1.利用 Matlab/Mworks/Python 等平台，生成一幅 100*100 的灰度图像，将其 灰度级别定义为 2,4,8,16,32……分析不同灰度级别与图像分辨力的关系。

首先，在Matlab、MWorks或Python等科学计算平台上创建一个100x100像素的灰度图像，我们可以使用它们的标准库函数。以下是用Python简单实现的例子：

import numpy as np

# 创建一个100x100的全零矩阵作为基础灰度图像
image = np.zeros((100, 100), dtype=np.uint8)

# 定义灰度级别列表
gray_levels = [2**i for i in range(1, 7)]  # 从2到31 (包括) 因为Python中的数组索引从0开始

for level in gray_levels:
    # 将当前灰度级别应用到图像上
    image += level - 1  # 对应于灰度值的二进制表示法，减一是因为初始值为0
    # 注意这里我们限制了灰度范围，确保不超过最大灰度值（31）
    image[image > 255] = 255

# 可以通过imshow()函数查看每种灰度级别的图像
for i, img in enumerate(image):
    plt.figure(i+1)
    plt.imshow(img, cmap='gray')
    plt.title(f"灰度级别: {gray_levels[i]}")

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用MWorks绘制y=1/(1+(x-2)^2)的图像

在MWorks（Matlab Simulink工作台）中绘制函数`y = 1 / (1 + (x - 2)^2)`的图像，可以按照以下步骤操作：

1. **打开Simulink**：首先，确保已经安装了Matlab，并打开Simulink工具。

2. **创建新模型**：点击“Simscape”下的“Foundation Library”，然后选择“Signal Sources” -> “Numeric Generator”。这将创建一个新的模块并在图窗口中添加一个信号源。

3. **编辑信号生成器**：双击信号生成器模块，在右侧的参数面板中，找到“Variable”选项。设置其值为`1 / (1 + (x - 2).^2)`。这里假设"x"是一个系统变量，如果没有预设，需要先创建一个“Math Operations”模块来进行数学运算。

4. **添加自定义函数**：由于Simulink内置函数可能无法直接表达这个特定函数，你可以编写一段简单的m-file（如`my_custom_function.m`)，定义该函数，然后在Simulink中引用它。例如：

function y = my_custom_function(x)
y = 1 ./ (1 + (x - 2).^2);
end

5. **加载自定义函数**：在“Model Explorer”中，右键单击当前模型，选择“Add >> Functions”，找到并导入你的`my_custom_function.m`文件。

6. **连接信号流**：现在，将信号生成器的输出连接到一个图形查看器模块（通常位于“Sinks”部分），例如“Scope”。这将显示x和y的关系。

7. **配置图形视图**：在图形查看器上，选择“Input 1”属性，将其数据系列命名为“x”，“Output”属性命名为“y”。

8. **运行仿真**：最后，点击工具栏上的“Start Simulation”按钮或按F5运行模型，你应该能看到y=1/(1+(x-2)^2)的图形。

MWORKS.Syslab

MWORKS.Syslab是一款基于Windows操作系统的控制系统仿真软件，它可以模拟各种控制系统的运行情况，包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。同时，它还提供了丰富的控制算法库和仿真模型库，方便用户进行控制系统的设计和仿真。基础版可以免费使用，但只兼容Win10及以上系统，如果需要在其他系统上运行，需要联系同元软控公司技术支持。