费舍变换 matlab
matlab怎么对向量做傅里叶变换
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MATLAB怎么对向量做傅里叶变换引言傅里叶变换是信号处理中非常重要的工具之一,它可以将一个信号从时域转换到频域。
在MATLAB中,我们可以使用内置的函数来对向量进行傅里叶变换。
本文将详细介绍如何在MATLAB中对向量进行傅里叶变换的方法和步骤。
一、傅里叶变换的基本原理傅里叶变换是将一个信号分解成一系列正弦和余弦函数的和,从而得到信号在频域上的表示。
它将信号从时域转换到频域,使我们能够分析信号的频谱特性。
二、MATLAB中的傅里叶变换函数MATLAB提供了多个函数来执行傅里叶变换。
其中最常用的函数是fft和fftshift。
2.1 fft函数fft函数用于执行快速傅里叶变换(FFT),它将一个向量作为输入,并返回其在频域上的表示。
使用fft函数可以得到一个复数向量,其中包含了信号的振幅和相位信息。
2.2 fftshift函数fftshift函数用于将FFT的结果进行平移,以使频谱的中心位于频率轴的中间位置。
这对于可视化频谱图非常有用。
三、对向量进行傅里叶变换的步骤下面是在MATLAB中对向量进行傅里叶变换的一般步骤:1.创建一个向量作为输入信号。
2.使用fft函数对向量进行傅里叶变换。
3.使用fftshift函数对傅里叶变换的结果进行平移。
4.可选:计算傅里叶变换结果的幅度谱和相位谱。
5.可选:绘制输入信号和傅里叶变换结果的频谱图。
下面将详细介绍每个步骤的实现方法。
3.1 创建输入信号首先,我们需要创建一个向量作为输入信号。
可以使用MATLAB的向量定义语法或者导入外部数据来创建向量。
例如,我们可以使用以下语句创建一个包含100个样本的正弦信号:fs = 1000; % 采样率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量f = 10; % 信号频率x = sin(2*pi*f*t); % 正弦信号3.2 执行傅里叶变换接下来,我们使用fft函数对输入信号进行傅里叶变换。
fft函数的基本语法如下:X = fft(x);其中,x为输入信号,X为傅里叶变换的结果。
fourier变换matlab
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fourier变换matlabFourier变换是一种数学工具,它可以将信号的时域表示转换为频率域表示。
在信号处理中,Fourier变换是非常常用的,因为它可以让我们更好地理解信号的频域特性。
在Matlab中,我们可以使用fft函数来进行Fourier变换。
首先,我们需要准备一个待处理的信号。
在Matlab中,我们可以使用rand函数生成一个随机的信号。
rand函数可以生成一个0到1之间的随机数矩阵,我们可以通过对其进行加减乘除等运算来得到我们需要的信号。
例如,我们可以使用以下命令生成一个长度为100的随机信号:x = rand(1,100);接下来,我们可以使用fft函数对信号进行Fourier变换。
fft函数接受一个向量作为输入,并返回一个复数向量。
向量的长度应该是2的幂,所以我们通常需要对信号进行补零操作。
在Matlab中,我们可以使用nextpow2函数获得最小的大于或等于信号长度的2的次幂。
然后,我们使用zeros函数在信号后面补零,使其长度等于2的次幂。
以下是一个用于计算信号Fourier变换的示例代码:N = length(x);Nfft = 2^nextpow2(N);X = fft(x, Nfft);在上面的代码中,N代表信号的长度,Nfft代表补零后的信号长度,X是变换后的信号。
接下来,我们可以使用abs函数计算X的幅度谱,并使用angle 函数计算X的相位谱。
幅度谱反映了信号频率成分的强度,而相位谱反映了信号频率成分的相位关系。
以下是一个计算信号幅度谱和相位谱的示例代码:P = angle(X);A = abs(X);可以使用plot函数对幅度和相位谱进行可视化。
以下是一个绘制信号幅度谱的示例代码:f = (0:Nfft-1)/Nfft;plot(f, A);在上面的代码中,f是频率轴,它是一个长度为Nfft的向量,其中包含0到1之间的等间隔频率点。
我们使用A绘制幅度谱。
Fourier变换在信号处理中的应用非常广泛,包括音频处理、图像处理和信号过滤等方面。
matlab函数、命令最全地自己的总结
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《数字图像处理》冈萨雷斯,Matlab函数汇总 .图像显示colorbar 显示彩条getimage 由坐标轴得到图像数据ice(DIPUM)交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc 缩放数据并显示为图像immovie 由多帧图像制作电影imshow 显示图像imview 在Image Viewer中显示图像montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧rgbcube 显示一个彩色RGB立方体subimage 在单个图形中显示多幅图像truesize 调整图像的显示尺寸warp 将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Dicominfo 从一条DICOM消息中读取元数据Dicomread 读一幅DICOM图像Dicomwrite 写一幅DICOM图像Dicom-dict.txt 包含DICOM数据字典的文本文件Dicomuid 产生DICOM唯一的识别器Imfinfo 返回关于图像的文件的信息Imread 读图像文件Imwrite 写图像文件图像算术Imabsdiff 计算两幅图像的绝对差Imadd 两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement 图像求补Imdivide 两幅图像相除,或用常数除图像Imlincomb 计算图像的线性组合Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract 两幅图像相减,或从图像中减去常数几何变换Checkerboard 创建棋盘格图像Findbounds 求几何变换的输出范围Fliptform 颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop 修剪图像Imresize 调整图像大小Imrotate 旋转图像Imtransform 对图像应用几何变换Intline 整数坐标线绘制算法Makersampler 创建重取样器结构Maketform 创建几何变换结构(TFORM)Pixeldup(DIPUM)在两个方向上复制图像的像素Tformarray 对N-D数组应用几何变换Tformfwd 应用正向几何变换Tforminv 应用反向几何变换Vstformfwd(DIPUM)可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs 将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform 由控制点对推断几何变换Cpcorr 使用互相关校准控制点位置Cpselect 控制点选择工具Normxcorr2 归一化二维互相关像素值及统计Corr2 计算二维相关系数Covmatrix(DIPUM)计算向量族的协方差矩阵Imcontour 创建图像数据的轮廓线Imhist 显示图像数据的直方图Impixel 确定像素的彩色点Improfile 计算沿着线段的像素值横截面Mean2 计算矩阵元素的均值Pixval 显示关于像素的信息Regionprops 测量图像区域的属性Statmoments(DIPUM)计算一幅图像直方图的统计中心距Std2 计算矩阵元素的标准偏差图像分析(包括分割、描述和识别)Bayesgauss(DIPUM)高斯模式的贝叶斯分类器Bound2eight(DIPUM)将4连接边界转换为8连接边界Bound2four(DIPUM)将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries 追踪区域边界Bwtraceboundary 追踪单个边界Bound2im(DIPUM)将边界转换为图像Boundaries(DIPUM)追踪区域边界Bsubsamp(DIPUM)对边界二次取样Colorgrad(DIPUM)计算一幅RGB图像的向量梯度Colorseq(DIPUM)分割一幅彩色图像Connectpoly(DIPUM)连接多边形的顶点Diameter(DIPUM)测量图像区域的直径Edge(DIPUM)在一幅亮度图像中寻找边缘Fchcode(DIPUM)计算边界的freeman链码Frdescp(DIPUM)计算傅里叶描绘子Graythresh 使用Ostu方法计算图像的全局阈值Hough(DIPUM) Hough变换Houghlines(DIPUM)基于Hough变换提取线段Houghpeaks(DIPUM)在Hough变换中检测峰值Houghpixels(DIPUM)计算属于Hough变换bin的图像像素Ifrdescp(DIPUM)计算逆傅里叶描绘子Imstack2vectors(DIPUM)从图像堆栈提取向量Invmoments(DIPUM)计算图像不变距Mahalanobis(DIPUM)计算Mahalanobis距离Minperpoly(DIPUM)计算最小周长多边形Polyangles(DIPUM)计算多边形内角Princomp(DIPUM)得到主分量向量和相关量Qtdecomp 执行四叉树分解Qtgetblk 得到四叉树分解中的块值Qtsetblk 