matlab中round函数用法_matlab中round含义

matlab中fix（）干什么用的

Round(160/3,1)

FIX(X) rounds the elements of X to the nearest integers towards zero.

matlab中round函数用法_matlab中round含义

向0靠拢取整，例：

a>> 此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是fix(3.2)ns =

3>> fix(3.7)

ans =

3>> fix(-3.7)

ans =

-3

>> fix(-3.2)

ans =

-3

int (L)%6!=0 在matlab中怎么样实现

s=sum(star+1:2:finish);

不知道这里int怎么转化，但是Matlab有取整函数，如round函数是就近取整，floor函数是向下取整，ceil函数是向上取整。

1through

关于取余%，在Matlab中有个函数，取模函数mod，功能和取余一致，如mod(7,6)的结果为1.

round或者

关于不等于的实现：在Matlab中可以用~=实现。

假设int这里是实现四舍五入取整，则Matlab的表达式为mod(round(L),6)~=0

matlab怎么求一个图像中心移到零点的频谱

dual;

：要将一个图像中心移动到零点的频谱，可以使用MATLAB中的fftshift函数。该函数可以将信号的零频率移到频谱的中心，实现图像中心的移动。具体步骤如下：

1. 对原始图像进行二维傅里叶变换，得到频域图像。

2. 使用fftshift函数将频域图像的零频率移到中心。

3. 对移动后的频域图像进行逆傅里叶变换，得到移动后的图像。

下面是一个示例代码：

img = imread('test.jpg'); % 读取待处理的图像

img_fft = fft2(img); % 对图像进行二维傅里叶变换

img_fft_shift = fftshift(img_fft); % 将零频率移到中心

img_shift = ifft2(img_fft_shift); % 对移动后的频域图像进行逆傅里叶变对索引数组，可以通过 whos 函数查看数据类型，例如：换，得到移动后的图像

解释：以上代码中，读取了一张名为test.jpg的图像，对其进行了二维傅里叶变换，然后使用fftshift函数将频域图像的零频率移到中心，对移动后的频域图像进行逆傅里叶变换，得到了移动后的图像。通过这个过程，可以将图像中心移动到零点的频谱。

拓展：除了使用fftshift函数外，MATLAB还提供了ifftshift函数，可以将频谱中心移回到原来的位置。在进行频域图像处理时，这两个函数经常会被使用。

要将一个图像中心移动到零点的频谱，可以按照以下步骤作：

1. 读入图像并计算其二维傅里叶变换（FFT）。

2. 通过使用MATLAB中的fftshift函数，将频谱中心移动到图像的中心。

5. 通过使用MATLAB中的ifftshift函数，将频谱中心移回到原来的位置。

6. 计算图像中心的新位置，并将其保存。

7. 计算逆傅里叶变换，并显示结果。

% 读入图像并计算FFT

im = imread('test.png');

im_fft = fft2(im);

% 将频谱中心移动到图像中心

im_fft_shifted = fftshift(im_fft);

% 计算图像中心坐标

[m,n] = size(im);

centerX = floor(n/2) + 1;

centerY = floor(m/2) + 1;

% 将频谱中心移动到顶点

im_fft_shifted = im_fft_shifted . exp(-1ipi(centerX-1)2/n) . exp(-1ipi(centerY-1)2/m);

% 将频谱中心移回到原来的位置

im_fft_unshifted = ifftshift(im_fft_shifted);

% 计算图像中心的新位置

newCenterX = n - centerX + 1;

newCenterY = m - centerY + 1;

% 计算逆傅里叶变换

im_new = ifft2(im_fft_unshifted);

im_new = real(im_new);

subplot(1,2,1);

imshow(im);

title('原始图像');

subplot(1,2,2);

imshow(im_new);

title('中心移动后的图像');

