实验一网络信息的查询与处理

第一篇：实验一网络信息的查询与处理

实验一网络信息的查询与处理

一． 实验目的：

1．2．

学会在网络上查询信息的方法。学会常用的搜索引擎的使用方法。

二． 实验要求：

1．通过查询与搜索指定信息内容，熟练掌握因特网上查找信息的方法。

2．通过搜索指定的复合信息，熟练掌握常用搜索引擎的使用。

三． 实验内容：

现以在网络上查找提供网上购物的网站和有关网络营销的文章为例，来说明网络信息的查询与处理。

四． 实验步骤：

1.使用并熟悉搜索引擎Google、百度、维普资询等，比较这些搜索引擎的相同与不同处，以及各自优缺点。

2.应用搜索引擎查找关于“信息系统管理风险”的内容，并下载一篇完整的报道或论文附在实验报告中。

3.应用搜索引擎查找关于“无线电子商务”的内容，并下载一篇完整的报道或论文附在实验报告中。

4.进入阿里巴巴网站，查找有关“广告瓷杯”的商品供求信息，并下载相关内容附在实验报告中。

5.按实验指导书的格式和上述要求写出实验报告。

第二篇：网络信息的查询与处理实验总结报告

文博教育-河南人力资源网分享-www.xiexiebang.com 实验一

网络信息的查询与处理

一． 实验目的：

1． 2． 学会在网络上查询信息的方法。学会常用的搜索引擎的使用方法。

二． 实验要求：

1．通过查询与搜索指定信息内容，熟练掌握因特网上查找信息的方法。2．

通过搜索指定的复合信息，熟练掌握常用搜索引擎的使用。

三． 实验内容：

现以在网络上查找提供网上购物的网站和有关网络营销的文章为例，来说明网络信息的查询与处理。

四． 实验步骤：

Yahoo的使用非常简单，只要在搜索引擎中键入要查找的单词，单击按钮或回车即可。

如要在网络上查询有关网络营销的文章，可进行如下操作： 1）进入雅虎网站。在浏览器的地址栏内键入雅虎的网址： 2）yahoo 如图1-1。

3）在雅虎的搜索引擎里键入“网络营销论文”，按回车或者按“检索”，文博教育-河南人力资源网分享-www.xiexiebang.com 将得到有关结果。

4）点击所需的结果，通过连接进入相关网页，如图1-3。

5）对于所得的内容，可以下载保存到硬盘，留待以后仔细查阅，后者进行其他操作。

图1-1

图1-3 在搜虎上进行类似操作也可得到相似的结果。

以下各图是在搜虎上查询提供网上购物的网站的各个步骤：

文博教育-河南人力资源网分享-www.xiexiebang.com

五． 思考与讨论

1． 在搜索过程中，如何使搜索结果中尽量避免出现与关键字无关的信息？ 2． 如何做到关键字的布尔逻辑搜索？

人力资源管理师文博教育：www.xiexiebang.com 整理分享

第三篇：网络实验(一)

