MATLAB实践报告
基于matlab的实验报告
基于matlab的实验报告实验报告:基于MATLAB 的实验一、实验目的通过使用MATLAB 软件,掌握如何进行数据分析、图像处理、算法实现等一系列实验操作,提高实验者的实践能力和动手能力。
二、实验原理MATLAB 是一种在科学计算和技术开发领域广泛应用的计算机软件。
它能进行矩阵计算、绘制函数和数据图像、实现算法以及进行数据分析等。
通过掌握MATLAB 的使用,能够快速、高效地解决各种科学和工程问题。
三、实验内容1. 数据分析:使用MATLAB 的数据分析工具进行数据的导入、处理和分析。
2. 图像处理:利用MATLAB 的图像处理工具包对图像进行滤波、增强、分割等操作。
3. 算法实现:使用MATLAB 实现常用的算法,如排序、搜索、图像压缩等。
四、实验步骤1. 数据分析:(1)使用MATLAB 的读取数据函数将数据导入MATLAB 环境中。
(2)利用MATLAB 的数据处理函数进行数据清洗和预处理。
(3)使用MATLAB 的统计工具进行数据分析,如求平均值、标准差等。
(4)利用MATLAB 的绘图函数将分析结果可视化。
2. 图像处理:(1)使用MATLAB 的读取图像函数将图像导入MATLAB 环境中。
(2)利用MATLAB 的图像处理工具包进行滤波操作,如均值滤波、中值滤波等。
(3)使用MATLAB 的图像增强函数对图像进行锐化、变换等操作。
(4)利用MATLAB 的图像分割算法对图像进行分割。
3. 算法实现:(1)使用MATLAB 编写排序算法,如冒泡排序、快速排序等。
(2)使用MATLAB 编写搜索算法,如二分查找、线性搜索等。
(3)使用MATLAB 实现图像压缩算法,如离散余弦变换(DCT)。
五、实验结果实验中,我们使用MATLAB 完成了数据分析、图像处理和算法实现的一系列实验操作。
通过数据分析,我们成功导入了数据并对其进行了清洗和预处理,最后得到了数据的统计结果。
在图像处理方面,我们对图像进行了滤波、增强和分割等操作,最终得到了处理后的图像。
matlab实验心得总结
matlab实验心得总结在通过完成一系列的Matlab实验后,我对这个强大的数学计算软件有了更深入的认识。
通过这些实验,我不仅学到了如何使用Matlab进行数据处理和分析,还体会到了它在科学研究和工程应用中的广泛使用。
实验一:Matlab基础操作在第一次接触Matlab时,我首先学习了它的基本操作。
Matlab提供了友好的用户界面和丰富的命令工具,使得数据处理变得简单且高效。
在实验中,我学会了如何定义变量、进行基本的数学运算和使用矩阵操作等。
这些基础操作为后续的实验打下了坚实的基础。
实验二:数据可视化数据可视化在科学研究和工程领域中起着重要的作用。
在这个实验中,我学会了如何利用Matlab绘制各种图形,如折线图、散点图和柱状图等。
通过调整图形的样式和颜色,使得数据更加直观和易于理解。
同时,我还学会了如何添加标题、坐标轴标签和图例,使得图形具有更好的可读性。
实验三:模拟与仿真Matlab不仅可以进行数据处理和图形绘制,还可以进行模拟和仿真。
在这个实验中,我学会了如何使用Matlab进行数学模型的建立和仿真。
通过设定合适的参数和方程,我可以模拟出各种现实世界中的物理、生物和工程现象。
这对于科学研究和工程设计具有重要的意义。
实验四:信号处理信号处理是Matlab的一个重要应用领域。
在这个实验中,我学会了如何使用Matlab对信号进行分析和处理。
通过应用不同的滤波器,我可以去除信号中的噪声和干扰,提取出感兴趣的信息。
同时,我还学会了如何进行频域分析,通过傅里叶变换将信号转换到频率域,进一步分析信号的频谱特性。
实验五:数值计算Matlab还提供了强大的数值计算功能。
在这个实验中,我学会了如何使用Matlab进行数值计算和优化。
通过使用不同的数值求解方法,我可以解决复杂的数学方程和优化问题,得到精确的计算结果。
这对于科学研究和工程计算具有重要的价值。
总结起来,通过这些实验,我对Matlab的应用能力有了明显的提升。
MATLAB实习报告
MATLAB实习报告实习报告一、实习单位概述我在公司完成了为期两个月的MATLAB实习。
该公司是一家致力于研发和生产先进电子产品的科技型企业。
公司专注于电脑硬件和软件产品的开发,拥有一支强大的研发团队,同时与多个国内外知名大学与研究机构合作。
二、实习内容在实习期间,我主要负责开发一个基于MATLAB的图像处理算法,用于自动识别和分类图像中的目标物体。
具体而言,我的任务包括以下几个方面:1.数据预处理:对输入图片进行预处理,包括灰度化、降噪、图像增强等操作,以提高后续算法的准确性和鲁棒性。
2.特征提取:使用MATLAB内置的图像处理工具箱,提取目标物体的特征信息,如颜色、纹理、形状等。
3.目标识别:通过编写MATLAB脚本,实现目标物体的自动识别,使用机器学习算法训练分类器,并应用于测试集中的图像。
4.结果评估:对算法的准确性和性能进行评估,包括计算分类准确率、召回率等指标,并分析算法的优缺点和改进空间。
三、实习收获通过这次实习,我收获了许多宝贵的经验和知识。
首先,我深入学习了MATLAB的图像处理工具箱,了解了常用的图像处理算法和技术。
在实践中,我熟悉了MATLAB的基本语法和函数,并学会了如何利用MATLAB进行图像的读取、处理和保存。
其次,我掌握了图像特征提取和目标识别的方法和技巧。
通过对图像进行灰度化、降噪和图像增强等预处理步骤,我能够有效提取目标物体的特征信息,并通过机器学习算法实现目标的自动识别和分类。
最后,我学会了如何评估和改进算法的准确性和性能。
通过对测试集中的图像进行分类,并计算分类准确率和召回率等指标,我能够客观地评估算法的优劣,并提出针对性的改进方法。
四、实习总结通过这次实习,我不仅得到了理论知识的巩固和实践技能的提升,还培养了团队合作和解决问题的能力。
在与团队成员的合作中,我学会了如何与他人相互协作,分享经验与知识,并且通过互相帮助和配合,达到更好的工作效果。
同时,面对实习过程中遇到的问题和困难,我学会了如何利用各种资源和工具,积极主动地解决问题。
matlab实验报告总结精选
matlab实验报告总结电气工程学院自动化102班 2012年12月21日实验一 MATLAB环境的熟悉与基本运算一、实验目的1.熟悉MATLAB开发环境2.掌握矩阵、变量、表达式的各种基本运算二、实验基本知识1.熟悉MATLAB环境MATLAB桌面和命令窗口、命令历史窗口、帮助信息浏览器、工作空间浏览器、文件和搜索路径浏览器。
2.掌握MATLAB常用命令变量与运算符变量命名规则如下:变量名可以由英语字母、数字和下划线组成变量名应以英文字母开头长度不大于31个区分大小写MATLAB中设置了一些特殊的变量与常量,列于下表。
MATLAB运算符,通过下面几个表来说明MATLAB的各种常用运算符表2 MATLAB算术运算符表3 MATLAB关系运算符表4 MATLAB逻辑运算符表5 MATLAB特殊运算的一维、二维数组的寻访表6 子数组访问与赋值常用的相关指令格式的基本运算表7 两种运算指令形式和实质内涵的异同表的常用函数表8 标准数组生成函数表9 数组操作函数三、实验内容1、新建一个文件夹2、启动,将该文件夹添加到MATLAB路径管理器中。
3、保存,关闭对话框4、学习使用help命令,例如在命令窗口输入help eye,然后根据帮助说明,学习使用指令eye5、学习使用clc、clear,观察command window、command history和workspace等窗口的变化结果。
6、初步程序的编写练习,新建M-file,保存,学习使用MATLAB的基本运算符、数组寻访指令、标准数组生成函数和数组操作函数。
注意:每一次M-file的修改后,都要存盘。
练习A:help rand,然后随机生成一个2×6的数组,观察command window、command history和workspace等窗口的变化结果。
学习使用clc、clear,了解其功能和作用。
答:clc是清除命令窗体内容 clear是清除工作区间输入C=1:2:20,则C表示什么?其中i=1,2,3,?,10。
