WS小世界网络模型的程序代码(matlab)

WS小世界网络模型的程序代码(matlab)
WS小世界网络模型的程序代码(matlab)

程序仿真实例

例一、请输入最近邻耦合网络中节点的总数N:30 请输入最近邻耦合网络中每个节点的邻居数K:4

请输入随机化重连的概率p:0.9

例二、请输入最近邻耦合网络中节点的总数N:40 请输入最近邻耦合网络中每个节点的邻居数K:2

请输入随机化重连的概率p:0.7

Matlab的m文件代码如下:

N=input('请输入最近邻耦合网络中节点的总数N:');

K=input('请输入最近邻耦合网络中每个节点的邻居数K:');

if K>floor(N-1)|mod(K,2)~=0;

disp('参数输入错误:K值必须是小于网络节点总数且为偶数的整数'); return ;

end

angle=0:2*pi./N:2*pi-2*pi/N;

angle=0:2*pi/N:2*pi-2*pi/N;

x=100*sin(angle);

y=100*cos(angle);

plot(x,y,'ro','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8);

hold on;

A=zeros(N);

for i=1:N

for j=i+1:i+K/2

jj=j;

if j>N

jj=mod(j,N);

end

A(i,jj)=1;

A(jj,i)=1;

end

end

%WS小世界网络的代码

p=input('请输入随机化重连的概率p:');

for i=1:N

for j=i+1:i+K/2

jj=j;

if j>N

jj=mod(j,N);

end

p1=rand(1,1);

if p1

A(i,jj)=0;A(jj,i)=0;A(i,i)=inf;a=find(A(i,:)==0);

rand_data=randi([1,length(a)],1,1);

jjj=a(rand_data);A(i,jjj)=1;A(jjj,i)=1;A(i,i)=0;

end

end

end

for i=1:N

for j=i+1:N

if A(i,j)~=0

plot([x(i),x(j)],[y(i),y(j)],'linewidth',1.2);

hold on;

end

end

end

axis equal;

hold off

贝叶斯分类器的matlab实现

贝叶斯分类器的matlab实现 贝叶斯分类原理: 1)在已知P(Wi),P(X|Wi)(i=1,2)及给出待识别的X的情况下,根据贝叶斯公式计算出后验概率P(Wi|X) ; 2)根据1)中计算的后验概率值,找到最大的后验概率,则样本X属于该类 举例: 解决方案: 但对于两类来说,因为分母相同,所以可采取如下分类标准:

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% %By Shelley from NCUT,April 14th 2011 %Email:just_for_h264@https://www.360docs.net/doc/0f17074965.html, %此程序利用贝叶斯分类算法,首先对两类样本进行训练, %进而可在屏幕上任意取点,程序可输出属于第一类,还是第二类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% clear; close all %读入两类训练样本数据 load data %求两类训练样本的均值和方差 u1=mean(Sample1); u2=mean(Sample2); sigm1=cov(Sample1); sigm2=cov(Sample2); %计算两个样本的密度函数并显示 x=-20:0.5:40; y= -20:0.5:20; [X,Y] = meshgrid(x,y); F1 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u1,sigm1); F2 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u2,sigm2); P1=reshape(F1,size(X)); P2=reshape(F2,size(X)); figure(2) surf(X,Y,P1) hold on surf(X,Y,P2) shading interp colorbar title('条件概率密度函数曲线'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %以下为测试部分 %利用ginput随机选取屏幕上的点(可连续取10个点)

matlab代码大全

MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除存中的变量与函数 pack 整理工作空间存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录 2.1运算符号与特殊字符 函数名功能描述函数名功能描述 + 加 ... 续行标志 - 减 , 分行符(该行结果不显示) * 矩阵乘 ; 分行符(该行结果显示) .* 向量乘 % 注释标志 ^ 矩阵乘方 ! 操作系统命令提示符 .^ 向量乘方矩阵转置 kron 矩阵kron积 . 向量转置 \ 矩阵左除 = 赋值运算 / 矩阵右除 == 关系运算之相等 .\ 向量左除 ~= 关系运算之不等 ./ 向量右除 < 关系运算之小于

matlab相关图形实现代码

根据数据点绘制饼图和针状图: x=[1 2 3 4 5 6]; >> subplot(2,2,1);pie(x); >> subplot(2,2,2);pie3(x); >> subplot(2,2,3);stem(x); >>subplot(2,2,4);stem3(x); 5% 10% 14% 19% 24% 29% 24% 29% 19% 5%14% 10%0 2 4 6 2 4 6 5 10 01 2 05 10

