五邑大学matlab实验报告

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(最新版)MATLAB实验报告

(最新版)MATLAB实验报告

(最新版)MATLAB实验报告实验一典型环节的MATLAB仿真一、实验目的1.熟悉MATLAB桌面和命令窗口,初步了解SIMULINK功能模块的使用方法。

2.通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性,加深对各典型环节响应曲线的理解。

3.定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。

二、SIMULINK的使用MATLAB中SIMULINK是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。

利用SIMULINK功能模块可以快速的建立控制系统的模型,进行仿真和调试。

1.运行MATLAB软件,在命令窗口栏“>>”提示符下键入simulink命令,按Enter 键或在工具栏单击按钮,即可进入如图1-1所示的SIMULINK仿真环境下。

2.选择File菜单下New下的Model命令,新建一个simulink 仿真环境常规模板。

3.在simulink仿真环境下,创建所需要的系统。

以图1-2所示的系统为例,说明基本设计步骤如下:1)进入线性系统模块库,构建传递函数。

点击simulink下的“Continuous”,再将右边窗口中“Transfer Fen”的图标用左键拖至新建的“untitled”窗口。

2)改变模块参数。

在simulink仿真环境“untitled”窗口中双击该图标,即可改变传递函数。

其中方括号内的数字分别为传递函数的分子、分母各次幂由高到低的系数,数字之间用空格隔开;设置完成后,选择OK,即完成该模块的设置。

3)建立其它传递函数模块。

按照上述方法,在不同的simulink 的模块库中,建立系统所需的传递函数模块。

例:比例环节用“Math”右边窗口“Gain”的图标。

4)选取阶跃信号输入函数。

用鼠标点击simulink下的“Source”,将右边窗口中“Step”图标用左键拖至新建的“untitled”窗口,形成一个阶跃函数输入模块。

5)选择输出方式。

用鼠标点击simulink下的“Sinks”,就进入输出方式模块库,通常选用“Scope”的示波器图标,将其用左键拖至新建的“untitled”窗口。

Matlab实验报告

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实验一:Matlab操作环境熟悉一、实验目的1.初步了解Matlab操作环境。

2.学习使用图形函数计算器命令funtool及其环境。

二、实验内容熟悉Matlab操作环境,认识命令窗口、内存工作区窗口、历史命令窗口;学会使用format命令调整命令窗口的数据显示格式;学会使用变量和矩阵的输入,并进行简单的计算;学会使用who和whos命令查看内存变量信息;学会使用图形函数计算器funtool,并进行下列计算:1.单函数运算操作。

求下列函数的符号导数(1)y=sin(x); (2) y=(1+x)^3*(2-x);求下列函数的符号积分(1)y=cos(x);(2)y=1/(1+x^2);(3)y=1/sqrt(1-x^2);(4)y=(x1)/(x+1)/(x+2)求反函数(1)y=(x-1)/(2*x+3); (2) y=exp(x); (3) y=log(x+sqrt(1+x^2));代数式的化简(1)(x+1)*(x-1)*(x-2)/(x-3)/(x-4);(2)sin(x)^2+cos(x)^2;(3)x+sin(x)+2*x-3*cos(x)+4*x*sin(x);2.函数与参数的运算操作。

从y=x^2通过参数的选择去观察下列函数的图形变化(1)y1=(x+1)^2(2) y2=(x+2)^2(3) y3=2*x^2 (4) y4=x^2+2 (5) y5=x^4 (6)y6=x^2/23.两个函数之间的操作求和(1)sin(x)+cos(x) (2) 1+x+x^2+x^3+x^4+x^5乘积(1)exp(-x)*sin(x) (2) sin(x)*x商(1)sin(x)/cos(x); (2) x/(1+x^2); (3) 1/(x-1)/(x-2);求复合函数(1)y=exp(u) u=sin(x) (2) y=sqrt(u) u=1+exp(x^2)(3) y=sin(u) u=asin(x) (4) y=sinh(u) u=-x实验二:MATLAB基本操作与用法一、实验目的1.掌握用MATLAB命令窗口进行简单数学运算。

MATLAB综合实验报告

MATLAB综合实验报告

实验七综合实验一.实验目的能综合利用信号处理的理论和Matlab工具实现对信号进行分析和处理(1)熟练对信号进行时域和频域分析;(2)熟练进行滤波器设计和实现;(3)掌握对信号的滤波处理和分析。

