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MATLAB 插值与拟合

一.插值 1.1维插值函数 (1)通用接口: 进行1维插值:vq=interp1([x,]v,xq[,method,extrapolation) #参数说明: x,v:分别指定样本点的x,...个邻点插值)/'previous'(上1个邻点插值)/'pchip'(保形分段3次插值)/'cubic'(保形分段3次插值)/'v5cubic'(用于MATLAB5的3次卷积)/'makima'(修正了Akima...(x,v,3.5) ans = 6 >> v=[1,1,1;-1,-1,-1;3,3,3;9,9,9]; >> interp1(v,3.5) ans = 6 6...(x,y,n) #参数说明: x,y:分别指定数据的x,y值 n:指定多项式的次数 p:返回按降幂排列的多项式系数 S:返回1个结构体,可用作polyval()的输入来获取误差估计值...其中包含系数估计值的95%置信区间 r:返回由残差组成的向量 rint:返回1个矩阵,其中包含可用于诊断离群值的区间 stats:返回1个向量,其中包含R2统计量/F统计量及其p值,以及误差方差的估计值

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关于Matlab插值的问题，这些应该够用了吧

.* cos(y); 创建插值和查询点网格 F = scatteredInterpolant(x,y,v); [xq,yq] = meshgrid(-3:0.1:3); 绘制结果 F.Method =...比 ‘linear’ 需要更多内存和计算时间 ‘makima’ 修正 Akima 三次 Hermite 插值。在查询点插入的值基于次数最大为 3 的多项式的分段函数，使用各维中相邻网格点的值进行计算。...为防过冲，已修正 Akima 公式。 C1 每一维需要至少 2 个点。产生的波动比 ‘spline’ 小，但不像 ‘pchip’ 那样急剧变平。...Interpolating Gridded Data https://www.mathworks.com/help/matlab/math/interpolating-gridded-data.html 与interp2.../3的差别 interp2要求矩形网格（meshgrid）； griddata的插值网格可以随意，包括矩形网格和非矩形网格； griddedInterpolant 比 interp2 更高效一些；

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MATLAB命令大全+注释小结

二、函数及运算 1、运算符：＋：加，－：减， *：乘， /：除， \：左除 ^：幂，‘：复数的共轭转置，（）：制定运算顺序。...5、插值常用的插值函数如下： griddata 数据网格化合曲面拟合 Griddata3 三维数据网格化合超曲面拟合 interp1 一维插值（yi=interp1(...五、图像绘制： 1、基本绘图函数 plot 绘制二维线性图形和两个坐标轴 plot3 绘制三维线性图形和两个坐标轴 fplot 在制定区间绘制某函数的图像... sign 符号函数附录6.5其他特殊数学函数函数名功能描述函数名功能描述 airy airy函数 erfcx 比例互补误差函数 besselh...标量浮点数 erf 误差函数 rat 有理逼近 erfc 互补误差函数 rats 有理输出

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机器学习评测指标概述

mAP 定义求解方式计算函数 3.4 混淆矩阵定义计算函数参考文献 1....例如，以猫为正类绘制pr曲线时: 对于某个样本猫，如果预测结果为猫，置信度为0.6,那么将置信度的阈值调整为>0.6后，TP的数量-1 如果预测结果为狗，置信度为0.6,那么将置信度的阈值调整为...后，FP的数量-1,TP的数量+1 pr曲线示例计算方式首先将预测结果根据置信度进行重排遍历预测结果，TP和FP逐一变化，进而导致precision和recall的变化计算函数 sklearn...evaluation/pascal_voc_evaluation.py#L155 3.4 混淆矩阵定义混淆矩阵(confusion matrix)，也叫误差矩阵，用于直观的表示分类任务中各个类别的预测情况...计算函数 sklearn库中的混淆矩阵计算函数 htTPs://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html

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matlab命令，应该很全了！「建议收藏」

5、插值常用的插值函数如下： griddata 数据网格化合曲面拟合 Griddata3 三维数据网格化合超曲面拟合 interp1 一维插值（yi=interp1(x,y,xi,’method’...五、图像绘制： 1、基本绘图函数 plot 绘制二维线性图形和两个坐标轴 plot3 绘制三维线性图形和两个坐标轴 fplot 在制定区间绘制某函数的图像。...airy函数 erfcx 比例互补误差函数 besselh bessel函数(hankel函数) erfinv 逆误差函数 bessili 改进的第一类bessel函数 expint 指数积分函数...Jacobi椭圆函数 legendre legendre伴随函数 ellipke 完全椭圆积分 pow2 基2标量浮点数 erf 误差函数 rat 有理逼近 erfc 互补误差函数 rats 有理输出...erfc 误差补函数 erfcx 刻度误差补函数 erfinv 逆误差函数 errorbar 带误差限的曲线图 etreeplot 画消去树 eval 串演算指令 evalin 跨空间串演算指令

