第4章 MATLAB图像处理习题习题
数字图像处理经典题目(包含操作步骤和Matlab源码)

1.归纳一下我们所学过的正交变换有哪些共同特点?在图像处理中怎样应用这些特点?对下面图像(moon.tif)进行傅氏变换并平移到中心点。
(注:先对图像进行灰度格式转换)答:(1)我们所学过的正交变换(傅利叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、哈尔变换)的共同特点有:a.都是将数字图像通过正交函数由空域转变成频域;b.都是在频域(变换域中)完成图像处理,并在空域的复函数和频域的复函数之间建立唯一的对应关系,不仅可以完成空域中的许多处理功能,还能完成在空域难以完成,或完成效果不好的处理功能;c.能保持原函数的奇偶性;d.正交变换是可逆的过程;e.正交变换能使复杂信号的处理简单化(2)根据正交变换的特点,我们可以有效地在图像处理中应用他们,这些应用包括:a.图像边缘检测。
例如利用傅氏变换可以保留图像高频分量而削弱或滤掉低频分量,达到边缘检测的目的。
b.图像恢复。
根据相应的退化模型和知识重建或恢复原始的图像,即将图像退化的过程模型化,并据此采取相反的过程以得到原始的图像。
图像的恢复可在频域内完场。
c.图像重建。
投影函数在空域中转动一个角度后的傅氏变换和它的傅氏变换在转动相同的角度后的结果一样,可以利用这点对图像进行重建。
d.图像压缩:可以直接通过傅里叶系数来压缩数据,比如常用的离散余弦变换。
e.图像去噪。
绝大部分噪音都是图像的高频分量,可以通过低通滤波器来滤除高频噪声。
f.在图像分析和扫描中,用傅里叶描述子描述区域边界点的二维坐标,在纹理分析中,可以用傅里叶频谱的频率特性来描述周期的或者几乎周期的二维图像模式的方向性。
(3)对图像(moon.tif)进行傅氏变换并平移到中心点a.MatLab中所用命令:I = imread('moon.tif');imshow(I);D=double(I)/255;figure,imshow(D);F=fft2(D);figure,imshow(F);%fftshift是位移函数,将左上角的原点移至中心Y=fftshift(F);figure,imshow(Y);b.处理后相应的图像:傅氏变换傅氏变换后移到中心点2. 在图像处理中小波变换的主要用途是什么?对下图进行小波变换。
《数字图像处理》习题参考答案

《数字图像处理》习题参考答案第1 章概述连续图像和数字图像如何相互转换答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样,数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。
#采用数字图像处理有何优点答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点:1.具有数字信号处理技术共有的特点。
(1)处理精度高。
(2)重现性能好。
(3)灵活性高。
2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。
3.数字图像处理技术适用面宽。
4.数字图像处理技术综合性强。
数字图像处理主要包括哪些研究内容答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
]讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答:如图,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
$图数字图像处理系统结构图1常见的数字图像处理开发工具有哪些各有什么特点答.目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++(面向对象可视化集成工具)和MATLAB 的图像处理工具箱(Image Processing Tool box)。
两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。
Microsoft 公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具,用它开发出来的Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。
图像处理习题

ge 1习题一1。
请说明图像数学表达式 I =f ( x , y, z , λ, t)中各参数的含义,该表达式代表哪几种不同种类的图像?图像数学表达式I = f ( x , y , z , λ , t ) 中,(x,y ,z)是空间坐标,λ是波长,t 是时间,I 是光点(x ,y ,z )的强度(幅度).上式表示一幅运动 (t) 的、彩色/多光谱 (λ) 的、立体(x ,y ,z )图像。
2.存储一幅1024x768,256个灰度级的图像需要多少bit ?一幅512x512的32bit 真彩图像的容量为多少bit ?(1)一幅 1024×768,256 个灰度级的图像的容量为:b=1024×768×8 = 6291456 bit(2)一幅 512×512的32位真彩图像的容量为:b=512×512×32=8388608 bit3。
写出“*”标记的像素的4邻域、对角邻域、8邻域像素的坐标(坐标按常规方式确定)4。
简述二值图像、灰度图像与彩色图像的区别?RGB 彩色图像与索引彩色图像有什么区别?5。
简述直方图均衡化的基本原理。
