第一篇：學習matlab總結（定稿）

繪圖函數 bar 豎直條圖 barh 水平條圖 hist 直方圖

histc 直方圖計數 hold 保持當前圖形 loglog x,y對數坐標圖 pie 餅狀圖 plot 繪二維圖 polar 極坐標圖

semilogy y軸對數坐標圖 semilogx x軸對數坐標 subplot 繪制子圖 bar3 數值3D豎條圖 bar3h 水平3D條形圖 comet3 3D慧星圖 cylinder 圓柱體

fill3 填充的3D多邊形 plot3 3維空間繪圖

quiver3 3D震動（速度）圖 slice 體積薄片圖 sphere 球

stem3 繪制離散表面數據 waterfall 繪制瀑布 trisurf 三角表面

clabel 增加輪廓標簽到等高線圖中datetick 數據格式標記 grid 加網格線

gtext 用鼠標將文本放在2D圖中 legend 圖注

plotyy 左右邊都繪Y軸 title 標題

xlabel X軸標簽 ylabel Y軸標簽 zlabel Z軸標簽 contour 等高線圖 contourc 等高線計算 contourf 填充的等高線圖 hidden 網格線消影

meshc 連接網格/等高線

mesh 具有參考軸的3D網格 peaks 具有兩個變量的采樣函數 surf 3D陰影表面圖

surface 建立表面低層對象 surfc 海浪和等高線的結合 surfl 具有光照的3D陰影表面 trimesh 三角網格圖

多項式與插值

conv 卷積和多項式乘法 roots 多項式的根

poly 具有設定根的多項式 polyder 多項式微分 polyeig 多項式的特征根 polyfit 多項式擬合

polyint 解析多項式積分 polyval 多項式求值

polyvalm 矩陣變量多項式求值 residue 部分分式展開 interp1 一維插值 interp2 二維插值 interp3 三維插值

interpft 使用FFT的一維插值 interpn 多維插值

meshgrid 為3維點生成x和y的網格 ndgrid 生成多維函數和插值的數組 pchip 分段3次Hermite插值多項式 ppval 分段多項式的值 spline 3次樣條數據插值

3、基本矩陣和矩陣操作

blkding 從輸入參量建立塊對角矩陣 eye 單位矩陣

linespace 產生線性間隔的向量 logspace 產生對數間隔的向量 numel 元素個數

ones 產生全為1的數組 rand 均勻頒隨機數和數組 randn 正態分布隨機數和數組

zeros 建立一個全0矩陣 colon)等間隔向量

cat 連接數組

diag 對角矩陣和矩陣對角線 fliplr 從左自右翻轉矩陣 flipud 從上到下翻轉矩陣 repmat 復制一個數組 reshape 改造矩陣 roy90 矩陣翻轉90度 tril 矩陣的下三角

triu 矩陣的上三角 dot 向量點集 cross 向量叉集

ismember 檢測一個集合的元素 intersect 向量的交集 setxor 向量異或集 setdiff 向是的差集 union 向量的并集

數值分析和傅立葉變換 cumprod 累積 cumsum 累加

cumtrapz 累計梯形法計算數值微分 factor 質因子

inpolygon 刪除多邊形區域內的點 max 最大值

mean 數組的均值 mediam 中值 min 最小值

perms 所有可能的轉換 polyarea 多邊形區域 primes 生成質數列表 prod 數組元素的乘積 rectint 矩形交集區域 sort 按升序排列矩陣元素 sortrows 按升序排列行 std 標準偏差 sum 求和

trapz 梯形數值積分 var 方差

del2 離散拉普拉斯 diff 差值和微分估計 gradient 數值梯度 cov 協方差矩陣 corrcoef 相關系數 conv2 二維卷積

conv 卷積和多項式乘法 filter IIR或FIR濾波器

deconv 反卷積和多項式除法 filter2 二維數字濾波器

cplxpair 將復數值分類為共軛對 fft 一維的快速傅立葉變換 fft2 二維快速傅立葉變換

fftshift 將FFT的DC分量移到頻譜中心ifft 一維快速反傅立葉變換 ifft2 二維傅立葉反變換 ifftn 多維快速傅立葉變換 ifftshift 反FFT偏移

nextpow2 最靠近的2的冪次 unwrap 校正相位角

2、基本數學函數

abs 絕對值和復數模長

acos,acodh 反余弦，反雙曲余弦 acot,acoth 反余切，反雙曲余切 acsc,acsch 反余割，反雙曲余割 angle 相角

asec,asech 反正割，反雙曲正割 secant 正切

asin,asinh 反正弦，反雙曲正弦 atan,atanh 反正切，雙曲正切 tangent 正切

atan2 四象限反正切 ceil 向著無窮大舍入 complex 建立一個復數 conj 復數配對

cos,cosh 余弦，雙曲余弦 csc,csch 余切，雙曲余切 cot,coth 余切，雙曲余切 exp 指數

fix 朝0方向取整 floor 朝負無窮取整 gcd 最大公因數 imag 復數值的虛部 lcm 最小公倍數 log 自然對數

log2 以2為底的對數 log10 常用對數 mod 有符號的求余

nchoosek 二項式系數和全部組合數real 復數的實部 rem 相除后求余

round 取整為最近的整數 sec,sech 正割，雙曲正割 sign 符號數

sin,sinh 正弦，雙曲正弦 sqrt平方根

tan,tanh 正切，雙曲正切

1、特殊變量與常數 ans 計算結果的變量名

computer 確定運行的計算機 eps 浮點相對精度 Inf 無窮大 I 虛數單位

inputname 輸入參數名 NaN 非數

nargin 輸入參數個數 nargout 輸出參數的數目 pi 圓周率

nargoutchk 有效的輸出參數數目 realmax 最大正浮點數 realmin 最小正浮點數 varargin 實際輸入 的參量 varargout 實際返回的參量 操作符與特殊字符 + 加實線 c 亮青色 : 點線 m 錳紫色-.點虛線--虛線

