[~,j]=find(Dis(i,:)<rmin);
时间: 2023-05-10 19:56:01 浏览: 70
这是一个 MATLAB 代码,它的作用是找到距离 Dis(i,:) 小于 rmin 的元素的索引,然后将这些索引存储在 j 中。其中,Dis 是一个距离矩阵,i 是当前元素的索引,rmin 是一个阈值。具体实现可以参考以下代码:
```
% 假设 Dis 是一个 n x n 的距离矩阵
% i 是当前元素的索引,rmin 是阈值
[~,j] = find(Dis(i,:) < rmin);
```
这段代码会返回一个包含所有符合条件的元素索引的向量 j。
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%清空工作空间中的所有变量和命令窗口内容 clc; clear all; %打开文件选择对话框,选择需要处理的图片 [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*gif','all imagine files';'*.*','all files'},'select your photo'); %获取图片路径 path=[pathname,filename]; %读取图片 image=imread(path); %显示图片 imshow(image); %图片处理 %将RGB图像转换为灰度图像 I=rgb2gray(image); %将灰度图像进行滤波操作 I=rangefilt(I); %使用形态学开运算估计背景 background = imopen(I,strel('disk',11)); %从原始图像中减去背景图像 I2 = I-background; %增强对比度 I3 = imadjust(I2); %阈值分割,生成二值图像 bw = imbinarize(I3); %降噪 bw = bwareaopen(bw,160); %进行边缘检测 bw=edge(bw,'canny'); %显示二值图像 imshow(bw); %生成结构元素 se=strel('square',15); %闭运算 bw1=imclose(bw,se); %膨胀 bw2=imdilate(bw1,se); %腐蚀 bw2=imerode(bw2,se); %填充孔洞 bw3=imfill(bw2,'holes'); %显示填充后的二值图像 imshow(bw3); %定义硬币半径取值范围 rmin = 20; rmax = 2500; radiusRange=[rmin rmax]; %使用Hough变换检测圆形目标,返回检测到的圆心坐标和半径大小 [center, rad] = imfindcircles(bw3,radiusRange,'EdgeThreshold',0.13); %显示检测到的圆形目标 imshow(bw3); viscircles(center, rad,'Color','b'); %初始化硬币个数 one=0; half=0; little=0; %对检测到的圆形目标进行分类 [m,n]=size(rad); num=m; i=1; j=num; min=rad(i); max=rad(j); while i<=j if rad(i)<rad(j) if rad(i)<min min=rad(i); else if rad(j)<max max=rad(j); end end else if rad(j)<min min=rad(j); else if rad(i)<max max=rad(i); end end end i=i+1; j=j-1; end sum=0; for i=1:num sum=rad(i)+sum; end ave=(sum-(min+max))/(num-2); for i=1:num if 0.6<(rad(i)/ave)&&(rad(i)/ave)<1.5 if rad(i)>ave one=one+1; else if 0.96<(rad(i)/ave) && rad(i)<=ave half=half+1; else little = little+1; end end end end %计算硬币总价值 sum=half*0.5+one+little*0.1; %显示硬币分类结果 one half little sum 这个程序的不足之处是什么
这个程序的不足之处可能有以下几点:
1. 没有进行异常值处理。如果检测到的圆形目标中有异常值,比如因为噪声或者其他因素导致检测到了不是硬币的圆形,那么程序可能会出错。
2. 硬币分类方法可能不够准确。硬币的大小和形状可能会受到磨损和破损等因素的影响,而硬币分类方法只是简单地根据硬币的大小来进行分类,可能会出现误差。
3. 程序可能不够灵活。如果需要处理不同种类、不同大小的硬币,程序可能需要进行修改和调整,而且不一定适用于所有情况。
function [prr,pcr,p]=glws(x,m,t) %函数名为关联维数的首字母,用于单串序列,多串到glsw; %x为要分析的数据; %x=xlsread('d:\matworks\dbin.xls'); [m1,n1]=size(x); n=m1; [mm1,mm]=size(m); p=zeros(mm,2); %存放拟合系数的矩阵; rr=zeros(20,mm);%rr是相当于筛子的那个距离,存放的是对数; cr=zeros(20,mm);%cr是小于筛子距离的距离个数,存放的是对数; %prr=zeros(20,mm);%rr是相当于筛子的那个距离,存放的是对数; %pcr=zeros(20,mm);%cr是小于筛子距离的距离个数,存放的是对数; scope=zeros(19,1); msr=zeros(19,1); for k=1:mm tt=0; nm=n-(m(k)-1)*t;%Nm为列数; nr=(nm-1)*nm/2;%Nr为距离的总个数; juli=zeros(nr,1);%全部距离搞成一列的长矩阵; r=zeros(nm,nm);%各列之间距离矩阵; y=zeros(m(k),nm);%重构相矩阵的值yij; for j=1:nm for i=1:m(k) y(i,j)=x(j+(i-1)t); end end for i=1:nm-1 for j=i+1:nm for kk=1:m(k) r(i,j)=r(i,j)+(y(kk,j)-y(kk,i))^2; end r(i,j)=sqrt(r(i,j)); tt=tt+1; juli(tt)=r(i,j); end end %进行r和cr个数的计算; rmin=min(juli); rmax=max(juli); for i=1:20 %每次把距离间隔分20分来慢慢加; rr(i,k)=(rmax-rmin)(i+1)/21; %距离取法值得研究一下; for j=1:nr if juli(j)<=rr(i,k) cr(i,k)=cr(i,k)+1; end end rr(i,k)=log(rr(i,k)); cr(i,k)=log(cr(i,k)/nr); end %rr=rr'; tt=0; for i=1:19 scope(i)=(cr(i+1,k)-cr(i,k))/(rr(i+1,k)-rr(i,k));%每点的斜率; tt=tt+scope(i); plot(i,scope(i),'-bd'),hold on; end tt=tt/19;%各相邻点间斜率平均值; tshold=(max(scope)-min(scope))/2;%threshold,阈值; for i=1:19 msr(i)=abs(scope(i)-tt); %各斜率与平均值的均方根,mean square root; end tt=0; for i=2:18 if (msr(i-1)>tshold & msr(i+1)>tshold)|(msr(i-1)<0.001 & msr(i+1)<0.001) continue else tt=tt+1; prr(tt)=rr(i,k);%符合条件的; pcr(tt)=cr(i,k); end end p(k,1:2)=polyfit(prr,pcr,1);%线性拟合,p为两个数,p1为斜率,p2为截距; end 解释一下这段代码
这段代码是用来计算关联维数的,它实现的方法是首先根据输入参数m和t将原始数据x重构为一个相图矩阵,然后计算各列之间的距离,并根据距离分布计算关联维数。
具体实现过程如下:
1. 根据输入参数m和t将原始数据x重构为一个相图矩阵,其中m表示窗口长度,t表示窗口间隔;
2. 计算相图矩阵中各列之间的距离,并将距离存放在juli矩阵中;
3. 根据距离分布统计小于每个距离的距离个数cr,同时记录每个距离rr的大小;
4. 计算cr和rr的对数,然后根据对数统计每个点的斜率scope;
5. 计算斜率的均方根msr和斜率平均值tt,然后根据阈值tshold筛选出符合条件的点;
6. 对符合条件的点进行线性拟合,得到斜率和截距,作为拟合系数p返回。
在代码中使用了一些矩阵操作和数学函数,需要比较熟悉Matlab语言和数学知识才能理解。
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