直方图均衡化方法的基本思想是,对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减。
从而达到清晰图像的目的.因为灰度分布可在直方图中描述,所以该图像增强方法是基于图像的灰度直方图.6。
在一个线性拉伸中,当a ,b 取何值时,可将双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和240?画出灰度变换函数和两个直方图的形状。
变换函数为:,则16=23a+b ; 240=155a+b于是:a =1.7,b =-23。
(两个直方图峰值之间距离拉开)7。
图像灰度变换增强有那几种方式,简述其原理.灰度变换、直方图处理、图象的代数运算线性变换和非线性变换,非线性变换包括对数变换和指数变换等8。
说明RGB 模型和HSI 模型各参数的含义.I:表示光照强度或称为亮度,它确定了像素的整体亮度,而不管其颜色是什么。
MATLAB课后习题集附标准答案

第2章MATLAB概论1、与其他计算机语言相比较,MA TLAB语言突出的特点是什么?答:起点高、人机界面适合科技人员、强大而简易的作图功能、智能化程度高、功能丰富,可扩展性强.2、MA TLAB系统由那些部分组成?答:开发环境、MATLAB数学函数库、MATLAB语言、图形功能、应用程序接口3、安装MATLAB时,在选择组件窗口中哪些部分必须勾选,没有勾选的部分以后如何补安装?答:在安装MATLAB时,安装内容由选择组件窗口中各复选框是否被勾选来决定,可以根据自己的需要选择安装内容,但基本平台(即MATLAB选项)必须安装.第一次安装没有选择的内容在补安装时只需按照安装的过程进行,只是在选择组件时只勾选要补装的组件或工具箱即可.4、MATLAB操作桌面有几个窗口?如何使某个窗口脱离桌面成为独立窗口?又如何将脱离出去的窗口重新放置到桌面上?答:在MATLAB操作桌面上有五个窗口,在每个窗口的右下角有两个小按钮,一个是关闭窗口的Close 按钮,一个是可以使窗口称为独立的Undock按钮,点击Undock按钮就可以使该窗口脱离桌面称为独立窗口,在独立窗口的view菜单中选择Dock,菜单项就可以将独立的窗口重新防止的桌面上.5、如何启动M文件编辑/调试器?答:在操作桌面上选择“建立新文件”或“打开文件”操作时,M文件编辑/调试器将被启动.在命令窗口中键入edit命令时也可以启动M文件编辑/调试器.6、存储在工作空间中的数组能编辑吗?如何操作?答:存储在工作空间的数组可以通过数组编辑器进行编辑:在工作空间浏览器中双击要编辑的数组名打开数组编辑器,再选中要修改的数据单元,输入修改内容即可.7、命令历史窗口除了可以观察前面键入的命令外,还有什么用途?答:命令历史窗口除了用于查询以前键入的命令外,还可以直接执行命令历史窗口中选定的内容、将选定的内容拷贝到剪贴板中、将选定内容直接拷贝到M文件中.8、如何设置当前目录和搜索路径,在当前目录上的文件和在搜索路径上的文件有什么区别?答:当前目录可以在当前目录浏览器窗口左上方的输入栏中设置,搜索路径可以通过选择操作桌面的file菜单中的Set Path菜单项来完成.在没有特别说明的情况下,只有当前目录和搜索路径上的函数和文件能够被MATLAB运行和调用,如果在当前目录上有与搜索路径上相同文件名的文件时则优先执行当前目录上的文件,如果没有特别说明,数据文件将存储在当前目录上.9、在MA TLAB中有几种获得帮助的途径?答:(1)帮助浏览器:选择view菜单中的Help菜单项或选择Help菜单中的MATLAB Help菜单项可以打开帮助浏览器.(2)help命令:在命令窗口键入“help”命令可以列出帮助主题,键入“help 函数名”可以得到指定函数的在线帮助信息.(3)lookfor命令:在命令窗口键入“lookfor 关键词”可以搜索出一系列与给定关键词相关的命令和函数.(4)模糊查询:输入命令的前几个字母,然后按Tab键,就可以列出所有以这几个字母开始的命令和函数.注意:lookfor和模糊查询查到的不是详细信息,通常还需要在确定了具体函数名称后用help命令显示详细信息.第3章 MATLAB 数值运算3.1在MA TLAB 中如何建立矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡194375,并将其赋予变量a ? 答:在Command Window 窗口输入操作:>> a=[5 7 3;4 9 1]3.2有几种建立矩阵的方法?各有什么优点? 答:(1)直接输入法,如a=[1 2 3 4],优点是输入方法方便简捷;(2)通过M 文件建立矩阵,该方法适用于建立尺寸较大的矩阵,并且易于修改; (3)由函数建立,如y=sin(x),可以由MATLAB 的内部函数建立一些特殊矩阵; (4)通过数据文件建立,该方法可以调用由其他软件产生数据.3.3在进行算术运算时,数组运算和矩阵运算各有什么要求?答:进行数组运算的两个数组必须有相同的尺寸.进行矩阵运算的两个矩阵必须满足矩阵运算规则,如矩阵a 与b 相乘(a*b )时必须满足a 的列数等于b 的行数.渗釤呛俨匀谔鱉调硯錦。
matlab绘图试题及答案

matlab绘图试题及答案MATLAB绘图试题及答案1. 绘制正弦曲线题目:使用MATLAB绘制函数 \( y = \sin(x) \) 在区间 \([0, 2\pi]\) 上的图像。
