布里渊区matlab代码

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matlab一些基础代码含义

MATLAB（Matrix Laboratory）是一个由MathWorks公司开发的商业数学软件，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。

下面是一些MATLAB基础代码及其含义：
1.x = 1:10;：这将创建一个从1到10的整数数组。

2.y = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];：这将创建一个3x3的矩阵。

3.z = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]';：这将创建一个3x3的转置矩阵。

4.plot(x, y);：这将绘制一个线图，其中x是x轴，y是y轴。

5.xlabel('X-axis');：这将为x轴添加标签。

6.ylabel('Y-axis');：这将为y轴添加标签。

7.title('My Plot');：这将为图形添加标题。

8.grid on;：这将打开网格线。

9.x = rand(1,10);：这将创建一个包含10个随机数的数组。

10.y = sin(x);：这将计算每个x值的正弦值。

11.y = y .^ 2;：这将把数组y的每个元素平方。

12.z = max(y);：这将找到数组y中的最大值。

13.z = min(y);：这将找到数组y中的最小值。

14.z = sum(y);：这将计算数组y的总和。

15.z = length(y);：这将返回数组y的长度（即元素数量）。

这只是MATLAB的一些基础代码，实际上MATLAB的功能远不止这些，还包括更复杂的数值计算、信号处理、图像处理等。

matlab实现海洋要素计算代码

代码：clear all;close all;clc%M2,S2,N2,K2,K1,O1,P1,Q1八个分潮的杜德深常数U1、2、3、4、5、6、0U=[2,0,0,0,0,0,0;2,2,-2,0,0,0,0;2,-1,0,1,0,0,0;2,2,0,0,0,0,0;1,1,0,0,0,0,1;1,-1,0,0,0,0,-1;1,1,-2,0,0,0,-1;1,-2,0,1,0,0,-1;];%% 天文元素的变化速度twys_[]twys_=[14.4921,0.549,0.0411,0.0046,0.0022,0.0000000196].*(pi/180); %% 求天文要素twys[tao,s,h_,p,N_,p_]year=2003;mon=3;day=3+15;time=0;i=floor((year-1900)/4);ddd=76;dy=year-1900;di=ddd+i+time/24;s=277.02+129.3848*dy+13.1764*di;h_=280.19-0.2387*dy+0.9857*di;p=334.39+40.6625*dy+0.1114*di;N_=100.84+19.2382*dy+0.053*di;p_=281.22+0.0172*dy+0.00005*di;tao=15*time-s+h_;twys=[tao,s,h_,p,N_,p_].*pi/180;%% 求[M2,S2,N2,K2,K1,O1,P1,Q1]八个分潮角速度sig、初始相位V sigg=zeros(1,8);V0=zeros(1,8);for k =1:8sigg(k)=sum(U(k,1:6).*twys_);V0(k)=sum(U(k,1:7).*[twys,pi/2]);V0(k)=rem(V0(k),(2*pi));if abs(V0(k))<0.0001V0(k)=0;endif V0(k)<0V0(k)=V0(k)+2*pi;endend%% 求交点因子ff、交点订正角uufK1_cosuK1=1+0.002*cos(-2*twys(4)-twys(5))+0.0001*cos(-2*twys(5)) -0.0198*cos(-twys(5))+...0.1356*cos(twys(5))-0.0029*cos(2*twys(5));fK1_sinuK1=0.002*sin(-2*twys(4)-twys(5))+0.0001*sin(-2*twys(5))-0.0 198*sin(-twys(5))+...0.1356*sin(twys(5))-0.0029*sin(2*twys(5));uK1=atan(fK1_sinuK1/fK1_cosuK1)+2*pi;fK1=abs(sqrt(fK1_cosuK1^2+fK1_sinuK1^2));%%%计算M2分潮的交点因子和交点订正角fM2_cosuM2=1+0.0005*cos(-2*twys(5))-0.0373*cos(-twys(5))+0.0006* cos(2*twys(4))+...0.0002*cos(2*twys(4)+twys(5));fM2_sinuM2=0.0005*sin(-2*twys(5))-0.0373*sin(-twys(5))+0.0006*sin (2*twys(4))+...0.0002*sin(2*twys(4)+twys(5));uM2=atan(fM2_sinuM2/fM2_cosuM2)+2*pi;fM2=abs(sqrt(fM2_cosuM2^2+fM2_sinuM2^2));%计算K2分潮的交点因子和交点订正角fK2_cosuK2=1-0.0128*cos(-twys(5))+0.2890*cos(twys(5))+0.0324*cos (2*twys(5));fK2_sinuK2=-0.0128*sin(-twys(5))+0.2890*sin(twys(5))+0.0324*sin(2*t wys(5));uK2=atan(fK2_sinuK2/fK2_cosuK2)+2*pi;fK2=abs(sqrt(fK2_cosuK2^2+fK2_sinuK2^2));%%%计算P1分潮的交点因子和交点订正角fP1_cosuP1=1+0.0008*cos(-2*twys(5))-0.0112*cos(-twys(5))-0.0015*co s(2*twys(4))...