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哈哈哈

MATLAB

显示正炫余炫图:plot(x,y1,'* r',x,y2,'o b')

定义【0,2π】;t=0:pi/10:2*pi;

定义函数文件:function [返回变量列表]=函数名(输入变量列表)

顺序结构:选择结构

1)if-else-end语句

其格式为:

if 逻辑表达式

程序模块1;

else

程序模块2;

End

图片读取:%选择图片路径

[filename, pathname] = ...

uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'},'选择图片');

%合成路径+文件名

str=[pathname,filename];

%为什么pathname和filename要前面出现的位置相反才能运行呢???%读取图片

im=imread(str);

%使用图片

axes(handles.axes1);

%显示图片

imshow(im);

边缘检测:

global im

str=get(hObject,'string');

axes (handles.axes1);

switch str

case ' 原图'

imshow(im);

case 'sobel'

BW = edge(rgb2gray(im),'sobel');

imshow(BW);

case 'prewitt'

BW = edge(rgb2gray(im),'prewitt');

imshow(BW);

case 'canny'

BW = edge(rgb2gray(im),'canny');

imshow(BW);Canny算子边缘定位精确性和抗噪声能力效果较好,是一个折中方案

end;

开闭运算:

se=[1,1,1;1,1,1;1,1,1;1,1,1]; %Structuring Element

I=rgb2gray(im);

imshow(I,[]);title('Original Image');

I=double(I);

[im_height,im_width]=size(I);

[se_height,se_width]=size(se);

halfheight=floor(se_height/2);

halfwidth=floor(se_width/2);

[se_origin]=floor((size(se)+1)/2);

image_dilation=padarray(I,se_origin,0,'both'); %Image to be used for dilation

image_erosion=padarray(I,se_origin,256,'both'); %Image to be used for erosion %%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%% Dilation %%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for k=se_origin(1)+1:im_height+se_origin(1)

for kk=se_origin(2)+1:im_width+se_origin(2)

dilated_image(k-se_origin(1),kk-se_origin(2))=max(max(se+image_dilation(k-se_origin(1):k+halfh eight-1,kk-se_origin(2):kk+halfwidth-1)));

end

end

figure;imshow(dilated_image,[]);title('Image after Dilation'); %%%%%%%%%%%%%%%%%

%%% Erosion %%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%

se=se';

for k=se_origin(2)+1:im_height+se_origin(2)

for kk=se_origin(1)+1:im_width+se_origin(1)

eroded_image(k-se_origin(2),kk-se_origin(1))=min(min(image_erosion(k-se_origin(2):k+halfwidth -1,kk-se_origin(1):kk+halfheight-1)-se));

end

end

figure;imshow(eroded_image,[]);title('Image after Erosion'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%% Opening(Erosion first, then Dilation) %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

se=se';

image_dilation2=eroded_image; %Image to be used for dilation

for k=se_origin(1)+1:im_height-se_origin(1)

for kk=se_origin(2)+1:im_width-se_origin(2)

opening_image(k-se_origin(1),kk-se_origin(2))=max(max(se+image_dilation2(k-se_origin(1):k+hal fheight-1,kk-se_origin(2):kk+halfwidth-1)));

end

end

figure;imshow(opening_image,[]);title('Opening Image'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%% Closing(Dilation first, then Erosion) %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

se=se';

image_erosion2=dilated_image; %Image to be used for erosion

for k=se_origin(2)+1:im_height-se_origin(2)

for kk=se_origin(1)+1:im_width-se_origin(1)

closing_image(k-se_origin(2),kk-se_origin(1))=min(min(image_erosion2(k-se_origin(2):k+halfwidt h-1,kk-se_origin(1):kk+halfheight-1)-se));

end

end

figure;imshow(closing_image,[]);title('Closing Image');

Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 31% scale.

