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  • 文章目录传递函数由来MATLAB simulink子系统封装simulink子系统mask绘制完整流程图--运行显示绘制子系统中传递函数的bode图、nyquist图、step图等修改参数后的两个图相比较: 传递函数由来 MATLAB simulink子系统...

    传递函数由来

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    MATLAB simulink子系统封装

    在simulink中新建流程图:
    如下图所示:
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    参数设置:
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    选择后—全选CTRL+A,然后CTRL+G封装成子系统
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    simulink子系统mask

    右键mask–editmask
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    绘制完整流程图–运行显示

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    设置参数:
    双击子系统块设置参数值:
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    运行显示。在view视图的layout中选择显示图框
    选择legend中✔,可以在图框中看到曲线是哪个输出。


    两条曲线相比较可以采用在同一个scope中显示的方法。


    在这里插入图片描述

    绘制子系统中传递函数的bode图、nyquist图、step图等

    在子系统中CTRL+U进入子系统项:
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    选中传递函数 右键选择linear analysis–linearize block
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    绘制BODE图
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    修改参数再次绘制bode图:
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    再选BODE图:此时生成幅值图和相位图:
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    修改参数后的两个图相比较:

    手动将linsys2的值拖入到bode plot1中:
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    得到:

    在这里插入图片描述
    同理绘制其他图形!!!!!!!!
    小细节自行查阅help文档。

    参考文档:
    https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/block-masks.html 官方

    展开全文
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    本文基于信息光学初等函数及基础几何图形学,用Matlab定义并编写得到几何图形掩膜的函数。


    Fouction Code
    • 掩膜主函数定义如下:
    % 作者:ZQJ
    % 日期:2021.1.29 星期五
    
    %***********************几何图形掩膜函数**************************
    function mask_ = Z_Masks
        mask_.single_silt    = @mask1;
        mask_.rect_hole      = @mask2;
        mask_.circle_hole    = @mask3;
        mask_.cir_srceen     = @mask4;
        mask_.triangle_hole  = @mask5;
    end
    
    单狭缝掩膜
    • 基于一维矩形函数,得到单狭缝掩膜;
    • 函数定义和代码如下:
    function my_mask = mask1(m_unit_width,N,silt_width)
    % 函数功能:利用一维矩形函数产生单狭缝掩膜
    % 参数
    % m_unit_width:掩膜的单位像素宽度
    % N:一维方向上的像素点个数(例10241024x1024)
    % silt_width:单狭缝的宽度
    
    mask_x = -m_unit_width*N/2 : m_unit_width : m_unit_width*N/2;
    mask_y = rectpuls(mask_x,silt_width);
    % plot(mask_x,mask_y);
    [mask_column,~] = meshgrid(mask_y);
    my_mask = mask_column;
    end
    
    矩形孔掩膜
    • 基于二维矩形函数,得到矩形孔掩膜;
    • 函数定义和代码如下:
    function my_mask = mask2(m_unit_width,N,rect_width,rect_height)
    % 函数功能:利用二维矩形函数产生矩形孔掩膜
    % 参数
    % m_unit_width:掩膜的单位像素宽度
    % N:一维方向上的像素点个数(例10241024x1024)
    % rect_width:矩形孔的宽度
    % rect_height:矩形孔的高度
    
    mask_x = -m_unit_width*N/2 : m_unit_width : m_unit_width*N/2;
    [mask_x_axis,mask_y_axis] = meshgrid(mask_x);
    mask_z_axis = rectpuls(mask_x_axis,rect_width).*rectpuls(mask_y_axis,rect_height);
    my_mask = mask_z_axis;
    end
    
    圆孔掩膜
    • 基于基础几何图形理论,得到圆孔掩膜;
    • 函数定义和代码如下:
    function my_mask = mask3(m_unit_width,N,cir_R)
    % 函数功能:产生圆孔掩膜
    % 参数
    % m_unit_width:掩膜的单位像素宽度
    % N:一维方向上的像素点个数(例10241024x1024)
    % cir_R:圆孔掩膜的半径
    
    mask_x = linspace(-m_unit_width*N/2,m_unit_width*N/2,N);
    [mask_x_axis,mask_y_axis] = meshgrid(mask_x);
    my_mask = zeros(N);
    my_mask(abs(mask_x_axis + 1i*mask_y_axis) < cir_R) = 1;
    end
    
