《测试信号分析与处理》实验报告

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《测试信号分析与处理》

实验一差分方程、卷积、z变换

一、实验目的

通过该实验熟悉 matlab软件的基本操作指令,掌握matlab软件的使用方法,掌握数字信号处理中的基本原理、方法以及matlab函数的调用。

二、实验设备

1、微型计算机1台;

2、matlab软件1套

三、实验原理

Matlab 软件是由mathworks公司于1984年推出的一套科学计算软件,分为总包和若干个工具箱,其中包含用于信号分析与处理的sptool工具箱和用于滤波器设计的fdatool工具箱。它具有强大的矩阵计算和数据可视化能力,是广泛应用于信号分析与处理中的功能强大且使用简单方便的成熟软件。Matlab软件中已有大量的关于数字信号处理的运算函数可供调用,本实验主要是针对数字信号处理中的差分方程、卷积、z变换等基本运算的matlab函数的熟悉和应用。

差分方程(difference equation)可用来描述线性时不变、因果数字滤波器。用x表示滤波器的输入,用y表示滤波器的输出。

a0y[n]+a1y[n-1]+…+a N y[n-N]=b0x[n]+b1x[n-1]+…+b M x[n-M] (1)

ak,bk 为权系数,称为滤波器系数。

N为所需过去输出的个数,M 为所需输入的个数卷积是滤波器另一种实现方法。

y[n]= ∑x[k] h[n-k] = x[n]*h[n] (2) 等式定义了数字卷积,*是卷积运算符。输出y[n] 取决于输入x[n] 和系统的脉冲响应h[n]。

传输函数H(z)是滤波器的第三种实现方法。

H(z)=输出/输入= Y(z)/X(z) (3)即分别对滤波器的输入和输出信号求z变换,二者的比值就是数字滤波器的传输函数。

序列x[n]的z变换定义为

X (z)=∑x[n]z-n (4) 把序列x[n] 的z 变换记为Z{x[n]} = X(z)。

由X(z) 计算x[n] 进行z 的逆变换x[n] = Z-1{X(z)}。

Z 变换是Z-1的幂级数,只有当此级数收敛,Z 变换才有意义,而且同

一个Z 变换等式,收敛域不同,可以代表不同序列的Z 变换函数。

这三种数字滤波器的表示方法之间可以进行相互转换。

四、实验步骤

1、熟悉matlab软件基本操作指令。读懂下列matlab程序指令,键入程序

并运行,观察运行结果。

Conv.m% 计算两个序列的线性卷积;

%-----------------------------------------------------------------

clear;

N=5;

M=6;

L=N+M-1;

x=[1,2,3,4,5];

h=[6,2,3,6,4,2];

y=conv(x,h);

nx=0:N-1;

nh=0:M-1;

ny=0:L-1;

subplot(231);

stem(nx,x,'.k');xlabel('n');ylabel('x(n)');grid on;

subplot(232);

stem(nh,h,'.k');xlabel('n');ylabel('h(n)');grid on;

subplot(233);

stem(ny,y,'.k');xlabel('n');ylabel('y(n)');grid on;

filter.m;%求一个离散系统的输出;

clear;

x=ones(100);

t=1:100;

b=[.001836,.007344,.011016,.007374,.001836];

a=[1,-3.0544,3.8291,-2.2925,.55075];

y=filter(b,a,x);

clear;

impz .m% 计算滤波器的冲击响应

b=[.001836,.007344,.011016,.007374,.001836];

a=[1,-3.0544,3.8291,-2.2925,.55075];

[h,t]=impz(b,a,40);

subplot(221)

stem(t,h,'.');grid on;

ylabel('h(n)')

xlabel('n')

filter.m% 计算滤波器的阶跃响应 x=ones(100);t=1:100; y=filter(b,a,x); subplot(222)

plot(t,x,'g.',t,y,'k-');grid on; ylabel('x(n) and y(n)') xlabel('n')

例题运行结果图

24

n

x (n )

5

n

h (n )

510

n

y (n )

2、编程求出下列问题的解 1)、滤波器的差分方程为:y[n]=x[n]-0.8x[n-1]-0.5y[n-1]

求出此滤波器脉冲响应和阶跃响应的前十个采样值。

clear;

%impz.m% 计算滤波器的冲击响应 b=[1,-.8]; a=[1,.5];

[h,t]=impz(b,a,10); stem(t,h,'.');gird on ; ylabel('h(n)')

xlabel('n')

1234

56789

n

h (n )

clear;

%filter.m% 计算滤波器的阶跃响应 x=ones(10);t=1:10; b=[1,-.8]; a=[1,.5];

y=filter(b,a,x);

plot(t,x,'g.',t,y,'k.');gird on ; ylabel('x(n) and y(n)') xlabel('n')

123

45

678910

n

x (n ) a n d y (n )

2)、系统的脉冲响应为h[n]=e -n

(u[n]-u[n-3]),用卷积求系统的阶跃响应。 N=25; M=3;

L=N+M-1;

x=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]; h=[1,.3679,.1353]; y=conv(x,h); nx=0:N-1; nh=0:M-1; ny=0:L-1; subplot(231);

stem(nx,x,'.k');xlabel('n');ylabel('x(n)');grid on; subplot(232);

stem(nh,h,'.k');xlabel('n');ylabel('h(n)');grid on; subplot(233);

stem(ny,y,'.k');xlabel('n');ylabel('y(n)');grid on;

2040

n

x (n

)

12

n

h (n )

204

n

y (n )

五、实验讨论和分析

1、差分方程、卷积、z 变换和傅里叶变换之间如何进行转换?