-0.0003*cos(2*twys(4)+twys(5));fP1_sinuP1=0.0008*cos(-2*twys(5))-0.0112*cos(-twys(5))-0.0015*cos(2 *twys(4))...-0.0003*cos(2*twys(4)+twys(5));uP1=atan(fP1_sinuP1/fP1_cosuP1)+2*pi;fP1=abs(sqrt(fP1_cosuP1^2+fP1_sinuP1^2));%%%计算O1分潮的交点因子和交点订正角fO1_cosuO1=1-0.0058*cos(-2*twys(5))+0.1885*cos(-twys(5))+0.0002*c os(2*twys(4)-twys(5))...-0.0064*cos(2*twys(4))-0.0010*cos(2*twys(4)+twys(5));fO1_sinuO1=-0.0058*sin(-2*twys(5))+0.1885*sin(-twys(5))+0.0002*sin (2*twys(4)-twys(5))...-0.0064*sin(2*twys(4))-0.0010*sin(2*twys(4)+twys(5));uO1=atan(fO1_sinuO1/fO1_cosuO1);fO1=abs(sqrt(fO1_cosuO1^2+fO1_sinuO1^2));fS2=1;uS2=0;fQ1=fO1;uQ1=uO1;fN2=fM2;uN2=uM2;ff=[fM2,fS2,fN2,fK2,fK1,fO1,fP1,fQ1];ff=[0.9837,1,0.9837,1.511,1.0632,0.0968,0.9936,1.0968];uu=[uM2,uS2,uN2,uK2,uK1,uO1,uP1,uQ1];uu=[6.2504,0,6.2504,6.0167,6.1549,0.144,6.2724,0.144];%% 最小二乘法计算法方程date=load('E:\magicalcity\2020.3\海洋要素计算\上机实验\3.txt'); %构造系数矩阵AN=721;N_=360;A=zeros(9,9);for f=2:9aa=(sin(sigg(f-1)*N/2));bb=(sin(sigg(f-1)/2));A(1,f)=aa/bb;A(f,1)=A(1,f);endA(1,1)=N;for k=2:9for j=2:9if k==jA(k,j)=(N+sin(sigg(k-1)*N)/sin(sigg(k-1)))/2;endif k~=ja=(sin((sigg(k-1)-sigg(j-1))*N/2));b=(sin((sigg(k-1)-sigg(j-1))/2));c=(sin((sigg(k-1)+sigg(j-1))*N/2));d=(sin((sigg(k-1)+sigg(j-1))/2));A(k,j)=(a/b+c/d)/2;endendend%构造系数矩阵BB=zeros(8,8);for k=1:8for j=1:8if k==jB(k,j)=(N-sin(sigg(k)*N)/sin(sigg(k)))/2;endif k~=ja=(sin((sigg(k)-sigg(j))*N/2));b=(sin((sigg(k)-sigg(j))/2));c=(sin((sigg(k)+sigg(j))*N/2));d=(sin((sigg(k)+sigg(j))/2));B(k,j)=(a/b-c/d)/2;endendend%构造F1、F2F1=zeros(9,1);F2=zeros(8,1);F1(1,1)=sum(date(:,2));for k=2:9for j=1:NF1(k,1)=F1(k,1)+date(j,2)*cos(sigg(k-1)*(j-361));F2(k-1,1)=F2(k-1,1)+date(j,2)*sin(sigg(k-1)*(j-361));endend%法方程的解x，yx=A\F1;y=B\F2;%% 计算准调和振幅R和位相sitafor k=2:9R(k-1)=(x(k)*x(k)+y(k-1)*y(k-1))^(1/2);if x(k)>=0sita(k-1)=asin(y(k-1)/R(k-1));endif x(k)<0sita(k-1)=pi-asin(y(k-1)/R(k-1));endend%% 计算调和常数H、gfor k=1:8H(k)=R(k)./ff(k);g(k)=sita(k)+V0(k)+uu(k);g(k)=rem(g(k),2*pi);if g(k)<0g(k)=g(k)+2*pi;endg(k)=g(k)*180/pi;end%% 潮汐自报hhdelt=0;for k=1:Nhh(k)=0;for j=1:8hh(k)=hh(k)+ff(j)*H(j)*cos(sigg(j)*(k-361)+V0(j)+uu(j)-g(j));endhh(k)=hh(k)+x(1);delt=delt+(hh(k)-date(k,2))^2;enddelt=(delt/N)^(1/2);figure(1)plot(date(:,2),'r')hold on;plot(hh(1,:),'b')title('实测（红色）、自报（蓝色）潮汐曲线','fontsize',12)%% 5.1-6.1的潮汐预报hhpfor k=1:745hhp(k)=0;for j=1:8hhp(k)=hhp(k)+ff(j)*H(j)*cos(sigg(j)*(k+1056)+V0(j)+uu(j)-g (j));endendfigure(2)plot(hhp(1,:),'b')title('预报5.1-6.1潮汐','fontsize',12)。

