android调用matlab代码健身追踪安卓应用项目 以前的分类系统是实验性的，大部分时间都不起作用。 之前分类器的大部分代码都被扔掉了，并记录了一组新的训练数据。 课程范围缩小到 3 个： 0 空闲，几乎没有运动 1 空闲，超出阈值 2 步行 3 慢跑或跑步。 借助基于阈值的系统，我们能够通过更新的特征集获得更高的准确度。 每个输入数据集的特征总数增加到 13 个。 由于总共有 8 个数据集（XYZ 轴上的加速度和合成矢量，以及 XYZ 轴上的陀螺仪旋转数据和合成矢量），因此我们总共有 104 个特征。 训练数据记录在三个会话中，一个用于一般闲置使用，一个记录用户步行，另一个记录用户慢跑和冲刺。 录音的总长度约为 21 分钟。 数据被分成 50 个样本（或 16.6Hz 时大约 3 秒），特征被提取并记录在矩阵中，以及相应的类标签。 使用新的数据集和更新的特征，我们使用 MATLAB 的分类学习器获得了以下分类器准确度预测： 分类学习器建议的准确率为 99.6%，但在实践中略低于此。 使用 50% 保持验证选项，我们看到失败率没有变化，这是我们的分类系统良好的好兆头。 人体测试表明

如题，利用LabVIEW调用MATLAB进行图像处理的实现.

学习c++与matlab混合编程一般是通过c++调用matlab函数，因为matlab具有强大的数学函数库，然而vc++具有界面设计灵活的优点，下面这篇文章主要给大家介绍了关于在ubuntu系统下C++调用matlab程序的方法，需要的朋友可以参考下。

随机森林调用matlab代码做回归分位数袋外 (QOOB) 保形 保形推理是一种执行预测推理的无分布方式 [1, 2]。 有关保形解决的预测问题的描述和保形推理的一些标准参考资料，请阅读我们论文 [3] 的第 1 节（介绍）。 该存储库包含我们新颖的保形方法、QOOB [3] 和其他基线保形方法的实现。 保形推理（和 QOOB）主要是为回归开发的，但可以扩展到非回归问题，例如分类。 我们首先描述了如何设置 repo 并从我们的论文中重现结果，以将 QOOB 与其他保形方法（在 11 个 UCI 数据集上）进行比较。 如果您希望使用 QOOB 为您的回归问题生成预测集，请在本自述文件末尾的标题为Calling QOOB directly to produce prediction sets的小节中概述了这样做的说明。 用法 将 repo 克隆为： git clone https://github.com/AIgen/QOOB.git 运行代码需要 MATLAB 实现。 该代码是使用 MATLAB 2019b 开发的，并已在 MATLAB 2019a 上进行了测试。 该存储库与我们论文中

每个步骤都有 超级详细

这是一个使用VC6.0调用matlab画动态三维曲线旋转显示的程序，其中设计的包括：VC6.0,matcom4.5,matlab,三维旋转实现采用的是改变view视角的方法。 希望能够对有相关需求的朋友有一点点帮助！

本文件是C++调用MATLAB的程序，平台是VS2012和MATLAB 2017，这里的平台不能随意更换，因为存在兼容性问题。程序整体已经通过测试。相关的混合编程理论可见我的博客文章。

vb调用matlab的一个例子,可以正常使用的，请放心下载

使用BCB编写的软件，调用Matlab生成的dll，实现Borland C++ Builder与matlab的混合编程，这是一个demo的文档，可以参考

Delphi动态调用Matlab COM组件实现二者混合编程.pdf