答:差分方程;a0y[n]+a1y[n-1]+a2y[n-2]+`````+aNy[n-N]=b0x[n]+b1x[n-1]+……+bMx[n-M] 卷积是由输入x[n]所引起的全部输出y[n]是所有这些加权脉冲相应之和。即y{n}=x[n]*h[n]只要知道脉冲响应和输入就可以得到输出 Z 变换是把时域信号向频域进行转换X (z )=∑x[n]z ˇ-n Y (z )=∑y[n]z ˇ-n 脉冲响应是传输函数的逆z 变换 傅里叶变换X (Ω)=∑x[n]e ˇ-jn Ω 2、边界效应是如何产生的?它对信号的滤波效果有何影响?

答:多数情况下,采样开始之前的输入情况是未知的,当脉冲响应与未知的的输

入采样点重叠时,由于实际的输出值可能受采样开始之前输入信号的影响,所以无法准确的计算输出。计算的开始和末尾都存在这种现象。仅当输入序列与脉冲响应完全重叠时,计算才有意义,这种现象就是边界效应。当一个系统开始运行或条件改变时,输出需要一些时间过渡到新的稳态。边界效应会产生输出的暂态部分和稳态部分,会影响滤波效果,并且会导致失真现象出现。

实验二数字滤波器综合设计

一、实验目的

通过该设计实验掌数字滤波器设计的一般步骤,掌握利用matlab 软件设计数字滤波器的方法,熟悉sptool工具箱的使用方法。

二、实验设备

1、微型计算机1台;

2、matlab软件1套

三、实验原理

一)、滤波器的形状及重要参数

理想滤波器的形状是矩形,图 1 给出非理想滤波器。

图1

通带:增益高的频率范围,信号可以通过,称为滤波器的通带。

阻带:增益低的频率范围,滤波器对信号有衰减或阻塞作用,称滤波器的阻带。滤波器截止频率:增益为最大值的0.707倍时所对应的频率为滤波器截止频率增益通常用分贝(dB)表示。增益(dB)= 20log(增益)

增益为0.707 时对应-3dB,因此截止频率常被称为-3dB。

滤波器的带宽:对于低通滤波器宽带是从0 ~ - 3dB

对于高通滤波器宽带是从- 3dB~采样频率的一半

对于带通滤波器带宽是截止频率之间的频率距离

二)加窗低通FIR 滤波器的设计

1. 在过渡带宽度的中间,选择通带边缘频率(Hz):

f1=所要求的通带边缘频率+(过渡带宽度)/2

2. 计算Ω1=2πf1/fs,并将此值代入理想低通滤波器的脉冲响应h1[n] 中:

h1[n] = sin(nΩ1)/nπ

3. 从表中选择满足阻带衰减及其他滤波器要求的窗函数,用表中N 的公式

计算所需要的非零项数目。选择奇数项,这样脉冲响应可以完全对称,避免了滤波器产生相位失真,对于|n|≤(N-1)/2,计算窗函数w[n]。

4. 对于|n|≤(N-1)/2,从式h[n]=h1[n]w[n]计算(有限)脉冲响应,对于其他

n 值h[n]=0,此脉冲响应是非因果的。

5. 将脉冲响应右移(N-1)/2,确保第一个非零值在n=0处,使此低通滤波器

为因果的。

三)、设计低通巴特沃斯滤波器:

1) 确定待求通带边缘频率fp1 Hz 、待求阻带边缘频率fs1 Hz 和待求阻

带衰减- 20logδsdB(或待求阻带增益20logδsdB)。通带边缘频率对应–3dB增益。

2) 用式Ω=2πf/fs 把由Hz 表示的待求边缘频率转成由弧度表示的数

字频率,得到Ωp1 和Ωs1 。

3) 计算预扭曲模拟频率以避免双线性变化带来的失真。由ω=2fs tan(Ω/2)

求得ωp1和ωs1,单位是弧度/秒。

4) 由已给定的阻带衰减- 20logδs(或增益- 20logδs)确定阻带边缘增益

δs 。

5) 计算所需滤波器的阶数n 取整数。

6)把ωp1代入n 阶模拟巴特沃斯滤波器传输函数H(s)中,并对H(s) 进行双线性变换得到n 阶数字传输函数H(z)。滤波器实现所需的差分方程可直接从传输函数H(s) 求出。

四)、低通切比雪夫Ⅰ型滤波器的设计:

1)确定待求的通带与阻带边缘频率fp1 和fs1 、待求的通带边缘增益20log(1- δp) 和待求的阻带衰减-20logδs(或待求的阻带增益20logδs )。

2)用公式Ω=2πf/fs 将待求的边缘频率转换为数字频率(用弧度表示),得到Ωp1 和Ωs1 。

3)对数字频率采用预扭曲以避免双线性变换引起的误差。由ω=2fs tan(Ω/2) 得到ωp1和ωs1,单位是弧度/秒。

4)由指定的通带边缘增益20log(1- δp) ,确定通带边缘增益1- δp 。计

算参数ε。

5)由指定的衰减-20logδs(或增益20logδs),确定阻带边缘增益δs 。

6)计算所需的阶数n。

7)将ωp1 和δp 代入n 阶模拟切比雪夫Ⅰ型滤波器的传输函数H(s),并对其进行双线性变换,得到n 阶数字滤波器传输函数H(z)。实现滤波器所需的差分方程可由传输函数H(z) 直接得到。

