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用MATLAB绘制频率分布直方图和累积图

用MATLAB绘制频率分布直方图和累积图
用MATLAB绘制频率分布直方图和累积图

数学建模假期8月9日作业

(发送邮件到gongchengjys@https://www.wendangku.net/doc/db9264612.html,)

一、作频率直方图和累积频率直方图

82 89 97 92 85 79 89 80 83 87 92 85 65 73 58 62 30 67 79 74 81 80 67 68 83

52 46 98 76

二、编程序:单因素方差分析、双因素方差分析

三、某大学希望了解本校管理学院四个专业毕业的MBA学生与另外四所大学的管理学院相同专业毕业的MBA学生相比,工作后第一年的收入是否具有优势,做了如下调查:

五所大学毕业生第一年收入调查表

问MBA学生毕业后收入是否与选择的学校有关?

Matlab代码:

clc,clear

x0=[9.6,8.3,5.2 6.8,10.2,4.6 11,7.3,5.2 7.5,6.3,9 4.5,6.8,8

7.8,12.1,11.2 8.1,18,6.5 5.7,4.9,13 9.8,7,3.6 3.8,5.2,1.8

11.3,14,6.2 4.2,9.5,8 8.2,7.3,15 7.4,16,8.5 6.3,2.6,12

9.5,10.6,8.2 6.4,3.6,12 7.5,18,9.4 12,15,8.8 5.2,2.1,7.8]; x1=x0(:,1:3:13);x2=x0(:,2:3:14); x3=x0(:,3:3:15);

for i=1:4

x(3*i-2,:)=x1(i,:);

x(3*i,:)=x2(i,:);

x(3*i,:)=x3(i,:);

end

[p,t,st]=anova2(x,2)

输出:p =

0.8576 0.1504 1.0000

t =

Columns 1 through 3

'Source' 'SS' 'df'

'Columns' [ 34.8640] [ 4]

'Rows' [ 235.2773] [ 5]

'Interaction' [ 85.0960] [20]

'Error' [ 799.7100] [30]

'Total' [1.1549e+03] [59] Columns 4 through 6

'MS' 'F' 'Prob>F'

[ 8.7160] [0.3270] [0.8576]

[47.0555] [1.7652] [0.1504]

[ 4.2548] [0.1596] [1.0000]

[26.6570] [] []

[] [] []

st =

source: 'anova2'

sigmasq: 26.6570

colmeans: [5.7500 4.7167 6.2500 5.5500 4.1167] coln: 12

rowmeans: [1x6 double]

rown: 10

inter: 1

pval: 1.0000

df: 30

分析:由p= 0.8576 0.1504 1.0000表明对于学校均值相等的概率p=0.1504是一个比较小的概率,这说明与学校选择关联不大相反,却与专业选择有较大的关联,且专业与学校的交互作用是比较显著地.

全国大学生数学建模竞赛论文格式规范

●本科组参赛队从A、B题中任选一题,专科组参赛队从C、D题中任选一题。

●论文用白色A4纸单面打印;上下左右各留出至少2.5厘米的页边距;从左侧

装订。

●论文第一页为承诺书,具体内容和格式见本规范第二页。

●论文第二页为编号专用页,用于赛区和全国评阅前后对论文进行编号,具体

内容和格式见本规范第三页。

●论文题目和摘要写在论文第三页上,从第四页开始是论文正文。

●论文从第三页开始编写页码,页码必须位于每页页脚中部,用阿拉伯数字从

“1”开始连续编号。

●论文不能有页眉,论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。

●论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字,并居中;二级、三级标题

用小四号黑体字,左端对齐(不居中)。论文中其他汉字一律采用小四号宋体字,行距用单倍行距,打印时应尽量避免彩色打印。

●提请大家注意:摘要应该是一份简明扼要的详细摘要(包括关键词),在整

篇论文评阅中占有重要权重,请认真书写(注意篇幅不能超过一页,且无需译成英文)。全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。

●引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料) 必须按照规定的

参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号,如[1][3]等;引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出,其中书籍的表述方式为:

[编号] 作者,书名,出版地:出版社,出版年。

参考文献中期刊杂志论文的表述方式为:

[编号] 作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。参考文献中网上资源的表述方式为:

