matlab课程第五讲分析
第5讲 MATLAB绘图
(2) 对于隐函数f = f(x,y)，ezplot函数的调 用格式为： ezplot(f)：在默认区间-2π<x<2π和-2π <y<2π绘制f(x,y) = 0的图形。 ezplot(f, [xmin,xmax,ymin,ymax])：在区 间xmin<x<xmax和ymin<y<ymax绘制f(x,y) = 0的图形。 ezplot(f, [a,b])：在区间a<x<b和a<y< b绘 制f(x,y) = 0的图形。
例5-1 在0≤x≤2区间内，绘制曲线 y=2e-0.5xcos(4πx) 程序如下： x=0:pi/100:2*pi; y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x); plot(x,y)
例5-2 在0≤t≤2区间内，绘制曲线 x=tsin(3t) y=tsin2t 程序如下： t=0:0.1:2*pi; x=t.*sin(3*t); y=t.*sin(t).*sin(t); plot(x,y);
plot 函数最简单的调用格式是只包含一 个输入参数： plot(x) 在这种情况下，当 x 是实向量时，以该 向量元素的下标为横坐标，元素值为纵坐标 画出一条连续曲线，这实际上是绘制折线图。
(3) 对只包含一个输入参数的plot函数， 当输入参数是实矩阵时，则按列绘制每列元 素值相对其下标的曲线，曲线条数等于输入 参数矩阵的列数。 当输入参数是复数矩阵时，则按列分别 以元素实部和虚部为横、纵坐标绘制多条曲 线。
5.2 其他二维图形
5.2.1 其他坐标系下的二维数据曲线图
1. 对数坐标图形 MATLAB提供了绘制对数和半对数坐标 曲线的函数，调用格式为： semilogx(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,…) semilogy(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,…) loglog(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,…)
MATLAB教程第5章 MATLAB数据分析
求极限。 y=limit(f, x, a, 'left')：当x从左侧趋近于常数a时，对函数f
求极限，返回值为求得的左极限。 y=limit(f, x, a, ‘right’)：当x从右侧趋近于常数a时，对函数
2．多项式的积分
在MATLAB中，使用函数polyint( )对多项式进行积分运算，其 调用方式为：
polyint(p, k)：返回以向量p为系数的多项式的积分，积分的常 数项为k；
polyint(p)：返回以向量p为系数的多项式的积分，积分的常数 项为默认值0。
5.1.5 多项式展开
在MATLAB中，有理多项式用他们的分子多项式和分母多项 式进行表示，函数residue( )可以将多项式之比用部分分 式展开，也可以将一个部分分式用多项式之比进行表示。
5.1 多项式及其函数
MATLAB提供了一些处理多项式的专用函数，用户可以很方 便地进行多项式的建立、多项式求值、乘法和除法运算， 以及求多项式的导数和微分、多项式的根、多项式的展开 和拟合等。
5.1.1 多项式的建立
MATLAB语言中，对于多项式，用多项式的系数按照降幂次 序存放在向量中。顺序必须是从高到低进行排列。例如， 多项式可以用系数向量来表示。多项式就转换为多项式系 数向量问题，次多项式用一个维的行向量表示，在多项式 中缺少的幂次要用“0”来补齐。
此外，在MATLAB中进行高维插值的函数还有interpn( )， 可以进行n维插值，
5.3 函数的极限
极限理论是微积分学的理论基础。在MATLAB中，采用函数 limit( )计算数列或函数的极限，可以非常方便的进行极限 运算。下面介绍如何利用函数limit( )求极限。
2第五讲MATLAB符号运算
（二）符号表达式运算
1.符号表达式的四则运算
符号表达式的加、减、乘、除运算可直接由算 符’+’,’-’*’,’/’,’\’ 来实现，幂运算可以由’^n’来实现。
算符’.*’,’./’,’.\’,’.^’,分别实现元素对元素的数组的乘、 左除、右除、和幂的运算。
MATLAB中没有ln运算符遇到它用log运算符代替。 另外log2(x),log10(y)表示求x和y的以2为底和以10为 底的对数。
实例演示
• 作符号计算(解方程组，其中a,b为常数，
x,y为变量)：
• a,b,x,y均为符号运算量。在符号运算前，
应先将a,b,x,y定义为符号运算量。
实例演示
a=sym('a'); %定义‘a’为符号运算量，输出 变量名为a
b=sym('b');x=sym('x');y=sym('y');
（四）符号替换
• MATLAB软件提供的符号替换命令为subs，通常使 用下面三种形式（对数组也适用）： • (1) subs(s,new) 用new替换s中的自由变量； • (2) subs(s,old,new) 用new替换s中的变量old； • (3) subs(s) 用当前内存中的已赋值变量去代 替s中的同名变量； • 例：执行命令 • subs(a+b,a,4) • 执行结果为 • 4+b
学习内容 • 一、符号对象
• 二、符号运算与高等数学 • 三、符号方程的求解
符号运算与高等数学
一、极限的计算
二、导数的运算
三、积分的运算
四、级数求和问题
五、函数的极值和零点
一、极限的计算
• 求极限问题解析解的MATLAB命令格式： • Limit(f)
matlab第五讲教案
西南科技大学本科生课程备课教案计算机技术在安全工程中的应用——Matlab入门及应用授课教师：徐中慧班级：专业：安全技术及工程第四章课型：新授课教具：多媒体教学设备，matlab教学软件一、目标与要求掌握矩阵与数组的相关运算，及matlab中矩阵运算的相关函数，包括三角分解、正交变换、奇异值分解、特征值分解、矩阵的秩的运算等。
二、教学重点与难点本堂课教学的重点在于引导学生在编写matlab程序时能够熟练运用矩阵运算的相关函数实现相应的功能。
三、教学方法本课程主要通过讲授法、演示法、练习法等相结合的方法来引导学生掌控本堂课的学习内容。
四、教学内容一、课后习题的解说。
（1）在计算器发明（约1974年）之前，人们需要用数学用表来计算正弦、余弦和对数值。
创建正弦值数学用表的步骤如下：①创建角度矢量、范围在0～3600之间，步长为180。
②计算正弦值，用角度和计算出来的正弦值创建表格。
③分别用两个disp语句给表格加上标题和表头。
④用fprintf显示数据，要求小数点后有两位有效数字。
解：angle=0:18:360; sine=sin(angle/180*pi);disp(' SINE TABLE ')disp(' Angle Sine ')fprintf(' %4.2f %4.2e\n',[angle;sine])（2）使用搜索引擎或浏览器搜索英镑、日元、欧元和人民币对美元的汇率，并把输出结果绘制成表。
要求用disp在表格中添加标题和表头，用fprintf输出格式化数据。
①创建日元和美元的汇率表，表中共有25行，从5日元开始，步长为5日元②创建人民币和美元的汇率表，表中共有30行，从5元开始，步长为5元③创建数据表格，表中有5列，第一列是美元，第二列是欧元，第三列是英镑，第四列是人民币，第五列是日元。
计算与1到10美元等价的其它货币值。
（将结果输出到.txt文件中，此步骤属选做）解：①jpy=5:5:25*5;usd1=jpy*0.01301;disp(' JPY &USD TABLE ')disp(' JPY USD ')fprintf(' %4.2f %4.2f\n',[jpy;usd1])②cny=5:5:30*5;usd2= cny *0.1567;disp(' CNY &USD TABLE ') disp(' RMB USD ') fprintf(' %4.2f %4.2f\n',[cny;usd2])③usd=1:1:10;eur=usd* 0.7323; gbp=usd* 0.6405; cny=usd* 6.3816; jpy=usd*76.358;disp(' AS Exch')disp(' USD EUR GBP RMB JPY')fprintf(' %4.2f %4.2f %4.2f %4.2f %4.2f \n',[ usd;eur;gbp;cny;jpy])二、矩阵的相关知识掌握矩阵与数组的相关运算，及matlab 中矩阵运算的相关函数，包括三角分解、正交变换、奇异值分解、特征值分解、矩阵的秩的运算等。
层次分析法教程matlab课件
案例二：投资决策问题
01 02 03
案例二：投资决策问题
3. 收集数据
通过尽职调查、行业报告等方式收集各风险 指标的相关数据。
4. 计算权重
根据层次分析法，计算各风险指标的权重。
5. 综合评价
根据各风险指标的权重和数据，对投资项目 的风险水平进行综合评估。
6. 结果展示
通过图表等方式展示投资项目的风险水平， 为投资者提供决策参考。
层次分析法教程 matlab课件
目 录
• 层次分析法简介 • 层次分析法的基本原理 • 层次分析法的MATLAB实现 • 层次分析法实例分析 • 层次分析法的优缺点及改进方向 • 参考文献
