matlab最基本的函数：
(1)MATLAB常用的基本数学函数
abs(x)：纯量的绝对值或向量的度
angle(z)：复数z的相角(Phase angle)
sqrt(x)：开平方
real(z)：复数z的实部
imag(z)：复数z的虚部
conj(z)：复数z的共轭复数
round(x)：四舍五入至最近整数
fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数
floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数
ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数
rat(x)：将实数x化为分数表示
rats(x)：将实数x化为多项分数展开
sign(x)：符号函数 (Signum function)。
当x<0时，sign(x)=-1；
当x=0时，sign(x)=0;
当x>0时，sign(x)=1。
rem(x,y)：求x除以y的馀数
gcd(x,y)：整数x和y的最大公因数
lcm(x,y)：整数x和y的最小公倍数
exp(x)：自然指数
pow2(x)：2的指数
log(x)：以e为底的对数，即自然对数或
log2(x)：以2为底的对数
log10(x)：以10为底的对数
=============================================== (2)MATLAB常用的三角函数
sin(x)：正弦函数
cos(x)：馀弦函数
tan(x)：正切函数
asin(x)：反正弦函数
acos(x)：反馀弦函数
atan(x)：反正切函数
atan2(x,y)：四象限的反正切函数
sinh(x)：超越正弦函数
cosh(x)：超越馀弦函数
tanh(x)：超越正切函数
asinh(x)：反超越正弦函数
acosh(x)：反超越馀弦函数
atanh(x)：反超越正切函数
=============================================== (3)变数命名的规则
1.第一个字母必须英文字母
2.字母间不可留空格
3.最多只能有19个字母，MATLAB会忽略多馀字母
=============================================== (4)适用於向量的常用函数有：
min(x): 向量x的元素的最小值
max(x): 向量x的元素的最大值
mean(x): 向量x的元素的平均值
median(x): 向量x的元素的中位数
std(x): 向量x的元素的标准差
diff(x): 向量x的相邻元素的差
sort(x): 对向量x的元素进行排序（Sorting）length(x): 向量x的元素个数
norm(x): 向量x的欧氏（Euclidean）长度
sum(x): 向量x的元素总和
prod(x): 向量x的元素总乘积
cumsum(x): 向量x的累计元素总和
cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积
dot(x, y): 向量x和y的内积
cross(x, y): 向量x和y的外积
（大部份的向量函数也可适用於矩阵，详见下述。）
===============================================
(5)MATLAB常用到的永久常数。
i或j：基本虚数单位（即）
eps：系统的浮点（Floating-point）精确度
inf：无限大，例如1/0
nan或NaN：非数值（Not a number），例如0/0
pi：圆周率 p（= 3.1415926...）
realmax：系统所能表示的最大数值
realmin：系统所能表示的最小数值
nargin: 函数的输入引数个数
nargin: 函数的输出引数个数
====================================================
(6)MATLAB基本绘图函数
plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale）
loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale）
semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度
semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度
若要画出多条曲线，只需将座标对依次放入plot函数即可：
plot(x, sin(x), x, cos(x));
若要改变颜色，在座标对後面加上相关字串即可：
plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g');
若要同时改变颜色及图线型态（Line style），也是在座标对後面加上相关字串即可：
plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*');
====================================================
(7)plot绘图函数的叁数
字元颜色字元图型
y 黄色 . 点
k 黑色 o 圆
w 白色 x x
b 蓝色 + +
g 绿色 * *
r 红色 - 实线
c 亮青色 : 点线
m 锰紫色 -. 点虚线
-- 虚线
(8)图形处理
图形完成後，我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围：axis([0, 6, -1.2, 1.2]);
此外，MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：
xlabel('Input Value'); % x轴注解
ylabel('Function Value'); % y轴注解
title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题
legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解
grid on; % 显示格线
我们可用subplot来同时画出数个小图形於同一个视窗之中：
subplot(2,2,1); plot(x, sin(x));
subplot(2,2,2); plot(x, cos(x));
subplot(2,2,3); plot(x, sinh(x));
subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x));
MATLAB还有其他各种二维绘图函数，以适合不同的应用，详见下表。
====================================================
（9）其他各种二维绘图函数
bar 长条图
errorbar 图形加上误差范围
fplot 较精确的函数图形
polar 极座标图
hist 累计图
rose 极座标累计图
stairs 阶梯图
stem 针状图
fill 实心图
feather 羽毛图
compass 罗盘图
quiver 向量场图
====================================================
以下我们针对每个函数举例。
当资料点数量不多时，长条图是很适合的表示方式：
close all; % 关闭所有的图形视窗
x=1:10;
y=rand(size(x));
bar(x,y);
如果已知资料的误差量，就可用errorbar来表示。下例以单位标准差来做资料的误差量：
x = linspace(0,2*pi,30);
y = sin(x);
e = std(y)*ones(size(x));
errorbar(x,y,e)
对於变化剧烈的函数，可用fplot来进行较精确的绘图，会对剧烈变化处进行较密集的取样，如下例：
fplot('sin(1/x)', [0.02 0.2]); % [0.02 0.2]是绘图范围
若要产生极座标图形，可用polar：
theta=linspace(0, 2*pi);
r=cos(4*theta);
polar(theta, r);
对於大量的资料，我们可用hist来显示资料的分情况和统计特性。下面几个命令可用来验证randn产生的高斯乱数分：
x=randn(5000, 1); % 产生5000个 ?=0，?=1 的高斯乱数
hist(x,20); % 20代表长条的个数
rose和hist很接近，只不过是将资料大小视为角度，资料个数视为距离，?
