原创 時域抽取法FFT(DIT-FFT)算法的MATLAB實現

(1)序列的倒序 function [X] = invertedorder(A) %invertedorder 序列時域抽取(倒序) % A-時域序列,X-時域抽取後的序列 N=length(A); LH=N/2; j=LH; N1

原创 確定單峯函數的極小點所在的區間

確定函數的在區間 的極小點,要求極小點所在的區間的長度壓縮到0.3之內。 目標函數爲一元單值函數,該問題即爲一維問題,可用一維搜索法進行迭代求解,下面用MATLAB實現黃金分割法、斐波那契數列法和二分法的求解。 1、黃金分割法,程序代碼

原创 MATLAB繪製常用分佈密度函數圖

%密度函數 x1=-1:0.01:4; y1=unifpdf(x1,0,3); %均勻分佈 x2=-5:0.001:5; y2=normpdf(x2,0,1); %正態分佈 x3=0:

原创 編程解決下列問題:1,編寫熵函數。2,輸出熵函數隨概率變化的曲線圖。

1.編寫一個熵函數,並對輸入參數進行檢驗,使之滿足概率空間並處理函數計算log0時的Nan問題。 編寫的函數代碼如下: function H= entropy(p) %entropy 信息熵函數 %輸入信源的概率空間,輸出信息熵 if

原创 編程計算循環卷積

function [ y ] = cyclic_conv( xn0,hn0,N ) %cyclic_conv 循環卷積運算 %計算xn與yn的N點循環卷積 %xn0-序列,hn0-序列,N-循環卷積點數 xn1=[xn0,zeros(1

原创 繪製固定二元對稱信道(BSC)平均互信息曲線圖

將多條曲線繪製在同一座標軸上,目前本人知道兩種方法   一、利用“hold on”將圖形保持,多次繪製,代碼如下: p=[(0+eps) 0.25 0.5 0.75 1]; w=(0+eps):0.001:1; Line=['r','b

原创 二元對稱信道輸入二值圖像仿真

二元對稱信道如圖所示: 其中錯誤轉移概率爲,正確轉移概率爲,,,,。 強對稱信道(均勻信道)的信道矩陣是階的矩陣,信道容量爲,對於二元對稱信道,信道容量,(此處的對數運算均爲以2爲底,   ),對二元對稱信道進行仿真,代碼如下: cl

原创 繪製兩個正弦信號疊加後的頻譜

%繪製兩個正弦信號相加的得到的信號的頻譜 f1=200; %信號頻率(Hz) f2=300; fs=2000; %採樣頻率,奈奎斯特採樣定理fs>=2(f1+f2) T=

原创 MATLAB信號處理——分解信號,雙譜重構

  編程分析幅度譜和相位譜在圖像信號、語音信號中的作用。 一、圖像信號 (1)原圖像信號如下:     代碼如下: PA0=imread('大頭兒子.jpg'); PB0=imread('狗.jpg'); PC0=imread('

原创 紀念小白在Windows系統搭建python的Hadoop+Spark環境時踩過的坑

    本人是一個最近正在研究鏈路預測的小白,讀論文的時候有幸從導師那裏獲得了論文相關的算法代碼,可是論文裏面涉及到了spark和Hadoop,需要搭建環境,於是這隻無腦的小白成功踏入了搭建Hadoop+spark環境的坑,可謂一如此坑深

原创 MATLAB多窗口繪製橢圓、圓形、正餘弦曲線、三維曲面

  第一個子圖:給出7個a的值,編程畫出一組橢圓,分別使用不同的顏色,添加標題“橢圓”。 第二個子圖:同時用plot函數繪製以紅線、(2,3)爲圓心、半徑爲2的圓,用函數ezplot繪製以(1,2)爲圓心,半徑爲1.5的圓。標題爲“圓”,

原创 Matlab九九乘法表(多種方法)

一、下三角   %九九乘法表 for m=1:1:9 for n=1:1:m fprintf('%dx%d=%2d',m,n,m*n); if(n~=m) f

原创 numpy庫學習筆記(一)

python使用調用第三方庫時首先需要導入,numpy庫也是如此,一般numpy庫採用如下方式導入 import numpy as np 一、矩陣 (1)np.matrix()或np.array()用於創建矩陣,如: import n

原创 低通濾波器的設計

(1)錄製一段語音信號; (2)給語音信號加高頻噪聲(此處的高頻噪聲頻率); (3)設計低通濾波器; (4)用設計的低通濾波器除去高頻噪聲。 代碼如下: clear all clc [x,Fs]=audioread('天.wav');

原创 鏈路預測相似性指標計算示例(matlab+python)

        小白筆者最近一段時間在學習鏈路預測(Link Prediction),在查閱資料的時候,偶然間看到了呂琳媛和周濤合著的《鏈路預測》這本書,這是一本非常好的書,對經典的鏈路預測算法講述的比較清楚,其中爲了讓讀者理解鏈路預測的