七、注解

xlabel('Input Value');% x軸注解 ylabel('Function Value');% y軸注解

title('Two Trigonometric Functions');% 圖形標題

legend('y = sin(x)','y = cos(x)');% 圖形注解 grid on;% 顯示格線 八、二維繪圖函數 bar 長條圖

errorbar 圖形加上誤差范圍 fplot 較精確的函數圖形 polar 極座標圖 hist 累計圖

rose 極座標累計圖 stairs 階梯圖 stem 針狀圖 fill 實心圖 feather 羽毛圖 compass 羅盤圖 quiver 向量場圖

第二篇：Matlab學習總結

學Matlab有感

姓名：王鴻棟 學號：20090286 班級： 03310901 我對于計算機編程接觸的比較晚，也沒有特別大的興趣。不過對于Matlab這門課我還是很喜歡的。一是這個語言可以變出程序繪出函數的圖形，這就使得這個語言可以被“看見”，感覺比較親切，不是那么縹緲空虛的東西。二是這個語言卻是很“友好”，很人性化，像我剛學習這門語言，還什么都不會編的時候，我隨便打出了一句help，界面上就輸出了幫助文檔。三是這個語言的強大的功能，1.3G不是白給的，很多C、java里需要用循環語句來完成的，在Matlab里只需要一句話就可以搞定了，剛上這門課時老師說C一堂課講授的內容Matlab一句話就可以搞定了，看來不是假的。四是這門語言確實很有用，信號與系統課上學的很多內容都可以用Matlab來仿真，另外這門語言在很多其他的領域也都很有用，所以，我打算好好學習這門語言。

第一次交作業時我還只交上了兩道題，那時候對這門語言接觸得還比較少，但是就在交作業的那天我打算好好學習這門語言，而且在寫作業的時候我確實喜歡上了這門語言。雖然第一次由于時間倉促只交上了兩道題，可是那都是我自己寫的，我覺得只有這樣才能學到東西。第二天，在別人都在做第二次作業的時候，我卻仍然在做第一次作業，我打算把第一次的作業完整的寫一遍，即使這對我的分數一點幫助也沒有。第二次作業我提前好幾天就寫完了，雖然沒有完成全部的題目。我把第一第二次作業一起交了上去，我希望老師能幫我看一看。

上面只是對這門課程的一些懷念，課程已經結束了，不過我會繼續學習這門語言的。下面就針對這次作業的要求，給這門課提一些看法，畢竟這才是正題。MATLAB 產品族可以用來進行以下各種工作：

● 數值分析

● 數值和符號計算

● 工程與科學繪圖

● 控制系統的設計與仿真

● 數字圖像處理

● 數字信號處理

● 通訊系統設計與仿真

● 財務與金融工程

MATLAB 的應用范圍非常廣，包括信號和圖像處理、通訊、控制系統設計、測試和測量、財務建模和分析以及計算生物學等眾多應用領域。附加的工具箱（單獨提供的專用 MATLAB 函數集）擴展了 MATLAB 環境，以解決這些應用領域內特定類型的問題。說實在的想完全掌握全部的基本上是不可能的，就像dsp一樣，應用的范圍很廣，想一口吃可能不行，所以要結合專業來學習才好！

對于我們這些學習了C語言的學生，編程基本的語法學習起來很快的，和c語言很類似，而且是支持c語言函數的，或者說函數就是用c語言編的，完全是解釋性的語言，像打草稿一樣，可以一句句的編譯，看結果的。

等我們編到基本的熟悉之后就可以編輯函數了，-------這個其實用的不多，為了應用的話，老師建議開始編寫M文件，也就是把程序都寫在m文件里面，然后編譯，調試，根據錯誤信息來調試。

至于和專業相關的方面就說說自動化方面吧！和控制理論，fft，用的比較多，根軌跡，相平面，傳遞函數，拉普拉斯變換，奈氏曲線什么的，基本上都可以解決

03310901班

王鴻棟 20090286 對于授課方式，我覺得上課時老師是結合信號與系統來講的，就是說課程的定位就是交給我們解決信號與系統方面問題的一個方法。我覺得Matlab功能遠遠不止于此。而且老師在課上講程序都是一帶而過，我覺得講授的程序不必很多，一堂課只講幾個程序，但是對于每個程序，如果老師都能給我們進行分析，把這個程序將明白了，那么這堂課我們就能學到很多東西。而且這樣講課也不會使我們覺得枯燥。

對提高Matlab編程能力的方法，我想主要有以下三個： 1.查help 2.多上上論壇，搜索帖子、發帖子問人 3.閱讀別人、特別是牛人的程序

當然了，正如所有的程序語言一樣，“3分課本7分上機”，一定要動手才行，不能光看。多想、多思考、多嘗試，才是正路。

最后，整理一下常用的快捷鍵（用【】表示）或命令： 1.在命令窗口(Command Window)中：

1)【上、下鍵】――切換到之前、之后的命令，可以重復按多次來達到你想要的命令 2)clc――清除命令窗口顯示的語句，此命令并不清空當前工作區的變量，僅僅是把屏幕上顯示出來的語句清除掉

3)clear――這個才是清空當前工作區的變量命令，常用語句clear all來完成

4)【Tab】鍵――（在command窗口，輸入一個命令的前幾個字符，然后按tab鍵，會彈出前面含這幾個字符的所有命令，找到你要的命令，回車，就可以自動完成。目前討論結果是：Matlab6.5版本中，如果候選命令超過100個，則不顯示。而在Matlab7以后版本中，則沒有這個限制，均可正常提示

