matlab协方差及相关系数程序
matlab求解相关系数
matlab求解相关系数最近收到一项新任务，要求两个矩阵的相关系数，说白了就是转换成向量两两计算。
本来这个工作我是想自己写个小程序搞定的，但是大家纷纷反映matlab自带了此项功能，本着活到老学到老的心态，我开始查找这个函数，目测貌似有两个函数可以直接调用，首先我们先来介绍下我们这里的相关系数。
皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) 通常用γ或ρ表示，是用来度量两个变量之间的相互关系(线性相关)的，取值范围在[-1，+1]之间。
下面再说下可直接调用的函数1.corrcoefcorrcoef(X):返回从矩阵X形成的一个相关系数矩阵，若X是一个m*n的矩阵，那么得到的相关系数矩阵A就是一个n*n的对称矩阵，A中的第i行第j列的元素表示的就是X第i列和第j列的相关系数。
corrcoef(X,Y):它的作用和corrcoef([X,Y])是一样的。
corrcoef函数算出来的是皮尔逊相关系数。
corrcoef函数计算相关系数是在matlab提供的cov函数基础上进行计算的，形成的矩阵是2.corrcorr(X)输出的结果和corrcoef是一致的，但是corr可以自己选择相关系数的类型。
matlab提供三种，默认的是皮尔逊相关系数，剩下的两种是kendall和spearman.corr(X,'type','pearson')和corr(X)的结果是一样的。
文案编辑词条B 添加义项 ?文案，原指放书的桌子，后来指在桌子上写字的人。
现在指的是公司或企业中从事文字工作的职位，就是以文字来表现已经制定的创意策略。
文案它不同于设计师用画面或其他手段的表现手法，它是一个与广告创意先后相继的表现的过程、发展的过程、深化的过程，多存在于广告公司，企业宣传，新闻策划等。
基本信息中文名称文案外文名称Copy目录1发展历程2主要工作3分类构成4基本要求5工作范围6文案写法7实际应用折叠编辑本段发展历程汉字"文案"(wén àn)是指古代官衙中掌管档案、负责起草文书的幕友,亦指官署中的公文、书信等;在现代，文案的称呼主要用在商业领域，其意义与中国古代所说的文案是有区别的。
matlab 协方差矩阵
matlab 协方差矩阵协方差矩阵是统计学和数据分析中常用的重要工具，它用于描述两个或多个随机变量之间的关系。
MATLAB是一种常用的数学软件，提供了许多函数和工具箱，可以轻松地计算协方差矩阵。
在本文中，我们将讨论MATLAB中协方差矩阵的计算方法和应用。
1. 协方差矩阵的定义协方差矩阵是一个方阵，其中第i行第j列的元素表示第i个变量和第j个变量之间的协方差。
如果两个变量之间的协方差为正，则它们倾向于一起变化，而如果协方差为负，则它们倾向于相反变化。
协方差矩阵的主对角线上的元素是每个变量的方差，即第i个变量的方差为第i行第i列的元素。
协方差矩阵是对称的，即第i行第j列的元素等于第j行第i列的元素。
2. 在MATLAB中计算协方差矩阵MATLAB提供了许多函数和工具箱来计算协方差矩阵。
以下是其中一些常用的方法：2.1 cov函数cov函数可以计算数据的协方差矩阵。
它的语法如下：C = cov(A)其中，A是一个m x n的矩阵，表示有m个观测值和n个变量。
C是一个n x n的协方差矩阵。
例如，我们有一个3 x 4的矩阵A，表示3个观测值和4个变量： A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];我们可以使用cov函数计算协方差矩阵C：C = cov(A)结果为：C =10 10 10 1010 10 10 1010 10 10 1010 10 10 102.2 corrcoef函数corrcoef函数可以计算数据的相关系数矩阵，即协方差矩阵的归一化版本。
它的语法如下：R = corrcoef(A)其中，A是一个m x n的矩阵，表示有m个观测值和n个变量。
R是一个n x n的相关系数矩阵。
例如，我们有一个3 x 4的矩阵A，表示3个观测值和4个变量： A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];我们可以使用corrcoef函数计算相关系数矩阵R：R = corrcoef(A)结果为：R =1.0000 1.0000 1.0000 1.00001.0000 1.0000 1.0000 1.00001.0000 1.0000 1.0000 1.00001.0000 1.0000 1.0000 1.00002.3 pca函数pca函数可以计算数据的主成分分析结果，包括协方差矩阵、特征向量和特征值。
matlab协方差矩阵计算函数
matlab协⽅差矩阵计算函数⼀、协⽅差矩阵的定义及其计算公式 协⽅差矩阵在机器学习中经常⽤到，查看wiki：可知协⽅差矩阵的具体计算公式如下：在与中，协⽅差矩阵是⼀个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的。
这是从标量到⾼维度的⾃然推⼴。
假设是以个标量随机变量组成的，并且是其第i个元素的，即, 。
协⽅差矩阵被定义的第i，j项是如下：即：矩阵中的第个元素是与的协⽅差。
这个概念是对于的⼀般化推⼴。
⼆、理解的关键 1、理解的关键是两个随机变量x1,x2的协⽅差如何计算，有cov(x1,x2) = E{[(x1-E(x1)][x2-E(x2)]}，对于离散的随机变量x1,x2,协⽅差矩阵描述的x1,x2相互联系的偏差，所以两个随机变量是⼀⼀对应的，即假设有m个样本值，则分别为(x11,x21),(x12,x22),(x13,x23),...(x1m,x2m)，这便可以写成⼀个2*m的矩阵的形式。
则x1,x2协⽅差表⽰的是两个随机变量对应的样本值分别都减去各⾃均值后的乘积的均值（因为⽆偏性估计的缘故，除以的不是m⽽是m-1)； 2、所以对于⼀个n*m的样本矩阵，得出的协⽅差矩阵C是n*n的矩阵，协⽅差矩阵每个元素C ij表⽰的随机变量x i,x j的协⽅差。
所以协⽅差矩阵是⼀个对称矩阵，且对⾓线上元素为每个随机变量的⽅差（如果是信号的话可以看成是能量）；如果各个变量相关性很⼩的话，互相的协⽅差接近0，即协⽅差矩阵基本上为对⾓阵； 3、可以证明，协⽅差矩阵是⾮负定矩阵，这可以有⾮负定矩阵的定义得到；（参考北京⼤学出版社《多元统计分析》） 4、同样地，为了表⽰各个随机变量相关性到底有多⼤，可以引⼊相关性矩阵。
三、matlab计算公式： matlab中有⼀个计算协⽅差矩阵的函数cov，从其help中可知，该函数的输⼊为⼀个m*n的矩阵X，其定义和wiki上的定义相反，每⼀⾏表⽰⼀个随机向量，即有n个随机变量。
如果将⼀个随机向量看成⼀个模式的特征向量的话，那么该矩阵表⽰该模式的⼀个特征向量⽤n个特征表⽰，共有m个特征向量，即有m个样本。
方差分析及MATLAB实现
方差分析及MATLAB实现方差分析是一种用于比较多个样本均值是否具有统计显著性差异的统计方法。
它适用于一个或多个因素的研究，并且可以用来确定这些因素对于研究变量的影响程度。
MATLAB是一种功能强大的数值计算和数据分析软件，可以用于实现方差分析。