matlab实践报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除matlab实践报告篇一:matlab实习报告mATLAb实习报告姓名:吴涛专业:电子信息工程班级学号:信息(2)班20XX1605010230指导教师:宋艳霞钱云实习时间:20XX,5,13至20XX,5,17目录:一:实习目的 (3)二:实习任务...........................三:实习要求...........................四:实习目的...........................五:实习体会...........................一:实习目的熟悉matlab的软件环境熟悉matlab的基本使用方法二:实习任务1.掌握matlab语言的基本语法规则及基本操作命令的使用。
2.熟悉运用matlab的数组,矩阵运算,数学运算的运算方法。
3.熟悉matlab的字符串,单元数组。
4.熟悉matlab的程序设计。
5.熟悉matlab的符号计算功能。
6.熟悉matlab的绘图及句柄图形。
7.6熟悉matlab的guI设计。
三:实习要求1.每次上机要签到,记录。
2.做的题目要在上机结束后以电子版和woRD文档形式交给指定负责人。
3.认真做一份实习总结报告。
四:实习内容共六题第1题:求a和b的和。
代码:a=[1,2,3]b=[4,5,6]s=a+b结果:s=579第2题:求a和b的差。
代码:a=[4,5,6]b=[1,2(:matlab实践报告),3]h=a-b结果:h=333第3题:求下列方程组的解。
6x1+3x2+4x3=3-2x1+5x2+7x3=-48x2-4x2-3x3=-7代码:A=[6,3,4;-2,5,7;8,-4,-3] b=[3;-4;-7]a=A\b结果:a=0.60007.0000-5.4000第4题:用for语句求三角函数表。
代码:forx=0:0.1:pi/4disp([x,sin(x),cos(x),tan(x)]),en d结果:00100.10000.09980.99500.10030.20000.19870.98010.20270.30000.29550.95530.30930.40000.38940.92110.4228篇二:matlab课程实践报告mATLAb实践》课程设计学生姓名:林淑真学号:110900824专业班级:通信工程四班指导教师:郑晓明二○一二年六月十五日《目录1.设计目的.........................................................22.题目分析.........................................................23.总体设计.........................................................34.具体设计.........................................................35.结果分析.........................................................226.心得体会.........................................................237.参考书目.........................................................238.附录 (24)1、设计目的综合运用mATLAb工具箱实现图像处理的guI程序设计。
matlab实验五循环结构程序设计实验报告
实验五:循环结构程序设计实验报告一、实验目的1. 了解循环结构的基本概念和原理;2. 掌握使用Matlab进行循环结构程序设计的方法;3. 提高编程能力和问题解决能力。
二、实验内容1. 学习while循环和for循环的基本语法和用法;2. 设计并编写一些基于循环结构的Matlab程序;3. 分析程序运行结果并进行总结。
三、实验原理循环结构是程序设计中的重要组成部分,它可以让一段代码重复执行多次,从而简化程序的编写。
在Matlab中,循环结构主要有while 循环和for循环两种形式。
while循环在执行循环体前判断条件是否为真,只有条件为真时才会执行循环体;for循环则是指定循环的次数,每次迭代时执行一次循环体。
四、实验步骤与结果1. 编写一个使用while循环的程序,实现1~100的累加。
程序代码如下:```matlabsum = 0;i = 1;while i <= 100sum = sum + i;i = i + 1;enddisp(sum);```运行程序后,得到的结果为5050。
2. 编写一个使用for循环的程序,实现1~10的阶乘。
程序代码如下:```matlabresult = 1;for i = 1:10result = result * i;enddisp(result);```运行程序后,得到的结果为xxx。
五、实验总结通过本次实验,我深刻理解了循环结构的基本概念和原理,掌握了使用Matlab进行循环结构程序设计的方法。
在编写循环程序的过程中,我发现循环结构可以大大简化程序的编写,并且能够高效地处理重复性任务。
我也进一步提高了自己的编程能力和问题解决能力。
本次实验使我对Matlab中的循环结构有了更加深入的了解,我相信这对我的编程能力和日后的学习工作都将大有裨益。
六、实验感想和改进意见通过本次实验,我深刻认识到循环结构在程序设计中的重要性和灵活性。
循环结构能够帮助我们简化程序的编写,提高代码的重用性和可读性,因此在实际的程序设计中,合理地运用循环结构能够大大提高程序的效率和逻辑清晰度。
matlab实验心得体会
matlab实验心得体会在进行MATLAB实验后,我对这一软件有了更深入的理解和认识。
通过实践和探索,我逐渐掌握了MATLAB的基本操作和各种常用函数,同时也意识到了其在科学计算和数据分析方面的重要性。
首先,MATLAB的语法简洁明了,非常符合数学表达的习惯。
在进行实验中,我发现MATLAB可以实现以矩阵为基础的运算,而不需要通过循环来逐个计算元素。
这一点大大提高了计算效率,并且减少了代码量。
我可以直接输入一个矩阵,然后使用MATLAB提供的函数进行运算或者操作,如矩阵相乘、转置等。
与其他编程语言相比,MATLAB的语法更加简洁,代码的可读性也更高。
其次,MATLAB提供了丰富的函数库,可以满足不同类型的科学计算需求。
在实验中,我使用到了MATLAB的信号处理工具箱和统计工具箱,这些工具箱提供了很多常用的函数和算法。
例如,我可以使用MATLAB的滤波函数对信号进行滤波处理,去除噪声。
而且,MATLAB的函数库还可以通过用户自定义函数进行扩展,这极大地增强了MATLAB的功能。
此外,MATLAB还提供了强大的绘图功能,可以直观地呈现实验结果。
在实验中,我使用MATLAB的绘图函数绘制了多个图形,如曲线图、散点图等。
这些图形不仅美观,而且直观地表达了数据的特征和规律。
与其他绘图工具相比,MATLAB具有更多的绘图选项、更高的图形质量和更好的交互性,使得实验结果更具可视化效果。
除此之外,MATLAB还提供了强大的调试和优化工具,用于解决程序中可能出现的错误和性能问题。
在实验中,我发现MATLAB的调试器可以帮助我逐步跟踪程序的执行过程,并且可以在运行过程中查看变量的值,从而快速定位问题所在。
而MATLAB的优化工具可以对程序进行性能分析,并根据分析结果对程序进行调整和优化,以提高程序的运行速度。
通过这次MATLAB实验,我深刻认识到了科学计算工具的重要性和必要性。
MATLAB作为一款专业的数学软件,具备了丰富的功能和工具,能够帮助科学家和工程师们解决实际问题。
Matlab实践报告
MATLAB实践报告2016/2017学年第一学期专业:电气工程及其自动化班级:学号:姓名:2017年 2 月目录第1章引言 (1)第2章MA TLAB功能介绍 (2)2.1 MA TLAB功能特性 (2)2.1.1主要功能 (2)2.1.2 MATLAB产品系列重要功能 (2)2.2MA TLAB优势特点 (2)2.2.1编程环境 (3)2.2.2简单易用 (3)2.2.3强处理能力 (3)2.2.4应用软件开发 (3)2.3MA TLAB应用方面 (3)第3章MA TLAB课程设计任务 (5)3.1任务一MATLAB环境语法、基本运算及绘图 (5)3.1.1目的 (5)3.1.2原理 (5)3.1.3内容 (5)3.2任务二MA TLAB数值运算 (9)3.2.1目的 (9)3.2.2原理 (9)3.2.3内容 (9)3.3任务三MATLAB的符号计算 (15)3.3.1目的 (15)3.3.2内容 (15)3.4任务四MATLAB基本编程方法 (18)3.4.1目的 (18)3.4.2内容 (18)第4章总结 (23)第1章引言MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。
