gaussian 16 win
时间: 2023-10-01 08:02:34 浏览: 79
Gaussian 16是一种量子化学计算软件,用于计算分子的电子结构和化学反应。它提供了广泛的计算方法,包括从Hartree-Fock到密度泛函理论的各种方法。而"win"是指Gaussian 16的Windows版本。通过Gaussian 16 win,用户可以在Windows操作系统上运行Gaussian 16软件。
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用matlab一页写出可以运行的用谐波均值滤波消除lena图片高斯噪声的代码并且每行写上注释
以下是可以运行的用谐波均值滤波消除lena图片高斯噪声的Matlab代码:
```matlab
% 读入lena图片并显示
lena = imread('lena.jpg');
figure, imshow(lena);
% 添加高斯噪声
lena_gaussian = imnoise(lena, 'gaussian', 0, 0.01);
figure, imshow(lena_gaussian);
% 定义谐波均值滤波器的半径r和q值
r = 3;
q = 1.5;
% 对lena图片进行谐波均值滤波
lena_harmonic = zeros(size(lena));
for i = 1:size(lena, 1)
for j = 1:size(lena, 2)
% 计算当前像素点的谐波均值
win = lena_gaussian(max(i-r,1):min(i+r,size(lena,1)), max(j-r,1):min(j+r,size(lena,2)));
win_size = numel(win);
if win_size > 0
win_inv = 1 ./ double(win);
win_sum = sum(win_inv(:));
harmonic_mean = win_size / win_sum;
lena_harmonic(i,j) = harmonic_mean ^ q;
end
end
end
% 显示谐波均值滤波后的lena图片
figure, imshow(uint8(lena_harmonic));
```
首先,我们读入lena图片并展示:
```matlab
lena = imread('lena.jpg');
figure, imshow(lena);
```
然后,我们添加高斯噪声并展示:
```matlab
lena_gaussian = imnoise(lena, 'gaussian', 0, 0.01);
figure, imshow(lena_gaussian);
```
接下来,我们定义谐波均值滤波器的半径r和q值:
```matlab
r = 3;
q = 1.5;
```
然后,我们对lena图片进行谐波均值滤波:
```matlab
lena_harmonic = zeros(size(lena));
for i = 1:size(lena, 1)
for j = 1:size(lena, 2)
% 计算当前像素点的谐波均值
win = lena_gaussian(max(i-r,1):min(i+r,size(lena,1)), max(j-r,1):min(j+r,size(lena,2)));
win_size = numel(win);
if win_size > 0
win_inv = 1 ./ double(win);
win_sum = sum(win_inv(:));
harmonic_mean = win_size / win_sum;
lena_harmonic(i,j) = harmonic_mean ^ q;
end
end
end
```
在循环中,我们首先计算当前像素点的谐波均值:我们提取以当前像素点为中心的一个大小为(2r+1)x(2r+1)的窗口,计算窗口内像素值的倒数之和win_sum,然后用窗口内像素点的总数除以win_sum,即可得到谐波均值harmonic_mean。最后,我们将谐波均值的q次方作为当前像素点的值。
最后,我们展示谐波均值滤波后的lena图片:
```matlab
figure, imshow(uint8(lena_harmonic));
```
matlab tfrstft函数源码
tfrstft函数是MATLAB中的时频分析工具函数,用于计算短时傅里叶变换(STFT)的时频表达。
该函数的源码如下:
```matlab
function [tfr, t, f] = tfrstft(x, t, f, tf_params)
% 输入:
% x:输入信号
% t:时间线
% f:频率线
% tf_params:时频参数设置
% 输出:
% tfr:时频表达
% t:调整后的时间线
% f:调整后的频率线
% 使用参数解析输入参数
win_length = tf_params.win_length;
win_name = tf_params.win_name;
overlap = tf_params.overlap;
% 确定调整后的时间和频率线
t = t(:)'; % 将时间线转换为行向量
f = f(:); % 将频率线转换为列向量
% 初始化变量
n = length(x);
h = win_length;
m = fix((n - overlap) / (h - overlap));
tfr = zeros(h, m);
% 根据窗口名称调整窗口函数
switch win_name
case 'hanning'
win = hanning(win_length);
case 'hamming'
win = hamming(win_length);
case 'gaussian'
win = gausswin(win_length);
otherwise
error('未知窗口函数!');
end
% 计算每个时间片的STFT
for i = 1:m
ti = (i - 1) * (h - overlap) + 1;
tau = (win .* x(ti:ti + h - 1)).';
tfr(:, i) = abs(fft(tau)).^2;
end
end
```
该函数接受输入信号`x`、时间线`t`、频率线`f`和时频参数`tf_params`,并返回计算的时频表达结果`tfr`,以及调整后的时间线和频率线。
在函数内部,首先根据输入的窗口名称`win_name`选择对应的窗口函数`win`,然后使用窗口函数对输入信号进行加窗处理。
接下来,根据窗口长度`win_length`、窗口移动的重叠率`overlap`和输入信号长度,计算需要进行STFT的时间片数`m`。
然后,循环计算每个时间片的STFT。通过在每个时间片对加窗信号进行FFT变换,并取模的平方得到STFT结果。
最后,返回计算得到的时频表达`tfr`,以及调整后的时间线和频率线。
该函数可以帮助用户进行时频分析,用于分析信号的时域和频域特性。