根据数据点绘制向量场图、羽状图和罗盘图: x=[1 2 3 4 5 6];y=[1 2 3 4 5 6]; u=[1 2 3 4 5 6];v=[1 2 3 4 5 6]; subplot(2,2,1);quiver(x,y,u,v); subplot(2,2,2);quiver(x,y,u,v,'r'); subplot(2,2,3);feather(u,v); subplot(2,2,4);compass(u,v); 024680 246 802468 246 80 5 10 15 2 4 6 5 10 30 210 60240 90270 120 300 150330 180

rand(m,n)产生m ×n 均匀分布的随机矩阵,元素取值在0.0~1.0。 randn 函数:产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数。 Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回一个m*n 的随机项矩阵。 > theta=10*rand(1,50); %确定50个随机数theta >> Z=peaks; %确定Z 为峰值函数peaks >> x=0:0.01:2*pi;y=sin(x); %确定正弦函数数据点x.y >> t=randn(1000,1); %确定1000个随机数t >> subplot(2,2,1);rose(theta); %关于(theta )的玫瑰花图 >> subplot(2,2,2);area(x,y); %关于(x,y)的面积图 >> subplot(2,2,3);contour(Z); %关于Z 的等值线图(未填充) >> subplot(2,2,4);hist(t); %关于t 的柱状图 5 10 30 210 60 240 90270 120300150330 18000246 -1 -0.500.5 110 20 30 40 10 2030 40-4 -2 2 4 100 200 300

云模型matlab程序

1.绘制云图 Ex=18 En=2 He=0.2 hold on for i=1:1000 Enn=randn(1)*He+En; x(i)=randn(1)*Enn+Ex; y(i)=exp(-(x(i)-Ex)^2/(2*Enn^2)); plot(x(i),y(i),'*') end Ex=48.7 En=9.1 He=0.39 hold on for i=1:1000 Enn=randn(1)*He+En; x(i)=randn(1)*Enn+Ex; y(i)=exp(-(x(i)-Ex)^2/(2*Enn^2)); plot(x(i),y(i),'*')

end 2.求期望、熵及超熵 X1=[51.93 52.51 54.70 43.14 43.85 44.48 44.61 52.08]; Y1=[0.91169241573 0.921875 0.96032303371 0.75737359551 0.76983848315 0.7808988764 0.78318117978 0.9143258427]; m=8; Ex=mean(X1) En1=zeros(1,m); for i=1:m En1(1,i)=abs(X1(1,i)-Ex)/sqrt(-2*log(Y1(1,i))); end En=mean(En1); He=0; for i=1:m He=He+(En1(1,i)-En)^2; end En=mean(En1) He=sqrt(He/(m-1)) 3.平顶山so2环境: X1=[0.013 0.04 0.054 0.065 0.07 0.067 0.058 0.055 0.045]; Y1=[0.175675676 0.540540541 0.72972973 0.878378378

DEA的Matlab程序(数据包络分析)

模型((P C2R)的MATLAB程序 clear X=[]; %用户输入多指标输入矩阵X Y=[]; %用户输入多指标输出矩阵Y n=size(X',1); m=size(X,1); s=size(Y,1); A=[-X' Y']; b=zeros(n, 1); LB=zeros(m+s,1); UB=[]; for i=1:n; f= [zeros(1,m) -Y(:,i)']; Aeq=[X(:,i)' zeros(1,s)]; beq=1; w(:,i)=LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); %解线性规划,得DMU;的最佳权向量w; E(i, i)=Y(:,i)'*w(m+1:m+s,i); %求出DMU i的相对效率值E ii end w %输出最佳权向量 E %输出相对效率值E ii Omega=w(1:m,:) %输出投入权向量。 mu=w(m+1:m+s,:) %输出产出权向量。 模型(D C2R)的MATLAB程序 clear X=[]; %用户输入多指标输入矩阵X Y=[]; %用户输入多指标输出矩阵Y n=size(X',1); m=size(X,1); s=size(Y,1); epsilon=10^-10; %定义非阿基米德无穷小 =10-10 f=[zeros(1,n) -epsilon*ones(1,m+s) 1]; %目标函数的系数矩阵: 的系数为0,s-,s+的系数为- e, 的系数为1; A=zeros(1,n+m+s+1); b=0; %<=约束; LB=zeros(n+m+s+1,1); UB=[]; %变量约束; LB(n+m+s+1)= -Inf; %-Inf表示下限为负无穷大。 for i=1:n; Aeq=[X eye(m) zeros(m,s) -X(:,i) Y zeros(s,m) -eye(s) zeros(s,1)]; beq=[zeros(m, 1 ) Y(:,i)]; w(:,i)=LINPROG (f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); %解线性规划,得DMU的最佳权向量w; end w %输出最佳权向量 lambda=w(1:n,:) %输出 s_minus=w(n+1:n+m,:) %输出s- s_plus=w(n+m+1:n+m+s,:) %输出s+ theta=w(n+m+s+1,:) %输出

