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%图像高斯平滑滤波处理img=imread('1.jpg');f=rgb2gray(img);subplot(1,2,1);imshow(f);f=double(f);f=fft2(f);f=fftshift(f);[m,n]=size(f);

声明：以下的程序函数都是来自matlab 1. 首先各个通道的协方差矩阵(covmat)已知，肯定也是根据之前的数据求得，利用cov函数；2. 根据协方差矩阵求得相关滤波器(correlating filter)，两种方法：       i). Eigenvector decomposition: [V,D] = eig(covmat);  W = V*sqrt(D);

matlab figure中的图像根据每点的pixel值可以显示为rgb色彩的图像，但是要在colorbar中显示，则需要将图像的rgb值通过函数映射，比如：jet hsv hot cool spring summer autumn winter gray bone copper pink lines 产生一个单调的映射才行(具体的help colormap);函数调用时：

首先按住Alt，然后按一下F2，出来一个运行框，在里面输入 gnome-terminal即可运行，出现terminal终端。先下载matlab2012a unix版本：Windows版本：MATLAB R2012a.iso：ed2k://|file|%5B%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97%E8%AF%AD%E8%A8%80%5D.TL

cat：用来联结数组用法：C = cat(dim, A, B)       按dim来联结A和B两个数组。      C = cat(dim, A1, A2, A3, ...)    按dim联结所有输入的数组。      e.g.      a=cat(3,A,B) 左括号后的3表示构造出的矩阵维数；在新的矩阵中第1、2维就是A和B这两个矩阵的行数和列数，第3维是

情况一：figure上只有一个axis：1、首先调用h = findobj(gca,'Type','line')命令取得曲线的句柄；2、然后调用xdata=get(h,'XData')和ydata=get(h,'YData')取得曲线的数据。情况二：figure上有几个axis，即用subplot等画得图像：clc;clearx=1:10;y1=x.^2

help plot中： b blue . point - solid g green o circle : dotted r red x x-mark

下面两段程序是批量存储和批量读取二进制dat文件： for j=1:20 for i=1:4 filename=strcat('d',num2str(j),'c',num2str(i),'.dat'); fid=fopen(filename,'wb'); fwrite(fid,angle(roughsensitivity(:,

产生一个符号数组X, 它的元素为符号变量x1-x100：for i=1:100x(i)=sym (['x',num2str(i)]);end  这样就可以了，很爽吧

这是个很好的工具，能够查出每个函数运行的时间等等信息，还有tools->code analysis-> show code analysis report, 可以优化自己的代码

http://hi.baidu.com/imheaventian/blog/item/82183058da63633a2834f0f7.html1：请问matlab中画多张图如何使用同一范围的colorbar?例如生成了图1,2,3生成图1时，使用temp1=caxis;将图1的z值的取值范围（即colorbar的取值范围）取出。生成图2,3时使用caxis(tem

meshgrid 函数用来生成网格矩阵，可以是二维网格矩阵，也可以是三维。对于生成二维网格，用法为：[x y]=meshgrid(a b);  % a 和b是一维数组，如a=[1 2 3]; b= [2 3 4 ]; 则生成的 x 和 y 都是二维的矩阵，x 的每行都是

举两个例子就知道了例一：a=[1 2];b=[3 4];c=cat(1,a,b);结果：c =     1     2     3     4例二：a=[1 2; 3 4];b=[11 22;33 44];c=cat(1,a,b);

这个东西很有用，能够把不同大小的矩阵赋给元胞，假如矩阵很多，这样就能带来很大的方便。举个例子：得到C{1,1}=[1]; %为一行一列       C{1,2}=[2 3 4]; %为一行三列       C{2,1}=[5 9]; %为两行一列

今天了解了一下统计方法的基本概念，觉得有必要记录一下： 1. 已知信号矩阵sigmat, 协方差矩阵(covariance matrix) 可以用matlab函数cov(sigmat)求得；2. 相关矩阵跟相关系数矩阵是同一个矩阵，已知协方差矩阵可以求相关矩阵：corrcov(covmat);     算法原理是：协方差矩阵的对角元分别对应是各个通道数据的方差(theta(x)^2