四、实验步骤

1、任选第9、10章后滤波器设计题各2题,利用matlab编程完成滤

波器的设计,并画出滤波器的脉冲响应、幅度响应和相位响应图。习题9.15

f1=4000;%信号频率Hz

f2=5000;%信号频率Hz

f3=6000;%信号频率Hz

fs=12000;%采样频率Hz

N=32;%采样点数

t=(0:N-1)/fs;%采样时间

x1=sin(2*pi*f1*t);%信号采样值

x2=sin(2*pi*f2*t);%信号采样值

x3=sin(2*pi*f3*t);%信号采样值

x=x1+x2+x3; y=filter(h,1,x);

f1=3000+250; fs=12000; w=2*f1/fs; n=3.32*fs/500;

h=makelp(n,w,'hanning');

[mag,phase,w]=dtft(h);

plot(t,x,'g',t,y,'k-')

老师,这道题的错误不会改,不能运行。

习题9.23:

h=bandfilt(59,0.31875,0.68125,1,'hanning');

[mag,phase,w]=dtft(h);

plotdtft(mag,phase,w,2);

stem(0:116,h,'.');

ylabel('h(n)');

xlabel('n');

习题10.6

n=buttord(0.25,0.375,3,44); [b,a]=butter(n,0.25); [mag,phase,w] = dtft(b,a); plotdtft(mag,phase,w,1); [h,t]=impz(b,a,40); subplot(111)

stem(t,h,'.');grid on;

ylabel('h(n)')

xlabel('n')

习题10.12

n=buttord(0.25,0.375,3,44); [b,a]=butter(n,0.25); [mag,phase,w] = dtft(b,a); plotdtft(mag,phase,w,1); [h,t]=impz(b,a,40); subplot(111)

stem(t,h,'.');grid on;

ylabel('h(n)')

xlabel('n')

五、实验讨论和分析

1、设计得到的滤波器与设计要求有无差别?如果有,请分析误差产生的原因。答:有差别。在设计FIR滤波器时,我们不可能得到理想的滤波器,而是要选用合适的窗函数,来满足阻带衰减要求,加窗后滤波器形状就不是理想的了,并且在它的通带和阻带内有波纹,还有就是滤波器系数自身的量化,如果选用比特数少,就会产生大的误差,量化也会影响IIR的稳定性,IIR滤波器不能保证无相位失真

2、FIR滤波器与IIR滤波器的优缺点分别是什么?针对具体信号进行滤波

时,如何选择?

答:FIR滤波器的最主要的特点是没有反馈回路,故不存在不稳定的问题;同时,可以在幅度特性是随意设置的同时,保证精确的线性相位。稳定和线性相位特性是FIR滤波器的突出优点。另外,它还有以下特点:设计方式是线性的;硬件容易实现;滤波器过渡过程具有有限区间;相对IIR滤波器而言,阶次较高,其延迟也要比同样性能IIR滤波器大得多。IIR滤波器的首要优点是可在相同阶数时取得更好的滤波效果。但是IIR滤波器设计方法的一个缺点是无法控制滤波器的相位特性。由于极点会杂散到稳定区域之外,自适应IIR滤波器设计中碰到的一个大问题是滤波器可能不稳定。因此,一般采用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构。

实验三数字信号处理综合设计

一.对实际信号处理

1.语音信号的频谱分析

要求首先画出语音信号的时域波形;然后对语音信号进行频谱分析,在MA TLAB中,

可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换,得到信号的频谱特性;从而加深对频谱特性的理解。

fs=20000; %语音信号采样频率为20000

x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000); %读取语音信号的数据,赋给变量x1

sound(x1,20000); %播放语音信号

y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换

f=fs*(0:511)/1024;

figure(1)

plot(x1) %做原始语音信号的时域图形

title('原始语音信号');

xlabel('time n');

ylabel('fuzhi n');

figure(2)

freqz(x1) %绘制原始语音信号的频率响应图

title('频率响应图')

figure(3)

subplot(2,1,1);

plot(abs(y1(1:512))) %做原始语音信号的FFT频谱图

title('原始语音信号FFT频谱')

subplot(2,1,2);

plot(f,abs(y1(1:512)));

title('原始语音信号频谱')

xlabel('Hz');

ylabel('fuzhi');

2.以低通滤波器为例,对信号进行处理,回放语音信号在MA TLAB中,函数sound可以对声音进行回放。其调用格式:

sound(x,fs,bits);

可以感觉滤波前后的声音有变化。

低通:

fs=20000;

x1=wavread('d:\lianxi.wav',20000);

t=0:1/20000:(size(x1)-1)/20000;

wp=0.1*pi;

ws=0.5673*pi;

Rp=1;

Rs=100;

Fs=20000;

Ts=1/Fs;

wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标

ws1=2/Ts*tan(ws/2);

[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数

[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器

[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);

[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);

[bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换[H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线

figure(1)

plot(W*Fs/(2*pi),abs(H))

grid

xlabel('频率/Hz')

ylabel('频率响应幅度')

title('Butterworth')

f1=filter(bz,az,x1);

figure(2)

subplot(2,1,1)

plot(t,x1) %画出滤波前的时域图title('滤波前的时域波形');

subplot(2,1,2)

plot(t,f1); %画出滤波后的时域图title('滤波后的时域波形');

sound(f1,20000); %播放滤波后的信号F0=fft(f1,1024);

f=fs*(0:511)/1024;

figure(3)

y1=fft(x1,1024);

subplot(2,1,1);

plot(f,abs(y1(1:512))); %画出滤波前的频谱图title('滤波前的频谱')

xlabel('Hz');

ylabel('fuzhi');

subplot(2,1,2)

F1=plot(f,abs(F0(1:512))); %画出滤波后的频谱图title('滤波后的频谱')

xlabel('Hz');

ylabel('fuzhi');

声音略

2分析结果

答:这次综合设计,熟悉了Matlab的用法,对于数字信号处理有了更加深刻的认识。对于不同的滤波器,FIR滤波器,如窗函数滤波器;IIR滤波器,如切比雪夫I型滤波器,巴特沃兹滤波器都有了更加形象的认识。在设计的过程中也遇到了很多的问题,比如不知道应该采用什么样的函数,函数的用法,以及如何根据要求画出合格的波形。为了更加形象准确,滤波器波形的横坐标应该是频率值,而纵坐标应该是增益(dB),才能使滤波器的特性曲线能够充分反映出滤波器的特点。

实验优化设计考试答案

第一题 考察温度对烧碱产品得率的影响,选了四种不同温度进行试验,在同一温度下进行了5次试验(三数据见下表)。希望在显着性水平为。 1.SSE的公式 2.SSA的公式 3.将表格粘贴进Excel,然后进行数据分析,勾选标于第一行,显示在下面 P=,远小于,所以是显着的 “方差分析” “响应C1C2C3C4” “选单因素未重叠” 4.打开Minitab,复制表格, “统计” 点击“比较”勾选第一个,确定 结果:工作表3 单因子方差分析:60度,65度,70度,75度 来源自由度SSMSFP 因子误差合计 S==%R-Sq(调整)=% 平均值(基于合并标准差)的单组95%置信区间 水平N平均值标准差------+---------+---------+---------+--- 60度度度度合并标准差= Tukey95%同时置信区间 所有配对比较 单组置信水平=% 60度减自: 下限中心上限------+---------+---------+---------+--- 65度度度度减自: 下限中心上限------+---------+---------+---------+--- 70度度度减自: 下限中心上限------+---------+---------+---------+--- 75度获得结果,区间相交包含的不明显,反之明显 第二题 为研究线路板焊点拉拔力与烘烤温度、烘烤时间和焊剂量之间关系。从生产过程中收集20批数据,见下表: 1.将表格粘贴进Minitab,然后“统计”“回归”“回归”“响应,变量”“图形,四 合一” 2.P小于,显着 4.残差分析 第三题 钢片在镀锌前需要用酸洗方法除锈, 为提高除锈效率,缩短酸洗时间,需 要寻找好的工艺参数。现在试验中考 察如下因子与水平:

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结构优化设计实验报告 1.实验背景 结构优化能在保证安全使用的前提下保证工程结构减重,提高工程的经济效益,这也是课程练习的有效补充。 2.实验课题 问题1:考察最速下降法、拟牛顿法(DFP,BFGS)、单纯形法的性能,使用matlab中的fminunc 和fminsearch 函数。 ●目标函数1: 目标函数,多元二次函数 其中,,,, 初值 ●目标函数2 1.3 结果分析:从上述结果可以看出牛顿法具有较好的稳定性,最速下降法和单纯形法在求解超越函数时稳定性不佳,最速下降法迭代次数最少,单纯形法

迭代次数最多。 问题2:使用matlab中的linprog和quadprog函数验证作业的正确性。 用单纯形法求解线性规划问题的最优解 ●目标函数1 6 , 运行结果: 单纯形法的解析解 用两相法求解线性规划问题的最优解 ●目标函数2 , 运行结果: 单纯形法的解析解 求解二次规划问题的最优解 ●目标函数2 , , 运行结果:

问题3:用Matlab命令函数fmincon求解非线性约束规划问题 ●目标函数1 运行结果: 迭代次数:8 ●目标函数2 运行结果: 迭代次数:16 问题4:用Matlab命令函数fmincon求解人字形钢管架优化问题。已知:2F = 600kN,2B = 6 m,T=5 mm,钢管材料E = 210 GPa,密度=, 许用应力[ ]=160MPa,根据工艺要求2m ≤ h≤6m ,20mm ≤ D≤300mm 。求h , D 使总重量W为最小。

求 目标函数1 运行结果:

迭代次数:8 问题5:修改满应力程序opt4_1.m 和齿形法程序opt4_2.m ,自行设计一个超静定桁架结构,并对其进行优化。要求: (1)设计变量数目不小于2; (2)给出应力的解析表达式; (3)建立以重量最小为目标函数、应力为约束的优化模型。 分别用满应立法和齿轮法求解图2超静定结构,已知材料完全相同, , , 2000,1500==σσ , 满应力法和齿轮法运行结果:

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法,理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取,显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令:熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot()函数、Figure()函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread, imfinfo 等文件,观察一下图像数据,了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来(用imshow)。尝试修改map颜色矩阵的值,再将图像显示出来,观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出,用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像,记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像,请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换,比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法,对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图,可以发现其灰度值集中在一段区域,用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0,1]之间,并观察调整后的图像与原图像的差别,调整后的灰