> In truesize>Resize1 at 308

In truesize at 44

In imshow at 161

图像的直方图归一化:

I=imread(‘red.bmp’);%读入图像

figure;%打开新窗口

[M,N]=size(I);%计算图像大小

[counts,x]=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图

counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值

stem(x,counts);%绘制归一化直方图

图像平移:

I=imread('shuichi.jpg');

se=translate(strel(1),[180 190]);

B=imdilate(I,se);

figure;subplot(1,2,1),subimage(I);title('原图像');

subplot(1,2,2),subimage(B);title('平移后图像');

图像的转置;

A=imread('nir.bmp');

tform=maketform('affine',[0 1 0;1 0 0;0 0 1]);

B=imtransform(A,tform,'nearest');

figure;imshow(A);

figure;imshow(B);imwrite(B,'nir转置后图像.bmp');

图像滤波:

B = imfilter(A,H,option1,option2,...)

或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)

其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像。filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”。boundary_options用于处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的大小确定。具体参数选项见下表:

选项

描述

filtering_mode

‘corr’

通过使用相关来完成,该值为默认。

‘conv’

通过使用卷积来完成

boundary_options

‘X’

输入图像的边界通过用值X(无引号)来填充扩展

其默认值为0

‘replicate’

图像大小通过复制外边界的值来扩展

‘symmetric’

图像大小通过镜像反射其边界来扩展

‘circular’

图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来扩展

size_options

‘full’

输出图像的大小与被扩展图像的大小相同

‘same’

输出图像的大小与输入图像的大小相同。这可通过将滤波掩模的中心点的偏移限制到原图像中包含的点来实现,该值为默认值。

中直滤波:

h=medfilt2(I1,[m,n]);

matlab代码大全

MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除存中的变量与函数 pack 整理工作空间存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录 2.1运算符号与特殊字符 函数名功能描述函数名功能描述 + 加 ... 续行标志 - 减 , 分行符(该行结果不显示) * 矩阵乘 ; 分行符(该行结果显示) .* 向量乘 % 注释标志 ^ 矩阵乘方 ! 操作系统命令提示符 .^ 向量乘方矩阵转置 kron 矩阵kron积 . 向量转置 \ 矩阵左除 = 赋值运算 / 矩阵右除 == 关系运算之相等 .\ 向量左除 ~= 关系运算之不等 ./ 向量右除 < 关系运算之小于

matlab程序大全答案

频率特性类题目 1 一个系统的开环传递函数为 ,试绘制其当K=5、30时系统的开环频率特性Nyquist 图,并判断系统的稳定性。 w=linspace(0.5,5,1000)*pi; sys1=zpk([],[0 -10 -2],100) sys2=zpk([],[0 -10 -2],600) figure(1) nyquist(sys1,w) title('system nyquist charts with k=5') figure(2) nyquist(sys2,w) title('system nyquist charts with k=30') 由图可知K=5时,开环Nyquist 曲线没有包围(-1,j0)点,所以系统稳定。 K=30时,开环Nyquist 曲线包围(-1,j0)点,所以系统不稳定。 2系统开环传递函数为 ,建立其零极点增益模型, 然后分别绘制当K=5、K=30时系统的开环频率特性Bode 图,并判断系统的稳定性。 sys1=zpk([],[0 -10 -2],100) sys2=zpk([],[0 -10 -2],600) figure(1) [Gm1,Pm1,Wcg1,Wcp1]=margin(sys1) bode(sys1) title('system bode charts with k=5'),grid figure(2) [Gm2,Pm2,Wcg2,Wcp2]=margin(sys2) bode(sys2) title('system bode charts with k=30'),grid 因为K=5时,Wcg>Wcp,所以系统稳定。 K=10时,Wcg

matlab相关图形实现代码

根据数据点绘制饼图和针状图: x=[1 2 3 4 5 6]; >> subplot(2,2,1);pie(x); >> subplot(2,2,2);pie3(x); >> subplot(2,2,3);stem(x); >>subplot(2,2,4);stem3(x); 5% 10% 14% 19% 24% 29% 24% 29% 19% 5%14% 10%0 2 4 6 2 4 6 5 10 01 2 05 10

