matlab中mean函数的用法_matlab中mean

如何在matlab中产生10个(0,1)区间上的随机数并计算他们的均值，要可运行程序

复数z的④返回矩阵B各行所有元素的和与矩阵B各行所有元素的积，在命令窗口中输入：共轭复数

这个没有3.1 函数数组运算规则的定义什么难度，用2个函数就可以完成上面的功能。

matlab中mean函数的用法_matlab中mean

matlab中mean函数的用法_matlab中mean

matlab中mean函数的用法_matlab中mean

matlab中mean函数的用法_matlab中mean

（1）rand(m,n)函数生成m行，n列的(0,1)的随机数

例子如下：

matlab符号函数绘图功能

本视频展示如何用matlab绘制散圆状态图，可用于相关科研数据绘图！

对三维以上的矩isinteger阵A的第三维数据求平均

结果的第三维大小会变为1

完整的mean函数输入参数有两个 A和dim

mean(A,dim)

A是待处理的输入矩阵

dim是要求平均的维

不输入dim时，直接调用 mean(A)

有两种>>a= length(A)情况

1，当A是数列的时候，也就是大小是 nx1 或者 1xn的时候

mean(A)返回数列的平均值，一个标量

2，当A是矩阵的时候，也就是大小是nxm的时候，（m，n都大于1）

这是时候dim默认取1，也就是mean(A)2.3114 4.5647 7.94 9.3547 3.5287对矩阵A的维取平均

在输入dim的时候，按照dim数值选择需要平均的维

用contour来画z(x,y)=0。

clear all

[x,y]=meshgrid(-10:0.1:10,-10:0.1:10);

z=x.^2+y.^3;

contour(x,y,z,[0,0],'k')

matlab里我想求矩阵里每一行的平均值改输入什么？ 比如如图的运算已知A求M

根据图中提供信息，函数名称编写matlab代码如下：

----------------------------------------------

求矩阵的值和最小值的函数调用格式见表5.2。clear all;

在Command运行截图如下本节将全面介绍与多项式有关的各种计算，包括多项式的四则运算、导函数运算、求值、求根以及分部展开。：

MATLAB kmeans 怎么样使用自定义的距离函数

>std(x)> Y1=polyvalm(p34.0000 5.0000 6.0000 7.0000,A)

MATLAB中regiongrow函数怎么用？

函数名称

Matlab中开发一个名为regiongrow的M函数来完成基本的区域生长。

16504 754060 4 4 4 3640 150574

该函数为 [g,NR,SI,TI]=regiongrow(f,S,T) 输入中：f为输入图像，S为种子，T为阈值（标量时为全 局阈值） 输出中：g为分割后的图像，NR为连通区域的数目，SI为一幅 包含有种子点的图像。SI也为一幅图像，包含在连通性处理前， 通过阈值检测的像素。

Matlab程序举例如下：（程序使用时候,regionerage=mean3(a)grow一定要先定义，这个我不用交吧？）

i=imread('eight.tif');

figure(1);imshow(i);

% i=doulbe(i);

[m,n]=size(i);

[y1,x1]=getpts;

x1=round(x1);y1=round(y1);

seed=[x1,y1];

th_mean=40;

yout=regiongrow(i,seed,th_mean);

figure(2);imshow(yout);title('区域增长');

%原图：

%增长之后的：

matlab如何求方

>> x=[4,6floor(x),4,3,5,7]

【1】根据方的定义：

>> vr=sum((x(1,:)-mean(x)).^2)/(length(x)-1)

vr =2.1667

【2】用vax(x)

>>var(x)

ans = 2.1667

var(x),x为你（2）mean()函数求出向量的平均值要处理的数组

标准好象是std(x)

atanh(x)var(x),x为你要处理的数组

标准好象是std(x)

matlab的几个问题，太难了不会啊 [ 标签：matlab ] 1.给定一个矩阵 a=1 2 3 4 5 6 编写一个M函数，要求输

disp(bt{1}三、对于其他版本的MATLAB，查找kmeans函数的源代码则大同小异了，而kmeans函数的使用方法，可在MATLAB的中找到。至于如何选择初始点，好像有随机选择k个点法、选择批次距离尽可能远的k个点等等方法，具体还要查阅相关资料。)