一、MATLAB之基础入门代码

⼀、MATLAB之基础⼊门代码序⾔本篇旨在列出matlab⼊门及在科研中必须掌握的⼀些基础代码，主要内容包括：matkab矩阵运算、绘图、函数流程控制、⽂件、图像、函数等基本操作，以便于随查随⽤，⾄于常⽤的算法本篇鲜有涉及。

%% matlab总述% matlab中基本数据结构是矩阵，即使单独⼀个数也视为⼀个1*1的矩阵%%%% 矩阵创建&赋值操作a=5;b=[1 2 3];c=[1;2;3];d=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];x=[0:0.5:2]; % 0.5是步长x=zeros(4); % 4*4零矩阵x=zeros(2,3);% 2*3零矩阵x=ones(5,5); % 1矩阵x=eye(5); % 5阶单位阵，与Octave语法完全⼀致[r,c]=size(x); % 返回x矩阵的⼤⼩x=linspace(0,3,5); % 0到3间均匀⽣成5个点,⽣成函数的采样点[x,y,z]=meshgrid([],[],[]); % ⽤以⽣成函数的采样点%%%% matlab中的保留字piInf % ⽆穷⼤NaN % 未定式，0/0%%%% 数组计算a=a+b;a=a-b;% 数组加减a=b*c;a=b*inv(x)% 数组乘除 inversea=b.*c; % 对应位操作./ .* .^a=a';a=a(:);% 数组拉直%%%% 数组索引与操作% 括号是索引符号，如([],[])x=a(2,2);x=a(5);x=a(1:2,3:4); %([],[])x(x>72)=x(x>72)-72 % 数组的逻辑索引，x>72⾃⾝就是⼀个0/1⼆维数组，x(x>72)就是访问对应为1位置处的值% 数组赋值/改值a(2,2)=0a(5)=9a(1:2,3:4)=ones(2,2)a(1:2,[3,4,7,11])=ones(2,2) % matlab中[1:9],1:9是基本数据类型%%%% 数组的⽐较和逻辑运算,符合条件的同⼀位置为1，不符合则为0x=[1 2 3 4 5 6 7];y=[1 2 4 5 5 6 8];eq=(x==y); %上⾯说过了，x==y⾃⾝也是⼀个0/1⼆维数组eq=(x>2)&(y<5); % 与 &两边既可以是标量也可以是向量 VS. &&两边只能是标量eq=(x>2)|(y<5); % 或eq=xor(x>4,y<5); % 异或x(x<3)=-1; % (x<3)是⼀个0/1数组，x(x<3)就是把(x<3)数组中1对应位置的位置访问，再将访问到的位置赋值1，⽐较和逻辑运算与数组索引结合xy=[x,y]; xy=[x;y]; % ⽤已有数组构建新数组，数组融合img=cat(3,R,G,B); % ⾼级数组融合xy(:,xy(1,:)<4)=0 %逻辑运算结果矩阵也可以⽤来数组索引%%%% 数组操作函数x=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];x=flipud(x);%上下转x=fliplr(x);%左右转x=rot90(x);%逆时针旋转90度x=pinv(x);%数组求（伪）逆sum(x,1); % x每列求和sum(x,2); % x每⾏求和sum(x(:)); % 求全和，：表⽰将数组拉直maxn=max(x);% 返回每列最⼤值maxn=max(x);% 返回每列最⼤值maxn=max(x(:)); % 返回全局最⼤值min(); % ⽤法同max()%%%% 常⽤数学函数% 注意matlab中矩阵是基本数据结构，因此所有函数都是对矩阵中每个x_i操作y=sin(x);y=abs(x);%绝对值y=sqrt(x);%开⽅y=ceil(x);%向上取整y=floor(x);%向上取整y=round(x);%四舍五⼊取整y=rand(r,c);%⽣成随机矩阵b=sum(a,idm);%求和函数，dim=1 表⽰对每⼀列求和，dim=2 表⽰对每⼀⾏求和tabulate(detect_result)% detect_result是⼀个列向量，该函数⽤以频数、频率统计%%%% MATLAB函数基本语句for i=1:2:100 %endwhile 1if a<1breakendendfunction [output1,]=functionname(input1,) % 函数定义command1command2output1=%%%% 基本绘图%plotx=0:0.001*pi:2*pi;y=sin(x);z=cos(x);plot(x,y,'-ob','LineWidth',1.5) % 标出数据点的折线图hold onplot(x,z,'rs') % 散点图drawnow % 动画图xlabel('x')ylabel('y')title('图')axis equal % 两轴单位长度相等axis([-2,2,-2,2]) % 控制坐标轴范围set(gca,'XTick',0:pi/2:4*pi); % 设置坐标轴刻度间距，⼀般与下⼀⾏命令搭配set(gca,'XTickLabel',{'0','0.5*pi','pi','1.5*pi','2*pi','2.5*pi','3*pi','3.5*pi','4*pi'})% 设置坐标轴刻度标号xlim([-2,2]) % 控制坐标轴范围text(0,0,'(0,0)') % 在数据曲线上点(x,y)处，标出'(3,5)'legend('cos(x)','sin(x)','sin(x)-cos(x)') % 依照绘图的顺序依次标注图例saveas(gcf,strcat('ch',num2str(i),'.emf')) % 保存plot图⽚，gcf是plot的句柄plot(X)%绘制⼆维矩阵，以⾏号为横坐标，各列为纵坐标plot(X);% plot制作动图for k=1:10plot (fft(eye(k+10))) % eye()单位阵，fft()傅⾥叶变换，plot()绘制矩阵axis equalM(k)=getframe; % 截取当前窗⼝作为影⽚帧endmovie(M,50) %播放多帧图⽚，M 50次%极坐标plar(theta,r,LineSpec)t=0:0.1:3*pi;polar(t,abs(cos(5*t)));% 快速⽅程绘图fplot('x-cos(x^2)',[-4,4]);% 绘制y=x-cos(x^2)ezplot('y-f(x),[-6 6 -8 8]');% ezplot('⽅程式'，[xmin xmax ymin ymax])ezplot('cos(3*t)','sin(3*t)',[0:2*pi]);% ezplot('x参数式'，'y参数式'，[tmin,tmax])%%%% 参数⽅程作图（可以画出很有趣的⾮函数图像）t=0:pi/50:2*pi;x=sin(t);y=cos(t);plot(x,y)axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1])axis equal%%%%x=sin(t)y=cos(t)z=tplot3(x,y,z) % 三维曲线参数⽅程作图grid on % 开⽹格%%%%三维曲⾯[x,y]=meshgrid(-pi:0.1:pi); % 画函数采样点z=sin(x).*cos(y);mesh(x,y,z) % 画三维曲⾯figure() % 开新画板surf(x,y,z) % 画中间插值的三维曲⾯(有渲染效果)%%%% ⽂件数据读取% .txt纯数据⽂件⽂件data=load('c:\desktop\score.txt')% .txt⽂本⽂件fid=fopen('score.txt','r')line1=fgetl(fid)%数据按分割%数据类型转换line2=fgetl(fid)fclose(fid);fid=fopen('score.txt','w')fprintf(fid,'会当凌绝顶’)fprintf(fid,'%d⽉⼯资 %6.1f\n',[1,2,3,4;20000,19999,20010,25000,23000])fclose(fid);% excel⽂件data=xlsread('filename.xls','Sheet1','A3:C6');data(isnan(data))=0;%空位补零xlswrite('filename.xls',{'t','w'},'Sheet1','B1:C1')%图⽚⽂件img=imread('leave.jpg')% 图⽚读取image(img) % 图⽚显⽰lip(234:435,112:300,:)%图⽚切⽚imshow(lip) % 图⽚显⽰imwrite(img,'c:\\desktop\\figure.emf')% UI交互式导⼊图⽚[FileName PathName FilterIndex]=uigetfile({'*.jpg','*.bmf'},'请导⼊图⽚','*.jpg','MultiSelect','on') if ~ FilterIndexreturnend%视频⽂件data=VideoReader('sport.avi')% data是⼀结构体frame=read(data,25)% 读取视屏中的某⼀帧，即图⽚imshow(frame)% 对视频处理就是循环处理每⼀帧%%%% 线性⽅程求解、拟合、回归x=A\B%⼀元线性拟合x=[2.410 2.468 2.529 2.571 2.618 2.662 2.715 2.747 2.907 2.959 2.997];y=[0 0.800 1.695 2.290 2.965 3.595 4.365 4.810 7.125 7.890 8.425];a=polyfit(x,y,1)%⼀阶拟合 y=a1 x+ a2y=polyval(a,x) % 获得拟合表达式%⾃定义拟合p=fittype('a*x+b*sin(x)+c');% 指定拟合模型f=fit(x,y,p)% 获得拟合函数,x和y必须为列向量plot(f,x,y)% 画出拟合图%差值 x=[1:10] y=[1:10],线性回归求xi对应的yiyi=interp1(x,y,xi,'linear');%线性回归 y=f(x1,x2,x3)%%%%微分⽅程求解%解析解syms y(x);ode=diff(y,x)-y==0;init=y(0)==1;dsolve(ode,init)%dsolve('D2y+4*Dy+24*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x')%尤克—库塔数值解%%% 符号对象的创建，matlab中之前都是数值计算，这⾥是符号运算a=sym([1/2 sqrt(5)]);y=sym('2*sin(x)*cos(x)');y=simple(y);syms x y;z=cos(x)*sin(y);% 符号表达式及函数的创建, matlab默认是数值运算，符号运算需要提前声明。

