MatLab的编程功能

有利有弊嘛 matlab功能确实强大，在矩阵计算上可以算得上性能卓越了，也正因为如此，matlab几乎把所有变量都考虑为矩阵的形式，比如字符串，所以用matlab运算'abc'+'cde'是用的矩阵的相加，也就是对应的ascii码相加，结果是 >> 'abc'+'cde' ans = 196 198 200 但是matlab提供大量的字符串运算的函数，如下 eval(string) 作为一个MATLAB命令求字符串的值 eval(try,catch) blanks(n) 返回一个n个零或空格的字符串 deblank 去掉字符串中后拖的空格 feval 求由字符串给定的函数值 findstr 从一个字符串内找出字符串 isletter 字母存在时返回真值 isspace 空格字符存在时返回真值 isstr 输入是一个字符串，返回真值 lasterr 返回上一个所产生MATLAB错误的字符串 strcmp 字符串相同，返回真值 strrep 用一个字符串替换另一个字符串 strtok 在一个字符串里找出第一个标记 还有其他的 比如strcat就可以实现两个字符串的相加 >> strcat('abc','cde') ans = abccde

ode45可以用来解微分方程，基本用法如下：

一、常用格式：[t,y]=ode45(odefun,tspan,y0)

参数说明： 

odefun:用以表示f(t,y)的函数句柄或inline函数，t是标量，y是标量或向量。 

tspan：如果是二维向量[t0,tf],表示自变量初值t0和终值tf;如果是高维向量[t0,t1,…,tn],则表示输出节点列向量。 

y0:表示初始向量y0。 

t：表示节点列向量(t0,t1,…,tn)T。 

y: 表示数值解矩阵，每一列对应y的一个分量。 

若无输出参数，则作出图形。

二、完整格式：[t,y]=ode45(odefun,tspan,y0,options,p1,p1,…) 

options: 为计算参数（如精度要求）设置，默认可用空矩阵[]表示。 

p1,p2,…: 为附加传递参数，这时的odefun表示f(t,y,p1,p2,…)。

注：ode45是最常用的求解微分方程的指令。它采用变步长四、五阶Runge-Kutta-Felhberg法，适合高精度问题。

实例：

拓展说明：

ode23    解非刚性微分方程，低精度，使用Runge-Kutta法的二三阶算法。

ode45    解非刚性微分方程，中等精度，使用Runge-Kutta法的四五阶算法。

ode113   解非刚性微分方程，变精度变阶次Adams-Bashforth-Moulton PECE算法。

ode23t    解中等刚性微分方程，使用自由内插法的梯形法则。

ode15s    解刚性微分方程，使用可变阶次的数值微分（NDFs）算法。

ode23s    解刚性微分方程，低阶方法，使用修正的Rosenbrock公式。

ode23tb    解刚性微分方程，低阶方法，使用TR-BDF2方法，即Runger-Kutta公式的第一级采用梯形法则，第二级采用Gear法。

bwconncomp(A,4)是找出二值图像A中所有的连接体。其中，第二个参数是表明你判别连接的方式。一般地，对于二维图像来说，其中4表示判断时只是注意上下左右与中间点是否有连接，8表示除了以上4个方向外，还要看45度角方向上的，所以有8个连接方向。至于16,28是针对3维图形的。

对于for循环，其中ccNumObjects

是连接体的数目， 而ccPixelIdxList是连接体中所有的像素，通过length()来获得像素的个数，也就是面积了。

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