DOE光场变换 实验报告

DOE 光场变换

实验目的：1. 了解使用DOE 对光束实现整形变换的意义及原理

2. 熟悉光场测试的基本过程，学习CCD 的使用

3. 观测各个光学元器件表面反射和干涉对测试结果的影响

实验原理：

衍射光学元件（DOE ：Diffractive Optical Elements ）是基于光波的衍射理论，利用计算机辅助设计，并用超大规模集成（VLSI ）电路制造工艺，在片基上（或传统光学器件表面）刻蚀产生台阶型或连续浮雕结构，形成纯位相、同轴再现、且有极高衍射效率的一类衍射型光学元件。DOE 有许多独特的功能，有很多是传统光学器件无法完成的。

从理论上说，DOE 几乎可以在物理实际条件允许范围内，将任意光束进行光场变换得到我们所需要的任意光束。利用DOE 对光束的光强分布进行整形变换是其应用的一个重要方面。通过控制DOE 上的位相分布，就可以实现对入射光场的整形，输出我们所需的光场分布。本实验是使用DOE 将透镜会聚形成的高斯型光强分布圆斑整形成光强均匀分布的矩形光斑，实现光强均匀化照明。

图1 用DOE 对光场进行整形变换原理示意图

CCD 是目前广泛使用的一种光强探测器，可将采集的光强信号转化为图像存储到计算机中。实验中CCD 探头放置于主透镜焦平面处，探测出射光强分布。实验所用DOE 是圆对称型，其与透镜中心的同轴对准非常重要；理论证明接受平面离焦量大于5μm 时，均匀照明会遭到破坏，所以CCD 探头平面必须与主透镜焦平面准确重合；衰减片、DOE 、透镜等器件所在平面都必须与光轴严格垂直；各光学元器件表面存在着衍射和反射，对结果将产生一定影响。

实验装置

核心设备为口径Ф100mm 的K9玻璃园对称型DOE ，CCD 摄像机、高速图像采集卡及采集系统，激光器、透镜以及衰减片。实验光路如图1所示。

实验过程

实验中应注意CCD 探头光敏元件的保护，勿接触损伤，并防止光强过大烧伤光敏元件。

（1）将激光器、衰减片、透镜、CCD 按光路图顺序布置，调整至同轴。

（2）开启激光器，选用合适衰减片至光强合适，打开CCD 及数采监控计算机系统，观察图像，通过调整CCD 前后位置使图像清晰，以达到CCD 探头平面与透镜焦平面重合。

（3）观察没有DOE 情况下，焦平面光强分布。

（4）将DOE 放入光路中，调节其中心与透镜中心同轴及其平面与光轴垂直。

（5）观察此时的图像、光强分布。并采集一幅图像，导入Matlab

软件，观察光强分布DOE 透镜 CCD 靶面 整形前光束

整形后光束

准直透镜

三维图，并对其中某一截面的光强分布描绘二维曲线。图2、图3为实验结果。光强分布曲线中平台部分对应图像中亮斑区域，可见顶部很平整，光强分布均匀。

图2 DOE整形后光斑图像

图3 矩形光斑某截面上的光强分布

Erdas实验报告

E RDAS实验报告 图像融合实验 数据来源 采用Erdas中examples文件内的2000年Atlanta多光谱TM数据和高清全色Pan数据。两图为同一地区不同坐标影像，故使用前需预处理从而得到实验区域。 目的 多光谱TM数据分辨率较低但包含多波段色彩，而全色Pan数据只包含一层高清影像，为了得到研究区域的高清彩色影像，我们将TM和Pan数据在Erdas2014中进行融合以达到实验目的。 方法 在遥感领域运用较多的融合方法有主成分变换法、比值变换法、小波变换法和HIS变换法。本实验则运用HIS变换法。IHS属于色度空间变换，从多光谱彩色合成影像上分离出代表信息的明度（I）和代表光谱信息的色调（H）、饱和度（S）等3个分量，并采用相同区域的高分辨率全色波段数据代替明度（I）进行空间信息融合。 步骤 1.几何校正 因原始图像空间坐标不同，需选取控制点进行几何校正。本实验校正方法为多项式法，选取6个控制点进行校正，其校正叠加截图如下：

2.叠加剪切 由校正结果可知两图像只有部分区域重合，所以建立AOI对重合区域进行剪切，以得到研究区域，截图如下： 3.重采样 因多光谱图像分辨率较低，像元点较大，若要与全色图融合出高清影像需进行重采样来调整像元大小，以达到与高清图一致。 4.二次剪切 因图为栅格，统一像元后，边缘区必然会有一定的扩展(如下图)，虽说扩展的范围较小，但在科研应用方面不符合要求，故须二次剪切。 5.RGB转HIS