MATLAB操作命令大全

MATLAB操作命令大全1.基本操作：- clear: 清除工作区中的所有变量。

- clc: 清除命令窗口的内容。

- close all: 关闭所有图形窗口。

- help function-name: 显示与函数相关的帮助文档。

- who: 显示当前工作区中的所有变量。

- save file-name: 保存当前工作区中的所有变量到指定的文件。

- load file-name: 从文件中加载变量到当前工作区。

2.变量操作：-=:赋值操作符，将右边的值赋给左边的变量。

-+:加法操作符。

--:减法操作符。

-*:乘法操作符。

-/:除法操作符。

-^:幂运算操作符。

- sqrt(x): 计算 x 的平方根。

- abs(x): 计算 x 的绝对值。

- max(x): 返回 x 中的最大值。

- min(x): 返回 x 中的最小值。

- sum(x): 计算 x 中所有元素的和。

3.数组操作：- zeros(m, n): 创建一个 m 行 n 列的全零数组。

- ones(m, n): 创建一个 m 行 n 列的全一数组。

- eye(n): 创建一个 n 行 n 列的单位矩阵。

- size(x): 返回 x 的维度。

- length(x): 返回 x 的长度。

- reshape(x, m, n): 将 x 重新排列为一个 m 行 n 列矩阵。

- transpose(x): 将 x 的行和列互换。

4.控制流程：- if-else: 条件语句，根据条件执行不同的代码块。

- for loop: 循环语句，执行指定次数的代码块。

- while loop: 循环语句，根据条件反复执行代码块。

- break: 在循环中使用，用来跳出当前循环。

- continue: 在循环中使用，用来跳过当前循环的剩余部分。

5.统计分析：- mean(x): 计算 x 的平均值。

- median(x): 计算 x 的中位数。

- std(x): 计算 x 的标准差。

利用平面波展开法在matlab中计算一维光子晶体的带隙结构

利用平面波展开法在matlab中计算一维光子晶体的带隙结构1. 引言1.1 研究背景光子晶体是近年来新型功能性材料的研究热点之一，其具有周期性结构对光子的传播性质具有重要影响，表现出许多独特的光学性质。

光子晶体的带隙结构是其中一个最基本的性质，也是许多光子晶体应用的关键。

通过调控光子晶体的结构参数，可以实现对光子带隙的调控，从而实现光子晶体的光学性能优化和设计。

利用平面波展开法在Matlab中计算一维光子晶体的带隙结构具有重要意义，可以为光子晶体的设计和性能优化提供有力支持。

本文将从理论基础出发，详细介绍平面波展开法的原理，光子晶体的带隙结构计算方法，以及在Matlab中实现算法的过程。

希望通过本研究对光子晶体的带隙结构有更深入的理解，为未来的光子晶体研究和应用提供新的思路和方法。

1.2 研究目的研究目的是利用平面波展开法在Matlab中计算一维光子晶体的带隙结构，通过研究光子晶体的带隙结构，可以深入了解光子晶体的光学特性和传输特性。

这对于设计和制造新型光子晶体材料具有重要意义。

目的在于探究光子晶体的带隙结构与其微结构之间的关系，为调控光子晶体的光学性质提供理论指导。

通过计算一维光子晶体的带隙结构，可以更好地理解光子晶体在光学通信、光子器件和传感器等领域的应用潜力，并为实际应用提供技术支持。

研究光子晶体的带隙结构还有助于拓展光学材料的设计思路，推动光子晶体材料在光电子领域的发展。

通过本研究，可以为光子晶体的应用研究和材料设计提供重要的理论基础和技术支持。

1.3 研究意义光子晶体的带隙结构计算是光子学研究的重要内容之一，能够揭示光子在晶格周期性结构中的行为规律。

利用平面波展开法在Matlab 中计算一维光子晶体的带隙结构，可以快速准确地获得光子晶体的能带结构，为进一步研究光子传输、光谱性质等提供重要依据。

通过本研究，可以深入了解光子晶体的光学性质，为光子学领域的发展和光子晶体材料的应用提供理论支持。

MATLAB-实验代码

实验 11、ones 语句：Y = ones(n) %生成n×n 全1 阵Y = ones(m,n) %生成m×n 全1 阵Y = ones([m n]) %生成m×n 全1 阵Y = ones(d1,d2,d3…) %生成d1×d2×d3×…全1 阵或数组Y = ones([d1 d2 d3…]) %生成d1×d2×d3×…全1 阵或数组Y = ones(size(A)) %生成与矩阵A 相同大小的全1 阵2、find 语句：k = find(x) %按行检索X 中非零元素的点，若没有非零元素，将返回空矩阵。

[i,j] = find(X) %检索X 中非零元素的行标i 和列标j 。

[i,j,v] = find(X) %检索X 中非零元素的行标i 和列标j 以及对应的元素值v 。

实验 31、编写一M 函数，a 和x 作为函数参数输入，函数里面分别用if 结构实现函数表示1()1x a x f x a x a ax a-≤-⎧⎪⎪=-<<⎨⎪≥⎪⎩function output=function1(x,a)result=0;if x<=-aresult=-1;elseif x>-a&x<aresult=x/a;else x>=aresult=1;endoutput=[result]; 2、编写一M 函数，迭代计算132n n x x +=+，给出可能的收敛值，其中x 的初值作为函数的参数输入。

function output=function2(x)y=0;while 1y=3/(x+2);if abs(y-x)<0.000001break;else x=y;endendoutput=[y]; end3、编写一M函数，实现212!!nxx xe xn=+++++L L近似计算指数，其中x为函数参数输入，当n+1步与n步的结果误差小于0.00001时停止，分别用for和while 结构实现。

