clear;clc parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput'; % 定义储存各被试源文件的上级文件夹 cd(parentdir); % 进入这个上级文件夹 allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试 subinfos = numel(allsubjects); for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT') matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf)) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8; %% matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {'D:\data process\fMRI\onsets\subject(i)_run1.mat'}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt')) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0]; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)'; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0; end；怎么改

STC12C5A60S2-两路PWM测试.zip_STC12单片机_clc_stc12c5a60s2 PWM_两路 PWM_两

STC12C5A60S2单片机是一款广泛应用在嵌入式系统中的微控制器，由宏晶科技（STC）生产。这款单片机具有丰富的内部资源和强大的性能，尤其适合于电机控制、电源管理以及其他需要精确时序控制的应用。...

CLC235ODDGIFTS：Patrick和Alex的CLC任务

【标题】"CLC235ODDGIFTS：Patrick和Alex的CLC任务" 提供的信息表明，这可能是一个编程或计算机科学相关的项目，其中CLC235ODDGIFTS可能是项目代码或者特定任务的标识符。Patrick和Alex是参与这个任务的人员，他们...

clear;clc; f=zeros(size(2:2:100)); % 所假设的泊位数的个数 j=0; for i=2:2:100 % 循环泊位数的个数 j=j+1; % 第j个泊位数 f(j)=myfun(i); % 第j个泊位数对应的出租车供给能力（辆/s） end x=2:2:100; % 偶数泊位数 f=3600.f; % 3600 出租车供给能力（辆/s）= 出租车供给能力（辆/h） plot(x,f,'r.'); % 出租车供给能力和泊位数的散点图 xlswrite('C:\Users\14805\Desktop\2019C\data.xlsx',f); % 将结果储存到指定位置中

t = np.zeros((1500, 1)) # 存储每次蒙特卡洛模拟得到的总时间 # 进行1500次蒙特卡洛模拟 for m in range(1500): ar = np.random.exponential(mu, size=x) # 生成服从指数分布的随机数 r = np.max(ar) # 取...

function pde1_2() clear,clc close all x=0:0.05:1; %sol横坐标对应x % y=0:0.05:1 ; t=0:0.05:2; %%sol纵坐标对应t m=0; sol=pdepe(m, @pdefun, @pdeinit, @pdebound , x, t ); figure(1) surf(x,t,sol) figure(2) plot(x, sol(end,:)) %t=2 title( 't=2') end %pde函数 function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=pi^2; f=du; s=0; end %边界条件 function [pa,qa,pb,qb]=pdebound(xa,ua, xb, ub ,t) qa=0; %u(0,t) qb=1 ; %u(1,t) pa=ua; %du(0,t) pb=pi*exp(-t); %du(1,t) end错误在哪

在这段代码中，错误出现在 pdebound 函数的定义中。根据MATLAB的文档，pdebound 函数应该返回四个值，包括左端点处的边界条件和右端点处的边界条件。但是这个函数只返回了两个值 pa 和 pb，缺少了 qa 和 ...

clc;clear all; F=100:3:585;%0.3 150 外扰力没隔3画一个点，画到200 options=odeset('reltol',1e-7); t0=2pi/1; hold on for j=1:length(F) [t,y]=ode45('mode',[0:t0/50:200t0],[0,0],options,[],F(j)); ii=0:5:100; end plot(F(j),y(ii,1),'k.','markersize',5) xlabel('外扰力F（N）') ylabel('振动速度x') step=j

在这段代码中，您首先清除了MATLAB的工作空间并定义了变量F作为100到585的范围，步长为3。然后，您设置了一些ode45函数的选项，包括相对误差容限。接下来，您使用for循环遍历F的每个值，并使用ode45函数解决名为'...

clc;clear; data=xlsread('C:\Users\86186\Desktop\数字建模\第五次数据','B2:E21'); %%%第一步：数据预处理——数据正向化 %(注：含氧量越高越好；PH值越接近7越好；细菌总数越少越好；植物性营养物量介于10‐20 %之间最佳，超过20或低于10均不好。) %含氧量越高越好, 极大型，数据不变 %PH值越接近7越好, 中间型指标 x_best=7; data(:,2)=1-abs(data(:,2)-x_best)./max(abs(data(:,2)-x_best)); %细菌总数越少越好, 极小型 data(:,3)=max(data(:,3)-data(:,3)); %植物性营养物量介于10‐20 %之间最佳，超过20或低于10均不好。区间型 a=10;b=20; M=max(a-min(data(:,4)),max(data(:,4)-b)); n=size(data,1); for i=1:n if data(i,4)b data(i,4)=1-(data(i,4)-b)/M; else data(i,4)=1; end end %%%第二部：正向矩阵标准化 %求权重 data=data./sqrt(sum(data.^2)); %%第三步：计算各指标权重 w=shangquan(data); %%%%%第四步：计算得分并排序 %用TOPSIS计算得分并排序 %定义第i个评价对象与正理想的距离 D1=sqrt((max(data)-data).^2w'); %定义第i个评价对象与负理想的距离 D2=sqrt((min(data)-data).^2w'); %计算得出第i个评价对象的得分∶ score=D2./(D1+D2); [ss,ind]=sort(score,'descend');

