最新实例
MATLAB的起源及发展历程
MATLAB的起源可以追溯到20世纪80年代初期,当时美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler教授为了简化学生的编程任务,开发了一套基于LINPACK和EISPACK库的易于使用的接口。这些接口最初以FORTRAN编写,标志着MATLAB的萌芽。
使用Matlab提取图像数据
科研和工程领域常需要将文献中的图像数据与自己的结果对比。传统的手动描点方法虽适用于简单曲线,但对于复杂曲线工作量巨大。最近,面对原始数据丢失的困境,我尝试了几个小时的手动描点,却无果而终。转而利用Matlab,编写了两个GUI小工具image2data和data_poly,利用其强大的数据处理功能成功提取图像数据,现在分享给大家。
使用Python进行科学计算
利用Python实现与Matlab相似的科学计算功能,Python作为科学计算工具具备便捷性和高效性。
用卷积滤波器Matlab代码优化JamesDSP管理器
JamesDSP管理器是一个适用于Android的音频效果数字信号处理库,其GUI基于Omnirom DSP Manager,支持大多数5.0-8.1版本的Android设备,包括Samsung、AOSP、Cyanogenmod、最新的HTC和华为。该程序提升音乐体验,特别是实现更逼真的低音和更自然的音质清晰度。主要特性包括:压缩低音增强、2048/4096阶FIR线性相位低音增强、混响处理、三次样条内插15频段均衡器的FIR均衡器、立体声加宽、BS2B分区卷积器等。支持单声道、立体声、全/真立体声(LL、LR、RL、RR)IR。每个通道的立体声冲激响应样本应少于1000,完整立体声冲激响应的每个通道的样本应小于500000。支持的位深度包括8位和24位整数,以及32位浮点数。
数字图像对比度增强算法Matlab实现
使用该函数能够有效提升图像对比度,优于直接应用imadjust方法。该算法源自冈萨雷斯的数字图像处理理论。
随机游走MATLAB代码退出时间支持Simpson等人的MATLAB实现
随着技术的进步,这些MATLAB代码能够为有限体积和随机游走计算生成非结构化网格。此外,该软件还包括来自Szpak等人的椭圆拟合工具。具体而言,unperturbed_disc_main.m用于无扰动盘问题,unperturbed_ellipse_main.m用于无扰动椭圆问题,perturbed_disc_main.m用于扰动盘问题,perturbed_ellipse_main.m用于扰动椭圆问题,tasmania_analysis.m用于塔斯马尼亚案例研究,taiwan_main.m用于台湾案例研究。要生成图1,请运行unperturbed_disc_main.m的第1到64行;要生成图2,请运行unperturbed_ellipse_main.m的第1到64行;要生成图3,请运行perturbed_disc_main。
使用Weka进行数据分析与挖掘
数据挖掘和机器学习在某些人看来,可能显得门槛较高。实际上,大多数数据挖掘工程师专注于特征提取、算法选择和参数调优,而不必深入算法实现或优化。因此,一款能够便捷提供这些功能的工具显得尤为重要。Weka,全称怀卡托智能分析环境,是一款免费且基于JAVA环境开源的数据挖掘和机器学习软件,可在其官方网站上获取。
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记(上)
在这篇学习笔记中,我将深入探讨斯坦福大学机器学习课程中的关键概念,这些内容源自Andrew Ng教授的讲义和教学视频。机器学习作为一门多领域交叉学科,致力于通过经验学习方式让计算机自动化地获取知识,而无需显式编程。将重点关注机器学习的基础理论、模型和算法,探索监督学习、无监督学习和半监督学习等不同类型,其中监督学习主要包括回归和分类问题。在回归中,我们预测连续变量如房价;而在分类中,我们将数据分为离散类别如垃圾邮件检测。无监督学习则通过处理未标记数据进行聚类和降维,揭示数据内在结构。接着,我们深入讨论线性回归作为基础模型,其通过最佳拟合直线或超平面预测目标变量,优化目标在于最小化预测与真实值的误差。梯度下降法是优化线性回归参数的主要手段。逻辑回归则用于二分类问题,通过sigmoid函数预测事件概率,适用于多项逻辑回归以处理多分类问题。此外,我们探索神经网络和深度学习的概念,神经网络通过多层节点实现复杂非线性学习,应用于图像识别的CNN和文本处理的RNN。模型评估和选择中的交叉验证和正则化有助于防止过拟合和提升泛化能力。支持向量机(SVM)则通过寻找最优超平面实现不同类别间的最大化间隔,并通过核技巧处理非线性可分数据。这些基础知识为进一步学习和实践机器学习技术奠定了坚实基础,未来笔记将继续探索集成学习、强化学习和聚类算法等高级主题。
使用Matlab自行开发的支持向量机(SVM)程序,无需依赖外部库,非C语言转换
我开发了一款基于Matlab的支持向量机(SVM)程序,完全独立于外部程序包,并非由C语言转换而来。该程序能够处理二分类和多分类问题,支持线性核、多项式核、RBF核等多种核函数。
基于Web的本科教学评估系统设计与实现
介绍了基于B/S架构以及简单三层模式的本科教学评估系统通用框架;详细论述了评估体系的设计与应用;阐述了数据统计分析模块中存储过程的实现方法及调用策略。采用C#作为宿主语言,结合WebDataWindowControl控件实现了数据导出到Excel的过程和方法。利用该框架对录入的评估模拟数据进行统计分析,生成的评估结果与人工计算结果一致,验证了系统的可行性。