《MATLAB语言》课程第五次作业

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MATLAB语言基础与应用(第二版)第5章 习题答案

MATLAB语言基础与应用(第二版)第5章 习题答案

第5章习题与答案5.1用矩阵三角分解方法解方程组123123123214453186920x x x x x x x x x +-=⎧⎪-+=⎨⎪+-=⎩ 解答:>>A=[2 1 -1;4 -1 3;6 9 -1] A =2 1 -1 4 -13 6 9 -1 >>b=[14 18 20]; b =14 18 20 >> [L, U, P]=lu(A) L =1.0000 0 0 0.6667 1.0000 0 0.3333 0.2857 1.0000 U =6.0000 9.0000 -1.0000 0 -7.0000 3.6667 0 0 -1.7143 P =0 0 1 0 1 0 1 0 0 >> y=backsub(L,P*b’) y =20.0000 4.6667 6.0000 >> x=backsub(U,y) x =6.5000 -2.5000 -3.5000 5.2 Cholesky 分解方法解方程组123121332352233127x x x x x x x ++=⎧⎪+=⎨⎪+=⎩ 解答:>> A=[3 2 3;2 2 0;3 0 12] A =3 2 32 2 03 0 12>> b=[5;3;7]b =537>> L=chol(A)L =1.7321 1.1547 1.73210 0.8165 -2.44950 0 1.7321>> y=backsub(L,b)y =-11.6871 15.7986 4.0415>> x=backsub(L',y)x =-6.7475 28.8917 49.93995.3解答:观察数据点图形>> x=0:0.5:2.5x =0 0.5000 1.0000 1.5000 2.0000 2.5000 >> y=[2.0 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3]y =2.0000 1.1000 0.9000 0.6000 0.4000 0.3000 >> plot(x,y)图5.1 离散点分布示意图从图5.1观察数据点分布,用二次曲线拟合。

MATLAB习题及参考答案经典.doc

MATLAB习题及参考答案经典.doc

习题:1, 计算⎥⎦⎤⎢⎣⎡=572396a 与⎥⎦⎤⎢⎣⎡=864142b 的数组乘积。

2, 对于B AX =,如果⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=753467294A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=282637B ,求解X 。

3, 已知:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=987654321a ,分别计算a 的数组平方和矩阵平方,并观察其结果。

4, 角度[]604530=x ,求x 的正弦、余弦、正切和余切。

(应用sin,cos,tan.cot)5, 将矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡=7524a 、⎥⎦⎤⎢⎣⎡=3817b 和⎥⎦⎤⎢⎣⎡=2695c 组合成两个新矩阵: (1)组合成一个4⨯3的矩阵,第一列为按列顺序排列的a 矩阵元素,第二列为按列顺序排列的b 矩阵元素,第三列为按列顺序排列的c 矩阵元素,即 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡237912685574(2)按照a 、b 、c 的列顺序组合成一个行矢量,即 []2965318772546, 将(x -6)(x -3)(x -8)展开为系数多项式的形式。

(应用poly,polyvalm)7, 求解多项式x 3-7x 2+2x +40的根。

(应用roots)8, 求解在x =8时多项式(x -1)(x -2) (x -3)(x -4)的值。

(应用poly,polyvalm)9, 计算多项式9514124234++--x x x x 的微分和积分。

(应用polyder,polyint ,poly2sym)10, 解方程组⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡66136221143092x 。

(应用x=a\b)11, 求欠定方程组⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡5865394742x 的最小范数解。

(应用pinv) 12, 矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=943457624a ,计算a 的行列式和逆矩阵。

(应用det,inv)13, y =sin(x ),x 从0到2π,∆x =0.02π,求y 的最大值、最小值、均值和标准差。

MATLAB上机内容及作业

MATLAB上机内容及作业

MATLAB上机内容及作业无约束优化求解函数fminsearch和fminunc求解无约束非线性优化问题的函数有fminsearch 函数、fminunc 函数。

函数fminsearch和fminunc功能相同,但fminunc函数可以得到目标函数在最优解处的梯度和Hessian矩阵值。

无约束优化数学模型为:min f(X) X∈R n求解无约束非线性优化问题的步骤为:第一步:先编写目标函数的M文件;第二步:再在命令窗口中调用相应的优化函数。

1、fminsearch函数调用格式为[x, fval]=fminsearch(@myfun, x0)输出参数的含义:x:返回最优解的设计变量的值;fval:在最优设计变量值时,目标函数的最小值;exitflag:返回算法终止的标志,有以下几种情况,>0 表示算法收敛于最优解处;=0 表示算法已经达到迭代的最大次数;<0 表示算法不收敛。

output:返回优化算法信息的一个数据结构,有以下信息:output.iteration 表示迭代次数output.algorithm 表示所采用的算法output.funcCount 表示函数评价次数输入参数的含义:@myfun:目标函数的M文件,在其前要加“@”,或表示为'myfun' ,myfun自己可以任意命名;x0:在调用该优化函数时,需要先对设计变量赋一个初始值;2、fminunc函数的调用格式[x, fval]=fminunc (@myfun, x0)grad:返回目标函数在最优解处的梯度信息;hessian:返回目标函数在最优解处的hessian矩阵信息。

其余含义同上。

3、实例已知某一优化问题的数学模型为:min f(X)=3x12+2x1x2+x22X∈R n用MA TLAB程序编写的代码为:第一步:首先编写目标函数的.m文件,并保存为examplefsearch.m文件(先单击file菜单,后点击New 命令中的M—file,即可打开M文件编辑窗口进行代码的编辑,在英文状态下输入程序代码),代码为:function f=examplefsearch(x)f=3*x(1)^ 2+2*x(1)*x(2)+x(2)^2;第二步:在Command窗口中调用fminsearch函数,代码为:x0=[1;1]; %赋初值[x,fval]=fminsearch(@examplefsearch,x0) %回车即可调用fminsearch函数,得到结果输出最优解结果为:x=1.0e-0.08* -0.7914 0.2260 %分别为x1和x2的最优点的值(近似为0)fval=1.5722e-016 %对应最优点的最优目标函数值(近似为0)4、作业已知几个优化问题的数学模型分别为:(1)min f(X)=0.1935x1 x22 x32(4+6x4) X∈R4(2)min f(X)= (x13+cos x2+log x3)/ e x1 X∈R3(3)min f(X)=2x13+4x1x23 -10x1x2+x33X∈R3试用MATLAB编程分别求解上述优化问题的最优解。

MATLAB作业5参考答案

MATLAB作业5参考答案

MATLAB作业5参考答案1、 试求出下面线性微分方程的通解。

543225432()()()()()136415217680()[sin(2)cos(3)]3t d y t d y t d y t d y t dy t y t e t t dt dt dt dt dt π-+++++=++假设上述微分方程满足已知条件(0)1,(1)3,()2,(0)1,(1)2y y y y y π=====,试求出满足该条件的微分方程的解析解。

【求解】先定义t 为符号变量,求出等号右侧的函数,则可以由下面命令求出方程的解析 解,解的规模较大,经常能占数页。

>> syms texp(-2*t)*(sin(2*t+sym(pi)/3)+cos(3*t))ans =exp(-2*t)*(sin(2*t+1/3*pi)+cos(3*t))>> y=dsolve(['D5y+13*D4y+64*D3y+152*D2y+176*Dy+80*y=',...'exp(-2*t)*(sin(2*t+1/3*pi)+cos(3*t))'],'y(0)=1','y(1)=3','y(pi)=2',...'Dy(0)=1','Dy(1)=2')略:事实上,仔细阅读求出的解析解就会发现,其中大部分表达式是关于系数的,所以如果能对 系数进行近似则将大大减小解的复杂度。

