Matlab应用001

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MATLAB编程练习(含答案很好的)

001双峰曲线图：z=peaks(40);mesh(z);surf(z)002解方程：A=[3,4,-2;6,2,-3;45,5,4];>> B=[14;4;23];>> root=inv(A)*B003傅里叶变换load mtlb ;subplot(2,1,1);plot(mtlb);>> title('原始语音信息');>> y=fft(mtlb);>> subplot(2,1,2);>> yy=abs(y);>> plot(yy);>> title('傅里叶变换')004输入函数：a=input('How many apples\n','s')005输出函数a=[1 2 3 4 ;5 6 7 8;12 23 34 45;34 435 23 34]a =1 2 3 45 6 7 812 23 34 4534 435 23 34disp(a)a =1 2 3 45 6 7 812 23 34 4534 435 23 34b=input('how many people\n' ,'s')how many peopletwo peopleb =two people>> disp(b)two people>>006求一元二次方程的根a=1;b=2;c=3;d=sqrt(b^2-4*a*c);x1=(-b+d)/(2*a)x1 =-1.0000 + 1.4142i>> x2=(-b-d)/(2*a)x2 =-1.0000 - 1.4142i007求矩阵的相乘、转置、存盘、读入数据A=[1 3 5 ;2 4 6;-1 0 -2;-3 0 0];>> B=[-1 3;-2 2;2 1];>> C=A*BC =3 142 20-3 -53 -9>> C=C'C =3 2 -3 314 20 -5 -9>> save mydat C>> clear>> load mydat C008编写数学计算公式：A=2.1;B=-4.5;C=6;D=3.5;E=-5;K=atan(((2*pi*A)+E/(2*pi*B*C))/D) K =1.3121009A=[1 0 -1;2 4 1;-2 0 5];>> B=[0 -1 0;2 1 3;1 1 2];>> H=2*A+BH =2 -1 -26 9 5-3 1 12>> M=A^2-3*BM =3 3 -62 13 -2-15 -3 21>> Y=A*BY =-1 -2 -29 3 145 7 10>> R=B*AR =-2 -4 -1-2 4 14-1 4 10>> E=A.*BE =0 0 04 4 3-2 0 10>> W=A\BW =0.3333 -1.3333 0.66670.2500 1.0000 0.25000.3333 -0.3333 0.6667 >> P=A/BP =-2.0000 3.0000 -5.0000-5.0000 3.0000 -4.00007.0000 -9.0000 16.0000>> Z=A.\BWarning: Divide by zero.Z =0 -Inf 01.0000 0.2500 3.0000-0.5000 Inf 0.4000>> D=A./BWarning: Divide by zero.D =Inf 0 -Inf1.0000 4.0000 0.3333-2.0000 0 2.5000010a=4.96;b=8.11;>> M=exp(a+b)/log10(a+b)M =4.2507e+005011求三角形面积：a=9.6;b=13.7;c=19.4;>> s=(a+b+c)/2;>> area=sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c))area =61.1739012逻辑运算A=[-1 0 -6 8;-9 4 0 12.3;0 0 -5.1 -2;0 -23 0 -7]; >> B=A(:,1:2)B =-1 0-9 40 00 -23>> C=A(1:2,:)C =-1.0000 0 -6.0000 8.0000 -9.0000 4.0000 0 12.3000>> D=B'D =-1 -9 0 00 4 0 -23>> A*Bans =1.0000 -184.0000-27.0000 -266.90000 46.0000 207.0000 69.0000>> C<Dans =0 0 1 01 0 0 0>> C&Dans =1 0 0 00 1 0 1>> C|Dans =1 1 1 11 1 0 1>> ~C|~Dans =0 1 1 11 0 1 0013矩阵运算练习：A=[8 9 5;36 -7 11;21 -8 5]A =8 9 536 -7 1121 -8 5>> BB =-1 3 -22 0 3-3 1 9>> RT=A*BRT =-5 29 56-83 119 6-52 68 -21>> QW=A.*BQW =-8 27 -1072 0 33-63 -8 45>> ER=A^3ER =6272 3342 294415714 -856 52608142 -1906 2390 >> BF=A.^3BF =512 729 12546656 -343 13319261 -512 125 >> A/Bans =3.13414.9634 -0.4024-1.2561 12.5244 -3.2317-1.9878 6.4512 -2.0366>> EKV=B\AEKV =10.7195 -1.2683 3.52449.4756 1.5854 3.71954.8537 -1.4878 1.3171>> KDK=[A,B]KDK =8 9 5 -1 3 -236 -7 11 2 0 321 -8 5 -3 1 9 >> ERI=[A;B]ERI =8 9 536 -7 1121 -8 5-1 3 -22 0 3-3 1 9014一般函数的调用：A=[2 34 88 390 848 939];>> S=sum(A)S =2301>> min(A)ans =2>> EE=mean(A)EE =383.5000>> QQ=std(A)QQ =419.3794>> AO=sort(A)AO =2 34 88 390 848 939 >> yr=norm(A)yr =1.3273e+003>> RT=prod(A)RT =1.8583e+012>> gradient(A)ans =32.0000 43.0000 178.0000 380.0000 274.5000 91.0000 >> max(A)ans =939>> median(A)ans =239>> diff(A)ans =32 54 302 458 91>> length(A)ans =6>> sum(A)ans =2301>> cov(A)ans =1.7588e+005>>015矩阵变换：A=[34 44 23;8 34 23;34 55 2]A =34 44 238 34 2334 55 2>> tril(A)ans =34 0 08 34 034 55 2>> triu(A)ans =34 44 230 34 230 0 2>> diag(A)ans =34342norm(A)ans =94.5106>> rank(A)ans =3>> det(A)ans =-23462>> trace(A)ans =70>> null(A)ans =Empty matrix: 3-by-0>> eig(A)ans =80.158712.7671-22.9257>> poly(A)ans =1.0e+004 *0.0001 -0.0070 -0.1107 2.3462>> logm(A)Warning: Principal matrix logarithm is not defined for A with nonpositive real eigenvalues. A non-principal matrixlogarithm is returned.> In funm at 153In logm at 27ans =3.1909 + 0.1314i 1.2707 + 0.1437i 0.5011 - 0.2538i0.4648 + 0.4974i 3.3955 + 0.5438i 0.1504 - 0.9608i0.2935 - 1.2769i 0.8069 - 1.3960i 3.4768 + 2.4663i>> fumn(A)Undefined command/function 'fumn'.>> inv(A)ans =0.0510 -0.0502 -0.0098-0.0326 0.0304 0.02550.0305 0.0159 -0.0343>> cond(A)ans =8.5072>> chol(A)Error using ==> cholMatrix must be positive definite.>> lu(A)ans =34.0000 44.0000 23.00000.2353 23.6471 17.58821.0000 0.4652 -29.1816>> pinv(A)ans =0.0510 -0.0502 -0.0098-0.0326 0.0304 0.02550.0305 0.0159 -0.0343>> svd(A)ans =94.510622.345611.1095>> expm(A)ans =1.0e+034 *2.1897 4.3968 1.93821.31542.6412 1.16431.8782 3.7712 1.6625>> sqrtm(A)ans =5.2379 + 0.2003i 3.4795 + 0.2190i 1.8946 - 0.3869i0.5241 + 0.7581i 5.1429 + 0.8288i 2.0575 - 1.4644i3.0084 - 1.9461i4.7123 - 2.1276i 2.1454 + 3.7589i >>016多项式的计算：A=[34 44 23;8 34 23;34 55 2]A =34 44 238 34 2334 55 2>> P=poly(A)P =1.0e+004 *0.0001 -0.0070 -0.1107 2.3462>> PPA=poly2str(P,'X')PPA =X^3 - 70 X^2 - 1107 X + 23462017多项式的运算：p=[2 6 8 3];w=[32 56 0 2];>> m=conv(p,w)m =64 304 592 548 180 16 6 >> [q,r]=deconv(w,p)q =16r =0 -40 -128 -46>> dp=polyder(w)dp =96 112 0>> [num,den]=polyder(w,p)num =80 512 724 312 -16den =4 24 68 108 100 48 9>> b=polyfit(p,w,4)Warning: Polynomial is not unique; degree >= number of data points. > In polyfit at 74b =-0.6704 9.2037 -32.2593 0 98.1333>> r=roots(p)r =-1.2119 + 1.0652i-1.2119 - 