MATLAB课程论文.doc

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1、武汉大学本科生设计论文课程论文：应用MATLAB解决公共基础课（低年级学生）、专业基础课、专业课、实验或课题研究中遇到的1~2个问题。要求：1）说明问题所属的课程名称、实验名称或课题名称。2）注意阐明问题本身和解决该问题的方法。3）用M脚本文件或M函数文件来实现。M文件中需包含典型M文件结构的各部分。4）给出程序运行结果并画图显示。5）给出参考文献信息（包括网址）。课程论文提交说明：a）课程论文用A4纸打印装订后提交。b）打印件首页上完整标明：院系、姓名、学号。c）提交时间：12月2日d）提交地点：工学部1教学楼1218室·参考文

2、献：MATLAB在电子信息课程教学中的应用李丽宏，贾少锐，王淑欣（河北工程大学信电学院，河北邯郸，056038）7武汉大学本科生设计论文这学期我选修了MATLAB这门课程，我原本以为会是枯燥乏味的,但是老师给了我惊喜。轻松活跃的课堂气氛，精彩的讲述，神奇的图片展示都让我赞叹不已。虽然老师讲得比较快，我有点跟不上老师的步伐，但仍然让我收获颇丰。在这里我衷心地感谢老师这十周的辛苦教导。下面是MATLAB在我的专业里的应用，加强了我对课程的理解。数字图像处理课程起点高，难度大，理论性很强。我们在学习时感到数字图像处理的概念抽象，对其中的

3、分析方法与基本理论不能很好地理解与掌握。而使用MATLAB既能够掌握基本理论，又能培养学生的动手能力。MATLAB有丰富的图像处理工具箱，为我们提供了一个很好的编程平台，可以使我们更快、更好地掌握图像处理的基本理论和分析方法。下面我们以边缘检测为例来说明MATLAB在数字图像处理课程中的应用。在数字图像处理中常用的边缘检测算子有Sobel算子、Robert算子、Prewitt算子、LOG算子、Canny算子，在MATLAB中只需要将语句BW＝edge（I，’sobel’）中的sobel修改为roberts，prewittlog和c

4、anny算子就可以了，这样就可以对同一幅图像进行不同的边缘检测，各个算子检测的结果以图形的形式显示，程序如下：I＝imread（‘testpat1.png’）；subplot（2，3，1），imshow（I）title（‘原始图像’）7武汉大学本科生设计论文BW1＝edge（I，‘sobel’）；BW2＝edge（I，‘roberts’）；BW3＝edge（I，‘prewitt’）；BW4＝edge（I，‘log’）；BW5＝edge（I，‘canny’）；subplot（2，3，2），imshow（BW1）title（‘sobe

5、l算子’）subplot（2，3，3），imshow（BW2）title（‘roberts算子’）subplot（2，3，4），imshow（BW3）title（‘prewitt算子’）subplot（2，3，5），imshow（BW4）title（‘log算子’）subplot（2，3，6），imshow（BW5）title（‘canny算子’）程序运行结果见图1。7武汉大学本科生设计论文图1、边缘检测示例图针对上述边缘检测，如果采用VisualC＋＋语言编写程序，需要编写上百条的语句，在编写程序上需要花费很大的精力才能实现。在

6、图像处理的基础上可以对图像进行识别，比如在图像处理基础上得到了以下数据（在实际的图像处理过程中所得到的数据会比这多得多，在此只是举例而已）：（0.9，3）（0.95，2.8）（1.1，2.4）（1.1，3.4）（1.2，3.5）（1.3，2.8）（1.2，2.8）（1.1，3.5）（2，1.6）（2.1，1.3）（2.3，1.8）（2.4，1.5）（2.4，2.1）（2.1，2）（2.01，1.9）。现在我们对这些数据是没有什么认识的，只是觉得是一堆数据而已，但如果对这些数据采用MATLAB7武汉大学本科生设计论文进行编程，以图形

7、的形式显示，可以得到直观的认识，程序如下：x＝［0.9，0.95，1.1，1.1，1.2，1.3，1.2，1.1，2，2.1，2.3，2.4，2.4，2.1，2.01］y＝［3，2.8，2.4，3.4，3.5，2.8，2.8，3.5，1.6，1.3，1.8，1.5，2.1，2，1.9］plot（x，y，‘*’）axis（［0505］）仿真图形见图2。从图2可以得出如下结论，上面8个点（即8组数据）属于同一类，其他的7个点（即7组数据）属于另外一类。这样就可以直观地得出结论，而不是一堆让人不知所措的数据了。附加：MATLAB在自动控

8、制原理中的应用MATLAB语言开发了控制系统工具箱，即CONTROL工具箱，并进一步设计了控制系统结构图程序设计工具箱，即SIMULINK工具箱，使得MATLAB语言成为控制系统仿真分析的必要工具。SIMULINK仿真环境是MathWorks软件公