二.实验原理设计并实现滤波器对信号进行分析和处理是信号处理课程学习的主要内容。

通过对信号进行频谱分析,能发现信号的频率特性,以及组成信号的频率分量。

对信号进行滤波处理,能改善信号的质量,或者为数据处理(如传输,分类等)提供预处理,等。

本次实验是对特定信号进行分析并进行滤波处理,需要综合应用之前的实验内容,主要有以下几个方面。

(1)离散时间信号与系统的时域分析Matlab为离散时间信号与系统的分析提供了丰富且功能强大的计算函数和绘图分析函数,便于离散时间信号和系统的时域表示和分析。

(2)信号的频域分析信号处理课程主要学习了离散信号和系统的频域分析方法与实现,以及滤波器的设计与实现。

离散信号与系统的频域分析包括DTFT、DFT、Z变换等,FFT则是DFT的快速实现。

用Matlab分析信号的频谱可以用freqz函数或者FFT函数。

(3)滤波器设计滤波器的设计首先要确定滤波器的类型,即低通、高通、带通还是带阻。

滤波器的边缘频率可以通过对信号的频谱分析得到,滤波器的幅度指标主要有阻带最小衰减As和通带最大衰减Ap。

一般来说,As越大,对截止通过的频率分量的衰减越大;Ap越小,对需要保留的频率分量的衰减越小。

因此,As越大,Ap越小,滤波器的性能越好,但随之而来,滤波器的阶数越大,实现的代价(包括计算时间和空间)越大。

由此,滤波器的设计需要对滤波器性能和实现代价进行均衡考虑。

另外根据冲激响应的长度可以分为IIR和FIR两种类型。

两种类型的滤波器各有特点。

用FIR滤波器可以设计出具有严格线性相位的滤波器,但在满足同样指标的条件下,FIR滤波器的阶数高于IIR滤波器。

Matlab为各种类型的滤波器的设计提供了丰富的函数,可以借助这些函数方便地设计出符合要求地滤波器。

MATLAB实验报告

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MATLAB实验报告MATLAB实验报告姓名:专业:学号:实验⼀MATLAB环境的熟悉与基本运算⼀、实验⽬的:1.熟悉MATLAB开发环境2.掌握矩阵、变量、表达式的各种基本运算⼆、实验基本知识:1.熟悉MATLAB环境:MATLAB桌⾯和命令窗⼝、命令历史窗⼝、帮助信息浏览器、⼯作空间浏览器⽂件和搜索路径浏览器。

2.掌握MATLAB常⽤命令3.MATLAB变量与运算符变量命名规则如下:(1)变量名可以由英语字母、数字和下划线组成(2)变量名应以英⽂字母开头(3)长度不⼤于31个(4)区分⼤⼩写MATLAB中设置了⼀些特殊的变量与常量,列于下表。

MATLAB运算符,通过下⾯⼏个表来说明MATLAB的各种常⽤运算符表2MATLAB算术运算符表3MATLAB关系运算符表4MATLAB逻辑运算符表5MATLAB特殊运算4.MATLAB的⼀维、⼆维数组的寻访表6⼦数组访问与赋值常⽤的相关指令格式5.MATLAB的基本运算表7两种运算指令形式和实质内涵的异同表6.MATLAB的常⽤函数表8标准数组⽣成函数表9数组操作函数三、实验内容1、学习安装MATLAB软件。

2、学习使⽤help命令,例如在命令窗⼝输⼊helpeye,然后根据帮助说明,学习使⽤指令eye(其它不会⽤的指令,依照此⽅法类推)3、学习使⽤clc、clear,观察commandwindow、commandhistory和workspace等窗⼝的变化结果。

4、初步程序的编写练习,新建M-file,保存(⾃⼰设定⽂件名,例如exerc1、exerc2、exerc3……),学习使⽤MATLAB的基本运算符、数组寻访指令、标准数组⽣成函数和数组操作函数。

注意:每⼀次M-file的修改后,都要存盘。

四、实验结果练习A:(1)helprand,然后随机⽣成⼀个2×6的数组,观察commandwindow、commandhistory和workspace等窗⼝的变化结果。

matlab实验报告

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(1)信号形式 ,利用plot命令绘制该信号在 区间内,且采样间隔为 的曲线。添加网格线,标题为“正弦信号曲线”,横坐标显示“x”,纵坐标显示“y”。
(2)将上述信号左平移或右平移 得到两个新信号y2和y3,利用hold命令在同一图中显示三条曲线并通过线型和颜色加以区分。
(3)利用subplot命令将y,y2和y3以子图的形式显示。
3.
实验结果及分析
1.(1)
t1 =
0.0780
实验结果及分析
(2)
t2 =
0.0780
实验结果及分析
(3)
t3 =
0
实验结果及分析
2.
实验
名称
实验四Matlab在通信系统中的应用
实验目的
1、练习通信原理中各种调制方法及简单通信系统的Matlab编程实现;
2、学习Matlab与Simulink的混合编程。
(2)y变成虚数后,重复上述运算。
(3)创建矩阵 ,并进行如下操作,取出矩阵A的前两行元素,生成一个新矩阵B。生成一个3*3的单位矩阵B,与矩阵A进行加、减、乘、除、相等、不相等运算。
(4)随机生成2个复数x1和x2,计算x3=x1÷x2,x3的实部real_x3、虚部image_x3、模abs_x3、幅角angle_x3,并把x1,x2,x3,real_x3,image_x3,abs_x3,angle_x3保存至文件complex_学号.mat。利用save命令保存数据为mat格式文件后,用clear命令清除工作空间中的变量,再利用load命令从文件读入数据。
2、流程控制语句相关操作。
(1)使用for语句及while语句求解1至100整数中奇数的和。
(2)求连续自然数的和,当和大于等于1000时,求最后一个自然数以及自然数的和。

matlab实验报告1

matlab实验报告1

matlab实验报告1MATLAB实验报告1摘要:本实验使用MATLAB软件进行了一系列的实验,主要包括数据处理、图像处理和信号处理。

通过实验,我们掌握了MATLAB软件在科学计算和工程领域的应用,深入了解了MATLAB在数据处理、图像处理和信号处理方面的强大功能。

一、数据处理实验在数据处理实验中,我们使用MATLAB对一组实验数据进行了分析和处理。

首先,我们导入了实验数据并进行了数据清洗和预处理,然后利用MATLAB的统计分析工具对数据进行了描述性统计分析,包括均值、方差、标准差等指标的计算。

接着,我们利用MATLAB的绘图工具绘制了数据的直方图和散点图,直观地展现了数据的分布规律和相关性。

二、图像处理实验在图像处理实验中,我们使用MATLAB对一幅图像进行了处理和分析。

首先,我们读取了图像并进行了灰度化处理,然后利用MATLAB的图像滤波工具对图像进行了平滑和锐化处理,最后利用MATLAB的图像分割工具对图像进行了分割和特征提取。