用极座标绘制表示：
x=randn(1000, 1);
rose(x);
stairs可画出阶梯图：
x=linspace(0,10,50);
y=sin(x).*exp(-x/3);
stairs(x,y);
stems可产生针状图，常被用来绘制数位讯号：
x=linspace(0,10,50);
y=sin(x).*exp(-x/3);
stem(x,y);
stairs将资料点视为多边行顶点，并将此多边行涂上颜色：
x=linspace(0,10,50);
y=sin(x).*exp(-x/3);
fill(x,y,'b'); % 'b'为蓝色
feather将每一个资料点视复数，并以箭号画出：
theta=linspace(0, 2*pi, 20);
z = cos(theta)+i*sin(theta);
feather(z);
compass和feather很接近，只是每个箭号的起点都在圆点：
theta=linspace(0, 2*pi, 20);
z = cos(theta)+i*sin(theta);
compass(z);
Matlab常用图像操作studying 2009-10-07 22:22:46 阅读58 评论1 字号：大中小订阅
一读写图像文件
1 imread
imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif') 注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。
2 imwrite
imwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’)
3 imfinfo
imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif') 二图像的显示
1 image
image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数，如：
a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12];
image(a);
2 imshow
imshow函数用于图像文件的显示，如：
i=imread('e:\w01.tif');
imshow(i);
3 colorbar
colorbar函数用显示图像的颜色条，如：
i=imread('e:\w01.tif');
imshow(i);
colorbar;
4 figure
figure函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)； /figure(2)；
三图像的变换
1 fft2
fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：
i=imread('e:\w01.tif');
j=fft2(i);
2 ifft2
ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread('e:\w01.tif');
j=fft2(i);
k=ifft2(j);
3 利用fft2计算二维卷积
利用fft2函数可以计算二维卷积,如:
a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2];
b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];
a(8,8)=0;
b(8,8)=0;
c=ifft2(fft2(a).*fft2(b));
c=c(1:5,1:5);
利用conv2(二维卷积函数)校验, 如：
a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2];
b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];
c=conv2(a,b);
四模拟噪声生成函数和预定义滤波器
1 imnoise
imnoise函数用于对图像生成模拟噪声，如：
i=imread('e:\w01.tif');
j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声 2 fspecial
fspecial函数用于产生预定义滤波器，如：
h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器 h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器
h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器
h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器 h=fspecial('average');%均值滤波器
五图像的增强
1 直方图
imhist函数用于数字图像的直方图显示，如：
i=imread('e:\w01.tif');
imhist(i);
2 直方图均化
histeq函数用于数字图像的直方图均化，如：
i=imread('e:\w01.tif');
j=histeq(i);
3 对比度调整
imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如： i=imread('e:\w01.tif');
j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);
4 对数变换
log函数用于数字图像的对数变换，如： i=imread('e:\w01.tif');
j=double(i);
k=log(j);
5 基于卷积的图像滤波函数
filter2函数用于图像滤波，如：
i=imread('e:\w01.tif');
h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];
j=filter2(h,i);
6 线性滤波
利用二维卷积conv2滤波, 如:
i=imread('e:\w01.tif');
h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];
h=h/9;
j=conv2(i,h);
7 中值滤波
medfilt2函数用于图像的中值滤波，如： i=imread('e:\w01.tif');
j=medfilt2(i);
8 锐化
（1）利用Sobel算子锐化图像, 如:
i=imread('e:\w01.tif');
h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子 j=filter2(h,i);
（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:
i=imread('e:\w01.tif');
j=double(i);
h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子
k=conv2(j,h,'same');
m=j-k;
六举例
二维傅立叶变换和二维傅立叶反变换： i=imread('e:\w01.tif');
figure(1);
imshow(i);
colorbar;
j=fft2(i);
k=fftshift(j);
figure(2);
l=log(abs(k));
imshow(l,[]);
colorbar
n=ifft2(j)/255;
figure(3);
imshow(n);
colorbar;
Matlab中图像函数大全 2matlab 2009-10-26 21:08:13 阅读521 评论0 字号：大中小订阅
边学边和大家交流，我将我在学习中搜集到的资料和大家分享！
图像处理函数详解——strel
功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。
用法：SE = strel(shape,parameters)
创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有
arbitrary'
'pair'
'diamond'
'periodicline'
'disk'
'rectangle'
'line'
'square'
'octagon
参数parameters一般控制SE的大小。
例子：
se1 = strel('square',6)
% 创建6*6的正方形
se2 = strel('line',10,45)
% 创建直线长度10，角度45
se3 = strel('disk',15)
% 创建圆盘半径15
se4 = strel('ball',15,5)
% 创建椭圆体，半径15，高度5
图像处理函数详解——roipoly
功能：用于选择图像中的多边形区域。
用法：BW = roipoly(I,c,r)
BW = roipoly(I)
BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)
[BW,xi,yi] = roipoly(...)
[x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...)
BW = roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1，其他部分的值为0.
BW = roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。
BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标
系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。
例子：I = imread('eight.tif');
c = [222 272 300 270 221 194];
r = [21 21 75 121 121 75];
BW = roipoly(I,c,r);
imshow(I)
figure, imshow(BW)
图像处理函数详解——roifilt2
功能：用于对一个区域进行滤波。
用法：J = roifilt2(h,I,BW)
J = roifilt2(I,BW,fun)
J = roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)
J = roifilt2(h,I,BW)表示使用滤波器h对图像I中用二值掩模BW选中的区域滤波。BW为和I大小相同的二值图像。
J = roifilt2(I,BW,fun，P1,P2,...)表示用fun函数处理区域滤波图像I。参数P1、P2等为fun函数的输入参数。
例子：I = imread('eight.tif');
c = [222 272 300 270 221 194];
r = [21 21 75 121 121 75];
BW = roipoly(I,c,r);
h = fspecial('unsharp');
%指定滤波器
J = roifilt2(h,I,BW);
imshow(J), figure, imshow(J)
图像处理函数详解——roifill
（ROI——region-of-interest）
功能：对指定区域进行填充。
用法：J = roifill(I,c,r)
J = roifill(I)
[J,BW] = roifill(...)
J = roifill(x,y,I,xi,yi)
[x,y,J,BW,xi,yi] = roifill(...)
J = roifill(I,c,r) 填充由向量c,r指定的多边形，c和r分别为多边形的各顶点X、Y坐标。可用于擦除图像中的小物体。
J = roifill(I)用于交互式处理界面。
J = roifill(I,BW)用BW（和I大小一致）掩模填充此区域。如果为多个多边形，则分别执行插值填充。
例子：I = imread('eight.tif');
c = [222 272 300 270 221 194];
r = [21 21 75 121 121 75];
J = roifill(I,c,r);
imshow(I)
figure, imshow(J)
图像处理函数详解——roicolor
功能：可以根据颜色选定区域。
用法：BW = roicolor(A,low,high)
BW = roicolor(A,v)
BW = roicolor(A,low,high)色图范围为[low high]，返回这些像素选择区域。BW为大小和A相同的数组，若A中元素值在[low high]范围内，则返回值1，否则返回0.