>> vpa(y)ans =.20576131687242798353909465020576e-2*exp(-2.*t)*cos(3.*t)+.15538705805619602372728107411086e-1*exp(-2.*t)*sin(2.*t)+.76830587084294035590921611166287e-2*exp(-2.*t)*cos(2.*t)-106.24422608844727797303237726774*exp(-2.*t)*t^2+98.159206062620455331994871615083*exp(-2.*t)*t+59.405044899367325888329709780356*exp(-2.*t)*t^3-30.741892776456442808809983330755*exp(-2.*t)+.20576131687242798353909465020576e-2*exp(-2.*t)*sin(3.*t)+31.732152104579289125415500223136*exp(-5.*t)2、 试求解下面微分方程的通解以及满足(0)1,()2,(0)0x x y π===条件下的解析解。

Matlab第五章答案

Matlab第五章答案

第一题(1)a=[1 9 8;7 2 5;3 -2 7] %产生矩阵det(a) %检验是否可逆ans=-442,非0,可逆div(a) %求逆矩阵(2)b=[1 0 -7 5;0 -26 7 2;7 4 3 5;8 -3 2 15]det(b)div(b)第二题(1)A=[1 2 3;2 2 5;3 5 1];B=[11 12 31];X=B/A(2) A=[3 1 0 5;0 6 7 3;0 4 3 0;2 -1 2 6];B=[2 4 7 8];X=B/A第三题(1)t=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]';y=[4.842 4.362 3.754 3.368 3.169 3.083 3.034 3.016 3.012 3.005]';A=[ones(size(t)) exp(-t)];C=A\yT=[0:.1:10]';Y=[ones(size(T)) exp(-T)]*C;plot(T,Y,'-',t,y,'o')title( '采用y(t)≈c1+c2e–t的拟合' )xlabel('\itt'), ylabel('\ity')(2)t=[0 .3 .8 1.1 1.6 2.3]';y=[.82 .72 .63 .60 .55 .50]';A=[ones(size(t)) t.*exp(-t)];C=A\y;T=[0:.1:2.5]';Y=[ones(size(T)) T.*exp(-T)]*C;plot(T,Y,'-',t,y,'o')title('采用y(t)≈d1+d2te–t拟合')xlabel('\itt'), ylabel('\ity')第四题A=[11.59 12.81 15.66; 15.2 4.18 13.61; 10.597.59 9.22];[L,U]=lu(A)[Q R]=qr(A)B=[16.00 4.41 -10.37 -21.61; 0.88 -20.04 12.86 8.56; -1.43 10.71 18.81 -5.99; -12.48 24.35-23.9 10.34];[C,D]=lu(B)[E F]=qr(B)第五题(1)A=[5 -5 -6;3 -2 5;2 -1 -4];x0=[1;-4;5];X=[];for t=0:.01:1X=[X expm(t*A)*x0];endplot3(X(1,:),X(2,:),X(3,:),'-o')grid on(2)A=[1 2 -3 1;3 0 1 -2;1 -2 0 5;2 3 0 1];x0=[1;-1;2;1];X=[];for t=0:.01:1X=[X expm(t*A)*x0];endplot3(X(1,:),X(2,:),X(3,:),'-o')grid on第六题(1)A=[11.59 12.81 15.66; 15.2 4.18 13.61;10.59 7.59 9.22];lambda=eig(A)[V,D]=eig(A)(2)B=[16.00 4.41 -10.37 -21.61; 0.88 -20.04 12.86 8.56; -1.43 10.71 18.81 -5.99; -12.48 24.35 -23.9 10.34];lambda=eig(B)[V,D]=eig(B)第七题(1)x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];y=[15.0 39.5 66.0 85.5 89.0 67.5 12.0 -86.4 -236.9 -448.4];p=polyfit(x,y,2);x2=1:.1:10;y2=polyval(p,x2);figure(1)plot(x,y,'o',x2,y2)grid ontitle('二阶多项式曲线拟合')(2)x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];y=[15.0 39.5 66.0 85.5 89.0 67.5 12.0 -86.4 -236.9 -448.4];p=polyfit(x,y,3);x2=1:.1:10;y2=polyval(p,x2);figure(1)plot(x,y,'o',x2,y2)grid ontitle('三阶多项式曲线拟合')第八题p1=[1,-2-3,4,2];p2=[1,-7,5,31,-30];p3=[1,-1,-25,25];p4=[-2,3,1,5,8,0];[L1,U1]=lu(p1)r1=roots(p1)[L2,U2]=lu(p2)r2=roots(p2)[L3,U3]=lu(p3)r3=roots(p3)[L4,U4]=lu(p4)r4=roots(p4)第九题p1=[1,-2-3,4,2];p2=[1,-7,5,31,-30];p3=[1,-1,-25,25];p4=[-2,3,1,5,8];p1_x=polyval(p1,[-1.5,2.1,3.5]) p2_x=polyval(p2,[-1.5,2.1,3.5]) p3_x=polyval(p3,[-1.5,2.1,3.5]) p4_x=polyval(p4,[-1.5,2.1,3.5])第十题a=[2,3,-4];b=[4,-2,5];c=[3,0,-2,5,6];d1=conv(a,b)[d2,r2]=deconv(c,a)[d3,r3]=deconv(c,b)第十一题a=[2,3,-4];b=[4,-2,5];c=[3,0,-2,5,6];dao1=polyder(a,b)[dao2,r2]=polyder(c,a)[dao3,r3]=polyder(c,b)第十二题x=-5:.25:5;y=10*exp(-x);xi=-5:5;y1=interp1(x,y,xi,'nearest');y2=interp1(x,y,xi,'linear');y3=interp1(x,y,xi,'spline');y4=interp1(x,y,xi,'cubic'); figure(1);subplot(2,2,1)plot(x,y,'-',xi,y1,'o');title('最邻近内插');grid on;xlabel('x');ylabel('y');subplot(2,2,2)plot(x,y,'-',xi,y2,'o');title('线性内插');grid on;xlabel('x');ylabel('y');subplot(2,2,3)plot(x,y,'-',xi,y3,'o');title('三次样条内插');grid on;xlabel('x');ylabel('y');subplot(2,2,4)plot(x,y,'-',xi,y4,'o');title('三次曲线内插');grid on;xlabel('x');ylabel('y');第十三题x=rand(1,50);y=randn(1,50);minx=min(x)miny=min(y)maxx=max(x)maxy=max(y)avx=mean(x)avy=mean(y)Ex=(std(x)).^2Ey=(std(y)).^2第十四题t=[0 .2 .4 .6 .8 1.0 2.0 5.0 ]';y=[1.0 1.51 1.88 2.13 2.29 2.40 2.60 24.00]'; X1=[ones(size(t)) t t.^2];a=X1\y;X2=[ones(size(t)) exp(-t) t.*exp(-t)];b=X2\y;T=[0:.1:6]';Y1=[ones(size(T)) T T.^2]*a;Y2=[ones(size(T)) exp(-T) T.*exp(-T)]*b; figure(1)subplot(1,2,1)plot(T,Y1,'-',t,y,'o'),grid ontitle('多项式回归')subplot(1,2,2)plot(T,Y2,'-',t,y,'o'),grid ontitle('指数函数回归')第十五题t=0:1/119:1;x=3*sin(2*pi*20*t)+10*sin(2*pi*200*t+pi/4)+10*randn(size(t)); y=fft(x);m=abs(y);f=(0:length(y) -1)'*119/length(y);figure(1)subplot(2,1,1),plot(t,x),grid ontitle('被噪声污染的信号')ylabel('Input \itx'),xlabel('Time ')subplot(2,1,2),plot(f,m)ylabel('Abs. Magnitude'),grid onxlabel('Frequency (Hertz)')第十六题w=input('w=');t=0:1/119:1;x1=sin(w.*t)+randn(size(t));x2=cos(w.*t)+randn(size(t));x3=sin(w.*t)+randn(size(t));a=corrcoef(x1,x2)b=corrcoef(x1,x3)若没有正弦分量w=input('w=');t=0:1/119:1;x1=randn(size(t));x2=randn(size(t));x3=randn(size(t));a=corrcoef(x1,x2)b=corrcoef(x1,x3)第十七题z1=quad('exp(-2*t)',0,2)z2=quad('exp(2*t)',0,2)z3=quad('exp(t.^2-3*t+.5)',-1,1)第十八题function y=five(x)y=exp(-x)-1.5*exp(2*cos(2*x));%主函数x0=input('x0='); %执行时,按要求输入[-1,1]z=fzero('five',x0)第十九题function f=five(x,y)f=exp(-x.*y)-2*x.*y;%主函数z=dblquad('five',0,1,-1,1)第二十题function dy=five(t,y)dy=[0.5-y(1);y(1)-4*y(2)];%主函数X0=[1; -0.5];tspan=[0,25];[T,X]=ode45('five',tspan,X0);figure(1)subplot(2,1,1),plot(T,X(:,1),'r'),title('x_{1}'),grid onsubplot(2,1,2),plot(T,X(:,2),'k'),title('x_{2}'),grid onfigure(2)plot(X(:,1),X(:,2)),title('系统轨迹'),grid onxlabel('x_{1}'),ylabel('x_{2}')。

