det的運(yùn)算法則？det是一個(gè)計(jì)算機(jī)函數(shù)，在FreeMat、Matlab中，該函數(shù)應(yīng)用于求一個(gè)方陣（squarematrix）的行列式（Determinant）。其算法是行列式的值是是從高斯消元法能夠

det的運(yùn)算法則？

det是一個(gè)計(jì)算機(jī)函數(shù)，在FreeMat、Matlab中，該函數(shù)應(yīng)用于求一個(gè)方陣（squarematrix）的行列式（Determinant）。

其算法是行列式的值是是從高斯消元法能夠得到三角矩陣的系數(shù)能夠得到的。

[L,U]lu(A)

sdet(L)%這一值總為1l或-1

det(A)s*prod(diag(U))

語句A[123；456；789]換取

該矩陣正好是一個(gè)奇異矩陣，所以我ddet(A)的結(jié)果為d0。將元素A(3,3)變動(dòng)為A(3,3)0這個(gè)可以將A時(shí)變一個(gè)非奇異的矩陣。則ddet(A)的結(jié)果為d27

矩陣的直接分解法？

可以算是最簡單的矩陣分解成方法，將矩陣A分解成L（下三角）矩陣和U（上三角）矩陣的乘積。不過那就是高斯消元法的體現(xiàn)，U矩陣那是依靠高斯消元法能夠得到的，而消元過程要用的初等跳躍矩陣乘積應(yīng)該是L矩陣。需要注意的是，L矩陣可以不是回收氫過的矩陣，即一個(gè)下三角矩陣和一個(gè)置換矩陣的乘積（也可以建議參考MATLAB中LU分解的函數(shù)lu）。

在matlab中怎么用小波包對聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行特征提??？

你的信號(hào)序列長度，不對應(yīng)高斯白噪聲序列取不同的長度，就這個(gè)可以直接相乘的。在實(shí)際對信號(hào)采集的時(shí)候可能會(huì)都會(huì)化入高頻信號(hào)噪聲，而高斯白噪聲都很是是，原信號(hào)另外噪聲信號(hào)，然后再使用小波分解，去噪，后再對信號(hào)重構(gòu)就也可以徹底去除噪聲。

對信號(hào)參與特征提取就像是頻率特征，對去噪的信號(hào)接受譜估計(jì)就是可以，我只接近過那樣的話的一點(diǎn)點(diǎn)信息，如果能沒有用吧。

高斯白噪聲功率譜的推導(dǎo)？

1、均值為0的條件下，方差和統(tǒng)計(jì)特性、自協(xié)方差函數(shù)在時(shí)間差為0時(shí)的值完全相同；

2、白噪聲的定義指其概率密度為一沖激，即只在時(shí)間差為0時(shí)取值（由1即得此值和方差之和），而與它成拉普拉斯變換對的功率譜密度則在頻域上為當(dāng)然值（由離散化方法傅里葉變化能夠得到），進(jìn)而可得結(jié)論功率譜密度值等于方差值，要注意一點(diǎn)的是，這和高斯不高斯沒多大關(guān)系！

3、高斯白噪聲里的高斯指出的是白噪聲的概率密度函數(shù)為高斯廣泛分布，僅此而已！

4、你在用matlab畫圖時(shí)由于是用有限去步步逼近無盡的，而不可能超級最精確，但也會(huì)十分迅速接近！