5)【Ctrl+C】（或【Ctrl＋Break】）――在Matlab程序運行過程中，可能由于程序編寫的失誤，導致程序不停的運行，在命令窗口輸入“Ctrl+C”可以將運行的程序停下來，而不需要將整個Matlab程序關掉。不過進行此操作的前提是能夠激活切換到命令窗口才行，呵呵。

2.在編輯器(Editor)中： 1)【Tab】（或【Ctrl+]】）――增加縮進（對多行有效）2)【Ctrl+[】－－減少縮進（對多行有效）

3)【Ctrl+I】－－自動縮進（即自動排版，對多行有效）4)【Ctrl+R】――注釋（對多行有效）5)【Ctrl+T】――去掉注釋（對多行有效）

6)【Ctrl+B】――括號配對檢查（對版本6.5有效，但版本7.0無效，不知道是取消了還是換了另外的快捷鍵，請大牛們指點，其他版本沒有測試過）

7)【F12】――設置或取消斷點 8)【F5】――運行程序

其余的例如在Debug狀態下的快捷鍵可以自己看菜單。

就說這么多，通過這個小學期，我覺得自己真的學到了很多！

03310901班

王鴻棟 20090286

第三篇：matlab總結

班級： 學號： 姓名：

Matlab學習綜述

MATLAB是一種科學計算軟件，專門以矩陣的形式處理數據。MATLAB將高性能的數值計算和強大的數據可視化功能集成在一起，并提供了大量的內置函數，從而被廣泛地應用于科學計算、控制系統、信息處理等領域的分析、仿真和設計工作，而且利用MATLAB產品的開放式結構，可以非常容易地對MATLAB的功能進行擴充。

MATLAB產品由若干個模塊組成，不同的模塊完成不同的功能，其中主要的核心模塊有MATLAB、MATLAB Toolboxex、MATLAB Compiler Simulink、Simulink Blocksets、Real-time Workshop(RTW)Stateflow。這些產品大體上可以分為以MATLAB為基礎的產品和以Simulink為基礎的產品兩大分支。其中，MATLAB是MATLAB產品家族的基礎，任何其他MATLAB產品產品都以這個模塊為基礎。MATLAB的桌面應用程序開發工具是以MATLAB Compiler為核心的一組編譯工具。Simulink是基于MATLAB的框圖設計環境，可以用來對各種動態系統進行建模，分析和仿真，它的建模范圍廣泛，可以針對任何能夠用數字來描述的系統進行建模。

一種完整的計算機應用語言應該提供對數據的描述和對數據的操作。在M語言中，最常用的數據類型表現手段和形式就是變量和常量，由于MATLAB軟件自身的特點，它是一種以數值計算為基礎的軟件，因此M語言的基本處理單位是數值矩陣或者數值向量，在M語言中統一將矩陣或者向量稱之為數組，因此掌握一些基本的矩陣、向量和數組操作的基本知識就成為了掌握MATLAB軟件的基礎。變量和常量是編程語言中類型的表現手段和形式，掌握變量和常量的概念也是掌握M語言編程的基礎。所謂變量，就是指在程序運行中需要改變數值的量，每一個變量都具有一個名字，變量將在內存中占據一定的空間，以在程序運行的過程中保存其數值，對變量的命名有相應的要求：變量必須以字母開頭，后面可以是字母、數字或者下劃線之間的組合。所謂常量就是在程序運行的過程中不需要改變數值的量。

MATLAB專門以矩陣作為基本的運算單位，首先要掌握向量、矩陣、索引和多維數組的概念，以及在MATLAB環境下創建向量、矩陣和多維數組的方法，以及操作矩陣和多維數值的函數的使用方法。

目前的MATLAB版本中不僅有多達十幾種的基本數據類型。在不同的專業工具箱中還有特殊的數據類型，并且MATLAB還支持面向對象的編程技術，支持用戶自定義的數據類型。獲取MATLAB的數據類型可以在MATLAB命令行窗體中鍵入help datatypes。MATLAB的數據類型包括基本的數值類型，邏輯類型數據、元胞數值、結構和字符串等，需要指出一點，MATLAB的基本數據是雙精度數據類型和字符類型。MATLAB提供了完整的編寫應用程序的功能，這種能力被稱為M語言的高級語言來實現。這種語言是一種解釋性語言，利用該語言編寫的代碼僅能被MATLAB接受，被MATLAB解釋執行。其實，一個M語言文件就是由若干MATLAB的命令組合在一起構成的，和C語言類似。M語言文件都是標準的純文本格式的文件，其文件的擴展名為.m。MATLAB的函數主要有兩類，一類被稱為內建函數，這類函數是由MATLAB的內核提供的，能夠完成基本的運算，例如三角函數、矩陣運算函數等。另外一類函數就是利用高級語言開發的函數文件，這里的函數文件包括用C/FORTRAN語言開發的MEX函數文件，也包括了M函數文件。

M語言文件可以分為兩類，其中一類是腳本文件，另一類是函數文件，腳本文件是最簡單的一種M語言文件。所謂腳本文件就是由一系列的M語言文件指令和命令組成的純文本格式的M文件，執行腳本文件時，文件中的指令或者命令按照出現在腳本文件中的順序依次執行。腳本文件沒有輸入參數，也沒有輸出參數，腳本文件處理的數據或者變量必須在MATLAB的公共工作空間中，腳本文件主要是由注視行和代碼行組成。

函數文件是M文件最重要的組成部分，M語言函數文件能夠接受用戶的輸入參數，并進行計算，然后將計算結果作為函數的返回值返回給調用者，M函數文件和腳本文件不同，函數文件不僅有自己特殊的文件格式，而且不同的函數還分別具有自己的工作空間，函數文件的輸/輸出參數不同，這些輸入/輸出參數在定義的時候不需要指出變量的類型，因為MATLAB默認這些參數都使用雙精度類型，這樣可以簡化程序的編寫。M語言的函數文件不僅可以有一個輸入參數和一個返回值，還可以為M語言函數文件定義多個輸入參數和多個輸出參數，同一個M函數文件中可以包含多個函數。如果在同一個M函數文件中包含了多個函數，那么將出現在文件中的第一個M函數稱為主函數，其余的函數稱為子函數。