(完整word版)MatLab代码大全

第2章图像获取2.3.2 二维连续傅里叶变换例2.2figure(1); %建立图形窗口1[u,v] = meshgrid(-1:0.01:1); %生成二维频域网格F1 = abs(sinc(u.*pi));F2 = abs(sinc(v.*pi));F=F1.*F2; %计算幅度频谱F=|F(u,v)|surf(u,v,F); %显示幅度频谱，如图2.3(b)shading interp; %平滑三维曲面上的小格axis off; %关闭坐标系figure(2); %建立图形窗口2F1=histeq(F); %扩展F的对比度以增强视觉效果imshow(F1); %用图像来显示幅度频谱，如图2.3(c)第3章图像变换3.4.4 二维FFT的MATLAB实现例3.2 简单图像及其傅里叶变换MATLAB程序：%建立简单图像d并显示之d = zeros(32,32); %图像大小32⨯32d(13:20,13:20) = 1; %中心白色方块大小为8⨯8figure(1); %建立图形窗口1imshow(d,'notruesize')；%显示图像d如图3.5(a)所示%计算傅里叶变换并显示之D = fft2(d); %计算图像d的傅里叶变换，fft2(d) = fft(fft(d).').'figure(2); %建立图形窗口2imshow(abs(D),[-1 5],'notruesize'); %显示图像d的傅里叶变换谱如3.5(b)所示例3.3 MATLAB图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序：figure(1);load imdemos saturn2; %装入MA TLAB图像saturn2imshow(saturn2); %显示图像saturn2如图3.6(a)所示figure(2);S= fftshift(fft2(saturn2)); %计算傅里叶变换并移位imshow(log(abs(S)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.6(b)所示例3.4 真彩图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序：figure(1);A=imread('image1.jpg'); %装入真彩图像，见图1.1(b)B=rgb2gray(A); %将真彩图像转换为灰度图像imshow(B); %显示灰度图像如图3.7(a)所示C=fftshift(fft2(B)); %计算傅里叶变换并移位figure(2);imshow(log(abs(C)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.7(b)所示3.5.4 离散余弦变换的MATLAB实现例3.5 计算并显示真彩图像余弦变换的MATLAB程序如下：RGB=imread('image2.jpg'); %装入真彩图像figure(1);imshow(RGB); %显示彩色图像GRAY=rgb2gray(RGB); %将真彩图像转换为灰度图像figure(2);imshow(GRAY); %显示灰度图像如图3.10(a)所示DCT=dct2(GRAY); %进行余弦变换figure(3);imshow(log(abs(DCT)),[ ]); %显示余弦变换如图3.10(b)所示。

matlab经典代码大全

哈哈哈MATLAB显示正炫余炫图：plot(x，y1，'* r’,x，y2,'o b’)定义【0,2π】；t=0:pi/10：2＊pi；定义函数文件：function [返回变量列表］=函数名（输入变量列表）顺序结构：选择结构1)if-else-end语句其格式为：if 逻辑表达式程序模块1；else程序模块2;End图片读取：%选择图片路径［filename, pathname］= .。

uigetfile(｛’＊.jpg’;’＊.bmp’;'*。

gif'｝，’选择图片’）；％合成路径+文件名str=[pathname,filename]；％为什么pathname和filename要前面出现的位置相反才能运行呢？?？%读取图片im=imread（str);％使用图片axes（handles。

axes1）;％显示图片imshow(im）；边缘检测:global imstr=get(hObject，'string’）；axes (handles。

axes1）;switch strcase ' 原图’imshow(im)；case ’sobel’BW = edge(rgb2gray（im)，’sobel’);imshow（BW)；case 'prewitt’BW = edge（rgb2gray（im），'prewitt’)；imshow（BW);case 'canny'BW = edge(rgb2gray（im),’canny’）;imshow(BW)；Canny算子边缘定位精确性和抗噪声能力效果较好,是一个折中方案end;开闭运算：se=[1,1，1;1，1，1;1，1,1;1,1,1]；%Structuring ElementI=rgb2gray（im）；imshow（I，［］）；title('Original Image');I=double(I);[im_height,im_width］=size（I)；［se_height，se_width］=size（se)；halfheight=floor(se_height/2）;halfwidth=floor（se_width/2)；[se_origin]=floor（（size（se）+1）/2);image_dilation=padarray(I,se_origin，0,'both’）; %Image to be used for dilationimage_erosion=padarray(I,se_origin,256，’both'); ％Image to be used for erosion ％％%％%％%%%%%%％％%％％%％%％Dilation %%％％％％％％％%%%％％%%％％%％%for k=se_origin（1)+1:im_height+se_origin(1）for kk=se_origin（2）+1:im_width+se_origin(2)dilated_image(k—se_origin(1)，kk—se_origin（2））=max （max(se+image_dilation(k-se_origin（1):k+halfheight-1,kk—se_origin（2）:kk+halfwidth-1））)；endendfigure;imshow（dilated_image,［]）;title('Image after Dilation’); %%％％％％％%%%％%％%%%%%％％Erosion %%％%％%％％％％%%%%％%％％％％se=se’;for k=se_origin(2）+1：im_height+se_origin(2)for kk=se_origin（1)+1:im_width+se_origin(1）eroded_image（k-se_origin（2），kk—se_origin（1））=min(min （image_erosion(k-se_origin(2)：k+halfwidth—1,kk-se_origin（1）：kk+halfheight-1)-se)）;endendfigure；imshow（eroded_image,[］);title(’Image after Erosion'）; ％％％%%%%％％%％％％%％％％％%％％%%％%％%%％％%％%%%％%％%%%%%％%％％％%％Opening（Erosion first，then Dilation）％%％％%%%％%%%％%%%％％％%％％％％％%%%%%%％％%％％%%%％％％%％%%％%％％%se=se';image_dilation2=eroded_image；%Image to be used for dilationfor k=se_origin（1）+1:im_height—se_origin（1)for kk=se_origin（2)+1：im_width-se_origin（2)opening_image(k-se_origin（1）,kk-se_origin(2））=max(max（se+image_dilation2（k-se_origin(1)：k+halfheight—1,kk—se_origin（2)：kk+halfwidth-1))）;endendfigure；imshow(opening_image,[］);title(’Opening Image’)；%%%％%％%%％%％％%％%％％％％％％%%%％%％％％%％%%％％%％％%％％％%%%％%%％% Closing(Dilation first，then Erosion) %％％%%%%%％％%%%％％%％％%％％％%％%%％%%%％％%%％％％％%％％%%％％％％%%％se=se'；image_erosion2=dilated_image；%Image to be used for erosionfor k=se_origin（2）+1：im_height—se_origin（2）for kk=se_origin(1）+1:im_width-se_origin(1)closing_image（k-se_origin（2）,kk—se_origin(1））=min（min（image_erosion2（k-se_origin(2):k+halfwidth-1，kk-se_origin（1）:kk+halfheight—1）-se))；endendfigure；imshow(closing_image，[])；title（’Closing Image'）；Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 31% scale.> In truesize>Resize1 at 308In truesize at 44In imshow at 161图像的直方图归一化：I=imread(‘red.bmp’);％读入图像figure；％打开新窗口[M,N］=size（I)；%计算图像大小[counts,x］=imhist(I，32）;%计算有32个小区间的灰度直方图counts=counts/M/N；％计算归一化灰度直方图各区间的值stem(x,counts)；%绘制归一化直方图图像平移:I=imread（'shuichi。

matlab基本代码解读

matlab基本代码解读Matlab（Matrix Laboratory）是一种高级的数学计算软件，广泛用于科学、工程、数据分析和其他领域。

下面是一些基本的Matlab代码片段，并提供了简要的解读：### 示例1：矩阵运算```matlabA = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A * B;disp(C);```**解读：**- 创建了两个2x2的矩阵A和B。