根据数据点绘制向量场图、羽状图和罗盘图: x=[1 2 3 4 5 6];y=[1 2 3 4 5 6]; u=[1 2 3 4 5 6];v=[1 2 3 4 5 6]; subplot(2,2,1);quiver(x,y,u,v); subplot(2,2,2);quiver(x,y,u,v,'r'); subplot(2,2,3);feather(u,v); subplot(2,2,4);compass(u,v); 024680 246 802468 246 80 5 10 15 2 4 6 5 10 30 210 60240 90270 120 300 150330 180

rand(m,n)产生m ×n 均匀分布的随机矩阵,元素取值在0.0~1.0。 randn 函数:产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数。 Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回一个m*n 的随机项矩阵。 > theta=10*rand(1,50); %确定50个随机数theta >> Z=peaks; %确定Z 为峰值函数peaks >> x=0:0.01:2*pi;y=sin(x); %确定正弦函数数据点x.y >> t=randn(1000,1); %确定1000个随机数t >> subplot(2,2,1);rose(theta); %关于(theta )的玫瑰花图 >> subplot(2,2,2);area(x,y); %关于(x,y)的面积图 >> subplot(2,2,3);contour(Z); %关于Z 的等值线图(未填充) >> subplot(2,2,4);hist(t); %关于t 的柱状图 5 10 30 210 60 240 90270 120300150330 18000246 -1 -0.500.5 110 20 30 40 10 2030 40-4 -2 2 4 100 200 300

matlab代码大全教学文案

m a t l a b代码大全

MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除内存中的变量与函数 pack 整理工作空间内存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的内容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录

MATLAB简单程序大全

MATLAB简单程序大全 求特征值特征向量 A=[2 3 4;1 5 9;8 5 2] det(A) A' rank(A) inv(A) rref(A) eig(A)%求特征值和特征向量 卫星运行问题 h=200,H=51000,R=6378; a=(h+H+2*R)/2; c=(H-h)/2; b=(a^2-c^2)^(1/2); e=c/a; f=sqrt(1-exp(2).*cos(t)^2); l=int(f,t,0,pi/2) L=4*a.*l 动态玫瑰线 n=3;N=10000; theta=2*pi*(0:N)/N; r=cos(n*theta); x=r.*cos(theta); y=r.*sin(theta); comet(x,y) 二重积分 syms x y f=x^2*sin(y); int(int(f,x,0,1),y,0,pi) ezmesh(f,[0,1,0,pi]) 函数画图 syms x;f=exp(-0.2*x)*sin(0.5*x); ezplot(f,[0,8*pi])

玫瑰线 theta=0:0.01:2*pi; r=cos(3*theta); polar(theta,r,'r') 求x^2+y^2=1和x^2+z^2=1所围成的体积 syms x y z R r=1; Z=sqrt(1-x^2); y0=Z; V=8*int(int(Z,y,0,y0),x,0,1) 求导数及图像 f='1/(5+4*cos(x))'; subplot(1,2,1);ezplot(f) f1=diff(f) subplot(1,2,2);ezplot(f1) 绕x轴旋转 t=(0:20)*pi/10; r=exp(-.2*t).*sin(.5*t); theta=t; x=t'*ones(size(t)); y=r'*cos(theta); z=r'*sin(theta); mesh(x,y,z) colormap([0 0 0]) 某年是否闰年 year=input('input year:='); n1=year/4; n2=year/100; n3=year/400; if n1==fix(n1)&n2~=fix(n2) disp('是闰年') elseif n1==fix(n1)&n3==fix(n3) disp('是闰年') else

遗传算法经典MATLAB代码

遗传算法实例: 也是自己找来的,原代码有少许错误,本人都已更正了,调试运行都通过了的。 对于初学者,尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件 遗传算法实例 % 下面举例说明遗传算法% % 求下列函数的最大值% % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]% % 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题,一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈。% % 将变量域[0,10] 离散化为二值域[0,1023], x=0+10*b/1023, 其 中 b 是[0,1023] 中的一个二值数。% % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程