数学建模作业题+答案

数学建模作业题+答案

数学建模MATLAB 语言及应用上机作业11. 在matlab 中建立一个矩阵135792468101234501234A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥-----⎢⎥⎣⎦答案:A = [1,3,5,7,9;2,4,6,8,10;-1,-2,-3,-4,-5;0,1,2,3,4]2. 试着利用matlab 求解出下列方程的解(线性代数22页例14)123412423412342583692254760x x x x x x x x x x x x x x +-+=⎧⎪--=⎪⎨-+=-⎪⎪+-+=⎩ 答案:A=[2 ,1,-5,1;1,-3,0,-6;0,2,-1,2;1,4,-7,6]; B=[8;9;-5;0]; X=A\B 或A=[2,1,-5,1;1,-3,0,-6;0,2,-1,2;1,4,-7,6] b=[8,9,-5,0]' X=inv(A)*b3. 生成一个5阶服从标准正态分布的随机方阵,并计算出其行列式的值,逆矩阵以及转置矩阵。

答案:A=randn(5) det(A) inv(A) A'4. 利用matlab 求解出110430002A -⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦的特征值和特征向量。

答案:A=[-1,1,0;-4,3,0;0,0,2] [V,D]=eig(A)5.画出衰减振荡曲线3sin3t y et -=在[0,4]π上的图像。

要求,画线颜色调整为黑色,画布底面为白色。

(在实际中,很多打印机时黑白的,因此大多数作图要考虑黑白打印机的效果。

) 给出恰当的x ,y 坐标轴标题,图像x 轴的最大值为4π。

6. 生成一个0-1分布的具有10个元素的随机向量,试着编写程序挑选出向量中大于0.5的元素。

数学建模和Matlab 上机作业2(2016-9-20)跟老师做(不用整合进作业中):上机演示讲解:函数,递归的两个例子的写法。

附:1. Fibonacci Sequence (斐波那契数列)在数学上,费波那西数列是以递归的方法来定义: F1= 1;F2= 1;F (n )=F (n-1)+F (n-2) 2. 阶乘举例:数学描述:n!=1×2×……×n ;计算机描述:n!=n*(n-1)!自己做(需要整合进作业中,提交到系统中):1. 写一个m 文件完成分值百分制到5分制的转换(即输入一个百分制,转换后输出一个5级对应的得分,联系条件控制语句)。

MATLAB教程2012a第5章习题解答-张志涌..

MATLAB教程2012a第5章习题解答-张志涌..

d=0.05;
%控制运动速度(0.01——0.5)
n=200;
x=[0:pi/30:4*pi]; %供画曲线用的横坐标
axis([-0.2,4*pi,-1,1]),axis off,
10
pause(0.1)
%足够迟延似乎不可缺。否则可能图形有误。
for tt=0:n
%决定画曲线的时刻
a=tt*pi/24-x;
3
y=(exp(-(zk-beta)*t)-exp(-(zk+beta)*t))/(2*beta); plot(t,y,'r') if zk>1.2
text(0.3,0.14,'\zeta = 1.4') end end end text(10,0.7,'\Delta\zeta=0.2') axis([0,18,-0.4,0.8]) hold off box on grid on
9
图 p5-9
10 在[0,4 ] 区间内,根据 y(t, x) e0.2x sin( t x) ,通过图形曲线表 24 现“行波”。做题前,请先运行 prob510.p 文件,观察演示。
图 p5-10
〖解答〗
function prob510
% prob510.m
clear all clf,shg
-0.9801 -0.9801 -0.9801 -0.9801 y0 =
0.2005 0.2005 0.2005 0.2005
CRROS-POINTS OF ' y/(1+x2+y2)-0.1 ' AND ' sin(x+cos(y)) '
0.8

MATLAb与数学实验 第五章习题解答

MATLAb与数学实验 第五章习题解答
i=
1 3 2 4 1 3 5 2 4 3 5
j=
1 1 2 2 3 3
3 4 4 5 5
s=
1 3 1 3 2 1 3 2 1 2 1 A1 =
10200 01020 30102 03010 00301 (2) n=nnz(A)
n=
13 ans =
1 2 -1 3 -2 4 1 -3 5 2
-4 3 -5
>> nx=nzmax(A)
nx =
35
>> [i,j,s]=find(A)
i=
1 2 1 3 2 4 1 3 5 2 4 3 5
j=
1 2 3 3 4 4 5 5 5 6 6 7 7
s=
1 2 -1 3 -2 4 1 -3 5 2 -4 3 -5
A1 =
1 0 -1 0 1 0 0
0 2 0 -2 0 2 0
C=
11 11 11
>> B=[3 5 7;0 1 0]
B=
357 010
>> D=[0 0 0;0 0 0]
D=
000 000
2.随机生成:(1)一个含有五个元素的列向量. (2)一个数值在 0~100 之间的三行四列的矩阵.
答 (1) rand(5,1)
ans =
0.9501
0.2311 0.6068 0.4860 0.8913
0 0 3 0 -3 0 3
0 3 0 1 0
0 0 0
4
0
4
0

0 0 3 0 1
0 0 0 0 5 0 5
答(1) n=nnz(A)
n=
11
>> nonzeros(A)

matlab1-8章课后作业

matlab1-8章课后作业

MATLAB基础教程1~8章作业Matlab第一章1.阐述Matlab的功能Matlab作为一种高级计算软件,是进行算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的交互式应用开发环境,已被广泛应用于不同领域。

