9 数据的输入与处理-2011110809244085

例：将一个平方根写入table.txt a=1:10; b=[a;sqrt(a)]; fid=fopen(‘table.txt’,’w’); fprintf(fid,’table of square root:\n’); fprintf(fid,’%2.0f %6.4f\n’,b); fclose(fid);
数据的输入与输出
数据的输入
直接输入 利用M文件的形式输入数据：
例如： xlsread(‘c:\matlab\work\data.xls’) 在指定位置读取excel文件 data.xls。
利用 load 命令读入数据:
在Matlab工作区中读取纯文本文件，创建一个与文件名 相同的变量，该变量表示的矩阵即为文件中数据组成的矩阵。

129 140 103.5 88
ddata.xls 见右表：
185.5 195 105.5 157.5 107.5 77 81 162 162
117.5
-33.5
-9
数据的输入
function plotgriddata(x,y,z) mx=min(x); Mx=max(x); my=min(y); My=max(y); Nx=length(x); Ny=length(y); cx=linspace(mx,Mx,Nx); cy=linspace(my,My,Ny); cz=griddata(x,y,z,cx,cy','cubic'); mesh(cx,cy,cz)
多项式拟合

例 求以下数据的6次拟合多项式。
0 2.1 0.1 2.3 0.2 2.5 0.3 2.9 0.4 3.2 0.5 3.3 0.6 3.8 0.7 4.1 0.8 4.9 0.9 5.4 1.0 5.8
X y
解：x=0:0.1:1; y=[2.1 2.3 2.5 2.9 3.2 3.3 3.8 4.1 4.9 5.4 5.8]; p=polyfit(x,y,6); pa=poly2str(p,’x’) >>pa= -4.085x^6-31.0143x^5+87.4026x^4-72.6557x^3 +24.3351x^2-0.29986x+2.1086
二维插值
例：利用二维插值对peaks 函数进行插值。 解：[x,y]=meshgrid(-3:0.25:3);

z=peaks(x,y); [x1,y1]=meshgrid(-3:0.125:3); z1=interp2(x,y,z,x1,y1);
mesh(x1,y1,z1)
非线性最小二乘拟合
2、建立命令文件 exam73.m x0=[10,0.5]; t=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8]; c=[19.21 18.15 15.36 14.10 12.98 9.32 7.45 5.24 3.01]; x=leastsq(‘ct’,x0) %新版用lsqcurvefit
3 9.32 4 7.45 6 5.24 8 3.01
t c
15.36
解：令x(1)=t, x(2)=k 1、建立函数文件 ct.m function y=ct(x) t=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8]; c=[19.21 18.15 15.36 14.10 12.98 9.32 7.45 5.24 3.01]; y=c-x(1)*exp(-x(2)*t)
， x
称为插值函数，它常取多项式或分段多项式。与曲线拟合函数不 同的是插值函数满足条件：
x0 y0 , x1 y1 , , xn yn
一维插值
一维插值 命令：Y1=interp1(x,y,X1,’method’) 功能：根据已知的数据(x,y),用method方法进行插值， 然后计算X1对应的函数值Y1。 说明：x,y是已知的数据向量，其中x应以升序或降序来 排；X1是插值点的自变量的坐标向量；’method’是用 来选择插值算法的，它可以取：’linear’(双线性插 值)、’cubic’（三次插值）、’nearst‘（最近插值）
曲线拟合

非线性最小二乘拟合
命令：leastsq(‘f’,x0)
功能：做非线性最小二乘拟合，f是M函数文件。
说明：Matlab需要完整安装才能用此命令。
非线性最小二乘拟合

