控制工程基础ppt教案实验1 MATLAB数值计算

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Matlab中的运算Matlab软件与基础数学实验学习PPT教案

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►f=inline('1./((x-0.3).^2+0.01)+1./((x-0.9).^2+0.04)-6'); fplot(f,[0,2]); grid c=fzero(f,[0,2]) %求 f(x)在[0,2]上的零点
◄ c= 1.2995
► c=fzero(f,1) %求 f(x)在 x=1附近的零点 ◄ c=
B的每个元素减 s
矩阵乘法
A的每个元素乘以数 s A的每个元素除以数 s A右除 B( B)inv( A) A左除 B( in)v( A) B A的 次n幂
点运算
A. B.C B. / C B.^ n
含义
矩阵 A的转置
同型矩阵中对应运 算相乘
同型矩阵中对应运 算相除
B中每一元素的 n
次幂
2
▪ 二、矩阵的建立和访问
法1 plot
►x=0:0.01:2;
y=1./((x-0.3).^2+0.01)+1./((x-0.9).^2+0.04)-6;
plot(x,y,'linewidb])
►f=inline('1./((x-0.3).^2+0.01)+1./((x-0.9).^2+0.04)-6');
[v,d]=eig(a)
◄ v=
-0.2320 -0.7858 0.4082
-0.5253 -0.0868 -0.8165
-0.8187 0.6123 0.4082
d=
16.1168 0
0
0
-1.1168 0
0
0
-0.0000
12
矩阵元素的修改

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转置
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。

可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱,可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱,可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱,可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式,可以 逐行执行代码,查看变量值,设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数,可以在程 序运行过程中输出日志信息,帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后,结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量,其中`varname`是变量名, `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ,`a = 10`将值10赋给变量a。

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控制流语句
使用条件语句(如if-else)和 循环语句(如for)来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算,如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ,用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能,如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量,可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型, 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型,包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值,包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数,如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词:MATLAB提供了许多内置函 数,可以对矩阵进行各种复杂的运算

详细描述
矩阵求逆:使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量:使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值:使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解:使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。

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汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面

三维等高线图

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矩阵乘法:两个矩阵相乘 需要满足特定的条件,例 如E=A*B。
矩阵减法:两个相同大小 的矩阵可以进行减法运算 ,例如D=A-B。
矩阵的分解与特征值
详细描述
矩阵分解:将一个复杂的矩阵分 解为几个简单的、易于处理的矩 阵,例如LU分解、QR分解等。
特征值:矩阵的特征值是该矩阵 的一个重要的数值属性,可以用 于分析矩阵的性质和特征。
矩阵运算
介绍矩阵的创建、索引、算术 运算和逻辑运算等操作。
控制流
介绍if语句、for循环和while 循环等控制流结构的使用方法 。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头,可以包含字母、 数字和下划线,但不能包 含空格。
数据类型
MATLAB支持多种数据类 型,如数值型、字符型、 逻辑型和单元数组等。
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汇报人:可编辑 2023-12-26
目 录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB图像处理 • MATLAB数值分析 • MATLAB应用实例
01
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
MATLAB是一种用于算法开发、数据 可视化、数据分析和数值计算的编程 语言和环境。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数,指定输入输出参数。
函数体
在函数定义中编写实现特定功 能的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用自 定义函数。

