MATLAB在纺织应用习题与作业

MATLAB在纺织图像处理上的应用
第一部分图象处理
实例1 提取图象
图 1 图2
MATLAB在纺织最优化计算上的应用
将利用图1，将图2中“纺织”图像提取出来。

实例2 提取织物沾水图象
图3 图4 实例3 自动计算机织物密度
图5
第二部分数据计算与拟合
多项式拟合
命令：
ployfit(X,Y,N) 多项式拟合，返回降幂排列的多项式系数。

Polyval(P,xi) 计算多项式的值。

其中，X，Y是数据点的值；N是拟合的最高次幂；P是返回的多项式系数；xi 是要求的点的横坐标。

实例2
X: 1 2 3 4 5 6 7 8 9;
Y: 9 7 6 3 -1 2 5 7 20;
x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];
y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];
plot(x,y,’*’);
123456789
p=polyfit(x,y,3);
xi=0:.2:10;
yi=polyval(p,xi);
plot(xi,yi,x,y,'r*');
012345678910
P
p =
0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698
Y=0.1481 x 3-1.4030 x 2+1.8537x+8.2698。

第四部分 最优化计算
解线性规划的函数linprog ，其约束条件如下：
目标函数到最小值 x f T
x min 不等式约束 Ax ≤b
等式约束 beq Aeqx =
上、下界限制 ub x lb ≤≤
书写格式有：
[x,fval]=linprog(f, A,b)用于不等式约束，使目标函数为最小值。

[x,fval, exitflag]=linprog(f, A,b,Aeq,beq,lb,ub)用于具有等式约束和不等式约束，使目标函数为最小的解，若只有等式约束，则不等式约束的矩阵A 和向量b 需用空阵[]代替。

[x,fval,
exitflag, output]=linprog(f, A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)与上式相同，但增加了初值设置，这种设置仅对中规模算法有效。

[x,fval, exitflag, output, lambda]=linprog(f, A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)在这个式中指定了结构选项，有optimset(最优化设置)来设置参数。

实例4
考虑混合饲料配比，它由玉米粉和大豆饼组成，
其配比要求和价格见表1，
求最优配比使饲料成本最低。

Min z=2x1+1.6x2约束条件：
4x (1)+2x(2) ≥2.8
90x (1)+300x(2) ≥220
x(1)+ x(2) =1
x1, x2 ≥0
MATLAB程序如下：
A=[4,2;90,300]; %输入不等式约束矩阵
b=[2.8;220]; %输入常数项向量
f=[2;1.6]; %输入目标函数
lb=zeros(2,1); %输入下限约束
Aeq=[1,1]; beq=1; %输入等式约束
A=-A；b=-b; % 将约束不等式改写成小于等于
[x,fval]=linprog(f, A,b,Aeq,beq,lb) %调用计算线性规划函数
x=0.4000, 0.6000
fval=1.7600 %每公斤最低成本
习题1
Min z=2x1+3x2+x3
x1+4x2+2x3≥8
3 x1+2x2 ≥6
x1, x2, x3 ≥0
程序
> c=[2;3;1];
>> a=[1,4,2;3,2,0];
>> b=[8;6];
>> [x,y]=linprog(c,-a,-b,[],[],zeros(3,1))
作业
完成后发到我邮箱372550116@, 以学号姓名为文件名。

作业1
Max z=2x1+3x2-5x3
x1+x2+x3=7
2x1-5x2+x3≥10
x1, x2, x3 ≥0
请编写MA TLAB程序并计算结果。

作业2
某羊毛衫厂生产两种产品，羊绒衫和羊绒裤，某月与外商签订合同为羊绒衫9000件，羊绒裤2000件。

该工厂每月的目标是每月生产总量至少达20000件。

生产每件羊绒衫需要2个台时，每件羊绒裤需1.8台时，该月可用台时为54000。

在制造每件羊绒衫时，需要用240g羊绒和40g的羊仔毛，制造每件羊绒裤需要用160g羊绒和60g羊仔毛。

而这个月工厂只有羊绒6.2吨，羊仔毛1.25吨。

若生产每件羊绒衫的利润是80元，每件羊绒裤的利润是60元。

那么这个月羊绒衫、羊绒裤应分别生产多少才能使工厂利润最大？
请编写MA TLAB程序并计算结果。

作业3
实例1 提取图象（原始图在压缩包里）
图 1 图2
MATLAB在纺织最优化计算上的应用
将利用图1，将图2中“纺织”图像提取出来。