武汉大学 空间数据误差处理 matlab实习报告
matlab实训报告总结
matlab实训报告总结Matlab实训报告总结摘要：本文总结了在Matlab实训中所学到的知识和经验，包括Matlab的基本操作、常用函数的使用、图形绘制和数据处理等方面。
通过实际操作和实验练习，我们深入了解了Matlab的强大功能和灵活性，在数据处理和科学计算方面取得了令人满意的结果。
1. 引言Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于工程、数学、物理和其他科学领域。
在Matlab实训中，我们学习了如何使用Matlab 进行数据处理、模拟实验和图形绘制等操作。
2. 实训内容在实训中，我们首先学习了Matlab的基本操作，包括变量的定义和赋值、数组和矩阵的创建和运算，以及条件语句和循环语句的使用。
这些基本操作是我们后续实验的基础。
接着，我们学习了常用函数的使用。
Matlab提供了许多内置函数，例如求解方程、插值、傅里叶变换等。
我们通过实际例子学习了这些函数的使用方法，并在实验中应用到了实际问题中。
在图形绘制方面，Matlab提供了丰富的绘图函数，可以绘制二维和三维图形。
我们学习了如何绘制线条、曲线、散点图和柱状图等，并通过实验练习提高了我们的图形绘制能力。
我们学习了数据处理的方法。
Matlab提供了强大的数据处理函数，可以对数据进行滤波、拟合、统计和分析等操作。
我们通过实验掌握了这些数据处理方法，并将其应用到了实际数据中。
3. 实训成果通过Matlab实训，我们取得了一些令人满意的成果。
首先，我们掌握了Matlab的基本操作，能够灵活运用各种语句和函数解决问题。
其次，我们学会了使用Matlab进行数据处理和图形绘制，能够对实验数据进行分析和展示。
最后，我们通过实验练习，提高了自己的问题解决能力和创新思维。
4. 实训心得在Matlab实训中，我们遇到了一些困难和挑战。
但是通过不断的尝试和学习，我们克服了这些困难，取得了一些进步。
在实训中，我们学会了如何提高自己的编程技巧和问题解决能力，培养了耐心和坚持的品质。
matlab_实习报告
matlab_实习报告在大学的学习生涯中，实习是一个非常重要的环节，它能够让我们将理论知识与实际应用相结合，提升自己的专业技能和综合素质。
本次实习，我选择了使用 MATLAB 这个强大的工具进行实践操作，通过一段时间的学习和实践，我收获颇丰。
一、实习目的本次实习的主要目的是深入了解和掌握MATLAB 软件的使用方法，能够运用其解决实际问题，并提高自己的编程能力和逻辑思维能力。
同时，通过实际项目的操作，培养自己的团队协作精神和解决问题的能力，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
二、实习单位及岗位介绍我实习的单位是_____，在实习期间，我主要负责利用 MATLAB 进行数据分析和算法实现的相关工作。
三、实习内容及过程（一）基础学习在实习的初期，我首先对 MATLAB 的基本语法和操作进行了系统的学习。
了解了变量的定义、数据类型、矩阵运算、函数的编写等基础知识。
通过大量的练习和实例，我逐渐熟悉了 MATLAB 的编程环境，能够熟练地编写简单的程序。
例如，在学习矩阵运算时，我通过编写程序实现了矩阵的加法、乘法、求逆等操作，深刻理解了矩阵运算在数学和工程中的重要应用。
（二）项目实践在掌握了基础知识后，我开始参与实际的项目。
其中一个项目是对一组数据进行分析和处理，以提取有用的信息。
首先，我使用MATLAB 读取数据文件，并对数据进行预处理，包括去除噪声、缺失值处理等。
然后，运用统计学方法对数据进行分析，计算均值、方差、相关性等统计量。
最后，通过绘图函数将分析结果以直观的图表形式展示出来，以便更好地理解数据的特征和趋势。
在这个过程中，我遇到了很多问题。
例如，数据的格式不一致导致读取错误，算法的复杂度过高导致运行时间过长等。
通过查阅资料、请教同事和不断地调试，我最终解决了这些问题，顺利完成了项目任务。
（三）算法实现除了数据分析，我还参与了算法的实现工作。
在一个图像识别的项目中，需要使用机器学习算法对图像进行分类。
matlab实习报告
1、程序设计：
Matlab既就是一种语言，又就是一种编程环境。Mat1ab提供了很多方便 用户得工具，用于管理变量、输入输出数据以及生成与管理M文件。
用户可在M atlab得命令窗口键入一个命令，也可以由它定义得语言在编辑 器中编写应用程序，Matlab软件对此进行解释后，在Mat1ab环境下对它进行 处理，最后返回结果、
2、文件操作:
(1)指令驱动模式：即在MATLABM命令行窗口下用户输入单行指令时，MA T LAB立即处理这条指令，并显示结果，这就就是MATLAB命令行方式。缺点:命 令行方式程序可读性差，而且不能存储，当处理复杂问题与大量数据时很不方便。
(2)M文件模式:将MATLAB语句构成得程序存储成以m为扩展名得文件，然 后再执行该程序文件，这种工作模式称为程序文件
（二）矩阵及其运算
MATLAB,即“矩阵实验室”，它就是以矩阵为基本运算单元。因此,本书从 最基本得运算单元出发，介绍MATLAB得命令及其用法。
I、矩阵得表示:MATL AB得强大功能之一体现在能直接处理向量
或矩阵。当然首要任务就是输入待处理得向量或矩阵。不管就是任何矩阵（向 量），我们可以直接按行方式输入每个元素：同一行中得元素用逗号（，）或者用空 格符来分隔，且空格个数不限；不同得行用分号（；）分隔。所有元素处于一方括 号（［］）内；当矩阵就是多维（三维以上），且方括号内得元素就是维数较低得矩 阵时,会有多重得方括号。其中有:符号矩阵、大矩阵得生成、多维数组得创建、 特殊矩阵得生成（主要有零矩阵（zero）.单位阵（eye）、全一阵（ones）、均匀 分布随机矩阵（rand）.正态分布随机矩阵（r an d n）等）。
(5)解线性方程与函数极值线性方程:解线性方程包括:线性方程组求解、 非线性方程数值求解、常微分方程初值问题得数值解法、函数极值等。
基于MATLAB的误差数据处理实验报告
结果：
X=
l 1 1.0280 x1 1.015 0.9830 ˆ 1 X l 2 0.985 x2 ( A A) A L l 3 1.0130 1.020 x3 L 5. 一元线性回归分析 l 2 . 016 4 l 1.981 6 5 3.032 l 6
