MATLAB实用源代码
matlab经典源程序带有注释(详细经典)
2.1set 与get 函数 (1)2.2callback函数 (2)2.3元胞数组 (4)2.4结构数组 (6)2.5矩阵操作 (9)2.6字符串操作 (13)2.7判断函数使用大全 (16)2.11打开外部程序 (21)2.11程序运行时间 (22)2.14动画 (23)2.12动画 (24)2.23显示多行内容 (26)2.24 uitable 使用 (26)2.27鼠标操作 (27)2.28键盘操作 (27)2.32粘贴板 (28)2.1set 与get 函数set(edit_handle,'String','my value!'); %String为Edit控件的属性%%%2.1-1%创建figure对象hfig=figure(1);%创建坐标轴对象，指定其父对象为figure 1haxes1=axes('parent',hfig);prop.Color='b';prop.FontSize=12;set(haxes1,prop);%%%2.1-2hfig=figure(1);%查询其Units属性值get(hfig,'units')%其Units属性值为pixels（像素）% ans=% pixels%%%2.1-3%figure的Pointer属性标识了鼠标指针的形状set(gcf,'pointer');% 返回值为：[ crosshair | fullcrosshair | {arrow} | ibeam | watch | topl | topr | botl | botr | left | top | right | bottom | circle | cross | fleur | custom | hand ]%%%2.1-4%首先取得标识电脑屏幕大小的度量单位get(0,'units')% ans =% pixels%取得屏幕的尺寸get(0,'screensize')% ans =% 1 1 1280 8002.2callback函数%定义M文件的主函数名称为DefineCallback，不带输入和输出参数function DefineCallbackhFig= figure('units','normalize',...'position',[0.4 0.4 0.3 0.2]);%在窗口中创建按钮控件，并定义其Callback属性uicontrol('parent',hFig,...'style','pushbutton',...'String','Execute Callback',...'units','normalize',...'position',[0.4 0.4 0.3 0.2],...'callback',['figure;',...'x = 0:pi/20:2*pi;',...'y = sin(x);',...'plot(x,y);']);%定义M文件的主函数名称为DefineCallback，不带输入和输出参数function DefineCallback%创建界面窗口hFig= figure('units','normalize',...'position',[0.4 0.4 0.3 0.2]);%在窗口中创建按钮控件hpush=uicontrol('parent',hFig,...'style','pushbutton',...'String','Execute Callback',...'units','normalize',...'position',[0.4 0.4 0.3 0.2]);%设置按钮的Callback属性set(hpush,'callback',@mycallback);%定义回调函数为子函数function mycallback(hobj,event)figure;x = 0:pi/20:2*pi;y = sin(x);plot(x,y);2.3元胞数组a={'hello' [1 2 3;4 5 6];1 {'1''2'}}a ='hello' [2x3 double][ 1] {1x2 cell }%示例2：将元胞数组a中的元胞逐一赋值>> a{1,1}='hello';a{1,2}=[1 2 3;4 5 6];a{2,1}=1;a{2,2}={'1' '2'};>> aa ='hello' [2x3 double][ 1] {1x2 cell }%示例3：使用cell函数来创建元胞数组%生成2x3的元素为空数组的元胞数组>> a=cell(2,3)a =[] [] [][] [] []%示例4：判断数组A是否为元胞数组%定义一个元胞数组A>> A={1 2 3};%判断A是否为元胞数组，如果为元胞数组，则函数>> tf = iscell(A)tf =1%示例5：显示元胞数组C中的内容>> clear>> C={'Smith' [1 2;3 4] [12]};%直接显示元胞数组C中的内容>> celldisp(C)C{1} =SmithC{2} =1 23 4C{3} =12%显示元胞数组C中的内容，数组的名称用cellcontent代替>> celldisp(C,'cellcontent')cellcontent{1} =Smithcellcontent{2} =1 23 4cellcontent{3} =12%示例6：将字符数组转换为元胞数组>> S = ['abc '; 'defg'; 'hi m'];>> cellstr(S)ans ='abc'%原先abc后面的空格被清除'defg''hi m'%i和m之间的空格仍然保留%示例7：显示元胞数组S中的内容（包括空格和字符）>> S = {'abc ', 'defg','hi m'};>> cellplot(S)%示例8：将数字数组A按行或按列转换为元胞数组%A是4x3的数组>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9;10 11 12];%把A的每一列转换为一个元胞，得到的C是1×3的元胞数组>> C=num2cell(A,1)C =[4x1 double] [4x1 double] [4x1 double] %把A的每一行转换为一个元胞，得到的C是4×1的元胞数组>> C=num2cell(A,2)C =[1x3 double][1x3 double][1x3 double][1x3 double]2.4结构数组%示例1：使用直接法来创建结构数组>> A(1).name = 'Pat';A(1).number = 176554;A(2).name = 'Tony';A(2).number = 901325;>> AA =1x2 struct array with fields:namenumber%示例2：利用struct函数来创建结构数组>> A(1)=struct('name','Pat','number',176554);A(2)=struct('name','Tony','number',901325);>> AA =1x2 struct array with fields:namenumber%示例3：使用deal函数来得到结构体中各结构域的值%定义结构数组A>> = 'Pat'; A.number = 176554;A(2).name = 'Tony';A(2).number = 901325;%得到结构数组中所有name结构域的数据>>[name1,name2] = deal(A(:).name)name1 =Patname2 =Tony%示例4：使用getfield函数来取得结构体中结构域的值%定义mystr结构数组>> mystr(1,1).name = 'alice';mystr(1,1).ID = 0;mystr(2,1).name = 'gertrude';mystr(2,1).ID = 1;%取得mystr(2,1)的结构域name的值>> f = getfield(mystr, {2,1}, 'name')f =gertrude%示例5：删除结构数组中的指定结构域%定义结构数组s>> s.field1=[1 2 3];s.field2='string';s.field3={1 2 3;4 5 6}; %删除结构域field1>> s=rmfield(s,'field1')s =field2: 'string'field3: {2x3 cell}%删除结构域'field2','field3'>> s=rmfield(s,{'field2','field3'})s =field1: [1 2 3]%示例6：%定义结构数组s>> s.field1=[1 2 3];s.field2='string';s.field3={1 2 3;4 5 6}; >> ss =field1: [1 2 3]field2: 'string'field3: {2x3 cell}%将结构数组转换为元胞数组>> c=struct2cell(s)c =[1x3 double]'string'{2x3 cell }%示例7：>>c = {'birch', 'betula', 65; 'maple', 'acer', 50}c ='birch''betula' [65]'maple''acer' [50]>>fields = {'name', 'genus', 'height'}; %fields包含struct中的结构域名>>s = cell2struct(c, fields, 2); %dim=2表示把c中的各行转换为struct数组s =2x1 struct array with fields:namegenusheight>> s(1)ans =name: 'birch'genus: 'betula'height: 65>> s(2)ans =name: 'maple'genus: 'acer'height: 50>> fields = {'field1', 'field2'};>> s = cell2struct(c, fields, 1); %dim=1表示把c中的各列转换为struct数组>> s(1)ans =field1: 'birch'field2: 'maple'>> s(2)ans =field1: 'betula'field2: 'acer'>> s(3)ans =field1:65field2:502.5矩阵操作%示例1： find函数的使用方法。
matlab光流法源代码
matlab光流法源代码以下是一个简单的MATLAB光流法源代码示例：matlab.% 读取视频文件。
videoFile = 'path_to_video_file'; % 替换为视频文件的路径。
videoObj = VideoReader(videoFile);% 读取第一帧图像。
frame1 = readFrame(videoObj);frame1_gray = rgb2gray(frame1);% 初始化光流估计器。
opticalFlow = opticalFlowLK('NoiseThreshold', 0.01); % 遍历视频的每一帧并计算光流。
while hasFrame(videoObj)。
% 读取当前帧图像。
frame2 = readFrame(videoObj);frame2_gray = rgb2gray(frame2);% 计算光流向量。
flow = estimateFlow(opticalFlow, frame1_gray); % 可视化光流向量。
imshow(frame1);hold on;plot(flow, 'DecimationFactor', [5 5], 'ScaleFactor', 10);hold off;drawnow;% 更新帧和光流向量。
frame1_gray = frame2_gray;end.请注意，这只是一个简单的光流法示例，使用了MATLAB的光流估计器函数`opticalFlowLK`。
你需要将`path_to_video_file`替换为实际的视频文件路径。
此代码将逐帧计算光流向量，并在每一帧上绘制光流向量的可视化结果。
这只是光流法的一个基本示例，实际应用中可能需要更复杂的光流估计器或其他处理步骤。