BW = roicolor(A,v)返回图像A中像素与向量v相匹配的区域，BW为二值图像，1值为A中与v相匹配的地方。
例子：I = imread('rice.png');
BW = roicolor(I,128,255);
imshow(I);
figure, imshow(BW)
matlab图像处理函数详解——rgb2gray
功能：将真彩色图像转换成灰度图像或者将彩色色图转换成灰度色图。
用法：I = rgb2gray(RGB)
newmap = rgb2gray(map)
I = rgb2gray(RGB) 将真彩色图像RGB转换成灰度图像I
newmap = rgb2gray(map) 将彩色色图map转换成灰度色图newmap
例子：X=imread(‘peppers.png’);
BW = rgb2gray(X);
imview(BW)
Matlab图像处理函数：regionprops
这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数：regionprops。顾名思义：它的用途是get the properties of region，即用来度量图像区域属性的函数。语法STATS = regionprops(L,properties)描述测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L 中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组，结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。properties 可以是由逗号分割的字符串列表、饱含字符串的单元数组、单个字符串 'all' 或者 'basic'。如果properties 等于字符串 'all'，则所有下述字串列表中的度量数据都将被计算，如果properties 没有指定或者等于 'basic'，则属性: 'Area', 'Centroid', 和 'BoundingBox' 将被计算。下面的列表就是所有有效的属性字符串，它们大小写敏感并且可以缩写。属性字符串列表Area
EquivDiameter
MajorAxisLength
BoundingBox
EulerNumber
MinorAxisLength
Centroid
Extent
Orientation
ConvexArea
Extrema
PixelIdxList
ConvexHull
FilledArea
PixelList
ConvexImage
FilledImage
Solidity
Eccentricity
Image
属性详细定义本部分将结合一个具体的例子说明各种字串相关属性的意义，矩阵取自在蚁蛉模式识别中做过预处理后的斑纹分割图像，如下图：
这是一幅二值图像，在应用regionprops函数之前必须将其标注，可以调用 bwlabel 函数和伪彩色处理，标注后的图像如下图：
下面基于以上的材料来考察属性的含义。 'Area'是标量，计算出在图像各个区域中像素总个数。注意：这个数值可能与由函数 bwarea 计算的值有轻微的不同。对于这样一个数值，我们可以使用它除以整个图像区域的像素个数而得到斑纹比例，可以作为模式识别的候选特征，并且这个特征是仿射不变的。在本例中最后计算出的面积向量是[3.8952,9.7213,17.663,3.5762,1.3432,1.6958,0.41974,0.41974,21.625,12.324,4.8187 ,1.5111]/10000.'BoundingBox'是1行ndims(L)*2列的向量，即包含相应区域的最小矩形。BoundingBox 形式为 [ul_corner width]，这里 ul_corner 以 [x y z ...] 的坐标形式给出边界盒子的左上角、boxwidth 以 [x_width y_width ...] 形式指出边界盒子沿着每个维数方向的长度。本例的各部分区域最小矩形如下图！注意：请在这熟悉一下函数rectangle 的使用方法。 'Centroid'是1行ndims(L)列的向量，给出每个区域的质心（重心）。注意：Centroid 的第一个元素是重心水平坐标（x坐标）、第二个元素是重心垂直坐标（y坐标）。Centroid 所有其它元素则按照维顺序排列。下图采用以中心为圆心的小圆来演示质心检测的效果：
图中各质心坐标（标准化后的）依次为：(x,y)=0.10478, 0.767390.11883, 0.0815450.19586, 0.610920.30701, 0.308070.65712, 0.316130.73165, 0.305310.74548, 0.353780.80624, 0.728020.84546, 0.615640.90554, 0.0795740.93477, 0.778710.97611, 0.15576'MajorAxisLength'是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。 'MinorAxisLength' 是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。'Eccentricity' 是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率（可作为特征）。本属性只支持二维标注矩阵。 'Orientation' 是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角（度）。本属性只支持二维标注矩阵。本例的各区域椭圆数据为：长轴：
18.767,45.172,43.003,30.687,16.505,15.698,5.8833,5.8833,46.954,38.873,22.929,15 .429短轴：16.211,26.079,32.709,9.8458,6.8019,8.6386,5.8833,5.8833,35.976,31.022,16.98,7.8 038离心率：0.50387,0.81652,0.6492,0.94713,0.91114,0.83497,0,0,0.64262,0.60262,0.67205,0.86 266方向角：-29.219,-32.192,-9.3909,-50.904,-70.333,48.823,0,0,14.035,17.986,3.0319,-34.238我们可以考察离心率的变化趋势，得到对于整个区域中的各区域的似圆性如何的大致感觉，比如下图是12个区域的离心率变化情形：
由上图可以看出区域整体的似圆性并不好，实际上可以考虑使用离心率向量作为一个模式识别的特征！！ 'Image' 二值图像，与某区域具有相同大小的逻辑矩阵。你可以用这个属性直接将每个子区域提取出来，然后再作相应的处理！比如本例的第一个斑纹区域提出后是。'FilledImage' 与上相同，唯一区别是这是个做了填充的逻辑矩阵！本例中和上面的没有区别，只有区域有空洞时才有明显差别。 'FilledArea' 是标量，填充区域图像中的 on 像素个数。 'ConvexHull' 是p行2列的矩阵，包含某区域的最小凸多边形。此矩阵的每一行存储此多边形一个顶点的xy坐标。此属性只支持2维标注矩阵。例如：本例中的所有子区域的最小凸多边形图形如下图
看看第2个区域的大图。 'ConvexImage' 二值图像，用来画出上述的区域最小凸多边形。同时此凸包内的像素均打开，图像尺寸和此区域对应边界矩形相同。此属性只支持2维标注矩阵。例如：本例中的第2个子区域的最小凸多边形图形为。注意：此处函数roipoly 很有用！ 'ConvexArea' 是标量，填充区域凸多边形图像中的 on 像素个数。 'EulerNumber' 是标量，几何拓扑中的一个拓扑不变量--欧拉数，等于图像中目标个数减去这些目标中空洞的个数。此属性只支持2维标注矩阵。本例中的欧拉数均为1。 'Extrema' 8行2列矩阵，八方向区域极值点。矩阵每行存储这些点的xy坐标，向量格式为 [top-left top-right right-top right-bottom bottom-right bottom-left left-bottom left-top]。此属性只支持2维标注矩阵。 'EquivDiameter' 是标量，等价直径：与区域具有相同面积的圆的直径。计算公式为：sqrt(4*Area/pi)。. 此属性只支持2维标注矩阵。本例标准化后的12区域直径向量为：[2.227,3.5182,4.7423,2.1339,1.3077,1.4694,0.73105,0.73105,5.2473,3.9612,2.477,1 .3871]/100.'Solidity' 是标量，同时在区域和其最小凸多边形中的像素比例。计算公式为：Area/ConvexArea，这也是个仿射特征，实际上反映出区域的固靠性程度。此属性只支持2维标注矩阵。本例12区域凸元素比例向量为：[0.97071,0.66171,0.90846,0.86585,0.84211,0.94393,1,1,0.9096,0.75514,0.90823,0.9 4737].'Extent' 是标量，同时在区域和其最小边界矩形中的像素比例。计算公式为：Area 除以边界矩形面积，这也是个仿射特征，实际上反映出区域的扩展范围程度。此属性只支持2维标注矩阵。不再给出计算结果！！ 'PixelIdxList' p元向量，存储区域像素的索引下标。'PixelList'p行ndims(L)列矩阵，存储上述索引对应的像素坐标。支持类输入的标注矩阵L可以有任意的数值类型。提醒使用逗号分割列表语法当你基于regionprops函数的输出作算法设计时，使用逗号分割列表语法就凸显出其非常的价值。例如：对于一个存储标量的属性，可以利用此语法创建一个包含图像中不同区域内此属性值的向量。例如以下两句是等价的： stats(1).Area, stats(2).Area, ..., stats(end).Areastats.Area因此，可以使用下面的方法创建相应的向量： regionprops(L,'Area');allArea = [stats.Area];allArea