經過這么一段時間的學習，對MATLAB有了初步的認識。但是關于它還有很多知識我們所不知道，還有待進一步的學習。以上內容是我對這學期所學課程的總結，可能有些地方總結的不夠到位，因為有些地方學習的不夠深入，所以，以后要更加努力，在MATLAB的學習上多花一些時間，為以后的學習和工作打下基礎。

第四篇：MATLAB總結

目錄

一、Matlab相關說明.....................................................................2

二、Matlab操作注意事項..............................................................2

三、Matlab常用代碼（圖像處理相關）......................................5

四、Matlab常用快捷鍵.................................................................7

五、Matlab學習心得.....................................................................8

一、Matlab相關說明

Matlab是“Matrix Laboratory”的縮寫，意為“矩陣實驗室”。MATLAB和Mathematica、Maple并稱為三大數學軟件。它在數學類科技應用軟件中在數值計算方面首屈一指。MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數和數據、實現算法、創建用戶界面、連接其他編程語言的程序等，主要應用于工程計算、控制設計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設計與分析等領域。

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等軟件的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟件。在新的版本中也加入了對C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

我所使用的Matlab版本是2012a，下文所涉及到圖片、專業術語等都是以此版本為基礎。

二、Matlab操作注意事項

1.打開并運行一個現存的m文件且這個m文件運行時需用到同一級文件夾中的其他文件，會出現如下提示框：

選擇變更文件夾，將當前文件夾變更為這個m文件所在的文件夾。

2.不小心點錯或關閉了各種小窗口，將Matlab恢復成默認布局

點擊桌面—桌面布局—默認

3.查看某個函數的用法

在命令窗口輸入該變量的名稱，回車即可。

4.查找某個函數的用法

在命令窗口輸入help+函數的名稱，回車后會自動顯示該函數的相關信息。

5.運行文件后報錯 如下圖所示，命令窗口中報錯的第一段是錯誤的原因，后面幾段會顯示發生錯誤的文件夾以及在該文件夾中的位置。

點擊文件的名稱，會跳轉出一個提示框，上面顯示了該文件的具體實現功能，如下圖所示。點擊文件名后面的行標號，可以直接跳轉到發生錯誤的那一行。

6.如何編輯界面？

修改如圖所示的fig文件

1.新建一個GUI文件

2.選擇打開現存的GUI文件，點擊Open，就可以對當前界面進行編輯了。

7.如何將MAtlab中默認的current folder修改為自己想要的路徑，每次啟動后都默認是自己 設定的這個路徑？

>>右鍵matlab 快捷方式，屬性-快捷方式-起始位置 填入你自己的工作目錄。8.把圖復制到WORD文件的方法：電機EDIT—>Copy Figure—>Ctrl+V 9.輸入時，標點必須是英文狀態下的

10.大多數情況下，matlab對空格不予處理

11.小括號代表運算級別，中括號用于生成矩陣，大括號用于構成單元數組

12.分號;的作用：不顯示運算結果，但對圖形窗口不起作用。分號也用于區分行，13.逗號,的作用：函數參數分隔符，也用于區分行，顯示運算結果，當然不加標點也顯示運算結果

14.冒號:多用于數組

15.續行號...不能放在等號后面使用，不能放在變量名中間使用，起作用時默認顯藍色 16.雙引號'string'是字符串的標識符 17.感嘆號!用于調用操作系統運算

18.百分號%是注釋號，百分號后面直到行末的語句matlab跳過執行.另外還有一個塊注釋，即對多行一次注釋，會使用到，格式為（注意%{ 和%}都要單獨成行）%{ %} 19.矩陣中用圓括號表示下標，單元數組用大括號表示下標

20.對變量名的基本要求：區分大小寫，不超過63個字符，以字母開頭，只能是字母，數字和下劃線

三、Matlab常用代碼（圖像處理相關）

1.創建一個文件夾 mkdir('D:myData');2.將圖片保存到指定的文件夾

image_source=strcat('result',num2str(loop),'.jpg');imwrite(F.cdata,image_source);3.將電影轉成圖片序列

fnum=size(mov,2);%讀取電影的禎數 for i=1:fnum strtemp=strcat('C:UsersAdministratorDesktopparticalfiltermyself粒子濾波',int2str(i),'.jpg');%將每禎轉成jpg的圖片 imwrite(mov(i).cdata,strtemp,'jpg');end

4、模擬噪聲生成函數和預定義濾波器

① imnoise：用于對圖像生成模擬噪聲，如：

i=imread('104_8.tif');j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模擬高斯噪聲 ② fspecial：用于產生預定義濾波器，如： h=fspecial('sobel');%sobel水平邊緣增強濾波器 h=fspecial('gaussian');%高斯低通濾波器 h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯濾波器

h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）濾波器 h=fspecial('average');%均值濾波器

5、圖像文件I/O函數命令

imfinfo 返回圖形圖像文件信息

語法：info=imfinfo(filename,fmt)info=imfinfo(filename)imread 從圖像文件中讀?。ㄝd入）圖像

語法：A=imread(filename,fmt)[X,map]=imread(filename,fmt)[...]=imread(filename)[...]=imread(URL,...)[...]=imread(...,idx)(CUR,ICO,and TIFF only)[...]=imread(...,'frames',idx)(GIF only)[...]=imread(...,ref)(HDF only)[...]=imread(...,'BackgroundColor',BG)(PNG only)[A,map,alpha] =imread(...)(ICO,CUR,PNG only)imwrite 把圖像寫入（保存）圖像文件中

語法：imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(...,filename)imwite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)imcrop 剪切圖像

語法：I2=imcrop(I)X2=imcrop(X,map)RGB2=imcrop(RGB)I2=imcrop(I,rect)X2=imcrop(RGB,rect)[...]=imcrop(x,y,...)[A,rect]=imcrop(...)[x,y,A,rect]=imcrop(...)