在四叉树中设置块值Randvertex(DIPUM)随机置换多边形顶点Regiongrow(DIPUM)由区域生长来执行分割Signature(DIPUM)计算边界的标记Specxture(DIPUM)计算图像的谱纹理Splitmerge(DIPUM)使用分离-合并算法分割图像Statxture(DIPUM)计算图像中纹理的统计度量Strsimilarity(DIPUM)两个串间的相似性度量X2majoraxis(DIPUM)以区域的主轴排列坐标x图像压缩Compare(DIPUM)计算和显示两个矩阵间的误差Entropy(DIPUM)计算矩阵的熵的一阶估计Huff2mat(DIPUM)解码霍夫曼编码矩阵Huffman(DIPUM)为符号源建立一个变长霍夫曼码Im2jpeg(DIPUM)使用JPEG近似压缩一幅图像Im2jpeg2k(DIPUM)使用JPEG2000近似压缩一幅图像Imratio(DIPUM)计算两幅图像或变量中的比特率Jpeg2im(DIPUM)解码IM2JPEG压缩的图像Jpeg2k2im(DIPUM)解码IM2JPEG2K压缩的图像Lpc2mat(DIPUM)解压缩一维有损预测编码矩阵Mat2huff(DIPUM)霍夫曼编码矩阵Mat2lpc(DIPUM)使用一维有损预测编码矩阵Quantize(DIPUM)量化UINT8类矩阵的元素图像增强Adapthisteq 自适应直方图量化Decorrstretch 对多通道图像应用去相关拉伸Gscale(DIPUM)按比例调整输入图像的亮度Histeq 使用直方图均衡化来增强对比度Intrans(DIPUM)执行亮度变换Imadjust 调整图像亮度值或彩色映射Stretchlim 寻找对比度拉伸图像的限制图像噪声Imnoise 给一幅图像添加噪声Imnoise2(DIPUM)使用指定的PDF生成一个随机数数组Imnoise3(DIPUM)生成周期噪声线性和非线性空间滤波Adpmedian(DIPUM)执行自适应中值滤波Convmtx2 计算二维卷积矩阵Dftcorr(DIPUM)执行频率域相关Dftfilt(DIPUM)执行频率域滤波Fspecial 创建预定义滤波器Medfilt2 执行二维中值滤波Imfilter 滤波二维和N维图像Ordfilter2 执行二维顺序统计滤波Spfilt(DIPUM)执行线性和非线性空间滤波Wiener2 执行二维去噪滤波线性二维滤波器设计Freqspace 确定二维频率响应间隔Freqz2 计算二维频率响应Fsamp2 使用频率取样设计二维FIR滤波器Ftrans2 使用频率变换设计二维FIR滤波器Fwind1 使用一维窗法设计二维滤波器Fwind2 使用二维窗法设计二维滤波器Hpfilter(DIPUM)计算频率域高通滤波器Lpfilter(DIPUM)计算频率域低通滤波器图像去模糊(复原)Deconvblind 使用盲去卷积去模糊图像Deconvlucy 使用Lucy-Richardson方法去模糊Deconvreg 使用规则化滤波器去模糊Deconvwnr 使用维纳滤波器去模糊Edgetaper 使用点扩散函数锐化边缘Otf2psf 光传递函数到点扩散函数Pst2otf 点扩散函数到光传递函数图像变换Dct2 二维离散余弦变换Dctmtx 离散余弦变换矩阵Fan2para 将扇形束投影变换为并行射束Fanbeam 计算扇形射束变换Fft2 二维快速傅里叶变换Fftn N维快速傅里叶变换Fftshift 颠倒FFT输出的象限Idct2 二维逆离散余弦变换Ifanbeam 计算扇形射束逆变换Ifft2 二维快速傅里叶逆变换Ifftn N维快速傅里叶逆变换Iradon 计算逆Radon变换Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束Phantom 生成头部仿真模型的图像Radon 计算Radon变换小波Wave2gray(DIPUM)显示小波分解系数Waveback(DIPUM)执行多灰度级二维快速小波逆变换Wavecopy(DIPUM)存取小波分解结构的系数Wavecut(DIPUM)在小波分解结构中置零系数Wavefast(DIPUM)执行多灰度级二维快速小波变换Wavefilter(DIPUM)构造小波分解和重构滤波器Wavepaste(DIPUM)在小波分解结构中放置系数Wavework(DIPUM)编辑小波分解结构Wavezero(DIPUM)将小波细节系数设置为零领域和块处理Bestblk 为块处理选择块大小Blkproc 为图像实现不同的块处理Col2im 将矩阵列重排为块Colfilt 按列邻域操作Im2col 将图像块重排为列Nlfilter 执行一般的滑动邻域操作形态学操作(亮度和二值图像)Conndef 默认连通性Imbothat 执行底帽滤波Imclearborder 抑制与图像边框相连的亮结构Imclose 关闭图像Imdilate 膨胀图像Imerode 腐蚀图像Imextendedmax 最大扩展变换Imextendedmin 最小扩展变换Imfill 填充图像区域和孔洞Imhmax H最大变换Imhmin H最小变换Imimposemin 强制最小Imopen 打开图像Imreconstruct 形态学重构Imregionalmax 局部最大区域Imregionalmin 局部最小区域Imtophat 执行顶帽滤波Watershed 分水岭变换形态学操作(二值图像)Applylut 使用查表法执行邻域操作Bwarea 计算二值图像中的对象面积Bwareaopen 打开二值区域(删除小对象)Bwdist 计算二值图像的距离变换Bweuler 计算二值图像的欧拉数Bwhitmiss 二值击不中操作Bwlabel 在二维图像中标记连接分量Bwlabeln 在N维二值图像中标记连接分量Bwmorph 对二值图像执行形态学操作Bwpack 打包二值图像Bwperim 确定二值图像中的对象的周长Bwselect 选择二值图像中的对象Bwulterode 最终腐蚀Bwunpack 解包二值图像Endpoints(DIPUM)计算二值图像的端点Makelut 构建applylut使用的查找表结构元素(STREL)的创建和操作Getheight 得到strel的高度Getneighbors 得到strel邻域的偏移位置和高度Getnhood 得到strel邻域Getsequence 得到分解的strel序列Isflat 对平坦的strel返回值Reflect 以其中心反射strelStrel 创建形态学结构元素Translate 变换strel基于区域的处理Histroi(DIPUM)计算图像中的ROI的直方图Poly2mask 将ROI多边形转换为掩膜Roicolor 基于颜色选择ROIRoifill 在任意区域内平稳地内插Roifilt2 对ROI进行滤波Roipoly 选择多边形ROI彩色映射处理Brighten 加亮或加暗彩色映射Cmpermute 在彩色映射中重排颜色Cmunique 寻找唯一的彩色映射颜色和相应的图像Colormap 设置或得到彩色查找表Imapprox 以很少的颜色近似被索引的图像Rgbplot 绘制RGB彩色映射分量彩色空间转换Applyform 应用独立于设备的彩色空间变换Hsv2rgb 将HSV值转换为RGB彩色空间Iccread 读ICC彩色配置文件Lab2double 将L*a*b*彩色值转换为double类Lab2uint16 将L*a*b*彩色值转换为uint16类Lab2uint8 将L*a*b*彩色值转换为uint8类Makecform 创建独立于设备的彩色空间变换结构Ntsc2rgb 将NTSC值转换为RGB彩色空间Rgb2hsv 将RGB值转换为HSV彩色空间Rgb2ntsc 将RGB值转换为NTSC彩色空间Rgb2ycbcr 将RGB值转换为YCBCR彩色空间Ycbcr2rgb 将YCBCR值转换为RGB彩色空间Rgb2hsi(DIPUM)将RGB值转换为HSI彩色空间Hsi2rgb(DIPUM)将HSI值转换为RGB彩色空间Whitepoint 返回标准照明的XYZ值Xyz2double 将XYZ彩色值转换为double类Xyz2uint16 将XYZ彩色值转换为uint16类数组操作Circshift 循环地移位数组Dftuv(DIPUM)计算网格数组Padarray 填充数组Paddedsize(DIPUM)计算用于FFT的最小填充尺寸图像类型和类型转换Changeclass 改变一幅图像的类Dither 使用抖动转换图像Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像Grayslice 通过阈值处理从亮度图像创建索引图像Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像Im2double 将图像数组转换为双精度Im2java 将图像转换为Java图像Im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象Im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数Im2uint16 将图像数组转换为16比特无符号整数Ind2gray 将索引图像转换为亮度图像Ind2rgb 将索引图像转换为RGB图像Label2rgb 将标记矩阵转换为RGB图像Mat2gray 将矩阵转换为亮度图像Rgb2gray 将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像其他函数Conwaylaws(DIPUM)对单个像素应用Conway的遗传定律Manualhist(DIPUM)交互地生成2模式直方图Twomodegauss(DIPUM)生成一个2模式高斯函数Uintlut 基于查找表计算新数组值工具箱参数Iptgetpref 获得图像处理工具箱参数的值Iptsetpref 设置图像处理工具箱参数的值matlab 标注连通域clear;clc;f=imread('c:\1.jpg');gray_level=graythresh(f);f=im2bw(f,gray_level);[l,n]=bwlabel(f,8)imshow(f)hold onfor k=1:n[r,c]=find(l==k);rbar=mean(r);cbar=mean(c);plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',1 0);plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');end主要概念:1. 4连接 8连接0 1 01 p 1 ===> 4连接,p为当前像素点。
matlab如何做傅里叶变换