就是一个与结构数组 stats 具备相同长度的向量。基于特定原则的区域选择当你要基于特
定准则条件选择某个区域时，将函数 ismember 和 regionprops 联合使用是很有用处的。
例如：创建一个只包含面积大于80的二值图像，用以下命令 idx = find([stats.Area] > 80);BW2 = ismember(L,idx);计算性能考虑大多数的属性测量计算时间都非常地少，除了那
些非常依赖于图像L中区域个数和像素个数的属性。例如： 'ConvexHull' 'ConvexImage'
'ConvexArea' 'FilledImage' 另外建议一次性计算所有属性值，因为分开计算和一起计算
时间相差无几！使用二值图像工作在调用regionprops之前必须将二值图像转变为标注矩
阵。两个函数可以做到： L = bwlabel(BW); L = double(BW);注意：虽然这两个函数从同
一二值图像产生不同的标注矩阵，但是它们是等效的！例如：给出如下的二值矩阵BW， 1 1
0 0 0 01 1 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 1 10 0 0 0 1 1bwlabel 创建一个包含两个分别
由整数1和2标注的连续区域标注矩阵 mylabel = bwlabel(BW)mylabel = 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 2 2double 创建一个包含一个由整数1标注的不连续区域标注矩阵。mylabel2 = double(BW)mylabel2 = 1 1 0 0 0 0 1 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
1 0 0 0 0 1 1regionprops 并不负责自动转换二值图像数据类
型，而是由你自己决定使用何种数据转换方法来存储自己想要的数据。 regionprops函数
的扩展思路在regionprops函数的基础上，你可以使用它提供的基本数据来扩展它的功能，
比如我就将区域的曲率数据和骨架数据作为它的另外属性值来开发，从而希望它能用来做更
细致的特征提取。
图像处理函数详解——padarray
功能：填充图像或填充数组。
用法：B = padarray(A,padsize,padval,direction)
A为输入图像，B为填充后的图像，padsize给出了给出了填充的行数和列数，
通常用[r c]来表示。padval和direction分别表示填充方法和方向。它们的具体值和描述
如下：
padval：'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展；
'replicate'表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展；
'circular'图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一
个周期来进行扩展。
direction：'pre'表示在每一维的第一个元素前填充；
'post'表示在每一维的最后一个元素后填充；
'both'表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填
⊙在matlab中clear,clc,clf,hold作用介绍 clear是清变量， clc只清屏， clf清除图形窗口上的旧图形， hold on是为了显示多幅图像时，防止新的窗口替代旧的窗口。 ①format：设置输出格式 对浮点性变量，缺省为format short. format并不影响matlab如何计算和存储变量的值。对浮点型变量的计算，即单精度或双精度，按合适的浮点精度进行，而不论变量是如何显示的。对整型变量采用整型数据。整型变量总是根据不同的类（class）以合适的数据位显示，例如，3位数字显示显示int8范围-128：127。 format short, long不影响整型变量的显示。 format long 显示15位双精度，7为单精度（scaled fixed point） format short 显示5位(scaled fixed point format with 5 digits) format short eng 至少5位加3位指数 format long eng 16位加至少3位指数 format hex 十六进制 format bank 2个十进制位 format + 正、负或零 format rat 有理数近似 format short 缺省显示 format long g 对双精度，显示15位定点或浮点格式，对单精度，显示7位定点或浮点格式。 format short g 5位定点或浮点格式 format short e 5位浮点格式 format long e 双精度为15位浮点格式，单精度为7为浮点格式 ②plot函数 基本形式 >> y=[0 0.58 0.70 0.95 0.83 0.25]; >> plot(y) 生成的图形是以序号为横坐标、数组y的数值为纵坐标画出的折线。 >> x=linspace(0,2*pi,30); % 生成一组线性等距的数值 >> y=sin(x); >> plot(x,y) 生成的图形是上30个点连成的光滑的正弦曲线。 多重线 在同一个画面上可以画许多条曲线，只需多给出几个数组，例如 >> x=0:pi/15:2*pi; >> y=sin(x)； >> w=cos(x)；
统计数据的描述性分析 一、实验目的 熟悉在matlab中实现数据的统计描述方法，掌握基本统计命令：样本均值、样本中位数、样本标准差、样本方差、概率密度函数pdf、概率分布函数df、随机数生成rnd。 二、实验内容 1 、频数表和直方图 数据输入,将你班的任意科目考试成绩输入 >> data=[91 78 90 88 76 81 77 74]; >> [N,X]=hist(data,5) N = 3 1 1 0 3 X = 75.7000 79.1000 82.5000 85.9000 89.3000 >> hist(data,5)
2、基本统计量 1) 样本均值 语法: m=mean(x) 若x 为向量，返回结果m是x 中元素的均值； 若x 为矩阵，返回结果m是行向量，它包含x 每列数据的均值。 2) 样本中位数 语法: m=median(x) 若x 为向量，返回结果m是x 中元素的中位数； 若x 为矩阵，返回结果m是行向量，它包含x 每列数据的中位数3) 样本标准差 语法:y=std(x) 若x 为向量，返回结果y 是x 中元素的标准差； 若x 为矩阵，返回结果y 是行向量，它包含x 每列数据的标准差
std(x)运用n-1 进行标准化处理，n是样本的个数。 4) 样本方差 语法：y=var(x); y=var(x,1) 若x 为向量，返回结果y 是x 中元素的方差； 若x 为矩阵，返回结果y 是行向量，它包含x 每列数据的方差 var(x)运用n-1 进行标准化处理（满足无偏估计的要求），n 是样本的个数。var(x,1)运用n 进行标准化处理，生成关于样本均值的二阶矩。 5) 样本的极差（最大之和最小值之差） 语法：z= range(x) 返回结果z是数组x 的极差。 6) 样本的偏度 语法：s=skewness(x) 说明：偏度反映分布的对称性，s>0 称为右偏态，此时数据位于均值右边的比左边的多；s<0,情况相反；s 接近0 则可认为分布是对称的。 7) 样本的峰度 语法：k= kurtosis(x) 说明：正态分布峰度是3，若k 比3 大得多，表示分布有沉重的尾巴，即样本中含有较多远离均值的数据，峰度可以作衡量偏离正态分布的尺度之一。 >> mean(data) ,
Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab 还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法，在此基础上，再介绍可以操作和控制各种图形对象的低层绘图操作。 一、二维绘图 二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。 （一）绘制二维曲线的基本函数 在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。 1．plot函数的基本用法
plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x 坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。plot函数的应用格式 plot(x,y) 其中x,y为长度相同的向量，存储x坐标和y坐标。 例51 在[0 , 2pi]区间，绘制曲线 程序如下：在命令窗口中输入以下命令 >> x=0:pi/100:2*pi; >> y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线 注意：指数函数和正弦函数之间要用点乘运算，因为二者是向量。 例52 绘制曲线 这是以参数形式给出的曲线方程，只要给定参数向量，再分别求出x,y向量即可输出曲线： >> t=-pi:pi/100:pi; >> x=t.*cos(3*t); >> y=t.*sin(t).*sin(t); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线 以上提到plot函数的自变量x,y为长度相同的向量，这是最常见、最基本的用法。实际应用中还有一些变化。
第7章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算 6.1 数据统计处理 6.1.1 最大值和最小值 MATLAB提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为max 和min，两个函数的调用格式和操作过程类似。 1．求向量的最大值和最小值 求一个向量X的最大值的函数有两种调用格式，分别是： (1) y=max(X)：返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。 (2) [y,I]=max(X)：返回向量X的最大值存入y，最大值的序号存入I，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。 求向量X的最小值的函数是min(X)，用法和max(X)完全相同。 例6-1 求向量x的最大值。 命令如下： x=[-43,72,9,16,23,47]; y=max(x) %求向量x中的最大值 [y,l]=max(x) %求向量x中的最大值及其该元素的位置 2．求矩阵的最大值和最小值 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： (1) max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i 列上的最大值。 (2) [Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。 (3) max(A,[],dim)：dim取1或2。dim取1时，该函数和max(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min，其用法和max完全相同。
例6-2 分别求3×4矩阵x中各列和各行元素中的最大值，并求整个矩阵的最大值和最小值。 3．两个向量或矩阵对应元素的比较 函数max和min还能对两个同型的向量或矩阵进行比较，调用格式为： (1) U=max(A,B)：A,B是两个同型的向量或矩阵，结果U是与A,B 同型的向量或矩阵，U的每个元素等于A,B对应元素的较大者。 (2) U=max(A,n)：n是一个标量，结果U是与A同型的向量或矩阵，U的每个元素等于A对应元素和n中的较大者。 min函数的用法和max完全相同。 例6-3 求两个2×3矩阵x, y所有同一位置上的较大元素构成的新矩阵p。 6.1.2 求和与求积 数据序列求和与求积的函数是sum和prod，其使用方法类似。设X是一个向量，A是一个矩阵，函数的调用格式为： sum(X)：返回向量X各元素的和。 prod(X)：返回向量X各元素的乘积。 sum(A)：返回一个行向量，其第i个元素是A的第i列的元素和。 prod(A)：返回一个行向量，其第i个元素是A的第i列的元素乘积。 sum(A,dim)：当dim为1时，该函数等同于sum(A)；当dim为2时，返回一个列向量，其第i个元素是A的第i行的各元素之和。 prod(A,dim)：当dim为1时，该函数等同于prod(A)；当dim为2时，返回一个列向量，其第i个元素是A的第i行的各元素乘积。 例6-4 求矩阵A的每行元素的乘积和全部元素的乘积。 6.1.3 平均值和中值 求数据序列平均值的函数是mean，求数据序列中值的函数是median。两个函数的调用格式为： mean(X)：返回向量X的算术平均值。 median(X)：返回向量X的中值。
信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律压缩/扩张 dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码dpcmenco DPCM编码 dpcmopt 优化DPCM参数 lloyds Lloyd法则优化量化器参数 quantiz 给出量化后的级和输出值 误差控制编码 bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码 cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式 decode 分组码解码器 encode 分组码编码器 gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离 hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表 vitdec 用Viterbi法则解卷积码 （误差控制编码的低级函数） bchdeco BCH解码器 bchenco BCH编码器 rsdeco Reed-Solomon解码器 rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码 rsenco Reed-Solomon编码器 rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码 调制与解调
使用Matlab对采样数据进行频谱分析 1、采样数据导入Matlab 采样数据的导入至少有三种方法。 第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式，这种方法仅适用于数据量比较小的采样。 第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作，具体操作步骤为：File --> Import Data，然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件，根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大，但又不是太大的数据。据本人经验，当数据大于15万对之后，读入速度就会显著变慢，出现假死而失败。 第三种方法，使用文件读入命令。数据文件读入命令有textread、fscanf、load 等，如果采样数据保存在txt文件中，则推荐使用 textread命令。如 [a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 这条命令将data.txt中保存的数据三个三个分组，将每组的第一个数据送给列向量a，第三个数送给列向量b，第二个数据丢弃。命令类似于C语言，详细可查看其帮助文件。文件读入命令录入采样数据可以处理任意大小的数据量，且录入速度相当快，一百多万的数据不到20秒即可录入。强烈推荐！ 2、对采样数据进行频谱分析 频谱分析自然要使用快速傅里叶变换FFT了，对应的命令即 fft ，简单使用方法为：Y=fft(b,N)，其中b即是采样数据，N为fft数据采样个数。一般不指定N，即简化为Y=fft(b)。Y即为FFT变换后得到的结果，与b的元素数相等，为复数。以频率为横坐标，Y数组每个元素的幅值为纵坐标，画图即得数据b的幅频特性；以频率为横坐标，Y数组每个元素的角度为纵坐标，画图即得数据b的相频特性。典型频谱分析M程序举例如下： clc fs=100; t=[0:1/fs:100]; N=length(t)-1;%减1使N为偶数 %频率分辨率F=1/t=fs/N p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t); %上面模拟对信号进行采样，得到采样数据p，下面对p进行频谱分析 figure(1) plot(t,p); grid on title('信号 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p')