《Matlab教案》课件

《Matlab教案》课件

《MATLAB教案》PPT课件第一章:MATLAB概述1.1 MATLAB简介介绍MATLAB的历史和发展解释MATLAB的含义(Matrix Laboratory)强调MATLAB在工程和科学计算中的应用1.2 MATLAB界面介绍MATLAB的工作空间解释MATLAB的菜单栏和工具栏演示如何创建、打开和关闭MATLAB文件1.3 MATLAB的基本操作介绍MATLAB的数据类型演示如何进行矩阵运算解释MATLAB中的向量和矩阵运算规则第二章:MATLAB编程基础2.1 MATLAB脚本编程解释MATLAB脚本文件的结构演示如何编写和运行MATLAB脚本强调注释和代码的可读性2.2 MATLAB函数编程介绍MATLAB函数的定义和结构演示如何创建和使用MATLAB函数强调函数的重用性和模块化编程2.3 MATLAB编程技巧介绍变量和函数的命名规则演示如何进行错误处理和调试强调代码的优化和性能提升第三章:MATLAB数值计算3.1 MATLAB数值解算介绍MATLAB中的数值解算工具演示如何解线性方程组和不等式解释MATLAB中的符号解算和数值解算的区别3.2 MATLAB数值分析介绍MATLAB中的数值分析工具演示如何进行插值、拟合和数值积分解释MATLAB中的误差估计和数值稳定性3.3 MATLAB优化工具箱介绍MATLAB优化工具箱的功能演示如何使用优化工具箱进行无约束和约束优化问题解释MATLAB中的优化算法和参数设置第四章:MATLAB绘图和可视化4.1 MATLAB绘图基础介绍MATLAB中的绘图命令和函数演示如何绘制二维和三维图形解释MATLAB中的图形属性设置和自定义4.2 MATLAB数据可视化介绍MATLAB中的数据可视化工具演示如何绘制统计图表和散点图解释MATLAB中的数据过滤和转换4.3 MATLAB动画和交互式图形介绍MATLAB中的动画和交互式图形功能演示如何创建动画和交互式图形解释MATLAB中的图形交互和数据探索第五章:MATLAB应用案例5.1 MATLAB在信号处理中的应用介绍MATLAB在信号处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行信号处理操作解释MATLAB在信号处理中的优势和应用场景5.2 MATLAB在控制系统中的应用介绍MATLAB在控制系统中的基本概念演示如何使用MATLAB进行控制系统分析和设计解释MATLAB在控制系统中的优势和应用场景5.3 MATLAB在图像处理中的应用介绍MATLAB在图像处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行图像处理操作解释MATLAB在图像处理中的优势和应用场景《MATLAB教案》PPT课件第六章:MATLAB Simulink基础6.1 Simulink简介介绍Simulink作为MATLAB的一个集成组件解释Simulink的作用:模型化、仿真和分析动态系统强调Simulink在系统级设计和多领域仿真中的优势6.2 Simulink界面介绍Simulink库浏览器和模型窗口演示如何创建、编辑和运行Simulink模型解释Simulink中的块和连接的概念6.3 Simulink仿真介绍Simulink仿真的基本过程演示如何设置仿真参数和启动仿真解释Simulink仿真结果的查看和分析第七章:MATLAB Simulink高级应用7.1 Simulink设计模式介绍Simulink的设计模式,包括连续、离散、混合和事件驱动模式演示如何根据系统特性选择合适的设计模式解释不同设计模式对系统性能的影响7.2 Simulink子系统介绍Simulink子系统的概念和用途演示如何创建和管理Simulink子系统解释子系统在模块化和层次化设计中的作用7.3 Simulink Real-Time Workshop介绍Simulink Real-Time Workshop的功能演示如何使用Real-Time Workshop进行代码解释代码对于硬件在环仿真和嵌入式系统开发的重要性第八章:MATLAB Simulink库和工具箱8.1 Simulink库介绍Simulink库的结构和分类演示如何访问和使用Simulink库中的块解释Simulink库对于模型构建和功能复用的意义8.2 Simulink工具箱介绍Simulink工具箱的概念和功能演示如何安装和使用Simulink工具箱解释Simulink工具箱在特定领域仿真和分析中的作用8.3 自定义Simulink库介绍如何创建和维护自定义Simulink库演示如何将自定义块添加到库中解释自定义库对于个人和组织级模型共享的重要性第九章:MATLAB Simulink案例分析9.1 Simulink在控制系统中的应用介绍控制系统模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行控制系统设计和分析解释Simulink在控制系统教育和研究中的应用9.2 Simulink在信号处理中的应用介绍信号处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行信号处理仿真解释Simulink在信号处理领域中的优势和实际应用9.3 Simulink在图像处理中的应用介绍图像处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行图像处理仿真解释Simulink在图像处理领域中的优势和实际应用第十章:MATLAB Simulink项目实践10.1 Simulink项目实践流程介绍从需求分析到模型验证的Simulink项目实践流程演示如何使用Simulink进行项目规划和实施解释Simulink在项目管理和协作中的作用10.2 Simulink与MATLAB的交互介绍Simulink与MATLAB之间的数据交互方式演示如何在Simulink中使用MATLAB函数和脚本解释混合仿真模式对于复杂系统仿真的优势10.3 Simulink项目案例分析具体的Simulink项目案例演示如何解决实际工程问题解释Simulink在工程教育和项目开发中的应用价值《MATLAB教案》PPT课件第十一章:MATLAB App Designer入门11.1 App Designer简介介绍App Designer作为MATLAB中的应用程序开发环境解释App Designer的作用:快速创建跨平台的MATLAB应用程序强调App Designer在简化MATLAB代码部署和用户交互中的优势11.2 App Designer界面介绍App Designer的用户界面和工作流程演示如何创建新应用和编辑应用界面解释App Designer中的组件和布局的概念11.3 App Designer编程介绍App Designer中的MATLAB编程模式演示如何使用App Designer中的MATLAB代码块解释App Designer中事件处理和应用程序生命周期管理的重要性第十二章:MATLAB App Designer高级功能12.1 App Designer用户界面设计介绍App Designer中用户界面的定制方法演示如何使用样式、颜色和主题来美化应用界面解释用户界面设计对于提升用户体验的重要性12.2 App Designer数据模型介绍App Designer中的数据模型和模型视图概念演示如何创建、使用和绑定数据模型和视图解释数据模型在应用程序中的作用和重要性12.3 App Designer部署和分发介绍App Designer应用程序的部署和分发流程演示如何打包和发布应用程序解释如何为不同平台安装和运行App Designer应用程序第十三章:MATLAB App Designer案例研究13.1 图形用户界面(GUI)应用程序设计介绍使用App Designer设计的GUI应用程序案例演示如何创建交互式GUI应用程序来简化MATLAB脚本解释GUI应用程序在数据输入和结果显示中的作用13.2 数据分析和可视化应用程序设计介绍使用App Designer进行数据分析和可视化的案例演示如何创建应用程序来处理和显示大型数据集解释App Designer在数据分析和决策支持中的优势13.3 机器学习和深度学习应用程序设计介绍使用App Designer实现机器学习和深度学习模型的案例演示如何将MATLAB中的机器学习和深度学习算法集成到应用程序中解释App Designer在机器学习和深度学习应用部署中的作用第十四章:MATLAB App Designer实战项目14.1 App Designer项目规划和管理介绍App Designer项目的规划和管理方法演示如何组织和维护大型应用程序项目解释项目管理和版本控制对于团队协作的重要性14.2 App Designer与MATLAB的集成介绍App Designer与MATLAB之间的数据和功能集成演示如何在App Designer中调用MATLAB函数和脚本解释集成MATLAB强大计算和分析能力的重要性14.3 App Designer项目案例实现分析具体的App Designer项目案例实现过程演示如何解决实际工程项目中的问题解释App Designer在工程项目实践中的应用价值第十五章:MATLAB App Designer的未来趋势15.1 App Designer的新功能和技术介绍App Designer的最新功能和技术发展演示如何利用新功能和技术提升应用程序的性能和用户体验强调持续学习和适应新技术的重要性15.2 App Designer在跨平台开发中的应用介绍App Designer在跨平台应用程序开发中的优势演示如何创建适用于不同操作系统的应用程序解释跨平台开发对于扩大应用程序市场的重要性15.3 App Designer的未来趋势和展望讨论App Designer在未来的发展趋势和潜在应用领域激发学生对于应用程序开发和创新的兴趣强调持续探索和创造新应用的重要性重点和难点解析本文档为您提供了一份详尽的《MATLAB教案》PPT课件,内容涵盖了MATLAB 的基本概念、编程基础、数值计算、绘图和可视化、应用案例、Simulink的基础知识、高级应用、库和工具箱的使用、案例分析以及项目实践、App Designer 的基础知识、高级功能、案例研究、实战项目和未来趋势等方面的内容。