用表中的数据拟合
0.25 19.21 0.5 18.15 1
c(t ) re kt
1.5 14.10 2 12.98
中系数t，k，并画出图像。

tt=0:.2:8; yy=x(1).*exp(-x(2).*tt); plot(tt,yy,t,c,’rp’)
函数插值
函数插值是在已知数据之间寻找估计值的过程。 在信号处理和图像处理中，插值是极其常用的方法。
插值函数：
interp1 interp2 一维插值 二维插值
griddata
栅格数据插值
文件的关闭：fclose status=fclose(fid); 其中fid为所要关闭的文件的句柄，status为关闭文 件的返回代码，若成功则为0，否则为-1。
文本文件的写入：fprintf
count=fprintf(fid,format,A)
将矩阵 A 按指定的格式写入文本文件；若省略 fid， 则表示在屏幕上输出；format通常用%开头。
数据的统计分析

基本统计函数 功能简介
求最大值
求最小值 计算元素之间的差
函数名称
max()
min() diff()
函数名称
std()
var（） sort（）
功能简介
求标准差
求方差 排序
median()
求中值（中位数）
histogram()
corrcoef() cov()画直方图或ຫໍສະໝຸດ 图求相关系数 求协方差矩阵
文本文件的写入（续） format中还可以使用escape character： \b Backspace退后一格
\f \n \r \t \\
\’’、’’
%%
Form feed换页 Newline换行 Carriage return回车 Horizontal tab水平制表符 Backslash反斜杠 Single quotation mark单引号 Percent character百分号
geomean（） 求几何平均值 mean（） 求算数平均值
数据的统计分析
例：基本统计函数的使用。 解：A=rand(5,4)

A1MAX=max(A) A2MAX=max(A1MAX) AMED=median(A) AMEAN=mean(A) ASTD=std(A)
曲线的拟合
多项式拟合 命令：[p,s]=polyfit(x,y,n) 功能：对数据组x，y进行多项式拟合，拟合多 项式的阶数是n，其中p是多项式的系数矩阵，s为 预测误差估计值得矩阵。
load load
文件名.doc 文件名.txt
数据的输入
x y 7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.5 84 z -4 -8 -6 -8 -6 -8 -8 -9 -9 -8 -8 -9 -4
d=xlsread('ddata.xls'); plotgriddata(d(:,1),d(:,2),d(:,3))

一维插值

例：对
y
1 , 5 x 5 ，用11个节点作三种插值， 2 1 x
比较结果。 解：x1=-5:10/(11-1):5; y1=1./(1+x.^2);
x=-5:0.5:5;
y2=interp1(x1,y1,x,’linear’); y3=interp1(x1,y1,x,’spine’); y4=interp1(x1,y1,x,’nearst’); axis([-5 5 -0.4 1.6])
文件的打开与关闭
文件的打开 fid=fopen(文件名，打开方式)
其中文件名用字符串形式，常见的打开方式有： ’r’ 只读，文件必须存在 ’w’ 写文件，若文件已存在则原内容将被覆盖；若文件不存
在则新建一个 ’a’ 在文件末尾添加，文件若不存在则新建一个 ’r+’ 可读可写，文件必须存在 存在则新建一个 ’a+’ 可读可写可添加，文件若不存在则新建一个
二维插值
二维插值 命令：Z1=interp2(x,y,z,X1,Y1,’method’) 功能：根据已知的(x,y,z)，用method方法进行插值， 然后计算（X1，Y1）对应的函数值Z1。
说明：x,y是已知的原始数据，z是函数值；X1，Y1是插值 点的自变量的坐标向量；’method’是用来选择插值算法的， 它可以取：’linear’(双线性插值)、’cubic’（三次插 值）、’nearst‘（最近插值）

table of square root: 1 1.0000 2 1.4142 3 1.7321 4 2.0000 5 2.2361 6 2.4495 7 2.6458 8 2.8284 9 3.0000 10 3.1623
例： x=0:0.1:1; y=[x;exp(x)]; fid=fopen(’output.dat’,’wt’); fprintf(fid,’ x exp(x)\n’); fprintf(fid,’%6.2f %12.8f\n’,y); status=fclose(fid);
函数插值

插值法由实验或测量的方法得到所求函数 y=f(x)在互异点 处的值
x0 , x1 , x2 , , xn
y0 , y1 , y2 , , yn ，构造简单函数