(完整版)三个例子讲解MATLAB三种循环

(完整版)三个例子讲解MATLAB三种循环
(完整版)三个例子讲解MATLAB三种循环

三个例子讲解MATLAB三种循环

FOR循环

在for和end语句之间的{commands}按数组中的每一列执行一次。在每一次迭代中,x被指定为数组的下一列,即在第n次循环中,x=array(:, n)。

如? for n=1:10

x(n)=sin(n*pi/10);

end

当有一个等效的数组方法来解给定的问题时,应避免用For循环。例如,上面的例子可被重写为 ? n=1:10;

? x=sin(n*pi/10)

第二种方式执行速度更快。

为了得到最大的速度,在For循环(While循环)被执行之前,应预先分配数组。

WHILE循环

只要在表达式里的所有元素为真,就执行while和end语句之间的{commands}。通常,表达式的求值给出一个标量值,但数组值也同样有效。在数组情况下,所得到数组的所有元素必须都为真。考虑下列例子:

? num=0;EPS=1;

? while (1+EPS)>1

EPS=EPS/2;

num=num+1;

end

? num

num =

53

? EPS=2*EPS

EPS =

2.2204e-016

这个例子表明了计算特殊MATLAB值eps的一种方法,它是一个可加到1,而使结果以有限精度大于1的最小数值。这里我们用大写EPS,因此MATLAB的eps的值不会被覆盖掉。在这个例里,EPS以1开始。只要(1+EPS)>1为真(非零),就一直求While循环内的命令值。由于EPS不断被2除,EPS逐渐变小以致于EPS+1不大于1。(记住,发生这种情况是因为计算机使用固定数的值来表示数。MATLAB用16位,因此,我们只能期望EPS接近10-16。) 在这一点上,(1+EPS)>是假(零),于是While循环结束。最后,EPS与2相乘,因为最后除2使EPS太小。

IF-ELSE-END结构

如果在表达式中的所有元素为真(非零),那么就执行if和end语言之间的{commands}。在表达式包含有几个逻辑子表达式时,即使前一个子表达式决定了表达式的最后逻辑状态,仍要计算所有的子表达式。例如,

? apples=10; % number of apples

? cost=apples*25 % cost of apples

? if apples>5 % give 20% discount for larger purchases

cost=(1-20/100)*cost;

end

? cost

cost =

200

假如有两个选择,If-Else-End结构是:

if expression

commands evaluated if True

else

commands evaluated if False

end

在这里,如果表达式为真,则执行第一组命令;如果表达式是假,则执行第二组命令。

当有三个或更多的选择时,If-Else-End结构采用形式

if expression1

commands evaluated if expression1 is True

elseif expression2

commands evaluated if expression2 is True

elseif expression3

commands evaluated if expression3 is True

elseif ……

else

commands evaluated if no other expression is True

end

最后的这种形式,只和所碰到的、与第一个真值表达式相关的命令被执行;接下来的关系表达式不检验,跳过其余的If-Else-End结构。而且,最后的else命令可有可无。

现在我们知道了如何用If-Else-End结构来决策,就有可能提出一种合理的方法来跳出或中断F 循环和While循环。

? EPS=1;

? for num=1:1000

EPS=EPS/2;

if (1+EPS)<=1

EPS=EPS*2

break

end

end

这个例子演示了估算EPS的另一种方法。在这种情况下,For循环构造成要执行足够多的次数If-Else-End结构检验要看EPS是否变得足够小。如果是,EPS乘2,break命令强迫For循环提早束,num=53。

在这个例子里,当执行break语句时,MATLAB跳到循环外下一个语句。在现在情况下,它返回到MATLAB的提示符并显示EPS。如果一个break语句出现在一个嵌套的For循环或While 环结构里,那么MATLAB只跳出break所在的那个循环,不跳出整个嵌套结构。

