本文深入探讨了数据分析中的基本运算、有限差分、相关关系、滤波与卷积以及付里叶变换的核心概念与实践应用。通过实例解析，详细介绍了max、min、mean、median等统计指标的计算，以及diff、gradient、del2等差分与近似导数的方法。同时，阐述了corrcoef、cov等用于评估变量间相关性的工具，并讲解了filter、fft等处理信号与图像数据的高级技术。
八、数据分析和付里叶变换（datafun）
1．基本运算
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max |
求向量的最大分量 |
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min |
求向量的最小分量 |
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mean |
求向量的平均值 |
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median |
求向量的中值 |
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std |
标准差 |
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var |
方差Variance. |
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sort |
按递增排序 |
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sortrows |
将矩阵各行按递增排序 |
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sum |
向量元素求和 |
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prod |
向量元素求积 |
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hist |
绘直方图命令 |
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histc |
计算直方图数据 |
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trapz |
梯形法求数值积分 |
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cumsum |
向量元素累加 |
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cumprod |
向量元素累乘 |
|
cumtrapz |
梯形法累积数值积分 |
2.有限差分
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diff |
差分和近似导数 |
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gradient |
近似梯度 |
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del2 |
离散Laplac算子 |
3.相关关系
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corrcoef |
相关系数向量间相关性的归一化表示 |
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cov |
协方差矩阵 |
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subspace |
子空间夹角 |
4.滤波和卷积
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filter |
一维数字滤波 |
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filter2 |
二维数字滤波 |
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conv |
卷积和多项式乘法 |
|
conv2 |
二维卷积 |
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convn |
N维卷积 |
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deconv |
因式分解与多项式乘法 |
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detrend |
去除线性部分 |
5.付里叶变换
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fft |
离散付里叶变换 |
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fft2 |
二维离散付里叶变换 |
|
fftn |
N-维离散付里叶变换 |
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ifft |
离散付里叶逆变换 |
|
ifft2 |
二维离散付里叶逆变换 |
|
ifftn |
N-维离散付里叶逆变换 |
|
fftshift |
取消谱中心零位,移频 |
|
ifftshift |
和fftshift相反的 |
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