clc;clear; %% 定义未知量 syms = b G_a G_bc x_a x_bc a c; %定义已知量 R = 0.3; k = 500; G = 50; F = 50; % F_a = 30; % F_bc = 20; %求解角度b e = [tan(b) == 3/4]; s = solve(e); b = b*180/pi; %求解 eqns = [(sqrt((x_bc)^2-(3/4)*R^2))/x==F_bc; k*x_a==F_a;cos(b+c)*sqrt((9/64)*R^2+(1/4)*R^2)==a; G_a*a==G_bc*((3/2)*R*cos(c)-a); cos(a)*F_a==G_a; cos(b)*F_bc==G_bc; G_a+G_bc==G+F]; vars = [G_a,G_bc,x_a,x_bc,a,c]; sol = solve(eqns,vars); %将a,c转化为弧度制 a = rad2deg(sol.a); c = rad2deg(sol.c);

时间: 2024-04-28 16:26:37 浏览: 208
RAR

music.rar_SNR DOA_doa和snr_子阵_谱峰搜索_谱峰搜索Pmusic

这段代码是一个MATLAB程序，用于求解一个力学问题的未知量。在这个问题中，已知一些量，如R、k、G、F、F_a和F_bc等，需要求解b、G_a、G_bc、x_a、x_bc、a和c等未知量。代码中使用了MATLAB的符号计算工具箱，定义了未知量和已知量，并使用solve函数解方程组得到未知量的值。这个问题可能涉及到力学、静力学、动力学等知识。
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1. **交错网格（Staggered Grid）**: 在数值模拟中，交错网格是一种常用的方法，它将不同的物理量分配到网格的不同位置，以提高计算精度和稳定性。对于波动问题，速度通常存储在节点上，压力则存储在边中心或面中心...

clc clear all %% img_in = imread('ILSVRC2017_test_00000237.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2); img_lab = rgb2lab(img_in); img_L_mean = mean(mean(img_lab(:,:,1))); img_a_mean = mean(mean(img_lab(:,:,2))); img_b_mean = mean(mean(img_lab(:,:,3))); %% %高斯滤波 img_R = img_in(:,:,1); img_G = img_in(:,:,2); img_B = img_in(:,:,3); w = fspecial('gaussian',[7 7]); img_R_blur = imfilter(img_R,w); img_G_blur = imfilter(img_G,w); img_B_blur = imfilter(img_B,w); img_blur = cat(3,img_R_blur,img_G_blur,img_B_blur); figure('name','滤波') imshow(img_blur) img_lab_blur = rgb2lab(img_blur); %% %计算显著图 Sd = zeros(m,n); for i = 1:m for j = 1:n Sd(i,j) = sqrt((img_L_mean - img_lab_blur(i,j,1))^2 + (img_a_mean - img_lab_blur(i,j,2))^2 + (img_b_mean - img_lab_blur(i,j,3))^2); end end %归一化 Sd_normalized = figure_normalize(Sd); imwrite(Sd_normalized,'FT_saliency.jpg') figure imshow(Sd_normalized) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function Out_image = figure_normalize(In_image) % 归一化至0-1 o_max_image = max(max(In_image)); o_min_image = min(min(In_image)); Out_image = double(In_image - o_min_image)/double(o_max_image - o_min_image); end改进该代码使其能在matlab上运行

clc; clear all; img_in = imread('ILSVRC2017_test_00000237.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2); img_lab = rgb2lab(img_in); img_L_mean = mean(mean(img_lab(:,:,1))); img_a_mean = mean(mean...

clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????，1:??????，2：?????？ hoise_option=1; 8% 0:??????，1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

这段MATLAB代码实现了一个通信系统的模拟。首先设置了一些参数，包括使用的编码方式、噪声选项、帧数、信噪比等。然后进入一个主循环，循环中对于每一帧数据，进行编码、交织、调制、信道传输、解调、反交织、译码等...