TM图像选取前三层再分别赋予蓝、绿、红三色，转化为HIS格式，如下图： 6.直方图匹配 将高清图像直方图以标准图像的直方图为标准作变换,使全色光图和HIS图中I层两图像的直方图相同和近似,从而使两幅图像具有类似的色调和反差，以便作进一步的运算。 7.图像叠加 运用Layer stack功能将全色光高清图和H、S图层进行叠加即所谓的图像融合。它将多波段图层组合到了一起，从而得到新的包含多个有助于研究者使用的多波段影像。 8.IHS转RGB

图形学实验报告

计 算 机 图 形 学 实验指导书 学号：1441901105 姓名：谢卉

实验一：图形的几何变换 实验学时：4学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 二维图形的平移、缩放、旋转和投影变换（投影变换可在实验三中实现）等是最基本的图形变换，被广泛用于计算机图形学的各种应用程序中，本实验通过算法分析以及程序设计实验二维的图形变换，以了解变换实现的方法。如可能也可进行裁剪设计。 二、实验内容 掌握平移、缩放、旋转变换的基本原理，理解线段裁剪的算法原理，并通过程序设计实现上述变换。建议采用VC++实现OpenGL程序设计。 三、实验原理、方法和手段 1．图形的平移 在屏幕上显示一个人或其它物体（如图1所示），用交互操作方式使其在屏幕上沿水平和垂直方向移动Tx和Ty，则有 x’=x+Tx y’=y+Ty 其中：x与y为变换前图形中某一点的坐标，x’和y’为变换后图形中该点的坐标。其交互方式可先定义键值，然后操作功能键使其移动。 2．图形的缩放 在屏幕上显示一个帆船（使它生成在右下方），使其相对于屏幕坐标原点缩小s倍（即x方向和y方向均缩小s倍）。则有： x’=x*s y’=y*s 注意：有时图形缩放并不一定相对于原点，而是事先确定一个参考位置。一般情况下，参考点在图形的左下角或中心。设参考点坐标为xf、yf则有变换公式x’=x*Sx+xf*(1-Sx)=xf+(x-xf)*Sx y’=y*Sy+yf*(1-Sy)=yf+(y-yf)*Sy 式中的x与y为变换前图形中某一点的坐标，x’和y’为变换后图形中该点的坐标。当Sx>1和Sy>1时为放大倍数，Sx<1和Sy<1时为缩小倍数（但Sx和Sy

拉普拉斯变换实验报告答案

评分：《信号与系统》 实验报告 实验题目：拉普拉斯变换 实验班级： 姓名： 学号： 指导教师： 实验日期：

拉普拉斯变换实验 一、实验目的： 1、了解拉普拉斯变换及其逆变换的符号方法； 2、了解由系统函数零、极点分布决定时域特性，并绘制出图形； 3、了解由系统函数零、极点分布决定时域特性，并绘制出图形。 二、实验设备：多媒体计算机，matlab软件。 三、实验内容： １．例题4-8 求下示函数的逆变换 F（s）=10(s+2)(s+5)/s(s+1)(s+3) 该题中，所编程序为： clear all, close all, clc; %清除所有变量并清除屏幕内容 syms s; %定义系统s f = ilaplace(10*(s+2)*(s+5)/s/(s+1)/(s+3)) %进行拉式变换 实验结果: f = 100/3 - (10*exp(-3*t))/3 - 20*exp(-t) 2.例题4-9 求下示函数的逆变换 F（s）=(s^3+5s^2+9s+7)/(s+1)(s+2) 该题中，所编程序为： clear all, close all, clc; %清除所有变量并清除屏幕内容 b = [1,5,9,7]; %函数分子的系数 a1 = [1,1]; %函数分母第一个因式的系数 a2 = [1,2]; %函数分母第二个因式的系数 a = conv(a1,a2); %令a的值使a1，a2收敛 [r,p,k] = residue(b,a) %是函数部分分式展开 运行结果为： r = -1 2

p = -2 -1 k = 1 2 3.例题4-10 求下示函数的逆变换 F（s）=(s^2+3)/(s^2+2s+5)(s+2) 该题中，所编程序为： clear all, close all, clc; %清除所有变量并清除屏幕内容 b = [1,0,3]; %函数分子的系数 a1 = [1,2,5]; %函数分母第一个因式的系数 a2 = [1,2]; %函数分母第二个因式的系数 a = conv(a1,a2); %令a的值使a1，a2收敛 [r,p,k] = residue(b,a) %是函数部分分式展开 运行结果为： r = -0.2000 + 0.4000i -0.2000 - 0.4000i 1.4000 p = -1.0000 + 2.0000i -1.0000 - 2.0000i -2.0000 k = [] 4.例题4-12 求下示函数的逆变换 F(s)=(s-2)/s(s+1) ^3 该题中，所编程序为： clear all, close all, clc; %清除所有变量并清除屏幕内容