MATLAB函数画图（2） MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算，也适合用在各种科学目视表示（Scientific visualization）。本节将介绍MA TLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令，包含一维曲线及二维曲面的绘制、列印及存档。 plot是绘制一维曲线的基本函数，但在使用此函数之前，我们需先定义曲线上每一点的x及y座标。下例可画出一条正弦曲线： close all; x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x座标 y=sin(x); % 对应的y座标 plot(x,y); ==================================================== 小整理：MATLAB基本绘图函数 plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale） loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale） semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度 semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度 ==================================================== 若要画出多条曲线，只需将座标对依次放入plot函数即可： plot(x, sin(x), x, cos(x)); 若要改变颜色，在座标对后面加上相关字串即可： plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g'); 若要同时改变颜色及图线型态（Line style），也是在座标对后面加上相 关字串即可： plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*'); ==================================================== 小整理：plot绘图函数的叁数 字元颜色字元图线型态 y 黄色. 点 k 黑色o 圆 w 白色x x b 蓝色+ + g 绿色* * r 红色- 实线 c 亮青色: 点线 m 锰紫色-. 点虚线 -- 虚线 ==================================================== 图形完成后，我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围： axis([0, 6, -1.2, 1.2]); 此外，MA TLAB也可对图形加上各种注解与处理： xlabel('Input Value'); % x轴注解 ylabel('Function Value'); % y轴注解
一. Matlab中常见函数基本用法 1.sum (1 )sum(A)A为矩阵得出A矩阵每列的和组成的一个矢量; A为矢量得出A的各元 素之和 (2)sum(diag(A))得矩阵A的对角元素之和 (3)sum(A,dim) A为矩阵，sum(A,1)按列求和;sum(A,2)按行求和 2.max(min) (1)max(A) 若A为矩阵则得出A矩阵每列的最大元素组成的一个矢量 若A为矢量则得出A中最大的元 （2）max(A,B) A与B为同维矩阵得出取A 与B中相同位置元素中较大者组成的新矩阵 （3）max(A,[],dim) max(a,[ ],1),求每列的最大值；max(a,[ ],2)求每行的最大值 3.find （1）find（X）若X为行向量则得出X中所有非零元素所在的位置（按行）若X为列向量或矩阵则得出X中所有非零元素的位置（按列）（2）ind = find(X, k)/ind = find(X,k,'first') 返回前k个非零元的指标ind = find(X,k,'last') 返回后k个非零元的指标 （3）[row,col] = find(X) row代表行指标，col代表列指标 [row,col,val] = find(X) val表示查找到对应位置非零元的值 [row,col] = find(A>100 & A<1000) 找出满足一定要求的元素 4.reshape （1）B = reshape(A,m,n) 把A变成m*n的矩阵 5.sort （1）B = sort(A) 把A的元素按每列从小到大的顺序排列组成新矩阵
（2）B = sort(A,dim) dim=1同（1）； dim=2 把A按每行从小到大的顺序排列组成新矩阵 6.cat （1）C = cat(dim, A, B) dim=1相当于[A;B]；dim=2相当于[A,B] （2）C = cat(dim, A1, A2, A3, A4, ...) 类推（1） 7.meshgrid （1）[X,Y] = meshgrid(x,y) 将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y，矩阵X的行向量是向量x的简单复制，而矩阵Y的列向量是向量y的简单复制。（2）[X,Y] = meshgrid(x) （1）y=x中情形 8.diag （1）X = diag(v,k) 向量v作为X的第k对角线上的元素X的其他元素为零（2）X = diag(v) （1）中k=0的情况 （2）v = diag(X,k) v为矩阵X的第k对角线的元素组成的列向量 （4）v = diag(X) （3）中k等于零的情况
A a abs 绝对值、模、字符的ASCII码值 acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 align 启动图形对象几何位置排列工具 all 所有元素非零为真 angle 相角 ans 表达式计算结果的缺省变量名 any 所有元素非全零为真 area 面域图 argnames 函数M文件宗量名 asec 反正割 asech 反双曲正割 asin 反正弦 asinh 反双曲正弦 assignin 向变量赋值 atan 反正切 atan2 四象限反正切 atanh 反双曲正切 autumn 红黄调秋色图阵 axes 创建轴对象的低层指令 axis 控制轴刻度和风格的高层指令 B b bar 二维直方图 bar3 三维直方图 bar3h 三维水平直方图 barh 二维水平直方图 base2dec X进制转换为十进制 bin2dec 二进制转换为十进制 blanks 创建空格串 bone 蓝色调黑白色图阵 box 框状坐标轴 break while 或for 环中断指令 brighten 亮度控制 C c
capture （3版以前）捕获当前图形 cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph 直角坐标变为球坐标 cat 串接成高维数组 caxis 色标尺刻度 cd 指定当前目录 cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整 cell 创建元胞数组 cell2struct 元胞数组转换为构架数组 celldisp 显示元胞数组内容 cellplot 元胞数组内部结构图示 char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数 chi2inv 分布逆累计概率函数 chi2pdf 分布概率密度函数 chi2rnd 分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel 等位线标识 cla 清除当前轴 class 获知对象类别或创建对象 clc 清除指令窗 clear 清除内存变量和函数 clf 清除图对象 clock 时钟 colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵 colordef 设置色彩缺省值 colormap 色图 colspace 列空间的基 close 关闭指定窗口 colperm 列排序置换向量 comet 彗星状轨迹图 comet3 三维彗星轨迹图 compass 射线图 compose 求复合函数 cond （逆）条件数 condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计 conj 复数共轭 contour 等位线 contourf 填色等位线 contour3 三维等位线
Matlab之绘图函数 为了显示三维图形，MATLAB提供了各种各样的函数。有一些函数可在三维空间中画线，而另一些可以画曲面与线格框架。另外，颜色可以用来代表第四维。当颜色以这种方式使用时，由于它不再象照片中那样显示信息的自然属性----色彩，而且也不是基本数据的内在属性，所以它称作伪彩色。为了简化对三维图形的讨论，对颜色的介绍推迟到下一章。在这一章，主要讨论绘制三维图形的基本概念。 