控制工程基础ppt教案实验1 MATLAB数值计算

控制工程基础ppt教案实验1  MATLAB数值计算

MATLAB数值计算MATLAB的数学计算=数值计算+符号计算其中符号计算是指使用未定义的符号变量进行运算,而数值计算不允许使用未定义的变量。

2.1 变量和数据2.1.1数据类型数据类型包括:数值型、字符串型、元胞型、结构型等数值型=双精度型、单精度型和整数类整数类=无符号类(uint8、uint16、uint32、uint64)和符号类整数(int8、int16、int32、int64)。

2.1.2数据1. 数据的表达方式▪可以用带小数点的形式直接表示▪用科学计数法▪数值的表示范围是10-309~10309。

以下都是合法的数据表示:-2、5.67、2.56e-56(表示2.56×10-56)、4.68e204(表示4.68×10204)2. 矩阵和数组的概念在MATLAB的运算中,经常要使用标量、向量、矩阵和数组,这几个名称的定义如下:▪标量:是指1×1的矩阵,即为只含一个数的矩阵。

▪向量:是指1×n或n×1的矩阵,即只有一行或者一列的矩阵。

▪矩阵:是一个矩形的数组,即二维数组,其中向量和标量都是矩阵的特例,0×0矩阵为空矩阵([])。

▪数组:是指n维的数组,为矩阵的延伸,其中矩阵和向量都是数组的特例。

3. 复数复数由实部和虚部组成,MATLAB用特殊变量“i”和“j”表示虚数的单位。

复数运算不需要特殊处理,可以直接进行。

复数可以有几种表示:z=a+b*i或z=a+b*jz=a+bi或z=a+bj(当b为标量时)z=r*exp(i*theta)●得出一个复数的实部、虚部、幅值和相角。

a=real(z) %计算实部 b=imag(z) %计算虚部 r=abs(z) %计算幅值 theta=angle(z) %计算相角 说明:复数z 的实部a=r*cos(θ); 复数z 的虚部b=r*sin(θ); 复数z 的幅值22b a r +=;复数z 的相角theta=arctg(b/a),以弧度为单位。

《控制工程基础》实验指导书(8学时)

《控制工程基础》实验指导书(8学时)