是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB_实习报告范文大全
MATLAB_实习报告范文大全第一篇:MATLAB_实习报告实习报告实习题目:专业:学号:的设计与绘图MATLAB 一.概述MATLAB 作为一种高级科学计算软件,是进行算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的交互式应用开发环境。
世界上许许多多的科研工作者都在使用 MATLAB 产品来加快他们的科研进程,缩短数据分析和算法开发的时间,研发出更加先进的产品和技术。
二.实验目的1.进一步熟悉MATLAB的软件环境和基本使用方法;2.巩固运用MATLAB、矩阵运算、多项式运算、字符串、单元数组、符号计算功能、绘图及句柄图形及它们的命令语句;3.学习和巩固数字图形图像处理在MATLAB中的知识和运用;4.培养我们独立自学、设计和撰写实验报告的能力;5.通过对MATLAB的进一步学习,是我们加深所学内容的认识,理解,掌握,能把所学知识运用到实际工作中;三.实习日记1.熟悉MATLAB的软件环境和基本使用方法(第一周)MATLAB的语言的基本功能和特点:它是一种高级科学计算语言,相对于传统的C、C++ 或者FORTRAN 语言,MATLAB 提供了高效快速解决各种科学计算问题的方法。
它具有数学计算、开发工具、数据的可视化、交互式编辑创建图形、集成的算法开发编程语言和环境、图形用户界面开发环境——GUIDE、开放性、可扩展性强、专业应用工具箱等强大的功能。
具有易于学习、使用方便、支持多种操作系统、丰富的内部函数、强大的图形和符号功能等优点。
路径设置:除 MATLAB 默认的搜索路径外,用户可以设置搜索路径。
设置方法为:选择 MATLAB 窗口中的 File | Set Path 命令,进入路径搜索对话框。
MATLAB 的搜索顺序:当在命令窗口中或者一个 M 文件中输入一个元素名时,MATLAB 按照下面的顺序搜索该元素的意义,以元素foo 为例:1)查找工作区中是否存在名为 foo 的变量; 2)在当前路径中查找是否存在名 foo.m 的文件;3)按照顺序查找搜索路径中是否存在该文件。
初识MATLAB的实验报告
初识MATLAB的实验报告1. 引言MATLAB(Matrix Laboratory)是一种高级的技术计算环境和编程语言。
它具有强大的矩阵计算能力和丰富的科学和工程绘图功能,被广泛应用于各个领域的科研与工程实践中。
本实验旨在初步了解MATLAB的基本语法和功能,通过实际操作加深对MATLAB编程的理解。
2. 实验目的1. 掌握MATLAB的安装和基本使用方法;2. 学习MATLAB中的常用数学函数和操作;3. 了解MATLAB绘图功能并能够绘制简单的图形。
3. 实验步骤3.1 MATLAB安装首先,在官方网站(3.2 MATLAB入门3.2.1 MATLAB语法MATLAB的语法类似于其他常见的编程语言,每个语句以分号结尾。
在MATLAB 中,可以直接进行基本的数学运算,例如加减乘除、指数、对数等。
通过以下代码可以计算两个变量的和并将结果打印出来:matlaba = 10;b = 20;sum = a + b;disp(sum);3.2.2 MATLAB变量在MATLAB中,可以创建和操作各种类型的变量,例如数值、字符串、矩阵等。
以下代码演示了如何创建一个矩阵:matlabmatrix = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];disp(matrix);3.2.3 MATLAB函数MATLAB提供了许多内置的数学函数,可以直接调用。
以下代码演示了如何计算正弦函数值并打印结果:matlabx = pi/4;y = sin(x);disp(y);3.3 MATLAB绘图MATLAB具有强大的绘图功能,可以绘制各种图形,如曲线、散点图、柱状图等。
以下代码演示了如何绘制一个简单的正弦曲线:matlabx = linspace(0, 2*pi, 100);y = sin(x);plot(x, y);xlabel('x');ylabel('y');title('Sine Curve');4. 实验结果与分析在完成上述实验步骤后,我们成功安装了MATLAB,并学习了基本的语法、变量和函数的使用方法。
数值分析matlab实验报告
数值分析matlab实验报告《数值分析MATLAB实验报告》摘要:本实验报告基于MATLAB软件进行了数值分析实验,通过对不同数学问题的数值计算和分析,验证了数值分析方法的有效性和准确性。
实验结果表明,MATLAB在数值分析领域具有较高的应用价值和实用性。
一、引言数值分析是一门研究利用计算机进行数值计算和分析的学科,其应用范围涵盖了数学、物理、工程等多个领域。
MATLAB是一种常用的数值计算软件,具有强大的数值分析功能,能够进行高效、准确的数值计算和分析,因此在科学研究和工程实践中得到了广泛的应用。
二、实验目的本实验旨在通过MATLAB软件对数值分析方法进行实验验证,探究其在不同数学问题上的应用效果和准确性,为数值分析方法的实际应用提供参考和指导。
三、实验内容1. 利用MATLAB进行方程求解实验在该实验中,利用MATLAB对给定的方程进行求解,比较数值解和解析解的差异,验证数值解的准确性和可靠性。
2. 利用MATLAB进行数值积分实验通过MATLAB对给定函数进行数值积分,比较数值积分结果和解析积分结果,验证数值积分的精度和稳定性。
3. 利用MATLAB进行常微分方程数值解实验通过MATLAB对给定的常微分方程进行数值解,比较数值解和解析解的差异,验证数值解的准确性和可靠性。
四、实验结果与分析通过对以上实验内容的实际操作和分析,得出以下结论:1. 在方程求解实验中,MATLAB给出的数值解与解析解基本吻合,验证了MATLAB在方程求解方面的高准确性和可靠性。
2. 在数值积分实验中,MATLAB给出的数值积分结果与解析积分结果基本吻合,验证了MATLAB在数值积分方面的高精度和稳定性。
3. 在常微分方程数值解实验中,MATLAB给出的数值解与解析解基本吻合,验证了MATLAB在常微分方程数值解方面的高准确性和可靠性。
五、结论与展望本实验通过MATLAB软件对数值分析方法进行了实验验证,得出了数值分析方法在不同数学问题上的高准确性和可靠性。
matlab系统环境与运算基础实验报告总结体会
matlab系统环境与运算基础实验报告总结体会本次实验,我们学习了matlab的系统环境与运算基础。
该实验的重点包括matlab的基本概念、变量与常量、运算符、控制语句以及矩阵与数组的相关操作等。
通过学习和实践,我对matlab这个工具的使用和应用有了更深刻的理解,同时也发现matlab有着强大的数学运算能力, 非常适合用于矩阵运算,数据分析,曲线拟合等高级数学问题。
在实验的过程中,我们先学习了变量和常量的定义及使用。
变量可以在matlab中用一个字母来表示,通过给变量赋值可以动态地改变其值,使用该变量来计算或者完成程序的某些功能。
与变量相对应的是常量,它会默认保留其初始值,不会改变,方便我们在程序中进行对比与计算。
在matlab中,我们学习了大量常用的运算符,包括算数运算符,逻辑运算符,比较运算符以及位运算符。
通过对这些运算符的学习,我们可以方便地进行计算,还可以更好地书写程序,进一步提高编程效率。
控制语句是编写程序中最重要的一部分,控制语句可以帮助我们实现条件分支和循环结构,从而提高程序的可读性和可控性。
通过经验,我们知道减少程序的复杂度对程序的正确运行至关重要。
因此,在进行程序编写时,我们应该仔细设计控制语句,合理利用条件判断和循环语句等技巧,以减少错误。
此外,矩阵和数组也是matlab中非常重要的数据类型。
在实验中,我们以矩阵和数组为重点进行学习,学习了如何定义、处理和使用它们。
我们可以通过使用matlab的矩阵和数组工具,来进行向量和矩阵运算,包括逆矩阵、行列式、广义逆矩阵等操作。
总的来说,在本次实验中,我们学习了matlab的系统环境与运算基础,并在实践中亲自尝试了许多编程操作,对如何使用和应用matlab有了更深入的了解和认识。
我认为matlab无疑是一款强大且实用的数学工具,若能深入掌握其语言特性,结合实际需求做到灵活使用,一定能更好地为学习和工作提供有力的支持。