基于小波信号的噪声消除matlab实验报告

南京师范大学物理科学与技术学院 医用电子学论文 论文名称：基于小波变换的心电信号噪声消除 院系：物科院 专业：电路与系统 姓名：聂梦雅 学号： 121002043 指导教师：徐寅林

摘要 以小波变换的多分辨率分析为基础, 通过对体表心电信号(ECG) 及其噪声的分析, 对ECG信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声, 设计了不同的小波消噪算法; 并利用MIT/BIH 国际标准数据库中的ECG 信号和程序模拟所产生的ECG 信号, 分别对算法进行了仿真与实验验证。结果表明, 算法能有效地滤除ECG 信号检测中串入的几类主要噪声, 失真度很小, 可满足临床分析与诊断对ECG 波形的要求。 关键词: ECG 信号, 小波变换, 基线漂移, 工频干扰, 肌电干扰

Abstract We apply the multi-resolution analysis (MRA ) of wavelet transform ( WT ) , which was proposed by Mallat [ 5 ] , to suppress the three main types of noises existing in electrocardiogram ( ECG ) signals : baseline wander, power line interference and electro my ographical interference. We apply Mallat algorithm [ 4 ] to suppress the baseline wander in ECG signals. We apply the sof t-thresholding algorithm, proposed by donohoetal on the basis of MRA of WT , to suppress power line interference in ECG signals. We apply Mallat algorithm and then the algorithm proposed by Donohoetal to suppress the electro my ographical interference in ECG signals ,who sefrequency range varies f rom 5Hz to 2kHz. We performed simulations ,using both ECG signals from MIT/BIH database, and ECG signals generated via computer simulation .The results show that the algorithm can suppress the main no isesexisting in ECG signals efficiently with very little distortion, and can satisfy the requirement s of clinical analysis and diagnosis on ECG waveforms. Key words: ECG (electro cardio gram ) signal, wavelet transform , baseline wander, power line interference , electro my ographical interference

拉氏变换常用公式

常用拉普拉斯变换总结 1、指数函数 000)(≥

图像灰度变换实验报告

图像灰度变换报告 一.实验目的 1.学会使用Matlab ； 2.学会用Matlab 软件对图像进行灰度变换，观察采用各种不同灰度变换发法对最终图像效果的影响； 二.实验内容 1.熟悉Matlab 中的一些常用处理函数 读取图像：img=imread('filename'); //支持TIF,JPEG,GIF,BMP,PNG 等文件格式。 显示图像：imshow(img,G); //G 表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。 保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF 格式，其他与imread 相同。 亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之 间，low_in 以下及high_in 以上归零。 绘制直方图：imhist(img); 直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel 表示输出图像指定的灰度级数。 2.获取实验用图像：rice.jpg. 使用imread 函数将图像读入Matlab 。 3 .产生灰度变换函数T1，使得： 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg 进行处理，使用imwrite 函数保存处理后的新图像。 4.产生灰度变换函数T2，使得： s = 5.用T2imwrite 保存处理后的新图像。 6.分别用 s = r 0.6; s = r 0.4; s = r 0.3 对kids.tiff 图像进行处理。为简便起见，使用Matlab 中的imadjust 函数，最后用imwrite 保存处理后的新图像。 7.对circuit.jpg 图像实施反变换（Negative Transformation ）。s =1－r; 使

