矢量中值滤波matlab源程序

貌似是一个增量pid的控制程序再问：是呀！就是不知道怎么注释！有些东西看得不太懂了！能解释清楚些么！

newff创建前向BP网络格式：net=newff(PR,[S1S2...SNl],{TF1TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)其中：PR——R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵；Si——第

遗传算法实例:也是自己找来的,原代码有少许错误,本人都已更正了,调试运行都通过了的.对于初学者,尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件遗传算法实例%下面举例说明遗传算法%%求下列函数的最大值%%f(

%%中值I=imread('lena.bmp');%读原图J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声J2=imnoise(I,'gauss

怀疑你给的公式有错,结果与你给的图像不一致. 经分析,我认为指数项的系数应该是π而不是2π.把取π和2π的图都画出来作为对比如下：参考代码：syms nN = 

%%中值I=imread('lena.bmp');%读原图J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声J2=imnoise(I,'gauss

高斯滤波由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数,因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器.可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波.均值滤波是对是对信号进行局部平均,以平均值来代表该像素点的灰度值

均值滤波：是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作,幅值近似相等且随机分布在不同位置上,这样可以平滑图像,速度较快,算法简单.但是无法去掉噪声,只能微弱的减弱它.中值滤波：常用的非线性滤波方法,也是

首先确定你滤波的类型（比如说是IIR还是FIR）然后打开：fdatool在界面里设置你需要的参数然后点击File-Export把滤波器导出然后在命令行下面使用filter函数即可

看楼主的意思主要是想实现差分方程先从简单的说起：filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]y[1]=x[1]+2*0%(x[1]之前状态都用0)=1

这是图像滤波、平滑的问题处理方式.一般使用模板进行平滑的时候,因为模板本身是有大小的所以边缘的地方处理不到.边缘一般忽略掉或是采用加行加列的方式.比如3*3模板加一行,5*5加两行.注意加行和列的时候

找到图片存放的位置,I=imread('写入图片存放的位置,后缀.图像格式');I1=rgb2gray(I);I2=medfilt2(I1,[m,n]);%%%I2就是中值滤波后的图像

给你个提示,最好自己去动手1先建立高斯算子fspecial2滤波imfilte

imshow是用来显示图片的,如>>I=imread('moon.tif');>>figure,imshow(I);而有时为了数据处理,要把读取的图片信息转化为更高的精度,>>I=double(imr

椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上,图像中有干净点也有污染点.中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好.因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点.

主程序：clear;%1 已知参数alpha_0=0;phi_0=0;theta_1=[45;90;135]*pi/180;theta_3=[52;82;112]*pi/180;d=50;%

1171817111718171111151111115551111155511111555117115551171155511111555181115551818115111111151111111

clear;i=imread('girl.bmp');j=imnoise(i,'salt&pepper',0.02);h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];[a,b]=size(j);j1=j;

I=[1718171111151111115551171155518181151111811511511115111117181711];[MN]=size(I);I1=zeros(M,N);fori

VDCD_3mb_YS.mfunction[c,ceq]=VDCD_3mb_YS(x)%V带传动多目标优化设计的约束函数文件i=3;n1=1440;c(1)=pi*x(1)*n1/6e4-25;a1=