det的運算法則？det是一個計算機函數(shù)，在FreeMat、Matlab中，該函數(shù)應(yīng)用于求一個方陣（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的運算法則？

det是一個計算機函數(shù)，在FreeMat、Matlab中，該函數(shù)應(yīng)用于求一個方陣（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

該矩陣正好是一個奇異矩陣，所以我ddet(A)的結(jié)果為d0。將元素A(3,3)變動為A(3,3)0這個可以將A時變一個非奇異的矩陣。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，即一個下三角矩陣和一個置換矩陣的乘積（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)射信號進行特征提取？

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

對信號參與特征提取就像是頻率特征，對去噪的信號接受譜估計就是可以，我只接近過那樣的話的一點點信息，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)計特性、自協(xié)方差函數(shù)在時間差為0時的值完全相同；

2、白噪聲的定義指其概率密度為一沖激，即只在時間差為0時取值（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），進而可得結(jié)論功率譜密度值等于方差值，要注意一點的是，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，但也會十分迅速接近！