matlab编程基础与工程应用第四章PPT课件
matlab教程ppt(完整版)
展示部分与整体的关系,通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系,通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系,可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化,通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构,提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织,使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系,通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小,通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系,通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ,模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计,如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换,如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放,形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动,形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状,形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分, 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
MATLAB讲稿——第四章.ppt
P [an an1 a1 a0 ]
二、 多项式行向量的生成方法 1、直接输入法
将多项式的各项系数依降幂次序排放在行 向量的元素位置上。
缺项系数输为0。
2、利用指令生成法 指令 P=poly(AR)
说明:(1)若AR是方阵,则多项式P就是该方阵的 特征多项式;
(2)若AR是行向量,即
AR [ar1 ar2
再例:
>> R=[-0.5 -0.3+0.4i -0.3-0.4i] %根向量
R=
-0.5000
-0.3000 + 0.4000i -0.3000 - 0.4000i
>> P=poly(R) % R的特征多项式
P=
1.0000 1.1000 0.5500 0.1250
>> PPR=poly2str(P,'x') %用习惯的方式显示多项式
例:
>> A=[1 4 7;3 11 6;5 32 68]; >> PA=poly(A) %A的特征多项式
PA =
1.0000 -80.0000 588.0000 -147.0000 >> PPA=poly2str(PA,'s') %用习惯的方式显示多项式
PPA =
s^3 - 80 s^2 + 588 s - 147
PPR =
x^3 + 1.1 x^2 + 0.55 x + 0.125
4.2 多项式运算函数及调用格式
举例
(s2 2)(s 4)(s 1)
例:求
s3 s 1
的“商”和“余”多项式。
>> p1=conv([1 0 2],conv([1 4],[1 1])); %计算分子多
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矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算,如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中,可以使用inv() 函数来求矩阵的逆,使用det() 函数来求矩阵的行列式,使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如,A的逆可以表示为 inv(A),A的行列式可以表示 为det(A),A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词:了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述:特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x,特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用,如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵,例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头,可以包含字母、 数字和下划线,但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用,如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算,可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词:了解矩阵的分解方法,如LU分解、QR分解等。
• 详细描述:在MATLAB中,可以使用lu()函数进行LU分解,使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分,便于计算和分析。