matlab代码大全教学文案

m a t l a b代码大全

MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除内存中的变量与函数 pack 整理工作空间内存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的内容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录

遗传算法经典MATLAB代码

遗传算法实例: 也是自己找来的,原代码有少许错误,本人都已更正了,调试运行都通过了的。 对于初学者,尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件 遗传算法实例 % 下面举例说明遗传算法% % 求下列函数的最大值% % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]% % 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题,一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈。% % 将变量域[0,10] 离散化为二值域[0,1023], x=0+10*b/1023, 其 中 b 是[0,1023] 中的一个二值数。% % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程

%----------------------------------------------- % 初始化(编码) % 函数的功能是实现群体的初始化,popsize表示群体的大小,chromlength 表示染色体的长度(二值数的长度), % 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 %遗传算法子程序 %Name: %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元 为{0,1} 行数为popsize,列数为chromlength的矩阵, % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 % 计算目标函数值 % 将二进制数转化为十进制数(1) %遗传算法子程序 %Name: %产生[2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量,然后求和,将二进制转化为十进制

贝叶斯分类作业题

作业:在下列条件下,求待定样本x=(2,0)T的类别,画出分界线,编程上机。 1、二类协方差不等 Matlab程序如下: >> x1=[mean([1,1,2]),mean([1,0,-1])]',x2=[mean([-1,-1,-2]),mean([1,0,-1])]' x1 = 1.3333 x2 = -1.3333 >> m=cov([1,1;1,0;2,-1]),n=cov([-1,1;-1,0;-2,-1]) m = 0.3333 -0.5000 -0.5000 1.0000 n = 0.3333 0.5000 0.5000 1.0000 >> m1=inv(m),n1=inv(n) m1 = 12.0000 6.0000 6.0000 4.0000

n1 = 12.0000 -6.0000 -6.0000 4.0000 >> p=log((det(m))/(det(n))) p = >> q=log(1) q = >> x=[2,0]' x = 2 >> g=0.5*(x-x1)'*m1*(x-x1)-0.5*(x-x2)'*n1*(x-x2)+0.5*p-q g = -64 (说明:g<0,则判定x=[2,0]T属于ω1类) (化简矩阵多项式0.5*(x-x1)'*m1*(x-x1)-0.5*(x-x2)'*n1*(x-x2)+0.5*p-q,其中x1,x2已知,x 设为x=[ x1,x2]T,化简到(12x1-16+6x2)(x1-4/3)+(6x1-8+4x2) -(12x1+16-6x2)(x1+4/3)-(-6x1-8+4x2)x2, 下面用matlab化简,程序如下) >> syms x2; >> syms x1; >> w=(12*x1-16+6*x2)*(x1-4/3)+(6*x1-8+4*x2)*x2-(12*x1+16-6*x2)*(x1+4/3)-(-6*x1-8+4*x2)*x 2,simplify(w) w =

matlab的编码大全

附录Matlab源程序 附录A 信息熵 % 函数说明:% % H=entropy(P,r) 为信息熵函数% % P为信源的概率矢量, r为进制数% % H为信息熵% %****************************** % function H=entropy(P,r) if (length(find(P<=0))~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); % 判断是否符合概率分布条件end if (abs(sum(P)-1)>10e-10) error('Not a prob.vector,component do not add up to 1'); end H=(sum(-P.*log2(P)))/(log2(r)+eps); 附录B 离散无记忆信道容量的迭代计算 % 信道容量C的迭代算法% % 函数说明:% % [CC,Paa]=ChannelCap(P,k) 为信道容量函数% % 变量说明:% % P:输入的正向转移概率矩阵,k:迭代计算精度% % CC:最佳信道容量,Paa:最佳输入概率矩阵% % Pa:初始输入概率矩阵,Pba:正向转移概率矩阵% % Pb:输出概率矩阵,Pab:反向转移概率矩阵% % C:初始信道容量,r:输入符号数,s:输出符号数% %************************************************** % function [CC,Paa]=ChannelCap(P,k) % 提示错误信息 if (length(find(P<0)) ~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); % 判断是否符合概率分布条件end

