matlab中对一组样本数据进行伽马分布拟合

分解系数,把高频的系数全部去掉.

File->Import,导入1.txt文件,则在workspace中生成一个x1文件,右击它一下,选择bar(x1),可以画出图.至于曲线一般用plot函数,坐标用axis改.再问：你好，我现

2√6可以给具体过程再问：过程再答：设这八个数据为x1,x2,…,x8，则x1²+x2²+…+x8²=300.(x1+x2+…+x8)/8=6,∴x1+x2+…+x8=4

clcJ=1:10000;2*J-1再问：这样得到的是10000个分开的数，我希望最后得到一个1*10000的矩阵再答：clcJ=1:10000;b=2*J-1b就是你要的那个矩阵

构成数据组,设为a（x：y）X表示几行y是几列对他做fft变化,后用abs型输出再问：您好！谢谢啦！能具体写出来这个程序吗？不满您，我刚学matlab，而且只偶尔用这一次，不太会。。。再答：哦，好好学

fft(y)再问：我不懂呀，能不能详细点，但是没学过FFT语句，课本上也没有。谢谢~再答：Y4=fft(y,Nn);%y为你要做FFT变化的数组，Nn为y的长度，得到的Y4就是y对应的频谱fre=ab

a=[00023004050];a0=a(find(a~=0))

用循环求出0到89的阶乘把结果拼到矩阵中w=[];fori=0:89x=factorial(i);w=[w;ix];end毕业后就没碰过,不知道能不能运行

一句话的写法可以用：A=[23,44,52,99];A(ceil(rand*4)) 其实没必要过于纠结用一句,先抽下标的做法可读性更好. 关于ceil(rand*4)抽样的均匀性,

你可以把步取去密一点,然后把拟合后的多项式用plot函数画出来不就行了吗?再问：拟合后得到的不是多项式的系数吗？只知道系数怎么画对应的函数图像？再答：知道系数后，可以用polyval计算啊！比如说：你

先得到下标:r=randi(6,100,1)然后新数列：A(1:100)=[a(r(1));a(r(100))]

两句话：1.正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）2.cftool里面也可以自定义拟合的表达式.

x=load('data.dat');%load数据fs=10000;%采样频率,自己根据实际情况设置N=length(x);%x是待分析的数据n=1:N;%1-FFTX=fft(x);%FFTX=X

你这个程序是对的呀,也只是有一点的小毛病呀clearall%线性拟合的程序：x=[1515.215.415.615.81616.216.416.616.8]; y=[0.010.0150.0

可以用函数regress()来解决.[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)b——拟合线性函数的系数bint——系数b的置信区间r——残值向量rint——残值的置信区间st

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]方差即偏离平方的均值,描述波动程度.标准差是方差的开方.样本的方差是把n换成n-1,

MATLAB图像处理工具箱支持四种基本图像类型:索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像.MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像.它存储在三维数组中.这个三维数组有三个面,依次对应于红(

MATLAB中现成的回归分析函数regress()再问：求问这个回归分析函数默认的使用最小二乘法么？具体肿么编程呀？再答：它就是使用的最小二乘法，使用方法你可以调用helpregress再问：>>cl

A数组是个例子,程序你看一下吧,有什么不懂的再问吧!clear;clcA=[111113333555]B=unique(A)c=zeros(size(B));fori=1:length(B)c(i)=

wavemenu一维小波去噪再问：你好！这个我还不怎么会用，不知道下面的方法得到去噪以后的图对不对。Wavelet1D，然后是load-signal，Analyze，De-noise......出来下