希望这个简单的代码示例能够帮助你入门光流法的实现。
复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的MATLAB源代码
复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的MATLAB源代码复杂网络的聚类系数和平均路径长度是度量网络结构特征的重要指标。
下面是MATLAB源代码，用于计算复杂网络的聚类系数和平均路径长度。
首先，我们需要定义一个函数，用于计算节点的聚集系数。
这个函数的输入参数是邻接矩阵和节点的索引，输出参数是节点的聚类系数。
```matlabfunction cc = clustering_coefficient(adj_matrix, node_index) neighbors = find(adj_matrix(node_index, :));k = length(neighbors);if k < 2cc = 0;elseconnected_count = 0;for i = 1:k-1for j = i+1:kif adj_matrix(neighbors(i), neighbors(j))connected_count = connected_count + 1;endendendcc = 2 * connected_count / (k * (k - 1));endend```接下来，我们定义一个函数，用于计算整个网络的平均聚合系数。
```matlabfunction avg_cc = average_clustering_coefficient(adj_matrix) n = size(adj_matrix, 1);cc = zeros(n, 1);for i = 1:ncc(i) = clustering_coefficient(adj_matrix, i);endavg_cc = sum(cc) / n;end```然后，我们需要计算网络的平均最短路径长度。
这里我们使用了Floyd算法来计算每对节点之间的最短路径。
```matlabfunction avg_path_length =average_shortest_path_length(adj_matrix)n = size(adj_matrix, 1);dist_matrix =graphallshortestpaths(sparse(double(adj_matrix)));avg_path_length = sum(dist_matrix(:)) / (n^2 - n);end```最后，我们可以使用这些函数来计算一个复杂网络的聚类系数和平均路径长度。
（fft和dft）matlab源代码
对于正弦序列)(8sin )(3n R n n x N ⋅⎪⎭⎫⎝⎛=π进行16点dft 和fft 变换：k=16;n1=[0:1:15]; %取点xa1=sin(2*pi*n1/k); %写入输入函数 subplot(2,2,1) %输出输入函数 plot(n1,xa1)xlabel('t/T');ylabel('x(n)');xk1=dft(xa1); %对xa1做dft 变换 xk1=abs(xk1); %对xa1做dft 变换去绝对值subplot(2,2,2) %输出dft 变换后的结果 stem(n1,xk1)xlabel('k');ylabel('X(k)'); k=16;n1=[0:1:15]; %取点xa1=sin(2*pi*n1/k); %写入输入函数 subplot(2,2,1) %输出输入函数 plot(n1,xa1)xlabel('t/T');ylabel('x(n)');xk1=fft(xa1); %对xa1做dft 变换 xk1=abs(xk1); %对xa1做dft 变换去绝对值subplot(2,2,2) %输出dft 变换后的结果 stem(n1,xk1)xlabel('k');ylabel('X(k)');Dft 变换 fft 变换fft 变换过程：function y=myfft(xr,n) p=0:n-1 ; % 开始倒位序 nu=log2(n); p1=p; b=zeros(1,n); for t=1:nu;p2=floor(p1/2);b=b*2+(p1-2*p2); p1=p2; end;yr(p+1)=xr(b+1);xr=yr; % 倒位序结束t=0:n/2-1; %计算因子 w 开始 (只计算for v=0:n/2-1;w=exp(-2*i*pi*t/n);end; %计算因子w 结束for m=1:nu; % 计算x(k)开始h=2^(m-1);k=1;while(k<n+1)for t=1:h;y=bitshift(k-1,nu-m,nu)+1; %求w 的幂次数xch(k)=xr(k)+w(y)*xr(k+h);k=k+1;end;for t=1:h;y=bitshift(k-1-h,nu-m,nu)+1; %求w 的幂次数xch(k)=xr(k-h)-xr(k)*w(y);k=k+1;end;end;xr=xch;end; % 计算x(k)结束y=xr %输出变换后的结果dft和fft时间对比：dft_time=zeros(1,100);for n=1:100 %取1到100点的dftt=clock;a=sin(n)+cos(n);DFTmatlab(a,n); %做不同抽样点的dftdft_time(n)=etime(clock,t); %计算不同点数运行的时间end;n=1:100;subplot(1,2,1) ; %将绘图显示在指定位置plot(n,dft_time,'.'); %以”.”作时间大小的标记xlabel('N'); ylabel('时间(单位:秒)'); %制定横纵坐标的显示内容title('DFT执行时间'); %绘图的标题fft_time=zeros(1,100);for n=1:1:100t=clock;a1=sin(n)+cos(n);FFTmatlab(a1);fft_time(n)=etime(clock,t);endn=1:100;subplot(1,2,2);plot(n,fft_time,'.');xlabel('N'); ylabel('时间(单位:秒)')')title('FFT执行时间。
matlab源代码
clear,clc
%三种方法进行分水岭分割
%读入图像
f=imread('T2.bmp');
figure,mesh(double(f));%显示图像，类似集水盆地
h=fspecial('prewitt');%获得纵方向的prewitt算子
fd=double(f);
g=sqrt(imfilter(fd,h,'replicate').^2+imfilter(fd,h','replicate').^2);%使用prewitt算子进行梯度运算
l=watershed(g);%分水岭运算
wr=l==0;
rm=imregionalmin(g); %计算图像的区域最小值定位，该函数仅仅是用来观察为何分水岭算法产生这么多集水盆地
im=imextendedmin(f,2);%上面仅是产生最小值点，而该函数则是得到最小值附近的区域，此处的附近是相差2的区域
fim=f;
fim(im)=175; %将im在原图上标识出，用以观察
lim=watershed(bwdist(im));%再次分水岭计算
em=lim==0;
g2=imimposemin(g,im|em);%在梯度图上标出im和em，im是集水盆地的中心，em是分水岭l2=watershed(g2); %第三次分水岭计算
f2=f;
f2(l2==0)=255; %从原图对分水岭进行观察
figure,imshow(f2);。
matlab的conv的c源代码
matlab的conv的c源代码MATLAB的conv函数是非常常用的信号处理函数，它用于进行离散卷积运算。
在MATLAB中，conv函数的底层实现是使用C语言编写的，我们可以通过查看源代码来了解其具体实现细节。
以下是MATLAB的conv函数的部分C源代码：```c#include "mex.h"/* Gateway Function */void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){/* Check input and output arguments */if (nrhs != 2){mexErrMsgIdAndTxt("MATLAB:conv:invalidNumInputs","Two input arguments required.");}if (nlhs > 1){mexErrMsgIdAndTxt("MATLAB:conv:maxlhs","Too many output arguments.");}/* Get input data */double *input1 = mxGetPr(prhs[0]);double *input2 = mxGetPr(prhs[1]);mwSize len1 = mxGetNumberOfElements(prhs[0]);mwSize len2 = mxGetNumberOfElements(prhs[1]);/* Calculate output size */mwSize outlen = len1 + len2 - 1;/* Create output array */plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(1, outlen, mxREAL); double *output = mxGetPr(plhs[0]);/* Perform convolution */for (mwSize i = 0; i < outlen; i++){output[i] = 0;for (mwSize j = 0; j < len2; j++){if (i - j >= 0 && i - j < len1){output[i] += input1[i - j] * input2[j];}}}}```以上是MATLAB的conv函数的简化版本C源代码。
互信息matlab源代码
互信息matlab源代码互信息是一种用于评估两个变量之间相关性的统计量。
它可以用于特征选择、机器学习和数据挖掘等领域。
下面是一个用MATLAB编写的计算两个随机变量之间互信息的例子。
首先，我们定义两个随机变量X和Y。
这里我们使用正态分布生成随机数据。
```matlabmu1 = 0; mu2 = 0; sigma1 = 1; sigma2 = 1; rho = 0.5;n = 1000;接下来，我们定义一个函数`calculate_entropy`来计算随机变量的熵。
熵用于衡量随机变量的不确定性。
```matlabfunction entropy = calculate_entropy(data)frequency = tabulate(data); % 统计每个值的频率probability = frequency(:,3)/100; % 计算每个值的概率probability = probability(probability ~= 0); % 剔除概率为0的值entropy = -sum(probability.*log2(probability)); % 计算熵end```接下来，我们定义另一个函数`calculate_mutual_information`来计算X和Y之间的互信息。