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matlab如何做傅里叶变换Matlab是一款高级的计算机可视化程序,具有强大的图形和数据处理功能。
它可以帮助你快速处理大量数据,并进行准确的分析。
Matlab中的傅里叶变换(FFT)是用于分析数字信号(如声音或图像)的有用工具,它将时域信号转换为频域信号。
FFT可以显示出信号中每一段的频率、幅度和相位,从而可以反映出信号的构成成分。
在Matlab中,可以使用fft()函数来计算信号的傅里叶变换。
假设要对一段持续时间为T的实信号X(t)做FFT变换,首先要定义变换的采样频率fs,然后构造一个长度为N(N>T*fs)的数组x,填充X(t)的采样点,其中x[k] = X(k/fs)。
在Matlab中,可以使用linspace()函数快速生成x。
之后使用fft()来计算X(t)的FFT:y = fft(x);在此调用后,y数组就会保存有X(t)的FFT结果,它的长度为N,其中y[k]表示X(t)在频率为k/T的Fourier系数。
对于对称的实信号,Matlab还提供了一种快速的FFT实现——fftshift()函数,它可以快速计算一维实信号的FFT,省去了上述步骤所需的构造数组和调用fft()函数的时间。
要使用fftshift(),只需要调用函数fftshift(X)即可,其中X是X(t)的采样点。
总之,Matlab中的FFT工具可用于快速分析信号,方法简单便捷。
可以通过fft()和fftshift()函数快速获得信号的频谱,其结果可以反映出信号的频率、幅度和相位。
Matlab中的FFT功能可以为你的信号处理工作带来很大的方便。
如何进行MATLAB图像配准和变换
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如何进行MATLAB图像配准和变换引言图像配准和变换是数字图像处理中一项重要任务,它能够将不同空间、不同感知角度或不同时间采集的图像进行对齐,从而实现图像像素之间的准确匹配。
MATLAB作为一种常用的科学计算软件,提供了丰富的图像处理函数和工具箱。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像配准和变换,以帮助读者更好地理解和应用这些功能。
一、图像配准基础1. 图像配准定义图像配准是指将两幅或多幅图像通过某种变化,使得它们的像素点对齐。
这种对齐可以通过平移、旋转、缩放等几何变换来实现。
2. 图像配准应用图像配准在许多领域都有广泛的应用,如医学图像处理、遥感图像处理、计算机视觉等。
例如,在医学领域,图像配准可以用于将不同时间拍摄的磁共振图像对齐,以便医生更好地观察患者的病情变化。
二、MATLAB图像配准函数MATLAB提供了几个常用的图像配准函数和工具箱,方便用户进行图像配准和变换。
下面将介绍一些常用的函数和工具箱。
1. imregister函数imregister函数是MATLAB中一个常用的图像配准函数,它能够将两幅图像进行几何变换以实现图像配准。
该函数基于最大互信息和归一化互相关等算法实现,能够自动处理旋转、平移、缩放和扭曲等运动畸变。
2. cpselect工具箱cpselect工具箱是MATLAB中用于图像配准的一个交互式工具箱。
它能够通过用户交互的方式,选择两幅图像中的对应点,计算并输出变换矩阵。
用户可以通过可视化的界面进行点选,并查看配准效果。
三、图像配准步骤基于MATLAB提供的函数和工具箱,进行图像配准的一般步骤如下:1. 加载图像使用imread函数加载待配准的图像,将其转换为灰度图像或彩色图像,存储为变量img1和img2。
2. 预处理图像根据具体情况,对图像进行预处理操作,如去噪、平滑、增强等。
这一步骤可以提高后续配准的准确性和稳定性。
3. 选择对应点使用cpselect工具箱,通过交互方式选择两幅图像中的对应点。
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误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点(旧版)fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点(旧版)fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G g代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/ 信誉至上,服务第一gamma 函数gammainc 不完全 函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透 视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白颜色图代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一hsv 饱和颜色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得 Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题(旧版)legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp; 运作 Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输入形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最大元素mbuild 产生EXE文件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE文件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计用户菜单的交互式编辑工具代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一mesh 网线图meshz 垂帘网线图meshgrid 产生"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有方法函数mex 产生MEX文件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出 Maple的在线帮助min 找向量中最小元素mkdir 创建目录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显示movie 放映影片动画moviein 影片帧画面的内存预置mtaylor 符号计算多变量Taylor级数展开N nndims 求数组维数NaN 非数(预定义)变量nargchk 输入宗量数验证nargin 函数输入宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产生高维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonzeros 矩阵的非零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发生器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一num2str 把非整数数组转换为串numden 获取最小公分母和相应的分子表达式nzmax 指定存放非零元素所需内存O oode1 非Stiff 微分方程变步长解算器ode15s Stiff 微分方程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分方程解算器ode23tb Stiff 微分方程解算器ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器odefile ODE 文件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的二维相平面图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显示结果odeset 创建或改写 ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放方式orth 值空间正交化P ppack 收集Matlab内存碎块扩大内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码文件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲面permute 广义转置代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一pi (预定义变量)圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发生器pol2cart 极或柱坐标变为直角坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯方式显示多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯方式显示符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯方式显示有理分式prism 光谱色图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数文件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显示当前工作目录Q qquad 低阶法计算数值积分quad8 高阶法计算数值积分(QUADL)quit 推出Matlab 环境代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一quiver 二维方向箭头图quiver3 三维方向箭头图R rrand 产生均匀分布随机数randn 产生正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算自然对数realpow 