(完整版)元胞自动机-森林火灾模型MATLAB代码
机组组合matlab代码
机组组合matlab代码"机组组合MATLAB代码：一步一步解析"【引言】机组组合是一种重要的优化问题，在能源领域和工程应用中具有广泛的应用。
MATLAB是一种常用的科学计算软件，提供了丰富的工具来解决各种问题。
本文将以机组组合的MATLAB代码为主题，介绍其基本原理和步骤，并提供一步一步的解析，帮助读者掌握这一关键的优化方法。
【1. 什么是机组组合？】在能源系统中，如果有多个发电机或机组可以运行，机组组合问题就是要选择最优的机组组合来满足负荷需求。
这个问题的目标是最小化发电成本，同时满足能量需求，并考虑不同机组的启停时间、发电能力、效率等限制。
【2. MATLAB中的优化工具】MATLAB提供了许多优化工具箱，其中最常用的是Optimization Toolbox。
这个工具箱包含了各种优化算法和函数，可以解决多种问题，包括机组组合问题。
下面将介绍如何使用MATLAB的优化工具箱来解决机组组合问题。
【3. 问题建模】首先，我们需要建立一个数学模型来描述机组组合问题。
假设有n个机组可供选择，每个机组有一个启停状态：1表示运行，0表示停止。
定义决策变量x为1xn的向量，其中xi表示第i个机组的启停状态。
进一步，我们需要定义每个机组的发电量pi和成本ci。
可以使用一个向量来表示所有机组的发电量和成本，即p = [p1, p2, ..., pn]和c = [c1, c2, ..., cn]。
假设负荷需求为d，则可以得到以下数学表达式：∑(xi * pi) >= d （约束条件：满足负荷需求）∑(xi) <= m （约束条件：最多m台机组运行）其中m为给定的最大机组数。
【4. 代码实现】接下来，我们将使用MATLAB的优化工具箱来实现机组组合问题的代码。
首先，我们需要定义一个函数来计算成本，并将其命名为'costFunction'。
函数的输入参数为决策向量x和发电成本向量c，输出为总成本。
数学建模常用MATLAB程序代码
V1到V11的最短路径及其长度：P53>> a(2,3)=6;a(2,5)=1;a(3,4)=7;a(3,5)=5;a(3,6)=1;a(3,7)=2;a(4,7)=9;a(5,6)=3;a(5,8)=2;a(5,9)=9;a(6,7)=4;a(6,9)=6;a(7,9)=3;a(7,10)=1;a(8,9)=7;a(8,11)=9;a(9,10)=1;a(9,11)=2;a(10,11)=4;a=a';[i,j,v]=find(a);b=sparse(i,j,v,11,11);[x,y,z]=graphshortestpath(b,1,11,'Directed',false)x =13y =1 2 5 6 3 7 10 9 11z =0 1 6 1 2 5 3 5 10 7 9灰色预测GM(1,1)模型程序代码：P375x0=[71.1 72.4 72.4 72.1 71.4 72 71.6]';n=length(x0);lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n);range=minmax(lamda');x1=cumsum(x0)B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)]Y=x0(2:n);u=B\Yx=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0')x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x0(1)})yuce1=subs(x,'t',[0:n-1])y=vpa(x,n-1)yuce=[x0(1),diff(yuce1)]epsilon=x0'-yucedelta=abs(epsilon./x0')rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1))*lamda'x1 =71.1143.5215.9288359.4431.4503B =-107.3 1-179.7 1-251.95 1-323.7 1-395.4 1-467.2 1u =0.002343872.657x =(b - exp(-a*t)*(b - a*x0))/ax =41884064296049311744/1351100916648171 - (41788001020875628544*exp(-(1351100916648171*t)/576460752303423488))/135110091664 8171yuce1 =71.1 143.51 215.74 287.81 359.71 431.44 503y =31000.0 - 30928.9*exp(-0.00234379*t)yuce =71.1 72.406 72.236 72.067 71.898 71.73 71.562epsilon =0 -0.0057414 0.16376 0.032871 -0.49842 0.2699 0.037824delta =0 7.9302e-05 0.0022619 0.00045592 