通过实验,我们深入了解了MATLAB在图像处理领域的应用,掌握了图像处理的基本原理和方法。

三、信号处理实验在信号处理实验中,我们使用MATLAB对一组信号进行了处理和分析。

首先,我们生成了一组模拟信号并进行了频域分析,利用MATLAB的信号滤波工具对信号进行了滤波处理,然后利用MATLAB的频谱分析工具对信号的频谱特性进行了分析。

通过实验,我们深入了解了MATLAB在信号处理领域的应用,掌握了信号处理的基本原理和方法。

综上所述,本实验通过对MATLAB软件的应用实验,使我们对MATLAB在数据处理、图像处理和信号处理方面的功能有了更深入的了解,为我们今后在科学计算和工程领域的应用奠定了良好的基础。

MATLAB软件的强大功能和广泛应用前景,将为我们的学习和科研工作提供有力的支持和帮助。

matlab操作实验报告

matlab操作实验报告

matlab操作实验报告一、实验目的1、学会使用matlab建立.m文件。

2、学会二机五节点的潮流计算计算原理。

3、学会使用matlab命令窗编写程序。

4、学会潮流计算的matlab的程序。

5、学会matlab中simulink模块库的模型用法。

二、实验原理潮流分布(1)描述电力系统运行状态的技术术语,它表明电力系统在某一确定运行方式和接线方式下,系统从电源经网络到负荷各处的电压、电流、功率的大小和方向的分布情况。

(2)电力系统潮流分布主要取决于负荷的分布、电力网参数、以及和供电电源之间的关系。

潮流计算的方法1)建立描述电力系统运行状态的数学模型;2)确定解算数学模型的方法;3)制定程序框图,编写计算机计算程序,并进行计算;4)对计算结果进行分析。

对图1所示电力系统拓扑图进行潮流计算该拓扑图为2机5节点的系统应用Matpower计算潮流技巧的核心在于输入好三个矩阵和部分参数,清晰的知道输入参数、矩阵中每一个元素的含义。

参数一、MATPOWER CaseFormat:Version2mpc.version='2';解释:目前普遍采用2形式的算法。

参数二、system MVA base mpc.baseMVA=100;解释:采用有铭值图1mpc.baseMVA=100;(Matpower只能计算有铭值得网络)矩阵一%%bus data %bus_i type Pd Qd Gs Bs area Vm Va baseKV zone Vmax Vmin解释:bus data母线参数也就是我们所说的节点参数,下面逐条注释:1bus number(positive integer):第一列表示节点的编号(括号里面注释正整数); 2bus type:第二列表示节点的类型,一般只用得到1、2、3三种节点类型,4类型的节点目前没有接触到。

PQ bus=1PV bu=2reference bus=3isolated bu=43Pd,(MW):表示负荷所需要的有功功率(所有数据都是正数)(有铭值)。

matlab实验一实验报告

matlab实验一实验报告

石家庄铁道大学《Matlab语言及其应用》实验报告--实验1 Matlab软件环境的基本使用实验者姓名:韩云星实验者学号:20153254实验者班级:信1501-1所在学院:信息科学与技术学院课程编号:RL090011指导教师:刘展威报告完成日期:2017年 4月 28 日实验一熟悉MATLAB 工作环境一、实验目的1、了解Matlab的发展和主要功能;2、熟悉Matlab工作环境的各个窗口;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。

二、实验内容图 1实验内容1图 2实验内容2图 3实验内容3三、实验设备和软件环境处理器: Intel(R) Core(TM) i5-6200 CPU @ 2.30GHz (4 CPUs), ~2.3GHz内存: 4096MB RAMIntel(R) Core(TM) i5-6200 CPU @ 2.30GHz (8 CPUs), ~2.3GHz硬盘: Model: ATA ST2000DM001-1ER1 SCSI Disk Device操作系统: Windows 7 旗舰版 64-bit (6.1, Build 7601) (7601.win7_gdr.101026-1503)Matlab版本:9.0.0.341360 (R2016a)四、实验步骤或过程1.在命令窗口依次输入下列命令,根据执行结果分析其功能:help在命令窗口输入后,会看到帮助的目录信息,如下图所示图 4 帮助的目录信息lookfor inv输入后会在命令窗口显示帮助中含有字母inv的函数和函数功能的列表。

图 5 帮助中含有字母inv的函数和函数功能help inv查找函数inv,并显示其帮助信息。

图 6查找函数invWhich inv显示函数保存的位置信息和类型。

图 7显示函数保存的位置信息和类型2.建立自己的工作目录,再将自己的工作目录设置到Matlab搜索路径下。

MATLAB实验报告3

MATLAB实验报告3

MATLAB实验报告3MATLAB实验报告3一、实验目的1.掌握MATLAB程序的调试方法;2.掌握MATLAB中的矩阵操作;3.熟悉MATLAB中处理图像的基本操作。

二、实验内容1.用MATLAB调试程序;2.用MATLAB进行矩阵运算;3.用MATLAB处理图像。

三、实验原理及步骤1.MATLAB程序的调试方法在MATLAB中调试程序可以采用设置断点、逐行运行、单步调试等方法。

设置断点可以在程序中的其中一行上点击左键,会出现一个红色的圆点表示断点已设置。

逐行运行可以通过点击Editor界面上的运行按钮实现。

单步调试可以通过点击断点所在行的左侧按钮实现。

2.矩阵运算在MATLAB中,对于矩阵的运算可以使用一些基本的函数,如矩阵加法、减法、乘法等。

矩阵加法可以使用"+"操作符实现,减法可以使用"-"操作符实现,乘法可以使用"*"操作符实现。

另外,MATLAB还提供了一些更复杂的矩阵运算函数,如矩阵的转置、逆等。

3.图像处理在MATLAB中,可以使用imread函数加载图像文件,使用imshow函数显示图像,使用imwrite函数保存图像。

另外,还可以使用一些图像处理函数对图像进行处理,如灰度化、二值化、平滑滤波等。

四、实验步骤1.调试程序首先,在MATLAB的Editor界面中打开要调试的程序文件。

然后,在程序的其中一行上点击左键,即设置了一个断点。

最后,点击运行按钮,程序会在断点处停下,然后可以通过单步调试和逐行运行来逐步查看程序的执行过程和变量的取值。

2.矩阵运算首先,定义两个矩阵A和B,并赋值。

然后,使用"+"操作符对两个矩阵进行相加,得到矩阵C。

最后,使用disp函数显示矩阵C的值。

3.图像处理首先,使用imread函数加载一张图像。

然后,使用imshow函数显示加载的图像。

接着,使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

matlab实验报告

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matlab实验报告实验报告:Matlab实验分析1. 实验目的本实验旨在通过Matlab软件完成一系列数值计算和数据分析的任务,包括绘制曲线、解方程、矩阵运算等,以加深对Matlab软件的理解和掌握。