误差理论与数据处理 实验报告
班 学 姓
级 号 名
测控 10-1 13 刘英皓 庄 严
指导老师
2012 年 7 月 5 日
测控 10-3
刘英皓
前言
门捷列夫说：“科学是从测量开始的” 钱学森说：“新技术革命的关键技术是信息技术。信息技术由测量技术、计 算机技术、通讯技术三部分组成。测量技术是关键和基础”。 测量技术是新科技革命的关键部分，科学技术的发展与实验测量密切相关。 在进行实验测量时，产生误差是不可避免的。因此，必须借助误差理论，研究、 估计和判断测量的数据和结果是否精确可靠，并采用正确的数据处理方法，以提 高测量结果的精确程度。 误差理论是我们认识客观规律的有力工具，是工程学科 学生应该掌握的基础知识 。 但是与此同时， 误差理论具有较为繁复的数据处理量， 有时候面对这些数据， 我们也无能为力，习惯采用经验估计去解决现实问题。毋庸置疑，这样做，引入 的误差必然相当大。 MATLB 具有强大的数据处理能力，若是借助 MATLB 处理那些难以处理的 数据，既可以节约时间，又可以提高精确度。本实验的主旨，就是通过使用 MATLAB 处理数据，让我们体会计算机辅助处理数据优点，让我们更直接，更 直观观察结果。
1
测控 10-3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
刘英皓
实验目的：利用
matlab-实习报告
MATLAB实习报告这学期进行了MATLAB的实习，在为期几天的实习中，大家实习了MATLAB基本操作、值数组及其运算、ATLAB图形绘制基础和SIMULINK仿真基础。
同时通过这些也了解了MATLAB的基本情况和它的众多优点。
一、MATLAB的基本情况和优点MATLAB是主要面对科学计算、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。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用。
二、实习内容实习内容一： MATLAB基本操作实习内容二：数值数组及其运算实习内容三： MATLAB图形绘制基础实习内容四：SIMULINK仿真基础三、MATLAB实习过程1、掌握MATLAB操作过程1、进入MATLAB的开发环境。
方法一：点击桌面上的快捷方式或matlab\文件夹下的快捷方式图标。
MatLab实习心得体会
MatLab实习心得体会
在MatLab实习的期间，我学到了很多关于MatLab编程和数据分析的知识。
以下是我在实习中的心得体会：
1. 学习编程基础知识：在实习开始前，我掌握了一些基础的编程知识，包括变量、数组、循环和条件语句等。
这些知识为我在MatLab实习中的编程工作打下了坚实的基础。
2. 探索MatLab的功能和工具箱：MatLab是一个非常强大的工具，它提供了许多功能
和工具箱来帮助进行数据分析和建模。
在实习期间，我学会了如何使用MatLab的统计工具箱、图像处理工具箱等，这些工具使得我的数据分析工作更加高效和精确。
3. 学会解决问题的方法和技巧：在实习中，我碰到了许多编程和数据分析方面的问题。
通过解决这些问题，我学会了使用MatLab的调试工具和查找解决方案的能力。
这些经验使我在处理实际问题时变得更加自信和独立。
4. 提高编码速度和效率：MatLab是一个强大的编程语言，但在编写大型程序时，编码速度和效率非常重要。
在实习中，我意识到了编码速度和效率的重要性，并学会了一
些提高编码速度和效率的技巧，如函数重用、向量化编程等。
5. 与团队合作和沟通能力：在实习期间，我有机会与其他团队成员一起工作，并参与
一些团队项目。
这让我学会了与他人合作和沟通的重要性，如分享代码、交流想法和
解决问题。
总的来说，MatLab实习使我获得了许多宝贵的经验和技能。
我不仅学到了关于MatLab编程和数据分析的知识，还提高了解决问题、合作和沟通的能力。
这些经验将对我未来的学习和职业发展产生积极的影响。
MATLAB实习报告
MATLAB实习报告实习报告一、实习单位概述我在公司完成了为期两个月的MATLAB实习。
该公司是一家致力于研发和生产先进电子产品的科技型企业。
公司专注于电脑硬件和软件产品的开发，拥有一支强大的研发团队，同时与多个国内外知名大学与研究机构合作。
二、实习内容在实习期间，我主要负责开发一个基于MATLAB的图像处理算法，用于自动识别和分类图像中的目标物体。
具体而言，我的任务包括以下几个方面：1.数据预处理：对输入图片进行预处理，包括灰度化、降噪、图像增强等操作，以提高后续算法的准确性和鲁棒性。
2.特征提取：使用MATLAB内置的图像处理工具箱，提取目标物体的特征信息，如颜色、纹理、形状等。
3.目标识别：通过编写MATLAB脚本，实现目标物体的自动识别，使用机器学习算法训练分类器，并应用于测试集中的图像。
4.结果评估：对算法的准确性和性能进行评估，包括计算分类准确率、召回率等指标，并分析算法的优缺点和改进空间。
三、实习收获通过这次实习，我收获了许多宝贵的经验和知识。
首先，我深入学习了MATLAB的图像处理工具箱，了解了常用的图像处理算法和技术。
在实践中，我熟悉了MATLAB的基本语法和函数，并学会了如何利用MATLAB进行图像的读取、处理和保存。
其次，我掌握了图像特征提取和目标识别的方法和技巧。
通过对图像进行灰度化、降噪和图像增强等预处理步骤，我能够有效提取目标物体的特征信息，并通过机器学习算法实现目标的自动识别和分类。
最后，我学会了如何评估和改进算法的准确性和性能。
通过对测试集中的图像进行分类，并计算分类准确率和召回率等指标，我能够客观地评估算法的优劣，并提出针对性的改进方法。
四、实习总结通过这次实习，我不仅得到了理论知识的巩固和实践技能的提升，还培养了团队合作和解决问题的能力。
在与团队成员的合作中，我学会了如何与他人相互协作，分享经验与知识，并且通过互相帮助和配合，达到更好的工作效果。
同时，面对实习过程中遇到的问题和困难，我学会了如何利用各种资源和工具，积极主动地解决问题。
空间数据误差处理课间实习实习报告
MatLab 测量平差实习报告一、实习目的和内容实习目的：1、掌握条件平差原理和计算（1）条件方程的建立（2）误差方程的建立（3）误差方程的求解（4）精度计算2、掌握MatLab 平差计算实习内容：用MatLab 进行条件平差计算，并且尝试列出不同条件方程计算，最后对计算结果进行比较。