- 通过矩阵乘法计算得到矩阵C。

- 使用`disp`函数显示结果。

### 示例2：绘制图形```matlabx = linspace(0, 2*pi, 100);y = sin(x);plot(x, y);```**解读：**- 通过`linspace`生成从0到2π的100个等间隔点作为x。

- 计算这些点的sin值作为y。

- 使用`plot`函数绘制x和y之间的关系图。

### 示例3：条件语句```matlabnum = 15;if num > 10disp('Number is greater than 10');elsedisp('Number is not greater than 10');end```**解读：**- 设置变量num的值为15。

- 使用`if`语句检查num是否大于10。

- 如果条件成立，显示'Number is greater than 10'，否则显示'Number is not greater than 10'。

### 示例4：循环语句```matlabfor i = 1:5disp(['Iteration ', num2str(i)]);end```**解读：**- 使用`for`循环从1迭代到5。

- 在每次迭代中，使用`disp`显示当前迭代的信息。

这些是Matlab中一些基本代码片段的简单解读。

matlab returnconditions 示例代码-概述说明以及解释

matlab returnconditions 示例代码-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容：在MATLAB编程语言中，returnconditions是一个非常有用的函数，它允许开发者根据特定的条件来控制代码的执行流程。

returnconditions 函数会根据传入的条件判断结果，决定是继续执行后续代码，还是中断当前代码的执行并返回到调用它的地方。

returnconditions函数通常用于对数据进行有效性检查，以确保在程序执行过程中不会产生错误或异常。

在编写程序时，经常会涉及到需要对数据进行验证的情况，例如判断输入的参数是否符合预期的格式、范围或者约束条件。

使用returnconditions函数可以使代码更加健壮和可靠，有效地避免了潜在的错误或异常情况。

除了用于数据验证，returnconditions函数还可以用于控制程序的执行流程。

例如，在某些情况下，我们可能需要在代码执行到一定程度时立即停止并返回到调用者那里，而不需要继续执行后续的代码。

returnconditions函数提供了灵活的条件判断机制，可以帮助开发者实现这种需求。

在本文中，我们将通过一些实际的示例代码来介绍returnconditions 函数的使用方法和注意事项。

我们将从简单的示例开始，逐步深入，展示returnconditions函数在不同场景下的应用。

通过学习这些示例，读者可以更好地理解returnconditions函数的作用和优势，并在实际的编程工作中灵活地运用它。

总之，returnconditions函数是MATLAB编程语言中一个非常强大和实用的功能，它能够提高代码的健壮性和可靠性，帮助开发者更好地控制程序的执行流程。

在本文中，我们将通过丰富的示例代码来详细介绍returnconditions函数的用法和注意事项，以期能够帮助读者更好地理解和运用这个函数。

希望通过本文的阅读，读者能够对returnconditions 函数有一个全面而深入的了解，并能够灵活地将其应用到实际的编程工作中。

混沌系统matlab代码

混沌系统通常指的是非线性、动力学复杂的系统，其行为难以预测。

在MATLAB中，您可以模拟混沌系统的行为。

以下是一个简单的混沌系统（例如，Logistic映射）的MATLAB 代码示例：
```matlab
% 定义参数和初始条件
r = 3.9; % 控制参数
x0 = 0.4; % 初始条件
n = 100; % 迭代次数
% 初始化数组来存储混沌序列
x = zeros(1, n);
x(1) = x0;
% 迭代计算混沌序列
for i = 2:n
x(i) = r * x(i-1) * (1 - x(i-1));
end
% 绘制混沌序列
plot(1:n, x);
title('混沌序列');
xlabel('迭代次数');
ylabel('值');
```
上述代码演示了一个简单的Logistic映射的混沌系统，其中`r` 是控制参数，`x0` 是初始条件，`n` 是迭代次数。

代码使用一个循环来迭代计算混沌序列，并通过`plot`函数绘制结果。

请注意，混沌系统有许多不同的方程和变种，具体的模拟方法和参数设置会根据您选择的系统而异。

您可以根据特定的混沌系统方程和参数来调整MATLAB代码以模拟不同的混沌行为。

此外，MATLAB还提供了一些混沌工具箱，可用于更复杂的混沌系统模拟和分析。

matlab基础指令

Matlab基础指令介绍Matlab是一种数值计算和编程环境，广泛应用于工程、科学和金融等领域。

本文将详细介绍Matlab的基础指令，帮助读者快速掌握和使用Matlab。

Matlab简介Matlab是由MathWorks公司开发的商业数学软件，可以进行数据分析、可视化、算法开发和模型验证等工作。

Matlab提供了丰富的函数库，使得用户可以方便地完成各种数学运算和编程任务。

Matlab基础指令Matlab提供了许多基础指令，下面将逐一介绍这些指令的用法和功能。

基本操作指令1.help：显示帮助信息。

例如，help sin将显示sine函数的帮助信息。

2.clear：清空工作空间中的变量。

3.clc：清空命令窗口的内容。

4.who：列出工作空间中的变量。

5.pwd：显示当前工作目录。

6.cd：改变当前工作目录。

数学运算指令1.+：加法运算。

2.-：减法运算。

3.*：乘法运算。

4./：除法运算。

5.^：幂运算。

6.sqrt：平方根运算。

7.abs：绝对值运算。

8.sin：正弦函数。

9.cos：余弦函数。

10.exp：自然指数函数。

11.log：对数函数。

数据类型和变量1.double：定义双精度浮点数。

2.single：定义单精度浮点数。

3.int8、int16、int32、int64：定义有符号整数。

4.uint8、uint16、uint32、uint64：定义无符号整数。

5.logical：定义逻辑变量。

6.char：定义字符变量。

7.string：定义字符串变量。

8.zeros：创建全零矩阵。

9.ones：创建全一矩阵。

10.eye：创建单位矩阵。

矩阵和向量操作指令1.size：返回矩阵的维度。

2.length：返回向量的长度。

3.reshape：改变矩阵的维度。

4.transpose：矩阵转置。

5.ceil：向上取整。

6.floor：向下取整。

7.round：四舍五入。

8.max：返回矩阵或向量的最大值。

matlab指令大全

分享我的分享当前分享返回分享首页»分享matlab命令，应该很全了！来源：李家叶的日志matlab命令一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。

