Monday, June 25, 2012
Tuesday, June 19, 2012
Matlab accumarray 函数
A = accumarray(subs,val,sz,fun,fillval)
sub:提供累计信息的指示向量
val:提供累计数值的向量
sz:控制输出向量A的size
fun:用于计算累计后向量的函数,默认为@sum,即累加
fillval:填补A中的空缺项,默认为0
例子:
myfun = @(x) 1./(2*numel(x)) * sum(x);
myfun =
@(x)1./(2*numel(x))*sum(x)
subs=[7,2,5,7,2]';
subs =
7
2
5
7
2
val=1:5;
val =
1 2 3 4 5
sz=[10,1];
sz =
10 1
A=accumarray(subs,val,sz,myfun,nan);
A =
NaN
1.7500
NaN
NaN
1.5000
NaN
1.2500
NaN
NaN
NaN
个人对此函数的理解:
首先,函数根据参数中sz,生成一个中间矩阵B,此例中sz=[10,1],所以B是一个10*1的矩阵。
然后,函数根据subs中的指示,将val中的数值摆放到B中。
subs val
7 1
2 2
5 3
7 4
2 5
2 2
5 3
7 4
2 5
意思就是,val中的1被扔到了B中第7的位置,同样,2扔到B中第2个位置,3到B中5,4到B中7,5到2。
这样B中的2,5,7位就被摆放上了数值,而且,2和7两个位置上被摆上了2个数值。
B =
NaN
2,5
NaN
NaN
3
NaN
1,4
NaN
NaN
NaN
其他还有7个位置并没有被摆放任何数值,我们暂时不管他,给他扔上NaN。
然后,accumarray函数就会根据自定义的函数myfun,来计算了。拿什么算呢,拿的就是这个中间矩阵B,我们定义的myfun意义就是均值的一般,所以也可以定义的时候写成:
myfun = @(x) mean(x)./2;
这下就简单了,就相当于mean(B)./2,然后得出的结果就是A了。
A =
NaN
1.7500
NaN
NaN
1.5000
NaN
1.2500
NaN
NaN
NaN
NaN
1.7500
NaN
NaN
1.5000
NaN
1.2500
NaN
NaN
NaN
个人理解大概是个这样的过程,接下来再去看matlab的help文件就比较容易懂了。
doc accumarray
Thursday, June 7, 2012
iStat Menus 3.1.9 完美破解版-Mac温度监测软件
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iStat Menus能在苹果电脑顶部的菜单栏显示CPU占用率、内存使用情况、硬盘读写状态及速度、网络传输、CPU等各个硬件温度、风扇转速等等硬件工作信息,让你随时看到Mac的工作情况。
破解:
1) 使用 Little Snitch 防火墙阻止iStat local访问
2) 拷贝iStat Menus.app到应用程序运行
3) 输入序列号注册:
dull-cage-dawn-2199-3689922
4) 完成!
下载软件
备份下载
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1) 使用 Little Snitch 防火墙阻止iStat local访问
2) 拷贝iStat Menus.app到应用程序运行
3) 输入序列号注册:
dull-cage-dawn-2199-3689922
4) 完成!
下载软件
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textmate crack
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转入正题
1. 从textmate官网下载30天试用版的软件;http://macromates.com/
2. 从OxED网站下载一个16进制编辑器,如果各位已经有合适的编辑器,那么这个可步可以跳过;
http://www.suavetech.com/0xed/0xed.html
3. 将第1步下载的texmate解压,按照OxED -> file -> open -> TextMate.app/Contents/MacOS/TextMate 的步骤打开TextMate.
4. 在右上方的搜索栏搜索2009,将搜索到的2009改为2099,或者任意值,保存退出.
5. 运行TextMate,在注册信息中填入以下信息:
user: handholder crakced you
code: DKFTCCXCMWOX35TZKPRN5YNR2NYUTJJAY52VHWKX2H5URTUB72KW-RCRTQJCC2ZZV5BTHSKCNQXTAOSGSLN46V3E7NIJKDBLRDY37NRVD-IXQWZ5SVPHBN67JZDZTTAQ6MS4ROVXRCGDZGKGE2VGOGHEYMPRGY-O5Y243GTBKPZLPP55QSBIHR6MDEUBMVQT4Q3SESPWETRG6PJM
6. 破解完毕,可以使用这款最著名的mac下的编辑器了.首先,去除原來注册码(如果需要的话):
打开Terminal删除原来注册信息 defaults delete com.macromates.textmate
然后,简便方法来了!