您可以通过以下步骤，使用 MATLAB 对图像进行中心移到零点的频谱计算：

1. 导入图像。可以使用 MATLAB 中的 "imread" 函数将图像读入内存。

2. 将图像转换为灰度图像。使用 MATLAB 的 "rgb2gray" 函数或 "ind2gray" 函数将图像转换成灰度图像。

3. 使用 "fft2" 函数对灰度图像进行二维傅里叶变换，以获得频域表示。

4. 使用 "fftshift" 函数移动低频分量到频谱的中心。这样做的目的是为了方便后续处理。

5. 计算幅度谱。可以使用 "abs" 函数或 "log" 函数来计算幅度谱。

6. 可选：使用 "ifftshift" 函数将频谱移到左上角。这个步骤是反过程，将我们刚才完成的中心移到原始位置。

7. 使用 "ifft2" 函数对幅度谱进行反变换，以获得空域表示。

下面是用 MATLAB 代码实现这些步骤的示例：

```

% 读入图像

img = imread('your_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像

gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行二维傅里叶变换

freq = fft2(gray_img);

% 将低频分量移动到频谱的中心

shifted_freq = fftshift(freq);

% 计算幅度谱

amp_spec = abs(shifted_freq);

% 将频谱移回左上角

shifted_amp_spec = ifftshift(amp_spec);

shifted_img = ifft2(shifted_amp_spec);

```

请注意，上述代码只是示例代码，您应该根据您的具体需求对其进行修改和调整。

求一个图像中心移到零点的频谱可以通过以下步骤实现：

1. 读取图像并进行灰度化处理。

2. 对图像进行二维傅里叶变换（FFT）。

3. 对傅里叶变换后的结果进行中心化作，即将零频分量移到中心位置。

4. 对中心化后的结果进行反傅里叶变换，得到中心移到零点的频谱。

这样做的原因是，傅里叶变换的结果是一幅图像的频率谱，其中的零频分量表示图像的平均灰度值。由于傅里叶变换的位置是从图像的左上角开始计算，因此，频率谱的左上角包含的是高频成分，右下角包含的是低频成分。这种表示方式不便于进行频率分析和处理。通过将零频分量移到频率谱的中心位置，可以更清晰地观察频率谱的特征。同时，在进行频率域处理时，中心化的傅里叶变换结果也更容易进行滤波、增强等作。

值得注意的是，进行中心化作的时候，需要将图像的行和列分别进行移位，而不是统一移位。这是因为傅里叶变换的结果是一个二维数组，数组的维代表行，第二维代表列，对它们进行不同的移位可以将零频分量移到数组的中心位置。

要将一个图像中心移到零点的频谱，可以使用matlab中的fftshift函数。这个函数会将频谱中心移到零频处，从而更方便地进行频域处理。具体步骤如下：

1. 对图像进行二维傅里叶变换，得到频谱。

2. 使用fftshift函数将频谱中心移到零频处。

3. 对移动后的频谱进行频域处理，如滤波、增强等。

4. 使用ifftshift函数将处理后的频谱中心移到原来的位置。

5. 对移回原位置的频谱进行反傅里叶变换，得到处理后的图像。

求一个图像中心移到零点的频谱的原因是，在傅里叶变换后，频率为零的分量位于图像频谱的左上角，而频率的分量则位于右下角。这种分布方式不方便进行频域处理，因此需要将频谱中心移到零频处。这样可以更方便地进行频域处理，如滤波、增强等，并且处理后可以将频谱中心移回原来的位置得到处理后的图像。

要求一个图像中心移到零点的频谱，可以通过使用MATLAB中的fft2函数对图像进行二维傅里叶变换，然后将频谱的零频分量移动到频谱的中心。

具体步骤如下：

1.读取图像并将其转换为灰度图像。

2.将灰度图像进行二维傅里叶变换，即使用MATLAB中的fft2函数。

3.计算频谱的中心点，即使用MATLAB中的fftshift函数将频谱的零频分量移到频谱的中心。

4.计算频谱的模值，即使用MATLAB中的abs函数，因为频谱的值可能是复数。

5.计算频谱的对数幅度，即使用MATLAB中的log函数，因为频谱的幅度通常很大。

6.将对数幅度的值进行缩放，以便于显示。

7.显示频谱图像，即使用MATLAB中的imshow函数。

原因是在二维傅里叶变换中，频谱的零频分量位于频谱的左上角，而将频谱的零频分量移动到频谱的中心，可以方便地对频谱进行分析和处理。此外，将频谱的对数幅度进行缩放，可以使频谱的细节更加清晰，便于分析。在MATLAB中，可以使用fftshift函数来实现将频谱的零频分量移动到频谱的中心。

MATLAB中求一个图像中心移到零点的频谱，可以通过以下步骤实现：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行傅里叶变换。