[编号] 作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。

基于Matlab基本图像处理程序

图像读入 ●从图形文件中读入图像 imread Syntax: A = imread(filename, fmt) filename:指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到filename所制定的文件,会尝试查找一个名为filename.fmt的文件。 A:包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含 RGB真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像,格式[X, map] = imread(filename, fmt) X:图像数据矩阵。 MAP:颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数:显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax: imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high],param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵,指定要显示的灰度范围,后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow(filename) himage = imshow(...) ●操作:读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一.图像的全局描述 直方图(Histogram):是一种对数据分布情况的图形表示,是一种二维统计图表,它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图(Image Histogram):是表示数字图像中亮度分布的直方图,用来描述图象灰度值,标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图:是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图 像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图,横坐标为图像中各个像素点的灰度级别,纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图:直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像

高中数学频率分布直方图

频率分布直方图 作频率分布直方图的方法为:(1)把横轴分成若干段,每一线段对应一 个组的组距;(2)以此线段为底作矩形,它的高等于该组的组距 频率 ,这 样得出一系列的矩形;(3)每个矩形的面积恰好是该组上的频率. 频率折线图:如果将频率分布直方图中各相邻的矩形的上底边的中点顺次连接起,就得到一条折线,称这条折线为本组数据的频率折线图. 作茎叶图的方法是:将所有两位数的十位数字作为“茎”,个位数字作为“叶”,茎相同者共用一个茎,茎按从小到大的顺序从上向下列出,共茎的叶一般按从大到小(或从小到大)的顺序同行列出. 知识点1:利用频率分布直方图分析总体分布 例题1: 2000辆汽车通过某一段公路时的时速的频率分布直方图如右图所示,时速在[50,60)的汽车大约有 A .30辆 B .60辆 C .300辆 D .600辆 变式:某工厂对一批产品进行了抽样 检测.右图是根据抽样检测后的产品 净重(单位:克)数据绘制的频率分布直方图,其中产品净重的范围是 [96,106],样本数据分组为[96,98), [98,100),[100,102),[102,104),[104,106],已知样本中产品净重小于100克的个数是36,则样本中净重大于或等于98克并且小于104克的产品的个数是 A.90 B.75 C. 60 D.45 变式:某初一年级有500名同学,将他们的 身高(单位:cm )数据绘制成频率分布直方图(如图),若要从身高在 [)120,130,[)130,140,[]140,150三 组内的学生中,用分层抽样的方法选取 30人参加一项活动,则从身高在 [)130,140内的学生中选取的人数 为 . 知识点2:用样本分估计总体 例题2某市2010年4月1日—4月30日对空气污染指数的监测数据如下(主要污染物为可吸入颗粒物): 61,76,70,56,81,91,92,91,75,81,88,67,101,103,95,91,77,86,81,83,82,82,64,79,86,85,75,7 1,49,45, 96 98 100 102 104 106 0.150 0.125 0.100 0.075 0.050 克 频率/组距 100 110 120 130 140 150 身高 频率|组距 0.005 0.010 0.020 a 0.035

频率分布直方图

2.2.2频率分布直方图与折线图 【教学内容】 频率分布直方图的定义及绘制,折线图的绘制 【教学要求】 1.使学生了解频率分布直方图的定义及组成 2.掌握画频率法直方图的步骤,能正确画出频率直方图与折线图 【教学重点】 绘制频率直方图、条形图、折线图 【教学难点】 会根据样本频率分布或频率直方图去估计总体分布 【教法】 启发法,讲练结合,讨论式 【教学过程】 一.复习引入 (学生活动) 前面我们已经学过频率分布表,请同学们回答下列问题: 1.总体分布的频率、频数的概念 2.列频率分布表的一般步骤是什么? (引入)我们还学过一种更为直观地体现数据分布规律的方法—绘制频数条形图或频率直方图等。 二.讲授新课 (一)频数条形图 例1.下表是某校一个星期中收来的失物件数,请将5天中 收交来的失物数用条形图来表示。 解: (二)频率直观图 一般地绘制频率直观图的方法 1.把横轴分成若干段,每一线段对应一个组的组距; 2.然后以此线段为底作一矩形,它的高等于该组的频率/组距; 3.这样得出一系列的矩形,每个矩形的面积恰好是该组上的频率,这些矩形就构成了频率分布直方图。 例2. 我国是世界上严重缺水的国家之一,城市缺水问题较为突出。某市政府为了节约生活用水,计划在本市试行居民生活用水定额管理,即确定一个居民月用水量标准a ,用水量不超过a 的部分按平价收费,超出a 的部分按议价收费。如果希望大部分居民的日常生活不受影响,那么a 定为多少比较合理? 分析:先绘制频率分布表,在进行频率直方图的绘制 解:假设通过抽样,我们获得了100位居民的月均用水量(单位:t ) 星期 一 二 三 四 五 件数 6 2 3 5 1 累计 6 8 11 16 17

