1.matlab 中如何把x轴坐标值设置成斜体?
2.matlab读取fds文件
3.MATLAB联合绘制条形图、误差棒图、线图并改属性
4.如何用matlab确定十字激光中心光斑的位置，急求，望好心...
5.Octave/Matlab复数矩阵sinc插值高性能版
matlab 中如何把x轴坐标值设置成斜体?
matlab中设置x轴坐标值为斜体的方法为：将坐标轴刻度的 Fontangle 属性设置为 italic，关键代码为：>> set(gca,摇头灯源码'Fontangle','italic')，效果如下图所示：此外，如果要设置x轴标题为斜体，可以使用Latex语法 \it 设置：
>> xlabel('\it your-x-title')
matlab读取fds文件
一般matlab里的读取都是txt文件，麻烦一点的有的用excel，毕竟是数据处理的软件嘛。我觉得你这个图形文件最好能转成txt格式的，一定是有方法转的。
转完了放在matlab就很容易。
方法如下：
首先，你备份文件，源码报价比例确定格式为，.txt。
然后我们用传统的方法在matlab你面读取你的txt。
尝试这个程序：
M= gallery('integerdata', , [5 8], 0);
dlmwrite('myfile.txt', M, 'delimiter', '\t')
D=dlmread('myfile.txt')
第一行是我生成的一个矩阵，然后第二行我写入到文件'myfile.txt'。
这就模拟了你的.dat文件， 改成.txt之后的样子。
你在程序第一行写
D=dlmread('myfile.txt')
就读取了文件。并把读取的，写入到了D矩阵中。
结果如下：
你可以尝试一下。
希望解决了你的疑惑，谢谢。
MATLAB联合绘制条形图、误差棒图、200102131的源码线图并改属性
本文基于MATLAB，利用月的ninoz数据，将条形图（bar），误差棒图（errorbar），线图（plot）绘制在一起，并且任意改变其颜色和改变坐标轴大小、标识等属性。
第一，启动MATALB，新建脚本（Ctrl+N），输入如下代码： close all;clear all; clc figure('Name','Monthly Ninoz','Position',[,,,]) time=1:1:; ninoz=[0.,0.,0.,0.,-0.1,-0.,... -0.,-0.,-0.,-0.,-0.,-0.,... -0.,-0.,0.,0.,0.,0.,]; variance=[0.,0.,0.,0.,0.,0.,... 0.,0.,0.,0.,0.,0.,... 0.,0.,0.,0.,0.,0.]; bar(time,ninoz);hold on;bar(time(1:4),ninoz(1:4),'r'); bar(time(5:),ninoz(5:),'g'); bar(time(:),ninoz(:),'w'); 其中ninoz有个月的平均值，variance是个月相应的方差值。 bar( )是绘制条形图。需要注意的是ninoz和variance数据是制（编）造（的）。
第二，ddx网站源码保存和运行上述脚本，得到如下图形。
第三，接着在编辑区输入如下代码： errorbar(time(:),ninoz(:),variance(:),'b',... 'LineWidth',1);plot(time(:),ninoz(:)+variance(:),'k',... 'LineWidth',2);plot(time(:),ninoz(:)-variance(:),'k',... 'LineWidth',2);hold off; 其中errobar是绘制误差棒图，plot是绘制线图。
第四，保存和运行上述增加后的脚本，得到如下图形。
第五，对上述图形进行一些修饰，接着输入如下代码： set(gca,'FontSize',,'TickDir','out',... 'XTick',[0:2:],'YTick',[-2:0.5:2],... 'TickLength',[0.,0.])set(gca,'XTickLabel',{ 'Feb','Apr','Jun','Aug','Oct',... 'Dec','Feb','Apr','Jun','Aug','Oct'}) xlabel('Months');ylabel('Ninoz'); axis([0,,-2,2]) 其中前两个set(gca,...)是改变坐标轴的字体大小，标识范围和标识内容等，xlable，ylabel是添加坐标轴的名称，axis([ ])是墨香源码说明设置坐标轴的范围。
第六，最后保存和运行上述最终脚本，得到如下图形。
如何用matlab确定十字激光中心光斑的位置，急求，望好心...
如何用matlab确定十字激光中心光斑的位置，急求，望好心...