a)用Textedit打开TextMate.app/Contents/MacOS/TextMate。(0xED用不着)
b)查找2009替换成2099并保存退出。2009即是到期年份。
最后,打开软件输入注册码:
user: handholder crakced you
code:DKFTCCXCMWOX35TZKPRN5YNR2NYUTJJAY52VHWKX2H5URTUB72KW-RCRTQJCC2ZZV5BTHSKCNQXTAOSGSLN46V3E7NIJKDBLRDY37NRVD-IXQWZ5SVPHBN67JZDZTTAQ6MS4ROVXRCGDZGKGE2VGOGHEYMPRGY-O5Y243GTBKPZLPP55QSBIHR6MDEUBMVQT4Q3SESPWETRG6PJM
1.5.9以及1.5.10测试通过
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转入正题
1. 从textmate官网下载30天试用版的软件;http://macromates.com/
2. 从OxED网站下载一个16进制编辑器,如果各位已经有合适的编辑器,那么这个可步可以跳过;
http://www.suavetech.com/0xed/0xed.html
3. 将第1步下载的texmate解压,按照OxED -> file -> open -> TextMate.app/Contents/MacOS/TextMate 的步骤打开TextMate.
4. 在右上方的搜索栏搜索2009,将搜索到的2009改为2099,或者任意值,保存退出.
5. 运行TextMate,在注册信息中填入以下信息:
user: handholder crakced you
code: DKFTCCXCMWOX35TZKPRN5YNR2NYUTJJAY52VHWKX2H5URTUB72KW-RCRTQJCC2ZZV5BTHSKCNQXTAOSGSLN46V3E7NIJKDBLRDY37NRVD-IXQWZ5SVPHBN67JZDZTTAQ6MS4ROVXRCGDZGKGE2VGOGHEYMPRGY-O5Y243GTBKPZLPP55QSBIHR6MDEUBMVQT4Q3SESPWETRG6PJM
6. 破解完毕,可以使用这款最著名的mac下的编辑器了.首先,去除原來注册码(如果需要的话):
方法2
打开Terminal删除原来注册信息 defaults delete com.macromates.textmate
然后,简便方法来了!
a)用Textedit打开TextMate.app/Contents/MacOS/TextMate。(0xED用不着)
b)查找2009替换成2099并保存退出。2009即是到期年份。
最后,打开软件输入注册码:
user: handholder crakced you
code:DKFTCCXCMWOX35TZKPRN5YNR2NYUTJJAY52VHWKX2H5URTUB72KW-RCRTQJCC2ZZV5BTHSKCNQXTAOSGSLN46V3E7NIJKDBLRDY37NRVD-IXQWZ5SVPHBN67JZDZTTAQ6MS4ROVXRCGDZGKGE2VGOGHEYMPRGY-O5Y243GTBKPZLPP55QSBIHR6MDEUBMVQT4Q3SESPWETRG6PJM
1.5.9以及1.5.10测试通过
Wednesday, June 6, 2012
Matlab autocorr 函数
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autocorr
功能:计算并描绘时间序列的自相关函数
格式:
autocorr(Series,nLags,M,nSTDs) % 计算并绘制单变量随机时间序列的样本ACF及置信区间,如果不想绘制置信区间,则设置nSTDs=0
[ACF,lags,bounds] = autocorr(Series,nLags,M,nSTDs) % 计算并返回ACF
[ACF,lags,bounds] = autocorr(Series,nLags,M,nSTDs) % 计算并返回ACF
说明:
Series--时间序列
nLags--延迟,当nLags=[]或缺省时,计算ACF时在延迟点0、1、2、。。。、T处,T=min([20 length(Series-1)])
M--非负整数,表示在多大延迟时理论ACF为0.autocorr假设序列为MA(M),并且使用Bartlett估计方法来计算大于M的延迟的标准误差。如果M=[]或缺省,则为0,函数假设序列为高斯白噪声。
nSTDs--样本ACF估计误差的标准差。
ACF--样本自相关函数
Lags--与ACF(0,1,2,。。。,nLags)相对应的延迟
Bounds--置信区间的近似上下限,假设序列为MA(M)过程。
如
rng('default') % make output reproducible使结果可复现
x = randn(1000, 1); % 1000 Gaussian deviates ~ N(0, 1).
y = filter([1 -1 1], 1, x); % Create an MA(2) process.创建MA(2)过程
x = randn(1000, 1);
y = filter([1 -1 1], 1, x);
[ACF, lags, bounds] = autocorr(y, [], 2) % Compute the ACF with 95 percent confidence.就算95%置信度下的相关系数
autocorr(y, [], 2) % 绘制结果
可以看到在延迟在2以后不再显著,说面这可能是一个MA(2)过程。
Note:此函数在判断MA过程时常用。
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