plot의 속성, axis의 속성, font의 속성 설정

박영식2007.06.10 15:35조회 수 2201댓글 0

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그림은 plot tool을 본 화면이다. 멋지군..

for j = 1:8192
a(j-0) = j^(4/3);
end
pplot = plot(a,'m-.','LineWidth',[1.5]);
pfont = text(4096, 65536,'bulletleftarrow middle value','fontsize',18,'color',[1 0 0]);
axis([0 8200 0 170000]);
axis square, title('AXIS SQUARE'), grid;
%%아래의 get함수는 속성을 지정할 수 있는 파라미터와 현재 속성값을 볼 수 있다.
plot_property = get(pplot)
font_property = get(pfont)
axis_property = get(gca)

박영식 (비회원)

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linear interpolation을 통한 inverse quatization (by 박영식) 행렬에서의 요소 치환 - 효율성 비교 (by 박영식)

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linear interpolation을 통한 inverse quatization

[원문보기]

rom_iq와 rom_d 파일을 읽어서 보정하여 number^(3/4)를 생성한다.
그리고 그래프로 원래값과 비교해 본다.

rom_iq = fopen("rom_iq.txt",'r');
rom_d = fopen("rom_d.txt",'r');
a = fscanf(rom_iq,'%f');
b = fscanf(rom_d,'%f');
k = 0;
for i = 1:8192
    iq(i) = i^(4/3);
    nf = i/128;
    n = fix(nf);
    if(nf == n)
        n = n-1;
    end
    if(n<1)
        k(i)=a(i);
    else
        if(n<4)
            k(i)=b(n)+a(i-128*n)+(i-128*n)*b(n+64)/5.5;
        else
            k(i)=b(n)+a(i-128*n)+(i-128*n)*b(n+64);
        end
    end
end
subplot(2,1,1);
plot(iq);
subplot(2,1,2);
plot(k);

linear interpolation을 통한 inverse quatization

[원문보기]

rom_iq와 rom_d 파일을 읽어서 보정하여 number^(3/4)를 생성한다.
그리고 그래프로 원래값과 비교해 본다.

rom_iq = fopen("rom_iq.txt",'r');
rom_d = fopen("rom_d.txt",'r');
a = fscanf(rom_iq,'%f');
b = fscanf(rom_d,'%f');
k = 0;
for i = 1:8192
    iq(i) = i^(4/3);
    nf = i/128;
    n = fix(nf);
    if(nf == n)
        n = n-1;
    end
    if(n<1)
        k(i)=a(i);
    else
        if(n<4)
            k(i)=b(n)+a(i-128*n)+(i-128*n)*b(n+64)/5.5;
        else
            k(i)=b(n)+a(i-128*n)+(i-128*n)*b(n+64);
        end
    end
end
subplot(2,1,1);
plot(iq);
subplot(2,1,2);
plot(k);

행렬에서의 요소 치환 - 효율성 비교

[원문보기]

A = magic(4);
A(2:3,2:3) = [0 0; 0 0]
B = A;
for j = 1:4
        for k = 1:4
                if A(j,k) == 0
                        A(j,k) = 99
                end
        end
end
B
[j, k] = find(B==0);
    B(j,k) = 99

위의 코드는 A를 magic(4)으로 생성후, A22에서 A33까지를 0으로 치환한 후 B에 대입하였다. 그 후, A의 요소 중 0을 찾아 99로 치환하는 for문을 보여주며, B는 행렬의 특성을 이용해 find함수로 처리한다. for문은 반복적으로 처리하며, find는 한번에 처리함을 볼 수 있다.

A =

    16     2     3    13
     5     0     0     8
     9     0     0    12
     4    14    15     1

A =

    16     2     3    13
     5    99     0     8
     9     0     0    12
     4    14    15     1

A =

    16     2     3    13
     5    99    99     8
     9     0     0    12
     4    14    15     1

A =

    16     2     3    13
     5    99    99     8
     9    99     0    12
     4    14    15     1

A =

    16     2     3    13
     5    99    99     8
     9    99    99    12
     4    14    15     1

B =

    16     2     3    13
     5     0     0     8
     9     0     0    12
     4    14    15     1

B =

    16     2     3    13
     5    99    99     8
     9    99    99    12
     4    14    15     1

함수 - 데이터 생성 함수 magic

[원문보기]

magic(k)는 1에서 k^2까지의 정수를 사용하여 열, 행 그리고 대각선의 합이 똑같은 정방행렬을 만들어주는 Matlab의 데이터 생성함수이다.

To get started, select MATLAB Help or Demos from the Help menu.

>> B = magic(4)

B =

    16     2     3    13
     5    11    10     8
     9     7     6    12
     4    14    15     1

>>

벡터선언 및 plotting

[원문보기]

w와 x를 벡터로 선언하고 2개의 영역으로 나뉘어 한개 figure에 그린다.

syms w x
w = [1.0
2.5198
4.3267
.
.
.
.
163186.0735
163199.4767
163215.91700000002
];
subplot(2,1,1);
plot(w);
title('iq table(interpolation)');
x = [1.0
2.5198
4.3267
6.3496
.
.
.
.
165086.6174
165113.4940
165140.3718
];
subplot(2,1,2);
plot(x);
title('iq table');

명령어 - bench (PC사양을 출력한다)

[원문보기]

Comman Window에서 다음과 같이 입력한다.

To get started, select MATLAB Help or Demos from the Help menu.

>> bench

ans =

0.5783 0.7319 0.3472 0.6259 0.7043 1.5608

>>

XML, FLEX, MATLAB, CAREER

[원문보기]

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