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绘制残差图的MATLAB代码-PID工具: pidtool

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简介:
本资源提供了一段用于在MATLAB环境下使用PID工具(pidtool)绘制残差图的代码。通过该代码,用户可以便捷地进行系统分析与设计。 画残差图的MATLAB代码PID仿真工具是一个一维控制仿真的软件,具备任意控制算法仿真及任意模型仿真的功能,并通过GUI显示仿真数据。该软件分为两个部分:一是控制算法仿真;二是系统模型辨识与分析。 相比MATLAB,此PID仿真工具能够进行C语言代码的模拟运行,确保了实际应用中的程序执行效果和仿真结果的一致性,提高了仿真的可靠性。在控制算法仿真模块中,支持任意输入源(例如文本段落件),可以绘制算法变量及结果曲线,并提供设置控制参数的功能;此外还具备激励数据接口、噪声生成器以及导入导出功能以处理仿真结果。 未来可能增加的特性包括自整定控制器的模拟测试等。具体的操作流程如下: 首先,用户在软件界面中选择需要仿真的系统模型和对应的控制算法(这些信息通常会记录在一个配置文件里)。然后,在期望数据文件编辑框内输入文本段落件名;该文件包含一系列数字代表不同的输入激励信号。 接下来,可以通过“控制参数”部分调整当前使用的控制器设置,并且可以在“噪声”区域中选择是否在仿真过程中加入随机干扰。最后点击开始按钮启动模拟过程即可完成整个操作流程。

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客服
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  • MATLAB-PID: pidtool
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    本资源提供了一段用于在MATLAB环境下使用PID工具(pidtool)绘制残差图的代码。通过该代码,用户可以便捷地进行系统分析与设计。 画残差图的MATLAB代码PID仿真工具是一个一维控制仿真的软件,具备任意控制算法仿真及任意模型仿真的功能,并通过GUI显示仿真数据。该软件分为两个部分:一是控制算法仿真;二是系统模型辨识与分析。 相比MATLAB,此PID仿真工具能够进行C语言代码的模拟运行,确保了实际应用中的程序执行效果和仿真结果的一致性,提高了仿真的可靠性。在控制算法仿真模块中,支持任意输入源(例如文本段落件),可以绘制算法变量及结果曲线,并提供设置控制参数的功能;此外还具备激励数据接口、噪声生成器以及导入导出功能以处理仿真结果。 未来可能增加的特性包括自整定控制器的模拟测试等。具体的操作流程如下: 首先,用户在软件界面中选择需要仿真的系统模型和对应的控制算法(这些信息通常会记录在一个配置文件里)。然后,在期望数据文件编辑框内输入文本段落件名;该文件包含一系列数字代表不同的输入激励信号。 接下来,可以通过“控制参数”部分调整当前使用的控制器设置,并且可以在“噪声”区域中选择是否在仿真过程中加入随机干扰。最后点击开始按钮启动模拟过程即可完成整个操作流程。
  • MATLAB-Deep: 深
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    本资源提供了一套用于在MATLAB环境中绘制残差图的代码。这套工具特别适用于评估深度学习模型中的误差分布情况,帮助开发者更深入地理解模型性能和数据特性。深代表了对问题探究的深度以及技术应用层面的复杂度。 画残差图的MATLAB代码可以如下编写: ```matlab % 生成一些示例数据 x = linspace(-2,2,100); y = exp(x) + randn(size(x)) * 0.5; % 添加噪声 % 拟合非线性模型 fhandle = @(b,x) b(1)*exp(b(2)*x); betaGuess = [1 1]; betaFit = lsqcurvefit(fhandle, betaGuess, x, y); % 计算拟合值和残差 y_fit = fhandle(betaFit, x); residuals = y - y_fit; % 绘制散点图及模型曲线 figure; plot(x,y,bo,MarkerFaceColor,b); hold on; fittedCurve = fhandle(betaFit,linspace(min(x),max(x))); plot(linspace(min(x),max(x)), fittedCurve, r-); % 画残差图 figure; scatter(fittedCurve,residuals); xlabel(拟合值) ylabel(残差) ``` 这段代码首先生成了一些带有噪声的示例数据,然后使用`lsqcurvefit()`函数来对非线性模型进行最小二乘法拟合。接着计算了预测值和实际观测值之间的差异(即残差),并最终绘制出原始散点图与拟合曲线以及对应的残差图。 通过这种方式可以直观地分析数据中的误差分布情况,帮助评估所选模型的适用性和效果。