在实数域内计算乘方realsqrt 在实数域内计算平方根realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数rectangle 画"长方框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、大小residue 部分分式展开return 返回ribbon 把二维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和方向旋转rotate3d 启动三维图形视角的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对角阵转为复数特征值对角阵rsums Riemann和S s代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一save 把内存变量保存为文件scatter 散点图scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进行简化操作simset 对SIMULINK模型的仿真参数进行设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小slice 立体切片图solve 求代数方程的符号解spalloc 为非零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对角阵spfun 求非零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直角坐标sphere 产生球面spinmap 色图彩色的周期变化spline 样条插值spones 用1置换非零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春色图代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平方根sqrtm 方根矩阵squeeze 删去大小为1的"孤维"sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差stem 二维杆图step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多行串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串比较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若干字符比较strrep 串替换strtok 寻找第一间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多行串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过子表达式重写符号对象subplot 创建子图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两子空间夹角sum 元素和summer 绿黄调夏色图superiorto 设定优先级surf 三维着色表面图surface 创建面对象surfc 带等位线的表面图surfl 带光照的三维表面图surfnorm 空间表面的法线svd 奇异值分解代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一svds 求指定的若干奇异值switch-case-otherwise 多分支结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最小度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进行Taylor逼近分析的交互界面text 文字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点网线图trisurf 不规则格点表面图 triu 上三角阵 try-catch 控制流中的Try-catch结构 type 显示M文件U uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建用户控件uimenu 创建用户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap 自然态相角upper 转换为大写字母V v代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:/信誉至上,服务第一var 方差varargin 变长度输入宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视角控制voronoi V oronoi多边形vpa 任意精度(符号类)数值W wwarning 显示警告信息what 列出当前目录上的文件whatsnew 显示Matlab中 Readme文件的内容which 确定函数、文件的位置while 控制流中的While环结构white 全白色图矩阵whitebg 指定轴的背景色who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬色图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或非逻辑yesinput 智能输入指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放大和缩小ztrans 符号计算Z变换。
Matlab编程实现FFT变换

Matlab编程实现FFT变换及频谱分析的程序代码内容1.用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号,并显示各自时域波形图2.进行FFT变换,显示各自频谱图,其中采样率,频率、数据长度自选3.做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱4.用IFFT傅立叶反变换恢复信号,并显示恢复的正弦信号时域波形图源程序%*************************************************************** **********%% FFT实践及频谱分析%%*************************************************************** **********%%*************************************************************** **********%%***************1.正弦波****************%fs=100;%设定采样频率N=128;n=0:N-1;t=n/fs;f0=10;%设定正弦信号频率%生成正弦信号x=sin(2*pi*f0*t);figure(1);subplot(231);plot(t,x);%作正弦信号的时域波形xlabel('t');ylabel('y');title('正弦信号y=2*pi*10t时域波形');grid;%进行FFT变换并做频谱图y=fft(x,N);%进行fft变换mag=abs(y);%求幅值f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换figure(1);subplot(232);plot(f,mag);%做频谱图axis([0,100,0,80]);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('正弦信号y=2*pi*10t幅频谱图N=128');grid;%求均方根谱sq=abs(y);figure(1);subplot(233);plot(f,sq);xlabel('频率(Hz)');ylabel('均方根谱');title('正弦信号y=2*pi*10t均方根谱');grid;%求功率谱power=sq.^2;figure(1);subplot(234);plot(f,power);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱');title('正弦信号y=2*pi*10t功率谱');grid;%求对数谱ln=log(sq);figure(1);subplot(235);plot(f,ln);xlabel('频率(Hz)');ylabel('对数谱');title('正弦信号y=2*pi*10t对数谱');grid;%用IFFT恢复原始信号xifft=ifft(y);magx=real(xifft);ti=[0:length(xifft)-1]/fs;figure(1);subplot(236);plot(ti,magx);xlabel('t');ylabel('y');title('通过IFFT转换的正弦信号波形');grid;%****************2.矩形波****************% fs=10;%设定采样频率t=-5:0.1:5;x=rectpuls(t,2);x=x(1:99);figure(2);subplot(231);plot(t(1:99),x);%作矩形波的时域波形xlabel('t');ylabel('y');title('矩形波时域波形');grid;%进行FFT变换并做频谱图y=fft(x);%进行fft变换mag=abs(y);%求幅值f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换figure(2);subplot(232);plot(f,mag);%做频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('矩形波幅频谱图');grid;%求均方根谱sq=abs(y);figure(2);subplot(233);plot(f,sq);xlabel('频率(Hz)');ylabel('均方根谱');title('矩形波均方根谱');grid;%求功率谱power=sq.