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2025/8/18 10:11:16
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Matlab中绘制折线图(附matlab代码)
Matlab中绘制折线图 一般来说,折线图更加直观、更加可视化。因此,本文给出一种使用MATLAB处理数据得到折线图的教程。 1、创建折线图 x1:1:5;%x轴上的数据,第一个值代表数据开始,第二个值代表间隔,第三个值代表终止…
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使用MATLAB进行三维图像绘制
一、mesh 绘制无线网格网络图 其中x是n维向量,y是m维向量,z是m*n维向量 除了mesh函数meshc函数还能在xy平面上绘制曲面的等高线,meshz函数还能在xy平面上绘制曲面的底座 mesh(x,y,z) x1:0.1:10; y1:0.1:10; [x,y] menshgrid(x,y); zx.^2-…
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代码: %% 初始化数据 clc clear close all %% 导入数据 data xlsread(数据集.xlsx,Sheet1,A1:F100);%导入数据库%% 划分训练集和测试集 TE randperm(100);%将数据打乱,重新排序;PN data(TE(1: 80), 1: 5);%划分训练集输入 TN data(TE(1…
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现在使用Matalb绘图越来越多,不会这个绘图技能感觉都要被时代抛弃了 所以,本文主要是介绍怎么用Matlab导入Excel数据快速绘图 目录 一、基本使用 二、细致调节 1.颜色选项 2.形状选项 3.网格线选项 一、基本使用 事先,建议创建一个文…
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Matlab 实现信号滤波
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近期在学习电机的智能控制,里面用到了Matlab中的S函数,在此先对S-function做一个小结。 S-function模块,位于Simulink/User-Defined Functions模块库中,S-function模块及其对话框如下图所示: S-function name:填入S-f…
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文章目录 1. BP神经网络的简介和结构参数1.1 BP神经网络的结构组成1.2 BP神经网络训练界面的参数解读 2. 实现BP网络预测的步骤3. matlab代码编写4. BP代码运行结果4.1 预测值和真实值的误差计算(MAE、MSE、MRSE)4.2 BP网络训练的性能分析图像 5. 结语6.…
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KS检验及其在机器学习中的应用 什么是KS检验 Kolmogorov–Smirnov 检验,简称KS检验,是统计学中的一种非参数假设检验,用来检测单样本是否服从某一分布,或者两样本是否服从相同分布。在单样本的情况下,我们想检验这个样…
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因素分解理论: 1919年统计学家沃伦珀森斯(Warren Persons)在他的论文《商业环境的指标》中首次提出了确定性因素分解(time series decomposition)思想。之后,该方法广泛应用于宏观经济领域时间序列的分析和预测。 珀森斯认为尽管不同的经济…
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R语言添加p-value和显著性标记
R语言添加p-value和显著性标记,原文链接 https://mp.weixin.qq.com/s/gRw0krS3LY7c0QK9y47EJw 作者简介 Introduction taoyan:伪码农,R语言爱好者,爱开源。 个人博客: https://ytlogos.github.io/ 往期回顾 一条命令轻松绘制…
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0.普通逻辑 复习一下普通逻辑的基本思路。假设以下陈述为真: 你打了某种疫苗P,就不会得某种流行病Q。 我们把这个先决条件表述如下: 如果P 则非Q 其中, P表示打了疫苗P, Q表示得流行病Q 或者,更形式…
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p-value矫正方法
几个同义词概念 p-value:常用的统计学显著性检验指标,衡量一次检验假阳性率的指标(False positive rate) ; Q value:调整后p-value,衡量错误发现率的指标(False discovery rate&…
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史上最通俗易懂 pvalue
各种富集分析总是用到pvalue,而我的概率论知识和术语快忘完了,所以只能用小学生都能理解的方式和例子来重新缕一遍pvalue. 承接上一篇文章:史上最通俗 Gene enrichment analysis 之 over representation analysis (ORA࿰…
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浅谈富集分析的Pvalue
浅谈富集分析的Pvalue 引言超几何分布Python计算超几何分布引言 今天给大家带来一个关于“撒币“的问题,说起”撒币“,最经典就是二项分布,也就是你拿起一枚硬币抛向空中,当它转体n个360,最后华丽的落在地上,出现正面或者反面的概率。具体的一些计算公式各位可自行找度娘…
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假设检验初步 [胡江堂]
假设检验初步 准备再尝试一下,用大白话叙述一遍统计推断中最基础的东西(假设检验、P值、……),算是把这段时间的阅读和思考做个梳理(东西不难,思考侧重在如何表述和展示)。这次打算用一种“迂回…
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