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YOLOv2检测过程的Tensorflow实现

3、utils.py：功能函数，包含：预处理输入图片、筛选边界框NMS、绘制筛选后的边界框。...，包含：预处理输入图片、筛选边界框NMS、绘制筛选后的边界框 4、config.py：配置文件，包含anchor尺寸、coco数据集的80个classes类别名称 5、Main.py：YOLO_v2主函数...，对应程序有三个步骤：（1）输入图片进入darknet19网络得到特征图，并进行解码得到：xmin xmax表示的边界框、置信度、类别概率（2）筛选解码后的回归边界框——NMS （3）绘制筛选后的边界框...truth:计算xywh、置信度c(目标值为1)、类别概率p误差。...（2）IOU小于某阈值的anchor对应的预测框：只计算置信度c(目标值为0)误差。（3）剩下IOU大于某阈值但不是max的anchor对应的预测框：丢弃，不计算任何误差。

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yolov8学习，车辆车牌识别代码解读

检测结果包含每个车辆的边界框信息及其置信度分数。通过过滤车辆类别，只保留主要关心的车辆（如轿车、SUV等）。...import ast import cv2 import numpy as np import pandas as pd 绘制边框的函数 draw\_border 函数负责在图像上绘制车辆和车牌的边框...interpolated\_car\_bboxes = interp\_func(x\_new) interp\_func = interp1d(x, np.vstack...read\_license\_plate 函数从给定的裁剪图像中读取车牌文本，并返回格式化后的文本及其置信度分数。...返回： tuple: 包含格式化车牌文本和置信度分数的元组。

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Matlab数据处理

其中的[]不可省略 %例二求矩阵A的每行及每列的最大元素，并求整个矩阵的最大元素 max(A) %求每列的最大值 max(A,[],2) %将矩阵转置求每行的最大值 max(max(A)) %两次调用...多项式系数向量包含0次项系数，所以其长度为多项式最高次数加1。如果有的项没有，系数向量相应位置应用0补足。...数据插值的计算机制 interp1( ):一维插值函数。调用格式: Y=interp1(X,Y,X1,method) 根据X、Y的值，计算函数在×1处的值。...次数越高，越容易产生震荡而偏离原函数，这种现象称为龙格(Runge）现象。四种方法的比较：线性插值和最近点插值方法比较简单。其中线性插值方法的计算量与样本点n无关。n越大，误差越小。...interp2( ): 二维插值函数调用格式: Z1=interp2(X,Y,Z,X1,Y1,method) 其中，X、Y是两个向量，表示两个参数的采样点,Z是采样点对应的函数值。

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matlab自带的插值函数interp1的几种插值方法

假设我们已知坐标(x0,y0)与(x1,y1),要得到[x0,x1]区间内某一位置x在直线上的值。...(1) Nearest方法速度最快，占用内存最小，但一般来说误差最大，插值结果最不光滑。...语法形式说明 y=interp1(x,Y,xi) 由已知点集(x,Y)插值计算xi上的函数值 y=interp1(x,Y,xi) 相当于x=1:length(Y)的interp(x,Y,xi) y=interp1...(x,Y,xi,method) 用指定插值方法计算插值点xi上的函数值 y=interp1(x,Y,xi,method,’extrap’) 对xi中超出已知点集的插值点用指定插值方法计算函数值 y=interp1...csape和interp1都是插值函数。 csape可以选择样条的边界条件，interp1无法使用边界条件； csape只是Cubic spline插值，interp1可以选择几种不同的插值方法。

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Basemap工具函数(4)

如果为 False，输出数组中那些边界外的值将被裁剪 masked 如果为True，新网格外的点将被 mask 或置为任意给定值 order 是插值方法 0 表示最邻近插值；1 表示双线性插值；3 表示三次样条插值...一些函数（比如 barbs，quiver，streamplot）使用的是向量数据，要求向量分量是地图坐标系（比如 u 是左右方向，v 是上下方向）。...如果可用数据是地理学坐标系的（比如东西方向，南北方向），这些坐标必须进行转换，否则所绘制的向量方向会很怪异。这就是 rotate_vertor 方法的目的。...当绘制 barbs，quiver，streamline 时，可用点很少时，需要插值这些点到一个新的矩阵中，从而获取更多的元素以进行绘图。...如果为 False，输出数组中那些边界外的值将被裁剪 masked 如果为True，新网格外的点将被 mask 或置为任意给定值 order 是插值方法 0 表示最邻近插值；1 表示双线性插值；3 表示三次样条插值

