代码搜索：matlab、人工免疫
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m hc324.m
%《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第三章例3.2.4程序hc324
% 信号序列的DTFT
% 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月
%
x=[2,-1,1,1];nx=0:3; % 给定x序列
K=64;dw=2*pi/K; % 确定频率分辨率dw
k=floor((-K/2+0.5):(
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m hc329.m
%《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第三章例3.2.9程序hc329
% 求理想数字低通滤波器对应的脉冲序列
% 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月
%
clear,close all
wc=input('wc= （范围从0到pi)'); % 低通滤波器的截止频率
n=[-10:10]+1e-10;
hd=sin(n*wc)./(n*
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m hc235.m
%《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第二章例2.3.5程序hc235
% 带有序列下标的卷积计算
% 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月
%
x = [3,-3,7,0,-1,5,2]; nx = [-4:2]; % 给定输入序列
h = [2,3,0,-5,2,1]; nh = [-1:4]; % 给定脉冲响应序列
[y,ny] = convwthn
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m hc252.m
%《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第二章例2.5.2程序hc252
% 用向量－toeplitz矩阵相乘求卷积
% 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月
%
x=input('x=');h=input('h='); % 输入x和h向量
Nx=length(x);Nh=length(h);L=Nx+Nh-1; % 求向量长度
% 生成toeplitz 矩阵H
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m ex3_23.m
X=input('Enter X:');
E=zeros(size(X));
F=eye(size(X));
n=1;
while norm(F,1)>0
E=E+F;
F=F*X/n;
n=n+1;
end
E
xpm(X) %调用MATLAB矩阵指数函数求矩阵指数
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m example12_1.m
t = 0:0.1:20;
%绘制函数曲线，生成一个图形Figure
plot(t,t.*sin(t))
get(gcf, 'Color')
%gcf函数返回当前Figure的句柄，get得到当前Figure的颜色属性
ans =0.8000 0.8000 0.8000
%MATLAB中的所有颜色以RGB的形式存储，[1,1,1]是白色，[0,0,0]是黑色
%此时，可以用
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m example8_8.m
%这里有一幅图像，如图8-27所示，其动态范围较小，而且较暗，反映在直方图上，见图8-28，
%就是其%直方图所占据的灰度值范围比较窄，而且集中在低灰度值一边。为了使图像更清晰，我们采用直方图
%均衡化的方法来增加图像灰度动态范围，增强对比度。在MATLAB中，可以直接调用J=histeq (I,n)
%函数来完成这项工作，其中I是原始图像矩阵，J是变换后所得的图像矩阵；用户可以指定均衡化
...
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m ch3_28.m
load west0479; %加载MATLAB 7.0自带的一个稀疏矩阵
S = west0479;
[L,U,P] = luinc(S,'0'); %做不完全LU分解
figure(1); %新开一个图形显示窗口
subplot(2,3,1);
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m actexcel.m
excel=actxserver('Excel.Application');%启动Excel并返回名为excel的Activex服务器对象
disp('为看清Excel界面及其变化，请把MATLAB界面调整的远小于屏幕！')
disp('按任意键，将可看到“Excel界面”出现。')
pause
set(excel,'Visible',1); %使开启的Excel默认界面可见
dis
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m ch5_4_1.m
%%%% 5-4-2-1 MATLAB中的灰度分层法彩色图像的实现Grayslice灰度分层法彩色图像处理
clc;
%I=imread('nego4024.tif');
%I=imread('moon.tif');
I=imread('m83.tif');
imshow(I);
title('originalimage')
X=grayslice(I,16);
figure,i