0.0069806 0.0037486 0.00052827rho =0.020255 0.002341 -0.0018101 -0.0074399 0.010655 -0.0032325用Krusksl算法求最小生成树的Matlab程序代码：P47-48a(1,2)=50;a(1,3)=60;a(2,4)=65;a(2,5)=40;a(3,4)=52;a(3,7)=45;a(4,5)=50;a(4,6)=30;a(4,7)=42;a(5,6)=70;>> [i,j,b]=find(a);>> data=[i';j';b'];index=data(1:2,:);>> loop=length(a)-1;>> result=[];>> while length(result)<looptemp=min(data(3,:));flag=find(data(3,:)==temp);flag=flag(1);v1=index(1,flag);v2=index(2,flag);if v1~=v2result=[result,data(:,flag)];endindex(find(index==v2))=v1;data(:,flag)=[];index(:,flag)=[];end>> resultresult =6 57 7 2 54 2 4 3 1 430 40 42 45 50 50求得最小生成树的边集为{v6v4, v5v2, v7v4, v7v3, v2v1, v5v4}。
数学建模—森林救火
数学建模—森林救火第一篇：数学建模—森林救火森林救火一、问题重述森林失火了！消防站接到报警后派多少消防队员前去救火呢？派的队员越多，森林损失越小，但是救援的开支会越大，所以需要综合考虑森林损失费和救援费与消防员人数之间的关系，以总费用最小来决定派出队员的数目，且消防队员的灭火速度与开始救火时的火势有关。
二、问题分析损失费通常正比于森林烧毁的面积，而烧毁面积与失火、灭火的时间有关，灭火时间又取决于消防队员的数量，队员越多灭火越快。
救援费既与消防队员人数有关，又与灭火时间长短有关。
记失火时刻为t=0,救火时刻t=t1,灭火时刻t=t2，时刻t森林烧毁面积为B（t）。
三、基本假设1.损失费与森林烧毁面积B（t2）成正比，比例系数c1为烧毁单位面积的损失费；2.从失火到开始救火这段时间（0~t1）内，火势蔓延程度dB/dt 与时间t成正比，比例系数β称火势蔓延速度；3.每个消防员的救火能力λ与到达时的火势b成反比，即消防员到达时火势越大消防员救火能力越小，不妨设λ(b)=λ`/(b+1)，其中λ`表示火势很小的时候一个消防队员正常的灭火能力，分母b+1是防止b→0时，λ→∞；4.派出χ名消防队员，开始救火以后（t>t1)火势蔓延速度降为β-λ(b)*χ,显然要有β5.每个消防队员单位时间的费用为c2,于是每个队员的救火费用是c2（t2-t1）；每个队员的一次性支出是c3;四、模型建立根据假设条件2，3，火势蔓延程度dB/dt在0≤t≤t1线性地增加，在t1≤t≤t2线性地减小。
dB/dt ~ t 的图形如图1所示。
图一记t=t1时dB/dt=b。
烧毁面积B（t2）为dB/dt在0~t2上的积分，恰是图中三角形的面积，显然有B（t2）=1/2*b*t2,而t2满足（1）于是（2）根据假设条件1，5，森林损失费为c1*B(t2),救援费为c2*χ*(t2—t1)+c3*χ，将（1），（2）代入，得到救火总费用为（3）C(χ)即为这个优化模型的目标函数。
matlab数学建模程序代码
matlab数学建模程序代码
当进行数学建模时，MATLAB是一个强大的工具，用于实现和测试模型。
下面是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何使用MATLAB进行一维线性回归建模：
```matlab
%生成示例数据
x=[1,2,3,4,5];
y=[2.8,3.9,4.8,5.5,6.3];
%进行一维线性回归
coefficients=polyfit(x,y,1);
slope=coefficients(1);
intercept=coefficients(2);
%绘制原始数据和回归线
scatter(x,y,'o','DisplayName','原始数据');
hold on;
plot(x,polyval(coefficients,x),'r-','DisplayName','回归线');
hold off;
%添加标签和图例
xlabel('X轴');
ylabel('Y轴');
title('一维线性回归建模示例');
legend('show');
%输出回归方程的系数
fprintf('回归方程：y=%.2fx+%.2f\n',slope,intercept);
```
此代码生成了一些示例数据，然后使用一维线性回归对数据进行建模。
回归方程的系数将被计算，并且原始数据与回归线将在图上显示。
请注意，这只是一个简单的示例，实际上，你可能需要根据你的具体问题修改代码。
(CA学习资料)美国康奈尔大学BioNB441在Matlab中的元胞自动机
网站翻译内容美国康奈尔大学BioNB441在Matlab中的元胞自动机介绍元胞自动机（CA）是用于计算计划利用当地的规则和本地通信。