matlab图像处理的几个实例

Matlab图像处理的几个实例(初学者用) 1.图像的基本信息及其加减乘除 clear,clc; P=imread('yjx.jpg'); whos P Q=imread('dt.jpg'); P=im2double(P); Q=im2double(Q); gg1=im2bw(P,0.3); gg2=im2bw(P,0.5); gg3=im2bw(P,0.8); K=imadd(gg1,gg2); L=imsubtract(gg2,gg3); cf=immultiply(P,Q); sf=imdivide(Q,P); subplot(421),imshow(P),title('郁金香原图'); subplot(422),imshow(gg1),title('0.3'); subplot(423),imshow(gg2),title('0.5'); subplot(424),imshow(gg3),title('0.8'); subplot(425),imshow(K),title('0.3+0.5'); subplot(426),imshow(L),title('0.5-0.3'); subplot(427),imshow(cf),title('P*Q'); subplot(428),imshow(sf),title('P/Q'); 2.图像缩放 clear,clc; I=imread('dt.jpg'); A=imresize(I,0.1,'nearest'); B=imresize(I,0.4,'bilinear'); C=imresize(I,0.7,'bicubic'); D=imresize(I,[100,200]); F=imresize(I,[400,100]); figure subplot(321),imshow(I),title('原图'); subplot(322),imshow(A),title('最邻近插值'); subplot(323),imshow(B),title('双线性插值'); subplot(324),imshow(C),title('二次立方插值'); subplot(325),imshow(D),title('水平缩放与垂直缩放比例为2:1'); subplot(326),imshow(F),title('水平缩放与垂直缩放比例为1:4');

一个简单的Matlab_GUI编程实例

Matlab GUI编程教程(适用于初学者) 1.首先我们新建一个GUI文件:如下图所示; 选择Blank GUI(Default) 2.进入GUI开发环境以后添加两个编辑文本框,6个静态文本框,和一个按钮,布置如下

图所示; 布置好各控件以后,我们就可以来为这些控件编写程序来实现两数相加的功能了。3.我们先为数据1文本框添加代码; 点击上图所示红色方框,选择edit1_Callback,光标便立刻移到下面这段代码的位置。 1. 2. 3.function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) 4.% hObject handle to edit1 (see GCBO) 5.% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

6.% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 7.% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text 8.% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double 复制代码 然后在上面这段代码的下面插入如下代码: 1. 2.%以字符串的形式来存储数据文本框1的内容. 如果字符串不是数字,则现实空白内容input = str2num(get(hObject,'String')); %检查输入是否为空. 如果为空,则默认显示为0if (isempty(input)) set(hObject,'String','0')endguidata(hObject, handles); 复制代码 这段代码使得输入被严格限制,我们不能试图输入一个非数字。 4.为edit2_Callback添加同样一段代码 5 现在我们为计算按钮添加代码来实现把数据1和数据2相加的目的。 用3中同样的方法在m文件中找到pushbutton1_Callback代码段 如下; 1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) 2.% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) 3.% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB 4.% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 复制代码

基于MATLAB的卷积码的分析与应用

基于MATLAB的卷积码的分析与应用

毕业设计(论文)任务书

基于MATLAB的卷积码的分析与应用 摘要 随着现代通信的发展,特别是在未来4G通信网络中,高速信息传输和高可靠性传输成为信息传输的两个主要方面,而可靠性尤其重要。因为信道状况的恶劣,信号不可避免会受到干扰而出错。为实现可靠性通信,主要有两种途径:一种是增加发送信号的功率,提高接收端的信号噪声比;另一种是采用编码的方法对信道差错进行控制。前者常常受条件限制,不是所有情况都能采用。因此差错控制编码得到了广泛应用。 介绍了多种信道编码方式,着重介绍了卷积码的编码方法和解码方式。介绍了MATLAB的使用方法、编程方法、语句、变量、函数、矩阵等。介绍了TD-SCDMA通信系统和该系统下的卷积码,搭建了系统通信模型。编写卷积码的编码和解码程序。用MATLAB仿真软件对TD-SCDMA系统的卷积码编解码进行仿真。对其纠正错码性能进行验证,并且对误码率进行仿真和分析。卷积码的编码解码方式有很多,重点仿真Viterbi算法。Viterbi算法就是利用卷积码编码器的格图来计算路径度量,选择从起始时刻到终止时刻的惟一幸存路径作为最大似然路径。沿着最大似然路径回溯到开始时刻,所走过的路径对应的编码输出就是最大似然译码输出序列。它是一种最大似然译码方法,当编码约束长度不大、或者误码率要求不是很高的情况下,Viterbi译码器设备比较简单,计算速度快,因而Viterbi译码器被广泛应用于各种领域。 关键词:卷积码;信道编码;TD-SCDMA;MATLAB