6.impixel 確定像素顏色值

語法：P=impixel(I)P=impixel(X,map)P=impixel(RGB)P=impixel(I,c,r)P=impixel(X,map,c,r)P=impixel(RGB,c,r)[c,r,P]=impixel(...)P=impixel(x,y,I,xi,yi)P=impixel(x,y,RGB,xi,yi)P=impixel(x,y,X,map,xi,yi)[xi,yi,P]=impixel(x,y,...)

7.二進制圖像操作函數

applylut 在二進制圖像中利用lookup表進行行邊沿操作 語法：A=applylut(BW,LUT)bwarea 計算二進制圖像對象的面積 語法：total=bwarea(BW)bweuler 計算二進制圖像的歐拉數 語法：eul=bweuler(BW)

8.顏色空間轉換函數

hsv2rgb 轉換HSV值為RGB顏色空間：M=hsv2rgb(H)ntsc2rgb 轉換NTSC值為RGB顏色空間：rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap)RGB=ntsc2rgb(YIQ)rgb2hsv 轉換RGB值為HSV顏色空間：cmap=rgb2hsv(M)rgb2ntsc 轉換RGB值為NTSC顏色空間：yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap)YIQ=rgb2ntsc(RGB)rgb2ycbcr 轉換RGB值為YCbCr顏色空間：ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap)YCBCR=rgb2ycbcr(RGB)ycbcr2rgb 轉化YCbCr值為RGB顏色空間：rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap)RGB=ycbcr2rgb(YCBCR)

9.類型轉換函數

im2bw 轉換圖像為二進制圖像

語法：BW=im2bw(I,level)BW=im2bw(X,map,level)BW=im2bw(RGB,level)im2double 轉換圖像矩陣為雙精度型

語法：I2=im2double(I1)RGB2=im2double(RGB1)I=im2double(BW)X2=im2double(X1,'indexed')double 轉換數據為雙精度型 語法：double(X)unit8、unit16轉換數據為8位、16位無符號整型： i=unit8(x)i=unit16(x)im2unit8 轉換圖像陣列為8位無符號整型

語法：I2=im2unit8(I1)RGB2=im2unit8(RGB1)I=im2unit8(BW)X2=im2unit8(X1,'indexed')im2unit16 轉換圖像陣列為16位無符號整型

語法：I2=im2unit16(I1)RGB2=im2unit16(RGB1)I=im2unit16(BW)X2=im2unit16(X1,'indexed')

四、Matlab常用快捷鍵

1.在命令窗口(Command Window)中：

1)【上、下鍵】――切換到之前、之后的命令，可以重復按多次來達到你想要的命令

2)clc――清除命令窗口顯示的語句，此命令并不清空當前工作區的變量，僅僅是把屏幕上顯示出來的語句清除掉

3)clear――這個才是清空當前工作區的變量命令，常用語句clear all來完成 4)【Tab】鍵――在command窗口，輸入一個命令的前幾個字符，然后按tab鍵，會彈出前面含這幾個字符的所有命令，找到你要的命令，回車，就可以自動完成。目前討論結果是：matlab6.5版本中，如果候選命令超過100個，則不顯示。而在matlab7以后版本中，則沒有這個限制，均可正常提示 5)【Ctrl+C】（或【Ctrl＋Break】）――在matlab程序運行過程中，可能由于程序編寫的失誤，導致程序不停的運行，在命令窗口輸入“Ctrl+C”可以將運行的程序停下來，而不需要將整個Matlab程序關掉。不過進行此操作的前提是能夠激活切換到命令窗口才行。6)edit+函數名 查看或編輯源文件 7)who 顯示當前變量名列表 8)whos 顯示變量詳細列表

9)which+函數名 證實該函數是否在當前路徑 10)what 列出當前路徑的所有matlab文件 11)load 加載外部文件 12)save 保存文件到外部 13)20.matlab的幫助函數： 14)help 15)help+函數名或help+函數類名 精確查詢 16)helpwin 打開幫助窗口 17)helpwin+函數名 精確查詢 18)helpdesk 打開幫助窗口 19)doc 打開幫助窗口

20)doc+函數名 打開幫助窗口，精確查詢

21)lookfor+關鍵字 這個是matlab中的谷歌，模糊查詢

2.在編輯器(Editor)中： 1)【Tab】（或【Ctrl+]】）――增加縮進（對多行有效）2)3)4)5)6)【Ctrl+[】－－減少縮進（對多行有效）

【Ctrl+I】－－自動縮進（即自動排版，對多行有效）【Ctrl+R】――注釋（對多行有效）【Ctrl+T】――去掉注釋（對多行有效）

【Ctrl+B】――括號配對檢查（對版本6.5有效，但版本7.0無效，不知道是取消了還是換了另外的快捷鍵，請大牛們指點，其他版本沒有測試過）7)【F12】――設置或取消斷點 8)【F5】――運行程序

五、Matlab學習心得

接觸Matlab一個多月，從剛開始連最基本的操作都不會，到現在能夠熟練地運用Matlab解決問題。雖然現在學到的也只是皮毛而已，離精通還相差甚遠，但至少為以后研究生期間的學習打下了良好的基礎。下面我就簡單的談一下這一個月來的學習感想。

首先，想要學好Matlab必須有一定數學基礎。Matlab軟件是與高等數學，計算機科學相結合的軟件。所以，當你學習Matlab時，你也得會一定的數學。你要盡量多的熟悉matlab自帶的函數，及其作用，因為matlab的自帶函數特別多，基本上能夠滿足一般的數據和矩陣的計算，所以基本上不用你自己編函數。這一點對你的程序非常有幫助，可以使你的程序簡單，運行效率高，可以節省很多時間。