  • MATLAB - VideoDigitalWatermarker: MATLAB视频数字水印
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    这段简介似乎包含两个不相关的主题。一个是关于如何使用MATLAB绘制残差图的教程或示例,另一个是介绍一个名为VideoDigitalWatermarker的MATLAB工具箱,用于在视频中嵌入和提取数字水印。这里我可以分别针对这两个不同的内容提供简介: 对于“绘制残差图的MATLAB代码”: 本视频展示如何使用MATLAB编程语言来生成并分析回归模型中的残差图,从而帮助用户理解数据拟 画残差图的MATLAB代码涉及视频数字水印技术的应用与研究。(1)选题内容:在选定的视频上嵌入二进制数字水印,并使用类MPEG2标准压缩作为攻击手段来测试水印的抗破坏能力。(2)工作简介:通过改变随机选取帧中的频域高频部分,实现对视频中嵌入二进制数字水印的技术。利用PSNR和NC两种方法评估其透明性。接着采用椒盐噪声、高斯噪声、中值滤波器处理、小范围剪切以及类MPEG2标准压缩等五种手段进行攻击测试,并提取水印以检测算法的鲁棒性。此项目除了组织各种函数与脚本完成流程外,还实现了视频水印嵌入和读取功能、视频剪切攻击程序、类MPEG2压缩工具、NC比较绘图函数、PSNR比较绘制函数以及双视频并行播放器等,并设计了一个GUI界面以方便操作测试。(3)开发环境及系统要求:Windows10操作系统,MATLAB R2018b版本。 技术细节: 在实践过程中所使用的理论知识包括鲁棒性概念。这里的鲁棒性(Robustness)指的是图像或视频文件经过某种改动后隐藏信息不会丢失的能力。这种“改动”可能发生在传输过程中的恶意破坏等情形下,因此算法需具备相应的抗干扰能力以确保嵌入的水印在各种攻击手段下的稳定性与完整性。
  • MATLAB - OCT分类:OCT-classification项目
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    本段代码属于OCT-classification项目,用于在MATLAB环境中绘制残差图,辅助评估模型预测效果和诊断异常值。 画残差图的MATLAB代码使用的是OCT-classification运行环境,在MATLAB R2017a版本上进行开发,并且兼容Python 3.7与Pytorch 1.1.0。项目中的主要文件包括: - BM3DBM3D.m:这是用于在MATLAB中实现BM3D去噪的代码。 - BM3D_progress.m:该脚本负责加载数据集,选择需要处理图片的具体路径和数量。 此外,在Python部分包含以下程序: - ImageProcessImagePreprocess.py: 一个图像预处理工具; - BM3D.py:实现了与MATLAB版本对应的BM3D去噪算法。 - Binaryzation.py:用于进行图像填充及阈值过滤操作的模块; - MedianFilter.py:执行中值滤波并保留最大连通域的功能程序; - MorphologicalOpening.py: 负责形态学开运算处理; - MorphologicalClosing.py: 专门负责形态学闭运算任务。 - Fitting.py:进行线性拟合和二阶多项式拟合的工具模块; - Normalization.py:执行归一化及图像裁剪操作的功能程序; - FeatureExtractionSIFT.py:使用SIFT特征提取与K-Means聚类,训练支持向量机(SVM)以及随机森林模型来完成分类任务。 - Predict.py: 利用之前训练好的支持向量机和随机森林模型对图像进行预测。
  • 网络