2. 实验内容2.1 绘制函数曲线首先,我们通过在Matlab中输入函数的表达式来绘制函数曲线。

例如,我们可以输入y = sin(x)来绘制正弦函数的曲线。

另外,我们还可以设置曲线的颜色、线型和坐标轴范围等。

2.2 解方程接下来,我们使用Matlab来解方程。

对于一元方程,我们可以使用solve函数来求出方程的解。

例如,我们输入syms x; solve(x^2 - 2*x - 8)来解方程x^2 - 2x - 8 = 0。

而对于多元方程组,我们可以使用solve函数的向量输入形式来求解。

例如,我们输入syms x y; solve(x^2 + y^2 - 1, x - y - 1)来求解方程组x^2 + y^2 - 1 = 0和x - y - 1 = 0的解。

2.3 矩阵运算Matlab也可以进行矩阵运算。

我们可以使用矩阵相乘、相加和取逆等运算。

例如,我们可以输入A = [1 2; 3 4]和B = [5 6;7 8]来定义两个矩阵,然后使用A * B来计算它们的乘积。

3. 实验结果与分析在本实验中,我们成功完成了绘制函数曲线、解方程和矩阵运算等任务。

通过Matlab软件,我们可以快速、准确地进行数值计算和数据分析。

使用Matlab的高级函数和工具箱,我们可以更方便地处理复杂的数值计算和数据分析问题。

4. 实验总结通过本次实验,我们进一步加深了对Matlab软件的理解和掌握。

Matlab提供了丰富的函数库和工具箱,适用于各种不同的数值计算和数据分析任务。

在日常科研和工程实践中,Matlab是一个非常强大和方便的工具,可以帮助我们更高效地完成任务。

实验3 Matlab程序设计1实验报告

实验3 Matlab程序设计1实验报告

实验3 Matlab程序设计1实验报告
实验3 Matlab程序设计1自查报告。

在本次实验中,我学习了如何使用Matlab进行程序设计,并完
成了相应的实验任务。

在实验过程中,我遇到了一些困难,但通过
查阅资料和与同学讨论,最终顺利完成了实验。

首先,我学习了Matlab的基本语法和常用函数,包括变量的定义、数组的操作、条件语句和循环结构等。

在实验中,我成功地运
用了这些知识,编写了一些简单的程序来实现特定的功能。

其次,我学习了Matlab的绘图功能,包括如何绘制二维和三维
图形,以及如何对图形进行美化和标注。

通过实验,我掌握了
Matlab中绘图函数的使用方法,并成功地绘制了一些图形来展示实
验结果。

在实验过程中,我也遇到了一些问题。

例如,在编写程序时,
我经常会忘记Matlab的语法规则,导致程序出现错误。

此外,我在
绘图时也遇到了一些困难,比如不知道如何设置图形的颜色和线型。

但通过查阅Matlab的官方文档和向同学请教,我逐渐解决了这些问
题。

总的来说,本次实验让我对Matlab的程序设计和绘图功能有了更深入的了解,也提高了我的编程能力和解决问题的能力。

通过不断地练习和实践,我相信我会在Matlab编程方面取得更大的进步。

matlab实验报告

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matlab实验报告《matlab 实验报告》一、实验目的通过本次实验,熟悉 MATLAB 软件的基本操作和功能,掌握使用MATLAB 进行数学计算、数据处理、图形绘制等方面的方法和技巧,提高运用 MATLAB 解决实际问题的能力。

二、实验环境1、计算机:_____2、操作系统:_____3、 MATLAB 版本:_____三、实验内容及步骤(一)矩阵运算1、创建矩阵在 MATLAB 中,可以通过直接输入元素的方式创建矩阵,例如:`A = 1 2 3; 4 5 6; 7 8 9`,创建了一个 3 行 3 列的矩阵 A。

还可以使用函数来创建特定类型的矩阵,如全零矩阵`zeros(m,n)`、全 1 矩阵`ones(m,n)`、单位矩阵`eye(n)`等。

2、矩阵的基本运算加法和减法:两个矩阵相加或相减,要求它们的维度相同,对应元素进行运算。

乘法:矩阵乘法需要满足前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数。

转置:使用`A'`来获取矩阵 A 的转置。

(二)函数的使用1、自定义函数可以在 MATLAB 中自定义函数,例如定义一个计算两个数之和的函数:```matlabfunction s = add_numbers(a,b)s = a + b;end```2、调用函数在命令窗口中输入`add_numbers(3,5)`即可得到结果 8。

(三)数据的读取和写入1、读取数据使用`load`函数可以读取数据文件,例如`load('datatxt')`。

2、写入数据使用`save`函数可以将数据保存到文件中,例如`save('resulttxt',A)`,将矩阵 A 保存到`resulttxt`文件中。

(四)图形绘制1、二维图形绘制折线图:使用`plot(x,y)`函数,其中 x 和 y 分别是横坐标和纵坐标的数据。

绘制柱状图:使用`bar(x,y)`函数。

2、三维图形绘制三维曲线:使用`plot3(x,y,z)`函数。

MATLAB实验报告(word文档良心出品)

