西北工业大学Matlab实验报告2016Word下载.doc

1、3. 掌握MATLAB的基本绘图功能二、实验设备（环境）及要求1 计算机2 Matlab软件编程实验平台三、实验内容与步骤1求下列线性方程组的解 2 .编写一个MATLAB函数文件，该函数的功能是求出最大的n值， 使得 。通过M文件或命令行调用该函数文件计算 realmax=50000时的n值。3. 某多项式的定义为： 其中x的值介于-1,1之间。 当m的值由1变化到5，可以得到5条曲线。将这5条曲线画在同一图形 窗口上，并标明每一条曲线。四、设计思想1.采用矩阵求逆的方法，将系数矩阵求逆，乘以单元矩阵，直接得到未知数。2.在M文件中使用循环语句，判断是否符合条件，返回值，主程序进行调用3.将

2、5条曲线分别绘制，plot用不同颜色标志，采用hold on画在一个图中，五、程序代码及注释1.A=6,3,4;-2,5,7;8,-4,-3; %系数矩阵b=3;-4;-7; x=inv（A）*b %求逆2.M文件： function n = fun（ max ）%UNTITLED Summary of this function goes here% Detailed explanation goes herea=1;b=1;while bmaxa=a+1;b=b*a;endn=a-1;主程序max=input（please input the realmax:）;n=fun（max）3.x

3、=-1:0.01:1;y1=cos（acos（x）;plot（x,y1,r）; %第一条hold ony2=cos（2*acos（x）;plot（x,y2,b）; %第二条y3=cos（3*acos（x）;plot（x,y3,g）; %第三条y4=cos（4*acos（x）;plot（x,y4,y）; %第四条y5=cos（5*acos（x）;plot（x,y5,k）; %第五条六、实验结果1.结果：2.结果：3.结果：实验二 MATLAB基本编程实验1. 回顾数字信号处理的主要内容；2. 掌握利用MATLAB进行信号处理的方法；3. 了解信号处理工具箱中一些函数的功能；三、实验内容1 . x

4、（n）=8,5,3,11,7,0,-1,4,2,6,5, 是原序列，设y（n） 是原序列受到噪声污染并移位了的序列 y（n） = x（n-3）+w（n）, 其中w（n）是均值为0，方差为1的高斯随机序列。计算y（n）与x（n）的相关性。2. 一个线性时不变系统由下面差分方程描述1）求频率响应； 2）画出其幅频和相频图； 3）如果系统输入为 ，求出在内的响应y（n），并画出输入序列和输出序列的曲线图说明。3. 设计IIR滤波器（带通，三种方法， fs2000Hz,通带频率500 700Hz，阶数自选, 画频率特性并分析比较）1.由normrnd函数产生高斯序列，判断函数位进行赋值，产生移位序列，

5、通过函数xcorr进行互相关处理2.用freq函数求出频率相应，通过abs和angle函数求出幅频和相频图，采用filter函数求出输出序列3.分别采用butterworth滤波器、椭圆滤波器和cheby滤波器，求出频率特性1.x=8,5,3,11,7,0,-1,4,2,6,5; for n=1:1:11if n4 yy（n）=0;else yy（n）=x（n-3）; w=normrnd（0,1,1,11）; y=yy+w; a=xcorr（x,y）;2. fs=1000;b=1;a=1,-0.8;h,f=freqz（b,a,512,fs）;mag=abs（h）;ph=angle（h）;sub

6、plot（4,1,1）;plot（f,mag）;grid;xlabel（frequency（hz）ylabel（magnitudesubplot（4,1,2）;plot（f,ph）;phasen=1:100;x（n）=cos（0.02*pi*n）;y=filter（b,a,x）;subplot（4,1,3）;stem（x）;subplot（4,1,4）;stem（y）（1）n=10; wn=500 700/1000; b,a=butter（n,wn）;h,f=freqz（b,a,256,1000）;subplot（2,1,1）;subplot（2,1,2）;（2） n=10; b,a=elli

7、p（n,0.5,20,wn）（3） n=10; b,a=cheby1（n,0.5,wn）;1结果：3.（1）（2）（3）实验三 基于MATLAB的图像处理实验1了解图像处理的基本概念和功能；2. 掌握利用MATLAB进行图像处理的方法；3. 了解图像处理工具箱中一些函数的功能；1对barbaran.tif图像进行DCT变换，分别选取最大的1/4、1/8、1/16个变换系数（其余置为0），进行反DCT得到重构图像，显示原图像和各重构图像并分别计算重构图像的峰值信噪比。2对cameraman.tif图像至少用3种方法进行边缘增强，给出实验结果并分析。1.先用imread函数读取，找出其中最大值，采

8、用dct2函数进行dct变换，显示出来，判断小于最大值的变换系数的值赋零，再用idct反变换处理，改变变换系数，分别重构图像，最后再计算重构图像和原图像峰值信噪比2.采用直方图处理、对比度扩展增强、对数变换这三种方式处理，分别采用histeq、imadjust和log函数。1.grb=imread（barbaran.tifa=max（grb（:）;i=rgb2gray（grb）;imshow（i）;j=dct2（i）imshow（j）;b=a/4;j（abs（j）b）=0;k=idct2（j）;figure;imshow（k,0 255）;A=double（i）;B=double（k）;m,n=size（i）;D=sum（sum（A-B）.2）;MSE=D/（m*n）;grb=imread（b=a/8;b=a/16;2. i=imread（cameraman.tifsubplot（2,2,1）;j,t=histeq（i）;subplot（2,2,2）;