MATLAB——cov和corrcoef计算协方差和相关系数

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——cov和corrcoef计算协方差和相关系数，简单明了，易于理解

求两幅图像间的-相关系数-matlab-M文件

求两幅图像间的相关系数matlab的M文件---CorrelationCoefficient.m---；很简单的东东，但可以为你省些时间。共享改变未来！

基于相关系数的影像匹配matlab

该程序是在matlab中编程实现的，可以交互式进行影像匹配。其方法是基于相关系数进行的。

mapinfo教程

mapinfo4.0教程,GIS系统新手上手教程，简单实用，强烈推荐！

相关系数法影像匹配

摄影测量必备程序代码之一，用于角点检测，根据不同的原始训练数据需要有不同的阈值调整！

经典的概率统30个matlab程序例子-经典的概率例子30例.rar

经典的概率统30个matlab程序例子-经典的概率例子30例.rar 跟大家分享一下30个matlab程序例子： 样本均值 三个样本的均值 二维离散分布的均值 方差和标准差 正态随机数的3阶矩 向量之间的协方差和相关系数 各变量均值、方差以及他们之间的协方差矩阵和相关系数矩阵 均匀分布在某点的概率密度值 绘制正态分布的概率密度图 累积分布函数和逆累积分布函数编程实现 二项分布的概率 多项式拟合 多元线性回归 非线性最小二乘法拟合曲线 逐步回归 拟合模型函数 所含文件： Figure5.jpg matlab程序

分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计，并进行比较。

分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计，并进行比较。

cholesky分解的matlab代码

cholesky分解 用来分解对称正定矩阵的matlab代码 从而方便求解线性方程组

图像特征值提取函数

用于提取图像的方差、协方差、相关系数等图像统计特征值的matlab编写的函数

matlab做主成分分析

用matlab编写的主成分分析,包括协方差矩阵,相关系数矩阵,矩阵标准化,特征根排序,贡献率,累加贡献率,主成分数,主成分得分,主成分得分的排序的完整运算.

克里金插值matlab程序

克里金插值matlab程序 克里金(Kriging)插值法又称空间自协方差最佳插值法，它是以南非矿业工程师D．G．Krige的名字命名的一种最优内插法。克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域，是一种很有用的地质统计格网化方法。它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布．确定对一个待插点值有影响的距离范围，然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后，为达到线性、无偏和最小估计方差的估计，而对每一个样品赋与一定的系数，最后　进行加权平均来估计块段品位的方法。但它仍是一种光滑的内插方法 在数据点多时，其内插的结果可信度较高 。

统计学习课程练习（matlab）

1.熟悉Matlab内置线性规划函数的使用 2.对Iris数据集中的数据求取协方差和相关性系数矩阵。并对该数据集做KL变换。 3.随机产生100组数据，每组数据有25个点，数据点为函数sin(2*pi*x)加上高斯噪声，使用Ridge回归对不同的lambda值进行7阶多项式拟合。 4.实现感知机的原始形式算法和对偶形式，证明数据可分性 5.实现一个朴素贝叶斯分类器，并使用课堂中的数据测试，最后加入拉普拉斯平滑，查看输出有什么变化。 6.使用3 中产生的数据，使用CART方法生成一个回归树。 7.使用3 中的数据集使用BP算法，观察不同的隐层数和不同的节点数对结果的影响探讨不同的隐层数和不同的节点数对神经网络性能的影响，及其是否会产生过拟合。 8.使用高斯核函数实现Kernel PCA，并对Iris数据集进行降维检验程序，对比第二章中的Exercise 4的PCA，LLE，ISOMAP降维结果。 9.实现梯度下降和变量代换方法解决优化问题，探究K，M，D对对结果的影响。 10. 随机生成一组N点全连接图，计算每点的PageRank值。增加连接点数N观察PageRank算法的计算复杂度。

克里金差值matlab程序完整整理版

【完整程序+直接可运行+实验结果截图】方便学习。 克里金(Kriging)插值法又称空间自协方差最佳插值法，它是以南非矿业工程师D．G．Krige的名字命名的一种最优内插法。克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域，是一种很有用的地质统计格网化方法。它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布．确定对一个待插点值有影响的距离范围，然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后，为达到线性、无偏和最小估计方差的估计，而对每一个样品赋与一定的系数，最后　进行加权平均来估计块段品位的方法。但它仍是一种光滑的内插方法 在数据点多时，其内插的结果可信度较高 。

