MATLAB编程技巧与图像处理实践-优快云博客

35、尝试使用imshow3Dfull函数可视化3D成像数据。imshow3Dfull的MATLAB代码可从Mathworks文件交换平台下载，示例3D成像数据可以以MAT文件MR_heart.mat的形式获取。

要使用 imshow3Dfull 函数可视化 3D 成像数据，可按以下步骤操作：

从 Mathworks 文件交换平台下载 imshow3Dfull 函数的 MATLAB 代码，并将其添加到 MATLAB 的搜索路径中。
获取示例 3D 成像数据 MR_heart.mat 。
在 MATLAB 中加载 MR_heart.mat 文件。
使用 imshow3Dfull 函数对加载的 3D 数据进行可视化。

以下是示例代码：

load('MR_heart.mat');           % 加载3D成像数据
imshow3Dfull(data);            % 使用imshow3Dfull函数可视化数据，假设数据变量名为data

36、a. 计算赋值语句 x = ones(1000); 需要多少内存。b. 解释调用 z = 3 * zeros(1000000) 在运行时可能会导致问题的原因。

a. 每个双精度值占8字节， x 是长度为1000的数组，所以需 8 × 1000 = 8000 字节内存。

b. 该语句会被解释为请求一个 1000000 × 1000000 的方阵，要为 1000000 × 1000000 = 10¹² 个双精度值分配内存，每个双精度值占8字节，共需 8000000000000 字节，约7.3PB。普通计算机没有这么多可用内存，运行该命令可能导致崩溃。

37、a. 请说明以下代码效率不高的两个原因：myArr = 0; N = 100000; for n = 2:N myArr(n) = 2 + myArr(n - 1); end；b. 重写上述代码，使其运行更高效；c. 使用内置的计时函数来估算重写代码后的加速比。

a. 代码效率不高的两个原因：

没有预分配数组，在循环中不断增大数组，会导致频繁的内存重新分配，影响效率；
使用了循环，而不是向量化操作，循环的执行速度相对较慢。

b. 重写后的代码：

N = 100000;
myArr = zeros(1, N);
myArr(1) = 0;
myArr(2:N) = 2*(1:N - 1);

c. 可以使用 tic 和 toc 函数来估算加速比。示例代码如下：

% 原代码
tic;
myArr = 0;
N = 100000;
for n = 2:N
    myArr(n) = 2 + myArr(n - 1);
end;
t1 = toc;

% 重写后的代码
tic;
N = 100000;
myArr = zeros(1, N);
myArr(1) = 0;
myArr(2:N) = 2*(1:N - 1);
t2 = toc;

speedup = t1 / t2;

最后得到的 speedup 即为加速比。

38、重写以下代码，使其更节省时间。代码为：N = 20; a = []; for j = 1:N a(j) = j * pi / N; end; for k = 1:numel(a) b(k) = sin(a(k)); end; for m = 1:numel(a) c(m) = b(m) / a(m); end; plot(a, b, ‘r’); hold on; plot(a, c, ‘k’); legend(‘sin’,’sinc’);

可以使用向量运算替代循环来提高代码的时间效率，重写后的代码如下：

N = 20;
a = (1:N) * pi / N;
b = sin(a);
c = b ./ a;
plot(a, b, 'r'); 
hold on; 
plot(a, c, 'k');
legend('sin','sinc');

39、a. 使用内置随机函数rand生成一个5×6的均匀分布随机数数组，并将其赋值给变量A；b. 使用循环检查A中的元素。如果某个元素小于0.6，则将其替换为0；c. 使用逻辑索引实现与上一部分相同的结果，即避免使用循环；d. 使用逻辑索引将A中任何大于0.7的元素的值设置为 - 1；e. 使用逻辑索引将A中任何大于0.7或小于0.3的元素的值设置为 - 1。（提示：使用按位逻辑或运算符：|）

以下是使用MATLAB实现上述需求的代码：

% a. 生成5×6的均匀分布随机数数组
A = rand(5, 6);

% b. 使用循环检查元素并替换
for i = 1:size(A, 1)
    for j = 1:size