Advertisement

MATLAB极限代码-PlotPub:实现高质量出版图表

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
MATLAB极限代码-PlotPub是一款专为科研工作者设计的工具箱,能够帮助用户在MATLAB环境中轻松创建符合学术期刊要求的高质量图形和图表。通过简洁直观的操作界面,PlotPub简化了复杂的数据可视化过程,使研究人员可以更专注于数据分析与科学发现,而不必担心绘图细节。该工具箱集成了多种定制化选项,确保生成的图像不仅美观而且专业,适用于各类出版物需求。 在MATLAB中创建发布质量图(PQG)并不容易。如果您使用MATLAB进行项目或研究工作,您可能会发现需要调用大量set和get函数来调整图形的大小、字体、线条宽度等属性以达到所需的视觉效果。 这里介绍一个名为PlotPub的工具包,它包含一系列MATLAB函数及类,能够帮助用户轻松地修改几乎所有的图形特性,并通过单个函数调用来导出高质量图表。在版本2.2中增加了SVG和无花果文件格式的支持(解决了问题9)。此外还添加了X/Y/ZTickLabels功能并修复了一些错误。 更新至v2.1时,修复了构造函数处理用户提供的句柄的问题,并增加了一个新的兼容MATLAB线条与补丁函数的setPlotProp2(hfig,opt)方法。总体而言,v2.x版本提供了一种简单而优雅的对象导向方式来创建和导出高质量图表。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB-PlotPub
    优质
    MATLAB极限代码-PlotPub是一款专为科研工作者设计的工具箱,能够帮助用户在MATLAB环境中轻松创建符合学术期刊要求的高质量图形和图表。通过简洁直观的操作界面,PlotPub简化了复杂的数据可视化过程,使研究人员可以更专注于数据分析与科学发现,而不必担心绘图细节。该工具箱集成了多种定制化选项,确保生成的图像不仅美观而且专业,适用于各类出版物需求。 在MATLAB中创建发布质量图(PQG)并不容易。如果您使用MATLAB进行项目或研究工作,您可能会发现需要调用大量set和get函数来调整图形的大小、字体、线条宽度等属性以达到所需的视觉效果。 这里介绍一个名为PlotPub的工具包,它包含一系列MATLAB函数及类,能够帮助用户轻松地修改几乎所有的图形特性,并通过单个函数调用来导出高质量图表。在版本2.2中增加了SVG和无花果文件格式的支持(解决了问题9)。此外还添加了X/Y/ZTickLabels功能并修复了一些错误。 更新至v2.1时,修复了构造函数处理用户提供的句柄的问题,并增加了一个新的兼容MATLAB线条与补丁函数的setPlotProp2(hfig,opt)方法。总体而言,v2.x版本提供了一种简单而优雅的对象导向方式来创建和导出高质量图表。
  • MATLAB评估
    优质
    本项目提供一系列基于MATLAB开发的图像质量评价算法实现代码,涵盖多种客观和主观评价指标,适用于研究与工程应用。 这段文字提到了多种图像质量评估指标的代码实现,包括 IQA, FSIM, FSIMC, SSIM, VIF, MS-SSIM, IW-SSIM, PSNR, NQM, SR_SIM, MAD, GSM 和 RFSIM。
  • 利用MATLAB生成形-export_fig.zip
    优质
    export_fig是一款基于MATLAB的工具包,用于创建高质量、可发布的图形和图像。该资源提供了一个名为export_fig的函数来帮助用户导出精确的矢量图或光栅图格式文件,适用于学术出版物和其他专业应用。 MATLAB 的绘图功能非常强大,但存在两个主要问题:一是导出的图片质量不高;二是有时导出的图片与 figure 中实际显示的内容不一致。这些问题使得许多人在正式发表专业文章时不太倾向于使用 MATLAB 作为首选绘图工具。 然而,只要解决了上述的问题,MATLAB 完全可以生成达到出版水平的质量图形。这里介绍一个名为 export_fig 的工具包(见附件),它能够很好地解决这两个问题: 1. 出现第一种情况的主要原因是 MATLAB 默认的渲染器较为原始,导致线条出现明显的锯齿现象。而使用 export_fig 导出的图片经过了抗锯齿处理,视觉效果非常出色。 2. 对于第二种情况,export_fig 能够严格按照 figure 中显示的内容导出图像,并且保证所见即所得的效果。 同时,用 export_fig 导出的图片不会像 MATLAB 默认那样有较大的白边。而是确保仅容纳坐标轴和 title、xlabel 和 ylabel 的范围内的白边最小化,这样使得图片尺寸更紧凑,便于排版。虽然下两图可能不是特别具有代表性,但依然可以看出使用 export_fig 截取的图像中大量减少了多余的空白,并且其抗锯齿效果非常先进(例如,在上图红线在 1-2 范围内有明显的锯齿现象,在下图则几乎看不见)。 背景中的网格也从虚线变成了“淡实线”,更符合现代制图审美观。相比之下,直接使用 figure 中的保存选项导出的结果会包含更多的白边和不理想的线条质量(参见附件中提供的示例图片)。 