%----------------------------------------------- % 初始化(编码) % 函数的功能是实现群体的初始化,popsize表示群体的大小,chromlength 表示染色体的长度(二值数的长度), % 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 %遗传算法子程序 %Name: %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元 为{0,1} 行数为popsize,列数为chromlength的矩阵, % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 % 计算目标函数值 % 将二进制数转化为十进制数(1) %遗传算法子程序 %Name: %产生[2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量,然后求和,将二进制转化为十进制

matlab的编码大全

附录Matlab源程序 附录A 信息熵 % 函数说明:% % H=entropy(P,r) 为信息熵函数% % P为信源的概率矢量, r为进制数% % H为信息熵% %****************************** % function H=entropy(P,r) if (length(find(P<=0))~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); % 判断是否符合概率分布条件end if (abs(sum(P)-1)>10e-10) error('Not a prob.vector,component do not add up to 1'); end H=(sum(-P.*log2(P)))/(log2(r)+eps); 附录B 离散无记忆信道容量的迭代计算 % 信道容量C的迭代算法% % 函数说明:% % [CC,Paa]=ChannelCap(P,k) 为信道容量函数% % 变量说明:% % P:输入的正向转移概率矩阵,k:迭代计算精度% % CC:最佳信道容量,Paa:最佳输入概率矩阵% % Pa:初始输入概率矩阵,Pba:正向转移概率矩阵% % Pb:输出概率矩阵,Pab:反向转移概率矩阵% % C:初始信道容量,r:输入符号数,s:输出符号数% %************************************************** % function [CC,Paa]=ChannelCap(P,k) % 提示错误信息 if (length(find(P<0)) ~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); % 判断是否符合概率分布条件end

matlab快捷键大全

1.使用“Tab”键可以在Matlab进行命令输入时补全变量名或者命令名; 2.使用“Ctrl+C”组合键能够强制从运行的或者进入死循环的Matlab程序中退出; 3.使用“上”“下”方向键能够调用Matlab的历史命令; 4.Matlab的变量命名规则注意: a.区分大小写; b.必须以字母开头; c.中间不能有空格、标点符号等; 5.在一条命令或语句的末尾加上一个分号,则Matlab就不会在屏幕上显示这条命令计算的结果; 6.在Matlab中,“...”(3个句点)称为“续行符”,表示同一语句的延续输入; 注意:只有当续行符出现在变量名和运算符之间,才能起到语句延续的作用。出现在一个变量名中间时,是不能实现语句延续的。换句话说,变量名不能分割成两行书写。 7.在进行三角函数运算时,Matlab使用的是“弧度制”而不是“角度制”; 8.选择需要注释的语句块以后,使用“Ctrl+R”可以进行Matlab语句注释;使用“Ctrl+T”可以进行语句块的解注释; 9.Matlab数组的下标是从“1”开始的,这点与C语言不同; 1 0.使用空格和逗号隔开的元素指定的是同一行的元素,使用分号或者回车分开的元素指定的是不同行的元素。 Q1:matlab有没有监视内存的方法? A:用函数whos。 Q2:如何解决matlab7.0命令窗口跳出一大堆java错误...

A:换matlab7的sp2。 Q3:自从安装matlab,一开机就在进程里有matlab。 能不能开机的时候进程就不运行matlab? A:开始-->控制面板-->管理工具-->服务 把MATLAB Server的属性改成“手动”就行了。 Q4:退出matlab7程序运行的快捷键。 A:ctrl+q Q5:matlab7远程控制是否有限制? A:不能远程控制,不过你可以先在你的remote机器上打开,然后就可以用了。 Q6:Matlab占用资源太多怎么办? A:用matlab-nojvm启动(如果不需要图形界面)。 Q7:怎样给matlab添加新的toolbox? A:在matlab的文件菜单里边添加路径,选set path。 Q8:请问matlab有没有命令可以调出历史输入啊? A:command history窗口。 Q9:matlab7.0不能在64位的cpu下运行? A:matlab应该是依赖于自己的虚拟机的 但是好像这个虚拟机是在IA32里面作出来的,所以,应该找个带64位的java虚拟机替换原来的,不过不一定能行or so,记不清了) Q10:matlab有没有注释一段的功能? A:选中一段代码,ctrl r就是区段注释 选中一段代码,ctrl t取消区段注释

