matlab代码实例大全,求一个简单的matlab程序代码，只要符合要求即可
matlab代码实例大全,求一个简单的matlab程序代码，只要符合要求即可详细介绍
本文目录一览： 解释以下MATLAB代码？
这是一段MATLAB代码，它用于检测摄像头捕获的图像中的人脸。
具体来说，它的作用是：
清除命令窗口并关闭所有图像窗口。
使用webcam函数打开摄像头。
使用snapshot函数获取摄像头拍摄的图像。
使用vision.CascadeObjectDetector函数创建一个人脸检测器。
使用imshow函数显示图像。
循环：
使用snapshot函数获取新的图像。
将图像转换为灰度图。
使用step函数检测人脸。
使用insertObjectAnnotation函数在图像中插入人脸检测结果的矩形。
使用imshow函数显示图像。
结束循环。
这段MATLAB代码的作用是使用MATLAB中的webcam函数调用电脑的摄像头，然后利用CascadeObjectDetector函数在电脑摄像头中进行人脸检测。
具体来说，这段代码执行了以下几个步骤：
使用webcam函数调用电脑的摄像头，并获取一张图片。
将获取的图片转换为灰度图。
使用CascadeObjectDetector函数进行人脸检测，并获取检测到的人脸的坐标。
在原图片中插入人脸检测的矩形框。
使用imshow函数显示图片。
通过while循环不断重复以上步骤，实现人脸检测的实时显示。
在代码的开头，有三行代码：
clc：清空命令行窗口。
clear all：清空所有变量。
close all：关闭所有图形窗口。
这三行代码的作用是清空MATLAB的工作环境，避免影响后续的代码执行。
在代码的最后，有一个while循环，循环体内包含的语句会不断重复执行，直到条件为false时才停止。在这段代码中，while循环的条件为true，因此循环体内的语句会一直重复执行，从而实现人脸检测的实时显示。
希望以上解释能够帮助您理解这段MATLAB代码。
这段代码的作用是使用MATLAB的webcam函数调用摄像头，然后使用MATLAB的图像处理工具箱中的CascadeObjectDetector函数来检测人脸，并在检测到的人脸周围画一个矩形。代码的各个部分的解释如下：
clc：清空命令行窗口
clear all：清空所有变量
close all：关闭所有图像窗口
web = webcam()：调用摄像头
pic = web.snapshot：使用webcam函数拍摄当前图像
detface = vision.CascadeObjectDetector()：使用MATLAB的图像处理工具箱创建一个人脸检测器
imshow(pic)：显示当前图像
while true：开始一个无限循环
pic = web.snapshot：使用webcam函数拍摄当前图像
pic2 = rgb2gray(pic)：将当前图像转化为灰度图像
bbox = step(detface, pic)：使用人脸检测器检测人脸
img = insertObjectAnnotation(pic, 'rectangle', bbox, 'Face')：在图像中画出检测到的人脸的矩形
imshow(img)：显示图像
这段 MATLAB 代码用来检测人脸。具体来说，它会执行以下操作：
使用 webcam 函数打开摄像头，并获取一张图片，保存在变量 pic 中。
使用 vision.CascadeObjectDetector 函数创建一个对象检测器，用于检测人脸。
使用 imshow 函数显示图片。
进入循环，每次都会获取一张新的图片，并将其转换为灰度图，保存在变量 pic2 中。
使用 step 函数检测图片中的人脸，并将结果保存在变量 bbox 中。
使用 insertObjectAnnotation 函数在图片中插入标注，表示检测到的人脸的位置。
使用 imshow 函数显示图片。
该代码将不断重复这些步骤，直到用户手动停止程序。
这段MATLAB代码似乎是用来在摄像头中实时检测人脸的。让我来帮你解释一下各个部分的作用：
clc：清除命令行上的所有输出。
clear all：删除所有变量。
close all：关闭所有图窗。
web = webcam()：创建一个webcam对象。
pic =web.snapshot：使用webcam对象捕获一张图像。
detface=vision.CascadeObjectDetector()：创建一个脸部检测器。
imshow(pic)：显示图像。
while true：开始一个无限循环。
pic=web.snapshot：使用webcam对象捕获一张图像。
pic2=rgb2gray(pic)：将图像转换为灰度图像。
bbox = step(detface,pic)：使用脸部检测器在图像中检测脸部。
