第一篇：實驗一網絡信息的查詢與處理

實驗一網絡信息的查詢與處理

一． 實驗目的：

1．2．

學會在網絡上查詢信息的方法。學會常用的搜索引擎的使用方法。

二． 實驗要求：

1．通過查詢與搜索指定信息內容，熟練掌握因特網上查找信息的方法。

2．通過搜索指定的復合信息，熟練掌握常用搜索引擎的使用。

三． 實驗內容：

現以在網絡上查找提供網上購物的網站和有關網絡營銷的文章為例，來說明網絡信息的查詢與處理。

四． 實驗步驟：

1.使用并熟悉搜索引擎Google、百度、維普資詢等，比較這些搜索引擎的相同與不同處，以及各自優缺點。

2.應用搜索引擎查找關于“信息系統管理風險”的內容，并下載一篇完整的報道或論文附在實驗報告中。

3.應用搜索引擎查找關于“無線電子商務”的內容，并下載一篇完整的報道或論文附在實驗報告中。

4.進入阿里巴巴網站，查找有關“廣告瓷杯”的商品供求信息，并下載相關內容附在實驗報告中。

5.按實驗指導書的格式和上述要求寫出實驗報告。

第二篇：網絡信息的查詢與處理實驗總結報告

文博教育-河南人力資源網分享-www.tmdps.cn 實驗一

網絡信息的查詢與處理

一． 實驗目的：

1． 2． 學會在網絡上查詢信息的方法。學會常用的搜索引擎的使用方法。

二． 實驗要求：

1．通過查詢與搜索指定信息內容，熟練掌握因特網上查找信息的方法。2．

通過搜索指定的復合信息，熟練掌握常用搜索引擎的使用。

三． 實驗內容：

現以在網絡上查找提供網上購物的網站和有關網絡營銷的文章為例，來說明網絡信息的查詢與處理。

四． 實驗步驟：

Yahoo的使用非常簡單，只要在搜索引擎中鍵入要查找的單詞，單擊按鈕或回車即可。

如要在網絡上查詢有關網絡營銷的文章，可進行如下操作： 1）進入雅虎網站。在瀏覽器的地址欄內鍵入雅虎的網址： 2）yahoo 如圖1-1。

3）在雅虎的搜索引擎里鍵入“網絡營銷論文”，按回車或者按“檢索”，文博教育-河南人力資源網分享-www.tmdps.cn 將得到有關結果。

4）點擊所需的結果，通過連接進入相關網頁，如圖1-3。

5）對于所得的內容，可以下載保存到硬盤，留待以后仔細查閱，后者進行其他操作。

圖1-1

圖1-3 在搜虎上進行類似操作也可得到相似的結果。

以下各圖是在搜虎上查詢提供網上購物的網站的各個步驟：

文博教育-河南人力資源網分享-www.tmdps.cn

五． 思考與討論

1． 在搜索過程中，如何使搜索結果中盡量避免出現與關鍵字無關的信息？ 2． 如何做到關鍵字的布爾邏輯搜索？

人力資源管理師文博教育：www.tmdps.cn 整理分享

第三篇：網絡實驗(一)