    圆屏掩膜
    • 基于基础几何图形理论,得到圆屏掩膜;
    • 函数定义和代码如下:
    function my_mask = mask4(m_unit_width,N,cir_R)
    % 函数功能:产生圆屏掩膜
    % 参数
    % m_unit_width:掩膜的单位像素宽度
    % N:一维方向上的像素点个数(例10241024x1024)
    % cir_R:掩膜圆屏的半径
    
    mask_x = linspace(-m_unit_width*N/2,m_unit_width*N/2,N);
    [mask_x_axis,mask_y_axis] = meshgrid(mask_x);
    my_mask = ones(N);
    my_mask(abs(mask_x_axis + 1i*mask_y_axis) < cir_R) = 0;
    end
    
    三角孔掩膜
    • 基于基础几何图形理论,得到三角孔掩膜;
    • 函数定义和代码如下:
    function my_mask = mask5(m_unit_width,N,triangle_a)
    % 函数功能:产生三角孔掩膜(近似等边三角形)
    % 参数
    % m_unit_width:掩膜的单位像素宽度
    % N:一维方向上的像素点个数(例10241024x1024)
    % triangle_a:三角形的边长为m_unit_width的倍数
    
    my_mask = zeros(N);
    r = double(uint8(triangle_a*m_unit_width/3));
    for col = (m_unit_width*(N/2-triangle_a)+1):m_unit_width:(m_unit_width*(N/2+triangle_a)+1)  %定义扫描区域
        for row = (m_unit_width*(N/2-triangle_a)+1):m_unit_width:(m_unit_width*N/2+1)
            x = col - (m_unit_width*N/2+1);
            y = (m_unit_width*N/2+1) - row;
            if(y <= (sqrt(3)* x + m_unit_width*triangle_a) && y <= (-sqrt(3)* x + m_unit_width*triangle_a)) %60°倾角
               my_mask((row+r),col) = 1;
            end
        end
    end
    end
    
    仿真结果图:
    • 单狭缝掩膜
      在这里插入图片描述
    • 矩形孔掩膜
      在这里插入图片描述
    • 圆孔掩膜
      在这里插入图片描述
    • 圆屏掩膜
      在这里插入图片描述
    • 三角孔掩膜
      在这里插入图片描述

    专栏内容供作者本人或大家学习使用,多多指教 ~

    展开全文
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    matlab的运算主要有算术运算、逻辑运算和比较运算。再次不作过多的说明,主要是在matlab使用过程中的一些注意事项。


    如上所示,x(mask)所取出的是逻辑数组mask中为真的部分。


    因此x(mask)=1表示的是将其中mask为真的部分的值赋值为1;

    此处与find()函数的作用类似:find()查找非 零元素的索引。


    结果与上面使用逻辑数组的表现是一样的。

    逻辑函数

            ischar():如果元素中包含字符,则返回1;

            isinf():如果()中有infinity(inf),则返回1;

            isnumerical():如果()中含有数字,则返回1;

            isempty():如果()中含有空数组(x=[]),则返回1;

