MatLab代码大全
数字图像处理_旋转与幅度谱(含MATLAB代码)
数字图像处理实验一 15生医 一、实验内容 产生右图所示图像 f1(m,n)，其中图像大小为256 ×256，中间亮条为128×32，暗处=0，亮处=100。 对其进行FFT： ①同屏显示原图f1(m,n)和FFT(f1)的幅度谱图； ②若令f2(m,n)=（-1）^（m+n）f1(m,n)，重复 以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由； ③若将f2(m,n)顺时针旋转90度得到f3(m,n)，试显示FFT(f3)的 幅度谱，并与FFT(f2)的幅度谱进行比较； ④若将f1(m,n) 顺时针旋转90度得到f4(m,n)，令f5(m,n) = f1(m,n) + f4(m,n)，试显示FFT(f5)的幅度谱，指出其与 FFT(f1)和FFT(f4)的关系； ⑤若令f6(m,n)=f2(m,n)+f3(m,n)，试显示FFT(f6)的幅度谱，并指出其与 FFT(f2)和FFT(f3)的关系，比较FFT(f6)和FFT(f5)的幅度谱。 二、运行环境 MATLAB R2014a 三、运行结果及分析 1.同屏显示原图f1(m,n)和FFT(f1)的幅度谱图：
50100150200250 100150200250 50100150200250 100150200250 2.令f2(m,n)=（-1）^（m+n ）f1(m,n)，对其进行FFT ，比较f2与f1幅度谱的异同，简述理由： 50100150200250 100150200250 50100150200250 100150200250 异同及理由：①空域：f2由于前边乘了系数（-1）^（m+n ），导致灰度值有正有负，而在MATLAB 的imshow 函数中默认把负值变为0（有些情况是取反），所以形成了如左图所示的黑白花纹。②频域：FFT(2)
matlab常用操作命令
matlab常用操作备忘（1）2007-11-30 22:01:06 分类： 北京理工大学 20981 陈罡 帮助朋友做几个数据的卷积的仿真，一用才知道，呵呵，发现对不住偶的导师了。。。好多matlab的关键字和指令都忘记了。特意收集回顾一下： （1）管理命令和函数 addpath :添加目录到MATLAB搜索路径 doc :在Web浏览器上现实HTML文档 help :显示Matlab命令和M文件的在线帮助 helpwin helpdesk :help 兄弟几个 lookfor :在基于Matlab搜索路径的所有M文件中搜索关键字 partialpath:部分路径名 8*) path :所有关于路径名的处理 pathtool :一个不错的窗口路径处理界面 rmpath :删除搜索路径中指定目录 type :显示指定文件的内容 ver :版本信息 version :版本号 web :打开web页 what :列出当前目录吓所有的M文件 Mat文件和 Mex文件 whatsnew :显示readme文件 which :显示文件位置 （2）管理变量和工作区 clear :从内存中删除所有变量，clear x y z是删除某个变量 disp :显示文本或数组内容 length :数组长度(最长维数) load :重新载入变量(从磁盘上) mlock :锁定文件，防止文件被错误删除 munlock :解锁文件 openvar :在数组编辑器中打开变量 pack :整理内存空间 save :保存变量到文件 8*) size :数组维数
who whos :列出内存变量 workspace :显示工作空间窗口 （3）管理命令控制窗口(command窗口) clc :清空命令窗口 echo :禁止或允许显示执行过程 format :设置输出显示格式 home :光标移动到命令窗口左上角 more :设置命令窗口页输出格式 （4）文件和工作环境 cd :改变工作目录 copyfile :复制文件 delete :删除文件和图形对象 diary :把命令窗口的人机交互保存到文件 dir :显示目录 edit :编辑文本文件 fileparts :返回文件的各个部分 fullfile :使用指定部分建立文件全名 inmem :返回内存(伪代码区)的matlab函数名 ls :在unix系统中列出目录(win中亦可) matlabroot :根目录 mkdir :新建目录 open :打开文件 pwd :显示当前目录 tempdir :返回系统临时目录的名字 tempname :随机给出一个临时字符串(可用作文件名) ! :直接调用操作系统command命令 （5）启动和推出matlab matlabrc :Matlab的启动M文件 exit quit :退出Matlab startup :运行matlab启动文件 （6）程序设计 builtin :从可重载方法中调用内置函数 eval :执行包含可执行表达式的字符串
matlab程序大全答案