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数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库,进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法,如线性回归、决策 树、支持向量机等,以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构,如卷积神经网络(CNN) 、循环神经网络(RNN)等,以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算,如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析,包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具,如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数,如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行,是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现,根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具,支 持多种统计分析方法,可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算,支持 多种数值计算方法,包括线性代数、微积 分、微分方程等。
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控制流语句
使用条件语句(如if-else)和 循环语句(如for)来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算,如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ,用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能,如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量,可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型, 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型,包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值,包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数,如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词:MATLAB提供了许多内置函 数,可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆:使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量:使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值:使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解:使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
Matlab基础及其应用 ppt课件
5
上机安排
从9月21日(也就是下个星期四)起,每个星 期四安排为上机时间。
上机地点:主楼东312(物电机房) 上机时间:18:00~20:00
20:00~22:00
2021/3/26
Matlab基础及其应用 ppt课件b 概述与入门; 2. 数据类型和运算; 3. 数值计算; 4. 符号运算; 5. 数据和函数的可视化; 6. Matlab编程;
指令输入提示符 >> (12+2*(7-4))/3^2
ans =
2 >>
8. 源程序的开放性。
2021/3/26
Matlab基础及其应用 ppt课件
13
线性方程组求解
a11x1 a12x2 a1nxn b1 a21x1 a22x2 a2nxn b2 an1x1 an2x2 annxn bn
当D=|A|≠0, 方程组有解,可 用Cramer法则 求解。
50
20 12 45
A=[4 2 3;1 3 2;1 3 3;3 2 2]; B=[35 20 60 45;10 15 50 40; …20 12 45 20]; C=A*B
C=
45
40
220 146 475 320 105 89 300 205
20
125 101 345 225 165 114 370 255
-2
0
-4 -5
1
0 .5
0
-0 .5
-1 4
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matlab教程ppt(完整版)
汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
matlab第四讲PPT课件
如需在同一窗口中布置独立的子图,则可在plot命令前加 上subplot命令将一个窗口划分为多个区域,每个区域一幅 子图。
语法:
subplot(m,n,k) 前图
%使m*n幅子图中的第k幅成为当
子图排列次序:先向右后向下
例:画4个子图
>>x=0:0.1:2*pi subplot(2,2,1) %分割为2*2个子图,左上方为当前图