其次，要注重基礎知識于實際操作結合。你把基本的知識看過之后，就需要找一個實際的程序來動手編一下，不要等所有的知識都學好之后再去編程，你要在編程的過程中學習，程序需要什么知識再去補充。在遇到問題時，不要光看別人如果解決，也不要光想怎么解決，自己坐下來，動手自己解決一下，那你就會把不是你的知識變成自己的知識。

最后，也是最重要的一點就是堅持。MATLAB涉及的領域太多，每個領域里面都缺乏足夠的專家分布在你周圍。那么我們很難有機會接觸到真正的高手，對我們的技術細節一一指點。在遇到實際問題時，就只能靠自己去摸索。常常是再堅持一兩個小時，就能夠解決你的問題。最大的成就感，就在付出了極大的心血和耐心，才取得一個艱難的小勝利。

第五篇：關于“Matlab Demos”的學習和總結

關于“Matlab Demos”的學習和總結

這里總結了Matlab Demos下通信工具箱里面的examples，給出源代碼和注釋。

程序代碼(一):關于BPSK的Mente Carlo仿真

%-----------% Matlab Demos

No.1.1 %-----------% Phase Shift Keying Simulation % This demo shows how to simulate a basic Quarternary Phase Shift Keying %(QPSK)communication link, and to generate empirical performance curves % that can be compared to theoretical predictions.%-----------% 1.兩個函數的使用：rectpulse與intdump成對使用，重復插值與抽取，互為逆操作； % 2.randn的seed的使用；

% 3.這里的解調是直接采用MATLAB自帶的pskmod、pskdemod函數；

% 4.為什么在后面調用函數，當采用的EbNo越大的時候，計算需要的時間越長？甚至是

%

系統死機（大概超過10dB之后）？

% 5.這里需要討論的問題就是 Mente Carlo 仿真的數值問題，即當用一個試驗樣本函數去

%

估計一個觀測值的時候，如何盡量減小估計值的方差問題（選擇合適的仿真點總數和期望錯誤點數）。%-----------%

revised by lavabin 2006.07.26 %-----------clc;clear all;close all;echo off;tic;%-----------%

Parameter Definition %-----------nSamp = 8;numSymb = 100;

M = 4;SNR = 14;

seed = [12345 54321];

rand('state', seed(1));randn('state', seed(2));%-----------%

Generating random information symbols %-----------numPlot = 10;rand('state', seed(1));msg_orig = randsrc(numSymb, 1, 0:M-1);%-----------% Phase modulating the data

% Use PSKMOD to phase modulate the data and RECTPULSE to upsample to a % sampling rate 8 times the carrier frequency.%-----------grayencod = bitxor(0:M-1, floor((0:M-1)/2));

% Gray coding here!% % a = bitxor(0:M-1, floor((0:M-1)/2))% % a = 0 msg_gr_orig = grayencod(msg_orig+1);% % Using “looktable” to map source data to Gray code msg_tx = pskmod(msg_gr_orig,M);% % Mapping source data to MPSK constellation msg_tx = rectpulse(msg_tx,nSamp);%-----------------------------% figure(1);%-----------------------------scatterplot(msg_tx);hold on;grid on;%-----------% Creating the noisy signal % Then use AWGN to add noise to the transmitted signal to create the noisy % signal at the receiver.Use the 'measured' option to add noise that is % 14 dB below the average signal power(SNR = 14 dB).Plot the % constellation of the received signal.%-----------randn('state', seed(2));msg_rx = awgn(msg_tx, SNR, 'measured', [], 'dB');%-----------------------------% figure(2);

%-----------------------------scatterplot(msg_rx);hold on;grid on;%-----------% Recovering information from the transmitted signal % Use INTDUMP to downsample to the original information rate.Then use % PSKDEMOD to demodulate the signal, and detect the transmitted symbols.% The detected symbols are plotted in red stems with circles and the % transmitted symbols are plotted in blue stems with x's.The blue stems of % the transmitted signal are shadowed by the red stems of the received % signal.Therefore, comparing the blue x's with the red circles indicates % that the received signal is identical to the transmitted signal.%-----------msg_rx_down = intdump(msg_rx,nSamp);% operation before DEMOD msg_gr_demod = pskdemod(msg_rx_down,M);[dummy graydecod] = sort(grayencod);graydecod = graydecod(11;% Drive the simulation for each of the SNR values calculated above for idx2 = 1:length(EsNo)

% Exit loop only when minimum number of iterations have completed and the

% number of errors exceeds 'expSymErrs'

idx = 1;

while((idx <= iters)||(sum(errSym)<= expSymErrs))% ||--> logical or %

while(idx <= iters)

% Generate random numbers from in the range [0, M-1]

msg_orig = randsrc(symbPerIter, 1, 0:M-1);

% Gray encode symbols

msg_gr_orig = grayencod(msg_orig+1)';

% Digitally modulate the signal

msg_tx = pskmod(msg_gr_orig, M);

% Add Gaussian noise to the signal.The noise is calibrated using

% the 'measured' option.msg_rx = awgn(msg_tx, EsNo(idx2), 'measured', [], 'dB');

% Demodulate the signal

msg_gr_demod = pskdemod(msg_rx, M);

% Gray decode message

msg_demod = graydecod(msg_gr_demod+1)';

% Calculate bit error count, BER, symbol error count and SER，% for this iteration.[errBit(idx)ratBit(idx)] = biterr(msg_orig, msg_demod, k);

[errSym(idx)ratSym(idx)] = symerr(msg_orig, msg_demod);

