matlab非归一化sinc函数

t=-50:1:50;y=sin(pi*t/8)./(pi*t/8);xlabel('t','FontSize',20);ylabel('p','

如果A有n个线性无关的特征向量,设T=【a8,a8,an】（a8,a8,an线性无关,T可逆）则AT=【入8a8,入8所以n阶矩阵A能对角化的充要条件是A有n个线性无关的特征向量

function[output_args]=TOPSIS(A,W,M,N)%topsis法,指标归一化采用向量归一化法,即正负指标均存在%A为决策矩阵,W为权值矩阵,M为正指标所在的列,N为负指标所在

SINCSin(pi*x)/(pi*x)function.

归一化,是基于这样的考虑.认为波函数模方在全空间的积分等于1.是因为波函数的模方表示粒子在空间某点出现的概率.全空间的积分和等于1表示粒子在空间中存在,但具体不知道在哪还会遇到波函数不能归一化的问题.

A=[1,5,7,3;1/5,1,3,1/3;1/7,1/3,1,1/5;1/3,3,5,1];B=A;[m,n]=size(A);fori=1:nB(:,i)=A(:,i)/sum(A(:,i));

就是转置了一下,行向量变成列向量,比如:>>t=0:0.1:10;>>size(sinc(t))ans=1101>>size(sinc(t'))ans=1011>>size(sinc(t.'))ans

请把以下程序拷进matlab:程序是自己编的,计算过程请参看杜栋等人编的《现代综合评价方法与案例精选》.我也在研究层次分析法,你如果也是的话,交个朋友吧,楼主.a=[1,1,4,3,2;1,1,3,2

A=[11/2433;21755;1/41/711/21/3;1/31/5211;1/31/5311][V,D]=eig(A);sum(abs(V).^2)就是这样的,你可以加上面的那一句话,看看是不

[v,d]=eig(a)eig函数可以矩阵的计算特征值并以向量形式存放其中V的列向量是矩阵的特征向量,d的对角线元素是矩阵的特征值最大的特征值为第一个,对应的第一列为最大特征值的特征向量例如：e=ma

fork=1:length(y)f=@(x)y(k)*x-sin(x);ezplot(f);%画图,观察函数零点在x0(k)附近z(k)=fzero(f,x0(k));%调用fzero函数找零点end

归一化特征向量:即为权向量,就是把特征向量里的各个值同除以其中的某一个值,一般除以最大值

A=[12313;1/2111/22;1/3111/31;12314;1/31/211/41][v,d]=eig(A)B=v(:,1)%取最大特征值所对应的特征向量F=rot90(B,1)%使列成行,

归一化是个好东西,总的来说就是把所有变量都归到放到最简单的数量级进行计算.例如：0.000000001/0.000000002=0.5与1/2=0.5是一致的.但是计算过程中0.000000001需要

比如矩阵A,m*n维的,归一化到[a,b]区间代码如下：amax=max(max(A));%求矩阵中最大数amin=min(min(A));%求矩阵中最小数B=(A-amin)/(amax-amin)

归一化是指列求和为1还是平方和为1?vec=sum(A);%归一化后列求和为1%vec=sum(A.^2);%归一化后列求平方和为1[M,N]=size(A);B=repmat(vec,M,1);A=

可见,你给的代码里,画的是Sa(t).

e=max(eig(A));%最大特征值v=null(A-e*eye(length(A)));%e对应特征向量v1=v./norm(x,2);%归一化

1)使n个向量,两两正交；2)使每个向量的模均为1.这是正交、归一化的两个条件.

数字滤波器分为两类IIR和FIR.FIR和IIR的滤波原理都是进行卷积,说白了就是对数入信号进行某种计算.FIR用处就在于对数字信号进行必要的处理,得到所需的输出信号.iir滤波器有以下几个特点1ii