MATLAB 可以做什么有趣的事

本文展示了MATLAB在多个领域的创新应用,包括图像处理中的人脸识别,信号处理中的语音识别,制作动态动画,创建网页,开发游戏,公式与图形的可视化,以及与Word的交互。通过实例,如MATLAB实现的PCA人脸识别算法,语音识别系统,动画仿真,网页制作,游戏开发,以及Notebook功能,强调了MATLAB在科研和创作中的强大能力。

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图像处理(人脸识别)

 

从test文件夹任选一张人脸分类器会自动从train文件夹里面搜索出最接近的人像使用PCA降维和最小距离分类器,分类效果还不错算法比较简单,有线性代数知识就能理解,这里不多介绍(如果有一定GUI基础并且学过线性代数,可以仿照我给出的 demo 自己也实现一个,算法原理、实验报告和源码地址David-Guo/face_recongnize · GitHub 

如果觉得有趣或对你有帮助,欢迎 star & fork

详细的报告见之前的博文:MATLAB实现基于PCA的人脸识别算法

信号处理(语音识别)

使用 MATLAB 控制笔记本声卡,采集人发出的声音信号,系统识别是数字几,然后显示在屏幕上

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### MATLAB 中 ANOVA 后检验方法 #### 使用 `multcompare` 函数进行 Dunnett 法后多重比较 当ANOVA测试显示不同组间存在显著差异时,通常需要进一步的后分析来确定具体哪两组之间的差异具有统计学意义。MATLAB 提供了多种工具来进行这些后续的成对比较。 对于特定类型的对比需求,比如与对照组相比其他所有实验组的情况,Dunnett 测试是一个合适的选择[^1]。下面展示了一个简单的例子,在这个例子中假设已经完成了一次单因素方差分析,并得到了 p 值表明至少有一组与其他组有明显区别;现在要找出具体的那些组不同于控制组: ```matlab % 创建一些模拟数据集作为示例输入 groups = {'Control', 'TreatmentA', 'TreatmentB'}; data = [randn(20,1)+1; randn(20,1)-1; randn(20,1)*2]; groupLabels = repmat(groups(:), [20, 1]); % 执行单向方差分析 (One-way ANOVA) [p, tbl, stats] = anova1(data, groupLabels); % 如果p<0.05,则继续执行多重要求校正后的均值比较 if p < .05 % 进行基于Tukey-Kramer 方法的整体均值比较(默认) cld = multcompare(stats); % 或者指定为Dunnett's test 来专门针对对照组和其他各治疗组间的差异 dunnettResults = multcompare(stats,'CType','dunnett'); end ``` 上述代码片段展示了如何利用 `anova1()` 和 `multcompare()` 函数组合起来实现基本的数据预处理、ANOVA 分析以及随后采用 Dunnett 的方法进行针对性更强的后比较过程。注意这里的 `'CType'` 参数设置为了 `'dunnett'` ,从而指定了所使用的多重比较程序类型[^2]。
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