    取整函数

            round(x):对于x中的所有元素按照四舍五入(离那个整数近就往那边取整)的方式取整。

            fix(x):对于x中的所有元素朝零的方向取整。

            ceil(x):对于x中的元素向上取整,即取得大于x的最小整数。

            floor(x):对于x中的所有元素向下取整,即取得小于x的最大整数。

    数据分析函数

            max(x):求数组x中的最大元素。

            min(x):求数组x中的最小元素。

            mean(x):求得数组元素的均值。

            sum(x):求数组元素的和。

            prod(x):求数组元素的乘积。

            sort(x):对x中的元素进行升序排列。如果为矩阵,则将矩阵中的每列元素按列向量排序。

            sort(x):对x中的元素进行行排列。与sort中默认的相反。

            find(x):查找并返回非零元素的索引和值。

            size(x):返回一个行向量,包含x的行列维度。

            length(x):返回x中的最大维度。

            complex(x,y):创建复数数组。其中x,y可以是数组,但是其维度必须相同。

    随机均布函数

            x=rand;返回一个在(0,1)之间均匀分布的随机数。

            x=rand(n);返回一个n*n的随机数的矩阵,矩阵的元素在(0,1)之间的随机数。

            x=rand(size1,size2);返回一个矩阵,其维度为size1、size2.元素值为(0,1)之间。

            x=randi(max);返回一个介于1和max之间的随机整数。

            x=randi(max,n);与rand(n)一样,只不过max规定了其取值范围为(1,max)之间的随机整数。

            x=randi(max,size1,size2);与x=rand(size1,size2);和 x=randi(max);合并的结果相同。

            x=randn;返回一个从标准正态分布中得到的随机标量。其余的与rand和randi类似,在此不再说明。

    其他函数

             clock:当前日期和时间

       

            date:当前日期;以字符串的形式显示。(格式:day-month-year)


            tic和toc:tic表示启用秒表计时器,该命令会记录tic内部的命令执行时间。使用top函数显示已用时间。


            pause:暂停执行MATLAB语句;并等待用户按下任意键。

            pause(n):暂停执行n秒

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  • 自定义函数实现对灰度图像的均值滤波,要求对用户输入的掩模(mask)进行检查: 1. 掩模必须是方形(行列数量相等) 2. 掩模边长必须是奇数 3. 掩模必须关于中心对称 另外,对原图进行边缘补0。 要求:输入图像...

    题目

    自定义函数实现对灰度图像的均值滤波,要求对用户输入的掩模(mask)进行检查:
    1. 掩模必须是方形(行列数量相等)
    2. 掩模边长必须是奇数
    3. 掩模必须关于中心对称
    另外,对原图进行边缘补0。
    要求:输入图像和输出图像的大小和数据类型必须相同。

    函数原型:
    function [filteredIm] = AverageFiltering (im, mask)
    im 为输入图像
    mask 为输入掩模
    filteredIm 为输出图像

    代码
    1. AverageFiltering 函数代码

    function [filteredIm] = AverageFiltering (im, mask)
    
    % To check whether mask is qualified
    [rowM, colM] = size(mask);
    if rowM ~= colM
        disp 'The mask has to be square!';
        return
    end
    if mod(rowM,2) == 0
        disp 'The mask’s dimension has to be an odd number!';
        return
    end
    A = mask;
    if ~isequal(mask, rot90(A,2))
        disp 'The mask has to be symmetric around the center!';
        return
    end
    
    
    % To filter the input image
    [row, col] = size(im);
    doubleIm = double(im);
    
    % Because I will use (rowM-1)/2 frequently
    % After padding 0 new matrix's size will be (M+w-1)*(N+w-1) where w is the length of mask
    padding = (rowM-1)/2;
    
    % Assign the padding as 0
    temp1 = zeros(row+rowM-1,col+colM-1); % All zero
    temp1(padding+1:padding+row, padding+1:padding+col) = doubleIm; 
    temp2 = temp1;
    
    % only apply to those who are not 0
    for i = padding+1 : padding+row  
        for j = padding+1 : padding+col  
            cover = temp1(i-padding:i+padding,j-padding:j+padding).* mask; % get rowM*colM matrix to .* mask
            sumValue = sum(sum(cover)); % get the sum of those rowM*colM numbers                   
            temp2(i,j) = sumValue /(rowM * colM); 
        end  
    end  
    
    % return the processed image
    filteredIm = uint8(temp2(padding+1 : padding+row, padding+1 : padding+col));  

    2.主函数代码

    % load image
    circurt = imread('Circuit.jpg');
    
    % call AverageFiltering to process circuit with different mask
    circuitAF1 = AverageFiltering(circurt,[1 2 1;2 4 2;1 2 1]);
    circuitAF2 = AverageFiltering(circurt,ones(5));
    % show images 
    figure(1);
    subplot(1,3,1); imshow(circurt);title('orginal');
    subplot(1,3,2); imshow(circuitAF1);title('weighted mask');
    subplot(1,3,3); imshow(circuitAF2);title('standard mask');

    运行结果
    这里写图片描述

    展开全文
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