clc close all clear all addpath('TOOLS'); %基础函数对应的文件夹 addpath('sample'); %测试视频序列对应的文件夹 videoname = 'rhinos.avi'; %测试视频序列文件名 video = VideoReader(videoname); mbSize = 16; p =15; frames = 45 %测试视频帧数 for i = 1:frames % frame = readframe(video,i); % 读取每一帧 imgINumber = i; imgPNumber = i+2; videoI = read(video,imgINumber); videoP = read(video,imgPNumber); imgI = double(rgb2gray(videoI)); imgP = double(rgb2gray(videoP)); [row,col] = size(imgI); % Exhaustive Search 基于块的全搜索算法 [BlockCenter, motionVect, computations] = motionEstES(imgP,imgI,mbSize,p); %P帧重构图像 imgPComp = motionComp(imgI, motionVect, mbSize); ESpsnr(i+1) = imgPSNR(imgP, imgPComp, 255); EScomputations(i+1) = computations; %P帧重构误差图像 imagePDiff = imgP - imgPComp; if i ==4 figure; imageI = uint8(imgI); imageP = uint8(imgP); imagePComp = uint8(imgPComp); imagePDiff = uint8(imagePDiff); subplot(221);imshow(imageI); title('I帧参考图像') subplot(222);imshow(imageP); title('P帧当前图像') subplot(223);imshow(imagePComp); title('P帧当前重构图像') subplot(224);imshow(imagePDiff); title('P帧当前重构误差图像') %-------------画出运动矢量图-------------------------------- figure; quiver( BlockCenter(2,:),BlockCenter(1,:), motionVect(2,:), motionVect(1,:), .2,'r'); axis([0 320 0 240]); for i=mbSize:mbSize:col-mbSize x = [i,i]; y = [0,row]; line(x,y,'LineStyle','-','Marker','none'); end for j=mbSize:mbSize:row-mbSize x = [0,col]; y = [j,j]; line(x,y,'LineStyle','-','Marker','none'); end xlabel('X'); ylabel('Y'); end end

时间: 2024-04-09 21:30:39 浏览: 86
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matlab中常见函数功用.pdf

这段代码是一个视频序列处理的示例代码。首先，它通过`VideoReader`读取了一个视频文件，并设置了一些参数，如`mbSize`（块的大小）和`p`（搜索窗口大小）。然后，通过循环遍历每一帧图像，对每一帧进行运动估计和重构。 在每一帧中，它将当前帧和参考帧转换为灰度图像。然后，使用基于块的全搜索算法(`motionEstES`)进行运动估计，得到运动矢量。接下来，使用运动矢量对参考帧进行运动补偿(`motionComp`)，得到重构的P帧图像(`imgPComp`)。计算P帧图像与原始P帧之间的峰值信噪比(`imgPSNR`)和计算量。 接着，它绘制了四个子图：原始I帧图像、原始P帧图像、重构的P帧图像和重构误差图像。然后，通过使用`quiver`函数绘制了运动矢量图，并在图像上绘制了水平和垂直的分割线。 最后，请注意代码中的`clear all`命令会清除所有已定义的变量，这可能会影响后续代码的执行。此外，`addpath`命令用于添加文件夹路径，以便在代码中使用对应的函数或数据文件。 这段代码可以作为视频序列处理的一个示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。
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"这篇文档主要介绍了MATLAB中的一些常用函数，包括clear、clc、clf、hold的功能，并详细讲解了format设置输出格式的作用以及plot函数的使用方法，还提及了多重线的绘制技巧和hold命令的应用。" 在MATLAB中，理解和...
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MatLab基础操作指南：who, whos, clear, clc等命令详解

3. **Clear命令**：clear variable_name用于删除指定的变量及其值，而clear无参数时则会清除工作空间中的所有变量，释放内存。 4. **Clc命令**：clc命令用来清空命令行窗口的内容，保持界面整洁。 5. **Help...

clc; clear; close all; % Parameters n = 100; % Number of particles L = 10; % Length of the container T = 300; % Temperature m = 1; % Mass of the particles r_min = 0.1; % Minimum distance between two particles每句什么意思

close all; 表示清空当前 MATLAB 工作空间，关闭所有打开的图形窗口。 - n = 100; 表示模拟系统中粒子的数量为100。 - L = 10; 表示模拟系统的边长为10个单位长度。 - T = 300; 表示模拟系统的温度为300K。 - m = 1...