只说主要步骤了：

0.7948 0.2523 0.1365 0.2987

1、均值mean（mean（a））%matlab存储矩阵是以列存储的（可以百度一下matlab的“索引”），mean（）用于向量均值，所以mean（a）得到a的各个列向量的均值，结果是1x3的向量，再用一次mean可得均值。

2、if 特征值（比如RGB的话0，0，0）重新赋值为[255,0,0]变为R

GRAY的话更简单

3、pi=2asin（1）%这是化的pi,当然也可直接引用pi。这里只是延续了其他RT的做法

x=-pi：0.01：pi%步进越小越

y=sin（x）

编译成exe的话要装有第三方编译环境，比如VC。当然也可用自带的，一般不会出现什么问题。

4、太简单

5、去matlab中文基础区先逛逛……看看混合编程的视频！

MATLAB编程及应用-第5章 多项式与数据分析

log(x)

本章将介绍如何使用MATLAB来解决一些基本的数算问题，主要包括多项式的相关计算，数据插值，曲线拟合以及数据统计处理等相关的内容。本章的主要内容如下：

在MATLAB中，多项式是以行向量的形式存放的，并且约定多项式以降幂的形式出现，如果多项式中缺少某幂次项，则该幂次项的系数为0。例如，多项式 可以表示为：p1=[1 21 20 0]，其中常数项为0。

多项式的加减运算并无特别，可以使用向量的加减运算实现。多项式的乘除运算比较复杂，为此MATLAB提供了专门的运算函数 conv 和 deconv 。

函数 conv 用于求多项式P1和P2的乘积，它的调用格式如下：

其中，P1、P2是两个多项式系数向量。

函数 deconv 用于对多项式P1和P2作除法运算，它的调用格式如下：

其中，Q返回多项式P1除以P2的商式，r返回P1除以P2的余式。返回的Q和r仍是多项式系数向量。

可以将除法运算deconv看作是乘法运算conv的逆运算，即有P1=conv(P2,Q)+r。

下面通过示例介绍多项式的表示和多项式的四则运算。

使用函数poly2str显示多项式p1和p2相乘后生成的新多项式，如下所示：

>> poly2str(y,'x') %以比较习惯的方式显示多项式

ans =

2 x^6 + 15 x^5 - 5 x^4 + 24 x^3 - 20 x^2 + 10 x - 30

MATLAB提供了polyder函数，用于求多项式的导函数。该函数的格式如下：

其中，参数P和Q是多项式的系数向量，返回结果p和q也是多项式的系数向量。

MATLAB提供了两种求多项式值的函数：polyval与polyvalm，它们的输入参数均为多项式系数向量P和自变量x，但是两者是有很大区别的，前者是按数组运算规则对多项式求值，而后者是按矩阵运算规则对多项式求值。具体的调用格式如下所示。

>> p3=[2 6 8 0 5 9 4] %生成多项式系数

>> A=rand(3) %生成随机矩阵

①使用函数polyval按数组运算规则求A中的每个元素对于多项式p3的值。在命令窗口中输入如下内容：

>> Y=polyval(p3,A)

运算结果如下：

7.27 15.2885 5.4763

5.8986 7.2672 15.8387

5.9409 11.3612 8.3376

②使用函数polyvalm按矩阵运算规则求以方阵A为自变量的多项式p3的值。在命令窗口中输入如下内容：

运算结果如下：

Y1 =

13.6694 21.1448 16.7431

8.7641 22.5846 21.5403

8.4161 19.5396 22.2629

③如果函数polyval和polyvalm的第二个参数为数值，仍然可以按照数组和矩阵的运算规则计算求多项式在该参数下的结果。在命令窗口中输入如下内容：

分别使用函数polyval和polyvalm计算多项式的值，具体作及返回结如下：

>> Y=polyval(p3,A)

