Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

本资源包含基于Matlab的使用std函数计算矩阵、数组、向量元素标准差源码绘图素材 包含 实例1：创建一个矩阵并计算矩阵每列元素的标准差 实例2：创建一个矩阵并计算矩阵每行元素的标准差 实例3：创建一个三维数组并计算沿第一维度元素的标准差 实例4：创建一个矩阵并根据权重向量计算矩阵每列元素的标准差 实例5：创建一个三维数组并计算特定切片（维度1*维度2）元素的标准差 实例6：创建一个向量并计算其标准差（不包括NaN值） 本资源配套CSDN博客“Matlab结果性能评价---std函数(计算矩阵、数组和向量元素标准差)”，可 前往查看具体原理和实现效果！！！

% 用均值、标准差和数据绘制数据% 点。 % % 'faceColor' -> 框的颜色。 标准：[0.4 0.4 0.4] ％'meanColor'->中线的颜色。 标准：[0 0 0] % 'icrColor' -> 标准偏差线的颜色。 标准：[0 0 0] % 'dataPointsColor' -> 数据点的颜色。 标准：[0.5 0.5 0.5] % 'showBox' -> 确定是否绘制了框。 标准：'真实' % 'label' -> x 轴的标签。 标准：'1'、'2'、... % ％ 例子% 数据 = rand(10,4); % meanPlot(data, 'faceColor', [0.2 0.8 0.4], 'icrColor', [1 0 0], 'showBox', true, 'label', {'tea', 'beer', 'wine', 'coke' '}）

此 m 文件返回参数为 N 和 P 的多项式分布的均值、方差和标准差。 期望值（即平均值）： 期望值 = m = Sum(Xi × Pi)，总和是对所有 i 的。 预期值是平均值和（算术）平均值的另一个名称。 方差是： 方差 = s2 = v = Sum[Xi2 × Pi] - m2，总和是所有 i 的。 方差不以与预期值相同的单位表示。 因此，由于计算中的平方项，方差很难理解和解释。 这可以通过使用方差的平方根来缓解，这称为标准（即与数据具有相同的单位）偏差： 标准偏差 = s =（方差）½ 文件需要输入感兴趣值的 x 向量和相关概率的 p 向量。 它输出 m-多项平均值（默认）、v-多项方差值（可选）和 s-多项标准偏差值（可选）。

通常为分析信号的整个部分计算平均值或标准偏差。 然而，有时我们想知道这些数量在数据流中是如何变化的。 MEANSTDF 使用用户定义的窗口为每个数据位置计算预期的平均值和标准偏差值。 输出在非线性去趋势或平稳性分析时很有用。

标准差计算工具.exe

【求助】最近在学Python，要做一个仿真实验，需要设定10kn（1kn≈0.5m/s）的船舶的平均航速，因为要具有随机性，所以我就想用Python的random.randint来实现，但是不知道怎么才能把这组数的平均值和标准差给固定 数组要求为：10个数，平均值为10，数组的标准差为1；（这10个数是整数） import random average_speed=10 standard_deviation=1 n=0 while n<10: speed=random.randint(5,13) n+=1 print(speed,end=",") 我现在没啥思路，不知道怎么才能进一步实

VMD三维分解图+皮尔逊相关系数标准差阈值筛选特征MATLAB程序，以VMD的K=5分解后的数据为例，绘制出分解后的信号的三维图，之后采用皮尔逊相关系数标准差阈值法筛选出所需特征，若相关系数大于阈值则判断为有效信号，否则为噪声信号。 相关系数介绍 相关系数是变量间相关程度的度量，取值范围介于-1到1之间。正值表示正相关，即变量变化方向是一致的，比如Y随着X的变大而变大；负值表示负相关，变量的变化方向相反，比如Y随着X的变大而变小。绝对值越接近1，表示两个变量之间关系越密切；越接近0，表示两个变量之间关系越不密切。相关系数对应的相关强度如下： 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 相关系数也称为线性相关系数，这是因为，相关系数并不是刻画了X，Y之间一般关系的程度，而只是线性关系的程度。当相关系数为1或-1时，两者有严格的线性关系；当相关系数为0时，则称X与Y不相关。不相关是指X和Y之间没有线性关系，但X与Y之间可能有其他的函数关系，比如平方关系，对数关系(可以通过查看散点图来确定这一点)

网上看到一个使用opencv读取图片然后计算数据集的均值和标准差的，但是那个读取图片后把图片的每个值append到一个列表，要是数据集大的话内存真的会爆掉的啊，所以借助网上另一个使用pytorch的数据读取方式来计算的，原文https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11448460.html 这篇是分别计算了训练集、测试集和验证集数据的均值和标准差并将均值和标准差保存到了一个文件中，我不需要那样子，我只需要计算我总数据集的均值标准差并输出就好了，所以做了一点修改。 首先说一下我的文件夹格式，没有分训练集测试集啥的，就是一个文件夹下面分类别放 ‘/home

C C++ 生成符合正态分布密度函数中的期望（均数）μ和标准差σ的随机数。