```matlabfunction mi = calculate_mutual_information(x, y)joint_probability = zeros(length(unique(x)), length(unique(y)));for i=1:length(x)x_idx = find(unique(x) == x(i));y_idx = find(unique(y) == y(i));joint_probability(x_idx, y_idx) = joint_probability(x_idx, y_idx) + 1;endjoint_probability = joint_probability/sum(sum(joint_probability)); % 计算联合概率分布x_probability = sum(joint_probability,2); % 计算X的概率分布y_probability = sum(joint_probability,1); % 计算Y的概率分布entropy_x = calculate_entropy(x); % 计算X的熵entropy_y = calculate_entropy(y); % 计算Y的熵mi = 0;for i=1:size(joint_probability,1)for j=1:size(joint_probability,2)if joint_probability(i,j) ~= 0mi = mi +joint_probability(i,j)*log2(joint_probability(i,j)/(x_probability(i)*y_probabi lity(j)));endendendend```最后，我们使用这两个函数计算X和Y之间的互信息。
因子分析MATLAB程序源代码
因子分析MATLAB程序源代码因子分析是一种统计分析方法，用于确定一组观测变量的潜在因子结构。
在MATLAB中，可以使用`factoran`函数进行因子分析。
下面是一个示例的MATLAB代码，用于执行因子分析，并使用经典的因子旋转方法-变简单结构法（varimax）进行因子旋转：```matlab%数据准备data = [1 2 3 4 5; 2 3 4 5 6; 3 4 5 6 7; 4 5 6 7 8; 5 6 7 8 9];%因子分析num_factors = 2; % 欲提取的因子个数method = 'varimax'; % 因子旋转方法[loadings, spec_var, T, stats] = factoran(data, num_factors, 'rotate', method);%输出结果disp('因子载荷矩阵：');disp(loadings);disp('特殊因子方差：');disp(spec_var);disp('变换矩阵：');disp(T);disp('统计信息：');disp(stats);```在这个示例中，我们首先准备了一个包含5个观测变量的数据矩阵`data`，然后指定欲提取的因子个数`num_factors`为2，并选择`varimax`作为因子旋转方法。
调用`factoran`函数进行因子分析后，会返回以下结果：- `loadings`：因子载荷矩阵，描述所有观测变量与因子之间的关系；- `spec_var`：特殊因子方差，每个观测变量独自解释的方差；-`T`：变换矩阵，将数据旋转到简单结构后的载荷矩阵；- `stats`：统计信息，包括共同度、特殊方差和解释总方差等。
使用`disp`函数将结果打印到控制台上。
以上就是一个简单的因子分析的MATLAB代码示例，你可以根据自己的需求修改和扩展代码。
(完整word版)MatLab代码大全
第2章图像获取2.3.2 二维连续傅里叶变换例2.2figure(1); %建立图形窗口1[u,v] = meshgrid(-1:0.01:1); %生成二维频域网格F1 = abs(sinc(u.*pi));F2 = abs(sinc(v.*pi));F=F1.*F2; %计算幅度频谱F=|F(u,v)|surf(u,v,F); %显示幅度频谱，如图2.3(b)shading interp; %平滑三维曲面上的小格axis off; %关闭坐标系figure(2); %建立图形窗口2F1=histeq(F); %扩展F的对比度以增强视觉效果imshow(F1); %用图像来显示幅度频谱，如图2.3(c)第3章图像变换3.4.4 二维FFT的MATLAB实现例3.2 简单图像及其傅里叶变换MATLAB程序：%建立简单图像d并显示之d = zeros(32,32); %图像大小32⨯32d(13:20,13:20) = 1; %中心白色方块大小为8⨯8figure(1); %建立图形窗口1imshow(d,'notruesize')；%显示图像d如图3.5(a)所示%计算傅里叶变换并显示之D = fft2(d); %计算图像d的傅里叶变换，fft2(d) = fft(fft(d).').'figure(2); %建立图形窗口2imshow(abs(D),[-1 5],'notruesize'); %显示图像d的傅里叶变换谱如3.5(b)所示例3.3 MATLAB图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序：figure(1);load imdemos saturn2; %装入MA TLAB图像saturn2imshow(saturn2); %显示图像saturn2如图3.6(a)所示figure(2);S= fftshift(fft2(saturn2)); %计算傅里叶变换并移位imshow(log(abs(S)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.6(b)所示例3.4 真彩图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序：figure(1);A=imread('image1.jpg'); %装入真彩图像，见图1.1(b)B=rgb2gray(A); %将真彩图像转换为灰度图像imshow(B); %显示灰度图像如图3.7(a)所示C=fftshift(fft2(B)); %计算傅里叶变换并移位figure(2);imshow(log(abs(C)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.7(b)所示3.5.4 离散余弦变换的MATLAB实现例3.5 计算并显示真彩图像余弦变换的MATLAB程序如下：RGB=imread('image2.jpg'); %装入真彩图像figure(1);imshow(RGB); %显示彩色图像GRAY=rgb2gray(RGB); %将真彩图像转换为灰度图像figure(2);imshow(GRAY); %显示灰度图像如图3.10(a)所示DCT=dct2(GRAY); %进行余弦变换figure(3);imshow(log(abs(DCT)),[ ]); %显示余弦变换如图3.10(b)所示。
practical matlab deep learning 源代码
practical matlab deep learning 源代码在编写MATLAB 深度学习源代码时，我们需要了解一些基本概念和步骤。
在本文中，我将为您解释如何编写一个实用的MATLAB 深度学习源代码，并为您提供一个简单的示例。
深度学习是一种机器学习方法，通过构建人工神经网络模型来模拟和解决复杂的问题。
MATLAB 是一个功能强大的编程环境，它提供了许多有用的工具箱和函数来支持深度学习任务。
编写MATLAB 深度学习源代码需要以下步骤：1. 确定问题和数据集：首先，我们需要确定要解决的问题和相应的数据集。
例如，您可能想要开发一个图像分类器，用于将图像分为不同的类别。
2. 数据预处理与特征提取：在开始训练模型之前，通常需要对数据进行预处理和特征提取。
这可能包括图像缩放、标准化、去噪、平衡数据集等。
MATLAB 提供了许多函数和工具箱，例如Image Processing Toolbox 和Signal Processing Toolbox，可以帮助您进行这些操作。
3. 构建神经网络模型：接下来，您需要构建一个神经网络模型。
在MATLAB 中，您可以使用深度学习工具箱来构建不同类型的网络，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
您可以选择在网络中添加不同的层（例如卷积层、池化层、全连接层等）来构建适合您问题的模型。
4. 配置训练参数：在训练模型之前，您需要配置一些训练参数，例如学习率、迭代次数、批量大小等。
这些参数的选择可能会对模型的性能产生重要影响。
MATLAB 提供了许多优化器和训练算法，例如随机梯度下降（SGD）和反向传播（backpropagation），可帮助您进行模型训练。
5. 模型训练与评估：一旦您配置了训练参数，就可以使用MATLAB 进行模型的训练。
通过将输入数据和相应的标签传递给模型，可以通过迭代优化网络参数来训练模型。
在训练过程中，您可以跟踪模型的训练损失和准确率等指标。
matlab strcat函数源代码
MATLAB中的strcat函数是用来连接字符串的函数，它可以将多个字符串连接成一个新的字符串。
1. strcat函数的定义strcat函数的定义如下所示：```matlabfunction s = strcat(varargin)```其中，s为连接后的字符串，varargin为输入的字符串参数。
2. strcat函数的使用方法strcat函数的使用方法如下所示：```matlabs = strcat(str1, str2, ..., strN)```其中，str1、str2、...、strN为要连接的字符串参数，s为连接后的字符串。
3. strcat函数的源代码strcat函数的源代码如下所示：```matlabfunction s = strcat(varargin)narginchk(1, inf)for i = 1:narginvalidateattributes(varargin{i}, {'char'}, {'row'})ends = [varargin{:}];end```在上面的源代码中，首先使用了narginchk函数来检查输入参数的个数，确保参数个数在1到无穷大之间。
然后使用了validateattributes 函数来验证输入参数的类型，确保输入的参数都是字符型的向量。
使用了括号运算符[]来将所有的字符串参数连接成一个新的字符串，并将结果赋值给变量s。
4. strcat函数的示例下面是使用strcat函数的一个示例：```matlabstr1 = 'Hello, ';str2 = 'world!';s = strcat(str1, str2);disp(s);```执行上面的示例代码后，变量s的值为'Hello, world!'。
5. strcat函数的注意事项在使用strcat函数时，需要注意以下几点：- 输入的参数必须是字符型的向量，否则会导致错误。
matlab fsk 过零检测 源代码
matlab fsk 过零检测源代码在频移键控（FSK）调制中，过零检测可以用于检测信号中的频率变化，通常用于解调 FSK 信号。
以下是 MATLAB 中的一个简单的FSK 过零检测的示例代码：% FSK 过零检测示例% 生成 FSK 调制信号fs = 1000; % 采样率T = 1/fs; % 采样间隔t = 0:T:1; % 时间序列% 定义两个频率f1 = 50; % 低频率f2 = 100; % 高频率% 生成 FSK 信号data = [1 0 1 1 0 1 0 0]; % 数据位序列fsk_signal = fskmod(data, [f1, f2], fs);% 添加噪声noisy_signal = awgn(fsk_signal, 10); % 添加 10 dB 的高斯白噪声% 过零检测threshold = 0; % 阈值，可以根据实际情况调整zero_crossings = find(abs(diff(sign(noisy_signal - threshold))) > 0.5);% 显示结果figure;subplot(3,1,1);plot(t, fsk_signal, '-o');title('FSK Modulated Signal');subplot(3,1,2);plot(t, noisy_signal, '-o');title('Noisy Signal');subplot(3,1,3);plot(t, noisy_signal, '-o');hold on;plot(t(zero_crossings), noisy_signal(zero_crossings), 'ro');title('Zero Crossing Detection');hold off;这个示例中，我们首先生成了一个 FSK 调制信号，然后添加了高斯白噪声。