img = insertObjectAnnotation(pic,... 'rectangle',bbox,'Face')：在图像中标记出检测到的脸部。
imshow(img)：显示标记后的图像。
希望这些解释能帮助您理解代码的作用。
求用matlab制作简单动画实例
Speed = 1; %数字越大越快W = ones(40);B = zeros(40);P1 = [B W];P1 = repmat(P1,1,10);P2 = [W B];P2 = repmat(P2,1,10);P = [P1;P2];P = repmat(P,8,1);imshow(P)drawnow;pause(2/Speed);f = 1;tic;while f t = toc; if t >= 30 f = 0; end Pn = P; Pn(P==1) = rand(1); Pn(P==0) = rand(1); Pn(1,1) = 1; imagesc(Pn); axis equal; colormap jet; drawnow; pause(2/Speed);end看看满意不
具体制作方法如下：
1、首先，这里举例代码如下：
x=-8:0.5:8;
[XX,YY]=meshgrid(x);
r=sqrt(XX.^2+YY.^2)+eps;
Z=sin(r)./r;
surf(Z);
生成了一幅静态的surf图片，XX,YY由meshgrid生成。
2、下面输入
theAxes=axis;，
右侧可以看到，theAxes=[0,40,0,40,-0.5,1]，这是surf函数生成的，因为上面绘制的surf没有使用surf(XX,YY,Z)所以坐标范围不同，但是无论什么坐标范围，这里都先取出来，存到一个变量中，后面备用。
3、fmat=moviein(20);
将fmat保存为一个moviein结构体，20表示动画有20帧。
4、输入：
for j=1:20;
surf(sin(2*pi*j/20)*Z,Z)
axis(theAxes)
fmat(:,j)=getframe;
end
这里就是分别画每一帧的图像，此处我们的surf是分20份来画，坐标轴统一为之前的保存的坐标轴，把moviein结构体fmat的取为getframe，如图。
5、movie(fmat,10)；就是动画放10遍。
6、全代码如下：
x=-8:0.5:8;
[XX,YY]=meshgrid(x);
r=sqrt(XX.^2+YY.^2)+eps;
Z=sin(r)./r;
surf(Z);
theAxes=axis;
fmat=moviein(20);
for j=1:20;
surf(sin(2*pi*j/20)*Z,Z)
axis(theAxes)
fmat(:,j)=getframe;
end
movie(fmat,10)
MATLAB中的meshgrid具体实例？
meshgrid是MATLAB中用于生成网格采样点的函数。在使用MATLAB进行3-D图形绘制方面以及画矢量图方面有着广泛的应用。下面就来介绍一下该命令。
1. meshgrid
meshgrid用于从数组a和b产生网格。生成的网格矩阵A和B大小是相同的。它也可以是更高维的。
[A,B]=Meshgrid(a,b)生成size(b)Xsize(a)大小的矩阵A和B。它相当于a从一行重复增加到size(b)行，把b转置成一列再重复增加到size(a)列。因此命令等效于：
A=ones(size(b))*a;B=b'*ones(size(a))
如下所示：
>> a=[1:2]
a =
1 2
>> b=[3:5]
b =
3 4 5
>> [A,B]=meshgrid(a,b)
A =
1 21 21 2
B =
3 34 45 5
>> [B,A]=meshgrid(b,a)
B =
3 4 53 4 5
A =
1 1 12 2 2
2. interp
interp1——一维数据插值函数
一维数据插值。该函数对数据点之间计算内插值，它找出一元函数f(x)在中间点的数值，其中函数表达式由所给数据决定。
yi=interp1(x,Y,xi)：返回插值向量yi，每一元素对应于参量xi，同时由向量X与Y的内插值决定。参量x 指定数据Y的点。若Y为一矩阵，则按Y的每列计算。yi是阶数为length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。
yi=interp1(Y,xi)：假定x=1:N，其中N为向量Y的长度，或者为矩阵Y的行数。
yi=interp1(x,Y,xi,method)：用指定的算法计算插值。nearest为最近邻点插值，直接完成计算；linear为线性插值（默认方式），直接完成计算；spline为三次样条函数插值。
