本文主要介绍填充的二维等高线图和基本的用法例子目录说明例子绘制10个层级的等高线显示具有标签的特定层级的等高线图 自定义等高线线宽说明contourf(Z) 创建一个包含矩阵 Z 的等值线的填充等高线图，其中 Z 包含x-y平面上的高度值。MATLAB会自动选择要显示的等高线。Z 的列和行索引分别是平面中的x和y坐标。contourf(X,Y,Z) 指定 Z 中各值的x和y坐标。contourf(___,levels) 将要显示的等高线指定为上述任一语法中的最后一个参数。将 levels 指定为标量值 n，以在 n 个自动选择的层级（高度）上显示等高线。要在某些特定高度绘制等高线，请将 lev
一、白噪声白噪声（whitenoise）是指功率谱密度在整个频域内是常数的噪声。所有频率具有相同能量密度的随机噪声称为白噪声。白噪声是指在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声功率谱密度相等的噪声。白噪声各频段的能量分布均匀，在人耳可听的频率范围内，具有相同能量的噪声称为白噪声。由于人耳对高频敏感一点，这种声音听上去是很吵的沙沙声。白噪声或白杂讯，是一种功率谱密度为常数的随机信号。换句话说，此信号在各个频段上的功率谱密度是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信
一、实验目的（1）了解如何利用RGB分量生成简单的图像。（2）熟练掌握RGB彩色模型转换到HIS彩色模型的过程。（3）熟练掌握RGB图像的彩色分割。（4）熟练掌握彩色图像如何在向量空间中进行边缘检测。二、实验仪器（软件平台） 计算机、MATLAB软件三、实验原理1、通过RGB生成简单彩色图像通过给R、G、B三个分量赋值，利用三基色原理生成简单的彩色图像，每个分量单独生成的图像都是灰度图像，只有三个分量叠加才能变成彩色图像，比如利用cat()函数。2、RGB空间转换为HIS空间图1RGB空间转换为HIS空间的原理图2HIS彩色模型3、彩色分割彩色图像分割就是利用图像的彩色信息,将图像分割为一
多相滤波器MATLAB仿真---抽取&插值目录前言一、什么是多相滤波器？二、抽取1.不考虑滤波器延时下的抽取2.考虑滤波器延时下的抽取三、插值参考文献总结前言 语音信号多相滤波器是我上学期末做的一个课设，过了许久，在此仅仅简单记录一下，以特定的D值和I值展示一下操作过程，不贴出通用函数，希望对正在学习该内容的伙伴有所帮助。本文以工程实现的角度浅谈多相滤波器，由于数字滤波器是有延时效应的，所以在考虑滤波器的延时下，多相滤波器又应该如何操作。提示：以下是本篇文章正文内容，写文章实属不易，希望能帮助到各位，转载请附上链接。一、什么是多相滤波器？ 我们知道，在数字信号处理中，对于给定的一个序
学习背景 最近想挖掘一下自己项目的理论深度，于是找到了老师。在老师的建议下，我们开始了漫长的研读老师的论文的旅程（论文名：OptimalDesignofAdaptiveRobustControlforFuzzySwarmRobotSystems模糊群自适应鲁棒控制的优化设计机器人系统）。这篇文章写的是关于群体智能控制在机器人群中的运用，提到了许多控制理论。诸如李雅普诺夫方程，模糊群分析，优化理论等等。作为一个理论白痴我选择将这些理论的东西的学习理解交给我的大佬队友。然后我选择了学习最后的simulation（实验仿真）。这里面的simulation用到了一种求解隐式微分方程的方法
热传导方程以及Matlab求解简略推导设u=u(x⃗,t)u=u(\vec{x},t)u=u(x,t)表示某一个均匀物体Ω⊂R3\Omega\subset\mathbb{R}^3Ω⊂R3在位置x⃗\vec{x}x，时刻ttt的温度（单位：KKK）,ccc表示比热（单位：J/(kg⋅K)J/(kg\cdotK)J/(kg⋅K)）,ρ\rhoρ表示密度（单位：kg/m3kg/m^3kg/m3），令VVV为Ω\OmegaΩ内的任何光滑区域，q⃗\vec{q}q表示温度场的热流密度（单位：W/m2W/m^2W/m2）且f0=f0(x⃗,t)f_0=f_0(\vec{x},t)f0=f0(x,t)
在数据分析和数学统计的时候，常常需要对矩阵的平均数、中位数、方差、标准差、相关系数以及协方差进行计算，这些数据可以反映一组数的整体大小、离散程度、相关性等一系列性质，这些数据是进行数据处理时的重要指标。目录1、平均数2、中位数3、标准差4、方差5、相关系数6、协方差1、平均数平均数即是一组数据的算术平均数，一般求解的方法是将一组数据中的所有元素的值相加然后再除以所有元素的个数。但MATLAB提供了mean函数用于对于数据的平均数进行计算，调用的格式如下所示（其中V表示的是向量，A表示的是一个矩阵）：mean(V)：求向量X的所有数据的算术平均值。mean(A)：返回一个行向量，行向量每一个的元
状态空间表达式的MATLAB建模设本节中,具有r个输入、m个输出的n阶线性定常系统的状态空间表达式为X˙(t)=AX(t)+BU(t)\dot{X}(t)=AX\left(t\right)+BU\left(t\right)X˙(t)=AX(t)+BU(t)Y(t)=CX(t)+DU(t)Y(t)=CX(t)+DU(t)Y(t)=CX(t)+DU(t)其中，X(t)=[x1(t)⋮xn(t)],U(t)=[u1(t)⋮ur(t)],Y(t)=[y1(t)⋮ym(t)]X(t)=\left[\begin{matrix}x_1(t)\\\vdots\\x_n(t)\\\end{matrix}\rig
1概念BP（BackPropagation）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidelayer)和输出层(outputlayer)。出自百度百科特点是根据误差的反向反馈改善信号传播。类似于最小二乘法的一种思想。2算法2.1算法流程BP网络由输入层、隐藏层、输出层组成。输入层用于信息输入，读入数据。隐藏层用于处理数据
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果2.1 最优价格曲线2.2 用户1的需求响应2.3 上层运营商的功率平衡曲线 2.4 每时段的收益成本曲线 🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述文献来源：文献内容仅复现主从博弈核心内容，不含区块链 分布式光伏发电已经得到广泛应用，但分布式光伏电源的大规模并网会导致网架结构相对薄弱的配电网出现电压越限、网损升高和光伏发电“弃光”等问题。探索分布式光伏在配电网中的交易模式，有助于实现分布式光伏发电的就地或就
