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sanjiaofenjiefa
- 三角分解法亦称因子分解法，由消元法演变而来的解线性方程组的一类方法。设方程组的矩阵形式为Ax=b，三角分解法就是将系数矩阵A分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U之积：A=LU，然后依次解两个三角形方程组Ly=b和Ux=y，而得到原方程组的解，例如，杜利特尔分解法、乔莱斯基分解法等就是三角分解法(The triangular decomposition method, also called factor decomposition method, is a kind of method of
wpsnr.m
- This function displays the PSNR (peak signal-to-noise ratio) between two images. The answer is in decibels (dB). PSNR is very common in image processing. A sample use is in the comparison between an original image and a coded/decoded image. Typica
ELM分类器
- ELM是基于深度学习的分类器，运算速度快。 在B_data.m里导入待分类矩阵B.mat（1-n列为特征值，n列为标签）；运行B_data.m；再打开fuzzyEn_main.m并运行即可。(ELM is based on depth learning classifier, computing speed. In B_data.m imported matrix to be classified B.mat (1-n as eigenvalues, n as a label); Run B
xishuMatrixAdd
- 以三元组表示稀疏矩阵A，B，试编写矩阵相加的算法，结果存放在C矩阵。(Three tuples are represented by the sparse matrix A, B, and the matrix addition algorithm is written. The results are stored in the C matrix.)
07 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）
- ELM算法指出，其实隐层的权值矩阵W和偏置b其实是没有必要调整的，在学习算法开始时，任意随机给定W和b的值，利用其计算出H（隐层节点的输出），并令其保持不变，需要确定的参数就只有β了。这是一个比较重要的理论基础。(The ELM algorithm is pointed out, in fact, hidden layer weights matrix W and B is not necessary to adjust the bias of the learning algorithm, i
CA_toll
- %这是一个主要的脚本来模拟方法、 服务和离开 %车辆通过收费广场，，如受参数 下面定义的 % % %迭代 = 模拟的最大迭代 %B = 号摊位 %L = 多车道公路之前, 和之后广场 到达 %= 到达平均总数汽车 %plazalength = 广场的长度 服务 %= 服务率的展位 %广场 = 广场矩阵 %1 = 0 的车 = 空-1 = 禁止，-3 = 空展位 %v = 速度矩阵 %vmax = 的汽车的最大速度 %的时间 = 时间矩阵，以追踪这车花去的时间 ％ 通
sukudo_solve
- 利用回溯法求解数独 B为数独题目的矩阵形式空的地方应为0(The use of backtracking method to solve Sudoku The matrix form of B for the Sudoku problem should be 0)
矩阵计算C语言版
- 一个矩阵计算器 进入程序 输入A=[1 2 3 4;5 6 7 8; 9 10 11 12] 【横向一行】 输入B=X X X 输入C=X X X 输入D=X X X 支持多项矩阵加减乘，即E=AC，E=AD-C+B，E=ADB-C这一类的，矩阵在6*6以内，项数不定，加减乘运算顺序不定 输入E=A*B+C-D【例子】 输出矩阵形式的答案 E= x x x…… x x x…… x x x……(Matrix calculation for C langu
Jacobi
- 线性方程组Jacobi迭代的并行计算程序，数据文件是A*x=b,A是4阶方阵的算例。(A*x=b, Jacobi, In Data.txt the Matrix is 4*4)
矩阵向量
- 带状划分的矩阵向量乘法。数据文件是40*40的算例。(The file is prepared for solving A*b, in the Date there is an example for A which is a 40*40 matrix)
Parafac codes
- PARAFAC源程序，可以用于平行因子分析处理的算法，很全很好用(unction [A,B,C,LLF,I,J,K] = parafac(XPK,I,N,epsilon) % PARAFAC Parallel factor analysis for an three-way data array % The iterative process is continued until that m > 300 or ABS((LF(m)-LF(m-1)) % /LF(m-1)) is l
Diagonal and edge
- B正在做一个关于图像理解方面的研究，她的目标是识别图像中的轮廓。当前阶段，她希望能够识别正方形。图像用一个矩阵表示，矩阵的每个元素对应于图像中的一个像素点，值为0或1，0表示背景，1表示前景。需要寻找的正方形必须满足线宽为单像素，且大小至少为2x2。她希望你能帮她找出图像中满足如下条件的两类正方形的个数： 正方形的边与矩阵边缘平行； 正方形的边与矩阵对角线平行；(B is doing a research on image understanding, and her goal is to
随机数产生
- 根据状态转移概率矩阵A、观测值出现概率矩阵B、和各状态初始分布概率来产生随机数组。(According to the state transition probability matrix A, the probability matrix B of observed values and the probability of initial distribution of all States, we generate random arrays.)