《控制工程基础》实验指导书机械与车辆学院2013实验一matlab软件使用一、实验目的1.掌握MATLAB软件使用的基本方法;2.熟悉MATLAB的数据表示、基本运算和程序控制语句;3.熟悉MATLAB程序设计的基本方法。

4.学习用MATLAB创建控制系统模型。

二、实验原理1.MATLAB的基本知识MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)之意。

MATLAB具有卓越的数值计算能力,具有专业水平的符号计算,文字处理,可视化建模仿真和实时控制等功能。

MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学,与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等语言完相同的事情简捷得多。

当MATLAB 程序启动时,一个叫做MATLAB 桌面的窗口出现了。

默认的MATLAB 桌面结构如下图所示。

在MATLAB 集成开发环境下,它集成了管理文件、变量和用程序的许多编程工具。

在MATLAB 桌面上可以得到和访问的窗口主要有:命令窗口(The Command Window):在命令窗口中,用户可以在命令行提示符(>>)后输入一系列的命令,回车之后执行这些命令,执行的命令也是在这个窗口中实现的。

命令历史窗口(The Command History Window):用于记录用户在命令窗口(The Command Windows),其顺序是按逆序排列的。

即最早的命令在排在最下面,最后的命令排在最上面。

这些命令会一直存在下去,直到它被人为删除。

双击这些命令可使它再次执行。

要在历史命令窗口删除一个或多个命令,可以先选择,然后单击右键,这时就有一个弹出菜单出现,选择Delete Section。

任务就完成了。

工作台窗口(Workspace):工作空间是MATLAB用于存储各种变量和结果的内存空间。

在该窗口中显示工作空间中所有变量的名称、大小、字节数和变量类型说明,可对变量进行观察、编辑、保存和删除。

控制工程基础(经典控制部分)MATLAB分析

控制工程基础(经典控制部分)MATLAB分析

《控制工程基础(经典控制部分)》的MATLAB分析第一章MATLAB的基本使用§1-1MATLAB语言简介MATLAB是一种高级矩阵语言,它由Math Works公司于1984年正式推出,它的基本处理对象是矩阵,即使是一个标量纯数,MATLAB也认为它是只有一个元素的矩阵。

随着MA TLAB的发展,特别是它所包含的大量工具箱(应用程序集)的集结,使MATLAB已经成为带有独特数据结构、输入输出、流程控制语句和函数、并且面向对象的高级语言。

MATLAB语言被称为一种“演算纸式的科学计算语言”,它在数值计算、符号运算、数据处理、自动控制、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、系统辨识、小波分析、图象处理、统计分析、甚至于金融财会等广大领域有着十分广泛的用途。

MATLAB语言在工程计算与分析方面具有无可比拟的优异性能。

它集计算、数据可视化和程序设计于一体,并能将问题和解决方案以使用者所熟悉的数学符号或图形表示出来。

MATLAB语言和C语言的关系与C语言和汇编语言的关系类似。

例如当我们需要求一个矩阵的特征值时,在MA TLAB下只需由几个字符组成的一条指令即可得出结果,而不必去考虑用什么算法以及如何实现这些算法等低级问题,也不必深入了解相应算法的具体内容。

就象在C语言下不必象汇编语言中去探究乘法是怎样实现的,而只需要采用乘积的结果就可以了。

MATLAB语言还有一个巨大的优点是其高度的可靠性。

例如对于一个病态矩阵的处理,MATLAB不会得出错误的结果,而用C或其它高级语言编写出来的程序可能会得出错误的结果。

这是因为MATLAB函数集及其工具箱都是由一些在该领域卓有研究成果,造诣很深的权威学者经过反复比较所得出来的最优方法,而且经过多年的实践检验被证明是正确可靠的。

§1-2MATLAB的工作窗口下面以MA TLAB6.1为例介绍。

从实用的角度MATLAB的工作窗口包括命令窗口、M文件编辑器窗口、图形编辑窗口、数学函数庫、应用程序接口及在线窗口。

控制工程基础ppt教案实验1 典型环节的模拟(matlab应用于机械控制工程)

控制工程基础ppt教案实验1 典型环节的模拟(matlab应用于机械控制工程)

线性控制系统分析与设计6.1.2传递函数描述法MATLAB 中使用tf 命令来建立传递函数。

语法:G=tf(num,den) %由传递函数分子分母得出说明:num 为分子向量,num=[b 1,b 2,…,b m ,b m+1];den 为分母向量,den=[a 1,a 2,…,a n-1,a n ]。

【例6.1续】将二阶系统描述为传递函数的形式。

num=1;den=[1 1.414 1]; G=tf(num,den)%得出传递函数6.1.3零极点描述法MATLAB 中使用zpk 命令可以来实现由零极点得到传递函数模型。