目录 毕业设计(论文)任务书 ............................................................................................I 摘要........................................................................................................................... II Abstract......................................................................................... 错误!未定义书签。第1章绪论 . (1) 1.1课题研究的背景和来源 (1) 1.2主要内容 (2) 第2章相关理论介绍 (3) 2.1信道编码 (3) 2.1.1 信道编码的分类 (3) 2.1.2 编码效率 (3) 2.2线性分组码 (3) 2.3循环码 (5) 2.4卷积码 (6) 2.4.1 卷积码简介 (7) 2.4.2 卷积码的编码 (7) 2.4.3 卷积码的解码 (13) 第3章MATLAB应用 (21) 3.1数和算术的表示方法 (21) 3.2向量与矩阵运算 (21) 3.2.1 通过语句和函数产生 (21) 3.2.2 矩阵操作 (22) 3.3矩阵的基本运算 (22) 3.3.1 矩阵乘法 (22) 3.3.2 矩阵除法 (23) 3.4MATLAB编程 (23) 3.4.1 关系运算 (23) 3.4.2 控制流 (25) 第4章卷积码的设计与仿真 (27) 4.1TD-SCDMA系统 (27) 4.1.1 系统简介 (27) 4.1.2 仿真通信系统模型 (27)

图像处理实例(含Matlab代码)

信号与系统实验报告——图像处理 学院:信息科学与工程学院 专业:2014级通信工程 组长:** 组员:** 2017.01.02

目录 目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12)

实验一图像一的细胞计数 一、实验内容及步骤 将该图形进行一系列处理,计算得到途中清晰可见细胞的个数。 首先,由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦,所以转为灰度图,再进行二值化化为黑白图像,得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像,为了方便计数对图像取反,这时进行一次计数,发现得到的个数远远多于实际个数,这时在进行一次中值滤波,去掉一些不清晰的像素点,剩下的应该为较为清晰的细胞个数,再次计数得到大致结果。 二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number

数字信号处理Matlab实现实例(推荐给学生)

数字信号处理Matlab 实现实例 第1章离散时间信号与系统 例1-1 用MATLAB计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的离散卷积。 解 MATLAB程序如下: a=[-2 0 1 -1 3]; b=[1 2 0 -1]; c=conv(a,b); M=length(c)-1; n=0:1:M; stem(n,c); xlabel('n'); ylabel('幅度'); 图1.1给出了卷积结果的图形,求得的结果存放在数组c中为:{-2 -4 1 3 1 5 1 -3}。 例1-2 用MATLAB计算差分方程 当输入序列为时的输出结果。 解 MATLAB程序如下: N=41; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22]; b=[1 0.7 -0.45 -0.6]; x=[1 zeros(1,N-1)];

k=0:1:N-1; y=filter(a,b,x); stem(k,y) xlabel('n');ylabel('幅度') 图 1.2 给出了该差分方程的前41个样点的输出,即该系统的单位脉冲响应。 例1-3 用MATLAB 计算例1-2差分方程 所对应的系统函数的DTFT 。 解 例1-2差分方程所对应的系统函数为: 123 123 0.80.440.360.02()10.70.450.6z z z H z z z z -------++= +-- 其DTFT 为 23230.80.440.360.02()10.70.450.6j j j j j j j e e e H e e e e ωωωω ωωω--------++= +-- 用MATLAB 计算的程序如下: k=256; num=[0.8 -0.44 0.36 0.02]; den=[1 0.7 -0.45 -0.6]; w=0:pi/k:pi; h=freqz(num,den,w); subplot(2,2,1); plot(w/pi,real(h));grid title('实部') xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度')

基于MATLAB的LDPC信道编码的研究及实现

本科毕业设计任务书 题目:基于MATLAB的LDPC信道编码的研究及实现

一、毕业设计内容及要求 1、课题说明: 随着无线通信技术的发展和各种传输方式对可靠性要求的不断提高,信道编码作为抗干扰技术的重要手段之一,在数字通信技术领域和数字传输领域显示出越来越重要的作用。近年来,基于中继的协作通信技术通过有效利用空间分集,显著改善通信系统的性能。协作通信技术还可以利用纠错码以进一步提高系统性能。Turbo码和LDPC码作为一种能够逼近香农限的优异差错编码技术,在现代通信中起着举足轻重的作用。LDPC码的种种优点使其成为下一代移动通信(4G)的强有力竞争者,因此LDPC码已经成为信道编码领域的研究热点之一。 本选题的基本任务:在了解LDPC码字的重要作用的基础之上,通过对LDPC码的编译码算法的深入研究,利用MATLAB对LDPC码进行模拟仿真,建立仿真分析模型,分析编码过程中码长、列重、围长等参数的影响,译码时采用不同的译码算法并做出比较。 2、毕业设计的主要内容: (1)了解信道编码在通信系统中的重要作用; (2)掌握LDPC信道编码工作的基本原理; (3)熟悉并掌握LDPC码的编译码算法; (4)利用MATLAB建立LDPC信道编码的仿真模型; (5)对系统进行优化并比较分析码长、列重等参数的影响; (6)比较分析不同的译码算法的影响。 3、毕业设计的基本要求: (1)了解课题的相关知识; (2)调研,比较国内外相关方面的课题; (3)设计方案要进行技术分析,以选择较为合理的方案; (4)实验要求有实验方法和实验数据以及数据分析; (5)设计说明书应包括与有关的叙述说明和计算,内容完整、计算正确; (6)书写工整。计算公式和引用数据要正确,并说明其来源; (7)设计说明书应包括中英文摘要、目录、前言、正文、小结、参考文献; (8)设计说明书图纸应能较好地表达意图,图面布局合理,符合国家制图标准和有关规范。 4、毕业设计工作量: (1)写开题报告,要求不少于2000字;

