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  • matlab 考试题目及答案

    2013-05-14 18:33:55
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  • Matlab学习笔记之题目

    2018-10-16 23:43:59
    题目1: ...在MATLAB中创建M文件,产生3行3列范围为[5, 20]随机整数。 答案: 题目4: 在[0,2pi] 区间内同时绘制正弦曲线y=sin(x)和余弦曲线y=cos(x),要求显示标题和图例。 答案:   题目5...

    题目1:

    产生44列全零矩阵a,把矩阵a中最后两行元素设为50后,删除第二列元素,形成新的矩阵。

    答案:

    题目2:

    答案:

    题目3:

    MATLAB中创建M文件,产生33列范围为[5, 20]的随机整数。

    答案:

    题目4:

    [0,2pi] 区间内同时绘制正弦曲线y=sin(x)和余弦曲线y=cos(x),要求显示标题和图例。

    答案:

     

    题目5:

     

    读取一幅rgb图像, 并将其转换为灰度图像/二值图像, 并在一个图形窗口内显示且加上标题。

    答案:

     

    题目6:

    两幅图像相加。

    答案:

    题目7:

    两幅图像相减。

    答案:

     

    题目8:

    两幅图像相乘——一副黑白图像做掩模。

    答案:

     

    题目9:

    利用减法运算提取噪声。

    答案:

     

    题目10:

    对rgb图像进行灰度转换, 添加[0, 0.05]的高斯噪声, 并调整对比度, 从[0.25 0.6]调整为[0 1], 使用3*3模板分别进行中值滤波和均值滤波, 显示结果并添加文字标题。

    答案:

     

    题目11:

    直方图均衡化图像,并比较前后直方图的变化。

    答案:

    题目12:

    对图像进行8个灰度级,80个灰度级进行直方图均衡化处理,并显示变化前后的直方图。

    答案:

     

    题目13:

    对一幅图像分别进行理想低通滤波和和巴特沃斯低通滤波。

    答案:

    题目14:

    对一幅图像进行radon变换。

    答案:

    题目15:

    使用边界函数(edge([二维图像的名称]))结合radon变换, 计算出radon变换矩阵的峰值。

    答案:

    题目16:

    采用三种不同算子检测图像边缘,显示结果和标题。

    答案:

    题目17:

    imhist('[图像名称]')  ====> 展示图像的直方图

    histeq('[图像名称]', [灰度级])  ====>图像的直方图的均衡化

    答案:

    题目18:

    用两种方法对图像cameraman.tif进行快速傅里叶变换。

    答案:

    题目19:

    1、对图像添加高斯噪声后进行傅里叶变换 。

    2、对图像进行傅里叶变换后平移,再反平移,再反傅里叶变换。

    答案:

    题目20:

    对图像旋转45°后进行傅里叶变换。并与原图直接进行傅里叶变换后的频谱图进行对比。

    答案:

    题目21:

    通过傅里叶变换识别图像中的字符。

    答案:

    题目22:

    使用dct2对图像‘autumn.tif’进行DCT变换。将上述DCT变换结果中绝对值小于10的系数舍弃,使用idct2重构图像并与原图像比较。

    题目23:

    分别给图像添加0.05的椒盐噪声和[0.01 0.05]的高斯噪声,使用3*3模板进行均值滤波和中值滤波。

    题目24:

    size的应用:

    题目25:

    直方图均衡化表:

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    Matlab学习笔记之命令

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  • M/M/N排队论模型的matlab代码实现

    千次阅读 2020-04-26 12:05:37
    @对M/M/N排队论模型的matlab代码实现 为什么有这串代码? 苦逼大学生为了完成一个课作业倒腾,搜不到别人代码所以自己从头到尾根据题目需求码了一个。 题目要求 已知M/M/1也就是单个服务台情况下顾客到达率...

    @对M/M/N排队论模型的matlab代码实现

    为什么有这串代码?

