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。

相关问题

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。

SVD算法的实现 不使用matlab自带函数

SVD（奇异值分解）算法是一种常见的矩阵分解方法，可以用于数据降维、矩阵压缩、图像处理等领域。下面是一种基于Jacobi迭代的SVD算法实现，可以在不使用Matlab自带函数的情况下进行矩阵分解：

import numpy as np

def svd(A, epsilon=1e-10):
    """
    基于Jacobi迭代的SVD算法实现
    :param A: 待分解的矩阵
    :param epsilon: 迭代停止条件
    :return: U, S, Vt
    """
    m, n = A.shape
    U, S, Vt = np.zeros((m, m)), np.zeros((m, n)), np.zeros((n, n))
    U[:, 0] = A[:, 0] / np.linalg.norm(A[:, 0])
    for i in range(1, m):
        Ui = A[:, i]
        for j in range(i):
            Ui -= np.dot(U[:, j], A[:, i]) * U[:, j]
        U[:, i] = Ui / np.linalg.norm(Ui)
    S[0, 0] = np.dot(U[:, 0], A[:, 0])
    for i in range(1, n):
        Si = A[:, i]
        for j in range(i):
            Si -= np.dot(S[j, j] * U[:, j], A[:, i])
        S[i, i] = np.linalg.norm(Si)
        Vt[i, :] = Si / S[i, i]
    while True:
        delta = 0
        for i in range(n - 1):
            for j in range(i + 1, n):
                Aij = np.dot(U[:, i], A[:, j])
                Aji = np.dot(U[:, j], A[:, i])
                if abs(Aij - Aji) > epsilon:
                    delta += 2 * (Aij ** 2 + Aji ** 2)
                    theta = 0.5 * np.arctan2(2 * (Aij - Aji), Aij + Aji)
                    c, s = np.cos(theta), np.sin(theta)
                    U[:, i], U[:, j] = U[:, i] * c - U[:, j] * s, U[:, i] * s + U[:, j] * c
                    Si, Sj = S[i, i], S[j, j]
                    S[i, i], S[j, j] = c * Si - s * Sj, s * Si + c * Sj
                    Vt[i, :], Vt[j, :] = Vt[i, :] * c - Vt[j, :] * s, Vt[i, :] * s + Vt[j, :] * c
        if delta < epsilon:
            break
    return U, S, Vt.T

代码中使用了numpy库中的一些函数，如np.linalg.norm()用于计算向量的2范数，np.dot()用于计算向量的内积，np.arctan2()用于计算反正切值。算法的核心部分是Jacobi迭代，通过不断旋转矩阵的某两行或某两列，使得矩阵的对角线元素逐步逼近矩阵的奇异值，最终得到矩阵的奇异值分解结果。