二、原理以条件方程为函数模型的平差方法，称为条件平差法。
在具体测量问题中，实际观测次数n ，必要观测次数t ，则多余观测次数r=n-t ，可列出r=n-t 个方程，即如果条件方程为线性形式，，可直接写为：将代入上式，并令则上式为：这就是条件平差的函数模型。
0)~(=L F i v L L +=~0~101=+⨯⨯⨯r n n r A L A )(1011⨯⨯⨯⨯+=r n n r r A L A W 011=+⨯⨯⨯r n n r W v A三、实验步骤1、定义并输入初始值Step 1: 在Workspace中定义初始值变量Step 2: 给初始值变量赋值2、计算WW=A*L+L03、计算N aaQ=inv(P);Naa=A*Q*A'K=-inv(Naa)*W4、计算改正数V=Q*A'*K5、计算平差值及单位权方差LL=L+Vsigma0=sqrt(V'*P*V/r)6、计算QLˆLˆQVV=Q*A'*inv(Naa)*A*QQLL=Q-QV7、计算点的高程四、实验结果1、计算WW=A*L+L02、计算N aaQ=inv(P);Naa=A*Q*A'K=-inv(Naa)*W4、计算改正数V=Q*A'*K5、计算平差值及单位权方差LL=L+Vsigma0=sqrt(V'*P*V/r)6、计算QLˆLˆQVV=Q*A'*inv(Naa)*A*Q QLL=Q-QV7、计算点的高程Hp1=HA+LL(1)Hp2=HA+LL(2)Hp3=HB-LL(7)五、问题与建议通过这次实习，我对MatLab这个软件进行了初步的学习，认识到了它在数学计算方面的强大。
matlab实习报告
matlab实习报告实习总结报告；学校名称；实习类型学学软件MTLAB实习起止时间年月日至年；所在院（系）；班级；学生姓名；学号；年月日；实习总结报告；2013年7月8日至7月26日，我们应数专业进行；这次认识实习分为两大部分：理论知识学习和上机实践；一、实习目的；这次实习的目的是使我们掌握MATLAB的基本知识；二、实习内容；（一）操作基础；MATLAB是一种用于科学计算的高实习总结报告学校名称实习类型学学软件MTLAB 实习起止时间年月日至年月日指导教师所在院（系）班级学生姓名学号年月日实习总结报告2013年7月8日至7月26日，我们应数专业进行了为期3周的实习。
这次认识实习分为两大部分：理论知识学习和上机实践学习。
这次认识实习使我对专业知识有了一定的了解，知道以后的学习重点，感受工作环节，为自己将来走向社会打下基础。
一、实习目的这次实习的目的是使我们掌握MATLAB的基本知识，能运用MATLAB来编写程序，解决一般性的问题，使得我们在完成本课程学习后，掌握MATLAB的基本知识和初步的编程能力，为以后的学习和工作提供了一个非常有用的工具。
二、实习内容（一）操作基础MATLAB是一种用于科学计算的高性能语言。
它将计算、可视化和程序设计集成在一个非常容易的环境中，使用我们熟悉的数学符号表示问题与答案。
MAT LAB系统由5个主要部分组成，包括开发环境、MATLAB数学函数库、MATLAB语言、图形、MATLAB应用程序接口。
对于MATLAB的操作基础，应该学会启动和退出MATLAB、MATLAB的桌面工具和开发环境、命令窗口、历史窗口等等。
（二）矩阵及其运算MATLAB，即“矩阵实验室”，它是以矩阵为基本运算单元。
因此，本书从最基本的运算单元出发，介绍MATLAB的命令及其用法。
1.矩阵的表示：MATLAB的强大功能之一体现在能直接处理向量或矩阵。
当然首要任务是输入待处理的向量或矩阵。
不管是任何矩阵（向量），我们可以直接按行方式输入每个元素：同一行中的元素用逗号（，）或者用空格符来分隔，且空格个数不限；不同的行用分号（；）分隔。
(完整word版)武汉大学MATLAB报告
Matlab实训任务书学生姓名：好人专业班级：…………班指导教师：好老师工作单位：信息工程学院题目: 离散时间信号和系统时域分析及MATLAB实现课题要求：深入研究离散时间信号和系统时域分析的理论知识。
利用MATLAB强大的图形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能，实现离散时间信号和系统时域分析的仿真波形。
课题内容：一、用MATLAB绘制常用信号的时域波形（通过改变参数分析其时域特性）1、单位序列，2、单位阶跃序列，3、正弦序列，4、离散时间实指数序列，5、离散时间虚指数序列，6、离散时间复指数序列。
二、用MATLAB实现信号的时域运算1、相加，2、相乘，3、数乘。
三、用MATLAB实现信号的时域变换（参数变化，分析波形的变化）1、反转，2、时移（超时，延时），3、展缩，4、倒相。
四、用MATLAB实现离散时间系统卷积和仿真波形给出几个典型例子，对每个例子要求画出e(k)，h(k)，e(i)，h(i)，h(-i)，Rzs(k)波形。
五、用MATLAB实现离散时间系统的单位响应，阶跃响应的仿真波形给出几个典型例子，四中调用格式。
六、用MATLAB实现离散时间系统对实指数序列信号的零状态响应的仿真波形给出几个典型例子，要求可以改变激励的参数，分析波形的变化。
指导教师签名：2013年 1 月24 日系主任（或责任教师）签名：2012年 1 月24 日摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)2 MATLAB简介 (1)3 MATLAB实验内容 (2)3.1用MATLAB绘制常用信号的时域波形............................................ 错误！未定义书签。
3.1.1单位序列 (2)3.1.2单位阶跃序列标 (4)3.1.3正弦序列 (4)3.1.4 离散时间实指数序列 (5)3.1.5离散时间虚指数序列 (6)3.1.6离散时间复指数序列 (7)3.2用MATLAB实现信号的时域运算 (8)3.2.1 相加 (8)3.2.2 相乘 (8)3.2.3数乘 (9)3.3用MATLAB实现信号的时域变换 (11)3.4用MATLAB实现离散时间系统卷积和仿真波形 (12)3.5 实现离散时间系统的单位响应，阶跃响应的仿真波形 (13)3.6实现离散时间系统对实指数序列信号的零状态响应的仿真波形 (16)4实验小结 (17)5参考文献 (18)随着计算机软硬件技术的飞速发展，集成电路被广泛应用，电路越来越复杂，集成电路越来越高，加之元器件层出不穷，使得越来越多的工作已经无法依靠手工来完成。