    苦逼大学生为了完成一个课的作业倒腾的,搜不到别人的代码所以自己从头到尾根据题目需求码了一个。

    题目要求

    已知M/M/1也就是单个服务台情况下的顾客到达率、服务台服务率,要求计算多个(c个)服务台的情况下优化后的排队时间。

    计算公式

    此处因为算的是排队时间不是逗留时间,所以Ls、Ws不用算。
    (下图中c就是c(t),是服务台数,是你要输入的三个参数的其中一个)
    在这里插入图片描述
    (下图第一个和第二个字母也是你需要输入的参数)
    在这里插入图片描述

    相应代码

    clear %清屏
    %根据需求改【】标志的三个参数的值就可以了!其他的不用动
    %分别定义【服务台数c】,【到达率arrive】,【服务率service】, 以及到达率和服务率的比值
    c = 7; arrive = 6.86; service = 1.23; a_s = arrive / service;
    %求服务强度
    service_strength = arrive / (c * service); 
    %求P_0式子的中括号中带k的级数和部分的值
    sum_1 = 0;
    for k = 0:(c-1) 
        sum_1 = sum_1 + a_s^k/factorial(k);
    end
    %求P_0式子的中括号中剩下部分的值
    sum_2 = a_s^c/(factorial(c)*(1-service_strength));
    %------------求P_0的值--------------(t时段系统空闲概率)
    P_0 = 1/(sum_1 + sum_2);
    %------------求L_q的值--------------(t时段排队的旅客数)
    L_q = a_s^c * service_strength * P_0 / (factorial(c) * (1-service_strength)^2);
    %------------求W_q的值--------------(t时段优化后排队的时间)
    W_q = L_q / arrive;
    
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  • 今天(5月7日)进行了第一次线上考试,开卷第一题就是编程题,出乎意料,想了一会儿先跳过做后面,结果发现不能回退检查修改,所以...个人答案:用matlab实现,首先编写主文件,read.m: img = imread("lena.jpg"...

    今天(5月7日)进行了第一次线上考试,开卷第一题就是编程题,出乎意料,想了一会儿先跳过做后面的,结果发现不能回退检查修改,所以开卷20分直接送走了…
    考后再做这道题,发现了很多问题,但最终也成功编写出了代码,作此总结。

    题目要求:编写一个函数,对输入的图像做2*2维分割,并返回图像的矩阵。
    个人答案:用matlab实现,首先编写:

    1 主文件read.m

    img = imread("lena.jpg");
    m = 2;
    n = 2;
    
    % RGB图转GRAY图
    img = rgb2gray(img);
    % 调用自己编写的imgSeg()函数做图像分割,将img分割成m*n的小图
    [newimg, imgnum] = imgSeg(img, m, n);
    
    for i = 1:imgnum
        % mat2gray做图像矩阵的归一化操作,否则保存的图为全白
        imwrite(mat2gray(newimg(:, :, i)), strcat('img', num2str(i), '.bmp')); 
    end
    

    2 分割函数文件imgSeg.m

    function [newImg, imgNum] = imgSeg(img, segM, segN)
    %UNTITLED Summary of this function goes here
    %   Detailed explanation goes here
    %   将输入的img分割成segM*segN维,保存到newImg并返回
    % 获取图像尺寸
    [w, h] = size(img);
    % 定义newImg保存分割后的pixels
    newImg = zeros(fix(w/segN), fix(h/segM), segM*segN);
    imgNum = 1;
    for i = 1:segN
        for j = 1:segM
            newImg(:, :, imgNum) = img(1+(i-1)*fix(w/segN):i*fix(w/segN), 1+(j-1)*fix(h/segM):j*fix(h/segM));
            % 调试点,查看当前分割的图像
            % imshow(img(1+(i-1)*fix(w/segN):i*fix(w/segN), 1+(j-1)*fix(h/segM):j*fix(h/segM)));
            imgNum = imgNum + 1;
        end
    end
    
    % imgNum在循环结束时多加了一次,故-1,使之=segM*segN
    imgNum = imgNum - 1;
    
    end
    

    运行效果为:
    输入:
    lena.jpg
    输出:
    img1.bmp
    img2.bmp
    img3.bmp
    img4.bmp

    3 问题总结

    3.1 灰度图与彩色图

    最开始我只使用了imread(),没有转灰度图,所以得到的img的RGB图的结构,对其操作就出现了错误。

    3.2 高维矩阵降维

    注意,在matlab中,若A是一个333的三维矩阵,则:
    (1)A(1, :, : )是3D的;
    (2)A(:, 1, : )是3D的;
    (3)A(:, :, 1 )是2D的;
    而用imwrite保存图像时,其矩阵应为2维,所以newImg如果采用了(1)或(2)方式需要做降维处理,例如squeeze(newimg(i, :, : )),参考:matlab squeeze

    3.3 图像矩阵归一化

    没有用mat2gray()直接保存图像会发现图像全白,这是因为操作像素时将值变成了double型,而保存图像时double取值在0.0~1.0,大于1就白色,故需将其转换成uint8型,参考:matlab mat2gray()

    今后要多多编程练习啊,不然这样期末考试真的会崩!!!

