interp 函数的实现

matlab拟合多项式非线性函数程序，两种方法

用于计算和可视化特定类型彭罗斯平铺的函数。 彭罗斯平铺是非周期性和自相似的。 这种特殊的瓷砖称为 P3，由一对菱形构成，一个是薄的，一个是厚的。

MATLAB用拟合出的代码绘图卡菲菲 Matlab函数可将二维数据最小二乘拟合到一个圆上。 版本1.3、4-6-16 下载资料库： 返回拟合圆的标量半径R X和Y是直线坐标系中位置数据的一维数组。 X和Y必须具有相同的长度，并且必须至少包含三个非共线的点，以便找到有效的解决方案。 该函数还可以返回拟合圆的中心位置和拟合的均方根误差。 包括附加功能，可拟合曲率，检查共线性，计算均方根误差并绘制拟合结果。 Andrew D. Horchler， horchler @ gmail。 com ， 创建：5-12-07，修订：1.3，4-6-16 此版本已通过Matlab 9.0.0.341360（R2016a）测试Mac OS X 10.11.4（内部版本：15E65），Java 1.7.0_75-b13 通过Matlab 7.4（R2007a）恢复了兼容性 版权所有:copyright:2007–2017，Andrew D. Horchler 版权所有。 如果满足以下条件，则允许以源代码和二进制形式进行重新分发和使用，无论是否经过修改，都可以： 重新分发源代码必须保留上述版权声明，此条件列表和以下免责声明。 二

咳咳咳~~~温馨提示：下载需谨慎。文档中都是Matlab函数的说明，是萌新Matlab新手上路时自己一条一条从网上搜的，其中第一条是“matlab中波浪号~的作用和用法”，哭晕，刚上手matlab，连个~符号都要欺负萌新读书少。纯个人建议，萌新上手matlab，最好也能有个属于自己的帮助文档，以后自己可以直接Ctrl+F文档内部搜索，类似于修真小说里能伴随主人实力成长的高阶神器，虽然网上的帖子都说matlab中有help函数，可我估摸着，即便把它翻译成中文，我也不一定能理解，更何况。。。还是英文。。。。。。突然，悲伤那么大。。。。。。

GSTools v0.4.3 该工具箱是在 matlab 中打开和保存 SPC-spectra 的实现。 还提供了其他例程：例如： - GSImportspec：加载地图中的所有 SPC 文件- GSDendrogram：这是对 matlab 工具箱函数 Dendrogram 的补充。 GSDendrogram 允许用户在树状图下放置带有样本名称的彩色标签。 正确添加。 - BTree 类：一个二叉树实现，它使用户可以轻松检查列表中的不同项目，以及这些不同项目的位置。 这种组合方法可以轻松处理数值数组和字符串列表，例如光谱描述。 zip-archive 中提供了一个包含有关使用的详细信息（包括一些示例代码）的 PDF。 GSTools 也包含在 Biodata 工具箱中 (doi: 10.1016/j.chemolab.2008.08.003)。

Simulink 模型通常开始使用纯双精度数据。 随着模型保真度的增加以包含将部署的嵌入式系统的规范，通常需要更多的浮点和定点数据类型。 手动指定所有这些数据类型以获得最佳数值性能和系统效率，同时继续进行设计是耗时且容易出错的。 数据类型自动化旨在降低这种成本。 您可以通过向模型添加规则来确保数据类型在信号之间匹配，从而节省时间、减少工作量、应用策略并保持正确性。 构建具有正确属性的信号，以便在违反规则时产生错误。 本文档介绍了如何将自己的数据类型规则编写为 MATLAB 函数并将它们集成到 Simulink 模型的数据类型传播过程中。 编写您自己的规则是最高级别的定制，需要最多的专业知识和资源。 您应该首先考虑一些更简单的替代方案。 更简单的开箱即用方法可能与整个 MathWorks 工具链（如验证和验证产品）更兼容，而高度定制的方法可能无法被此类工具完全理解。 本文档按复杂性递

12.3 条件编译 一般情况下，对源程序要整个地进行编译。但也有时需要根据具体 条件和需要编译源程序的某些部分。这种编译称为条件编译。C语言的 条件编译预处理命令就是用于有选择的编译源程序中某些部分的。 条件编译主要用于调试程序；另一个用途是，可以用源程序产生不 同版本。 有两种类型的条件编译命令：一种是根据给定表达式值的真假决定 编译某一部分和不编译某一部分程序的命令；另一种是根据给定标识符 是否被定义决定编译某一部分和不编译某一部分程序的命令。下面分别 介绍。 12.3.1 #if_#endif类型的条件编译命令 #if_#endif类型的条件编译命令是根据表达式的值进行条件编译的命 308

输入：单位球体 (N) 表面上的目标点或节点数。 输出：定位长度等于或接近 N 的列向量 X、Y 和 Z。 通过选择由 d_theta 分隔的恒定纬度的圆来分布点，并在这些圆上放置由 d_phi 分隔的点，使得 d_theta ~ d_phi。 因此，每个点的面积 (d_theta)*(d_phi) 在整个球体表面上保持不变。

K-means聚类算法 简介 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。 K均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 算法 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算