基于matlab求图形的长宽

可以使用MATLAB中的imread函数读取图像文件，然后使用size函数获取图像的长宽信息。例如，下面的代码可以获取image.jpg的长宽信息：

img = imread('image.jpg');
[height, width, ~] = size(img);

其中，height和width分别表示图像的高度和宽度，~表示忽略图像的通道数。

相关问题

基于matlab的无线网络拓扑分析

### 使用Matlab实现无线网络拓扑分析

#### 方法概述
为了在Matlab中进行无线网络拓扑分析，通常遵循一系列流程来确保全面而精确的结果。这包括但不限于定义必要的网络参数、创建具体的网络模型以及执行详细的性能评估。

- **定义网络参数**
这一步骤涉及到设定诸如节点数目、各节点之间的通讯距离界限、所采用的传感器类别等基本属性[^3]。这些参数的选择直接影响着后续仿真的真实性和有效性。

- **创建网络拓扑**
利用图论原理描述各个节点间的关系是构建网络结构的关键环节。可以通过随机分布或是按照预设模式布置节点位置，并据此建立连接矩阵或邻接表等形式的数据结构表示整个网络布局[^1]。

- **仿真通信过程**
对于数据包在网络内的流动情况进行模拟至关重要。此过程中需考量信号强度随传播路径变化规律（即衰减效应）、外界噪声带来的影响程度还有可能出现误码的情形下系统的反应机制等问题。

- **性能评估**
针对已建成并运行一段时间后的虚拟网络展开评测工作，主要关注点在于整体覆盖率水平、能量消耗状况及信息传递速率等方面的表现指标。借助Matlab内置的各种统计分析手段能够有效地获取上述各项度量值，从而为进一步优化设计方案提供依据。

#### 示例代码展示
下面给出一段简单的Matlab脚本用于生成一个基础版本的无线传感网络拓扑，并对其进行初步探索：

% 设置初始条件
numNodes = 50; % 节点总数目
commRange = 20; % 单位米, 表示单个设备的最大有效传输半径
areaSize = [100 100]; % 场景尺寸大小(长宽),单位同样为meters

% 初始化节点坐标数组
nodePositions = rand(numNodes, 2).*repmat(areaSize', numNodes, 1);

% 计算两两点之间欧氏距离形成连通性矩阵
distMatrix = pdist(nodePositions);
connMatrix = squareform(distMatrix <= commRange); 

figure;
gplot(connMatrix,nodePositions,'-*'); axis equal tight;
title('Random Wireless Sensor Network Topology');
xlabel('X Position (m)');
ylabel('Y Position (m)');

这段程序首先指定了几个核心变量——比如有多少个参与交互的对象及其大致活动区域；接着运用`rand()`函数产生一组均匀分布在指定范围内取值的位置向量代表不同个体所在之处；最后调用了`pdist()`, `squareform()`这两个辅助命令配合逻辑运算符完成相邻关系判断任务并将最终成果绘制成直观图形呈现出来。

matlab鸢尾花聚类分析

鸢尾花数据集是经典的多维数据集，可以用于判别分析和机器学习中的分类问题。该数据集包含三个鸢尾花的品种，分别是山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾，每个品种有50个样本，每个样本有4个特征参数，包括萼片的长宽和花瓣的长宽。为了进行聚类分析，可以选择聚类个数为3、4或5，然后得到相应的聚类结果，并绘制相应的图形。中的描述，可以加载样本数据并取数据数组的第3和第4列存到变量X中。然后可以使用MATLAB的聚类函数进行聚类分析。具体的分析步骤可以参考引用中的例程分段解析。首先可以画出数据集的分布图，然后可以使用k-means算法对数据集进行聚类，确定坐标栅格，对网格点进行聚类，最后可以绘制出聚类结果的图像。这样就可以完成鸢尾花的聚类分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [模糊聚类实现鸢尾花（Iris）分类——计算智能作业（附MATLAB代码）](https://blog.csdn.net/liuz_notes/article/details/109537518)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【入门向】k-means聚类函数详解（基于鸢尾花数据集）【MATLAB】](https://blog.csdn.net/weixin_45074807/article/details/123399672)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]