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    题目
    考虑周期N=63的两个pn序列,一个序列的反馈抽头为[6,1],另一个序列的反馈抽头为[6,5,2,1]。
    (a) 计算这两个序列的互相关函数和自相关函数
    (b) 比较(a)中所得的互相关函数和序列[6,5,2,1]与镜像序列[6,5,4,1]之间的互相关函数。
    主体代码

    clc,clear;
    N=63;%周期为63
    %产生反馈抽头,从左到右依次表示寄存器1,2,3,4,5,6
    p1=[1,0,0,0,0,1];%反馈抽头1
    p2=[1,1,0,0,1,1];%反馈抽头2
    p3=[1,0,0,1,1,1];%反馈抽头3
    %生成m序列
    pn1=mseq(p1);
    pn2=mseq(p2);
    pn3=mseq(p3);
    %用+1、-1代表1、0
    y1=2*pn1-1;
    y2=2*pn2-1;
    y3=2*pn3-1;
    %求互相干函数
    xcorr1=pncorr(y1,y2,N);
    xcorr2=pncorr(y2,y3,N);
    corr1=pncorr(y1,y1,N);
    corr2=pncorr(y2,y2,N);
    %画图
    subplot(2,2,1);
    plot(-62:62,corr1(1:125));
    axis([-62,62,-10,80]);
    xlabel('t');ylabel('R(t)');title('反馈抽头为[6,1]的自相关函数');
    subplot(2,2,2);
    plot(-62:62,corr2(1:125));
    axis([-62,62,-10,80]);
    xlabel('t');ylabel('R(t)');title('反馈抽头为[6,5,2,1]的自相关函数');
    subplot(2,2,3);
    plot(-62:62,xcorr1(1:125));
    axis([-62,62,-20,20]);
    xlabel('t');ylabel('R(t)');title('反馈抽头为[6,1]与[6,5,2,1]间互相关函数');
    subplot(2,2,4);
    plot(-62:62,xcorr2(1:125));
    axis([-62,62,-20,20]);
    xlabel('t');ylabel('R(t)');title('反馈抽头为[6,5,2,1]与[6,5,4,1]间互相关函数');
    

    函数mseq
    本函数用于产生m序列。输入参数为反馈抽头序列,输出量为生成的m序列。

    function y=mseq(coef)
    m=length(coef);%确定寄存器数目
    N=2^m-1;%确定周期
    mback=0;%用于存放反馈值
    y=zeros(1,N);%用于存放输出序列
    registers=[zeros(1,m-1) 1];%确定寄存器初始值
    for i=1:N
        y(i)=registers(m);
        mback=mod(sum(coef.*registers),2);
        registers=[mback registers(1:end-1)];
    end
    

    函数pncorr
    本函数用于求m序列的相关函数。输入参数为:参与运算的两个序列及两个序列的长度N。若输入的两个序列相同,则结果为该序列的自相关函数值序列;若输入的两个序列不同,则结果为两个序列的互相关函数值序列。

    function y=pncorr(u,v,N)
    for i=0:N
        u1=[u(i+1:N) u(1:i)];%表示u序列左移
        temp1(N+1-i)=sum(u1.*v);
        u2=[u(N-i+1:N) u(1:N-i)];%表示u序列右移
        temp2(i+1)=sum(u2.*v);
    end
    y=[temp1(2:N) temp2(1:N)];
    

    结果
    在这里插入图片描述
    如图所示,m序列拥有较好的自相关函数特性和相对较差的互相关函数特性。
    反馈抽头为[6,1]与[6,5,2,1]的序列的互相关函数仅有3种取值,且幅度小于等于17,满足Gold理论,可以用于构造gold序列。

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