你的代码看起来像是在进行数据预处理和...你的代码中，通过数据正向化和正向矩阵标准化来处理数据，然后计算各指标的权重，最后用TOPSIS算法计算得分并排序。这是一个常用的数据分析方法，可以用于多种领域的决策问题。

clc; clear; %数据划分 data1 = load('pulse.mat'); xy1 = data1; data2 = load('sin.mat'); xy2 = data2; data3 = load('step.mat'); xy3 = data3; xy=[xy1;xy2;xy3]; Y=xy(:,5); X=xy(:,1:4); Y=Y(1:7000)'; X=X(1:7000,:)' ; %神经网络的数据格式要求每列是一个样本，所以p和t在训练前要转置一下，即p=p';t=t' %神经网络创建 net=newff(minmax(X),[10,1],{'tansig' 'purelin','trainlm'}); % 传递函数TF % purelin：线性传递函数。 % tansig ：正切S型传递函数。 net.trainParam.epochs = 3000; [net,tr]=train(net,X,Y); trainout=sim(net,X);%经BP得到的结果 %%附上训练数据响应以及测试数据BP的结果对比分析 %原始数据训练拟合结果 % figure; % t=1:1:length(Y) % plot(t,Y,'r',t,trainout,'*g'); % legend('原函数','训练拟合值');title('训练数据响应') % testX=testXY(:,1:4)'; % testY=testXY(:,5)'; % 测试数据 % test_trainout=sim(net,testX);%经BP得到的结果 % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,testY,'r',i,test_trainout,'g'); title('test data结果') %误差 % error=test_trainout-testY % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,error,'r'); axis([0 40 -0.2 0.2]); title('error') 优化上述代码，使其能在matlab正常运行

clc; clear; % 数据导入 data1 = load('pulse.mat'); xy1 = data1.xy; data2 = load('sin.mat'); xy2 = data2.xy; data3 = load('step.mat'); xy3 = data3.xy; % 数据拼接 xy = [xy1; xy2; xy3]; Y = xy(:, 5); X...

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.110^6; v_max=0.510^6; % v_max=0.710^6; v_min=-0.510^6; aa=1;

这段代码是一个MATLAB程序的开头部分，主要包括了清空变量、设置初始值、定义一些常数等内容。具体来说： - clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。 - m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的...

clear clc t= -100:0.001:100; % 初值：增量：终值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

- clear 和 clc 分别是清空变量和清空命令窗口的指令。 - t = -100:0.001:100 定义了一个从 -100 到 100 的数组，步长为 0.001，用于后面计算函数的取值。 - syms x 定义了一个符号变量 x。 - y = x/(x * x...

补全代码：clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = double(img); F = zeros(size(f)); [M, N] = size(f); for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 end end end end % 显示傅里叶变换后的图像 subplot(2, 2, 2); imshow(log(1+abs(F)), []); title('Fourier Transform'); % 计算傅里叶逆变换 f2 = zeros(size(f)); for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 end end end end

clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = double(img); F = ...

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\222/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 8; y1 = 230; % x2 y2 终止点 x2 = 447; y2 = 464; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 1 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls')，存在那些问题，该如何修改

1. 在 for 循环中，文件夹中的第一个文件并没有经过处理，因为 if i == 1 的条件判断是在第二个文件开始才成立的，应该将其改为 if i == 0。 2. writematrix 函数中的参数应该是先传入数据，再传入文件名，...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; % 定义频率范围 omg=2pif; % 计算角频率 lu=0.175; % 波长 c=350; % 声速 v=1./cos(omg*lu/c); % 计算声波的速度 plot(f,abs(v)); % 绘制频率与速度之间的关系图像 load mtlb; % 载入数据 F=50; % 每个数据块的长度 M=0; K=5; % 聚类数 Y=buffer(mtlb,F,M)'; % 按照每个数据块的长度将数据分块 [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); % 对数据进行聚类 Temp=; rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);解释代码并补全

clc;clear;close all; f = 0.3 : 5000; % 定义频率范围 omg = 2 * pi * f; % 计算角频率 lu = 0.175; % 波长 c = 350; % 声速 v = 1 ./ cos(omg * lu / c); % 计算声波的速度 plot(f, abs(v)); % 绘制频率与速度之间...