^2;figure(2);subplot(234);plot(f,power);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱');title('矩形波功率谱');grid;%求对数谱ln=log(sq);figure(2);subplot(235);plot(f,ln);xlabel('频率(Hz)');ylabel('对数谱');title('矩形波对数谱');grid;%用IFFT恢复原始信号xifft=ifft(y);magx=real(xifft);ti=[0:length(xifft)-1]/fs;figure(2);subplot(236);plot(ti,magx);xlabel('t');ylabel('y');title('通过IFFT转换的矩形波波形');grid;%****************3.白噪声****************% fs=10;%设定采样频率t=-5:0.1:5;x=zeros(1,100);x(50)=100000;figure(3);subplot(231);plot(t(1:100),x);%作白噪声的时域波形xlabel('t');ylabel('y');title('白噪声时域波形');grid;%进行FFT变换并做频谱图y=fft(x);%进行fft变换mag=abs(y);%求幅值f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换figure(3);subplot(232);plot(f,mag);%做频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('白噪声幅频谱图');grid;%求均方根谱sq=abs(y);figure(3);subplot(233);plot(f,sq);xlabel('频率(Hz)');ylabel('均方根谱');title('白噪声均方根谱');grid;%求功率谱power=sq.^2;figure(3);subplot(234);plot(f,power);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱');title('白噪声功率谱');grid;%求对数谱ln=log(sq);figure(3);subplot(235);plot(f,ln);xlabel('频率(Hz)');ylabel('对数谱');title('白噪声对数谱');grid;%用IFFT恢复原始信号xifft=ifft(y);magx=real(xifft);ti=[0:length(xifft)-1]/fs;figure(3);subplot(236);plot(ti,magx);xlabel('t');ylabel('y');title('通过IFFT转换的白噪声波形'); grid;。
matlab如何进行傅里叶变换

matlab如何进行傅里叶变换Matlab是一种强大的科学编程语言,具有强大的傅里叶变换工具箱,让用户能够轻松地进行傅里叶变换。
傅里叶变换是将一个信号分解成频域上的不同频率的复杂振荡模式的过程。
Matlab 的傅里叶变换工具箱提供了多种方法来进行傅里叶变换。
以下是如何使用Matlab进行傅里叶变换的步骤:1. 导入信号:在Matlab中,你需要首先导入信号数据。
这可以通过多种方式完成,例如从文件中读取数据或通过Matlab命令行输入信号数据。
2. 运行傅里叶变换:在Matlab的傅里叶变换工具箱中,有许多种不同的函数可以用来执行傅里叶变换,其中最常用的是fft函数。
运行fft函数时,你需要指定信号数据作为输入参数。
例如,如果你的信号数据保存在一个叫做signal的向量中,你可以使用下面的代码来执行傅里叶变换:Y = fft(signal);运行此代码后,Matlab将执行傅里叶变换,并将结果保存在一个叫做Y的新向量中。
3. 分析结果:得到傅里叶变换结果后,你可以通过查看变换结果的幅度和相位谱来分析信号的频率成分。
你可以使用Matlab的plot函数将幅度和相位谱可视化。
例如,下面的代码可以绘制一个信号的频域谱:Fs = 1000;t = 0:1/Fs:1-1/Fs;signal = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);Y = fft(signal);P2 = abs(Y/L);P1 = P2(1:L/2+1);P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);f = Fs*(0:(L/2))/L;plot(f,P1)xlabel('f (Hz)')ylabel('|P1(f)|')此代码会生成一个包含信号频率域成分信息的可视化图形。
使用 Matlab 进行傅里叶变换可以帮助用户分析信号的频率成分,并且能够通过图形化的方式清晰展现傅里叶变换结果,这对于频域分析有很大的帮助。
Matlab中的空间变换方法详解
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Matlab中的空间变换方法详解1. 引言在现代科学和工程领域,空间变换是一种重要的数学工具,它在图像处理、机器视觉、计算机图形学等领域中得到广泛应用。
而Matlab作为一种功能强大的数值计算和数据可视化工具,提供了丰富的空间变换方法和函数,方便用户进行数据处理和分析。
本文将详细介绍Matlab中常用的空间变换方法,包括仿射变换、透视变换和图像配准等内容。
2. 仿射变换2.1 仿射变换的概念仿射变换是一种保持直线并比例保持平行线的变换,它可以通过矩阵乘法和向量加法来表示。
在Matlab中,可以使用affine2d对象来定义和实现仿射变换。
affine2d对象可以通过定义变换矩阵和向量来创建,然后可以将其应用于图像或坐标点,实现图像的旋转、平移、缩放等操作。
2.2 仿射变换的应用在图像处理中,仿射变换常用于图像修复、图像拼接和图像配准等应用。
例如,在图像拼接中,我们可以使用仿射变换来将多张图像拼接成一张大图像;在图像配准中,我们可以使用仿射变换来对齐两幅图像,以便进行后续的分析和处理。
3. 透视变换3.1 透视变换的概念透视变换是一种将图像从原始视角转换到目标视角的变换,它常用于图像校正、三维重建等应用中。
在Matlab中,可以使用projective2d对象来定义和实现透视变换。
projective2d对象可以通过定义变换矩阵来创建,并可以将其应用于图像或坐标点,实现图像的透视变换。
3.2 透视变换的应用透视变换在计算机视觉和模式识别中有着广泛的应用。
例如,在图像校正中,我们可以使用透视变换将斜视图像转换为直视图像,以提高图像的可视化效果;在三维重建中,我们可以使用透视变换将多张图像投影到三维空间中,恢复物体的三维结构。
4. 图像配准4.1 图像配准的概念图像配准是一种将多幅图像在空间中对齐的过程,它常用于医学影像、遥感图像和计算机视觉等领域。
在Matlab中,可以使用imregister函数来实现图像配准。
数据集成、变换、归约及相关MATLAB工具箱函数
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数据集成、变换、归约及相关MATLAB⼯具箱函数 数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约,在数据挖掘的过程中,数据预处理⼯作量占到了整个过程的60%。
数据清洗在上⼀篇博客中写过,这⾥主要写后⾯三部分。
数据集成 数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中,数据集成就是将多个数据源合并存放在⼀个⼀致的数据存储(如数据仓库)中的过程。
在数据集成时,来⾃多个数据源的现实世界实体的表达形式是不⼀样的,有可能不匹配,要考虑实体识别问题和属性冗余问题,从⽽将源数据在最低层上加以转换、提炼和集成。
1、实体识别 同名异义、异名同义、单位不统⼀ 2、冗余项识别 数据集成往往导致数据冗余,如: ①同⼀属性多次出现。
②同⼀属性命名不⼀致导致重复。
有些冗余属性可以⽤相关分析检测。
给定两个数值型的属性A和B,根据其属性值,⽤相关系数度量⼀个属性在多⼤程度上蕴含另⼀个属性。
数据变换 数据变换主要是对数据进⾏规范化处理,将数据转换成适当的形式,以适⽤于挖掘任务及算法的需要。
简单的函数变换 常见的函数变换有平⽅、开⽅、取对数、差分等。
x′=x2x′=√xx′=log(x)∇f x k=f x k+1−f x k 简单的函数变换常⽤来将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布的数据;在时间序列分析中,有时简单的对数变换或者差分运算就可以将⾮平稳序列转换成平稳序列。
规范化 数据标准化(归⼀化)处理是数据挖掘的⼀项基础⼯作。
不同评价指标往往具有不同的量纲,数值间的差别可能很⼤,不进⾏处理可能会影响到数据分析的结果。
为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进⾏规范化处理,将数据按照⽐例进⾏缩放,使之落⼊⼀个特定的区域,便于进⾏综合分析。
①最⼩-最⼤规范化 也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,将数值映射到[0,1]区间。
公式如下:x∗=x−min max−min 其中,max为样本数据的最⼤值,min为样本数据的最⼩值,max-min为极差。
Matlab中的空间变换与几何校正方法
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Matlab中的空间变换与几何校正方法引言Matlab是一种功能强大的数学软件,它在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
其中,空间变换和几何校正是两个重要的方面。
本文将介绍Matlab中的空间变换方法和几何校正方法,并分析它们的原理和应用。
一、空间变换方法空间变换是指对图像进行平移、旋转、缩放和扭曲等操作,以实现图像的几何变换。
Matlab提供了多种空间变换方法,包括仿射变换、透视变换和弹性变形等。
