set(gcf,'position',[100 100 1200 650] ,'color','w')

时间: 2024-01-03 21:03:09 浏览: 20
这是一段 MATLAB 代码,它的作用是设置当前图形窗口的位置和背景色。 具体来说,`gcf` 表示获取当前图形窗口的句柄,`'position'` 表示设置图形窗口的位置和大小,`[100 100 1200 650]` 是一个四元素的向量,分别表示图形窗口左下角的 x 坐标、y 坐标,以及窗口的宽度和高度。`'color'` 表示设置背景色,`'w'` 表示将背景色设置为白色。
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figure; imagesc(I_AC); colormap(jet); colorbar; caxis([0,0.8]); axis off;title('去除直流图像','Fontsize',25); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]); I_AC_fft=fft2(I_AC);%%去直流分量FFT figure; imagesc(abs(fftshift(I_AC_fft)))%幅值 colormap(jet); axis off;title('去直流图像FFT','Fontsize',25); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]);

这段代码主要是对图像进行处理和显示的操作。首先,使用`imagesc`函数显示图像`I_AC`,并使用`colormap`函数设置颜色映射为`jet`,再使用`colorbar`函数添加颜色条。然后,使用`caxis`函数设置颜色映射的范围为0到0.8。接着,使用`axis off`函数关闭坐标轴显示,并使用`title`函数添加标题。使用`set(gcf,'color','w')`函数将图像背景设置为白色,使用`set(gcf, 'Position', [100 200 600 400])`函数设置图像窗口的位置和大小。 接下来,对去除直流分量的图像进行FFT变换,使用`fft2`函数对图像`I_AC`进行二维FFT变换得到`I_AC_fft`。然后,使用`imagesc`函数显示FFT变换结果的幅值部分,使用`colormap`函数设置颜色映射为`jet`,并使用`axis off`函数关闭坐标轴显示。最后,使用`title`函数添加标题,使用`set(gcf,'color','w')`函数将图像背景设置为白色,使用`set(gcf, 'Position', [100 200 600 400])`函数设置图像窗口的位置和大小。

怎样给左图添加标题size_fft1=247; size_fft2=545; S = vortexPatternnew(size_fft1,size_fft2); subplot(121) imagesc(real(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); subplot(122) imagesc(imag(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 1200 400]); F_h = I_AC_fft.*S; F_inv = ifft2(F_h); RAC=abs(I_AC+1j.*abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2)))); imagesc(abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2))));colorbar; caxis([0,0.8]);colormap(jet);axis off;title('去直流图像Hilbert变换','Fontsize',15); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]);

要给左图添加标题,你可以使用`title`函数在`subplot(121)`之前添加以下代码行: ``` title('实部','Fontsize',15); ``` 同样地,在右图上添加标题,你可以使用`title`函数在`subplot(122)`之前添加以下代码行: ``` title('虚部','Fontsize',15); ``` 这将在左图和右图上分别添加标题为"实部"和"虚部",标题字体大小为15。 请注意,你还需要在第一个`figure`之前添加以下代码行,以确保正确显示图像和标题: ``` clf; ``` 这将清除当前图形窗口并重置图形状态。 最终修改后的代码如下: ```matlab size_fft1=247; size_fft2=545; S = vortexPatternnew(size_fft1,size_fft2); clf; subplot(121) imagesc(real(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); title('实部','Fontsize',15); subplot(122) imagesc(imag(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); title('虚部','Fontsize',15); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 1200 400]); F_h = I_AC_fft.*S; F_inv = ifft2(F_h); RAC=abs(I_AC+1j.*abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2)))); imagesc(abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2)))); colorbar; caxis([0,0.8]); colormap(jet); axis off; title('去直流图像Hilbert变换','Fontsize',15); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]); ```

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 T = 7.24e-6; # % 信号持续时间 B = 5.8e6; # % 信号带宽 K = B/T; # % 调频率 ratio = 10; # % 过采样率 Fs = ratio*B; # % 采样频率 dt = 1/Fs; # % 采样间隔 N = int(np.ceil(T/dt)); # % 采样点数 t = ((np.arange(N))-N/2)/N*T; # % 时间轴flipud st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2); # % 生成信号 st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2)+0.75*np.random.randn(N); # % 生成带有高斯噪声的信号 ht = np.exp(-1j*np.pi*K*t**2); # % 匹配滤波器 out = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fft(st)*np.fft.fft(ht))); # % 计算循环卷积 # Z = abs(out); # Z = Z/max(Z); # Z = 20*log10(eps+Z); Z = np.abs(out); Z = Z/np.max(Z); Z = 20*np.log10(np.finfo(float).eps+Z); tt = t*1e6; plt.figure(figsize=(10,8))#set(gcf,'Color','w'); plt.subplot(2,2,1) plt.plot(tt,np.real(st)); plt.title('(a)输入阵列信号的实部');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,2) plt.plot(tt,Z);plt.axis([-1,1,-30,0]); plt.title('(c)压缩后的信号(经扩展)');plt.ylabel('幅度(dB)'); plt.subplot(2,2,3); plt.plot(tt,out); plt.title('(b)压缩后的信号');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,4); plt.plot(tt,np.angle(out));plt.axis([-1,1,-5,5]); plt.title('(d)压缩后信号的相位(经扩展)');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('相位(弧度)'); plt.tight_layout()改为matlab代码

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