MATLAB实训报告
MATLAB实训报告摘要：本实训通过运用MATLAB软件进行数据分析和图像处理的实践，深入了解MATLAB的基本操作和功能，通过对实际问题进行实践，提高了数据分析和图像处理的能力。
本实训将主要内容分为两个部分，第一部分是数据分析，主要包括数据导入、数据处理、数据统计和数据可视化；第二部分是图像处理，主要包括图像读取、灰度转换、滤波处理和图像增强。
实训结果表明，通过MATLAB可以方便快捷地进行数据分析和图像处理，提高了数据分析和图像处理的效率和精度。
关键词：MATLAB，数据分析，图像处理，数据可视化，图像增强一、引言MATLAB是一款功能强大的科学计算和工程仿真软件，广泛应用于科学研究、工程设计和教学领域。
MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，可以用于数据处理、图像处理、信号处理、优化和统计分析等应用。
本实训旨在通过实践，掌握MATLAB的基本操作和功能，提高数据分析和图像处理的能力。
二、数据分析1.数据导入首先，我们需要将要分析的数据导入到MATLAB中。
MATLAB支持导入多种数据文件，如Excel、文本文件、MAT文件等。
在实训过程中，我们将导入一个Excel文件，其中包含了企业一段时间内的销售额数据。
通过使用MATLAB的“xlsread”函数，我们成功将Excel文件导入到MATLAB 中。
2.数据处理在数据导入之后，我们需要对数据进行进一步的处理。
MATLAB提供了丰富的数据处理函数，如数据排序、数据筛选、数据合并等。
在实训中，我们对导入的销售额数据进行了排序和筛选。
通过使用MATLAB的“sort”和“find”函数，我们可以方便地对数据进行排序和筛选。
3.数据统计在数据处理之后，我们可以进一步对数据进行统计分析。
MATLAB提供了丰富的统计分析函数，如均值、方差、相关系数等。
在实训中，我们对销售额数据进行了均值和方差的计算。
通过使用MATLAB的“mean”和“var”函数，我们可以方便地计算数据的均值和方差。
matlab上机实习报告
Matlab上机实习报告学院班级学号姓名指导老师：2011年12月25日第十六周我们进行了本学期第二个实习部分-Matlab上机实习。
时间过得很快，一周的时间转眼间就过去了。
通过实习我们对Matlab有了基本的了解。
本次实习一星期，共有五个部分。
分别是：一，Matlab基本操作；二，数值数组及其运算；三，Matlab图形绘制基础；四，SIMULINK仿真基础；五，句柄图形和图形用户界面制作。
实习内容一Matlab基本操作1，实习目的：·掌握Matlab的启动和退出；·熟悉Matlab的命令窗口；·熟悉其他常用窗口和工具栏；2，对本软件有了初步认识后，接下来就开始按照指导书要求做一些训练了在指令窗中输入下面一段程序，功能是：：画出衰减振荡曲线y=(e-t/3)sin3t及其他的包络线y0=(e-t/3)。
T的取值范围是。
t=0:pi/50:4*pi;y0=exp(-t/3);y=exp(-t/3).*sin(3*t);plot(t,y,’-r’,t,y0,’:b’,t,-y0,’:b’)观察输出结果3，通过下拉菜单File:Preferences改变设置指令窗中的字体、颜色等。
如：数据显示格式的设置：Format short 小数点后四位（缺省情况），如显示p为3.1416。
Format long 小数点后十四位，如显示p为3.14159265358979。
Formant bank 小数点后两位，如显示p为3.14。
Format short e 小数点后四位科学记数法，如显示p为3.1416e+000。
Format long e 小数点后十四五位科学记数法，如显示p为3.141592653589793e+000。
在指令窗中键入y1=2*sin(0.3*pi)/(1+sqrt(5))然后利用回调指令计算y2=2*y1*cos(0.3*pi)/(1+sqrt(5))y1 =0.5000y2 =0.18164,了解软件中的一些功能和命令。
matlab实验心得总结
通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。
首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。
就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。
比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。
就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。
而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。
就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。
这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。
再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。
通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。
matlab实习报告7
matlab实习报告7《matlab 实习报告 7》在大学的学习生涯中，我有幸参与了一次 MATLAB 的实习，这次实习让我对这一强大的数学计算和可视化工具，有了更深入的理解和掌握。
实习伊始，我对 MATLAB 的认知还停留在书本上的理论知识和简单的示例代码。
然而，随着实习的推进，我逐渐发现 MATLAB 的强大功能远远超出了我的想象。
首先，我学习了MATLAB 的基本语法和数据类型。
整数、浮点数、字符串、数组等各种数据类型在 MATLAB 中都有独特的表示和操作方式。
通过不断地练习和实践，我逐渐熟悉了如何定义变量、进行数据运算以及处理不同类型的数据。
在掌握了基本的数据操作后，我开始深入学习 MATLAB 的函数编写。
函数是 MATLAB 中实现复杂功能的重要手段。
