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  • 对于学习matlab的人有帮助,并且用数学模型帮您解决生活中的问题
  • matlab基础函数及其应用举例.docx
  • MATLAB中getframe应用函数举例,利用matlab进行编程实现,可以有效的对该算法进行了解,能够很好的对其进行应用
  • 主要介绍了matlab中imadjust函数的作用及应用举例,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • 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。 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。 I=imread('pout.tif');%读取图像 ...imshow(I) %显示图像 ...

    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。

    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。

    I=imread('pout.tif');%读取图像
    imshow(I) %显示图像
    [width,height,z]=size(I);%判断一幅图像是否为灰度图像
    if(z>1)
        I=rgb2gray(I);
    end
    subplot(2,3,1)
    imshow(I)%显示灰度图像
    title('\itOriginal gray image')
    subplot(2,3,2)
    imhist(I)%显示灰度分布
    title('\itHistogram Distribution')
    [M,N]=size(I);%归一化灰度分布
    [counts,x]=imhist(I,32);
    counts=counts/M/N;
    
    subplot(2,3,3)
    stem(x,counts)
    title('\itNormalized Histogram')
    I2=histeq(I);%直方图均衡化
    
    subplot(2,3,4)
    imshow(I2);
    title('\itHistogram equalized image')
    
    subplot(2,3,5)
    imhist(I2)
    title('\itHistogram Equalization')
    
    [P,Q]=size(I2);%均衡分布归一化
    [Cp,Cq]=imhist(I2,32);
    Cp=Cp/P/Q;
    
    subplot(2,3,6)
    stem(Cq,Cp)
    title('\itNormalized Histogram Equalization')
    
    

    转载于:https://www.cnblogs.com/Welcome-Xwell/p/8302842.html

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  • 以上结果表明,均值滤波对于高斯噪声具有较好处理效果,中值滤波对于椒盐噪声具有较好处理效果,高斯滤波在后续图像处理方面具有较好应用,如LOG或者DOG算子。 【尊重作者劳动成果,转载请声明】 转载于:...

    1. 对给定的同一幅图像,加上不同强度的高斯噪声,分别使用均值滤波器、中值滤波器、高斯平滑滤波器对加噪后的图像进行滤波处理。
    2. 对给定的同一幅图像,加上不同强度的椒盐噪声,分别使用均值滤波器、中值滤波器、高斯平滑滤波器对加噪后的图像进行滤波处理。

    example 1:对灰度图片加入高斯噪声

    I=imread('peppers.png');
    subplot(2,3,1)
    imshow(I)
    title('\itOriginal image')%显示原始图像
    [width,height,z]=size(I);%判断一幅图像是否为灰度图像
    if(z>1)
        I=rgb2gray(I);
    end
    subplot(2,3,2);
    imshow(I);
    title('\itGray image');%转为灰度图像
    
    av=0;
    std=0.09;
    u1=rand(width,height);
    u2=rand(width,height);
    x=std*sqrt(-2*log(u1)).*cos(2*pi*u2)+av;%加入高斯噪声,均值为0,标准差为0.1
    I=double(I)/255+x;
    I=uint8(255*I);
    
    subplot(2,3,3);
    imshow(I);
    title('\itGaussian noise');
    
    %中值滤波
    subplot(2,3,4)
    medres=medfilt2(I);
    imshow(medres)
    title('\itMedian filter')
    
    %均值滤波
    subplot(2,3,5)
    A=fspecial('average');
    avres=filter2(A,I)/255;
    imshow(avres)
    title('\itAverage Filter')
    
    %高斯滤波
    subplot(2,3,6)
    gaussres=imgaussfilt(I);
    imshow(gaussres)
    title('\itGaussian Filter')
    

    效果展示:

     

     example 2:对灰度图片加椒盐噪声

    I=imread('peppers.png');
    subplot(2,3,1)
    imshow(I)
    title('\itOriginal image')%显示原始图像
    
    [width1,height1,z1]=size(I);
    if(z1>1)
        I=rgb2gray(I);
    end
    subplot(2,3,2);
    imshow(I);
    title('\itGray image');%产生灰度图像
    
    k1=0.1;
    k2=0.3;
    a1=rand(width1,height1)<k1;%随机产生椒盐噪声
    a2=rand(width1,height1)<k2;
    I(a1&a2)=0;
    I(a1& ~a2)=255;
    
    subplot(2,3,3);
    imshow(I);
    title('salt pepper noise');
    
    %中值滤波
    subplot(2,3,4)
    medres=medfilt2(I);
    imshow(medres)
    title('\itMedian Filter')
    
    %均值滤波
    subplot(2,3,5)
    A=fspecial('average');
    avres=filter2(A,I)/255;
    imshow(avres)
    title('\itAverage Filter')
    