Matlab实验报告
实验结果及分析实验1:程序如下x=1:10y=2*x;plot(x,y)仿真结果:实验结果分析:仿真结果是条很规则的直线,X轴和Y轴一一对应,清楚明了,而序又特别简单。
所以用Maltab 软件很方便地画出规则的直线,方便研究。
实验结果及分析1、A=2、A=1A=实验结果及分析实验三 Matlab在信号与系统中的应用实验名称实验1、掌握信号与系统课程中基本知识的Matlab编程、仿真方法目的实验原理实验1程序:b=[1];a=[1 1];p=;t=0:p:5;x=exp(-3*t);subplot(1,2,1);impulse(b,a,0:p:5);title('冲激响应');subplot(1,2,2);step(b,a,0:p:5);title('阶跃响应');实验内容<设计性实验>1、用MATLAB在时域中编程求解y′(t)+y(t)=f(t), f(t)= exp(-3t)ε(t)的冲激响应、阶跃响应。
在simulink仿真环境下,设计系统框图,分析系统的冲激响应、阶跃响应。
<设计性实验>(选做)2、用MATLAB在时域中编程求解y′(t)+y(t)=f(t), f(t)=(1+exp(-3t))ε(t)的冲激响应、阶跃响应,要求用conv编程实现系统响应。
在simulink仿真环境下,设计系统框图,分析系统的冲激响应、阶跃响应。
实验结果及分析实验1仿真结果:simulink仿真环境下冲激响应阶跃响应实验名称实验四 Matlab在数字信号处理中的应用实验结果及分析实验1仿真结果:6khz12kHZ。
matlab实验报告实验二
matlab实验报告实验二Matlab实验报告实验二引言Matlab是一种功能强大的数学软件,广泛应用于科学研究和工程实践中。
在实验二中,我们将探索Matlab的图像处理功能,并通过实际案例来展示其应用。
图像处理基础图像处理是指对图像进行数字化处理的过程,其目的是改善图像质量、提取有用信息或实现特定的应用需求。
在Matlab中,我们可以利用各种函数和工具箱来实现图像处理的各种任务,如图像增强、滤波、分割和特征提取等。
实验步骤1. 图像读取与显示在Matlab中,我们可以使用imread函数读取图像文件,并使用imshow函数将图像显示在屏幕上。
例如,我们可以读取一张名为"lena.jpg"的图像,并显示出来:```matlabimg = imread('lena.jpg');imshow(img);```2. 图像灰度化图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中,我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
例如,我们可以将上一步读取的图像转换为灰度图像:```matlabgray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```3. 图像二值化图像二值化是将灰度图像转换为二值图像的过程,其中只包含黑色和白色两种颜色。
在Matlab中,我们可以使用imbinarize函数将灰度图像二值化。
例如,我们可以将上一步得到的灰度图像二值化:```matlabbinary_img = imbinarize(gray_img);imshow(binary_img);```4. 图像平滑图像平滑是指去除图像中的噪声或细节,使得图像更加平滑和清晰。
在Matlab 中,我们可以使用imfilter函数对图像进行平滑处理。
例如,我们可以对上一步得到的二值图像进行平滑处理:```matlabsmooth_img = imfilter(binary_img, fspecial('average'));imshow(smooth_img);```5. 图像边缘检测图像边缘检测是指提取图像中物体边缘的过程,常用于目标检测和图像分割。
matlab数学实验体会
Matlab学习心得数学实验周我们学习了Matlab软件,这是一个十分实用和重要的软件。
初次结识MATLAB,感觉这是一个很好的软件,语言简便,实用性强。
作为一个新手,想要学习好这门语言,可以说还是比较难的。
在我接触这门语言的这些天,一直在上面弄,除了会画几个简单的三维图形,其他的还是有待提高。
在这个软件中,虽然有help。
大家不要以为有了这个就万事大吉了,反而,从另一个方面也对我们大学生提出了两个要求——充实的课外基础和良好的英语基础。
在现代,几乎所有好的软件都是来自国外,假如你不会外语,想学好是非常难的。
Matlab 语言是当今国际上科学界(尤其是自动控制领域) 最具影响力、也是最有活力的软件。
它起源于矩阵运算,并已经发展成一种高度集成的计算机语言。
它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功能。
作为一种计算机语言,Matlab体现了与它价值的相符的优点:1.编程简单使用方便。
在这方面我感觉C语言也是一种简单的编程语言。
只要入门就很好掌握,但是要学习一门语言不是那么容易的,到目前为止,可以说我还没入门,所以学习起这门语言来很吃力。
相对C语言而言,Matlab的矩阵和向量操作功能是其他语言无法比拟的。
在Matlab环境下,数组的操作与数的操作一样简单,基本数据单元是不需要指定维数的,不需要说明数据类型的矩阵,而其数学表达式和运算规则与通常的习惯相同。
2.函数库可任意扩充。
由于Matlab语言库函数与用户文件的形式相同,用户文件可以像库函数一样随意调用,所以用户可任意扩充库函数。
3.语言简单内涵丰富。
在此语言中,最重要的成分是函数,一般形式为:Function[a,b,c……]=fun(d,e,f……)Fun是自定义的函数名,只要不与库函数想重,并且符合字符串书写规则即可。
4、简便的绘图功能。
MATLAB具有二维和三维绘图功能,使用方法简单。
matlab实习报告总结
MATLAB实习报告总结介绍本文是对我在MATLAB实习过程中的总结与反思。
通过这次实习,我对MATLAB的使用有了更深入的了解,并且对实际问题的解决能力也有了提升。
实习目标在实习开始之前,我设定了以下几个目标: 1. 熟悉MATLAB的基本语法和常用函数; 2. 学习如何使用MATLAB解决实际问题; 3. 提升自己的编程能力和解决问题的思维能力。
实习过程第一阶段:熟悉MATLAB基本语法在实习开始之初,我花了一段时间来学习MATLAB的基本语法。
通过阅读官方文档和参考书籍,我了解了MATLAB的变量定义、矩阵运算、函数定义等基本概念和用法。
我利用空闲时间编写了一些简单的代码来巩固这些知识。
第二阶段:学习MATLAB的常用函数在熟悉基本语法之后,我开始学习MATLAB的常用函数。
我学习了MATLAB 中的统计分析函数、数据可视化函数、图像处理函数等。
通过学习这些函数,我可以更高效地处理和分析数据,同时也能够更好地展示我的结果。
第三阶段:实际问题的解决在掌握了MATLAB的基本语法和常用函数后,我开始尝试使用MATLAB解决一些实际问题。
我选择了一个与我的专业相关的问题,通过MATLAB对数据进行分析和建模。
在这个过程中,我遇到了一些困难和挑战,但通过查阅资料和请教同学,我最终成功解决了这些问题。
第四阶段:编程能力和思维能力的提升通过这次实习,我的编程能力和解决问题的思维能力得到了提升。
在实际问题的解决过程中,我学会了如何分析问题、设计算法、编写代码并调试。
通过与同学的讨论和交流,我也学会了如何思考和解决问题的不同角度。
总结与反思这次MATLAB实习让我受益匪浅。
通过实际操作,我深入了解了MATLAB的使用方法和技巧。
我学会了如何使用MATLAB解决实际问题,并且在这个过程中提升了自己的编程能力和解决问题的思维能力。
然而,我也发现了自己的不足之处。
在实习过程中,我有时会陷入“死记硬背”的状态,只注重语法和函数的使用,而不去思考问题背后的本质,这导致我在解决一些复杂问题时遇到了困难。
数学软件实验报告心得(3篇)
第1篇一、实验背景随着计算机技术的飞速发展,数学软件在数学研究、工程应用、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。
数学软件如MATLAB、Mathematica、MathCAD等,为数学工作者提供了强大的计算、图形、符号处理等功能。
本实验旨在通过使用数学软件MATLAB进行数学实验,提高我们的数学素养和实际操作能力。
