randon变换matlab
时间: 2023-09-30 10:01:31 浏览: 41
我作为AI语言模型,无法执行Matlab代码,但我可以提供一些Matlab中的随机变换函数:
1. randperm(n):生成长度为n的随机排列向量。
2. rand(n):生成n x n的随机矩阵,元素取值范围在0到1之间。
3. randn(n):生成n x n的随机矩阵,元素取值符合标准正态分布。
4. randi([a, b], n):生成n x n的随机矩阵,元素取值范围在a到b之间。
5. randi([a, b], m, n):生成m x n的随机矩阵,元素取值范围在a到b之间。
6. randn(m, n, p):生成m x n x p的三维随机矩阵,元素取值符合标准正态分布。
7. randi([a, b], m, n, p):生成m x n x p的三维随机矩阵,元素取值范围在a到b之间。
以上是一些常用的Matlab随机变换函数,可以根据需要选择使用。
相关问题
matlab实现randon变换
在MATLAB中,可以使用函数randn()生成符合标准正态分布的随机数,然后通过一些变换将其转换为其他分布的随机数。以下是一些常见的随机变换:
1. 均匀分布变换:使用函数rand()生成符合均匀分布的随机数,通过以下公式将其转换为符合任意区间[a,b]的随机数:
x = a + (b-a)*rand()
2. 指数分布变换:使用函数rand()生成符合均匀分布的随机数,通过以下公式将其转换为符合指数分布的随机数:
x = -log(1-rand())/lambda
其中lambda为指数分布的参数。
3. 正态分布变换:使用函数randn()生成符合标准正态分布的随机数,通过以下公式将其转换为符合任意均值mu和标准差sigma的正态分布的随机数:
x = mu + sigma*randn()
4. 对数正态分布变换:使用函数randn()生成符合标准正态分布的随机数,通过以下公式将其转换为符合对数正态分布的随机数:
x = exp(mu + sigma*randn())
其中mu和sigma为对数正态分布的参数。
这些变换只是一些常见的例子,实际上可以根据需要使用不同的变换将随机数转换为其他分布的随机数。
python randon变换
在Python中,可以使用SciPy库中的`radon`函数进行Radon变换。以下是示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy import ndimage
from scipy import signal
from scipy import misc
from scipy import fftpack
from scipy import io
from scipy import interpolate
from scipy import optimize
from scipy import signal
from skimage.transform import radon, iradon
# 读取图像
image = misc.ascent()
# 进行Radon变换
theta = np.linspace(0., 180., max(image.shape), endpoint=False)
sinogram = radon(image, theta=theta, circle=True)
# 逆变换得到重建图像
reconstruction_fbp = iradon(sinogram, theta=theta, circle=True)
# 显示结果
import matplotlib.pyplot as plt
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4.5))
ax1.set_title("Original")
ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.Greys_r)
ax2.set_title("Reconstruction\nFiltered back projection")
ax2.imshow(reconstruction_fbp, cmap=plt.cm.Greys_r)
plt.show()
```
首先,使用`misc.ascent()`函数读取一个示例图像。然后使用`skimage.transform.radon`函数进行Radon变换,其中`theta`参数指定投影角度。最后,使用`skimage.transform.iradon`函数进行逆变换,得到重建的图像。