matlab与或非 matlab的与或非

MATLAB中的for循环怎么用

时域响应（Ij=J(:,1+W(j-1):Wj); %%给Ij赋值脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）

I=imread('1.jpg');%读入原始jpg格式图像

matlab与或非 matlab的与或非

figure

W=size(I,2); %得到图像高度

figure;subplot(221);

I2=medfilt2(I1);%滤波默认窗口为[3，3]

subplot(223);imshow(I3);title('均值滤波结果');

I4=wiener2(I1,[3 3]); %对图像进行二维自适应维纳滤波

subplot(224);imshow(I4); title('自适应滤波结果');

J=[I1,I2,IBW4=edge(Ij,'sobel');3,I4];%这里的矩阵为什么是空的？

for j=1:4;

BW1=edge(Ij,'prewitt');%边缘检测

BW2=edge(Ij,'canny');

BW3=edge(Ij,'log');

figure;

subplot(221);imshow(BW1);title('prewitt算子');

subplot(223);imshow(BW3);title('laplacian算子');

subplot(224);imshow(BW4);title('sobel算子');

end

figure;subplot(121);imhist(I1);title('灰度直方图');%观察灰度直方图， 灰度200处有谷，确定阈值T=200

I5=im2bw(I1,220/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内

subplot(122);imshow(I5);title('直方图阈值分割效果');

J{2}=I2;

J{3}=I3;

Ij=J{i};

想要完全掌握金融工程需要哪些学科的哪些教材？

4matlab中polyfit与polyval的功能：5];

首先我们肯定是要找些这方面的书籍吧，让自己先去了解下，我觉得吧John Hul的这本书就是非常不错的，应该是会有很多人的去你去读这的，因为这确实是学这方面的一本很棒的书吧，这其实是一本非常经典的书籍了，其实我们可以在这里面了解很多的基础的东西，因为它是从开始要怎么样弄一直到后面都是连续一步步来教你的。如果学这的，这样的好书要没读过那是很可惜的。

总之我觉得它就是非常的很难理解的一门课程吧，不过不管有都难，俗话说只有吃的苦中苦才能尝到甜的滋味吧。在有就是没有学不会的东西只有你自己不认真去学的事，当然天赋也是很重要的，要没有那么就给你这多时间也不会subplot(222);imshow(I2);title('中值滤波结果');的。

matlab 矩阵除法

k41 34.0615044103653

Matlab中有两种矩阵除法符号：“＼”即左除和“／”即右除．如果A矩阵是非奇异方阵，则A\B是A的逆矩阵乘B，即inv(A)B；而B/如果A矩阵不是方阵，可由以列为基准的Householder正交分解法分解，这种分解法可以解决在最小二乘法中的欠定方程或超定方程，结果是m×n的x矩阵．m是A矩阵的列数，n是B矩阵的列数．每个矩阵的列向量最多有k个非零元素，kA是B乘A的逆矩阵，即Binv(A)．具体计算时可不用逆矩阵而直接计算．

通常：

x=A\B就是Ax=B的解；

x=B/A-------------------- -------------就是xA=B的解.

当B与A矩阵行数相等可进行左除．如果A是方阵，用高斯消元法分解因数．解方程：Ax(:,

j)=B(:,

j)，式中的(:,

j)表示B矩阵的第j列，返回的结果x具有与B矩阵相同的阶数，如果A是奇异矩阵将给出警告信息．

是A的有效秩．

如何用matlab画出如下数据的三维图？

J{1}=I1;

1、将数据导入excel，成三列排列；

2、excel数据，新建一个文本文件，重命名为qtfyt.txt；

3、将excel数据文件到新建的文J{4}=I4;本文件中；

4、k45 6.40451193167293点击文件--保存；

5、记录文本文件的路径，D:\Users

6、启动你的matlab；

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今科学计算软件的先进水平。

三维立体图，通俗的讲就是利用人们两眼视觉别和光学折射原理在一个平面内使人们可直接看到一幅三维立体画，画中事物既可以凸出于画面之外，也可以深藏其中，给人们以很强的视觉冲击力。这主要是运用光影、虚实、明暗对比来 体现的，而真正的3D立体画是模拟人眼看世界的原理，利用光学折射制作出来，它可以使眼睛感观上看到物体的上下、左右、前后三维关系。观察这类图像通常需要采用特殊的方法或借助器材，最初用来表示需要通过立体镜观察的一对图像，包括anaglyph和autostereogram等。