语法:G=zpk(z,p,k) %由零点、极点和增益获得 说明:z 为零点列向量;p 为极点列向量;k 为增益。

【例6.1续】得出二阶系统的零极点,并得出传递函数。

z=roots(num) p=roots(den) zpk(z,p,1)程序分析:roots 函数可以得出多项式的根,零极点形式是以实数形式表示的。

部分分式法是将传递函数表示成部分分式或留数形式:k(s)p s r p s r p s r G(s)nn 2211+-++-+-=【例6.1续】将传递函数转换成部分分式法,得出各系数。

[r,p,k]=residue(num,den)2. 脉冲传递函数描述法脉冲传递函数也可以用tf 命令实现。

语法:G=tf(num,den,T s) %由分子分母得出脉冲传递函数说明:Ts 为采样周期,为标量,当采样周期未指明可以用-1表示,自变量用'z'表示。

【例6.2续】创建离散系统脉冲传递函数21120.5z1.5z10.5z0.51.5z z0.5zG(z)---+-=+-=。

num1=[0.5 0];den=[1 -1.5 0.5]; G1=tf(num1,den,-1)3. 零极点增益描述法离散系统的零极点增益用zpk 命令实现。

语法:G=zpk(z,p,k,T s)%由零极点得出脉冲传递函数【例6.2续】使用zpk 命令产生零极点增益传递函数。

《MATLAB数值计算》PPT课件

《MATLAB数值计算》PPT课件

ans =
-5.18325528043789
2.17062070347062
-0.83694739215044
0.84958196911772
注意:在上面的程序中,数字格式都设为长(long)型,若改
为短(short)型,结果会有差别,
根据需要可执行 MATLAB 窗口的 Fle | Preferences命令进
第3章 MATLAB数值计算
20.01.2021
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1
第3章 MATLAB数值计算
3.1 多项式 3.2 插值和拟合 3.3 数值微积分 3.4 线性方程组的数值解 3.5 稀疏矩阵 3.6 常微分方程的数值解
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2
3.1 多项式
3.1.1 多项式的表达和创建
表示成向量的形式,系数按降序排列 例如
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11
3.2 插值和拟合
3.2.1 多项式插值和拟合 ➢插值
已知 节点
构造函数
使得
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12
➢拟合
拟合就是要找出一个曲线方程式(多项式拟合就是设 法找一个多项式),使得它与观测数据最为接近,这时 不要求拟合多项式通过全部已知的观测节点。
1.多项式插值函数(interp1)
yi = interp1(x,y,xi,method) 对应于插值函数
31
精选课件ppt
6
【例 3.4】 利用 polyval找出多项式 在[-1,4]间均匀分布的 5个离散点的值。 >> x=linspace(-1,4,5) % 在[-1,4]区间产生5个离散点
>> p=[1 4 7 -8]; >> v=polyval(p,x) x=

MATLAB第5章数值计算PPT教案学习

MATLAB第5章数值计算PPT教案学习

第23页/共43页
5.3 数据拟合
二、最小二乘拟合
1. 线性最小二乘拟合 对于线性数学模型的参数估计,
可以用形如Y=Ax+b的一阶多项式 拟合来估计参数。某些非线性模型 经过变量替换也可以转换为线性模 型,也可以采用第24线页/共4性3页 估计方法。
【调用格式】
5.3 数据拟合
例5.3.2:对于非线性数学模型
例5.1.3 求以下 3个方程组的 4x 6y 3z 13
I: 2x 3y 4z 9
解5x 2 y 3z 10
4x 6 y 3z 13
II:
2x 3y 4z 9
4x 6 y 13
III:
2x 3y 9
5x 2 y 10
第9页/共43页
5.2 函数分析
一、函数的零点
【调用格式】
s = svd(A) [U , S , V] = svd(A)
求矩阵A的奇异值,s为由奇异值 构成的向量 矩阵A的奇异值分解
第5页/共43页
5.1 线性代数
2.矩阵结构特征的奇异值描述
矩阵的奇异值可以描述矩阵的结构特征 。有关 矩阵结 构特征 的MAT LAB 函数有如下几种。
r = rank(A, tol)
q = quadl(fun, a, b, tol, trace)
以采用本节介绍的相关函数,也
可以采用样条积第17页分/共43法页 ,还可以采 用符号积分方法。
5.2 函数分析
【说明】
➢ ➢ ➢ ➢
逐点画出被积函数。 ➢
fun为被积函数,可以用字符串、内联 函数和 函数M 文件的 函数 a和b为积分变量的积分上下限,为常 数数值 。 tol为绝对误差,是一个标量,可以省 略。 trace为跟踪标志,当trace为非零值时 ,随积 分进程 会

