作者:桂. 时间:2017-03-10  22:13:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533579.html 声明:欢迎转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文作为:曲线拟合与分布拟合 一文的补充内容,主要介绍MATLAB直方图的绘制,以及对应归一化直方图的实现.全文分三部分简单介绍: 1)直方图(hist)绘制: 2)栅栏图(bar)绘制: 3)归一化直方图实现. 一.直方图(hist) 可以对hist的直方图进行限定,两种途径:个数模式(n

MATLAB之画确定区域内不重合的随机圆 程序要求:在确定区域内,画互不重合的圆. 知识点: (1)A=p'; 转置运算 (2)ones(a,b)产生a行b列全1数组 (3)rand(a,b)产生a行b列个0~1之间的随机数 (4)函数简介:输入参数:N为圆的个数,D为圆的半径,K为两圆之间的距离(D的倍数):输出为各圆心的坐标:并作图 程序: function [xdata,ydata] = dataH(N,D,K) %N为圆的个数,D为圆的半径,K为两圆之间的距离(D的倍数) b=D*one

Matlab plotyy画双纵坐标图实例 x = 0:0.01:20;y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x);y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);[AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot'); set(AX(1),'XColor','k','YColor','b');set(AX(2),'XColor','k','YColor','r'); HH1=get(AX(1),'Ylabel');set(HH1,'Strin

MATLAB之画确定区域内互不接触的球 程序要求:在确定区域内,画互不接触的球 输入:球的个数N,半径D,两球之间的最小距离K倍(D的倍数) 输出:各圆心的三维坐标,并作图显示 程序: function [xdata,ydata,zdata] = dataBall2(N,D,K) %N为球的个数,D为球的半径,K为两球之间的距离(D的倍数) %返回球心的坐标 %命令行测试: [xdata,ydata,zdata] = dataBall2(50,1.5,4); S=[300,300,200]; %

hist =[1,2,3,4,5,6,7,8,7,6,5,4,3,2,1]     %15个元素      这个行矩阵(数组)输入到命令行 bar(hist) 用列矩阵也行 hist_im=imhist(I); %计算直方图 相当于这个数组共有256个元素,里面的每个取值是像素点个数      这个数组的最大一个数验证出来是接近200,符合上面的直方图

引言: 在用matlab画柱状图或者其他图的时候,你是否碰到下图这种情况: 乍一看这个柱状图画的有馍有洋的,but,仔细一看你会发现,横坐标标签如果再长一点就不好看啦,甚至会重叠,就像这样: 这样的图怎么能入reviewer老师们的法眼呢,分分钟给你个REJECT!!!!要想论文能通过,还是得从细节入手的啦! SO,我们想办法让横坐标标签旋转一下不就好啦?下面看代码: clc;clear; y=[0.5,0.79,0.45,0.35,0.27,0.31,0.64,0.19,0.54,0.87];

写论文的时候由于需要画出系统的零极点图.但是之前不知道怎么用matlab画,今天研究了一下,拿出来和大家共享.所用到的matlab函数为zplane,matlab给出的解释如下: ZPLANE Z-plane zero-pole plot.    ZPLANE(Z,P) plots the zeros Z and poles P (in column vectors) with the     unit circle for reference.  Each zero is represente

这里主要讲述两个方法用matlab画三维图形: 1.mesh函数 先看一个简单的例子: x = ::; y = ::; [X, Y] = meshgrid(x, y); Z = zeros(,); Z = [ ; ; ; ] mesh(X, Y, Z); 这是个简单的用mesh函数画的三维图,结果是: 这里需要注意一点: 矩阵Z的行列,Z的行是Y坐标系的值(meshgrid的右边位置的数y),Z的列是X坐标系的值(meshgrid的左边位置的数x). 那下面讲下我怎么将自己的数据导入到Z矩阵中:

直方图均衡化的作用是图像增强. 有两个问题比较难懂,一是为什么要选用累积分布函数,二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布. 第一个问题.均衡化过程中,必须要保证两个条件:①像素无论怎么映射,一定要保证原来的大小关系不变,较亮的区域,依旧是较亮的,较暗依旧暗,只是对比度增大,绝对不能明暗颠倒:②如果是八位图像,那么像素映射函数的值域应在0和255之间的,不能越界.综合以上两个条件,累积分布函数是个好的选择,因为累积分布函数是单调增函数(控制大小关系),并且值域是0到1(控制越界问题),所

plot中画线的颜色通常是八种: 标记符    颜色r          红g          绿b          蓝c          蓝绿m          紫红y          黄k          黑w          白 但是线的颜色是由红绿蓝(RGB)三原色组成的,通过设定三原色的权重可以改变线的颜色,命令如下(x为横坐标,y为纵坐标): color的域值为0—1 plot(x,y,'Color',[1 0 0]);代表红色 plot(x,y,'Color',[0

输入信号序列和采样率,该子函数可以画出该信号的频谱图. function [f,spec,NFFT]=spec_fft_plot(sample,L,Fs) % 输入数据说明: % sample:信号序列: % L:信号序列的长度: % Fs:该信号的采样频率. % 输出数据说明: % f:频率: % spec:频谱图纵坐标: NFFT = 2^nextpow2(L); % NFFT = L; spec=abs(fft(sample,NFFT)./L); flag = 1; if flag ==1

MATLAB® 提供了各种可用来绘制数据图的函数.下表对常见的图形函数进行了分类和说明. 线图 数据分布图 离散数据图 极坐标图 等高线图 向量场 plot area stairs polarplot contour quiver plot3 pie stem polarhistogram contourf quiver3 stackedplot pie3 stem3 polarscatter contour3 feather semilogx bar  scatter compass cont

>> x=linspace(,*pi,); >> y=sin(x); >> figure;plot(x,y,'r-') >> set(gca,'xaxislocation','top') >> axis tight

hold on; ylim=get(gca,'Ylim'); % 获取当前图形的纵轴的范围 plot([4,4],ylim,'m--'); % 绘制x=4的直线 hold off;

https://blog.csdn.net/gudanai/article/details/72136420

举个例子: num=[5,44,62,154,264,365,398,480,619,705,762,728,669,726,890,731,707,696,558,509,444];date=[1.20,1.21,1.22,1.23,1.24,1.25,1.26,1.27,1.28,1.29,1.30,1.31,2.1,2.2,2.3,2.4,2.5,2.6,2.7,2.8,2.9];time=1:1:21;plot(time,num)text(time,num,num2str([date;n

简介 本文介绍如何使用matlab定制自己的直方图. 关键 使用Matlab的 bar() 函数创建柱状图 bar() 画的bin的高度跟数据相关 bar() 数据每一列一个group,有几列数据就画出几组柱状图 坐标轴显示的刻度叫 XTick 或 YTick 注意gca和gcf的区别,可以doc他们分别查看相关说明 示例代码 close all; clc clear; % bins data num_bins = 5; num_methods = 3; data = rand(num_bins

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.

图像直方图是反映图像中像素分布特性的统计表,一般显示如下: 其中横坐标代表的是图像像素的种类,或者说是灰度级,纵坐标代表的是每一级灰度下像素数或者该灰度级下像素数在所有图像总像素数总所占的百分比. 直方图反映了图像像素的整体分布,是图像的一个很重要的特征,直方图处理也是很多空间域图像处理的基础,在特征提取,图像增强,图像匹配等方面都占有一席之地. 直观上看,若直方图的分量主要集中在左侧低灰度级的区域,说明该图像整体灰度偏低,欠曝或者环境昏暗就有可能造成灰度偏低: 若直方图的分量主要集中在右侧高灰