<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[congzhao27的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; congzhao27]]></copyright><item><title><![CDATA[exit（0）与exit（1）、return区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/39273011</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/39273011</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Sun, 14 Sep 2014 20:49:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[exit（0）与exit（1）、return区别 

2010-08-31 23:48:34|  分类：

我的学习 |  标签：exit 

return  
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exit（0）：正常运行程序并退出程序；
exit（1）：非正常运行导致退出程序；
return（）：返回函数，若在主函数中，则]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab绘图和坐标操作（全）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/25782771</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/25782771</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Wed, 14 May 2014 11:09:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a4927c70100klbw.html




a=linspace(1,2,10)
plot(a,'--pr','linewidth',1.5,'MarkerEdgeColor','r','MarkerFaceColor','m','MarkerSize',10)
legend('a','Location',']]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab如何导入带有字符和数字的Excel文档？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21694847</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21694847</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Fri, 21 Mar 2014 09:38:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[[Data,DataText,DataCell]=xlsread('D:\test.xls');
DataCell元胞中数据与你EXCEL中一摸一样，你只需要对元胞进行处理就行了。
举例说明：excel中数据如下，路径：D:\test.xls，后缀是csv格式的excel表也可以进行处理，如D:\test.csv。


[Data,DataText,DataCell]=xlsread('X]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab 如何画图时将数据点的值在图中显示出来]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21369669</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21369669</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Mon, 17 Mar 2014 08:54:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[clear
clc
x=[1 2 3 4 5];
y=[3 6 10 16 20];
str=[repmat('  X:',5,1) num2str(x') repmat(', Y:',5,1) num2str(y')];
plot(x,y,'-o')

text(x,y,cellstr(str))




转自：http://hi.baidu.com/hiwxzh/ite]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab作图后，使用data cursor实现显示多个点的数据值]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21369531</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21369531</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Mon, 17 Mar 2014 08:52:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[在使用data cursor时候，我们会发现，每次只能显示一个点的数据，当需要显示多个点的时候就会觉得很不方便。告诉大家一个小窍门，当你选择data cursor工具时，按住alt键，点左键选择曲线上的点。那你就可以想要多少个显示就要多少个了。

举例结果如下所示：

cursor实现显示多个点的数据值" title="Matlab作图后，使用data cursor实现显示多个点的数据值"]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab小波分析工具箱常用函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21037257</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21037257</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Tue, 11 Mar 2014 20:35:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[matlab小波分析工具箱常用函数  











1.Cwt :一维连续小波变换

格式：coefs=cwt(s,scales,'wavename')

           coefs=cwt(s,scales,'wavename','plot')

scales:尺度向量，可以为离散值，表示为[a1,a2,a3……]，也可为连续值，表示为[ami]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[小波去噪]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21037121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/21037121</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Tue, 11 Mar 2014 20:33:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[语音信号中常见的噪声大致可以分为以下几类[1, 2]：周期性噪声、脉冲噪声、宽带噪声和语音干扰噪声。

周期性噪声的特点是有很多离散的窄谱峰，它往往是由汽车发动机和其他周期性运转机械以及电气干扰所引起的噪声。脉冲噪声通常来源于爆炸、撞击、放电及突发性干扰等，其特点是时间上的宽度很窄。宽带噪声的来源较多，例如热噪声、气流（如：风、呼吸），量化噪声及各种随机源噪声。宽带噪声在处理时通常可以假定为高]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab笔记1：我用的图像命令]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/20121519</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/20121519</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Fri, 28 Feb 2014 09:50:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[x = 1:100;




y = sin(x);

plot(x,y);  %画曲线
Xtick_pos = x(1:length(x)/10:length(x));
%或者可以写为  Xtick_pos = [0 20 50 100];
%确定label显示的位置

Xtick_label = x(1:length(x)/10:length(x));
%或者可以写为]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab使用FULLBNT工具箱实现贝叶斯网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/19330079</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/19330079</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Mon, 17 Feb 2014 11:34:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于matlab的贝叶斯网络工具箱BNT是kevin p.murphy基于matlab语言开发的关于贝叶斯网络学习的开源软件包，提供了许多贝叶斯网络学习的底层基础函数库，支持多种类型的节点（概率分布）、精确推理和近似推理、参数学习及结构学习、静态模型和动态模型。

贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i到j有一条弧，则对应矩阵中（i，j）值为1，否则为0。


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[朴素贝叶斯算法matlab实现以及EM算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/19325835</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/19325835</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Mon, 17 Feb 2014 09:43:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[这周，继续学习了朴素贝叶斯算法的一部分知识，看了matlab的贝叶斯分类算法。采用草地潮湿原因模型的一个例子来求证贝叶斯概率以及条件概率、联合概率的分析，详见日志http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c7b434d01013ufz.html 

 