1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。

!dir& 可以在dos状态下查看。

2、who 可以查看当前工作空间变量名，whos 可以查看变量名细节。

3、功能键：功能键快捷键说明方向上键Ctrl+P 返回前一行输入方向下键Ctrl+N 返回下一行输入方向左键Ctrl+B 光标向后移一个字符方向右键Ctrl+F 光标向前移一个字符Ctrl+方向右键Ctrl+R 光标向右移一个字符Ctrl+方向左键Ctrl+L 光标向左移一个字符home Ctrl+A 光标移到行首End Ctrl+E 光标移到行尾Esc Ctrl+U 清除一行Del Ctrl+D 清除光标所在的字符Backspace Ctrl+H 删除光标前一个字符Ctrl+K 删除到行尾Ctrl+C 中断正在执行的命令4、clc可以命令窗口显示的内容，但并不清除工作空间。

二、函数及运算1、运算符：＋：加，－：减，*：乘，/：除，\：左除^：幂，‘：复数的共轭转置，（）：制定运算顺序。

2、常用函数表：sin( ) 正弦（变量为弧度）Cot( ) 余切（变量为弧度）sind( ) 正弦（变量为度数）Cotd( ) 余切（变量为度数）asin( ) 反正弦（返回弧度）acot( ) 反余切（返回弧度）Asind( ) 反正弦（返回度数）acotd( ) 反余切（返回度数）cos( ) 余弦（变量为弧度）exp( ) 指数cosd( ) 余弦（变量为度数）log( ) 对数acos( ) 余正弦（返回弧度）log10( ) 以10为底对数acosd( ) 余正弦（返回度数）sqrt( ) 开方tan( ) 正切（变量为弧度）realsqrt( ) 返回非负根tand( ) 正切（变量为度数）abs( ) 取绝对值atan( ) 反正切（返回弧度）angle( ) 返回复数的相位角atand( ) 反正切（返回度数）mod(x,y) 返回x/y的余数sum( ) 向量元素求和3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得。

matlab bwboundaries 用法

matlab bwboundaries 用法一、简介matlab bwboundaries 是一种用于提取二值图像边界的技术，它可以应用于多种领域，如计算机视觉、图像处理和医学成像等。

该工具函数可以帮助用户快速提取图像中的边界区域，以便进行进一步的分析和处理。

二、基本用法1. 导入图像首先，您需要将需要提取边界的二值图像导入matlab中。

您可以使用 imread 函数来导入图像。

调用 bwboundaries 函数，并设置相应的参数即可开始提取边界。

该函数会返回一个结构数组，其中每个元素表示图像中的一个边界。

3. 查看边界结果您可以使用 imshow 函数来显示提取的边界结果。

您还可以使用其他绘图工具和函数来进一步分析边界区域。

三、参数说明1. 'StructureImage': 指定是否返回一个结构图像，其中每个像素表示一个边界。

默认为 false。

2. 'Draw': 指定是否在原始图像上绘制边界。

默认为 false。

3. 'Color': 指定边界的颜色。

默认为白色。

4. 'BoundingRect': 指定是否返回边界的边界框。

默认为false。

四、示例代码下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 matlab bwboundaries 函数来提取二值图像的边界：```matlab% 导入二值图像I = imread('binary_image.png');% 提取边界BW = imbinarize(I); % 转化为二值图像boundaries = bwboundaries(BW, 'Draw', true);% 显示边界结果figure;subplot(1,2,1); imshow(BW); title('原始图像');subplot(1,2,2); imshow(boundaries, 'InitialMagnification', 'fit'); title('提取的边界');```五、注意事项在使用 matlab bwboundaries 函数时，请注意以下几点：1. 确保您的图像是二值图像，即只有黑色和白色两种颜色。

布里渊区matlab代码

x=Np(:,1);
y=Np(:,2);
z=Np(:,3);
plot3(x,y,z,'or','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',10); %绘出最邻近的八个点
hold on;
patch('Vertices',Vm1,'Faces',Fm1,'Linestyle','-','FaceVertexCData',rand(size(Fm1,1),1),'FaceColor','none','LineWidth',2);
plot3(x,y,z,'or','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',10); %绘制六个最邻近点(用红点圆圈表示)
hold on;
x2=Sp(:,1);
y2=Sp(:,2);
z2=Sp(:,3);
%plot3(x2,y2,z2,'ob','MarkerFaceColor','b','MarkerSize',10); %绘制十二个次邻近的点(用蓝点方块表示)
Vm2=[0 0 2;1 1 1;1 -1 1;-1 -1 1;-1 1 1;2 0 0;0 -2 0;-2 0 0;0 2 0;1 1 -1;1 -1 -1;-1 -1 -1;-1 1 -1;0 0 -2]; %正十二面体的十四个顶点坐标
Fm2=[1 2 6 3;1 3 7 4;1 4 8 5;1 5 9 2;6 10 14 11;7 11 14 12; 8 12 14 13;9 13 14 10;2 9 10 6;3 6 11 7;4 7 12 8;5 8 13 9];

matlab实验代码（总）

matlab实验代码（总）% 使⽤两种⽅法，创建⼀稀疏矩阵% 使⽤函数sparse，可以⽤⼀组⾮零元素直接创建⼀个稀疏矩阵。

该函数调⽤格式为：% S=sparse(i,j,s,m,n)% 其中i和j都为⽮量，分别是指矩阵中⾮零元素的⾏号与列号，% s是⼀个全部为⾮零元素⽮量，元素在矩阵中排列的位置为(i,j)% m为输出的稀疏矩阵的⾏数，n为输出的稀疏矩阵的列数。

%⽅法1A9=[0 0 1;0 3 0;2 4 0]B9=sparse(A9)C9=full(B9)%⽅法2A10=sparse([1 3 2 4],[2 3 1 4],[1 2 3 4],4,4)C10=full(A10)A11=[1 2 3];B11=[4 5 6];C11=3.^A11D11=A11.^B11%使⽤函数，实现矩阵左旋90°或右旋90°的功能。

A=[ 1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 9 ]B=rot90(A,1)C=rot90(A,-1)%求S=2^0+2^1+2^2+2^3+2^4+……+2^10的值（提⽰：利⽤求和函数与累乘积函数。

）A=2*ones(1,10)%10个2B=cumprod(A)%平⽅C=sum(B)+1%加上2^0%建⽴⼀个字符串向量，删除其中的⼤写字母（提⽰：利⽤find函数和空矩阵。

）str='AAAbCcd'b=find(str>='A' & str<='Z');str(b)=[];% 输⼊⼀个百分制成绩，要求输出成绩等级A、B、C、D、E。