MATLAB数值计算ppt课件

MATLAB数值计算ppt课件
复数:由实部和虚部组成,用特殊变量“i”和“j”表示虚数的单位
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第2章 MATLAB的数值计算功 能
2.1 变量与数据
2.1.1 变量
变量的命名应遵循如下规则:
变量名必须以字母打头,之后可以是字母、数字 或下划线,如x51483,a_b_c_d_e。
变量名区分字母大小写,如Items,items, itEms及ITEMS都是不同的变量。
注意:在 MATLAB 中,矩阵下标的行、列号 都 是从 1 开始的
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29
A(2,3)或A(12)
A(1[,3],[1,4])
A 4 10 1 6
8294
75,[2,3])
23 13 13 0
2
7 A (1 : 5 ,5 ) 5 A (:, 5 ) 4 A ( 21 : 25 )
A=randn(n) 元素服从标准正态分布的n阶随机方阵
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2.2.2 向量的生成
(1). 利用冒号“:”运算生成向 量
a=m:n %生成步长值为1的均匀等分行

量,m和n分别代表向量的起始

和终止值。
a=m:p:n 分行向 起始值 素之间
ppt课件.
%生成步长值为p的均匀等 量,m和n分别代表向量的 和终止值,p 代表向量元 步长值。
nargin nargout realmin realmax
取值 用于结果的缺省变量名 圆周率 计算机的最小数,当和1相加就产生一个比1大的数 浮点运算数 无穷大,如1/0 不定量,如0/0
所虚用数函单数位的,输i入=j变=量数 1目

控制工程基础ppt教(学)案实验1MATLAB数值计算

控制工程基础ppt教(学)案实验1MATLAB数值计算

MATLAB数值计算MATLAB的数学计算=数值计算+符号计算其中符号计算是指使用未定义的符号变量进行运算,而数值计算不允许使用未定义的变量。

2.1 变量和数据2.1.1数据类型数据类型包括:数值型、字符串型、元胞型、结构型等数值型=双精度型、单精度型和整数类整数类=无符号类(uint8、uint16、uint32、uint64)和符号类整数(int8、int16、int32、int64)。

2.1.2数据1. 数据的表达方式▪可以用带小数点的形式直接表示▪用科学计数法▪数值的表示范围是10-309~10309。

以下都是合法的数据表示:-2、5.67、2.56e-56(表示2.56×10-56)、4.68e204(表示4.68×10204)2. 矩阵和数组的概念在MATLAB的运算中,经常要使用标量、向量、矩阵和数组,这几个名称的定义如下:▪标量:是指1×1的矩阵,即为只含一个数的矩阵。

▪向量:是指1×n或n×1的矩阵,即只有一行或者一列的矩阵。

▪矩阵:是一个矩形的数组,即二维数组,其中向量和标量都是矩阵的特例,0×0矩阵为空矩阵([])。

▪数组:是指n维的数组,为矩阵的延伸,其中矩阵和向量都是数组的特例。

3. 复数复数由实部和虚部组成,MATLAB用特殊变量“i”和“j”表示虚数的单位。

复数运算不需要特殊处理,可以直接进行。

复数可以有几种表示:z=a+b*i或z=a+b*jz=a+bi或z=a+bj(当b为标量时)z=r*exp(i*theta)●得出一个复数的实部、虚部、幅值和相角。

a=real(z) %计算实部 b=imag(z) %计算虚部 r=abs(z) %计算幅值 theta=angle(z) %计算相角 说明:复数z 的实部a=r*cos(θ); 复数z 的虚部b=r*sin(θ); 复数z 的幅值22b a r +=;复数z 的相角theta=arctg(b/a),以弧度为单位。

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MATLAB数值计算MATLAB的数学计算=数值计算+符号计算其中符号计算是指使用未定义的符号变量进行运算,而数值计算不允许使用未定义的变量。

2.1 变量和数据2.1.1数据类型数据类型包括:数值型、字符串型、元胞型、结构型等数值型=双精度型、单精度型和整数类整数类=无符号类(uint8、uint16、uint32、uint64)和符号类整数(int8、int16、int32、int64)。

2.1.2数据1. 数据的表达方式▪可以用带小数点的形式直接表示▪用科学计数法▪数值的表示范围是10-309~10309。

以下都是合法的数据表示:-2、5.67、2.56e-56(表示2.56×10-56)、4.68e204(表示4.68×10204)2. 矩阵和数组的概念在MATLAB的运算中,经常要使用标量、向量、矩阵和数组,这几个名称的定义如下:▪标量:是指1×1的矩阵,即为只含一个数的矩阵。