遗传算法经典MATLAB代码资料讲解

遗传算法经典学习Matlab代码 遗传算法实例: 也是自己找来的,原代码有少许错误,本人都已更正了,调试运行都通过了的。 对于初学者,尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件 遗传算法实例 % 下面举例说明遗传算法% % 求下列函数的最大值% % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]% % 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题,一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。% % 将变量域[0,10] 离散化为二值域[0,1023], x=0+10*b/1023, 其 中 b 是[0,1023] 中的一个二值数。% % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程 %----------------------------------------------- % 2.1初始化(编码) % initpop.m函数的功能是实现群体的初始化,popsize表示群体的大小,chromlength表示染色体的长度(二值数的长度),

% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 %遗传算法子程序 %Name: initpop.m %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元 为{0,1} 行数为popsize,列数为chromlength的矩阵, % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 % 2.2 计算目标函数值 % 2.2.1 将二进制数转化为十进制数(1) %遗传算法子程序 %Name: decodebinary.m %产生[2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量,然后求和,将二进制转化为十进制 function pop2=decodebinary(pop) [px,py]=size(pop); %求pop行和列数 for i=1:py pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i); end pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和 % 2.2.2 将二进制编码转化为十进制数(2) % decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制,参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置

云模型简介及个人理解matlab程序

云模型简介及个人理解m a t l a b程序 集团档案编码:[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]

随着不确定性研究的深入,越来越多的科学家相信,不确定性是这个世界的魅力所在,只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中,和是最基本的。针对和在处理不确定性方面的不足,1995年我国工程院院士教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念,并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。自李德毅院士等人提出云模型至今,云模型已成功的应用到、、、智能控制、等众多领域. 设是一个普通集合。 , 称为论域。关于论域中的模糊集合,是指对于任意元素都存在一个有稳定倾向的随机数,叫做对的隶属度。如果论域中的元素是简单有序的,则可以看作是基础变量,隶属度在上的分布叫做隶属云;如果论域中的元素不是简单有序的,而根据某个法则,可将映射到另一个有序的论域上,中的一个且只有一个和对应,则为基础变量,隶属度在上的分布叫做隶属云[1] 。 数字特征

云模型表示自然语言中的基元——语言值,用云的数字特征——期望Ex,熵En和超熵He表示语言值的数学性质 [3] 。 期望 Ex:云滴在论域空间分布的期望,是最能够代表定性概念的点,是这个概念量化的最典型样本。 熵 En:“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量,此后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等,用以度量不确定的程度。在云模型中,熵代表定性概念的可度量粒度,熵越大,通常概念越宏观,也是定性概念不确定性的度量,由概念的随机性和模糊性共同决定。一方面, En是定性概念随机性的度量,反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度;另一方面,又是定性概念亦此亦彼性的度量,反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。用同一个数字特征来反映随机性和模糊性,也必然反映他们之间的关联性。 超熵 He:熵的不确定性度量,即熵的熵,由熵的随机性和模糊性共同决定。反映了每个数值隶属这个语言值程度的凝聚性,即云滴的凝聚程度。超熵越大,云的离散程度越大,隶属度的随机性也随之增大,云的厚度也越大。

matlab 指令大全

分享 我的分享 当前分享 返回分享首页? 分享 matlab命令,应该很全了!来源:李家叶的日志 matlab命令 一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。!dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名,whos 可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键快捷键说明 方向上键Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键Ctrl+B 光标向后移一个字符 方向右键Ctrl+F 光标向前移一个字符 Ctrl+方向右键Ctrl+R 光标向右移一个字符 Ctrl+方向左键Ctrl+L 光标向左移一个字符 home Ctrl+A 光标移到行首 End Ctrl+E 光标移到行尾 Esc Ctrl+U 清除一行 Del Ctrl+D 清除光标所在的字符 Backspace Ctrl+H 删除光标前一个字符 Ctrl+K 删除到行尾 Ctrl+C 中断正在执行的命令 4、clc可以命令窗口显示的内容,但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符: +:加,-:减,*:乘,/:除,\:左除^:幂,‘:复数的共轭转置,():制定运算顺序。 2、常用函数表: sin( ) 正弦(变量为弧度) Cot( ) 余切(变量为弧度) sind( ) 正弦(变量为度数) Cotd( ) 余切(变量为度数) asin( ) 反正弦(返回弧度) acot( ) 反余切(返回弧度) Asind( ) 反正弦(返回度数) acotd( ) 反余切(返回度数) cos( ) 余弦(变量为弧度) exp( ) 指数 cosd( ) 余弦(变量为度数)