yi=interp1(x,Y,xi,method,'extrap')：对于超出x范围的xi中的分量将执行特殊的外插值法extrap。
yi=interp1(x,Y,xi,method,extrapval)：确定超出x范围的xi中的分量的外插值extrapval，其值通常取NaN或0。
interp2函数——二维数据内插值
完成二维的数据插值。
ZI=interp2(X,Y,Z,XI,YI)：返回矩阵ZI，其元素包含对应于参量XI与YI（可以是向量、或同型矩阵）的元素。用户可以输入行向量和列向量Xi与Yi，此时，输出向量Zi与矩阵meshgrid(xi,yi)是同型的。同时取决于由输入矩阵X、Y与Z确定的二维函数Z=f(X,Y)。
ZI=interp2(Z,XI,YI)：默认地，X=1:n、Y=1:m，其中[m,n]=size(Z)。再按第一种情形进行计算。
ZI=interp2(Z,n)：作n次递归计算，在Z的每两个元素之间插入它们的二维插值，这样，Z的阶数将不断增加。interp2(Z)等价于interp2(z,1)。
ZI=interp2(X,Y,Z,XI,YI,method)：用指定的算法method计算二维插值。linear为双线性插值算法（默认算法），nearest为最临近插值，spline为三次样条插值，cubic为双三次插值。
interp3函数——三维数据插值
完成三维数据插值。
VI=interp3(X,Y,Z,V,XI,YI,ZI)：求出由参量X,Y,Z决定的三元函数V=V(X,Y,Z)在点（XI,YI,ZI）的值。参量XI,YI,ZI是同型阵列或向量。若向量参量XI,YI,ZI是不同长度、不同方向（行或列）的向量，这时输出参量VI与Y1,Y2,Y3为同型矩阵。Y1,Y2,Y3为用函数meshgrid(XI,YI,ZI)生成的同型阵列。若插值点(XI,YI,ZI)中有位于点（X,Y,Z）之外的点，则相应地返回特殊变量值NaN。
VI=interp3(V,XI,YI,ZI)：默认地，X=1:N，Y=1:M，Z=1:P，其中，[M,N,P]=size(V)，再按上面的情形计算。
VI=interp3(V,n)：作n次递归计算，在V的每两个元素之间插入它们的三维插值。这样，V的阶数将不断增加。interp3(V)等价于interp3(V,1)。
VI=interp3(...,method)：用指定的算法method做插值计算。linear为线性插值（默认算法），cubic为三次插值，spline为三次样条插值，nearest为最邻近插值。
interpn函数——n维数据插值
完成n维数据插值。
VI=interpn(X1,X2,...,Xn,V,Y1,Y2,..,Yn)：返回由参量X1,X2,..,Xn,V确定的n元函数V=V(X1,X2,..,Xn)在点（Y1,Y2,...,Yn）处的插值。参量Y1,Y2,...,Yn是同型的矩阵或向量。若Y1,Y2,...,Yn是向量，则可以是不同长度，不同方向（行或列）的向量。
VI=interpn(V,Y1,Y2,...,Yn)：默认地，X1=1:size(V,1),X2=1:size(V,2),...,Xn=1:size(V,n)，再按上面的情形计算。
VI=interpn(V,ntimes)：作ntimes递归计算，在V的每两个元素之间插入它们的n维插值。这样，V的阶数将不断增加。interpn(V)等价于interpn(V,1)。
3. griddata
功能 数据格点
格式
(1)ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)
用二元函数z=f(x,y)的曲面拟合有不规则的数据向量x,y,z。griddata 将返回曲面z 在点（XI,YI）处的插值。曲面总是经过这些数据点（x,y,z）的。输入参量（XI,YI）通常是规则的格点（像用命令meshgrid 生成的一样）。XI 可以是一行向量，这时XI 指定一有常数列向量的矩阵。类似地，YI 可以是一列向量，它指定一有常数行向量的矩阵。
(2)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,xi,yi)
返回的矩阵ZI 含义同上，同时，返回的矩阵XI,YI 是由行向量xi 与列向量yi 用命令meshgrid 生成的。
(3)[XI,YI,ZI] = griddata(.......,method)
用指定的算法method 计算：‘linear’：基于三角形的线性插值（缺省算法）；‘cubic’： 基于三角形的三次插值；‘nearest’：最邻近插值法；‘v4’：MATLAB 4 中的griddata 算法。
4. matlab二维插值--interp2与griddata