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matlab中ode45函数解二阶微分方程_matlab求常微分方程组

示例 1.2.1 具有一个解分量的 ODE 1.2.2 van der Pol 方程为二阶 ODE 1.2.3 向 ODE 函数传递额外的参数 1.3.4 带有时变项的 ODE 1.2.5 计算和扩展结构体...例如，使用 AbsTol 和 RelTol 选项指定绝对误差容限和相对误差容限，或者使用 Mass 选项提供质量矩阵。....^2 - ft - 3; gt = linspace(1,6,25); g = 3*sin(gt-0.25); 编写名为 myode 的函数，该函数通过对 f 和 g 进行插值获取时变项在指定时间的值...g = interp1(gt,g,t); % Interpolate the data set (gt,g) at time t dydt = -f....使用函数句柄指定函数，从而使 ode45 只使用 myode 的前两个输入参数。此外，使用 odeset 放宽误差阈值。

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Matlab中meshgrid的用法简介

meshgrid：网格 1、主要使用的函数为[X,Y]=meshgrid(xgv,ygv); meshgrid函数生成的X，Y是大小相等的矩阵，xgv，ygv是两个网格矢量，xgv，ygv都是行向量。...X：通过将xgv复制length(ygv)行（严格意义上是length(ygv)-1行）得到 Y：首先对ygv进行转置得到ygv’，将ygv’复制（length(xgv)-1）次得到。...1 2 3 1 2 3 Y = 1 1 1 2 2 2 3 3 3 3.绘制函数...meshgrid(-2:0.1:2,-2:0.1:2); Z=exp(-X.^2-Y.^2); mesh(X,Y,Z);%线框图 figure(); surf(X,Y,Z);%表面图 % shading interp

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基于协同过滤算法的电影推荐系统设计(二) - ALS算法详解

(m×k)和矩阵Y(n×k)，来近似逼近R(m×n)，即： R(m×n)代表用户对商品的评分矩阵 X(m×k)代表用户对隐含特征的偏好矩阵 Y(n×k)表示商品所包含隐含特征的矩阵，T表示矩阵Y的转置...为了找到使低秩矩阵X和Y尽可能地逼近R，需要最小化下面的平方误差损失函数： xu(1×k)表示示用户u的偏好的隐含特征向量 yi(1×k)表示商品i包含的隐含特征向量, rui表示用户u对商品i的评分...损失函数一般需要加入正则化项来避免过拟合等问题，我们使用L2正则化，所以上面的公式改造为： λ是正则化项的系数。至此，协同过滤就成功转化成了一个优化问题。...迭代步骤首先随机初始化Y，利用公式(3)更新得到X, 然后利用公式(4)更新Y, 直到均方根误差变RMSE化很小或者到达最大迭代次数。...ALS-WR通过置信度权重来解决这些问题：对于更确信用户偏好的项赋以较大的权重，对于没有反馈的项，赋以较小的权重。ALS-WR模型的形式化说明如下： ALS-WR的目标函数 α是置信度系数。

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【AlexeyAB DarkNet框架解析】七，YOLOV1损失函数代码详解(detection_layer.c)

detection层所有输出（包含整个batch的） l.delta = (float*)xcalloc(batch * l.outputs, sizeof(float)); //detection层误差项...l.delta[p_index] = l.noobject_scale*(0 - l.output[p_index]); // bbox中不含object的置信度误差项...获取第i个grid cell的classes起始位置 for(j = 0; j < l.classes; ++j) { //第i个grid cell预测分类误差项...+0] = l.coord_scale*(state.truth[tbox_index + 0] - l.output[box_index + 0]); // 第i个grid cell的y对应误差项计算...prob : 0; // 低于阈值一律置为0 } } } } 有了这个详细的代码注释结合上面的公式就应该可以完全理解YOLOV1的损失函数和反向求导，有任何问题可以加我微信hellotopython

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Python实现线性插值、抛物插值、样条插值、拉格朗日插值、牛顿插值、埃米尔特插值

)# 创建线性插值函数f = interp1d(x, y, kind='linear')# 计算插值结果x_new = np.linspace(0, 5, 100)y_new = f(x_new)...它的基本思想是在数据点之间构建多项式函数，这些函数在相邻数据点处具有连续的一阶导数，从而形成一条光滑的曲线。...plt.show()基于interp1d(kind='cubic')from scipy.interpolate import interp1dx = np.array([0, 1, 2, 3, 4,...5])y = np.array([0, 3, 4, 1, 0, 4])# 创建线性插值函数f = interp1d(x, y, kind='cubic') # 指定为cubic：3次# 计算插值结果x_new...这些差商可以用来逐步构建插值多项式，每次增加一个项，直到达到所需的次数import numpy as npdef newton_interpolation(x, y): """ 牛顿插值法

