参数估计 点估计 可以用矩法和最大似然法进行参数估计。 区间估计 可以用mle函数,利用最大似然估计法进行参数的区间估计。 常见分布的参数估计 MATLAB统计工具箱提供了多种函数的参数估计函数,详见课本。
2023-03-13 17:48:11 1.98MB MATLAB
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MATLAB教程案例45】基于双目视觉的图像深度信息提取算法matlab仿真的测试图片样本
2023-03-07 16:59:30 224KB 图像深度信息
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2023-01-10 12:53:16 22KB MATLAB
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matlab教程 - 共享和部署MATLAB程序 部署接口matlab应用程序 摘要:数据分析工作流 数据采集 •工程、科学和现场 •业务和交易 资料分析 •数据预处理 •特征提取 •构建算法、数学模型 •制定业务决策 分析集成 •将算法与IT集成 •在嵌入式目标上运行分析
2022-11-26 19:28:45 2.98MB matlab 接口 matlab程序
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matlab教程 MATLAB生产服务器指南 规划、部署、运营和应用程序开发 为什么需要MATLAB生产服务器? •您需要让用户(没有MATLAB)访问您创建的算法。 •您需要轻松管理和更新算法或应用程序的单个参考版本。 •您需要保护代码的知识产权。 •您需要热部署代码、高可用性或负载平衡,以最大限度地延长正常运行时间 您的应用程序。 •您希望控制谁可以使用某些功能。 •您希望扩展算法以支持数百或数千个请求。 什么是MATLAB生产服务器? MATLAB生产服务器 是一个应用程序服务器,允许您将MATLAB算法和应用程序发布为API,可以从广泛的企业应用程序、web应用程序和移动应用程序以及MATLAB本身调用这些API 。
2022-11-26 19:28:44 8.48MB matlab api matlabapi
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matlab教程 - matlab基本功能参考 基本功能参考列表: MATLAB Environment Defining and Changing Array Variables Operators and Special Characters Special Variables and Constants Complex Numbers Elementary Functions Plotting Tables Tasks (Live Editor) Programming Methods Numerical Methods Matrices and Arrays Descriptive Statistics Symbolic Math
2022-11-26 19:28:43 675KB matlab matlab功能
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matlab教程 ME160指南 从事机械工程职业的个人试图使用可用的工具和信息解决工程问题。在工程需要有效解释、修改或使用数据或其他数学信息的情况下,工程师可以求助于编码语言来帮助他们完成任务。计算机代码的功能是告诉计算机一组由编写代码的人创建的指令。除了在世界各地运行电子设备外,工程师还可以编写计算机代码来计算数学运算、创建数据的图形描述或完成工作,其速度远远超过工程师手动完成的速度。通过学习代码,工程师可以在解决问题、研究数据或完成研究或行业内的计算时获得有用的工具。 爱荷华州的ME 160向学生介绍工程问题解决方法。将向学生介绍MATLAB程序,作为一种工具,可用于解决工程师在教育和职业生涯中遇到的问题。为了确保学生能够最好地使用MATLAB学习代码,本指南是作为补充讲师或其他课程文本所述内容的附加参考。本文的第一章提供了编码和MATLAB程序的一般历史和介绍,为学生在开始探索MATLAB程序时提供了背景知识。
2022-11-26 19:28:42 2.49MB ME160 MATLAB MATLAB机械工程
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matlab教程 - 了解与LeCroy X-Stream COM对象服务器接口的MATLAB语法 从MATLABR14开始,访问分层对象中的属性所需的语法发生了显著变化。 这种与分层对象通信的语法可能很难得到正确的解释,也很难理解object的适用性。Item和Item构造取决于所引用的属性。本文档提供了对界面的更高层次的理解,以便用户可以编写访问任何范围属性所需的代码,而无需“猜测”。
2022-11-26 19:28:41 462KB matlab 接口 服务器接口 matlab接口
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matlab教程 - 全英版本 本教材试图为您提供常用基本数学模型的概述,以及广泛的应用。它提供了一个视角,将您带回建模过程和其中的假设。 本文是为计算机编程和数学建模新手设计的。它概述了如何在MATLAB中使用程序编程来模拟和近似求解数学模型。本文假定了微分和积分的基本知识。 如果你学过线性代数、微分方程和计算机编程的课程,这会很有帮助。 它还假定了描述性统计的背景,具体来说,您应该已经看到了诸如均值、标准差、百分位数、直方图和线性回归等概念。如果你已经上过课程 在计算机科学中,甚至了解一些MATLAB,你应该会发现第2章相对简单,但通过阅读和练习仍然会受益。如果你不熟悉这些领域,那么不要惊慌——这本书试图向你简要介绍每一个领域以及你需要的工具。 您需要访问MATLAB才能成功阅读文本。符号和统计以及机器学习工具包等附加组件很有用,但不是必需的。 在第一章中,我们对建模过程进行了粗略的概述,并讨论了您可能已经熟悉的一些模型。这些问题需要您回顾微积分中的一些主题,也可以让您思考如何解决建模中的问题。
2022-11-26 14:28:31 2.06MB matlab
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