二者均是常用的二维差值方法，两者的区别是，interp2的插值数据必须是矩形域，即已知数据点（x,y)组成规则的矩阵，或称之为栅格，可使用meshgid生成。而griddata函数的已知数据点（X，Y）不要求规则排列，特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果。griddata(X,Y,XI,YI,'v4') v4是一种插值算法，没有具体的名字，原文称为“MATLAB 4 griddata method”，是一种很圆滑的差值算法，效果不错。X和Y提供的已知数据点，XI和YI是需要插值的数据点，一般使用meshgrid生成，当然也可以其他数据，但是那样绘图的时候就比较麻烦，不能使用mesh等，只能使用trimesh。
示例如下：
a=[
3 3 1.5300
3 27 0.4210
5 17 0.5980
9 9 0.5900
13 25 0.4470
15 15 1
17 5 0.3830
21 21 0.3100
25 13 0.2830
27 3 0.2820
27 27 0.1200]；
x=a(:,1)；
y=a(:,2)；
z=a(:,3)；
xtemp=linspace(min(x),max(x),100)；
ytemp=linspace(min(y),max(y),100)；
[X,Y]=meshgrid(xtemp,ytemp)；
Z=griddata(x,y,z,X,Y,'v4')；
surf(X,Y,Z)
shading interp
求用MATLAB编程的小游戏代码！！
模拟打靶的小游戏
%靶的制作和打靶得分
clear %清除变量
n=10; %环的个数
th=(0:360)*pi/180; %角度向量
figure %创建图形窗口
axis equal %使坐标间隔相等
hold on %保持图像
cc='gcmyrbgcmy'; %颜色字符(1)
for i=1:n %按环数循环(2)
x=(n+1-i)*cos(th); %横坐标
y=(n+1-i)*sin(th); %纵坐标
fill(x,y,cc(i)) %填色(3)
end %结束循环
s=0; %总分清零
ht1=text(-n,n-1,'','FontSize',16); %取文本句柄(4)
ht2=text(-n,-n+1,'','FontSize',16); %取文本句柄(4)
for i=1:n %按次数循环
[x,y]=ginput(1); %获取坐标(5)
plot(x,y,'k.','MarkerSize',20) %画点
set(ht1,'String',['次数:',num2str(i)])%设置次数字符串(6)
r=sqrt(x^2+y^2); %求射击点靶心距离
m=n-floor(r); %计分(7)
if m>0 %如果分数大于零(8)
text(x,y,num2str(m),'FontSize',16)%显示分数(9)
s=s+m; %累加分数
set(ht2,'String',['总分:',num2str(s)])%设置总分字符串(10)
end %结束条件
end %结束循环
如何用matlab求解二阶微分方程，以及程序实例
1、首先看一下matlab求解方程的方法，首先指明所解方程的变量，然后指明方程，未知数和限制条件，最后求解方程。
2、在matlab命令行窗口中输入symsx[x,params,conds]=solve(sin(x)==1,'ReturnConditions', true)，按回车键可以得到方程解。
3、转换一下，可以看到sin(x)=1方程的解是如下图所示 。
4、也可以求解下面的一个方程。
5、输入symsabcyx；[x,y]=solve([a*x^2+b*y+c==0,a*x+2*y==4],[x,y])。
6、按回车键可以得到方程解。
matlab编程 求代码
1.打开matlab2012b,新建new script.输入如下代码:a=input('a=?');b=input('b=?');c=input('c=?');d=b*b-4*a*c;x=[(-b+sqrt(d))/(2*a),(-b-sqrt(d))/(2*a)];disp(['x1=',num2str(x(1)),',x2=',num2str(x(2))]);
2.点击“run”运行.选择好保存的文件名和保存目录.这里取文件名为:yiyuanercifangchengqiujie.运行结果如下:依次输入a、b、c的值>> yiyuanercifangchengqiujiea=?6b=?7c=?9x1=-0.58333+1.0769i,x2=-0.58333-1.0769i可以连续运行,也就是说可以接着输入下一组a、b、c的值.