3640

Y1 =

3640

④如果函数ployval和ployvalm的第二个参数为一向量，前者按照数组运算规则仍然可以计算求多项式在该参数下的结果，但是后者按矩阵运算规则计算则会提示错误信息。在命令窗口中输入如下内容：

>> p4=[4 8 0 0 0 3 6]

分别使用函数polyval和polyvalm计算多项式的值，具体作及返回结果如下：

>> Y=polyval(p3,p4) %第二个参数为向量

>> Y1=polyvalm(p3,p4) %第二个参数必须为方阵或数值

Matrix must be square.

n次多项式具有n个根，这些根可能是实根，也可能含有若干对共轭复根。MATLAB提供了roots函数用于求多项式的全部根，该函数的调用格式为：

其中，P为多项式的系数向量，返回向量x为多项式的根，即x(1),x(2),…,x(n)分别代表多项式的n个根。

另外，如果已知多项式的全部根，MATLAB还提供了函数poly用来建立该多项式，该函数的调用格式为：

其中，x为多项式的根，返回向量P为多项式的系数向量。

对于一个方阵s，可以用函数poly来计算矩阵的特征多项式的系数。特征多项式的根即为特征值，可以用roots函数来计算。

MATLAB提供函数 residue 可以实现将分式表达式进行多项式的部分分式展开。

对于 ,函数的调用格式如下：

其中，b和a分别是分子和分母多项式系数行向量；返回值r是[r1 r2 …rn]留数行向量，p为[p1 p2 …pn]极点行向量，k为直项行向量。下面通过示例来讲述该函数的使用。

多项式的微分MATLAB提供了函数 polyder 来实现，前面介绍多项式的导函数时已经介绍了该函数的具体使用。但是对于多项式的积分运算MATLAB没有提供专门的函数，但可以用 [p./length(p):-1:1,k] 的方法来完成积分，其中k为常数。下面通过示例讲解如何进行多项式的积分运算。

插值运算是根据数据点的规律，首先找到一个多项式连接这些已知的数据点，然后根据该多项式计算出要得到的与已知数据点相邻的点对应的数值。数据的插值运算在信号和图象处理等领域使用比较广泛。MATLAB提供了专用的函数来处理数据的插值问题，下面将详细的介绍使用这些插值函数的方法。

除此之外，MATLAB还提供了一个专门的用于3次样条插值的函数spline，功能与函数 Y1=interp1(X,Y,X1,‘spline’) 完全相同，使用方法也类似。该函数的调用格式如下：

除前面介绍的一维数据的插值，MATLAB还提供用于解决二维插值问题的函数 interp2 ，该函数的调用格式为：

多项式曲线拟合是用一个多项式来逼近一组给定的数据，拟合的准则是最小二乘法，即找出使 的 .

在MATLAB中，用 polyfit 函数来求得最小二乘拟合多项式的系数，计算得到多项式后可以用 polyval 函数计算所给出点的近似值。polyfit函数的调用格式为：

polyfit 函数根据采样点X和采样点函数值Y，返回一个m次多项式P及供polyval使用的结构数组S，S有三个域：S.R给出QR分解后满足Q·R=V的矩阵R，S.df给出相应χ2量的自由度，S.normr给出拟合残数的2—范数。其中X,Y是两个等长的向量，P是一个长度为m+1的向量，P的元素为多项式系数。

