對X要開根號
方法1
>> sqrt(X)
方法2
>> X^(1/2)
最近在拜讀楊老師的基於稀疏字典的論文，並運行了作者提供的代碼，遇到了一些問題，因爲有人也問我這個問題，所以分享一下自己的心得（我的版本是matlab2013a）： 最可能遇到的問題的顯示如下： 箭頭所指的函數就是問題所在，原代碼裏面tr
在利用eigs函數計算矩陣最小的幾個特徵值時， eigs函數用法： eigs(A, k, sigma) A 是要計算的矩陣， k是想要取得特徵值個數 sigma是要大的還是小的 sigma可取如下值： ‘lm’ : 取最大的k個特徵值 s
最近在使用matlab計算矩陣的特徵值時，遇到很大的困難，對於一個30000*30000的矩陣，特徵值計算一次需要花近三個小時， 矩陣是非常稀疏（且有一個零特徵根）的，將矩陣轉成稀疏矩陣形式後，只算最小的幾個特徵值，速度上很快，但是每次算
源代碼： m文件1： function newPic=hough_circle_main(oldPic) close all clear clc [filename,pathname]=uigetfile({'*.bmp;*.jpg;
文章目錄引言matlab 驗證*時域卷積頻域相乘*公式證明代碼示例創建兩個信號f(t)和g(t)驗證一下卷積是否正確傅里葉域填預0處理fft變換頻域相乘頻域轉時域結果是不是一模一樣後續 引言 kcf算法，是traking算法的一個
function [F, maxf, V, S] = Ford_Fulkerson(C, src, sink) n = size(C, 1); F = zeros(n); maxf = 0; V = []; S = []; whi
1 ，畫正弦曲線，2 條 ： plot 代碼 ： # 正弦曲線 def sinplot(flip=1): x = np.linspace(1,10,100) plt.plot(x,np.sin(x)*flip)
傳染病模型的基本問題 描述傳染病的傳播過程 分析受感染人數的變化規律 預報傳染病高潮到來的時刻 預防傳染病蔓延的手段 按照傳播過程的一般規律用機理分析方法建立模型 注：我們這裏是介紹數學醫學領域中基本的傳染病模型。不從醫學角度
1.讀入一副圖像，對其進行縮放。 源代碼： clear; % 讀入圖像函數imread(); % 參數：‘文件名/文件路徑’ I=imread('lena.tif'); % 圖像縮放函數imresize(); % 參數：圖像對