南京信息工程大學實驗（實習）報告實驗（實習）名稱網絡的組建、安裝與應用實驗（實習）日期得分指導教師劉生專業年級班次姓名學號

1.實驗目的(1)掌握組建計算機網絡的相關以太網標準、相關布線標準

(2)掌握10BASE-T、100BASE-TX組網所需的器件與設備

(3)熟悉組建以太網的方法和過程

(4)掌握局域網的配置和簡單應用

2.實驗內容

(1)計算機網絡的硬件安裝（因實驗室已經組建成局域網，此步驟可跳過，但要注意觀察實驗室網絡的拓撲結構、組網所用的硬件設備等情況。）

(2)掌握網絡的配置方法與過程

(3)局域網的簡單應用（共享、發送控制臺消息、網上會議）

3.實驗步驟

(1)工具準備。

(2)制作線纜。

(3)安裝網卡。

(4)將計算機與集線器或交換機連接。

(5)安裝網卡驅動程序。

(6)配置計算機的網絡連接，設置IP地址。

(7)用PING命令測試網絡的連通性。

(8)設置共享資源。

(9)訪問共享資源。

(10)發送控制臺消息。

(11)網絡會議（netmeeting）的使用。

4.實驗總結

根據實驗過程自行編寫。

第四篇：數字圖像處理實驗一

實驗報告

一、實驗原理

1．調用imread函數將圖像文件讀入圖像數組（矩陣）

A=imread(filename,fmt)2.調用imwrite函數將圖像文件寫入圖像數組（矩陣）

imwrite(a,filename,fmt)3.調用imshow函數顯示圖像

Imshow（I，N）

4.圖像的灰度平均值。調用ave=mean2（I）計算圖像的均值 5.協方差矩陣。調用Cfg=COV（f，g）計算圖像f和圖像g的協方差矩陣 圖像的灰度標準差。調用SD=STD2（I）的灰度標準差 7.圖像的相關系數。調用函數rfg=CORR2(f，g)計算大小相等的兩幅圖像f和g的相關系數

二、圖像及統計數據

原圖像的平均灰度值= 77.5170

灰度標準差= 44.2095 灰度圖像的平均灰度值= 74.4516

灰度標準差=37.1236 反白圖像的平均灰度值= 180.5484

灰度標準差= 37.1236 灰度圖像和反白圖像的相關系數是

三、程序

I=imread('football.jpg');subplot(2,2,1);imshow(I);J=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(J);Ave=mean2(J)Ave =

74.4516 SD=std2(double(J))SD =

37.1236 s=size(J);all_white=255*ones(s(1),s(2));all_white_uint8=uint8(all_white);K=imsubtract(all_white_uint8,J);subplot(2,2,3);imshow(K);imwrite(K,'football_iverse.jpg');

四、思考題

1.圖像統計特征讓我們更加了解圖像的變換，使圖像處理更加方便 2.五、心得體會

這次試驗，我學會了使用marlab中的圖像處理工具箱中的函數，對每個圖像處理函數的功能都有了深入的認識。同時，我掌握了MATLAB的基本應用方法，對圖像文件的讀/寫的方法有了初步認識。總之這次試驗讓我對MATLAB的圖像處理有了一點學習，為更好地學習數字圖像處理打下了一定的基礎。

第五篇：數字圖像處理實驗一

一、實驗目的及內容 內容： 灰度變換和空間濾波 1.灰度變換

利用imadjust函數（可結合stretchlim函數）對圖像對比度拉伸 2.直方圖繪制、均衡和匹配

利用imhist，histeq函數完成圖2.8及圖2.11的功能 3.空間濾波

線性空間濾波：

利用濾波函數imfilter函數完成圖2.16中b,c,d,e的圖像平滑效果

利用fspecial函數生成average,disk，gaussian濾波器完成圖像的平滑效果

利用fspecial函數生成prewitt, sobel,laplacian濾波器完成圖像的銳化效果

非線性空間濾波

利用中值濾波函數medfilt2去除椒鹽噪聲

二、實驗原理

①、函數imadjust是一個基本的圖像處理工具箱函數，用于對灰度級圖像進行灰度變換。

g=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)，該函數將圖像f中的灰度值映射為圖像g中的新值，即將low_in至high_in之間的值映射到low_out至high_out之間的值。

②、函數imhist是處理圖像直方圖的核心函數

h=imhist(f,b)，其中f為輸入圖像，h為其直方圖，b是用來形成直方圖的“容器”的數目。

③、函數histeq是實現直方圖匹配的函數

g=histeq(f,hspec)，其中f為輸入圖像，hspec為規定的直方圖，g為輸出圖像，輸出圖像的直方圖近似于指定的直方圖hspec。

④、函數imfilter用來實現線性空間濾波

-1-g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options)，其中f為輸入圖像，w為濾波模板，g為濾波后的結果。

用于平滑的濾波器有：’average’,’disk’,’gaussian’ 用于銳化的濾波器有：’laplacian’,’prewit’,’sobel’