3.附例1:用 solve方法来求一元一次方程组的根.
关于解释MATLAB代码及相关问题？
(a) 修改预训练模型的最后三层的步骤如下：
加载 VGG-19 网络：
net = vgg19();
使用 VGG-19 网络的前几层作为转移层：
layersTransfer = net.Layers(1:end-3);
计算类别数量：
numClasses = numel(categories(pictures.Labels));
定义新的完整连接层，并将其添加到转移层之后：
layers = [layersTransferfullyConnectedLayer(numClasses,'WeightLearnRateFactor', 20, ...'BiasLearnRateFactor', 20)softmaxLayerclassificationLayer];
修改预训练模型的最后三层的原因是，预训练的模型是用来解决一般性问题的，而在这个例子中，我们希望模型能够识别花的种类。因此，我们需要修改最后三层，使它们能够将图像的特征与花的种类相关联。
(b) 运行结果是分类器对输入图像的预测类别。要改进结果，可以考虑以下几点：
增加训练数据的数量和多样性。
增加训练迭代次数。
调整超参数，如学习率和小批量大小。
使用数据增强来扩展训练数据。
尝试使用不同的模型结构。
(c) 关于模型的行为，可以做出如下假设：
模型可能会更倾向于将图像分类为其中的主要物体，例如如果图像中有花，模型可能会将其分类为花，而不是将其分类为背景或其他物体。
模型可能会受到图像质量的影响，例如图像分辨率低、噪声较多等。
模型可能会受到训练数据的影响，例如训练数据中缺乏某些类别或训练数据不够多样时。
模型可能会受到超参数的影响，例如学习率过高或过低、小批量大小过大或过小等。
这些假设的基础是模型的结构和训练过程。如果模型的结构不能很好地捕捉图像的特征，则可能会出现分类错误。如果训练数据不够丰富，则模型可能无法学习足够的信息来准确地分类图像。超参数也可能会对模型的行为产生影响，例如学习率过高可能会导致模型无法收敛，而过低则可能会使模型训练过慢。
(a) 要修改预训练模型的最后三层，可以在代码中指定要保留的层数，并使用新的全连接层、softmax层和分类层来替换原来的层。
在这个代码中，可以使用以下代码来修改最后三层：
layersTransfer = net.Layers(1:end-3);
numClasses = numel(categories(pictures.Labels));
layers = [
layersTransfer
fullyConnectedLayer(numClasses,'WeightLearnRateFactor', 20, ...