clc clear moon_a=5; moon_b=3; moon_c=4; moon_p=moon_b^2/moon_c; moon_e=moon_c/moon_a; earth_a=50; %earth arguments earth_b=40; earth_c=30; earth_p=earth_b^2/earth_c; earth_e=earth_c/earth_a; moon_cycle=1; earth_cycle=10; moon_speed=2*pi/moon_cycle; %angular velocity earth_speed=2*pi/earth_cycle; earth_loc=[50;0;0]; %loctions moon_loc=[56;0;0]; sun_loc=[30;0;0]; earth_angle=0; moon_angle=0; dt=0.01; %time per-step normal=[1;1;1]; %normal vector for i=1:2000 earth_angle=earth_angle+earth_speed*dt; earth_dx=earth_a*cos(earth_angle); earth_dy=earth_b*sin(earth_angle); earth_dz=0; earth_dxyz=[earth_dx;earth_dy;earth_dz]; earth_loc=sun_loc+earth_dxyz; scatter3(earth_loc(1,1),earth_loc(2,1),earth_loc(3,1)) hold on %pause(0.1) %u.v.r moon_angle=moon_angle+moon_speed*dt; moon_focal_radius=(moon_e*moon_p)/(1-moon_e*cos(moon_angle)); moon_du=moon_focal_radius*cos(moon_angle); moon_dv=moon_focal_radius*sin(moon_angle); moon_dr=0; moon_duvr=[moon_du;moon_dv;moon_dr]; temp=coordinate(normal); moon_dxyz=temp*moon_duvr; moon_loc=earth_loc+moon_dxyz; scatter3(moon_loc(1,1),moon_loc(2,1),moon_loc(3,1)) hold on %pause(0.1) end

这段代码是用来模拟地球和月球的运动轨迹的。...需要注意的是，这段代码中有一行调用了 coordinate() 函数，但是在提供的代码中没有定义该函数，可能是其他地方定义的函数。 请问还有其他问题吗？

%% Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 %% 清空环境变量 clear all clc %% 数据导入 load data1 array_one load data2 array_two %% 训练样本（目标向量） T = [array_one;array_two]'; %% 创建网络 net = newhop(T); %% 数字1和2的带噪声数字点阵（固定法） load data1_noisy noisy_array_one load data2_noisy noisy_array_two %% 数字1和2的带噪声数字点阵（随机法） % noisy_array_one=array_one; % noisy_array_two=array_two; % for i = 1:100 % a = rand; % if a < 0.3 % noisy_array_one(i) = -array_one(i); % noisy_array_two(i) = -array_two(i); % end % end %% 数字识别 % 单步仿真——TS = 1(矩阵形式) % identify_one = sim(net,10,[],noisy_array_one'); % 多步仿真——元胞数组形式 noisy_one = {(noisy_array_one)'}; identify_one = sim(net,{10,10},{},noisy_one); identify_one{10}'; noisy_two = {(noisy_array_two)'}; identify_two = sim(net,{10,10},{},noisy_two); identify_two{10}';

这段代码是关于使用 Hopfield 神经网络进行数字识别的示例。首先，通过 load 命令从数据文件中导入 array_one 和 array_two 数组作为训练样本的目标向量。 ... 接下来，通过 load 命令从数据文件中导入 ...

clc;clear all; img = imread('‪C:\Users\210\Desktop\123\mouse.jpg'); figure; imshow(img),title("原图像"); [ROW,COL] = size(img); img = double(img); new_img = zeros(ROW,COL); %新建画布 %定义robert算子 roberts_x = [1,0;0,-1]; roberts_y = [0,-1;1,0]; for i = 1:ROW - 1 for j = 1:COL - 1 funBox = img(i:i+1,j:j+1); G_x = roberts_x .* funBox; G_x = abs(sum(G_x(:))); G_y = roberts_y .* funBox; G_y = abs(sum(G_y(:))); roberts_xy = G_x * 0.5 + G_y * 0.5; new_img(i,j) = roberts_xy; end end figure(2); imshow(new_img/255),title("robert算子的图像"); % 定义laplace算子 laplace = [0,1,0;1,-4,1;0,1,0]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:i+2,j:j+2); G = laplace .* funBox; G = abs(sum(G(:))); new_img(i+1,j+1) = G; end end figure(3) imshow(new_img/255),title("laplace算子的图像"); %定义sobel算子 sobel_x = [-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]; sobel_y = [-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:i+2,j:j+2); G_x = sobel_x .* funBox; G_x = abs(sum(G_x(:))); G_y = sobel_y .* funBox; G_y = abs(sum(G_y(:))); sobelxy = G_x * 0.5 + G_y * 0.5; new_img(i+1,j+1) = sobelxy; end end figure(4); imshow(new_img/255),title("sobel的图像"); %定义Prewitt算子 sobel_x = [-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]; sobel_y = [-1,-1,-1;0,0,0;1,1,1]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:i+2,j:j+2); G_x = sobel_x .* funBox; G_x = abs(sum(G_x(:))); G_y = sobel_y .* funBox; G_y = abs(sum(G_y(:))); sobelxy = G_x * 0.5 + G_y * 0.5; new_img(i+1,j+1) = sobelxy; end end figure(5); imshow(new_img/255),title("Prewitt的图像");

