Image Blurring Function Implementation in MATLAB

MATLAB开发的扫雷游戏，一个类似于Windows中的扫雷游戏，但在纯MATLAB中实现。

SUI MIMO channel 的 MATLAB 实现，附有说明文档。

本指南集合了所有的图像处理命令，便于进行简单或者复杂的图像处理。非常适用于初步接触Matlab以及没有一定的Matlab基础的人群的使用。

通过Matlab软件，我们能够更好地进行图像处理。

Golden Section Search Algorithm Overview of the Algorithm The Golden Section Search algorithm is an optimization technique used to find the extremum (maximum or minimum) of a unimodal function within a specified interval. It leverages the golden ratio to reduce the search interval step-by-step, ensuring efficient convergence. Steps of the Algorithm Initialize two points within the interval [a, b] using the golden ratio. Evaluate the function at these two points. Compare the function values and update the interval by removing the unnecessary part. Repeat the process until the desired precision is reached. Return the optimal point and function value. MATLAB Implementation Below is a sample MATLAB code to implement the Golden Section Search algorithm: function [x_opt, f_opt] = golden_section_search(f, a, b, tol) phi = (1 + sqrt(5)) / 2; c = b - (b - a) / phi; d = a + (b - a) / phi; while abs(b - a) > tol if f(c) < f xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed> This code defines a function golden_section_search that finds the optimal point within the interval [a, b] using Golden Section Search. Advantages Efficient for unimodal functions. Simple to implement with minimal function evaluations. Converges faster than other search methods for specific cases.

希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种非线性、非平稳信号分析方法，结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和希尔伯特变换（Hilbert Transform）。 1. 经验模态分解（EMD） EMD是HHT的基础，通过自适应的数据分解方法，将原始信号分解为一系列内在模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）。每个IMF反映信号的局部特征，通过上下包络线的平均迭代提取，直到满足终止条件。 2. 希尔伯特变换 希尔伯特变换计算信号的瞬时幅度和相位，提供IMF的瞬时频率和振幅信息。IMF与希尔伯特包络相乘，可得到信号的瞬时功率谱，帮助分析信号的时间-频率特性。 3. HHT在MATLAB中的实现 MATLAB程序包括：- 数据预处理：去除噪声，归一化等。- EMD函数：执行迭代分解，提取IMF。- 希尔伯特变换：对IMF求解瞬时频率和振幅。- 瞬时特征分析：计算瞬时功率谱或其他相关特征。- 结果可视化：绘制IMF、希尔伯特包络图、瞬时频率和功率谱图。 4. 应用场景 生物医学信号处理：如心电图（ECG）、脑电图（EEG）。 地震学：分析地震波形，揭示地壳结构和地震活动的动态特性。 机械故障诊断：检测机械设备的异常振动，预测故障。 金融数据分析：研究股票市场波动，识别短期趋势。 环境科学：分析气候变化的短期和长期模式。 5. 注意事项 HHT对数据质量要求高，噪声会干扰EMD过程，需适当预处理。

利用MATLAB代码对OFDM的同步算法进行仿真，采用短训练序列的互相关运算进行帧同步，并利用长训练序列的互相关实现符号同步。

冈萨雷斯编写的《数字图像处理》书中所有程序例子，提供MATLAB程序，供参考。

以下是给照片添加网格的程序。用户可以根据需要自主编辑，调整网格密度。 % 读取图片 img = imread('your_image.jpg'); imshow(img); hold on; % 设置网格密度 grid_density = 20; % 绘制网格 for i = 1:grid_density:size(img, 1) plot([1 size(img, 2)], [i i], 'r'); end for j = 1:grid_density:size(img, 2) plot([j j], [1 size(img, 1)], 'r'); end hold off;