绘制效果教程部分基础绘制数据为数值矩阵即可：X=randi([2,8],[4,7])+rand([4,7]);RC=radarChart(X);RC=RC.draw();改变样式有Patch和Line两种样式，通过设置Type属性设置样式：X=randi([2,8],[4,7])+rand([4,7]);RC=radarChart(X,'Type','Patch');RC=RC.draw();添加修改标签添加图例X=randi([2,8],[4,7])+rand([4,7]);RC=radarChart(X);RC.PropName={'建模','实验','编程','总结','撰写','创新'
用a=[1234;5678]举例K>>a=[1234;5678]a=123456781.a(:)K>>b=a(:)%注意这里顺序是不对的b=15263748K>>c=a';b=c(:)%需要额外转置一下b=123456782.reshape将矩阵重排reshape(M, m, n)将矩阵M重排成m * nK>>b=reshape(a',1,8)b=12345678反过来，若想将一行元素拆分成几行，直接用reshape是不行的，如图：a矩阵拆分成b之后现在想再组回去，数字顺序和原来不同，具体操作如下K>>a=reshape(b,2,4)a=13572468K>>a=reshape(b',2,4)
这里写目录标题一、文件操作1.文件打开与关闭1.1fopen函数1.2fclose函数2.文件的读写2.1fscanf函数2.2fprintf函数2.3fgetl与fgets函数2.4textscan函数2.5fread函数2.6fwrite函数3.数据文件定位3.1fseek函数3.2ftell函数3.3feof函数3.4ferror函数MATLAB语言和其他程序设计语言一样，程序运行中的所有变量都保存在称为工作区的内存空中，这些变量可以在程序中直接引用。但是工作区的大小是有限的，如果处理的数据较大，就需要和磁盘文件中的数据进行交换。有时要从外部设备中输入数据，有时要把程序处理过的数据输出到
目录1.QAM的调制原理2.QAM的解调原理3.QAM代码4.结果图5.特点6.加星座图的16QAM代码1.QAM的调制原理QAM调制原理如下图所示，基带码元波形经过串并转换分成I、Q两路，然后再经过电平转换(00转换成-1,01转换成-3,10转换成1,11转换成3)，再与对应的载波相乘，然后再相加完成QAM的调制。本次采用的是16QAM，M=16=2^k,因此k=4,L=2^(k/2)=42.QAM的解调原理QAM的解调原理如下图所示，QAM信号再分为I、Q两路和对应的载波相乘，然后经过低通滤波器后进行抽样判决，判决之后的I、Q路码元进行合并，I路为最终码元序列的奇数位置码元，Q路为最终码
【期末复习】matlab基础练习题总结大全📢📢题目来源于百度和B站、适用于期末复习，内容仅供参考《MATLAB复习题目一》1234（判断题）数组习题总结1234解析：56789对于矩阵而言一、数值计算二、求下列方程组三、求有理分式四、求一元多项式五、程序设计六、绘图plot函数常常被用于绘制各种二维图像七、符号计算八、求下列方程组的解九、求极限一求极限二求极限三求极限四十、求导数求导数一：十一、求不定积分十二、求定积分和广义积分（一）（二）（三）《MATLAB复习题目二》一、选择题第一行第二列对应下标为3，第一行第三列对应下标为5二、判断题
22-06-10更新感谢@向着阳光生长的男孩的指正！有更好的方法，只要一句代码就搞定了。把三种方法整理了，一并放在下面了。代码clc;clear;closeall;%第一种方法r_integer=[1,3,2,2,2,3,5,6,7];r_NonRepeating1=unique(r_integer);%去掉重复元素，但会打乱顺序%第二种方法[~,j]=unique(r_integer,'first');r_NonRepeating2=r_integer(sort(j));%未打乱顺序的去重%第三种方法[r_NonRepeating3,~]=unique(r_integer,'stable')
1、引言问题重述已知书本上右下角放一枚一元人民币（直径2.5厘米），请利用计算机视觉技术预测图片中目标的实际尺寸。1.预测图片中书本的长与宽（单位：厘米）。2.预测书本右上方用铅笔画的圆圈的外圆直径（单位：厘米）。现有解决方案：手动或自动地对已知物体进行标注和测量，得到其尺寸信息（例如像素大小）。对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去除噪声等操作，以便更好地分割和识别图像中的物体。利用物体检测或图像分割技术找到图像中待测物体的位置。根据待测物体在图像中的像素大小和已知物体的像素大小之间的比例关系，计算出待测物体的实际尺寸。2、解决方法先对图片进行预处理，后进行高斯模糊(通过测试设置合理的阈值
目录一、前言二、VQ概述三、Kmeans算法K-means的算法步骤为： 四、Matlab代码实现过程五、一点点可选改动（个人看法）参考链接： 一、前言本人对机器学习、人工智能算法方面没什么研究，只是学习过程中恰好碰到了。一开始看Kmeans算法只是为了图像（矩阵）的VQ（vectorquantization），找了网上不少资料，跟VQ相关的比较多是LBG算法，单独找kmeans跟VQ联系不起来，后面研究了一下，得到这篇博客主要想表达的内容。二、VQ概述 VectorQuantization(VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。事实上，在JPEG和MPEG-4等多媒体压
目录一、前言二、VQ概述三、Kmeans算法K-means的算法步骤为： 四、Matlab代码实现过程五、一点点可选改动（个人看法）参考链接： 一、前言本人对机器学习、人工智能算法方面没什么研究，只是学习过程中恰好碰到了。一开始看Kmeans算法只是为了图像（矩阵）的VQ（vectorquantization），找了网上不少资料，跟VQ相关的比较多是LBG算法，单独找kmeans跟VQ联系不起来，后面研究了一下，得到这篇博客主要想表达的内容。二、VQ概述 VectorQuantization(VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。事实上，在JPEG和MPEG-4等多媒体压
机器学习之MATLAB代码--CEEMDAN+EEMD+EMD+VMD+IMF重构络（十八）压缩分量的EEMD代码压缩分量的EEMD数据压缩分量的EEMD结果CEEMDAN代码CEEMDAN数据CEEMDAN结果EEMD代码EEMD数据EEMD结果EMD代码EMD数据EMD结果VMD代码VMD数据VMD结果IMF代码IMF数据IMF结果压缩分量的EEMD代码1、%%EEMD（EnsembleEmpiricalModeDecomposition）是最常见的一种EMD改进方法，%%它的优势主要是解决EMD方法中的模态混叠现象。clc;clearall;closeall;%%数据导入data__=x
