我好好的,花香香的
… 佛於是把我化做一棵树 长在你必经的路旁 阳光下 慎重地开满了花 …… keep smiling, keep swinging

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    matlab之基本绘图函数

    clear:清空内存中的变量;
    figure:强制生成一个新的个绘图窗口;
    syms x y t :声明变量;
    fplot(函数表达式,绘图区间);
    plot(横坐标向量,纵坐标向量,颜色/线形等参数)
    ezplot(函数表达式):简单的fplot,easy fplot
    axis([xmin xmax ymin ymax ...]):设置坐标轴显示范围


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:15  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    matlab之基本绘图函数

    clear:清空内存中的变量;
    figure:强制生成一个新的个绘图窗口;
    syms x y t :声明变量;
    fplot(函数表达式,绘图区间);
    plot(横坐标向量,纵坐标向量,颜色/线形等参数)
    ezplot(函数表达式):简单的fplot,easy fplot
    axis([xmin xmax ymin ymax ...]):设置坐标轴显示范围


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:14  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    求极限
    limit:
    例:limit(F,x,a,left);对表达式F求极限,变量为x,从左边趋近a。
    inf:正无穷;
    -inf:负无穷。

    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:13  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    求解线形方程

    solve,linsolve

    例:

    A=[5 0 4 2;1 -1 2 1;4 1 2 0;1 1 1 1];
    %矩阵的行之间用分号隔开,元素之间用逗号或空格
    B=[3;1;1;0]
    X=zeros(4,1);%建立一个4元列向量
    X=linsolve(A,B)

    diff(fun,var,n):对表达式fun中的变量var求n阶导数。

    例如:F=sym('u(x,y)*v(x,y)');   %sym()用来定义一个符号表达式
    diff(F);  %matlab区分大小写
    pretty
    (ans) %pretty():用习惯书写方式显示变量;ans是答案表达式


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:13  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    非线性方程求解

    fsolve(fun,x0,options)
    其中fun为待解方程或方程组的文件名;
    x0位求解方程的初始向量或矩阵;
    option为设置命令参数

    建立文件fun.m:
    function y=fun(x)
    y=[x(1)-0.5*sin(x(1))-0.3*cos(x(2)), ...
        x(2) - 0.5*cos(x(1))+0.3*sin(x(2))];

    >>clear;x0=[0.1,0.1];fsolve(@fun,x0,optimset('fsolve'))

    注:
    ...为续行符
    m文件必须以function为文件头,调用符为@;文件名必须与定义的函数名相同;fsolve()主要求解复杂非线性方程和方程组,求解过程是一个逼近过程


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:12  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    不定积分与定积分

    不定积分:int(fun,var)
    例:求sinaxsinbxsincxdx


    syms a b c x
    y=sin(a*x)*sin(b*x)*sin(c*x);
    int(y,x);
    pretty(ans)

    定积分:int(fun,var,a,b)
    其中a,b分别为上下限


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:11  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    foll
    应用到的函数:
    I=imread('图像文件名') :读取图像数据,保存在矩阵I中;
    imshow(I) :显示灰度图像I,其他用法见matlab帮助;
    I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型;
    D=dctmtx(n) :二维离散余弦变换函数,返回n*n离散余弦变换矩阵。

    一个n*n的变换矩阵T被定义成:
    Tpq=1/sqrt(n)                                   
    ,当p=0,0<=q<=M-1;
     Tpq=sqrt(2/n)*cos[pi*(2q+1)*p/2n]    
    ,当1<=p<=M-1,0<=q<=M-1。

    B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2...) :块操作函数。对图像A的每个不同的m*n块应用fun函数,P1,P2等为fun函数参数。在图像边缘用0来扩展;只有当fun的返回矩阵是m*n矩阵时,B和A的大小才相同。
    figure:强制生成一个新的个绘图窗口;

    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:11  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    matlab实现离散余弦变换压缩(JPEG压缩原理)

    JPEG图像压缩算法:
    输入图像被分成8*8或16*16的小块,然后对每一小块进行二维DCT(离散余弦变换)变换,变换后的系数量化、编码并传输;
    JPEG文件解码量化了的DCT系数,对每一块计算二维逆DCT变换,最后把结果块拼接成一个完整的图像。在DCT变换后舍弃那些不严重影响图像重构的接近0的系数。
    DCT变换的特点是变换后图像大部分能量集中在左上角,因为左上放映原图像低频部分数据,右下反映原图像高频部分数据。而图像的能量通常集中在低频部分。