matlab经典代码
matlab经典代码MATLAB 是一种数学软件，可用于科学计算、数据分析、可视化和算法开发等。
下面是一些经典的 MATLAB 代码:1. 求和代码```matlabsum = 0;for i = 1:size(x,2)sum = sum + x(i,1);endend```2. 矩阵乘法代码```matlabA = [3 4; 5 2];B = [1 2; 3 4];C = A*B;```3. 求平均值代码```matlabx = [3 4; 5 2];mean = sum(x) / size(x,1);```4. 判断正误代码```matlabx = [2 3];if x > 1,disp("x > 1 正确");elsedisp("x > 1 错误");end```5. 矩阵求和代码```matlabA = [3 4; 5 2];sum = 0;for i = 1:size(A,2)sum = sum + A(i,1);endend```6. 求最大值和最小值代码 ```matlabA = [3 4; 5 2];max = max(A);min = min(A);disp(["最大值为:", num2str(max)]);disp(["最小值为:", num2str(min)]);```7. 求和与平均值相结合的代码```matlabx = [3 4; 5 2];sum = sum(x);mean = mean(x);disp(["和为:", num2str(sum)]);disp(["平均值为:", num2str(mean)]);```这些 MATLAB 代码只是其中的一部分，当然还有很多其他的代码可以用于不同的场景。
Matlab源程序代码
正弦波的源程序：(一)，用到的函数1,f2t函数function x=f2t(X)global dt df t f T N%x=f2t(X)%x为时域的取样值矢量%X为x的傅氏变换%X与x长度相同并为2的整幂%本函数需要一个全局变量dt(时域取样间隔) X=[X(N/2+1:N),X(1:N/2)];x=ifft(X)/dt;end2,t2f函数。
function X=t2f(x)global dt df N t f T%X=t2f(x)%x为时域的取样值矢量%X为x的傅氏变换%X与x长度相同,并为2的整幂。
%本函数需要一个全局变量dt(时域取样间隔) H=fft(x);X=[H(N/2+1:N),H(1:N/2)]*dt;end(二),主程序。
1，%（1）绘出正弦信号波形及频谱global dt df t f Nclose allk=input('取样点数＝2^k, k取10摆布');if isempty(k), k=10; endf0=input('f0=取1(kz)摆布');if isempty(f0), f0=1; endN=2^k;dt=0.01; %msdf=1/(N*dt); %KHzT=N*dt; %截短期Bs=N*df/2; %系统带宽f=[-Bs+df/2:df:Bs]; %频域横坐标t=[-T/2+dt/2:dt:T/2]; %时域横坐标s=sin(2*pi*f0*t); %输入的正弦信号S=t2f(s); %S是s的傅氏变换a=f2t(S); %a是S的傅氏反变换a=real(a);as=abs(S);subplot(2,1,1) %输出的频谱plot(f,as,'b');gridaxis([-2*f0,+2*f0,min(as),max(as)])xlabel('f (KHz)')ylabel('|S(f)| (V/KHz)') %figure(2)subplot(2,1,2)plot(t,a,'black') %输出信号波形画图gridaxis([-2/f0,+2/f0,-1.5,1.5])xlabel('t(ms)')ylabel('a(t)(V)')gtext('频谱图')最佳基带系统的源程序：(一)，用到的函数f2t函数和t2f函数。
matlab filter函数源代码
matlab filter函数源代码MATLAB中的filter函数是一个非常常用的信号处理函数，它可以实现对信号进行滤波操作。
滤波是信号处理的重要环节之一，它可以去除信号中的噪声以及其他不需要的成分，使得信号更加清晰和准确。
在MATLAB中，filter函数的源代码如下所示：```matlabfunction y = filter(b, a, x)% 输入参数b为滤波器的分子系数，a为滤波器的分母系数，x 为输入信号% 输出参数y为滤波后的信号N = max(length(b), length(a)); % 滤波器的阶数b = [b, zeros(1, N-length(b))]; % 分子系数补零a = [a, zeros(1, N-length(a))]; % 分母系数补零M = length(x); % 输入信号的长度y = zeros(1, M); % 初始化输出信号for n = 1:Mfor k = 1:Nif n-k+1 > 0y(n) = y(n) + b(k)*x(n-k+1);endendfor k = 2:Nif n-k+1 > 0y(n) = y(n) - a(k)*y(n-k+1);endendy(n) = y(n)/a(1);endend```上述代码中，filter函数接受三个输入参数：分子系数b、分母系数a和输入信号x。
其中，分子系数和分母系数用于定义滤波器的传递函数，而输入信号则是待滤波的信号。
函数的输出参数为滤波后得到的信号y。
在代码的实现过程中，首先通过比较分子系数b和分母系数a的长度，确定滤波器的阶数N。
然后，根据阶数N对分子系数和分母系数进行补零操作，使得它们的长度一致。
接下来，通过两个嵌套的for循环遍历输入信号x的每一个样本点，并根据滤波器的差分方程进行滤波操作。
其中，第一个for循环用于计算输出信号y的累加和，第二个for循环用于计算输出信号y的递推和。
用MATLAB实现计算器程序源代码
function varargout = caculator(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @caculator_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @caculator_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{:});endfunction caculator_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject;set(handles.edit1,'string','0');set(handles.edit5,'string','0');guidata(hObject, handles);function varargout = caculator_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output;function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit2_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit3_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)handles.num1=strcat(get(handles.edit1,'string'),'+');set(handles.edit1,'string',handles.num1);guidata(hObject,handles);function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.num2=strcat(get(handles.edit1,'string'),'-');set(handles.edit1,'string',handles.num2);guidata(hObject,handles);function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.num3=strcat(get(handles.edit1,'string'),'*');set(handles.edit1,'string',handles.num3);guidata(hObject,handles);function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.num4=strcat(get(handles.edit1,'string'),'/');set(handles.edit1,'string',handles.num4);guidata(hObject,handles);function pushbutton_1_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu1=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu1=strcat(handles.yuanshu,handles.shu1);if length(handles.shu1)<2;elseif (length(handles.shu1)>=2)&&(handles.shu1(end-1)==')')&& (handles.shu1(1)=='l')temp=handles.shu1(end);handles.shu1(end)=handles.shu1(end-1);handles.shu1(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu1);guidata(hObject, handles);function pushbutton_2_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu2=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu2=strcat(handles.yuanshu,handles.shu2);if length(handles.shu2)<2;elseif (length(handles.shu2)>=2)&&(handles.shu2(end-1)==')')&& (handles.shu2(1)=='l')temp=handles.shu2(end);handles.shu2(end)=handles.shu2(end-1);handles.shu2(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu2);guidata(hObject, handles);function pushbutton_4_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu4=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu4=strcat(handles.yuanshu,handles.shu4);if length(handles.shu4)<2;elseif (length(handles.shu4)>=2)&&(handles.shu4(end-1)==')')&& (handles.shu4(1)=='l')temp=handles.shu4(end);handles.shu4(end)=handles.shu4(end-1);handles.shu4(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu4);guidata(hObject, handles);function