1. 仿射变换仿射变换是一种保持直线和平行线间距比例的变换。
在Matlab中,可以使用imtransform函数实现仿射变换。
具体操作包括定义仿射变换矩阵,将变换矩阵作为输入参数传递给imtransform函数,然后将变换后的图像进行显示或保存。
2. 透视变换透视变换是一种非线性的空间变换,它可以将一个平面上的图像转换成位于另一个平面上的图像。
在Matlab中,可以使用fitgeotrans函数估计透视变换参数,并使用imwarp函数进行透视变换。
透视变换常用于图像矫正、立体视觉和摄像头标定等领域。
3. 弹性变形弹性变形是一种基于物理模型的变换方法,它可以对图像进行局部扭曲和形变。
Matlab中的imspecular函数可用于实现弹性变形。
它可以根据一组控制点的位置和形变力场参数,实现图像的弹性变形处理。
弹性变形常用于医学图像分析、形变测量和表面拟合等应用。
二、几何校正方法几何校正是指对图像进行校正和修正,以纠正因成像设备和拍摄条件引起的几何变形和畸变。
Matlab提供了多种几何校正方法,包括相机标定、图像纠正和立体校正等。
1. 相机标定相机标定是指确定相机内外参数的过程。
在Matlab中,可以使用cameraCalibrator应用或相机标定工具箱进行相机标定。
相机标定可以获取相机的畸变模型和内外参数,进而进行图像校正、立体匹配和虚拟现实等应用。
2. 图像纠正图像纠正是指纠正图像中的畸变和变形。
Matlab技术图像变换方法

Matlab技术图像变换方法图像处理是数字信号处理的重要应用之一,而Matlab作为一款强大的数学计算软件,其在图像处理领域也有着广泛的应用。
图像变换是图像处理的重要环节,通过变换可以改变图像的表现形式,提取图像的有用信息,实现图像的增强、去噪、特征提取等目标。
本文将重点介绍Matlab中常用的图像变换方法,并探讨其原理和应用。
一、灰度图像变换灰度图像变换是图像处理中最为基础的操作之一,可以通过调整像素值的亮度、对比度等来改变图像的视觉效果。
Matlab提供了多种函数来实现灰度图像变换,如imadjust、histeq等。
imadjust函数通过调整图像的亮度和对比度来改变图像的整体视觉效果。
其基本原理是通过对原始图像的像素值进行非线性变换,将像素值映射到指定的亮度范围内。
具体而言,imadjust函数根据输入的亮度调整阈值,将图像的低灰度和高灰度值进行映射,实现对图像亮度的调整。
例如,可以通过提高亮度调整阈值,增加图像的对比度。
histeq函数通过直方图均衡化来改变图像的灰度分布,实现对图像的自适应增强。
其基本原理是通过映射原始图像的灰度直方图到一个均匀分布的形式,从而使得图像的灰度值分布更加均衡。
直方图均衡化能够增强图像的对比度,凸显图像的细节信息。
例如,可以使用histeq函数来增强图像中的暗部细节。
二、几何图像变换几何图像变换是通过对图像的坐标进行变换,改变图像的形状或尺寸。
Matlab提供了多种函数来实现几何图像变换,如imresize、imrotate等。
imresize函数通过改变图像的尺寸来实现图像的缩放。
其基本原理是通过插值算法,在输入的图像基础上生成一个新的图像。
可以通过指定缩放比例来控制图像尺寸的变化,也可以通过指定输出图像的大小来实现图像的精确缩放。
imrotate函数通过旋转图像的角度来实现图像的旋转变换。
其基本原理是通过对输入图像的每个像素位置进行变换,从而得到旋转后的图像。
傅里叶变换 matlab

傅里叶变换 matlab傅里叶变换(FourierTransform)是一种重要的数学变换,它将一个周期性的函数变换成由周期性分量构成的新函数。
傅里叶变换是在电子学、信号处理领域中非常重要的理论基础,它的几何意义是,将函数变换到频率域;而它的数学意义则是,用基于三角函数的线性组合的方式构建函数。
MATLAB中的傅里叶变换函数允许用户根据输入的周期性函数进行傅里叶变换,得到对应的频谱数据。
在MATLAB中,有一个名为“fft”的函数,它可以实现傅里叶变换。
这个函数接受一个n维数组作为输入,其中n是指要变换的数据点数,它返回一个n维数组,其中包含了所得到的傅里叶变换结果。
如果我们想要用MATLAB进行傅里叶变换,我们首先需要准备一个n维数组,其中n是指想要变换的数据点数。
然后,将该数组作为输入参数传递给FFT函数,它将会返回一个包含傅里叶变换结果的n 维数组。
除了FFT函数外,MATLAB中还有很多其他的傅里叶变换函数可供使用。
例如,可以使用ifft(inverse Fourier transform)函数来进行逆变换,它可以用来将傅里叶变换的结果转化回原始的函数;还可以使用freqz函数来测量系统的频率响应特性;另外,还有一个函数叫做“irfft”,用于计算实数输入序列的实数输出序列。
所有这些函数都可以用来实现傅里叶变换所需要的功能,因此能够帮助研究人员更好地理解和分析信号与系统。
另外,用户也可以使用MATLAB的图形用户界面(GUI)来实现傅里叶变换的功能,这样可以更方便地分析和可视化信号的频谱特性。
通过调用MATLAB函数,可以生成保存转变后的频谱数据,这样就可以使用MATLAB的GUI,以图形化的方式将傅里叶变换处理后的信号可视化出来了。
总之,MATLAB中的傅里叶变换函数可以帮助研究人员更好地理解和分析信号与系统,它也可以用来实现傅里叶变换的功能,从而更加便捷地可视化和分析函数的频谱特性。
Matlab中的图像配准与变换技术
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Matlab中的图像配准与变换技术概述图像配准与变换是图像处理中的重要环节,它可以使得不同图像之间的相似特征达到最大化,从而实现图像融合、目标跟踪和图像分析等应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的图像处理函数和工具箱,可以实现多种图像配准与变换技术。
本文将介绍Matlab中常用的图像配准与变换技术以及它们的应用。
1. 图像配准图像配准是指将一个或多个图像进行几何变换,使其在空间上达到最佳的匹配。
Matlab提供了多种图像配准算法,包括基于特征点匹配、基于相似性度量和基于互信息的配准方法。
1.1 特征点匹配特征点匹配是一种常用的图像配准方法,它通过寻找图像中具有独特纹理或结构的特征点,并将其匹配到其他图像中的对应点来实现图像配准。
Matlab中的SURF(Speeded Up Robust Features)算法和SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是常用的特征点匹配算法。
这些算法可以实现特征点的提取、特征点描述子的计算和特征点的匹配等操作。
1.2 相似性度量相似性度量是一种基于图像像素值的相似度评估方法,它通过计算两个图像之间的相似性度量值来实现图像配准。
Matlab中的相似性度量函数包括SSIM (Structure Similarity Index Measure)和NCC(Normalized Cross-Correlation)等。
这些函数可以用于计算两个图像之间的结构相似性和互相关系数,从而评估它们的相似性。
互信息是一种基于信息论的相似性度量方法,它能够有效地捕捉两个图像之间的共享信息。
Matlab中的互信息函数可以计算两个图像之间的互信息量,并用于图像配准。
互信息方法在医学图像配准和遥感图像配准等领域有广泛的应用。
2. 图像变换图像变换是指将图像从一个坐标系变换到另一个坐标系,通常是通过对图像进行平移、旋转、缩放或投影等操作实现的。
matlab工具箱中关于数学形态学运算的函数
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matlab工具箱中关于数学形态学运算的函数Matlab中的Image Processing Toolbox提供了丰富的数学形态学函数,用于处理图像和二值图像。
以下是一些常用的数学形态学函数:1.膨胀:-函数:`imdilate`-作用:对二值图像中的白色区域进行膨胀操作,增加区域的大小。
2.腐蚀:-函数:`imerode`-作用:对二值图像中的白色区域进行腐蚀操作,减小区域的大小。
3.开运算:-函数:`imopen`-作用:先腐蚀后膨胀,用于去除小对象并平滑物体边缘。
4.闭运算:-函数:`imclose`-作用:先膨胀后腐蚀,用于填充小孔并平滑物体边缘。
5.击中击不中变换:-函数:`bwhitmiss`-作用:应用击中和击不中的结构元素来寻找特定的图像模式。
6.骨架提取:-函数:`bwmorph`中的`skel`-作用:提取二值图像中的骨架。
7.断裂点连接:-函数:`bwmorph`中的`breakpoints`-作用:连接断裂的骨架。
8.区域填充:-函数:`imfill`-作用:填充图像中的孔洞,将连通区域标记为白色。
9.区域标记:-函数:`bwlabel`、`bwconncomp`-作用:标记二值图像中的连通区域,分配不同的标签。
10.区域属性分析:-函数:`regionprops`-作用:计算和分析图像中的区域属性,如面积、周长、中心位置等。
这些函数在图像处理中起着重要作用,帮助用户进行形态学操作,提取图像特征,进行对象分析等。
你可以通过Matlab的帮助文档详细了解每个函数的使用方法和参数。
MATLAB提供了处理转换的命令学习教程
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MATLAB提供了处理转换的命令学习教程MATLAB提供了处理转换的命令,如拉普拉斯和傅里叶变换。
转换在科学和工程中被用作简化分析和从另一个角度看待数据的工具。
例如,傅里叶(Fourier)转换允许我们将表示为时间的函数的信号转换为频率的函数。
拉普拉斯变换允许我们将微分方程转换为代数方程。
MATLAB提供了laplace,fourier和fft命令来处理拉普拉斯,傅立叶和快速傅里叶转换。
拉普拉斯变换时间f(t)函数的拉普拉斯转换由以下积分 -拉普拉斯变换也表示为f(t)到F(s)的变换。
可以看到此变换或集成过程将f(t),符号变量t的函数转换为另一个函数F(s)与另一个变量s。
拉普拉斯变换将微分方程转换为代数方程。
要计算函数f(t)的拉普拉斯变换,参考以下代码 -laplace(f(t))MATLAB示例在这个例子中,我们将计算一些常用函数的拉普拉斯变换。
