Matlab 常用命令记录

本文介绍了MATLAB中多个实用工具函数的功能与用法,包括数组操作、随机数生成、矩阵运算及离散傅立叶变换等核心内容。通过具体实例说明了如何使用这些函数解决实际问题。

permute: Rearrange dimensions of N-D array
permute(A,order): “order” is the vector , and determines with the N-D array.

光源传递函数转换为光流场函数,是模糊的原理模型,由一个光源进行了扩散,导致模糊,可以是temperoal and spacial bluring, 可能需要分别进行分析,建模。
而对于雾产生的模型、雨滴、雪花等的模型还在研究中,有空再写。。。。

psf2otf()
PADARRAY: Pad array.
各种参数: B = PADARRAY(A,PADSIZE,PADVAL,DIRECTION) pads A in the direction specified by the string DIRECTION. DIRECTION can be one of the following strings.
常见的direction: String values for DIRECTION
‘pre’ Pads before the first array element along each dimension .
‘post’ Pads after the last array element along each dimension.
‘both’ Pads before the first array element and after the last array element along each dimension.
By default, DIRECTION is ‘both’.

rng - Control random number generation

nan - Not-a-Number
This MATLAB function returns the IEEE arithmetic representation for Not-a-Number (NaN).
N = NaN(n) is an n-by-n matrix of NaN values.产生了值为Nan的n*n的矩阵

randpermu: random permutation. This MATLAB function returns a row vector containing a random permutation of the integers from 1 to n inclusive.
p = randperm(n)
p = randperm(n,k)
用来随机产生n及其以内整数大小随机排列的k个整数行向量。
randi: Uniformly distributed pseudorandom integers(整数操作—)
randi(imax): 产生最大值为imax的标量
randi(imax,n):产生一个n*n的矩阵,矩阵的值为[1 imax]区间的整数
randi(imax,sz1,sz2,…..):产生一个大小为sz1*sz2*….的数组,数组的取值在[1 imax]区间

spdiags:Extract and create sparse band and diagonal matrices

dftmtx - Discrete Fourier transform matrix in Galois field
A discrete Fourier transform matrix is a complex matrix of values around the unit circle whose matrix product with a vector computes the discrete Fourier transform of the vector.
A = dftmtx(n) returns the n-by-n complex matrix, A, that, when multiplied into a length-n column vector, x, computes the discrete Fourier transform of x. In other words, y = A*x is the same as y = fft(x).
The inverse discrete Fourier transform matrix is
Ai = conj(dftmtx(n))/n
这种计算方法还是不错的~

GF: Create Galois field array(finite fields, i.e., fields with a finite number of elements)

fliplr: Flip array left to right
flipud: Flip array up to down

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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