解释每个代码的意思r = 0:1:1000; p = normpdf(r,500,50); g1 = @(r,n)(0.25.*r-0.15.*(n-r)).*normpdf(r,500,50); g2 = @(r,n)0.25*n*normpdf(r,500,50); for n = 1:1:999 G(n) = integral(@(r)g1(r,n),0,n)+integral(@(r)g2(r,n),n+1,1000); end %a=integral(@(r)g1(r,n),0,n)+integral(@(r)g2(r,n),n+1,1000) %G = integral(g1,0,500)+integral(g2,501,1000); [p,q]=max(G) n=1:1:999; plot(n,G) xlabel('购进量n') ylabel('收入') title('报童收入')

这段代码是用来模拟一个报童的收入情况，其中：

- r = 0:1:1000; 是生成了一个 0 到 1000 的等差数列，步长为 1。
- p = normpdf(r,500,50); 是根据正态分布生成了一个概率密度函数。
- g1 = @(r,n)(0.25.*r-0.15.*(n-r)).*normpdf(r,500,50); 是一个函数句柄，用来计算收入函数的前半部分。
- g2 = @(r,n)0.25*n*normpdf(r,500,50); 是另一个函数句柄，用来计算收入函数的后半部分。
- for n = 1:1:999 和 end 之间的代码是用来循环计算每个购进量 n 对应的收入 G(n)。
- G(n) = integral(@(r)g1(r,n),0,n)+integral(@(r)g2(r,n),n+1,1000); 是计算购进量为 n 时的收入，其中 integral 函数是 MATLAB 中的积分函数。
- 最后一行代码是用来绘制收入随购进量变化的曲线图，其中 xlabel、ylabel 和 title 分别是设置 X 轴、Y 轴和标题的标签。

相关问题

X=reshape(double(imgray)/256.0,m*n,1); for i=1:m*n if(X(i)==0 ||X(i)<30/256.0) Xout(i)=0; else p1=w1*normpdf(X(i),mu1,sigma1)/(w1*normpdf(X(i),mu1,sigma1)+w2*normpdf(X(i),mu2,sigma2)); p2=1-p1; if(p1>=p2) Xout(i)=1; else Xout(i)=0.5; end end end Xout_image=reshape(Xout,m,n); for k = 1:m for kk = 1:n if(imgray(k,kk)<30) Xout_image(k,kk) = 0; end end end figure('NumberTitle', 'on', 'Name', '灰度分类'), imshow(Xout_image),title('Gray\_processing');

这段代码是基于高斯分布模型，对图像进行阈值分割，将灰度大于30的像素点置为白色(1)，灰度小于等于30的像素点置为黑色(0)，并将灰度在30和128之间的像素点置为灰色(0.5)。

具体来说，该段代码首先将原始图像(imgray)转换为一个列向量X，并将其归一化，然后遍历X中的每个元素，判断其是否为0或小于30/256，如果是，则将相应的输出Xout置为0，否则，根据贝叶斯公式计算该像素点属于两个类别的概率p1和p2，进而判断其分类结果Xout。具体来说，如果p1>=p2，则将Xout置为1，否则将其置为0.5。

然后，该段代码通过reshape函数，将Xout转换为图像格式，并遍历图像的所有像素点，将灰度小于30的像素点的分类结果置为0，即黑色。

最后，通过imshow函数显示分割后的图像，并将图像命名为“灰度分类”。

该段代码的目的是基于高斯分布模型，对图像进行自适应分割，实现对灰度值在30和128之间的像素点的精细分类，从而得到更加准确的分割结果。

function pdf_all = pdf_all_func(x, mu, sigma) % x: 输入矩阵 % mu: 均值向量 % sigma: 标准差向量 % pdf_all: 每个元素的概率密度值 pdf_all = zeros(size(x)); % 定义一个与 x 同尺寸的矩阵 for kk = 1:size(x, 2) pdf_all(:,kk) = normpdf(x(:,kk), mu(kk), sigma(kk)); end

这段代码实现了一个函数，输入参数 x、mu 和 sigma，输出每个元素的概率密度值。其中 x 是一个输入矩阵，mu 是均值向量，sigma 是标准差向量，pdf_all 是一个与 x 同尺寸的矩阵，用于存储每个元素的概率密度值。在函数中，使用了 normpdf 函数计算每个元素的概率密度值，然后将其存储在 pdf_all 矩阵中返回。