matlab绘制温度场

通过在室内的某些位置布置适当的节点,采集回来室内的温湿度以及空气质量等实际参数。首先对室内空间建模,用一个无限细化的三维矩阵来模拟出室内的温度分布情况,针对采集回来的数据,采用插值法和适当次数的拟合函数的拟合,得出三维矩阵的实际值的分布,最后结合matlab软件绘制出计算出的温度场的三维图像。 一.数据的采集与处理 因为影响人的舒适感的温度层只是室内的某一高度范围内的温度,而温度传感器虽然是布置在一个平面内,但是采用插值法和拟合函数法是可以大致再现出影响人的舒适感的温度层的温度变化的。同时,在构建出的三维模型中,用第三维表示传感器层面的温度。 在传感器层面,传感器分布矩阵如下: X=【7.5 36.5 65.5】(模型内单位为cm) Y=【5.5 32.5 59.5】 Z=【z1 z2 z3; z4 z5 z6; z7 z8 z9;】(传感器采集到的实时参数) 采用meshgrid(xi,yi,zi,…)产生网格矩阵; 首先按照人的最小温度分辨值,将室内的分布矩阵按照同样的比例细化,均分,使取值点在坐标一定程度上也是接近于连续变化的,从而才能最大程度上使处理数据得来的分布值按最小分辨值连续变化! 根据人体散热量计算公式:C=hc(tb-Ta) 其中hc为对流交换系数; 结合Gagge教授提出的TSENS热感觉指标可以计算出不同环境下人的对环境温度变化时人体温度感知分辨率,作为插值法的一个参考量,能使绘制出的温度场更加的符合人体的温度变化模式。 例如按照10cm的均差产生网格矩阵(实际上人对温度的分辨率是远远10cm大于这个值的,但是那样产生的网格矩阵也是异常庞大的,例如以0.5cm为例,那么就可以获得116*108=12528个元素,为方便说明现已10cm为例): [xi yi]=meshgrid(7.5:10:65.5,5.5:10:59.5) xi = 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000

频数分布直方图的画法举例

频数分布直方图的画法举例 山东于秀坤 频数分布直方图是描述数据的一种常用的方法.将收集到的数据转化为直方图需要以下几个步骤: 1.计算最大值与最小值的差,找出数据的转化范围. 2.决定组距与组数,找出分点. 3.列频数分布表. 4.画频数分布直方图. 下面给出具体的例子,说说频数分布正方图的画法. 例1 某班一次数学竞赛成绩(单位:分)如下: 77, 74, 65, 53, 95, 87, 75, 82, 71, 67, 85, 88, 90, 86, 81, 87, 70, 70, 89, 69, 61, 94, 79, 81, 76, 67, 80, 63, 84, 91, 53, 69, 81,61, 69, 91, 78, 75, 81, 87 (1)将数据适当分组,并绘制相应的频数分布直方图. (2)从统计图中你能得到什么信息 分析:制作频数分布直方图首先将数据进行分组,统计每个分数段的人数,列出统计表,再根据统计表绘制频数分布直方图. 解:先将成绩按10分的距离分段,统计出每个分数段学生出现的频数,如下表: 成绩x(分)学生数(频数) 50≤x<60 2 60≤x<70正 9 70≤x<80正正 10 80≤x<90正正 14 90≤x<100正 5 根据上表绘制直方图,如图1.从图中可以清楚地看出80分到90分这个分数段的学生数最多,90分以上的同学较少,60分以下的学生最少. 图1 例2 小明家开了一个报亭,为了使每天进的某种报纸适量,小明对这种报纸40天的销售情况作了调查,这40天卖出这种报纸的份数如下: 136, 175, 153,135,161,140,155,180,179,166,188,142,144,154,155,157, 160, 162,135,156,148,173,154,145,158,150,154,168,168,155,

基于matlab的直方图均衡化

目录 1、引言 (2) 2、直方图基础 (3) 3、直方图均衡化 (3) 3.1 直方图均衡化的概念 (3) 3.2 直方图均衡化理论 (4) 3.3 Matlab 实现 (4) 4、结论 (7) 致谢 (7) 参考文献 (7)