matlab信道仿真经典源程序

% % % Rayleigh Fading Channel Signal Generator % Using the Dent Model (a modification to the Jakes Model) % % Last Modified 10/18/05 % % Author: Avetis Ioannisyan (avetis@https://www.360docs.net/doc/0f17074965.html,) % % % Usage: % [omega_mTau, Tk] = % ai_RayCh(NumAngles, Length, SymbolRate, NumWaveforms, CarrierFreq, Velocity) % % Where the output omega_mTau is a time scaling factor for plotting % normalized correlations. The LAGS value output by [C,LAGS] = XCORR(...) % should be multiplied by the omega_mTau scaling factor to properly display % axis. Tk is a two dimensional vector [M, N] = SIZE(Tk) with % M=numWaverorms and N=Length specified in the RayCh(...) function call % % And the input variables are: % % NumAngles - scalar power of 2, NumAngles > 2^7 is used to specify the % number of equally strong rays arriving at the receiver. It used to % compute the number of oscillators in the Dent model with N0 = numAngles/4 % % Length - scalar preferably power of 2 for faster computation, Length > 2^17 % is used to specify the length of the generated sequence. Lengths near 1E6 % are close to realistic signals % % SymbolRate - scalar power of 2 and is in kilo-symbols-per-sec is used to % specify what should be the transmission data rate. Slower rates will % provide slowly fading channels. Normal voice and soem data rates are % 64-256 ksps % % NumWaveforms - scalar used to specify how many 'k' waveforms to generate % in the model. NumWaveforms > 2 to properly display plots % % CarrierFreq - scalar expressed in MHz is the carrier frequency of the % tranmitter. Normally 800 or 1900 MHz for mobile comms % % Velocity - scalar expressed in km/hr is the speed of the receiver. % 100 km/hr = 65 mi/hr. Normal values are 20-130 km/hr %

Bayes分类器设计

实验一 Bayes 分类器设计 【实验目的】 对模式识别有一个初步的理解,能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识,理解二类分类器的设计原理。 【实验条件】 Matlab 软件 【实验原理】 根据贝叶斯公式,给出在类条件概率密度为正态分布时具体的判别函数表达式,用此判别函数设计分类器。数据随机生成,比如生成两类样本(如鲈鱼和鲑鱼),每个样本有两个特征(如长度和亮度),每类有若干个(比如50个)样本点,假设每类样本点服从二维正态分布,随机生成具体数据,然后估计每类的均值与协方差,在下列各种情况下求出分类边界。先验概率自己给定,比如都为0.5。如果可能,画出在两类协方差不相同的情况下的分类边界。 若第一类的样本为{}12,,n x x x ,则第一类均值的估计为1 1?n k k x n μ==∑,协方差的估计为1 1???()()n T k k k x x n μμ=∑=--∑。则在两类协方差不相同的情况下的判别函数为: 判别边界为g1(x)-g2(x)=0,是一条一般二次曲线(可能是椭圆、双曲线、抛物线等)。 【实验内容】 1、 自动随机生成两类服从二维正态分布的样本点 2、 计算两类样本的均值和协方差矩阵 3、 按照两类协方差不相同情况下的判别函数,求出判别方程曲线。 4、 通过修改不同的参数(均值、方差、协方差矩阵),观察判别方程曲线的变化。 【实验程序】 clear all; close all;