% Increment for next iteration

idx = idx + 1;

end

% average the errors and error ratios for the iterations.errors(idx2, :)= [sum(errBit), sum(errSym)];

ratio(idx2, :)= [mean(ratBit), mean(ratSym)];% %

函數說明 mean：

% %

MEAN

Average or mean value.% %

For vectors, MEAN(X)is the mean value of the elements in X.For % %

matrices, MEAN(X)is a row vector containing the mean value of % %

each column.% Plot the simulated results for SER and BER.semilogy(EbNo(1:size(ratio(:,2),1)), ratio(:,2), 'bo',...EbNo(1:size(ratio(:,1),1)), ratio(:,1), 'ro');

legend('Theoretical SER','Theoretical BER','Simulated SER','Simulated BER',0);

drawnow;end hold off;%-----------%

End of Function %-----------% % 函數說明：

% % DRAWNOW Flush pending graphics events.% %

DRAWNOW “flushes the event queue” and forces MATLAB to % %

update the screen.% %

% %

There are four events that cause MATLAB to flush the event % %

queue and draw the screen: % %

% %

-a return to the MATLAB prompt % %

-hitting a PAUSE statement % %

-executing a GETFRAME command % %

-executing a DRAWNOW command

程序代碼(二): 程序代碼(三): 關于升余弦濾波器

%-----------% Matlab Demos

No.3.1 %-----------% Raised Cosine Filtering %-----------%(1)% This demonstration uses the Communications Toolbox functions, RCOSINE and % RCOSFLT, to demonstrate the ISI rejection capability of the raised cosine % filter.%(2)% It demonstrates how to use RCOSINE and RCOSFLT, how the raised cosine

% filter controls intersymbol interference, and how to split % the raised cosine filtering between transmitter and receiver.%(3)% This data sequence represents a digital sequence that will be upsampled by % zero-padding before filtering.Raised cosine filters will be used to shape % the waveform without introducing intersymbol interference(ISI).%-----------% 幾點主要的意思：

% 1

“升余弦函數 rcosine” 和 “升余弦濾波器函數 rcosflt”的使用；

% 2

波形成形的目標是在源端就利用升余弦函數的抗ISI特性消除ISI，因為不可能生成 %

絕對的的時域有限的信號； % 3

升余弦濾波器在源/宿端的分割。% % 從上到下幾個code板塊依次討論了: % % Delay的影響 % % R的影響

% % 發、收端之間平方根升余弦濾波 % % 缺省方式下的rcosflt的快速調用方法

%-----------%

revised by lavabin 2006.08.02 %-----------clc;clear all;close all;echo off;tic;%-----------%

Parameter Definition %-----------Delay = 3;DataL = 20;R =.5;Fd = 1;Fs = 8;PropD = 0;% Generate random data.x = randsrc(DataL, 1, [], 1245);% at time 0, 1/Fd, 2/Fd,...% Fd is the sampling frequency of the data source % 1/Fd is the symbol period of the data source tx = [PropD: PropD + DataL1]./ Fd;% figure(2)% figure1 與 figure2的波形對比強烈地反映出了Delay的作用，濾波器輸出的波形與輸入

% 波形在包絡上的相似性需要通過延遲輸入信號來得到保證 figure;stem(tx, x, 'kx');hold on;plot(to, yo, 'b.');hold off;axis([0 30-1.6 1.6]);xlabel('Time');ylabel('Amplitude');%-----------% This step demonstrates the effect that changing the rolloff factor from.5 %(blue curve)to.2(red curve)has on the resulting filtered output.The % lower value for rolloff causes the filter to have a narrower transition band % causing the filtered signal overshoot to be greater for the red curve than for % the blue curve.%----------% Design filter.[yg, tg] = rcosine(Fd, Fs, 'fir',.2, Delay);% Filter data.[yo1, to1] = rcosflt(x, Fd, Fs, 'normal/fir/filter',yg);% figure(3)figure;stem(tx, x, 'kx');hold on;% Plot filtered data.plot(to, yo, 'b-',to1, yo1, 'r-');hold off;% Set axes and labels.axis([0 30-1.6 1.6]);xlabel('Time');ylabel('Amplitude');legend('Source Data','R = 0.5','R = 0.2')%-----------% A typical use of raised cosine filtering is to split the filtering between % transmitter and receiver.The data stream is upsampled and filtered at the % transmitter using the square-root raised cosine filter.This plot shows % the transmitted signal when filtered using the square-root raised cosine % filter.The “fir/sqrt” switch was used with RCOSINE to generate the % square-root raised cosine filter.%-----------% Design square root filter.[ys, ts] = rcosine(Fd, Fs, 'fir/sqrt', R, Delay);% Filter at the transmitter.[yc, tc] = rcosflt(x, Fd, Fs, 'filter', ys);% figure(4)figure;stem(tx, x, 'kx');hold on;plot(tc, yc, 'm.');hold off;axis([0 30-1.6 1.6]);xlabel('Time');ylabel('Amplitude');%-----------% The transmitted signal(magenta curve)is then filtered, but not upsampled, at % the receiver, using the same square-root raised cosine filter, resulting in a % signal depicted by the blue curve at the receiver.The resulting signal is % virtually identical to the signal filtered using a single raised cosine % filter.The “Fs” was used to filter without upsampling.%-----------% Filter at the receiver.[yr, tr] = rcosflt(yc, Fd, Fs, 'filter/Fs', ys);% Adjust for propagation delay.tcc = tc + Delay.* Fd;txx = tx + Delay.* Fd;% figure(5)figure;stem(txx, x, 'kx');hold on;plot(tcc, yc, 'm-',tr, yr, 'b-');hold off;axis([0 30-1.6 1.6]);xlabel('Time');ylabel('Amplitude');%-----------% This step demonstrates a quicker way to filter data using RCOSFLT.When % RCOSFLT is used without the “filter” type switch, it designs a filter and uses % it to filter the input data.This step creates the same plot as before but % designs the raised cosine filter and generates the filtered stream in one % command.%-----------% Design and filter.[yo2, to2] = rcosflt(x, Fd, Fs, 'normal/fir', R, Delay);% figure(6)figure;stem(tx, x, 'kx');hold on;plot(to2, yo2, 'b-');hold off;axis([0 30-1.6 1.6]);xlabel('Time');ylabel('Amplitude');%-----------displayEndOfDemoMessage(mfilename)%-----------simulation_time = toc %-----------%

