Matlab实现均匀量化 首先读入一个音频文件的前200个点,如果音频通道大于1则只取一个通道,滤掉其余的 得到音频文件的最大值和最小值,最大值和最小值的差除以2的4次方即16得到量化电平的端点间隔. 从最小值开始每次加量化电平端点间隔进行量化,最大值之上补一个边界,方便判断. Mid Riserd 量化方法 遍历量化区间,如满足某一区间,则取其区间的中点进行量化,并进行下一个点 Mid Tread量化方法 遍历量化电平正负半个端点间隔,如满足该区间,则取该量化端点 输出两者和原来信号进行对比分

直接上代码,多的不再说了. %------------------非均匀B样条拟合MATLAB程序----------------- clear k=; x=load('data.txt'); [n,m]=size(x); %-----------弦长参数化-------------------------------------- u(k+n)=; :n- u(k+i+)=u(k+i)+sqrt((x(i+,)-x(i,))^+(x(i+,)-x(i,))^); end; L=u(n+k);

Matlab是做科研是比较常用的建模工具,我在研一做项目期间遇到了一个还算比较基础的问题,所以我打算记录下来并分享出来! 处理问题步骤: 1. 抛出问题 2. 思考解决方法 3. 代码验证看结果 抛出问题 在项目中有一批原始数据,在数据中有占很少比例的异样点,我们已经知道这些异样点是会影响结果精度的,需要剔除. 为了去除这些震荡点,我们自定义一些数据来进行模拟,用以找出去除方法,模拟的优势就在于能更快解决问题. 带有震荡点的模拟数据点图如下: 思考解决方法 在这个模拟数据点图中可以看出所有的异样

[向图像域添加噪声] matlab自带一个函数:imnoise,可以对图像添加噪声. Matlab的说明 https://www.mathworks.com/help/images/ref/imnoise.html [高斯噪声] Image_noise = imnoise(rescale(Btemp),'gaussian',0,0.01) 第一个m是均值,第二个var是方差 这个是一位作者写的自己的函数,我试了一下觉得不是很方便: https://blog.csdn.net/weixin_443

这篇文章给出(1)Jacobi与SOR迭代法的实现与性能比较及(2)均匀间距与Chebyshev插值的实现.性能分析及二者生成的插值误差比较,给出完整的实现代码,没有进行性能优化,仅供参考. (1)Jacobi与SOR迭代法的实现与性能比较 一.举例计算 给出线性方程组: 其中n=100或者n=1000(任选一种,在本报告测试中,选取了n=100),使用Jacobi迭代法和SOR迭代法(=1,1.25,1.5)解此方程,计算结果精确到小数点后8位,结果输出小数点后至少12位,报告所需要的步数和误

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

eps(a)是|a|与大于|a|的最小的浮点数之间的距离,距离越小表示精度越高.默认a=1: 这里直接在matlab中输入:eps == eps(1)(true). 我们知道浮点数其实是离散的,有限的,而且间隔是不均匀的.我们可以说一个数旁边的数是什么, 而它们之间的距离就反应了其精度.越靠近0,数和数之间就越密集,精度就越高. 下面引用百度知道中 greatdju 的详细回答: 首先,eps不是matlab所能表示的最小的正数.可以试试eps和eps/2,如果eps真的是最小的正数, 那么ep

1.首先学习下傅里叶变换的东西.学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下,并没有深入的讲解.而现在看来,傅里叶变换似乎是信号处理的方面的重点只是呢,现在就先学习学习傅里叶变换吧. 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图,我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质.时域上的东西直观的反应到了频域上了,很完美的结合到了一起,233333.  无数正弦波叠加,震荡的叠加的最后结果竟然是方波,同理,任何周期性函数竟然都能拆分为傅里叶级数的形式,这样的简介与优雅,真令人折服.