1.0652i-0.5761018求多项式的商和余p=conv([1 0 2],conv([1 4],[1 1]))p =1 5 6 10 8>> q=[1 0 1 1]q =1 0 1 1>> [w,m]=deconv(p,q)w =1 5m =0 0 5 4 3>> cq=w;cr=m;>> disp([cr,poly2str(m,'x')])5 x^2 + 4 x + 3>> disp([cq,poly2str(w,'x')])x + 5019将分式分解a=[1 5 6];b=[1];>> [r,p,k]=residue(b,a)r =-1.00001.0000p =-3.0000-2.0000k =[]020计算多项式：a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];>> p=[3 0 2 3];>> q=[2 3];>> x=2;>> r=roots(p)r =0.3911 + 1.0609i0.3911 - 1.0609i-0.7822>> p1=conv(p,q)p1 =6 9 4 12 9>> p2=poly(a)p2 =1.0000 -15.0000 -18.0000 -0.0000 >> p3=polyder(p)p3 =9 0 2>> p4=polyval(p,x)p4 =31021求除式和余项：[q,r]=deconv(conv([1 0 2],[1 4]),[1 1 1])022字符串的书写格式：s='student's =student>> name='mary';>> s1=[name s]s1 =marystudent>> s3=[name blanks(3);s]s3 =marystudent>>023交换两个数：clearclca=[1 2 3 4 5];b=[6 7 8 9 10];c=a;a=b;b=c;ab24If语句n=input('enter a number,n=');if n<10nend025 if 双分支结构a=input('enter a number ,a=');b=input('enter a number ,b=');if a>bmax=a;elsemax=b;endmax026三个数按照由大到小的顺序排列：A=15;B=24;C=45;if A<BT=A;A=B;B=T;elseif A<CT=A;A=C;C=T;elseif B<CT=B;B=C;C=T;endABC027建立一个收费优惠系统：price=input('please jinput the price : price=') switch fix(price/100)case[0,1]rate =0;case[2,3,4]rate =3/100;case num2cell(5:9)rate=5/100;case num2cell(10:24)rate=8/100;case num2cell(25:49)rate=10/100;otherwiserate=14/100;endprice=price*(1-rate)028：while循环语句i=0;s=0;while i<=1212s=s+i;i=i+1;ends029，用for循环体语句：sum=0;for i=1:1.5:100;sum=sum+i;endsum030循环的嵌套s=0;for i=1:1:6;for j=1:1:8;s=s+i^j;end;end;s031continue 语句的使用：for i=100:120;if rem(i,7)~=0;continue;end;iend032x=input ('输入X的值x=')if x<1y=x^2;elseif x>1&x<2y=x^2-1;elsey=x^2-2*x+1;endy033求阶乘的累加和sum=0;temp=1;for n=1:10;temp=temp*n;sum=sum+temp;endsum034对角线元素之和sum=0;a=[1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12;13 14 15 16]; for i=1:4;sum=sum+a(i,i);endsum035用拟合点绘图A=[12 15.3 16 18 25];B=[50 80 118 125 150.8];plot(A,B)036绘制正玄曲线：x=0:0.05:4*pi;y=sin(x);plot(x,y)037绘制向量x=[1 2 3 4 5 6;7 8 9 10 11 12;13 14 15 16 17 18] plot(x)x=[0 0.2 0.5 0.7 0.6 0.7 1.2 1.5 1.6 1.9 2.3]plot(x)x=0:0.2:2*piy=sin(x)plot(x,y,'m:p')038在正弦函数上加标注：t=0:0.05:2*pi;plot(t,sin(t))set(gca,'xtick',[0 1.4 3.14 56.28])xlabel('t(deg)')ylabel('magnitude(v)')title('this is a example ()\rightarrow 2\pi')text(3.14,sin(3.14),'\leftarrow this zero for\pi')039添加线条标注x=0:0.2:12;plot(x,sin(x),'-',x,1.5*cos(x),':');legend('First','Second',1)040使用hold on 函数x=0:0.2:12;plot(x,sin(x),'-');hold onplot(x,1.5*cos(x),':');041一界面多幅图x=0:0.05:7;y1=sin(x);y2=1.5*cos(x);y3=sin(2*x);y4=5*cos(2*x);subplot(221);plot(x,y1);title('sin(x)')subplot(222);plot(x,y2);title('cos(x)')subplot(223);plot(x,y3);title('sin(2x)')subplot(224);plot(x,y4);title('cos(2x)')042染色效果图x=0:0.05:7;y1=sin(x);y2=1.5*cos(x);y3=sin(2*x);y4=5*cos(2*x);subplot(221);plot(x,y1);title('sin(x)');fill(x,y1,'r') subplot(222);plot(x,y2);title('cos(x)');fill(x,y2,'b') subplot(223);plot(x,y3);title('sin(2x)');fill(x,y3,'k') subplot(224);plot(x,y4);title('cos(2x)');fill(x,y4,'g')043特殊坐标图clcy=[0,0.55,2.5,6.1,8.5,12.1,14.6,17,20,22,22.1] subplot(221);plot(y);title('线性坐标图');subplot(222);semilogx(y);title('x轴对数坐标图');subplot(223);semilogx(y);title('y轴对数坐标图');subplot(224);loglog(y);title('双对数坐标图')t=0:0.01:2*pi;r=2*cos(2*(t-pi/8));polar(t,r)044特殊函数绘图：fplot('cos(tan(pi*x))',[-0.4,1.4])fplot('sin(exp(pi*x))',[-0.4,1.4])045饼形图与条形图：x=[8 20 36 24 12];subplot(221);pie(x,[1 0 0 0 1]);title('饼图');subplot(222);bar(x,'group');title('垂直条形图');subplot(223);bar(x,'stack');title('累加值为纵坐标的垂直条形图'); subplot(224);barh(x,'group');title('水平条形图');046梯形图与正弦函数x=0:0.1:10;y=sin(x);subplot(121);stairs(x);subplot(122);stairs(x,y);047概率图x=randn(1,1000);y=-2:0.1:2;hist(x,y)048向量图：x=[-2+3j,3+4j,1-7j];subplot(121);compass(x);rea=[-2 3 1];imag=[3 4 -7];subplot(122);feather(rea,imag);049绘制三维曲线图：z=0:pi/50:10*pi;x=sin(z);y=cos(z);plot3(x,y,z)x=-10:0.5:10;y=-8:0.5:8;[x,y]=meshgrid(x,y);z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2); subplot(221);mesh(x,y,z);title('普通一维网格曲面');subplot(222);meshc(x,y,z);title('带等高线的三维网格曲面'); subplot(223);meshz(x,y,z);title('带底座的三维网格曲面'); subplot(224);surf(x,y,z);title('充填颜色的三维网格面')050 带网格二维图x=0:pi/10:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);plot(x,y1,'r+-',x,y2,'k*:')grid onxlabel('Independent Variable x') ylabel('Dependent Variable y1&y2') text(1.5,0.5,'cos(x)')051各种统计图y=[18 5 28 17;24 12 36 14;15 6 30 9]; subplot(221);bar(y)x=[4,6,8];subplot(222);bar3(x,y)subplot(223);bar(x,y,'grouped') subplot(224);bar(x,y,'stack')052曲面图x=-2:0.4:2;y=-1:0.2:1;[x,y]=meshgrid(x,y);z=sqrt(4-x.^2/9-y.^2/4); surf(x,y,z)grid on053创建符号矩阵e=[1 3 5;2 4 6;7 9 11];m=sym(e)符号表达式的计算问题因式分解：syms xf=factor(x^3-1)s=sym('sin(a+b)'); expand(s)syms x tf=x*(x*(x-8)+6)*t; collect(f)syms xf=sin(x)^2+cos(x)^2; simplify(f)syms xs=(4*x^2+8*x+3)/(2*x+1); simplify(s)通分syms x yf=x/y-y/x;[m,n]=numden(f)嵌套重写syms xf=x^4+3*x^3-7*x^2+12; horner(f)054求极限syms x a;limit(exp(-x),x,0,'left')求导数syms xdiff(x^9+x^6)diff(x^9+x^6,4)055求不定积分与定积分syms x ys=(4-3*x^2)^2;int(s)int(x/(x+y),x)int(x^2/(x+2),x,1,3) double(ans)056函数的变换：syms x ty=exp(-x^2);Ft=fourier(y,x,t)fx=ifourier(Ft,t,x)057求解方程syms a b c xs=a*x^2+b*x+c;solve(s)syms x y zs1=2*x^2+y^2-3*z-4;s2=y+z-3;s3=x-2*y-3*z;[x,y,z]=solve(s1,s2,s3)058求微分方程：y=dsolve('Dy-(t^2+y^2)/t^2/2','t')059求级数和syms x ksymsum(k)symsum(k^2-3,0,10)symsum(x^k/k,k,1,inf)060泰勒展开式syms xs=(1-x+x^2)/(1+x+x^2);taylor(s)taylor(s,9)taylor(s,x,12)taylor(s,x,12,5)061练习syms x a;s1=sin(2*x)/sin(5*x);limit(s1,x,0)s2=(1+1/x)^(2*x);limit(s2,x,inf)syms xs=x*cos(x);diff(s)diff(s,2)diff(s,12)syms xs1=x^4/(1+x^2);int(s1)s2=3*x^2-x+1int(s2,0,2)syms x y zs1=5*x+6*y+7*z-16;s2=4*x-5*y+z-7;s3=x+y+2*z-2;[x,y,z]=solve(s1,s2,s3)syms x yy=dsolve('Dy=exp(2*x-y)','x')y=dsolve('Dy=exp(2*x-y)','y(0)=0','x')n=sym('n');s=symsum(1/n^2,n,1,inf)x=sym('x');f=sqrt(1-2*x+x^3)-(1-3*x+x^2)^(1/3);taylor(f,6)062求于矩阵相关的值a=[2 2 -1 1;4 3 -1 2;8 5 -3 4;3 3 -2 2]adet=det(a)atrace=trace(a)anorm=norm(a)acond=cond(a)arank=rank(a)eiga=eig(a)063矩阵计算A=[0.1389 0.6038 0.0153 0.9318;0.2028 0.2772 0.7468 0.4660;0.1987 0.1988 0.4451 0.4186]B=var(A)C=std(A)D=range(A)E=cov(A)F=corrcoef(A)064求根及求代数式的值P=[4 -3 2 5];x=roots(P)x=[3 3.6];F=polyval(P,x)065多项式的和差积商运算：f=[1 2 -4 3 -1]g=[1 0 1]g1=[0 0 1 0 1]f+g1f-g1conv(f,g)[q,r]=deconv(f,g)polyder(f)066各种插值运算：X=0:0.1:pi/2;Y=sin(X);interp1(X,Y,pi/4)interp1(X,Y,pi/4,'nearest')interp1(X,Y,pi/4,'spline')interp1(X,Y,pi/4,'cubic')067曲线的拟合：X=0:0.1:2*pi;Y=cos(X);[p,s]=polyfit(X,Y,4)plot(X,Y,'K*',X,polyval(p,X),'r-')068求函数的最值与0点x=2:0.1:2;[x,y]=fminbnd('x.^3-2*x+1',-1,1) [x,y]=fzero('x.^3-2*x+1',1)069求多项式的表达式、值、及图像y=[1 3 5 7 19]t=poly(y)x=-4:0.5:8yx=polyval(t,x)plot(x,yx)070数据的拟合与绘图x=0:0.1:2*pi;y=sin(x);p=polyfit(x,y,5);y1=polyval(p,x)plot(x,y,'b',x,y1,'r')071求代数式的极限：syms xf=sym('log(1+2*x)/sin(3*x)');b=limit(f,x,0)072求导数与微分syms xf=sym('x/(cos(x))^2');y1=diff(f)y2=int(f,0,1)078划分网格函数[x,y]=meshgrid(-2:0.01:2,-3:0.01:5); t=x.*exp(-x.^2-y.^2);[px,py]=gradient(t,0.05,0.1);td=sqrt(px.^2+py.^2);subplot(221)imagesc(t)subplot(222)imagesc(td)colormap('gray')079求多次多项方程组的解：syms x1 x2 a ;eq1=sym('x1^2+x2=a')eq2=sym('x1-a*x2=0')[x1 x2]=solve(eq1,eq2,x1,x2)v=solve(eq1,eq2)v.x1v.x2an1=x1(1),an2=x1(2)an3=x2(1),an4=x2(2)080求解微分方程：[y]=dsolve('Dy=-y^2+6*y','y(0)=1','x')s=dsolve('Dy=-y^2+6*y','y(0)=1','x')[u]=dsolve('Du=-u^2+6*u','u(0)=1')w=dsolve('Du=-u^2+6*u','z')[u,w]=dsolve('Du=-w^2+6*w,Dw=sin(z)','u(0)=1,w(0)=0','z') v=dsolve('Du=-w^2+6*w,Dw=sin(z)','u(0)=1,w(0)=0','z')081各种显现隐含函数绘图：f=sym('x^2+1')subplot(221)ezplot(f,[-2,2])subplot(222)ezplot('y^2-x^6-1',[-2,2],[0,10])x=sym('cos(t)')y=sym('sin(t)')subplot(223)ezplot(x,y)z=sym('t^2')subplot(224)ezplot3(x,y,z,[0,8*pi])082极坐标图：r=sym('4*sin(3*x)')ezpolar(r,[0,6*pi])083多函数在一个坐标系内：x=0:0.1:8;y1=sin(x);subplot(221)plot(x,y1)subplot(222)plot(x,y1,x,y2)w=[2 3;3 1;4 6]subplot(223)plot(w)q=[4 6:3 5:1 2]subplot(224)plot(w,q)084调整刻度图像：x=0:0.1:10;y1=sin(x);y2=exp(x);y3=exp(x).*sin(x);subplot(221)plot(x,y2)subplot(222)loglog(x,y2)subplot(223)plotyy(x,y1,x,y2)085等高线等图形，三维图：t=0:pi/50:10*pi;subplot(2,3,1)plot3(t.*sin(t),t.*cos(t),t.^2) grid on[x,y]=meshgrid([-2:0.1:2])z=x.*exp(-x.^2-y.^2)subplot(2,3,2)plot3(x,y,z)box offsubplot(2,3,3)meshz(x,y,z)subplot(2,3,4)surf(x,y,z)contour(x,y,z)subplot(2,3,6)surf(x,y,z)subplot(2,3,5)contour(x,y,z)box offsubplot(2,3,6)contour3(x,y,z)axis off086统计图Y=[5 2 1;8 7 3;9 8 6;5 5 5;4 3 2]subplot(221)bar(Y)box offsubplot(222)bar3(Y)subplot(223)barh(Y)subplot(224)bar3h(Y)087面积图Y=[5 1 2;8 3 7;9 6 8;5 5 5;4 2 3];subplot(221)area(Y)grid onset(gca,'Layer','top','XTick',1:5)sales=[51.6 82.4 90.8 59.1 47.0];x=90:94;profits=[19.3 34.2 61.4 50.5 29.4];subplot(222)area(x,sales,'facecolor',[0.5 0.9 0.6], 'edgecolor','b','linewidth',2) hold onarea(x,profits,'facecolor',[0.9 0.85 0.7], 'edgecolor','y','linewidth',2) hold offset(gca,'Xtick',[90:94])set(gca,'layer','top')gtext('\leftarrow 销售量') gtext('利润')gtext('费用')xlabel('年','fontsize',14)088函数的插值：x=0:2*pi;y=sin(x);xi=0:0.1:8;yi1=interp1(x,y,xi,'linear')yi2=interp1(x,y,xi,'nearest') yi3=interp1(x,y,xi,'spline')yi4=interp1(x,y,xi,'cublic')p=polyfit(x,y,3)yy=polyval(p,xi)subplot(3,2,1)plot(x,y,'o')subplot(3,2,2)plot(x,y,'o',xi,yy)subplot(3,2,3)plot(x,y,'o',xi,yi1)subplot(3,2,4)plot(x,y,'o',xi,yi2)subplot(3,2,5)plot(x,y,'o',xi,yi3)subplot(3,2,6)plot(x,y,'o',xi,yi4)089二维插值计算：[x,y]=meshgrid(-3:0.5:3);z=peaks(x,y);[xi,yi]=meshgrid(-3:0.1:3); zi=interp2(x,y,z,xi,yi,'spline') plot3(x,y,z)hold onmesh(xi,yi,zi+15)hold offaxis tight090函数表达式;function f=exlin(x)if x<0f=-1;elseif x<1f=x;elseif x<2f=2-x;elsef=0;end091：硬循环语句:n=5;for i=1:nfor j=1:nif i==ja(i,j)=2;elsea(i,j)=0;endendendwhile 循环语句：n=1;while prod(1:n)<99^99;n=n+1endn:092 switch开关语句a=input('a=?')switch acase 1disp('It is raning') case 0disp('It do not know')case -1disp('It is not ranging')otherwisedisp('It is raning ?')end093画曲面函数：x1=linspace(-3,3,30)y1=linspace(-3,13,34)[x,y]=meshgrid(x1,y1);z=x.^4+3*x.^2-2*x+6-2*y.*x.^2+y.^2-2*y; surf(x,y,z)。