Matlab的基本功能包括:数学计算功能、图形化显示功能、M语言编程功能、编译功能、图形用户界面开发功能、Simulink建模仿真功能、自动代码生成功能。

Matlab第二章1.创建double的变量,并进行计算。

(1)a=87,b=190,计算a+b、a-b、a*b。

(2)创建uint8 类型的变量,数值与(1)中相同,进行相同的计算。

>> a=87,b=190a =87b =190>> a+bans =277>> a-bans =-103>> a*bans =16530>> c=uint8(87), d=uint8(190)c =87d =190>> c+dans =255>> c-dans =ans =2552.计算(1)sin(60)(2)e^3(3)cos(3π/4)>> sind(60)ans =0.8660>> exp(3)ans =20.0855>> cos(3*pi/4)ans =-0.70713.设u=2,v=3,计算:(1)(2)(3)>> u=2;>> v=3;>> 4*u*v/log(v)ans =21.8457>> (exp(u)+v)^2/(v^2-u) ans =15.4189>> sqrt(u-3*v)/(u*v) ans =0 + 0.4410i 4.计算如下表达式:(1)(2)>> (3-5*i)*(4+2*i)22.0000 -14.0000i>> sin(2-8*i)ans =1.3553e+003 +6.2026e+002i5.判断下面语句的运算结果。

MATLAB教程课后实验报告题目及解答[第一至第五章]

MATLAB教程课后实验报告题目及解答[第一至第五章]

MATLAB教程实验报告实验项目名称实验一 Matlab基本操作学生姓名汪德旺专业班级 09数教(1)班学号 0301090131实验成绩日期一. 实验目的和要求1、了解MATLAB 的开发环境。

2、熟悉Matlab的基本操作。

3、掌握建立矩阵的方法。

4、掌握MATLAB各种表达式的书写规则以及常用函数的使用。

5、填写实验报告,实验报告文件取名为report1.doc。

6、于邮件附件形式将实验报告文件report1.doc 发到邮箱*******************,邮件主题为班级学号姓名,如:09数教1班15号张三。

二、实验内容1、先求下列表达式的值,然后显示MATLAB工作空间的使用情况并保存全部变量。

(1)0 122sin851ze =+(2)2212 1ln(0.4552i z x x+⎡⎤==⎢⎥-⎣⎦其中(3)0.30.330.3sin(0.3)ln,22a ae e az a--+=++a=-3.0,-2.9,-2.8,…, 2.8, 2.9,3.0(4)2242,011,12,0:0.5:2.521,23t tz t tt t t⎧≤<⎪=-≤<=⎨⎪-+≤<⎩其中t2.已知:1234413134787,2033657327 A B--⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦求下列表达式的值:(1)A+6*B和A-B+I(其中I为单位矩阵) (2)A*B和A.*B(3)A^3和A.^3(4)A/B和B\A(5)[A,B]和[A([1,3],:);B^2]3、设有矩阵A 和B123453016678910A=,B=17-691112131415023-41617181920970212223242541311⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦(1)求它们的乘积C 。

(2)将矩阵C 的右下角3*2子矩阵赋给D 。

(3)查看MATLAB 工作空间的使用情况。

Matlab第五章答案

Matlab第五章答案

第一题(1)a=[1 9 8;7 2 5;3 -2 7] %产生矩阵det(a) %检验是否可逆ans=-442,非0,可逆div(a) %求逆矩阵(2)b=[1 0 -7 5;0 -26 7 2;7 4 3 5;8 -3 2 15]det(b)div(b)第二题(1)A=[1 2 3;2 2 5;3 5 1];B=[11 12 31];X=B/A(2) A=[3 1 0 5;0 6 7 3;0 4 3 0;2 -1 2 6];B=[2 4 7 8];X=B/A第三题(1)t=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]';y=[4.842 4.362 3.754 3.368 3.169 3.083 3.034 3.016 3.012 3.005]';A=[ones(size(t)) exp(-t)];C=A\yT=[0:.1:10]';Y=[ones(size(T)) exp(-T)]*C;plot(T,Y,'-',t,y,'o')title( '采用y(t)≈c1+c2e–t的拟合' )xlabel('\itt'), ylabel('\ity')(2)t=[0 .3 .8 1.1 1.6 2.3]';y=[.82 .72 .63 .60 .55 .50]';A=[ones(size(t)) t.*exp(-t)];C=A\y;T=[0:.1:2.5]';Y=[ones(size(T)) T.*exp(-T)]*C;plot(T,Y,'-',t,y,'o')title('采用y(t)≈d1+d2te–t拟合')xlabel('\itt'), ylabel('\ity')第四题A=[11.59 12.81 15.66; 15.2 4.18 13.61; 10.597.59 9.22];[L,U]=lu(A)[Q R]=qr(A)B=[16.00 4.41 -10.37 -21.61; 0.88 -20.04 12.86 8.56; -1.43 10.71 18.81 -5.99; -12.48 24.35-23.9 10.34];[C,D]=lu(B)[E F]=qr(B)第五题(1)A=[5 -5 -6;3 -2 5;2 -1 -4];x0=[1;-4;5];X=[];for t=0:.01:1X=[X expm(t*A)*x0];endplot3(X(1,:),X(2,:),X(3,:),'-o')grid on(2)A=[1 2 -3 1;3 0 1 -2;1 -2 0 5;2 3 0 1];x0=[1;-1;2;1];X=[];for t=0:.01:1X=[X expm(t*A)*x0];endplot3(X(1,:),X(2,:),X(3,:),'-o')grid on第六题(1)A=[11.59 12.81 15.66; 15.2 4.18 13.61;10.59 7.59 9.22];lambda=eig(A)[V,D]=eig(A)(2)B=[16.00 4.41 -10.37 -21.61; 0.88 -20.04 12.86 8.56; -1.43 10.71 18.81 -5.99; -12.48 24.35 -23.9 10.34];lambda=eig(B)[V,D]=eig(B)第七题(1)x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];y=[15.0 39.5 66.0 85.5 89.0 67.5 12.0 -86.4 -236.9 -448.4];p=polyfit(x,y,2);x2=1:.1:10;y2=polyval(p,x2);figure(1)plot(x,y,'o',x2,y2)grid ontitle('二阶多项式曲线拟合')(2)x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];y=[15.0 39.5 66.0 85.5 89.0 67.5 12.0 -86.4 -236.9 -448.4];p=polyfit(x,y,3);x2=1:.1:10;y2=polyval(p,x2);figure(1)plot(x,y,'o',x2,y2)grid ontitle('三阶多项式曲线拟合')第八题p1=[1,-2-3,4,2];p2=[1,-7,5,31,-30];p3=[1,-1,-25,25];p4=[-2,3,1,5,8,0];[L1,U1]=lu(p1)r1=roots(p1)[L2,U2]=lu(p2)r2=roots(p2)[L3,U3]=lu(p3)r3=roots(p3)[L4,U4]=lu(p4)r4=roots(p4)第九题p1=[1,-2-3,4,2];p2=[1,-7,5,31,-30];p3=[1,-1,-25,25];p4=[-2,3,1,5,8];p1_x=polyval(p1,[-1.5,2.1,3.5]) p2_x=polyval(p2,[-1.5,2.1,3.5]) p3_x=polyval(p3,[-1.5,2.1,3.5]) p4_x=polyval(p4,[-1.5,2.1,3.5])第十题a=[2,3,-4];b=[4,-2,5];c=[3,0,-2,5,6];d1=conv(a,b)[d2,r2]=deconv(c,a)[d3,r3]=deconv(c,b)第十一题a=[2,3,-4];b=[4,-2,5];c=[3,0,-2,5,6];dao1=polyder(a,b)[dao2,r2]=polyder(c,a)[dao3,r3]=polyder(c,b)第十二题x=-5:.25:5;y=10*exp(-x);xi=-5:5;y1=interp1(x,y,xi,'nearest');y2=interp1(x,y,xi,'linear');y3=interp1(x,y,xi,'spline');y4=interp1(x,y,xi,'cubic'); figure(1);subplot(2,2,1)plot(x,y,'-',xi,y1,'o');title('最邻近内插');grid on;xlabel('x');ylabel('y');subplot(2,2,2)plot(x,y,'-',xi,y2,'o');title('线性内插');grid on;xlabel('x');ylabel('y');subplot(2,2,3)plot(x,y,'-',xi,y3,'o');title('三次样条内插');grid on;xlabel('x');ylabel('y');subplot(2,2,4)plot(x,y,'-',xi,y4,'o');title('三次曲线内插');grid on;xlabel('x');ylabel('y');第十三题x=rand(1,50);y=randn(1,50);minx=min(x)miny=min(y)maxx=max(x)maxy=max(y)avx=mean(x)avy=mean(y)Ex=(std(x)).^2Ey=(std(y)).^2第十四题t=[0 .2 .4 .6 .8 1.0 2.0 5.0 ]';y=[1.0 1.51 1.88 2.13 2.29 2.40 2.60 24.00]'; X1=[ones(size(t)) t t.^2];a=X1\y;X2=[ones(size(t)) exp(-t) t.*exp(-t)];b=X2\y;T=[0:.1:6]';Y1=[ones(size(T)) T T.^2]*a;Y2=[ones(size(T)) exp(-T) T.*exp(-T)]*b; figure(1)subplot(1,2,1)plot(T,Y1,'-',t,y,'o'),grid ontitle('多项式回归')subplot(1,2,2)plot(T,Y2,'-',t,y,'o'),grid ontitle('指数函数回归')第十五题t=0:1/119:1;x=3*sin(2*pi*20*t)+10*sin(2*pi*200*t+pi/4)+10*randn(size(t)); y=fft(x);m=abs(y);f=(0:length(y) -1)'*119/length(y);figure(1)subplot(2,1,1),plot(t,x),grid ontitle('被噪声污染的信号')ylabel('Input \itx'),xlabel('Time ')subplot(2,1,2),plot(f,m)ylabel('Abs. Magnitude'),grid onxlabel('Frequency (Hertz)')第十六题w=input('w=');t=0:1/119:1;x1=sin(w.*t)+randn(size(t));x2=cos(w.*t)+randn(size(t));x3=sin(w.*t)+randn(size(t));a=corrcoef(x1,x2)b=corrcoef(x1,x3)若没有正弦分量w=input('w=');t=0:1/119:1;x1=randn(size(t));x2=randn(size(t));x3=randn(size(t));a=corrcoef(x1,x2)b=corrcoef(x1,x3)第十七题z1=quad('exp(-2*t)',0,2)z2=quad('exp(2*t)',0,2)z3=quad('exp(t.^2-3*t+.5)',-1,1)第十八题function y=five(x)y=exp(-x)-1.5*exp(2*cos(2*x));%主函数x0=input('x0='); %执行时,按要求输入[-1,1]z=fzero('five',x0)第十九题function f=five(x,y)f=exp(-x.*y)-2*x.*y;%主函数z=dblquad('five',0,1,-1,1)第二十题function dy=five(t,y)dy=[0.5-y(1);y(1)-4*y(2)];%主函数X0=[1; -0.5];tspan=[0,25];[T,X]=ode45('five',tspan,X0);figure(1)subplot(2,1,1),plot(T,X(:,1),'r'),title('x_{1}'),grid onsubplot(2,1,2),plot(T,X(:,2),'k'),title('x_{2}'),grid onfigure(2)plot(X(:,1),X(:,2)),title('系统轨迹'),grid onxlabel('x_{1}'),ylabel('x_{2}')。