答案:```matlabx = 0:0.01:2*pi;y = sin(x);plot(x, y);title('Sin(x) Function');xlabel('x');ylabel('y');```2. 绘制二次函数图像题目:绘制函数 \( y = ax^2 + bx + c \) 在区间 \([-10, 10]\) 上的图像,其中 \( a = 1, b = 2, c = 3 \)。
答案:```matlabx = -10:0.1:10;y = x.^2 + 2*x + 3;plot(x, y);title('Quadratic Function y = x^2 + 2x + 3');xlabel('x');ylabel('y');```3. 绘制柱状图题目:给定一组数据 [10, 20, 30, 40, 50],使用MATLAB绘制柱状图。
答案:```matlabdata = [10, 20, 30, 40, 50];bar(data);title('Bar Chart');xlabel('Index');ylabel('Value');```4. 绘制散点图题目:给定两组数据 \( x = [1, 2, 3, 4, 5] \) 和 \( y = [2, 4, 6, 8, 10] \),使用MATLAB绘制对应的散点图。
答案:```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 4, 6, 8, 10];scatter(x, y);title('Scatter Plot');xlabel('x');ylabel('y');```5. 绘制饼图题目:给定一组数据 [10, 20, 30, 40],使用MATLAB绘制饼图。
数字图像处理与应用(MATLAB版)课后题答案

第一章1. 什么是图像?如何区分数字图像和模拟图像?模拟图像和数字图像如何相互转换?答:图像是当光辐射能量照在物体上,经过反射或透射,或由发光物体本身发出的光能量,在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样,数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。
2. 什么是数字图像处理?答:数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
3. 数字图像处理系统有哪几部分组成?各部分的主要功能和常见设备有哪些?答:一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成,如下图所示。
各个模块的作用分别为:图像输入模块:图像输入也称图像采集或图像数字化,它是利用图像采集设备(如数码照相机、数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
图像存储模块:主要用来存储图像信息。
图像输出模块:将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。
图像通信模块:对图像信息进行传输或通信。
图像处理与分析模块:数字图像处理与分析模块包括处理算法、实现软件和数字计算机,以完成图像信息处理的所有功能。
4. 试述人眼的主要特性。
答:(1)、人眼的视觉机理。
视网膜上有大量的杆状细胞和锥状细胞,锥状细胞能辨别光的颜色,而杆状细胞感光灵敏度高,但不能辨色。
(2)、人眼的视敏特性。
指人眼对不同波长的光具有不同的敏感程度。
(3)、人眼的亮度感觉。
亮度感觉范围指人眼所能感觉到的最大亮度与最小亮度之间的范围。
数字图像处理第四章作业

第四章图像增强1.简述直方图均衡化处理的原理和目的。
拍摄一幅较暗的图像,用直方图均衡化方法处理,分析结果。
原理:直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
也就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布目的:直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
它通常用来增加许多图像的局部对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。
通过直方图均衡化,亮度可以更好地在直方图上分布。
这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
Matlab程序如下:clc;RGB=imread('wxf.jpg'); %输入彩色图像,得到三维数组R=RGB(:,:,1); %分别取三维数组的一维,得到红绿蓝三个分量G=RGB(:,:,2); %为R G B。
B=RGB(:,:,3);figure(1)imshow(RGB); %绘制各分量的图像及其直方图title('原始真彩色图像');figure(2)subplot(3,2,1),imshow(R);title('真彩色图像的红色分量');subplot(3,2,2), imhist(R);title('真彩色图像的红色分量直方图');subplot(3,2,3),imshow(G);title('真彩色图像的绿色分量');subplot(3,2,4), imhist(G);title(' 