(2)步骤2一般在图形较多的情况下,需要 指定图形窗口、子图时使用。
(3)除步骤1、2、3的其他步骤,可根据需 要改变前后次序。
4.1.3 多个图形绘制的方法
指定图形窗口
前面介绍的plot命令,绘制图形都是在默认 的Figure No.1窗口中,重复使用plot命令时, 后绘制的图形就将前面绘制的图形覆盖了。
plot(x,sin(x)) subplot(2,2,2) %右上方为当前图
plot(x,cos(x))
subplot(2,2,3) plot(x,sin(3*x))
subplot(224) 略逗号
plot(x,cos(3*x))
%左下方为当前图 %右下方为当前图,省
绘图后使用clf命令清除图形窗。 例:>>clf
(2)如果x是矩阵,而y是向量,则y的长度必须等于x的行 数或列数,绘制的方法与前述方法相似。
(3)如果x和y都是矩阵,则大小必须相同,将矩阵x的每列 和y的每列画一条曲线。
例:>>x1=[1 2 3]
y1=[1 2 3;4 5 6]
plot(x1,y1)
%每行1条曲线,第一条包含
(1,1)(2,2)(3,3),第二条包含(1,4)(2,5)(3,6)
用plot(x1,y1,x2,y2,…)命令绘制多条曲线
《MATLAB基础》课件
Matlab的用途
算法开发
Matlab提供了丰富的数学函数库,方便 用户进行算法开发。
数据可视化
Matlab具有强大的绘图和可视化功能, 可以方便地绘制各种图表。
数据分析
Matlab提供了统计分析工具箱,可以进 行数据分析和处理。
微分方程求解
使用Matlab的符号计算功能和数 值求解方法,如`dsolve`和 `ode45`等,可以求解常微分方程 和偏微分方程。
数据分析
数据导入与预处理
使用Matlab的数据导入工具箱,如`readtable`、`readmatrix`等 ,可以方便地导入各种数据格式,并进行数据清洗和预处理。
并进行预测。
聚类算法
Matlab提供了K均值聚类 、层次聚类等聚类算法, 可用于数据聚类和分组。
特征选择与降维
使用Matlab的特征选择和 降维函数,如`fitcdiscr`、 `pca`等,可以提取关键特
征和降低数据维度。
谢谢您的聆听
THANKS
的计算顺序。
流程控制
总结词
掌握Matlab中的流程控制语句及其用法 。
VS
详细描述
Matlab提供了多种流程控制语句,如ifelse语句、switch-case语句和循环语句 (for和while)。这些语句用于控制程序 的执行流程,实现条件判断和重复执行等 功能。
03
Matlab矩阵运算
矩阵的创建
总结词
介绍矩阵的特征值和特征向量运算
详细描述
在Matlab中,可以使用eig函数来计算矩阵的特征值和特 征向量。例如,计算一个3x3的矩阵的特征值和特征向量 可以使用[V,D] = eig(A)的形式,其中V是特征向量矩阵, D是对角线元素为特征值的矩阵。
matlab教程ppt(完整版)
矩阵减法:两个相同大小 的矩阵可以进行减法运算 ,例如D=A-B。
矩阵的分解与特征值
详细描述
矩阵分解:将一个复杂的矩阵分 解为几个简单的、易于处理的矩 阵,例如LU分解、QR分解等。
特征值:矩阵的特征值是该矩阵 的一个重要的数值属性,可以用 于分析矩阵的性质和特征。
矩阵运算
介绍矩阵的创建、索引、算术 运算和逻辑运算等操作。
控制流
介绍if语句、for循环和while 循环等控制流结构的使用方法 。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头,可以包含字母、 数字和下划线,但不能包 含空格。
数据类型
MATLAB支持多种数据类 型,如数值型、字符型、 逻辑型和单元数组等。
matlab教程PPT(完整版)
汇报人:可编辑 2023-12-26
目 录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB图像处理 • MATLAB数值分析 • MATLAB应用实例
01
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
MATLAB是一种用于算法开发、数据 可视化、数据分析和数值计算的编程 语言和环境。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数,指定输入输出参数。
函数体
在函数定义中编写实现特定功 能的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用自 定义函数。
matlab基础与应用 第4章
第四章 MATLAB编程基础 注意: while循环结构的关系表达式可以是某个数据变量或者常 量,这时,将按照非零值为逻辑真进行相应的操作。另外, 在进行上述操作时,若数据变量为空矩阵,则while语句将空 矩阵作为逻辑假处理,也就是说,在while A MATLAB语句S1 end结构中,若A为空矩阵,则MATLAB语句S1永远不会被执 行。
第四章 MATLAB编程基础 1.while循环结构 . 循环结构 while语句可以用来实现“当”型的循环结构,它的一般形式如 下: while(表达式) MATLAB语句 end 当表达式为真时,循环将执行由语句构成的循环体,其特 点是先判断循环条件,如果循环条件成立,即表达式运算结果 为“真”,再执行循环体。循环体执行的语句可以是一句也可 以是多句,在MATLAB语句之后必须使用关键字end作为整个循 环结构的结束。另外,在循环过程中一定要能够改变关系表达 式或者布尔类型变量的值,或者使用其他方法来跳出循环,否 则会陷入死循环(无法正常退出的循环叫作死循环)。
第四章 MATLAB编程基础
4.2 流 程Leabharlann 控 制4.2.1 选择结构 当人们判断某一条件是否满足,根据判断的结果来选择不同的 解决问题的方法时,就需要使用选择结构。和C语言类似, MATLAB的条件判断可以使用if语句或者switch 语句。