End of Script %-----------% % 關于rcosflt的函數說明

%-----------% % RCOSFLT Filter the input signal using a raised cosine filter.% %

Y = RCOSFLT(X, Fd, Fs, TYPE_FLAG, R, DELAY)filters the input signal X % %

using a raised cosine FIR filter.The sample frequency for the input, X, % %

is Fd(Hz).The sample frequency for the output, Y, is Fs(Hz).Fs must be % %

an integer multiple of Fd.The TYPE_FLAG gives specific filter design % %

or filtering options.The rolloff factor, R, determines the width of the % %

transition band of the filter.DELAY is the time delay from the beginning % %

of the filter to the peak of the impulse response.% %

% %

R, the rolloff factor specifies the excess bandwidth of the filter.R must % %

be in the range [0, 1].For example, R =.5 means that the bandwidth of the % %

filter is 1.5 times the input sampling frequency, Fd.This also means that % %

the transition band of the filter extends from.5 * Fd and 1.5 * Fd.Since % %

R is normalized to the input sampling frequency, Fd, it has no units.% %

Typical values for R are between 0.2 to 0.5.% %

% %

DELAY determines the group delay of the filter.The group delay is the % %

opposite of the change in filter phase with respect to frequency.For linear % %

phase filters, the group delay is also the time delay between the input % %

signal and the peak response of the filter.DELAY also determines the % %

length of the filter impulse response used to filter X.This delay is % %

Fs/Fd *(2 * DELAY + 1).% %

% %

Y is the output of the upsampled, filtered input stream X.The length of % %

vector Y is % %

Fs/Fd *(length(X)+ 2 * DELAY).% %

% %

TYPE_FLAG is a string which may contain any of the option strings listed % %

below delimited by a '/' For example, the 'iir' and 'Fs' flags may % %

be combined as 'iir/Fs'.While some of the pairs of option substrings % %

are mutually exclusive, they are not mutually exclusive in general.% % % %

'fir'

Design an FIR filter and use it to filter X.When the 'filter' % %

TYPE_FLAG is not used, an FIR filter is designed and used to % %

filter X.See the 'filter' TYPE_FLAG description for the behavior % %

when the 'fir' and 'filter' TYPE_FLAGs are used together.This % %

option is exclusive of the 'iir' substring.% %

% %

'iir'

Design an IIR filter and use it to filter X.When the 'filter' % %

TYPE_FLAG is not used, an IIR approximation to the equivalent FIR % %

filter is designed and used to filter X.See the 'filter' % %

TYPE_FLAG description for the behavior when the 'iir' and 'filter' % %

TYPE_FLAGs are used together.This option is exclusive of the % %

'fir' substring.% % % %

'normal' Design a normal raised cosine filter and use it to filter X.The % %

filter coefficients are normalized so the peak coefficient is one.% %

This option is exclusive of the 'sqrt' substring.% %

% %

'sqrt'

Design a square root raised cosine filter and use it to filter X.% %

The filter coefficients are normalized so that the impulse % %

response of this filter when convolved with itself will result % %

in an impulse response that is approximately equal to the 'normal' % %

raised cosine filter.The difference in this approximation is due % %

to finite filter length.This is a useful option when the raised % %

cosine filtering is split between transmitter and receiver by % %

using the 'sqrt' filter in each device.This option is exclusive % %

of the 'normal' substring.% %

% %

'Fs'

X is input with sample frequency Fs(i.e., the input signal has % %

Fs/Fd samples per symbol).In this case the input signal is not % %

upsampled from Fd to Fs but is simply filtered by the raised % %

cosine filter.This is useful for filtering an oversampled data % %

stream at the receiver.When using the 'Fs' substring, the length % %

of vector, Y is % %

length(X)+ Fs/Fd * 2 * DELAY.% %

% %

'filter' Means the filter is provided by the user.When using the 'filter' % %

TYPE_FLAG, the input parameters are: % %

% %

Y = RCOSFLT(X, Fd, Fs, TYPE_FLAG, NUM)filters with % %

a user-supplied IIR filter.When TYPE_FLAG contains both 'filter' % %

and 'iir' type substrings, the IIR filter defined by numerator, % %

NUM, and denominator, DEN, is used as to filter X.The DELAY % %

parameter is used to force RCOSFLT to behave as if the filter were % %

designed by RCOSFLT using the same DELAY parameter.The DELAY % %

parameter should match the DELAY parameter used to design the % %

filter defined by NUM and DEN in the RCOSINE function.The default % %

value of DELAY is 3.% %

% %

The raised cosine filter should be designed using the RCOSINE % %

function.% %

% %

Y = RCOSFLT(X, Fd, Fs, TYPE_FLAG, R)filters the input signal X % %

using a raised cosine filter and default DELAY parameter, 3.% %

% %

Y = RCOSFLT(X, Fd, Fs, TYPE_FLAG)filters the input signal X using a % %

raised cosine filter and the following default parameters % %

DELAY = 3 % %

R =.5 % %

% %

Y = RCOSFLT(X, Fd, Fs)filters the input signal X using a raised cosine % %

filter and the following default parameters % %

DELAY = 3 % %

R =.5 % %

TYPE_FLAG = 'fir/normal' % %

% %

Y = RCOSFLT(X, Fd, Fs, TYPE_FLAG, R, DELAY, TOL)specifies the % %

tolerance in IIR filter design.The default value for TOL is.01.% %

% %

[Y, T] = RCOSFLT(...)returns the time vector in T.%-----------