MATLAb与数学实验 第五章习题解答

MATLAb与数学实验 第五章习题解答

01 10 00 0 -2
(1,1)
1
(3,2)
1
(2,3)
2
(1,4)
-1
(3,5)
3
A2 =
1 0 0 -1 0 00200
01003 (3) A1 =
(1,1)
1
(5,1)
2
(4,2)
3
(3,3)
1
(2,4)
3
(1,5)
2
(5,5)
1
A2 =
10002 00030 00100 03000 20001 18.创建一个 4 阶稀疏矩阵,使副对角线上元素为 1 答 A=sparse(1:4,1:4,1)
B=
-2 0 0 010 004
C=
-2 1 4
14 47 7 10
D=
-2 0 0 -2 1 4 010147 0 0 4 4 7 10
F=
-2 1 4 147 4 7 10 -2 0 0 010 004
(4) C=[-2 1 4;1 4 7;4 7 10] C(:,1)=[]
C=
-2 1 4 147 4 7 10
A=
(1,1)
1
(2,2)
1
(3,3)
1
(4,4)
1
19.创建如下稀疏矩阵,查看其信息,并将其还原成全元素矩阵
1 0 2 0 0 1 0 1 0 1 0 0
0 1 0 2 0
0 2 0 2 0
2
0

(1) 3 0 1 0 2 (2) 0 0 3 0 3 0 3
工种
天数 在木工家的工作天数 在电工家的工作天数 在油漆工家的工作天数
木工
2 4 4

MatLab语言及应用--习题及参考答案

MatLab语言及应用--习题及参考答案

MatLab语言及应用--习题1.产生一个1x10的随机矩阵,大小位于(-5 5),并且按照从大到小的顺序排列好!1.A = [21 2 3; 4 35 6; 7 8 49];B = [3; 2; 1];设求AB、BTA、A-1与A-1B,求A2、A的2次数幂,并求矩阵A的秩、转置和行列式。

2.请产生一个100*5的矩阵,矩阵的每一行都是[1 2 3 4 5]4. 请修改下面的程序,让他们没有for循环语句!A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];[r c]=size(A);for i=1:1:rfor j=1:1:cif (A(i,j)>8 | A(i,j)<2)A(i,j)=0;endendend5.a=[1 2 3 4 5],b=a(1)*a(5)+a(2)*a(4)+a(3)*a(3)+a(4)*a(2)+a(5)*a(1).试用MATLAB中最简单的方法计算b,注意最简单。

6. 求下列联立方程的解3x+4y-7z-12w=45x-7y+4z+ 2w=-3x +8z- 5w=9-6x+5y-2z+10w=-8求系数矩阵的秩;求出方程组的解。

7.设 y=cos[0.5+((3sinx)/(1+x^2))]把x=0~2π间分为101点,画出以x为横坐标,y为纵坐标的曲线;8. 设f(x)=x^5-4x^4+3x^2+2x+6取x=[-2,8]之间函数的值(取100个点),画出 曲线,看它有几个零点。

9. 在[-10,10;-10,10]范围内画出函数的三维图形。

10.编写一个函数,使其能够产生如下的分段函数:⎪⎩⎪⎨⎧≤≤<-≤=x x x x x x f 65.0620.251.525.0)(,,,,并调用此函数,绘制曲线2)()(范围的2],[0在+•+=x f x f x 。