解释代码：clear clc close all tic %% 用importdata这个函数来读取文件 % shuju=importdata('cc101.txt'); load('cc101'); shuju=c101; % bl=importdata('103.txt'); bl=3; cap=60; %车辆最大装载量 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「张叔zh

1. clear clc close all：清MATLAB的工作区、命令窗口和图形窗口，以便开始一个新的任务。 2. tic：开始计时，用于衡量程序运行时间。 3. shuju=importdata('cc101.txt');：importdata函数用于从文本文件...

function pde1_2() clear,clc close all x=0:0.05:1; %sol横坐标对应x % y=0:0.05:1 ; t=0:0.05:2; %%sol纵坐标对应t m=0; sol=pdepe(m, @pdefun, @pdeinit, @pdebound , x, t ); figure(1) surf(x,t,sol) figure(2) plot(x, sol(end,:)) %t=2 title( 't=2') end %pde函数 function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=pi^2; f=du; s=0; end %边界条件 function [pa,qa,pb,qb]=pdebound(xa,ua, xb, ub ,t) qa=0; %u(0,t) qb=1 ; %u(1,t) pa=ua; %du(0,t) pb=pi*exp(-t); %du(1,t) end错误在哪

在这段代码中，错误出现在 pdebound 函数的定义中。根据MATLAB的文档，pdebound 函数应该返回四个值，包括左端点处的边界条件和右端点处的边界条件。但是这个函数只返回了两个值 pa 和 pb，缺少了 qa 和 ...

%初步处理 clear all clc c=[40 90];%填目标函数系数 a=[9,7;7,20]; %就是要一致大于或小于，然后取条件函数系数 b=[56;70];%条件函数已知数部分 aeq=[];%若存在一个等式限制，则填写等式系数 beq=[];%等式已知数部分 lb=[0;0];%没有下限 ub=[inf;inf];%没有上限 [x,y]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,lb,ub); x best=c*x%计算最优值这段代码变成python语言

在Python中，你可以使用SciPy库中的linprog函数来求解线性规划问题。以下是将你的MATLAB代码转换为Python代码的示例： python import numpy as np from scipy.optimize import linprog c = [-40, -90] # 目标...

clear;clc; clear all; close all; %导入数据 load('D:\MATLAB\TE\data\test\d04_te.dat') load('D:\MATLAB\TE\data\tain.\d00.dat')

As an AI language model, I do not have emotions or personal opinions, so I cannot provide any information or response to the word "null" without additional context or a specific question....

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

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)/(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}...

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

% clear all：清除所有变量 % 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...

clc; clear all; close all; r = 10; % 齿轮半径 alphak =0:pi/200:pi/4; % 角度范围 thetak = tan(alphak) - alphak; % 计算渐开线的极角 rk = r./cos(alphak); % 计算渐开线的极径 % 绘制渐开线 polarplot(rk,alphak); title('齿轮渐开线');优化代码

close all; r = 10; % 齿轮半径 alphak = 0:pi/200:pi/4; % 角度范围 thetak = tan(alphak) - alphak; % 计算渐开线的极角 rk = r./cos(alphak); % 计算渐开线的极径 % 绘制渐开线 polarplot(alphak, rk); title...

clc;clear all;close all; fs = 500; % 采样频率 Ts = 1 / fs; % 采样间隔 N=400;%观测时长 由于滤波需要时间稳定，多空余一些点数 Nt = 2N; % 总时长 t = (0 : Nt-1) * Ts; w0 = 50; % 信号频率 xt =10sin(1 * pi * w0 * t)+0.3sin(2 * pi * w0 * t)+0.5sin(3 * pi * w0 * t)+0.2sin(4 * pi * w0 * t)+0.4sin(5 * pi * w0 * t)+ 0.1sin(6 * pi * w0 * t)+ 0.01randn(1, Nt); % 周期函数叠加噪声 figure(); plot(xt(end-N+1:end));title('原始信号');ylim([-10 10]); output=xt; 伪代码

3. 定义信号频率和周期函数，包括6个正弦波和噪声 4. 绘制原始信号图像 5. 将输出信号先赋值为原始信号 6. 进入循环，循环1000次进行周期陷波处理 7. 定义周期陷波处理函数 8. 取后面N个点的信号 9. 计算自相关函数 ...

clear all close all clc %addpath('./two') %addpath('./groundtruth') %rmpath('./two') %rmpath('./groundtruth') I_Out = imread('3.bmp'); I_Mask = imread('img3.jpg'); I_Mask = I_Mask(:,:,1) I_Mask = I_Mask>0; cross_region = I_Out & I_Mask; numerator = sum(sum(cross_region)); denominator = sum(sum(I_Out)) + sum(sum(I_Mask)); DC_rate = 2*numerator/denominator

这段代码是用来计算图像分割中的 Dice Coefficient (DC) 评价指标的。DC是用来衡量分割结果与真实标注之间重合度的指标，其取值范围在[0,1]之间，值越大代表分割结果与真实标注越相似。代码中，首先读取了原图和二值...