这段代码中有一行 img = imread('‪C:\Users\210\Desktop\123\mouse.jpg');，你需要注意到这行代码中的路径字符串包含一个隐藏字符，可能导致 imread 函数无法正确读取图像文件。你可以尝试重新输入路径字符串，...

clc clear all %% img_in = imread('0066.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2); img_lab = rgb2lab(img_in); img_L_mean = mean(mean(img_lab(:,:,1))); img_a_mean = mean(mean(img_lab(:,:,2))); img_b_mean = mean(mean(img_lab(:,:,3))); %% %高斯滤波 img_R = img_in(:,:,1); img_G = img_in(:,:,2); img_B = img_in(:,:,3); w = fspecial('gaussian',[7 7]); img_R_blur = imfilter(img_R,w); img_G_blur = imfilter(img_G,w); img_B_blur = imfilter(img_B,w); img_blur = cat(3,img_R_blur,img_G_blur,img_B_blur); figure('name','滤波') imshow(img_blur) img_lab_blur = rgb2lab(img_blur); %% %计算显著图 Sd = zeros(m,n); for i = 1:m for j = 1:n Sd(i,j) = sqrt((img_L_mean - img_lab_blur(i,j,1))^2 + (img_a_mean - img_lab_blur(i,j,2))^2 + (img_b_mean - img_lab_blur(i,j,3))^2); end end %归一化 Sd_normalized = figure_normalize(Sd); imwrite(Sd_normalized,'FT_saliency.jpg') figure imshow(Sd_normalized) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end运行代码时报错错误: 非法使用保留关键字 "end"。改进代码

Sd(i,j) = sqrt((img_L_mean - img_lab_blur(i,j,1))^2 + (img_a_mean - img_lab_blur(i,j,2))^2 + (img_b_mean - img_lab_blur(i,j,3))^2); endfor endfor %归一化 Sd_normalized = normalize(Sd); imwrite...

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1;

- clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。 - m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。 - g表示重力加速度，center1是一个向量，表示神经网络中心的初始值。 - center是...

解释这个代码的意思并给出这个代码每一句的作用clear all; clc; % 参数设置 T_set = 37; % 设置温度 Kp = 1; % 控制增益 Ts = 0.1; % 采样时间 T_sim = 500; % 仿真时间 T_ambient = 25; % 环境温度 heat_max = 100; % 加热器最大功率 % 初始化变量 T_now = T_ambient; % 当前温度 power = 0; % 初始功率为 0 time = 0:Ts:T_sim; % 时间向量 temp = zeros(size(time)); % 温度向量 % 循环仿真 for i = 1:length(time) % 计算误差 error = T_set - T_now; % 计算控制功率 power = Kp * error; % 限制功率在最大值范围内 if power > heat_max power = heat_max; elseif power < 0 power = 0; end % 计算加热后的温度 dTdt = (power / heat_max) * (T_set - T_now); T_now = T_now + dTdt * Ts; % 记录当前温度 temp(i) = T_now; end % 绘图 plot(time,temp); xlabel('Time (sec)'); ylabel('Temperature (Celsius)'); title('去掉PID控制的温度变化');

- clear all：清空工作区和命令窗口中的所有变量和函数。 - clc：清空命令窗口中的所有文本。 - T_set = 37：设置期望温度为37摄氏度。 - Kp = 1：设置控制增益为1。 - Ts = 0.1：设置采样时间为0.1秒。 -...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

% a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma_h=0.1：将0.1赋值给变量sigma_h % eps_i=12*eps0...

clear,clc %注释1：数据准备 X=xlsread('附件一指标','指标','B2:K124'); X1=xlsread('附件二指标','指标','B2:J303'); train_x = X(:,1:9); %自变量特征数据，分类已知 train_y = X(:,10); %因变量，一列，只有0和1 pre_x = X1(:,1:9); %自变量特征数据，分类未知，用于预测 %注释2：核心代码 a =glmfit(train_x,train_y,'binomial', 'link', 'logit'); %得到系数矩阵 logit_fit = glmval(a,pre_x, 'logit'); %得出概率，大于0.5分到逻辑1，小于0.5分到逻辑0 %注释3：结果整理 pre_y = zeros(size(logit_fit,1),1); %分类结果 for i=1:size(logit_fit,1) if(logit_fit(i,1)<=0.5) pre_y(i,1)=0; else pre_y(i,1)=1; end end