3. 使用fftshift函数将频谱中心移到零点。

4. 对移动后的频谱进行幅度谱或相位谱分析。

这个步骤的原因是，在计算傅里叶变换时，频谱的中心通常位于左上角。因此，为了更好地分析频谱，我们需要将其中心移到图像的中心，这样可以更容易地观察到频率分量在图像中的分布情况。

在MATLAB中，我们可以使用fftshift函数来实现频谱中心的移动。此函数将频谱的四个象限重新排列，使其中心位于频谱的零点。这样，我们就可以更好地观察到频率分量在图像中的分布情况。

值得注意的是，频谱中心的位置对于傅里叶变换的结果和图像的分析都非常重要。因此，在进行频谱分析时，我们应该始终牢记频谱中心的位置，以便更好地理解图像特征和频率分量的分布情况。

要求一个图像中心移到零点的频谱，可以采用MATLAB中的fftshift函大于数。该函数可以将频率域的零频率点移动到频谱的中心位置，方便观察和处理频谱。

在图像处理中，频谱是非常重要的一个概念，它表示了图像中各个频率分量的强度和相位信息。频谱分析可以帮助我们了解图像中的高低频信息分布情况，以及频率分量的变化趋势，对于图像处理和分析非常有帮助。

在MATLAB中，我们可以通过对图像进行二维傅里叶变换来得到图像的频谱。在得到频谱后，使用fftshift函数可以将零频率点移到频谱的中心位置，这样方便我们进行分析和处理。具体步骤如下：

1.对图像进行二维傅里叶变换，得到频谱。

2.使用fftshift函数将零频率点移动到频谱的中心位置。

3.对移动后的频谱进行分析和处理。

需要注意的是，频谱移动后，频率分量的位置和强度都会发生变化，因此在处理和分析时需要注意。此外，不同的图像处理算法和应用场景，对于频谱移动的需求也会有所不同，需要根据具体情况进行选择和调整。

求一个图像中心移到零点的频谱，可以采用以下步骤：

1.读入图像并转换为灰度图像；

2.对图像进行中心化，即将图像中心移动到图像的左上角；

3.对中心化后的图像进行傅里叶变换，得到频谱；

4.对频谱进行中心化，即将频谱中心移到频谱的左上角。

中心化的原因是为了将图像或频谱的中心点移动到左上角，方便后续处理。在傅里叶变换中，频谱的中心点表示的是低频成分，而图像的中心点对应着图像的低频部分。因此，中心化可以使低频部分更加明显，便于观察和处理。

此外，需要注意的是，对于偶数行列的图像或频谱，中心点并不，需要根据具体情况选择中心点位置。同时，在进行频谱中心化时，需要对频谱进行对数变换，以便更好地显示频谱中的信息。

以上是对于如何求一个图像中心移到零点的频谱的解释和步骤，希望能对您有所帮助。

matlab中图像显示函数

在matlab中round也是一个四舍五入函数。在matlab的命令窗口中输入doc

matlab中图像显示函数

imshow(RGB)

inshow主要用于调用图像索引，比如：

123

imshow(X,map)

其功能等同于：

colormap(map)

但是，inshow的功能要强大一些，比如用于灰度图像，RGB图像，二进制图像，都可以应用。

imagesc属于图像缩放函数

具体说一些例子：

要显示一副灰度图像，可以调用函数 imshow 或 imagesc （即

imagescale，图像缩放函数）

(1) imshow 函数显示灰度图像

使用 imshow(I) 或 使用明确指定的灰度级书目：imshow(I,32)

由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义

大小的调色板。其调用格式如下：

imshow(I,[low,high])

其中，low 和 high 分别为数据数组的最小值和值。

(2) imagesc 函数显示灰度图像

下面的代码是具有两个输入参数的 imagesc 函数显示一副灰度图像

imagesc(1,[0,1]);

imagesc 函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的个值（通常是0），

对应于颜色映象表中的个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应与颜色映象表

中的一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值（颜色）。

在调用 imagesc 函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该

调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的个颜色值，数据矩阵中的

值对应于颜色映象表中的一个颜色值。

(1) image(RGB)

