MATLAB实现图像SDR转HDR的美白代码

使用简单的MATLAB代码，可以轻松将视频转换为逐帧图像。

这份DVD提供了使用MATLAB编写的GNSS软件定义无线电（SDR）代码，用于处理GNSS信号记录。此外，还包含用于生成文本中图形的脚本。法律信息：© 2006 Springer Science+Business Media, LLC。此电子元件包受版权法和国际条约保护。未经许可，严禁复制整个电子组件包。

YUV 的 4:2:0 采样格式，省空间、效率高，常见于视频编码。用 MATLAB 这种格式的 YUV 数据，挺有意思也挺实用的。这个项目就是教你怎么把 4:2:0 的 YUV 序列转成 BMP 图像，还能一帧帧保存，挺适合做图像预览、可视化调试那类需求。先用fread读取原始 YUV 数据，再用插值把 U、V 通道补齐分辨率。YUV 的格式有点讲究，是分量比例和字节顺序，一定要对上，不然图像全花了。插值推荐用interp2，写起来清晰，而且效果还不错。再用矩阵转换公式或者yuv2rgb把 YUV 转成 RGB，注意 YUV 值范围一般不在 0-255，转之前要归一化或者缩放一下。用imwri

在MATLAB中，SP工具箱Scilab的第一个功能是SINAD的计算。SINAD用于衡量通信设备信号质量，其计算公式为：SINAD = P(signal) / (P(noise) + P(distortion))。在Scilab中，需要创建与MATLAB相同功能的函数，确保准确计算信号和噪声失真比。输入变量包括：n，p（cos函数幅度），q（一次谐波幅度），r（加性高斯白噪声幅度），输出参数为：x和y，其中x为无噪声输入，y包含加性高斯白噪声。执行此代码时，请调用相应函数，并指定所需的n，p，q，r值。

高斯白噪声，嗯，说白了就是一种随机的噪声信号，常用来模拟现实世界中各种信号的噪音。在 MATLAB 中，生成高斯白噪声其实挺，你只需要利用randn函数就能搞定。这函数默认生成标准正态分布的随机数，均值是 0，标准差是 1。你还可以通过调整这些参数，来得到不同的高斯噪声。 比如，下面这段代码就能生成一个标准的高斯白噪声信号： %生成高斯白噪声 f = 1:1:1000; %频率数组 K = 0.2 * randn(1,1) - 0; %生成高斯白噪声 P = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f); A = sqrt(2*P); xifft = ifft(A); realx = re

psf的matlab代码dviplusimage项目包含HDR图像渲染算法的Matlab代码。该项目为SIM2显示器的DVI PLUS模式开发HDR图像渲染功能，用户可以通过自定义渲染来呈现HDR图像。此软件可用于主观实验和心理测量研究，准确复制HDR图像以匹配显示器参数。您可以简单克隆或下载项目，并在Matlab中运行dviplusimage。每个m文件中均有详细说明：dviplusim.m是Matlab的单文件函数，用于HDR图像渲染，仅需led_psf.mat和lcdGammaCorr.mat文件；dviplusvid.m是Matlab的单文件函数，用于HDR视频渲染；dviplusim

Crassidis和Markley的无味四元过滤器(Unscented Quaternion Estimator, USQUE)在MATLAB中的实现，用于航天器定向。该过滤器利用三轴陀螺仪和磁力计数据，通过与预期磁力计测量值比较来消除陀螺仪数据中的噪声和偏差。它采用四元数和修改的Rodriguez参数来精确跟踪航天器的方向。您可以下载此代码并在MATLAB IDE中打开testFilter.m和runFilter.m以模拟USQUE的性能。

Matlab提供了一个便捷的方法，可以将角度转换为弧度，这在数学和工程应用中非常有用。

在多指标综合评价和多目标决策中，层次分析法是有效的方法。利用MATLAB的强大数值处理功能，实现了层次分析法的判断、分析和计算。决策者只需在MATLAB程序文件中导入相应的数据和两两对比判断矩阵，即可快速得出分析结果，为解决实际问题提供了快捷的方法，从而提高决策效率。