▪向量:是指1×n或n×1的矩阵,即只有一行或者一列的矩阵。

▪矩阵:是一个矩形的数组,即二维数组,其中向量和标量都是矩阵的特例,0×0矩阵为空矩阵([])。

▪数组:是指n维的数组,为矩阵的延伸,其中矩阵和向量都是数组的特例。

3. 复数复数由实部和虚部组成,MATLAB用特殊变量“i”和“j”表示虚数的单位。

复数运算不需要特殊处理,可以直接进行。

复数可以有几种表示:z=a+b*i或z=a+b*jz=a+bi或z=a+bj(当b为标量时)z=r*exp(i*theta)●得出一个复数的实部、虚部、幅值和相角。

a=real(z) %计算实部 b=imag(z) %计算虚部 r=abs(z) %计算幅值 theta=angle(z) %计算相角 说明:复数z 的实部a=r*cos(θ); 复数z 的虚部b=r*sin(θ); 复数z 的幅值22b a r +=;复数z 的相角theta=arctg(b/a),以弧度为单位。

a=1-2*ia =1.0000 -2.0000ireal(a)ans = 1imag(a)ans = -2abs(a)ans =2.2361angle(a)*180/pi%以角度为单位计算相角ans =-63.43492.1.3变量1. 变量的命名规则▪ 变量名区分字母的大小写。

例如,“a”和“A”是不同的变量。

▪ 变量名不能超过63个字符,第63个字符后的字符被忽略,对于MATLAB6.5版以前的变量名不能超过31个字符。

▪ 变量名必须以字母开头,变量名的组成可以是任意字母、数字或者下划线,但不能含有空格和标点符号(如,。

%等)。

例如,“6ABC”、“AB%C”都是不合法的变量名。

▪ 关键字(如if 、while 等)不能作为变量名。

2. 特殊变量MATLAB 有一些自己的特殊变量,当MATLAB 启动时驻留在内存。

表2.1 特殊变量表函数的输入变量数目在MATLAB中系统将计算的结果自动赋给名为“ans”的变量。

2*pians =6.28322.2 矩阵和数组MATLAB最基本也是最重要的功能就是进行实数或复数矩阵的运算。

2.2.1矩阵输入(1) 矩阵元素应用方括号([])括住;(2) 每行内的元素间用逗号或空格隔开;(3) 行与行之间用分号或回车键隔开;(4) 元素可以是数值或表达式。

1. 通过显式元素列表输入矩阵c=[1 2;3 4;5 3*2] % [ ]表示构成矩阵,分号分隔行,空格分隔元素c =1 23 45 6用回车键代替分号分隔行:c=[1 23 45 6]1 23 45 62. 通过语句生成矩阵(1) 使用from:step:to方式生成向量from:tofrom:step:to说明:from、step和to分别表示开始值、步长和结束值。

当step省略时则默认为step=1;当step省略或step>0而from>to时为空矩阵,当step<0而from<to时也为空矩阵。

【例2.1】使用“from:step:to”方式生成以下矩阵。

x1=2:5x1 =2 3 4 5x2=2:0.5:4x2 =2.0000 2.50003.0000 3.50004.0000x3=5:-1:2x3 =5 4 3 2x4=2:-1:3 %空矩阵x4 =Empty matrix: 1-by-0x5=2:-1:0.5x5 =2 1x6=[1:2:5;1:3:7] %两行向量构成矩阵x6 =1 3 51 4 7(2) 使用linspace和logspace函数生成向量linspace(a,b,n)说明:a、b、n三个参数分别表示开始值、结束值和元素个数。

生成从a到b之间线性分布的n个元素的行向量,n如果省略则默认值为100。

logspace用来生成对数等分向量,它和linspace一样直接给出元素的个数而得出各个元素的值。

logspace (a,b,n)说明:a、b、n三个参数分别表示开始值、结束值和数据个数,n如果省略则默认值为50。

生成从10a到10b之间按对数等分的n个元素的行向量。

【例2.2】用linspace和logspace函数生成行向量。

x1=linspace(0,2*pi,5) %从0到2*pi等分成5个点x1 =0 1.5708 3.1416 4.7124 6.2832x2=logspace(0,2,3) %从1到100对数等分成3个点x2 =1 10 1003. 由矩阵生成函数产生特殊矩阵MATLAB提供了很多能够产生特殊矩阵的函数,各函数的功能如表2.2所示。

表2.2 矩阵生成函数注意:zeros、ones、rand、randn和eye函数当只有一个参数n时,则为n×n的方阵;当eye(m,n)函数的m和n参数不相等时则单位矩阵会出现全0行或列。

【例2.3】查看eye函数的功能。

X1=eye(2,3)X1 =1 0 00 1 0X2=eye(3,2)X2 =1 00 10 04. 通过MAT数据文件加载矩阵通过“load”命令或选择菜单“File”→“Import Data”命令加载MAT数据文件来创建矩阵。