信号与系统-实验报告-实验五

实验五 连续信号与系统的S 域分析 学院 班级 姓名 学号 一、实验目的 1. 熟悉拉普拉斯变换的原理及性质 2. 熟悉常见信号的拉氏变换 3. 了解正/反拉氏变换的MATLAB 实现方法和利用MATLAB 绘制三维曲面图的方法 4. 了解信号的零极点分布对信号拉氏变换曲面图的影响及续信号的拉氏变换与傅氏变换的关系 二、 实验原理 拉普拉斯变换是分析连续时间信号的重要手段。对于当t ∞时信号的幅值不衰减的时间信号，即在f(t)不满足绝对可积的条件时，其傅里叶变换可能不存在，但此时可以用拉氏变换法来分析它们。连续时间信号f(t)的单边拉普拉斯变换F(s)的定义为： 拉氏反变换的定义为： 显然，上式中F(s)是复变量s 的复变函数，为了便于理解和分析F(s)随s 的变化规律，我们将F(s)写成模及相位的形式：()()()j s F s F s e ?=。其中，|F(s)|为复信号F(s)的模，而()s ?为F(s)的相位。由于复变量s=σ+jω，如果以σ为横坐标（实轴），jω为纵坐标（虚轴），这样，复变量s 就成为一个复平面，我们称之为s 平面。从三维几何空间的角度来看，|()|F s 和()s ?分别对应着复平面上的两个曲面，如果绘出它们的三维曲面图，就可以直观地分析连续信号的拉氏变换F(s)随复变量s 的变化情况，在MATLAB 语言中有专门对信号进行正反拉氏变换的函数，并且利用 MATLAB 的三维绘图功能很容易画出漂亮的三维曲面图。 ①在MATLAB 中实现拉氏变换的函数为： F=laplace( f ) 对f(t)进行拉氏变换，其结果为F(s) F=laplace (f,v) 对f(t)进行拉氏变换，其结果为F(v) F=laplace ( f,u,v) 对f(u)进行拉氏变换，其结果为F(v) ②拉氏反变换 f=ilaplace ( F ) 对F(s)进行拉氏反变换，其结果为f(t) f=ilaplace(F,u) 对F(w)进行拉氏反变换，其结果为f(u) f=ilaplace(F,v,u ) 对F(v)进行拉氏反变换，其结果为f(u) 注意： 在调用函数laplace( )及ilaplace( )之前，要用syms 命令对所有需要用到的变量（如t,u,v,w ）等进行说明，即要将这些变量说明成符号变量。对laplace( )中的f 及ilaplace( )中的F 也要用符号定义符sym 将其说明为符号表达式。具体方法参见第一部分第四章第三节。 例①：求出连续时间信号 ()sin()()f t t t ε=的拉氏变换式，并画出图形 求函数拉氏变换程序如下： syms t s %定义符号变量 ft=sym('sin(t)*Heaviside(t)'); %定义时间函数f(t)的表达式

小波变换

《医学图像处理》实验报告 实验十：小波变换 日期： 2014年05月06日 摘要 本次实验的实验目的及主要内容是: 一维小波变换和反变换 二维小波变换和反变换 二维小波细节置零、去噪

一、技术讨论 1.1实验原理 小波变换的原理:是指一组衰减震动的波形，其振幅正负相间变化为零，是具有一定的带宽和中心频率波组。小波变换是用伸缩和平移小波形成的小波基来分解（变换）或重构（反变换）时变信号的过程。不同的小波具有不同带宽和中心频率，同一小波集中的带宽与中心频率的比是不变的，小波变换是一系列的带通滤波响应。它的数学过程与傅立叶分析是相似的，只是在傅立叶分析中的基函数是单频的调和函数，而小波分析中的基函数是小波，是一可变带宽内调和函数的组合。 小波去噪的原理：利用小波变换把含噪信号分解到多尺度中，小波变换多采用二进型，然后在每一尺度下把属于噪声的小波系数去除，保留并增强属于信号的小波系数，最后重构出小波消噪后的信号。其中关键是用什么准则来去除属于噪声的小波系数，增强属于信号的部分。 1.2实验方法 1）dwt函数（实现1-D离散小波变换） [cA,cD]=dwt(X,’wname’)使用指定的小波基函数‘wname’对信号X进行分解，cA和cD分别是近似分量和细节分量； [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)用指定的滤波器组Lo_D,Hi_D对信号进行分解 2）idwt函数（实现1-D离散小波反变换） X=idwt(cA,cD,’wname’) X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt(cA,cD,’wname’,L) X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 由近似分量cA和细节分量cD经过小波反变换，选择某小波函数或滤波器组，L为信号X中心附近的几个点 3）dwt2函数（实现2-D离散小波变换） [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’) [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’) cA近似分量，cH水平细节分量，cV垂直细节分量，cD对角细节分量 4）idwt2函数（实现2-D离散反小波变换） X=idwt2(cA,cH,cV,cD,’wname’) X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt2(cA,cH,cV,cD,’wname’,S) X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)

