MATLAB求均值的程序

clearall;symsUnXS;n=20;%生成n个随机数r=3;%给定的参数为3temp=0;tem=0;Un=rand(n,1);%共产生n*1个随机数fori=1:1:nX(i)=-log(

symsxy=dsolve('Dy=y','y(0)=2');

你这个问题比较复杂,分两个部分说第一：贝塞尔函数的积分在matlab里面做得很差.需要你自己进行数值积分,使用quadgk函数就可以.第二,涉及到特殊函数的多重变量的积分,matla是无能为力的.考虑

程序没有任何问题一些小问题吧:(1)不要显示的在语句后面加上分号(2)不知道你有没有保存在正确的路径上(3)在命令符下先clear一下我修改了一点点,你看一下:functioncalpi(n)syms

新建一个M文件,输入如下代码.functionN=hanshu(m)a=1;b=1;D11=1;D12=1;D66=21;D22=65;N=pi^2/b^2*[D11*(b/a)^2*m^2+2*(D

functionmy_ga()options=gaoptimset;%设置变量范围options=gaoptimset(options,'PopInitRange',[0;9]);%设置种群大小opt

输入两点坐标norm([第一点x,第一点y]-[第二点x,第二点y])例如：norm([1,1]-[3,3])______看了你的问题补充你首读取你的图像到handles.A然后在这个callback

%m为均值,s为方差a=2;b=10;n=1000;p=rand(1,n)*(b-a)+a;m=mean(p);%均值s=std(p);%方差xi=linspace(a-.1*a-1,b+.1*b+1

%由于数据比较大,我又懒得用归一化,所以直接把数据降了3个数量级,%不过我觉得应该没问题,但用归一化结果应该更准确些.%由于初始权值和阀值均是随机给的,所以每次仿真都有点点不同,这是正常的.p=[11

PrivateSubOption1_Click()Adodc1.LockType=adLockReadOnlyEndSubPrivateSubOption2_Click()Adodc1.LockTyp

如果u,v,是未知,那么根本就用不了最小二乘法,如果u,v,是已知的话可以用,r1-r9数据经过矩阵变换后可以直接用线性回归就参数再问：感谢你的回答，是我弄错了，u,v已知，不过这两个方程式二元三次的

A=[213;231;213];[x,y]=eig(A)%求得x为特征向量矩阵,y为特征值矩阵[mm]=find(y==max(max(y)))%找到y中对应最大的特征值所在列mw=A(:,m)/su

在聚类分析中,K-均值聚类算法（k-meansalgorithm）是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-均值算法,其基本思想是：通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.\x

mean（）std()用这两个函数

方法一：filter2clear all;I=imread('lena.bmp');%读入预处理图像imshow(I)%显示预处理图像K1=filter2(fspecial(

你也没说系统子载波数是多少,调试方式是QPSK呢,还是更高阶,很多参数都不知道.我写了个小程序,调制方式是4QAM,子载波数是256,统计了10个OFDM符号.clc;clear;LOOP 

帮你写好了.这是画图的效果clearall,closeall,clc;%修改a和b确定随机变量的范围a=-1;b=1;X=(rand(100000,1)*(b-a))+a;%均值和方差m=mean(X

Matlab函数：mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值.>>X=[123456

说明：该程序的作用是计算输入图像img的平均梯度值AVEGRAD平均梯度值可以衡量图像细节反差表达的能力,是图形融合结果的一个评价算子之一functionAVEGRAD=avegrad(img)%%%

function[center,U,obj_fcn]=FCMClust(data,cluster_n,options)%FCMClust.m采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类%%用