(10分)11.将一个屏幕分4幅,选择合适的步长在右上幅与左下幅绘制出下列函数的图形。

matlab第四、五次作业

matlab第四、五次作业

1.频率为50Hz,振幅为1的正弦信号和频率为75Hz,振幅为0.7的正弦信号的合成波形,进行频谱分析。

要求频率0~100Hz,频率分辨率为1Hz。

分别用hamming、hann、rectwin 窗函数。

观察幅度谱。

fm=100;fs=2*fm;f=1;x=0:1/fs:1;T=1/fs;L=1/f;N=(L/T)+1;n=0:200;y=sin(2*pi*50*x)+0.7*sin(2*pi*75*x);subplot(2,2,1);Y=fft(y,N);plot(n,abs(Y));xlabel('采样点') ;ylabel('幅度值')window=hamming(N);subplot(2,2,2);y2=y.*window'plot(x,y2);title('加hamming窗')window=hann(N);subplot(2,2,3);y3=y.*window'plot(x,y3);title('加hann窗')window=rectwin(N);subplot(2,2,4);y4=y.*window'plot(x,y4)title('加rectwin窗')2.x(t)=sin2*pi*60t+2*sin2*pi*110t+n(t),其中在n(t)为高斯噪声,求功率谱估计。

functiont = 0:.001:0.5;x = sin(2*pi*60*t) + 2*sin(2*pi*110*t);y = x + randn(size(t));subplot(1,2,1)plot(t,y)title('Noisy time domain signal')Y=fft(y,501);Pyy = Y.*conj(Y)/501;f = 1000/501*(0:500);subplot(1,2,2)plot(f,Pyy(1:501))title('Power spectral density')xlabel('Frequency (Hz)')endLevinson-Durbin算法:f1=20;f2=40;f=[f1;f2];B=[1 2];Fs=400;t=0:1/Fs:1;x=B*sin(2*pi*f*t);%产生噪声noise和被污染的信号xnrandn('state',0);noise=0.5*randn(size(t));%设置参数p=15;nfft=512;[Pxx1,f]=pyulear(xt,p,nfft,Fs);Pxx1=10*log10(Pxx1);plot(f,Pxx1);figure(1);title('Levinson-Durbin算法(阶数p=15)'); xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱密度(dB/Hz)');grid onBurg算法:f0=20;f1=40;f=[f0;f1];B=[1 2];fs=500;t=0:1/fs:1;x=B*sin(2*pi*f*t);%产生噪声n和被污染的信号xnrandn('state',0);noise=0.1*randn(size(t));%设置参数p=15;nfft=512;[Pxx1,f]=pburg(xn,p,nfft,fs); Pxx1=10*log10(Pxx1);plot(f,Pxx1);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱密度(dB/Hz)'); title('Burg算法(阶数=15)'); grid on。

matlab参考答案matlab第5次作业至诚2013参考答案

matlab参考答案matlab第5次作业至诚2013参考答案

1 将字符串’matlab’和’is string’合并。

1-1)直接水平合并,使用strcat水平合并。

str1='matlab’str2='is string'str3=strcat(str1,str2)str3 =matlabis string1-2)分别使用strvcat,char,str2mat等指令垂直合并。

>> str4=strvcat(str1,str2)>> str5=char(str1,str2)>> str6=str2mat(str1,str2)2 运行下列指令,写出执行结果,比较c和d的区别。

2-1)a={'abcdefg'}b={'hello',1:3}c={a,b}d=[a,b]c ={1x1 cell} {1x2 cell}d ='abcdefg' 'hello' [1x3 double]区别:C为1*2的元胞,包含两个元胞元素:元胞数组a和元胞数组bD为1*3的元胞,由元胞数组a和b的各个元胞单元组成新的一个元胞数组。

2-2) 分别从c,d元胞中提取a中的子串’cde’c{1}{1}(2:4)d{1}(2:4)33.1-1)将每个学生的姓名以字符串形式存储,并将所有的字符串存入一个元胞数组Namename={'Mike';'Nancy';'Emily'}3.1-2)将每个学生的学号以字符串形式存储,并将所有的字符串存入一个字符矩阵Idid=['1001';'1002';'1003']3.1-3)将学生的所有成绩存放在一个二维数组中ScorestuCell={name,id,score}3.1-5)从步骤4)创建的元胞中提取所有学生的数学成绩。

stuCell{3}(:,2)3.2 结构数组32-1) 创建结构数组,将表格信息保存在结构数组student中。

DSP Matlab作业(第5~10章)

DSP Matlab作业(第5~10章)