方差分析的基本原理是通过计算不同组之间的方差来检验均值是否具有显著差异。
方差分析包括总体总变异的分解、组内变异的计算和组间变异的计算。
总体总变异是指所有数据点与总平均值之间的差异，组内变异是指每个组内的数据点与该组均值之间的差异，组间变异是指不同组之间的均值之间的差异。
MATLAB提供了多种函数和工具箱来实现方差分析。
首先，需要使用`anova1`函数进行一元方差分析，该函数可以计算单个因素的影响。
例如，假设有三个不同的组进行了一些实验，并且希望确定这些组之间一些变量的均值是否存在显著差异。
可以使用以下代码计算方差分析并得出结论：```matlabdata = [group1_data; group2_data; group3_data]; % 将组数据合并为一个矩阵group = [repmat('Group 1', size(group1_data, 1), 1); ... %创建一个标识每个数据点所属组的向量repmat('Group 2', size(group2_data, 1), 1); ...repmat('Group 3', size(group3_data, 1), 1)];[p, tbl, stats] = anova1(data, group); % 进行方差分析alpha = 0.05; % 显著性水平为0.05if p < alphadisp('不同组之间的均值存在显著差异');elsedisp('不同组之间的均值不存在显著差异');end```除了一元方差分析外，MATLAB还提供了适用于多个因素的方差分析函数，如`anova2`和`ranova`。
matlab计算相关系数的函数
matlab计算相关系数的函数MATLAB是一种矩阵实现的高级计算机语言，广泛应用于工程、科学以及金融等分析领域。
在数据分析中，相关系数是非常重要的一个指标。
MATLAB提供了多种方法来计算相关系数，这里简单介绍其中两种方法：pearson相关系数和spearman相关系数。
一、Pearson相关系数Pearson相关系数又称为线性相关系数，其取值范围在-1和1之间。
如果相关系数为1，则表示两个变量完全正向线性相关；如果相关系数为-1，则表示两个变量完全负向线性相关；如果相关系数为0，则表示两个变量没有线性相关性。
在MATLAB中，可以通过使用corrcoef函数来计算Pearson相关系数。
具体语法为：r=corrcoef(x,y)其中，x和y分别代表两个向量，r为计算出来的相关系数。
例如：x=[1 2 3 4 5];y=[6 7 8 9 10];r=corrcoef(x,y);disp(r(2));输出结果为0.999999999999999，表示x和y之间存在非常强的正向线性相关性。
二、Spearman相关系数Spearman相关系数是一种非参数相关系数，用于衡量两个变量之间的单调关系。
它的取值范围也是-1和1之间。
如果相关系数为1，则表示两个变量完全单调递增相关；如果相关系数为-1，则表示两个变量完全单调递减相关；如果相关系数为0，则表示两个变量之间不存在单调相关性。
在MATLAB中，可以通过使用corr函数来计算Spearman相关系数。
具体语法为：r=corr(x,y,'type','Spearman')其中，x和y同样代表两个向量，r为计算出来的相关系数。
例如：x=[3.2 2.3 5.8 7.2 1.1];y=[9.8 8.7 1.2 5.6 3.4];r=corr(x,y,'type','Spearman');disp(r);输出结果为-0.399999999999999，表示x和y之间存在一定程度的负向单调递减相关性。
matlab 多维随机 协方差
matlab 多维随机协方差
在MATLAB中，处理多维随机变量和协方差矩阵是非常常见的任务，特别是在统计分析和机器学习中。
首先，让我们来讨论如何处理多维随机变量。
在MATLAB中，可以使用多种方法来表示和处理多维随机变量，其中最常用的是使用矩阵来表示多维随机变量的观测值。
例如，如果有一个包含多个观测值的矩阵X，其中每一行代表一个观测值，每一列代表一个随机变量，那么可以使用MATLAB中的函数来计算协方差矩阵。
在MATLAB中，可以使用cov函数来计算多维随机变量的协方差矩阵。
例如，如果有一个包含多个观测值的矩阵X，可以通过调用cov(X)来计算X的协方差矩阵。
此外，还可以使用corrcoef函数来计算多维随机变量的相关系数矩阵，从而衡量不同随机变量之间的线性相关性。
除了使用内置函数，还可以通过手动计算的方式来求解多维随机变量的协方差矩阵。
假设有一个包含多个观测值的矩阵X，可以使用以下公式来计算X的协方差矩阵：
C = (X' X) / (n-1)。
其中，C是协方差矩阵，X'是X的转置矩阵，n是观测值的数量。
这个公式可以通过MATLAB中的矩阵乘法和除法来实现。
在处理多维随机变量和协方差矩阵时，还需要注意一些常见的
问题，比如数据的标准化、处理缺失值、异常值的处理等。
这些问
题在实际应用中也是需要考虑的。
希望这些信息能够帮助你更好地
理解在MATLAB中处理多维随机变量和协方差矩阵的方法。
matlab 协方差
matlab 协方差
1. 什么是协方差：
协方差是统计学中用来衡量两种变量之间相关程度的量度，它表明了两因素之间属性变化之间的关系。
换句话说，协方差反映了两个变量变化程度是否相关，正负值表明这种关系是正相关还是负相关。
2. 协方差的概念：
协方差的概念是用来衡量两个变量的变量的相关程度，以确定它们之间的线性关系。
协方差可以衡量一系列值与另一系列值之间的变异程度。
3. 功能：
协方差可以用来分析两个变量之间的相关性，从而提供决策者有效的策略。
通过计算两个变量的协方差，决策者可以判断他们之间是否存在关联关系以及这种关联关系强弱。
4. 计算协方差：
协方差通常用下面的公式来计算：
Cov(X, Y) = (Σ(X * Y) - (ΣX * ΣY) / n) / (n-1)
其中，Σ表示所有值的和，X和Y分别代表两个变量，n为变量数量。
5. 协方差的数值范围和含义：
协方差主要有三种情况：
（1）协方差大于0：表明两个变量存在正相关，也就是越大的X值对应着越大的Y值。
（2）协方差等于0：表明两个变量之间不存在相关性，可以说是毫无关联。
（3）协方差小于0：表明两变量存在负相关，也即X值越大，Y值越小。
matlab直线拟合求相关系数
matlab直线拟合求相关系数Matlab是一种功能强大的数学软件，广泛应用于数据分析和科学计算领域。
在数据分析中，我们经常需要拟合一条直线来描述数据的趋势和关系。
直线拟合的一个重要指标就是相关系数，用于衡量拟合直线与实际数据的拟合程度。
本文将介绍如何使用Matlab进行直线拟合和计算相关系数。
我们需要准备一组数据，这组数据可以是实验数据、观测数据或者其他类型的数据。
假设我们有一组x和y的数据，其中x表示自变量，y表示因变量。
我们的目标是找到一条直线y = ax + b，使得这条直线能够最好地拟合数据。
在Matlab中，我们可以使用polyfit函数进行直线拟合。
polyfit 函数的基本语法如下：p = polyfit(x, y, 1)其中，x和y分别是数据的自变量和因变量，1表示拟合的多项式阶数，这里为1表示拟合直线。
