%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 作者:WWC %%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 功能:畸变矫正 clc; clear; close all; %% 读取图像 A=imread('D:\文件及下载相关\图片\distortion2.jpg'); [m,n,k]=size(A); R=n/; w=*R; h=*R; xo=m/; yo=n/;

最新插件下载地址:Memento.OLW_V1.0.0.2.7z 零.历史更新记录 2016.11.24 1. 修正 cnblog 语法高亮中的 SQL.Perl 语法高亮异常 下载地址:Memento.OLW_V1.0.0.1.7z 2016.11.27 1. 增加 cnblog 页签中 SQL 语法高亮的关键词链接选择: 下载地址:Memento.OLW_V1.0.0.2.7z 持续更新- 一.更新内容 cnblog 页签中增加 Lua 和 Matlab 语法高亮:(SyntaxHighli

#先上代码后补笔记# #可以直接复制粘贴调用的MATLAB函数代码!# 1. 亚当斯(Adams)预测-修正算法 由亚当斯-巴什福特(Adams-Bashforth)显式预测公式和亚当斯-莫顿(Adams-Moulton)隐式修正公式组成的预测-修正(PECE)对. function [ YMat ] = Adams( func, tvec, y_init, order ) % Adams预测-修正算法,用于求解常微分初值问题 % 输入四个参数:函数句柄func(接收列向量.返回列向量),积分时

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

前言: 本贴写于2016年12与15日,UK.最近在学习EMD(Empirical Mode Decomposition)和HHT(Hilbert-Huang Transform)多分辨信号处理,FQ回百度(好奇怪,哪儿的墙)寻找资源,然而却发现大部分的资料对于基于Matlab的EMD的介绍和安装介绍,不够详细,而且在安装和使用过程中遇到的问题也未能总结一二,然而,还有一些C某DN的作者,Goolge免费的资源你要大家5分去下载?起码也得1分,本贴介绍的资源下载,放在C某DN,每个资源1分(为满

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

matlab 功率谱分析 1.直接法:直接法又称周期图法,它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列,直接计算x(n)的离散傅立叶变换,得X(k),然后再取其幅值的平方,并除以N,作为序列x(n)真实功率谱的估计.Matlab代码示例:clear;Fs=1000; %采样频率n=0:1/Fs:1;%产生含有噪声的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));window=boxcar(length(xn)); %矩形窗nf

转载自 http://blog.163.com/to_be_myself/blog/static/176060227201101762159227/ Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度. 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自

3.8  MATLAB程序的调试和优化 在MATLAB的程序调试过程中,不仅要求程序能够满足设计者的设计需求,而且还要求程序调试能够优化程序的性能,这样使得程序调试有时比程序设计更为复杂.MATLAB提供了强大的程序调试功能,合理的运用MATLAB提供的程序调试工具尤其重要.本节从MATLAB程序调试的方法和过程开始介绍,先让用户懂得合理运用MATLAB的程序调试功能,再总结MATLAB程序优化的方法,从而达到实现提高程序性能的目的. 3.8.1  MATLAB程序调试方法和过程(1) MATL

Matlab也可以编程,可存为以.m为后缀的文件,称为M文件.M文件有两种:函数和脚本. 函数程序 点击新建图标,在打开的窗口里输入如下内容: function y = myfunc (x) y = 2*x.^2 - 3*x + 1; 将文件保存为myfunc.m,保存在当前目录下.这个文件就可以直接在命令窗口使用了,用法如Matlab内置函数,如在命令窗口输入如下内容: >> x = -2:.1:2; >> y = myfunc(x); >> plot(x,y) 这里

MATLAB编程风格指南Richard Johnson 著Genial 译MATLAB 编程风格指南Richard JohnsonVersion 1.5,Oct. 2002版权: Datatool 所有翻译:Genial @ USTC“Language is like a cracked kettle on which we beat tuned to dance to, while allthe time we long to move the stars to pity.”- Gustave

今天听了一个师兄的讲课,才发现我一直在科研上特别差劲,主要表现在以下几个方面,(现在提出也为了督促自己在以后的学习工作道路上能够避免这些问题) 1.做事情总是有头无尾,致使知识点不能一次搞透,每次在用到相同知识点的时候才发现之前对这个知识了解的还是不透彻. 2.不善于总结,做的东西(如代码和论文)很多也比较杂,但是却没有记录每一项工作,致使到最后很难理清之前做过的东西. 3.检索能力较差,致使寻找自己需要的资料需要耗费太长的时间. 4.阅读文献的数量太少,因此很难提出新的想法和见解. 以上4点是

平时不怎么玩游戏,有时消遣就玩玩QQ里的2D桌球,但是玩的次数少,不能像骨灰级玩家一样百发百中,肿么办呢?于是某天突发奇想,决定自己也来做个“外挂”.说是外挂,其实只是一个瞄准器,毕竟外挂是修改别人的软件,有点违法的意思,况且自己还没有能力去那么做,所以自己还是弄个瞄准器,做做弊,过下小瘾,同时也提高一下自己的编程能力. 起初(也就是半年前),自己尝试做一个瞄准器的初始版本,用C#做,想法很简单: Step1.把鼠标移到洞口,获取鼠标位置: Step2.将鼠标放到要击打的球的圆心上,获取鼠标当前

之前转载了一篇博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dvay.html,讲Matlab网格划分程序Distmesh,看了看程序,感觉程序写得有很多值得学的地方,所以又自己重新看了一看,加了一些注释,最后再总结一下学到的东西吧. 源代码的地址已经改变,如下http://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/m_src/distmesh/distmesh.html.程序给出了20个划分的例子,文件名为p1_demo.m~p20_

Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 转载http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/ 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用.本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助. VLFeat:著名而常用 项目网站:http://www.vlfeat.org 许可证:BSD 著名的计算机

今天实现了<一类求解方程全部根的改进差分进化算法>(by 宁桂英,周永权),虽然最后的实现结果并没有文中分析的那么好,但是本文依然是给了一个求解多项式全部实根的基本思路.思路是对的,利用了代数原理. 求解全部根的理论还是很有必要说一下的.就是利用了多项式综合除法,在matlab中可以采用deconv(A,B)直接实现.同时为了确定多项式方程根的范围,还采用了代数方程根的分布理论,个人觉得这两点是值得借鉴的一种方法. % 首先定义常量,包括最大迭代次数.搜索范围.个体维度.缩放因子等.程序如下

matlab错误:Subscript indices must either be real positive integers or logicals. 中文解释:下标索引必须是正整数类型或者逻辑类型 出错原因:在访问矩阵(包括向量.二维矩阵.多维数组,下同)的过程中,下标索引要么从 0 开始,要么出现了负数.注:matlab 的语法规定矩阵的索引从 1 开始,这与 C 等编程语言的习惯不一样. 解决办法:自己调试一下程序,把下标为 0 或者负数的地方修正. 出现此错误时自己在写程序是犯了错误

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matlab中,每一个对象都有一个数字来标识,叫做句柄.当每次创建一个对象时,matlab就为它建立一个唯一的句柄,句柄中包含有该对象的相关信息参数,可以在后续程序中进行操作,改变其中的参数,以便达到不同的效果.例如:gcf 是返回当前被激活的窗口的句柄.你可以认为它就指代当前窗口.figure(gcf)打开这个窗口. 句柄式图形常用函数: 所有对象都有属性来定义它们的特征,正是通过设定这些属性来修正图形显示的方式.尽管许多属性所有的对象都有,但与每一种对象类型(比如坐标轴,线,曲面) 相关的

转载于博客:各种距离 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数