拉普拉斯变换公式总结

拉普拉斯变换、连续时间系统的S 域分析 基本要求 通过本章的学习，学生应深刻理解拉普拉斯变换的定义、收敛域的概念：熟练掌握拉普拉斯变换的性质、卷积定理的意义及它们的运用。能根据时域电路模型画出S 域等效电路模型，并求其冲激响应、零输入响应、零状态响应和全响应。能根据系统函数的零、极点分布情况分析、判断系统的时域与频域特性。理解全通网络、最小相移网络的概念以及拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系。会判定系统的稳定性。 知识要点 1. 拉普拉斯变换的定义及定义域 （1） 定义 单边拉普拉斯变换： 正变换0[()]()()st f t F s f t dt e ζ∞ -- ==? 逆变换 1 [()]()()2j st j F s f t F s ds j e σσζπ+∞ -∞ == ? 双边拉普拉斯变换： 正变换 ()()st B s f t dt e F ∞ --∞ =? 逆变换1 ()()2j st B j f t s ds j e F σσπ+∞ -∞ = ? （2） 定义域

若0σσ>时，lim ()0t t f t e σ-→∞ =则()t f t e σ-在0σσ>的全部范围内收敛，积分0()st f t dt e +∞ -- ? 存 在，即()f t 的拉普拉斯变换存在。0σσ>就是()f t 的单边拉普拉斯变换的收敛域。0σ与函数()f t 的性质有关。 2. 拉普拉斯变换的性质 （1） 线性性 若11[()]()f t F S ζ=,22[()]()f t F S ζ=,1κ,2κ为常数时，则11221122[()()]()()f t f t F s F s ζκκκκ+=+ （2） 原函数微分 若[()]()f t F s ζ=则() [ ]()(0)df t sF s f dt ζ-=- 1 1()0 ()[]()(0)n n n n r r n r d f t s F s s f dt ζ----==-∑ 式中() (0)r f -是r 阶导数() r r d f t dt 在0-时刻的取值。 （3） 原函数积分 若[()]()f t F s ζ=，则(1)(0)()[()]t f F s f t dt s s ζ---∞ =+? 式中0(1) (0)()f f t dt ---∞=? （4） 延时性 若[()]()f t F s ζ=，则000[()()]()st f t t u t t e F s ζ---= （5） s 域平移

通信原理实验教程(MATLAB)

实验教程

目录 实验一：连续时间信号与系统的时域分析-------------------------------------------------6 一、实验目的及要求---------------------------------------------------------------------------6 二、实验原理-----------------------------------------------------------------------------------6 1、信号的时域表示方法------------------------------------------------------------------6 2、用MATLAB仿真连续时间信号和离散时间信号----------------------------------7 3、LTI系统的时域描述-----------------------------------------------------------------11 三、实验步骤及内容--------------------------------------------------------------------------15 四、实验报告要求-----------------------------------------------------------------------------26 实验二：连续时间信号的频域分析---------------------------------------------------------27 一、实验目的及要求--------------------------------------------------------------------------27 二、实验原理----------------------------------------------------------------------------------27 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS---------------------------------------------27 2、连续时间信号的傅里叶变换CTFT--------------------------------------------------28 3、离散时间信号的傅里叶变换DTFT -------------------------------------------------28 4、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS的MATLAB实现------------------------29 5、用MATLAB实现CTFT及其逆变换的计算---------------------------------------33 三、实验步骤及内容----------------------------------------------------------------------34 四、实验报告要求-------------------------------------------------------------------------48 实验三：连续时间LTI系统的频域分析---------------------------------------------------49 一、实验目的及要求--------------------------------------------------------------------------49 二、实验原理----------------------------------------------------------------------------------49 1、连续时间LTI系统的频率响应-------------------------------------------------------49 2、LTI系统的群延时---------------------------------------------------------------------50 3、用MATLAB计算系统的频率响应--------------------------------------------------50 三、实验步骤及内容----------------------------------------------------------------------51 四、实验报告要求-------------------------------------------------------------------------58 实验四：调制与解调以及抽样与重建------------------------------------------------------59 一、实验目的及要求--------------------------------------------------------------------------59 二、实验原理----------------------------------------------------------------------------------59

