Matlab开发的主要函数

主要的分组函数包括：tCOUNT({/[DISTINCE/ALL]expr})返回记录数，这里expr赋非空值，表示所有被选择的记录，包括重复记录和空值。 tMAX([DISTNCT/ALL]expr)返回表达式的最大值，忽略空值。 tMIN([DISTNCT/ALL]expr)返回表达式的最小值，忽略空值。 tAVG([DISTNCT/ALL]expr)返回平均值，忽略空值。 tSTDDEV[DISTINCT/ALL]X)返回标准差，忽略空值。 tSUM([DIXNTICT/ALL]n)返回求和结果，忽略空值。 tVARIANCE([DISTINCT/ALL]X)返回统计方差。在这些分组函数

主要的分组函数COUNT({/[DISTINCE/ALL]expr})返回记录数，这里expr赋非空值，表示所有被选择的记录，包括重复记录和空值。 MAX([DISTNCT/ALL]expr)：表达式的最大值，忽略空值MIN([DISTNCT/ALL]expr)：表达式的最小值，忽略空值AVG([DISTNCT/ALL]expr)：平均值，忽略空值STDDEV[DISTINCT/ALL]X)：返回标准差，忽略空值SUM([DIXNTICT/ALL]n)：求和，忽略空值VARIANCE([DISTINCT/ALL]X)：返回统计方差这些分组函数中,COUNT是不计算NULL值的，其它函数忽略NU

MATLAB拥有简单易学的特点，其代码简短高效，计算功能强大，绘图功能出色，并具备高度可扩展性。

在MATLAB开发中，传递函数模型是一个关键概念。

主要成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，尤其在人脸识别中，可以有效地减少所需的特征数量。通过PCA，可以提取出最重要的特征，提升识别效率和准确性。

主要元素的方法见，计算数学BP Demidivich, IA Maron第三次印刷，1981年，MIR。第278页。

Matlab主工具箱——包括控制系统工具箱、通讯工具箱、财政金融工具箱、系统辨识工具箱、模糊逻辑工具箱、高阶谱分析工具箱和图象处理工具箱。

在MATLAB开发中，ProportionFiltxProportionspan函数用于展开中间值filt()，并允许在本地窗口的任何比例进行过滤。该函数的设计目标是处理和分析图像数据时，提供一种灵活的方式，通过调整比例来执行滤波操作，以适应不同的局部区域需求。

Morphimage利用变形矩阵对灰度图像进行形态变换。例如，可以通过以下步骤实现：读取图像'image = imread('example.pgm');'，获取图像大小'imagesize = size(image);'，创建随机的变形场'field = 8*imresize(rand(5,5,2)-0.5,imagesize,'bilinear');'，最后对原始图像进行形态变换'MorphedImage = morphimage(image,field);'。