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MATLAB中pinv函数的代码-Refl_L1:论文相关代码与数据

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简介:
本项目包含用于支持论文研究的MATLAB代码及数据集,重点展示如何使用pinv函数进行计算。代码位于Refl_L1文件夹内,适合深入探究线性代数和数值分析的研究者。 在MATLAB中使用pinv函数进行颜色再现的光谱反射率重建,并采用L1范数惩罚的方法可以参考斯蒂芬·韦斯特兰教授编写的色彩科学工具中的代码和数据。此外,Chenmo博士为《Pattern Recognition》一书编写了名为PRMLT的MATLAB代码。 提供的数据包括: - poly.txt:所有聚酯样品通过分光光度计测量得到的31维光谱数据。 - paper.txt:同上。 - cotton.txt:同上。 - nylon.txt:所有尼龙样品通过分光光度计测量得到的31维光谱数据。 另外还有: - poly_resp.txt,paper_resp.txt,cotton_resp.txt,nylon_resp.txt:MSI(多光谱成像系统)响应数据。这些是16维的数据。 代码中有一个重要的脚本段落件名为one_vs_3_method.m,用于运行比较分析。

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客服
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  • MATLABpinv-Refl_L1
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    本项目包含用于支持论文研究的MATLAB代码及数据集,重点展示如何使用pinv函数进行计算。代码位于Refl_L1文件夹内,适合深入探究线性代数和数值分析的研究者。 在MATLAB中使用pinv函数进行颜色再现的光谱反射率重建,并采用L1范数惩罚的方法可以参考斯蒂芬·韦斯特兰教授编写的色彩科学工具中的代码和数据。此外,Chenmo博士为《Pattern Recognition》一书编写了名为PRMLT的MATLAB代码。 提供的数据包括: - poly.txt:所有聚酯样品通过分光光度计测量得到的31维光谱数据。 - paper.txt:同上。 - cotton.txt:同上。 - nylon.txt:所有尼龙样品通过分光光度计测量得到的31维光谱数据。 另外还有: - poly_resp.txt,paper_resp.txt,cotton_resp.txt,nylon_resp.txt:MSI(多光谱成像系统)响应数据。这些是16维的数据。 代码中有一个重要的脚本段落件名为one_vs_3_method.m,用于运行比较分析。
  • MATLABpinv示例-R1: [R]
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    本示例演示如何在MATLAB中使用pinv函数计算矩阵的摩尔-彭若斯广义逆,并探讨其应用和注意事项。 在Matlab中的pinv代码实现过程中涉及到以下几点: - 在SimpleWalker上使用S〜AC(根据Wouter的论文)以及LWR(第三C节)的实施。 - 尝试将摆锤与LWR~AC相结合,并同样地尝试将其应用到SimpleWalker上。 需要做的是: - 解耦每个控制步骤中的规划步数和每条计划情节中的步数,跟踪最后一个模型观察并从该点开始。 - 注意边界问题:0和2PI的值相同! - 测试模型准确性。对于RMSE模型,请尝试不同的Alpha值(例如常规Alpha的1/10)。 - 不要在模型中使用ET,并且需要持续利用由模型生成的状态转移,直到预测出相同的轨迹为止。一旦开始预测不同模式,则应清除当前状态并重新启动。 关于如何利用过去的经验建立新的模型: - 使用该模型产生样本数据,并用这些新产生的数据来更新演员/评论家。 - 演员、评论家和模特是相互关联的,因此为了最佳地更新它们,需要综合考虑所有三个部分的信息。 此外,在编码创建者中更改Pinv使用方法(胆固醇),并尝试使用2014版Matlab进行实验。参考文献包括免费学习率强化学习以及Grundmann关于PAC的相关研究和Degris的工作。
  • MATLAB语音信号自
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    本段代码展示了如何在MATLAB环境中计算和分析语音信号的自相关函数,适用于声音处理与模式识别研究。 这是用于求语音信号时域波形自相关函数的代码,希望会对您有所帮助。
  • MATLAB分析
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    本文章探讨了MATLAB在数据处理和分析中的应用,并研究了编写高效MATLAB代码对于提高数据分析效率的重要性。 关联度 MATLAB 代码与数据分析,分析各个因素对于结果的影响程度。
  • MATLAB fcm
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    本代码示例展示了如何使用MATLAB中的fcm函数进行模糊C均值聚类分析,适用于数据挖掘和模式识别等领域。 FCM和PCM聚类算法的MATLAB程序。
  • MATLABDFT
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    本段代码展示了如何在MATLAB环境中实现离散傅里叶变换(DFT),适用于信号处理和频谱分析等场景。通过自定义函数计算输入信号的频率成分,帮助用户深入理解信号的本质特性。 用MATLAB编写的DFT函数代码。
  • Fusiello极线矫正 - Matlab
    优质
    本资源汇集了关于Fusiello极线矫正技术的相关研究论文及其实现代码。通过Matlab编程语言,用户能够深入理解并实践这一在计算机视觉领域广泛应用的技术方法。该资源为科研人员和学生提供了宝贵的学习与开发工具。 压缩包内包含Fusiello的极线校正论文及其提供的Matlab程序。输入rectifyImageE(Sport)即可运行演示示例,请参阅readme.txt文档获取详细信息。若要使用自己的图片,需将图片放置在\images目录下,并按照范例格式命名(0为左图像,1为右图像)。然后,在\data文件夹中放入符合格式的_cam(内参矩阵*外参矩阵)和_points文件(任意点集)。双目立体视觉匹配等问题通常需要极线校正来提高匹配效率。
  • MATLAB
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    本资源提供MATLAB绘制变量间相关系数图的代码示例,并探讨不同变量之间的相互关系及影响。 这段文字描述了使用MATLAB研究数字数据的相关性并生成图表的功能,对于有科研需求的用户具有重要的参考价值。
  • 随机分配算法Matlab-OffloadingMechanisms:
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    本段代码为实现随机分配算法在离负荷机制中的应用而编写,适用于相关学术研究及仿真分析,直接关联于我的毕业论文内容。 随机分配算法的MATLAB代码用于硕士论文《联合异构边缘与雾系统的资源分配:匹配博弈方法》。此项目包含多个文件来处理不同的机制: - DataGenerator.java: 生成用户设备(UE)请求及服务器容量,同时创建评估所需的成本和评价。 - Main.java: 实现了一种无需货币兑换的多对一匹配算法。四种主要算法如下: - 延迟接受算法:适用于文中提到的Intra-EFS卸载机制。 - 随机分配算法:纯粹随机选择服务器来处理请求。 - 波士顿机制: 作为对比,与Intra-EFS卸载机制进行比较的一种方法。 - 没有内部EFS卸载:仅最近的服务器能够响应请求。 由于偏好函数定义的不同,这些算法的结果会有所差异。因此,在代码中存在一个可以调整偏好功能的部分供有兴趣的研究者查看和修改。 - Main2.java: 同样实现了一种多对一匹配算法但加入了货币兑换机制,并且需要添加epsilon值来调节。 - PerformanceEvaluation.java 和 PerformanceEvaluation2.java:用于评估不同方法的性能。