不管RGB图像的类型是double浮点型，还是 uint8 或 uint16 无符号整数型，Matlab都

能通过 image 函数将其正确显示出来。

RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint8 无符号整型

RGB64 = double(RGB8)/255; ％ 将 uint8 无符号整型转换为 double 浮点型

RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint16 无符号整型

RGB64 = double(RGB16)/65535; ％ 将 uint16 无符号整型转换为 double 浮点型

(2) imshow(RGB) 参数是一个 m×n×3 的数组

5.4 二进制图像及其显示

(1) imshow(BW)

在 Matlab 7.0 中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示

为黑色，像素 1 显示为白色。

显示时，也可通过NOT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值 0 显示为白色；1 显示

为黑色。

例如： imshow(~BW)

(2) 此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是 uint8 数据类型，

则数值 0 显示为调色板的个颜色，数值 1 显示为第二个颜色。

例如： imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])

inshow主要用于调用图像索引，比如：

imshow(X,map)

其功能等同于：

colormap(map)

但是，inshow的功能要强大一些，比如用于灰度图像，RGB图像，二进制图像，都可以应用。

imagesc属于图像缩放函数

具体说一些例子：

要显示一副灰度图像，可以调用函数 imshow 或 imagesc （即

imagescale，图像缩放函数）

(1) imshow 函数显示灰度图像

使用 imshow(I) 或 使用明确指定的灰度级书目：imshow(I,32)

由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义

大小的调色板。其调用格式如下：

imshow(I,[low,high])

其中，low 和 high 分别为数据数组的最小值和值。

(2) imagesc 函数显示灰度图像

下面的代码是具有两个输入参数的 imagesc 函数显示一副灰度图像

imagesc(1,[0,1]);

imagesc 函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的个值（通常是0），

对应于颜色映象表中的个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应与颜色映象表

中的一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值（颜色）。

在调用 imagesc 函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该

调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的个颜色值，数据矩阵中的

值对应于颜色映象表中的一个颜色值。

(1) image(RGB)

不管RGB图像的类型是double浮点型，还是 uint8 或 uint16 无符号整数型，Matlab都

能通过 image 函数将其正确显示出来。

RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint8 无符号整型

RGB64 = double(RGB8)/255; ％ 将 uint8 无符号整型转换为 double 浮点型

RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint16 无符号整型

RGB64 = double(RGB16)/65535; ％ 将 uint16 无符号整型转换为 double 浮点型

(2) imshow(RGB) 参数是一个 m×n×3 的数组

5.4 二进制图像及其显示

(1) imshow(BW)

在 Matlab 7.0 中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示

为黑色，像素 1 显示为白色。

显示时，也可通过NOT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值 0 显示为白色；1 显示

为黑色。

例如： imshow(~BW)

(2) 此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是 uint8 数据类型，

则数值 0 显示为调色板的个颜色，数值 1 显示为第二个颜色。

例如： imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])

matlab 将数字转换成字符串，可不可以按小数点后的位数来保留？

除了使用fftshift和ifftshift函数，matlab还提供了其他的频域处理函数，如滤波函数、变换函数等，可以根据具体需求进行选择和使用。

如果不四舍五入，可以用正则表达式直接提取。

colormap(gray);

比如，要提取小数点后3位：

string='1.123456 2.123456';

s=regexp(string,'\d+.\d{3}','match');

output:

s={'1.12343. 计算图像的中心坐标，并将其保存。','2.1234'};

只要用for语句做str2num(s{i})就行了。

例如a=0.0023456想变为b=2.34X10^-3，可用b=num2str(a,'%.2f');

详细请查看：num2str函数

怎样在matlab中设定变量为整数

colormap(gray);

您好，希望以下回答能帮助您

用函数咯.

假设你设了一个变量为FROMB

floor(B)为向 负无穷方向 取整

c% 对幅度谱进行反变换，获得空域表示eil(B)为向 正无穷方向 取整

如您还有疑问可继续追问。

可以用round函数取整

MATLAB数组索引必须为正整数或逻辑值是什么意思？

4-2.0000

MATLAB数组索引必须为正整数或逻辑值的意思是，funct2是个矩阵，t-1必须为正整数矩阵和逻辑矩阵。出现这个错误，你要检查t-1这个值是不是满足这个条件。MATLAB 索引数组时，如果使用不是正整数或逻辑值的索引值时，会发生此报错。以下是导致此报错时的一些建议： （学习：web前端视频教程）