的绿色分量直方图');subplot(3,2,5),imshow(B);title('真彩色图像的蓝色分量');subplot(3,2,6), imhist(B);title('真彩色图像的蓝色分量直方图');r=histeq(R); %对个分量直方图均衡化,得到个分量均衡化图像g=histeq(G);b=histeq(B);figure(3),subplot(3,2,1),imshow(r);title('红色分量均衡化后图像');subplot(3,2,2), imhist(r);title('红色分量均衡化后图像直方图');subplot(3,2,3),imshow(g);title('绿色分量均衡化后图像');subplot(3,2,4), imhist(g);title('绿色分量均衡化后图像直方图');subplot(3,2,5), imshow(b);title('蓝色分量均衡化后图像');subplot(3,2,6), imhist(b);title('蓝色分量均衡化后图像直方图');figure(4), %通过均衡化后的图像还原输出原图像newimg = cat(3,r,g,b); %imshow(newimg,[]);title('均衡化后分量图像还原输出原图');程序运行结果:原始真彩色图像均衡化后分量图像还原输出原图图1.1 原始图像与均衡化后还原输出图像对比通过matlab仿真,由图1.1比较均衡化后的还原图像与输入原始真彩色图像,输出图像轮廓更清晰,亮度明显增强。
matlab课后习题答案(附图)

matlab课后习题答案(附图)习题2.1画出下列常见曲线的图形y (1)⽴⽅抛物线3x命令:syms x y;ezplot('x.^(1/3)')(2)⾼斯曲线y=e^(-X^2);命令:clearsyms x y;ezplot('exp(-x*x)')(3)笛卡尔曲线命令:>> clear>> syms x y;>> a=1;>> ezplot(x^3+y^3-3*a*x*y)(4)蔓叶线命令:>> clear>> syms x y;>> a=1ezplot(y^2-(x^3)/(a-x))(5)摆线:()()tsin-=,=-by1命令:>> clear>> t=0:0.1:2*pi;>> x=t-sin(t);>>y=2*(1-cos(t)); >> plot(x,y)7螺旋线命令:>> clear >> t=0:0.1:2*pi; >> x=cos(t); >> y=sin(t); >> z=t;>>plot3(x,y,z)(8)阿基⽶德螺线命令:clear>> theta=0:0.1:2*pi;>> rho1=(theta);>> subplot(1,2,1),polar(theta,rho1)(9) 对数螺线命令:cleartheta=0:0.1:2*pi;rho1=exp(theta);subplot(1,2,1),polar(theta,rho1)(12)⼼形线命令:>> clear >> theta=0:0.1:2*pi; >> rho1=1+cos(theta); >> subplot(1,2,1),polar(theta,rho1)练习2.21. 求出下列极限值(1)nnn n3→命令:>>syms n>>limit((n^3+3^n)^(1/n)) ans = 3(2))121(lim n n n n ++-+∞→命令:>>syms n>>limit((n+2)^(1/2)-2*(n+1)^(1/2)+n^(1/2),n,inf) ans = 0(3)x x x 2cot lim 0→命令:syms x ;>> limit(x*cot(2*x),x,0) ans = 1/2 (4))(coslimcm xx ∞→命令:syms x m ; limit((cos(m/x))^x,x,inf) ans = 1(5))111(lim 1--→exx x命令:syms x>> limit(1/x-1/(exp(x)-1),x,1) ans =(exp(1)-2)/(exp(1)-1) (6))(2lim x x xx -+∞>> limit((x^2+x)^(1/2)-x,x,inf)ans = 1/2练习2.41. 求下列不定积分,并⽤diff 验证:(1)+x dxcos 1>>Clear >> syms x y >> y=1/(1+cos(x)); >> f=int(y,x) f =tan(1/2*x) >> y=tan(1/2*x); >> yx=diff(y ,x); >> y1=simple(yx) y1 =1/2+1/2*tan(1/2*x)^2 (2)+exdx1clear syms x yy=1/(1+exp(x));f=int(y,x) f =-log(1+exp(x))+log(exp(x)) syms x yy=-log(1+exp(x))+log(exp(x)); yx=diff(y,x); y1=simple(yx) y1 = 1/(1+exp(x)) (3)dx x x ?sin 2syms x yy=x*sin(x)^2; >> f=int(y,x) f =x*(-1/2*cos(x)*sin(x)+1/2*x)-1/4*cos(x)^2-1/4*x^2 clearsyms x y y=x*(-1/2*cos(x)*sin(x)+1/2*x)-1/4*cos(x)^2-1/4*x^2; yx=diff(y,x); >> y1=simple(yx) y1 = x*sin(x)^2 (4)xdx ?sec3syms x y y=sec(x)^3;f=int(y,x) f =1/2/cos(x)^2*sin(x)+1/2*log(sec(x)+tan(x)) clear syms x yy=1/2/cos(x)^2*sin(x)+1/2*log(sec(x)+tan(x)); yx=diff(y,x); y1=simple(yx) y1 =1/cos(x)^32. 