matlab的學(xué)科應(yīng)用ppt課件-資料下載頁
2025-05-05 18:19本頁面
【正文】 功能 圖像增強(qiáng)采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺效果或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察和機(jī)器自動(dòng)分析的形式。常用的圖像增強(qiáng)方法有以下幾種。 （ 1）灰度直方圖均衡化。 histeq函數(shù) （ 2）灰度變換法。 imadjust函數(shù) （ 3）平滑與銳化濾波。用 fspecial函數(shù)創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子，然后用filter2或 conv2函數(shù)在實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算的基礎(chǔ)上進(jìn)行濾波。 3．邊緣檢測(cè)和圖像分割功能 MATLAB工具箱提供的 edge函數(shù)可針對(duì) sobel算子、 prewitt 算子、Roberts算子、 log算子和 canny 算子實(shí)現(xiàn)檢測(cè)邊緣的功能。 4．圖像變換功能 圖像處理工具箱提供了圖像變換函數(shù)，如 fft2與 ifft2函數(shù)分別實(shí)現(xiàn)二維快速傅立葉變換與逆變換， dct2與 idct2函數(shù)實(shí)現(xiàn)二維離散余弦變換與逆變換， wavedec2和 waverec2函數(shù)分別實(shí)現(xiàn)二維多尺度小波變換與逆變換。 5．圖像獲取 應(yīng)用實(shí)例 【 例 】 顯示兩幅圖像在空域和頻域融合后的效果。 圖 原圖像 圖 融合圖像 X1=imread(39。39。)。 X2=imread(39。39。)。 Subplot(1,2,1)。image(X1)。title(39。圖像 139。) subplot(1,2,2)。image(X2)。title(39。圖像 239。) figure subplot(1,3,1)。image((X1+X2)/2)。 %在空域內(nèi)直接融合 title(39。直接相加融合 39。) F1=fft2(X1)。F2=fft2(X2)。 XR1=uint8(abs(ifft2(F1+F2)/2))。 subplot(1,3,2)。image(XR1)。 %顯示經(jīng)過 FFT變換融合后的圖像 title(39。傅立葉變換融合 39。) %分別對(duì)兩幅原圖像進(jìn)行小波分解 [C1,L1]=wavedec2(X1,2, 39。sym439。)。 [C2,L2]=wavedec2(X2,2, 39。sym439。)。 C=C1+C2。 %對(duì)分解系數(shù)進(jìn)行融合 XR2=waverec2(C,L1,39。sym439。)。 %對(duì)融合后的信號(hào)進(jìn)行圖像重構(gòu) subplot(1,3,3) image(uint8(XR2/2))。 %顯示經(jīng)過小波變換融合后的圖像 title(39。小波變換融合 39。) MATLAB在經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域中的應(yīng)用 經(jīng)濟(jì)和金融方面的建模和分析工具提供財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析、投資組合最佳化、商品評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理、敏感度分析，以及經(jīng)濟(jì)模型建立與預(yù)測(cè)的工具。 經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域的工具箱 ? 經(jīng)濟(jì)工具箱 ? 金融工具箱 ? 固定收益工具箱 ? 統(tǒng)計(jì)工具箱 ? 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源工具箱 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱 ? 優(yōu)化工具箱 應(yīng)用實(shí)例 【 例 】 假設(shè)投資者有兩種總資產(chǎn)，總價(jià)值為 1億元，資產(chǎn)權(quán)重分別為 30%與 70%，資產(chǎn)的日波動(dòng)率均值分別為 ，標(biāo)準(zhǔn)差為 。這兩種資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)為 ，給定置信度為 ，求該資產(chǎn)在 30天的投資組合風(fēng)險(xiǎn)值。 w = [ , ]。 ret = [ , ]。 d = [ , ]。 cov = [ 1, 。 , 1 ]。 time = 30。 pret = time*dot(w, ret)。 % 計(jì)算總收益 sd =w.*d。 pd = sqrt (sd*cov*sd39。*time)。 %計(jì)算總資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差 Var = portvrisk (pret, pd, , 1)。 程序執(zhí)行后，得到 Var = 924。由此即可求出該資產(chǎn)的投資組合風(fēng)險(xiǎn)值為 924億元。 【 例 】 某商店為了確定向公司 A或公司 B購買某種產(chǎn)品，將 A、 B公司以往各次進(jìn)貨的次品率進(jìn)行比較，數(shù)據(jù)如表 ，設(shè)兩樣本獨(dú)立。問兩公司商品的質(zhì)量有無顯著差異。設(shè)兩公司的商品的次品密度最多只差一個(gè)平移，取 α= 。 a=[, , , , , , , , , ]。 b=[, , , , , , , , , , , , ]。 [p,h]=ranksum(a,b) p = h = 0 運(yùn)行結(jié)果表明兩樣本總體均值相等的概率為 282，并不很接近于零，且 h = 0說明可以接受原假設(shè)，即認(rèn)為兩個(gè)公司的商品的質(zhì)量無明顯差異。
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