polyfit函数会返回一个包含拟合直线的系数的向量p。
接下来，我们可以使用polyval函数根据拟合直线的系数p来计算拟合值。
polyval函数的基本语法如下：y_fit = polyval(p, x)其中，p是拟合直线的系数向量，x是自变量，y_fit是根据拟合直线计算得到的因变量拟合值。
完成直线拟合后，我们可以使用corrcoef函数来计算相关系数。
corrcoef函数的基本语法如下：r = corrcoef(y, y_fit)其中，y是实际的因变量数据，y_fit是拟合直线计算得到的因变量拟合值。
corrcoef函数会返回一个相关系数矩阵，其中r(1,2)表示y与y_fit的相关系数。
相关系数的取值范围是-1到1，当相关系数为1时表示完全正相关，当相关系数为-1时表示完全负相关，当相关系数为0时表示无相关关系。
一般来说，相关系数绝对值越接近1，说明拟合直线与实际数据的拟合程度越好。
除了计算相关系数，我们还可以使用plot函数将实际数据和拟合直线可视化。
plot函数的基本语法如下：plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-')其中，x和y是实际数据的自变量和因变量，'o'表示绘制实际数据的散点图，x和y_fit是拟合直线的自变量和因变量，'-'表示绘制拟合直线。
matlab中主成分分析的函数1
练习：应用 MATLAB 内部的数据 cities.mat 进行分析。该数据是 美国 329 个城市反映生活质量的 9 项指标的数据。这 9 项指标分别为： 气候、住房、健康状况、犯罪、交通、教育、艺术、娱乐和经济。
例 2：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分
表：128 名成年男子身材的六项指标的相关系数矩阵
功能：运用协方差矩阵或相关系数矩阵进行主成分分析 格式：PC=pcacov(X) [PC,latent,explained]=pcacov(X)
说明：[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵 X 或 相关系数矩阵进行主成分分析，返回主成分(PC)、协方差矩阵 X 的特 征值(latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数 (explained)（即是主成分的贡献向量）。 3. pcares 函数
%为了更加直观，以元胞数组的形式显示结果 %result1=cell(n+1,4);%定义一个 n+1 行，4 列的元胞数组 result1(1,:)={'特征值','差值','贡献率','累积贡献率'} result1（2:7,1）=num2cell(latent);%存放特征值 result1（2:6,2）=num2cell(-diff(latent));%存放特征值之间 的差值 result1（2:7,3：4） =num2cell([explained ,cumsum(explained )]);%存放(累积)贡献率 %以元胞数组的形式显示前 3 个主成分表达式 s={'标准化变量';'身高（x1）’;’坐高(x2)’;’ 胸围(x3)’;’ 手臂长(x4)’;’肋 围(x5) ’；‘腰围(x6)’} result1（：,1）=s; result1（1,2:4）={‘主成分 prin1','主成分 prin2', '主成分 prin3'};
matlab 计算协方差矩阵
MATLAB计算协方差矩阵在统计学和数据分析中，协方差矩阵是一种重要的矩阵，用于衡量两个随机变量之间的相关性和变化趋势。
MATLAB作为一种功能强大的数值计算软件，可以方便快捷地进行协方差矩阵的计算。
本文将详细介绍MATLAB中计算协方差矩阵的方法和步骤。
一、准备数据在进行协方差矩阵的计算之前，首先需要准备好待分析的数据。
假设我们有两个变量X和Y，它们的取值分别存储在向量x和向量y中。
在MATLAB中，可以通过直接定义这两个向量或者从外部数据文件中读取数据来准备数据。
二、计算协方差矩阵在MATLAB中，可以使用cov函数来计算协方差矩阵。
该函数的基本语法如下所示：covM = cov(X, Y)其中X和Y分别是待分析的两个变量的取值向量，covM即为计算得到的协方差矩阵。
如果只有一个变量，也可以直接传入一个向量进行计算。
另外，如果我们有多个变量需要进行协方差矩阵的计算，可以一次性将这些变量的取值放在一个矩阵中，然后直接调用cov函数进行计算。
有三个变量X、Y和Z，可以将它们的取值分别存储在矩阵M中，然后使用cov函数进行计算：covM = cov(M)通过这种方式，可以同时得到这些变量之间两两的协方差。
三、协方差矩阵的性质和应用协方差矩阵是一个对称矩阵，它的对角线上的元素是各个变量的方差，非对角线上的元素是各个变量之间的协方差。
通过协方差矩阵，我们可以对变量之间的相关性有一个直观的认识，从而进行进一步的数据分析和处理。
协方差矩阵在多元统计分析、主成分分析等领域都有着重要的应用。
四、示例为了更具体地展示MATLAB中计算协方差矩阵的方法，这里给出一个简单的示例。
假设我们有两个变量X和Y的取值，分别存储在向量x和向量y中，现在需要计算它们的协方差矩阵。
```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 3, 4, 5, 6];covM = cov(x, y);disp(covM);```运行上述代码，即可得到变量X和Y的协方差矩阵covM。
标准方差与相关系数1求标准方差在MATLAB中提供了计算
无约束多元函数最小值
多元函数最小值的标准形式为
min f (x)
x
其中：x为向量，如
x [x1, x 2, , x n ]
使用fmins求其最小值
求
3 2 y 2x1 4x1x3 2 10x1x 2 x 2
的最小值点
X=fminsearch('2*x(1)^3+4*x(1)*x(2)^3-10*x(1)*x(2)+x(2)^2', [0,0])
“半无限”有约束的多元函数最优解
fseminf
x、b、beq、lb、ub都是向量；A、Aeq是矩阵；C(x)、Ceq(x)、 是返回向量的函数，f(x)为目标函数；f(x)、C(x)、Ceq(x)是非 线性函数；为半无限约束，通常是长度为2的向量
先建立非线性约束和半无限约束函数文件，并保存为mycon.m： function [C,Ceq,K1,K2,S] = mycon(X,S) % 初始化样本间距： if isnan(S(1,1)), S = [0.2 0; 0.2 0]; end % 产生样本集： w1 = 1:S(1,1):100; w2 = 1:S(2,1):100; % 计算半无限约束： K1 = sin(w1*X(1)).*cos(w1*X(2)) - 1/1000*(w1-50).^2 -sin(w1*X(3))-X(3)-1; K2 = sin(w2*X(2)).*cos(w2*X(1)) - 1/1000*(w2-50).^2 -sin(w2*X(3))-X(3)-1; % 无非线性约束： C = [ ]; Ceq=[ ]; % 绘制半无限约束图形 plot(w1,K1,'-',w2,K2,':'),title('Semi-infinite constraints') 然后在MATLAB命令窗口或编辑器中建立M文件： fun = 'sum((x-0.5).^2)'; x0 = [0.5; 0.2; 0.3]; % Starting guess [x,fval] = fseminf(fun,x0,2,@mycon)