pushbutton_3_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu3=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu3=strcat(handles.yuanshu,handles.shu3);if length(handles.shu3)<2;elseif (length(handles.shu3)>=2)&&(handles.shu3(end-1)==')')&& (handles.shu3(1)=='l')temp=handles.shu3(end);handles.shu3(end)=handles.shu3(end-1);handles.shu3(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu3);guidata(hObject, handles);function pushbutton_5_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu5=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu5=strcat(handles.yuanshu,handles.shu5);if length(handles.shu5)<2;elseif (length(handles.shu5)>=2)&&(handles.shu5(end-1)==')')&& (handles.shu5(1)=='l')temp=handles.shu5(end);handles.shu5(end)=handles.shu5(end-1);handles.shu5(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu5);guidata(hObject, handles);function pushbutton_9_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu9=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu9=strcat(handles.yuanshu,handles.shu9);if length(handles.shu9)<2;elseif (length(handles.shu9)>=2)&&(handles.shu9(end-1)==')')&& (handles.shu9(1)=='l')temp=handles.shu9(end);handles.shu9(end)=handles.shu9(end-1);handles.shu9(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu9);guidata(hObject, handles);function pushbutton_7_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu7=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu7=strcat(handles.yuanshu,handles.shu7);if length(handles.shu7)<2;elseif (length(handles.shu7)>=2)&&(handles.shu7(end-1)==')')&& (handles.shu7(1)=='l')temp=handles.shu7(end);handles.shu7(end)=handles.shu7(end-1);handles.shu7(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu7);guidata(hObject, handles);function pushbutton_8_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu8=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu8=strcat(handles.yuanshu,handles.shu8);if length(handles.shu8)<2;elseif (length(handles.shu8)>=2)&&(handles.shu8(end-1)==')')&& (handles.shu8(1)=='l')temp=handles.shu8(end);handles.shu8(end)=handles.shu8(end-1);handles.shu8(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu8);guidata(hObject, handles);function pushbutton_6_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu6=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu6=strcat(handles.yuanshu,handles.shu6);if length(handles.shu6)<2;elseif (length(handles.shu6)>=2)&&(handles.shu6(end-1)==')')&& (handles.shu6(1)=='l')temp=handles.shu6(end);handles.shu6(end)=handles.shu6(end-1);handles.shu6(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu6);guidata(hObject, handles);function pushbutton18_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.jieguo=get(handles.edit1,'string');handles.jieguo=strcat('=',handles.jieguo);eval(['handles.result''1' handles.jieguo]);set(handles.edit5,'string',num2str(handles.result1));guidata(hObject,handles);function pushbutton_0_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu0=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');if handles.yuanshu(end)=='N';handles.yuanshu(end)='';endif handles.yuanshu(1)=='0';handles.yuanshu=handles.yuanshu(2:end);endhandles.shu0=strcat(handles.yuanshu,handles.shu0);if length(handles.shu0)<2;elseif (length(handles.shu0)>=2)&&(handles.shu0(end-1)==')')&& (handles.shu0(1)=='l')temp=handles.shu0(end);handles.shu0(end)=handles.shu0(end-1);handles.shu0(end-1)=temp;endset(handles.edit1,'string',handles.shu0);guidata(hObject, handles);function pushbutton20_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.shu10=get(hObject,'string');handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.shu10=strcat(handles.yuanshu,handles.shu10);set(handles.edit1,'string',handles.shu10);guidata(hObject, handles);function pushbutton21_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit5_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit5_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction pushbutton22_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.fanhao=strcat('-(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.fanhao);guidata(hObject, handles);function pushbutton23_Callback(hObject, eventdata, handles)set(handles.edit1,'string','0');set(handles.edit5,'string','0');guidata(hObject, handles);function pushbutton24_Callback(hObject, eventdata, handles)result=questdlg('ÕæµÄÒªÍ˳ö£¿','Í˳öÈ·ÈÏ','È·¶¨','È¡Ïû','È¡Ïû'); if result=='È·¶¨', close(gcf); endfunction pushbutton25_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.sin=strcat('sin(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.sin);guidata(hObject, handles);function pushbutton26_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.cos=strcat('cos(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.cos);guidata(hObject, handles);function pushbutton27_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.tan=strcat('tan(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.tan);guidata(hObject, handles);function pushbutton28_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.ln=strcat('reallog(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.ln);guidata(hObject, handles);function