在matlab用三种方法编写程序求解n个数的平方和

勉强弄了3种，你试试，不行再说。

clear all;clc;

%---------------------------------

s1=sum((1/(1:1000))^2);

%---------------------------------

n=1000;

s2=0;

for i=1:n

a(i)=1/i^2;

s2=s2+a(i);

end

%---------------------------------

s3=(1/(1:1000))(1/(1:1000))';

我最近也学了一点,主要是用于BP网络上面的编程,这里有个例子你先看看!

X

=

[0

1;

0

1];

clusters

=

5;

points

=

10;

std_dev

=

005;

P

=

nngenc(X,clusters,points,std_dev);

plot(P(1,:),P(2,:),'+r');

title('输入样本向量');

xlabel('p(1)');

ylabel('p(2)');

%建立网络

net=newc([0

1;0

1],5,01);

%得到网络权值，并在图上绘出

figure;

plot(P(1,:),P(2,:),'+r');

w=netiw{1}

hold

on;

plot(w(:,1),w(:,2),'ob');

hold

off;

title('输入样本向量及初始权值');

xlabel('p(1)');

ylabel('p(2)');

figure;

plot(P(1,:),P(2,:),'+r');

hold

on;

%训练网络

nettrainParamepochs=7;

net=init(net);

net=train(net,P);

%得到训练后的网络权值，并在图上绘出

w=netiw{1}

plot(w(:,1),w(:,2),'ob');

hold

off;

title('输入样本向量及更新后的权值');

xlabel('p(1)');

ylabel('p(2)');

a=0;

p

=

[06

;08];

a=sim(net,p)

x=[1 3 5 -1]';

n=length(x);

for i=1:n;

if x(i)>2

y(i)=fun1(x(i));

else

y(i)=fun2(x(i));

end

end

y

这是主程序。下面两个分别保存成M文件

function y = fun1(x)

y=xx+1;

end

function y = fun2(x)

y=x-1;

end

可以写程序，并且不用编译就可以运行。

可以编译为独立的exe文件。查compile有关的命令，Matlab书籍上都有介绍。

Matlab擅长图像处理，如果有问题，换个函数就行了，读不成问题。

写程序得看具体情况。

Matlab作为一个编程语言，我个人的看法是：无所不能。

有了明确的公式应如何来编写：

1、首先区分哪些变量是已知的，并将数值分别赋值给这些变量，如A、η、k、d1、λi、θi；哪些变量是未知的，则需要进行变量声明，如

syms x

2、然后按公式样子输入，输入时应注意，变量名必须用英文加数字来表示

3、然后用solve或vpasolve函数求解x

x=solve(表达式，[x])

M=imread('dl011jpg') %读取MATLAB中的名为cameraman的图像

subplot(3,3,1)

imshow(M) %显示原始图像

title('original')

P1=imnoise(M,'gaussian',002) %加入高斯躁声

subplot(3,3,2)

imshow(P1) %加入高斯躁声后显示图像

title('gaussian noise');

P2=imnoise(M,'salt & pepper',002) %加入椒盐躁声

subplot(3,3,3)

imshow(P2) %%加入椒盐躁声后显示图像

title('salt & pepper noise');

g=medfilt2(P1) %对高斯躁声中值滤波

subplot(3,3,5)

imshow(g)

title('medfilter gaussian')

h=medfilt2(P2) %对椒盐躁声中值滤波

subplot(3,3,6)

imshow(h)

title('medfilter salt & pepper noise')

l=[1 1 1 %对高斯躁声算术均值滤波

1 1 1

1 1 1];

l=l/9;

k=conv2(P1,l)

subplot(3,3,8)

imshow(k,[])

title('arithmeticfilter gaussian')

%对椒盐躁声算术均值滤波

d=conv2(P2,l)

subplot(3,3,9)

imshow(d,[])

title('arithmeticfilter salt & pepper noise')

我自己给你写的几个简单加噪声去噪声的函数使用．

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