matlab图像处理确定激光光斑的中心的详细过程和算法
个不难的：
- 图像预处理，自动阀值方法二值化，然后滤掉噪声点，得到比较干净的圆形光斑离散点集；
- 用以下这个程序拟合出离散点的圆，并找出圆心。
其中第一步的自动阀值可以用otsu函数(otsu method,大津法)，其余都很基础；第二步的程序如果看不懂，可以进一步看看参考资料连接。
function [xc,yc,R,a] = circfit(x,y)
%
% [xc yx R] = circfit(x,y)
%
% fits a circle in x,y plane in a more accurate
% (less prone to ill condition )
% procedure than circfit2 but using more memory
% x,y are column vector where (x(i),y(i)) is a measured point
%
% result is center point (yc,xc) and radius R
% an optional output is the vector of coeficient a
% describing the circle's equation
%
% x^2 y^2 a(1)*x a(2)*y a(3)=0
%
% By: Izhak bucher /oct /,
x=x(:); y=y(:);
a=[x y ones(size(x))]\[-(x.^2 y.^2)];
xc = -.5*a(1);
yc = -.5*a(2);
R = sqrt((a(1)^2 a(2)^2)/4-a(3));
参考资料：
匿名 �0�2<span class="tm">4- :</span>
</p>
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<div class="ra ft"><div class="bt bg1"><img alt="相关内容" class="m" height="" src="/static/img/ico3.gif" width=""/>相关内容</div></div>
<p class="ft">
Octave/Matlab复数矩阵sinc插值高性能版
本文以C/C++(Oct/Mex)技术实现Octave/Matlab的sinc插值，通过OpenMP并行、原位运算、查表法、同一插值点的sinc的分子变号处理、临近点免插值等方法，在保证精度足够的前提下，实现高速sinc插值，支持高维矩阵按页插值。
一 背景介绍
原位(In-place)运算即在原处进行运算，对于大规模矩阵运算可以提高运行速度，节约内存I/O时间和需求。SAR成像和运补常用sinc插值，本文以sinc插值为例，介绍如何省内存、最快地实现Octave或Matlab下C/C++语言oct/mex的文件编写。众所周知，Octave/Matlab的for循环速度慢，局部代码用C/C++来写可以有效解决效率问题，但如果不用原位运算，传输矩阵到C/C++、扩展内存、复制矩阵的时间可能就比运算效率提升节约的时间还多。由于Octave Oct/Matlab Mex大多没有关于原位运算的示范，而如果不采用原位运算，在执行代码时会隐式或自行显示地复制矩阵，对于数据规模大的情况不合适，因此研究了如何原位运算sinc插值，在此分享。此外，尽管非均匀采样理论上不适用sinc插值，但对于非均匀性不高时仍然是有效的，因此代码也提供了非均匀插值均匀的功能。由于对整体插值时插值核的和区别可以忽略，因此没有做归一化。
Matlab自a起，复数矩阵的存储改成同Octave的实虚交替的存储方式，以complex矩阵为例，如果一个矩阵是：
x=[1+1.5j 3+3.5j; 2+2.5j 4+4.5j];
那么对于Octave或Ra及以后的Matlab，在内存中存储为一个数组：
1 > 1.5 > 2 > 2.5 > 3 > 3.5 > 4 > 4.5
对于之前版本的Matlab，在内存中存储为两个数组：
1 > 2 > 3 > 4
1.5 > 2.5 > 3.5 > 4.5
如在Octave Mex/Matlab Ra后使用mxGetPr mxGetPi获取传入复数矩阵的实部和虚部，Octave/Matlab将获取第一种存储方式的实部和虚部，复制一份以第二种方式临时存储供mex使用，因此增加了一倍的数据存储。在C里的任何修改对Octave/Matlab存储没有影响，计算结果需要用输出变量传出，整个过程需要至少2倍的原数据规模。采用实部虚部分离的方式可以进行原位运算，但由于Octave/新版Matlab实部虚部在内存中是交替的，提取实部虚部同样增加了可观的内存I/O时间和额外占用。最合适的办法是使用Octave的Oct接口或Matlab新版的C API接口，对于Matlab即使用mxGetComplexSingles取代mxGetPr和mxGetPi，然后进行原位运算。
二 代码示例
Octave的代码保存为 interp_sinc.cc，Matlab的代码保存为interp_sinc.c：
三 编译使用
编译器安装：
·Linux：使用系统GCC/G++
·Windows Octave：Octave自带编译器
·Windows Matlab：github.com/skeeto/wdevkit/releases下载 wdevkit-mini-x.xx.x.zip解压至C:\wdevkit
编译：
·Octave：
CFLAGS='-Ofast -fmath-errno -fno-finite-math-only -fno-associative-math -s -pipe -fopenmp -Wall';
mkoctfile(CFLAGS,'interp_sinc_c.cc');
·Matlab：
CFLAGS='-Ofast -fmath-errno -fno-finite-math-only -s -pipe -fopenmp -Wall';
setenv('MW_MINGW_LOC','C:\wdevkit');
mex(['-setup:',matlabroot,'\bin\win\mexopts\mingw.xml']);
mex(['CFLAGS="$CFLAGS ',flag,'"'],['LDFLAGS="$LDFLAGS ',CFLAGS,'"'],'-Ra','interp_sinc_c.c');
使用：
Octave/Matlab调用方式如下，以沿着行插值，插值点数点为例，s矩阵是原信号，coor为插值坐标，完成后s矩阵即为插值后的数据，不需要interp_sinc函数给变量赋值，为节约内存加快速度，s、coor均为单精度格式。
interp_sinc(s,coor,1,,1,2);
测试样例：