度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理,试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理,试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段,它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算:有时原图的动态范围太大,超出某些显示设备的允许动态范围, 如直接使用原图,则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩,如对数变换: s = c log(1 + r ),c 为常数,r ≥ 0 3) 幂次变换: 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸:在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值,或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理,即分段线性拉伸: 其对应的数学表达式为:

试验优化设计与分析(教材)

试验优化设计与分析(教材) 成果总结 成果完成人:任露泉,丛茜,杨印生,李建桥,佟金成果完成单位:吉林大学 推荐等级建议:二等奖

1.立项背景 在现代社会实现过程和目标的最优化,已成为解决科学研究、工程设计、生产管理以及其他方面实际问题的一项重要原则。试验优化技术因其具有设计灵活、计算简便、试验次数少、优化成果多、可靠性高、适用面广等特点,已成为现代设计方法中一个先进的设计方法,成为发达国家企业界人士、工程技术人员、研究人员和管理人员的必备技术,它对于创造利润和提高生产率起着巨大的作用。因此在我国为了赶超世界先进水平,促进科研、生产和管理事业的发展,编著相关教材,大力推广与应用试验优化技术,不仅具有普遍的实际意义,也具有一定的迫切性。 20世纪80年代初,鉴于国民经济建设实践和科学技术研究中对试验优化技术的广泛需求,为推动教学改革、提高教学质量,任露泉教授对试验优化理论与技术进行了深入系统研究,为本科生开设了“试验设计”课程,为研究生开设了“试验优化技术”课程,并于1987年由机械工业出版社出版了教材《试验优化技术》,产生了很高的学术与技术影响。 2001年任露泉教授在《试验优化技术》一书的基础上编著了《试验优化设计与分析》教材,由吉林科技出版社出版发行。该教材是对1987年出版的《试验优化技术》的修改、补充和发展。作者根据对试验优化的教学和科研应用的多年实践与体会,为适应读者学习与使用的实际需要,调整修改了原书中的部分内容和一些方法的设计程式;补充了一些试验优化设计的新方法、新技术;增添了试验优化的一些最新应用实例;并增加了试验优化分析一篇。 本教材2001年获吉林省长白山优秀图书一等奖,2002年被遴选为教育部全国研究生教学用书,再次出版发行,2004年获吉林省教学成果一等奖。 2.教材内容 本教材万字,共分三篇二十一章。第一篇试验设计,除正交设计、干扰控制设计与数据处理等常用技术外,还介绍SN比设计、均匀设计、广义设计、调优运算及稳健设计等正交试验设计技术的拓广应用和现代发展的最新方法;第二篇回归设计,除各种回归的正交设计、旋转设计、饱和设计、多项式设计、还介绍多次变换设计、交互作用搜索设计、混料设计以及D-最优设计等回归设计技术的进一步完善与最新应用技术;在第三篇试验优化技术分析中,介绍了试验数据处理过程中经常遇到的难题及其解决办法,数据分析的最新研究成果及其应用实例。例如:有偏估计、PPR分析、探索性数据分析等;此外还介绍了试验优化的常用统计软件。 3.教材特点

优化设计报告

优化设计实验报告

无约束非线性规划问题 ) sin(1)(min 2 2 35x e x x x x f x -+-++= fun='(x^5+x^3+x^2-1)/(exp(x^2)+sin(-x))'; ezplot(fun,[-2,2]); [xopt,fopt,exitflag,output]=fminbnd(fun,-2,2) 输出: xopt = 0.2176 fopt = -1.1312 exitflag = 1 output = iterations: 12 funcCount: 13 algorithm: 'golden section search, parabolic interpolation' message: [1x112 char]

二维无约束非线性函数最优解 )12424()(min 2212 2211++++=x x x x x e X f x fun='exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1)'; x0=[0,0]; options=optimset('largescale','off','display','iter','tolx',1e-8,'tolfun',1e-8); [x,fval,exitflag,output,grad,hessian]=fminunc(fun,x0,options) f='exp(x)*(4*x^2+2*y^2+4*x*y+2*y+1)'; ezmesh(f); First-order Iteration Func-count f(x) Step-size optimality 0 3 1 2 1 9 0.717044 0.125092 1.05 2 15 0.073904 10 1.28 3 21 0.000428524 0.430857 0.0746 4 24 0.000144084 1 0.0435 5 27 1.95236e-008 1 0.000487 6 30 6.63092e-010 1 9.82e-005 7 33 1.46436e-015 1 4.91e-008 Local minimum possible. fminunc stopped because it cannot decrease the objective function along the current search direction. Computing finite-difference Hessian using user-supplied objective function. x = 0.5000 -1.0000 fval = 1.4644e-015 exitflag = 5 output =

东南大学数字图像处理实验报告

数字图像处理 实验报告 学号:04211734 姓名:付永钦 日期:2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理:灰度直方图是将数字图像的所有像素,按照灰度值的大小,统计其所出现的频度。 通常,灰度直方图的横坐标表示灰度值,纵坐标为半个像素个数,也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法: clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果:

原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析:由图可以看出,原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理:直方图均衡方法的基本原理是:对在图像中像素个数多的灰度值(即对画面起主 要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(即对画面不起主要作用的灰度值)进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法: clear all %一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二,绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255

图像处理实验报告

重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称数字图像处理 开课实验室数学实验室 学院理学院年级信息与计算科学专业 2 班学生姓名李伟凯学号631122020203 开课时间2014 至2015 学年第 1 学期