频率特性类题目 1 一个系统的开环传递函数为 ，试绘制其当K=5、30时系统的开环频率特性Nyquist 图，并判断系统的稳定性。 w=linspace(0.5,5,1000)*pi; sys1=zpk([],[0 -10 -2],100) sys2=zpk([],[0 -10 -2],600) figure(1) nyquist(sys1,w) title('system nyquist charts with k=5') figure(2) nyquist(sys2,w) title('system nyquist charts with k=30') 由图可知K=5时，开环Nyquist 曲线没有包围（-1，j0）点，所以系统稳定。 K=30时，开环Nyquist 曲线包围（-1，j0）点，所以系统不稳定。 2系统开环传递函数为 ，建立其零极点增益模型， 然后分别绘制当K=5、K=30时系统的开环频率特性Bode 图，并判断系统的稳定性。 sys1=zpk([],[0 -10 -2],100) sys2=zpk([],[0 -10 -2],600) figure(1) [Gm1,Pm1,Wcg1,Wcp1]=margin(sys1) bode(sys1) title('system bode charts with k=5'),grid figure(2) [Gm2,Pm2,Wcg2,Wcp2]=margin(sys2) bode(sys2) title('system bode charts with k=30'),grid 因为K=5时，Wcg>Wcp,所以系统稳定。 K=10时，Wcg 附录 ＭＡＴＬＡＢ图像处理命令 １．ａｐｐｌｙｌｕｔ 功能： 在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作。 语法： A = applylut(BW,lut) 举例 lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut ２．ｂｅｓｔｂｌｋ 功能： 确定进行块操作的块大小。 语法： siz = bestblk([m n],k) [mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例 siz = bestblk([640 800],72) siz = 64 50 相关命令： blkproc ３．ｂｌｋｐｒｏｃ 功能： MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320 实现图像的显式块操作。 语法： B = blkproc(A,[m n],fun) B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...) 举例 I = imread('alumgrns.tif'); I2 = blkproc(I,[8 8],'std2(x)*ones(size(x))'); imshow(I) figure, imshow(I2,[]); 相关命令： colfilt, nlfilter,inline ４．ｂｒｉｇｈｔｅｎ 功能： 增加或降低颜色映像表的亮度。 语法： brighten(beta) newmap = brighten(beta) newmap = brighten(map,beta) brighten(fig,beta) 相关命令： imadjust, rgbplot ５．ｂｗａｒｅａ 功能： 计算二进制图像对象的面积。 语法： total = bwarea(BW) 举例 BW = imread('circles.tif'); imshow(BW); MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除存中的变量与函数 pack 整理工作空间存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录 2.1运算符号与特殊字符 函数名功能描述函数名功能描述 + 加 ... 续行标志 - 减 , 分行符(该行结果不显示) * 矩阵乘 ; 分行符(该行结果显示) .* 向量乘 % 注释标志 ^ 矩阵乘方 ! 操作系统命令提示符 .^ 向量乘方矩阵转置 kron 矩阵kron积 . 向量转置 \ 矩阵左除 = 赋值运算 / 矩阵右除 == 关系运算之相等 .\ 向量左除 ~= 关系运算之不等 ./ 向量右除 < 关系运算之小于 一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 1、不同滤波器的频域降噪 1.1 理想低通滤波器(ILPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4)); %将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整 n2=floor(N/2); %对N/2进行取整 d0=40; %初始化d0 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 if d<=d0 %点（i,j）在通带内的情况 h=1; %通带变换函数 else %点（i,j）在阻带内的情况 h=0; %阻带变换函数 end s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示 end end s=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动 s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复 数的实部转化为无符号8位整数 subplot(1,3,3); %创建图形图像对象 imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像 title('ILPF滤波后的图像（d=40）'); 运行结果： 1.2 二阶巴特沃斯低通滤波器(BLPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n=2; %对n赋初值 MATLAB简单程序大全 求特征值特征向量 A=[2 3 4;1 5 9;8 5 2] det(A) A' rank(A) inv(A) rref(A) eig(A)%求特征值和特征向量 卫星运行问题 h=200,H=51000,R=6378; a=(h+H+2*R)/2; c=(H-h)/2; b=(a^2-c^2)^(1/2); e=c/a; f=sqrt(1-exp(2).