MATLAB实验报告(word文档良心出品)

《MATLAB/Simulink与控制系统仿真》实验报告专业:班级:学号:姓名:指导教师:实验1、MATLAB/Simulink 仿真基础及控制系统模型的建立一、实验目的1、掌握MATLAB/Simulink 仿真的基本知识;2、熟练应用MATLAB 软件建立控制系统模型。

二、实验设备电脑一台;MATLAB 仿真软件一个 三、实验内容1、熟悉MATLAB/Smulink 仿真软件。

2、一个单位负反馈二阶系统,其开环传递函数为210()3G s s s=+。

用Simulink 建立该控制系统模型,用示波器观察模型的阶跃响应曲线,并将阶跃响应曲线导入到MATLAB 的工作空间中,在命令窗口绘制该模型的阶跃响应曲线。

图 1系统结构图图 2示波器输出结果图3、某控制系统的传递函数为()()()1()Y s G s X s G s =+,其中250()23s G s s s+=+。

用Simulink 建立该控制系统模型,用示波器观察模型的阶跃响应曲线,并将阶跃响应曲线导入到MA TLAB 的工作空间中,在命令窗口绘制该模型的阶跃响应曲线。

图 3系统结构图 图 4 示波器输出结果图图 5 工作空间中仿真结果图形化输出4、一闭环系统结构如图所示,其中系统前向通道的传递函数为320.520()0.11220s G s s s s s+=+++g ,而且前向通道有一个[-0.2,0.5]的限幅环节,图中用N 表示,反馈通道的增益为1.5,系统为负反馈,阶跃输入经1.5倍的增益作用到系统。

用Simulink 建立该控制系统模型,用示波器观察模型的阶跃响应曲线,并将阶跃响应曲线导入到MATLAB 的工作空间中,在命令窗口绘制该模型的阶跃响应曲线。

图 6 系统结构图图 7 示波器输出结果实验2 MATLAB/Simulink 在控制系统建模中的应用一、实验目的1、掌握MATLAB/Simulink 在控制系统建模中的应用; 二、实验设备电脑一台;MA TLAB 仿真软件一个 三、实验内容1、给定RLC 网络如图所示。

matlab实验报告

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MATLAB程序设计语言实验报告专业及班级___________________姓名___________________学号___________________日期___________________实验一 MATLAB 的基本使用一、 实验目的1.了解MA TALB 程序设计语言的基本特点,熟悉MATLAB 软件的运行环境;2.掌握变量、函数等有关概念,掌握M 文件的创建、保存、打开的方法,初步具备将一般数学问题转化为对应计算机模型处理的能力;3.掌握二维图形绘制的方法,并能用这些方法实现计算结果的可视化。

二、 MATLAB 的基础知识通过本课程的学习,应基本掌握以下的基础知识:一. MATLAB 简介二. MATLAB 的启动和退出三. MATLAB 使用界面简介四. 帮助信息的获取五. MATLAB 的数值计算功能六. 程序流程控制七. M 文件八. 函数文件九. MATLAB 的可视化三、上机练习1. 仔细预习第二部分内容,关于MATLAB 的基础知识。

2. 熟悉MATLAB 环境,将第二部分所有的例子在计算机上练习一遍3、已知矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=123456789,987654321B A 。

求A*B ,A .* B ,比较二者结果是否相同。

并利用MA TLAB 的内部函数求矩阵A 的大小、元素和、长度以及最大值。

解:>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];>> B=[9 8 7;6 5 4;3 2 1];>> A*Bans =30 24 1884 69 54138 114 90>> A.*Bans =9 16 2124 25 2421 16 9 两者结果不同>> [m,n]=size(A)m =3n =3>> b=sum(A)b =12 15 18>> a=length(A)a =3>>max(A)ans =7 8 94、Fibonacci 数组的元素满足Fibonacci 规则:),2,1(,12Λ=+=++k a a a k k k ;且121==a a 。

matlab 实验报告

matlab 实验报告

matlab 实验报告Matlab实验报告引言:Matlab是一种强大的数值计算和可视化软件,广泛应用于科学、工程和经济等领域。

本实验报告将介绍我在使用Matlab进行实验过程中的一些经验和结果。

实验一:矩阵运算在这个实验中,我使用Matlab进行了矩阵运算。

首先,我创建了一个3x3的矩阵A和一个3x1的矩阵B,并进行了矩阵相乘运算。

通过Matlab的矩阵乘法运算符*,我得到了一个3x1的结果矩阵C。

接着,我对矩阵C进行了转置操作,得到了一个1x3的矩阵D。

最后,我计算了矩阵C和矩阵D的点积,并将结果输出。

实验二:数据可视化在这个实验中,我使用Matlab进行了数据可视化。

我选择了一组实验数据,包括时间和温度两个变量。

首先,我将数据存储在一个矩阵中,并使用Matlab的plot函数将时间和温度之间的关系绘制成曲线图。

接着,我使用Matlab的xlabel、ylabel和title函数添加了横轴、纵轴和标题。

最后,我使用Matlab的legend函数添加了图例,以便更好地理解图表。

实验三:数值积分在这个实验中,我使用Matlab进行了数值积分。

我选择了一个函数f(x)进行积分计算。

首先,我使用Matlab的syms函数定义了符号变量x,并定义了函数f(x)。

接着,我使用Matlab的int函数对函数f(x)进行积分计算,并将结果输出。

为了验证结果的准确性,我还使用了Matlab的diff函数对积分结果进行了求导操作,并与原函数f(x)进行了比较。

实验四:信号处理在这个实验中,我使用Matlab进行了信号处理。

我选择了一个音频文件,并使用Matlab的audioread函数读取了该文件。

接着,我使用Matlab的fft函数对音频信号进行了傅里叶变换,并将结果绘制成频谱图。

为了进一步分析信号的特征,我还使用了Matlab的spectrogram函数绘制了信号的时频图。

通过对信号的频谱和时频图的观察,我可以更好地理解信号的频率和时域特性。

matlab实验一实验报告

matlab实验一实验报告

matlab实验一实验报告实验一:Matlab实验报告引言:Matlab是一种强大的数学软件工具,广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。

