如何理解傅里葉變換公式？傅里葉變換是將一個(gè)函數(shù)在復(fù)平面上不同頻率上纏繞，然后積分的值。積分就是求復(fù)平面上函數(shù)包含的面積，除以積分區(qū)間，得到圖形的質(zhì)心。通過構(gòu)造函數(shù)，自變量為繞線頻率，因變量為質(zhì)心在復(fù)平

如何理解傅里葉變換公式？

傅里葉變換是將一個(gè)函數(shù)在復(fù)平面上不同頻率上纏繞，然后積分的值。

積分就是求復(fù)平面上函數(shù)包含的面積，除以積分區(qū)間，得到圖形的質(zhì)心。通過構(gòu)造函數(shù)，自變量為繞線頻率，因變量為質(zhì)心在復(fù)平面上的坐標(biāo)。用Matlab繪圖有助于觀察和理解。

matlab怎么根據(jù)頂點(diǎn)計(jì)算不規(guī)則圖形的面積？

如何用matlab計(jì)算不規(guī)則圖形的面積并用梯形積分法計(jì)算其面積？

首先，從圖中取點(diǎn)和yi，列出X向量和Y向量，即x[。。];y[.。。];然后，用trapz()函數(shù)求面積ztrapz(x，y)% ar

matlab如何計(jì)算裂紋面積？

首先，對(duì)裂紋照片進(jìn)行灰度處理和濾波。然后利用擴(kuò)展的Sob

roc曲線的最佳截?cái)嘀凳裁匆馑迹?/h2>

因?yàn)殡S著閾值逐漸增加(從0-1)，我們發(fā)現(xiàn)敏感性逐漸降低，而特異性逐漸增加。在極端情況下，當(dāng)閾值為0時(shí)，所有的陽(yáng)性病例都大于0，即模型可以完美地找到所有的陽(yáng)性病例(靈敏度為1)，但遺憾的是，所有的陰性病例也被定義為陽(yáng)性病例，因此特異性為0，反之亦然。在正常情況下，我們當(dāng)然不會(huì)。;t不想讓模型盲目猜測(cè)，所以我們需要一個(gè)均衡(統(tǒng)計(jì)優(yōu)化)，類似于方差-殘差均衡(但現(xiàn)實(shí)不一定相同)，我們希望兩者能同時(shí)達(dá)到一個(gè)相對(duì)最優(yōu)的狀態(tài)。所以存在一個(gè)最優(yōu)閾值。

為了獲得ROC曲線的最優(yōu)閾值，我們需要使用一個(gè)指標(biāo)——喬丹指數(shù)，也稱為正確指數(shù)。

借助matlab的roc函數(shù)，可以得到計(jì)算結(jié)果。

ROC曲線下面積值在1.0-0.5之間。在AUC0.5的情況下，AUC越接近1，

matlab怎樣求曲線圍成的面積？

圖形面積可用梯形積分法求得。圖形面積等于大面積(σx*y2)和小面積(σx*y1)之差。

x[.。。]

y1[.。。]

y2[.。。]

plot(x，y1，o-，x，y2，v-)；

strapz(x，y2)-trapz(x，y1)

運(yùn)行結(jié)果

s

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