写出matlab程序

以下是一个简单的 MATLAB 程序，用于对一个 $n$ 维数组进行坐标轮换：

function res = coordinateRotation(A)
% A: n 维数组
% res: 坐标轮换后的数组

n = ndims(A); % 获取数组维度
res = A; % 初始化结果数组

for i = 1 : n % 进行 n 次坐标轮换
    res = circshift(res, [0 1]); % 向右移动一位
    res(:, end) = A(:, i); % 将最后一列赋值为原数组的第 i 列
end

end

注意，上述程序中使用了 MATLAB 自带的 `circshift` 函数，该函数可以将数组中的元素沿指定维度向左或向右移动指定的位数。

相关问题

写出matlab程序实现多无人机的辐射源定位

多无人机的辐射源定位需要使用到多机协同定位技术，以下是一个简单的基于协作定位的 Matlab 程序示例：

% 设定无人机个数和辐射源坐标
num_drone = 3;
source_coordinate = [10, 20];

% 初始化无人机坐标和测量矩阵
drone_coordinate = rand(num_drone, 2) * 50;
measurement_matrix = zeros(num_drone, 1);

% 迭代计算无人机位置
for i = 1:10
    % 模拟测量辐射源距离
    for j = 1:num_drone
        measurement_matrix(j) = norm(drone_coordinate(j, :) - source_coordinate);
    end
    
    % 使用协作定位算法计算无人机坐标
    A = drone_coordinate - repmat(source_coordinate, num_drone, 1);
    b = 0.5 * (measurement_matrix .^ 2 - sum(drone_coordinate .^ 2, 2) + sum(source_coordinate .^ 2));
    drone_coordinate = (A' * A) \ (A' * b);
end

% 输出最终无人机坐标
disp(drone_coordinate);

该程序使用随机初始化的无人机坐标和简单的协作定位算法迭代计算无人机的位置，并模拟测量辐射源距离。在实际应用中，需要根据具体情况选择更合适的算法和参数设置。

对于给定图像lena.bmp,首先调用matlab的图像工具箱函数实现5*5的均值滤波，然后在不调用图像工具箱函数的情况下实现该图像的3*3均值滤波，最后将两个滤波结果相减，可以对比两种滤波图像的差别。请写出matlab程序。

好的，以下是matlab代码实现：

% 读取图像lena.bmp
img = imread('lena.bmp');

% 使用matlab的图像工具箱实现5*5的均值滤波
img1 = imfilter(img, fspecial('average', [5 5]));

% 自己实现3*3均值滤波
h = ones(3) / 9;
img2 = conv2(img, h, 'same');

% 将两个滤波结果相减
img_diff = img1 - img2;

% 显示三张图像
subplot(1, 3, 1), imshow(img1), title('5*5均值滤波');
subplot(1, 3, 2), imshow(img2), title('3*3均值滤波');
subplot(1, 3, 3), imshow(img_diff), title('两者差别');

上述代码中，`imread` 函数用于读取图像，`imfilter` 函数用于实现5*5的均值滤波，`fspecial` 函数生成指定大小的特殊滤波器，`ones` 函数生成全部为1的矩阵，`conv2` 函数用于实现2D卷积运算，`same` 参数表示输出与原图像相同大小的图像。最后使用 `imshow` 函数显示图像。