matlab求解相关系数
matlab求解相关系数最近收到一项新任务，要求两个矩阵的相关系数，说白了就是转换成向量两两计算。
本来这个工作我是想自己写个小程序搞定的，但是大家纷纷反映matlab自带了此项功能，本着活到老学到老的心态，我开始查找这个函数，目测貌似有两个函数可以直接调用，首先我们先来介绍下我们这里的相关系数。
皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) 通常用γ或ρ表示，是用来度量两个变量之间的相互关系(线性相关)的，取值范围在[-1，+1]之间。
下面再说下可直接调用的函数1.corrcoefcorrcoef(X):返回从矩阵X形成的一个相关系数矩阵，若X是一个m*n的矩阵，那么得到的相关系数矩阵A就是一个n*n的对称矩阵，A中的第i行第j列的元素表示的就是X第i列和第j列的相关系数。
corrcoef(X,Y):它的作用和corrcoef([X,Y])是一样的。
corrcoef函数算出来的是皮尔逊相关系数。
corrcoef函数计算相关系数是在matlab提供的cov函数基础上进行计算的，形成的矩阵是2.corrcorr(X)输出的结果和corrcoef是一致的，但是corr可以自己选择相关系数的类型。
matlab提供三种，默认的是皮尔逊相关系数，剩下的两种是kendall和spearman.corr(X,'type','pearson')和corr(X)的结果是一样的。
文案编辑词条B 添加义项 ?文案，原指放书的桌子，后来指在桌子上写字的人。
现在指的是公司或企业中从事文字工作的职位，就是以文字来表现已经制定的创意策略。
文案它不同于设计师用画面或其他手段的表现手法，它是一个与广告创意先后相继的表现的过程、发展的过程、深化的过程，多存在于广告公司，企业宣传，新闻策划等。
基本信息中文名称文案外文名称Copy目录1发展历程2主要工作3分类构成4基本要求5工作范围6文案写法7实际应用折叠编辑本段发展历程汉字"文案"(wén àn)是指古代官衙中掌管档案、负责起草文书的幕友,亦指官署中的公文、书信等;在现代，文案的称呼主要用在商业领域，其意义与中国古代所说的文案是有区别的。
matlab 回归系数的协方差矩阵
matlab 回归系数的协方差矩阵
在 MATLAB 中，可以使用 regstats 函数来计算回归系数的协方差矩阵。
其语法如下：
[beta,~,stats] = regstats(y,X);。
其中，y 是因变量向量，X 是自变量矩阵。
beta 是回归系数向量，stats 是一个结构体，其中 stats.covb 是回归系数的协方差矩阵。
例如，如果要将协方差矩阵存储在一个变量中，可以这样做：
covb = stats.covb;。
需要注意的是，regstats 函数默认假设误差项服从正态分布，并且
它忽略了自变量之间的共线性。
如果存在共线性问题，那么协方差矩阵可
能不正确。
在这种情况下，可以使用线性回归的正则化技术，如岭回归或lasso回归。
matlab 互相关系数
matlab 互相关系数
MATLAB是一种非常常用的计算机数学软件，它可以实现多种数学函
数和算法，如互相关系数。
互相关系数是一个用来衡量两个信号相似
程度的数值，它可以在很多领域中被广泛地应用，比如图像处理、语
音识别、数据分析等。
互相关系数计算方法是通过计算两个信号之间的协方差来确定它们的
相似度。
在MATLAB中，可以用corrcoef函数来计算互相关系数。
它的参数是两个向量或矩阵，返回值是一个矩阵，包含了这两个向量
或矩阵之间的互相关系数。
下面是一个简单的例子，用来展示如何使用MATLAB计算互相关系数：
a = [1, 2, 3, 4, 5];
b = [5, 4, 3, 2, 1];
c = corrcoef(a, b);
disp(c);
以上代码会输出一个2×2的矩阵，其中第一个元素是a和b之间的互相关系数，第二个元素是b和a之间的互相关系数。
这里的结果是：
1.0 -1.0
-1.0 1.0
这是因为a和b的顺序不同，它们之间的相关系数是负相关的，也就是说在a上升的时候，b会下降，反之亦然。
在实际应用中，互相关系数除了可以用于信号相似度的计算之外，还可以用于确定两个信号之间的时间滞后关系。
比如，在语音识别中，我们可以通过计算两个语音信号之间的互相关系数来确定它们的时间差，从而实现抵消信号之间的时间偏移。
总结而言，在MATLAB中，corrcoef函数是一个非常有用的工具，它可以用来计算两个信号之间的互相关系数，帮助我们判断它们之间的相似度和时间偏移。
这对很多需要信号处理的领域来说都是非常重要的。
协方差Matlab提供了求协方差的函数
运行结果显示如下：
P_XY= exp(-2)-2*exp(-1)+1
P_G= -2*exp(-1)+1
1.3 数字特征
(1)数学期望 离散型随机变量X的期望计算
求和函数：sum(X) 说明： 若X为向量，则sum（X）为X中的各元素之和，返 回一个数值；若X为矩阵，则sum（X）为X中各列 元素之和，返回一个行向量。
y
0
求（1）P{0<X<1,0<Y<1};
(2) (X,Y)落在x+y=1,x=0,y=0所围成的区域内的概率。
程序：
>> syms x y
>> f=exp(-x-y);
>> P_XY=int(int(f,y,0,1),x,0,1)
>> P_G=int(int(f,y,0,1-x),x,0,1)
常用专用函数如下表。
分布 均匀分布 指数分布 正态分布 卡方分布
T分布 F分布
调用函数 unifcdf(x,a,b) expcdf(x,lambda) normcdf(x,mu,sigma) chi2cdf(x,n)
tcdf(x,n) fcdf(x,n1,n2)
应用举例
例2.3 某公共汽车站从上午7：00起每15分钟来一 班车。若某乘客在7：00到7：30间任何时刻到达 此站是等可能的，试求他候车的时间不到5分钟的 概率。
Matlab可以实现的内容
概率分布 数字特征 参数估计 假设检验
1.1、离散型随机变量的概率及概率分布
(1)分布律
二项分布的概率值 格式 binopdf(k,n,p) 说明 n:试验总次数；p:每次试验事件A发生的概 率；
相关系数matlab拟合程序