MATLAB中图像函数大全 详解及例子

图像处理函数详解——strel 功能:用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。 用法:SE=strel(shape,parameters) 创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有 arbitrary' 'pair' 'diamond' 'periodicline' 'disk' 'rectangle' 'line' 'square' 'octagon 参数parameters一般控制SE的大小。 例子: se1=strel('square',6) %创建6*6的正方形 se2=strel('line',10,45) %创建直线长度10,角度45 se3=strel('disk',15) %创建圆盘半径15 se4=strel('ball',15,5) %创建椭圆体,半径15,高度5

图像处理函数详解——roipoly 功能:用于选择图像中的多边形区域。 用法:BW=roipoly(I,c,r) BW=roipoly(I) BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) [BW,xi,yi]=roipoly(...) [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...) BW=roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1,其他部分的值为0. BW=roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。 BW=roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系,然后在指定的坐标系下选择由向量xi,yi指定的多边形区域。 例子:I=imread('eight.tif'); c=[222272300270221194]; r=[21217512112175]; BW=roipoly(I,c,r); imshow(I)

数字通信系统matlab仿真

课程设计报告 题目:基于MATLAB的通信系统仿真 ———信道编码对通信系统性能的影响 专业:通信工程 姓名:XXX 学号:0730xxxx

基于MATLAB 的通信系统仿真 ———信道编码对通信系统性能的影响 摘要:简述信道编码理论,详细说明分组码的编译原理、实现方法及检错纠错能力,用MATLAB 仿真有无信道编码条件下对通信系统性能的影响及信道编码在不同信道下对通信系统性能的影响,如AWGN 信道和深衰落信道。 关键词:信道编码、分组码、MATLAB 仿真、性能 一、引言 提高信息传输的有效性和可靠性始终是通信技术所追求的目标,而信道编码能够显著的提升信息传输的可靠性。1948年,信息论的奠基人C.E.Shannon 在他的开创性论文“通信的数学理论”中,提出了著名的有噪信道编码定理.他指出:对任何信道,只要信息传输速率R 不大于信道容量C, 就一定存在这样的编码方法:在采用最大似然译码时,其误码率可以任意小.该定理在理论上给出了对给定信道通过编码所能达到的编码增益的上限,并指出了为达到理论极限应采用的译码方法.在信道编码定理中,香农提出了实现最佳编码的三个基本条件 :(1 )采用随机编译码方式 ; (2 )编码长度L→∞ , 即分组的码组长度无限 ; (3)译码采用最佳的最大似然译码算法。【1】 二、信道编码理论 1、信道编码的目的 在数字通信系统中由于信道内存在加性噪声及信道传输特性不理想等容易造成码间串扰同时多用户干扰、多径传播和功率限制等也导致错误译码。为了确保系统的误比特率指标通常采用信道编码。信道编码是为了保证信息传输的可靠性、提高传输质量而设计的一种编码。它是在信息码中增加一定数量的多余码元,使码字具有一定的抗干扰能力。 2、信道编码的实质 信道编码的实质就是在信息码中增加一定数量的多余码元(称为监督码元),使它们满足一定的约束关系,这样由信息码元和监督码元共同组成一个由信道传输的码字。举例而言,欲传输k 位信息,经过编码得到长为n(n>k)的码字,则增加了 n - k = r 位多余码元,我们定义 R = k / n 为编码效率。【2】 3、 信道编码公式 令信息速率为f b ,经过编码以后的速率为f t ,定义:R =f b /f t 为编码率。则对于任何一个信道,总存在一个截止速率R 0,只要R

