MATLAB矩阵操作1——删除全0列和nan列1.对全0列或行的删除2.对全为NAN列的删除3.对存在NAN列的删除1.对全0列或行的删除cleara=[0 0 0 NaN 0 NaNNaN NaN0 0 0.5 0 0 NaN 0 NaN0 0 0.5 0 0.5 NaN 0 NaN]%删除全为0的列a(:,all(a==0))=[]删除结果如下：2.对全为NAN列的删除%删除全为nan的列a(:,all(isnan(a)))=[]删除结果如下：3.对存在NAN列的删除%删除存在nan的列a(:,any(isnan(a)))=[]删除结果如下：上述代码可以直接复制到MATLAB中使用，或者下
目录1、二维曲线2、二维渐变图3、二维散点图 4、条形图5、填充图6、多Y轴图7、三维曲线图8、三维散点图9、三维伪彩图10、裁剪伪彩图11、等高线图12、三维等高线图13、等高线填充图14、三维矢量场图15、伪彩图+投影图16、热图17、分子模型图18、分形图1、二维曲线二维曲线算是最最常见的一种曲线了，它能反应两个变量的因果关系。clear;clc;closeall;x=linspace(1,200,100);%均匀生成数字1-200，共计100个y1=log(x)+1;%生成函数y=log(x)+1y2=log(x)+2;%生成函数y=log(x)+2figure;plot(x,y1);
目录传统人工势场引力势场斥力势场 合力势场 传统人工势场法存在的问题 改进的人工势场函数 Matlab代码实现参考链接：[1]朱伟达.基于改进型人工势场法的车辆避障路径规划研究[D].江苏大学,2017.1986年Khatib首先提出人工势场法，并将其应用在机器人避障领域。该方法的基本思想是在障碍物周围构建障碍物斥力势场，在目标点周围构建引力势场，类似于物理学中的电磁场。被控对象在这两种势场组成的复合场中受到斥力作用和引力作用，斥力和引力的合力指引着被控对象的运动，搜索无碰的避障路径。这种方法结构简单，便于低层的实时控制，在实时避障和平滑的轨迹控制方面，得到了广泛应用，其不足在于存在局部最优解
>>A=[237;395;476]A=237395476>>b=A'b=234397756>>b(:)ans=237395476>>b(:)'ans=237395476A'：求实矩阵A的转置A（：）：将矩阵A按列排成列向量matlab矩阵是按列存储，所以直接进行（：）操作时，是将信号转化为列向量存储的列向量，不符合存储成行向量要求，利用到‘矩阵进行矩阵转置，再进行处理。
矩阵指标标准化处理文章目录矩阵指标标准化处理1.原理2.代码实现2.1正向指标标准化2.2负向指标标准化3.运行结果 3.1工作区变量3.2矩阵R标准化结果4.总结1.原理 2.代码实现2.1正向指标标准化R=[7903977849129419271105204132976850371135133019251459275148794227938208141617942155976916279890193215999101821135100628641052100516188391961081];[rows,cols]=size(R);%输入矩阵的大小,rows为行数（对象个数），cols为列数
在之前的文章中，分享了一系列Matlab折线图的绘制模板：这一次，再来分享一种特殊的折线图：带误差棒的折线图。先来看一下成品效果：特别提示：Matlab论文插图绘制模板系列，旨在降低大家使用Matlab进行科研绘图的门槛，只需按照模板格式添加相应内容，即可得到满足大部分期刊以及学位论文格式要求的数据插图。如果觉得有用可以分享给你的朋友。模板中最关键的部分内容：1.数据准备此部分主要是读取原始数据，定义自变量和因变量。%读取数据%自变量x=0:10:50;%因变量y=[008152530320010305122501522363842];err=[0.11.72.63.22.53.20.21.8
这里写目录标题一、子系统及其封装1.子系统的创建1.1通过Subsystem模块建立子系统1.2通过已有的模块建立子系统2.子系统的条件执行2.1使能子系统2.2触发子系统2.3使能加触发子系统3.子系统的封装3.1lcon&Ports选项卡的参数设置3.2Parameters&Dialog选项卡的参数设置3.3Initialization选项卡的参数设置3.4Documentation选项卡的参数设置一、子系统及其封装当模型的规模较大或较复杂时，用户可以把几个模块组合成一个新的模块，这样的模块称为子系统。子系统把功能上有关的一些模块集中到一起保存，能够完成几个模块的功能。建立子系统的优点是，
代码分享方法介绍：Sen斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性示例：1984-2018NDVI年最大值趋势分析注意：在对NDVI进行趋势分析时，绝对值0.1以下的NDVI值需要去除代码1：MKTrend(代码2会用)functionMKResult=MKTrend(X,Alpha)%tic%时间序列数据的Mann-Kendall趋势分析%%原假设：H0Beta==0%当|Z|pNorm,表明在当前显著性水平Alpha下认为有上升趋势：此时Beta>0%当Z0Z=(S-1)/sqrt(varS);elseZ=(S+1)/sq
目录1.项目源码2.神经网络介绍3.辛烷值的预测3.1.原始样品数据3.2.matlab代码实现3.3.工具箱实现3.3.1.莱文贝格－马夸特方法3.3.2.贝叶斯正则化方法4.辛烷值的预测（进阶版，预测辛烷值区间）4.1.matlab代码实现4.2.工具箱实现参考学习b站资源：数学建模学习交流bp神经网络预测matlab代码实现过程神经网络简介1.项目源码可在github下载（含原始样品数据）：https://github.com/chenshunpeng/BP-neural-network2.神经网络介绍最早的神经网络模型，单层感知器perceptron，结构如下：这是一个两层的神经网络，
MATLAB输出串口发送所需十六进制数据 在FPGA设计过程中，有时需要与MATLAB进行联合调试，需要从MATLAB导出数据，再从PC端通过串口发送给FPGA，对数据进行处理后再返回PC端。串口的收发一般是以十六进制进行收发的，在MATLAB中没有直接从二进制数据转十六进制的函数，所以需要自行编写相关函数用于二进制转十六进制。如下：functionhex_matrix=bin2hex(bin_matrix)L=length(bin_matrix);%二进制数组长度str_matrix={};%空元组dec_matrix=[];%空数组fori=1:Lstr_matrix{i}=num2st