创建脚本文件并键入以下代码 -syms s t a b wlaplace(a)laplace(t^2)laplace(t^9)laplace(exp(-b*t))laplace(sin(w*t))laplace(cos(w*t))MATLABMATLAB运行文件代码时,得到以下结果 -Trial>> syms s t a b w laplace(a)laplace(t^2)laplace(t^9)laplace(exp(-b*t)) laplace(sin(w*t)) laplace(cos(w*t))ans =1/s^2ans =2/s^3ans =362880/s^10ans =1/(b + s)ans =w/(s^2 + w^2)ans =s/(s^2 + w^2)Shell逆拉普拉斯变换MATLAB中可使用命令ilaplace来计算逆拉普拉斯变换。
例如,ilaplace(1/s^3)MATLABMATLAB执行上述代码语句得到以下结果 -ans =t^2/2Shell示例创建脚本文件并键入以下代码 -syms s t a b wilaplace(1/s^7)ilaplace(2/(w+s))ilaplace(s/(s^2+4))ilaplace(exp(-b*t))ilaplace(w/(s^2 + w^2))ilaplace(s/(s^2 + w^2))MATLABMATLAB执行上述代码语句得到以下结果 -ans =t^6/720ans =2*exp(-t*w)ans =cos(2*t)ans =ilaplace(exp(-b*t), t, x)ans =sin(t*w)ans =cos(t*w)Shell傅里叶变换傅里叶变换通常将时间f(t)的数学函数转换成有时由F表示的新函数,其参数是以周期/ s(赫兹)或每秒弧度为单位的频率。
matlab傅氏变换

matlab傅氏变换一、Matlab傅氏变换简介Matlab是一种常用的数学软件,其内置有强大的信号处理工具箱,其中包括傅氏变换函数。
傅氏变换是一种将时域信号转化为频域信号的方法,可以用于分析信号的频谱特性。
在Matlab中,使用fft函数进行傅氏变换。
二、Matlab中fft函数的基本用法1.语法格式y = fft(x)y = fft(x,n)y = fft(x,n,dim)y = fft2(x)y = fft2(x,m,n)y = fft2(x,[m n])y = fftn(x)y = fftn(x,siz)其中,x为输入数据,n表示进行傅氏变换的点数(默认为x长度),dim表示进行傅氏变换的维度(默认为第一个非单一维度),m和n 表示进行二维傅氏变换时行和列所需点数(默认为x矩阵大小),siz表示进行n维傅氏变换时每个维度所需点数。
2.返回值fft函数返回一个复数数组,包含了输入数据在频域上的幅值和相位信息。
三、Matlab中fft函数的高级用法1.实现快速傅氏变换(FFT)由于FFT算法具有优秀的计算效率,在实际应用中通常使用FFT算法实现傅氏变换。
在Matlab中,可以使用fft函数实现快速傅氏变换。
2.对信号进行滤波傅氏变换可以将时域信号转化为频域信号,因此可以通过对频域信号进行处理来实现对时域信号的滤波。
在Matlab中,可以使用fft函数将信号转化为频域信号,并对其进行处理后再使用ifft函数将其转化回时域信号。
3.绘制频谱图通过绘制频谱图,可以直观地观察到信号的频谱特性。
在Matlab中,可以使用fft函数将信号转化为频域信号,并使用plot函数绘制出其幅值和相位信息。
四、Matlab中ifft函数的基本用法ifft函数是fft函数的逆运算,用于将频域信号转化回时域信号。
ifft函数与fft函数的语法格式相同,只需将函数名改为ifft即可。
五、总结通过本文介绍,我们了解了在Matlab中进行傅氏变换的基本用法和高级用法。
matlab函数大全(A-Z)
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matlab函数大全(A-Z)matlab函数大全(A-Z)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ademod 模拟通带解调器ademodce 模拟基带解调器amod 模拟通带调制器amodce 模拟基带调制器apkconst 绘制圆形的复合ASK-PSK星座图ddemod 数字通带解调器ddemodce 数字基带解调器demodmap 解调后的模拟信号星座图反映射到数字信号dmod 数字通带调制器dmodce 数字基带调制器modmap 把数字信号映射到模拟信号星座图(以供调制)qaskdeco 从方形的QASK星座图反映射到数字信号qaskenco 把数字信号映射到方形的QASK星座图专用滤波器hank2sys 把一个Hankel矩阵转换成一个线性系统模型hilbiir 设计一个希尔伯特变换IIR滤波器rcosflt 升余弦滤波器rcosine 设计一个升余弦滤波器(专用滤波器的低级函数)rcosfir 设计一个升余弦FIR滤波器rcosiir 设计一个升余弦IIR滤波器信道函数awgn 添加高斯白噪声伽罗域计算gfadd 伽罗域上的多项式加法gfconv 伽罗域上的多项式乘法gfcosets 生成伽罗域的分圆陪集gfdeconv 伽罗域上的多项式除法gfdiv 伽罗域上的元素除法gffilter 在质伽罗域上用多项式过滤数据gflineq 在至伽罗域上求Ax=b的一个特解gfminpol 求伽罗域上元素的最小多项式gfmul 伽罗域上的元素乘法gfplus GF(2^m)上的元素加法gfpretty 以通常方式显示多项式gfprimck 检测多项式是否是基本多项式gfprimdf 给出伽罗域的MATLAB默认的基本多项式gfprimfd 给出伽罗域的基本多项式gfrank 伽罗域上矩阵求秩gfrepcov GF(2)上多项式的表达方式转换gfroots 质伽罗域上的多项式求根gfsub 伽罗域上的多项式减法gftrunc 使多项式的表达最简化gftuple 简化或转换伽罗域上元素的形式工具函数bi2de 把二进制向量转换成十进制数de2bi 把十进制数转换成二进制向量erf 误差函数erfc 余误差函数istrellis 检测输入是否MATLAB的trellis结构(structure)marcumq 通用Marcum Q 函数oct2dec 八进制数转十进制数poly2trellis 把卷积码多项式转换成MATLAB的trellis描述vec2mat 把向量转换成矩阵——————————————————————————————————————————————————A aabs 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 bbar 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 ccapture (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contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin 十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点(旧版)fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点(旧版)fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv 饱和色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把 imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得 Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题(旧版)legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp; 运作 Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输入形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最大元素mbuild 产生EXE文件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE文件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计用户菜单的交互式编辑工具mesh 网线图meshz 垂帘网线图meshgrid 产生"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有方法函数mex 产生MEX文件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出 Maple的在线帮助min 找向量中最小元素mkdir 创建目录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显示movie 放映影片动画moviein 影片帧画面的内存预置mtaylor 符号计算多变量Taylor级数展开N nndims 求数组维数NaN 非数(预定义)变量nargchk 输入宗量数验证nargin 函数输入宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产生高维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonzeros 矩阵的非零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发生器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间num2str 把非整数数组转换为串numden 获取最小公分母和相应的分子表达式nzmax 指定存放非零元素所需内存O oode1 非Stiff 微分方程变步长解算器ode15s Stiff 微分方程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分方程解算器ode23tb