问用R编写平方根函数ENR语言的一大优势就是用户可以编写自己的函数，而且这种函数可以是基于其它函数之上...
>center<-sweep(x,2,apply(x,2, mean))#在列的方向上减去均值。>R<-apply(x,2, max)-apply(x,2,min)#算出极差,即列上的最大值-最小值>x_star<-sweep(center,2,R,"/")#把减去均值后的矩阵在列的方向上除以极差向量 >center <- sweep(x, 2, apply(x, 2, min)) #极差正规化变换 >R <...
由x、y坐标轴上的点生成平面的交叉点如x是1、2、3;y是1、2、3;meshgrid后,就是9个交叉点,(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2)...结果一 题目 MATLAB中meshgrid是什么函数 x=-7.5:0.5:7.5; y=x; [X,Y]=meshgrid(x,y); R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps; Z=sin(R)./R; mesh(X...
关于MATLAB的点乘问题[X,Y]=meshgrid([-10:0.4:10],[-10:0.4:10]) R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps ... 为什么是“X.^2”不是X^2?“X^2”不行吗? 相关知识点: 试题来源: 解析 x.^2表示x中的各个元素平方。。。 如果表达成x^2就会变成了矩阵x×矩阵x。。。两者是不一样的 例如 x=[...
size(y)表示在y这个矩阵中元素的个数，但是以数组的形式给出，在这里size(y)的大小是[33,1](因为起初x是一个1×33的矩阵，y是x的转置矩阵，是一个33×1的矩阵)，ones(m×n)是构造一个m×n的全1矩阵，在这里，通过使用 x=ones(size(y))*x，达到将x变为一个n×n的方阵的目的(ones(...
sqrt(mean(error^2)) } 我们现在知道,我们的线性回归模型的RMSE是5.70。让我们尝试用SVR来改善它吧! 第3步:支持向量回归 用R创建一个SVR模型。 下面是用支持向量回归进行预测的代码。 model <- svm(Y ~ X , data) 如你所见,它看起来很像线性回归的代码。请注意,我们调用了svm函数(而不是svr!),这是因...
uniroot(f,interval, ...,lower = min(interval), upper = max(interval),f.lower = f(lower,...), f.upper = f(upper, ...),extendInt = c("no", "yes","downX", "upX"), check.conv = FALSE,tol =.Machine$double.eps^0.25, maxiter = 1000, trace = 0) ...
uniroot(f,interval, ...,lower = min(interval), upper = max(interval),f.lower = f(lower,...), f.upper = f(upper, ...),extendInt = c("no", "yes","downX", "upX"), check.conv = FALSE,tol =.Machine$double.eps^0.25, maxiter = 1000, trace = 0) ...
norm <- sqrt((x - x1) %*% (x - x1)) # 达到精度,跳出循环,index赋值为1表示计算成功 if (norm < eps) { index <- 1; break } k <- k + 1 } obj <- fun(x); list(root=x, it_num=k, index=index, FunVal=obj$f) }
2、维纳滤波的Matlab仿真 自定义wn_filter函数,实现维纳滤波。 二、约束最小二乘复原及Matlab仿真 约束最小二乘复用采用图像的二阶导数作为最小准则函数,定义: 若g为退化图像,n表示噪声,g-Hf=n。 P(u,v)是函数p(x,y)的傅里叶变换,p(x,y)为拉普拉斯算子。 Matlab提供了deconvereg函数实现有约束最小二乘...