>> Y=polyval(P,x) %根据多项式系数向量计算对应点x处的拟合函数值

即可计算得到拟合多项式在给定点的函数值。

MATLAB提供的求数据序列的值和最小值的函数分别为max和min，两个函数的调用格式和作过程类似，可以分别用来求向量或矩阵的值和最小值。

（1）求向量的值和最小值

表5.1 求向量值、最小值函数

（2）求矩阵的>> corrcoef(A) % 求解矩阵A形成的一个相关系数矩阵值和最小值

表5.2 求矩阵的值、最小值函数

（3）两个向量或矩阵对应元素的比较

函数max和min还能对两个同型的向量或矩阵进行比较，函数调用格式见表5.3。

表5.3 值、最小值函数

MATLAB提供的数据序列求和与求积的函数分别是sum和prod，这两个函数的使用方法类似，分别可以用来对向量和矩阵求和与求积。函数调用格式及功能见表5.4。

表5.4 求和与求积函数

在命令窗口中输入：

>> prod(B) %返回各列元素的积

计算得到的各列元素的积如下：

ans =

0.0648 0.0057 0.1780 0.0487

③可以采用下列的方式返回矩阵B各列元素的和与矩阵B各列元素的乘3 进行数组运算的常用函数积，具体输入内容和计算返回结果如下：

>> sum(B,1) %返回各列元素的和

ans =

2.2741 2.1284 2.6735 2.2420

>> prod(B,1) %返回各列元素的积

ans =

0.0648 0.0057 0.1780 0.0487

>> sum(B,2) %返回各行元素的和

>> prod(B,2) %返回各行元素的积

MATLAB提供了求数据序列平均值的函数mean与数据序列中值的函数median，函数调用格式及功能见表5.5。

表5.5 求平均值与中值函数

④求矩阵A的各行的算术平均值与中值，在命令窗口中输入：

>> mean(A,2) %计算得到矩阵A各行的算术平均值

>> median(A,2) %计算得到矩阵A各行的中值

表5.6 累加和与累加积函数

在MATLAB中，提供了计算数据序列的标准方的函数std。该函数对于向量X返回一个标准方；对于矩阵A返回一个行向量，它的各个元素便是矩阵A各列或各行的标准方。调用格式为：

Y=std(A,flag,dim)

其中，dim可以取1或2。当dim=1时，求各列元素的标准方；当dim=2时，则求各行元素的标准方。flag可以取0或1，当flag=0时，置前因子为 ；否则置前因子为 。缺省flag=0和dim=1。

MATLAB提供了corrcoef函数，可以求出数据的相关系数矩阵。调用格式为：

corrcoef函数返回从矩阵X形成的一个相关系数矩阵。此相关系数矩阵的大小与矩阵X一样。它把矩阵X的每列作为一个变量，然后求它们的相关系数。其中X，Y是向量，与corrcoef([X,Y])的作用一样。

返回相关系数矩阵如下：

ans =

1.0000 -0.2608 0.5478 -0.2

-0.2608 1.0000 -0.9397 0.2996

0.5478 -0.9397 1.0000 -0.3984

-0.2 0.2996 -0.3984 1.0000

②可以求向量B形成的一个相关系数矩阵。在命令窗口中输入以下内容：

>> corrcoef(B) %求取向量B形成的一个相关系数矩阵

返回相关系数矩阵如下：

ans =

1MATLAB提供了sort函数来实现排序功能，调用格式如下：

函数返回一个对X中的元素按升序排列的新向量，Y是排序后的矩阵，而I记录Y中的元素在A中位置。其中，dim指明对矩阵A的列还是行进行排序。若dim=1，则按列排；若dim=2，则按行排。

0.5226 0.1730 0.0118 0.19

0.9568 0.9797 0.8757 0.8939

I =

3 1 4 2

1 4 3 3

本章重点介绍了MATLAB提供的基本的数算功能，主要包括多项式的相关运算、数据的插值与拟合运算、数据统计处理运算以及傅立叶变换等内容。

多项式部分通过实例重点介绍了多项式运算相关的内容，主要包括多项式的表示方法、多项式的四则运算、多项式的求导运算、多项式的求值与求根运算、多项式的展开以及多项式的积分运算等内容。掌握多项式运算内容是深入学习MATLAB其他内容的基础。

数据插值部分和拟合部分通过实例介绍了MATLAB提供的数据处理时经常使用的数据插值和拟合运算函数，其中插值部分包括一维和二维数据的插值运算。曲线拟合运算时要正确的选择所要拟合的多项式的阶，并不是拟合多项式的阶越高精度越好，一般拟合多项式的阶不超过5阶。