samplenum = 50;%样本的个数 n1(:,1) = normrnd(8,4,samplenum,1);%产生高斯分布的二维随机样本,第一个参数为均值,第二个为方差 n1(:,2) = normrnd(6,4,samplenum,1);%产生高斯分布的二维随机样本,第一个参数为均值,第二个为方差 n2(:,1) = normrnd(14,4,samplenum,1);%产生高斯分布的二维随机样本,第一个参数为均值,第二个为方差 n2(:,2) = normrnd(16,4,samplenum,1);%产生高斯分布的二维随机样本,第一个参数为均值,第二个为方差 scatter(n1(1:samplenum,1),n1(1:samplenum,2),'ro');%画出样本 hold on scatter(n2(1:samplenum,1),n2(1:samplenum,2),'g*');%画出样本 u1 = mean(n1);%计算第一类样本的均值 e1=0; for i=1:20 e1 = e1+(n1(i,:)-u1)'*(n1(i,:)-u1);%计算协方差矩阵 end; u2 = mean(n2);%计算第二类样本的均值 e2=0; for i=1:20 e2 = e2+(n2(i,:)-u2)'*(n2(i,:)-u2);%计算协方差矩阵 end; e2=e2/20;%计算协方差矩阵 e1=e1/20;%计算协方差矩阵 %-------------通过改变条件来完成不同的曲线--------- % e2 = e1; %-------------------------------------------------- u1 = u1'; u2 = u2'; scatter(u1(1,1),u1(2,1),'b+');%画出样本中心 scatter(u2(1,1),u2(2,1),'b+');%画出样本中心 line([u1(1,1),u2(1,1)],[u1(2,1),u2(2,1)]); %画出样本中心连线 %求解分类方程 W1=-1/2*inv(e1); w1=inv(e1)*u1; w10=-1/2*u1'*inv(e1)*u1-1/2*log(det(inv(e1)))+log(0.5);%假设w1的先验概率为0.5 W2=-1/2*inv(e2); w2=inv(e2)*u2; w20=-1/2*u2'*inv(e2)*u2-1/2*log(det(inv(e2)))+log(0.5);% 假设w2的先验概率为0.5 syms x y; fn = [x,y]*(W1-W2)*[x,y]'+(w1-w2)'*[x,y]'+w10-w20; ezplot(fn,[0,30]);

实验一 典型环节的MATLAB仿真汇总

实验一 典型环节的MATLAB 仿真 一、实验目的 1.熟悉MATLAB 桌面和命令窗口,初步了解SIMULINK 功能模块的使用方法。 2.通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性,加深对各典型环节响应曲线的理解。 3.定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。 二、SIMULINK 的使用 MATLAB 中SIMULINK 是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。利用SIMULINK 功能模块可以快速的建立控制系统的模型,进行仿真和调试。 1.运行MATLAB 软件,在命令窗口栏“>>”提示符下键入simulink 命令,按Enter 键或在工具栏单击按钮,即可进入如图1-1所示的SIMULINK 仿真 环境下。 2.选择File 菜单下New 下的Model 命令,新建一个simulink 仿真环境常规模板。 3.在simulink 仿真环境下,创建所需要的系统 三、实验内容 按下列各典型环节的传递函数,建立相应的SIMULINK 仿真模型,观察并记录其单位阶跃响应波形。 ① 比例环节1)(1=s G 和2)(1=s G 实验处理:1)(1=s G SIMULINK 仿真模型

波形图为: 实验处理:2)(1=s G SIMULINK 仿真模型 波形图为: 实验结果分析:增加比例函数环节以后,系统的输出型号将输入信号成倍数放大. ② 惯性环节11)(1+= s s G 和15.01)(2+=s s G 实验处理:1 1 )(1+=s s G SIMULINK 仿真模型

波形图为: 实验处理:1 5.01 )(2+= s s G SIMULINK 仿真模型 波形图为: 实验结果分析:当1 1 )(1+= s s G 时,系统达到稳定需要时间接近5s,当

云模型简介及个人理解matlab程序文件

随着不确定性研究的深入,越来越多的科学家相信,不确定性是这个世界的魅力所在,只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中,随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足,1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念,并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。自李德毅院士等人提出云模型至今,云模型已成功的应用到自然语言处理、数据挖掘、 设是一个普通集合。 , 称为论域。关于论域中的模糊集合,是指对于任意元素都存在一个有稳定倾向的随机数,叫做对的隶属度。如果论域中的元素是简单有序的,则可以看作是基础变量,隶属度在上的分布叫做隶属云;如果论域中的元素不是简单有序的,而根据某个法则,可将映射到另一个有序的论域上,中的一个且只有一个和对应,则为基础变量,隶属度在上的分布叫做隶属云[1] 。 数字特征 云模型表示自然语言中的基元——语言值,用云的数字特征