本实验旨在通过使用Matlab解决实际问题,探索其功能和应用。

一、实验目的本次实验的主要目的是熟悉Matlab的基本操作和常用函数,了解其在科学计算中的应用。

二、实验内容1. 数值计算在Matlab中,我们可以进行各种数值计算,包括基本的加减乘除运算,以及更复杂的矩阵运算和方程求解。

通过编写相应的代码,我们可以实现这些功能。

例如,我们可以使用Matlab计算两个矩阵的乘积,并输出结果。

代码如下:```matlabA = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A * B;disp(C);```2. 数据可视化Matlab还提供了强大的数据可视化功能,可以将数据以图表的形式展示出来,更直观地观察数据的规律和趋势。

例如,我们可以使用Matlab绘制一个简单的折线图,来展示某个物体在不同时间下的位置变化。

代码如下:```matlabt = 0:0.1:10;x = sin(t);plot(t, x);xlabel('Time');ylabel('Position');title('Position vs. Time');```3. 图像处理Matlab还可以进行图像处理,包括图像的读取、处理和保存等操作。

我们可以通过Matlab对图像进行增强、滤波、分割等处理,以及进行图像的压缩和重建。

例如,我们可以使用Matlab读取一张图片,并对其进行灰度化处理。

代码如下:```matlabimg = imread('image.jpg');gray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```三、实验结果与分析在本次实验中,我们成功完成了数值计算、数据可视化和图像处理等任务。

MATLAB实验报告1.doc

MATLAB实验报告1.doc

系统仿真与MATLAB实验报告实验一:MATLAB基本操作一、实验目的:1、学习并撑握MA TLAB语言的基本操作方法;2、撑握命令窗口的使用;3、熟悉MATLAB的数据表示、基本运算和程序控制语句;4、熟悉MATLAB程序设计的基本方法。

二、实验编程与测试1.矩阵运算(1)已知A=[1 2;3 4];B=[5 5;7 8];求A^2*B程序:>> A=[1 2;3 4];B=[5 5;7 8];>> C=(A^2)*BC =105 115229 251(2)矩阵除法已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3];求A/B,A\B程序:>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3];>> C1=A/BC1 =1.0000 1.0000 1.00004.0000 2.5000 2.00007.0000 4.0000 3.0000>> C2=A\BWarning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 1.541976e-018.(Type "warning off MATLAB:nearlySingularMatrix" to suppress this warning.)C2 =1.0e+016 *-0.4504 1.8014 -1.35110.9007 -3.6029 2.7022-0.4504 1.8014 -1.3511(3)矩阵的转置及共轭转置已知A=[15+i, 2-i ,1;6*i,4,9-i];求A.’,A’程序:>> A=[15+i,2-i,1;6*i,4,9-i];>> B1=A.'B1 =15.0000 + 1.0000i 0 + 6.0000i2.0000 - 1.0000i 4.00001.0000 9.0000 - 1.0000i>> B2=A'B2 =15.0000 - 1.0000i 0 - 6.0000i2.0000 + 1.0000i 4.00001.0000 9.0000 + 1.0000i(4)使用冒号选出指定元素已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];求A中第3列前2个元素;A中所有第2行的元素;程序:>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];>> B1=A(1:2,3)B1 =36>> B2=A(2,1:3)B2 =4 5 6(5)方括号[]用magic函数生成一个4阶魔术矩阵,删除该矩阵的第四列A =16 2 3 135 11 10 89 7 6 124 14 15 1>> A(:,4)=[]A =16 2 35 11 109 7 64 14 152.多项式(1)求多项式的根程序:>> p=[1 0 -2 -4];>> roots(p)ans =2.0000-1.0000 + 1.0000i-1.0000 - 1.0000i(2)已知A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4]求矩阵A的特征多项式;求矩阵多项式中未知数为20时的值;把矩阵A作为未知数代入到多项式中;程序:>> A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4];>> b=poly(A)b =1.0000 -6.9000 -77.2600 -86.1300 604.5500>> c=polyval(b,20)c =7.2778e+004y=polyval(b,A)y =1.0e+003 *0.3801 -0.4545 -1.9951 0.4601-1.9951 0.2093 -1.9951 -2.8880-0.4545 -4.8978 0.6046 0.43530.4353 0.0840 -0.4545 -1.1617>> z=polyvalm(b,A)z =1.0e-010 *-0.0591 -0.0913 -0.0712 -0.0662-0.0909 -0.1273 -0.1065 -0.1023-0.0843 -0.1171 -0.0909 -0.0878-0.0523 -0.0777 -0.0621 -0.06033.基本程序设计(1)编写命令文件:计算1+2+…+n<2000时的n值;程序:>> clears=s+i;i=i+1;end>> i=i-1i =63(2)编写函数文件:分别用for和while循环结构编写程序,求2的0到n次幂的和。

matlab实验报告

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matlab实验报告实验1 熟悉matlab的开发环境及矩阵操作一、实验的教学目标通过本次实验使学生熟悉MATLAB7.0的开发环境,熟悉MATLAB工作界面的多个常用窗口包括命令窗口、历史命令窗口、当前工作目录窗口、工作空间浏览器窗口等。