第四章 MATLAB编程基础 4.2.1.1 if语句 语句 if语句的基本语法结构有三种,分别如下: (1) if (关系运算表达式) MATLAB语句 end 这种形式的选择结构表示,当关系运算表达式计算的结果 为逻辑真的时候,执行MATLAB语句,这里的MATLAB语句可 以是一个MATLAB表达式,也可以是多个MATLAB表达式。在 MATLAB语句的结尾处,必须有关键字end。
《Matlab教案》课件
《MATLAB教案》PPT课件第一章:MATLAB概述1.1 MATLAB简介介绍MATLAB的历史和发展解释MATLAB的含义(Matrix Laboratory)强调MATLAB在工程和科学计算中的应用1.2 MATLAB界面介绍MATLAB的工作空间解释MATLAB的菜单栏和工具栏演示如何创建、打开和关闭MATLAB文件1.3 MATLAB的基本操作介绍MATLAB的数据类型演示如何进行矩阵运算解释MATLAB中的向量和矩阵运算规则第二章:MATLAB编程基础2.1 MATLAB脚本编程解释MATLAB脚本文件的结构演示如何编写和运行MATLAB脚本强调注释和代码的可读性2.2 MATLAB函数编程介绍MATLAB函数的定义和结构演示如何创建和使用MATLAB函数强调函数的重用性和模块化编程2.3 MATLAB编程技巧介绍变量和函数的命名规则演示如何进行错误处理和调试强调代码的优化和性能提升第三章:MATLAB数值计算3.1 MATLAB数值解算介绍MATLAB中的数值解算工具演示如何解线性方程组和不等式解释MATLAB中的符号解算和数值解算的区别3.2 MATLAB数值分析介绍MATLAB中的数值分析工具演示如何进行插值、拟合和数值积分解释MATLAB中的误差估计和数值稳定性3.3 MATLAB优化工具箱介绍MATLAB优化工具箱的功能演示如何使用优化工具箱进行无约束和约束优化问题解释MATLAB中的优化算法和参数设置第四章:MATLAB绘图和可视化4.1 MATLAB绘图基础介绍MATLAB中的绘图命令和函数演示如何绘制二维和三维图形解释MATLAB中的图形属性设置和自定义4.2 MATLAB数据可视化介绍MATLAB中的数据可视化工具演示如何绘制统计图表和散点图解释MATLAB中的数据过滤和转换4.3 MATLAB动画和交互式图形介绍MATLAB中的动画和交互式图形功能演示如何创建动画和交互式图形解释MATLAB中的图形交互和数据探索第五章:MATLAB应用案例5.1 MATLAB在信号处理中的应用介绍MATLAB在信号处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行信号处理操作解释MATLAB在信号处理中的优势和应用场景5.2 MATLAB在控制系统中的应用介绍MATLAB在控制系统中的基本概念演示如何使用MATLAB进行控制系统分析和设计解释MATLAB在控制系统中的优势和应用场景5.3 MATLAB在图像处理中的应用介绍MATLAB在图像处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行图像处理操作解释MATLAB在图像处理中的优势和应用场景《MATLAB教案》PPT课件第六章:MATLAB Simulink基础6.1 Simulink简介介绍Simulink作为MATLAB的一个集成组件解释Simulink的作用:模型化、仿真和分析动态系统强调Simulink在系统级设计和多领域仿真中的优势6.2 Simulink界面介绍Simulink库浏览器和模型窗口演示如何创建、编辑和运行Simulink模型解释Simulink中的块和连接的概念6.3 Simulink仿真介绍Simulink仿真的基本过程演示如何设置仿真参数和启动仿真解释Simulink仿真结果的查看和分析第七章:MATLAB Simulink高级应用7.1 Simulink设计模式介绍Simulink的设计模式,包括连续、离散、混合和事件驱动模式演示如何根据系统特性选择合适的设计模式解释不同设计模式对系统性能的影响7.2 Simulink子系统介绍Simulink子系统的概念和用途演示如何创建和管理Simulink子系统解释子系统在模块化和层次化设计中的作用7.3 Simulink Real-Time Workshop介绍Simulink Real-Time Workshop的功能演示如何使用Real-Time Workshop进行代码解释代码对于硬件在环仿真和嵌入式系统开发的重要性第八章:MATLAB Simulink库和工具箱8.1 Simulink库介绍Simulink库的结构和分类演示如何访问和使用Simulink库中的块解释Simulink库对于模型构建和功能复用的意义8.2 Simulink工具箱介绍Simulink工具箱的概念和功能演示如何安装和使用Simulink工具箱解释Simulink工具箱在特定领域仿真和分析中的作用8.3 自定义Simulink库介绍如何创建和维护自定义Simulink库演示如何将自定义块添加到库中解释自定义库对于个人和组织级模型共享的重要性第九章:MATLAB Simulink案例分析9.1 Simulink在控制系统中的应用介绍控制系统模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行控制系统设计和分析解释Simulink在控制系统教育和研究中的应用9.2 Simulink在信号处理中的应用介绍信号处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行信号处理仿真解释Simulink在信号处理领域中的优势和实际应用9.3 Simulink在图像处理中的应用介绍图像处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行图像处理仿真解释Simulink在图像处理领域中的优势和实际应用第十章:MATLAB