pushbutton29_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.log=strcat('log',handles.yuanshu,'()');set(handles.edit1,'string',handles.log);guidata(hObject, handles);function pushbutton30_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.daoshu=strcat('1/(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.daoshu);guidata(hObject, handles);function pushbutton31_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.sqrt=strcat('sqrt(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.sqrt);guidata(hObject, handles);function pushbutton32_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.pingfang=strcat('(',handles.yuanshu,')^2');set(handles.edit1,'string',handles.pingfang);guidata(hObject, handles);function pushbutton33_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.ncifang=strcat('(',handles.yuanshu,')^N');set(handles.edit1,'string',handles.ncifang);guidata(hObject, handles);function pushbutton35_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.kuohao=strcat('(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.kuohao);guidata(hObject, handles);function pushbutton36_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.yuanshu=handles.yuanshu(1:(end-1));if length(handles.yuanshu)<1handles.yuanshu='0';endset(handles.edit1,'string',handles.yuanshu);guidata(hObject, handles);% --- Executes on button press in pushbutton37.function pushbutton37_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.yuanshu=get(handles.edit1,'string');handles.exp=strcat('exp(',handles.yuanshu,')');set(handles.edit1,'string',handles.exp);guidata(hObject, handles);% --- Executes when user attempts to close figure1.function figure1_CloseRequestFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to figure1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: delete(hObject) closes the figuredelete(hObject);%--------------------------------------------------------------------function Untitled_14_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Untitled_14 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_15_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','red')% hObject handle to Untitled_15 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_16_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','blue')% hObject handle to Untitled_16 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_17_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','green')% hObject handle to Untitled_17 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_18_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','black')% hObject handle to Untitled_18 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_19_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','yellow')% hObject handle to Untitled_19 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%--------------------------------------------------------------------function Untitled_20_Callback(hObject, eventdata, handles)set(gcf,'color','m')% hObject handle to Untitled_20 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) function Untitled_1_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_2_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_3_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_4_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)function Untitled_5_Callback(hObject, eventdata, handles)function Untitled_6_Callback(hObject, eventdata, handles)。
Matlab实现数字信号处理（源代码）
1 编制程序产生单位抽样序列δ(n) 及δ(n﹣学号)，并绘制出图形。
δ(n) %实现单位抽样序列δ(n)程序k=-30:30;delta=[zeros(1,30),1,zeros(1,30)];stem(k,delta)δ(n﹣学号)%实现单位抽样序列δ(n﹣22)程序k=-30:30;delta=[zeros(1,52),1,zeros(1,8)];stem(k,d2 编制程序产生单位阶跃序列u(n) 及u(n﹣学号)及u(n)﹣u(n﹣学号)，并绘制出图形。
%实现单位阶跃序列u(n)程序k=-30:30;delta=[zeros(1,30),1,ones(1,30)]; stem(k,delta)%实现阶跃序列u(n﹣22)程序k=-30:30;delta=[zeros(1,52),1,ones(1,8)];stem(k,delta)%实现阶跃序列u(n)﹣u(n﹣22)程序k=-30:30;(1,52),1,ones(1,8)];stem(k,delta)3 编制程序产生正弦序列x(n)= 学号sin(2πn)，x(n)= 学号sin(2πn/学号) 及x(n)= 学号sin(2n)，并绘制出图形。
%实现正弦序列x(n)= 22sin(2πn)程序n=0:100;x=22*sin(2*n*pi);stem(n,x)%实现正弦序列x(n)= 22sin(2πn/22)程序Array n=0:100;x=22*sin(2*n*pi/22);stem(n,x)n=0:100;x=22*sin(2*n);stem(n,x)4 编制程序产生复指数序列x(n)= e j学号n，并绘制图形。
%实现复指数序列x(n)= ej22n程序n=0:50;x=exp(i*22).^n;xr=real(x);xi=imag(x);xm=abs(x); xa=angle(x); figure;subplot(221);stem(n,xr);title('实部'); subplot(222);stem(n,xi);title('虚部'); subplot(223);stem(n,xm);title('模'); subplot(224);stem(n,xa);title('相角');实部204060虚部0204060模0204060相角5编制程序产生指数序列x(n)= a n，并绘制出图形。
matlab的conv的c源代码
matlab的conv的c源代码MATLAB的conv函数是一种非常实用的工具，用于进行信号和图像处理中的卷积运算。
本文将介绍MATLAB conv函数的C源代码实现。
卷积运算是信号和图像处理中非常重要的一种操作。
它可以用来实现滤波、边缘检测、模糊处理等各种应用。
而MATLAB的conv函数提供了方便的卷积计算方式，允许用户快速高效地进行信号和图像处理。
以下是MATLAB conv函数的C源代码实现：```c#include <stdio.h>void convolution(double *input, int input_length, double *kernel, int kernel_length, double *output){int i, j, k;for (i = 0; i < input_length + kernel_length - 1; i++){output[i] = 0;for (j = 0; j < kernel_length; j++){k = i - j;if (k >= 0 && k < input_length){output[i] += input[k] * kernel[j];}}}}int main(){double input[] = {1, 2, 3, 4, 5};int input_length = sizeof(input) / sizeof(input[0]);double kernel[] = {0.5, 1, 0.5};int kernel_length = sizeof(kernel) / sizeof(kernel[0]);double output[input_length + kernel_length - 1];convolution(input, input_length, kernel, kernel_length, output); printf("Convolution result:\n");for (int i = 0; i < input_length + kernel_length - 1; i++){printf("%.2f ", output[i]);}printf("\n");return 0;}```在上述代码中，我们定义了一个convolution函数来实现卷积运算。
