从文件中读取行，保留换行符读取指定的文件的下一行，包括换行符。fileid是一个整数文件标识符从fopen获得。tline是一个文本字符串，除非该行只包含结束的文件标记。在这种情况下，tline是数字值-1。与fgets读取字符的编码方案使用与该文件相关联

中值滤波本质上是一种统计排序滤波器。对于原图像中某点（i，j），中值滤波以该点为中心的邻域内的所有像素的统计排序中值作为（i，j）点的响应。排在中间位置（第5位）的23即作为（i，j）点中值滤波的响应g（i，j）。显然，中值滤波并非线性滤波器。即将图中的2

在MATLAB中polyfit函数是用来进行多项式拟合的。其数学原理是基于最小二乘法进行拟合的。具体使用语法是：。% 其中x,y表示需要拟合的坐标点，大小需要一样； n表示多项式拟合的次数。xlabel(‘x‘);ylabel(‘y‘);title;% 结

　　1.矩阵的四则运算，进行加减法的前提是参与运算的两个矩阵或多个矩阵必须具有相同的行数和列数；或者其中有一个或多个矩阵为标量。　　数与矩阵到乘法、矩阵与矩阵的乘法、矩阵的除法。　　复合辛普森数值积分的MATLAB程序comsimpson。

有两个向量 AB，A包含B中的所有元素，而且这两个向量中的元素都不是按大小排序的，现要求得与B中元素在A中的依次位置序号若A=[3,5,7,2,1,9,8,7,6]B=[7,6,5,1,9]现要求得B中元素在A中对应位置的序号C=[3,9,2,5,6].

　　小宇还是比较喜欢黑色风格的编程界面，包括PYcharm以及VScode均内置了各种风格的主题或者背景，今天讨论一下关于matlab如何更改主题以及风格的方格。　　今天分享一种干脆直接的方法，通过修改matlab中的prefdir文件直接对背景进行修改，

为什么要用VSCode来运行Matlab呢？我承认确实有一些折腾的成分在里边，但更多的是因为Matlab自带的编辑器太难用。第一个槽点，中文版本的Matlab文件默认编码是GBK。这都0202年了，我觉得这简直就不能接受。虽然能手动改成UTF8，但还是觉得

先来看一下官方解释：您可以使用圆括号 ()对元胞数组进行索引，使用花括号 {}对元胞的内容进行索引。换句话说使用 () 得到的结果时元胞集，使用 {} 的到的时元胞中存的数据。宏观理解元胞数组就是可以包含不同类型数据的数据类型，微观理解是元胞数组是由一个个

[filepath,name,ext] = fileparts 返回指定文件的路径名称、文件名和扩展名。fileparts 仅解析指定的 filename。不会验证文件是否存在。获取 Linux 系统的用户 .cshrc 文件名的组成部分。filepar

用matlab随机生成n个单位方向：。D = randn;% 生成符合标准正态分布的n行，K2列矩阵。D = D*diag% 将矩阵每一列单位化

2.按照如下提示，添加voicebox工具箱：点击设置路径→点击添加文件→点击添加并包含子文件夹→保存后退出

%随机初始化，随机选K行作为聚类中心，并用欧氏距离计算其他点到其聚类，将数据集分为K类，输出每个样例的类标签。rand_array=randperm; %产生1~X_num之间整数的随机排列。para_miu=data; %随机排列取前K个数，在X

normal这个函数更加通用，且名字好记，建议平时使用这个函数生成正态分布。更一般的形式，返回均值为loc，标准差为scale的正态分布，shape由size参数决定。normal函数可以直接给出均值和标准差，normal函数默认情况下也是返回标准正态分布

初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难，甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日，来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者：在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现》的论文，对 MATLAB、To

Matlab调用CPP不新鲜，无非就是把写好的c语言编译成mex，然后直接调用呗。很多帖子和书都有描述。具体可以参考附录。这里描述的是如何用Matlab调用Opencv库支持的函数。其实就是和调用Opencv里面设置lib那一大堆文件一样。按照正常方式设置

说是原创吧，其实还是看了别人的写在这里的而已。因为自己matlab保存图像的命令早就忘记了，以前也不注意这些东西，结果现在想再写写代码总觉得找不到，好吧，那就把别人总结的方法放在这里吧。这一段主要是为了方便我把图像从最后开始保存，然后关掉，其中gcf是当前

本篇内容集合了MATLAB中的基本操作、数据存储与计算、数据的直线与曲线拟合与画图、for-if-while语句的使用方法对一般matlab的操作进行了基本和详细的应用举例，非常适合初学者进行matlab学习快速掌握。下面分四个模块分别进行讲述：