二、实验目的1. 熟悉MATLAB软件的基本操作和常用命令;2. 培养运用MATLAB解决实际问题的能力;3. 提高数学建模和数学计算能力;4. 深化对数学理论知识的理解。
三、实验内容1. MATLAB基本操作:学习MATLAB的界面、命令窗口、编辑器、图形窗口等基本操作;2. 数值计算:掌握MATLAB的数值计算功能,如求和、求积、求导、积分等;3. 符号计算:学习MATLAB的符号计算功能,如代数运算、微积分运算、解方程等;4. 数据处理:掌握MATLAB的数据处理功能,如数据读取、数据存储、数据排序等;5. 图形绘制:学习MATLAB的图形绘制功能,如二维图形、三维图形、参数曲线等;6. 数学建模:运用MATLAB进行数学建模,解决实际问题。
四、实验过程1. 安装MATLAB软件,熟悉软件界面和基本操作;2. 学习MATLAB编程基础,掌握常用命令和函数;3. 阅读教材和参考书籍,了解MATLAB在数学领域的应用;4. 按照实验指导书,完成实验任务,如数值计算、符号计算、数据处理、图形绘制等;5. 分析实验结果,总结实验经验,撰写实验报告。
五、实验心得1. 熟练掌握MATLAB软件的基本操作和常用命令是进行数学实验的前提。
在本实验中,我通过不断练习,熟练掌握了MATLAB的界面操作、命令输入和图形绘制等功能。
2. MATLAB在数值计算方面具有强大的功能。
通过本实验,我学会了使用MATLAB 进行求和、求积、求导、积分等数值计算,提高了我的数学计算能力。
3. MATLAB的符号计算功能让我对数学理论知识的理解更加深刻。
MATLAB实验报告
MATLAB实践报告2016/2017学年第一学期专业:电气工程及其自动化班级:学号:姓名:2017年 2 月目录第1章绪论 (1)1.1 Matlab简介 (1)1.2 Matlab语言特点及优势 (1)1.2.1 语言特点 (1)1.2.2 优势 (2)1.3 Matlab的功能 (5)第2章Matlab实践任务 (6)2.1实验一Matlab环境语法、基本运算及绘图 (6)2.1.1实验目的 (6)2.1.2实验原理 (6)2.1.3实验内容 (6)2.2实验二Matlab数值运算 (10)2.2.1实验目的 (10)2.2.2实验原理 (10)2.2.3实验内容 (10)2.3实验三Matlab的符号计算 (19)2.3.1实验目的 (19)2.3.2实验内容 (19)2.4实验四Matlab基本编程方法 (23)2.4.1实验目的 (23)2.4.2实验内容 (23)第3章小结 (27)参考文献 (28)第1章绪论1.1 Matlab简介Matlab是“Matrix Laboratory”的缩写,意为“矩阵实验室”,是当今美国很流行的科学计算软件.信息技术、计算机技术发展到今天,科学计算在各个领域得到了广泛的应用.在许多诸如控制论、时间序列分析、系统仿真、图像信号处理等方面产生了大量的矩阵及其相应的计算问题.自己去编写大量的繁复的计算程序,不仅会消耗大量的时间和精力,减缓工作进程,而且往往质量不高.美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的.Matlab是一个交互式的系统,它的基本运算单元是不需指定维数的矩阵,按照IEEE的数值计算标准(能正确处理无穷数Inf(Infinity)、无定义数NaN(not-a-number)及其运算)进行计算。
系统提供了大量的矩阵及其它运算函数,可以方便地进行一些很复杂的计算,而且运算效率极高。
Matlab命令和数学中的符号、公式非常接近,可读性强,容易掌握,还可利用它所提供的编程语言进行编程完成特定的工作。
Matlab实践实验报告
实验一Matlab实践综合实验一、实验目的和要求1.掌握Matlab使用的最基本命令和技巧。
2.掌握用Matlab表示信号的方法及信号波形的绘制方法。
3.了解在给定系统函数的条件下,如何调用Matlab函数绘制系统的频率响应特性曲线。
4.掌握在Matlab中信号频谱的求解和频谱图的绘制方法。
二、实验内容与步骤1.为示例文件AR_process及de_echo文件做注释(1)AR_process代码:clearall;%清除内存变量clearall;%清除内存变量Nn=randn(1,4096);%产生一个1*4096的随机项矩阵NnRn=conv(Nn,fliplr(Nn));%求fliplr(Nn)与Nn的卷积,其中fliplr(Nn)是对Nn进行左右翻转,即噪声功率的时域函数Fn=fft(Rn);%对Rn进行快速傅立叶变换,即求噪声功率的频域表示subplot(2,2,1);plot(abs(Fn));title('噪声功率谱');%绘制噪声功率谱的幅频响应曲线a1=0.1;a2=-0.8;%为a1,a2赋值a=[1,a1,a2];%设定系统频率特性多项式的系数b=1;[H,W]=freqz(b,a,length(Fn),'whole');%系统的频率响应H,频率向量W(单位为弧度).长度与Fn的一致subplot(2,2,2);plot(W,abs(H));title('AR系统幅频特性');%绘制AR系统的幅频特性曲线Fx1=abs(H).^2.*(Fn.');%求AR过程功率谱(输出功率=输入功率乘以H模的平方)subplot(2,2,3);plot(abs(Fx1));title('AR过程功率谱(方法1)');%绘制AR过程功率谱幅频特性曲线h=ifft(H);%求系统的冲激响应x=conv(h,Nn);%h与Nn的离散卷积,即求系统的输出函数(输出=输入*冲激响应)Rx=conv(x,fliplr(x));%求系统输出的时域功率函数Fx2=fft(Rx);%求系统输出的频域功率谱subplot(2,2,4);plot(abs(Fx2));title('AR过程功率谱(方法2)');%绘制AR过程功率谱幅频特性曲线(2)de_echo代码:clearall;%清除内存变量T=1/8000;%设置时间间隔t=0:T:4;%t为以T为间隔的从0到4的一维数组N=length(t);%N为t的长度x=chirp(t,0,1,100);%生成chirp信号,即时间t的调频信号:t=0时频率为0,t=1时频率为100wavplay(x);%播放无回声信号a=1;%确定滤波器的系数a和bb=[1,zeros(1,5999),0.15];%延迟6000个点y=filter(b,a,x);%将原信号和回声混合wavplay(y);%播放回声混音信号z=filter(a,b,y);%逆滤波,消除回声(逆系统函数多项式分子系数为a,分母系数为b)wavplay(z)%播放消除回声信号subplot(3,1,1);plot(abs(fft(x)));%绘制无回声信号的频率响应曲线subplot(3,1,2);plot(abs(fft(y)));%绘制混有回声的信号频率响应曲线subplot(3,1,3);plot(abs(fft(z)));%绘制消除回声后信号的频率响应曲线2.绘制连续信号的波形程序代码为:%1.绘制连续信号波形%x1(t)=sin(200pi*t),x2(t)=cos(200pi*t),0<=t<=0.5;%本题中取4个周期,从0到0.04;clear all;t=0:0.0001:0.04;%取时间间隔x1=sin(200*pi*t);%产生正弦信号x2=cos(200*pi*t);%产生余弦信号plot(t,x1,'-r',t,x2,':b');%绘制正弦(红色)、余弦(蓝色)信号波形grid%输入网格运行结果如下图所示:12()sin(200),()cos(200),00.5x t t x t t t ππ==≤≤3.绘制离散信号的波形程序代码为:%2.绘制离散信号波形%x1=sin(n*pi/4)%x2=(1/2).^(-n)n=-10:1:10;x1=sin(n*pi/4);x2=(1/2).^(-n);figure(1)%指定第一张图H=stem(n,x1,'fill','--');%绘制函数x1的波形,用虚线及实点表示set(get(H,'BaseLine'),'LineStyle',':')set(H,'MarkerFaceColor','red')%给圆圈涂红色grid%输入网格figure(2)%指定第二张图h=stem(n,x2,'fill','--');%绘制函数x2的波形,用虚线及实点表示set(get(h,'Baseline'),'LineStyle',':')set(h,'MarkerFaceColor','red')%给圆圈涂红色grid运行结果如下图所示:121()sin(),()(),1042n x n n x n n π−==≤≤-104.已知)()5.0()(n n h n ε=,)5()()(−−=n n n x εε,求h(n)和x(n)的卷积。