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

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...

clear all; clc; close all; N=256; % 窗长度 % 设置矩形窗 figure(1); plot(hanning(N));hold on; plot(boxcar(N)); plot(hamming(N)); plot(Gaussian(N)); plot(Triangular(N)); legend('hanning','boxcar','hamming','Gaussian','Triangular'); title('五种窗函数的时域波形图');

这段代码是用 MATLAB 编写的，用于绘制五种窗函数的时域波形图。其中 N=256 表示窗长度为 256。各个窗函数是通过 MATLAB 内置函数 hanning、boxcar、hamming、Gaussian 和 Triangular 来生成的。plot 函数用于绘制...

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

这段程序实现了移位寄存器产生M序列的功能。下面逐行进行分析： 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;: ...

修改下列代码并给每一行代码都添加详细的中文注释，使其能在matlab中输出好看的波形。clc clear all; close all; %% 4级m序列的生成 % 模2加运算中的 '0' 、'1'分别对应±1乘运算中的'1'、 '-1' N=4; %m序列有4位 m=-ones(N,1);% ones:创建全部为1的数组；m序列的4位贮存单元赋初值为-1，即模2加中‘1’； temp=-ones(N,1); out=-ones(2^N-1,1);%m序列输出值赋初值-1 for k=1:(2^N-1) % k从1~15循环 if m(4,1)==1 %将-1/+1转换成0/1 out(k,1)= 0; else out(k,1)= 1; end temp(2:4,1)=m(1:3,1);%移到下一位 temp(1,1)=m(3,1)*m(4,1); m=temp; end x(1)=1;show(1)=out(1);p=2; for i=2:length(out) %将其以方波形式显示出来 if((out(i)~=out(i-1))) x(p)=i; show(p)=out(i-1); x(p+1)=i+0.01; show(p+1)=out(i); p=p+2; else show(p)=out(i); x(p)=i; p=p+1; end end plot(x,show,'b');%作图 xlabel('n'); ylabel('u(n)'); axis([0 16 -0.2 1.2]);

clear all % 清空工作空间的变量 close all % 关闭所有图形窗口 %% 4级m序列的生成 % 模2加运算中的 '0' 、'1'分别对应±1乘运算中的'1'、 '-1' N=4; % 定义m序列长度为4位 m=-ones(N,1); % m序列的4位存储单元赋...

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\222/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 8; y1 = 230; % x2 y2 终止点 x2 = 447; y2 = 464; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 1 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls')，存在那些问题，该如何修改

close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\222/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 8; y1 = 230; % x2...

解释以下代码%实验要求二：DCT系数的计算与并恢复 clear all; clc; close all; f=50; % 信号频率 fs=1000; % 采样频率 N=1000; % 样点总数 n=0:N-1; xn=cos(2pif*n/fs); % 构成余弦序列 y=dct(xn) ; % 离散余弦变换 num=find(abs(y)<5); % 寻找余弦变换后幅值小于5的区间 y(num)=0; % 对幅值小于5的区间的幅值都置为0 zn=idct(y); % 离散余弦逆变换 subplot 211; plot(n,xn,'k'); % 绘制xn的图 title('(a)原始信号'); xlabel(['样点' 10 ]); ylabel('幅值'); subplot 212; plot(n,zn,'k'); % 绘制zn的图 title('(b)重建信号'); xlabel(['样点' 10 ]); ylabel('幅值'); % 计算重建率 rp=100-norm(xn-zn)/norm(xn)*100

然后使用dct函数进行离散余弦变换，得到信号在DCT域中的表示。接着，通过find函数找到DCT系数中幅值小于5的区间，并将这些系数的值置为0，从而实现信号的压缩。最后，使用idct函数进行离散余弦逆变换，得到压缩后的...

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\1111/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 1; y1 = 1; % x2 y2 终止点 x2 = 3; y2 = 3; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 = []; for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 0 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls');，存在那些问题，如何修改

4. 在读取文件时，可以使用csvread函数代替readmatrix函数，csvread函数更适合读取csv格式的文件。 5. 这段代码中没有处理数据的异常情况，如文件读取失败、矩阵维度不一致等问题。需要添加异常处理的代码。 修改后...

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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换
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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。