【MATLAB R2014a完全自学一本通】-第二部分（共两部分）真正的入门、进阶、实践

《MATLAB R2014a完全自学一本通》面向MATLAB 的初中级读者，在介绍MATLAB R2014a 集成环境的基础上，对MATLAB 使用中常用的知识和工具进行了详细的介绍，书中各章均提供了大量有针对性的算例，供读者实战练习。 　　根据内容的侧重点不同，全书分为4 部分共20 章：第1～5 章为基础部分，讲解MATLAB R2014a 概述、MATLAB 基础知识、数组与矩阵、MATLAB 编程基础及数据可视化等；第6～8 章为数学应用部分，讲解数据分析、符号数学计算和概率统计等；第9～15 章为工程应用部分，讲解偏微分方程、优化、图像处理、信号处理、小波分析等工具箱，Simulink 仿真基础及应用等；第16～20 章为知识拓展部分，讲解句柄图形对象、图形用户界面、文件读取I/O、MATLAB 编译器和外部接口应用介绍等内容。为了使用户能够更好地操作MATLAB，本书中示例的命令已记录在M 文件及其他相关文件中，用户可以将相关的目录设置为工作目录，直接使用M 文件进行操作，以便快速掌握MATLAB 的使用方法。 1．3．3 工作区 1．4 MATLAB R2014a 的通用命令 1．5 MATLAB R2014a 的文件管理 1．5．1 当前文件夹浏览器和路径管理器 1．5．2 搜索路径及其设置 1．6 MATLAB R2014a 的帮助系统 1．6．1 纯文本帮助 1．6．2 演示（Demos）帮助 1．6．3 帮助导航浏览器 1．7 MATLAB 使用初步 1．8 本章小结 第2 章MATLAB 基础知识 2．1 数据类型 2．1．1 数值类型 2．1．2 逻辑类型 2．1．3 字符和字符串 2．1．4 函数句柄 2．1．5 结构体类型 2．1．6 单元数组类型 2．1．7 单元数组类型 2．1．8 map 容器类型 2．2 基本矩阵操作 2．2．1 矩阵和数组的概念及其区别 2．2．2 矩阵的构造 2．2．3 矩阵大小及结构的改变 2．2．4 矩阵下标引用 2．2．5 矩阵信息的获取 2．2．6 矩阵的保存和加载 2．3 运算符 2．3．1 算术运算符 2．3．2 关系运算符 2．3．3 逻辑运算符 2．3．4 运算优先级 2．4 字符串处理函数 2．4．1 字符串的构造 2．4．2 字符串比较函数 2．4．3 字符串查找和替换函数 2．4．4 字符串――数值转换 2．5 本章小结 第3 章数组与矩阵 3．1 数组运算 3．1．1 数组的创建和操作 3．1．2 数组的常见运算 3．2 矩阵操作 3．2．1 创建矩阵 3．2．2 改变矩阵大小 3．2．3 重构矩阵 3．3 矩阵元素的运算 3．3．1 矩阵加减运算 3．3．2 矩阵乘法运算 3．3．3 矩阵的除法运算 3．3．4 矩阵的幂运算 3．3．5 矩阵元素的查找 3．3．6 矩阵元素的排序 3．3．7 矩阵元素的求和 3．3．8 矩阵元素的求积 3．3．9 矩阵元素的差分 3．4 矩阵运算 3．4．1 矩阵分析 3．4．2 矩阵分解 3．4．3 特征值和特征向量 3．5 稀疏矩阵 3．5．1 稀疏矩阵的存储方式 3．5．2 稀疏矩阵的生成 3．5．3 稀疏矩阵的运算 3．6 本章小结 第4 章MATLAB 编程基础 4．1 M 文件编辑器 4．2 变量 4．2．1 变量的命名 4．2．2 变量的类型 4．2．3 MATLAB 默认的特殊变量 4．2．4 关键字 4．3 MATLAB 的控制流 4．3．1 顺序结构 4．3．2 if-else-end 分支结构 4．3．3 switch-case 4．3．4 try-catch 结构 4．3．5 for 循环结构 4．3．6 while 循环结构 4．4 控制程序流的其他常用指令 4．4．1 return 指令 4．4．2 input 和keyboard 指令 4．4．3 yesinput 指令 4．4．4 pause 指令 4．4．5 continue 指令 4．4．6 break 指令 4．4．7 error 和warning 指令 4．5 脚本和函数 4．5．1 脚本 4．5．2 函数 4．5．3 M 文件的一般结构 4．5．4 匿名函数、子函数、私有函数与私有目录 4．5．6 重载函数 4．5．6 eval、feval 函数和内联函数 4．5．7 内联函数 4．5．8 向量化和预分配 4．5．9 函数的函数 4．5．10 P 码文件 4．6 M 文件中变量的检测与传递 4．6．1 输入/输出变量检测指令 4．6．2 “可变数量”输入/输出变量 4．6．3 跨空间变量传递和赋值 4．7 MATLAB 程序的调试 4．7．1 程序调试的基本概念 4．7．2 直接调试法 4．7．3 使用调试函数进行调试

