matlab得到影像均值和方差

如果只是计算均值和方差的话超出边界的地方一般就改变窗口大小就行了,如果是滤波器的就比较麻烦了.再问：谢谢！那一般该如何处理？是镜像复制吗？还是补零？再答：滤波器我一般直接扔掉边框，因为不管怎样这块的数

x=-4:0.3:4;y=-4:0.3:4;[X,Y]=meshgrid(x,y);m1=3.2;m2=2.6;n1=0.5;n2=0.6;%%m1和m2为均值,n1和n2为方差r=0.5;%%r是参

用mean(X)命令,当X为向量,返回向量的均值；当X为矩阵,返回矩阵每列元素均值构成的行向量.同理,求方差可用var(X),用法和mean类似.

clearall;symsUnXS;n=20;%生成n个随机数r=3;%给定的参数为3temp=0;tem=0;Un=rand(n,1);%共产生n*1个随机数fori=1:1:nX(i)=-log(

参见我的例子：1、均值Matlab函数：mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值.

例如：>>X=1:10X=12345678910>>mean(X)ans=5.5000>>var(X)ans=9.1667

m=rands(5,4)m=0.51550.41210.6469-0.12250.4863-0.93630.3897-0.2369-0.2155-0.4462-0.36580.53100.3110-0

%m为均值,s为方差a=2;b=10;n=1000;p=rand(1,n)*(b-a)+a;m=mean(p);%均值s=std(p);%方差xi=linspace(a-.1*a-1,b+.1*b+1

均值和方差属于统计参数,其求法为估计理论而非拟合,拟合者,求方程也.再问：谢谢您的回答，请问该怎么做呢？再答：最简单的是矩估计法首先算出X'，算出方差S^2对拉普拉斯分布EX=X'=μ,Var(X)=

ezplot(@(x)normpdf(x,a,b),[mn])其中a为均值,b为方差,[m,n]为从m到n的正态分布随机数.再问：如果没有告诉区间，只告诉4组样本的容量，分别是10,20,30,50,

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]再问：均值呢再答：DX=npq（其中n为试验次数，p为在一次试验中事件A发生的概率，

mean（）std()用这两个函数

如果是打乱排序的话,可以把得出来的结果进行打乱,用shuffle函数就可以了.如果要按自定的规则来排序,那就需要增加字段,如排序字段.

设正态总体服从N(U,V^2),X,S^2分别是样本均值和样本方差,容易得到(由于V^2为未知,考虑到S^2是V^2的无偏估计,水平为1-a的置信区间为

什么数据都没有的话,根本无法模拟此变量X的分布状况,无法求证此均值和方差符合正态分布有几组数据的话,可以利用chisquaretestz=(数据1-均值)²/数据1+.(数据n-均值)

E(X)=p+1/2*2那么由于p非负,那么P(X=0)=(1/2-p)>=0那么p

帮你写好了.这是画图的效果clearall,closeall,clc;%修改a和b确定随机变量的范围a=-1;b=1;X=(rand(100000,1)*(b-a))+a;%均值和方差m=mean(X

y=randn(1,2500);y=y/std(y);y=y-mean(y);a=0;b=sqrt(5);y=a+b*y;就得到了均值为0,方差为5的,N(0,5)的高斯过程分布序列.

Matlab函数：mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值.>>X=[123456