Plot(chromium,'y'); hold off

Данная функция создает два вектора. r1содержит отношение ртути к свинцу в каждом наб-людении, а r2содержит отношение свинца к хрому. Далее эта функция строит кривые кон-центрации свинца, ртути и хрома на одном графике, используя разные цвета (красный – сви-нец, синий – ртуть, желтый – хром).

Попробуйте применить данную функцию на примеры структуры test со следующими данны-ми

test(1).lead = .007; test(2).lead = .031; test(3).lead = .019;

test(1).mercury = .0021; test(2).mercury = .0009;

test(3).mercury = .0013;

test(1).chromium = .025; test(2).chromium = .017;

test(3).chromium = .10;

Организация данных в массиве структур

Ключ к организации массива структур состоит в выборе способа, которым вы хотите обра-щаться к подмассивам данных или отдельным данным структуры. Это, в свою очередь, оп-ределяет как вы дольжны построить массив, содержащий структуры и как выбирать поля структуры. Например, рассмотрим RGB изображение размера 128х128, запомненное в трех различных массивах : RED, GREENиBLUE.

Имеются по меньшей мере две возможности для организации таких данных в массив струк-

тур.

Плоская организация Поэлементная организация

Плоская организация

В этом варианте, каждое поле структуры представляет полную плоскость изображения в красном, зеленом или синем цветах. Вы можете создать такую структуру используя запись

A.r = RED;

A.g = GREEN;

A.b = BLUE;

Подобный подход позволяет вам легко извлекать полное изображение в отдельных состав-ляющих цветов, для решения таких задач как фильтрация. Например, для обращения ко всей красной плоскости нужно просто записать

red_plane = A.r;

Плоская организация имеет то дополнительное преимущество, что массив структур можно без труда дополнить другими изображениями. Если у вас есть набор изображений, вы може-те запомнить их как A(2), A(3), и так далее, где каждая структура содержит полное изобра-жение.

Недостаток плоской организации становится очевичным, когда вам нужно обратиться к от-дельным частям изображения. В этом случае вы должны оперировать с каждым полем в от-дельности:

red_sub = A.r (2:12, 13:30);

grn_sub = A.g (2:12, 13:30);

blue_sub = A.b (2:12, 13:30);

Поэлементная организация

Данный вариант имеет то преимущество, что обеспечивает простой доступ к подмножествам данных. Для организации данных в данной форме нужно использовать команды

for i = 1:size(RED,1)

for j = 1:size(RED,2)

B(i,j) .r = RED(i,j);

B(i,j) .g = GREEN(i,j);

B(i,j) .b = BLUE(i,j);

End

End

При поэлементной организации, вы можете осуществить обращение к подмножествам дан-ных при помощи единственного выражения:

Bsub = B(1:10, 1:10);

Однако, обращение к полной плоскости изображения при поэлементом методе требуется цикл :

red_plane = zeros(128,128);

for i = 1 : (128*128)

red_plane(i) = B(i).r;

End

Поэлементая организация не является лучшим выбором для большинства приложений, свя-занных с обработкой изображений. Однако, она может быть лучшей для других приложений, когда вам требуется часто обращаться к отдельным подмножествам полей структуры. Пример в следующем разделе демонстрирует данный тип приложен

Поиск по сайту: