矩阵归一化MATLAB

functionresult=same_matrix(A,B)k=size(A,2);fori=1:1:kresult(i)=sum(A(:,i)==B);endend

汗你的标题.这个问题哪里是什么叉乘不叉乘.你得修改一下环境变量,找到atlas_Athlon.dll这个文件并以此为值添加到新的系统变量BLAS_VERSION中去.详细的可见参考资料链接.Matla

matrix需是方阵（***）matrix=min(matrix,matrix.');是指将matrix以及其的转置的对应元素比较取较小的例子：clca=[123;456;132]a'a=min(a,

a=eye(5);b=2007*a;b(1,2)=20;b(2,3)=30;b(3,4)=40;b(4,5)=50;bb=200720000020073000002007400000200750000

A后面加个点就行了,表示其中每一个元素的运算,而不是矩阵运算~假设F（x）=x^2>>A=[12;34]A=1234>>B=A.^2B=14916不知道你是不是这个意思,呵呵~

n=30%%你的矩阵的个数fori=1:1:ncfile=['A',num2str(i)];eval(['im2bw(',cfile,')']);end再问：大虾，是我自己的问题。那么我要把对A1，A

(1)B矩阵需要预定义(2)你所谓的8*8是这个意思吧32*32\x0932*32\x0932*32\x0932*32\x0932*32\x0932*32\x0932*32\x0932*3232*32

function[output_args]=TOPSIS(A,W,M,N)%topsis法,指标归一化采用向量归一化法,即正负指标均存在%A为决策矩阵,W为权值矩阵,M为正指标所在的列,N为负指标所在

A=[1,5,7,3;1/5,1,3,1/3;1/7,1/3,1,1/5;1/3,3,5,1];B=A;[m,n]=size(A);fori=1:nB(:,i)=A(:,i)/sum(A(:,i));

请把以下程序拷进matlab:程序是自己编的,计算过程请参看杜栋等人编的《现代综合评价方法与案例精选》.我也在研究层次分析法,你如果也是的话,交个朋友吧,楼主.a=[1,1,4,3,2;1,1,3,2

首先编写m函数如下：function out = replace(w,p)temp_h=length(w);l=1;for k=1:temp_h &n

A=[11/2433;21755;1/41/711/21/3;1/31/5211;1/31/5311][V,D]=eig(A);sum(abs(V).^2)就是这样的,你可以加上面的那一句话,看看是不

[v,d]=eig(a)eig函数可以矩阵的计算特征值并以向量形式存放其中V的列向量是矩阵的特征向量,d的对角线元素是矩阵的特征值最大的特征值为第一个,对应的第一列为最大特征值的特征向量例如：e=ma

A=[12313;1/2111/22;1/3111/31;12314;1/31/211/41][v,d]=eig(A)B=v(:,1)%取最大特征值所对应的特征向量F=rot90(B,1)%使列成行,

1、如楼上所说,高维矩阵是个解决方法,不过和你说的要求略有不一样另外就是用元胞数组,例如A=cell(5,5);A{1,1}=eye(4);这样A是5*5的元胞数组,其中第一行第一列为4*4的单位阵,

A=(115577;115577;1/51/51355;1/51/51/3132;1/71/71/51/311/2;1/71/71/31/221）利用MATLAB输入[x,lumda]=eig(A);

比如矩阵A,m*n维的,归一化到[a,b]区间代码如下：amax=max(max(A));%求矩阵中最大数amin=min(min(A));%求矩阵中最小数B=(A-amin)/(amax-amin)

归一化是指列求和为1还是平方和为1?vec=sum(A);%归一化后列求和为1%vec=sum(A.^2);%归一化后列求平方和为1[M,N]=size(A);B=repmat(vec,M,1);A=

数字滤波器分为两类IIR和FIR.FIR和IIR的滤波原理都是进行卷积,说白了就是对数入信号进行某种计算.FIR用处就在于对数字信号进行必要的处理,得到所需的输出信号.iir滤波器有以下几个特点1ii

你是指计算机还是公式?公式我忘了,计算机用MATLABa/sum（a）;[v,d]=eig(a)v出来后其中最大的是它的特征向量,d是特征值再问：谢谢你后来我知道怎么弄了呵呵