普遍CA定义一个网格，网格上的每个点代表一个有限数量的状态中的细胞。
过渡规则同时应用到每一个细胞。
典型的转换规则依赖于细胞和它的（4个或8个）近邻的状态，虽然临近的细胞也同样使用。
CA的应用在并行计算研究，物理模拟和生物模拟。
这个页面将考虑如何写出高效的MATLAB代码的CA的实施和看一些有趣的规则。
Matlab代码注意事项以下注意事项将说明使用Matlab程序计算康威的生命。
部分的代码的解释如下。
矩阵和图像可以被转换为一个另一个，所以显示是为straighforward的的。
如果阵列细胞包含二进制的每一个电池单体的状态和数组Z含有零，那么cat命令建立一个RGB图像，显示图像命令。
图像命令也返回一个句柄。
imh = image(cat(3,cells,z,z));set(imh, 'erasemode', 'none')axis equalaxis tight矩阵和图像可以被转换为一个另一个，那么初始条件，可以计算矩阵或图形命令。
下面的代码生成一个元素为零的数组，细胞状态初始化为零，然后使细胞的交叉状态=1的数组的中心。
使用（渗流群集）下面的例子中的一个图形命令来初始化CA阵列。
z = zeros(n,n);cells = z;cells(n/2,.25*n:.75*n) = 1;cells(.25*n:.75*n,n/2) = 1;Matlab代码进行矢量化，以减少开销。
下面的两个语句计算的总和近邻的计算CA规则。
代码利用Matlab的非常灵活的索引指定的近邻。
x = 2:n-1;y = 2:n-1;sum(x,y) = cells(x,y-1) + cells(x,y+1) + ...cells(x-1, y) + cells(x+1,y) + ...cells(x-1,y-1) + cells(x-1,y+1) + ...cells(x+1,y-1) + cells(x+1,y+1);cells = (sum==3) | (sum==2 & cells);添加一个简单的GUI是很容易的。
自动驾驶专用车道matlab元胞自动机代码
自动驾驶技术是近年来备受关注的领域，其应用不仅可以提高交通效率，还可以提高行车安全性。
而在自动驾驶技术中，matlab元胞自动机代码是一种常用的建模和仿真工具，可以帮助工程师们设计和测试自动驾驶系统。
下面将介绍如何使用matlab元胞自动机代码来实现自动驾驶专用车道的模拟。
文章内容将按照以下主题展开：一、自动驾驶专用车道的概念及意义1.1 自动驾驶专用车道的定义1.2 自动驾驶专用车道的意义和作用二、matlab元胞自动机代码的基本原理2.1 元胞自动机的定义和特点2.2 matlab中的元胞自动机代码实现三、自动驾驶专用车道的matlab元胞自动机代码设计3.1 自动驾驶车辆的行为建模3.2 车道交通流模拟3.3 交通规则和控制策略四、matlab元胞自动机代码实现实例4.1 代码框架和基本结构4.2 参数设置和模型验证4.3 模拟结果分析五、自动驾驶专用车道的未来发展方向5.1 自动驾驶技术的趋势5.2 自动驾驶专用车道的未来发展方向通过以上几个主题的介绍，读者可以全面了解自动驾驶专用车道的概念、matlab元胞自动机代码的基本原理和代码实现方法，以及自动驾驶技术的未来发展方向。
希望本文的内容对读者对自动驾驶技术有所帮助，也能引发更多对于自动驾驶专用车道以及matlab元胞自动机代码的讨论和研究。
六、自动驾驶专用车道的概念及意义1.1 自动驾驶专用车道的定义自动驾驶专用车道是为自动驾驶车辆专门设置的通行道路，旨在为自动驾驶车辆提供更加高效、安全的行驶环境。
这些道路通常采用先进的交通管理系统和智能交通设施，以便自动驾驶车辆能够更好地感知和适应道路环境。
自动驾驶专用车道旨在降低交通拥堵、提高交通运输效率，并且可以为用户带来更舒适的出行体验。
1.2 自动驾驶专用车道的意义和作用自动驾驶专用车道的建设与发展对于推动自动驾驶技术的应用具有重要意义。
自动驾驶专用车道可以有效地促进自动驾驶车辆在道路上行驶的安全性与稳定性。
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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: 向量生成或子阵提取 <= 关系运算之小于等于() 下标运算或参数定义 > 关系运算之大于[] 矩阵生成 >= 关系运算之大于等于{} & 逻辑运算之与. 结构字段获取符 | 逻辑运算之或. 点乘运算,常与其他运算符联合使用(如.\) ~ 逻辑运算之非xor 逻辑运算之异成附录2.2逻辑函数函数名功能描述函数名功能描述all 测试向量中所用元素是否为真 is*(一类函数) 检测向量状态.