图基函数

功能 [daughter,fourier_factor,coi,dofmin] = wave_bases(mother,k,scale,param); mother = upper(mother); n = length(k); 如果 (strcmp(mother,'MORLET')) %----- Morlet 如果 (param == -1), param = 6.;, end k0 = param; expnt = -(scale.k - k0).^2/2.(k > 0.); norm = sqrt(scalek(2))(pi^(-0.25))sqrt(n); % 总能量=N [Eqn(

拉格朗日插值的思路，挺适合用在数学建模里搞插值和拟合的。给你一堆点，x0 到 xn，y0 到 yn，要求你找个多项式刚好能穿过这些点。拉格朗日插值公式就专门干这个事儿的，插值点多也不怕，思路就是构造一组叫 Li(x) 的基函数，各管一个点，加起来刚刚好。 在 MATLAB 里搞这个也蛮方便，网上一堆资源，直接下下来改改参数就能跑。像这个《拉格朗日多项式插值的 MATLAB 开发》，讲得比较清楚，代码结构也不复杂。 如果你对插值法的细节感兴趣，可以看看《拉格朗日插值多项式的特殊形式》这篇文章，里面讲了一些变种和优化点。还有一些具体的代码示例，对上手蛮有。 使用的时候注意别拿太多点，不然多项式阶数

在这篇提交中，我实施了一个径向基函数（RBF）神经网络，用于预测混沌时间序列。特别是，我设计了一个Mackey Glass时间序列预测模型，该模型利用历史时间样本预测未来数步的值。RBF网络通过传统的梯度下降学习算法进行训练，核函数选用高斯核，其中心和散布参数来自于K均值聚类算法的结果。

径向基函数混沌神经网络模型与径向基函数混沌神经元模型被建立，通过分析其在产生混沌后的收敛特性，深入探究混沌系统的持久性。研究过程中，通过撤销模拟退火策略，使过程无法收敛，从而成功构建出永久保持混沌状态的混沌神经元动力系统。针对该系统的时间序列指标进行了详细分析，证明了其在保持混沌状态方面的可行性。此外，该系统还被成功应用于灰度图像的加密解密，阐述了该算法的原理、流程及其抗穷举能力，考察了原图像与加密图像的直方图特性，证实了该算法具有较强的抗统计分析能力。

ezsurf 用于绘制符号函数的彩色曲面图。语法如下：ezsurf(f)ezsurf(f, [xmin, xmax, ymin, ymax])ezsurf(f, [a, b]) 例如，绘制函数 z = x(y^2)/(x^2+y^4)：ezsurf('x(y^2)/(x^2+y^4)') 曲面由显函数 f=f(x,y) 确定。

这是如何在MATLAB中使用函数创建网格图的示例。详细了解MATLAB文档中的“fmesh”函数，该函数从R2016a版本开始可用。更多示例请参考MATLAB绘图库 - http://www.mathworks.com/discovery/gallery.html

利用Matlab绘制传递函数Bode图，可以直观地观察系统的幅频特性和相频特性。通过对系统的频率响应进行分析，能够帮助我们深入理解系统的稳定性和性能。以下是绘制Bode图的步骤： 定义传递函数：使用Matlab的tf函数定义传递函数模型。 绘制Bode图：使用bode函数绘制Bode图，自动展示幅度和相位频率响应。 分析结果：从Bode图中可以提取出系统的幅频响应和相位响应，帮助评估系统的稳定性及频率特性。 示例代码： % 定义传递函数 G = tf([1], [1 10 20]); % 绘制Bode图 bode(G); 通过上述步骤，可以轻松地在Matlab中绘制并分析Bode图，帮助

图形窗口太多，屏幕一团乱？MATLAB 的 arrangefigures 函数能帮你把图整整齐齐地码到屏幕上。按行列数来排，比如 3x3、2x4，窗口一键自动平铺，省去你手动拖拽的麻烦。写报告、比对图像、讲课演示都挺方便的。你只要给它两个参数，行R和列C，比如arrangefigures(2, 3)，搞定！

MATLAB中的色图函数提供了多种色彩选择，如bone、cool、copper等，适用于数据可视化和图像处理。这些函数能够帮助用户快速生成具有特定色调的图像。

将Matlab神经网络工具箱代码导出到Python的过程中，可以使用简单的径向基函数网络（pyradbas）。