掌握建立表达式书写规则及常用函数的使用,建立矩阵的几种方法。

二、实验环境计算机、MATLAB7.0集成环境三、实验内容1、熟悉命令窗口的使用,工作空间窗口的使用,工作目录、搜索路径的设置。

命令历史记录窗口的使用,帮助系统的使用。

2、在当前命令窗口中输入以下命令:x=0:2:10 y=sqrt(x),并理解其含义。

3、求下列表达式的值(1)w=2?(1?0.34245?10?6)b?c?e2,其中a=3.5,b=5,c=-9.8 tan(b?c)?a2?a?(2)x=四、实验总结1、熟悉了命令窗口的使用,工作空间窗口的使用。

2、了解了工作目录、搜索路径的设置方法。

实验2 MATLAB基本运算一、实验的教学目标通过本次实验使学生掌握向量和矩阵的创建方法;掌握矩阵和数组的算术运算、逻辑运算和关系运算;掌握字符数组的创建和运算;了解创建元胞数组和结构体的方法。

二、实验环境计算机、MATLAB7.0集成环境三、实验内容1、要求在闭区间[0,2?]上产生具有10个等距采样点的一维数组。

试用两种不同的指令实现。

(提示:冒号生成法,定点生成法)2、由指令rng('default'),A=rand(3,5)生成二维数组A,试求该数组中所有大于0.5的元素的位置,分别求出它们的“全下标”和“单下标”。

(提示:find和sub2ind)3、创建3阶魔方矩阵a和3阶对角阵b,c=a(1:3,1:3)(1)计算矩阵a,b和c的行列式、逆矩阵并进行最大值的统计。

(2)比较矩阵和数组的算术运算:b和c的*、/、^和.*、./、.^。

2451??1321? ?567?9??2623。

matlab基本操作实验报告

matlab基本操作实验报告

实验一 matlab 基本操作一、 实验目的熟悉matlab 的安装与启动;熟悉matlab 用户界面;熟悉matlab 功能、建模元素;熟悉matlab 优化建模过程。

二、 实验设备与仪器1.微机2.matlab 仿真软件三、 实验步骤1. 了解matlab 的硬件和软件必备环境;2. 启动matlab ;3. 熟悉标题栏,菜单栏,工具栏,元素选择窗口,状态栏,控制栏以及系统布局区;4. 学习优化建模过程。

四、 实验报告要求1. 写出matlab 系统界面的各个构成;以及系统布局区的组成;以及每一部分的功能;2. 优化建模过程应用举例五、实验内容(一)、Matlab 操作界面1. 命令窗口(command window )2. 命令历史窗口(command history )3. 工作空间管理窗口(workspace )4. 当前路径窗口(current directory )(二)、优化建模过程应用举例1、简单矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=987654321A 的输入步骤。

(1)在键盘上输入下列内容A = [1,2,3; 4,5,6; 7,8,9](2)按【Enter 】键,指令被执行。

(3)在指令执行后,MATLAB 指令窗中将显示以下结果:A = 1 2 34 5 67 8 92、矩阵的分行输入。

A=[1,2,34,5,67,8,9]A =1 2 34 5 67 8 93、指令的续行输入S=1-1/2+1/3-1/4+ ...1/5-1/6+1/7-1/8S =0.63454、画出衰减振荡曲线t ey t 3sin 3-=及其它的包络线30t e y -=。

t 的取值范围是]4,0[π。

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')grid5、画出2222)sin(y x y x z ++=所表示的三维曲面。