    %高斯滤波
    subplot(2,3,6)
    gaussres=imgaussfilt(I);
    imshow(gaussres)
    title('\itGaussian Filter')
    

     效果展示:

     

     

    以上结果表明,均值滤波对于高斯噪声具有较好处理效果,中值滤波对于椒盐噪声具有较好处理效果,高斯滤波在后续图像处理方面具有较好应用,如LOG或者DOG算子。

    【尊重作者劳动成果,转载请声明】

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  • matlab在物理上的应用举例.doc 1单列波单列波T0000110A 振幅A W 频率W A A YASINWTAPLOTT,YPAUSE1,SOUNDYYLABEL Y ,XLABEL T 2光的单缝衍射现象LAMBDA500E9A A 可取02E3,1E3,2E3三种情况Z1YMAX3LAMBDAZ/ANY51...

    41528d3028836879cd698677c3999917.gifmatlab在物理上的应用举例.doc

    1单列波单列波T0000110A 振幅A W 频率W A A YASINWTAPLOTT,YPAUSE1,SOUNDYYLABEL Y ,XLABEL T 2光的单缝衍射现象LAMBDA500E9A A 可取02E3,1E3,2E3三种情况Z1YMAX3LAMBDAZ/ANY51YSLINSPACEYMAX,YMAX,NYNPOINTS51YPOINTLINSPACEA/2,A/2,NPOINTSFORJ1NYLSQRTYSJYPOINT2Z2PHI2PILZ/LAMBDASUMCOSSUMCOSPHISUMSINSUMSINPHIBJSUMCOS2SUMSIN2/NPOINTS2ENDCLF,PLOTYS,B, ,YS,BGRID3用毕奥-沙伐尔定律计算电流环产生的磁场MU04PI1E7I050RH1C0MU0/4PII0NGX21NGY21XLINSPACERH,RH,NGXYLINSPACE3,3,20YXNH20THETA0LINSPACE0,2PI,NH1THETA1THETA01NHY1RHCOSTHETA1Z1RHSINTHETA1THETA2THETA02NH1Y2RHCOSTHETA2Z2RHSINTHETA2DLX0DLYY2Y1DLZZ2Z1XC0YCY2Y1/2ZCZ2Z1/2FORI1NGYFORJ1NGXRXXJXCRYYIYCRZ0ZCR3SQRTRX2RY2RZ23DLXR_XDLYRZDLZRYDLXR_YDLYRXDLXRZBXI,JSUMC0DLXR_X/R3BYI,JSUMC0DLXR_Y/R3ENDENDCLFQUIVERX,Y,BX,BY4多普勒效应X0500V50Y020C330W1000T0000130RSQRTX0VT2Y02T1TR/CUSINWTSIN11WTU1SINWT1SIN11WT1SOUNDUPAUSE5SOUNDU15亥姆霍兹线圈CLEARALLMU04PI1E7I050RH1C0MU0/4PII0NGX21NGY21XLINSPACERH,RH,NGXYLINSPACERH,RH,NGYNH20THETA0LINSPACE0,2PI,NH1THETA1THETA01NHY1RHCOSTHETA1Z1RHSINTHETA1THETA2THETA02NH1Y2RHCOSTHETA2Z2RHSINTHETA2DLX0DLYY2Y1DLZZ2Z1XC0YCY2Y1/2ZCZ2Z1/2FORI1NGYFORJ1NGXRXXJXCRYYIYCRZ0ZCR3SQRTRX2RY2RZ23DLXR_XDLYRZDLZRYDLXR_YDLYRXDLXRZBXI,JSUMC0DLXR_X/R3BYI,JSUMC0DLXR_Y/R3ENDENDBAXBX,1121BX,111BAYBY,1121BY,111SUBPLOT1,2,1MESHX1121,Y,BAXXLABEL X YLABEL Y SUBPLOT1,2,2,PLOTY,BAX,GRID,XLABEL Y YLABEL BX 6.库仑引力CLEARALLN 电荷数目N FORIC1NFPRINTF \N对电荷G\N ,ICRC 电荷位置XY(米) XICRC1YICRC2QIC 输入电荷量(库仑) ENDE0885E12C01/4PIE0FORIC1NFX00FY00FORJC1NIFICJCXIJXICXJCYIJYICYJCRIJSQRTXIJ2YIJ2FXFXC0QICXIJ/RIJ3FYFYC0QICYIJ/RIJ3ENDENDFPRINTF 其它电荷作用在电荷G上的合力为\N ,ICFPRINTF X-分量GN\N ,FXFPRINTF Y-分量GN\N ,FYEND7.李萨如图形LISARUMSYMSTA1A2W1W2XCOSW1TA1YSINW2TA2A1 A1 A2 A2 W1 W1 W2 W2 TF10NS1000TLINSPACE0,TF,NSDTTF/NS1分NS个点,求出时间增量DTXPLOTXYPLOTY计算NS个点的位置XT,YTFIGUREGCFSUBPLOT1,2,1,FORI1750PLOTYPLOT1I,XPLOT1I画点的轨迹图AXIS EQUAL GRID使两轴比例相同PAUSE001END8.耦合振子M12M22K116K24X010XD066TF10MM1,00,M2KK1K2,K2K2,K1K2U,S�U,LEIGK,MTLINSPACE0,TF,101XZEROS2,101FORS12ALFASQRTU,S MU,SU,SU,S/ALFAWJSQRTLJ,JXTU,JU,J MX0COSWJTU,J MXD0/WJSINWJTXXXTENDFORR12X1,X1SUBPLOT2,1,RPLOTTXR,,GRIDXLABEL XXX YLABEL YYY ,NUM2STRREND9.拍频T0000110A1 1 W1 1 A2 2 W2 2 Y1A1SINW1TY2A2SINW2TYY1Y2SUBPLOT3,1,1,PLOTT,Y1,YLABEL Y1 SUBPLOT3,1,2,PLOTT,Y2,YLABEL Y2 SUBPLOT3,1,3,PLOTT,Y,YLABEL Y ,XLABEL T PAUSE,SOUNDY1PAUSE5,SOUNDY2PAUSE5,SOUNDY,PAUSESUBPLOT1,1,110。物块下滑M1 M1 M2 M2 THETA THETA度 THETATHETAPI/180G981AM1COSTHETA,M1,SINTHETA,0M1SINTHETA,0,COSTHETA,00,M2,SINTHETA,00,0,COSTHETA,1B0,M1G,0,M2G XA\BA1X1,A2X2,N1X3,N2X411。循环XUNHUANR831GAMA14注由于在MATLAB中无拉丁文,所以用GAMA代替NMOLES05P11E5V10012WTOTAL0QTOTAL0IPOINT1NCURVE100PPLOTP1VPLOTV1变量和图形初始化,输入气体的摩尔数NMOLES,初始压力P(1),初始容积V(1),气体常数R=8314;给定起始总功WTOTAL0点序号IPOINT1画等温线用的点数NCURVE100P-V图第一点坐标PPLOTP1VPLOTV1T1P1V1/NMOLESR算出初始温度为了进入循环,先要设两个不相等的PATHTYPE和QUITTYPE值QUITTYPE5PATHTYPE0WHILEPATHTYPEQUITTYPE在菜单上选择‘退出’之前不断循环,选择路径类型或退出IPOINTIPOINT1下一点FPRINTF 对过程#%G\N ,IPOINT1PATHTYPEMENUSPRINTF 过程%G选择下一路径 ,IPOINT1, 等压 , 等容 , 等温 , 绝热 , 退出 图形界面菜单生成语句SWITC