*cos(t)^2); l=int(f,t,0,pi/2) L=4*a.*l 动态玫瑰线 n=3;N=10000; theta=2*pi*(0:N)/N; r=cos(n*theta); x=r.*cos(theta); y=r.*sin(theta); comet(x,y) 二重积分 syms x y f=x^2*sin(y); int(int(f,x,0,1),y,0,pi) ezmesh(f,[0,1,0,pi]) 函数画图 syms x;f=exp(-0.2*x)*sin(0.5*x); ezplot(f,[0,8*pi]) 玫瑰线 theta=0:0.01:2*pi; r=cos(3*theta); polar(theta,r,'r') 求x^2+y^2=1和x^2+z^2=1所围成的体积 syms x y z R r=1; Z=sqrt(1-x^2); y0=Z; V=8*int(int(Z,y,0,y0),x,0,1) 求导数及图像 f='1/(5+4*cos(x))'; subplot(1,2,1);ezplot(f) f1=diff(f) subplot(1,2,2);ezplot(f1) 绕x轴旋转 t=(0:20)*pi/10; r=exp(-.2*t).*sin(.5*t); theta=t; x=t'*ones(size(t)); y=r'*cos(theta); z=r'*sin(theta); mesh(x,y,z) colormap([0 0 0]) 某年是否闰年 year=input('input year:='); n1=year/4; n2=year/100; n3=year/400; if n1==fix(n1)&n2~=fix(n2) disp('是闰年') elseif n1==fix(n1)&n3==fix(n3) disp('是闰年') else 信号与系统实验报告——图像处理 学院：信息科学与工程学院 专业：2014级通信工程 组长：** 组员：** 2017.01.02 目录 目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12) 实验一图像一的细胞计数 一、实验内容及步骤 将该图形进行一系列处理，计算得到途中清晰可见细胞的个数。 首先，由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦，所以转为灰度图，再进行二值化化为黑白图像，得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像，为了方便计数对图像取反，这时进行一次计数，发现得到的个数远远多于实际个数，这时在进行一次中值滤波，去掉一些不清晰的像素点，剩下的应该为较为清晰的细胞个数，再次计数得到大致结果。 二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number 1.使用“Tab”键可以在Matlab进行命令输入时补全变量名或者命令名； 2.使用“Ctrl+C”组合键能够强制从运行的或者进入死循环的Matlab程序中退出； 3.使用“上”“下”方向键能够调用Matlab的历史命令； 4.Matlab的变量命名规则注意： a.区分大小写； b.必须以字母开头； c.中间不能有空格、标点符号等； 5.在一条命令或语句的末尾加上一个分号，则Matlab就不会在屏幕上显示这条命令计算的结果； 6.在Matlab中，“...”(3个句点)称为“续行符”，表示同一语句的延续输入； 注意：只有当续行符出现在变量名和运算符之间，才能起到语句延续的作用。出现在一个变量名中间时，是不能实现语句延续的。换句话说，变量名不能分割成两行书写。 7.在进行三角函数运算时，Matlab使用的是“弧度制”而不是“角度制”； 8.选择需要注释的语句块以后，使用“Ctrl+R”可以进行Matlab语句注释；使用“Ctrl+T”可以进行语句块的解注释； 9.Matlab数组的下标是从“1”开始的，这点与C语言不同； 1 0.使用空格和逗号隔开的元素指定的是同一行的元素，使用分号或者回车分开的元素指定的是不同行的元素。 Q1：matlab有没有监视内存的方法? A：用函数whos。 Q2：如何解决matlab7.0命令窗口跳出一大堆java错误... A：换matlab7的sp2。 Q3：自从安装matlab，一开机就在进程里有matlab。 能不能开机的时候进程就不运行matlab？ A：开始-->控制面板-->管理工具-->服务 把MATLAB Server的属性改成“手动”就行了。 Q4：退出matlab7程序运行的快捷键。 A：ctrl+q Q5：matlab7远程控制是否有限制？ A：不能远程控制,不过你可以先在你的remote机器上打开,然后就可以用了。 Q6：Matlab占用资源太多怎么办？ A：用matlab-nojvm启动（如果不需要图形界面）。 Q7：怎样给matlab添加新的toolbox？ A：在matlab的文件菜单里边添加路径，选set path。 Q8：请问matlab有没有命令可以调出历史输入啊？ A：command history窗口。 Q9：matlab7.0不能在64位的cpu下运行？ A：matlab应该是依赖于自己的虚拟机的 但是好像这个虚拟机是在IA32里面作出来的，所以，应该找个带64位的java虚拟机替换原来的，不过不一定能行or so,记不清了） Q10：matlab有没有注释一段的功能？ A：选中一段代码，ctrl r就是区段注释 选中一段代码，ctrl t取消区段注释 基于M A T L A B图像处理报告一、设计题目 图片叠加。 二、设计要求 将一幅礼花图片和一幅夜景图片做叠加运算，使达到烟花夜景的美图效果。 三、设计方案 、设计思路 利用matlab强大的图像处理功能，通过编写程序，实现对两幅图片的像素进行线性运算，利用灰度变换的算法使图片达到预期的效果。 、软件介绍 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB 也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用，用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户直接进行下载就可以用。 基于matlab的汽车牌照识别程序 摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。 关键词：车牌识别，matlab，神经网络 1 引言 随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。 2 车辆牌照识别系统工作原理 车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。 3 车辆牌照识别系统组成 （1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。 （2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。 （3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像 m a t l a b代码大全 MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除内存中的变量与函数 pack 整理工作空间内存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的内容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录 https://www.wendangku.net/doc/c59336274.html,/p-21683359.html 一种基于Matlab的DSP调试及直接代码生成方法 Matlab作为一种有效的信号处理工具，已经渗透到DSP的设计当中。开发者在将一个新的数字信号处理算法应用于实际前，一般是先用Matlab进行模拟验证，当模拟结果满意时再把算法修改成C或DSP汇编语言通过CCS在目标DSP上实现，并比较实际应用与模拟的结果以发现误差，如此反复进行。在较新版本的Matlab(6.0以上)中提供了Matlab与DSP的统一集成环境后，众多学者对Matlab环境下的DSP调试进行了研究。文献[2-4]从CCSLink的角度出发，对Matlab环境下的DSP调试进行了原理及思路上的阐述，但均未涉及到直接代码生成。本文在介绍CCSLink的连接对象、嵌入式对象和RTDX对象的基础上，详细阐述Simulink环境下的直接代码生成。 1 CCSLink及ETTIC2000概述 Matlab具有强大的分析、计算和可视化功能，但处理速度慢；DSP具有快速的信号处理能力，但是其CCS的编译环境中数据可编辑和分析能力不如Matlab；而MathWorks公司和TI公司联合开发的Matlab Linkfor CCS Development Tools(CCSLink)和EmbeddedTarget for the TI TMS320C2000 DSP Platform(ETTIC2000)，CCSLink提供了Matlab和CCS的接口，能把Matlab和TI CCS及目标DSP连接起来。利用此工具可以像操作Matlab变量一样来操作TI DSP的存储器或寄存器。CCSLink支持CCS能够识别的任何目标板(C200，C5000，C600)，此工具用于DSP程序的调试过程。而CCSLink与ETTIC2000的配合使用，可直接由Matlab的Simulink模型生成TIC2000DSP 的可执行代码，能在集成、统一的Matlab环境下完成DSP的整个开发过程。 2 CCSLink环境下的DSP调试 CCSLink向用户提供了3个组件内容，如图1所示。 1.需求分析 本次的实验要求是设计一个计算器，主要功能如下： （1）实现基本数学运算（加减乘除等），而且要能进行混合运算 （2）实现部分函数功能，如求平方根、求倒数等 （3）能实现小数运算 界面与标准计算器界面类似 根据要求以及以前的学习情况，决定使用matlab进行编程。Matlab强大的计算功能以及便捷的GUI设计，可以较为简便的实现所要求的功能。按照要求，数据输入和输出支持小数点，支持四则混合运算，决定使用如下几个数据进行分析：（1+3）*5 Sqrt（4） 1/2 Sin4 用以检验是否可以进行加减乘除四则运算、平方根、倒数、正弦的运算。 