spgl1_1.9
- %SPGL1 Solve basis pursuit, basis pursuit denoise, and LASSO % % [x, r, g, info] = spgl1(A, b, tau, sigma, x0, options) % % --------------------------------------------------------------------- % Solve the basis pursuit denoise (BPDN) problem
U4
- 1、必做：设计并实现一个 8×8 点阵扫描控制器，在点阵上稳定显示一个数字或字母， 颜色红色、绿色均可。 2、选做：用 8×8 点阵显示字符，每次显示一个字符，每秒切换一次，显示内容为“B”、 “U”、“ P”、“T”及姓名的第一个字母。如张三显示的内容为“B”、“U”、“ P”、“ T”、 “Z”、“ S”。(1, must do: design and implement a 8 * 8 dot matrix scanning controller, stable display of a
xuanbiliang
- 以悬臂梁为例，用有限元法编程生成质量矩阵和刚度矩阵（采用平面梁单元，单元数在10到30之间）。 使用matlab的用于广义特征值问题分析的函数（eig(A,B,'chol')，该命令使用乔莱斯基分解的方法，计算对称矩阵A和对称正定矩阵B的广义特征值问题。A对应刚度矩阵，B对应质量矩阵）计算梁的前三阶固有频率和振型，计算得到梁的前三阶固有频率和振型，并画出振型图。(Taking cantilever beam as an example, the mass matrix and stiffness
kalman滤波的仿真
- 5.4.2 Kalman滤波器的设计 这一节将讨论如何使用控制系统工具箱进行Kalman滤波器的设计和仿真。 考虑下面的离散系统： x［n+1］=Ax［n］+B(u［n］+w［n］) (5.9) y［n］=Cx［n］ (5.10) 其中, w［n］是在输入端加入的高斯噪声。 状态矩阵参数分别为 A = ［1.1269-0.49400.1129 1.0000 0
Scipy
- SciPy—数值计算库 在NumPy的基础上增加一些功能 1、常数和特殊函数 2、线性代数-linalg 3、优化 （1）非线性方程组求解 （2）最小二乘拟合 （3）函数最小值 4、插值—interpolate （1）B样条曲线插值 （2）外推和Spline拟合 （3）二维插值 5、数值积分—integrate （1）球的体积 （2）解常微分方程组 6、统计—stats （1）连续和离散概率分布 （2）二项、泊松、伽玛分布 7、稀疏矩阵—sparse(On t
Transform
- 包括以下函数 1)平移(tx,ty,tz)的矩阵Txyz void matTxyz(float Txyz[4][4],float tx,float ty,float tz) 2)绕x轴旋转theta角的矩阵Rx void matRx(float Rx[4][4],float theta) 3)绕y轴旋转theta角的矩阵Ry void matRy(float Ry[4][4],float theta) 4)绕z轴旋转theta角的矩阵Rz void matRz(float Rz[4][4]
BRMUL
- 求m*n阶矩阵A与n*k阶矩阵B的乘积矩阵(Find the product matrix of M * n matrix A and N * k matrix B)