实验(一)图像处理基础 ?实验目的 学习Matlab软件的图像处理工具箱,掌握常用的一些图像处理命令;通过编程实现几种简单的图像增强算法,加强对图像增强的理解。 ?实验内容 题目A.打开Matlab软件帮助,学习了解Matlab中图像处理工具箱的基本功能;题目B.掌握以下常见图像处理函数的使用: imread( ) imageinfo( ) imwrite( ) imopen( ) imclose( ) imshow( ) impixel( ) imresize( ) imadjust( ) imnoise( ) imrotate( ) im2bw( ) rgb2gray( ) 题目C.编程实现对图像的线性灰度拉伸y = ax + b,函数形式为:imstrech(I, a, b); 题目D.编程实现对图像进行直方图均衡化处理,并将实验结果与Matab中imhist 命令结果比较。 三、实验结果 1).基本图像处理函数的使用: I=imread('rice.png'); se = strel('disk',1); I_opened = imopen(I,se); %对边缘进行平滑 subplot(1,2,1), imshow(I), title('原始图像') subplot(1,2,2), imshow(I_opened), title('平滑图像') 原始图像平滑图像

实验报告-优化设计

福建农林大学金山学院实验报告 系(教研室):信息与机电工程系专业:机械设计制造及其自动化年级:2008 实验课程:优化设计姓名:学号:实验室号:_1# 607 计算机号:实验时间:指导教师签字:成绩: 一、实验目的 通过实验教学加深学生对优化设计方法的理解,培养学生程序调试和出错处理的能力,提高学生应用优化设计方法和程序设计的能力。 本实验课程的基本要求: 1)熟悉VB集成开发环境的使用,掌握设计程序和调试程序的基本方法。 2)掌握一些重要优化算法,并具有较强的编程能力和解决实际优化问题的能力。 3)具有设计简单综合应用型程序的能力。 二、实验内容及进度安排 1、进退法2学时 2、黄金分割法2学时 3、基于最优步长的坐标轮换法2学时 4、鲍威尔法4学时 三、实验设备 微型计算机100台以上,并已安装Visual Basic 6.0。 四、实验要求 1. 设计程序总体编程结构,根据程序N-S图,设计编写出程序; 2. 完成程序调试,并进行实验结果分析; 3. 完成实验报告。 五、实验注意事项 1. 树立严肃认真、一丝不苟的工作精神,养成实验时的正确方法和良好习惯,维护国 家财产不受损失; 2. 严格遵守实验室的规章制度,注意保持实验室内整洁; 3. 上机过程中注意保存程序,以免数据丢失,结束后应存储到个人移动设备并关闭计 算机; 4. 认真做好上机前的准备工作,实验后认真完成实验报告。 六、实验操作步骤及方法 (一).上机前的准备工作包括以下几个方面 1.复习和掌握与本次实验有关的教学内容。 2.根据实验的内容,对问题进行认真的分析,搞清楚要解决的问题是什么?给定的条件 是什么?要求的结果是什么?需要使用什么类型的数据(如整型、实型、双精度型、字符型等)?制定好程序总体编程结构。 3.根据程序N-S图,设计、编写出程序,在纸上编写好相关功能的事件代码。

实验优化设计考试答案精选文档

实验优化设计考试答案 精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

第一题 考察温度对烧碱产品得率的影响,选了四种不同温度进行试验,在同一温度下进行了5次试验(三数据见下表)。希望在显着性水平为。 1.SSE的公式 2.SSA的公式 3.将表格粘贴进Excel,然后进行数据分析,勾选标于第一行,显示在下面 P=,远小于,所以是显着 的 4.打开Minitab,复制表 格,“统计”“方差分 析”“选单因素未重 叠”“响应 C1C2C3C4” 点击“比较”勾选第一 个,确定 结果: 工作表 3 单因子方差分析: 60度, 65度, 70度, 75度 来源自由度 SS MS F P 因子 3

误差 16 合计 19 S = R-Sq = % R-Sq(调整) = % 平均值(基于合并标准差)的单组 95% 置信区间水平 N 平均值标准差 ------+---------+---------+---------+--- 60度 5 (------*------) 65度 5 (------*------) 70度 5 (------*------) 75度 5 (------*------) ------+---------+---------+---------+--- 合并标准差 = Tukey 95% 同时置信区间 所有配对比较 单组置信水平 = % 60度减自: 下限中心上限 ------+---------+---------+---------+--- 65度 (------*------) 70度 (------*-----) 75度 (------*------) ------+---------+---------+---------+--- 65度减自: 下限中心上限 ------+---------+---------+---------+--- 70度 (------*-----) 75度 (------*------) ------+---------+---------+---------+--- 70度减自:

matlab图像处理实验报告

图像处理实验报告 姓名:陈琼暖 班级:07计科一班 学号:20070810104

目录: 实验一:灰度图像处理 (3) 实验二:灰度图像增强 (5) 实验三:二值图像处理 (8) 实验四:图像变换 (13) 大实验:车牌检测 (15)

实验一:灰度图像处理题目:直方图与灰度均衡 基本要求: (1) BMP灰度图像读取、显示、保存; (2)编程实现得出灰度图像的直方图; (3)实现灰度均衡算法. 实验过程: 1、BMP灰度图像读取、显示、保存; ?图像的读写与显示操作:用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕:imshow( ) 。 ?

