向量处理

当前话题为您枚举了最新的 向量处理。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

《深入浅出数字信号处理》:向量化视角,代码助力实践
《深入浅出数字信号处理》以向量为工具,以直观、概念化的方式阐述数字信号处理的核心概念及其应用。 书籍以频谱分析和数字滤波为主线,共分为九章: 第一章:数字信号处理的发展及应用 第二、三章:信号与线性时不变系统的基本概念 第四章:信号与系统的相互作用:卷积与相关 第五、六章:频谱分析工具:DFT及其快速算法FFT 第七至九章:数字滤波器的原理、实现及应用 本书包含完整的MATLAB代码,便于读者实践学习。
支持向量机源代码
支持向量机(SVM)二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上,并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化,可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。
向量的范数求解方法
利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数,可以分别计算向量的范数。
生成随机正交向量组利用Matlab开发随机正交向量生成器
编写一个Matlab程序,可以生成一组 m×n 的正交向量。程序的输入是两个标量 m 和 n,其中 n ≤ m。例如,输入 >> get_orthonormal(5,4),将产生如下正交向量: 0.1503 -0.0884 -0.0530 0.8839 -0.4370 -0.7322 -0.1961 -0.2207 -0.3539 0.3098 0.7467 -0.0890 0.7890 -0.1023 0.0798 -0.3701 -0.1968 0.5913 -0.6283 -0.1585。
绘制2/3D向量点处2D或3D向量绘制作为列向量矩阵-matlab开发
使用VARARGIN中的绘图格式选项,QUIVERMD(AX, V, VARARGIN)在坐标区对象AX内绘制矩阵V中列向量与矩阵X中列向量坐标的点。例如,假设x = linspace(0, 10, 20); y = linspace(0, 10, 20); [X, Y] = meshgrid(x, y); x = [X(:), Y(:)].'; v = [sin(x(1, :)); cos(x(2, :) ) ]; quivermd(gca, x, v)。有关详细信息,请输入“help quivermd”。
支持向量机:解析与实践
支持向量机全方位阐述了分类、回归等问题的基本理论、方法和应用,以直观方式解读问题实质和处理方法。为初学者提供了优化基础,涵盖理工科、管理类等领域的教材需求。
快速计算向量相关性
快速相关算法在C语言中高效、稳定地计算两个向量之间的相关性。将其编译为fastcorr.dll后可供Matlab调用。另提供备用函数SLOWCORRELATION,仅供参考,实际计算中效率较低。
MasterCAM9进刀向量设置
MasterCAM9提供了控制进刀和退刀的多个参数。进刀向量设置包括引线方式、长度、斜向高度,圆弧半径、扫掠角度、螺旋高度等参数。
支持向量机学习系列三
支持向量机学习系列渐进式教程,希望对学习者有帮助!
支持向量机原理解析
档详细探讨了支持向量机的基本原理,并对其进行了简要分析。支持向量机是一种强大的机器学习算法,被广泛应用于数据分类和回归分析中。它通过寻找最佳超平面来实现分类,具有良好的泛化能力和高效的计算性能。