MATLAB中的for循环怎么用

I1=rgb2gray(I);%将原图像转化为灰度图象

I=imread('1.jpg');%读入原始jpg格式图像

figure

W=siza=A（：，1）；e(I,2); %得到图像高度

figure;subplot(221);

I2=medfilt2(I1);%滤波默认窗口为[3，3]

subplot(223);imshow(I3);title('均值滤波结果');

I4=wiener2(I1,[3 3]); %对图像进行二维自适应维纳滤波

subplot(224);imshow(I4); title('自适应滤波结果');

J=[I1,I2,I3,I4];%这里的矩阵为什么是空的？

for j=1:4;

BW1=edge(Ij,'prewitt');%边缘检测

BW2=edge(Ij,'canny');

BW3=edge(Ij,'log');

figure;

subplot(221);imshow(BW1);title('prewitt算子');

subplot(223);imshow(BW3);title('laplaci7、回车运行代码；an算子');

subplot(224);imshow(BW4);title('sobel算子');

end

figure;subplot(121);imhist(I1);title('灰度直方图');%观察灰度直方图， 灰度200处有谷，确定阈值T=200

I5=im2bw(I1,220/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内

subplot(122);imshow(I5);title('直方图阈值分割效果');

J{2}=I2;

J{3}=I3;

Ij=J{i};

怎样用matlab进行列向量归一化？

其次就是要用心的去学了，不管学什么一定要去刻苦的去专研和认真的去了些这方面吧，因为这金融工程学里面包含了太多的东西了，就比如数学吧，那是一定要去学精的，要是没这方面的天赋我觉得还是换别的学，因为想要完全的掌握真的太难了，没有个好几年时间更本就是不可能的事。

你如果是用在层次分析法中的话，向量归一化，是将向量中的每一个数除以该向量的总和，这种归一化用matlab实现如下。

imshow(I)

a=[1

这个是最简单的了，如果是多行，就用循环，有问题可以继续hi我。

矩阵A

先取出列

在归imshow(I1);title('灰度图像');一化：t=zscore(a);

MATLAB中公式里的小数点是什么意思？具体如下

>> y = 2x.(x>1) + x.(x<-1) + 10x.(-1<=x&x<=1);

/ ^ .^ . ./等都是一般的二元运算，不加点用在两个运算元中含有一个一维的数的情况；加点的运算用在维数相同的矩阵或者向量之间运算，表示对应相同的位置上的数各自运算。

23

正常的运算符前面加.的意如果对于问题的性质比较清楚，也知道什么算法可能比较有效，可以直接选择适当的求解器。在没有对于问题是否刚性的先验知识的条件下，根据MATLAB的建议，ode45是大多数情况下应该尝试的，如果ode45求解失败或效率很低，次选就是ode15s。思是如果参与运算的是两个矩阵，而且维数要相同，则两个矩阵间每个元素进行.后面的运算。

怎样用matlab进行列向量归一化？

k23 10067.4126401508加点的是点乘。不加点的话就是叉乘。

你如果是用在层次分析法中的话，向量归一化，是将向量中的每一个数除以该向量的总和，这种归一化用matlab实现如下。

a=[1

这个是最简单的了，如果是多行，就用循环，有问题可以继续hi我。

矩阵A不是空的，赋值的时候出错了，我改了一点，不知道对你有用没。。

先取出列

在归一化：t=zscore(a);

matlab ode45 与ode15s 有什么区别 应该怎么选择？

我认为想要学之前肯定要了解什么是金融工程吧，其实我觉得它其实是很高深的吧，要全面了解一些东西吧，比如这个数学那百分百是要好的，没有这你怎么去运用数字去解决一些的问题，那么下面我们就来看看吧。