其中90分~100分为A，80分~89分为B，70分~79为C，60分~69分为D，60分以下为E。

switch(score)case num2cell(90:0.5:100)disp(['成绩等级为：A']);case num2cell(80:0.5:89.5)disp(['成绩等级为：B']);case num2cell(70:0.5:79.5)disp(['成绩等级为：C']);case num2cell(60:0.5:69.5)disp(['成绩等级为：D']);case num2cell(0:0.5:59.5)disp(['成绩等级为：E']);otherwisedisp(['输⼊成绩不合理!']);end%设计程序，完成两位数的加、减、乘、除四则运算，%即产⽣两个两位随机整数，再输⼊⼀个运算符号，做相应的运算，显⽰相应的结果，并要求结果显⽰类似于“a=x+y=34”。

matlab命令大全 (全面)

分类:VC MatlabA aabs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真angle 相角ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图argnames 函数M文件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2 四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令B bbar 二维直方图bar3 三维直方图bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制C ccapture （3版以前）捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组caxis 色标尺刻度cd 指定当前目录cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发生器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef 设置色彩缺省值colormap 色图colspace 列空间的基close 关闭指定窗口colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond （逆）条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填色等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin 十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版）fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv 饱和色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题（旧版）legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp; 运作Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输入形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最大元素mbuild 产生EXE文件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE文件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计用户菜单的交互式编辑工具mesh 网线图meshz 垂帘网线图meshgrid 产生"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有方法函数mex 产生MEX文件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出Maple的在线帮助min 找向量中最小元素mkdir 创建目录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显示movie 放映影片动画moviein 影片帧画面的内存预置mtaylor 符号计算多变量Taylor级数展开N nndims 求数组维数NaN 非数（预定义）变量nargchk 输入宗量数验证nargin 函数输入宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产生高维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonzeros 矩阵的非零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发生器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间num2str 把非整数数组转换为串numden 获取最小公分母和相应的分子表达式nzmax 指定存放非零元素所需内存O oode1 非Stiff 微分方程变步长解算器ode15s Stiff 微分方程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分方程解算器ode23tb Stiff 微分方程解算器ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器odefile ODE 文件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的二维相平面图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显示结果odeset 创建或改写ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放方式orth 值空间正交化P ppack 收集Matlab内存碎块扩大内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码文件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲面permute 广义转置pi （预定义变量）圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发生器pol2cart 极或柱坐标变为直角坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯方式显示多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯方式显示符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯方式显示有理分式prism 光谱色图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数文件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显示当前工作目录Q qquad 低阶法计算数值积分quad8 高阶法计算数值积分(QUADL)quit 推出Matlab 环境quiver 二维方向箭头图quiver3 三维方向箭头图R rrand 产生均匀分布随机数randn 产生正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算自然对数realpow 在实数域内计算乘方realsqrt 在实数域内计算平方根realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数rectangle 画"长方框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、大小residue 部分分式展开return 返回ribbon 把二维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和方向旋转rotate3d 启动三维图形视角的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对角阵转为复数特征值对角阵rsums Riemann和S ssave 把内存变量保存为文件scatter 散点图scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进行简化操作simset 对SIMULINK模型的仿真参数进行设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小slice 立体切片图solve 求代数方程的符号解spalloc 为非零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对角阵spfun 求非零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直角坐标sphere 产生球面spinmap 色图彩色的周期变化spline 样条插值spones 用1置换非零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春色图sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平方根sqrtm 方根矩阵squeeze 删去大小为1的"孤维"sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差stem 二维杆图step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多行串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串比较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若干字符比较strrep 串替换strtok 寻找第一间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多行串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过子表达式重写符号对象subplot 创建子图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两子空间夹角sum 元素和summer 绿黄调夏色图superiorto 设定优先级surf 三维着色表面图surface 创建面对象surfc 带等位线的表面图surfl 带光照的三维表面图surfnorm 空间表面的法线svd 奇异值分解svds 求指定的若干奇异值switch-case-otherwise 多分支结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最小度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进行Taylor逼近分析的交互界面text 文字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点网线图trisurf 不规则格点表面图triu 上三角阵try-catch 控制流中的Try-catch结构type 显示M 文件U uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建用户控件uimenu 创建用户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap 自然态相角upper 转换为大写字母V vvar 方差varargin 变长度输入宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视角控制voronoi Voronoi多边形vpa 任意精度（符号类）数值W wwarning 显示警告信息what 列出当前目录上的文件whatsnew 显示Matlab中Readme文件的内容which 确定函数、文件的位置while 控制流中的While环结构white 全白色图矩阵whitebg 指定轴的背景色who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬色图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或非逻辑yesinput 智能输入指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放大和缩小ztrans 符号计算Z变换MATLAB命令大全Prod 计算数组元素的连乘积。

blasius matlab代码 -回复

blasius matlab代码-回复Blasius MATLAB代码是一个用于求解边界层流动问题的计算机程序。

它基于Blasius边界层方程，可以用于估计流体在平板上的流动速度剖面。

在这篇文章中，我将一步一步地回答与Blasius MATLAB代码相关的话题。

我们将探讨Blasius方程的背景和理论基础，然后解释如何使用MATLAB 来实现这个方程，并最终讨论结果的解释和应用。

首先，让我们来了解Blasius方程的背景和理论基础。

Blasius边界层方程是用来描述边界层内速度剖面的一个常见数学模型。

在边界层流动中，流体靠近壁面的区域受到壁面粘性的影响，其速度分布与远离壁面的自由流速度分布之间存在明显的差异。

Blasius方程通过使用一个变换将该问题简化为一个无量纲参数的系统来描述边界层的速度剖面。

接下来，我们将解释如何使用MATLAB来实现Blasius方程。

首先，我们需要定义一些参数，包括边界层长度、计算网格大小和求解精度等。

然后，我们需要将Blasius方程转化为一个常微分方程组，并利用MATLAB中的求解器来解决该方程组。

通过使用适当的边界条件，我们可以得到Blasius 方程的解析解。

最后，我们可以使用MATLAB的绘图函数来可视化边界层速度剖面的结果。

最后，我们将讨论Blasius MATLAB代码的结果解释和应用。

Blasius方程的解析解可以提供关于边界层流动的重要信息，如边界层厚度和摩擦系数等。

这些信息对于工程问题的解决和流体力学研究具有重要意义。

通过使用Blasius MATLAB代码，我们可以更快速和准确地求解Blasius方程，从而获得实用的结果。

在这篇文章中，我们回答了关于Blasius MATLAB代码的一些基本问题。

我们讨论了Blasius方程的背景和理论基础，并解释了如何使用MATLAB 来实现该方程。

我们还讨论了Blasius MATLAB代码的结果解释和应用。