三、實驗源代碼及結果

1、灰度變換、直方圖繪制、均衡和匹配 f=imread('anna.jpg')%讀取anna.jpg圖片 subplot(2,4,1)imshow(f),title('原圖')%顯示原圖

f1=imadjust(f,[0.2 0.5],[ 0 1])%將圖片的灰度級別在0.2至0.5之間的部分拉伸

至0到1之間

subplot(2,4,2)imshow(f1),title('灰度拉伸之后')%顯示灰度拉伸之后的圖片 subplot(2,4,3)imhist(f),title('原圖直方圖')f2=histeq(f,128)%進行直方圖均衡化，灰度級數設為128 subplot(2,4,4)imhist(f2),title('均衡化')%顯示均衡化之后的直方圖 g=imread('bag.png')%讀取bag.png圖像

h=imhist(g)%生成bag.png圖像的直方圖賦值給向量h subplot(2,4,5)imhist(g),title('規定的直方圖')f3=histeq(f,h)%進行直方圖匹配 subplot(2,4,6)imshow(f3),title('直方圖匹配')運行結果

2、線性空間濾波

a=imread('block.png')%讀取block.png圖像 figure,subplot(2,3,1)imshow(a),title('原圖')w=1/(31*31)*ones(31)%生成31*31的全為1的矩陣，命名為w a1=imfilter(a,w)%利用imfilter函數進行濾波 subplot(2,3,2)imshow(a1)a2=imfilter(a,w,'replicate')%圖像的大小通過復制圖像邊界外的值來擴展 subplot(2,3,3)imshow(a2)a3=imfilter(a,w,'symmetric')%圖像的大小通過邊界鏡像反射來擴展 subplot(2,3,4)

-3-imshow(a3)a4=imfilter(a,w,'circular')%圖像的大小通過將圖像處理為二維周期函數的一個周期來擴展

subplot(2,3,5)imshow(a4)aa=im2uint8(a)a5=imfilter(aa,w,'replicate')subplot(2,3,6)imshow(a5)

b=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(b),title('原圖')w1=fspecial('average',[4])%生成average平滑濾波器 b1=imfilter(b,w1)%進行濾波 subplot(2,2,2)imshow(b1),title('average')w2=fspecial('disk',5)%生成disk平滑濾波器 b2=imfilter(b,w2)subplot(2,2,3)imshow(b2),title('disk')w3=fspecial('gaussian',[3 3],0.5)%生成gaussian平滑濾波器 b3=imfilter(b,w3)

-4-subplot(2,2,4)imshow(b3),title('gaussian')

c=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(c),title('原圖')w4=fspecial('prewitt')%生成prewitt銳化濾波器 c1=imfilter(c,w4)subplot(2,2,2)imshow(c1),title('prewitt')w5=fspecial('sobel')%生成sobel銳化濾波器 c2=imfilter(c,w5)subplot(2,2,3)imshow(c2),title('sobel')w6=fspecial('laplacian')%生成laplacian銳化濾波器 c3=imfilter(c,w6)subplot(2,2,4)imshow(c3),title('laplacian')運行結果

3、非線性空間濾波

d=imread('anna.jpg')%讀取anna.jpg圖像，賦值給d d1=imnoise(d,'salt & pepper',0.3)%用imnoise函數對d生成椒鹽噪聲 figure,subplot(1,2,1)imshow(d1),title('被椒鹽噪聲污染的圖像')d2=medfilt2(d1)&用中值濾波器進行濾波 subplot(1,2,2)imshow(d2),title('去除椒鹽噪聲的圖像')運行結果

四、實驗總結（心得體會）

通過這次實驗，首先我熟悉了Matlab的基本操作，掌握了圖像處理的基本操作，比如如何讀一張圖片進來、如何顯示一張圖片等等。這些都是最基本的操作。其次我知道了灰度變換的函數imadjust的使用，它是將選定的灰度級別范圍變換為規定的范圍，可以自由變換圖像的灰度級別；還有掌握了如何畫圖像的直方圖、將直方圖均衡化等等。還學會了圖像的濾波處理，通過函數imfilter進行濾波。常用的平滑濾波器有average,disk，gaussian、銳化濾波器有prewitt, sobel,laplacian。還學會了用中值濾波去除椒鹽噪聲。這些都是一些比較初級的函數，后面還有很多圖像處理方法需要學習。