matlab实验报告

matlab实验报告

matlab实验报告引言:Matlab(矩阵实验室)是一款功能强大的数值计算和科学计算软件,广泛应用于工程、科学和经济等领域。

本实验报告将探讨我在使用Matlab进行实验过程中的心得体会和实验结果。

实验一:图像处理在这个实验中,我使用Matlab对一张图像进行了处理,并应用了各种图像处理算法。

这包括图像增强、边缘检测和图像分割等技术。

通过Matlab的图像处理工具箱,我能够轻松调用各种算法函数,并对图像进行快速处理。

实验结果表明,Matlab图像处理工具箱提供了丰富的函数和算法,极大地方便了我们的图像处理工作。

实验二:模拟信号处理模拟信号处理是Matlab中的一个重要应用领域。

在这个实验中,我模拟了一个带噪声的正弦信号,并使用Matlab进行了噪声滤波和频谱分析。

通过使用Matlab的滤波函数,我能够有效地去除信号中的噪声,并还原出原始信号。

同时,Matlab提供了功能强大的频谱分析工具,我可以轻松地对信号的频率特性进行分析和可视化。

实验三:数据分析与统计数据分析与统计是Matlab的另一个重要应用领域。

在这个实验中,我使用Matlab对一组实验数据进行了分析和统计。

通过使用Matlab的统计函数和工具,我能够计算出数据的均值、方差、标准差等统计指标,并绘制出数据的直方图和散点图。

这些统计分析结果对我的实验研究提供了有力的支持,并帮助我更好地理解实验数据。

实验四:数值计算与优化数值计算与优化是Matlab的核心功能之一。

在这个实验中,我使用Matlab进行了一组数值计算和优化实验。

通过使用Matlab的数值计算函数和优化工具箱,我能够快速计算出复杂的数学问题,并找到最优解。

同时,在进行优化实验时,我可以设置各种约束条件和目标函数,从而得到最优解的参数值。

这些数值计算和优化工具极大地提高了我的研究效率和准确度。

结论:通过这些实验,我深刻认识到Matlab的强大功能和广泛应用领域。

无论是图像处理、信号处理、数据分析还是数值计算与优化,Matlab都提供了丰富的函数和工具,让我们能够快速高效地完成实验和研究工作。

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1.Conv_m.m:function[y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh)nyb=nx(1)+nh(1);nye=nx(length(x))+nh(length(h));ny=[nyb:nye];y=conv(x,h);2.impseq.m:function[x,n]=impseq(n0,n1,n2)n=[n1:n2]; x=[(n-n0)==0];3.stepseq.m:function[x,n]=stepseq(n0,n1,n2)n=[n1:n2];x=[(n-n0)>=0];2.38(1):n=[-4:3];x=2*impseq(-3,-4,3)-impseq(-2,-4,3)+2*impseq(0,-4,3) +4*impseq(-1,-4,3);subplot(2,2,1);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('x(n)');2.38(2)n=[0:12];x=(0.8).^n.*(stepseq(0,0,12)-stepseq(10,0,12));stem(n,x);xlabel('n');ylabel('x(n)');n=[0:200];x=5*cos(0.04*pi*n)+0.3*randn(size(n));subplot(2,1,1);plot(n,x);xlabel('n');ylabel('x(n)');subplot(2,1,2);plot(n,x);xlabel('n');ylabel('x(n)');2.38(4)n=[-10:0.5:10];blta=-0.08+0.3j;x=exp(blta*n);subplot(2,2,1);stem(n,real(x));title('实部');xlabel('n');subplot(2,2,2);stem(n,imag(x));title('虚部');xlabel('n'); subplot(2,2,3);stem(n,abs(x));title('幅度');xlabel('n');subplot(2,2,4);stem(n,(180/pi)*angle(x));title('相位');xlabel('n');2.40x=[1,2,3,4,5];nx=[0:4];h=[1,-2,1,3];nh=[0:3];[y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh)n=length(ny);x1=zeros(1,n);h1=zeros(1,n);x1(find((ny>=min(nx))&(ny<=max(nx))==1))=x;h1(find((ny>=min(nh))&(ny<=max(nh))==1))=h;subplot(3,1,1);stem(ny,x1);xlabel('n');ylabel('x(n)');subplot(3,1,2);stem(ny,h1);xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(3,1,3);stem(ny,y);xlabel('n');ylabel('h(n)');b=[1];a=[1,-1,0.9];x=impseq(0,-20,100);n=[-20:100];h=filter(b,a,x);subplot(2,1,1);stem(n,h);title('冲激响应');xlabel('n');ylabel('h(n)');x=stepseq(0,-20,100);s=filter(b,a,x);subplot(2,1,2);stem(n,s);title('阶跃响应');xlabel('n');ylabel('s(n)');z=roots(a);magz=abs(z)2.45(3)n=0:7;k=0:500;w=(pi/500)*k;X=(exp(-j*0.3*pi/500)).^(n'*k);magX=abs(X);angX=angle(X);subplot(2,1,1);plot(w/pi,magX);title('幅度响应');grid; ylabel('幅度');xlabel('以\pi为单位的频率');subplot(2,1,2);plot(w/pi,angX);title('相位响应');grid; ylabel('相位/\pi');xlabel('以\pi为单位的频率');2.47(3)b=[1,-1,0.5];a=[1,0.25,0.125];[R,P,C]=residuez(b,a);disp('R=');disp(R');disp('P=');disp(P');disp('C=');disp(C');:第三章function[Xk]=dft(xn,N)n=[0:1:N-1];k=[0:1:N-1];WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=xn*WNnk;Idft.m:function[xn]=idft(Xk,N)n=[0:1:N-1];k=[0:1:N-1];WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^(-nk);xn=(Xk * WNnk)/N;3.22(1)x=[1,1,1,1];n=0:3;k=-200:200;w=(pi/100)*k;X=x*(exp(-j*pi/100)).^(n'*k);magX=abs(X);angX=angle(X)*180/pi;figure(1)subplot(2,1,1);plot(w/pi,magX);% axis([xmin xmax ymin ymax])axis([-1 1 0 4]);grid;title('DTFT的幅度');xlabel('以\pi为单位的频率');ylabel('幅度'); subplot(2,1,2);plot(w/pi,angX);grid;axis([-1 1 -200 200]);title('DTFT的相位');xlabel('以\pi为单位的频率');ylabel('相位');N=4;X=dft(x,N);magX=abs(X);phaX=angle(X)*180/pik=0:3;figure(2)subplot(2,1,1);stem(k,magX);title('DFT的幅度');xlabel('k');subplot(2,1,2);stem(k,phaX);title('DFT的相位');xlabel('k');x=[1,1,1,1,0,0,0,0];n=0:7;k=-200:200;w=(pi/100)*k;X=x*(exp(-j*pi/100)).^(n'*k);magX=abs(X);angX=angle(X)*180/pi; subplot(2,1,1);stem(k,magX);title('DFT的幅度');xlabel('k'); subplot(2,1,2);stem(k,phaX);title('DFT的相位');xlabel('k');3.23x=[1,1,1,1,0,0,0,0];n=0:7;k=-200:200;w=(pi/100)*k;X=x*(exp(-j*pi/100)).^(n'*k);magX=abs(X);angX=angle(X)*180/pi; figure(1)subplot(2,1,1);plot(w/pi,magX);N=8;X=dft(x,N);magX=abs(X);phaX=angle(X)*180/pi k=0:7;subplot(2,1,1);stem(k,magX);title('DFT的幅度');xlabel('k'); subplot(2,1,2);stem(k,phaX);title('DFT的相位');xlabel('k');3.29x=[1,1,1,1,0,0,0,0];n=0:7;k=-200:200;w=(pi/100)*k;X=x*(exp(-j*pi/100)).^(n'*k);magX=abs(X);angX=angle(X)*180/pi; figure(1)subplot(2,1,1);plot(w/pi,magX);N=8;X=dft(x,N);magX=abs(X);phaX=angle(X)*180/pi k=0:7;subplot(2,1,1);stem(k,magX); title('DFT的幅度');xlabel('k'); subplot(2,1,2);stem(k,phaX); title('DFT的相位');xlabel('k');。

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