2.程序设计 M atlab的程序设计较为简便，用GUI设计出一个计算器的模型，然后系统会自动生成一个框架，在框架中，写入每一个按键对应的程序就可以实现功能。 3.调式分析 编程的过程中遇到的问题不是很多，基本就是找要实现各个功能的子程序，通过上网和去图书馆，加上自己的编写，终于实现了实验要求的功能。但是有一点很重要，matlab不支持中文，所以从路径到文件名必须是全英文的，不然就无法识别。此外，给每个按键命名也是很重要的，不然在生成的程序框架里面，就无法识别各个按键的作用，编写程序的时候也就无法做到一一对应。 4.使用说明 程序的使用比较简单，由于是可视化界面，直接打开matlab，然后建立一个GUI 工程，再打开生成的fig文件，就是一个计算器的界面，直接按照市面上卖的计算器的 方法，按键使用即可。 5.测试结果 计算结果为20 4sqrt=2 Sin4结果为 1/2=0.5 经过计算，这些结果均与实际结果相吻合，计算器的功能实现的较为完好。 6.心得体会 本次试验由于不限制语言，于是计算功能强大，操作简便的matlab变成了首选，matlab的GUI设计，操作是较为简单的，首先建立一个GUI工程，然后用可视化界面， 附录Matlab源程序 附录A 信息熵 % 函数说明：% % H=entropy(P,r) 为信息熵函数% % P为信源的概率矢量, r为进制数% % H为信息熵% %****************************** % function H=entropy(P,r) if (length(find(P<=0))~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); % 判断是否符合概率分布条件end if (abs(sum(P)-1)>10e-10) error('Not a prob.vector,component do not add up to 1'); end H=(sum(-P.*log2(P)))/(log2(r)+eps); 附录B 离散无记忆信道容量的迭代计算 % 信道容量C的迭代算法% % 函数说明：% % [CC,Paa]=ChannelCap(P,k) 为信道容量函数% % 变量说明：% % P：输入的正向转移概率矩阵，k：迭代计算精度% % CC：最佳信道容量，Paa：最佳输入概率矩阵% % Pa：初始输入概率矩阵，Pba：正向转移概率矩阵% % Pb：输出概率矩阵，Pab：反向转移概率矩阵% % C：初始信道容量，r：输入符号数，s：输出符号数% %************************************************** % function [CC,Paa]=ChannelCap(P,k) % 提示错误信息 if (length(find(P<0)) ~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); % 判断是否符合概率分布条件end 最常用的一些图像处理Matlab源代 码 #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 #12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 1.数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f, 'notruesize'); F=fft2(f,256,256); % 快速傅立叶变换算法只能处矩阵维数为2的幂次，f矩阵不 % 是，通过对f矩阵进行零填充来调整 F2=fftshift(F); % 一般在计算图形函数的傅立叶变换时，坐标原点在 % 函数图形的中心位置处，而计算机在对图像执行傅立叶变换 % 时是以图像的左上角为坐标原点。所以使用函数fftshift进 %行修正，使变换后的直流分量位于图形的中心； figure,imshow(log(abs(F2)),[-1 5],'notruesize'); 2 二维离散余弦变换的图像压缩I=imread('cameraman.tif'); % MATLAB自带的图像imshow(I); clear;close all I=imread('cameraman.tif'); imshow(I); I=im2double(I); T=dctmtx(8); B=blkproc(I,[8 8], 'P1*x*P2',T,T'); Mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',Mask); % 此处为点乘(.*) I2=blkproc(B2,[8 8], 'P1*x*P2',T',T); figure,imshow(I2); % 重建后的图像 3.采用灰度变换的方法增强图像的对比度I=imread('rice.tif'); imshow(I); figure,imhist(I); J=imadjust(I,[0.15 0.9], [0 1]); figure,imshow(J); figure,imhist(J); 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); 一种基于Matlab的DSP调试及直接代码生成方法 Matlab作为一种有效的信号处理工具，已经渗透到DSP的设计当中。