方法一：1.function coeff = myPearson(X , Y)2.% 本函数实现了皮尔逊相关系数的计算操作3.%4.% 输入：5.% X：输入的数值序列6.% Y：输入的数值序列7.%8.% 输出：9.% coeff：两个输入数值序列X，Y的相关系数10.%11.12.13.if length(X) ~= length(Y)14. error('两个数值数列的维数不相等');15.return;16.end17.18.fenzi = sum(X .* Y) - (sum(X) * sum(Y)) / length(X);19.fenmu = sqrt((sum(X .^2) - sum(X)^2 / length(X)) * (sum(Y .^2) - sum(Y)^2 /length(X)));20.coeff = fenzi / fenmu;21.22.end %函数myPearson结束方法二：function coeff = mySpearman(X , Y)% 本函数用于实现斯皮尔曼等级相关系数的计算操作%% 输入：% X：输入的数值序列% Y：输入的数值序列%% 输出：% coeff：两个输入数值序列X，Y的相关系数if length(X) ~= length(Y)error('两个数值数列的维数不相等');return;endN = length(X); %得到序列的长度Xrank = zeros(1 , N); %存储X中各元素的排行Yrank = zeros(1 , N); %存储Y中各元素的排行%计算Xrank中的各个值for i = 1 : Ncont1 = 1; %记录大于特定元素的元素个数cont2 = -1; %记录与特定元素相同的元素个数for j = 1 : Nif X(i) < X(j)cont1 = cont1 + 1;elseif X(i) == X(j)cont2 = cont2 + 1;endendXrank(i) = cont1 + mean([0 : cont2]);end%计算Yrank中的各个值for i = 1 : Ncont1 = 1; %记录大于特定元素的元素个数cont2 = -1; %记录与特定元素相同的元素个数for j = 1 : Nif Y(i) < Y(j)cont1 = cont1 + 1;elseif Y(i) == Y(j)cont2 = cont2 + 1;endendYrank(i) = cont1 + mean([0 : cont2]);end%利用差分等级(或排行)序列计算斯皮尔曼等级相关系数fenzi = 6 * sum((Xrank - Yrank).^2);fenmu = N * (N^2 - 1);coeff = 1 - fenzi / fenmu;end %函数mySpearman结束。
matlab协方差概论
引用MATLAB... -matlab 协方差[n,d]=numden(ex):变为有理分式形式，提取最小分母因子d,相应份子公因子nXLimMode…:轴范围模式直方图平衡：hellostep不克不及包容交互式操作、动画、步伐调试等，包含上述号令的步伐也不克不及运行，只能在MATLAB中运行后再复制到notebook中；Error：引发、显示指定的错误Laplace变换：laplaceC和C 同享库Dbclear：清除断点Welch方法：对分段的数据施用非长方形，减低由于叠合引起段间的计数相关性，也有助于克服长方形窗的旁瓣效应双线性变换法：求出s=f(z),然后带到模拟滤波器的函数表达式H(s)，得到数字滤波器的H(z)供给的函数为[bz,az]=bilinear(b,a,Fs).XTick…:确定轴刻度位置椭圆滤波器：ellipap(n,rp,rs)鼠标键盘对应原则约束最小二乘法设计，施用户在设计FIR滤波器的时无须定义幅值响应中的过渡带H=fircls(n,f,a,up,lo)up和lo长度和a相称时分别描写各频带最大限度和下限的向量a 的长度和f不必相称M文件中包含了所有GUI组建的callbacks（回调函数），自己填写相关里容即可其中的函数有：随机数天生：所有函数基于rand，randn，且以rnd末端Any（a）或prec默认uint8，fid文件句柄Evaluate loop：循环运行输入细胞count1可选N，inf，[M,N]；prec取值精度，默以为ucharIsinteger 判断整容类型Axes：坐标轴比例设置描写随机序列的模子有：自回归(AR)模子、移动均等(MA)模子、自回归移动均等(ARMA)三种MCC是调用MATLAB编译器的号令17.4 MATLAB引擎XTickMode…:刻度位置模式harmmean调和均值Libpointer：创建一个指向外部库指针3.3 字符与字符串12.1 函数的表示超几何函数：hypergeomYule-Walk方法：通过随机序列的信号空间和噪音空间的不相关性建立了关于AR参数，自相关函数和噪音功率的正则方程，并且可以通过Levinson-Durbing递归算法计算出AR的预计值pyulear(xn,n)空间分辨率是指单位像素表示的现实场景单位的大小，该值越小，测空间分辨率越高，图像越清晰灰度分辨率是指离散灰度级的个数，该值越高则图像色彩越富厚这两个值与图形采集样品、量化有关设计条理清晰，模子更具交流性；灰度图：像素值表示灰度级别，利用默认的Colormap显示灰度图Bring MATLAB to front:MATLAB号令窗口调整到前台内核对象：line,patch,text，rectangular,surface,image,Dbstatus：列出所有断点绘图对象：内核的预先规定义组合传递函数14.1 两种GUI设计方式CameraViewAngle：视角【0 180】编译器约束Isnan判断非数7.2 函数打开/封闭一个MATLAB对话回调函数Pcode Func_name-inplace M文件目录eplot3(funx,funy,funz,[tmin,tmax])指定范围的三维曲线修改功率谱matlab 协方差预计参数频率转换的步骤：Laster:返回比来产excel 协方差生的错误消息编译向量opt可取1<=p<∞,2,inf,-inf大多内建的图形用户界面步伐及相应的东西箱全隐式微分方程：ode15i注释和特征类：xlabel、ylabel、zlabel、text、text3、title、legend、box、set、grid、axes、axes equal、axes off、colorbar、clabel、colormap级数展开：taylor自变量vGca：返回当前轴句柄(3) 绘图《MATLAB7.0施用宝典》Libstruct：创建一个类似C的结构交互式曲线拟合东西：载入数据、作图、tool->basic fitting后编辑X=graylice(I,n)灰度图到引得图，门限1/n,2/n,…,(n-1)/n，X=graylice(I,v)给定门限向量v；数组建立：mxCreate***形式饼状图：pie32.2 矩阵连接Squeeze 删除大协方差小为1的维位置属性Position和单位属性Units升序ascend，降序descend，加引号查看或比较数字信号；Dbquit：退出调试模式Light：光照设置，参数有color，style（infinit和local）和position ezplot(fun,[xmin,xmax,ymin,ymax]超定方程、恰定方程、欠定方程Meshc在mesh的基础画等高线Isstruct 判断结构体类型Eye 单位矩阵数位逻辑或：bitor（a，b）Inputname(n)：第n个输入变量的调用名2.3 