其中*表示一个确定的函数(isinf)any 测试向量中是否有真元素 *isa 检测对象是否为某一个类的对象exist 检验变量或文件是否定义 logical 将数字量转化为逻辑量find 查找非零元素的下标附录3 语言结构与调试附录3.1编程语言函数名功能描述函数名功能描述builtin 执行Matlab内建的函数 global 定义全局变量eval 执行Matlab语句构成的字符串 nargchk 函数输入输出参数个数检验feval 执行字符串指定的文件 script Matlab语句及文件信息function Matlab函数定义关键词附录3.2控制流程函数名功能描述函数名功能描述break 中断循环执行的语句 if 条件转移语句case 与switch结合实现多路转移 otherwise 多路转移中的缺省执行部分else 与if一起使用的转移语句 return 返回调用函数elseif 与if一起使用的转移语句 switch 与case结合实现多路转移end 结束控制语句块 warning 显示警告信息error 显示错误信息 while 循环语句for 循环语句附录3.3交互输入函数名功能描述函数名功能描述input 请求输入 menu 菜单生成keyboard 启动键盘管理 pause 暂停执行附录3.4面向对象编程函数名功能描述函数名功能描述class 生成对象 isa 判断对象是否属于某一类double 转换成双精度型 superiorto 建立类的层次关系inferiorto 建立类的层次关系 unit8 转换成8字节的无符号整数inline 建立一个内嵌对象附录3.5调试函数名功能描述函数名功能描述dbclear 清除调试断点 dbstatus 列出所有断点情况dbcont 调试继续执行 dbstep 单步执行dbdown 改变局部工作空间内存 dbstop 设置调试断点dbmex 启动对Mex文件的调试 sbtype 列出带命令行标号的.M文件dbquit 退出调试模式 dbup 改变局部工作空间内容dbstack 列出函数调用关系附录4 基本矩阵与矩阵处理附录4.1基本矩阵函数名功能描述函数名功能描述eye 产生单位阵 rand 产生随机分布矩阵linspace 构造线性分布的向量 randn 产生正态分布矩阵logspace 构造等对数分布的向量 zeros 产生零矩阵ones 产生元素全部为1的矩阵 : 产生向量附录4.2特殊向量与常量函数名功能描述函数名功能描述ans 缺省的计算结果变量 non 非数值常量常由0/0或Inf/Inf获得computer 运行Matlab的机器类型 nargin 函数中参数输入个数eps 精度容许误差(无穷小) nargout 函数中输出变量个数flops 浮点运算计数 pi 圆周率i 复数单元 realmax 最大浮点数值inf 无穷大 realmin 最小浮点数值inputname 输入参数名 varargin 函数中输入的可选参数j 复数单元 varargout 函数中输出的可选参数附录4.3时间与日期函数名功能描述函数名功能描述calender 日历 eomday 计算月末clock 时钟 etime 所用时间函数cputime 所用的CPU时间 now 当前日期与时间date 日期 tic 启动秒表计时器datenum 日期(数字串格式) toc 读取秒表计时器datestr 日期(字符串格式) weekday 星期函数datevoc 日期(年月日分立格式)附录4.4矩阵处理函数名功能描述函数名功能描述cat 向量连接 reshape 改变矩阵行列个数diag 建立对角矩阵或获取对角向量 rot90 将矩阵旋转90度fliplr 按左右方向翻转矩阵元素 tril 取矩阵的下三角部分flipud 按上下方向翻转矩阵元素 triu 取矩阵的上三角部分repmat 复制并排列矩阵函数附录5 特殊矩阵函数名功能描述函数名功能描述compan 生成伴随矩阵 invhilb 生成逆hilbert矩阵gallery 生成一些小的测试矩阵 magic 生成magic矩阵hadamard 生成hadamard矩阵 pascal 生成pascal矩阵hankel 生成hankel矩阵 toeplitz 生成toeplitz矩阵hilb 生成hilbert矩阵 wilkinson 生成wilkinson特征值测试矩阵附录6 数学函数附录6.1三角函数函数名功能描述函数名功能描述sin/asin 正弦/反正弦函数 sec/asec 正割/反正割函数sinh/asinh 双曲正弦/反双曲正弦函数 sech/asech 双曲正割/反双曲正割函数cos/acos 余弦/反余弦函数 csc/acsc 余割/反余割函数cosh/acosh 双曲余弦/反双曲余弦函数 csch/acsch 双曲余割/反双曲余割函数tan/atan 正切/反正切函数 cot/acot 余切/反余切函数tanh/atanh 双曲正切/反双曲正切函数 coth/acoth 双曲余切/反双曲余切函数atan2 四个象限内反正切函数附录6.2指数函数函数名功能描述函数名功能描述exp 指数函数 log10 常用对数函数log 自然对数函数 sqrt 平方根函数附录6.3复数函数函数名功能描述函数名功能描述abs 绝对值函数 imag 求虚部函数angle 角相位函数 real 求实部函数conj 共轭复数函数附录6.4数值处理函数名功能描述函数名功能描述fix 沿零方向取整 round 舍入取整floor 沿-∞方向取整 rem 求除法的余数ceil 沿+∞方向取整 sign 符号函数附录6.5其他特殊数学函数函数名功能描述函数名功能描述airy airy函数 erfcx 比例互补误差函数besselh