如果不使用matlab自带的函数呢

如果不使用MATLAB自带的函数，可以通过以下步骤实现汉明编码：

1. 定义需要编码的数据

data = [1 0 1 1];

2. 计算校验位的数量

n = ceil(log2(length(data))) + 1; % 校验位的数量

3. 生成矩阵H

H = zeros(n, length(data));
for i = 1:n
    pos = 2^(i-1); % 计算当前校验位的位置
    for j = 1:length(data)
        if bitget(j, i) % 判断当前数据位是否需要参与计算
            H(i,j) = 1;
        end
    end
end

4. 计算校验位的值

parity_bits = mod(data * H', 2);

5. 将校验位添加到数据末尾

coded_data = [data parity_bits];

注：使用 `bitget` 函数可以获取指定数字的二进制位，例如 `bitget(5, 2)` 返回 1，表示数字 5 的二进制表示的第 2 位为 1。

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matlab编写线性灰度变换程序,不使用matlab自带函数

以下是一个matlab编写线性灰度变换程序的例子，不使用matlab自带函数：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 显示原始图像
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
% 求原始图像的直方图
subplot(2,2,2);
imhist(img);
title('Histogram of Original Image');
% 获取图像的行数和列数
[rows, cols] = size(img);
% 定义线性函数的参数
a = 1.5;
b = 50;
% 线性灰度变换
for i = 1:rows
    for j = 1:cols
        img(i,j) = a * double(img(i,j)) + b;
    end
end
% 显示变换后的图像
subplot(2,2,3);
imshow(uint8(img));
title('Transformed Image');
% 求变换后的图像的直方图
subplot(2,2,4);
imhist(uint8(img));
title('Histogram of Transformed Image');

如果不用matlab自带的函数呢

如果不使用Matlab自带的人脸检测函数，可以使用一些开源的人脸检测算法，例如OpenCV中的Haar特征分类器、Dlib中的HOG特征分类器等。

以下是使用OpenCV中的Haar特征分类器来识别图片中的人脸并用方框标出的示例代码：

% 读入待识别的图片
img = imread('test.jpg');

% 转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 加载Haar特征分类器
detector = vision.CascadeObjectDetector('haarcascade_frontalface_default.xml');

% 使用detect函数在图片中检测人脸，输出人脸的坐标位置bbox
bbox = step(detector, gray);

% 在原图上用矩形框框出人脸区域
for i = 1:size(bbox,1)
    x = bbox(i,1);
    y = bbox(i,2);
    w = bbox(i,3);
    h = bbox(i,4);
    img = insertShape(img, 'Rectangle', [x,y,w,h], 'LineWidth', 5);
end

% 显示结果
imshow(img);

其中，'haarcascade_frontalface_default.xml'是一个已经训练好的Haar特征分类器，可以在OpenCV官网下载。需要注意的是，此方法需要安装OpenCV库并且在Matlab中调用OpenCV库函数，需要使用Matlab中的mex函数进行编译。