例如：

3）如果使用浮点算法来计算索引数Round组, 则数组值可能不是整数精度。如果知道索引值非常接近整数，则可以用 round 函数，例如：

4）当定义了一个与 MATLAB 内建函数重名的变量时，该函数会被覆盖，于是产来控制有效位数显示生同样的报错（调用函数的传参和数组索引都使用相同的括号），例如：

此时，需要另外分配变量名，并清除冲突的变量名：

matlab，函数，输入值，求期间奇数的和

嗯~~老师提了两个方法，楼上给了第二种方法，种：

s = 0;

for i = 0:finfromish-start,

if mod(start +123.12 i, 2) ~= 0,

s = s + sta显示为白色；1rt + i;

end

end

function s=sumOddInts(star,finish)

if mod(star,2)==0

else

s=sum(star:2:finish);

end

在matlab中如何在一个子函数中调用另一个函数的参数

浮点型转换为

inshow主要用于调用图像索引，比如：

imagesc

imshow(X,map)

其功能等同于：

colormap(map)

但是，inshow的功能要强大一些，比如用于灰度图像，RGB图像，二进制图像，都可以应用。imagesc属于图像缩放函数具体说一些例子：

要显示一副灰度图像，可以调用函数

imshow

或imagesc

（即

imagescale，图像缩放函数）

(1)

imshow

函数显示灰度图像

使用

imshow(I)

或使用明确指定的灰度级书目：imshow(I,32)

由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义

大小的调色板。其调用格式如下：

imshow(I,[low,high])

其中，low

function s=sumOddInts(start,finish)和high

分别为数据数组的最小值和值。

(2)

函数显示灰度图像

下面的代码是具有两个输入参数的

函数显示一副灰度图像

imagesc(1,[0,1]);

函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的个值（通常是0），

对应于颜色映象表中的个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应与颜色映象表

中的一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值（颜色）。

在调用

函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该

调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的个颜色值，数据矩阵中的

值对应于颜色映象表中的一个颜色值。5.3

RGB

图像及其显示

(1)

image(RGB)

不管RGB图像的类型是double浮点型，还是

uint8

或uint16

无符号整数型，Matlab都

能通过

image

函数将其正确显示出来。

RGB8

=uint8(round(RGB64×255));

％将

double

uint8

无符号整型

RGB64

=double(RGB8)/255;

％将

uint8

无符号整型转换为

double

浮点型

RGB16

=uint16(round(RGB64×65535));

％将

double

uint16

无符号整型

RGB64

=double(RGB16)/65535;

％将

uint16

无符号整型转换为

double

浮点型

(2)

参数是一个

m×n×3

的数组5.4

二进制图像及其显示

(1)

imshow(BW)

在Matlab

7.0

中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括

和1

两个数值。像素

显示

为黑色，像素

1显示为白色。

显示时，也可通过NOT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值

显示

为黑色。

例如：

imshow(~BW)

(2)

uint8

数据类型，

则数值

显示为调色板的个颜色，数值

1显示为第二个颜色。

例如：

imshow(BW,[1

0;0

1])

一个matlab语句分析

具体实现可以参考以下代码：

1. rand(M,1)产生了一个M行一列的矩阵，这个矩阵中所有肯定都是0~1之间的，因为

RAND(N) is an N-by-N matrix with random entries, chosen from

a uniform distribution on the interval (0.0,1.0).

2. round 函数说白了就是四舍五入。rand函数随机产生0~1的办法：str = num2str(A, format)之间的数，经过round函数处理后，

大于0.5 的四舍五入成1.0了，小于0.5 的就变成了0。

也就是说上面的语句产生的复数4. 将频谱乘以一个相位因子，以使其中心移动到频谱的顶点。向量中的复数只有四种可能：-1-i ， -1+i ， 1-i，1+i

matlab保留小数点后两位。

可用vpa(x,n)

a=pi;sprintf('%10.1f',a)

spr5.3 =[-1.9,-0.2,3.4,5.6,7.0,2.4+3.6i]RGB 图像及其显示intf输出来的是char

array

ceil/fix/floor/round是处理去小数的函数

让小数点之则fix(B)为向0取整后保留一位,

试试

a=pi;

aa=round(10a)/10

是你想要的吗?