哈工大小波分析上机实验报告

小波分析上机实验报告 院系：电气工程及自动化学院 学科：仪器科学与技术

实验一小波分析在信号压缩中的应用 一、试验目的 （1）进一步加深对小波分析进行信号压缩的理解； （2）学习Matlab中有关信号压缩的相关函数的用法。 二、相关知识复习 用一个给定的小波基对信号进行压缩后它意味着信号在小波阈的表示相对缺少了一些信息。之所以能对信号进行压缩是因为对于规则的信号可以用很少的低频系数在一个合适的小波层上和一部分高频系数来近似表示。 利用小波变换对信号进行压缩分为以下几个步骤来完成： （1）进行信号的小波分解； （2）将高频系数进行阈值量化处理。对从1 到N 的每一层高频系数都可以选择不同的阈值并且用硬阈值进行系数的量化； （3）对量化后的系数进行小波重构。 三、实验要求 （1）对于某一给定的信号（信号的文件名为leleccum.mat），利用小波分析对信号进行压缩处理。 （2）给出一个图像，即一个二维信号（文件名为wbarb.mat），利用二维小波分析对图像进行压缩。 四、实验结果及程序 （1）load leleccum %将信号装入Matlab工作环境 %设置变量名s和ls，在原始信号中，只取2600-3100个点 s = leleccum(2600:3100); ls = length(s); %用db3对信号进行3级小波分解 [c,l] = wavedec(s, 3, 'db3'); %选用全局阈值进行信号压缩 thr = 35; [xd,cxd,lxd,perf0,perfl2] = wdencmp('gbl',c,l,'db3',3,thr,'h',1); subplot(2,1,1);plot(s); title('原是信号s'); subplot(2,1,2);plot(xd); title('压缩后的信号xd');

计算机图形学实验报告 (2)

中南大学信息科学与工程学院 实验报告实验名称 实验地点科技楼四楼 实验日期2014年6月 指导教师 学生班级 学生姓名 学生学号 提交日期2014年6月

实验一Window图形编程基础 一、实验类型：验证型实验 二、实验目的 1、熟练使用实验主要开发平台VC6.0； 2、掌握如何在编译平台下编辑、编译、连接和运行一个简单的Windows图形应用程序； 3、掌握Window图形编程的基本方法； 4、学会使用基本绘图函数和Window GDI对象； 三、实验内容 创建基于MFC的Single Document应用程序（Win32应用程序也可，同学们可根据自己的喜好决定），程序可以实现以下要求： 1、用户可以通过菜单选择绘图颜色； 2、用户点击菜单选择绘图形状时，能在视图中绘制指定形状的图形； 四、实验要求与指导 1、建立名为“颜色”的菜单，该菜单下有四个菜单项：红、绿、蓝、黄。用户通过点击不同的菜单项，可以选择不同的颜色进行绘图。 2、建立名为“绘图”的菜单，该菜单下有三个菜单项：直线、曲线、矩形 其中“曲线”项有级联菜单，包括：圆、椭圆。 3、用户通过点击“绘图”中不同的菜单项，弹出对话框，让用户输入绘图位置，在指定位置进行绘图。

五、实验结果： 六、实验主要代码 1、画直线：CClientDC *m_pDC;再在OnDraw函数里给变量初始化m_pDC=new CClientDC(this); 在OnDraw函数中添加： m_pDC=new CClientDC(this); m_pDC->MoveTo(10,10); m_pDC->LineTo(100,100); m_pDC->SetPixel(100,200,RGB(0,0,0)); m_pDC->TextOut(100,100); 2、画圆： void CMyCG::LineDDA2(int xa, int ya, int xb, int yb, CDC *pDC) { int dx = xb - xa; int dy = yb - ya; int Steps, k; float xIncrement,yIncrement; float x = xa,y= ya; if(abs(dx)>abs(dy))

武汉工程大学实验报告

武汉工程大学实验报告 专业 自动化 班号 组别 指导教师 姓名 同组者 1．熟悉MATLAB 桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK 功能模块的使用方法。 2．通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，加深对各典型环节响应曲线的理解。 按下列各典型环节的传递函数，建立相应的SIMULINK 仿真模型，观察并记录其单位阶跃响应波形。 ① 比例环节1)(1=s G 和2)(1=s G ； 比例环节1)(1=s G 因为1)(1=s G ,所以由拉普拉斯变换得到y （t ）=x （t ）,故得到的图像为单位阶跃曲线。 2)(1=s G

因为2)(1=s G ，由拉普拉斯变换得到y （t ）=2x （t ），所以曲线为单位阶跃曲线的2倍。 ② 惯性环节1 1)(1+= s s G 和1 5.01)(2+= s s G 1 1)(1+= s s G 1 5.01)(2+= s s G ③ 积分环节s s G 1)(1=

