摘要: 二、矩阵变换 目录  对角阵  三角阵  矩阵的转置  矩阵的旋转  矩阵的翻转  矩阵求逆 1.对角阵  对角阵:只有对角线上有非零元素的矩阵;  数量矩阵:对角线上的元素相等的对角矩阵;  单位矩阵:对角线上的元素都为1的对角矩阵。 (1) 提取矩阵的对角线元素  diag( 阅读全文
posted @ 2020-03-01 03:54 wei客 阅读(338) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、特殊矩阵 1.一些通用的特殊矩阵  zeros函数:产生全0矩阵,即零矩阵;  ones函数:产生全1矩阵,即幺矩阵;  eye函数:产生对角线为1的矩阵。当矩阵是方阵时,得到一个单位矩阵;  rand函数:产生(0,1)区间均匀分布的随机矩阵;  randn函数:产生均值为0,方差为 阅读全文
posted @ 2020-02-24 23:31 wei客 阅读(1063) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.二项分布 x=0:10; y=binopdf(x,10,0.4); plot(x,y,' ') 二.卡方分布 x=0:0.3:10; y=chi2pdf(x,4); plot(x,y) 三.非中心卡方分布 x=(0:0.2:10)'; p1=ncx2pdf(x,3,2); p=chi2pdf(x 阅读全文
posted @ 2020-02-22 01:57 wei客 阅读(1235) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 单因子方差分析是比较俩组或多组数据的均值,它返回原假设——均值相等的概率,在matlab中我们可以用函数 anova1进行单因子方差分析。 函数anova1 格式: p=anova1(X) %X的各列为彼此独立的样本观察值,其元素个数相同,p为各列均值相等的概率值,若p值 接近于0,则原假设受到质疑 阅读全文
posted @ 2020-02-22 01:45 wei客 阅读(2176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、 均值 数学定义: MATLAB中均值、方差、均方差的计算方法 Matlab函数:mean x=[1 2 3]; mean(x) ans = 2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值。 x=[1 2 3;4 5 6]; mea 阅读全文
posted @ 2020-02-22 01:36 wei客 阅读(1331) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、利用MATLAB产生离散信号 1.前言部分 stem(X,Y):在X的指定点处画出数据序列Y; stem(X,Y,'filled'):以实心的方式画出茎秆; axis([xmin,xmax,ymin,ymax]):设置当前图形的坐标范围,分别为x轴的最小、最大值,y轴的最小、最大值; 2.实验部 阅读全文
posted @ 2020-02-22 01:30 wei客 阅读(485) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概率论和数理统计实验(matlab中实现) 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,且N,P,R的形式相同。 R=binornd(N,P,m); //m是一个1 2向量,它为指定的随机数的个数,其中N,P分别代表返回值R 阅读全文
posted @ 2020-02-22 01:15 wei客 阅读(1818) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本次博客主要是 图示化卷积 过程,能够进一步加深学者在学习过程中对数学卷积的理解。首先,再次回顾 一下利用MATLAB产生指数序列 x[k]=Kαku[k], a=input('a='); K=input('K='); N=input('N='); k=0:N 1; x=K a.^k; stem(k 阅读全文
posted @ 2020-02-22 00:18 wei客 阅读(2212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、filter概念及函数说明 filter函数是一维的数字滤波器,主要的应用语法如下所示 y=filter(b,a,x);其中b为分子系数向量,a为分母系数向量,x表示输入序列; 下面采用M点的滑动平均系统去噪实验说明一下: N = 201; n = 0.8 rand(1,N) 0.5;//随机噪 阅读全文
posted @ 2020-02-21 23:39 wei客 阅读(690) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、freqz概念及函数说明 freqz函数可分析离散系统的频率相应,主要的应用语法如下所示 y=freqz(b,a,w);其中b为分子系数向量,a为分母系数向量,w表示需要计算的抽样频率点向量。(至少俩点) 下面我以下图例子为例 b = [1]; a1 = [1, 0.9]; a2 = [1, 0 阅读全文
posted @ 2020-02-21 23:36 wei客 阅读(3933) 评论(0) 推荐(0) 编辑