图像增强处理 —直方图均衡化的Matlab 实现摘要:为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,以达到增强的目的,通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换,此文中探讨了直方图的理论基础,直方图均衡化的概念及理论,以Matlab为平台,对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化,并给出了具体程序、仿真结果图像、直方图及变换函数。实验结果表明,原来偏暗的且对比度较低的图像经过直方图均衡化后图像的对比度及平均亮度明显提高,直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。 关键词:图像增强直方图均衡化 Matlab 1、引言 图像增强是指对图像的某些特征,如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。当一幅图像曝光不足或过度,造成对比度过小或过大而不能显示具体细节,通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息,改善图像的主观视觉质量,提高图像的可懂度。 增强的首要目标是处理图像,使其比原始图像更适合于特定应用。图像增强的方法分为两大类:空间域方法和频域方法。“空间域”一词是指图像平面本身,这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。 一般说来,原始遥感数据的灰度值范围都比较窄,这个范围通常比显示器的显示范围小的多。增强处理可将其灰度范围拉伸到0-255 的灰度级之间来显示,从而使图像对比度提高,质量改善。增强主要以图像的灰度直方图最为分析处理的基础。直方图均衡化能够增强整个图像的对比度,提高图像的辨析程度,算法简单,增强效果好。本文主要讨论了空间域的直方图均衡化增强,并用Matlab 进行实验验证。 2、直方图基础 1、灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数。确定图像像

西安交通大学——温度场数值模拟(matlab)

温度场模拟matlab代码: clear,clc,clf L1=8;L2=8;N=9;M=9;% 边长为8cm的正方形划分为8*8的格子 T0=500;Tw=100; % 初始和稳态温度 a=0.05; % 导温系数 tmax=600;dt=0.2; % 时间限10min和时间步长0.2s dx=L1/(M-1);dy=L2/(N-1); M1=a*dt/(dx^2);M2=a*dt/(dy^2); T=T0*ones(M,N); T1=T0*ones(M,N); t=0;l=0;k=0; Tc=zeros(1,600);% 中心点温度,每一秒采集一个点 for i=1:9 for j=1:9 if(i==1|i==9|j==1|j==9) T(i,j)=Tw;% 边界点温度为100℃ else T(i,j)=T0; end end end if(2*M1+2*M2<=1) % 判断是否满足稳定性条件 while(t

end i=1:9;j=1:9; [x,y]=meshgrid(i); figure(1); subplot(1,2,1); mesh(x,y,T(i,j))% 画出10min 后的温度场 axis tight; xlabel('x','FontSize',14);ylabel('y','FontSize',14);zlabel('T/℃','FontSize',14) title('1min 后二维温度场模拟图','FontSize',18) subplot(1,2,2); [C,H]=contour(x,y,T(i,j)); clabel(C,H);axis square; xlabel('x','FontSize',14);ylabel('y','FontSize',14); title('1min 后模拟等温线图','FontSize',18) figure(2); xx=1:600; plot(xx,Tc,'k-','linewidth',2) xlabel('时间/s','FontSize',14);ylabel('温度/℃','FontSize',14);title('中心点的冷却曲线','FontSize',18) else disp('Error!') % 如果不满足稳定性条件,显示“Error !” end 实验结果: 时间/s 温度/℃ 中心点的冷却曲线

绘制数字图像灰度直方图实验报告MATLAB实现

数字图像处理 实验报告 实验一绘制直方图 学号 姓名 日期

实验一绘制直方图 一、实验内容 1、编程绘制数字图像的直方图。 2、直方图均衡处理。 二、实验步骤 1、设计思想或者流程图。 灰度直方图是将数字图像的所有像素,按照灰度值的大小,统计其所出现的频度。通常,灰度直方图的横坐标表示灰度值,纵坐标为半个像素个数,也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 直方图均衡方法的基本原理是:对在图像中像素个数多的灰度值(即对画面起主要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(即对画面不起主要作用的灰度值)进行归并。从而达到清晰图像的目的。 2、源程序并附上注释。 clear all %一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('1.jpg');%读入JPG彩色图像文件 imshow(PS)%显示出来 title('输入的彩色JPG图像') imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp');%将彩色图片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS);%灰度化后的数据存入数组 %二,绘制直方图 [m,n]=size(PS);%测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置 end figure,bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图 title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %三,直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i);%计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5);%将Sk归到相近级的灰度for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率

频率分布直方图题型归纳-邓永海

频率分布直方图题型归纳- 邓永海 -标准化文件发布号:(9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