——期望Ex,熵En和超熵He表示语言值的数学性质[3] 。 期望 Ex:云滴在论域空间分布的期望,是最能够代表定性概念的点,是这个概念量化的最典型样本。 熵 En:“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量,此后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等,用以度量不确定的程度。在云模型中,熵代表定性概念的可度量粒度,熵越大,通常概念越宏观,也是定性概念不确定性的度量,由概念的随机性和模糊性共同决定。一方面, En是定性概念随机性的度量,反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度;另一方面,又是定性概念亦此亦彼性的度量,反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。用同一个数字特征来反映随机性和模糊性,也必然反映他们之间的关联性。 超熵 He:熵的不确定性度量,即熵的熵,由熵的随机性和模糊性共同决定。反映了每个数值隶属这个语言值程度的凝聚性,即云滴的凝聚程度。超熵越大,云的离散程度越大,隶属度的随机性也随之增大,云的厚度也越大。 1.绘制云图 Ex=18

(完整版)MATLAB典型去雾算法代码..

本节主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。 1.3.1 Rentinex理论 Retinex(视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写)理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统(Human Visual System)的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land(埃德温?兰德)于1971年提出的一种被称为的色彩的理论,并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波(红)、中波(绿)和短波(蓝)光线的反射能力决定的,而不是由反射光强度的绝对值决定的;物体的色彩不受光照非均性的影响,具有一致性,即Retinex理论是以色感一致性(颜色恒常性)为基础的。 根据Edwin Land提出的理论,一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像:反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y),其原理示意图如图8.3-1所示。 图1.3-1 Retinex理论示意图 对于观察图像S中的每个点(x,y),用公式可以表示为: S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) (1.3.1)实际上,Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R,也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。 1.3.2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离,即: S'(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y)); 步骤二:用高斯模板对原图像做卷积,即相当于对原图像做低通滤波,得到低通滤波后的图像D(x,y),F(x, y)表示高斯滤波函数: D(x, y)=S(x, y) *F(x, y); 步骤三:在对数域中,用原图像减去低通滤波后的图像,得到高频增强的图像G (x, y): G(x,y)=S'(x, y)-log(D(x, y)) ; 步骤四:对G(x,y)取反对数,得到增强后的图像R(x, y):

简单分类器的MATLAB实现

简单分类器的MATLAB实现 摘要:本实验运用最小距离法、Fisher线形判别法、朴素贝叶斯法、K近邻法四种模式识别中最简单的方法处理两维两类别的识别问题,最后对实验结果进行了比较。 关键字:MATLAB 最小距离Fisher线形判别朴素贝叶斯K近邻法 一.M atlab语言简介 Matlab 语言(即Matrix 和Laboratory) 的前三位字母组合,意为“矩阵实验室”,Matlab 语言是一种具有面向对象程序设计特征的高级语言,以矩阵和阵列为基本编程单位。Matlab 可以被高度“向量化”,而且用户易写易读。传统的高级语言开发程序不仅仅需要掌握所用语言的语法,还需要对有关算法进行深入的分析。与其他高级程序设计语言相比,Matlab 在编程的效率、可读性以及可移植性等方面都要高于其他高级语言,但是执行效率要低于高级语言,对计算机系统的要求比较高。例如,某数据集是m*n的二维数据组,对一般的高级计算机语言来说,必须采用两层循环才能得到结果,不但循环费时费力,而且程序复杂;而用Matlab 处理这样的问题就快得多,只需要一小段程序就可完成该功能,虽然指令简单,但其计算的快速性、准确性和稳定性是一般高级语言程序所远远不及的。严格地说,Matlab 语言所开发的程序不能脱离其解释性执行环境而运行。 二.样本预处理 实验样本来源于1996年UCI的Abalone data,原始样本格式如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 其中第一行是属性代码:1.sex 2.length 3.diameter 4.height 5.whole_weight 6.shucked_weight 7 .viscera weight 8. shell weight 9.age 原始样本是一个8维20类的样本集,就是根据Abalone的第一至第八个特征来预测第九个特征,即Abalone的年龄。为简单其见,首先将原始样本处理成两维两类别问题的样本。选取length和weiht作为两个特征向量,来预测第三个特征向量age.(age=6或者age=9),我们将age=6的样本做为第一类,age=12的样本做为第二类。 处理后的样本: length weight age

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