Simulink项目实践10.1 Simulink项目实践流程介绍从需求分析到模型验证的Simulink项目实践流程演示如何使用Simulink进行项目规划和实施解释Simulink在项目管理和协作中的作用10.2 Simulink与MATLAB的交互介绍Simulink与MATLAB之间的数据交互方式演示如何在Simulink中使用MATLAB函数和脚本解释混合仿真模式对于复杂系统仿真的优势10.3 Simulink项目案例分析具体的Simulink项目案例演示如何解决实际工程问题解释Simulink在工程教育和项目开发中的应用价值《MATLAB教案》PPT课件第十一章:MATLAB App Designer入门11.1 App Designer简介介绍App Designer作为MATLAB中的应用程序开发环境解释App Designer的作用:快速创建跨平台的MATLAB应用程序强调App Designer在简化MATLAB代码部署和用户交互中的优势11.2 App Designer界面介绍App Designer的用户界面和工作流程演示如何创建新应用和编辑应用界面解释App Designer中的组件和布局的概念11.3 App Designer编程介绍App Designer中的MATLAB编程模式演示如何使用App Designer中的MATLAB代码块解释App Designer中事件处理和应用程序生命周期管理的重要性第十二章:MATLAB App Designer高级功能12.1 App Designer用户界面设计介绍App Designer中用户界面的定制方法演示如何使用样式、颜色和主题来美化应用界面解释用户界面设计对于提升用户体验的重要性12.2 App Designer数据模型介绍App Designer中的数据模型和模型视图概念演示如何创建、使用和绑定数据模型和视图解释数据模型在应用程序中的作用和重要性12.3 App Designer部署和分发介绍App Designer应用程序的部署和分发流程演示如何打包和发布应用程序解释如何为不同平台安装和运行App Designer应用程序第十三章:MATLAB App Designer案例研究13.1 图形用户界面(GUI)应用程序设计介绍使用App Designer设计的GUI应用程序案例演示如何创建交互式GUI应用程序来简化MATLAB脚本解释GUI应用程序在数据输入和结果显示中的作用13.2 数据分析和可视化应用程序设计介绍使用App Designer进行数据分析和可视化的案例演示如何创建应用程序来处理和显示大型数据集解释App Designer在数据分析和决策支持中的优势13.3 机器学习和深度学习应用程序设计介绍使用App Designer实现机器学习和深度学习模型的案例演示如何将MATLAB中的机器学习和深度学习算法集成到应用程序中解释App Designer在机器学习和深度学习应用部署中的作用第十四章:MATLAB App Designer实战项目14.1 App Designer项目规划和管理介绍App Designer项目的规划和管理方法演示如何组织和维护大型应用程序项目解释项目管理和版本控制对于团队协作的重要性14.2 App Designer与MATLAB的集成介绍App Designer与MATLAB之间的数据和功能集成演示如何在App Designer中调用MATLAB函数和脚本解释集成MATLAB强大计算和分析能力的重要性14.3 App Designer项目案例实现分析具体的App Designer项目案例实现过程演示如何解决实际工程项目中的问题解释App Designer在工程项目实践中的应用价值第十五章:MATLAB App Designer的未来趋势15.1 App Designer的新功能和技术介绍App Designer的最新功能和技术发展演示如何利用新功能和技术提升应用程序的性能和用户体验强调持续学习和适应新技术的重要性15.2 App Designer在跨平台开发中的应用介绍App Designer在跨平台应用程序开发中的优势演示如何创建适用于不同操作系统的应用程序解释跨平台开发对于扩大应用程序市场的重要性15.3 App Designer的未来趋势和展望讨论App Designer在未来的发展趋势和潜在应用领域激发学生对于应用程序开发和创新的兴趣强调持续探索和创造新应用的重要性重点和难点解析本文档为您提供了一份详尽的《MATLAB教案》PPT课件,内容涵盖了MATLAB 的基本概念、编程基础、数值计算、绘图和可视化、应用案例、Simulink的基础知识、高级应用、库和工具箱的使用、案例分析以及项目实践、App Designer 的基础知识、高级功能、案例研究、实战项目和未来趋势等方面的内容。
《Matlab的应用》课件
滤波器类型
01
低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器
等。
滤波器设计
02 根据应用需求,选择合适的滤波器类型和参数。
信号变换
03
包括傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等,用于将
信号从一种表示形式转换到另一种表示形式。
06
Matlab在机器学习中的应 用
机器学习基础
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子集 ,通过算法让机器基于数据进行 自我学习,并做出预测或决策。
控制系统的Simulink优化
通过Simulink的优化工具,可以对控制系统参数进行优化,提高系统 性能。
05
Matlab在信号处理中的应 用
信号处理基础
信号分类
根据不同特性,信号可以分为连续信号和离散信号、确定性信号 和随机信号等。
信号表示法
可以用多种方式表示信号,如时间域、频域、复数域等。