频率分布直方图题型归纳 1.频率、频数、样本容量三个量产生的知二求一 2.补全频率分布表 3.做频率分布直方图 4.性质“面积和为1”的应用,补全直方图 5.与分层抽样、数列等知识综合 6.估计总体的频率分布,区间内的频数问题 【例1】14.I2[2012·山东卷] 如图1-4是根据部分城市某年6月份的平均气温(单位:℃)数据得到的样本频率分布直方图,其中平均气温的范围是[20.5,26.5],样本数据的分组为[20.5,21.5),[21.5,22.5),[22.5,23.5),[23.5,24.5),[24.5,25.5),[25.5,26.5].已知样本中平均气温低于22.5℃的城市个数为11,则样本中平均气温不低于25.5℃的城市个数为________. 14.9[解析] 本题考查频率分布直方图及样本估计总体的知识,考查数据处理能力, 容易题. 样本容量= 11 1×(0.10+0.12) =50,样本中平均气温不低于25.5℃的城市个数为 50×1×0.18=9. 【例2】18.I2[2012·安徽卷] 若某产品的直径长与标准值的差的绝对值不超过 ...1 mm 时,则视为合格品,否则视为不合格品,在近期一次产品抽样检查中,从某厂生产的此种产品中,随机抽取5 000件进行检测,结果发现有50件不合格品.计算这50件不合格品的直径长与标准值的差(单位:mm),将所得数据分组,得到如下频率分布表:

(1)将上面表格中缺少的数据填在答题卡... 的相应位置. (2)估计该厂生产的此种产品中,不合格品的直径长与标准值的差落在区间(1,3]内的概率; (3)现对该厂这种产品的某个批次进行检查,结果发现有20件不合格品,据此估算这批产品中的合格品的件数. 18.解:(1)频率分布表 (2)由频率分布表知,该厂生产的此种产品中,不合格品的直径长与标准值的差落在区间(1,3]内的概率约为0.50+0.20=0.70; (3)设这批产品中的合格品数为x 件, 依题意有505000=20x +20 , 解得x =5000×2050 -20=1 980. 所以该批产品的合格品件数估计是1 980件. 【例3】18.I2[2014·全国新课标卷Ⅰ] 从某企业生产的某种产品中抽取100件,测量这些产品的一项质量指标值,由测量结果得如下频数分布表: (1)在答题卡上作出这些数据的频率分布直方图; (2)估计这种产品质量指标值的平均值及方差(同一组中的数据用该组区间的中点值作代表); (3)根据以上抽样调查数据,能否认为该企业生产的这种产品符合“质量指标值不低于95的产品至少要占全部产品80%”的规定?

直方图 知识讲解

直方图知识讲解 责编:康红梅 【学习目标】 1. 会制作频数分布表,理解频数分布表的意义和作用; 2. 会画频数分布直方图,理解频数分布直方图的意义和作用. 【要点梳理】 要点一、组距、频数与频数分布表的概念 1.组距:每个小组的两个端点之间的距离(组内数据的取值范围). 2.频数:落在各小组内数据的个数. 3.频数分布表:把各个类别及其对应的频数用表格的形式表示出来,所得表格就是频数分布表.要点诠释: (1)求频数分布表的一般步骤:①计算最大值与最小值的差;②决定组距和组数; ③确定分点;④列频数分布表; (2)频数之和等于样本容量. (3)频数分布表能清楚、确切地反映一组数据的大小分布情况,将一批数据分组,一般数据越多,分的组也越多,当数据在100个以内时,按数据的多少,常分成5~12组,在分组时,要灵活确定 组距,使所分组数合适,一般组数为最大值-最小值 组距 的整数部分+1. 要点二、频数分布直方图 1.频数分布直方图:是以小长方形的面积来反映数据落在各个小组内的频数的大小,直方图由横轴、纵轴、条形图三部分组成. (1)横轴:直方图的横轴表示分组的情况(数据分组); (2)纵轴:直方图的纵轴表示频数; (3)条形图:直方图的主体部分是条形图,每一条是立于横轴之上的一个长方形、底边长是这个组的组距,高为频数. 2.作直方图的步骤: (1)计算最大值与最小值的差; (2)决定组距与组数; (3)列频数分布表; (4)画频数分布直方图. 要点诠释:(1)频数分布直方图简称直方图,它是条形统计图的一种. (2)频数分布直方图用小长方形的面积来表示各组的频数分布,对于等距分组的数据,可以用小长方形的高直接表示频数的分布. 【高清课堂:数据的描述 369923 直方图和条形图的联系与区别:】 3.直方图和条形图的联系与区别: (1)联系:它们都是用矩形来表示数据分布情况的;当矩形的宽度相等时,都是用矩形的高来表示数据分布情况的; (2)区别:由于分组数据具有连续性,直方图中各矩形之间通常是连续排列,中间没有空隙,而条形图中各矩形是分开排列,中间有一定的间隔;直方图是用面积表示各组频数的多少,而条形图是用矩形的高表示频数. 要点三、频数分布折线图 频数分布折线图的制作一般都是在频数分布直方图的基础上得到的,具体步骤是:首先取直方图中每一个长方形上边的中点;然后再在横轴上取两个频数为0的点(直方图最左及最右两边各取一个,它们分别与直方图左右相距半个组距);最后再将这些点用线段依次连接起来,就得到了频