【MATLAB R2014a完全自学一本通】-第一部分（共两部分）真正的入门、提高、实践

真正的MATLAB入门书、进阶、实践一本通 　　美国MathWorks公司推荐用书 　　《MATLAB R2014a完全自学一本通》结构严谨、内容全面、图文并茂、实例丰富，既适合信号处理、通信工程、自动控制、机械电子、自动化、电力电气等专业的本科生、研究生、教师和科技工作者学习使用，也可以作为广大MATLAB爱好者的自学用书。 第1 篇 第1 章MATLAB R2014A 概述 1．1 MATLAB R2014a 简介 1．1．1 MathWorks 及其产品概述 1．1．2 MATLAB 与其他数学软件 1．1．3 MATLAB 的主要特点 1．1．4 MATLAB 的系统组成 1．1．5 MATLAB 应用程序简介 1．2 MATLAB R2014a 的目录结构 1．3 MATLAB R2014a 的工作环境 1．3．1 菜单/工具栏 1．3．2 命令行窗口 1．3．3 工作区 1．4 MATLAB R2014a 的通用命令 1．5 MATLAB R2014a 的文件管理 1．5．1 当前文件夹浏览器和路径管理器 1．5．2 搜索路径及其设置 1．6 MATLAB R2014a 的帮助系统 1．6．1 纯文本帮助 1．6．2 演示（Demos）帮助 1．6．3 帮助导航浏览器 1．7 MATLAB 使用初步 1．8 本章小结 第2 章MATLAB 基础知识 2．1 数据类型 2．1．1 数值类型 2．1．2 逻辑类型 2．1．3 字符和字符串 2．1．4 函数句柄 2．1．5 结构体类型 2．1．6 单元数组类型 2．1．7 单元数组类型 2．1．8 map 容器类型 2．2 基本矩阵操作 2．2．1 矩阵和数组的概念及其区别 2．2．2 矩阵的构造 2．2．3 矩阵大小及结构的改变 2．2．4 矩阵下标引用 2．2．5 矩阵信息的获取 2．2．6 矩阵的保存和加载 2．3 运算符 2．3．1 算术运算符 2．3．2 关系运算符 2．3．3 逻辑运算符 2．3．4 运算优先级 2．4 字符串处理函数 2．4．1 字符串的构造 2．4．2 字符串比较函数 2．4．3 字符串查找和替换函数 2．4．4 字符串――数值转换 2．5 本章小结 第3 章数组与矩阵 3．1 数组运算 3．1．1 数组的创建和操作 3．1．2 数组的常见运算 3．2 矩阵操作 3．2．1 创建矩阵 3．2．2 改变矩阵大小 3．2．3 重构矩阵 3．3 矩阵元素的运算 3．3．1 矩阵加减运算 3．3．2 矩阵乘法运算 3．3．3 矩阵的除法运算 3．3．4 矩阵的幂运算 3．3．5 矩阵元素的查找 3．3．6 矩阵元素的排序 3．3．7 矩阵元素的求和 3．3．8 矩阵元素的求积 3．3．9 矩阵元素的差分 3．4 矩阵运算 3．4．1 矩阵分析 3．4．2 矩阵分解 3．4．3 特征值和特征向量 3．5 稀疏矩阵 3．5．1 稀疏矩阵的存储方式 3．5．2 稀疏矩阵的生成 3．5．3 稀疏矩阵的运算 3．6 本章小结 第4 章MATLAB 编程基础 4．1 M 文件编辑器 4．2 变量 4．2．1 变量的命名 4．2．2 变量的类型 4．2．3 MATLAB 默认的特殊变量 4．2．4 关键字 4．3 MATLAB 的控制流 4．3．1 顺序结构 4．3．2 if-else-end 分支结构 4．3．3 switch-case 4．3．4 try-catch 结构 4．3．5 for 循环结构 4．3．6 while 循环结构 4．4 控制程序流的其他常用指令 4．4．1 return 指令 4．4．2 input 和keyboard 指令 4．4．3 yesinput 指令 4．4．4 pause 指令 4．4．5 continue 指令 4．4．6 break 指令 4．4．7 error 和warning 指令 4．5 脚本和函数 4．5．1 脚本 4．5．2 函数 4．5．3 M 文件的一般结构 4．5．4 匿名函数、子函数、私有函数与私有目录 4．5．6 重载函数 4．5．6 eval、feval 函数和内联函数 4．5．7 内联函数 4．5．8 向量化和预分配 4．5．9 函数的函数 4．5．10 P 码文件 4．6 M 文件中变量的检测与传递 4．6．1 输入/输出变量检测指令 4．6．2 “可变数量”输入/输出变量 4．6．3 跨空间变量传递和赋值 4．7 MATLAB 程序的调试 4．7．1 程序调试的基本概念 4．7．2 直接调试法 4．7．3 使用调试函数进行调试 4．7．4 工具调试法 4．7．5 程序的性能优化技术 4．8 小结 第5 章数据可视化 5．1 图形绘制 5．1．1 离散数据及离散函数 5．1．2 连续函数 5

利用MATLAB仿真软件进行图像的变换域分析 带程序

读取图像并求出图像的最大值、最小值、均值、中值、和、标准差、两图像的协方差、相关系数等

极化SAR处理，S2矩阵转化为T3矩阵

极化SAR处理，利用MATLAB语言将S2矩阵转换为T3矩阵，仅供参考。