a1367666195的博客

记录拟合SAR图像杂波时常用的分布类型包括：正态分布，对数正态，瑞利分布，weibull分布，gamma分布，K分布，G0分布，广义gamma分布

matlab自带了一些用于图像交互式操作的函数，在这里记录一下；getpt作用：你用鼠标点击图像的某一像素，返回这个像素的位置用法：[x,y] = getpts示例：img = imread('lena.jpg');figure;imshow(img)[x,y] = getpts; %x是列，y是行getrect作用：选取一个矩形区域用法：p= getpts；p返回了四个数，依次为左上角像素的列，左上角像素的行，列长，行长，由这个四个值就能确定一个矩形区域。示例：img =

记录两个函数，normcdf和norminv

在用MATLAB做FFT分析信号的时候，为什么有时候需要fftshift，有时候又不需要，今天仔细理了理，做个总结记录。

假设AAA是个矩阵，要交换第mmm和nnn行只需要：A([m,n],:)=A([n,m],:)A([m,n],:) = A([n,m],:)A([m,n],:)=A([n,m],:)看例子:>> A= [1 2 3; 4 5 6]A = 1 2 3 4 5 6>> A([1 2],:) = A([2 1],:)A = 4 5 6 1 2 3...

Matlab这几年在人工智能这块儿也越做越好了，最近为了熟悉matlab如何搭建神经网络，自己做了一个手写体识别实验，记录一下。实验任务非常简单，网络搭的也非常随意，不合理的地方也懒得改，旨在走通matlab搭建神经网络的流程。

trainingOptions用于设置神经网络的训练策略以及超参数用法：options = trainingOptions(solverName,Name,Value) solverName为优化函数，Name-Value为键值对，返回一个TrainingOptions对象看个例子更直观，

Matlab有两种方式搭建神经网络①直接敲代码②用Deep Network Designer App设计

imageDataAugmenter()是MATLAB自带的图像增强选项，**返回的是一组设置（options）**，比如要不要反转，或者随机缩放多少之类的，而不是直接返回增强后的图像。

splitEachLabel是ImageDatastore对象的一个对象函数……当然，这个并不重要重要的是要知道splitEachLabel的输入是一个ImageDatastore对象

在做机器学习时经常要分类读取数据，自己写还是有点繁琐的，MATLAB已经内嵌的imageDatastore使用起来很方便。imageDatastore()函数用于读取指定路径下的所有文件使用语法：ImageDatastore(path,Name,Value)输入参数为文件（夹）路径，以及一些键值对，输出为一个ImageDatastore对象。直接看例子吧，现在要读取下图MNIST的训练集path_train = 'F:\手写体识别\新建文件夹\train';imds_train = image

fullfile函数可以将多个字符串拼接成文件路径用法：f = fullfile(filepart1,filepart2,…,filepartN)输出：将各个输入用"\"拼接起来即：f = ‘filepart1\filepart2\…\filepartN’示例：>> f = fullfile('myfolder','mysubfolder','myfile.m')f = 'myfolder\mysubfolder\myfile.m'还可以同时拼接多个文件路径，比如

在写脚本的时候用到这些功能并不多，但是偶尔还是需要用到，每次都得重新查……这次整理一下记录几个常见的控制程序走停的函数pause、error、break、quit、exit、return。1、pause2、error3、break4、quit5、exit6、return...

如果想要关闭之前打开的figure，用close函数就可以了。close(H):关闭句柄为H的figure；close(‘name’):关闭指定name的figure；close all：关闭所有figure。

1、目的matlab自带了很多产生特定分布的函数，但总归是有限的，学习了一下如何产生任意服从分布的数据，在此记录一下。2、问题以四自由度卡方（χ2\chi^2χ2）分布为例，其概率密度函数为f(x)=4xhexp[−2xh]f(x)=\frac{4x}{h}exp[-\frac{2x}{h}]f(x)=h4x​exp[−h2x​] var(x)=h2/2var(x)=h^2/2var(x)=h2/2 其中，hhh为待产生数据xxx的均值。概率密度函数如下图，下