进而对贝叶斯分类进行研究，采用classify函数进行对训练样本的划分。详见日志

 http://blog.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/19325299</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/19325299</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Mon, 17 Feb 2014 09:20:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载请保留作者信息：
作者：phinecos（洞庭散人）
Blog：http://phinecos.cnblogs.com/
Email：phinecos@163.com
 Preface
       本文缘起于最近在读的一本书--
 Tom M.Mitchell的《机器学习》,书中第6章详细讲解了贝叶斯学习的理论知识，为了将其应用到实际中来，参考了网上许多资料，从而得此文。文章将分]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【学习笔记】matlab算法实现贝叶斯判别classify函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/19324641</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/19324641</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Mon, 17 Feb 2014 08:56:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行。将Bayes 统计的思想用于判别分析，就得到Bayes判别。

在Matlab软件包中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩阵trianing，每行都属于一个分类类别，分类类别构成一个整数列向量g(共有m行），待分类]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab—contour]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/18443811</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/18443811</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Sat, 18 Jan 2014 09:40:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[contour是等高线绘制函数
contour(Z)根据矩阵Z画出等高线，Z是以x,y为平面的高度。Z必须是一个至少二维的矩阵。
等高线的数量和水平线的值将根据Z值的最小值和最大值自动选择。
x,y轴的范围是[1:n]和[1:m]，[m,n]=size(Z)
contour(Z,n)用n条水平线来绘制Z的等高线。
contour(Z,v)是以向量v中的数据来绘制矩阵Z的等高线。
等高水]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HMM学习笔记_1(从一个实例中学习DTW算法)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/18263203</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/18263203</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Tue, 14 Jan 2014 14:53:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[DTW为(Dynamic Time Warping,动态时间归准)的简称。应用很广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别，计算机视觉中的行为识别，信息检索等中。可能大家学过这些类似的课程都看到过这个算法，公式也有几个，但是很抽象，当时看懂了但不久就会忘记，因为没有具体的实例来加深印象。
      这次主要是用语音识别课程老师上课的一个题目来理解DTW算法。
　　首先还是介绍下DTW的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab中varargout简介]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17994799</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17994799</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Wed, 08 Jan 2014 10:42:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[varargout可以看做“Variable length output argument list”的缩写。在matlab中定义m函数时通过varargout我们可以得到可变个数个返回值。在matlab命令窗口中输入doc varargout或help
 varargout可以获得相关帮助信息。

相关：varargout、nargin、nargout

下面我们来看一个简单的例子
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab中varargin简介]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17994029</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17994029</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Wed, 08 Jan 2014 10:20:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[matlab中varargin简介

varargin可以看做“Variable length input argument list”的缩写。在matlab中, varargin提供了一种函数可变参数列表机制。 就是说， 使用了“可变参数列表机制”的函数允许调用者调用该函数时根据需要来改变输入参数的个数。

matlab中很多内建函数和工具箱函数都使用了这种机制。 比如图像处理工具箱中的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab数据去冗余，取出a中那个不重复元素构成的向量]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17555821</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17555821</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Wed, 25 Dec 2013 15:33:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[function [b,ndx,pos] = unique(a,flag1,flag2)
%  UNIQUE Set unique.
%   B = UNIQUE(A) for the array A returns the same values as in A but
%   with no repetitions. B will also be sorted. A can be a c]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab 统计向量中不同元素的个数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17555683</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17555683</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Wed, 25 Dec 2013 15:13:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[请问下如何计算matlab 中某个向量的不同元素个数。

比如a=[1,1,1,2 2 4 4 5 5 7 8 9 7 8 9 ];,那么不同元素个数为1     2     4     5     7     8     9 。
numel(unique(a));>> B=unique(a) %求出a中所有不同元素ans =     1     2     4     5     7     ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab坐标修改 gca]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17530037</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17530037</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Tue, 24 Dec 2013 15:16:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[x=linspace(0,2*pi);

y=cos(x);

plot(x,y);

grid on

set(gca,'xtick',[0 pi/4,pi/2,3*pi/4,pi,5*pi/4,3*pi/2,7*pi/4,2*pi]);%设置刻度

set(gca,'xticklabel',...

    {'0','p/4','p/2','3*p/4','p','5]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[(转)Matlab坐标修改 gca]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17529997</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/congzhao27/article/details/17529997</guid><author>congzhao27</author><pubDate>Tue, 24 Dec 2013 15:13:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、坐标轴删除


set(gca,'xtick'，[]）%去掉x轴的刻度

set(gca,'ytick'，[]) %去掉xy轴的刻度

set(gca,'xtick',[],'ytick',[]) %同时去掉x轴和y轴的刻度

2、Matlab中“坐标轴刻度”的不同风格

x=1:8;

subplot(2,2,1)

plot(x)

%tick style]]></description><category></category></item></channel></rss>