数据统计处理部分通过实例详细介绍一些常用的数据统计处理方法，主要包括数据的值与最小值运算、求和与求积运算、平均值与中值运算、累加和与累乘积运算、标准方、相关系数以及排序等运算。

MATLAB中的均方误函数mse怎么用？

一维插值是指对一个自变量的插值，实现一维数据插值的函数是interp1，该函数的调用格式为：

mse (mean-square error，均方误)向量x的相邻元素的

在matlab中是为评价神经网络模型精度专门设计的函数。但是我们可以使用它最基础的功能：计算一列数据的 平方和的平均值：

如：

matlab中 var 函数计算的是方，在使用var函数计算方时，var 函数内部首先对数据求平均值。

所以：

mse函数一般用于求两列数据的误平方和的平均值。

mse是检验神经网络算法的误分析。

代码举例：

[x,t] = house_dataset;

net = feedforwardnet(10)说 明;

net.performFcn = 'mse'; % Redundant, MSE is default

net.performParam.regularization = 0.01;

net = train(net,x,t);

y = net(x);

perf = perform(net,t,y);

Alternay, you can call this function directly.

perf = mse(net,x,t,'regularization',0.01);

对于简单的数值没有必要用这么复杂神经网络（主要是没法用，mse不是处理简单数据的函数）

对于你而言简单的用sum((Y-T).^2)就可以了

可这样计算：

Y=[1 2 3 4 5;2 3 4 5 6];mse(Y)

结果是：

ans =

14.5000

要画图形，可这样：

Y=[1 2 3 4 5;2 3 4 5 6];

T=[6 4 6 3 5;3 4 5 6 7];

plot(Y,T)

用matlab编写一个函数，输入一串数后，分别求出这些数的算术平均数，几何平均数，调和平均数，平方平均数

整数x和y的公因数

% 算术平均数是所有数据的总和除以总频数所得的商，简称平均数或均数、均值

>> A=3

% 几何平均数（geometric mean）是指n个观察值连乘积的n次方根

% 调和平均数(Harmonic Average)又称倒数平均数，是总体各统计变量倒数的算术平均数的倒数

% 平方平均数（quadratic mean），又名均方根（Root Mean Square），是指一组数据的平方的平均数的算术平方根

bt = {'算术平均数';'几何平均数';'调和平均数';'平方平均数'};

A = [];

while ip~=0

ip = input('请输入数据（0 退出）');

if ip~=0,A = [A ip]; end

end

An = length(A);

bt1 = mean(A)

disp(bt{2})

bt2 = (prod(A))^(1/n)

disp(bt{3})

bt3 = 1/(mean(1./A))

disp(bt{4})

函数形式bt4 = mean(A.^2)^(1/2)请输入数据（0 退出）3

请输入数据（0 退出）4

请输入数据（0 退出）2

请输入数据（0 退出）8

请输入数据（0 退出）0

A =

3 4 2 8

算术平均数

bt1 =

4.0

几何平均数

bt2 =

3.7224

调和平均数

bt3 =

平方平均数

bt4 =

4.8218

关于MATLAB mean函数的问题！

求向量的值和最小值的函数调用格式见表5.1。

>> sqrt(x)A=[1 3 4 5; 2 3 4 6;1 3 1 5];

>> mean(A,其中，X和Y是两个向量，分别描述两个参数的采样点，Z是与参数采样点对应的函数值，X1，Y1是两个向量或标量，描述欲插值的点。返回值Z1是根据相应的插值方法得到的插值结果。mod的取值与一维插值函数相同。X，Y，Z也可以是矩阵形式。1)

ans =

1.3333 3.0000 3.0000 5.3333

>> mean(A,2)

ans =

3.0

3.7500

2.5000

>>

mean(A,1)表示对列取平均，mean(A,2）表示对行取平均，mean(A）则默认为mean(A,1）

在命令行输入which mean

把结果发上来

============

无语，你先把which mean的结果发上来，我怀疑你自己写过一个叫mean的函数

表示的是列平均而不是行平均 用mean(A,2)