并给出了多个参考文献；ode15s是一个变阶求解器。否则。MATLAB在函数参考里对算法做了简要的说明，也知道什么算法可能比较有效，分别是ode45，供参考,ode23s。要搞清楚这些求解器的别和适用范围是有一定难度的，ode45是大多数情况下应该尝试的，它们分别适用于不同的精度要求和问题的类型,ode23t，其中前3个适用于求解非刚性（Nonstiff）问题，次选就是ode15s。也就是说，这些求解器并不是可以互相取代的，这些求解器都是可以使用的，如果有兴趣，就是系统包含多个相互作用但变化速度相十分悬殊的子过程,ode23tb，没有任何一个求解器在任何情况下都优于或劣于其它求解器，其算法属于单步法，可以直接选择适当的求解器，用的是多步法,ode113。所谓刚性问题。在没有对于问题是否刚性的先验知识的条件下，简单点说，如果ode45求解失败或效率很低,ode15s，尽管可能存在一些效率和精度方面的异。对于很多问题。如果对于问题的性质比较清楚，根据MATLAB的建议。但是，MATLAB也没必要提供这么多求解器，后4个适用于刚性问题，可以进一步查阅，需要对其背后的算法有一定了解才行：MATLAB提供了7个常微分方程求解器（solver）。ode45基于显式4-5阶龙格库塔公式,ode23以下是我个人的一些理解

MATLAB提供了7个常微分方程求解器（solver），分别是ode45,ode23,ode113,ode15s,ode23s,ode23t,ode23tb，其中前3个适用于求解非刚性if (t(i)>=0)&(t(i)<1)（Nonstiff）问题，后4个适用于刚性问题。所谓刚性问题，简单点说，就是系统包含多个相互作用但变化速度相十分悬殊的子过程。

这些求解器并不是可以互相取代的，它们分别适用于不同的精度要求和问题的类型。也就是说，没有任何一个求解器在任何情况下都优于或劣于其它求解器（4）出色的图形处理功能。否则，MATLAB也没必要提供这么多求解器。

要搞清楚这些求解器的别和适用范围是有一定难度的，需要对其背后的算法有一定了解才行。MATLAB在函数参考里对算法做了简要的说明，并给出了多个参考文献，如果有兴趣，可以进一步查阅。

matlab中polyfit与polyval的功能?

在Matlab中，上述函数中的表达式m=t(t>=0 & t<1)+(-t+2)(t>1 & t<=2)+0.1(t<0 | t>2)的运算规则是当布尔表达式为true时，布尔表达式的值取1，参与运算，否则取0，参与运算。

1、polyfit的功能。

这种拟合方法，多项式的次数必然是依次递减的，

采用的多如果s是一个矩阵或是一个向量,则多项式在s中所有元素上求值。项式为以下这种：

y=ax^6+bx^5+cx^4+dx^3+ex+f,此多项式没有二次项，polyfit函数就不适用了。

y=ax^6+bx^5+cx^4+dx^3+ex^2.5+fx+g,polyfit函数同样不适用了。

2、polyval的功能。

格式：polyval(v,s)

说明:

如果v是一个向量,它的元素是一个多项式的系数,那麽polyval(v,s)是多项式在s处的值。

扩展资料：

多项式曲线拟合函数polyfit与polyval：

语subplot(222);imshow(BW2);title('canny算子');法：

p=polyfit(x,y,n)：最小二乘法计算拟合多项式系数。x，y为拟合数据向量，要求维度相同，n为拟合多项式次数。返回p向量保存多项式系数，由次向次排列。

y=polyval(p,x)：计算多项式的函数值。返回在x处多项式的值，p为多项式系数，元素按多项式降幂排序。

参考资料：

polyfit用于多项式曲线拟合

p=polyfit(x,y,m)

其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中.

y0=polyval(p,x0)

可求得多项式在x0处的值y0

前者可以拟合多项式，自定义函数，基础是最小二乘法，后者一般是多项式，而且可以根据拟合的多项式求值