MATLAB中creat函数如何应用

时间: 2024-03-20 13:38:34 浏览: 22
在MATLAB中并没有creat函数,因为它是一个Unix系统调用函数,不是MATLAB中的内置函数。在MATLAB中创建一个新的文件,可以使用fopen函数,该函数也可以打开一个已经存在的文件。 fopen函数的基本语法如下: ``` fid = fopen(filename, permission) ``` 其中,`filename`是文件名,`permission`是权限,通常为'r'(只读)、'w'(写入)或'a'(追加)等。该函数会返回一个文件标识符(file identifier),即一个整数,用于后续对该文件的读写操作。 例如,要在MATLAB中创建一个新文件并写入一些数据,可以使用以下代码: ``` fid = fopen('example.txt', 'w'); fprintf(fid, 'Hello, world!\n'); fclose(fid); ``` 这会在当前目录下创建一个名为example.txt的文件,并在其中写入一行文本“Hello, world!”。最后,使用fclose函数关闭文件,释放文件句柄资源。
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MATLAB物流设施选址creat函数例子

下面是一个简单的MATLAB程序,使用"creat"函数进行物流设施选址: ```matlab % 定义坐标 x = [1 2 3 4 5]; y = [1 2 3 4 5]; % 定义需求和供应 demand = [10 15 20]; supply = [20 15 10 5 10]; % 定义距离矩阵 dist = zeros(length(x)); for i = 1:length(x) for j = 1:length(x) dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2); end end % 使用creat函数进行选址 [facilities, cost] = creat(demand, supply, dist); % 输出结果 disp('Selected facilities:'); disp(facilities); disp('Total cost:'); disp(cost); ``` 在上面的程序中,我们首先定义了坐标、需求和供应,然后计算了距离矩阵。接下来,我们使用`creat`函数对选址进行优化,并输出最终结果。注意,`creat`函数是需要安装Optimization Toolbox才能使用的。 需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的模型和算法。

MATLAB中在物流设施选址问题中@creat函数例子

在MATLAB中,物流设施选址问题可以使用creat函数来生成一个包含随机点的矩阵。这个函数的例子可以参考如下代码: ```matlab % 生成40个随机点的矩阵 n = 40; M = 10*rand(n,2); % 将这些点画出来 plot(M(:,1), M(:,2), 'o') title('Randomly Generated Points') ``` 在这个例子中,我们首先定义了一个变量n,表示我们要生成的随机点的数量。然后使用rand函数生成一个n行2列的随机矩阵,并将其乘以10,使得这些点的坐标值在0到10之间。最后,我们使用plot函数将这些点画出来,并加上一个标题。 通过这个例子,我们可以看到如何使用creat函数生成一个物流设施选址问题所需的随机点矩阵。

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% 打印函数1:RGB输入,YCbCr输出 % RGB2YCbCr_Data_Gen(uinit8 img_RGB, uint8 img_YCbCr) % img_RGB:输入待处理的RGB图像 % img_YCbCr:输入处理后的YCbCr图像 % img_RGB.dat:输出 待处理的RGB图像hex数据(比对源数据) % img_YCbCr.dat:输出处理完的YCbCr图像hex数据(比对结果) function RGB2YCbCr_Data_Gen(img_RGB, img_YCbCr) h1 = size(img_RGB,1); % 读取图像高度 w1 = size(img_RGB,2); % 读取图像宽度 h2 = size(img_YCbCr,1); % 读取图像高度 w2 = size(img_YCbCr,2); % 读取图像宽度 % ------------------------------------------------------------------------- % Simulation Source Data Generate bar = waitbar(0,'Speed of source data generating...'); %Creat process bar fid = fopen('.\img_RGB.dat','wt'); for row = 1 : h1 r = lower(dec2hex(img_RGB(row,:,1),2))'; g = lower(dec2hex(img_RGB(row,:,2),2))'; b = lower(dec2hex(img_RGB(row,:,3),2))'; str_data_tmp = []; for col = 1 : w1 str_data_tmp = [str_data_tmp,r(col*2-1:col*2),' ',g(col*2-1:col*2),' ',b(col*2-1:col*2),' ']; end str_data_tmp = [str_data_tmp,10]; fprintf(fid,'%s',str_data_tmp); waitbar(row/h1); end fclose(fid); close(bar); % Close waitbar % ------------------------------------------------------------------------- % Simulation Target Data Generate bar = waitbar(0,'Speed of target data generating...'); %Creat process bar fid = fopen('.\img_YCbCr.dat','wt'); for row = 1 : h2 Y = lower(dec2hex(img_YCbCr(row,:,1),2))'; Cb = lower(dec2hex(img_YCbCr(row,:,2),2))'; Cr = lower(dec2hex(img_YCbCr(row,:,3),2))'; str_data_tmp = []; for col = 1 : w2 str_data_tmp = [str_data_tmp,Y(col*2-1:col*2),' ',Cb(col*2-1:col*2),' ',Cr(col*2-1:col*2),' ']; end str_data_tmp = [str_data_tmp,10]; fprintf(fid,'%s',str_data_tmp); waitbar(row/h2); end fclose(fid); close(bar); % Close waitbar

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