南京信息工程大学实验（实习）报告实验（实习）名称网络的组建、安装与应用实验（实习）日期得分指导教师刘生专业年级班次姓名学号

1.实验目的(1)掌握组建计算机网络的相关以太网标准、相关布线标准

(2)掌握10BASE-T、100BASE-TX组网所需的器件与设备

(3)熟悉组建以太网的方法和过程

(4)掌握局域网的配置和简单应用

2.实验内容

(1)计算机网络的硬件安装（因实验室已经组建成局域网，此步骤可跳过，但要注意观察实验室网络的拓扑结构、组网所用的硬件设备等情况。）

(2)掌握网络的配置方法与过程

(3)局域网的简单应用（共享、发送控制台消息、网上会议）

3.实验步骤

(1)工具准备。

(2)制作线缆。

(3)安装网卡。

(4)将计算机与集线器或交换机连接。

(5)安装网卡驱动程序。

(6)配置计算机的网络连接，设置IP地址。

(7)用PING命令测试网络的连通性。

(8)设置共享资源。

(9)访问共享资源。

(10)发送控制台消息。

(11)网络会议（netmeeting）的使用。

4.实验总结

根据实验过程自行编写。

第四篇：数字图像处理实验一

实验报告

一、实验原理

1．调用imread函数将图像文件读入图像数组（矩阵）

A=imread(filename,fmt)2.调用imwrite函数将图像文件写入图像数组（矩阵）

imwrite(a,filename,fmt)3.调用imshow函数显示图像

Imshow（I，N）

4.图像的灰度平均值。调用ave=mean2（I）计算图像的均值 5.协方差矩阵。调用Cfg=COV（f，g）计算图像f和图像g的协方差矩阵 图像的灰度标准差。调用SD=STD2（I）的灰度标准差 7.图像的相关系数。调用函数rfg=CORR2(f，g)计算大小相等的两幅图像f和g的相关系数

二、图像及统计数据

原图像的平均灰度值= 77.5170

灰度标准差= 44.2095 灰度图像的平均灰度值= 74.4516

灰度标准差=37.1236 反白图像的平均灰度值= 180.5484

灰度标准差= 37.1236 灰度图像和反白图像的相关系数是

三、程序

I=imread('football.jpg');subplot(2,2,1);imshow(I);J=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(J);Ave=mean2(J)Ave =

74.4516 SD=std2(double(J))SD =

37.1236 s=size(J);all_white=255*ones(s(1),s(2));all_white_uint8=uint8(all_white);K=imsubtract(all_white_uint8,J);subplot(2,2,3);imshow(K);imwrite(K,'football_iverse.jpg');

四、思考题

1.图像统计特征让我们更加了解图像的变换，使图像处理更加方便 2.五、心得体会

这次试验，我学会了使用marlab中的图像处理工具箱中的函数，对每个图像处理函数的功能都有了深入的认识。同时，我掌握了MATLAB的基本应用方法，对图像文件的读/写的方法有了初步认识。总之这次试验让我对MATLAB的图像处理有了一点学习，为更好地学习数字图像处理打下了一定的基础。

第五篇：数字图像处理实验一

一、实验目的及内容 内容： 灰度变换和空间滤波 1.灰度变换

利用imadjust函数（可结合stretchlim函数）对图像对比度拉伸 2.直方图绘制、均衡和匹配

利用imhist，histeq函数完成图2.8及图2.11的功能 3.空间滤波

线性空间滤波：

利用滤波函数imfilter函数完成图2.16中b,c,d,e的图像平滑效果

利用fspecial函数生成average,disk，gaussian滤波器完成图像的平滑效果

利用fspecial函数生成prewitt, sobel,laplacian滤波器完成图像的锐化效果

非线性空间滤波

利用中值滤波函数medfilt2去除椒盐噪声

二、实验原理

①、函数imadjust是一个基本的图像处理工具箱函数，用于对灰度级图像进行灰度变换。

g=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)，该函数将图像f中的灰度值映射为图像g中的新值，即将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。

②、函数imhist是处理图像直方图的核心函数

h=imhist(f,b)，其中f为输入图像，h为其直方图，b是用来形成直方图的“容器”的数目。

③、函数histeq是实现直方图匹配的函数

g=histeq(f,hspec)，其中f为输入图像，hspec为规定的直方图，g为输出图像，输出图像的直方图近似于指定的直方图hspec。

④、函数imfilter用来实现线性空间滤波

-1-g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options)，其中f为输入图像，w为滤波模板，g为滤波后的结果。

用于平滑的滤波器有：’average’,’disk’,’gaussian’ 用于锐化的滤波器有：’laplacian’,’prewit’,’sobel’

