- 1、本文档共3页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
计算机仿真试题A答案.doc
计算机仿真试题A 参考答案
四、程序设计与算法题
1. (只要是完成题目要求的程序都可以得分)
(a)
I=imread(flowers.jpg);
J=imadd(I,50);
K=immultiply(J,0.7);
subplot(1,2,1), subimage(I);
subplot(1,2,2),subimage(K);
(b)
I=imread(‘flowers.jpg’);
J=imresize(I,1.2);
K=imrotate(J,-45,’bilinear’,’crop’);
subplot(131),subimage(I);
subplot(132),subimage(J);
subplot(133),subimage(K);
(c)
I=imread(flowers.jpg);
[x,y,z]=cylinder;
warp(x,y,z,I);
J=rgb2gray(I);
figure,imshow(J);
2.
主要算法流程如下:
程序代码:
%Example of PCA analysis
clear all, close all;
N=1000;
fs=500;
w=(1:N)*2*pi/fs;
t=1:N;
x=0.75*sin(w*5);
y=sawtooth(w*7,0.5);
D(1,:)=.5*y+.5*x+.1*rand(1,N);
D(2,:)=.2*y+.7*x+.1*rand(1,N);
D(3,:)=.7*y+.2*x+.1*rand(1,N);
D(4,:)=-.6*y+-.24*x+.2*rand(1,N);
D(5,:)=.6*rand(1,N);
plot(t,D(1,:)+0,t,D(2,:)+2,t,D(3,:)+4,t,D(4,:)+6,t,D(5,:)+8);
figure;
for i=1:5
D(i,:)=D(i,:)-mean(D(i,:));
end
[U,S,pc]=svd(D,0);
pc=pc(:,1:5);
for i=1:5
pc(:,i)=pc(:,i)*sqrt(eigen(i));
end
figure;
plot(t,pc(:,1)-2,t,pc(:,2)+2);
3
(a)
(注意这里n=4),
得:
(b)
流程图类似于上题,但注意这里已经有了混合信号,所以无需产生;并且是用ICA进行分析。
主要程序如下:(利用题目假设条件)
plot(t,x1-2,k,t,x2,k,t,x3+2,k,t,x4+4,’k’);
xlabel(Time(sec));ylabel(s(t));
X=[x1;x2;x3;x4];
figure;
%Center data
for i=1:5
X(i,:)=X(i,:)-mean(X(i,:));
plot(t,X(i,:)+2*(i-1),k);
hold on;
end
%Do PCA
figure;
[U,S,pc]=svd(X,0);
eigen=diag(S).^2;
plot(eigen,k);
%Compute ICA
W=jade(X,4);
ic=(W*X);
figure;
plot(t,ic(:,1)-4,k,t,ic(:,2),k,t,ic(:,3)+4,k,t,ic(:,4)+8,’k’);
使用2个正弦信号源和高斯白噪声
利用线性组合产生5变量的数据集
使用SVD分解求取主成份(特征向量)
画出前两个主成份
文档评论(0)