如何用MATLAB将所有数据减去所在列的平均值

就是让你计算计算向量的相关性将四组数据当做四个向量,计算向量之间的相关性

data=[83.0136792575.3419811358.57576.8417452880.192581.9507075571.6979.5868.7556176.09268574.02575.3

a=1.5+1.5*0.05*randn(120,1);a是期望值为1.5,标准差为1.5*0.05=0.075的,正态分布数据,长度为120的行向量.a=1.5-1.5*0.05+1.5*0.1*r

你给的数据有误 ,不是正太分布,帮你修改下数据x=5  6  7  8   9  

 tabulate函数用于统计矩阵中各元素出现的次数>> x = [2  2  6  5

如果数据在a列中,a1为1.在b1中输入=a1*2移动鼠标到b2单元格右下角,当出现“+”字时,压住鼠标左键向下拉复制公式即可.其实很简单.你一看就会.你看公式是自动跟单元格变化的.

什么样的数组若x是一维数组直接plot(x)若[x,y]是二维数组直接plot(x,y)若[x,y,z]是三维数组直接plot3(x,y,z)

MATLAB有好多方法来拟合函数,比如对数拟合、指数拟合、多项式拟合.建议你看一下讲解MATLAB函数拟合的书籍.就你给的数据看,多项式拟合（Polyfit）比较适合且比较简单.

functionparameter=customfit(f,x,y,startpoint)%用最小二乘法求曲线拟合的程序.%f是待求函数,x和y是取样点坐标,parameter是待求系数,startp

clearclfx=1810:10:1900;y=[74.875 92.552 107.231 120.153 130.879 152.427&nbs

实际上你想说的是：离散系统的频域分析.在matlab中,函数是freqz可以参考一下!

clc;clearx=randn(1,1000);%hist(x)[mu,sigma]=normfit(x)d=pdf('norm',x,mu,sigma);figureplot(x,d,'.')

将离散数据放入数组中,如数组A,共有N个数据,然后B=fft(A,N)就可以了,B就是A的频谱,用stem（B）画频谱图,stem(angle(B))是相位谱,stem(abs(B))是振幅谱再问：那

这个我会,其实很简单,只要在程序上加上holdon即可,程序如下：x=[0102030405060708090100];y1=[00.070.150.250.350.490.590.720.911.1

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=

在数据处理里面有个数据standard的小框勾上就会在最后一排出现标准化了的数据

x长度是79x1y长度是4x1所以z的大小应该是4x79由于原来z是316x1的,并不知道储存的顺序,可能有两种对应情况第一种316个z是以下的方式对应的,先改变y,后改变xz1x1,y1z2x1,y

holdonH=0:20:180;V=[09.118.227.737.046.255.665.074.383.6];plot(H,V,'-');plot(H,V,'*');holdoff

如果你是想找一个三阶的多项式拟合你的离散数据的话,可以用PSO.直接用基础pso就可以,不过你的适应度函数是三维(因为是3阶的多项式),要利用你的数据编一个,常用的话就是差值平方和,就是fitness

y1=[3,4,5,6,2,3,4,5];y2=[4,3,2,6,3,2,2,5];plot(y1,'bo-');holdon;plot(y2,'ro-');axis(