求下列积分的数值解 1)dx x-10clearsyms xy=int(x^(-x),x,0,1) y =int(x^(-x),x = 0 .. 1) vpa(y,10) ans =1.291285997 2)xdx e x cos3202?πclearsyms xy=int(exp(2*x)*cos(x)^3,x, clear syms xy=int((1/(2*pi)^(1/2))*exp(-x^2/2),x,0,1) y =7186705221432913/36028797018963968*erf(1/2*2^(1/2))*2^(1/2)*pi^(1/0,2*pi) y =22/65*exp(pi)^4-22/65vpa(ans,10)(3)dx xe21221-π>> clear >> syms x>> y=int(1/(2*pi)^(1/2)*exp(-x^2/2),0,1); >> vpa(y,14) ans =.341344746068552(4)>> clear >> syms x>> y=int(x*log(x^4)*asin(1/x^2),1,3); Warning: Explicit integral could not be found. > In sym.int at 58 >> vpa(y,14) ans = 2.45977212823752(5) >> clear >> syms x1判断下列级数的收敛性,若收敛,求出其收敛值。
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MATLAB图像处理相关习题实例1:三角函数曲线(1)function shili01h0=figure('toolbar','none','position',[198 56 350 300],'name','实例01'); h1=axes('parent',h0,'visible','off');x=-pi:0.05:pi;y=sin(x);plot(x,y);xlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('SIN( )函数曲线');grid on实例2:图形的叠加function shili02h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例02');x=-pi:0.05:pi;y1=sin(x);y2=cos(x);plot(x,y1,...'-*r',...x,y2,...'--og');grid onxlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('三角函数');实例3:双y轴图形的绘制function shili03h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例03');x=0:900;a=1000;b=0.005;y1=2*x;y2=cos(b*x);[haxes,hline1,hline2]=plotyy(x,y1,x,y2,'semilogy','plot');axes(haxes(1))ylabel('semilog plot');axes(haxes(2))ylabel('linear plot');实例4:单个轴窗口显示多个图形function shili04h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例04');t=0:pi/10:2*pi;[x,y]=meshgrid(t);subplot(2,2,1)plot(sin(t),cos(t))axis equalsubplot(2,2,2)z=sin(x)-cos(y);plot(t,z)axis([0 2*pi -2 2])subplot(2,2,3)h=sin(x)+cos(y);plot(t,h)axis([0 2*pi -2 2])subplot(2,2,4)g=(sin(x).^2)-(cos(y).^2);plot(t,g)axis([0 2*pi -1 1])实例5:图形标注function shili05h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 400],...'name','实例05');t=0:pi/10:2*pi;h=plot(t,sin(t));xlabel('t=0到2\pi','fontsize',16);ylabel('sin(t)','fontsize',16);title('\it{从0to2\pi 的正弦曲线}','fontsize',16) x=get(h,'xdata');y=get(h,'ydata');imin=find(min(y)==y);imax=find(max(y)==y);text(x(imin),y(imin),...['\leftarrow最小值=',num2str(y(imin))],...'fontsize',16)text(x(imax),y(imax),...