文章目录前言1.cvx使用常见小tips1.1函数与约束的凹凸性1.2CVX处理数据的精度1.3CVX中常用的替换函数1.4cvx查找可行解1.5cvx更换求解器可能会有意想不到的效果2.常见的优化问题形式2.1.以最大化多用户的和速率的形式2.2.以最大化最小公平性问题的形式2.3.以最小化总发射功率的形式后记前言  学习期间主要做的是无线通信领域的资源分配问题，特别针对的是类似香农信道容量的log形式的优化问题的仿真，有射频通信的，也有无线光通信的。在使用cvx求解的过程中也有一点儿心得体会，在这里记录下来和大家交流探讨，如有错误还请批评指正，此文的前提是要对cvx语法基本了解；  在仿真

文章目录前言1.cvx使用常见小tips1.1函数与约束的凹凸性1.2CVX处理数据的精度1.3CVX中常用的替换函数1.4cvx查找可行解1.5cvx更换求解器可能会有意想不到的效果2.常见的优化问题形式2.1.以最大化多用户的和速率的形式2.2.以最大化最小公平性问题的形式2.3.以最小化总发射功率的形式后记前言  学习期间主要做的是无线通信领域的资源分配问题，特别针对的是类似香农信道容量的log形式的优化问题的仿真，有射频通信的，也有无线光通信的。在使用cvx求解的过程中也有一点儿心得体会，在这里记录下来和大家交流探讨，如有错误还请批评指正，此文的前提是要对cvx语法基本了解；  在仿真

目录1引言2Matlab实现方式3Python实现方式4补充说明4.1数组赋值4.2append()函数1引言Matlab和Python在处理数组时有很多不同点，比如Python里索引是从0开始而Matlab里面索引是从1开始，Python里面用符号[]来对数组索引而Matlab里面是用符号()........等等。而我觉得最大的不同点就是Matlab不需要对数组初始化，而Python需要对初始化，这就导致数组的有些操作在语法上差别很大：①由于数组的创建、索引（切片）、修改元素、删除元素都是在最终数组的size已知的情况下进行的操作，所以这些操作在Python和Matlab里面的语法基本保持一

目录1引言2Matlab实现方式3Python实现方式4补充说明4.1数组赋值4.2append()函数1引言Matlab和Python在处理数组时有很多不同点，比如Python里索引是从0开始而Matlab里面索引是从1开始，Python里面用符号[]来对数组索引而Matlab里面是用符号()........等等。而我觉得最大的不同点就是Matlab不需要对数组初始化，而Python需要对初始化，这就导致数组的有些操作在语法上差别很大：①由于数组的创建、索引（切片）、修改元素、删除元素都是在最终数组的size已知的情况下进行的操作，所以这些操作在Python和Matlab里面的语法基本保持一

confusionchart()函数用于创建分类问题的混淆矩阵图目录confusionchart()函数用法：描述：示例1(通过trueLabels和predictedLabels创建混淆矩阵图）： 示例2（通过现有的混淆矩阵创建混淆矩阵图）： 示例3（按精度或召回率排序类）：confusionchart()函数用法：confusionchart(trueLabels,predictedLabels)confusionchart(m)confusionchart(m,classLabels)confusionchart(parent,___)confusionchart(___,Name,Va

confusionchart()函数用于创建分类问题的混淆矩阵图目录confusionchart()函数用法：描述：示例1(通过trueLabels和predictedLabels创建混淆矩阵图）： 示例2（通过现有的混淆矩阵创建混淆矩阵图）： 示例3（按精度或召回率排序类）：confusionchart()函数用法：confusionchart(trueLabels,predictedLabels)confusionchart(m)confusionchart(m,classLabels)confusionchart(parent,___)confusionchart(___,Name,Va

  PID算法作为工业或日常生活中常用的控制算法，想必大家都不陌生，依靠误差反馈来消除误差，关于PID的原理部分相比看这篇博客的同学应该都十分清楚，有不清楚的同学可以百度或知网搜索。PID算法的应用程度很广但都逃不开一个步骤，也是相对而言最最令人头痛的一个过程——调参，具体来说就是调Kp、Ki、Kd。  以往的方法都是手动调试，根据调参经验，先调KP，再调KD··········，繁琐的步骤让人头晕，费 那么PID参数的调试是否有一种相对来说简单的调试方式呢？————————————————————分割线———————————————————— 前面废话这么多为了凑字数，看官老爷莫着急，嘿嘿！

  PID算法作为工业或日常生活中常用的控制算法，想必大家都不陌生，依靠误差反馈来消除误差，关于PID的原理部分相比看这篇博客的同学应该都十分清楚，有不清楚的同学可以百度或知网搜索。PID算法的应用程度很广但都逃不开一个步骤，也是相对而言最最令人头痛的一个过程——调参，具体来说就是调Kp、Ki、Kd。  以往的方法都是手动调试，根据调参经验，先调KP，再调KD··········，繁琐的步骤让人头晕，费 那么PID参数的调试是否有一种相对来说简单的调试方式呢？————————————————————分割线———————————————————— 前面废话这么多为了凑字数，看官老爷莫着急，嘿嘿！

已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭6年前。Improvethisquestion我的MS论文中有一堆MATLAB代码，现在我想将其转换为Python(使用numpy/scipy和matplotlib)并作为开源分发。我知道MATLAB和Python科学库之间的相似性，手动转换它们不会超过两周(前提是我每天都在努力工作一段时间)。我想知道是否已经有任何工具可以进行转换。 最佳答案 有

已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭6年前。Improvethisquestion我的MS论文中有一堆MATLAB代码，现在我想将其转换为Python(使用numpy/scipy和matplotlib)并作为开源分发。我知道MATLAB和Python科学库之间的相似性，手动转换它们不会超过两周(前提是我每天都在努力工作一段时间)。我想知道是否已经有任何工具可以进行转换。 最佳答案 有