改变矩阵外形BW=im2bw(X,map,level)引得图X到二值图；level是阈值门限，超过像素为1，其余置0，level在[0,1]之间BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图；裸机信号标签编辑框外任何地方，终止标签编辑模式；Digits：获恰当前精度或变为其他精度5.1 相关函数办理类：figure、subplot、zoom、hold、view、rotateToggle graph output for cell:是否嵌入天生的图形Isempty 判断为空Cat（1，a，b）程度11.2 矩阵特征量符号表达式指令：SVD分解：svd，svdsNumberic：数值运算略一维：yi=interp1(x,y,xi,method)Repmat 对现有矩阵复制粘贴多带设计法，针对不同频带有不同的衰减要求设计又有：代数运算：逻辑运算符：& | && || ~双轴绘图：plotyy高通[bt,at]=lp2hp(b,a,Wn);2010年04月02日CameraUpVector：正位向量对不成制止且耗时很大的循环尝试在MEX文件内实现Evaluate calc zone:运行运算区Libisloaded：判断外部库是否被载入[A,count]=fscanf(fid,format,size)12.6 函数可视化D=eig(A)返回值D的N个特征值组成的向量得到预先规定义的滤波器：fspecial仿真步长：最大、最小和初始(Initial)dim维数协方差矩阵可省略天生类：plot、line、stem、polar、fill、plotyy、plot3、surf、surfc、mesh、meshz、contour、contour3、contourf、waterfall、cylinderNotebook options:设置数值和图形的输出Colormap：颜色引得范围的设定Pushbutton：创建按键，成号令按键Disp：显示变量仿真阶段分为初始化阶段和仿真阶段Flipdim(a,n) 翻滚转动,第n维为基准Strcmp，strncmp，strcmpi，strncmpi字符串比较用户接口(UI)对象表：一个独立应用的发布需要：3.1 数值类型MUSIC方法：pmusic Multitaper方法：pmtm罗盘图：compass分位数：quantile(X,p)引用bingqingyujie..5 的我的MATLAB学习FIR即有限响应滤波器，特点：计算下一个采集样品时间点；注：diag（A，n）以向量A为主对角线为基准偏移n个位置函数绘图：阶跃函数：heaviside10.2 数据乞降(积)、差分Uitoggletool：双向切换按键Flipud 程度标的目的为轴扭转180R,T,v,w,W,Y,z,?参数14.3 GUI步伐设计按照转换后的技术指标施用滤波器阶数指定函数，确定最小阶数N和固有频率Wn；5 绘图CameraViewAngleMode：视角取值模式求根：roots11 矩阵分析将其他类型滤波器的指标转换成低通滤波器的频率指标；Uicontainer：容器对象（父）阶梯图：stairs自己主动模式属性（拍照机属性）：7 步伐设计Ismember(a，b)a元素属于b相应位置为1二维：interp2类同卷积(乘)：conv 反卷积(除)：deconvReturned_value=Get(object_handle,’propertyName’)属性查询默认属性的设置加前缀default还可以用set函数来设定选中输入的多行文本型MATLAB号令，notebook->evaluate cell或ctrl enter 单变量：模拟滤波器离散化得到数字滤波器两种方法：冲激响应不变法和双线性变换法5.5 三维绘图[t’ t’],[r1 r2]子系统的建立带来的优势：Plot3：曲线DithermapMode:混合模式，[auto{manual}]T ag：对象标签Radiobutton：创建单选按键Sine积分函数：sinint20.6 图像滤波协方差公式VerticalAlignment（垂直）：middle、top、cap、basline、battom函数：系统函数H(Z)在z平面上极点全为021.2 板块操作Isscalar 判断为标量初始化函数6.6 图形输出控制数据直方图分析：hellost(X,M),M正整数标量，且可有返回值，用bar(x,n)作图[r,p,k]=residue(f,g)k为余项调试(debug)：去除bugoption:-mat,-ascii,-append,-v4,-v6DAEs：ode15s,ode23t打开数据区：engOpen（）按照预计得到的模子参数计算预计值XLim，YLim,ZLim:确定轴范围16.2 安装与设置安装在MATLAB安装中对矩阵sum(A)列和,sum(A,2)行和SVD分解：svdC语言引擎函数：如果施用冲突选项，优先考虑最右边的选项为输出确定缓和冲突区engOutputBuffer() 模子层次化；11.1 矩阵分析的应用背景快捷键界面易用性Isnumeric 判断数值类型扩大名为.c和Logical 数值转换成逻辑Dbstop：设置断点构架是带有域的数组极限：limit创建CTF压缩包其中method有nearest，linear，电脑hellop(cubic) ，splineIIR数字滤波器的设计步骤：ezmeshc(fun,domain)带等高线Ftell：获取文件位置指示符13.3 回归分析和曲线拟合================================================ == ==================================不稳定积分：int(S,x)，x可省略5.4 模式化绘图Shelloftdim(a,n) 移动数组，前n维到右边最大(小)值：max/min启动notebook创建m-book：notebookHilb hellolb矩阵iqr：四分位差，即25%和75%Dbstack：列出函数调用关系描写数据中心函数：改变编译器或编译器设置特征分解：solve(poly(A))或eigCholesky分解：chol启动：号令窗口输入simulink；东西栏按键；start按键Vertcat 垂直标的目的Hadamard hadamard矩阵Islogical 判断逻辑类型创建可用到strcat逆拉普拉斯变换：ilaplaceFgetl：读文件的行，忽略回行符XDir…:轴标的目的Surf(X,Y,Z)在C和C 之间转换Dbtype：列印M文件Busyaction：控制回调函数中断方式ezcontourf(fun)ButtonDownFcn：裸机按键的回调函数求累计和、积：cumsum、cumprod创建：直接创建；struct函数Error和errordlg（显示对话框）逆Z变换：iztransLength 最长维长度程度c=[a,b]或者c=[a b]Uicontextmenu：上下文方差菜单对象Dithermap:混合色图,(n*3)RGB经常使用矩阵函数：二维字符数组创建时每行字符列不异21.1 SIMULINK基础知识向MATLAB中写入数据DeleteFcn：删除对象时执行的回调线形设计：表达式替代：subs(手动),subexpr(自己主动)ODE函数ode45,ode23,ode23s,ode15s, 