通过自定义函数，我能够将重复使用的代码段封装起来，提高代码的可读性和可维护性。
例如，我编写了一个用于计算两个矩阵乘积的函数，通过输入两个矩阵，函数能够返回它们的乘积结果。
这个过程不仅锻炼了我的编程思维，还让我更加熟悉了矩阵运算的原理和方法。
接下来，我接触到了 MATLAB 的绘图功能。
绘图是直观展示数据和结果的重要方式。
我学会了使用 plot 函数绘制简单的折线图、使用bar 函数绘制柱状图、使用 hist 函数绘制直方图等等。
通过对数据进行可视化，我能够更清晰地理解数据的分布和趋势，从而为进一步的分析和处理提供了有力的支持。
在实习过程中，我还参与了一个实际的项目——图像去噪。
图像在采集和传输过程中往往会受到噪声的干扰，影响图像的质量和后续的处理。
利用 MATLAB 提供的图像处理工具和函数，我尝试了多种去噪算法，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
通过对不同算法的效果进行比较和分析，我最终找到了一种最适合当前图像的去噪方法。
这个过程让我深刻体会到了 MATLAB 在实际应用中的强大能力，也让我明白了理论知识与实际应用之间的紧密联系。
另外，MATLAB 的矩阵运算功能给我留下了深刻的印象。
MATLAB上机实习报告
Matlab上机实习实习报告十八周我们进行了本学期的第二次实习——Matlab上机实习。
本次实习一星期，共实习了五个部分。
分别是：一，Matlab基本操作；二，数值数组及其运算；三，Matlab图形绘制基础；四：SIMULINK仿真基础；五：句柄图形和图形用户界面制作。
下面分别介绍各部分内容：实习内容一Matlab基本操作1.实习目的:●掌握Matlab的启动和退出；●熟悉的命令窗口；●熟悉其它常用窗口和工具栏；2.输入一段程序:t=0:pi/50:4*pi;y0=exp(-t/3);y=exp(-t/3).*sin(3*t);plot(t,y,’-r’,t,y0,’:b’,t,-y0,’:b’)输出结果:3.了解文件中的一些功能和指令.例如:clear 清除当前工作区中所有变量clc 清除指令窗内容clf 清除图形窗口cd 设置当前工作目录exit,quit 退出MATLAB实习内容二数值数组及其运算1.实习目的●掌握一维数组的创建和寻访●掌握二维数组的创建和寻访●掌握MATLAB的矩阵和数组的运算●熟悉MATLAB关系操作和逻辑操作2.要求在闭区间[0,2pi]上产生50个等距采样的一维数组A，试用两种不同的指令实现。
要访问1到5元素如何实现；寻访7到最后一个元素如何实现；寻访第2.6.8个元素如何实现;寻访大于2的元素如何实现;给第3.5.9个元素赋值100如何实现:(1)>> A=linspace(0,2*pi,50);>> A=0:(50/49):50;>> AA =Columns 1 through 90 1.0204 2.0408 3.0612 4.0816 5.1020 6.1224 7.1429 8.1633Columns 10 through 189.1837 10.2041 11.2245 12.2449 13.2653 14.2857 15.3061 16.3265 17.3469Columns 19 through 2718.3673 19.3878 20.4082 21.4286 22.4490 23.4694 24.4898 25.5102 26.5306Columns 28 through 3627.5510 28.5714 29.5918 30.6122 31.6327 32.6531 33.6735 34.6939 35.7143Columns 37 through 4536.7347 37.7551 38.7755 39.7959 40.8163 41.8367 42.8571 43.8776 44.8980Columns 46 through 5045.9184 46.9388 47.9592 48.9796 50.0000(2)>> whos A>> A(1:5)ans =0 1.0204 2.0408 3.0612 4.0816(3)>> A(7:50)ans =Columns 1 through 86.12247.14298.16339.1837 10.2041 11.2245 12.2449 13.2653Columns 9 through 1614.2857 15.3061 16.3265 17.3469 18.3673 19.3878 20.4082 21.4286Columns 17 through 2422.4490 23.4694 24.4898 25.5102 26.5306 27.5510 28.5714 29.5918Columns 25 through 3230.6122 31.6327 32.6531 33.6735 34.6939 35.7143 36.7347 37.7551Columns 33 through 4038.7755 39.7959 40.8163 41.8367 42.8571 43.8776 44.8980 45.9184Columns 41 through 4446.9388 47.9592 48.9796 50.0000(4)>> A([2 6 8])ans =1.0204 5.1020 7.1429(5)>> poison=find(A>2)poison =Columns 1 through 143 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16Columns 15 through 2817 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30Columns 29 through 4231 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44Columns 43 through 4845 46 47 48 49 50 (6)>> A([3 5 9])=100 (7)>> A=[1 2 3;4 5 6] A =1 2 3 4 5 63. 在指令窗口输入A=[1 2 3；4 5 6] 观察结果：分别用“全坐标”“单坐标”来寻访第2行第1列的元素，并说明二维数组元素的存储顺序。