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function varargout = ps(varargin)% PS M-file for ps.fig% PS, by itself, creates axes1 new PS or raises the existing% singleton*.%% H = PS returns the handle to axes1 new PS or the handle to% the existing singleton*.%% PS('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in PS.M with the given input arguments.%% PS('Property','Value',...) creates axes1 new PS or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before ps_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to ps_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help ps% Last Modified by GUIDE v2.5 14-Jun-2012 12:46:12% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @ps_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @ps_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before ps is made visible.function ps_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to ps (see VARARGIN)% Choose default command line output for pshandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes ps wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = ps_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in read.function read_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to read (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global imglobal directoryname1global filesglobal rglobal str[filename,pathname]=...uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'},'read');str=[pathname filename];directoryname1=pathname;flies=dir(directoryname1);im=imread(str);r=im;axes(handles.axes1);imshow(im);% --------------------------------------------------------------------function ysave_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to ysave (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) [filename,pathname]=uiputfile({'*.jpg'},'save image as');file=[pathname filename];axes(handles.axes2);i=getimage(gca);imwrite(i,file,'jpg');% --- Executes on button press in tuichu.function tuichu_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to tuichu (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)close(gcf)% --- Executes on button press in xuanzhuan.function xuanzhuan_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to xuanzhuan (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global imaxes(handles.axes2);prompt={'input argument1:'};defans={'30'};p=inputdlg(prompt,'argument',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imrotate(im,p1);imshow(y);% --- Executes on button press in jietu.function jietu_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to jietu (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global imset(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);y=imcrop(im);imshow(y);handles.Timage=y;% --- Executes during object creation, after setting all properties. function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have axes1 white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on key press with focus on figure1 and none of its controls. function figure1_KeyPressFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to figure1 (see GCBO)% eventdata structure with the following fields (see FIGURE)% Key: name of the key that was pressed, in lower case% Character: character interpretation of the key(s) that was pressed% Modifier: name(s) of the modifier key(s) (i.e., control, shift) pressed % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in huidu.function huidu_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to huidu (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global imaxes(handles.axes2);y=rgb2gray(im);imshow(y);% --- Executes on button press in liangdu.function liangdu_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to liangdu (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global imglobal p2global p3prompt={'inpu argument1','input argument2','input gamma'};defans={'[0 0.5]','[0 1]','1'};p=inputdlg(prompt,'argument',1,defans);p1=str2num(p{1});p2=str2num(p{2});p3=str2num(p{3});y=imadjust(im,p1,p2,p3);axes(handles.axes2);imshow(y);% --- Executes on button press in baocun.function baocun_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to baocun (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) [filename,pathname]=uiputfile({'*.jpg'},'save image as');file=[pathname filename];axes(handles.axes2);i=getimage(gca);imwrite(i,file,'jpg');% --- Executes on button press in gaosizaosheng.function gaosizaosheng_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to gaosizaosheng (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global imglobal zsaxes(handles.axes2);prompt={'Input Argument1:','Input Argument2:'};defans={'0','0.02'};p=inputdlg(prompt,'Input Argument',1,defans);p1=str2num(p{1});p2=str2num(p{2});y=imnoise(im,'gaussian',p1,p2);zs=y;imshow(y);% --- Executes on button press in jiaoyanzaosheng.function jiaoyanzaosheng_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to jiaoyanzaosheng (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imglobal zsprompt={'Input Argument1:'};defans={'0.02'};p=inputdlg(prompt,'Input Argument',1,defans);p1=str2num(p{1});axes(handles.axes2);x=(im);y=imnoise(x,'salt & pepper',p1);zs=y;imshow(y);% --- Executes on button press in bandianzaosheng.function bandianzaosheng_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to bandianzaosheng (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imglobal zsaxes(handles.axes2);prompt={'Input Argument1:'};defans={'0.02'};p=inputdlg(prompt,'Input Argument',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imnoise(im,'speckle',p1);zs=y;imshow(y);function gaotonglvbo_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to gaotonglvbo (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imaxes(handles.axes2);x=rgb2gray(im);if isrgb(x)msgbox('error');elsey1=imnoise(x,'gaussian');f=double(y1);k=fft2(f);g=fftshift(k);[M,N]=size(g);nn=2;d0=3;m=fix(M/2); n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);if d<=d0h=0;else h=1;endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);y2=ifft2(result);y3=uint8(real(y2));imshow(y3);endfunction ditonglvbo_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to ditonglvbo (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imaxes(handles.axes2);x=rgb2gray(im);if isrgb(x)msgbox('error');elsey1=imnoise(x,'salt & pepper');f=double(y1);g=fft2(f);g=fftshift(g);[M,N]=size(g);nn=2;d0=10;m=fix(M/2); n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);y2=ifft2(result);y3=uint8(real(y2));imshow(y3);end% --- Executes on button press in fuliye.function fuliye_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to fuliye (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imaxes(handles.axes2);x=(im);if isrgb(x)m=fft2(x(:,:,1));y=fftshift(m);imshow(log(abs(y)),[]);elsem=fft2(x);y=fftshift(m);imshow(log(abs(y)),[]);end% --- Executes on button press in dctbianhuan.function dctbianhuan_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to dctbianhuan (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imgray=rgb2gray(im);d=dct2(gray);axes(handles.axes2);imshow(log(abs(d)),[]);% --- Executes on button press in zhencaise.function zhencaise_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to