matlab源代码实例

1.硬币模拟试验 源代码: clear; clc; head_count=0; p1_hist= [0]; p2_hist= [0]; n = 1000; p1 = 0.3; p2=0.03; head = figure(1); rand('seed',sum(100*clock)); fori = 1:n tmp = rand(1); if(tmp<= p1) head_count = head_count + 1; end p1_hist (i) = head_count /i; end figure(head); subplot(2,1,1); plot(p1_hist); grid on; hold on; xlabel('重复试验次数'); ylabel('正面向上的比率'); title('p=0.3试验次数N与正面向上比率的函数图'); head_count=0; fori = 1:n tmp = rand(1); if(tmp<= p2) head_count = head_count + 1; end p2_hist (i) = head_count /i; end figure(head); subplot(2,1,2); plot(p2_hist); grid on; hold on; xlabel('重复试验次数'); ylabel('正面向上的比率'); title('p=0.03试验次数N与正面向上比率的函数图'); 实验结果:

2.不同次数的随机试验均值方差比较 源代码: clear ; clc; close; rand('seed',sum(100*clock)); Titles = ['n=5时' 'n=20时' 'n=25时' 'n=50时' 'n=100时']; Titlestr = cellstr(Titles); X_n_bar=[0]; %the samples of the X_n_bar X_n=[0]; %the samples of X_n N=[5,10,25,50,100]; j=1; num_X_n = 100; num_X_n_bar = 100; h_X_n_bar = figure(1);

基于matlab的turbo码编码的结题报告 彭锦程

基于matlab的turbo码编码的结题报告 姓名:彭锦程 学号:10021230 同组人:李世斌 学号:10021229 指导老师:徐小平

一:引言 自从香农的信道编码定理提出之后,人们对设计出好的信道码的探索与研究就从未间断。1993 年,在国际通信会议上法国学者C Berrou 等人首次提出了Turbo 码。在加性高斯白噪声的环境下,采用编码效率R=1/2、交织长度为65536 的Turbo 码,经过18 次迭代译码后,在Eb/N0=0.7dB 时,其误码率已低于10-5,与香农极限只相差0.7dB。Turbo 码以其优异的性能引起各国研究学者的强烈关注,成为研究的热点课题。在第3 代移动通信系统的建议中,无论是UMTS(WCDMA)还是IS2000(CDMA2000),都已将Turbo 码作为高速率、高质量数据传输中信道编码方案的标准。虽然至今Turbo 码在数学上的机理还没有定论,但是,Turbo 码的优越性能及其迭代译码算法的思想,很大程度上已经被人们所理解。 Shannon 编码定理指出:如果采用足够长的随机编码,就能逼近Shannon 信道容量。而Turbo 码以其接近Shannon 理论极限的译码性能,已被采纳为3G移动通信系统的信道编码标准之一。Turbo 码巧妙地将两个简单分量码通过伪随机交织器并行级联来构造具有伪随机特性的长码,并通过在两个软输入/ 软输出(SISO) 译码器之间进行多次迭代实现了伪随机译码。采用迭代译码的方法来提高通信系统的译码性能是Turbo 码的最大特点。 Turbo 码的编码器、译码器结构繁琐,是一种非常复杂的信道编码方案,这使得对Turbo 码的理论分析十分困难,且只能对运算复杂度作宏观分析,对Turbo码的具体实现并没有一个清楚的度量。因此,使用计算机对Turbo 码进行仿真分析是十分必要的。考虑到Turbo 码系统编译码的数据处理量很大,利用生成矩阵对信息序列进行编码、译码时的迭代计算等等,都涉及了矩阵运算,故采用Matlab/ Simulink 来进行建模仿真,同时分析了迭代次数、交织长度及不同译码算法对Turbo 码性能的影响。 二:Turbo 码的编码器和译码器原理 Turbo 码编码器组成 Turbo 码的编码器的基本结构如图1 所示。 图1 Turbo 码的编码器结构图 Turbo 码编码器主要由两个递归系统卷积编码器(RSC) 、一个交织器与一个删余和复用单元组成。递归系统卷积编码器是指带有反馈的系统卷积编码器,其码率可设为R = k/ n ;交织器用来改变信息序列的排列顺序,获得与原始信息序列内容相同,但排列不同的信息序列;删余和复用单元的作用是从总体上改善Turbo码码率,因此通过删余和复用单元, Turbo 码可以获得不同码率的码字。编码器的码字通过信道输出到译码器内。 Turbo 码译码器原理

