随笔分类 - MATLAB
摘要：粒子滤波（pf）、Mean Shift算法、KLT算法 都是传统的目标跟踪算法。 粒子滤波算法（Particle Filter），也称为蒙特卡洛滤波算法，是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波算法，用于在非线性系统中进行状态估计和目标跟踪。 粒子滤波算法的基本思想是通过一组随机采样的粒子来近似表示系统的
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摘要：代码如下： ivpath ='D:\video\正常.mp4'; v_b = VideoReader(ivpath); % 获取视频的帧率和总帧数 frameRate_b = v_b.FrameRate; totalFrames_b = v_b.NumFrames; i = 1; while 1 i
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摘要：指数退化模型定义为 补充： 高斯分布（正态分布） 对数正态分布 正态分布与对数正态分布的性质比较：
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摘要：参见：【Simulink】查找模块的四种方法 (taodudu.cc) 1. 在 Library Browser 查找 新建模块，点击 Library Browser；如下图： 弹出下面窗口中查找； 2. （快捷键） 左键双击 出现蓝色搜索框 3. Help 帮助 点击主页面的 帮助 按钮
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摘要：摘自： Introduction to Wavelet Families - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国
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摘要：filepath = 'C:\Desktop\2023-04-11-10-21-42_1.txt'; fid = fopen(filepath, 'r'); data = '1'; N = 0; while( 0 == strcmp('', data) ) data = fscanf(fid, '%
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摘要：
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摘要：1. 小波变化的了解： 在matlab 命令行窗口输入 help wavelet 可以全面了解小波相关的所有函数 2. 在matlab APP中打开 wavelet Analyer 工具； 3. 显示界面如下： 4. 每个功能有分析样例，如下是一维小波分析：
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摘要：matlab 去趋势 例程 clc clear all close all %创建一个模拟数据集并计算其平均值。 t = 0:300; dailyFluct = gallery('normaldata',size(t),2); sdata = cumsum(dailyFluct) + 20 + t/
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摘要：1. 卡尔曼滤波的5个公式 F: 状态转移矩阵 P: 状态协方差矩阵 Q: 状态转移协方差矩阵 H: 观测矩阵 R: 观测噪声方差 K: 卡尔曼系数 滤波增益阵，它首先权衡预测状态协方差矩阵 P 与 观测值矩阵 R的大小，以此来觉得更倾向于相信预测模型还是详细观测模型。 如果相信预测模型多一点，那么
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摘要：clear all close all clc %% 读取指定路径文件 file_path = 'C:\Users\20220601_155213\198-1\'; file_name = '*.csv'; dirOfFile = dir([file_path, file_name]); numOf
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摘要：1. 准备好.m 文件； 2. 在命令行窗口输入 coder 指令打开 matlab Coder界面 3. 开始创建流程： 注：如果一次打开 xxx.m 文件自动生成 xxx.prj; 若是已经生成了则选择重新打开即可； 如果要多个.m 文件同时转化则添加所有需要转化的.m文件； 能够进行转换的 .
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摘要：matlab 生成c++ 代码中结构体 emxArray_real_T 说明: struct emxArray_real_T{ double *data; int *size; int allocatedSize; int numDimensions; boolean_T canFreeData;}
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摘要：1. 生成 .mat 文件的方法： save filename dataname save : 指令 filename ： 存储的文件名称 dataname：存储数据的名称 2. 读取 .mat 文件的方法： load filename 或者 load （'filename.mat'）或者 data
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摘要：仅用于学习记录 bsxfun（fun,A,B） 它的作用是：对两个矩阵A和B之间的每一个元素进行指定的计算（函数fun指定）；并且具有自动扩维的作用 该函数的具体实现过程是： ①判断A和B的维度是否相同，如果相同，直接A./B； @如果A和B的维度不同，则A或者B必须有一个在某个维度上是1，比如，B
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摘要：用于学习记录： matlab函数的pca函数的输入参数除了数据集X还有10个 数据集X(每行为一个样本,行数为样本数)- coeff = pca(X)- coeff = pca(X,Name,Value)- [coeff,score,latent] = pca(___)- [coeff,score,
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摘要：1. 准备.m文件 2. 打开工具箱APP里面的Library Compiler 3. 点击红框内的‘+’号，选择.m文件 4. 选择C++ Shared Library 5. 点击setting，选择DLL文件的输出路径 6. 点击Package打包DLL 7. 完成
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