如何在matlab中输入希腊字母

Posted 2023-04-15

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何在matlab中输入希腊字母相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

例如α，β，λ，μ等一些希腊字母

matlab中用转义符来输入希腊字母的方法：

希腊字母等特殊字符用 \\加拼音，如：

α \\alpha，β \\beta、γ \\gamma，θ \\theta，Θ \\Theta
，Г \\Gamma，δ \\delta，Δ \\Delta，ξ \\xi，Ξ \\Xi，η \\elta，ε \\epsilong，ζ \\zeta，μ \\miu，υ \\nu，τ \\tau，λ \\lamda，∧ \\Lamda，π \\pi，∏ \\Piσ \\sigma，Φ \\Phi，ψ \\psi，Ψ \\Psi，χ \\chi，ω \\ommiga，Ω \\Ommiga，< \\leq，> \\geq。

不等于 \\neq，<< \\ll>> \\gg，正负 \\pm，左箭头 \\leftarrow，右箭头 \\rightarrow，上箭头 \\uparrow。

拓展资料：

希腊字母是希腊语所使用的字母，也广泛使用于数学、物理、生物、化学、天文等学科。希腊字母跟英文字母、俄文字母类似，只是符号不同，标音的性质是一样的。

希腊字母是世界上最早有元音的字母。俄语、乌克兰语等使用的西里尔字母和格鲁吉亚语字母都是由希腊字母发展而来，学过俄文的人使用希腊字母会觉得似曾相识。

参考技术A

文档中的Text Properties:

下标用 _(下划线) 上标用^ （尖号）斜体 \\it 黑体 \\bf；比如在坐标轴的[0.5 0.5]位置上要显示δ字符，那么可以直接输入text(0.5,0.5,’\\delta’) 如果需要显示大写希腊字符的话，那直接将首字母改为大写就可以了；

注意必须使用“\\”引导，如果需要显示“\\”，那么必须输入“\\；
类似的在字符串组合的时候如果要输入“’”则必须如下输入“””；
另外text字符可以重叠显示，这样就可以构造出一些有趣的效果，比如将某个字符上添加一个斜杠或者画一个叉等。

扩展资料：

MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

参考技术B matlab中用转义符来输入希腊字母的方法
上标用 ^(指数)

下标用 _(下划线)

希腊字母等特殊字符用 \加拼音如

α \alpha

β \beta

γ \gamma

θ \theta

Θ \Theta

Г \Gamma

δ \delta

Δ \Delta

ξ \xi

Ξ \Xi

η \elta

ε \epsilong

ζ \zeta

μ \miu

υ \nu

τ \tau

λ \lamda

∧ \Lamda

π \pi

∏ \Pi

σ \sigma

∑ \Sigma

φ \phi

Φ \Phi

ψ \psi

Ψ \Psi

χ \chi

ω \ommiga

Ω \Ommiga

< \leq

> \geq

不等于 \neq

<< \ll

>> \gg

正负 \pm

左箭头 \leftarrow

右箭头 \rightarrow

上箭头 \uparrow本回答被提问者采纳参考技术C matlab的命令窗口中是没有办法输出希腊字母的，但是画图的时候可以在图中输出希腊字
母。希腊字母等特殊字符用
\加拼音
表示，拼音首字母大写表示大写的希腊字母，小写表
示小写的希腊字母。如下面的命令：
1、figure(1)
2、clf
3、title('\alpha')
4、xlabel('\beta')
5、ylabel('\gamma')
结果如下：
希腊字母的对照表：
1、α α：阿尔法 alpha
2、β β：贝塔 beta
3、γ γ：伽玛 gamma
4、δ δ：德尔塔 delte
5、ε ε：艾普西龙 epsilon
6、ζ ζ ：捷塔 zeta
7、∧ λ：拉姆达 lambda
8、μ μ：缪 mu
9、
ν：拗 nu
10、ξ ξ：克西 xi 参考技术D matlab中用转义符来输入希腊字母的方法
上标用 ^(指数)

下标用 _(下划线)

希腊字母等特殊字符用 \加拼音如：
α \alpha

β \beta

γ \gamma

θ \theta

Θ \Theta

Г \Gamma

δ \delta

Δ \Delta

ξ \xi

Ξ \Xi
M文件里的特殊字符只能作为注释，不能作为变量，也可以作为比如disp('β')等命令的输出的内容。

字母识别基于matlab BP神经网络英文字母识别含Matlab源码 2226期

⛄一、BP神经网络英文字母识别

1 典型前向网络——BP神经网络
前向网络是目前研究最多的网络形式之一, 它包含输入层、隐层以及输出层, 其中隐层可以为一层或者多层 , 其结构如图1所示.