以下所讨论的函数和它们的特征总结在表2、表3、表4和表5中： 表2 contour二维等值线图，即从上向下看contour3等值线图contour3等值线图fill3填充的多边形mesh 网格图meshc具有基本等值线图的网格图meshz有零平面的网格图pcolor二维伪彩色绘图，即从上向下看surf图plot3直线图quiver二维带方向箭头的速度图surf曲面图surfc具有基本等值线图的曲面图surfl带亮度的曲面图waterfall无交叉线的网格图 表示3 axis修正坐标轴属性clf清除图形窗口clabel放置等值线标签close关闭图形窗口figure创建或选择图形窗口getframe捕捉动画桢grid放置网格griddata对画图用的数据进行内插hidden隐蔽网格图线条hold保留当前图形meshgrid产生三维绘图数据movie放动画moviein创建桢矩阵，存储动画shading 在曲面图和伪彩色图中用分块、平滑和插值加阴影subplot在图形窗口内画子图text在指定的位置放文本title放置标题view改变图形的视角xlabel放置x轴标记ylabel放置y轴标记zlabel放置z轴标记 表4 view(az,el)设置视图的方位角az和仰角elview([az,el])view([x,y,z])在笛卡儿坐标系中沿向量[x,y,z]正视原点设置视图，例如view([0 0 1])=view(0,90)view(2)设置缺省的二维视图，az=0， el=90view(3)设置缺省的三维视图，az=-37.5，el=30[az,el]=view返回当前的方位角az和仰角elview(T)用一个4×4的转置矩阵T来设置视图T=view返回当前的4×4转置矩阵 表5 mmcont2(X,Y,Z,C)具有颜色映象的二维等值线图mmcont3(X,Y,Z,C)具有颜色映象的三维等值线图mmspin3d(N)旋转当前图形的三维方位角来制作动画mmview3d用滑标来调整视角 另外提醒一点，Matlab的reshape函数是列优先的，如： y = 1 2 3 4 5 6 reshape(y,3,2)= 1 4 2 5 3 6 而不是 1 2 3 4 5 6 https://www.doczj.com/doc/9a8569323.html,/blog/static/816261002008111631157417/ &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 一、直接绘图函数 直接绘图函数有两个，fplot和ezplot 1.fplot fplot命令的调用格式主要有： （1）fplot(fun,lims,str,tol):直接绘制函数y=fun(x)的图形。其中，lims为一个向量，若lims只包含两个元素则表示x轴的范围：[xmin,xmax]。若lims包含四个元素则前两个元素表示x轴的范围：[xmin,xmax]，后两个元素表示y轴的范围：[ymin,ymax]。str可以指定图形的线型和颜色。tol的值小于1，代表相对误差，默认值为0.002，即0.2%。 >>fplot(@humps,[-1,5]) %在[-1,5]范围内绘制函数humps 上述命令中，@humps表示以函数句柄的形式引用函数。(C:\Program Files\MATLAB\R2009a\toolbox\matlab\demos\humps.m)。
1 Text函数的用法： 用法 text(x,y,'string')在图形中指定的位置(x,y)上显示字符串string text(x,y,z,'string') 在三维图形空间中的指定位置(x,y,z)上显示字符串string 2， plot([0,z1,z12],'-b','LineWidth',3)[ ]里面表示数组. 3, x,y均为矩阵，plot命令就是画出x，y矩阵对应的二维平面的点形成的曲线。y（：，1）中逗号前是行，逗号后是列，冒号表示从几到几。所以y（：，1）表示第一列的所有元素。如果是y(3:5,1)则表示第一列的第3到第5行对应的元素。只要你的y矩阵有100列，那你当然可以将1改成100。同理，x矩阵也可以这样。 4 sym的意思是symbol，就是后面括号里面是个代数式，要进行符号运算，class（）判断对象是什么类型。 5 matlab控制运算精度用的是digits和vpa这两个函数 xs = vpa(x,n) 在n位相对精度下，给出x的数值型符号结果xs xs = vpa(x) 在digits指定的精度下，给出x的数值型符号结果xs
digits用于规定运算精度，比如： digits(20); 这个语句就规定了运算精度是20位有效数字。但并不是规定了就可以使用，因为实际编程中，我们可能有些运算需要控制精度，而有些不需要控制。vpa就用于解决这个问题，凡是用需要控制精度的，我们都对运算表达式使用vpa函数。例如： digits(5); a=vpa(sqrt(2)); 这样a的值就是1.4142，而不是准确的1.4880 又如： digits(5); a=vpa(sqrt(2)); b=sqrt(2); 这样a的值是1.4142，b没有用vpa函数，所以b是1.4880...... 6
Matlab大数据处理2：硬盘访问.mat文件 分类：Matlab Hack2013-09-08 20:16 146人阅读评论(0) 收藏举报Matlab程序中经常要访问.mat文件，通常在作法是用load函数直接加载.mat文件。如果.mat文件非常大，超过了系统可用内存的时候该怎么办呢？Matlab2013b为提供了matfile函数，matfile函数可以通过索引直接访问.mat文件中的Matlab变量，而无需将.mat文件加载入内存。 matfile有两种用法： m = matfile(filename)，用文件名创建matfile对象，通过这个对象可以直接访问mat文件中的matlab变量。 m = matfile(filename,'Writable',isWritable)，isWritable开启或关闭文件写操作。 使用示例： 1. 向mat文件中写入变量 x = magic(20); m = matfile('myFile.mat'); % 创建一个指向myFile.mat的matfile对象 m.x = x; % 写入x m.y(81:100,81:100) = magic(20); % 使用坐标索引
2. 加载变量 filename = 'topography.mat'; m = matfile(filename); topo = m.topo; %读取变量topo [nrows,ncols] = size(m,'stocks'); %读取stocks变量的size avgs = zeros(1,ncols); for idx = 1:ncols avgs(idx) = mean(m.stocks(:,idx)); end 3. 开启写权限 filename = 'myFile.mat'; m = matfile(filename,'Writable',true); 或者 m.Properties.Writable = true;
实验二 用matlab 绘制一元函数与二元函数的图象 1．平面曲线的表示形式 对于平面曲线，常见的有三种表示形式，即以直角坐标方程],[),(b a x x f y ∈=，以参数方程],[),(),(b a t t y y t x x ∈==，和以极坐标],[),(b a r r ∈=??表示等三种形式。 2．曲线绘图的MATLAB 命令 MATLAB 中主要用plot,fplot 二种命令绘制不同的曲线。 可以用help plot, help fplot 查阅有关这些命令的详细信息 例16.2.1 作出函数x y x y cos ,sin ==的图形，并观测它们的周期性。先作函数 x y sin =在]4,4[ππ-上的图形，用MA TLAB 作图的程序代码为： >>x=linspace(-4*pi,4*pi,300); %产生300维向量x >>y=sin(x); >>plot(x,y) %二维图形绘图命令 结果如图1.1，上述语句中%后面如“%产生300维向量x ”是说明性语句，无需键入。 图1.1 的图形 此图也可用fplot 命令，相应的MATLAB 程序代码为： >>clear; close; %clear 清理内存；close 关闭已有窗口。 >>fplot('sin(x)',[-4*pi,4*pi]) 结果如图1.2.
图1.2 x y sin =的图形 如果在同一坐标系下作出两条曲线 x y sin =和x y cos =在] 2, 2 [π π -上的图形，相应 的MA TLAB程序代码为： >>x=-2*pi:2*pi/30:2*pi; %产生向量x >>y1=sin(x); y2=cos(x); >>plot(x,y1,x,y2,’:’)%’:’表示绘出的图形是点线 结果如图1.３其中实线是 x y sin =的图形，点线是x y cos =的图形。 图1.３的图形
给自己看的----Matlab 的内部常数（转） 2008/06/19 14:01 [Ctrl C/V--学校 ] MATLAB 基本知识 Matlab 的内部常数 pi 圆周率 exp(1) 自然对数的底数e i 或j 虚数单位 Inf 或 inf 无穷大 Matlab 的常用内部数学函数