'BiasLearnRateFactor', 20)
softmaxLayer
classificationLayer];
这段代码首先使用 net.Layers(1:end-3) 语句将 VGG-19 网络的所有层中的最后三层保留在 layersTransfer 中。然后，它使用 numel 函数计算类别数，并使用 fullyConnectedLayer 函数创建一个新的全连接层。最后，它使用 softmaxLayer 和 classificationLayer 函数创建新的 softmax 层和分类层。
修改预训练模型的最后三层的原因是，这些层是专门用于 ImageNet 数据集的分类任务的，可能不适用于其他数据集或任务。因此，使用新的层可以使模型更适用于新的数据集和任务。
(b) 要解释运行结果，可以使用函数 like confusionmat、plotconfusion、accuracy 和 plotroc 等函数来分析模型的性能。
confusionmat 函数可以用来计算混淆矩阵，即每种类别的预测结果。plotconfusion 函数可以绘制混淆矩阵，以帮助您直观地观察模型的表现。accuracy 函数可以用来计算模型的准确率，即模型正确预测的样本数与总样本数的比例。plotroc 函数可以绘制受试者工作特征 (ROC) 曲线，以帮助您评估模型的分类能力。
(c) 对模型的行为做出进一步的假设，可以尝试确定模型在哪些方面表现较好，哪些方面表现较差，以及可能的原因。
例如，如果模型在识别某些类别的图像时表现较差，可以假设这可能是因为这些类别的图像与其他类别的图像很相似，或者因为这些类别的图像数量较少，导致模型在训练过程中没有得到足够的数据。
如果模型的总体表现较差，可以假设这可能是因为数据集中存在许多噪声或杂质，导致模型无法有效地学习特征。或者，模型可能需要更多的训练数据来学习特征。
为了改进模型的表现，可能需要清洗数据、增加训练数据的数量、调整超参数或尝试使用不同的预训练模型或模型结构。
例如，可以使用以下代码来解释运行结果：
% 计算混淆矩阵
confusionchart(Testimgs.Labels,Ypred)
% 绘制混淆矩阵
plotconfusion(Testimgs.Labels,Ypred)
% 计算准确率
acc = accuracy(Testimgs.Labels,Ypred)
% 绘制 ROC 曲线
plotroc(Testimgs.Labels,Ypred)
这些函数可以帮助您更好地了解模型的表现，并确定可能需要什么来改进结果。
怎么用matlab解含有字母系数的方程组的解，举个简单例子
举个简单例子，解方程组
x+A*y=10
x-B*y=1
其中x,y为变量，A,B为字母系数。
只要在Matlab中输入
syms x,y,A,B
[x y]=solve('x+A*y=10','x-B*y=1','x','y')
即可求出解
x =
(A + 10*B)/(A + B)
y =
9/(A + B)
对于函数solve的具体用法，可以通过输入help solve来学习。
希望我的回答能够解决您的疑问，谢谢。
例：解方程组a*x+2*y=4,4*x+b*y=7
MATLAB代码：syms a b x y;
z=solve('a*x+2*y=4','4*x+b*y=7')
即可。
用法以这个为例：
x+A*y=10
x-B*y=1
其中x,y为变量,A,B为字母系数.
只要在Matlab中输入
syms x,y,A,B
[x y]=solve('x+A*y=10','x-B*y=1','x','y')
即可求出解
x =
(A + 10*B)/(A + B)
y =
9/(A + B)
对于函数solve的具体用法,可以通过输入help solve来学习。
扩展资料：matlab中方程求解的基本命令
1.roots(p) %求多项式的根，其中p是多项式向量。
例求x3-x2+x-1=0的根
解：>>roots([1,-1,1,-1])
注： [1,-1,1,-1]在matlab中表示多项式 x3-x2+x-1
2.solve(fun) %求方程fun=0的符号解，如果不能求得精确的符号解，可以计算可变精度的数值解
例：用solve求方程x9+x8+1=0的根
解：>>solve(‘x^9+x^8+1’)
给出了方程的数值解（32位有效数字的符号量）
3.solve(fun,var) %对指定变量var求代数方程fun=0的符号解。
例：解方程 ax2+bx2+c=0
解：>>syms a b c x;
>>f=a*x^2+b*x+c;
>>solve(f)
如果不指明变量，系统默认为x,也可指定自变量，比如指定b为自变量
>>symsa b c x;
>> f=a*x^2+b*x+c;
>>solve(f,b)
4.fsolve(fun,x0) %求非线性方程fun=0在估计值x0附近的近似解。
例：用fsolve求方程x=e-x在0附近的根
解：>>fsolve(‘x-exp(-x)’,0)
5.fzero(fun,x0) %求函数fun在x0附近的零点
例：求方程x-10x+2=0在x0=0.5附近的根
解：>>fzero(‘x-10^x+2’,0.5)
求一个简单的matlab程序代码，只要符合要求即可
x=[1 3 5 -1]';
n=length(x);
for i=1:n;
if x(i)>2
y(i)=fun1(x(i));
else
y(i)=fun2(x(i));
end
end
y
这是主程序。下面两个分别保存成M文件
function y = fun1(x)
y=x*x+1;
end
function y = fun2(x)
y=x-1;
end