先说一下我自己的理解,这东西就是把原来的有的标签位置换成自己的标签名称,一般都是要手动设置看物理意义. https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/xticks.html % 指定x轴刻度值和标签 x = linspace(0, 10); y = x.^2; plot(x, y) xticks([0 5 10]) xticklabels({'x = 0', 'x = 5', 'x = 10'}) % 指定非均匀x轴刻度值 用数值标注刻度线 x = linsp

-- Matlab 作图示例 x=-3:0.00003:3; y1=sin(x)./x; y2=x./sin(x); plot(x,y1,x,y2); -- Python 作图示例 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-3, 3, 0.00003)y1 = 1/(np.sin(x)) * xy2 = (np.sin(x)) / x plt.plot(x, y1, x, y2)plt.show() 官方文档

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

在安装好的matlab下有MCR(MatlabCompilerRuntime)在matlab2011/toolbox/compiler/deploy/glnxa64下找到MCRInstaller.zip安装包解压后执行install命令,选择路径进行安装即可 环境变量设置:setenv LD_LIBRARY_PATH .:$(MCR_ROOT)/v716/bin/glnxa64:$(MCR_ROOT)/v716/runtime/glnxa64:$(MCR_ROOT)/v716/sys/os/gl

前言: 本贴写于2016年12与15日,UK.最近在学习EMD(Empirical Mode Decomposition)和HHT(Hilbert-Huang Transform)多分辨信号处理,FQ回百度(好奇怪,哪儿的墙)寻找资源,然而却发现大部分的资料对于基于Matlab的EMD的介绍和安装介绍,不够详细,而且在安装和使用过程中遇到的问题也未能总结一二,然而,还有一些C某DN的作者,Goolge免费的资源你要大家5分去下载?起码也得1分,本贴介绍的资源下载,放在C某DN,每个资源1分(为满

Atitit MATLAB 图像处理 经典书籍attilax总结 1.1. MATLAB数字图像处理1 1.2. <MATLAB实用教程(第二版)>((美)穆尔 著)[简介_书评_在线阅读] - 当当图书.html1 1.3. 数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版)2 1.1. MATLAB数字图像处理 第1章 图像处理与MATLAB2007a简介 第2章 图像的编码和解码 第3章 图像复原 第4章 图像处理的相关操作 第5章 图像频域变换 第6章 图像处理中的代数运算及几何变

Atitit MATLAB 图像处理attilax总结 1.1. 下载 Matlab7.0官方下载_Matlab2012 v7.0 官方简体中文版-办公软件-系统大全.html1 1.2. Matlab cli接口 命令行执行m文件1 1.3. Matlab编程语言2 1.4. Matlab helo world3 1.5. matlab如何调用外部函数_百度知道.html3 1.6. matlab中如何定义函数3 1.7. 获取matlab的输出console3 2. qa4 2.1. Err

Atitit java c# php c++ js跨语言调用matlab实现边缘检测等功能attilax总结 1.1. 边缘检测的基本方法Canny最常用了1 1.2. 编写matlab边缘检测代码,保存为m文件1 1.3. 通过cli接口调用Matlab执行m文件1 1.4. 效果如图1 1.1. 边缘检测的基本方法Canny最常用了 1.2. 编写matlab边缘检测代码,保存为m文件 fprintf('Hello World'); imag = imread('C:\00edge\a.jp

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

当我第一次用matlab语言编写一个工程项目时,发现自己编写的脚本里循环特别多,导致编程效率很低,这让我特别苦恼.有一次导师让我阅读他编写的一个Matlab脚本,并按照新要求对其进行更改.我发现脚本里多次用到find()函数,猛然间豁然开朗,原来有大部分循环可以用find()函数解决!对我而言,find()函数是我从Matlab小白开始进阶的标志,仅以此文,献给find()函数! [1] find()函数基本功能 find()函数的基本功能是返回向量或者矩阵中不为0的元素的位置索引. >> X

步骤 下载Matlab R2015b链接:http://pan.baidu.com/s/1pLGpUfp 密码:k1xg 下载破解文件r2015b_crackhttp://download.csdn.net/detail/zhutao100/9195691#comment 双击R2015b_maci64.iso,进行安装.安装时要求输入的秘钥在r2015b_crack/Installation_Key.txt中. 打开Matlab应用,提示激活,选中r2015b_crack/Matlab_R20

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

学过的统计知识忘光了,飞速恶补了一下能用到的,此篇多有错误今后看到再改= =||| 成对t检验(Paired ttest) 将两组测量值对应相减,再将所得差值看作服从正态分布的随机变量,然后再做关于差值的均值的假设检验. matlab:[h, p, ci, stats] = ttest(x, y, 'name', 'value'); ▷ OPTIONS: …'Alpha' :显著性水平(0, 1) …'Dim' :第一非单值维度(默认) …'Tail' :备择假设类型(‘both’(默认)|'r

MATLAB中三维散点图函数为scatter3(x,y,z) 三维火柴图为stem3(x,y,z)

前言:这几天一直都在研究模糊聚类.感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解,正好今天有时间,就来聊一聊模糊聚类. 一:模糊数学 我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1.我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式,在这种模式中,一个元素要么属于这个集合,要么不属于这个集合,但是对我们现在介绍的模糊集来说,某个元素可能部分属于这个集合,又可能部分属于另外的集合,显然,例如,一个男人(1表示),一个女人(0表示),但是随着科学技术的发展,出现了人妖这个生物(可能0.3属于男

x=0:2*pi; y=sin(x); xx=0:0.5:2*pi; %interp1对sin函数进行分段线性插值,调用interp1的时候,默认的是分段线性插值 y1=interp1(x,y,xx); figure plot(x,y,'o',xx,y1,'r') title('分段线性插值') %临近插值 y2=interp1(x,y,xx,'nearest'); figure plot(x,y,'o',xx,y2,'r'); title('临近插值') %球面线性插值 y3=interp1(