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matlab 插值出错,MATLAB插值问题

(xdata,ydata,’p’,x,y,’k-‘) title(‘spline’) 插值误差：参考程序： xdata=0:pi/6:2*pi; ydata=sin(xdata); x=0:pi/20...三次样条插值是解决一维插值问题最常用的方法， Matlab中实现三次样条插值的方法有： yi=interp1(x,y,xi,’spline’) 使用spline函数： yi=spline(x, y, xi...网格节点数据插值函数：interp2 格式：z=interp2(x0, y0, z0, x, y, ’method’) x0,y0,z0:插值节点坐标，要求x0, y0单调； x, y是被插值点的横坐标与纵坐标...例2：要在一山区修建公路，首先测得一些点的高程(见附件,表中数据为坐标点的高程，单位：米，y轴正向为北)绘制该地地貌图。...函数：interp3 格式：v = interp3(x0, y0, z0, v0 , x, y, z ,’method’) x0,y0,z0,v0为插值数据，x,y,z为被插值的范围，v代表val 虽然三元图像不能直观的画图观察

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目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

和ground truth匹配上的先验框负责计算坐标误差，置信度误差以及分类误差，而其它4个边界框只计算置信度误差。...我们将损失函数分成3大部分来解释：第一部分： ? 第一项需要好好解释一下，这个loss是计算background的置信度误差，这也是YOLO系列算法的特色，但是用哪些预测框来预测背景呢？...这一部分是计算Anchor boxes和预测框的坐标误差，但是只在前12800个iter计算，这一项应该是促进网络学习到Anchor的形状。第三部分： ?...3.2 置信度损失在计算obj置信度时，增加了一项权重系数，也被称为rescore参数，当其为1时，损失是预测框和ground truth的真实IOU值(darknet中采用了这种实现方式)。...YOLOv2利用sigmoid函数计算默认框坐标之后怎么梯度回传，这部分可以看下面的代码(来自Darknet源码)： // box误差函数，计算梯度 float delta_region_box(box

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专栏 | 目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

和ground truth匹配上的先验框负责计算坐标误差，置信度误差以及分类误差，而其它4个边界框只计算置信度误差。...我们将损失函数分成3大部分来解释：第一部分：第一项需要好好解释一下，这个loss是计算background的置信度误差，这也是YOLO系列算法的特色，但是用哪些预测框来预测背景呢？...第二部分：这一部分是计算Anchor boxes和预测框的坐标误差，但是只在前12800个iter计算，这一项应该是促进网络学习到Anchor的形状。...3.2 置信度损失在计算obj置信度时，增加了一项权重系数，也被称为rescore参数，当其为1时，损失是预测框和ground truth的真实IOU值(darknet中采用了这种实现方式)。...YOLOv2利用sigmoid函数计算默认框坐标之后怎么梯度回传，这部分可以看下面的代码(来自Darknet源码)： // box误差函数，计算梯度 float delta_region_box(box

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Basemap工具函数(2)

interp 格点插值。对于创建平滑图形或使用 barbs 或 quiver 绘图时非常有用。当使用 maskoceans 函数时也非常有用。...interp(datain, xin, yin, xout, yout, checkbounds=False, masked=False, order=1) 不是 Basemap 实例方法，而是独立函数...xin 和 yin 中的值是否在 xout 和 yout 边界内，如果为False，对于那些边界外的值，输出数组的值将被剪切为边界的值 masked 如果为 True，新网格外的点将被 mask，或置为给定的任意值...可查看 interp 部分获取更多细节。但 maskoceans 函数仍使用的 grid 和 resolution 参数的最低配置。...nightshade 绘制指定日期地图中的夜晚地区。

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目标检测 | YOLOv1，经典单阶段Anchor-Free目标检测模型

对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU激活函数max(x,0.1x)，但是最后一层却采用线性激活函数。...3.3 模型损失 image.png Yolo算法将目标检测看成回归问题，所以采用的是均方差损失函数。但是对不同的部分采用了不同的权重值。首先区分定位误差和分类误差。...对于定位误差，即边界框坐标预测误差，采用较大的权重 \lambda_{coord}=5 。...损失函数中，第一项为边界框中心坐标的误差项，\mathbb{1} _ {ij}^{obj} 是指第 i 个单元格存在目标，且该单元格中的第 j 个边界框负责预测该目标，第二项是边界框的高与宽的误差项。...第三项是包含目标的边界框的置信度误差项。第四项是不包含目标的边界框的置信度误差项。最后一项是包含目标的单元格的分类误差项，\mathbb{1} _ {i}^{obj}值是指第 i 个单元格存在目标。

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