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\1111/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 1; y1 = 1; % x2 y2 终止点 x2 = 3; y2 = 3; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 = []; for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 0 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls');，存在那些问题，如何修改

folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\1111\'; % 文件名前缀 filePrefix = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 文件名后缀 fileSuffix = '.csv'; % 起始点坐标 x1 = 1; y1 = 1; % 终止点坐标 x2 = 3; y2 = 3; ...

帮我分析这段代码“clc;clear;close all % 读入语音文件并测定语音的长度 waveFile='C:\Users\DELL\Desktop\YP8.wav '; [y, fs] = audioread(waveFile); %sound(y); % 截取有效语音信号分帧 time1=1:length(y); %画图横坐标 time=(1:length(y))/fs; frameSize=floor(50fs/1000); % 帧长 %startIndex=round(5000);% 浊音起始序号 startIndex=round(6500); % 浊音起始序号 %startIndex=round(35000); % 清音起始序号 endIndex=startIndex+frameSize-1; % 结束序号 frame = y(startIndex:endIndex); % 取出该帧 % 通过海明窗处理并求出倒谱 frameSize=length(frame); frame2=frame.hamming(length(frame)); % 加 hamming window rwy= rceps(frame2); % 求倒谱 ylen=length(rwy); cepstrum=rwy(1:ylen/2); %去除对称部分 for i=1:ylen/2 cepstrum1(i)=rwy(ylen/2+1-i); end for i=(ylen/2+1):ylen cepstrum1(i)=rwy(i+1-ylen/2); end”

1. clc;clear;close all：清空命令窗口和图形窗口。 2. waveFile='C:\Users\DELL\Desktop\YP8.wav ';：设置语音文件路径。 3. [y, fs] = audioread(waveFile);：读入语音文件，返回语音信号 y 和采样率 ...

用MATLAB实现FM解调代码，如下进行编写。 clc clear fs=30720000:%采样率,硬件系统基准采样率30.72 MHz,fs可配30.72MHz, 3.72Mhz,307.2KHz,30.72KHz,或其它(要求fs需被30720000整除). 办 runType-1:%运行方式,0表示仿真, 1表示软硬结合 y A=2: %幅度 F=10000 基带信号频率 Fc=100000 %载波频率 Kf=20000 %调频灵敏度 N-30720 %采样点数 FM调制 dt=1/fs t=0: dt:(N-1)dt: y1-Acos (2piF七) %基带信号 y2-cos(2piFc七): %载波信号 Y %对调制信号进行积分 32 int_mt(1)=0; 33 for i-1:length(t)-1 int_mt (i+1)=int_mt(i)+y1(i)dt end 37 y3-Acos (2piFct+ -2pi Kfint_mt) :%已调信号 38 39 %% 调用DA输出函数

clc clear fs = 30720000; %采样率 runType = 1; %运行方式 A = 2; %幅度 F = 10000; %基带信号频率 Fc = 100000; %载波频率 Kf = 20000; %调频灵敏度 N = 30720; %采样点数 dt = 1/fs; t = 0:dt:(N-1)*dt; y1 =...

帮我增加对帧信号进行FFT的代码“clc;clear;close all % 读入语音文件并测定语音的长度 waveFile='C:\Users\DELL\Desktop\YP8.wav '; [y, fs] = audioread(waveFile); %sound(y); % 截取有效语音信号分帧 time1=1:length(y); %画图横坐标 time=(1:length(y))/fs; frameSize=floor(50fs/1000); % 帧长 startIndex=round(6500); % 浊音起始序号 %startIndex=round(35000); % 清音起始序号 endIndex=startIndex+frameSize-1; % 结束序号 frame = y(startIndex:endIndex); % 取出该帧 % 通过海明窗处理并求出倒谱 frameSize=length(frame); frame2=frame.hamming(length(frame)); % 加 hamming window rwy= rceps(frame2); % 求倒谱 ylen=length(rwy); cepstrum=rwy(1:ylen/2); %去除对称部分 for i=1:ylen/2 cepstrum1(i)=rwy(ylen/2+1-i); end for i=(ylen/2+1):ylen cepstrum1(i)=rwy(i+1-ylen/2); end”

clc;clear;close all % 读入语音文件并测定语音的长度 waveFile='C:\Users\DELL\Desktop\YP8.wav '; [y, fs] = audioread(waveFile); %sound(y); % 截取有效语音信号分帧 time1=1:length(y); %画图横坐标 time=(1:...