bessel函数(hankel函数) erfinv 逆误差函数bessili 改进的第一类bessel函数 expint 指数积分函数besselk 改进的第二类bessel函数 gamma gamma函数besselj 第一类bessel函数 gammainc 非完全gamma函数bessely 第二类bessel函数 gammaln gamma对数函数beta beta函数 gcd 最大公约数betainc 非完全的beta函数 lcm 最小公倍数betaln beta对数函数 log2 分割浮点数elipj Jacobi椭圆函数 legendre legendre伴随函数ellipke 完全椭圆积分 pow2 基2标量浮点数erf 误差函数 rat 有理逼近erfc 互补误差函数 rats 有理输出附录7 坐标转换函数名功能描述函数名功能描述cart2pol 笛卡儿坐标到极坐标转换 pol2cart 极坐标到笛卡儿坐标转换cart2sph 笛卡儿坐标到球面坐标转换 sph2cart 球面坐标到笛卡儿坐标转换附录8 矩阵函数附录8.1矩阵分析函数名功能描述函数名功能描述cond 求矩阵的条件数 rcond LINPACK倒数条件估计det 求矩阵的行列式 rref 矩阵的行阶梯型实现norm 求矩阵的范数 rrefmovie 消元法解方程演示null 右零空间 subspace 子空间orth 正交空间 trace 矩阵的迹rank 求矩阵的秩附录8.2线性方程函数名功能描述函数名功能描述/,\ 线性方程求解 nnls 非零最小二乘chol Cholesky分解 pinv 求伪逆矩阵inv 矩阵求逆 qr 矩阵的QR分解lscov 最小二乘方差 qrdelete QR分解中删除一行lu 矩阵的LU三角分解 qrinsert QR分解中插入一行附录8.3特征值与奇异值函数名功能描述函数名功能描述banlance 改进特征值精度的均衡变换 qz QZ算法求矩阵特征值cdf2rdf 复块对角阵到实块对角阵转换 rdf2cdf 实块对角阵到复块对角阵转换eig 求矩阵的特征值和特征向量 schur Schur分解hess 求Hessenberg矩阵 svd 奇异值分解poly 求矩阵的特征多项式附录8.4矩阵函数函数名功能描述函数名功能描述expm 矩阵指数函数 logm 矩阵对数函数funm 矩阵任意函数 sqrtm 矩阵平方根附录9 数据分析与Fourier变换函数附录9.1基本运算函数名功能描述函数名功能描述cumprod 向量累积 prod 对向量中各元素求积cumsum 向量累加 sort 对向量中各元素排序max 求向量中最大元素 sortrows 对矩阵中各行排序min 求向量中最小元素 std 求向量中各元素标准差mean 求向量中各元素均值 sum 对向量中各元素求和median 求向量中中间元素 trapz 梯形法求数值积分附录9.2微分计算函数名功能描述函数名功能描述del2 离散Laplace变换 gradient 梯度计算diff 差分于近视微分附录9.3滤波与卷积函数名功能描述函数名功能描述Conv 卷给与多项式乘法 filter 一维数字滤波conv2 二维卷积 filter2 二维数字滤波Deconv 因式分解与多项式乘法附录9.4方差处理函数名功能描述函数名功能描述corrcoef 相关系数计算 cov 协方差计算附录9.5Fourier变换函数名功能描述函数名功能描述abs 绝对值函数 fftshift fft与fft2输出重排angle 相角函数 ifft 离散Fourier逆变换cplxpair 依共轭复数对重新排序 ifft2 二维离散Fourier逆变换fft 离散Fourier变换 unwrap 相角矫正fft2 二维离散Fourier变换附录10 多项式处理函数附录10.1多项式处理函数名功能描述函数名功能描述conv 卷机与多项式乘法 polyfit 数据的多项式拟合deconv 因式分解与多项式乘法 polyval 多项式求值poly 求矩阵的特征多项式 polyvalm 多项式矩阵求值polyder 多项式求导 residue 部分分式展开polyeig 多项式特征值 roots 求多项式的根附录10.2数据插值函数名功能描述函数名功能描述griddata 数据网络的插值生成 interpft 一维插值（FFT方法）interp1 一维插值（查表） interpn 多维插值（查表）interp2 二维插值（查表） meshgrid 构造三维图形用x，y阵列interp3 三维插值（查表） spline 三次样条插值附录11 非线性数值方法函数名功能描述函数名功能描述dblquad 双重积分 odeget 获得微分方程求解的可选参数fmin 单变量最优化函数 odeset 设置微分方程求解的可选参数fmins 多变量最优化函数 quad 低阶数值积分方法ode45，ode23，ode113，ode15s，ode23s 微分方程数值解法 quad8 高阶数值积分方法odefile 对文件定义的微分方程求解附录12 稀疏矩阵函数附录12.1基本稀疏矩阵函数名功能描述函数名功能描述spdiags 稀疏对角矩阵 sprandn 稀疏正态分布随机矩阵speye 稀疏单位矩阵 