MATLAB 作业MATLAB Excise For Chapter2M2.2、1、程序:function d=M2_2(N)n=-N:N;x1=sin(0.8*pi*n+0.8*pi);x2=5*cos(1.5*pi*n+0.75*pi)+4*cos(0.6*pi*n)-sin(0.5*pi*n);subplot(2,1,1)stem(n,x1,'filled');grid onxlabel('TIME index :n');ylabel('2.30(b)');subplot(2,1,2)stem(n,x2,'filled');grid onxlabel('TIME index :n');ylabel('2.30(e)');2、调用并运行:M2_2(10)M2.3、1、程序:function s=M2_3(A,omega,fai,N)n=0:N;x=A*sin(omega*n+fai);stem(n,x,'fill');grid onaxis([0,N,-2,2]);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');2、调用并运行(a)、M2_3(1.5,0,pi/2,40)、M2_3(1.5,0.1*pi,pi/2,40)、M2_3(1.5,0.2*pi,pi/2,40)、M2_3(1.5,0.8*pi,pi/2,40)、M2_3(1.5,0.9*pi,pi/2,40)、M2_3(1.5,pi,pi/2,40)、M2_3(1.5,1.1*pi,pi/2,40)、M2_3(1.5,1.2*pi,pi/2,40)(b)、(1)omega=0.6*pi周期T=10;理论上:T=10 (2)omega=0.28*pi周期T=50;;理论上:T=50;(3)omega=0.45*pi周期T=40;理论上:T=40;(4)omega=0.55*pi周期T=40;理论上:T=40;(4)omega=0.65*pi周期T=40;理论上:T=40;M2.9、MATLAB Excise For Chapter3M3.3、调用程序program 3-1运行M3_3Number of frequency points = [1000]Numerator coefficients = 0.2418*[1 0.139 -0.3519 0.139 1] Denominator coefficients = [1 0.2386 0.8258 0.1393 0.4153]The plot of the program are shown in below:运行M3_3Number of frequency points = [1000]Numerator coefficients = 0.1397*[1 -0.0911 0.0911 -1] Denominator coefficients = [1 1.1454 0.7275 0.1205]The plot of the program are shown in below:M3.7、h=input('Type in the target sequence= ');%输入要计算群延时的序列N=input('Type in the group delay frequency point=');%输入要计算的群延时点n=0:(length(h)-1);H=fft(h,N);K=fft(n.*h,N);tao=real(K./H)运行M3-7M3_7Type in the target sequence= [1 1 2 0 0 6 3]Type in the group delay frequency point=8tao =4.0769 7.7221 4.6923 4.0556 9.0000 4.05564.6923 7.7221MATLAB Excise For Chapter5 M5.11、程序function d=M5_1(N)k1=-N:N;x1=ones(1,2*N+1);omega=0:pi/500:2*pi;X1=freqz(x1,1,omega);X1dft=fft(x1);n1=0:1:2*N;figure(1),plot(omega/pi,abs(X1),2*n1/(2*N+1),abs(X1dft),'ro') xlabel('\omega/\pi'),ylabel('Amplitude');k2=0:N;x2=ones(1,N+1);X2=freqz(x2,1,omega);X2dft=fft(x2);n2=0:1:N;figure(2),plot(omega/pi,abs(X2),2*n2/(N+1),abs(X2dft),'ro') xlabel('\omega/\pi'),ylabel('Amplitude');k3=k1;x3=1-(abs(k3)/N);X3=freqz(x3,1,omega);X3dft=fft(x3);n3=n1;figure(3),plot(omega/pi,abs(X3),2*n3/(2*N+1),abs(X3dft),'ro') xlabel('\omega/\pi'),ylabel('Amplitude');x4=N+1-abs(k3);X4=freqz(x4,1,omega);X4dft=fft(x4);figure(4),plot(omega/pi,abs(X4),2*n3/(2*N+1),abs(X4dft),'ro') xlabel('\omega/\pi'),ylabel('Amplitude');x5=cos(pi*k3/(2*N));X5=freqz(x5,1,omega);X5dft=fft(x5);figure(5),plot(omega/pi,abs(X5),2*n3/(2*N+1),abs(X5dft),'ro') xlabel('\omega/\pi'),ylabel('Amplitude');实现了problem3.19中5个序列的求DTFT和DFT2、调用程序运行结果M5_1(8)The red circles denote the DFT samples.当N=8时序列y1的DTFT和DFT采样当N=8时序列y2的DTFT和DFT采样当N=8时序列y3的DTFT和DFT采样当N=8时序列y4的DTFT和DFT采样当N=8时序列y5的DTFT和DFT采样M5.21、程序x=input('the sequence one to convolution;');y=input('the sequence two to convolution;');X=fft(x);Y=fft(y);S=X.*Y;s=ifft(S)2、调用程序M5_2the sequence one to convolution;[5,-2,2,0,4,3]the sequence two to convolution;[3,1,-2,2,4,4]s =10.0000 9.0000 16.0000 44.0000 36.0000 29.0000 M5_2M5_2the sequence one to convolution;[2-j,-1-j*3,4-j*3,1+j*2,3+j*2] the sequence two to convolution;[-3,2+j*4,-1+j*4,4+j*2,-3+j]s =11.0000 +25.0000i -9.0000 +48.0000i 3.0000 +17.0000i 29.0000 + 0.0000i -10.0000 +12.0000iProgram for (c)N=4;n=0:1:N;x=cos(pi*n/2);y=3.^n;X=fft(x);Y=fft(y);S=X.*Y;s=ifft(S)s =-23.0000 -69.0000 35.0000 105.0000 73.0000M5.81、程序X=[11 8-j*2 1-j*12 6+j*3 -3+j*2 2+j 15];k=8:12;XR(k)=conj(X(mod(-k+2,12)));XC=[X XR(k)];x=ifft(XC);n=0:1:11;x1=exp(i*2*pi*n/3);y=x1.*x;output=[x(1) x(7) sum(x) sum(y)];disp(output)disp(sum(x.*x))2、调用程序M5_84.5000 -0.8333 11.0000 -3.0000 - 2.0000i 74.8333MATLAB Excise For Chapter6M6.1(a)、The output of program6_1 by input the coefficient of problem (a)Numerator factors1.00000000000000 -2.10000000000000 5.000000000000001.00000000000000 -0.40000000000000 0.90000000000000Denominator factors1.000000000000002.00000000000000 4.999999999999991.00000000000000 -0.20000000000000 0.40000000000001Gain constant0.50000000000000Then ,The pole-zero plot of is given below:There are 3 ROCs associated with :R1,|z|<;R2,<|z|<; R3,|z|>The inverse –transform corresponding to the ROC is a left-sided sequence, the inverse–transform corresponding to the ROC is a two-sided sequence, and the inverse –transform corresponding to the ROC is a right-sided sequence.(b)、The output of program6_1 by input the coefficient of problem (b)Numerator factors1.00000000000000 1.20000000000000 3.999999999999991.00000000000000 -0.50000000000000 0.90000000000001Denominator factors1.000000000000002.10000000000000 4.000000000000011.00000000000000 0.60000000000003 01.00000000000000 0.39999999999997 0Gain constant1Then ,The pole-zero plot of is given below:There are 4 ROCs associated with :R1,|z|<R2,<|z|<; R3,<|z|<; R4,|z|>The inverse –transform corresponding to the ROC is a left-sided sequence, the inverse–transform corresponding to the ROC is a two-sided sequence, and the inverse –transform corresponding to the ROC is a right-sided sequence.M6.3The output of programme6_4 by type in:(a)M6_3Type in the residues = [-0.8,-7/6]Type in the poles = [-0.2,-1/6]Type in the constants = 3The output is as following:Numerator polynomial coefficients1.0333 0.7333 0.1000Denominator polynomial coefficients1.0000 0.3667 0.0333Hence(b)Rewrite X2(z)asM6_3Type in the residues = [3,-0.7+j*0.6454972243679,-0.7-j*0.6454972243679] Type in the poles = [-0.4,j*0.774596669,-j*0.774596669]Type in the constants = -2.5The output is as following:Numerator polynomial coefficients-0.9000 -2.5600 -0.1000 -0.6000Denominator polynomial coefficients1.0000 0.4000 0.6000 0.2400Hence,(c)M6_3Type in the residues = [5,1.5,-0.25]Type in the poles = [-0.64,-0.5,-0.5]Type in the constants = 0The output is as following:Numerator polynomial coefficients6.2500 6.5500 1.7300 0Denominator polynomial coefficients1.0000 1.6400 0.8900 0.1600Hence,(d)Rewrite X4(z)asM6_3Type in the residues = [-0.75,-0.375+j*0.2905,-0.375-j*0.2905] Type in the poles = [0.5,-j*0.4303,j*0.4303]Type in the constants = -5The output is as following:Numerator polynomial coefficients-4.5000 -6.8750 -3.6375 -0.8438Denominator polynomial coefficients1.0000 1.5000 0.7875 0.1688MATLAB Excise For Chapter7M7.31、程序k = input('Number of frequency points = ');num = input('Numerator coefficients = ');den = input('Denominator coefficients = ');w = 0:pi/(k-1):pi;h = freqz(num, den, w);plot (w,20*log10(abs(h)));gridxlabel('Normalized frequency'); ylabel('Gain, dB');2、调用M7_3运行结果如下M7_3Number of frequency points = 1000Numerator coefficients = [0,1,-2,1]Denominator coefficients = [1,-1.28,0.61+0.4*0.88,-(0.4*0.61)]From the gain response of the transfer function we can get that when the frequency become high and stable then we can conclude that this has a high pass responseM7.51、程序k = input('Number of frequency points = ');num = input('Numerator coefficients = ');den = input('Denominator coefficients = ');w = 0:pi/(k-1):pi;h = freqz(num, den, w);figure(1),plot(w/pi,abs(h));grid ontitle('Magnitude Spectrum')xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Magnitude')figure(2),plot(w/pi,angle(h));grid ontitle('Phase Spectrum')xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Phase, radians')2、调用M7_5运行结果如下M7_5Number of frequency points = 1000Numerator coefficients = 0.2031*[1,-(1+0.2743),1+0.2743,-1]Denominator coefficients =[1,0.487+0.1532,0.8351+0.83+0.1532*0.487+0.84,0.1532*0.84+0.487*0.8352,0.84*0.8351]Fro m the magnitude response plot given above it can be seen that represents a highpass filter. The difference equation representation of is given byy[n]+0.7074y[n-1]+0.7976y[n-2]+0.2004y[n-3]=0.2031x[n]-0.2588x[n-1]+0.2588x[n-2]-0.2031x[n-3]MATLAB Excise For Chapter9M9.21、程序Fp = input('Passband edge frequency in Hz = ');Fs = input('Stopband edge frequency in Hz = ');FT = input('Sampling frequency in Hz = ');Rp = input('Passband ripple in dB = ');Rs = input('Stopband minimum attenuation in dB = ');Wp = 2*Fp/FTWs = 2*Fs/FT[N, Wn] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs)[b, a] = butter(N, Wn);disp('Numerator polynomial');disp(b)disp('Denominator polynomial');disp(a)[h, w] = freqz(b, a, 512);figure(1),plot(w/pi, 20*log10(abs(h))); grid axis([0 1 -60 5]);xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Magnitude, dB'); figure(2),plot(w/pi, unwrap(angle(h))); grid axis([0 1 -8 1]);xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Phase, radians');2、调用M9_2运行结果如下M9_2Passband edge frequency in Hz = 10000Stopband edge frequency in Hz = 30000Sampling frequency in Hz = 100000Passband ripple in dB = 0.4Stopband minimum attenuation in dB = 50Wp =0.2000Ws =0.6000N =5Wn =0.2613Numerator polynomial0.0039 0.0197 0.0394 0.0394 0.0197 0.0039Denominator polynomial1.0000 -2.3611 2.6131 -1.5486 0.4864-0.0636M9.111、(a)TF=9kHZ,1pF=1.2kHZ,2pF=2.2kHZ,1sF=650HZ,2sF=3kHZ pα=0.8dB,sα=31dBThenTpp FF112πω==0.8378,Tpp FF222πω==1.536,Tss FF112πω==0.4538,Tss FF222πω==2.094According to bilinear transformation method :)2tan(11ppω=ΩΛ=0.445,)2tan(22ppω=ΩΛ=0.996,)2tan(11ssω=ΩΛ=0.231,)2tan(22s s ω=ΩΛ=1.731. ωB =2p ΛΩ—1p ΛΩ=0.521,s Ω=3.13程序[N, Wn] = cheb1ord(1, 3.13, 0.8, 31, 's');[B, A] = cheby1(N, 0.8, Wn, 's');[BT, AT] = lp2bp(B, A, sqrt(0.43), 0.521);[num, den] = bilinear(BT, AT, 0.5);[h, omega] = freqz(num, den, 256);plot(omega/pi, 20*log10(abs(h)));grid;xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Gain,in dB');title('Chebyshev I Bandpass Filter');axis([0 1 -60 5]);2、调用M9_11运行结果如下MATLAB Excise For Chapter10M10.11、程序M1= input('M1= ');M2= input('M2= ');n1=-M1:0.5:M1;n2=-M2:0.5:M2;num1=-0.4*sinc(0.4*n1);num2=-0.4*sinc(0.4*n2);num1(M1+1)=0.6;num2(M2+1)=0.6;w1= 0:pi/(4*M1):pi;w2= 0:pi/(4*M2):pi;h1= freqz(num1, 1, w1);h2= freqz(num2, 1, w2);plot(w1/pi,abs(h1),w2/pi,abs(h2));grid ontitle('Magnitude Spectrum')xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Magnitude')2、调用程序运行结果M10.51、程序N = 36;fc = 0.2*pi;M = N/2;n = -M:1:M;t = fc*n;lp = fc*sinc(t);b = 2*[lp(1:M) (lp(M+1) - 0.5) lp((M+2):N+1)]; bw = b.*hamming(N+1)';[h2, w] = freqz(bw, 1, 512);plot(w/pi, abs(h2));axis([0 1 0 1.2]);xlabel('\omega/\pi');ylabel('Magnitude');title(['\omega_c = ', num2str(fc), ', N = ', num2str(N)]);grid on 2、运行结果M10.81、程序wp = 4*(2*pi)/18;ws = 6*(2*pi)/18;wc = (wp + ws)/2;dw = ws - wp;% HammingM = ceil(3.32*pi/dw);N = 2*M+1;n = -M:M;num = (6/18)*sinc(6*n/18);wh = hamming(N)';b = num.*wh;figure(1);k=0:2*M;stem(k,b);title('Impulse Response Coefficients');xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude');figure(2);[h, w] = freqz(b,1,512);plot(w/pi, 20*log10(abs(h))); grid;xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Gain, in dB');title('Lowpass filter designed using Hamming window');axis([0 1 -80 10]);% HannM = ceil(3.11*pi/dw);N = 2*M+1;n = -M:M;num = (6/18)*sinc(6*n/18);wh = hann(N)';b = num.*wh;figure(3);k=0:2*M;stem(k,b);title('Impulse Response Coefficients');xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude');figure(4);[h, w] = freqz(b,1,512);plot(w/pi, 20*log10(abs(h)));grid;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Gain, in dB');title('Lowpass filter designed using Hann window'); axis([0 1 -80 10]);% BlackmanM = ceil(5.56*pi/dw);N = 2*M+1;n = -M:M;num = (6/18)*sinc(6*n/18);wh = blackman(N)';b = num.*wh;figure(5);k=0:2*M;stem(k,b);title('Impulse Response Coefficients');xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude');figure(6);[h, w] = freqz(b,1,512);plot(w/pi, 20*log10(abs(h)));grid;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Gain, in dB');title('Lowpass filter designed using Blackman window'); axis([0 1 -80 10]);2、运行结果M10.91、程序beta = 3.631;N = 44;n = -N/2:N/2;num = (6/18)*sinc(6*n/18);wh = kaiser(N+1,beta)';b = num.*wh;figure(1);stem(b);title('Impulse Response Coefficients');xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude')figure(2);[h, w] = freqz(b,1,512);plot(w/pi, 20*log10(abs(h)));grid;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Gain, in dB');title('Lowpass filter designed using Kaiser window'); axis([0 1 -80 10]);2、运行结果。