④ 微分环节s s G =)(1 由s s G =)(1，所以==)()()(s X s G s Y 1，，由反拉普拉斯变换得到一个单位冲击函数，所以图像为一条直线。 ⑤ 比例+微分环节（PD ）2)(1+=s s G 和1)(2+=s s G （PD ）2)(1+=s s G

1)(2+=s s G 由==)()()(s X s G s Y s 11+，进行反拉氏变换后得=)(t y 1，为常数函数，一条直线，比上图 变化小了一点。 ⑥ 比例+积分环节（PI ）s s G 11)(1+=和s s G 21 1)(2+= （PI ）s s G 11)(1+= s s G 21 1)(2+=

小波实验报告一维Haar小波2次分解

一、题目：一维Haar 小波2次分解 二、目的：编程实现信号的分解与重构 三、算法及其实现：离散小波变换 离散小波变换是对信号的时－频局部化分析，其定义为：/2200()(,)()(),()()j j Wf j k a f t a t k dt f t L R φ+∞---∞=-∈? 本实验实现对信号的分解与重构： （１）信号分解：用小波工具箱中的dwt 函数来实现离散小波变换，函数dwt 将信号分解为两部分，分别称为逼近系数和细节系数（也称为低频系数和高频系数）,实验中分别记为cA1,cD1，它们的长度均为原始信号的一半，但dwt 只能实现原始信号的单级分解。在本实验中使用小波函数db1来实现单尺度小波分解，即： [cA1,cD1]＝dwt(s,’db1’)，其中s 是原信号;再通过[cA2,cD2]＝dwt(cA1,’db1’)进行第二次分解，长度又为cA2的一半。 （２）信号重构：用小波工具箱中的upcoef 来实现，upcoef 是进行一维小波分解系数的直接重构,即： A1 = upcoef('a',cA1,'db1'); D1 = upcoef('a',cD1,'db1')。 四、实现工具：Matlab 五、程序代码： %装载leleccum 信号 load leleccum; s = leleccum(1:3920); %用小波函数db1对信号进行单尺度小波分解 [cA1,cD1]=dwt(s,'db1'); subplot(3,2,1); plot(s); title('leleccum 原始信号'); %单尺度低频系数cA1向上一步的重构信号 A1 = upcoef('a',cA1,'db1'); %单尺度高频系数cD1向上一步的重构信号 D1 = upcoef('a',cD1,'db1'); subplot(3,2,3); plot(A1); title('单尺度低频系数cA1向上一步的重构信号'); subplot(3,2,5); plot(D1); title('单尺度高频系数cD1向上一步的重构信号'); [cA1,cD1]=dwt(cA1,’db1'); subplot(3,2,2); plot(s); title('leleccum 第一次分解后的cA1信号'); %第二次分解单尺度低频系数cA2向上一步的重构信号 A2= upcoef('a',cA2,'db1',2); %第二次分解单尺度高频系数cD2向上一步的重构信号 D2 = upcoef('a',cD2,'db1',2); subplot(3,2,4); plot(A2);

拉普拉斯变换公式总结

拉普拉斯变换公式总结Newly compiled on November 23, 2020

拉普拉斯变换、连续时间系统的S 域分析 基本要求 通过本章的学习，学生应深刻理解拉普拉斯变换的定义、收敛域的概念：熟练掌握拉普拉斯变换的性质、卷积定理的意义及它们的运用。能根据时域电路模型画出S 域等效电路模型，并求其冲激响应、零输入响应、零状态响应和全响应。能根据系统函数的零、极点分布情况分析、判断系统的时域与频域特性。理解全通网络、最小相移网络的概念以及拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系。会判定系统的稳定性。 知识要点 1. 拉普拉斯变换的定义及定义域 （1） 定义 单边拉普拉斯变换： 正变换0[()]()()st f t F s f t dt e ζ∞ --==? 逆变换 1 [()]()()2j st j F s f t F s ds j e σσζπ+∞ -∞ ==? 双边拉普拉斯变换： 正变换 ()()st B s f t dt e F ∞--∞ =? 逆变换1 ()()2j st B j f t s ds j e F σσπ+∞ -∞ = ? （2） 定义域 若0σσ>时，lim ()0t t f t e σ-→∞ =则()t f t e σ-在0σσ>的全部范围内收敛，积分0()st f t dt e +∞ -- ? 存在，即()f t 的拉普拉斯变换存在。0σσ>就是()f t 的单边拉普拉斯变换的收敛域。0σ与函数()f t 的性质有关。 2. 拉普拉斯变换的性质