遗传算法经典MATLAB代码资料讲解

遗传算法经典学习Matlab代码 遗传算法实例: 也是自己找来的,原代码有少许错误,本人都已更正了,调试运行都通过了的。 对于初学者,尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件 遗传算法实例 % 下面举例说明遗传算法% % 求下列函数的最大值% % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]% % 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题,一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。% % 将变量域[0,10] 离散化为二值域[0,1023], x=0+10*b/1023, 其 中 b 是[0,1023] 中的一个二值数。% % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程 %----------------------------------------------- % 2.1初始化(编码) % initpop.m函数的功能是实现群体的初始化,popsize表示群体的大小,chromlength表示染色体的长度(二值数的长度),

% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 %遗传算法子程序 %Name: initpop.m %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元 为{0,1} 行数为popsize,列数为chromlength的矩阵, % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 % 2.2 计算目标函数值 % 2.2.1 将二进制数转化为十进制数(1) %遗传算法子程序 %Name: decodebinary.m %产生[2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量,然后求和,将二进制转化为十进制 function pop2=decodebinary(pop) [px,py]=size(pop); %求pop行和列数 for i=1:py pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i); end pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和 % 2.2.2 将二进制编码转化为十进制数(2) % decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制,参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置

matlab 指令大全

分享 我的分享 当前分享 返回分享首页? 分享 matlab命令,应该很全了!来源:李家叶的日志 matlab命令 一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。!dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名,whos 可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键快捷键说明 方向上键Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键Ctrl+B 光标向后移一个字符 方向右键Ctrl+F 光标向前移一个字符 Ctrl+方向右键Ctrl+R 光标向右移一个字符 Ctrl+方向左键Ctrl+L 光标向左移一个字符 home Ctrl+A 光标移到行首 End Ctrl+E 光标移到行尾 Esc Ctrl+U 清除一行 Del Ctrl+D 清除光标所在的字符 Backspace Ctrl+H 删除光标前一个字符 Ctrl+K 删除到行尾 Ctrl+C 中断正在执行的命令 4、clc可以命令窗口显示的内容,但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符: +:加,-:减,*:乘,/:除,\:左除^:幂,‘:复数的共轭转置,():制定运算顺序。 2、常用函数表: sin( ) 正弦(变量为弧度) Cot( ) 余切(变量为弧度) sind( ) 正弦(变量为度数) Cotd( ) 余切(变量为度数) asin( ) 反正弦(返回弧度) acot( ) 反余切(返回弧度) Asind( ) 反正弦(返回度数) acotd( ) 反余切(返回度数) cos( ) 余弦(变量为弧度) exp( ) 指数 cosd( ) 余弦(变量为度数)

matlab信道仿真经典源程序

% % % Rayleigh Fading Channel Signal Generator % Using the Dent Model (a modification to the Jakes Model) % % Last Modified 10/18/05 % % Author: Avetis Ioannisyan (avetis@https://www.360docs.net/doc/9813120021.html,) % % % Usage: % [omega_mTau, Tk] = % ai_RayCh(NumAngles, Length, SymbolRate, NumWaveforms, CarrierFreq, Velocity) % % Where the output omega_mTau is a time scaling factor for plotting % normalized correlations. The LAGS value output by [C,LAGS] = XCORR(...) % should be multiplied by the omega_mTau scaling factor to properly display % axis. Tk is a two dimensional vector [M, N] = SIZE(Tk) with % M=numWaverorms and N=Length specified in the RayCh(...) function call % % And the input variables are: % % NumAngles - scalar power of 2, NumAngles > 2^7 is used to specify the % number of equally strong rays arriving at the receiver. It used to % compute the number of oscillators in the Dent model with N0 = numAngles/4 % % Length - scalar preferably power of 2 for faster computation, Length > 2^17 % is used to specify the length of the generated sequence. Lengths near 1E6 % are close to realistic signals % % SymbolRate - scalar power of 2 and is in kilo-symbols-per-sec is used to % specify what should be the transmission data rate. Slower rates will % provide slowly fading channels. Normal voice and soem data rates are % 64-256 ksps % % NumWaveforms - scalar used to specify how many 'k' waveforms to generate % in the model. NumWaveforms > 2 to properly display plots % % CarrierFreq - scalar expressed in MHz is the carrier frequency of the % tranmitter. Normally 800 or 1900 MHz for mobile comms % % Velocity - scalar expressed in km/hr is the speed of the receiver. % 100 km/hr = 65 mi/hr. Normal values are 20-130 km/hr %