高三概率频率分布直方图画法

高三二轮概率补充 1.(2010辽宁理)(18)(本小题满分12分) 为了比较注射A, B两种药物后产生的皮肤疱疹的面积,选200只家兔做试验,将这200只家兔随机地分成两组,每组100只,其中一组注射药物A,另一组注射药物B。 (Ⅰ)甲、乙是200只家兔中的2只,求甲、乙分在不同组的概率; (Ⅱ)下表1和表2分别是注射药物A和B后的试验结果.(疱疹面积单位:mm2) 表1:注射药物A后皮肤疱疹面积的频数分布表 (ⅰ)完成下面频率分布直方图,并比较注射两种药物后疱疹面积的中位数大小;

2.(2009宁夏海南卷理)(本小题满分12分)某工厂有工人1000名,其中250名工人参加过短 期培训(称为A类工人),另外750名工人参加过长期培训(称为B类工人),现用分层抽样方法(按A类、B类分二层)从该工厂的工人中共抽查100名工人,调查他们的生产能力(此处生产能力指一天加工的零件数)。 (1)求甲、乙两工人都被抽到的概率,其中甲为A类工人,乙为B类工人; (2)从A类工人中的抽查结果和从B类工人中的抽插结果分别如下表1和表2. 表1 生产能力分组[) 100,110[) 110,120[) 120,130[) 130,140[) 140,150 人数 4 8 x 5 3 表2 生产能力分组[) 110,120[) 120,130[) 130,140[) 140,150人数 6 y 36 18 (1)先确定x,y,再在答题纸上完成下列频率分布直方图。就生产能力而言,A类工人中个体间的差异程度与B类工人中个体间的差异程度哪个更小?(不用计算,可通过观察直方图直接回答结论) (2)分别估计A类工人和B类工人生产能力的平均数,并估计该工厂工人的生产能力的平均数,同一组中的数据用该组区间的中点值作代表)

MATLAB 画等温线

测量到不同坐标点的高度值,如何用matlab画三维图 附上部分数据: A=[-210.6627 -33391.1192 5.0273 -221.3052 -33387.7415 4.5969 -210.9391 -33393.0068 5.5647 -221.8901 -33390.7396 5.0077 -211.384 -33394.7093 5.6505 -222.6117 -33392.778 5.0554 -212.7074 -33397.5459 5.7381 -225.8973 -33397.5869 5.5587]; 解:代码在matlab2009a版以上均可运行。 A=[-210.6627 -33391.1192 5.0273 -221.3052 -33387.7415 4.5969 -210.9391 -33393.0068 5.5647 -221.8901 -33390.7396 5.0077 -211.384 -33394.7093 5.6505 -222.6117 -33392.778 5.0554 -212.7074 -33397.5459 5.7381 -225.8973 -33397.5869 5.5587]; xData = A(:,1); yData = A(:,2); zData = A(:,3); fitresult = fit( [xData, yData], zData, 'linearinterp'); figure( 'Name', '三维图' ); plot( fitresult, [xData, yData], zData ); xlabel( 'x' ); ylabel( 'y' ); zlabel( 'z' ); grid on view( -53, 50 );

Excel生成频率分布表与频率分布直方图详细操作

用Excel生成频率分布表及频率分布直方图在统计教与学中,对数据进行统计分析、绘制统计图表等,要涉及许多繁琐复杂的计算与制图过程。若单凭手工进行,将十分费事、单调烦人,而且容易出错。Excel提供了众多功能强大的统计函数及分析工具。借助它们,解决同样的问题,省时高效又完美。本文以生成频率分布表及频率分布直方图为例,介绍运用“分析工具”的具体过程。 一、调用分析工具的方法 “分析工具库”包括下述工具:方差分析、描述分析、相关分析、直方图、随机函数发生器、抽样分析、回归分析、z-检验等。若要访问这些工具,应先单击“工具”菜单中的“数据分析”。首次调用,需先加载宏“分析工具库”。步骤如下: (1)在“工具”菜单上,单击“加载宏”。 (2)在“有用加载宏”列表中,选中“分析工具库”框,再单击“确定”。 (3)选择“工具”菜单中的“数据分析”,出现“数据分析”对话框,单击要使用的分析工具的名称,再单击“确定”。在已选择的分析工具对话框中,设置所需的分析选项。 二、生成频率分布表及频率分布直方图的步骤 1.用课本的方法对数据分组 例如,高中新课标教科书数学必修3《统计》(人教A2007版)P66中关于100位居民的月均用水量,以0.5为组距将它们分成以下9组:[0,0.5],(0.5,1],…,(4,4.5] 2.输入数据与分点的值 (1)为方便起见,将100个数据以方阵形式输入到Excel的工作表中的适当区域; (2)将各组区间的右端点的值输入到工作表中的同一列(如A列)。

