第一部分：非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization，NMF）的基本原理非负矩阵分解（NMF）是一种广泛应用的线性代数技术，特别适用于大规模的数据集分析。其基本思想是将一个非负矩阵分解为两个低秩的非负矩阵的乘积，使得矩阵的内在结构得以暴露并利于进一步分析。NMF的应用范围广泛，包括图像处理、文本挖掘、生物信息学等。实战项目下载首先，我们需要理解一下什么是非负矩阵。非负矩阵就是所有元素均为非负值的矩阵。若一个矩阵A属于实数空间R^{m×n}，且满足A中所有元素aij≥0，那么我们就称A为非负矩阵。由于在许多实际应用中，数据集中的元素往往都是非负的，例如，图像的像
MATLAB实现各种概率密度函数1常见概率分布的基本信息1.1离散分布1.2连续分布2常见概率分布计算及MATLAB实现2.1离散分布（DiscreteDistribution)2.1.1二项分布（BinomialDistribution）2.1.2负二项分布（NegativeBinomialDistribution）2.1.3几何分布（GeometricDistribution）2.1.4超几何分布（HypergeometricDistribution）2.1.5泊松分布（PoissonDistribution）2.1.6离散均匀分布（UniformDistribution(Discre
MATLAB实现各种概率密度函数1常见概率分布的基本信息1.1离散分布1.2连续分布2常见概率分布计算及MATLAB实现2.1离散分布（DiscreteDistribution)2.1.1二项分布（BinomialDistribution）2.1.2负二项分布（NegativeBinomialDistribution）2.1.3几何分布（GeometricDistribution）2.1.4超几何分布（HypergeometricDistribution）2.1.5泊松分布（PoissonDistribution）2.1.6离散均匀分布（UniformDistribution(Discre
写在前面Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型，在处理大量数据，揭示各自变量如何作用于因变量（描述X与Y之间的关系）时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛，在这次比赛中学到了很多东西，同时发现，许多优秀获奖论文在模型建立时都采用了Logit模型。笔者在查阅多篇文章及书籍后发现，Logsitc模型与Logit模型本质上并没有不同，其不同之处在于数学表达形式不同。一个十分经典的例子：在智能手环满意度市场调查中，我们可以采用Logit模型分析性别，年龄，运动频率，兴趣爱好等因素对智能手环的购买情况的影响，从而刻画出购买智能手环的用户画像，从而可以更好地
基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLABm编程完成，大约700行左右。1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。2.电池SOC为电量维持型策略。3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。ID:2685676767604549风中追风
PCA(PrincipalComponentsAnalysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法，在机器学习中常用于特征降维提取主要特征以减少计算量。PCA主要原理是将高维原数据通过一个转换矩阵，映射到另一组低维坐标系下，从而实现数据降维。举个简单的例子，设X1，X2为两组数据，将他们以坐标的形式画在坐标轴中，如下图所示，图中点的横纵坐标分别为X1，X2的值，如果我们把数据做一个变换，使其顺时针旋转一个角度得到下图所示结果：再向横轴方向与纵轴方向做一个投影得到以下结果：我们可以发现数据在横轴方向的投影差异性较大，也可以说在横轴的投影包含的信息或特征较多
前言在评估多目标优化算法的效果时，我们通常使用五个主要指标：GD（GenerationalDistance）、IGD（InvertedGenerationalDistance）、Hypervolume、Spacing和Spread。GD和IGD是用于测量算法生成的解集合与真实前沿解之间的距离的指标。具体而言，GD测量了所有生成解与真实前沿解之间的平均欧几里得距离，而IGD测量了所有真实前沿解与生成解之间的平均欧几里得距离。这两个指标的目标是越小越好，即算法的生成解集合应该尽可能接近真实前沿解。Hypervolume则是用于测量算法生成的解集合能够覆盖的真实前沿解的体积大小的指标。目标是越大越好
详情点击链接：基于MATLAB的无人机遥感数据预处理与农林植被性状估算前言遥感技术作为一种空间大数据手段，能够从多时、多维、多地等角度，获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。 第一：主被动无人机遥感数据1.主被动无人机遥感数据1.1.无人机平台与坐标系1.2.遥感载荷类型与数据1.3.飞行参数设置与计算1.4.无人机VS卫星主被动遥感数据特点 2.读写无人机遥感数据2.1.读写带有/不带地理坐标的无人机影像2.2.读写超大尺寸无人机影像2.3.读写影像元数据信息2.4.读写激光雷达/摄影测量点云 第二：预处理无人机遥感数据1.遥感
这里写目录标题一、MAT文件1.MAT文件2.C语言MAT函数3.MAT文件的基本操作3.1打开MAT文件3.2读写MAT文件3.3关闭MAT文件3.4mx函数一、MAT文件MAT文件是MATLAB数据存储的默认文件格式，以双精度二进制格式保存数据。MAT文件为其他程序设计语言（如C、C++、FORTRAN等）使用MATLAB数据提供了一种共享机制。1.MAT文件MAT文件由128字节的MAT文件头和尾随其后的数据单元组成。文件头包括MATLAB版本、文件被创建的时间等信息。数据单元分为标志和数据两个部分，标志占8字节，包含数据类型、数据大小等信息。如果标志中的数据字节数小于4，那么，MATL
题目分析调制解调通信系统实现。录制一段语音信号，对其进行幅度调制解调，对比两端语音信号的频谱，并播放看其是否有偏差。在此基础上，将调制后的语音信号加上一个噪声，再滤波，观察恢复语音信号的失真现象。需要完成以下任务：采集一段语音信号做原信号时域频域图对语音信号进行幅度调制做出解调后的频谱调制解调前后做对比调制后加噪声解调观察对比实验流程原信号分析本次实验从网络下载WAV格式的音频信号并将其长度裁剪为5s方便处理。一般音乐和语音信号都是双声道信号，时域和频谱图会有两个颜色，所以要取单列来分析，通过x1=x(:,1)语句来实现。首先利用audioread函数读取音频文件获得其频率等信息。然后利用ff