这段代码是用于进行二分类的逻辑回归预测。其中，前面注释1是数据准备部分，包括读取训练数据和预测数据，以及将训练数据分成特征数据和标签数据两部分；注释2是核心代码部分，使用glmfit函数进行逻辑回归模型的训练...

clc clear % 定义差分方程的系数向量 a = [1, -0.9]; b = [1, -0.8]; % 定义激励序列 x = ones(31, 1); % 定义初始条件 zi = filtic(b, a, 0); % 求解差分方程的系统函数 [R, P, K] = residue(b, a); % 求解差分方程的零状态响应 h = filter(R, P, x); % 求解差分方程的零输入响应 y_zi = filter(K, 1, x, zi); % 求解差分方程的完全响应 y = h + y_zi;

- clc和clear是用于清空MATLAB命令窗口和工作区的命令； - a和b分别是差分方程的分子和分母系数向量； - x是激励序列，这里假设为31个1组成的列向量； - zi是初始条件，使用filtic函数求解； - [R, P, K] = residue...

分别分析程序：%%移位寄存器产生M序列 clear clc %% Np=63;%周期 deltaT=1;%节拍 a=1;%幅值 %逻辑“0”为a,逻辑“1”为-a; %初始序列（010101） x1=1; x2=0; x3=1; x4=0; x5=1; x6=0; %% %进行循环移位，生成M序列 for i=1:deltaT:Np y6=x6;y5=x5;y4=x4;y3=x3;y2=x2;y1=x1; x6=y5;x5=y4;x4=y3;x3=y2;x2=y1;x1=xor(y5,y6); if y6==0 %u(i)=-1 ; %逻辑“0”为a u(i)=a; else %u(i)=y6; %逻辑“1”为-a; u(i)=-a; end end %% %绘图 i1=i; k=1:deltaT:i1; plot(k,u,'b'); xlabel('k'); ylabel('M序列'); title('移位寄存器产生的M序列')和程序：number_ a=sum(M_ XuLie = a) ; number_ a c = sum(M_ XuLie == -a); number_ a number_ a_ c

1. clear: 清除工作空间中的变量。 2. clc: 清除命令窗口中的内容。 3. Np=63;: 设置周期为63。 4. deltaT=1;: 设置节拍为1。 5. a=1;: 设置幅值为1。 6. x1=1;x2=0;x3=1;x4=0;x5=1;x6=0;: 初始化初始...

clear all; clc; du = pi/180; L1(1) = Link('theta', 90*du+0.02, 'a', 0+0.001, 'alpha', 0+0.003, 'qlim', [180, 365], 'modified'); L1(2) = Link('d', 0+0.001, 'a', 185+0.0079, 'alpha', 0+0.001, 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', 90+0.005, 'a', 0+0.005, 'alpha', pi/2+0.005, 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('theta', 0, 'a', 120+0.12, 'alpha', pi/2, 'qlim', [230, 326], 'modified'); L1(3).theta = L1(3).theta + 0.023; L1(4).theta = L1(4).theta + 0.08; Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); q = [90*pi/180, 0, 90*pi/180, 0]; % 假设当前机器人的关节角度为0 T = Needle.fkine(q); % 计算机器人的末端位姿 J = Needle.jacob0(q); % 计算机器人的雅克比矩阵 deta_X = J(q) * deta_q; deta_a = 0.001; % a的误差 deta_alpha = 0.003; % α的误差 deta_d = 0.001; % d的误差 deta_theta = 0.023; % θ的误差 deta_beita= 0.08; % β的误差 deta_q = [deta_theta, 0, 0,deta_beita]; % 机器人各关节角度的微小变化 deta_X = [deta_a; 0; deta_d; 0; 0; deta_alpha]; % 末端位姿误差 deta_X = J * deta_q; % 合成误差 disp(deta_X); % 输出机器人在给定关节角度下的末端位姿误差这段代码帮我修改一下运行不出来

这段代码的问题可能在于变量deta_q在deta_X之前被使用了，你需要将deta_q的定义放在deta_X之前，即将以下两行代码： deta_X = J(q) * deta_q; deta_q = [deta_theta, 0, 0,deta_beita]; 修改为： deta_q = [deta_...

clear % 清除工作区变量 clc % 清除命令窗口 syms n x % 定义符号变量 f=x^(2*n-1)/(2*n-1); % 定义函数表达式 sum=symsum(f,n,1,inf) % 计算级数求和 修改一下代码

syms n x % 定义符号变量 f=x^(2*n)/(2*n+1); % 定义函数表达式 sum=symsum(f,n,0,inf) % 计算级数求和 修改主要包括两点： 1. 函数表达式 f 的定义改为 $x^{2n}/(2n+1)$，因为前面的表达式 $x^{2n-1}/(2n-1...