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  • 在上一节,小编主要和大家分享了matlab中的一种特殊的数据类型——符号对象,本节也将围绕符号对象展开,主要会讲述符号对象在微分中的应用。 一、符号函数的极限 求符号函数极限的命令为limit ,其调用格式为: ...

    在上一节,小编主要和大家分享了matlab中的一种特殊的数据类型——符号对象,本节也将围绕符号对象展开,主要会讲述符号对象在微分中的应用。
    一、符号函数的极限
    求符号函数极限的命令为limit ,其调用格式为: limit(f,x,a)即求函数f关于变量x在a点的极限。对于 limit函数,还有另一种调用格式,用来求单边极限:limit(f,x,a,‘right’)右极限;limit(f,x,a,‘left’)左极限
    例、求当n趋于无穷时,(1+1/n)^n的值。

    >> syms n;
    >> g=(1+1/n)^n;
    >> limit(g,n,inf)
    ans = 
    exp(1)
    

    exp(1)即自然常数1。
    上述的方法可以用来解决函数极限相关的问题,一般在研究相关问题时,可以做出函数的图像,更直观的反应出极限值。
    例、求当x趋于0时,函数y=sin(x^2)exp(x)的值,并会出相应图像观察。
    exp(x)表示e^x.
    (例子与代码来源于https://jingyan.baidu.com/article/d621e8da4a4d592864913f6f.html)

    syms x
    y=sin(x^2)*exp(x);
    limy=limit(y,x,0)
    plot([-2:0.01:2],subs(y,x,[-2:0.01:2]),'r','LineWidth',2);hold on
    plot(xlim,double(limy)*[1,1],'k--')
    