    实例程序:
    function Jpeg
    I=imread('D:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif');
    %该图片在安装matlab的目录中找,原图为灰度图象
    I=im2double(I);%图像存储类型转换
    T=dctmtx(8);%离散余弦变换矩阵
    B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T');
    %对原图像进行DCT变换
    mask=[1 1 1 1 0 0 0 0
          1 1 1 0 0 0 0 0
          1 1 0 0 0 0 0 0
          1 0 0 0 0 0 0 0
          0 0 0 0 0 0 0 0
          0 0 0 0 0 0 0 0
          0 0 0 0 0 0 0 0
          0 0 0 0 0 0 0 0];
    B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask);
    %数据压缩,丢弃右下角高频数据
    I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);
    %进行DCT反变换,得到压缩后的图像
    imshow(I)
    title('原始图像')
    figure;
    imshow(I2)
    title('压缩后的图像')

    运行结果:


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:10  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    空间曲线

    例:求方程组的空间曲线

    1。化为参数方程组
    x=t
    y=sqrt[t(1-t)]
    z=sqrt[1-x^2-y^2]
    2。 程序
    t=0:0.001:1;
    x=t;
    y=sqrt(t.*(1-t));
    z=sqrt(1-x.^2-y.^2);
    plot3(x,y,z,z,-y,z)
    其中.*为数组相乘,.^为数组乘方


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:08  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    空间曲面

    mesh()函数语法:
    mesh(Z):
    mesh(X,Y,Z,C):其中C是用来定义相应点颜色等属性的数组

    例:求x^2+y^2=z的空间曲面
    x=-4:4;
    y=x;
    [X,Y]=meshgrid(x,y);%生成x,y坐标
    Z=X.^2+Y.^2;
    mesh(X,Y,Z)


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:07  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    级数的求和与收敛
    symsum(fun,var,a,b):其中fun是通项表达式,var为求和变量,a为求和起点,b为求和终点
    例如:I为1/[n*(2n+1)]从1到正无穷的和,求I
    syms n;
    f1=1/(n*(2*n+1));
    I=symsum(f1,n,1,inf)

    计算结果为:
    I =2-2*log(2)

    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:07  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    矩阵的基本运算

    行列式求值:det(A)
    矩阵加减:+、-
    矩阵相:*
    矩阵左除:A/B     %相当于inv(A)*B
    矩阵右除:A\B     %相当于A*inv(B)
    矩阵的:^
    矩阵转置:'
    矩阵求共轭(实部相同,虚部相反):conj(X)
    矩阵求:inv(X)


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:06  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    图像类型与类型间的转换

    1。索引图像:包括一个数据矩阵X和一个色图阵MAP。矩阵元素值指向MAP中的特定颜色向量。
    2。灰度图像:数据矩阵I,I中的数据代表了颜色灰度值。矩阵中的元素可以是double类型、8位或16位无符号的整数类型。
    3。RGB图像:即真彩图像。矩阵中每个元素为一个数组,数组的元素定义了像素的红、绿、蓝颜色值。RGB数组可以是double类型、8位或16位无符号的整数类型。
    4。二值图像:一个数据阵列,每个象素只能取0或1。

    图像类型转换函数:
    dither() 通过颜色抖动,把真彩图像转换成索引图像或灰度图象转换成二值图像
    gray2ind() 将灰度图像(或二值图像)转换成索引图像
    grayslice() 通过设定的阈值将灰度图象转换成索引图像
    im2bw() 通过设定亮度阈值将灰度、真彩、索引图象转换成二值图像
    ind2gray() 将索引图象转换成灰度图象
    ind2rgb() 将索引图象转换成真彩色图像
    mat2gray() 将一个数据矩阵转换成一幅灰度图象
    rgb2gray() 将真彩转换成灰度图象
    rgb2ind() 将真彩转换成索引图象


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:05  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    图像数据类型及转换函数

    默认情况下,matlab将图象中的数据存储为double型,即64位浮点数;matlab还支持无符号整型(uint8和uint16);uint型的优势在于节省空间,涉及运算时要转换成double型

    im2double():将图象数组转换成double精度类型
    im2uint8():将图象数组转换成unit8类型
    im2uint16():将图象数组转换成unit16类型


    - 作者: 博客论坛成员 2005年04月5日, 星期二 14:05  回复(0) |  引用(0) 加入博采

    posted on 2006-01-31 21:16  silvia  阅读(4825)  评论(0)    收藏  举报