clear;clear;clc; fs = 8000; % 采样频率 t = 0:1/fs:0.01-1/fs;% 采样时间 f = 2000; % 方波信号频率 x = square(2*pi*f*t); % 生成方波信号 N = length(x)-1; % 信号长度保证为正整数 % 计算基4FFT和频谱 X = fft(x, N/4); %找到X_mag中的最大值，然后将X_mag除以该最大值得到X_mag_norm X_mag = abs(X); X_mag_norm = X_mag / max(X_mag); % 计算谐波失真度和谐波的归一化振幅 harmonics = 5; % 要计算的谐波次数 thd = 0; harmonic_amp_norm = zeros(1, harmonics);%表示要处理的谐波分量的数量 for k = 1:harmonics harmonic_amp_norm(k) = X_mag_norm(k*4+1); thd = thd + harmonic_amp_norm(k)^2; end thd = sqrt(thd) / harmonic_amp_norm(1) * 100; 修改代码错位

clc; fs = 8000; % 采样频率 t = 0:1/fs:0.01-1/fs; % 采样时间 f = 2000; % 方波信号频率 x = square(2*pi*f*t); % 生成方波信号 N = length(x)-1; % 信号长度保证为正整数 % 计算基4FFT和频谱 X = fft(x, N/4); ...

clc; clear all; img_in = imread('ILSVRC2017_test_00000237.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2); img_lab = rgb2lab(img_in); img_L_mean = mean(mean(img_lab(:,:,1))); img_a_mean = mean(mean(img_lab(:,:,2))); img_b_mean = mean(mean(img_lab(:,:,3))); %高斯滤波 img_R = img_in(:,:,1); img_G = img_in(:,:,2); img_B = img_in(:,:,3); w = fspecial('gaussian',[7 7]); img_R_blur = imfilter(img_R,w); img_G_blur = imfilter(img_G,w); img_B_blur = imfilter(img_B,w); img_blur = cat(3,img_R_blur,img_G_blur,img_B_blur); figure('Name','滤波'); imshow(img_blur); img_lab_blur = rgb2lab(img_blur); %计算显著图 Sd = zeros(m,n); for i = 1:m for j = 1:n Sd(i,j) = sqrt((img_L_mean - img_lab_blur(i,j,1))^2 + (img_a_mean - img_lab_blur(i,j,2))^2 + (img_b_mean - img_lab_blur(i,j,3))^2); end end %归一化 Sd_normalized = figure_normalize(Sd); imwrite(Sd_normalized,'FT_saliency.jpg'); figure; imshow(Sd_normalized); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function Out_image = figure_normalize(In_image) o_max_image = max(max(In_image)); o_min_image = min(min(In_image)); Out_image = double(In_image - o_min_image)/double(o_max_image - o_min_image); end运行该代码报错未定义函数或变量 'figure_normalize'。

这个错误是因为你使用了一个名为figure_normalize的函数，但是你的代码中并没有定义这个函数。你需要自己编写这个函数并将其添加到代码中。 下面是一个可能的figure_normalize函数的示例，你可以将其添加到你的...

修改一下代码：clc close all clear all %% 定义曲面双缝参数 R = 1; % 曲率半径 d = 2e-3; % 双缝间距 a = 0.5e-3; % 双缝宽度 %% 定义观察屏参数 L = 1; % 屏幕距离 N = 1000; % 屏幕像素数 x = linspace(-0.1, 0.1, N); % 屏幕坐标 %% 计算曲面双缝光程差 y = linspace(-0.1, 0.1, N); % 曲面坐标 [yy, xx] = meshgrid(y, x); phi = 2*pi*R*(1./sqrt(xx.^2 + yy.^2 + R^2) - 1/R); delta_phi = phi(d/2 + yy) - phi(-d/2 + yy); %% 计算光强分布 I = (sin(pi*a*delta_phi/lambda)./(pi*a*delta_phi/lambda)).^2; %% 绘制图像 figure; subplot(1,2,1); imagesc(x, y, I); colormap(gray); axis equal; xlabel('屏幕坐标 (m)'); ylabel('曲面坐标 (m)'); title('曲面双缝干

clc close all clear all %% 定义曲面双缝参数 R = 1; % 曲率半径 d = 2e-3; % 双缝间距 a = 0.5e-3; % 双缝宽度 %% 定义观察屏参数 L = 1; % 屏幕距离 N = 1000; % 屏幕像素数 x = linspace(-0.1, 0.1, N); % ...

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