E=eye(3,3);
R=rand(3,2);
S=[2 0;0 4];
O=zeros(2,3);
A=[E,R+R*S;O S^2]
C=A*A;
B=C
t=-1:0.01:1;
x=sin(2*pi*t);
y=cos(2*pi*10*t);
plot(t,x,t,y)
xlabel('t');ylabe('函数值')
legend('正弦函数','余弦函数');
[x,y]=meshgrid(-10:0.05:10);
z=sin(pi*sqrt(x.^2+y.^2));
mesh(x,y,z)
x=-5:0.1:5;
y1=tpdf(x,5);
y2=tpdf(x,10);
y3=tpdf(x,20);
z=normpdf(x,0,1);
plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,z)
legend('y1','y2','y3','z')
x=0:0.2:30;
y1=chi2pdf(x,5);
y2=chi2pdf(x,10);
y3=chi2pdf(x,20);
plot(x,y1,x,y2,x,y3)
L=[1.015;0.985;1.020;2.016;1.981;3.032]
A=[1,0,0;0,1,0;0,0,1;1,1,0;0,1,1;1,1,1]
C=inv(A'*A)
X=C*A'*L
x1=X(1,1),x2=X(2,1),x3=X(3,1)
V=L-A*X
v1=V(1,1),v2=V(2,1),v3=V(3,1),v4=V(4,1),v5=V(5,1),v6=V(6,1)
b=sqrt((v1^2+v2^2+v3^2+v4^2+v5^2+v6^2)/3)
d11=C(1,1),d22=C(2,2),d33=C(3,3)
bx1=b*sqrt(d11)
bx2=b*sqrt(d22)
bx3=b*sqrt(d33)
x=[26.8 25.4 28.9 23.6 27.7 23.9 24.7 28.1 26.9 27.4 22.6 25.6];
y=[26.5 27.3 24.2 27.1 23.6 25.9 26.3 22.5 21.7 21.4 25.8 24.9];
A=[ones(1,12);x]';
B=[ones(1,12);y]';
a=inv(A'*A)*A'*y';
b=inv(B'*B)*B'*x';
x1=20:.1:30;
y2=20:.1:30;
y1=a(1)+a(2)*x1;
x2=b(1)+b(2)*y2;
plot(x,y,'o',x1,y1,y2,x2)
yg=a(1)+a(2)*x;
U=sum((yg-mean(y)).^2);
Q=sum((y-yg).^2);
F=U./(Q./10);
S2=Q/10;
S=Q+U;
U,Q,F,S2,S
clc;
clear all
close all;
T=imread('f1.jpg');
%读入电极图像
M=imresize(T,[256 256]);
%将图像调整256×256，为了显示方便
YT=rgb2gray(M);
%将RGB 格式转换为灰度图像
%Figure(),
%figure
subplot(2,5,1)
imshow(YT);title('Original Pic');
%%
%显示原始图像
%去噪%
%1 中值滤波去噪%
Z1=medfilt2(YT,[5,5]);
%2 小波分析去噪%
%使用sym4 小波，设定全局阈值去噪%
[THR,SORH,KEEPAPP]=ddencmp('den','wv',Z1);
X=wdencmp('gbl',Z1, 'sym4',2,THR, SORH, KEEPAPP);
subplot(2,5,2)
%Figure,
imshow(X,[])
title('去噪图像') %显示去噪图像
%%
[Z1,s]=wavedec2(X,2, 'sym4');
%进行二层小波分解
len=length(Z1);
%处理分解系统，突出轮廓，弱化细节%
for i=1:len
if(Z1(i)>334)
Z1(i)=2* Z1(i);
else
Z1(i)=0.5* Z1(i);
end
end
Z=waverec2(Z1,s,'sym4'); %分解系数重构
%figure,
subplot(2,5,3)
imshow(Z,[])
title('增强图像') %显示增强图像
%%
BW1=edge(Z, 'canny', 0.15) %canny 边缘检测
%figure,
subplot(2,5,4)
imshow(BW1)
title('canny 检测效果') %显示边缘检测图像
%%
%填补缝隙%
se90=strel('line',3,90);
se0=strel('line',3, 0);
%膨胀操作%
BWsdil=imdilate(BW1, [se90,se0]);
%figure,
subplot(2,5,5)
imshow(BWsdil);
title('膨胀图像') %显示膨胀图像
%填充%
BWdfill=imfill(BWsdil, 'holes')
%figure,
subplot(2,5,6)
imshow(BWdfill)
title('填充图像') %显示填充图像
%移除与边界连通的目标%
BWnobord=imclearborder(BWdfill,4)
%figure,
subplot(2,5,7)
imshow(BWnobord)
title('移除与边界连通的图像') %显示移除与边界连通的图像
%平滑%
seD=strel('diamond',1)
BWfinal1=imerode(BWnobord,seD)
BWfinal2=imerode(BWfinal1,seD)
%figure,
subplot(2,5,8)
imshow(BWfinal2)
title('平滑图像') %显示平滑图像
%%
%计算裂纹面积%
count=0 %记录裂纹图像像素点的个数
[i,j]=size(BWfinal2);
for m=1:i
for n=1:j
if BWfinal2(m,n)>0 %判断是否为裂纹图像像素点
count=count+1;
end
end
end
S=count %统计裂纹图像像素点的个数
%%
BWfinal3=uint8(BWfinal2);
BW2=edge(BWfinal3, 'canny') %边缘提取
%figure,
subplot(2,5,9)
imshow(BW2)
title('canny 检测效果') %显示边缘检测图像
[x,y]=size(BW2)
BW=bwperim(BW2, 8) %检测目标的边缘跟踪，用于计算周长
%检测垂直方向连续的周长像素点%
P1=0;
P2=0;
Ny=0; %记录垂直方向连续周长像素点的个数
for i=1:x
for j=1:y
if(BW(i,j)>0)
P2=j;
if((P2-P1)==1) %判断是否为垂直方向连续的周长像素点
Ny=Ny+1;
end
P1=P2;
end
end
end
%检测水平方向连续的周长像素点%
P1=0
P2=0
Nx=0
for j=1:y
for i=1:x
if(BW(i,j)>0)
P2=i
if((P2-P1)==1) %判断是否为水平方向连续的周长像