信号处理目的
01
优势
02
广泛应用于学术界和工业界,拥有庞大的 用户社区和丰富的资源。
03
支持多种操作系统,包括Windows、 Linux和Mac OS。
04
可与其他编程语言(如C、Python)进行 集成,方便用户进行混合编程。
02
Matlab基础操作
Matlab编程基础
01
命令行交互模式
介绍Matlab的命令行交互模式,包 括输入命令和查看结果。
《Matlab的应用》PPT课件
目 录
• Matlab简介 • Matlab基础操作 • Matlab在科学计算中的应用 • Matlab在控制系统中的应用 • Matlab在信号处理中的应用 • Matlab在机器学习中的应用
MATLAB基础及应用课件第3-4章
函数格式
说明
函数格式
说明
collect(s,x) 合并自变量x的同幂系 simple(s) 寻找表达式的最简型 数
expand(s) 符号表达式s的展开 simplify(s) 符号表达式的化简
factor(s) 因式分解
radsimp(s) 对含根式的表达式s化 简
numden(s) 符号表达式s的分式通 horner(s) 符号表达式s的嵌套形
loglog(x,y,参 数)
绘制坐标轴都取以10为底的对数坐标图形。对x,y的 要求与plot函数相同
极坐标 polar(theta, 图形 radius,参数)
函数绘制相角为theta、半径为radius的极坐图形。相 角为弧度制
二、特殊二维图形
第3章 MATLAB绘图
函数名 称
绘图函 数
饼图
说明:y轴标注。 函数:text(x,y,‘字符串’)
说明:在坐标(x,y)处标注说明文字。 函数:gtext(‘字符串’)
说明:用鼠标在特定处标注说明文字。
第3章 MATLAB绘图
3.图例注解
函数:legend(字符串1,字符串2,…) 说明:此函数在图中开启一个注解视窗,依据
绘图的先后顺序,依次输出字符串对各个图 形进行注解说明。如字符串1表示第一个出现 的线条,字符串2表示第二个出现的线条。
set(gca,‘ yticklabel ’,‘字符串|字符串…’) 说明:按照字符串设置x,y轴的刻度标注。
4.文字标示
第3章 MATLAB绘图
有关图形的标题、坐标轴标注等图形文字标识类函数如下: 函数:title(‘字符串’)
说明:图形标题。 函数:xlabel(‘字符串’)
MATLAB及应用课件PPT
exist 命令用来查找或检查变量和函数的存在 性
第1章 Matlab概述
上机练习(1)
( 1)以两种方式打开 MATLAB 工作窗口,进入MATLAB 6.5 的工作环 境,并尝试用不同的方式退出。
( 2)尝试、熟悉 MATLAB 6.5 的各栏菜单以及各个工具栏的功能。 ( 3)重新启动 MATLAB 6.5,进入 MATLAB 工作窗口,用 who 命令
x=(1:0.1:10); %给出自变量 x
的定义域
y=2*sin(1+x); %写出函数形
式
plot(x,y)
%绘出函数图形
y=2*sin(1+0.5) %求当 x=0.5
时的 y 值,其
后不加分号,
直接在窗口中
给出结果
y =1.9950
%输出 y 的计
算结果
第1章 Matlab概述
例 1-4 绘制函数 y=3x3-10x2+5x-8的图像
主程序包括了 MATLAB 语言、工作环境、句柄 图形、数学函数库和应用程序接口五部分.
第1章 Matlab概述
1.2、Matlab的工作环境
1. MATLAB 的启动
桌面快捷方式启动 开始菜单方式启动
2. MATLAB和退出
Matlab菜单命令/关闭按钮 在Matlab命令窗口输入exit或quit
123
456
789
第1章 Matlab概述
当然我们也可以采用分行输入的形式
>> A=[1,2,3
4,5,6
7,8,9]
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clear;clc;
%直接赋值法一:生成元胞数组
a(1,1)={[1 3 6;4 7 9;2 5 8]};
a(1,2)={'Hello'};
a(2,1)={(0:0.2:pi)};
a(2,2)={52};
a
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授课:XXX
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%直接赋值法二:生成元胞数组
b={randn(2,3),'Carrot'; 1+2i,1:20}
在命令行窗口输入下列命令
>> A=cell(2)
%建立22空元胞数组
A=
[] []
[] []
>> B=cell(3,4)
%建立34空元胞数组
B=
[] [] [] []
[] [] [] []
[] [] [] []
>> C=cell(2,3,4)
%建立多维空元胞数组
C(:,:,1) =
[] [] []
[] [] []
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授课:XXX
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“元胞标识”:以二维元胞数组a为例,a(2,1)是指中的第 2行第1列的元胞元素;
cell函数的语法为: c = cell(n);建立nn的空元胞数组。 c = cell(m, n)或c = cell([m, n]);建立mn的空元胞数组。 c = cell(size(A));建立与A数组同样尺寸的空元胞数组
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授课:XXX
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【例4.1-3】用cell函数建立元胞数组