matlab源代码
matlab源代码例错误！文档中没有指定样式的文字。
-1%周期信号（方波）的展开,fb_jinshi.mclose all;clear all;N=100; %取展开式的项数为2N＋1项T=1;fs=1/T;N_sample=128; %为了画出波形，设置每个周期的采样点数dt = T/N_sample;t=0:dt:10*T-dt;n=-N:N;Fn = sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);Fn(N+1)=0;ft = zeros(1,length(t));for m=-N:Nft = ft + Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t);endplot(t,ft)例错误！文档中没有指定样式的文字。
-4利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。
function [f,sf]= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signal's Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。
function [t st]=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input %signal's spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = fftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);另写脚本文件fb_spec.m如下：%方波的傅氏变换, fb_spec.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=T/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)]; %方波一个周期subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel('t'); ylabel('s(t)');subplot(212);[f sf]=T2F(t,st); %方波频谱plot(f,abs(sf)); hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel('f');ylabel('|S(f)|');%根据傅氏变换计算得到的信号频谱相应位置的抽样值sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')例错误！文档中没有指定样式的文字。
matlab的conv的c源代码
matlab的conv的c源代码MATLAB的conv函数是一个非常常用的函数，用于计算两个向量的卷积。
在MATLAB中，conv函数是通过C语言编写的，下面是conv函数的C源代码。
```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void conv(double *x, int len_x, double *h, int len_h, double *y) {int len_y = len_x + len_h - 1; // 计算卷积结果的长度// 分配内存空间double *temp = (double *)malloc(len_y * sizeof(double));// 初始化卷积结果为0for (int i = 0; i < len_y; i++) {temp[i] = 0;}// 计算卷积for (int i = 0; i < len_x; i++) {for (int j = 0; j < len_h; j++) {temp[i + j] += x[i] * h[j];}}// 将卷积结果复制到输出数组for (int i = 0; i < len_y; i++) {y[i] = temp[i];}// 释放内存空间free(temp);}int main() {double x[] = {1, 2, 3, 4, 5};double h[] = {1, 1, 1};int len_x = sizeof(x) / sizeof(x[0]);int len_h = sizeof(h) / sizeof(h[0]);int len_y = len_x + len_h - 1;double *y = (double *)malloc(len_y * sizeof(double)); conv(x, len_x, h, len_h, y);// 打印卷积结果for (int i = 0; i < len_y; i++) {printf("%f ", y[i]);}printf("\n");// 释放内存空间free(y);return 0;}```以上是conv函数的C源代码。
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clcclear allInputImage=imread('11.png'); %读入要处理的图像GrayImage=rgb2gray(InputImage);% 将图像转换为灰度图像figure(1)imshow(Gx) % 显示使用matlab自带sobel水平算子得到的图片GrayImage=double(GrayImage); % 把图像变为双精度图像类型[m n]=size(GrayImage); %图像的大小（长和宽）g=zeros(m,n); %定义一个大小为S的空矩阵for i=2:m-1for j=2:n-1g(i,j)=GrayImage(i-1,j-1)+2*GrayImage(i-1,j)+GrayImage(i-1,j+1)-GrayImage(i+1 ,j-1)-2*GrayImage(i+1,j)-GrayImage(i+1,j+1); %Sobel算子的垂直梯度endend%边缘像素的操作g(1,:)=0;g(:,1)=0;g(m,:)=0;g(:,n)=0;figure(2)SFImage=uint8(g); % 显示滤波后的图像imshow(SFImage)MATLAB实用源代码(2010-03-31 09:41:21)转载标签：杂谈1.图像反转MATLAB 程序实现如下：I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H);2.灰度线性变换MATLAB 程序实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J);title('线性变换图像[0.1 0.5]');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K);title('线性变换图像[0.3 0.7]');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系3.非线性变换MATLAB 程序实现如下：I=imread('xian.bmp');I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1),imshow(I1);title(' 灰度图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系J=double(I1);J=40*(log(J+1));H=uint8(J);subplot(1,2,2),imshow(H);title(' 对数变换图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系4.直方图均衡化MATLAB 程序实现如下：I=imread('xian.bmp');I=rgb2gray(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I);subplot(2,2,2);imhist(I);I1=histeq(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I1);subplot(2,2,2);imhist(I1);5. 线性平滑滤波器用MA TLAB实现领域平均法抑制噪声程序：I=imread('xian.bmp');subplot(231)imshow(I)title('原始图像')I=rgb2gray(I);I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(232)imshow(I1)title(' 添加椒盐噪声的图像')k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板平滑滤波');subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板平滑滤波');subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板平滑滤波');subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板平滑滤波');6.中值滤波器用MA TLAB实现中值滤波程序如下：I=imread('xian.bmp');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(231),imshow(I);title('原图像');subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像'); k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波'); subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波');7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('二值图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系H=fspecial('sobel'); %选择sobel算子J=filter2(H,I1); %卷积运算subplot(2,2,3),imshow(J);title('sobel算子锐化图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子J1=conv2(I1,h,'same'); %卷积运算subplot(2,2,4),imshow(J1);title('拉普拉斯算子锐化图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系8.