sprandsym 稀疏对称随机矩阵sprand 稀疏均匀分布随机矩阵附录12.2稀疏矩阵转换函数名功能描述函数名功能描述find 查找非零元素下标 sparse 常规矩阵转换为稀疏矩阵full 稀疏矩阵转换为常规矩阵 spconvert 由外部格式引入稀疏矩阵附录12.3处理非零元素函数名功能描述函数名功能描述issparse 判断元素是否为稀疏矩阵 nzmax 允许的非零元素空间mmz 稀疏矩阵的非零元素个数 spalloc 为非零元素定位存储空间nonzeros 稀疏矩阵的非零元素 spfun 为非零元素定义处理函数附录12.4稀疏矩阵可视化函数名功能描述函数名功能描述gplot 绘制图论图形 spy 绘制稀疏矩阵结构附录12.5排序算法函数名功能描述函数名功能描述colmmd 列最小度排序 randperm 产生随机置换向量colperm 由非零元素的个数排序各列 symmd 对称最小度排序dmperm Dulmage-Mendelsohn分解 symrcm 反向Cuthill-McKee排序附录12.6范数、条件数函数名功能描述函数名功能描述condest 估算||*||1范数 normest 估算||*||2范数sprank 计算结构秩附录12.7特征值与奇异值函数名功能描述函数名功能描述eigs 求稀疏矩阵特征值和特征向量 svds 稀疏矩阵奇异值分解附录12.8其他函数名功能描述函数名功能描述spaugment 最小二乘算法形成 symbact 符号因子分解spparms 设置稀疏矩阵参数附录13 图形绘制附录13.1基本二维图形函数名功能描述函数名功能描述fill 填充二维多边形 polar 极坐标图形绘制loglog 全对数二维坐标绘制 semilogx x轴半对数坐标图形绘制plot 线性坐标图形绘制 semilogy y轴半对数坐标图形绘制附录13.2基本三维图形函数名功能描述函数名功能描述fill3 三维多边形填充 plot3 三维线或点型图绘制mesh 三维网格图形绘制 surf 三维表面图形绘制附录13.3三维颜色控制函数名功能描述函数名功能描述brighten 图形亮度调整 hidden 网格图的网格线开关设置caxis 坐标轴伪彩色设置 shading 设置渲染模式colormap 调色板设置附录13.4三维光照模型函数名功能描述函数名功能描述diffuse 图象漫射处理 surf1 带光照的三维表面绘制lighting 光照模式设置 surfnorm 曲面法线specular 设置镜面反射附录13.5标准调色板设置函数名功能描述函数名功能描述bone 带有蓝色调的灰色的调色板 hot 以黑红黄白为基色的调色板cool 以天蓝粉色为基色的调色板 hsv 色度饱和度亮度调色板copper 线性铜色调的调色板 pink 粉色色调的调色板flag 以红白蓝黑为基色的调色板 prism 光谱颜色表gray 线性灰度调色板附录13.6三维视点控制函数名功能描述函数名功能描述rotate3d 设置三维旋转开关 viewmtx 求视转换矩阵view 设置视点附录13.7坐标轴控制函数名功能描述函数名功能描述axis 坐标轴标度设置 hold 设置当前图形保护模式axes 坐标轴位置设置 subplot 将图形窗口分成几个区域box 坐标轴盒状显示 zoom 二维图形缩放grid 坐标网格线开关设置附录13.8图形注解函数名功能描述函数名功能描述colorbar 颜色条设置 xlabel 给图形的x轴加文字说明gtext 在鼠标位置加文字说明 ylabel 给图形的y轴加文字说明text 在图形上加文字说明 zlabel 给图形的z轴加文字说明title 给图形加标题附录13.9拷贝与打印函数名功能描述函数名功能描述print 打印图形或将图形存盘 orient 设置纸的方向orintopt 设置打印机为默认值附录14 特殊图形附录14.1特殊二维图形函数名功能描述函数名功能描述area 区域填充 feather 羽状条形图绘制bar 条形图绘制 fplot 给定函数绘制barh 水平条形图绘制 hist 直方图绘制bar3 3维条形图绘制 pareto pareto图绘制bar3h 3维水平条形图绘制 pie 饼状图绘制comet 彗星状轨迹绘制 stem 离散序列图形绘制errorbar 误差条形图绘制 stairs 梯形图绘制附录14.2等高线及其他二维图形函数名功能描述函数名功能描述contour 等高线绘制 pcolor 伪色绘制contourf 等高线填充绘制 quiver 有向图（箭头）绘制contour3 三维等高线绘制 voronoil voronoi图绘制clabel 等高线高程标志附录14.3特殊三维图形函数名功能描述函数名功能描述comet3 三维彗星状轨迹绘制 slice 切片图meshc 带等高线的三维网格绘制 surfc 带等高线的三维表面绘制meshz 带零平面的三维网格绘制 trisurf 表面图形的三角绘制stem2 杆图绘制 trimesh 网格图形的三角绘制quiver3 三维箭头（有向图）绘制 waterfall 瀑布型图形的绘制附录14.4图象显示与文件I/O函数名功能描述函数名功能描述brighten 图形色调亮化 image 图像显示colorbar 