图1 BP神经网络模型
BP神经网络误差反向传播学习算法的基本思想如下:向网络提供训练例子, 包括输入单元的活性模式和期望的输出单元活性模式;确定网络的实际输出与期望输出之间允许的误差;改变网络中所有连接权值, 使网络产生的输出更接近于期望的输出, 直到满足确定的允许误差.

2 字母图像的预处理及其识别方法
由于字母图像的输入信号往往带有干扰, 因此在图像识别时分为3步进行:

先不考虑干扰, 同时在输入和测试时也只做理想信号的输入和测试.
在训练神经网络的时候用带有少量随机干扰的图像来训练, 分别测试不带干扰和带干扰的信号.
在训练神经网络的时候用带有少量随机干扰的样本来训练, 在测试数据之前先通过阈值处理得出预处理图像, 然后再进行测试.

2.1 字母图像的预处理
字母图像的预处理将输入图像转化为一种约定的形式, 这样, 经过特殊训练的神经网络才能对其进行识别.而去噪功能的加入大大减轻了神经网络的负担, 从而极大地提高了网络的正确识别率.于是图像的预处理就有了3个步骤.

首先, 将待处理的26个字母中的每一个都分别做如下处理:将其图像分割为14×10的方格 (之所以分成14×10而不是传统的7×5[6], 是为了细分后能得到像素更加连贯的笔画, 以便后面的去噪处理) , 样本如图3所示.然后做阈值处理, 将灰度大于阈值的像素格置为“1” ( 该格有输入) , 同时将灰度小于阈值的像素格置“0” (该格无输入) .在不同的采样环境下, 阈值的选取可能有一定差异, 但是经过一定数量的样本观察, 一定能找到一个适合的阈值.

图3 识别结果为“B”的一个样本

然后, 将经过阈值化处理以后的图像中连续像素面积小于4 (不包括4, 因为经过统计, 正常笔画中最小像素面积应该为4) 的像素点全部去掉.

最后, 将连续像素面积等于4但是该连续面积不为正方形的像素去掉 (正常笔画中面积最小的点应该是正方形) .

2.2 字母图像的识别
为了进一步减轻网络的负担, 本文中使用了52个网络来分别判断26个字母的大小写, 共52种形式.52个网络同时对输入进行判断, 采取竞争的形式, 这里将输出值最大的网络的输出作为最终的输出, 其他输出同时作废.

由于图像分割的时候有14×10个方格, 那么神经网络的输入就有140个, 而对应的输出则只有一个.根据经验公式, 隐含层的神经元数量选择为15.

⛄二、部分源代码

clear all
p(1:256,1)=1;
p1=ones(16,16);%初始化16.16的二值图像像素值（全白)
load E52net net;%加载训练后的BP网络
test=input(‘请输入测试的图像:’,‘s’);%提示输入测试样本图像文件名
if isempty(test),test=0;end
if test0,
disp(‘错误，请重新输入’);
test=input(‘请输入测试的图像:’,‘s’);%提示输入测试样本图像文件名
end
figure(2)
x=imread(test,‘bmp’);%读入测试样本图像
subplot 121,imshow(x);title(‘输入样本图’);hold on;
bw=im2bw(x,0.5);%将读入的训练样本图像转换为二值图像
[i,j]=find(bw0);%寻找二值图像中像素值为0的行号和列号
imin=min(i);%寻找二值图像中像素值为0的最小行号
imax=max(i);%寻找二值图像中像素值为0的最大行号
jmin=min(j);%寻找二值图像中像素值为0的最小列号
jmax=max(j);%寻找二值图像中像素值为0的最大列号
bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax);%截取图像像素值为0的最大矩形区域
rate=16/max(size(bw1));%计算转换为16.16的二值图像的缩放比例
bw1=imresize(bw1,rate);%将截取图像转换为16 x 16的二值图像
[i,j]=size(bw1);%转换图像的大小
i1=round((16-i)/2);%计算转换图像的宽度与16的差距
j1=round((16-j)/2);%计算转换图像的高度与16的差距
p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;%将截取图像转换为标准的16.16的图像
p1=-1.p1+ones(16,16);%反色处理
for m =0:15
p(m16+1:(m+1)*16,1)=p1(1:16,m+1);%形成铡试样本输入向量
end