3.生成频数分布表(直方图)、累积频率分布表(直方图) (1)打开“工具/数据分析”,在分析工具窗口中选择“直方图”; (2)在直方图弹出窗口(如下图所示)的“输入区域”利用MOUSE或键盘输入数据方阵“100位居民的月均用水量区域”:$B$2: $K$12; 在“接收区域” 用同样的方法输入“分点数据”区域:$A$2: $A$10; (3)在输出选项中,点击“输出区域”,输入三列十行的区域,如:$M$16: $O$25; (4)在输出选项中,点击“累积百分比”和“图表输出”。 完成以上四步,点击“确定”按钮,立即出现如下所示的频数分布表(直方图)、累积频率分布表(直方图或折线图) 接收频率累积 % 0.5 6 6.00% 1 10 16.00%

频率分布表频率布直方图

频率分布表和频率分布直方图 姓名:王XX 朱XX 学科:数学 职务:教师 职称:中学二级教师 单位:XX省XX实验中学 手机:137XXXX5085 地址:XX省XX市范公亭南街XXX号 邮编:2XXXX0 E-mail:Z_QL@https://www.wendangku.net/doc/db9264612.html,

频率分布表和频率分布直方图 教学目标: 1、知识与技能目标 ①使学生会列出频率分布表,画出频率分布直方图,理解频率分布表和频率分布直方图及其特点。用频率分布直方图解决简单实际问题。 ②能根据样本频率分布表和频率分布直方图估计总体分布,了解样本频率分布表和频率分布直方图的随机性和规律性。 2、过程与方法目标 通过绘制频率分布直方图体会利用频率分布直方图研究样本数据的方法。经历用频率分布表和频率分布直方图估计总体分布情况的过程。 3、情感、态度与价值观目标 在解决统计问题的过程中,进一步体会用样本估计总体的思想,理解样本分布与总体分布的关系,初步体会样本频率分布的随机性。体会统计思维与确定性思维的差异。初步形成对数据与数据处理过程的评价意识。 教学重点: 列频率分布表,画频率分布直方图,用样本估计总体的思想,用样本的频率分布估计总体的分布。 教学难点: 样本频率分布表、频率分布直方图的具体绘制方法;对总体分布的理解;统计思维的建立。 教学方法: 以教师为主导,学生为主体,以能力发展为目标,从学生的认识规律出发,进行启发、诱导、探索,让学生充分阅读、练习、讨论,教师适时讲授,充分调动学生的学习积极性,层层设疑,发挥学生的主体作用,引导学生在自主学习与分组讨论过程中体会知识的价值,感受知识的无穷魅力。 教学准备: 1、教学课件 2、学案

基于matlab的直方图均衡化

课程设计报告 题目基于matlab的直方图均衡化程序设计 学生姓名: 学生学号: 系别: 专业: 届别: 指导教师: 电气信息工程学院制

目录 1、引言·······················································································- 2 - 2、直方图基础 ···············································································- 2 - 3、直方图均衡化············································································- 3 -3.1 直方图均衡化的概念·····················································································- 3 -3.2 直方图均衡化理论························································································- 4 - 3.3 Matlab 实现······························································································- 4 - 4、结论 ······················································································- 10 - 5、心得体会················································································- 10 -参考文献·····················································································- 10 - 基于matlab的直方图均衡化程序设计

课设报告正文(MATLAB的图像直方图的计算与显示)

目录 摘要........................................................................ I 1 基础介绍 (1) 1.1MATLAB简介 (1) 1.2数字图像处理简介 (1) 2 设计原理分析 (3) 2.1灰度直方图的定义 (3) 2.2设计原理 (3) 2.3常用函数介绍 (3) 3 程序及运行结果 (4) 3.1流程图 (4) 3.2源程序 (4) 3.3运行结果 (5) 3.4库函数运行结果 (7) 4设计总结 (8) 5心得体会 (9) 参考文献 (10)

1 基础介绍 1.1MATLAB简介 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++ ,JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。 1.2数字图像处理简介 数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

matlab绘制温度场复习过程

m a t l a b绘制温度场

通过在室内的某些位置布置适当的节点,采集回来室内的温湿度以及空气质量等实际参数。首先对室内空间建模,用一个无限细化的三维矩阵来模拟出室内的温度分布情况,针对采集回来的数据,采用插值法和适当次数的拟合函数的拟合,得出三维矩阵的实际值的分布,最后结合matlab软件绘制出计算出的温度场的三维图像。 一.数据的采集与处理 因为影响人的舒适感的温度层只是室内的某一高度范围内的温度,而温度传感器虽然是布置在一个平面内,但是采用插值法和拟合函数法是可以大致再现出影响人的舒适感的温度层的温度变化的。同时,在构建出的三维模型中,用第三维表示传感器层面的温度。 在传感器层面,传感器分布矩阵如下: X=【7.5 36.5 65.5】(模型内单位为cm) Y=【5.5 32.5 59.5】 Z=【z1 z2 z3; z4 z5 z6; z7 z8 z9;】(传感器采集到的实时参数) 采用meshgrid(xi,yi,zi,…)产生网格矩阵; 首先按照人的最小温度分辨值,将室内的分布矩阵按照同样的比例细化,均分,使取值点在坐标一定程度上也是接近于连续变化的,从而才能最大程度上使处理数据得来的分布值按最小分辨值连续变化! 根据人体散热量计算公式:C=hc(tb-Ta) 其中hc为对流交换系数;

结合Gagge教授提出的TSENS热感觉指标可以计算出不同环境下人的对环境温度变化时人体温度感知分辨率,作为插值法的一个参考量,能使绘制出的温度场更加的符合人体的温度变化模式。 例如按照10cm的均差产生网格矩阵(实际上人对温度的分辨率是远远10cm 大于这个值的,但是那样产生的网格矩阵也是异常庞大的,例如以0.5cm为例,那么就可以获得116*108=12528个元素,为方便说明现已10cm为例): [xi yi]=meshgrid(7.5:10:65.5,5.5:10:59.5) xi = 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000 yi = 5.5000 5.5000 5.5000 5.5000 5.5000 5.5000 15.5000 15.5000 15.5000 15.5000 15.5000 15.5000 25.5000 25.5000 25.5000 25.5000 25.5000 25.5000 35.5000 35.5000 35.5000 35.5000 35.5000 35.5000 45.5000 45.5000 45.5000 45.5000 45.5000 45.5000 55.5000 55.5000 55.5000 55.5000 55.5000 55.5000 产生网格矩阵之后,就可以在测得的实时数据的基础上,通过相关的温度场的专业的估算函数,以及相关的数值处理函数来估计整个分布面(有最小的分辨率)上的温度了。即在这些函数的基础之上,对参数进行一些必要的处理。

基于Matlab基本图像处理程序

基于Matlab基本图像处理程序

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图像读入 ●从图形文件中读入图像imread Syntax:A = imread(, fmt) :指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到所制定的文件,会尝试查找一个名为的文件。 A:包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含RGB 真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像,格式[X, map]=imread(, fmt) X:图像数据矩阵。 MAP:颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数:显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax: imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high],param1,val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵,指定要显示的灰度范围,后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow() himage=imshow(...)

●操作:读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据imshow(I);%显示原图像 图像增强 一.图像的全局描述 直方图(Histogram):是一种对数据分布情况的图形表示,是一种二维统计图表,它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图(Image Histogram):是表示数字图像中亮度分布的直方图,用来描述图象灰度值,标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图:是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图,横坐标为图像中各个像素点的灰度级别,纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图:直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的概率。 图像的灰度直方图:是一个离散函数,表示图像每一灰度级与该灰度级出现概率的对应关系。 图像的灰度直方图运算: imhist()函数,其横坐标表示像素的灰度级别,纵坐标为像素点的个数。 ●Imhist函数=Display histogramof image data显示灰度直方图的函数 ●Syntax: ①imhist(I) % I为要计算的灰度直方图图像 ②imhist(I, n) %n指定的灰度级的数目,表示所有灰度级均匀分布在n个小区间内。 ③imhist(X, map) ④[counts,x] =imhist(...)%counts直方图数据向量。counts(i)第i个灰度区间中的像素数目。x是保存了对应的灰度小区间的向量。 注意:若调用时不接受这个函数的返回值,则直接显示直方图;在得这些返回数据之后,也可

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