%直接赋值法三:生成元胞数组
c=[{randn(2,3)},{'Carrot'};{1+2i},{1:20}]
%直接赋值法四:自动扩展数组尺寸,没有被赋值的元素为空元胞数运行后结果如下:
a=
[3x3 double] 'Hello'
[1x16 double] [ 52]
例4.7-1中,元胞数组的元素是不同类型和不同尺寸 的,其中元素类型包括矩阵、字符串数组、标量和 向量。
创建元胞数组c时,首先使用花括号“{ }”将元胞数 组中的每一元素用括起来,然后在使用矩阵创建的 方括号“[ ]”将元胞数组所有元素括起来,生成元 胞数组。
创建元胞数组d时,只给元胞数组其中的一个元素赋 值,系统会自动扩展数组尺寸,没有被赋值的元素 为空元胞数组存在。
96 cell 授课:XXX
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4.1.2元胞数组的操作
元胞数组的操作主要包括对元胞数组的元 胞,以及元胞数组的访问,修改以及元胞数 组的扩展、收缩等操作。 (1)元胞标识和元胞内容编址 对元胞数组来说,元胞和元胞内容是两个不 同范畴。因此,寻访元胞和寻访元胞中的内 容是两种不同的操作。为此MATLAB设置了两 种不同的操作:“元胞标识”,以及“元胞 内容编址”。
C(:,:,2) =
[] [] []
[] [] []
C(:,:,3) =
[] [] []
[] [] []
C(:,:,4) =
[] [] []
[] [] []
>> whos
Name Size
Bytes Class Attributes
A 2x2
16 cell
B 3x4
48 cell
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C 2x3x4
b=
[2x3 double] 'Carrot'
[1.0000 + 2.0000i] [1x20 double]
c=
[2x3 double] 'Carrot'
[1.0000 + 2.0000i] [1x20 double]
d=
[]
[]
[] [2x3 double]
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授课:XXX
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说明:
B=
[5x5 double] 'Good luck'
[ 100] [1x10 double]
>> C={10}
C=
[10]
>> C(4,4)={20}
C=
[10] [] [] []
[] [] [] []
[] [] [] []
[] [] [] [20]
>> isequal(A,B)
%判断数组是否相等
ans =
MATLAb 编程基础与工程应用
机械工业出版社 王敏杰 朱连轩 潘金凤
2021/3/9
授课:XXX
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第四章 元胞数组、字符串数组 和结构数组
MATLAB提供多达十几种的数据类型,来操作不 同的数据。如果需要获取MATLAB数据类型,可以在 命令行窗口中输入help datatypes,获取在线帮助。另 外不同的工具箱中还有特殊的数据类型。本章详细介 绍元胞数组,字符串和结构数组。
2021/3/9
授课:XXX
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【例4.1-2】建立元胞数组再举例
在命令行窗口输入下列命令
>> A={magic(5),'Good luck';100,1:10}
A=
[5x5 double] 'Good luck'
[ 100] [1x10 double]
>> B=[{magic(5)},{'Good luck'};{100},{1:10}]
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授课:XXX
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4.1.1元胞数组的建立
组成元胞数组的内容可以是任意类型的数据,因此建立元 胞数组之前可以先创建相应的数据。
(1)直接赋值法建立元胞数组
建立元胞数组需要使用运算符花括号“{ }”。
【例4.1-1】用{ }建立元胞数组示例。
(见example41_1.m文件,代码行如下)
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4.1 元胞数组
元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将元胞数 组看做是一种无所不包的通用矩阵,或者叫广义矩阵。胞元 数组的基本元素是元胞(cell),元胞可以存放任何类型、 任何大小的数组,如任意维数值数组、字符串数组、符号对 象等;而且同一个元胞数组中各元胞中的内容可以不同。与 数值数组一样,元胞数组维数不受限制,可以一维、二维或 多维,其中一维元胞数组用得最多;元胞数组对元胞的编址 方法也有单下标编址和全下标编址两种。下面我们就讲解一 下胞元数组的创建,以及简单用法。
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>> whos Name Size A 2x2 B 2x2 C 4x4 ans 1x1
Bytes Class 546 cell 546 cell 192 cell
1 logical
Attributes
(2)用cell函数分配数组,再对逐个元素赋值生成元胞数组 cell函数能够创建空元胞数组,可以是一维、二维和多维的,但创建的元胞数 组一定是空元胞。cell函数的主要目的是为数组预先分配连续的存储空间,节 约内存,提高程序执行效率。