MATLAB二维统计分析图绘制教程

MATLAB中常见的二维统计分析图形有条形图、阶梯图、杆图和填充图。绘制这些图形所用函数分别为：- 条形图：bar(x, y, 选项)- 阶梯图：stairs(x, y, 选项)- 杆图：stem(x, y, 选项)- 填充图：fill(x1, y1, 选项1, x2, y2, 选项2, ...)

MATLAB中，二维统计分析图形种类繁多，包括条形图、阶梯图、柱状图和填充图等。具体函数包括：bar(x,y,选项)用于绘制条形图，stairs(x,y,选项)用于绘制阶梯图，stem(x,y,选项)用于绘制柱状图，fill(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,…)用于绘制填充图。

MATLAB中的二维统计分析图形种类繁多，包括条形图、阶梯图、杆图和填充图等。每种图形都有相应的函数使用方法：bar(x,y,选项)、stairs(x,y,选项)、stem(x,y,选项)、fill(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2)。

这份设计报告详细探讨了利用MATLAB进行二维灰度图像的统计分析及离散小波变换（DWT）处理。首先，通过采集像素大于64*64的灰度图像，并计算其均值、标准差、方差，绘制灰度直方图，直观展示图像特性。随后，运用MATLAB中的wavedec2函数进行二维离散小波分解，分析图像的多尺度特征，例如边缘和纹理，以及使用waverec2进行小波重构处理。这些方法不仅提升了学生的数据分析与处理能力，还加强了他们在图像处理领域的实践技能。

使用Matlab的voronoi函数可以轻松绘制二维Voronoi图。例如，以下示例代码展示了如何用voronoi函数绘制包含10个随机点的Voronoi图：rand('state',5); x = rand(1,10); y = rand(1,10); voronoi(x,y)

MATLAB是一款集数值计算、符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。作为强大的科学计算平台，它几乎能够满足所有的计算需求。MATLAB本身也是功能强大的数据可视化工具，能够通过多种形式显示分析数据，例如灰度直方图、等高线、蒙太奇混合、像素分析、图层变换以及材质贴图等。利用可视化图形，不仅能够评估图像的特性，还能分析图像中的色彩分布等情况。详细介绍了Matlab环境下的基本图像处理操作，如读取图像、保存图像、查看图像信息、调整尺寸和灰度伸缩等；通过实验掌握了图像直方图的描绘方法，深入理解直方图形状与图像特征之间的关系，以及直方图均衡算法的应用。

本课程深入探讨MATLAB在图像处理中的应用。二维灰度图像以0到255的灰度值表示亮度，统计分析包括平均灰度、标准差、最大最小值及直方图，揭示图像亮度分布和对比度。FFT变换通过频域分析展示高低频成分，可用于滤波增强细节或降噪。课程提供实例程序和仿真结果，让学习者通过MATLAB函数如imread、imshow、imhist和fft2实现二维FFT变换，掌握图像处理技能。

Matlab中的plotyy函数可以通过两种调用方式绘制双纵坐标二维图。第一种方式是plotyy(X1, Y1, X2, Y2)，第二种方式是plotyy(X1, Y1, X2, Y2, fun1, fun2)，其中fun可以是plot、semilogx、semilogy或log等函数。第三种调用格式可以通过fun1绘制(X1, Y1)，通过fun2绘制(X2, Y2)。需要注意的是，plotyy函数不能直接设置曲线属性，如线型、颜色和数据点的标识，若需控制这些属性，应使用句柄图形控制。

此 MATLAB 程序绘制二维隐函数。 语法： [img] = drawImplicitFun(f, xRange, yRange, grid) 输入： f: 一个带有两个变量的函数句柄，表示隐函数。 xRange: 绘图区域在 x 轴上的范围 [x_min, x_max]。 yRange: 绘图区域在 y 轴上的范围 [y_min, y_max]。 grid: 网格大小，指定采样点的密度。 输出： img: 一个二值图像，其中 F=0 的区域为白色，其余区域为黑色。 注意事项： 该程序基于这样一个事实：如果函数 f 在区间 [a, b] 内连续且 f(a) * f(b) <= 0，则区间 [a, b] 内存在 f(p) = 0。因此，如果存在奇点，绘图结果可能不准确。 该程序可能无法显示不在网格上的零点，例如当函数值变化太快或零点也是函数的最小值点时。