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    这段内容主要介绍了如何编写和实现残差网络的相关代码,包括其架构设计、前向传播过程等核心部分。适合对深度学习与神经网络感兴趣的开发者阅读和实践。 ResNet残差网络非常适合学习使用,尤其适合与相关论文配合阅读。对于初学者来说,这是一个经典且易于理解的代码示例。
  • 基于灰色模型MATLAB
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    本简介提供了一种基于残差改进的灰色预测模型的MATLAB实现方法。通过优化原始数据序列,该模型提高了预测精度和稳定性,并附有详细的代码注释与示例数据集应用。 希望大家多多参考参考。欢迎指正,谢谢。
  • MATLABVoronoi
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    本篇文章提供了详细的步骤和代码示例,指导读者使用MATLAB软件绘制精美的Voronoi图。适合编程及数学爱好者学习参考。 使用MATLAB生成了Voronoi图,并通过Delaunay三角形来创建Voronoi图。
  • 基于DnCNNJPEG压缩学习去噪-MATLAB
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    本项目采用MATLAB实现基于DnCNN算法的JPEG压缩图像去噪技术,专注于学习并去除JPEG压缩导致的残差噪声,提升图像质量。 JPEG压缩的MATLAB代码神经网络该存储库包含用于实施论文的代码——这是课程项目的一部分。 在过去的十年里,卷积神经网络(CNN)在处理各种低级视觉任务方面取得了巨大成功。图像去噪是计算机视觉中的一个重要问题,其目标是从噪声图像\( y = x + v \)中恢复出干净图像\( x \),其中假设噪音 \( v \) 为加性高斯白噪声(AWGN)。通常情况下,图像去噪方法可以分为基于模型的方法和基于判别学习的方法两大类。像BM3D和WNNM这样的基于模型的方法能够灵活地处理各种不同水平的噪声问题,但是它们执行起来非常耗时,并且需要对先验知识进行建模。 为了克服这些缺点,已经开发出了许多判别方法。我们实现的研究是Kai Zhang等人提出的深度CNN用于图像去噪中的残差学习研究(超越高斯去噪器),我们将这一论文称为基础论文。文中所提出的一种名为DnCNN的卷积神经网络被用来进行图像去噪处理。 不同于直接输出干净的图像,该模型训练时会预测残留噪声图,即实际噪音与潜在干净图像之间的差异。批量归一化技术进一步提高了并稳定了DnCNN的训练性能。当噪音 \( v \) 被定义为高分辨率地面真实图像与其低分辨率版本通过三次上采样得到的差值时,可以将这种退化的图像模型转换成单个超像素形式处理。 这段文字主要介绍了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的方法——DnCNN,在解决图像去噪问题中的应用。这种方法采用残差学习框架,并利用批量归一化技术来提高和稳定训练性能,能够有效地从有噪声的输入中恢复出高质量的干净图像。
  • Matlab椭圆-Gramm:公克
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    本资源提供基于MATLAB实现的误差椭圆绘制代码,采用Gramm绘图工具箱优化图形显示效果。适合于统计分析和数据可视化应用。 为什么需要使用mmGramm?作为Matlab的数据可视化工具箱,mmGramm旨在从分组数据中快速生成高质量的图表,并且设计灵感来源于R语言中的ggplot2库。在Matlab进行复杂数据分析时,高级界面支持混合类型表格数据、统计功能以及拆分应用合并方法(如rowfun())。然而,标准绘图函数大多为低级操作,在图形窗口创建轴并从数值数组绘制几何元素或简单统计图表。因此,要生成复杂的分组数据可视化效果,则需要遍历各组进行连续的统计计算和低级绘制调用,并处理不同颜色以区分各个组的数据。相应的代码通常冗长且难以复用,这使得探索替代图形设计变得繁琐。 mmGramm改进了Matlab绘图功能,采用高级面向对象的方式实现“图形语法”原则(类似于ggplot2),从而简化图表生成过程并提高灵活性和可重用性。
  • MATLAB
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    本段落提供关于如何使用MATLAB编程语言来创建和定制弦图(Chord Diagram)的详细源代码。包含数据准备、图形设计及视觉优化技巧。 弦图在Python和R中非常常见,但在MATLAB中始终没有相关的函数。