我在Matlab中计算PCA。我已经计算了本征值和本征向量。
我使用了这个matlab函数:
[Eigen Vector, Eigen Value]=eigs(Matrix,k);
利用这个函数,我们将得到有序的特征值(从大到小)。
在本例中,我将确定k (这是我想保留的特征值的数目)。
我需要用这个公式计算k:
Σ(from 1 to p) of eigen value
------------------------------------------------------- * 100 = our persentage
Σ(from 1 to col of
使用割线法计算函数根的matlab代码如下:
syms x
f=@(x) x.^2-2;
x0=1;
x1=5;
tol=0.01;
for i=1:100
if (f(x0)-f(x1)) < 0.00001
break;
end
xn = x0-((f(x0)*(x0-x1))/(f(x0)-f(x1)));
if abs(xn-x0) < tol*abs(xn)
break;
end
x0=xn;
x1=x0;
end
fprintf('the root is %g\n'
这是opencv代码:
int main()
{
IplImage* image=cvLoadImage("C:\\boat.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
cout<<"1-norm is : "<<cvNorm(image,NULL,CV_L1)<<endl;
cout<<"2-norm is : "<<cvNorm(image,NULL,CV_L2)<<endl; //the result is 6000+,it'
基本上,我有最后一段代码要从MatLab转换为C++。
该函数接受2D向量,然后根据2个条件检查2D向量的元素,如果不匹配,它将删除块。但是我搞不懂MatLab中的代码想要返回什么,是2D还是1D向量?代码如下:
function f = strip(blocks, sumthresh, zerocrossthresh)
% This function removes leading and trailing blocks that do
% not contain sufficient energy or frequency to warrent consideration.
% Tot
有没有可能在MATLAB中获取一个数字并得到每个数字的值?最后,我希望每个数字都是一个字符,例如101将变成first = '1', second = '0', third = '1'。我在想,这可以使用if语句和逻辑AND来完成,即
if number & 1 == 1 third = '1'
但是我可以看到逻辑AND在MATLAB中不能以这种方式工作。我乐于接受像我这样的建议,或者我遗漏的不同的建议。如果是相关的,我的数字将始终只有1或0。
我试图建立一个程序来比较Riemann Zeta函数的部分和和内建的Matlab函数zeta(s)。我想要函数输出的最小数目的术语,以达到0.1 %的准确性。我想使用while循环是最好的方法,但是我的程序运行得太慢了,我还没有得到结果。
function[n] = riemannzeta(s)
error = 1; n = 1; an = 1; S = an;
while error >= 0.1
an = 1/n^s;
S = S + an;
n = n + 1;
z = zeta(s);
error = ((S - z)/z)*100;
e
谁能告诉我c++和matlab是否使用相同的浮点计算实现?我在C++中会得到和在Matlab中一样的值吗?
目前,我在将Matlab代码转换为C++的过程中遇到了以下问题:
Matlab: R = 1.0000000001623, I = -3.07178893432791e-010, C = -3.79693498864242e-011
C++: R = 1.00000000340128 I = -3.96890964537988e-009 Z = 2.66864907949582e-009
如果不是,区别是什么?我在哪里可以找到更多关于浮点计算实现的信息?
谢谢!
我试图在Matlab中绘制一个双曲线来模拟绕地球的双曲线轨道。
由于双曲方程包含一个+/-部分(从平方根),我似乎不知道如何得到Matlab来绘制这个图。
到目前为止,这是我的代码:
%Plotting Hyperbolic Orbit
e = 1.05; %Eccentricity
a = -147562.72; %km
b = abs(a)*sqrt(e.^2 -1); %Equation for Semi-Minor Axis, b
x1 = linspace(0.00001, a); %From 0 to a, Upper
我有一个读入的csv文件(在Jupyter笔记本上使用python3,但从终端获得相同的结果)。我通过numpy.fft.fft模块计算快速傅立叶变换,得到一个奇怪的结果,数据的快速傅立叶变换返回原始数据-即一个复向量,其实部恰好等于(实部)输入数据,虚部完全等于0。代码如下所示:
with open('/Users/amacrae/Documents/PMDi/MCT/Jan10/msin287.csv', 'r') as f:
c = csv.reader(f)
y = np.array(list(c),dtype=float)
YF = n