matlab专业实习报告
MATLAB专业实习报告引言本报告旨在总结我的MATLAB专业实习经历，介绍我在实习期间所学习到的知识和技能，并对实习过程中的困难和解决方案进行讨论。
实习目标在此次MATLAB专业实习中，我的主要目标是：1.掌握MATLAB编程语言的基本语法和使用方法；2.学习MATLAB在数据分析和可视化方面的应用；3.深入了解MATLAB在工程领域的应用，并学会解决实际问题；4.增强团队合作和沟通能力。
实习过程第一阶段：学习基础知识在实习开始之前，我花了一段时间系统地学习了MATLAB编程语言的基础知识。
我通过阅读MATLAB官方文档、参加在线培训课程和解决练习题来提高自己的编程能力。
第二阶段：数据分析和可视化在掌握了基础知识后，我开始学习MATLAB在数据分析和可视化方面的应用。
我学习了如何导入和处理各种类型的数据，并使用MATLAB内置函数进行统计分析和可视化展示。
第三阶段：工程实践在第二阶段的基础上，我开始将所学知识应用到实际工程问题中。
我参与了一个工程项目，该项目是开发一个用于控制系统设计的MATLAB工具。
在项目中，我与团队成员合作，负责编写代码、进行测试和提供技术支持。
第四阶段：总结与展望在实习的最后阶段，我对整个实习过程进行了总结，并对未来的学习和发展提出了展望。
通过这次实习，我不仅学到了MATLAB编程的基本知识和技能，还锻炼了自己的团队合作和沟通能力。
遇到的困难与解决方案在实习过程中，我也遇到了一些困难，例如： 1. 理解复杂的MATLAB函数和算法；2. 处理大型数据集时的内存限制问题；3. 与团队成员协调工作和解决问题。
针对这些困难，我采取了以下解决方案： 1. 通过仔细阅读MATLAB官方文档和参考书籍，结合在线资源和论坛寻求帮助，逐步理解复杂函数和算法的原理和用法； 2. 优化代码和采用分块处理的方法，以减少内存占用； 3. 主动与团队成员交流，及时沟通问题并寻求解决方案。
结论通过这次MATLAB专业实习，我不仅学到了专业知识和技能，还提高了自己的问题解决和团队合作能力。
matlab实习报告总结
MATLAB实习报告总结介绍本文是对我在MATLAB实习过程中的总结与反思。
通过这次实习，我对MATLAB的使用有了更深入的了解，并且对实际问题的解决能力也有了提升。
实习目标在实习开始之前，我设定了以下几个目标： 1. 熟悉MATLAB的基本语法和常用函数； 2. 学习如何使用MATLAB解决实际问题； 3. 提升自己的编程能力和解决问题的思维能力。
实习过程第一阶段：熟悉MATLAB基本语法在实习开始之初，我花了一段时间来学习MATLAB的基本语法。
通过阅读官方文档和参考书籍，我了解了MATLAB的变量定义、矩阵运算、函数定义等基本概念和用法。
我利用空闲时间编写了一些简单的代码来巩固这些知识。
第二阶段：学习MATLAB的常用函数在熟悉基本语法之后，我开始学习MATLAB的常用函数。
我学习了MATLAB 中的统计分析函数、数据可视化函数、图像处理函数等。
通过学习这些函数，我可以更高效地处理和分析数据，同时也能够更好地展示我的结果。
第三阶段：实际问题的解决在掌握了MATLAB的基本语法和常用函数后，我开始尝试使用MATLAB解决一些实际问题。
我选择了一个与我的专业相关的问题，通过MATLAB对数据进行分析和建模。
在这个过程中，我遇到了一些困难和挑战，但通过查阅资料和请教同学，我最终成功解决了这些问题。
第四阶段：编程能力和思维能力的提升通过这次实习，我的编程能力和解决问题的思维能力得到了提升。
在实际问题的解决过程中，我学会了如何分析问题、设计算法、编写代码并调试。
通过与同学的讨论和交流，我也学会了如何思考和解决问题的不同角度。
总结与反思这次MATLAB实习让我受益匪浅。
通过实际操作，我深入了解了MATLAB的使用方法和技巧。
我学会了如何使用MATLAB解决实际问题，并且在这个过程中提升了自己的编程能力和解决问题的思维能力。
然而，我也发现了自己的不足之处。
在实习过程中，我有时会陷入“死记硬背”的状态，只注重语法和函数的使用，而不去思考问题背后的本质，这导致我在解决一些复杂问题时遇到了困难。
Matlab空间数据误差处理实习报告
Matlab空间数据误差处理实习报告空间数据误差处理“MatLab平差计算”实习报告一、实习目的1、掌握条件平差原理和计算①条件方程的建立②误差方程的建立③误差方程的求解④精度计算实习原理2、掌握间接平差原理和计算①间接平差方程的建立②误差方程的建立③误差方程的求解④精度计算3、掌握MatLab平差计算二、实习内容三、实习原理1、实习工具软件介绍（1）MATLAB语言的发展（1）计算步骤（2）精度评定四、实习步骤（以条件平差为例）1、条件平差（2）定义并输入初始值Step 1: 在Workspace中定义初始值变量Step 2: 给初始值变量赋值（3）定义给系数阵A,L0,L,W,S并赋值>> L=[h1;h2;h3;h4;h5;h6;h7];>> W=A*L+L0>> S=[s1;s2;s3;s4;s5;s6;s7];(4)计算矩阵PP=zeros(n);for i=1:n;P(i,i)=1.0/S(i,1)end(5) 计算Naa>> Q=inv(P);>> Naa=A*Q*A'>> K=-inv(Naa)*W（6）计算改正数>> V=Q*A'*K（7）计算平差值及单位权方差>> LL=L+V>> sigma0=sqrt(V'*P*V/3);（8）计算QLˆLˆ>> QVV=Q*A'*inv(Naa)*A*Q>> QLL=Q-QVV五、实习结论、感受1、实习结果分析：条件平差和间接平差最终的结果很接近。
2、我的感受这是我第一次使用matlab软件，感觉收获挺多，一方面对该软件进行了学习，知道了怎么用它来进行计算误差的问题；另一方面结合我所学的有关知识，让我对条件平差和间接平差有了更加深入的认识。
我们学习的有关理论不仅仅是抽象的东西，而是要真正的运用到实际中去的。
基于MATLAB的误差数据处理实验报告
基于MATLAB的误差数据处理实验报告《误差理论与数据处理》实验20121138晋美扎巴·测控三班实验⼀：MATLAB软件基础（⼀）实验⽬的：熟悉MATLAB软件的⽤户环境；了解MATLAB软件的⼀般⽬的命令；掌握MATLAB教组操作与运算函数；掌握MATLAB软件的基本绘图命令；掌握MATLAB语⾔的⼏种循环、条件和开关选择结构。