实验一 典型环节的MATLAB仿真汇总

实验一 典型环节的MATLAB 仿真 一、实验目的 1.熟悉MATLAB 桌面和命令窗口,初步了解SIMULINK 功能模块的使用方法。 2.通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性,加深对各典型环节响应曲线的理解。 3.定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。 二、SIMULINK 的使用 MATLAB 中SIMULINK 是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。利用SIMULINK 功能模块可以快速的建立控制系统的模型,进行仿真和调试。 1.运行MATLAB 软件,在命令窗口栏“>>”提示符下键入simulink 命令,按Enter 键或在工具栏单击按钮,即可进入如图1-1所示的SIMULINK 仿真 环境下。 2.选择File 菜单下New 下的Model 命令,新建一个simulink 仿真环境常规模板。 3.在simulink 仿真环境下,创建所需要的系统 三、实验内容 按下列各典型环节的传递函数,建立相应的SIMULINK 仿真模型,观察并记录其单位阶跃响应波形。 ① 比例环节1)(1=s G 和2)(1=s G 实验处理:1)(1=s G SIMULINK 仿真模型

波形图为: 实验处理:2)(1=s G SIMULINK 仿真模型 波形图为: 实验结果分析:增加比例函数环节以后,系统的输出型号将输入信号成倍数放大. ② 惯性环节11)(1+= s s G 和15.01)(2+=s s G 实验处理:1 1 )(1+=s s G SIMULINK 仿真模型

波形图为: 实验处理:1 5.01 )(2+= s s G SIMULINK 仿真模型 波形图为: 实验结果分析:当1 1 )(1+= s s G 时,系统达到稳定需要时间接近5s,当

数字图像处理代码大全

1.图像反转 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸,把[0.1 0.5]的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸,把[0.3 0.7]的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1);

(完整版)MATLAB典型去雾算法代码..

本节主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。 1.3.1 Rentinex理论 Retinex(视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写)理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统(Human Visual System)的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land(埃德温?兰德)于1971年提出的一种被称为的色彩的理论,并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波(红)、中波(绿)和短波(蓝)光线的反射能力决定的,而不是由反射光强度的绝对值决定的;物体的色彩不受光照非均性的影响,具有一致性,即Retinex理论是以色感一致性(颜色恒常性)为基础的。 根据Edwin Land提出的理论,一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像:反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y),其原理示意图如图8.3-1所示。 图1.3-1 Retinex理论示意图 对于观察图像S中的每个点(x,y),用公式可以表示为: S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) (1.3.1)实际上,Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R,也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。 1.3.2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离,即: S'(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y)); 步骤二:用高斯模板对原图像做卷积,即相当于对原图像做低通滤波,得到低通滤波后的图像D(x,y),F(x, y)表示高斯滤波函数: D(x, y)=S(x, y) *F(x, y); 步骤三:在对数域中,用原图像减去低通滤波后的图像,得到高频增强的图像G (x, y): G(x,y)=S'(x, y)-log(D(x, y)) ; 步骤四:对G(x,y)取反对数,得到增强后的图像R(x, y):