export_fig 的使用方法非常简单:解压文件后将其放入某个目录,并将该目录添加至 MATLAB 搜索路径即可。在需要导出图像时,输入命令 `export 文件名` 即可将当前 figure 中的图形输出到指定文件。 此外,MATLAB 还隐藏了一个强大的绘图模式——HG2(Handle Graphics 2.0)。这个模式平时不启用,但可以通过启动 MATLAB 时添加参数 `-hgVersion 2` 来激活。虽然界面没有明显变化,但在 HG2 模式下画出的图形质量显著提高。 总结来说,在现阶段 export_fig 是公认的最好的图片导出方案之一,可以完全替代 MATLAB 自己的功能,并且强烈推荐大家使用。而 HG2 则可能是未来的发展方向,大家可以先尝试体验一下新的绘图模式带来的变化。
  • MATLAB评估源
    优质
    本项目提供了基于MATLAB的图像质量评估源代码,涵盖多种客观评价指标,适用于图像处理与分析领域的研究人员及工程师。 在此分享图像质量评价的MATLAB代码,在此分享图像质量评价的MATLAB代码,在此分享。
  • MATLAB的edge源与PyBRISQUE:BRISQUE评估的Python
    优质
    本项目包含MATLAB的边缘检测函数`edge`的源代码及使用Python重写的BRISQUE模型——PyBRISQU,用于评估图像的质量。 MATLAB的BRISQUE(盲/无参考图像空间质量评估器)实现需要安装LibSVM库。在Ubuntu或其他基于Debian的操作系统上,可以通过apt命令安装libsvm-dev软件包: ```shell sudo apt-get install libsvm-dev ``` 此外,该软件包也位于PyPI中,可以使用以下pip命令进行简单安装: ```shell pip install --process-dependency-link spybrisque ``` **用法** 初始化BRISQUE对象一次: ```python brisq = BRISQUE() ``` 并获取BRISQUE特征或多次得分: ```python brisq.get_feature(/path/to/image) brisq.get_score(/image_path) ``` **局限性** 此实现很大程度上借鉴了最初的MATLAB版本。然而,存在一个问题:在MATLAB和OpenCV中进行图像缩放时的双三次插值有所不同。目前使用的是nearest插值方法,这种方法能够提供与原始实现最接近的结果。 根据TID2008参考图集上的Matlab原始实现对比: 绝对差异统计如下: ```python {min: 0.172222387264} ``` 请注意,当前的图像缩放方法使用nearest插值法以确保结果与MATLAB版本尽可能一致。
  • 重构——提升设计).pdf
    优质
    本书《重构——提升现有代码设计质量》提供了一套系统化的重构方法和技巧,帮助开发者优化程序结构,提高软件质量和维护性。 重构-改善既有代码的设计--高清版.pdf 这本书专注于帮助开发者改进现有代码的结构,使其更加易于理解和维护。通过运用多种实用的技术和策略,读者能够提升软件的质量并简化未来的开发工作。这本书是那些希望优化其编程项目的人士的理想资源。
  • MATLAB:Multi-Kernel-Extreme-Learning-Machine(多核学习机)
    优质
    本项目通过MATLAB实现了一种名为Multi-Kernel-Extreme-Learning-Machine (MKELM) 的算法。这是一种改进型的极限学习机,采用了多种内核函数以增强模型的学习能力与泛化性能。 Matlab代码实现多核极限学习机(Multiple Kernel Extreme Learning Machine)。主运行文件为mkELM_DEMO.m,测试数据集是heart。
  • PHP输格的(修订
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用PHP编程语言来动态输出HTML表格的修订版本教程,包含最新优化和改进的代码示例。 在PHP开发过程中,当需要大量数据以表格形式输出时可以使用该方法。然而,部分朋友可能对其实现原理不太了解,因此这里提供了一段代码供大家参考学习。希望这段代码能帮助到正在学习PHP的朋友。
  • MATLAB中的学习机
    优质
    本代码实现基于MATLAB的极限学习机算法,适用于快速训练前馈神经网络模型,广泛应用于模式识别与回归分析等领域。 极限学习机的Matlab代码,极限学习机的Matlab代码,极限学习机的Matlab代码,极限学习机的Matlab代码,极限学习机的Matlab代码,极限学习机的Matlab代码。
  • 基于MATLAB评估
    优质
    本研究运用MATLAB平台,开发了一套针对数字图像的质量评价系统。该系统能有效计算多种客观指标,为图像处理技术提供可靠的质量保证与优化建议。 图像质量评价是图像处理中的一个重要领域。这个文件夹包含了用MATLAB实现的多种图像质量评价算法。