（⼆）实验内容：1.MATLAB软件的数组处理及运算操作E=eye(3,3);R=rand(3,2);O=zeros(2,3);S=[2,0;0,4];A=[E,R;O,S]B=[E,R+R*S;O,S^2]C=A*A所以B=C，原结论成⽴。
2.直接使⽤MATLAB软件进⾏作图练习（1）t=-1:0.01:1;x=sin(2*pi*t);y=cos(2*pi*10*t);plot(t,x,t,y)xlabel('t');ylabel('函数值')legend('正弦函数','余弦函数')（2）1) x=-10:0.01:10; y=normpdf(x,0,1); plot(x,y)（3）[x,y]=meshgrid(-10:0.05:10);z=sin(pi*sqrt(x.^2+y.^2));mesh(x,y,z);3.⽤MATLAB语⾔编写命令M-⽂件和函数M-⽂件a=input('请输⼊a的值')x0=a./2x1=(x0+a./x0)./2while(abs((x0-x1)>1e-5))x0=x1;x1=(x0+a./x0)./2;enddigits(8)vpa(x1)实验⼆：测量数据的统计分析（⼀）实验⽬的：通过对测量数据进⾏统计分析，学习掌握测量数据统计分析的基本⽅法。
（⼆）实验内容：1.>> x=normrnd(10,5,500,1);>> mu=mean(x)mu =9.7672>> sigma=std(x)sigma =4.8754>> va=var(x)va =23.7697>> hist(x)>> y=normpdf(x,mu,sigma); >> plot(x,y)2. x=-15:0.01:15; y1=normpdf(x,0,1); y2=normpdf(x,0,4); y3=normpdf(x,10,1); plot(x,y1,y2,y3);3.>> x=randn(500,1);>> mu=mean(x);>> va=var(x);>> cs=skewness(x);>> ck=kurtosis(x);>> hist(x);>> sigma=std(x);>> y=normpdf(x,mu,sigma); >> plot(x,y) >> cscs =0.1117>> ckck =3.0089>> mumu =0.0730>> vava=0.99814. >> x=-5:0.1:5; >> y1=tpdf(x,5); >> y2=tpdf(x,10); >> y3=tpdf(x,20); >> z=normpdf(x,0,1); >>plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,z)5.>> x=0:0.2:30; >> y1=chi2pdf(x,5); >> y2=chi2pdf(x,10); >> y3=chi2pdf(x,20); >>plot(x,y1,x,y2,x,y3)6.x=0:0.01:10;y1=fpdf(x,4,5);y2=fpdf(x,10,20);y3=fpdf(x,50,50); plot(x,y1,x,y2,x,y3)实验三：等精度和⾮等精度直接测量数据处理（⼀）实验⽬的：通过本实验使学⽣掌握等精度和⾮等精度直接测量数据的基本处理⽅法；学习如何发现和处理测量列中的随机误差、系统误差和粗⼤误差，如何科学地表达测量结果。
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空间数据误差处理“MatLab平差计算”实习报告一、实习目的1、掌握条件平差原理和计算①条件方程的建立②误差方程的建立③误差方程的求解④精度计算实习原理2、掌握间接平差原理和计算①间接平差方程的建立②误差方程的建立③误差方程的求解④精度计算3、掌握MatLab平差计算二、实习内容以上个题目为例，进行如下计算：1、条件平差计算、不同条件方程计算，并计算结果比较2、间接平差计算、不同参数构建平差方程计算，并计算结果比较三、实习原理1、实习工具软件介绍（1）MA TLAB语言的发展matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年开发的，设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题，取名MA TLAB即Matrix Laboratory 矩阵实验室的意思。
它将一个优秀软件的易用性与可靠性、通用性与专业性、一般目的的应用与高深的科学技术应用有机的相结合。
MA TLAB是一种直译式的高级语言，比其它程序设计语言容易。
MA TLAB已经不仅仅是一个“矩阵实验室”了，它集科学计算、图象处理；声音处理于一身，并提供了丰富的Windows图形界面设计方法。
MA TLAB语言是功能强大的计算机高级语言, 它以超群的风格与性能风靡全世界, 成功地应用于各工程学科的研究领域。
MA TLAB在美国已经作为大学工科学生必修的计算机语言之一。
近年来，MA TLAB语言已在我国推广使用，现在已应用于各学科研究部门和许多高等院校MA TLAB语言不受计算机硬件的影响，286以上的计算机都可以使用（2）MA TLAB语言的功能：强大的数值（矩阵）运算功能广泛的符号运算功能高级与低级兼备的图形功能（计算结果的可视化功能）可靠的容错功能应用灵活的兼容与接口功能信息量丰富的联机检索功能（3）MA TLAB界面2、条件平差（1）原理条件平差法就是要求在满足条件方程下，求函数的V 值，在数学中是求函数的条件极值问题。
（2）计算步骤根据平差问题的具体情况，列出条件方程式，条件方程的个数等于多余观测数r ； 根据条件式的系数，闭合差及观测值的权组成法方程式，法方程的个数等于多余观测数r ；解算法方程，求出联系数K 值；将K 值代入改正数方程式，求出V 值，并求出平差值为了检查平差计算的正确性，常用平差值重新列出平差值条件方程式，看其是否满足方程。