开发者在将一个新的数字信号处理算法应用于实际前，一般是先用Matlab进行模拟验证，当模拟结果满意时再把算法修改成C或DSP汇编语言通过CCS在目标DSP 上实现，并比较实际应用与模拟的结果以发现误差，如此反复进行。在较新版本的Matlab(6.0以上)中提供了Matlab与DSP的统一集成环境后，众多学者对Matlab环境下的DSP调试进行了研究。文献[2-4]从CCSLink的角度出发，对Matl Matlab作为一种有效的信号处理工具，已经渗透到DSP的设计当中。开发者在将一个新的数字信号处理算法应用于实际前，一般是先用Matlab进行模拟验证，当模拟结果满意时再把算法修改成C或DSP汇编语言通过CCS在目标DSP 上实现，并比较实际应用与模拟的结果以发现误差，如此反复进行。在较新版本的Matlab(6.0以上)中提供了Matlab与DSP的统一集成环境后，众多学者对Matlab环境下的DSP调试进行了研究。文献[2-4]从CCSLink的角度出发，对Matlab环境下的DSP调试进行了原理及思路上的阐述，但均未涉及到直接代码生成。本文在介绍CCSLink的连接对象、嵌入式对象和RTDX对象的基础上，详细阐述Simulink环境下的直接代码生成。 1 CCSLink及ET TIC2000概述 Matlab具有强大的分析、计算和可视化功能，但处理速度慢；DSP具有快速的信号处理能力，但是其CCS的编译环境中数据可编辑和分析能力不如Matlab；而MathWorks公司和TI公司联合开发的Matlab Linkfor CCS Development Tools(CCSLink)和EmbeddedTarget for the TI TMS320C2000 DSP Platform(ETTIC2000)，CCSLink提供了Matlab和CCS的接口，能把Matlab和TI CCS及目标DSP连接起来。利用此工具可以像操作Matlab变量一样来操作TI DSP的存储器或寄存器。CCSLink支持CCS能够识别的任何目标板(C200，C5000，C600)，此工具用于DSP程序的调试过程。而CCSLink与ETTIC2000的配合使用，可直接由Matlab的Simulink模型生成TIC2000DSP的可执行代码，能在集成、统一的Matlab环境下完成DSP的整个开发过程。 2 CCSLink环境下的DSP调试 CCSLink向用户提供了3个组件内容，如图1所示。 %%%%%% 求对比度%%%%%% clear; clc; [filename,pathname]=uigetfile({'*jpg;*.bmp;*.jpeg'},'load?image'); fpath=fullfile(pathname,filename); A=imread(fpath); figure(1); imshow(A); title('原图像') img=rgb2gray(A); figure(2); imshow(img); title('灰度后的'); img1=imnoise(img,'salt & pepper',0.05); %加入椒盐躁声 figure(3); imshow(img1); title('椒盐后的图像'); %%% K近邻域滤椒盐噪声%%% 3*3 %%% 找出与f（i，j）相近的像素值这里利用做差排序找出AAAA1=img1; AAAA1=double(AAAA1); %%%得到椒盐噪声图像 [m,n]=size(AAAA1); for i=2:m-1 for j=2:n-1 ASD1=[AAAA1(i-1,j-1) AAAA1(i-1,j) AAAA1(i-1,j+1) ... AAAA1(i,j-1) AAAA1(i,j) AAAA1(i,j+1) ... AAAA1(i+1,j-1) AAAA1(i+1,j) AAAA1(i+1,j+1)]; aa=ASD1; %%随机设定的一个数组 b=AAAA1(i,j); %%取参照值 a=aa(:); %%将给定数组化为一维的 ab=(a(:)-b)'; %%将数组a与b做差abc=abs(ab); abc=sort(abc); %%差值取绝对值并排序 [as1 as11] =find(abs((a(:)-b))==abc(1,1)); as=[as1 as11]; if ~isempty(abc(abc(:)~=abc(1,1))) if ~isempty(abc) abc1=abc(abc(:)~=abc(1,1)); [as2 as22]=find(abs((a(:)-b))==abc1(1,1)); as=[as1 as11;as2 as22]; end end if ~isempty(abc1(abc1(:)~=abc1(1,1))) if ~isempty(abc1) abc2=abc1(abc1(:)~=abc1(1,1)); [as3 as33]=find(abs((a(:)-b))==abc2(1,1)); as=[as1 as11;as2 as22;as3 as33]; end end if ~isempty(abc2(abc2(:)~=abc2(1,1))) if ~isempty(abc2) abc3=abc2(abc2(:)~=abc2(1,1)); [as4 as44]=find(abs((a(:)-b))==abc3(1,1)); as=[as1 as11;as2 as22;as3 as33;as4 as44]; end endmatlab图像处理代码
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