我们也可在matlab中调用maple的命令进行多项式的运算，调用格式如下： maple（’maple中多项式的运算命令’） 如何用matlab进行分式运算 发现matlab只有一条处理分式问题的命令，其使用格式如下： [n，d]=numden（f）把符号表达式f化简为有理形式，其中分子和分母的系数为整数且分子分母不含公约项，返回结果n为分子，d为分母。注意：f必须为符号表达式 不过我们可以调用maple的命令，调用方法如下： maple（’denom（f）’）提取分式f的分母 maple(’numer（f）’)提取分式f的分子 maple(’normal（f）’ ) 把分式f的分子与分母约分成最简形式 maple(’expand（f）’) 把分式f的分子展开,分母不变且被看成单项。 maple(’factor（f）’) 把分式f的分母和分子因式分解，并进行约分。 如何用Matlab进行因式分解 syms 表达式中包含的变量factor(表达式) 如何用Matlab展开 syms 表达式中包含的变量expand(表达式) 如何用Matlab进行化简 syms 表达式中包含的变量simplify(表达式) 如何用Matlab合并同类项 syms 表达式中包含的变量collect(表达式，指定的变量) 如何用Matlab进行数学式的转换 调用Maple中数学式的转换命令，调用格式如下： maple(‘Maple的数学式转换命令’) 即：maple(‘convert(表达式，form)’)将表达式转换成form的表示方式 maple(‘convert(表达式，form, x)’)指定变量为x，将依赖于变量x的函数转换成form的表示方式（此指令仅对form为exp与sincos的转换式有用） 如何用Matlab进行变量替换 syms 表达式和代换式中包含的所有变量subs(表达式，要替换的变量或式子，代换式) 如何用matlab进行复数运算 a+b*i 或 a +b*j表示复数a+bi 或a+bj real（z）求复数z的实部 imag（z）求复数z的虚部 abs（z）求复数z的模 angle（z）求复数z的辐角， conj（z）求复数z的共轭复数 exp（z）复数的指数函数，表示e^z 如何在matlab中表示集合 [a, b, c,…] 表示由a, b, c,…组成的集合（注意：元素之间也可用空格隔开） unique(A) 表示集合A的最小等效集合（每个元素只出现一次） 也可调用maple的命令，格式如下： maple('{a, b, c,…}')表示由a, b, c,…组成的集合 下列命令可以生成特殊的集合： maple(‘{seq(f(i),i=n..m)}’)生成集合{f(n), f(n+1), f(n+2), … , f(m)} 如何用Matlab求集合的交集、并集、差集和补集
第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 习题6 一、选择题 1．设A=[1,2,3,4,5;3,4,5,6,7]，则min(max(A))的值是（）。B A．1 B．3 C．5 D．7 2．已知a为3×3矩阵，则运行mean(a)命令是（）。B A．计算a每行的平均值 B．计算a每列的平均值 C．a增加一行平均值 D．a增加一列平均值 3．在MATLAB命令行窗口输入下列命令： >> x=[1,2,3,4]; >> y=polyval(x,1); 则y的值为（）。 D A．5 B．8 C．24 D．10 4．设P是多项式系数向量，A为方阵，则函数polyval(P,A)与函数polyvalm(P,A)的值（）。D A．一个是标量，一个是方阵 B．都是标量 C．值相等 D．值不相等 5．在MATLAB命令行窗口输入下列命令： >> A=[1,0,-2]; >> x=roots(A); 则x(1)的值为（）。 C A．1 B．-2 C． D． 6．关于数据插值与曲线拟合，下列说法不正确的是（）。A A．3次样条方法的插值结果肯定比线性插值方法精度高。 B．插值函数是必须满足原始数据点坐标，而拟合函数则是整体最接近原始数据点，而不一定要必须经过原始数据点。 C．曲线拟合常常采用最小二乘原理，即要求拟合函数与原始数据的均方误差达到极小。 D．插值和拟合都是通过已知数据集来求取未知点的函数值。 二、填空题 1．设A=[1,2,3;10 20 30;4 5 6]，则sum(A)= ，median(A)= 。 [15 27 39]，[4 5 6[ 2．向量[2,0,-1]所代表的多项式是。2x2-1 3．为了求ax2+bx+c=0的根，相应的命令是（假定a、b、c已经赋值）。为了
一、MATLAB通用图形函数命令 有关命令行环境的一些操作: (1) clc 擦去一页命令窗口,光标回 屏幕左上角 (2) clear 从工作空间清除所有变量 (3) clf 清除图 形窗口内容 命令1 figure 功能创建一个新的图形对象。图形对象为在屏幕上单独的窗口，在窗口中可以输出图形。 用法 figure 用缺省的属性值创建一个新的图形对象。 命令2 subplot 功能生成与控制多个坐标轴。把当前图形窗口分隔成几个矩形部分，不同的部分是按行方向以数字进行标号的。每一部分有一坐标轴，后面的图形输出于当前的部分中。 用法 subplot(m,n,p) 将一图形窗口分成m*n个小窗口，在第p个小窗口中创建一坐标轴。则新的坐标轴成为当前坐标轴。若p为一向量，则创建一坐标轴，包含所有罗列在p中的小窗口。 命令3 hold 功能保持当前图形窗口中的图形。该命令是决定是否在当前坐标轴中只能增加新的图形对象还是覆盖原有图形对象。 用法 hold on 保留当前图形与当前坐标轴的属性值，后面的图形命令只能在当前存在的坐标轴中增加图形。但是，当新图形的数据范围超出了当前坐标轴的范围，则命令会自动地改变坐标轴的范围，以适应新图形。 hold off 在画新图形之前，重新设置坐标轴的属性为缺省值。 命令4 axis 功能坐标轴的刻度与外在显示 用法 axis([xmin xmax ymin ymax]) 设置当前坐标轴的x-轴与y-轴的范围。 命令5 close
功能关闭指定的图形窗口。 用法 close 关闭当前的图形窗口。 二、MATLAB绘图参数控制 命令1 plot 功能这是最基本、最常用的绘图函数，用于绘制线性二维图。有多条曲线时，循环使用由坐标轴颜色顺序属性定义的颜色，以区别不同的曲线；之后再循环使用由坐标轴线型顺序属性定义的线型，以区别不同的曲线。 plot 作图时，可以通过四个参数选择控制曲线的类型。 1．线型（4种） 2 指定线条的宽度，取值为整数（单位为像素点） 例如：plot( x, y, ‘linewidth’, 4 ) 3．颜色（8种）
常见的MATLAB绘图程序y=[3,7,9,1,5,2,8]; subplot(1,2,1),plot(y,'linewidth',2),grid x=[3,3,9;8,1,2;1,8,5;7,9,1]; subplot(1,2,2),plot(x),xlabel('x'),ylabel('y') grid on %极坐标曲线 theta=0:0.1:8*pi; polar(theta,cos(4*theta)+1/4) %对数坐标 x=0:0.1:2*pi; y=sin(x); semilogx(x,y); grid on %各种坐标系中 theta=0:0.1:6*pi; r=cos(theta/3)+1/9; subplot(2,2,1),polar(theta,r); subplot(2,2,2),plot(theta,r); subplot(2,3,4),semilogx(theta,r); subplot(2,3,5),semilogy(theta,r); subplot(2,3,6),loglog(theta,r); grid on %双y轴图形 x=0:0.01:5; y=exp(x); plotyy(x,y,x,y,'semilogy','plot'),grid grid on %复数数据 t=0:0.1:2*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=x+i*y; plot(t,z),grid plot(z) grid on %二维图形处理 x=(0:0.1:2*pi)'; y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1]; y2=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); x1=(0:12)/2; y3=2*exp(-0.5*x1).*sin(2*pi*x1);
MATLAB中函数的调用形式MATLAB软件是一种可用于科技开发的高效率工具软件，它将科学计算、函数绘图与快速编程集于一体，不仅功能强大，而且易学易用，深受广大科技工作者和理工科大学生的喜爱。正在逐渐成为理工科大学生必须掌握的基本工具。 1.求函数导数的命令,调用格式是: （1）y=diff(‘f(x)’) （2）diff(‘f(x)’) （3）y=’ f(x)’ ;diff(y,’x’) (4)syms 各种变量； y=f(x);diff(y,x) 一般调用格式是: diff(y,x,n) 2.定义符号变量,一般形式: syms x y a b t 注解: syms是定义符号变量的命令, 被定义的多个变量之间用空格隔开。 3.转变一个符号表达式S的显示形式: pretty(S) 注解:pretty(S)的作用是将符号表达式S显示成更符合数学习惯的形式。 4.输入格式: fplot (‘f(x)’，[X的左界，X的右界，Y的左界，Y 的右界] 注意：●在书写运算语句时，屏幕的同一行可以同时有多个语句, 但语句之间必须用逗号或分号隔开； ●命令语句以分号结尾时，屏幕不显示运行结果； ●命令语句以逗号或不用标点结尾时，屏幕将显示运行结果。
a=100/12 %显示格式为默认的短型实数格式 format rat %显示格式转换为有理格式a format long %显示格式转换为长型实数格式 a format %还原为默认的短型实数格
5.使用clear命令可以删除所有定义过的变量， 如果只是要删除其中的某几个变量，则应在clear后面指明要删除的变量名称。 6.使用clc 命令可以清除屏幕上所有显示的内容, 但不会删除内存中的变量 7.MATLAB提供了大量的函数，可以满足各种运算需要。（1）使用命令help elfun 可列出所有的初等数学函数名。（2）使用命令help elmat可列出大量的矩阵函数名。