clear clc i=5; j=5; M=zeros(5); for i=1:5 for j=1:5 syms x M(i,j)=sqrt(3)i/5int(x^2-x,x,(j-1)/5,j/5); end end M

这段代码是用 MATLAB 实现的，其作用是构建一个 5x5 的零矩阵 M，然后对每个元素 M(i,j) 进行计算，计算公式为：M(i,j) = sqrt(3)*...需要注意的是，在 MATLAB 中，syms x 表示将 x 定义为符号变量，可以进行符号运算。

clc; clear; close all; % 定义参数 fc = 2e3; % 载波频率 fs = 64 * fc; % 采样频率 T = 8 / fc; % 基带信号周期 Ts = 1 / (2 * fc); % 输入信号周期 B = 0.5 / T; % 基带带宽 BbTb = 0.5; % 3dB带宽 % 生成数字序列和基带信号 data = [0 0 1 0 1 0 1 0]; baseband = generate_baseband(data, fs, T); % GMSK调制 modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb); % 绘制调制后的波形 figure(1); t = 0:1/fs:length(modulated_signal)/fs-1/fs; plot(t, modulated_signal); xlabel('时间/s'); ylabel('幅度'); title('GMSK调制波形00101010'); % 生成基带信号的函数 % 输入参数： % data: 数字序列 % fs: 采样频率 % T: 基带信号周期 % 输出参数： % baseband: 基带信号 function baseband = generate_baseband(data, fs, T) baseband = zeros(1, length(data) * fs * T); for i = 1:length(data) if data(i) == 0 baseband((i-1)fsT+1:ifsT) = -1; else baseband((i-1)fsT+1:ifsT) = 1; end end end % GMSK调制的函数 % 输入参数： % baseband: 基带信号 % fc: 载波频率 % fs: 采样频率 % B: 基带带宽 % BbTb: 3dB带宽 % 输出参数： % modulated_signal: 调制信号 function modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb) kf = B / (2pi); % 调制指数 bt = 0:1/fs:length(baseband)/fs-1/fs; % 基带信号时间序列 gaussian = gausspuls(bt, B/(2piBbTb), 2.5); % 高斯滤波器 baseband_f = filter(gaussian, 1, baseband); % 进行滤波 cumulative_freq = cumsum(baseband_f) / fs kf; % 计算累积频偏 t = 0:1/fs:length(baseband_f)/fs-1/fs; % 调制信号时间序列 phasor = exp(1j(2pifct + 2picumulative_freq)); % 产生载波相位 modulated_signal = real(baseband_f .* phasor); % 进行相乘运算，得到调制信号 end % 自定义高斯滤波器函数 % 输入参数： % t: 时间序列 % B: 带宽 % alpha: 音频信号系数 % 输出参数： % g: 高斯函数 function gaussian = gausspuls(t, B, alpha) gaussian = (2 * pi * B * t) .^ alpha .* exp(-(2 * pi * B * t) .^ 2 / (2 * log(2))); end

代码中定义了载波频率、采样频率、基带信号周期等参数，并通过 generate_baseband 函数生成了基带信号。接着，通过 gmsk_modulation 函数对基带信号进行 GMSK 调制，得到调制信号。最后，绘制了调制后的波形。代码中...

clear clc c=3.0e8; e=1.60210e-19; me=9.10908e-31; epsilon=8.854187818e-12; %真空介电常数 h=6.626e-34; K1=2^8-1; %光束的精度 lamda=800e-9; %波长 omega=2pic/lamda; %角频率 k0=2*pi/lamda; %波数 w0=1e-5;% 10um %束腰半径，光束的宽度 Sr0=5e-04;% 0.5mm %光束半径 r0=10; %10um aa=0.75; sigma=1.2;

- clear clc：清空命令窗口和工作区中的所有变量。 - c=3.0e8;：将光速常数赋值为3.0e8，表示光在真空中的速度。 - e=1.60210e-19;：将元电荷赋值为1.60210e-19，表示电子的电荷量。 - me=9.10908e-31;：将电子质量...

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clear clc t= -100:0.001:100; % 初值： 增量： 终 值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

clear clc i=5; j=5; M=zeros(5); for i=1:5 for j=1:5 syms x M(i,j)=sqrt(3)*i/5*int(x^2-x,x,(j-1)/5,j/5); end end M

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clear clc t= -100:0.001:100; % 初值：增量：终值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

clear clc i=5; j=5; M=zeros(5); for i=1:5 for j=1:5 syms x M(i,j)=sqrt(3)i/5int(x^2-x,x,(j-1)/5,j/5); end end M