用handles来组织数据，同享数据带通[bt,at]=lp2bp(b,a,Wn,Bw);向MATLAB环境发送号令字符串如果在其中包含任何C或C 文件名，这些文件和其他C或c 文件直接传给mbuild 4.1 矩阵基本运算读取ASCII文件：textreadSurfl(X,Y,Z,S)加光照效果结构上存在反馈预先规定义光标外形（15种）XTickLabel…：刻度标记输入sptool就能打开Rational：Maple符号运算插值方法：最邻近，线性，立方，样条Iscell 判断元胞数组类型求反函数：finverse扭转：imrotate(A,angle,method)angle为逆时针扭转的角度，为负时顺时针，method同前所讲，且默认都为nearest4.3 运算符优先级Expand(ex):按多项式展开运用固有频率Wn把模拟低通滤波器的原形转换成低通、高通、带通、带阻滤波器；自初始化细胞天生：预分配足够大的数组Taylor(f,n,v):f的n-1马克劳林ShareColors：色方差彩资源可否同享，[{on}|off]Set(object_handle,’PropertyName’,’NewPropertyValue’)对象属性的设置提取信号特征量；打开方式：只读r,读写r ，打开后写入w，读写打开w ，打开的末尾加数据a，先读后加数据a r和r 文件必需存在函数事情区间：Function workspace其中n为等高线区分清楚的条数单变量零点：fzero6.1 Matlab图形对象M文件就是一系列相关代码组成的一个扩大名为.m的文件分为剧本文件和函数文件两类save filename[list][option]求值：pv=ployval(p,a或A)p在a处的值功率谱查看东西-可用不同方法对随机序列的功率谱进行预计、显示和打印等反向频域设计法：按照给定的复频域响应求出滤波器的系数，实质上是完成z域或s 域的逆变换[b,a]=imfreqz(h,w,nb,na).线性滤波可以用卷积实现，输出图像的像素值对应像素及其邻域像素的线性加权，权重矩阵称为卷积窗Findobj：以属性值为引得搜索12.3 数值积分常微分方程：dsolveLasterror：错误消息及相关信息Subexpr：最上层：rootLambert函数：lambertwLogspace（a，b，n）复数：i，j等价图形窗口：figure，包括协方差计算公式轴对象(Axes)和用户界面对象(UI)等[Z,P,K]=buttap(N)6.2 MATLAB对象句柄16 MATLAB编译器输出细胞的格式控制：notebook options直方图：hellost(data,n) n:分割区间数非数：NaNRandn 正态漫衍随机矩阵更新状态；CameraPosition：相机位置[x,y,z]Collect(ex)/collect(ex,x):合并同幂项/含指定x的同幂项比较函数：Strcmp，strncmp，strcmpi，strncmpi加n的是比较前n个字符，加i的不分大小写，返回0/1P-码文件:为M文件天生的内部伪代码A储存安放读取的数据，count返回元素个数，fid为文件句柄，format用来控制读取的数据格式，由%加上格式符组成，常见的格式符有d，f，s，csize为可选项，决定A 中数据大小，可有N，inf和[M,N]Celldisp 显示具体内部实质意义9 MATLAB符号计算长方形函数在频域上的傅里叶变换：sinc逻辑运算：（仅有）==，~= 行列式：det计算4 MATLAB数值运算只管即便在函数开始时创建变量数字滤波器的设计内部实质意义：Notebook安装：notebook –setup扫描信号：chellorp饼图：pie在颠末的信号线上输入符号‘<’，如果该信号线携带的信号需要定名可以在符号‘<’前输入信号名称；创建初始化字符串：All（a）与微分：diff(S,n,’v’)后两者和x可省略布局合理性按必然的规则将给定的数字滤波器的技术指标转换成模拟低通滤波器的指标；输出选项：output options数位逻辑非：bitcmp（a，n）2.6 高维矩阵18.1 M-book17个系统关键字：break、case、catch、continue、else、elseif、end、for、function、globle、if、otherwise、persistent、return、switch、try、whellole三类运算操作：21 SIMULINK东西箱3.4 元胞Evaluate cell：运行细胞编译器改变10.1 数据排序分析det(行列式值),inv(逆)，rank(秩)参考册本：Libfunctionsview：创建窗口显示信息I=ind2gray(X,map)引得图到灰度图；Uitree：树结构对象函数b=fir2(n,f,m,npt,lap)f和m是描写频域特征曲线的向量，npt是插值点数，lap 是叠合带点数一种植物的花图：rose(data,n)特殊的事例函数sin,cos,exp,log,sinh,cosh天生应用步伐(4) 设置视角Gcf：返回当前窗口句柄减少了模子窗口中显示板块的数目；集成开发系统：IDE正弦波：sin 锯齿波：sawtooth微分：polyder 积分：ployint 有理分式部分和展开：residue (6) 设置光照效果Selected：对象是否当选中多变量：fminsearch类似于fminbnd PointerShapeHotSpot:光标热门可以把不带参数的选项组合到一起Rot90 逆时针90Linspace(a，b)首尾为a，b的100个数7.5 步伐控制语句Bug：语法错误、逻辑错误、异常MATLAB Compiler 4的编译流程：Ndims 维数灰度变换主要用于改变图像的对比度，imadjust函数：多元向量函数矩阵：jacobian(G,x)矩阵的逆：inv协方差矩阵细胞群定义：设置编译器和链接总体结构上存在反馈动态输入：给出输入连续状态数目、离散状态数目、输出数目、输入数目和直接反馈数目Mesh(X,Y,Z):球面UI：如按键、菜单、东西栏等BW=dither(I)灰度转成二值图；20.2 MATLAB图像类型20.1 数字图像基础封闭：fclose9.5 符号微积分只管即便地重用内存，而非斥地新内存矩阵opt可取1,2,inf,’fro’Chelloldren：所有子对象的句柄列表可在号令窗口输入iskeyword显示Uipushtool：瞬时下压按键8 步伐调试、优化和出错处置惩罚对象句柄：ID标示的机制，由MATLAB系统分配、唯一的标识对象的double型数值求幂要求方阵高阶转换成为一阶计算GUI控件和菜单的图形嵌入notebook后失效；Uibuttongroup：容器对象（子）单重：quad，quadl，quadvX2=imcrop(X,map,rect)引得图系统函数H(Z)在z平面存在极点Flipdim 指定标的目的为轴翻滚转动矩阵仿真算法：solver15.4 文件位置指针配备布置号令mex –setup排序：sort、sortrowsCalllib：调用一个外部库中的函数等高线图：contour3(X,Y,Z,n)加减简单C语言MEX源步伐包括计算机子例行步伐和进口子例行步伐，后者名mexFunction，拥有4个参数，分别为prhs(指针数组指向所有的输入参量)，nrbs(输入参量个数)，plhs(输出的数组)，nlhs(输出参量个数)BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图；选择菜单栏中edit->update diagram号令刷新模子，即可实现传递关系运算符：> < >= <= == ~=Diag 对角矩阵范数：norm(A,opt) ,opt默认2[X,Y,Z]=cylinder(R,N) N:线的条数函数绘图：涉及函数句柄描写数据散步程度：Colormap：色彩映像表，(n*3)RGBCameraT arget：目标[x,y,z]二元函数：ezplot3,ezsurf,ezsurfc,按照转移后的指标天生转移函数将原形模拟滤波器的系统转换成所需类型和频率指标的模拟滤波器的系数一元函数：fplot,ezplot,ezpolar(极坐标)HitTest：裸机时可否成为当前对象Fgets：读文件行，包含回行符调用S-函数的各项使命：不过我的感触是...我再也不要编程了...Return：结束函数执行emesh(fun,domain)网线球面15.3 读取和写入二进制文件[X,map]=imread(filename,fmt)Cat 指定标的目的Meshz在mesh的基础上垂直连XY面17.3 MATLAB中调用C和FORTRAN Slider：创建滑动框图像类型转换：12 函数分析Group cells:创建细胞群19.3 FIR滤波器设计std：标准差kurtosis：峭度其中excel 协方差有%e(科学记号),%f(固定栏宽)，%g(两者自己主动选取)滤波器系数:[b,a]=zp2tf(z,p,k)⑻示明图形Mcc号令就是调用MATLAB编译器，格式：Material:质感设置,其参数有shellony,dull,(光泽)metal(金属)定义文本形式的MATLAB号令为细胞；mxArray数据结构以及大量以mx开头的函数，广泛用于MATLAB引擎步伐和MATLAB C数学库中代码略option可所以-mat或-ascii设置采集样品时间与偏移：主要采集样品时间线性滤波：imfilter(A,H)H为响应的相关窗或卷积窗，可设边界填充对象选中多个独立的输入细胞，notebook->group cellsSubs：输出函数用测候到的数据样本数据或样本数据的自相关函数来确定模子的参数；2.4 向量天生函数13.4 傅里叶分析频谱查看：预计频谱密度，其功能：柱状图：bar或barh其模式有mode、stacked（堆在一个柱中）加引号从图形文件读取图像数据函数imread支持大大都格式，如bmp,gif,ico,jpg,png和tif等调用格式：[exp,sigma]=subexpr(ex,sigma)或者12.5 函数最优化结束循环：continue、break、return注释对象：箭头、文本、文本框、线、长方形等Plot edit和insert menu添加，也可用函数annotation码表：tic——toc时间测试Ture/false 设置真假符号函数：符号表达式、M文件某些东西箱，如符号计算东西箱求积：prodSprintf/fprintf：指定格式显示文本Logspace（a，b）以10为底(5) 设置颜色表傅里叶变换：fourier色彩属性：Dbcout：重新执行Uitable：制表对象MUSIC方法：是一种基于相关矩阵特征分析之上的频率预计技术，将一个相关矩阵的信息进行分类，或者属于信号子空间或者属于噪音子空间需要设置信号空间特征向量个数[pxx,f]=pmusic(xn,p,[],fs)p为特征向量的个数[]可无中等刚性方程：ode23t主函数应用的可执行文件显示概率漫衍：disttoolText：创建静态文本框ezcontour(fun)信号查看功能：A=imread(filename,fmt)19.4 频谱分析基于GUI读取复杂数据文件：uiimportRect定义裁剪的长方形地区范围[exp,sigma]=subexpr(ex,’sigma’)10.5 计数分析mcc [-options] mfiel [mfile1,…mfileN] [C/C file1,…fileN]QR分解：qr分为局部变量、全局变量(globle)、永久变量(persistent)高效、简练、安全比来在做老师要求的实际练习内部实质意义...MATLAB...本来想做网页设计的...成果发现自己太低估计了网页设计的难度...是以只好转战最初的MATLAB...不过...还是被步伐调试搞到头大...MinColormap：起码色彩，标量创建接口C代码flag为0和1时得到Ⅰ和Ⅱ型标准差单位属性：unit，默认pixels(像素)Prony法：按照给定的时域冲激响应设计，[b,a]=prony(h,nb,na)h是给定的冲激响应，nb和na为数字滤波器的系数个数对P-码文件的操作：Warning：引发、显示指定的正告差分函数估算一元数值微分：diffTaylor(f,n,v,a):x=a处n-1阶信号标签(对信号线)：添加、修改、移动、复制、删除等操作平面或物体表面的大图：areaUserData：交互数据代码向量化通过幅频相应的编辑设计FIR和IIR滤波器18 Notebook和M-bookFeof,fseek,ftell,frewindGUI创建函数Function tag_Callback(Ob,data,handles)19.2 IIR滤波器设计位置属性：Position离散点图：scater3和stem3 向量场图：quiver3(X,Y,Z,U,V,W,S)其中S为缩放比例图像时由“映射源”和“场景”对光能的反射或吸收相结合儿产生的乞降：sum13.2 插值10.3 均值和方差分析多轴叠合：subplot或者直接在图形窗口另行创建一个专门用于容纳注释对象的坐标轴Size：显示变量的大小协方差方法：电脑ov18.2 细胞Taylor(f):f的5阶马克劳林级数迫近CreateFcn：创建对象时执行的回调不支持SIMULINK非刚性微分方程：ode45,ode23,ode113 3.5 构架按位运算 .* ./ .\ .^load filename[option]J=imadjust(I,[low, hellogh],[bottom,top]) EVD分解：eig，eigsUnloadlibrary:外部库在内存中卸载Iscellstr 元胞字符串数组类型冲激函数：diracImsist(I)Invhellolb invhellolb矩阵Welch方法：pwelchode23t,ode23tb,ode113,ode15i等删除数组：mxDestroy***MEX文件时按照必然格式，施用C或FORTRAN语言编写的，由MATLAB解释器自己主动调用并执行的动态链接函数，在windows操作系统中，扩大名是.dllCosine积分函数：cosintP-码文件的预天生函数为Pcode，格式：电脑ode Func_name当前路径每一维数组元素获取：mxGetM和mxGetNWhos：列出事情空间中所有变量滤波器设计东西-创建，可限定性能参数，也可选择设计方法除法分为左除和右除，值不同。