matlab循环语句

matlab 基本语句 1.循环语句for for i=s1:s3:s2 循环语句组 end 解释:首先给i赋值s1;然后,判断i是否介于s1与s2之间;如果是,则执行循环语句组,i=i+s3(否则,退出循环.);执行完毕后,继续下一次循环。 例:求1到100的和,可以编程如下: sum=0 for i=1:1:100 sum=sum+i end 这个程序也可以用while语句编程。 注:for循环可以通过break语句结束整个for循环. 2.循环语句while 例:sum=0;i=1; while(i<=100) sum=sum+i;i=i+1; end 3.if语句 if(条件) 语句 end if(条件) 语句 else 语句 end if(条件) 语句 elseif 语句 end 4.关系表达式:

=,>,<,>=,<=,==(精确等于) 5.逻辑表达式:|(或),&(且) 6.[n,m]=size(A)(A为矩阵) 这样可以得到矩阵A的行和列数 n=length(A),可以得到向量A的分量个数;如果是矩阵,则得到矩阵A的行与列数这两个数字中的最大值。 7.!后面接Dos命令可以调用运行一个dos程序。 8.常见函数: poly():为求矩阵的特征多项式的函数,得到的为特征多项式的各个系数。如 a=[1,0,0;0,2,0;0,0,3],则poly(a)=1 -6 11 -6。相当于poly(a)=1入^3+(-6)入^2+11入+(-6)。 compan():可以求矩阵的伴随矩阵. sin()等三角函数。 MATLAB在数学建模中的应用(3) 一、程序设计概述 MATLAB所提供的程序设计语言是一种被称为第四代编程语言的高级程序设计语言,其程序简洁,可读性很强,容易调试。同时,MATLAB的编程效率比C/C++语言要高得多。 MATLAB编程环境有很多。常用的有: 1.命令窗口 2.word窗口 3.M-文件编辑器,这是最好的编程环境。 M-文件的扩展名为“.m”。M-文件的格式分为两种: ①λ M-脚本文件,也可称为“命令文件”。 ② M-函数文件。这是matlab程序设计的主流。λ 保存后的文件可以随时调用。 二、MATLAB程序结构 按照现代程序设计的观点,任何算法功能都可以通过三种基本程序结构来实现,这三种结构是:顺序结构、选择结构和循环结构。其中顺序结构是最基本的结构,它依照语句的自然顺序逐条地执行程序的各条语句。如果要根据输入数据的实际情况进行逻辑判断,对不同的结果进行不同的处理,可以使用选择结构。如果需要反复执行某些程序段落,可以使用循环结构。 1 顺序结构 顺序结构是由两个程序模块串接构成。一个程序模块是完成一项独立功能的逻辑单元,它可以是一段程序、一个函数,或者是一条语句。 看图可知,在顺序结构中,这两个程序模块是顺序执行的,即先执行<程序

图像增强及MATLAB实现

《数字图像处理》课程设计 课设题目:图像增强与MATLAB实现学校学院:华东交通大学理学院 学生班级:13级信息计算(2)班学生:超 学生学号:20130810010216 指导老师:自柱

图像增强与MATLAB实现 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法,它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础,通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。 关键字:图像;图像增强;算法

目录 一、MATLAB的简介 (1) 1.1MATLAB主要功能 (1) 二、MATLAB的主要功能 (1) 2.1数字增强技术概述 (1) 2.2数字图像的表示 (2)

三、直方图的均衡化 (2) 3.1图像的灰度 (2) 3.2灰度直方图 (2) 3.3直方图均衡化 (3) 四、图像二值化 (5) 4.1图像二值化 (5) 五、对比度增强 (7) 5.1对比度增强 (7) 5.2灰度调整 (8) 5.3对数变换 (9) 六、滤波 (10) 6.1平滑滤波 (10) 6.2线性平滑滤波程序: (11) 6.3非线性滤波 (12) 七、锐化 (18) 八、参考文献 (19) 九、自我评价 (20)

一、Matlab的简介 1.1 MATLAB主要功能 MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包,包含各种能够进行常规运算的“工具箱”,如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等;同时还提供了编程计算的编程特性,通过编程可以解决一些复杂的工程问题;也可绘制二维、三维图形,输出结果可视化。目前,已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。 二、MATLAB的主要功能 2.1数字增强技术概述 图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,消弱或去除某些信息使得图像更加实用。图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理等。 图像增强技术主要包括:直方图修改处理,图像平滑处理,图像尖锐化处理,彩色图像处理。从纯技术上讲主要有两类:频域处理法和空域处理法。 频域处理法主要是卷积定理,采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术;空域处理法:是直接对图像中的像素进行处理,基本上是以灰度映射变换为基础的。