MATLAB的基本使用教程

MATLAB的基本使用教程MATLAB是一种强大的数学计算软件，广泛应用于科学、工程和技术领域。

它提供了丰富的功能和工具，能够快速、有效地处理和分析各种数学问题。

本文将介绍MATLAB的基本使用方法，帮助初学者快速入门。

一、MATLAB的安装与启动1、下载和安装MATLAB软件：在MathWorks官方网站上下载适合自己操作系统的MATLAB软件，并根据安装提示进行安装。

安装完成后，会生成一个MATLAB的启动图标。

2、启动MATLAB：双击MATLAB的启动图标，或者在命令行中输入"matlab"命令，即可启动MATLAB。

二、MATLAB的基本操作1、工作环境：MATLAB提供了一个强大的集成开发环境（IDE），可以在其中编写和运行代码。

在MATLAB的界面中，包括主窗口、命令窗口、变量窗口、编辑器等。

2、命令窗口：在命令窗口中可以输入和执行MATLAB命令。

可以直接在命令窗口中输入简单的计算，例如输入"2+3"并按下回车键，即可输出计算结果。

3、脚本文件：MATLAB可以编写和运行脚本文件，将一系列命令组织起来，并按顺序执行。

在编辑器中编写MATLAB代码，并将文件保存为.m扩展名的脚本文件。

然后在命令窗口中输入脚本文件的文件名（不带扩展名），按下回车键即可执行脚本文件中的代码。

4、变量和赋值：在MATLAB中，可以创建和操作各种类型的变量。

例如，可以使用"="符号将一个值赋给一个变量，例如"A=5"。

在后续的计算和分析中，可以使用这个变量，例如输入"B=A+3"，结果B 将被赋值为8。

5、矩阵和向量：MATLAB中的基本数据结构是矩阵和向量。

可以使用方括号[]来创建矩阵和向量，并使用逗号或空格来分隔不同的元素。

例如，"[1,2,3]"表示一个包含3个元素的行向量。

6、矩阵运算：MATLAB提供了丰富的矩阵运算符和函数，可以对矩阵进行各种运算。

大学matlab校园版安装指南[001]

浙江大学MATLAB校园版安装指南
浙江大学的MATLAB校园版于2017年11月正式生效,目前的最新版本是MATLAB R2017b。

MATLAB校园版包括单机版和网络版两种形式，单机版适合用于个人电脑，网络版适合于机房、服务器等场所。

一、单机版
注册MathWorks帐户
登录注册页面：
/login矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃軔。

选择“创建帐户”。

填写帐户信息
请注意务必用学校的邮箱作为电子邮箱地址（其它邮箱不识别）。

关联帐户至许可证
登录账户，点击右上角名字，选择关联许可证
在“激活密钥或许可证号”处填写浙江大学的MATLAB激活密钥：
教师的MATLAB激活秘钥（Activation Key）：19309-85984-43659-38412-12664学生的MATLAB激活秘钥（Activation Key）：11411-34616-78311-15943-52984
下载安装软件
在MathWorks帐号里，单击许可证号，在“Install and Activate”面板可以选择“Download Installer”在线安装组件（推荐在线安装）。

启动安装软件
启动MATLAB安装软件后，选择“使用MathWorks帐户安装”。

输入MathWorks帐户
电子邮件输入学校的邮箱，密码为MathWorks帐户密码。

选择许可证
选中列表中已经关联的许可证。

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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。

matlab离散传递函数

MATLAB离散传递函数1. 定义离散传递函数是用来描述离散系统的数学模型，它是输入信号和输出信号之间的转换关系。

在MATLAB中，离散传递函数可以通过使用tf函数来创建。

tf函数的一般形式为：sys = tf(num, den, Ts)其中，num是一个向量，表示系统的分子多项式系数；den也是一个向量，表示系统的分母多项式系数；Ts是采样周期。

2. 用途离散传递函数在MATLAB中具有广泛的应用。

它可以用于系统建模、控制系统设计、滤波器设计等方面。

系统建模离散传递函数可以用来建立离散时间系统的数学模型。

通过将实际系统抽象成离散时间系统，并使用离散传递函数描述其动态特性，可以方便地进行系统分析和仿真。

控制系统设计离散传递函数在控制系统设计中起着重要的作用。

通过将控制对象和控制器抽象成离散时间系统，并使用离散传递函数描述其动态特性，可以进行控制器参数调整、性能评估等工作。

滤波器设计离散传递函数可以用于滤波器设计。

通过选择合适的离散传递函数，可以实现不同类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。

3. 工作方式离散传递函数描述了输入信号和输出信号之间的转换关系。

它通过分子多项式和分母多项式来表示系统的传递函数。

分子多项式分子多项式是一个表示系统输出与输入之间关系的多项式。

它的系数决定了输入信号对输出信号的影响程度。

分子多项式的阶数决定了系统的动态特性。

分母多项式分母多项式是一个表示系统动态特性的多项式。

它的系数决定了系统对输入信号进行处理时产生的延迟、振荡等现象。

采样周期采样周期是指离散时间系统中两次采样之间的时间间隔。

它决定了离散传递函数中连续时间和离散时间之间的转换关系。

4. 示例下面通过一个示例来演示如何使用MATLAB中的离散传递函数。

% 创建离散传递函数num = [0 0 1]; % 分子多项式系数den = [1 -1 0.5]; % 分母多项式系数Ts = 0.1; % 采样周期sys = tf(num, den, Ts);% 绘制离散传递函数的零极点图和幅频特性曲线figure;subplot(2,1,1);pzmap(sys); % 绘制零极点图title('Pole-Zero Map');subplot(2,1,2);bode(sys); % 绘制幅频特性曲线title('Bode Diagram');上述代码首先创建了一个离散传递函数，然后使用pzmap函数绘制了离散传递函数的零极点图，使用bode函数绘制了离散传递函数的幅频特性曲线。

Matlab基本功能及使用方法

Matlab基本功能及使用方法Matlab是一种专业的计算机软件，广泛应用于科学计算、数据分析和工程模拟等领域。

它具有强大的数学计算功能和灵活的编程接口，使得科学家、工程师和研究人员能够快速、高效地处理和分析数据。

本文将介绍Matlab的基本功能及使用方法，帮助读者快速上手并掌握Matlab的基本操作和应用技巧。

1. Matlab的界面和基本操作Matlab的界面分为工作区、命令窗口、编辑器和图形界面等几个部分。

在工作区可以查看和管理当前变量，命令窗口可以输入和执行Matlab命令，编辑器则用于编写和运行Matlab脚本或函数。

同时Matlab还提供了丰富的工具箱，包括统计工具箱、优化工具箱、图像处理工具箱等，可以根据需要加载并使用。

2. Matlab的基本数据类型和运算Matlab支持常见的数据类型，如标量、向量、矩阵和多维数组等。

可以使用Matlab进行基本的数学运算，包括加减乘除、幂运算和三角函数等。

Matlab还提供了丰富的数学函数和操作符，使得数学计算变得更加简单和高效。

3. 数据的导入和导出Matlab可以方便地导入和导出各种数据格式，如文本文件、Excel文件、图像文件和音频文件等。

可以使用Matlab提供的函数读取和处理数据，也可以将计算结果和图表保存为文件，方便后续的使用和分享。

4. 数据的可视化Matlab具有强大的数据可视化功能，可以绘制各种类型的图表和图形，如折线图、散点图、柱状图和3D图等。

可以使用Matlab提供的函数设置图表的样式和属性，如线条颜色、坐标轴范围和图例等。

通过数据可视化，可以更直观地理解和展示数据，揭示数据背后的规律和趋势。

5. 图像处理和信号处理Matlab在图像处理和信号处理方面有着广泛的应用。

可以使用Matlab提供的函数读取和处理图像，如图像的滤波、边缘检测和图像增强等。

同时，Matlab还提供了丰富的信号处理函数和工具箱，如离散傅里叶变换、数字滤波器设计和信号重构等，可以对信号进行分析和处理，实现各种信号处理算法和方法。

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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