['\leftarrow最大值=',num2str(y(imax))],...'fontsize',16)实例6:饼图的绘制function shili06h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例06');t=[54 21 35;68 54 35;45 25 12;48 68 45;68 54 69];x=sum(t);h=pie(x);textobjs=findobj(h,'type','text');str1=get(textobjs,{'string'});val1=get(textobjs,{'extent'});oldext=cat(1,val1{:});names={'商品一:';'商品二:';'商品三:'};str2=strcat(names,str1);set(textobjs,{'string'},str2)val2=get(textobjs,{'extent'});newext=cat(1,val2{:});offset=sign(oldext(:,1)).*(newext(:,3)-oldext(:,3))/2; pos=get(textobjs,{'position'});textpos=cat(1,pos{:});textpos(:,1)=textpos(:,1)+offset;set(textobjs,{'position'},num2cell(textpos,[3,2]))例7:条形图和阶梯形图function shili07h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例07');subplot(2,2,1)x=-3:0.2:3;y=exp(-x.*x);bar(x,y)title('2-D Bar Chart')subplot(2,2,2)x=-3:0.2:3;y=exp(-x.*x);bar3(x,y,'r')title('3-D Bar Chart')subplot(2,2,3)x=-3:0.2:3;y=exp(-x.*x);stairs(x,y)title('Stair Chart')subplot(2,2,4)x=-3:0.2:3;y=exp(-x.*x);barh(x,y)title('Horizontal Bar Chart')实例8:三维曲线图function shili08h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 400],... 'name','实例08');subplot(2,1,1)x=linspace(0,2*pi);y1=sin(x);y2=cos(x);y3=sin(x)+cos(x);z1=zeros(size(x));z2=0.5*z1;z3=z1;plot3(x,y1,z1,x,y2,z2,x,y3,z3) grid onxlabel('X轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure1:3-D Plot') subplot(2,1,2)x=linspace(0,2*pi);y1=sin(x);y2=cos(x);y3=sin(x)+cos(x);z1=zeros(size(x));z2=0.5*z1;z3=z1;plot3(x,z1,y1,x,z2,y2,x,z3,y3) grid onxlabel('X轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure2:3-D Plot')实例09:视角的调整function shili09h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],... 'name','实例09);x=-5:0.5:5;[x,y]=meshgrid(x);r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;z=sin(r)./r;subplot(2,2,1)surf(x,y,z)xlabel('X-axis')ylabel('Y-axis')zlabel('Z-axis')title('Figure1')view(-37.5,30)subplot(2,2,2)surf(x,y,z)xlabel('X-axis')ylabel('Y-axis')zlabel('Z-axis')title('Figure2')view(-37.5+90,30)subplot(2,2,3)surf(x,y,z)xlabel('X-axis')ylabel('Y-axis')zlabel('Z-axis')title('Figure3')view(-37.5,60)subplot(2,2,4)surf(x,y,z)xlabel('X-axis')ylabel('Y-axis')zlabel('Z-axis')title('Figure4')view(180,0)实例10:区域图形function shili10h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例10');x=91:95;profits1=[88 75 84 93 77];profits2=[51 64 54 56 68];profits3=[42 54 34 25 24];profits4=[26 38 18 15 4];area(x,profits1,'facecolor',[0.5 0.9 0.6],... 'edgecolor','b',...'linewidth',3)hold onarea(x,profits2,'facecolor',[0.9 0.85 0.7],...'edgecolor','y',...'linewidth',3)hold onarea(x,profits3,'facecolor',[0.3 0.6 0.7],... 