（1） 线性性 若11[()]()f t F S ζ=,22[()]()f t F S ζ=,1κ,2κ为常数时，则 11221122[()()]()()f t f t F s F s ζκκκκ+=+ （2） 原函数微分 若[()]()f t F s ζ=则() []()(0)df t sF s f dt ζ-=- 式中() (0)r f -是r 阶导数() r r d f t dt 在0-时刻的取值。 （3） 原函数积分 若[()]()f t F s ζ=，则(1)(0) ()[()]t f F s f t dt s s ζ---∞ =+?式中0(1)(0)()f f t dt ---∞=? （4） 延时性 若[()]()f t F s ζ=，则000[()()]()st f t t u t t e F s ζ---= （5） s 域平移 若[()]()f t F s ζ=，则[()]()at f t e F s a ζ-=+ （6） 尺度变换 若[()]()f t F s ζ=，则1[()]()s f at F a a ζ= （a >0） （7） 初值定理lim ()(0)lim ()t o s f t f sF s + +→→∞ == （8） 终值定理lim ()lim ()t s f t sF s →+∞ →∞ = （9） 卷积定理 若11[()]()f t F s ζ=，22[()]()f t F s ζ=，则有1212[()()]()()f t f t F s F s ζ*= 12121[()()][()()]2f t f t F s F s j ζπ= *= 121 ()()2j j F p F s p dp j σσπ+∞ -∞ -? 3. 拉普拉斯逆变换 （1） 部分分式展开法

信号与线性系统实验报告5

连续信号与系统的复频域分析及MATLAB实现 一、实验目的 1、掌握MATLAB 实现连续时间信号拉普拉斯变换及逆变换的方法。 2、掌握MATLAB 绘制拉普拉斯变换的三维曲面图，并分析复频域特性和时 移特性。 二、实验原理及知识要点 1、连续时间非周期信号的拉普拉斯变换及逆变换（laplace( )及ilaplace( )函数）； 2、拉普拉斯变换的数值算法； 3、绘制拉普拉斯变换的三维曲面图（meshgrid()及mesh()函数） 三、实验软件： MATLAB软件 四、实验内容及实验记录 12.1 利用MATLAB的laplace函数，求下列信号的拉普拉斯变换。 （1） syms t; F=(1-exp(-0.5*t))*Heaviside(t); L=laplace(F) 运行的结果为： L = 1/s-1/(s+1/2) 12.2 利用MATLAB的ilaplace函数，求下列像函数F(s)的拉普拉斯逆变换。 （1）syms s; L=(s+1)/(s*(s+2)*(s+3)); F=ilaplace(L) 运行的结果： F = 1/6+1/2*exp(-2*t)-2/3*exp(-3*t) 12.3 利用MATLAB的residue函数求12.2题中（1）小题的拉普拉斯逆变换，并与ilaplace 函数的计算结果进行比较。 （1）a=[1 1]; b=[1 5 6 0]; [k,p,c]=residue(a,b) 运行的结果为： k = -0.6667 0.5000 0.1667 p =

-3.0000 -2.0000 0 c = [] 由上述程序的运行结果知，F(s)有三个单实极点， 部分分式展开结果： F(s)=(-2/3)/(s+3)+0.5/(s+2)+(1/6)/s 则拉普拉斯逆变换： f(t)=(-2/3e^(-3t)+0.5e^(-2t)+1/6)u(t) 用residue 函数求出的结果与用ilaplace 函数求出的结果是一样的。只是后者简单点。 12.4 试用MATLAB 绘出下列信号拉普拉斯变换的三维曲面图，并通过三维曲面图观察分析信号的幅频特性。 （4） f(t)=exp(-t)*cos(pi*t/2)*u(t) 其对应的拉氏变换为： （1） syms t; F=exp(-t)*cos(pi/2*t); L=laplace(F) L = (s + 1)/((s + 1)^2 + pi^2/4) 曲面图及代码为： x=-1:0.08:0.2; y=-2:0.08:2; [x,y]=meshgrid(x,y); s=x+i*y; F=abs(4./pi.^2.*(s+1)./(4.*(s+1).^2./pi.^2+1)); mesh(x,y,F); surf(x,y,F) colormap(hsv); title('单边指数信号拉普拉斯变换幅度曲面图'); xlabel('实轴') ylabel('虚轴') -1 -0.50 0.5 -2 -1 1 2 51015 20实轴 单边指数信号拉普拉斯变换幅度曲面图虚轴

图像处理 实验报告

摘要： 图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性； 合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化； 1.课题目的与要求 目的： 基本功能：彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘 图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求： 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定

义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像： 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化： 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。