zhencaise (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imy(:,:,1)=immultiply(im(:,:,1),0.3);y(:,:,2)=immultiply(im(:,:,2),0.2);y(:,:,3)=immultiply(im(:,:,3),0.5);axes(handles.axes2);imshow(y)% --- Executes on button press in weicaise.function weicaise_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to weicaise (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global ima=rgb2gray(im);c=zeros(size(a));pos=find(a<100);%bluec(pos)=a(pos);b(:,:,3)=c;c=zeros(size(a));pos=find((a>=100)&(a<230)); %greenc(pos)=a(pos);b(:,:,2)=c;c=zeros(size(a));pos=find(a>=230);%redc(pos)=a(pos);b(:,:,1)=c;b=uint8(b);axes(handles.axes2);imshow(b);% --- Executes on button press in lingyupingjunfa.function lingyupingjunfa_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to lingyupingjunfa (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imglobal zsh=ones(3,3)/9;y=conv2(zs,h);axes(handles.axes2);imshow(y,[]);% --- Executes on button press in zhongzhilvbo.function zhongzhilvbo_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to zhongzhilvbo (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imglobal zsy=medfilt2(zs,[5,5]);axes(handles.axes2);imshow(y);% --- Executes on button press in zhifangtujunhenghua.function zhifangtujunhenghua_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to zhifangtujunhenghua (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global imset(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(im)a=histeq(im(:,:,1));b=histeq(im(:,:,2));c=histeq(im(:,:,3));k(:,:,1)=a;k(:,:,2)=b;k(:,:,3)=c;imshow(k);elseh=histeq(im);imshow(h);end% --- Executes on button press in RGB.function RGB_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to RGB (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global imset(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);x=imhist(im(:,:,1));x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);% --------------------------------------------------------------------function yr_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to yr (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%Rglobal imset(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);x=imhist(im(:,:,1));x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);% --------------------------------------------------------------------function yg_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to yg (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%Gglobal imset(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(im)x=imhist(im(:,:,2));x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);else msgbox('error');end% --------------------------------------------------------------------function yb_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to yb (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in axes1 future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%Bglobal imset(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(im)x=imhist(im(:,:,3));x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);else msgbox('error');end% --- Executes on button press in lapulasi.function lapulasi_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to lapulasi (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imglobal zsx=rgb2gray(im);I1=double(x);h=fspecial('laplacian');I2=filter2(h,I1);axes(handles.axes2);I3=I1-I2;imshow(I3,[]);% --- Executes on button press in sobel.function sobel_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to sobel (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global imglobal zsx=rgb2gray(im);H=fspecial('sobel');axes(handles.axes2);J=filter2(H,x);imshow(J);。