MATLAB基本操作及环境设置

MATLAB基本操作及环境设置1.MATLAB的基本操作：-启动MATLAB：在计算机上安装MATLAB软件后，可以从开始菜单中或桌面图标启动MATLAB。

-MATLAB命令窗口：启动MATLAB后，可以看到一个命令窗口。

在命令窗口中，可以输入MATLAB命令，并执行它们。

- 基本算术操作：MATLAB可以进行基本的算术操作，如加减乘除。

例如，输入"2+3"，然后按Enter键，MATLAB将计算并显示结果。

- 变量：在MATLAB中，可以定义变量，并将值赋给它们。

例如，输入"x = 5"，然后按Enter键，MATLAB将创建变量x，并将值设为5 - 矩阵操作：MATLAB是以矩阵为基础的语言。

可以使用MATLAB的矩阵操作函数创建、修改和操作矩阵。

例如，可以使用"zeros"函数创建由0组成的矩阵，使用"eye"函数创建单位矩阵，以及使用"inv"函数计算矩阵的逆矩阵。

2.MATLAB的环境设置：- 工作目录：工作目录是MATLAB文件的位置。

可以使用"cd"命令更改工作目录。

可以使用"pwd"命令查看当前工作目录。

- 文件管理：MATLAB提供了一些函数来管理和操作文件。

可以使用"dir"函数列出当前目录中的文件和文件夹，使用"mkdir"函数创建新文件夹，使用"delete"函数删除文件等。

-图形界面：MATLAB还提供了一个图形用户界面（GUI），可以通过点击菜单和按钮来执行操作。

GUI提供了更直观和交互式的方式来使用MATLAB。

- 图形绘制：MATLAB具有强大的图形绘制功能。

可以使用"plot"函数绘制二维曲线，使用"mesh"函数绘制三维曲面等。

实验1 Matlab基本操作

实验1 Matlab基本操作一、实验目的1、熟悉MATLAB的实验环境；2、了解MATLAB产品族及主要功能；3、掌握MATLAB通用指令和常用快捷键；4、掌握MATLAB帮助系统。

二、实验原理MATLAB环境是一种为数值计算、数据分析和图形显示服务的交互式的环境。

MATLAB有3种窗口，即：命令窗口（The Command Window）、m-文件编辑窗口（The Edit Window）和图形窗口（The Figure Window），而Simulink另外又有Simulink模型编辑窗口。

1、命令窗口（The Command Window）当MATLAB启动后，出现的最大的窗口就是命令窗口。

用户可以在提示符“>>”后面输入交互的命令，这些命令就立即被执行。

在MATLAB中，一连串命令可以放置在一个文件中，不必把它们直接在命令窗口内输入。

在命令窗口中输入该文件名，这一连串命令就被执行了。

因为这样的文件都是以“.m”为后缀，所以称为m-文件。

2、m-文件编辑窗口（The Edit Window）我们可以用m-文件编辑窗口来产生新的m-文件，或者编辑已经存在的m-文件。

在MATLAB主界面上选择菜单“File/New/M-file”就打开了一个新的m-文件编辑窗口；选择菜单“File/Open”就可以打开一个已经存在的m-文件，并且可以在这个窗口中编辑这个m-文件。

3、图形窗口（The Figure Window）图形窗口用来显示MATLAB程序产生的图形。

图形可以是2维的、3维的数据图形，也可以是照片等。

三、系统的在线帮助help 命令①当不知系统有何帮助内容时，可直接输入help以寻求帮助：>> help（回车）②当想了解某一主题的内容时，如输入：>> help syntax （了解Matlab的语法规定）③当想了解某一具体的函数或命令的帮助信息时，如输入：>> help sqrt （了解函数sqrt的相关信息）lookfor命令现需要完成某一具体操作，不知有何命令或函数可以完成，如输入：>> lookfor line （查找与直线、线性问题有关的函数）四、实验内容1、运行 MATLAB 软件，观察 MATLAB 桌面环境的组成部分，设置不同的显示方式以及字体；2、观察 Launch Pad 中的内容，了解 MATLAB 产品族和常用工具箱；3、在命令窗口中输入demo，观察 MATLAB 自带的演示程序；4、练习使用 MATLAB 通用指令clear，clc， exit，quit，dir，ls，what，diary，format；5、在命令窗口或 M 文件编辑器中练习如下快捷键的使用：1) 上下方向键（直接使用和索引使用两种方式）；2) Tab键；3) Home键；4) End键；5) Ctrl+R；6) Ctrl+T；7) Ctrl+I。

01 实验一 MATLAB的基本用法

whoyourvariablesundefinedfunctionwhosnamesizebytesclassdoublearray1x432doublearray2x232doublearraygrandtotalelementsusing72bytesdispc实验一matlab的基本用法数学实验26函数名称函数功能函数名称函数功能sinx正弦函数conjz复数的共轭cosx余弦函数roundx四舍五入至最近整数tanx正切函数fixxasinx反正弦函数floorx方向取整acosx反余弦函数ceilx方向取整atanx反正切函数ratx将实数x化为分数表示sinhx双曲正弦函数ratsx实数化为多项分数展开coshx双曲余弦函数signx符号函数tanhx双曲正切函数remxy求x除以y的余数asinhx反双曲正弦函数gcdxy整数x和y的最大公因数acoshx反双曲余弦函数lcmxy整数x和y的最小公倍数atanhx反双曲正切函数expx自然指数absx绝对值或向量的长度pow2x2的指数anglez复数的幅角logx自然对数sqrtx开平方log2xrealz复数的实部log10x常用对数imagz复数的虚部实验一matlab的基本用法数学实验27这些函数本质上是作用于标量的当它们作用于矩阵或数组时是作用于矩阵或数组的每一个元素如
x=linspace(0,pi,5) ↙ x= 0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416 logspace(0,2,11) ↙ ans = Columns 1 through 7 1.0000 1.5849 2.5119 3.9811 15.8489 Columns 8 through 11 25.1189 39.8107 63.0957 100.0000
16
矩阵的裁剪