Matlab代码1运行结果

when rho=0.7000 epsilon_c2=0.9760183979. when rho=0.6500 epsilon_c1=0.9545430725. when rho=0.6500 epsilon_c2=0.9808187253. when rho=0.6000 epsilon_c1=0.9637291916. when rho=0.6000 epsilon_c2=0.9844500729. when rho=0.5500 epsilon_c1=0.9709578854. when rho=0.5500 epsilon_c2=0.9872930980. when rho=0.5000 epsilon_c1=0.9767709652. when rho=0.5000 epsilon_c2=0.9895793686. when rho=0.4500 epsilon_c1=0.9815214506. when rho=0.4500 epsilon_c2=0.9914578443. when rho=0.4000 epsilon_c1=0.9854483433. when rho=0.4000 epsilon_c2=0.9930286972. when rho=0.3500 epsilon_c1=0.9887183111. when rho=0.3500 epsilon_c2=0.9943617736. when rho=0.3000 epsilon_c1=0.9914501549. when rho=0.3000 epsilon_c2=0.9955072624. when rho=0.2500 epsilon_c1=0.9937297787. when rho=0.2500 epsilon_c2=0.9965021564. when rho=0.2000 epsilon_c1=0.9956196526. when rho=0.2000 epsilon_c2=0.9973743212. when rho=0.1500 epsilon_c1=0.9971649360. when rho=0.1500 epsilon_c2=0.9981451473. when rho=0.1000 epsilon_c1=0.9983974871. when rho=0.1000 epsilon_c2=0.9988313269. when rho=0.0500 epsilon_c1=0.9993384730. when rho=0.0500 epsilon_c2=0.9994460773. when rho=0.0000 epsilon_c1=1.0000000000. when rho=0.0000 epsilon_c2=1.0000000000. out = Columns 1 through 11 0 0.0500 0.1000 0.1500 0.2000 0.2500 0.3000 0.3500 0.4000 0.4500 0.5000 0.0000 0.6540 0.8011 0.8661 0.9027 0.9262 0.9425 0.9545 0.9637 0.9710 0.9768 0 0.8333 0.9134 0.9437 0.9596 0.9694 0.9760 0.9808 0.9845 0.9873 0.9896 Columns 12 through 21 0.5500 0.6000 0.6500 0.7000 0.7500 0.8000 0.8500 0.9000

matlab指令大全

1、运算符: +:加,-:减, *:乘, /:除, \:左除 ^:幂,‘:复数的共轭转置,():制定运算顺序。 2、常用函数表: sin( ) 正弦(变量为弧度) Cot( ) 余切(变量为弧度) sind( ) 正弦(变量为度数) Cotd( ) 余切(变量为度数) asin( ) 反正弦(返回弧度) acot( ) 反余切(返回弧度) Asind( ) 反正弦(返回度数) acotd( ) 反余切(返回度数) cos( ) 余弦(变量为弧度) exp( ) 指数 cosd( ) 余弦(变量为度数) log( ) 对数 acos( ) 余正弦(返回弧度) log10( ) 以10为底对数 acosd( ) 余正弦(返回度数) sqrt( ) 开方 tan( ) 正切(变量为弧度) realsqrt( ) 返回非负根 tand( ) 正切(变量为度数)

abs( ) 取绝对值 atan( ) 反正切(返回弧度) angle( ) 返回复数的相位角 atand( ) 反正切(返回度数) mod(x,y) 返回x/y的余数 sum( ) 向量元素求和 3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得。 4、常用常数的值: pi 3.1415926……. realmin 最小浮点数,2^-1022 i 虚数单位 realmax 最大浮点数,(2-eps)2^1022 j 虚数单位 Inf 无限值 eps 浮点相对经度=2^-52 NaN 空值 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键快捷键说明 方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符

