代码搜索：矩阵分析
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代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/490775/6442352
m walsh_sequence_generator.m
Hadamard矩阵实现CDMA信道walsh正交码
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% %
% 该函数通过输入因子生成相应阶数的哈达曼(Hadamard)矩阵 %
%
www.eeworm.com/read/489816/6461795
m program_14_12.m
% 定义劳伦矩阵
M1 = laurmat(eye(2,2))
Z = laurpoly(1,1);
M2 = laurmat({1 Z;0 1})
% 计算劳伦多项式
P = M1 * M2
d = det(P)
www.eeworm.com/read/484889/6575923
m matrix_fewer_equations.m
% matrix_fewer_equations.m
% 求解非奇异线性方程组的解
A=[1 4 7 2;2 5 8 5;3 6 0 8];
y=[366;804;351];
% 方法一：左除法（结果中0最多）
x_1=A\y;
% 方法二：伪逆矩阵法（范数最小）
x_2=pinv(A)*y;
% 方法三：QR分解法
[Q,R]=qr(A);
z=Q'*y;
x_3=R\z;
www.eeworm.com/read/484889/6575924
asv eigenvalue_cond_number.asv
% eigenvalue_cond_number.m
% 求关于特征值的条件数
disp('矩阵的特征值条件数：')
A=pascal(8)
cond_equ=cond(A)
cond_eigs=condeig(A)
disp('矩阵的特征值条件数：')
www.eeworm.com/read/480149/6677724
m corrcoef_example(1).m
%corrcoef_example.m
%计算矩阵的相关系数
x = randn(10000,4); % 4个完全无关随机变量
y(:,1) = x(:,1);
y(:,2) = x(:,2);
y(:,3) = 0.3*x(:,3) + 0.7*x(:,4); %在第3个随机变量和第4个随机变量之间
y(
www.eeworm.com/read/480149/6677830
m corrcoef_example.m
%corrcoef_example.m
%计算矩阵的相关系数
x = randn(10000,4); % 4个完全无关随机变量
y(:,1) = x(:,1);
y(:,2) = x(:,2);
y(:,3) = 0.3*x(:,3) + 0.7*x(:,4); %在第3个随机变量和第4个随机变量之间
y(
www.eeworm.com/read/480149/6677912
m corrcoef_example.m
%corrcoef_example.m
%计算矩阵的相关系数
x = randn(10000,4); % 4个完全无关随机变量
y(:,1) = x(:,1);
y(:,2) = x(:,2);
y(:,3) = 0.3*x(:,3) + 0.7*x(:,4); %在第3个随机变量和第4个随机变量之间
y(
www.eeworm.com/read/409142/11345200
m corrcoef_example.m
%corrcoef_example.m
%计算矩阵的相关系数
x = randn(10000,4); % 4个完全无关随机变量
y(:,1) = x(:,1);
y(:,2) = x(:,2);
y(:,3) = 0.3*x(:,3) + 0.7*x(:,4); %在第3个随机变量和第4个随机变量之间
y(
www.eeworm.com/read/408779/11369872
m multout.m
% multout.m
P = [ 0.1 0.5; 0.3 -0.2 ]; % 已知输入矢量数据
S1 = 2; S2 =3; S3 = 5; % 已知各层节点数
[ R, Q ] = size (P); % 求出输入矢量的行和列
[ W1, B1 ] = rands (S1, R); % 给第一隐含层权值赋(-1, 1)之间的随机值
[ W2, B2 ] =
www.eeworm.com/read/408213/11401519
m examp1_3.m
function c1ex3
A=hilb(20); % 生成 20x20 的 Hilbert 矩阵，数值值
det(A) % 用数值算法求解该矩阵的行列式值，有很大的误差
B=sym(A); % 将矩阵转换成符号矩阵
det(B) % 用符号方法求矩阵行列式的精确值