2、编程实现得出灰度图像的直方图; 3、实现灰度均衡算法; ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像,imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像,imhist使用两bins。 实验总结: Matlab 语言是一种简洁,可读性较强的高效率编程软件,通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰,均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。

实验二:灰度图像增强 题目:图像平滑与锐化 基本要求: (1)使用邻域平均法实现平滑运算; (2)使用中值滤波实现平滑运算; (3)使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程: 1、 使用邻域平均法实现平滑运算; 步骤:对图像添加噪声,对带噪声的图像数据进行平滑处理; ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)

优化设计实验指导书(完整版)

优化设计实验指导书 潍坊学院机电工程学院 2008年10月 目录

实验一黄金分割法 (2) 实验二二次插值法 (5) 实验三 Powell法 (8) 实验四复合形法 (12) 实验五惩罚函数法 (19)

实验一黄金分割法 一、实验目的 1、加深对黄金分割法的基本理论和算法框图及步骤的理解。 2、培养学生独立编制、调试黄金分割法C语言程序的能力。 3、掌握常用优化方法程序的使用方法。 4、培养学生灵活运用优化设计方法解决工程实际问题的能力。 二、实验内容 1、编制调试黄金分割法C语言程序。 2、利用调试好的C语言程序进行实例计算。 3、根据实验结果写实验报告 三、实验设备及工作原理 1、设备简介 装有Windows系统及C语言系统程序的微型计算机,每人一台。 2、黄金分割法(0.618法)原理 0.618法适用于区间上任何单峰函数求极小点的问题。对函数除“单峰”外不作 其它要求,甚至可以不连续。因此此法适用面相当广。 0.618法采用了区间消去法的基本原理,在搜索区间内适当插入两点和,它们把 分为三段,通过比较和点处的函数值,就可以消去最左段或最右段,即完成一次迭代。 然后再在保留下来的区间上作同样处理,反复迭代,可将极小点所在区间无限缩小。 现在的问题是:在每次迭代中如何设置插入点的位置,才能保证简捷而迅速地找到极小点。 在0.618法中,每次迭代后留下区间内包含一个插入点,该点函数值已计算过,因此以后的每次迭代只需插入一个新点,计算出新点的函数值就可以进行比较。 设初始区间[a,b]的长为L。为了迅速缩短区间,应考虑下述两个原则:(1)等比收缩原理——使区间每一项的缩小率不变,用表示(0<λ<1)。 (2)对称原理——使两插入点x1和x2,在[a,b]中位置对称,即消去任何一边区间[a,x1]或[x2,b],都剩下等长区间。 即有 ax1=x2b 如图4-7所示,这里用ax1表示区间的长,余类同。若第一次收缩,如消去[x2,b]区间,则有:λ=(ax2)/(ab)=λL/L 若第二次收缩,插入新点x3,如消去区间[x1,x2],则有λ=(ax1)/(ax2)=(1-λ)L/λL

数字图像处理实验报告

数字图像处理试验报告 实验二:数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名:XX学号:2XXXXXXX 实验日期:2017 年4 月26 日 1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波: 1) 读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成的效果,要 求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时,分别采用不同的填充方法(或边界选项,如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’)进行低通滤波,显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环,将加有椒盐噪声的图像进行 10 次,20 次均值滤波,查看其特点, 显 示均值处理后的图像(提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器)。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法,和中值滤波法对有噪声的图像做处理,要 求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像,采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n),自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子,如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5,9×9,15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对

优化设计实验报告(...)(1)

机械优化设计 实 验 报 告 姓名:欧阳龙 学号:2007500817 班级:07机设一班

一、黄金分割法 1、 数学模型 2()2f x x x =+,56x -≤≤ 2、 黄金分割法简介 黄金分割法适用于单谷函数求极小值问题,且函数可以不连续。黄金分割法是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[],a b 内适当插入两点1α、2α,并计算其函数值。1α、2α将区间分成三段。应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,使搜索区间得以缩短。然后再在保留下来的区间上作同样的处置,如此迭代下去,使搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。黄金分割法能使相邻两次都具有相同的缩短率0.618,故黄金分割法又称作0.618法。 3、黄金分割法程序清单 #include #include /*目标函数*/ float ff(float x) { float y; y=x*x+2*x; return(y); } main() { float a,b,ab,Epsilon; float y1,y2,Alpha1,Alpha2; float Lambda=0.618; printf("please input the arear and Epsilon\n"); scanf("%f,%f,%f",&a,&b,&Epsilon); Alpha1=b-Lambda*(b-a),Alpha2=a+Lambda*(b-a); printf("%f,%f\n",Alpha1,Alpha2); y1=ff(Alpha1);y2=ff(Alpha2); printf("y1=%f,y2=%f\n",y1,y2); do {if(y1>=y2) {a=Alpha1; Alpha1=Alpha2; y1=y2; Alpha2=a+Lambda*(b-a); y2=Alpha2*Alpha2+2*Alpha2; }

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名:学号: 专业年级: 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果');Subplot (3,2,4);z=imsubtract(x,y);imshow(z);title('相减结果') Subplot (3,2,5);z=immultiply(x,y);imshow(z);title('相乘结果') Subplot (3,2,6);z=imdivide(x,y);imshow(z);title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化,实现图像变亮、变暗和负片效果,在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果,分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答:图像减运算与图像加运算的原理和用法类似,同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同,但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数,此时系统将负数统一置为零,即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y),将结果输出到矩阵Z中,若乘以一个常数,将改变图像的亮度:若常数值大于1,则乘运算后的图像将会变亮;叵常数值小于是,则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级,实现灰度级变换,也可以用来遮住图像的某些部分,其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算,就是对两幅图像的对应像素点进行点(X./Y), imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度,可用来改变图像的灰度级,其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体,图像相减运算又称为图像差分运算,差分运算还可以用于消除图像背景,用于混合图像的分离。

