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MATLAB程序设计方法及若干程序实例
河南大学数学与信息科学学院
开封475004
摘 要 本文通过对 MATLAB 程序设计中的若干典型问题做简要的分析和总结,并
在此基础上着重讨论了有关算法设计、程序的调试与测试、算法与程序的优化以
及循环控制等方面的问题.还通过对一些程序实例做具体解析,来方便读者进行
编程训练并掌握一些有关 MATLAB 程序设计方面的基本概念、基本方法以及某些
问题的处理技巧等.此外,在文章的最后还给出了几个常用数学方法的算法程序,
供读者参考使用.希望能对初学者进行 MATLAB 编程训练提供一些可供参考的材
料,并起到一定的指导和激励作用,进而为MATLAB编程入门打下好的基础.
算法设计；程序调试与测试；程序优化；循环控制
算法与程序
算法与程序的关系
算法被称为程序的灵魂,因此在介绍程序之前应先了解什么是算法.所谓算
法就是对特定问题求解步骤的一种描述.对于一个较复杂的计算或是数据处理的
问题,通常是先设计出在理论上可行的算法,即程序的操作步骤,然后再按照算法
逐步翻译成相应的程序语言,即计算机可识别的语言.
所谓程序设计,就是使用在计算机上可执行的程序代码来有效的描述用于
解决特定问题算法的过程.简单来说,程序就是指令的集合.结构化程序设计由于
采用了模块分化与功能分解, 自顶向下,即分而治之的方法,因而可将一个较复杂
的问题分解为若干子问题,逐步求精.算法是操作的过程,而程序结构和程序流程
则是算法的具体体现.
MATLAB 语言的特点
MATLAB 语言简洁紧凑,使用方便灵活,库函数极其丰富
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MATLAB软件在高校教学中的应用
在​分​析​M​A​T​L​A​B​特​点​的​基​础​上​总​结​了​M​A​T​L​A​B​在​多​媒​体​教​学​和​实​践​教​学​应​用​中​的​作​用​：​节​省​板​书​时​间​,​丰​富​教​学​手​段​,​提​高​综​合​效​率​,​推​进​教​学​改​革​,​对​理​论​教​学​有​重​要​的​辅​助​作​用​。
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在Matlab下实现语音信号的频谱分析(论文正文)
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你可能喜欢MATLAB 自己现在在做的论文用到灰度共生矩阵，找了好久都没找到很好 ，所以 就编了个， Special Effects 图形图像处理 238万源代码下载-
&文件名称: MATLAB
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&&所属分类:
&&开发工具: matlab
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&详细说明：自己现在在做的论文用到灰度共生矩阵，找了好久都没找到很好用的，所以自己就编了个，不很完美，但绝对可用，已经实现过。包括灰度共生矩阵的生成以及一些特征参数。f1，二阶距。f2，对比度。f3，相关。f5，逆差距。f6，和平均。f7，和方差。f9，差平均。f10，差方差。请不吝赐教。-Now do their own papers in the gray co-occurrence matrix used to find for a long time to find no good use, so it编了个own, not very ideal, but it is available, have been implemented. Including the generation of gray-level co-occurrence matrix as well as some characteristic parameters. f1, the second order from. f2, contrast. f3, related. f5, inverse gap. f6, and the average. f7, and the variance. f9, the average difference. f10, difference variance. Please wing.
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&[] - 灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵的提取方式，是比较重要的纹理特征提取方法，用matlab实现的
&[] - 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取，输出为图像四个方向共十六个特征值
&[] - 灰度共生矩阵,半调图像
首先算出图像的增强的一维相关性,并用生经网络进行分类,可以分为6的大类
然后针对第三大类Cluster4和Diffuse8,可以利用图像的纹理特征参数(逆差矩)进行分类
&[] - glcm examples in matlab您所在位置： &
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【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序).doc49页
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基于matlab的人脸识别系统设计与仿真
（含matlab源程序）
第一章 绪论 2
1.1 研究背景 2
1.2 人脸图像识别的应用前景 3
1.3 本文研究的问题 4
1.4 识别系统构成 4
1.5 论文的内容及组织 6
第二章 图像处理的Matlab实现 7
2.1 Matlab简介 7
2.2 数字图像处理及过程 7
2.2.1图像处理的基本操作 7
2.2.2图像类型的转换 8
2.2.3图像增强 8
2.2.4边缘检测 9
2.3图像处理功能的Matlab实现实例 9
2.4 本章小结 13
第三章 人脸图像识别计算机系统 14
3.1 引言 14
3.2系统基本机构 15
3.3 人脸检测定位算法 15
3.4 人脸图像的预处理 22
3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 23
第四章 基于直方图的人脸识别实现 26
4.1识别理论 26
4.2 人脸识别的matlab实现 26
4.3 本章小结 27
第五章 总结 28
参考文献 30
第一章 绪论
本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。
1.1 研究背景
自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。
在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于
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