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.1.7workspacebrowser和variableeditor窗口151.7.1workspacebrowser窗口151.7.2variableeditor窗口151.8命令行辅助功能与functionbrowser161.9help171.9.1helpbrowser181.9.2命令窗口查询帮助18第2章矩阵和数组202.1矩阵的创建与组合202.1.1创建简单矩阵202.1.2创建

前言第1章MATLAB入门1．1MATLAB概述1．1．1什么是MATLAB1．1．2MATLAB的发展历程1．1．3MATLAB语言的特点1．1．4MATLAB系统1．1．5MATLABR2012a的新特性

一、编程图表类（一）MatlabMatlab是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学

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后来用matlab写，matlab也比较方便，矩阵运算优化得很好，但

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献一、简介在现实生活中，我们常常应用一些刚性的变换来实现物体的旋转平移，对于非刚性的变换我们都没有在意，其实这种变换也是无处不在的，如我们经常看的动画就可以通过一些非刚性的变换达到一些非常夸张的效果。这里，我们考虑基于用户输入的两组点集来求解两者存在的仿射关系（非刚性变换）。设p为控制点的集合，q为控制点p的变形（非刚性操作）之后的位置。我们使用移动最

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分

一.函数与极限计算极限：lim(3*x^2/(2x+1))，x分别趋于0和1，代码如下：symsx;limit(3*x*x/(2*x+1),x,0)limit(3*x*x/(2*x+1),x,1)结果分别为0和1：1.计算双侧极限计算极限：lim(3*x^2/(2x+1))，x分别趋于0和1，代码如下：symsx;limit(3*x*x/(2*x+1),x,0)limit(3*x*x/(2*x+1

本期复刻效果：感觉出的聚类分析树状图绘制工具也不少了，未来可能会统一整理为一个工具包？(任重道远，道阻且长)：代码讲解0数据设置写了比较多的注释应该比较易懂：clc;clear;closeall%样品起名slan1slan2slan3...slan75sampleName=compose('slan%d',1:75);%随机生成数据%rng(10)Data=rand(75,3);%分类数N=5;%

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MATLAB作为一款高级商业数学软件，广泛被各行各业使用，其软件的激活过程也比较繁琐，所以今天奶酪为大家写一篇详细的MATLABR2019b激活教程，希望可以帮助到大家。

大部分情况下都是准的，偶尔偏差比较大，IP核输入的数据用matlab计算出的频率是对的。解释：可能是采样点数不对,如果采样率是固定的，那只有点数会影响频率了。

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可以使用setdiff()函数来获得两个数组之间不同元素的集合。%定义原始数组A和BA=[1,2,3,4];B=[2,4,6];%使用setdiff()函数获取A中与B不相等的元素result=setdiff(A,B);disp(result);

Waveletmanager-MATLABwavemngr列出在MATLAB中已有的小波函数。

subplot(211)subplot('Position',[0.10.570.80.38]);学习set(gca,'Position',[0.10.250.80.7]);plot开始绘图就再这个区域了。h=legend('1','2','3','4');set(h,'box','off');set(h,'position',[0.10.250.80.7])xlabel(‘Distance',‘

标题里面的括号为matlab函数可以直接运行。1、均方根（rms）均方根误差用于衡量观测值同真值之间的偏差。2、标准差（std）标准差是方差的算术平方根。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。

floor(x)：向下取整floor(2.5)=2;ceil（x）：向上取整ceil(2.5)=3;round（x）：取最接近的整数round(2.3)=2fix（x）：向0取整fix(1.9)=1rem(n,m)或mod(n,m)n/m的余数计算矩阵A的最大值：max(max(A))

1contourfx=reshape(data1(:,1),1800,1320);y=reshape(data1(:,2),1800,1320);z=reshape(h,1800,1320);[C,H]=contourf(x,y,z,100);%contourf(peaks(20),10);axisequalset(H,'LineColor','none');colormap('jet');%h=

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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

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