数字图像处理实验报告实验三

中南大学 数字图像处理实验报告实验三数学形态学及其应用

实验三 数学形态学及其应用 一.实验目的 1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 二.实验基本原理 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换,数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域,给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。 膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学 I(x,y), T(i,j)为 0/1图像Θ 腐蚀:[]),(&),(),)((),(0,j i T j y i x I AND y x T I y x E m j i ++=Θ== 膨胀:[]),(&),(),)((),(0 ,j i T j y i x I OR y x T I y x D m j i ++=⊕== 灰度形态学T(i,j)可取10以外的值 腐蚀: []),(),(min ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x E m j i -++=Θ=-≤≤ 膨胀: []),(),(max ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x D m j i +++=⊕=-≤≤ 1.腐蚀Erosion: {}x B x B X x ?=Θ: 1B 删两边 2B 删右上 图5-1 剥去一层(皮) 2.膨胀Dilation: {}X B x B X x ↑⊕:= 1B 补两边 2B 补左下 图5-2 添上一层(漆) 3.开运算open :

B B X ⊕Θ=)(X B 4.闭close :∨ Θ⊕=B B X X B )( 5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换) 条件严格的模板匹配 ),(21T T T =模板由两部分组成。1T :物体,2T :背景。 {} C x x i X T X T X T X ??=?21, 图5-3 击不中变换示意图 性质: (1)φ=2T 时,1T X T X Θ=? (2))()()(21T X T X T X C Θ?Θ=? C T X T X )()(21Θ?Θ= )/()(21T X T X ΘΘ= 6.细化/粗化 (1)细化(Thin ) C T X X T X XoT )(/??=?= 去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图 系统细化{}n B oB XoB T Xo ))(((21=, i B 是1-i B 旋转的结果(90?,180?,270?)共8种情况 适于细化的结构元素 1111000d d I = d d d L 10110 0= (2)粗化(Thick ) )(T X X T X ??=? 用(){}0,01=T (){}0,12=T 时,X X X T X =?=? X 21 1 1 2 3 T ? XoT X ? X X ?T X ΘT T ⊕

机械优化设计一维搜索实验报告

《机械优化设计》 实验报告 班级: 机械设计(2)班 姓名:邓传淮 学号:0901102008

1 实验名称:一维搜索黄金分割法求最佳步长 2 实验目的:通过上机编程,理解一维搜索黄金分割法的原理,了解计算机在优化设计中的应用。 3 黄金分割法的基本原理 黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。如果f(a1)>f(a2),令a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

4实验所编程序框图(1)进退发确定单峰区间的计算框图

(2)黄金分割法计算框图

5 程序源代码 (1)进退发确定单峰区间的程序源代码 #include #include #define f(x) pow(x,4)-3*pow(x,3)-5*pow(x,2)-14*x+46 main() { int k; double x,h,x1,x2,x3; double f1,f2,f3,f; double a,b; x1=0; h=1; x2=x1+h; f1=f(x1); f2=f(x2); if (f1>f2) { h=2*h; x3=x2+h; f3=f(x3);

武汉科技大学 数字图像处理实验报告讲解

二○一四~二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级:电子信息工程(DB)1102班姓名 学号: 课程名称:数字图像处理 二○一四年十一月一日

实验一图像直方图处理及灰度变换(2学时) 实验目的: 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法,理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容: 1. 读入一幅图像,判断其是否为灰度图像,如果不是灰度图像,将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作,如线性变换、伽马变换、阈值变换(二值化)等,分别使用不同参数观察灰度变换效果(对灰度直方图的影响)。 实验步骤: 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡,并统计图像的直方图: I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');

原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析: 将灰度图直方图均衡后,从图形上反映出细节更加丰富,图像动态范围增大,深色的地方颜色更深,浅色的地方颜色更前,对比更鲜明。从直方图上反应,暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整,并统计图像的直方图: I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);

图像处理 实验报告

摘要: 图像处理,用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。目前,图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理,处理程序和处理参数可变,故是一项通用性强,精度高,处理方法灵活,信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础,对某些常用功能进行界面化设计,便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面,采用多幅不同形式图像验证系统的正确性; 合理选择不同形式图像,反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射,对比分析变换前后的直方图变化; 1.课题目的与要求 目的: 基本功能:彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换:平移,旋转,剪切,缩放 图像的算术处理:加、减、乘 图像的灰度拉伸方法(包含参数设置); 直方图的统计和绘制;直方图均衡化和规定化; 要求: 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定

义和常见方法; 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制;以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用,将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像: 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红,绿,蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位,合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位,或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“,有时候又称为“高度”。边缘加强,平滑,去噪,加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时,通常也需要将彩色转成灰白,处理后再打印 4.摄影里,通过黑白照片体现“型体”与“线条”,“光线”。 2>图像的几何空间变化: 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化,不改变图像的特征,只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍,在y轴按比例缩放fy倍,从而获得一幅新的图像。如果fx=fy,即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同,称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy,图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置,产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点,旋转一定的角度,也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变,即可以把转出显示区域的图像截去,或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。

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