    在这里插入图片描述注:关于subs函数,其作用是将符号表达式中的某些符号变量替换为指定的新的变量,在此处不多做讲解,具体可参考这篇文章:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/53997490
    二、符号函数的导数
    MATLAB中求导函数为:diff(f,x,n),即求函数f关于变量x的n阶导数。
    例、求解函数y=sin(x^2)exp(x)的一阶导数并绘图。

    syms x
    y=sin(x^2)*exp(x);
    k=diff(y,x,1) 
    k = 
    sin(x^2)*exp(x) + 2*x*cos(x^2)*exp(x)
    fplot(k,[1,10])
    

    在这里插入图片描述注:fplot也是绘图函数的一种,主要用于绘制已经定义的函数的图像,例如本例中k = sin(x^2)exp(x) + 2xcos(x^2)exp(x),关于具体用法,可以自己百度学习,这里也就不多讲述
    三、符号函数的积分
    函数积分主要分为定积分和不定积分两类,matlab也有对应函数求解积分问题。
    不定积分:int(f,x)即求函数f对变量x的不定积分
    定积分:int(f,x,a,b)其中,a、b分别表示定积分的下限和上限。
    注:当函数f关于变量x在闭区间[a,b] 可积时,函数返回一个定积分结果;当a、b中有一个是inf时,函数返回一个广义积分;当a、b中有一个符号表达式时,函数返回一个符号函数。
    本节讲述的三个函数用法都比较简单,但涉及到实际问题时,可能需要从多方面思考,下面的例子是一个比较综合的例子(涉及到曲线拟合、绘图、函数微分的知识),希望对读者有所帮助。
    例、根据实际测量,得到河流某处宽 600m ,其横截面不同位置某一时刻的水深如下表所示。

    x 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600
    h(x) 4.4 4.5 4.6 4.8 4.9 5.1 5.4 5.2 5.5 5.2 4.9 4.8 4.7

    (1)若此刻水流的流速为 0.6m/s ,试估计该河流此刻的流量。
    (2)已知x方向 [50,60] 区间为坡式护岸的下部护脚部分,根据相关堤防设计规范,抛石护岸护脚坡度应缓于 1:1.5 (正切值),请估计水流冲刷是否已破坏该区域的护脚。
    分析(1):由于题设并没有给出河宽与水深的函数关系,而只给出了一些相关数据,因此,首先要拟合出河床曲线,依据拟合函数,然后进行定积分,计算出河流横截面,即可估计流量。

    >> xi=0:50:600;
    yi=[4.4,4.5,4.6,4.8,4.9,5.1,5.4,5.2,5.5,5.2,4.9,4.8,4.7];
    p=polyfit(xi,yi,3);
    plot(xi,yi,'o',xi,polyval(p,xi));
    syms y x;
    y=poly2sym(p,x);
    s=int(y,x,0,600);
    v=s*0.6;
    eval(v)
    ans =
       1.7874e+03
    

    在这里插入图片描述注:函数polyfit与polyval都在之前的的推文中讲过,有需要者可以参考之前的推文“Matlab多项式计算”和“数学建模与MATLAB–插值与拟合”,对于poly2sym,该函数是把系数组转换成符号多项式,因为用polyfit拟合后,返回值是一个系数组。
    分析(2):看似本问题与题设无关,但实际分析后就会发现,第一问拟合出的曲线反应的是河宽与水深的关系,如果将h(x)全部加负号,那么曲线就是河床曲线,那么计算其导函数,并判断相应范围内导函数的取值是否大于 1:1.5,就可以判断水流冲刷是否已破坏该区域的护脚。

    >> xi=0:50:600;
    yi=[4.4,4.5,4.6,4.8,4.9,5.1,5.4,5.2,5.5,5.2,4.9,4.8,4.7];
    yn=-yi;
    p=polyfit(xi,yn,3);
    plot(xi,yn,'o',xi,polyval(p,xi));
    syms y x yii;
    y=poly2sym(p,x);
    yii=diff(y,x);
    x=50:60;
    eval(yii)
    ans =
       -0.0031   -0.0031   -0.0031   -0.0031   -0.0031   -0.0032   -0.0032   -0.0032   -0.0032   -0.0032   -0.0032
    

    在这里插入图片描述可以看出,范围内的导数全都全都小于1:1.5,即水流冲刷还没有破坏该区域的护脚。
    本节内容就到此结束,下节将推出如何用matlab处理一些级数相关的数学问题,敬请期待!

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    2013-11-01 20:17:03
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  • Matlab C/C++函数库介绍及应用举例

    千次阅读 2006-10-26 15:55:00
    Matlab C/C++函数库介绍及应用举例 作者:Bioguide… 文章来源:本站原创 点击数: 5959 更新时间:2004-10-22

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