颜色条设置 imfinfo 图形文件信息colormap 调色板设置 imread 从文件读取图形contrast 灰度对比度设置 imwrite 保存图像附录14.5动画处理函数名功能描述函数名功能描述capture 屏幕抓取 movie 播放动画帧getframe 获取动画帧附录14.6实体模型函数名功能描述函数名功能描述cylinder 圆柱体生成 sphere 球体生成附录15 图形处理附录15.1图形窗口生成与控制函数名功能描述函数名功能描述clf 清除当前图形窗口 gcf 获取当前图形的窗口句柄close 关闭图形窗口 refresh 图形窗口刷新figure 生成图形窗口 shg 显示图形窗口附录15.2坐标轴建立与控制函数名功能描述函数名功能描述axes 坐标轴标度设置 gca 获得当前坐标轴句柄axis 坐标轴位置设置 hold 设置当前图形保护模式box 坐标轴盒状显示 ishold 返回hold的状态caxis 为彩色坐标轴刻度 subplot 将图形窗口分为几个区域cla 清除当前坐标轴附录15.3处理图形对象函数名功能描述函数名功能描述axes 坐标轴生成 surface 表面生成figure 图形窗口生成 text 文本生成image 图像生成 unicontrol 生成一个用户接口控制light 光源生成 uimenu 菜单生成line 线生成附录15.4图形函数名功能描述函数名功能描述copyobj 图像对象拷贝 gcbo 获得当前回调对象的句柄delete 对象删除 gco 获得当前对象的句柄drawnow 消除未解决的图像对象事件 get 获得对象属性findobj 查找对象 reset 重新设置对象属性gebf 获得当前回调窗口的句柄 set 设置对象属性附录16 GUI(图形用户接口)附录16.1GUI函数函数名功能描述函数名功能描述ginput 获取鼠标输入 uiresume 继续执行selectmoveresize 对象的选择、移动、大小设置、拷贝 uiwait 中断执行uicontrol 生成图形用户接口对象 waitgorbutterpress 等待按钮输入uimenu 生成菜单对象 waitfor 中断执行附录16.2GUI设计工具函数名功能描述函数名功能描述align 坐标轴与用户接口控制的对齐工具 menuedit 菜单编辑器cbedit 回调函数编辑器 propedit 属性编辑器guide GUI设计工具附录16.3对话框函数名功能描述函数名功能描述dialog 对话框生成 printdlg 打印对话框axlimdig 坐标轴设限对话框 questdlg 请求对话框errordlg 错误对话框 uigetfile 标准的打开文件对话框helpdlg 帮助对话框 uiputfile 标准的保存文件对话框inputdlg 输入对话框 uisetcolor 颜色选择对话框listdlg 列表选择对话框 uisetfont 字体选择对话框msgdlg 消息对话框 waitbar 等待条显示pagedlg 页位置对话框 warndlg 警告对话框附录16.4菜单函数名功能描述函数名功能描述makemenu 生成菜单结构 umtoggle 菜单对象选中状态切换menubar 设置菜单条属性 wimenu 生成window菜单项的子菜单附录16.5组按钮函数名功能描述函数名功能描述btndown 组按钮中的按钮按下 btnstate 查询按钮中的按钮状态btngroup 组按钮生成 btnup 组按钮中的按钮弹起btnpress 组按钮中的按钮按下管理附录16.6自定义窗口属性函数名功能描述函数名功能描述clruprop 清除用户自定义属性 setuprop 设置用户自定义属性getuprop 获取用户自定义属性附录16.7其他应用函数名功能描述函数名功能描述allchild 获取所有子对象 popupstr 获取弹出式菜单选中项的字符串edtext 坐标轴文本对象编辑 remapfig 改变窗口中对象的位置findall 查找所有对象 setptr 设置窗口指针getptr 获得窗口指针 setstatus 设置窗口中文本传状态getstatus 获取窗口中文本状态附录17 声音处理函数名功能描述函数名功能描述soond 将向量转换成声音 wavread 读。
火焰提取matlab
火焰提取matlab火焰提取matlab介绍：火焰提取是一种目标检测技术，它可以从图像中自动检测出火焰区域。
在许多应用场景中，如监控系统、消防系统等，火焰提取都有着重要的作用。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用matlab实现火焰提取。
步骤：1.读入图像首先，我们需要读入一张待处理的图像。
在matlab中，我们可以使用imread函数来读入图像。
例如：img = imread('fire.jpg');2.将图像转换为灰度图像由于灰度图像只有一个通道，而彩色图像有三个通道（红、绿、蓝），因此在进行目标检测时，灰度图像更容易处理。
因此，在进行下一步操作之前，我们需要将彩色图像转换为灰度图像。
在matlab中，我们可以使用rgb2gray函数来实现这一步骤。