'edgecolor','r',...'linewidth',3)hold onarea(x,profits4,'facecolor',[0.6 0.5 0.9],... 'edgecolor','m',...'linewidth',3)hold offset(gca,'xtick',[91:95])set(gca,'layer','top')gtext('\leftarrow第一季度销量')gtext('\leftarrow第二季度销量')gtext('\leftarrow第三季度销量')gtext('\leftarrow第四季度销量')xlabel('年','fontsize',16);ylabel('销售量','fontsize',16);实例11:枝干图function shili11h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例11');x=0:pi/20:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);h1=stem(x,y1+y2);hold onh2=plot(x,y1,'^r',x,y2,'*g');hold offh3=[h1(1);h2];legend(h3,'y1+y2','y1=sin(x)','y2=cos(x)') xlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('正弦函数与余弦函数的线性组合'); 实例12:罗盘图function shili12h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例12');winddirection=[54 24 65 84256 12 235 62125 324 34 254];windpower=[2 5 5 36 8 12 76 14 10 8];rdirection=winddirection*pi/180;[x,y]=pol2cart(rdirection,windpower); compass(x,y);desc={'风向和风力','北京气象台','10月1日0:00到','10月1日12:00'};gtext(desc)实例13:轮廓图function shili13h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例13');[th,r]=meshgrid((0:10:360)*pi/180,0:0.05:1); [x,y]=pol2cart(th,r);z=x+i*y;f=(z.^4-1).^(0.25);contour(x,y,abs(f),20)axis equalxlabel('实部','fontsize',16);ylabel('虚部','fontsize',16);h=polar([0 2*pi],[0 1]);delete(h)hold oncontour(x,y,abs(f),20)实例14:交互式图形function shili14h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例14');axis([0 10 0 10]);hold onx=[];y=[];n=0;disp('单击鼠标左键点取需要的点');disp('单击鼠标右键点取最后一个点');but=1;while but==1[xi,yi,but]=ginput(1);plot(xi,yi,'bo')n=n+1;disp('单击鼠标左键点取下一个点');x(n,1)=xi;y(n,1)=yi;endt=1:n;ts=1:0.1:n;xs=spline(t,x,ts);ys=spline(t,y,ts);plot(xs,ys,'r-');hold off实例15:变换的傅立叶函数曲线function shili15h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例15');axis equalm=moviein(20,gcf);set(gca,'nextplot','replacechildren')h=uicontrol('style','slider','position',... [100 10 500 20],'min',1,'max',20)for j=1:20plot(fft(eye(j+16)))set(h,'v alue',j)m(:,j)=getframe(gcf);endclf;axes('position',[0 0 1 1]);movie(m,30)实例16:劳伦兹非线形方程的无序活动function shili15h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例15');axis equalm=moviein(20,gcf);set(gca,'nextplot','replacechildren')h=uicontrol('style','slider','position',... [100 10 500 20],'min',1,'max',20)for j=1:20plot(fft(eye(j+16)))set(h,'v alue',j)m(:,j)=getframe(gcf);endclf;axes('position',[0 0 1 1]); movie(m,30)。