classdef person
properties
ID;%身份证号码
age;%年龄
height;%身高
weight;%体重
methods
function ret = person%初始化类成员
ret.ID = 20220223;
ret.age = 25;
ret.height = 165;
ret.weight = 106;
function ret = set(ID,age,height,weight)%设置类对象成员的值
ret.ID = ID;
ret.age = age;
ret.height = height;
ret.weight = weight;
理所当然的，我们在调用时会使用如下形式：
instance = person;%创建一个实例并初始化对象成员
ID = 20220224;
age = 25;
height = 165;
weight = 105;
instance = instance.set(ID,age,height,weight);%设置对象成员
但是，上面这种调用会出现“输入参数太多”的错误提示。这是由于调用类的成员函数时，默认会将实例instance传入参数，所以实际传入的参数类型有person类变量，然后才是ID、age、height、weight。然而我们定义的类中成员函数set只有4个输入参数，所以会发生“输入参数太多”的错误。
因此，只要在定义set函数时添加一个参数接收实例变量的值即可解决问题。如下：若用不到输入变量obj，可用“~”将其忽略。
set(obj,ID,age,height,weight)
在MATLAB中自定义函数的中碰到输入参数太多的问题，如何解决？
如图一所示，在这里，本人自己设置了一个fitness的函数，形参有20个，但是在调用这个函数的时候，出现了输入参数太多的问题，但是个人感觉传入的形参都是用到了的，没有输入过多和过少的问题。
解决方式：
不同版本的MATLAB或者是不同的电脑可能会出现不同的提示原因，我的笔记本电脑上装的是MATLAB2016b版的，但是我在另外一台电脑同样是2016b版的电脑上确出现了更详细的提示。忘记截图了，它说的是在fitness函数中未定义bi
有的时候用C#写图像处理方法，比较费事，不如Matlab简单，但是Matlab又做不出WPF那样的好看界面，怎么办呢。
今天正好我要实现这个功能，就顺便写个小例子，给需要的人做个借鉴。
想要用WPF调用Matlab代码，就用到了Matlab生成.DLL文件的功能。
注：我的VS版本是2013，Matlab版本是2012a，两个软件不算新也不算老，应该是现在普遍用的版本
首先，生成Matlab的.DLL文件
在matlab的左下角选择start-matlab-NE-deploytool，或者直接在command界面输入deploytool。
在弹出的对话框里，输入你需要输入的内容，可以默认，也
解决方案
遇到这个情况，如果反复检查了函数内的参数输出没有问题，那肯定是原有Matlab代码定义了类，在类中声明了这个函数，只需找到声明这个函数的类，然后在函数声明中添加要多输出的参数即可解决。
一些函数，诸如ode45,ode15s,bvp4c等函数，部分输入需要为函数句柄，即@fun的形式，在函数输入较为简单的情况下，函数只有一个输入，为function y = fun(x)的形式，此时，可以直接写为@fun的形式。
但是有些情况下，调用的函数(即前文提到的函数句柄)输入量较多，如下形式function y = fun(t,x,a,b)，此时被调用不能写为@fun的形式，否则会报错，因为fun函数需要的参数没有输入。此时有两种方式解决此问题，第一种是将函数句柄写为@(t,x) fun(
funcslider.m 给定具有多个（最多 5 个）输入和多个输出的函数， [z1, z2, ...] = f(x1,...,x5)
函数滑块让您可以使用不断更新的滑块来改变输入值 x1...x5，然后在输出 (z1,z2...) 上使用任意 MATLAB 表达式查看结果。
输入函数、输出（绘图）函数和滑块值/限制都是用户可设置的。
我在此 GUI 中使用 5 个滑块的硬编码限制编写了此内容，但更改此设置可能不会太难。
帮助显示了几个示例，希望可以清楚地说明这一点。
已知的问题： 当检查lock命令时，尝试保持视图完全相同可能会有些困难。
QMLE，分位数最大似然估计，如QMLE：基于分位数的分布函数的快速、稳健和高效估计。 -布朗和希思科特，2003 QMLE：使用依赖于参数的下限估计对数正态、Wald 和 Weibull RT 分布。 -Heathcote, Brown, Cousineau, 2004 也可以看看： 对 Heathcote、Brown 和 Mewhort 用于响应时间分布的 QMLE 方法的评论。 -Speckman, Rouder, 2004
[par,logL, exF]=QMLE(data, distr) par= 返回使用估计的分布 distr 的参数数据中的分位数。 DATA 已包含 QUANTILE。 使用功能matlab 中的“分位数”或此代码提供的“lequantile”。 希思科特等人。 建议将极端作为第一个和最后一个分位数假定分布的（例如，0 和 +inf 表示 exp. dis
本规范的制定完全归功于本杰明·克劳斯 (2013)。 我扩展了他的 Matlab Exchange 条目（ https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/41961-nanconv ）以允许 N 维。
下面是 Benjamin Kraus 对这段代码如何工作的解释。 我决定在这里转录它，因为他做得非常好！
NANCONVN 运行 CONVN 两次或三次。 第一次运行原始输入信号A和K，不同的是A中的所有NaN值都用零代替。 使用“相同”输入参数，因此输出与 A 的大小相同。第二次卷积在与 A 大小相同的矩阵之间完成，除了在 A 中存在 NaN 值的地方使用零，其他地方使用零。 第一个卷积的输出被第二个卷积的输出归一化。 这会纠正 A 中的缺失 (NaN) 值，但由于在卷积过程中假设为零填充，它具有纠正边缘效应的副作用。 当包
