy.interpolate import CubicSpline 14 import math 1

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 一、yNumPy - 简介 NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！ 通过Numpy，可以进行如下操作： 数组的算数和逻辑运算。 傅立叶变换和用于图形操作的例程。 与线性代数有关的操作，NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。 现在一般通过Numpy、Scipy（Scientific Python）和Matplotlib（绘图库）结合来替代MatLab，是一个流行的技术计算平台。 NumPy的优点： 对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多； NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的； NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多 当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此

MATLAB中实现阈值获取的函数有 ddencmp、thselect、wbmpen 和 wwdcbm ，下面对它们的用法进行简单的说明。 一、 ddencmp 的调用格式有以下三种： （1）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X) （2）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X) （3）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wv',X) 函数ddencmp用于 获取信号在消噪或压缩过程中的 默认 阈值 。输入参数X为一维或二维信号；IN1取值为'den'或'cmp'，'den'表示进行去噪，'cmp'表示进行压缩；IN2取值为'wv'或'wp'，wv表示选择小波，wp表示选择小波包。返回值THR是返回的阈值；SORH是软阈值或硬阈值选择参数；KEEPAPP表示保存低频信号；CRIT是熵名（只在选择小波包时使用）。 二、函数 thselect 的调用格式如下： THR=thselect(X,TPTR); THR=thselect(X,TPTR) 根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X的 自适应阈值。 自适应阈值的选择规则包括以下四种： *TPTR='rigrsure'，自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。 *TPTR='heursure'

前言 本次主要是为了复习昨晚囫囵吞枣学的MATLAB知识，以此来巩固一下自己薄弱的知识体系，MATLAB前面基础零散的小知识点就暂时先不管，这次直接奔向画图模块， 事先声明 ，本人是跟着的B站上的教程视频 MATLAB教程_台大郭彦甫（14课）原视频补档 ，所以博客中的大部分案例也都来自郭老师得教案。 案例一 波形图 （一） %x轴从0开始描线到2pi，间隔为pi/20 plot ( sin ( 0:pi/20:2*pi )) ; （二） hold on plot ( cos ( 0:pi/20:2*pi )) ; plot ( sin ( 0:pi/20:2*pi )) ; hold off hold - 添加新绘图时保留当前绘图 此 MATLAB 函数 保留当前坐标区中的绘图，从而使新添加到坐标区中的绘图不会删除现有绘图。新绘图基于坐标区的 ColorOrder 和 LineStyleOrder 属性使用后续的颜色和线型。MATLAB 将调整坐标区的范围、刻度线和刻度标签以显示完整范围的数据。如果不存在坐标区，hold 命令会创建坐标区。 Plot Style Data markers Line types Line types Dot (.) [.] Solid line [-] Black [k] Asterisk (*) * Dashed line [–] Blue [b