梯度算子检测边缘用MA TLAB实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);subplot(2,3,2);imshow(I1);title('二值图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I2=edge(I1,'roberts');figure;subplot(2,3,3);imshow(I2);title('roberts算子分割结果'); axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I3=edge(I1,'sobel');subplot(2,3,4);imshow(I3);title('sobel算子分割结果');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I4=edge(I1,'Prewitt');subplot(2,3,5);imshow(I4);title('Prewitt算子分割结果'); axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系9.LOG算子检测边缘用MA TLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);title('灰度图像');I2=edge(I1,'log');subplot(2,2,3);imshow(I2);title('log算子分割结果');10.Canny算子检测边缘用MA TLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像')I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);title('灰度图像');I2=edge(I1,'canny');subplot(2,2,3);imshow(I2);title('canny算子分割结果');11.边界跟踪（bwtraceboundary函数）clcclear allI=imread('xian.bmp');figureimshow(I);title('原始图像');I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像figureimshow(BW);title('二值图像');dim=size(BW);col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标connectivity=8;num_points=180;contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);%提取边界figureimshow(I1);hold on;plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);title('边界跟踪图像');12.Hough变换I= imread('xian.bmp');rotI=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(rotI);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;BW=edge(rotI,'prewitt');subplot(2,2,2);imshow(BW);title('prewitt算子边缘检测后图像');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;[H,T,R]=hough(BW);subplot(2,2,3);imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit'); title('霍夫变换图');xlabel('\theta'),ylabel('\rho');axis on , axis normal, hold on;P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));plot(x,y,'s','color','white');lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7); subplot(2,2,4);,imshow(rotI);title('霍夫变换图像检测');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;hold on;max_len=0;for k=1:length(lines)xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);if(len>max_len)max_len=len;xy_long=xy;endendplot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');13.直方图阈值法用MA TLAB实现直方图阈值法：I=imread('xian.bmp');I1=rgb2gray(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I1);title(' 灰度图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系[m,n]=size(I1); %测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置endsubplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图title('灰度直方图')xlabel('灰度值')ylabel(' 出现概率')I2=im2bw(I,150/255);subplot(2,2,3),imshow(I2);title('阈值150的分割图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I3=im2bw(I,200/255); %subplot(2,2,4),imshow(I3);title('阈值200的分割图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系14. 自动阈值法：Otsu法用MA TLAB实现Otsu算法：clcclear allI=imread('xian.bmp');subplot(1,2,1),imshow(I);title('原始图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系level=graythresh(I); %确定灰度阈值BW=im2bw(I,level);subplot(1,2,2),imshow(BW);title('Otsu 法阈值分割图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系15.膨胀操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1);imshow(I1);title('灰度图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀subplot(1,2,2);imshow(I2);title(' 膨胀后图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系16.腐蚀操作MATLAB 实现腐蚀操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1);imshow(I1);title('灰度图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀subplot(1,2,2);imshow(I2);title('腐蚀后图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系17.开启和闭合操作用MA TLAB实现开启和闭合操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素I2=imopen(I1,se); %开启操作I3=imclose(I1,se); %闭合操作subplot(2,2,3),imshow(I2);title('开启运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系subplot(2,2,4),imshow(I3);title('闭合运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系18.开启和闭合组合操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像subplot(3,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I);subplot(3,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1);I2=imopen(I1,se); %开启操作I3=imclose(I1,se); %闭合操作subplot(3,2,3),imshow(I2);title('开启运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系subplot(3,2,4),imshow(I3);title('闭合运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1);I4=imopen(I1,se);I5=imclose(I4,se);subplot(3,2,5),imshow(I5); %开—闭运算图像title('开—闭运算图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I6=imclose(I1,se);I7=imopen(I6,se);subplot(3,2,6),imshow(I7); %闭—开运算图像title('闭—开运算图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系19.形态学边界提取利用MATLAB实现如下：I=imread('xian.bmp'); %载入图像subplot(1,3,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);subplot(1,3,2),imshow(I1);title('二值化图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I2=bwperim(I1); %获取区域的周长subplot(1,3,3),imshow(I2);title('边界周长的二值图像');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;20.形态学骨架提取利用MATLAB实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on;I1=im2bw(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('二值图像');axis([50,250,50,200]);axis on;I2=bwmorph(I1,'skel',1); subplot(2,2,3),imshow(I2); title('1次骨架提取');axis([50,250,50,200]); axis on;I3=bwmorph(I1,'skel',2); subplot(2,2,4),imshow(I3); title('2次骨架提取');axis([50,250,50,200]); axis on;21.直接提取四个顶点坐标I = imread('xian.bmp');I = I(:,:,1);BW=im2bw(I);figureimshow(~BW)[x,y]=getpts。