MATLAB课程作业

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注意:11月15日是交作业的最后期限。

(交word和MATLAB程序清单,word以“班级-学号-姓名”命名,每个MATLAB程序以”zuoye_题号”命名后,放在一个文件夹下(文件夹命名为“作业程序”),如zuoye_1_1.m),将word和“作业程序”文件夹放在一个文件夹(文件夹以“班级-学号-姓名”)交到班长处,班长统一交到教学办公室。

第一部分程序设计1.1、用MA TLAB可以识别的格式输入下面两个矩阵:(1) 矩阵A的维数;(2) 矩阵A中的元素a41的值;(3) 修改矩阵A的元素,使a41 =3.0;(4) 矩阵A中最后2行和最后3列交汇形成的子矩阵的值。

(5)求出A和B的乘积矩阵C,并将C矩阵的右下角2X 3子矩阵赋给D矩阵。

1.2、已知111121111,131,111214A B⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦求(1)AB-2A,(2)A*B,(3)A﹒*B,(4) AB-BA 1.3、解线性方程:1.4、解方程组:1.5、用MA TLAB语言实现下面的分段函数:1.6、已知x=[1 2 3 ],y=[4 5 6 ],试计算z=x.*y 、x.\y 和x./y.1.7、分别用for 和while 循环语句编写程序,求出1.8、 已知在平面坐标中两点(x 1, y 1)和(x 2, y 2)之间的距离计算公式为 ()()222121y y x x L -+-=(1) 利用命令文件的形式,编写求解该距离的M 文件dis1.m ;(2) 利用函数文件的形式,编写求解该距离的M 文件dis2.m ;(3) 给定两点坐标的值(2,3)和(8, -5),试分别调用命令文件dis1.m 和函数文件dis2.m 求解该两点间距离的值。

1.9、求解方程x 5+6x 3一3x 2=10的5个根,并将其位置用五角星符号标记在复平面上,要求横纵坐标袖的刻度等长,注明虚轴和实轴,在title 位置上写㈩方程。

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《MATLAB语言》课程第五次作业
1、函数sum 与cumsum有何区别?
2、利用rand函数生成符合正态分布的10*5随机矩阵A,写出完成下列操作的
命令。

(1)A各列元素的均值和标准方差。

(2)A的最大元素和最小元素。

(3)求A每行元素的和以及全部元素之和。

(4)分别对A的每列元素按升序、每行元素按降序。

3、什么是数据插值?什么是曲线拟合?他们有何共同之处与不同之处?
4、在某处测得海洋不同深处水温数据如表所示,用插值法求出水深500m、900m
和1500m处的水温(°C)
5、用5次多项式p(x)在区间[1,10]内逼近函数lgx,并绘制出lgx和p(x)在[1,10]区间的函数曲线。

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