matlab 类的使用实例

Matlab是一种高级的技术计算语言和交互式环境，它可以进行各种科学计算、数据分析和可视化操作。

Matlab类的使用是Matlab开发中的重要组成部分，它可以帮助我们更好地组织和管理程序代码，提高代码的复用性和可维护性。

在本文中，我们将介绍Matlab类的基本概念和使用方法，并通过实例演示其在实际开发中的应用。

一、Matlab类的基本概念1.1 类和对象在面向对象的程序设计中，类是一种抽象的数据类型，它定义了一组属性和方法，用来描述某一类对象的共性特征。

对象则是类的实例，它包含了类定义的属性和方法，并可以进行相应的操作。

1.2 类的定义在Matlab中，可以使用关键字class来定义一个类，然后在类定义中添加属性和方法。

类的定义通常保存在以类名命名的.m文件中，类文件的文件名必须与类名一致。

1.3 类的继承Matlab支持类的继承机制，子类可以继承父类的属性和方法，并可以在此基础上进行扩展和重写。

继承可以帮助我们更好地组织和管理类，提高代码的复用性和可维护性。

1.4 类的实例化在Matlab中，可以使用构造函数来创建类的实例。

构造函数是一种特殊的方法，用来初始化类的实例，并可以接受参数进行定制化的初始化操作。

二、Matlab类的使用方法2.1 类的定义和属性定义一个简单的Matlab类，用来描述一个图形的基本属性和方法。

创建一个名为Shape的类，然后在类定义中添加属性和方法。

属性可以用来描述图形的颜色、形状等特征，方法可以用来计算图形的面积、周长等操作。

```matlabclassdef Shapepropertiescolorareaperimeterendmethodsfunction obj = Shape(color)obj.color = color;endfunction calculateArea(obj)计算图形的面积...endfunction calculatePerimeter(obj)计算图形的周长...endendend```2.2 类的继承和重写在上面的例子中，我们创建了一个基本的图形类Shape，现在我们需要创建一个具体的图形类，比如圆形类Circle。

Matlab基本使用方法详解

Matlab基本使用方法详解Matlab（Matrix Laboratory）是一种面向数值计算和编程的高级语言和环境，由MathWorks公司开发。

它在科学、工程以及其他领域广泛应用，可以进行各种数值计算、数据分析、绘图以及编写复杂的算法等。

本文将详细介绍Matlab的基本使用方法，帮助初学者快速上手。

一、Matlab基础知识在开始之前，我们先了解一些Matlab的基础知识。

Matlab的代码文件以.m为后缀名，并通过Matlab编译器执行。

它是一种解释性的语言，每一行代码都可以立即执行。

Matlab提供了丰富的数学函数和工具箱，可以简化复杂的数值计算。

同时，Matlab还具备强大的矩阵运算能力，使得处理矩阵和向量的运算更加高效。

二、Matlab环境和命令行窗口当我们打开Matlab时，会出现一个包含命令行窗口的集成开发环境界面。

命令行窗口是一个交互式的界面，可以直接输入和执行Matlab命令。

我们可以在命令行窗口中进行简单的计算，例如输入"2+2"并按回车键执行，Matlab将返回计算结果"4"。

此外，通过命令行窗口，我们还可以执行脚本文件、调试代码、查看变量等。

三、基本操作和数据类型1. 变量的定义和赋值在Matlab中，使用等号（=）将数值或表达式赋值给一个变量。

例如，"x = 5"将5赋值给变量x。

同时，Matlab还支持复数、字符串、矩阵等多种数据类型。

2. 数组和矩阵Matlab中的数组和矩阵是最基本的数据结构。

数组中的元素可以是数值、字符串、逻辑值等。

矩阵是一个二维数组，可以进行各种线性代数运算。

创建矩阵可以使用方括号([])和分号(;)对元素进行分隔。

例如，"A = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]"创建了一个3x3的矩阵A。

3. 访问矩阵元素可以使用下标访问矩阵中的元素。

在Matlab中，下标从1开始。

机器学习入门到实战—MATLAB实践应用第1章机器学习基础

• 为便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。于是可以给出稍为严格的定义：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机、电子计算机、中子计算机、光子计算机或神经计算机等
• 2015年9月16日首次升上九段。 • 2015年10月，分布式版AlphaGo以5:0击败了欧洲围棋冠军华裔法籍棋士
樊麾。这是电脑围棋程序第一次在十九路棋盘且分先的情況下击败职业围棋棋手。 • 2016年3月，AlphaGo挑战世界冠军南韩国籍九段棋士李世乭，并以4:1胜利。这次对战在网络上引发了人们对人工智能的广泛讨论。 • 2016年7月，世界职业围棋排名网站GoRatings公布最新世界排名， AlphaGo以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。 • 2016年12月到2017年1月，AlphaGo以“Master”名义注册弈城围棋网和腾讯野狐围棋网，60战全胜击败中日韩顶尖围棋高手。
• 1.1.3机器学习的用途 • 机器学习作为工科技术，在学习之前读者必须了解机器学习这一技术工具能够解决什么问
题，能够应用于哪些相关行业，以及现有的成功的技术应用有哪些等，从而激发学习热情。机器学习是一种通用性的数据处理技术，其包含大量的学习算法，且不同的算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。目前，机器学习已经成功应用于以下领域。 • 金融领域：检测信用卡欺诈、证券市场分析等。 • 互联网领域：自然语言处理、语音识别、语言翻译、搜索引擎、广告推广、邮件的反垃圾过滤系统等。 • 医学领域：医学诊断等。 • 自动化及机器人领域：无人驾驶、图像处理、信号处理等。 • 生物领域：人体基因序列分析、蛋白质结构预测、DNA序列测序等。 • 游戏领域：游戏战略规划等。 • 新闻领域：新闻推荐系统等。 • 刑侦领域：潜在犯罪预测等。

MATLAB的基本使用方法

MATLAB的基本使用方法一、MATLAB基础1.启动和退出MATLAB若要启动MATLAB，双击桌面上的MATLAB图标或通过命令行输入"matlab"。

若要退出MATLAB，可以在命令窗口中输入"quit"或直接关闭窗口。

2.MATLAB界面3.基本操作在命令窗口中，可以执行各种MATLAB命令和表达式。

例如，可以进行简单的数学计算：>>2+3>> sqrt(16)也可以定义变量：>>x=5;>>y=x+3;>>y84.矩阵和向量可以使用中括号创建矩阵和向量：>>A=[123;456;789];>>B=[123];>>C=[1;2;3];可以通过A(row, col)的方式访问矩阵元素：>>A(2,3)6可以进行矩阵运算：>>A+2>>A*B>> inv(A)5.图形绘制使用plot函数，可以绘制曲线图：>> x = linspace(0, 2*pi, 100);>> y = sin(x);>> plot(x, y);可以通过给plot函数传递额外参数来设置图形属性，如线型、颜色和标记等：>> plot(x, y, 'r--o');>> xlabel('x');>> ylabel('y');>> title('Sine Curve');6.控制流程可以使用if-else语句进行条件判断：>>x=5;>> if x > 0>> disp('x is positive');>> else>> disp('x is negative');>> end可以使用for循环语句进行迭代操作：>> for i = 1:10>> disp(i);>> end7.函数和脚本可以在MATLAB中编写和调用函数。

