Matlab学习笔记(5)——结构数组

本文深入探讨了MATLAB中结构数组的创建与使用方法,包括如何通过结构数组组织和存储复杂的数据,如学生ID和成绩,并展示了结构数组与单元数组之间的转换过程。

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本节主要是熟悉matlab结构数组,该数据结构与python列表结构也可以类比

结构数组创建与赋值:

>> student(1).ID=101;
>> student(2).ID=102;
>> student(3).ID=103;
>> student(4).ID=104;
>> student(1).score=23;
>> student(2).score=42;
>> student(3).score=12;
>> student(4).score=100;
>> strct(student)
未定义与 'struct' 类型的输入参数相对应的函数 'strct'>> struct(student)

ans = 

1x4 struct array with fields:

    ID
    score

>> B=stuct('name',123,'score',1254)
未定义与 'char' 类型的输入参数相对应的函数 'stuct'。
 
是不是想输入:
>> B=struct('name',123,'score',1254)

B = 

     name: 123
    score: 1254

>> struct(B)

ans = 

     name: 123
    score: 1254

>> 

结构数组与单元数组互换

在这里插入图片描述

student = 

1x4 struct array with fields:

    ID
    score

>> d=struct2cell(student)

d(:,:,1) = 

    [101]
    [ 23]


d(:,:,2) = 

    [102]
    [ 42]


d(:,:,3) = 

    [103]
    [ 12]


d(:,:,4) = 

    [104]
    [100]

单元数组数据处理

在这里插入图片描述

### 关于MATLAB中冈萨雷斯表示与描述的学习笔记 #### 2.1.2 图像的矩阵表示 在MATLAB环境中,图像通常被表示为数值数组或矩阵。对于二维灰度图像,每个像素由单个值表示其亮度水平;而对于彩色图像,则可能涉及多个通道来分别存储红、绿、蓝颜色分量的信息[^2]。 #### 取样和量化的影响 取样和量化的过程会将连续变化的实际世界光强度转换成离散的数据形式——即实数矩阵,在此过程中需要注意的是,虽然某些理论书籍可能会设定坐标系起点位于(0,0),但在实际应用中MATLAB默认索引是从1开始计算行列位置。 #### 灰度变换与空间滤波 当涉及到对图像进行增强或其他预处理操作时,可以通过调整各个像素点上的灰度值得到新的视觉效果。这其中包括但不限于对比度拉伸、直方图均衡化以及各种类型的平滑/锐化滤镜的应用[^3]。 #### 频率域滤波简介 除了直接作用于空间域的方法外,还可以通过傅立叶变换等方式进入频谱层面来进行更复杂的编辑工作,比如去除周期性的噪声干扰或是实现特定方向的选择性模糊等特殊功能[^4]。 ```matlab % 创建一个简单的灰度图像并显示它 I = imread('example_image.png'); % 加载图片文件 imshow(I); title('原始图像'); % 应用高斯低通滤波器减少高频噪音 h = fspecial('gaussian', [5 5], 2); Ifilt = imfilter(double(I), h); figure; imshow(mat2gray(Ifilt)); title('经过高斯滤波后的图像'); ```
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