三、实验源代码及结果

1、灰度变换、直方图绘制、均衡和匹配 f=imread('anna.jpg')%读取anna.jpg图片 subplot(2,4,1)imshow(f),title('原图')%显示原图

f1=imadjust(f,[0.2 0.5],[ 0 1])%将图片的灰度级别在0.2至0.5之间的部分拉伸

至0到1之间

subplot(2,4,2)imshow(f1),title('灰度拉伸之后')%显示灰度拉伸之后的图片 subplot(2,4,3)imhist(f),title('原图直方图')f2=histeq(f,128)%进行直方图均衡化，灰度级数设为128 subplot(2,4,4)imhist(f2),title('均衡化')%显示均衡化之后的直方图 g=imread('bag.png')%读取bag.png图像

h=imhist(g)%生成bag.png图像的直方图赋值给向量h subplot(2,4,5)imhist(g),title('规定的直方图')f3=histeq(f,h)%进行直方图匹配 subplot(2,4,6)imshow(f3),title('直方图匹配')运行结果

2、线性空间滤波

a=imread('block.png')%读取block.png图像 figure,subplot(2,3,1)imshow(a),title('原图')w=1/(31*31)*ones(31)%生成31*31的全为1的矩阵，命名为w a1=imfilter(a,w)%利用imfilter函数进行滤波 subplot(2,3,2)imshow(a1)a2=imfilter(a,w,'replicate')%图像的大小通过复制图像边界外的值来扩展 subplot(2,3,3)imshow(a2)a3=imfilter(a,w,'symmetric')%图像的大小通过边界镜像反射来扩展 subplot(2,3,4)

-3-imshow(a3)a4=imfilter(a,w,'circular')%图像的大小通过将图像处理为二维周期函数的一个周期来扩展

subplot(2,3,5)imshow(a4)aa=im2uint8(a)a5=imfilter(aa,w,'replicate')subplot(2,3,6)imshow(a5)

b=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(b),title('原图')w1=fspecial('average',[4])%生成average平滑滤波器 b1=imfilter(b,w1)%进行滤波 subplot(2,2,2)imshow(b1),title('average')w2=fspecial('disk',5)%生成disk平滑滤波器 b2=imfilter(b,w2)subplot(2,2,3)imshow(b2),title('disk')w3=fspecial('gaussian',[3 3],0.5)%生成gaussian平滑滤波器 b3=imfilter(b,w3)

-4-subplot(2,2,4)imshow(b3),title('gaussian')

c=imread('anna.jpg')figure,subplot(2,2,1)imshow(c),title('原图')w4=fspecial('prewitt')%生成prewitt锐化滤波器 c1=imfilter(c,w4)subplot(2,2,2)imshow(c1),title('prewitt')w5=fspecial('sobel')%生成sobel锐化滤波器 c2=imfilter(c,w5)subplot(2,2,3)imshow(c2),title('sobel')w6=fspecial('laplacian')%生成laplacian锐化滤波器 c3=imfilter(c,w6)subplot(2,2,4)imshow(c3),title('laplacian')运行结果

3、非线性空间滤波

d=imread('anna.jpg')%读取anna.jpg图像，赋值给d d1=imnoise(d,'salt & pepper',0.3)%用imnoise函数对d生成椒盐噪声 figure,subplot(1,2,1)imshow(d1),title('被椒盐噪声污染的图像')d2=medfilt2(d1)&用中值滤波器进行滤波 subplot(1,2,2)imshow(d2),title('去除椒盐噪声的图像')运行结果

四、实验总结（心得体会）

通过这次实验，首先我熟悉了Matlab的基本操作，掌握了图像处理的基本操作，比如如何读一张图片进来、如何显示一张图片等等。这些都是最基本的操作。其次我知道了灰度变换的函数imadjust的使用，它是将选定的灰度级别范围变换为规定的范围，可以自由变换图像的灰度级别；还有掌握了如何画图像的直方图、将直方图均衡化等等。还学会了图像的滤波处理，通过函数imfilter进行滤波。常用的平滑滤波器有average,disk，gaussian、锐化滤波器有prewitt, sobel,laplacian。还学会了用中值滤波去除椒盐噪声。这些都是一些比较初级的函数，后面还有很多图像处理方法需要学习。