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  • matlab矩阵存储为mat格式

    千次阅读 2019-12-29 10:23:20
    命令:save('name.mat','data');其中name是要存储的名字,data是要存储的矩阵,前者是输出,后者输入。 例子:save('sample_1.mat','sample_1');
    命令:save('name.mat','data');其中name是要存储的名字,data是要存储的矩阵,前者是输出,后者输入。
    例子:save('sample_1.mat','sample_1');

     

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  • mat2gray将矩阵转换灰度图像 语法 描述 例子 将矩阵转换图像 输入参数 输出参数 mat2gray将矩阵转换灰度图像 语法 I = mat2gray(A,[amin amax]) I = mat2gray(A) 描述 I = mat2gray...

    目录

    mat2gray将矩阵转换为灰度图像

    语法

    描述

    例子

    将矩阵转换为图像

    输入参数

    输出参数


    mat2gray将矩阵转换为灰度图像

    语法

    I = mat2gray(A,[amin amax])
    I = mat2gray(A)
    

    描述

    I = mat2gray(A,[amin amax]) 将矩阵转换为包含0(黑色)到1(白色)范围内的值A的灰度图像 I。 aminamax中的值 A对应于中的0和1 I。小于的值amin被裁剪为0,大于的值 amax被裁剪为1。

    I = mat2gray(A) 设置的值amin,并amax在最小和最大值A

     

    例子

    将矩阵转换为图像

    读取图像并显示。

    I = imread('rice.png');
    figure
    imshow(I)

    执行返回数字矩阵的操作。此操作查找边缘。

    J = filter2(fspecial('sobel'),I);
    min_matrix = min(J(:))
    
    min_matrix = -779
    
    
    max_matrix = max(J(:))
    
    max_matrix = 560

    请注意,矩阵的数据类型为double,其值在[0,1]范围之外,包括负值。显示操作结果。 因为矩阵的数据范围超出了imshow的默认显示范围,所以每个具有正值的像素都显示为白色,而每个具有负值或零值的像素都显示为黑色。 看到米粒的边缘非常具有挑战性。

    J = filter2(fspecial('sobel'),I);
    min_matrix = min(J(:))
    figure
    imshow(J)

    将矩阵转换为图像。 显示图像的最大值和最小值。

    K = mat2gray(J);
    min_image = min(K(:))
    
    min_image = 0
    
    
    max_image = max(K(:))
    
    max_image = 1

    请注意,值仍然是double类型的数据,但是所有值都在[0,1]范围内。显示转换结果。 像素显示一系列灰度颜色,这使边缘的位置更加明显。

    K = mat2gray(J);
    min_image = min(K(:))
    
    figure
    imshow(K)

     

    输入参数

    A —输入图像
    数值矩阵

    输入图像,指定为数字矩阵。

    [amin amax]-输入黑白值

    2-元素数值向量

    输入黑白值,指定为2-元素数字矢量。

    • 输入图像A中小于或等于amin的值映射到强度图像I中的值0。
    • A中大于或等于amax的值映射到I中的值1。

    输出参数

    I —输出强度图像
    数值矩阵

    输出强度图像,以数值矩阵形式返回,值在[0,1]范围内。

    数据类型:双精度

     

     

     
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    ode45不能直接把矩阵作为输入或输出,输入和返回值必须是列向量。
    所以把矩阵的每一个元素作为一个状态变量,例如2 * 2矩阵p=[p1,p2;p3,p4],在输出时转换为4 * 1列向量 [p1,p2,p3,p4] 即可.

    建立方程组,输入为y,输出为dy。
    考虑复数矩阵微分方程

    dp/dt=(p * H-H * p) /i
    (p,H都为2 * 2矩阵,p(t)是t的函数,H是一个常数矩阵)

    由于输入的矩阵 y 会被自动转换为列向量,先把y reshape为2 * 2矩阵,然后写出矩阵形式方程dy_mat=(Hy-yH)/i; 输出dy再reshape为列向量即可。其中H是一个常数矩阵,作为参数传入。

    function dy =lindblad( t,y,H )
    y=reshape(y,size(H));
    dy_mat=(H*y-y*H)/i;
    dy=reshape(dy_mat,[numel(H),1]);
    end
    

    解方程

     %设置时间区间0~5秒,251个时间点
    t_sec=0:0.02:5;
    %初始状态,设置y0为2*2零矩阵,传入函数时会自动变为4*1列向量
    y0=zeros(size(H));
    %解出y随t的变化
    [t,y] = ode45(@(t,y) lindblad( t,y,H ), t_sec, y0); 
    

    最后得到的y是251 * 4的矩阵。每一行代表此时刻的4 * 1列向量。总共有251个时间点。再提取y的每一行,reshape为2 * 2矩阵即得到矩阵随时间变化情况。

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  • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%需求描述%%%%%%%%%%%%%...%将一个数组转化输出为txt格式文档 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参数描述%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %outputFileName 带输出文本文档名称 %mat 待输出矩阵 %dataType ...

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%需求描述%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %将一个数组转化输出为txt格式文档
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参数描述%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %outputFileName       带输出文本文档名称
    %mat                  待输出矩阵
    %dataType             待输出矩阵的数据类型
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%需求实现%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    function mat2txt(outputFileName, mat, dataType)
    fid = fopen(outputFileName, 'w'); %打开文件
    [row, col] = size(mat); %获取矩阵的宽度和高度

    %循环遍历矩阵各行各列
    for i = 1:1:row
        for j = 1:1:col
            if j == col
                fprintf(fid, strcat(dataType, '\r\n'), mat(i,j));%在每一行的尾部输出换行符
            else
                fprintf(fid, strcat(dataType, '\t'), mat(i,j));%在每个元素的尾部输出制表符
            end
        end
    end
    fclose(fid);%关闭文件
    end

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调用示例%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    mat2txt('filename.txt', matrix,  '%d')

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