我用的是Eigen v3。2.7. 我有一个中等大小的矩形矩阵(170x17)和行向量(170x1),我正试图用本征函数求解它们。Octave使用很好地解决了这个问题,但是Eigen为这些矩阵返回了不正确的值(但不是较小的值)-但是我怀疑这是我使用Eigen的方式,而不是Eigen本身。 根据Eigen文档,解算器适用于一般矩阵,并且非常健壮,但为了确保我也尝试过。结果是一致的。 Octave的是
我有两张照片,都是在同一个探测器上同时拍摄的。 两幅图像都有11位分辨率(是的,很奇怪,但这里就是这样)。两幅图像之间的区别在于,一幅图像放大了1倍,另一幅图像放大了10倍。 如何获取这两幅11位图像,并将它们的像素值组合成一幅16位图像?基本上,这会增加最终图像的动态范围。 我对图像处理相当陌生。我知道有一种解决方案,因为其他系统在FPGA中逐像素地动态执行此操作。我只是希望能够在Matlab后
我试图显示从序列号接收到的值,但Matlab不接受十进制数结果。我想从一个设备接收A=0.123,值乘以1000,然后通过串行发送到matlab。 matlab脚本接收123,但当该数字被除以以获得原始值时,matlab显示0。 哪个返回 我认为问题在于typecast(X,type)函数 将X中的数值转换为类型指定的数据类型。 我把它改成: 但一切都没有改变。我试过这个问题和这里的建议,但都不管
我试着用蒙特卡罗模拟方法来计算一个事件发生的概率,在一个连续三次的10个事件列表中。我将进行100万次试验。事件发生的概率在任何时候都是31.43%。我的想法是,我将调用任何试验(b),并创建一个嵌套循环,因此如果条件一(rand值小于.3143),我将移动到索引中的下一个数字,如果该数字小于.3143,我将移动到下一个数字。如果发生这种情况,我会给火鸡加1。当100万次试验完成后,我将turke
我有一个类似的问题:MATLAB中的加权随机数 此时,我在程序中使用randsample如下: 因此为每个人描述了他们将选择的邻居。 我的矩阵(按行读取)描述了一个人选择邻居的概率。例如,第一行表示第一个人将以50%的概率选择节点2或3。他们无法选择自己的节点1。当我放大我的模型时,他们选择邻居的概率总是相等的,是邻居数量的1/1。为了简洁起见,我在这里硬编码了T矩阵。 我尝试按照链接主题中的建议
好的,我想用matlab生成40张卡片,每10张都是不同的颜色,红、蓝、绿、紫或任何你想要的颜色。每次你选一张牌,它都会被移除,我已经在纸上计算出了被移除的概率 1因为你肯定会第一次选择一张卡片,那么你有30/39的机会选择一种不同的颜色,然后有20/38的机会选择最后两种颜色,然后有10/37的机会选择最后一种颜色。 我想知道有人会如何在matlab中模拟这个。我想你可以生成一个4x10矩阵,由
我用newff在Matlab中创建了一个用于手写数字识别的神经网络。 我只是训练它只识别0 输入层有9个神经元,隐层有5个神经元,输出层有1个神经元,共有9个输入。 我的赔率是0.1 我在Matlab中进行了测试,网络运行良好。现在我想用c语言创建这个网络,我编写了代码并复制了所有的权重和偏差(总共146个权重)。但当我将相同的输入数据输入到网络时,输出值不正确。 你们谁能给我指点路吗? 这是我的
我是Matlab新手,我想帮你做一个模拟。我正在做一个实验,在这个实验中,我必须确定随机插入事件的数量,以便在3300个单位的面积内,在参考点的15个单位内发生一次插入。插入在3300个单元内的任何地方发生的概率相同。我希望在参考点的15个单位内至少发生一次插入的可能性大于50%。
服务器在7080上提供一个RPC客户机,在8080上提供一个web客户机,在9080上提供一个WebSocket,使用TXJSONRPC、Twisted和Autobahn。Autobahn Web客户端对调试很有用,应该与服务器代码放在同一个目录中。 首先要注意的是,如果在Matlab中使用python有问题,您需要确保使用命令指向系统上的python的正确版本,并且可以使用进行更正 另一个尝试涉
我用成像软件Imaris研究免疫细胞,该软件允许在延时实验中掩蔽细胞表面,并将每个掩蔽表面从一个时间帧链接到另一个时间帧,以便可以跟踪它们。我使用2D数据集,对于每个时间帧和每个曲面对象(单元),我需要提取几个2D参数(周长、长轴长度、面积),以便可以监视单元形状随时间的变化。不幸的是,Imaris提供了几个3D参数(检测到的粒子体积等),但没有2D参数。Imaris的构建是为了将数据导出到Mat
我的任务是使用MATLAB和任何神经网络框架对时间序列数据进行分类。 更具体地描述任务:是计算机视觉领域的一个问题。Is是一项场景边界检测任务。 源数据是来自视频流的4个相邻帧直方图相关阵列。基于此数据,我们必须将此时间序列分为两类: “场景中断” “没有场景中断” 因此,每个源数据输入的网络输入是4个双倍值,输出是一个二进制值。我将在下面展示src数据的示例: 问题是,来自Matlab神经工具箱
我在matlab中有一大堆2D矩阵(假设它们组成一个3D矩阵,其中第三维是时间),我试图从图像数据中制作视频。 我知道我可以使用surf()使用其中一个2D矩阵绘制曲面图,但我不确定调用哪个命令来获取所有2D矩阵并将其转换为曲面图的视频。 有人能帮忙吗?
我有一个一分钟间隔的时间序列,我想从中子集3列数据。时间格式为dd/mm/yy hh:mm:ss我想指定一个20分钟的时间值,我想为其提取所有相应天(19:00;19:20;19:40;20:00)的相应样本。 我已经使用ts=timeseries(data,time)samples=getdatasamples(ts,I)创建了一个时间序列 但是我很难定义可以进行这种提取的逻辑向量i
我正在使用Matlab计算ENSO指数,一个条件是我必须找到异常的海面温度。条件是,厄尔尼诺事件的特征是海面温度在5个月内高于标准化“0值”0.5度。我已经尽可能使我的月度时间序列数据具有逻辑性(即,“1”是高于0.5的月度数据值,“0”是低于0.5的月度数据值),但我想知道Matlab中是否有命令允许我识别该值何时重复5次或更多。 作为示例代码: 理想情况下,我需要一个命令,该命令可以发现每个命
我需要在MATLAB中实现一个基于连通分量算法原理的图像分割函数,但需要做一些修改。这是为了非常简单的2D图像,有一个背景颜色和一些不同颜色的对象。 其思想是,将图像作为一个矩阵,我提供了一个选择背景颜色的工具(它将对每个图像变化)。然后,当图像的背景颜色的值被选中时,我要对图像中的所有对象进行分割,结果应该是一个带标签的矩阵,图像大小相同,背景为0,每个对象有不同的数字。 这是我的意思的一个生动