随笔分类 - Matlab
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MATLAB——径向基网络拟合曲线和分类
摘要：2、（正则化RBF） 3、概率神经网络处理分类
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MATLAB——读取xls文件内容
摘要：[NUM,TXT,RAW]=xlsread('example'，2，'B2:B261') NUM返回的是excel中的数据， TXT输出的是文本内容， RAW输出的是未处理数据 example：是需要读取的文件名称，带后缀 2：是读第几个表，这里是指读第二个表格 'B2:B261'：表格中的范围
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MATLAB——sigmoid传递函数
摘要：一、log——sigmoid函数 二、tan——sigmoid函数
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MATLAB——BP神经网络
摘要：1、使用误差反向传播（error back propagation ）的网络就叫BP神经网络 2、BP网络的特点： 1）网络由多层构成，层与层之间全连接，同一层之间的神经元无连接 。 2）BP网络的传递函数必须可微。BP网络一般使用Sigmoid函数或线性函数作为传递函数。 在输出层使用Sigmoi
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MATLAB——神经网络构造线性层函数linearlayer
摘要：% example5_7.m x=-5:5; y=3*x-7; randn('state',2); % 设置种子，便于重复执行 y=y+randn(1,length(y))*1.5; % 加入噪声的直线 plot(x,y,'o'); P=x;T=y; lr=maxlinlr(P,'bias') % 计算最大学习率 net=linear...
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MTALAB——神经网络mae()、mse()、sse()
摘要：mae():平均绝对误差 mse：均方误差 sse：误差平方和
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MATLAB：控制系统模型变换
摘要：1、多项式转换为零极点 [z,p,k]=tf2zp(num,den); 2、零极点转换为多项式 [num,den]=zp2tf(z,p,k); 3、状态空间转换成多项式传递函数 [num,den]=ss2tf(a,b,c,d); 4、多项式传递函数转换成状态空间 [a,b,c,d]=tf2ss(nu
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MATLAB：控制系统模型变换
摘要：1、多项式转换为零极点 [z,p,k]=tf2zp(num,den); 2、零极点转换为多项式 [num,den]=zp2tf(z,p,k);
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MATLAB实现传递函数
摘要：1、简单的传递函数模型 num=[1,10]； den=[1,5,4,3,2]; G=tf(num,den) 2、零极点模型 KGain=K; %系统增益K Z=[1; 2; 3]； %零点 P=[4; 5; 6]; %极点 G=zpk(Z,P,KGain) 3、反馈系统 G1=tf(3,[1,4,
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使用MATLAB实现相机标定
摘要：应用程序下找到Camera Calibration工具箱 加载待标定的图像 填写棋盘格每个格子边长的真实值 可以预览成功检测出棋盘格的图像，然后开始标定，点击Calibrate 平均误差小于0.5即可 导出相机标定参数 在matlab工作空间里可以看到相机参数的属性 查看相机的内参矩阵，径向畸变和切
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