Stiff 微分方程解算器ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器odefile ODE 文件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的二维相平面图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显示结果odeset 创建或改写 ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放方式orth 值空间正交化P ppack 收集Matlab内存碎块扩大内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码文件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲面permute 广义转置pi (预定义变量)圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发生器pol2cart 极或柱坐标变为直角坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯方式显示多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯方式显示符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯方式显示有理分式prism 光谱色图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数文件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显示当前工作目录Q qquad 低阶法计算数值积分quad8 高阶法计算数值积分(QUADL) quit 推出Matlab 环境quiver 二维方向箭头图quiver3 三维方向箭头图R rrand 产生均匀分布随机数randn 产生正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算自然对数realpow 在实数域内计算乘方realsqrt 在实数域内计算平方根realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数rectangle 画"长方框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、大小residue 部分分式展开return 返回ribbon 把二维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和方向旋转rotate3d 启动三维图形视角的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对角阵转为复数特征值对角阵rsums Riemann和 S ssave 把内存变量保存为文件scatter 散点图scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进行简化操作simset 对SIMULINK模型的仿真参数进行设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小slice 立体切片图solve 求代数方程的符号解spalloc 为非零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对角阵spfun 求非零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直角坐标sphere 产生球面spinmap 色图彩色的周期变化spline 样条插值spones 用1置换非零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春色图sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平方根sqrtm 方根矩阵squeeze 删去大小为1的"孤维" sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差stem 二维杆图step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多行串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串比较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若干字符比较strrep 串替换strtok 寻找第一间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多行串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过子表达式重写符号对象subplot 创建子图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两子空间夹角sum 元素和summer 绿黄调夏色图superiorto 设定优先级surf 三维着色表面图surface 创建面对象surfc 带等位线的表面图surfl 带光照的三维表面图surfnorm 空间表面的法线svd 奇异值分解svds 求指定的若干奇异值switch-case-otherwise 多分支结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最小度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进行Taylor逼近分析的交互界面text 文字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点网线图trisurf 不规则格点表面图triu 上三角阵try-catch 控制流中的Try-catch结构 type 显示M文件U uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建用户控件uimenu 创建用户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap 自然态相角upper 转换为大写字母V vvar 方差varargin 变长度输入宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视角控制voronoi Voronoi多边形vpa 任意精度(符号类)数值W wwarning 显示警告信息what 列出当前目录上的文件whatsnew 显示Matlab中 Readme文件的内容which 确定函数、文件的位置while 控制流中的While环结构white 全白色图矩阵whitebg 指定轴的背景色who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬色图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或非逻辑yesinput 智能输入指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放大和缩小ztrans 符号计算Z变换©2011 Baidu。
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费舍变换 matlab
费舍变换(Fisher's linear discriminant analysis)是一种经典的监督学习算法,用于特征提取和数据降维。
在MATLAB中,你可以使用`fitcdiscr`函数来实现费舍变换。
这个函数可以用于训练一个线性判别分析器,并且返回一个分类器对象。
你可以使用这个分类器对象来进行预测和特征提取。
下面是一个简单的示例代码,演示如何在MATLAB中使用
`fitcdiscr`函数进行费舍变换:
matlab.
% 生成一些示例数据。
X = [randn(100,2); randn(100,2)+2];
Y = [ones(100,1); 2ones(100,1)];
% 使用fitcdiscr函数训练一个线性判别分析器。
classifier = fitcdiscr(X, Y);
% 使用训练好的分类器对象进行预测。
predictedY = predict(classifier, X);
% 获取费舍变换后的特征。
transformedX = X classifier.Coeffs(1, 2).Linear; % 可视化原始数据和变换后的数据。
figure;
scatter(X(:,1), X(:,2), 20, Y, 'filled');
title('Original Data');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
figure;
scatter(transformedX, zeros(length(transformedX),1), 20, Y, 'filled');
title('Transformed Data');
xlabel('Transformed Feature');
在这个示例中,我们首先生成了一些示例数据,然后使用
`fitcdiscr`函数训练了一个线性判别分析器。
接着我们使用训练好
的分类器对象进行了预测,并且获取了费舍变换后的特征。
最后,
我们将原始数据和变换后的数据进行了可视化。
除了`fitcdiscr`函数之外,MATLAB还提供了其他一些函数用
于实现费舍变换,比如`classify`和`fitclinear`等。
这些函数可
以根据你的具体需求来选择合适的方法来实现费舍变换。
总之,费舍变换是一种非常有用的数据降维和特征提取技术,
在MATLAB中有多种方法可以实现它,你可以根据具体情况选择合适
的函数来完成费舍变换的任务。