matlab程序题复习

1.编写m 文件要求利用matlab 数值绘图功能画出衰减振荡曲线t e y t 3sin 3- =及其它的包络线3 0t e y - =。t 的取值范围是]4,0[π,数值采样间隔点为pi/50,t e y t 3sin 3 - =在图中用红色是 线段绘出, 3 0t e y - =用蓝色虚线绘出,且两函数作在同一张图上。 1.t=0:pi/50:4*pi; y0=exp(-t/3); y=exp(-t/3).*sin(3*t); figure; plot(t,y,'-r') hold on; plot(t,y0,':b'); plot(t,-y0,':b'); hold off; title(‘y=exp(-t/3)sin(3t)’); xlabel(‘x ’) ylabel(‘y ’) 2.利用matlab 数值绘图功能,画出2 2 22) sin(y x y x z ++= 所表示的三维曲面。y x ,的取值范围是 ]8,8[-,要求去除当x,y 均等于0时,函数z 的不连续点,数值坐标采样间隔为0.5. 2.clear;x=-8:0.5:8; y=x'; [X Y ]=meshgrid(x,y); R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps; Z=sin(R)./R; surf(X,Y,Z); (mesh(X,Y,Z)) colormap(cool) xlabel('x'),ylabel('y'),zlabel('z') Title(‘z=sin(sqrt(x^2+y^2)/sqrt(x^2+y^2)); 3.利用matlab 数值绘图功能,绘制t 在区间[-2pi 2pi ]时函数y=sin(t)/t 的图形,采样间隔为pi/10,要求利用逻辑运算求出x=0时函数近似极限,并修补图形缺口。 3.t=-2*pi:pi/10:2*pi; y=sin(t)./t; tt=t+(t==0)*eps; yy=sin(tt)./tt; subplot(1,2,1),plot(t,y),axis([-7,7,-0.5,1.2]), xlabel('t'),ylabel('y'); subplot(1,2,2),plot(tt,yy),axis([-7,7,-0.5,1.2])

matlab经典代码大全

哈哈哈 MATLAB 显示正炫余炫图:plot(x,y1,'* r',x,y2,'o b') 定义【0,2π】;t=0:pi/10:2*pi; 定义函数文件:function [返回变量列表]=函数名(输入变量列表) 顺序结构:选择结构 1)if-else-end语句 其格式为: if 逻辑表达式 程序模块1; else 程序模块2; End 图片读取:%选择图片路径 [filename, pathname] = ... uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'},'选择图片'); %合成路径+文件名 str=[pathname,filename]; %为什么pathname和filename要前面出现的位置相反才能运行呢???%读取图片 im=imread(str); %使用图片 axes(handles.axes1); %显示图片 imshow(im); 边缘检测: global im str=get(hObject,'string'); axes (handles.axes1); switch str case ' 原图' imshow(im); case 'sobel' BW = edge(rgb2gray(im),'sobel'); imshow(BW); case 'prewitt' BW = edge(rgb2gray(im),'prewitt');

imshow(BW); case 'canny' BW = edge(rgb2gray(im),'canny'); imshow(BW);Canny算子边缘定位精确性和抗噪声能力效果较好,是一个折中方案 end; 开闭运算: se=[1,1,1;1,1,1;1,1,1;1,1,1]; %Structuring Element I=rgb2gray(im); imshow(I,[]);title('Original Image'); I=double(I); [im_height,im_width]=size(I); [se_height,se_width]=size(se); halfheight=floor(se_height/2); halfwidth=floor(se_width/2); [se_origin]=floor((size(se)+1)/2); image_dilation=padarray(I,se_origin,0,'both'); %Image to be used for dilation image_erosion=padarray(I,se_origin,256,'both'); %Image to be used for erosion %%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% Dilation %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%% for k=se_origin(1)+1:im_height+se_origin(1) for kk=se_origin(2)+1:im_width+se_origin(2) dilated_image(k-se_origin(1),kk-se_origin(2))=max(max(se+image_dilation(k-se_origin(1):k+halfh eight-1,kk-se_origin(2):kk+halfwidth-1))); end end figure;imshow(dilated_image,[]);title('Image after Dilation'); %%%%%%%%%%%%%%%%% %%% Erosion %%% %%%%%%%%%%%%%%%%% se=se'; for k=se_origin(2)+1:im_height+se_origin(2) for kk=se_origin(1)+1:im_width+se_origin(1) eroded_image(k-se_origin(2),kk-se_origin(1))=min(min(image_erosion(k-se_origin(2):k+halfwidth -1,kk-se_origin(1):kk+halfheight-1)-se)); end end figure;imshow(eroded_image,[]);title('Image after Erosion'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% Opening(Erosion first, then Dilation) %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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