基于matlab的2-3卷积码编码译码设计与仿真

西南科技大学 方向设计报告 课程名称:通信工程方向设计 设计名称:2/3卷积码编译码器仿真与性能分析 姓名: 学号: 班级: 指导教师: 起止日期:2011.12.12-2012.1.6 西南科技大学信息工程学院制

方向设计任务书 学生班级:学生姓名:学号: 设计名称:2/3卷积码编译码器仿真与性能分析 起止日期:2011.12.12-2012.1.6指导教师: 设计要求: (1)分析2/3卷积码编码器结构; (2)分析2/3卷积码译码的Viterbi算法; (3)基于SIMULINK进行2/3卷积码的纠错性能仿真; 方向设计学生日志 时间设计内容 12.15-12.17 查看题目及设计要求。 12.18-12.23 查阅相关资料,设计方案。 12.23-12.27 编写报告及调试程序。 12.28-12.29 完善修改课程设计报告。 12.30-12.31 答辩。

方向设计考勤表 周星期一星期二星期三星期四星期五 方向设计评语表 指导教师评语: 成绩:指导教师: 年月日

2/3卷积码编译码器仿真与性能分析 摘要: 卷积码是一种性能优越的信道编码。它的编码器和译码器都比较容易实现,同时它具有较强的纠错能力。随着纠错编码理论研究的不断深入,卷积码的实际应用越来越广泛。本文简明地介绍了卷积码的编码原理和Viterbi译码原理。并在SIMULINK模块设计中,完成了对卷积码的编码和译码以及误比特统计整个过程的模块仿真。最后,通过在仿真过程中分别改变卷积码的重要参数来加深理解卷积码的这些参数对卷积码的误码性能的影响。经过仿真和实测,并对测试结果作了分析。 关键词: 卷积码编码器、viterbi译码器、SIMULINK

图像处理matlab程序实例

程序实例 1旋转: x=imread('d:\MATLAB7\work\flower.jpg'); y=imrotate(x,200,'bilinear','crop'); subplot(1,2,1); imshow(x); subplot(1,2,2); imshow(y) 2.图像的rgb clear [x,map]=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh1.jpg');y=x(90:95,90:95);imshow(y)R=x(90:95,90:95,1);G=x(90:95,90:95,2);B=x(90:95,90:95,3);R,G,B 3.加法运算clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh3.jpg');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%向图片加入高斯噪声subplot(1,2,1),imshow(I);%显示图片subplot(1,2,2),imshow(J);K=zeros(242,308);%产生全零的矩阵,大小与图片的大小一样for i=1:100%循环100加入噪声J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J1=im2double(J);K=K+J1;end K=K/100; figure,imshow(K);save

4.减法 clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); J=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao1.jpg'); K=imsubtract(I,J);%实现两幅图相减 K1=255-K;%将图片求反显示 figure;imshow(I); title('有噪声的图'); figure;imshow(J); title('原图'); figure;imshow(K1); title('提取的噪声'); save 5.图像的乘法 H=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); I=immultiply(H,1.2);将此图片乘以1.2 J=immultiply(H,2); subplot(1,3,1),imshow(H); title('原图'); subplot(1,3,2),imshow(I); title('·放大1.2'); subplot(1,3,3),imshow(J); title('放大2倍'); 6除法运算 moon=imread('moon.tif'); I=double(moon); J=I*0.43+90; K=I*0.1+90; L=I*0.01+90; moon2=uint8(J); moon3=uint8(K); moon4=uint8(L); J=imdivide(moon,moon2); K=imdivide(moon,moon3); L=imdivide(moon,moon4); subplot(2,2,1),imshow(moon); subplot(2,2,2),imshow(J,[]); subplot(2,2,3),imshow(K,[]); subplot(2,2,4),imshow(L,[]);

基于matlab的通信系统仿真要点

创新实践报告 报告题目:基于matlab的通信系统仿真学院名称:信息工程学院 姓名: 班级学号: 指导老师: 二O一四年十月十五日

一、引言 现代社会发展要求通信系统功能越来越强,性能越来越高,构成越来越复杂;另一方面,要求通信系统技术研究和产品开发缩短周期,降低成本,提高水平。这样尖锐对立的两个方面的要求,只有通过使用强大的计算机辅助分析设计技术和工具才能实现。在这种迫切的需求之下,MATLAB应运而生。它使得通信系统仿真的设计和分析过程变得相对直观和便捷,由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展。通信系统仿真贯穿着通信系统工程设计的全过程,对通信系统的发展起着举足轻重的作用。通信系统仿真具有广泛的适应性和极好的灵活性,有助于我们更好地研究通信系统性能。通信系统仿真的基本步骤如下图所示:

二、仿真分析与测试 (1)随机信号的生成 利用Matlab 中自带的函数randsrc 来产生0、1等概分布的随机信号。源代码如下所示: global N N=300; global p p=0.5; source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]); (2)信道编译码 1、卷积码的原理 卷积码(convolutional code)是由伊利亚斯(p.Elias)发明的一种非分组码。在前向纠错系统中,卷积码在实际应用中的性能优于分组码,并且运算较简单。 卷积码在编码时将k 比特的信息段编成n 个比特的码组,监督码元不仅和当前的k 比特信息段有关,而且还同前面m=(N-1)个信息段有关。 通常将N 称为编码约束长度,将nN 称为编码约束长度。一般来说,卷积码中k 和n 的值是比较小的整数。将卷积码记作(n,k,N)。卷积码的编码流程如下所示。 可以看出:输出的数据位V1,V2和寄存器D0,D1,D2,D3之间的关系。根据模2 D0D2D1D3 + + M V1 V2 OUT 02 1V D D =⊕0123 2V D D D D =⊕⊕⊕

matlab中循环语句用法

循环结构:for语句 格式: for 循环变量=表达式1:表达式2:表达式3 循环体 end 【注】:表达式1:循环变量初值, 表达式2:步长,为1时,可省略; 表达式3:循环变量终值。 或: for循环变量=矩阵表达式 循环体 end 【注】:执行过程是依次将矩阵的各列元素赋给循环变量,然后执行循环体语句,直至各列元素处理完毕。 2 while语句: 格式: while(条件) 循环体 end 【注】:条件成立时,执行循环体 3

break语句&& continue语句: break:破坏,破坏循环,终止循环的进行,跳出循环,程序将执行循环语句的下一语句。 continue:继续,循环继续,程序将跳过循环体中剩下的语句,继续下一次循环。 4 循环的嵌套—多重循环结构 5 选择结构:if-else语句 格式: if 表达式 程序模块 end 或 if 表达式 程序模块1 else 程序模块2 end 6 switch语句: 格式:

switch 表达式 case 数值1 程序模块1 case 数值2 程序模块2 case 数值3 程序模块3 ...... otherwise 程序模块n end 执行过程:首先计算表达式的值, 然后将其结果与每一个case后面的数值依次进行比较, 如果相等,则执行该case的程序模块; 如果都不相等,则执行otherwise模块中的语句。 switch语句可以替代多分支的if语句,而且switch语句简洁明了,可读性更好。 7 matlab中一些基本知识: END 注意事项 for循环可以通过break语句结束整个for循环

数字图像处理MATLAB程序【完整版】

第一部分数字图像处理

实验一图像的点运算 实验1.1直方图 一.实验目的 1 ?熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用; 2?理解和掌握直方图原理和方法; 二.实验设备 1. PC 机一台; 2.软件matlab。 三.程序设计 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用直方图函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(1,2,1),imshow(l) % 输出图像 title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题 四.实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境; 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像;再调用相应的直方图函数,设置参数;最后输出处理后的图像; 3?浏览源程序并理解含义; 4. 运行,观察显示结果; 5. 结束运行,退出; 五.实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a)原始图像(b) 原始图像直方图 六.实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码; 2、输入一幅灰度图像,给出其灰度直方图结果,并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2灰度均衡 一.实验目的 1 .熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用; 2?理解和掌握灰度均衡原理和实现方法; 二.实验设备 1. PC机一台; 2. 软件matlab ; 三.程序设计 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用灰度均衡函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(2,2,1),imshow(l) % 输出图像title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题a=histeq(l,256); % 直方图均衡化,灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) % 输出均衡化后图像title(' 均衡化后图像')%在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) % 输出均衡化后直方图 title(' 均衡化后图像直方图')%在均衡化后直方图上加标题 四.实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境; 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像;再调用相应的灰度均衡函数,设置参数;最后输出处理后的图像; 3?浏览源程序并理解含义; 4. 运行,观察显示结果; 5. 结束运行,退出; 五.实验结果 观察matlab环境下图像灰度均衡结果及直方图分布。 均衡化后图像

相关文档
最新文档