temp=z(101:2200,101:2200) 根据图像属性可得此为2300*2300的tif图像,由于需要将其划分为9宫格,所以begin点设置为101,end点设置为2200,temp转化为可均分的2100*2100矩阵 for i=1:9 switch i case {1,2,3} G{i}=temp(1:700,1+(i-1)*700:i*700); case {4,5,6} G{i}=temp(701:1400,1+(i-4)*700:(i-3)*700); case {7,8,9

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/figure.html?searchHighlight=figure&s_tid=doc_srchtitle figure 创建图窗窗口 全页折叠 语法 figure figure(Name,Value) f = figure(___) figure(f) figure(n)   说明 figure 使用默认属性值创建一个新的图窗窗口.生成的图窗为当前图窗. 示例 figure(Name,Value) 使用一

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/figure.html?searchHighlight=figure&s_tid=doc_srchtitle figure 创建图窗窗口 全页折叠 语法 figure figure(Name,Value) f = figure(___) figure(f) figure(n)   说明 figure 使用默认属性值创建一个新的图窗窗口.生成的图窗为当前图窗. 示例 figure(Name,Value) 使用一

使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1/(t-3) 的曲线举例说明该函数的使用方法. 程序如下: clc;clear;close all;                                                                                                    

之前写过一篇短文对比过几种数字高程数据的区别:5种全球高程数据对比,这篇文章简要介绍下如何下载这些数据.       1.DLR的数字高程数据.该数据也是SRTM(shuttle radar topography mission,航天飞机雷达地形测绘任务)数据,一般提到SRTM都是指NASA在2000年利用奋进号跑出来的数字高程数据,覆盖全面.公开数据早.精度在今天仍相当可观,所以更加有名.但SRTM并不只专指这一家,当年德国航天局DLR同在奋进号上用自己的雷达搞地形测绘,美国人用的C波段雷达,

案例:之前跑过的程序 已经生成了多个matlab图,现在需要进行合并到一个图中. 解决方案,利用图像句柄把figure图像中的参数读入到内存中,然后重新subplot绘制. 程序如下: clc;clear; open(‘./test_1.fig’) figure_info=findall(gcf,’type’,'line’); xdata1 = get(figure_info,’xdata’); ydata1 = get(figure_info,’ydata’); color1 = get(fi

MATLAB程序: x=-1:0.1:1; [x y] = meshgrid(x); %grid data = load("filename.txt"); figure mesh(x,y,data) %三维图 view([90,90]) %三维图的俯视图得到相应的二维图 三维图 二维图

<写在前面> 关于台风轨迹图,这次由于作业需要就画了一幅轨迹图,参考原图选自论文: LIU Zenghong, XU Jianping, SUN Chaohui, WU Xiaofen. An upper ocean response to Typhoon Bolaven analyzed with Argo profiling floats [J]. Acta Oceanol. Sin., 2014, 33(11), 90–101 大家有兴趣可以自行查找论文进行阅读,本文所绘制台风轨迹图选取

例如 第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是白噪声,现要求 ⑴.产生均值为0,功率P=0.1的均匀分布白噪声u(n),求u(n)自相关函数ru(m) ⑵.使x(n)的信噪比10dB决定A的数值并画出x(n)的图形及其自相关函数的图形 (1) 1 新建一个matlab脚本---edit 文件名.m 2 然后再.m后缀的文件中编写代码 3 在脚本中调试:直接打文件名+回车键就可以调试了, 4 过一会会出现

1 基本概念 DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model),是研究分析地形.流域.地物识别的重要原始资料.由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征,因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息,可用于绘制等高线.坡度图.坡向图.立体透视图.立体景观图,并应用于制作正射影像.立体地形模型与地图修测.在测绘.水文.气象.地貌.地质.土壤.工程建设.通讯.军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用. 如在工程建设上,可用于如土方量计算.通视分析

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/drawnow.html?searchHighlight=drawnow&s_tid=doc_srchtitle 本页对应的英文页面已更新,但尚未翻译. 若要查看最新内容,请点击此处访问英文页面. drawnow 更新图窗并处理回调 全页折叠 语法 drawnow drawnow limitrate drawnow nocallbacks drawnow limitrate nocallbacks drawn

二维图 ezplot('sin(x)');%默认范围 ezplot('sin(x)',[-4 4]);%自己设定范围 三维图 ezmesh('x*x+y*y');%默认范围

所谓快速多通道积分图计算,其实就是 cumsum2D. 我写了一个比较快的版本(比 VLFeat 的快),用 mex 编译一下就能用了. 代码 #include <string.h> #include <mex.h> #include <stdio.h> #include <stdint.h> // compute integral image template <typename T> void integral(const T* in, T*

一.发布png到geoserver的imagepyramid // translate png to tif epsg:4326 File png = new File(pngPathStr); BufferedImage sourcePng = ImageIO.read(new FileInputStream(png)); int pngWidth = sourcePng.getWidth(); int pngHeight = sourcePng.getHeight(); String out

来源:http://wenku.baidu.com/link?url=m_eEkzbjnT9ccgAnlPVDqHCVyrZOD2EplXxxIiQc69DI0lHAWzwpZXfdDy_7DPbwIXC4t6c1zi9WfI5dlf6HETC1Mc69FjAAPstpIic_hBe 代码: function [ax,hlines] = plotyyy(x1,y1,x2,y2,x3,y3,ylabels) %PLOTYYY - Extends plotyy to include a third

This example shows how to use Neural Network Toolbox™ to train a deep neural network to classify images of digits. Neural networks with multiple hidden layers can be useful for solving classification problems with complex data, such as images. Each l

单极性非归零码 单极性非归零码使用电平1来表示二元信息中的“1”,用电平0来表示二元信息中的“0”,电平在整个码元的时间里不变单极性非归零码的优点是实现简单,但由于含有直流分量,对在带限信道中的传输不利,另外当出现连续的0或连续的1时.电平长时间保持一个值,不利于提取时间信息以便获得同步. function y = snrz(x) %本函数实现将输入的一段二进制代码编为相应的单极性非归零码输出 %输入x为二进制码,输出y为编出的单极性非归零码 t0 = 300; t = 0:1/t0:lengt

% test2 clear; clf; close all Fs=800000;%采样频率800k fz=80000;%载波频率80k fz1=3000;%载波频率3k fj=79000;%基波频率79k i=5000;%采样点数 t=(1:i)/Fs;%时间 f=((1:i)-1)*Fs/i; %换算成实际的频率值 B=1;%基波的幅度 A=1;%直流分量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% %产生基波 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% Mod_Sig=B*sin(2*pi*fj/F

1.随机生成仅仅有0.1元素的矩阵(m行n列) A=round(rand(m,n)) 2.随机生成每行有若干个0,1元素的矩阵,比方每行仅仅有2个元素为1,其它元素为0 A=zeros(4,5) for i=1:4     A(i,:)=randperm(5);     for j=1:5         if A(i,j)<=2             A(i,j)=1;         else             A(i,j)=0;         end     end  end  

>> clear;>> x1=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y1=[0,0.55,0.69,0.86,0.93,0.93,0.97,0.97,1];>> x2=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y2=[0,0.45,0.79,0.93,0.97,0.97,1,1,1];>> x3=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0