5. 在M文件中创建矩阵M文件实际上是一种包含MATLAB代码的文本文件;通过在MATLAB命令窗口中运行M文件创建矩阵。

2.2.2矩阵元素和操作矩阵和多维数组都是由多个元素组成的,每个元素通过下标来标识。

1. 矩阵的下标(1) 全下标方式矩阵中的元素可以用全下标方式标识,即由行下标和列下标表示,一个m×n的a矩阵的第i行第j列的元素表示为a(i,j)。

注意:●如果在提取矩阵元素值时,矩阵元素的下标行或列(i,j)大于矩阵的大小(m,n),则MATLAB会提示出错;●而在给矩阵元素赋值时,如果行或列(i,j)超出矩阵的大小(m,n),则MATLAB自动扩充矩阵,扩充部分以0填充。

a=[1 2;3 4;5 6]a =1 23 45 6a(3,3) %提取a(3,3)的值??? Index exceeds matrix dimensions.a(3,3)=9 %给a(3,3) 赋值a =1 2 03 4 05 6 9(2) 单下标方式先把矩阵的所有列按先左后右的次序连接成“一维长列”,然后对元素位置进行编号。

以m×n的矩阵a为例,若元素a(i,j)则对应的“单下标”为s= (i-1)×m+j。

2. 子矩阵块的产生子矩阵是从对应矩阵中取出一部分元素构成,用全下标和单下标方式取子矩阵。

(1) 用全下标方式矩阵a为图2.2所示,则:▪取行数为1、3,列数为2、3的元素构成子矩阵。

a([1 3],[2 3])ans =2 06 9▪取行数为1~3,列数为2~3的元素构成子矩阵,“1:3”表示1、2、3行下标。

a(1:3,2:3)ans =2 04 06 9▪取所有行数即为1~3,列数为3的元素构成子矩阵,“:”表示所有行或列。

a(:,3)ans =9▪取行数为1~3,列数为3的元素构成子矩阵,用“end”表示某一维数中的最大值,即3。

a(1:3,end)ans =9(2) 用单下标方式取单下标为1、3、2、6的元素构成子矩阵。

a([1 3;2 6])ans =1 53 6(3) 逻辑矩阵子矩阵也可以利用逻辑矩阵来标识;逻辑矩阵是大小和对应矩阵相同,而元素值为0或者1的矩阵。

可以用a(L1,L2)来表示子矩阵,其中L1、L2为逻辑向量,当L1、L2的元素为0则不取该位置元素,反之则取该位置的元素。

【例2.5】利用逻辑矩阵来提取矩阵,其中矩阵a如上图2.2所示。

l1=logical([1 0 1]) %给出逻辑向量l1l1 =1 0 1l2=logical([1 1 0]) %给出逻辑向量l2l2 =1 1 0a(l1,l2) %取出1、3行且1、2列的元素ans =1 25 6【例2.5续】逻辑矩阵可以由矩阵进行逻辑运算得出。

b=a>1 %得出逻辑向量bb =0 1 01 1 01 1 1a(b) %按单下标顺序排成长列ans =3524693. 矩阵的赋值全下标方式:a(i,j)=b,给a矩阵的部分元素赋值则b矩阵的行列数必须等于a矩阵的行列数。

clear aa(1:2,1:3)=[1 1 1;1 1 1] %给第一、二行元素赋值为全1a =1 1 11 1 1▪单下标方式:a(s)=b,b为向量,元素个数必须等于a矩阵的元素个数。

a(5:6)=[2 3] %给第5、6元素赋值a =1 1 21 1 3▪全元素方式:a(:)=b,给a矩阵的所有元素赋值则b矩阵的元素总数必须等于a矩阵的元素总数,但行列数不一定相等。

a=[1 2;3 4;5 6]a =1 23 45 6b=[1 2 3;4 5 6]b =1 2 34 5 6a(:)=b %按单下标方式给a赋值a =1 54 32 64. 矩阵元素的删除删除操作就是简单地将其赋值为空矩阵(用[]表示)。

a=[1 2 0;3 4 0;5 6 9]a =1 2 03 4 05 6 9a(:,3)=[] %删除一列元素a =1 23 45 6a(1)=[] %删除一个元素,则矩阵变为行向量a =3 5 24 6a=[] %删除所有元素为空矩阵a =[]5. 生成大矩阵在MATLAB中,可以通过方括号“[]”实现将小矩阵联接起来生成一个较大的矩阵。

a=[1 2 0;3 4 0;5 6 9]a =1 2 03 4 05 6 9[a;a] %联接成6×3的矩阵ans =1 2 03 4 05 6 91 2 03 4 05 6 9a=[1 2 0;3 4 0;5 6 9][a a] %联接成3×6的矩阵ans =1 2 0 1 2 03 4 0 3 4 05 6 9 5 6 9a=[1 2 0;3 4 0;5 6 9][a(1:2,1:2) 10*a(1:2,2:3)] %计算并联接ans =1 2 20 03 4 40 06. 矩阵的翻转a =1 2 03 4 05 6 9表2.3 常用矩阵翻转函数2.2.3字符串在MATLAB中,字符串是作为字符数组来引入的;一个字符串由多个字符组成,用单引号(’’)来界定;字符串是按行向量进行存储的,每一字符(包括空格)是以其ASCII码的形式存放。

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