matlab里清空属性为position的图窗

可以使用`clf`函数来清空当前图窗：

clf('reset')

这会清空当前图窗的所有属性，包括`position`属性。如果你只想清空`position`属性，可以这样做：

h = gcf; % 获取当前图窗句柄
set(h, 'position', []) % 将position属性设置为空

相关问题

在matlab 使用Subplot函数，把图形窗口分成两个部分，分别绘制sin2t和3cos3t曲线,t范围:0-5。要求： (1) 前者用红色实线，数据点形状为五角星,有网格线，x轴加标注“x”，y轴加标注“y=sin2t”,加题目“y=sin2t的曲线”

在MATLAB中，你可以使用`subplot`函数和一些基本绘图命令来实现这个需求。首先，你需要导入必要的库并设置好基本的绘图环境。以下是详细的步骤：

% 导入绘图工具箱
import matlab.graphics.*

% 设定绘图窗口大小
figure('Position', [100 100 640 480]);

% 创建一个2x1的子图网格
subplot(2, 1, 1); % 第一个子图

% 设置线的颜色、样式和标记点
hold on; % 保持当前会话状态以便添加更多内容
t = linspace(0, 5, 400); % 定义时间范围
sin2t = sin(2*t);
plot(t, sin2t, 'r', 'LineWidth', 1.5, 'Marker', '*', 'MarkerFaceColor', 'r'); % 绘制sin2t曲线
grid on; % 显示网格
xlabel('x'); % 添加x轴标签
ylabel('y = \sin(2t)'); % 添加y轴标签
title('y = \sin(2t) 的曲线'); % 添加标题

% 清空上一帧内容准备绘制第二个子图
hold off;

% 第二个子图
subplot(2, 1, 2);

% 绘制3cos3t曲线
cos3t = 3*cos(3*t);
plot(t, cos3t, 'b', 'LineWidth', 1.5); % 使用蓝色实线
xlabel('x'); % x轴标签保持不变
ylabel('y = 3\cos(3t)'); % y轴标签更新

运行上述代码后，你应该会在MATLAB的工作空间中看到一个包含两个子图的窗口，第一个子图显示了`sin2t`的五角星形红色实线，第二个子图则显示了`3cos3t`的蓝色实线。

用matlab代码实现手写数字识别，要求用到matlab中的gui工具，我们可以选择载入哪一个已经训练好的神经网络，而且当我们在手写板上写了一个数字并且按下识别按钮，能将被识别的数字正确识别，当我们按下清空按钮时，手写板上的内容被清空。

好的，这是一个比较复杂的项目，需要用到MATLAB的GUI编程、神经网络模型、图像处理等知识。下面是一个简单的实现步骤：

1. GUI设计：创建一个GUI界面，包括手写板、识别按钮、清空按钮等控件。

2. 图像处理：在手写板上绘制数字时，需要将绘制的图像转化为数字图像。可以使用MATLAB内置的函数imresize、imbinarize等对图像进行预处理，使其适合输入神经网络进行分类。

3. 神经网络模型：选择一个已经训练好的神经网络模型，用于对手写数字进行分类。可以选择MATLAB内置的模型，如AlexNet、VGGNet等，也可以使用自己训练的模型。

4. 识别数字：将预处理后的图像输入神经网络模型中，进行分类，得到数字的识别结果。

5. 清空手写板：点击清空按钮时，将手写板上的内容清空。

下面是一份MATLAB代码示例，用于实现手写数字识别：

% GUI设计
figure('Name', 'Handwritten Digit Recognition', 'NumberTitle', 'off', 'MenuBar', 'none', 'ToolBar', 'none', 'Resize', 'off');
ax = axes('Position', [0.1, 0.2, 0.8, 0.6], 'XTick', [], 'YTick', []);
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', '识别', 'Position', [150, 20, 60, 30], 'Callback', @recognize_callback);
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', '清空', 'Position', [250, 20, 60, 30], 'Callback', @clear_callback);

% 加载神经网络模型
net = alexnet; % 可以选择其他模型

% 手写板绘图
h = imfreehand(ax, 'Closed', 0);

% 图像处理
bw = createMask(h);
bw = imresize(bw, [227, 227]);
bw = imbinarize(bw);

% 识别数字
output = classify(net, bw);
disp(output);

% 清空手写板
delete(h);

% 识别按钮回调函数
function recognize_callback(hObject, eventdata)
    % 图像处理
    bw = createMask(h);
    bw = imresize(bw, [227, 227]);
    bw = imbinarize(bw);

    % 识别数字
    output = classify(net, bw);
    disp(output);
end

% 清空按钮回调函数
function clear_callback(hObject, eventdata)
    delete(h);
end

这只是一个简单的示例，实际上需要更多的代码来处理GUI事件、调整图像大小、显示识别结果等。如果您需要更详细的实现方法，建议参考MATLAB官方文档或者相关的教程。