例如：gray_img = rgb2gray(img);3.对灰度图像进行滤波滤波可以去除噪声，并增强目标区域的特征。
在matlab中，我们可以使用imfilter函数来对灰度图像进行滤波。
例如：h = fspecial('gaussian', [5 5], 2);filtered_img = imfilter(gray_img, h);4.对滤波后的图像进行二值化二值化可以将图像中的像素值转换为0或1，从而更容易进行目标检测。
在matlab中，我们可以使用imbinarize函数来对滤波后的图像进行二值化。
例如：binary_img = imbinarize(filtered_img, 'adaptive');5.对二值化后的图像进行形态学处理形态学处理可以进一步去除噪声，并连接目标区域。
在matlab中，我们可以使用imopen函数来对二值化后的图像进行形态学处理。
例如：se = strel('disk', 5);morphed_img = imopen(binary_img, se);6.检测火焰区域最后，我们需要检测出火焰区域。
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% 元胞自动机：森林火灾模型
% 规则：
% (1)正在燃烧的树变成空格位；
% (2)如果绿树格位的最近邻居中有一个树在燃烧，则它变成正在燃烧的树；% (3)在空格位，树以概率p生长；
% (4)在最近的邻居中没有正在燃烧的树的情况下树在每一时步以概率f(闪%? 电)变为正在燃烧的树。
% 参考文献:
% 祝玉学，赵学龙译，<<物理系统的元胞自动机模拟>>, p23
close all;
clc;
clear;
figure;
p=0.3;% 概率p
f=6e-5;% 概率f
axes;
rand('state',0);
set(gcf,'DoubleBuffer','on');
% S=round((rand(300)/2+0.5)*2);
S=round(rand(300)*2);
Sk=zeros(302);
Sk(2:301,2:301)=S;%%加边开始的森林初值
% 红色表示正在燃烧(S中等于2的位置)
% 绿色表示绿树(S中等于1的位置)
% 黑色表示空格位(S中等于0的位置)
C=zeros(302,302,3);
R=zeros(300);
G=zeros(300);
R(S==2)=1;
G(S==1)=1;
C(2:301,2:301,1)=R;
C(2:301,2:301,2)=G;
Ci=imshow(C);
ti=0;
tp=title(['T = ',num2str(ti)]);%%时间记录
while 1;
ti=ti+1;
St=Sk; %%St表示t时刻的森林情况
St(Sk==2)=0; % for rule (1)
Su=zeros(302);
Sf=Sk;%%Sf表示模拟着火的过程
Sf(Sf<1.5)=0;%%只留下着火点
Sf=Sf/2;
%%着火点变为1，此处Sf只有着火和空格两种
Su(2:301,2:301)=Sf(1:300,1:300)+Sf(1:300,2:301)+Sf(1:300,3:302) +...
Sf(2:301,1:300)+Sf(2:301,3:302)+Sf(3:302,1:300) + ...
Sf(3:302,2:301)+Sf(3:302,3:302);%%平移后八个方向叠加，记录下su周围八个点，有多少个在燃烧
St(Su>0.5)=2;%% for rule (2)Sf->su
Se=Sk(2:301,2:301);%%Se中将初始的森林，空白处变为1，其他地方为0
Se(Se<0.5)=4;%% 空白地方赋值为4
Se(Se<3)=0;%%有树和着火赋值为0
Se(Se>3)=1;%%空白地方赋值为1
St(2:301,2:301)=St(2:301,2:301)+Se.*(rand(300)<p); %for rule (3)%长树，更新t时刻的森林St
Ss=zeros(302);
Ss(Sk==1)=1;%%讨论绿树情况
Ss(2:301,2:301)=Ss(1:300,1:300)+Ss(1:300,2:301)+Ss(1:300,3:302) +...
Ss(2:301,1:300)+Ss(2:301,3:302)+Ss(3:302,1:300) + ...
Ss(3:302,2:301)+Ss(3:302,3:302);
%%平移后八个方向叠加，记录下Ss周围八个点，有多少个绿树
Ss(Ss<7.5)=0;
Ss(Ss>7.5)=1;
d=find(Ss==1 & Sk==1);
for k=1:length(d);
r=rand;
St(d(k))=round(2*(r<=f)+(r>f));
end% for rule (4)%%t时刻的着火还是没着火，记为1or2
Sk=St;
%更新t时刻的森林St
R=zeros(302);
G=zeros(302);
R(Sk==2)=1;
G(Sk==1)=1;
C(:,:,1)=R;
C(:,:,2)=G;
set(Ci,'CData',C);
set(tp,'string',['T = ',num2str(ti)])
pause(0.2);
end。