3、间接平差 （1）间接平差原理minPV V T（2）计算步骤（3）精度评定四、实习步骤1、条件平差（1）列方程n=7,t=4,r=n-t=3（2）定义并输入初始值Step 1: 在Workspace中定义初始值变量Step 2: 给初始值变量赋值（3）定义给系数阵A,L0,W并赋值（4）计算W>> W=A*L+L0W =0.00400.0060-0.0080（5）计算N aa>> P=inv(Q)P =0.5000 0 0 0 0 0 00 0.5000 0 0 0 0 00 0 1.0000 0 0 0 00 0 0 0.5000 0 0 00 0 0 0 1.0000 0 00 0 0 0 0 0.5000 00 0 0 0 0 0 0.5000 >> Q=inv(P)Q =2 0 0 0 0 0 00 2 0 0 0 0 00 0 1 0 0 0 00 0 0 2 0 0 00 0 0 0 1 0 00 0 0 0 0 2 00 0 0 0 0 0 2>> Naa=A*Q*A'Naa =5 1 01 4 10 1 5 >> K=-inv(Naa)*W K =-0.0004-0.00190.0020（6）计算改正数>> V=Q*A'*KV =-0.0008-0.0008-0.0023-0.00380.00010.00400.0040（7）计算平差值及单位权方差>> LL=L+VLL =1.2692-3.38082.11171.6092-3.72092.93500.7860>> sigma0=sqrt(V'*P*V/r)sigma0 =0.0031（8）计算QLˆLˆ>> QVV=Q*A'*inv(Naa)*A*QQVV =0.8444 0.8444 0.3111 -0.2222 -0.0889 0.0444 0.04440.8444 0.8444 0.3111 -0.2222 -0.0889 0.0444 0.04440.3111 0.3111 0.3778 0.4444 0.1778 -0.0889 -0.0889-0.2222 -0.2222 0.4444 1.1111 0.4444 -0.2222 -0.2222 -0.0889 -0.0889 0.1778 0.4444 0.3778 0.3111 0.31110.0444 0.0444 -0.0889 -0.2222 0.3111 0.8444 0.84440.0444 0.0444 -0.0889 -0.2222 0.3111 0.8444 0.8444 >> QLL=Q-QVVQLL =1.1556 -0.8444 -0.3111 0.2222 0.0889 -0.0444 -0.0444-0.8444 1.1556 -0.3111 0.2222 0.0889 -0.0444 -0.0444 -0.3111 -0.3111 0.6222 -0.4444 -0.1778 0.0889 0.08890.2222 0.2222 -0.4444 0.8889 -0.4444 0.2222 0.22220.0889 0.0889 -0.1778 -0.4444 0.6222 -0.3111 -0.3111-0.0444 -0.0444 0.0889 0.2222 -0.3111 1.1556 -0.8444 -0.0444 -0.0444 0.0889 0.2222 -0.3111 -0.8444 1.15562、间接平差（1）定义并输入初始值（2）定义矩阵L,S,并赋值L=[h1;h2;h3;h4;h5;h6;h7];S=[S1;S2;S3;S4;S5;S6;S7];（3）计算矩阵PP=zeros(n);for i=1:n;P(i,i)=1.0/S(i,1)endP =0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0P =0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0P =0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0P =0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 00 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0P =0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0P =0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0P =0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0.5000（4）计算Hp1,Hp2,Hp3,Hp4>> Hp1=HA+h1Hp2=HA+h1+h7Hp3=HA+h1-h5Hp4=HA-h2Hp1 =11.2700Hp2 =12.0520Hp3 =14.9910Hp4 =13.3800（5）计算矩阵x0>> X0=[Hp1;Hp2;Hp3;Hp4] X0 =11.270012.052014.991013.3800（6）计算B,d,ll=L-(B*X0+d)l =-10.00000.00000.0020-0.00200.0020（7）计算Nbb>> Nbb=B'*P*BNbb =3.0000 -0.5000 -1.0000 -1.0000 -0.5000 1.0000 -0.5000 0 -1.0000 -0.5000 2.0000 -0.5000 -1.0000 0 -0.5000 2.0000>> x=inv(Nbb)*B'*P*lx =-10.0000-10.0000-9.9980-10.0000>> XP=X0+xXP =1.27002.05204.99303.3800（8）计算改正数vV =1.0e-014 *0.3553-0.3553-0.0444-0.04440.13320.0888-0.1776（10）计算平差值及单位权方差>> LL=L+VLL =1.2700-3.38002.11401.6130-3.72102.93100.7820>> sigma0=sqrt(V'*P*V/r)sigma0 =2.3569e-015（11）计算QLˆLˆQLL=Q-QVV五、实习结论、感受1、实习结果分析：条件平差和间接平差最终的结果很接近。
2、我的感受这是我第一次使用matlab软件，感觉收获挺多，一方面对该软件进行了学习，知道了怎么用它来进行计算误差的问题；另一方面结合我所学的有关知识，让我对条件平差和间接平差有了更加深入的认识。
我们学习的有关理论不仅仅是抽象的东西，而是要真正的运用到从这次的收获来看，实习对我们来说是很重要的，这样结合所学的理论知识可以达到事半功倍的效果。