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru

MATLAB函数表 4.1.1特殊变量与常数 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 Inf 无穷大 I 虚数单位 inputname 输入参数名 NaN 非数 nargin 输入参数个数 nargout 输出参数的数目 pi 圆周率 nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数 realmin 最小正浮点数 varargin 实际输入 的参量 varargout 实际返回的参量     4.1.2操作符与特殊字符 + 加 -

matlab 全部的随机数函数 (一)Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个

MATLAB图像处理基础 2.2.1 图像文件格式及图像类型 1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜

保形分段三次hermite插值 % 这是MATLAB里面的pchip.m文件.这里把它的凝视改写成汉语,主要是想弄清楚它是怎么计算在节点处的导数的. function v = pchip(x,y,xx) %输入:n个插值节点的纵坐标向量x:横坐标向量y:插值点xx. %输出:分段三次Hermite插值结果. %   PCHIP  Piecewise Cubic Hermite Interpolating Polynomial. %   PP = PCHIP(X,Y)为X处的值Y提供了一种特定的保

衰落信道参数包括多径扩展和多普勒扩展.时不变的多径扩展相当于一个延时抽头滤波器,而多普勒扩展要注意多普勒功率谱密度,通常使用Jakes功率谱.高斯.均匀功率谱. 多径衰落信道由单径信道叠加而成,而单径信道中最重要的就是瑞利(Rayleigh)平坦衰落信道. 下面给出瑞利平坦衰落信道的改进Jakes模型的实现: function [h]=rayleigh(fd,t) %改进的jakes模型来产生单径的平坦型瑞利衰落信道 %Yahong R.Zheng and Chengshan Xiao "Imp

1.研究噪声特性的必要性 本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性. 将噪声建模,然后用模型去实现各式各样的噪声. 实际生活中的各种照片的老化,都能够归结为下面老化模型. 这个模型非常easy,也能够直接用下面公式来表达. 在频域内,用下面公式区表示. 依据以上式子,能够看出,老旧照片的复原.主要分为两个任务,一个是去噪:还有一个是去卷积,或者称为逆滤波,也就是将老化滤波器做反处理. 本文首先由噪声类型与其建模.随后的博文.会介绍几种基础的去噪方法和基础的逆滤波方法. 2.噪声的实现 2.1

在处理图像时,偶尔会碰到图像的灰度级别集中在某个小范围内的问题,这时候图像很难看清楚.比如下图: 它的灰度级别,我们利用一个直方图可以看出来(横坐标从0到255,表示灰度级别,纵坐标表示每个灰度级别的像素出现个数) 可以看出,上图是由于灰度级过于集中,导致图片难以看清. 这时候我们可以把灰度级别"拉开",使得灰度级多且分布均匀,让图片具有高对比度和多变的灰度色调. 那么如何拉开才能使得灰度级别占据从0到255的整一个范围呢? 我们可以先利用概率,计算出原图中每一个灰度级别的像素个数占所

Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵 生成的随机数大致

最近一直在学习matlab,我相信有一些同学已经发现,最近更新的关于matlab的内容比较多, 希望能够帮助到未来的小学弟学妹们! 永远爱你们的 ----新宝宝 rand 均匀分布的随机数全页折叠 语法 X = rand X = rand(n) X = rand(sz1,-,szN) X = rand(sz) X = rand(_,typename) X = rand(_,'like',p) 说明 示例 X = rand 返回一个在区间 (0,1) 内均匀分布的随机数. 示例 X = rand(

MATLAB程序:用FCM分割脑图像 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 脑图像基础知识请看:脑图像:FCM算法介绍请看:聚类——FCM:数据来源:BrainWeb: Simulated Brain Database,只选取脑图像中的0.1.2.3类,其余类别设为0.本文用到的数据:Simulated Brain Database 1. MATLAB程序 FCM_image_main.m function [accuracy,iter_F

序言 Matlab可以根据用户给出的数据绘制相应的函数图.对于单个2D函数图,需要给出一个行向量x作为函数图上离散点集的横坐标,以及一个与x列数一样的横坐标y作为函数图上点集的纵坐标. 向量x和y的取值既可以用离散数值直接列出,也可以用取值范围(冒号)和点运算(在幂运算.除法等算术运算符之前加个点号)得出相应的向量. 正文 1. 定义函数, 绘制初步图形 绘制函数y=f(x)的图形分为三步:定义x的取值范围和取值间隔/取值个数:通过定义y与x的关系f(x)来给出y向量:用plot(x,y)命令绘