DSP仿真教程最后版001

DSP仿真教程最后版001DSP仿真教程最后版001本教程将教你如何使用Simulink进行DSP（数字信号处理）的仿真。

Simulink是一个功能强大的工具，可以帮助你建立和模拟各种系统，包括数字滤波器、声音处理器等等。

首先，打开MATLAB并在命令窗口输入以下命令来打开Simulink：```matlabsimulink```接下来，点击Simulink菜单栏中的“新建模型”按钮，创建一个新的模型。

你可以将其命名为“DSP仿真”。

在模型中，你可以使用各种组件来构建你的系统。

首先，我们来添加一个源，即一个产生输入信号的模块。

点击Simulink库浏览器中的“Sources”目录，然后从中选择一个适合的源。

例如，你可以选择“Sine Wave”模块。

将“Sine Wave”模块拖动到模型中，并将其连接到系统的输入。

接下来，我们需要添加一个处理模块，例如一个数字滤波器。

同样地，从Simulink库浏览器中选择一个适合的滤波器模块，并将其拖动到模型中。

将输入信号连接到滤波器的输入端，并将滤波器的输出连接到输出端。

现在，我们需要设置滤波器的参数。

点击滤波器模块，你可以看到一个参数栏。

在这里，你可以设置滤波器的类型、截止频率等。

完成参数设置后，你可以按下Simulink模型中的“运行”按钮来开始仿真。

Simulink将会模拟输入信号经过滤波器后得到的输出信号。

你可以通过添加其他模块，如调制器、解调器等，来构建更复杂的系统。

只需重复以上步骤即可。

在模拟过程中，你还可以监视信号的变化，并查看仿真结果。

通过使用Simulink中的作用域、时序图等工具，你可以更好地理解系统的行为。

当模拟完成后，你可以保存模型并将其导出为各种格式，如MAT文件、可执行文件等。

这只是一个简单的DSP仿真教程，Simulink还有很多更强大的功能等待你去探索。

希望这个教程能够帮助你入门仿真和数字信号处理。

祝你好运！。

MATLAB如何使用-教程-初步入门大全资料

运算数学表达式
加 a+b
减
a-b
乘 a×b
除 a÷ b
幂 a^b
MATLAB运算符
+ *
/(右除)或\(左除)
^
MATLAB表达式
a+b a-b a*b a/b或b\a a^b
示例
1+2 5-3 2*3
6/2或2\6 2^3
指出：右除相当于通常的除法。
22
七、MATLAB的变量与函数
1、变量变量就是在程序的运行过程中，其数值可以变化的量
MATLAB是交互式的语言，输入命令即给出运算结果。而命令窗口则是MATLAB的主要交互窗口，用于输入和编辑命令行等信息，显示结果（图形除外）。
当命令窗口中出现提示符“>>”时，表示MATLAB已经准备好，可以输入命令、变量或运行函数。提示符总是位于行首。
在每个指令行输入后要按回车键，才能使指令被 MATLAB执行。
28
矩阵的创建（续）
1、直接输入法－在命令窗口按规则输入方式创建矩阵
例1.在命令窗口创建简单的数值矩阵。
>>A=[1 3 2;3 1 0;2 1 5] 回车后在命令窗口显示如下结果
A=
132
310
215 例2.在命令窗口创建带运算表达式的矩阵，不显示结果。
>>y=[sin(pi/3),cos(pi/6);log(20),exp(2)]; 输入“y”回车，在命令窗口显示出来。
（3）在MATLAB安装目录\MATLAB6p5中双击 MATLAB快捷方式。
（4）在MATLAB安装目录\MATLAB6p5\bin\win32 中双击MATLAB.exe图标。

掌握MATLAB的基本使用方法与应用领域

掌握MATLAB的基本使用方法与应用领域MATLAB是一种跨平台的高级技术计算环境，可用于算法开发、数据可视化、数据分析、数值计算和科学计算等领域。

自MATLAB首次在1984年被发布以来，该软件已成为计算机科学和工程学领域中最流行的技术计算环境之一。

本文将探讨MATLAB的基本使用方法以及其在不同应用领域中的应用。

MATLAB基本使用方法在MATLAB中进行的各种计算(如数值计算、绘图和计算机视觉等)都是通过MATLAB的命令窗口进行的。

在命令窗口中，用户可以输入MATLAB命令并获得输出。

以下是MATLAB中的基本命令行：1.向量和数组的创建和操纵：向量和数组是MATLAB中最基本的数据类型之一。

可以使用以下命令来创建并操作向量和数组：a=1:10; //创建向量a=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]b=randn(5,5); //创建5x5的随机数组，其中每个元素都服从标准正态分布2.函数和命令的调用：MATLAB具有广泛的内置功能，也可以使用自定义函数。

以下是一些MATLAB的内置函数和命令：sin(2*pi*0.25); //计算sin(0.5*pi)plot(a, sin(a)); //绘制y=sin(x)的曲线3.文件和文件夹的管理：MATLAB提供了与文件和文件夹相关的命令：dir; //列出当前目录下的文件和文件夹cd /data; //进入到data目录load data.mat; //从data.mat文件中加载数据应用领域MATLAB广泛应用于许多领域，包括工程、科学、金融、医学和计算机视觉等。

以下是MATLAB在不同领域中的一些应用：1.工程和科学：MATLAB在解析和可视化数据方面非常强大，能够快速而准确地处理各种科学数据。

例如，MATLAB可以用于绘制各种形式的图表和图形，进行信号分析，处理图像，以及进行流体力学和机器人控制等工程和科学问题解决方案的开发。

matlab中bitwise的用法

matlab中bitwise的用法在MATLAB中，位运算（bitwise operation）是对二进制数字进行操作的一种运算方式。

这些操作包括位移、与、或、非、异或等操作，用于对数字的每一位进行处理。

本文将介绍MATLAB中位运算的用法及其相关函数。

1. 位移操作：- 左移（Left shift）：将数字的二进制表示向左移动指定位数，并在右侧补0。

在MATLAB中，可以使用`bitshift`函数实现左移操作。

例如，`bitshift(7, 2)`将7（二进制表示为'111'）左移2位，得到28（二进制表示为'11100'）。

- 右移（Right shift）：将数字的二进制表示向右移动指定位数，并在左侧补0或1（取决于数字的符号）。

在MATLAB中，可以使用`bitshift`函数实现右移操作。

例如，`bitshift(-5, 1)`将-5（二进制表示为'-101'）右移1位，得到-3（二进制表示为'-11'）。

2. 与操作（AND）：- 对两个二进制数字的每一位进行与操作，即只有当两个对应位都为1时，结果对应位置1。

在MATLAB中，可以使用`bitand`函数实现与操作。

例如，`bitand(5, 3)`将5（二进制表示为'101'）和3（二进制表示为'011'）进行与操作，结果为1（二进制表示为'001'）。

3. 或操作（OR）：- 对两个二进制数字的每一位进行或操作，即只要两个对应位中至少有一个为1，结果对应位置1。

在MATLAB中，可以使用`bitor`函数实现或操作。

例如，`bitor(5, 3)`将5（二进制表示为'101'）和3（二进制表示为'011'）进行或操作，结果为7（二进制表示为'111'）。

4. 非操作（NOT）：- 对二进制数字的每一位进行非操作，即将1变为0，将0变为1。

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