contents
CHAPTER
层次分析法简介
什么是层次分析法
层次分析法的发展历程
1973年由美国运筹学家T.L.Saaty提出，最初用于解决美国的能源问题。
缺点
主观性强
层次分析法中的权重赋值主要基于专家的主观 判断，因此存在一定的主观性。
不能处理动态变化
层次分析法主要用于静态决策，对于动态变化 的复杂问题处理能力较弱。
对复杂问题处理能力有限
层次分析法对于复杂问题的处理能力有限，对于高维度问题可能存在局限性。
改进方向
引入新的分析方法
加强客观性
拓展应用领域
之后被广泛应用于各种领域，包括经济、管理、社会规划等。
层次分析法的应用范围
01 02 03
CHAPTER
层次分析法的基本原理
建立层次结构
目标层 准则层 指标层
构造判断矩 阵
两两比较矩阵
判断矩阵的一致性
计算权重向量
权重向量的计算方法
通过判断矩阵，计算各指标的权重向量。
使用MATLAB进行数据分析教程
使用MATLAB进行数据分析教程第一章：介绍MATLAB的基本知识MATLAB是一种广泛应用于科学计算和工程设计的软件工具。
本章将介绍MATLAB的基本知识，包括安装和启动MATLAB、MATLAB工作环境的组成以及基本的编程语法和命令。
通过本章的学习，读者可以快速上手使用MATLAB进行数据分析。
第二章：数据导入与清洗在进行数据分析之前，首先需要将数据导入到MATLAB中，并进行必要的数据清洗。
本章将介绍如何从不同的数据源导入数据，如Excel表格、文本文件和数据库。
此外，还将涵盖数据清洗的基本技术，例如处理缺失值、异常值和重复值等。
第三章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，可以帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和关系。
本章将详细介绍如何使用MATLAB进行数据可视化分析。
包括绘制散点图、折线图、直方图、箱线图等常用的图形，并掌握调整图形样式和添加图例、标签等技巧。
第四章：统计分析统计分析是数据分析的关键部分，可以揭示数据背后的规律和关联。
本章将讲解如何使用MATLAB进行统计分析。
包括描述性统计分析，如计算均值、方差和百分位数等；基本的假设检验，如t检验和方差分析等；以及回归分析和相关分析等。
第五章：机器学习基础机器学习是近年来兴起的一种强大的数据分析技术。
本章将介绍MATLAB中的机器学习基础知识，包括常见的机器学习算法、如决策树、支持向量机和神经网络等；以及如何使用MATLAB进行数据预处理、模型训练和评估等。
第六章：时间序列分析时间序列分析是一种专门针对时间相关数据的分析方法。
本章将介绍MATLAB中的时间序列分析工具，包括自相关函数、移动平均和指数平滑等；以及如何进行时间序列模型的建立和预测等。
读者可以通过本章的学习，掌握MATLAB在时间序列分析中的应用技巧。
第七章：图像处理与分析图像处理与分析是MATLAB的重要应用领域之一。
本章将介绍MATLAB中的图像处理和分析工具，包括图像读取、显示和处理等基本操作；常见的图像处理技术，如灰度变换、滤波和边缘检测等；以及图像分割和特征提取等相关内容。
《matlab课程》课件
数据可视化
Matlab内置了丰富的可视化 工具，可以方便地绘制各种 二维和三维图形，包括散点 图、柱状图、曲面图等。
数据分析
Matlab提供了强大的数据处 理和分析工具，包括矩阵运 算、统计分析、机器学习等 。
数值计算
Matlab具有高效的数值计算 能力，可以用于解决各种复 杂的数学问题，如线性代数 、微积分、常微分方程等。
图像处理
Matlab在图像处理方面也有着广泛的应用，可以用于图像的采集、增强、分割、识别等操作。
Matlab的图像处理工具箱包含了大量的函数，可以方便地进行图像处理和分析，如灰度变换、边缘检 测、特征提取等。
控制系统仿真
Matlab在控制系统仿真方面也有着广泛的应用，可以用于模拟各种类型的控制系统，如线性系统、非线性系统、离散系统等 。
《Matlab课程》PPT 课件
目录
Contents
• Matlab简介 • Matlab基础入门 • Matlab编程技巧 • Matlab在科学计算中的应用 • Matlab在工程领域的应用 • Matlab进阶学习资源与建议
01 Matlab简介
Matlab是什么
1
Matlab是一种高级编程语言和交互式环境，主要 用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值 计算。
误等。
03
调试工具
介绍Matlab提供的调试工具，如 断点设置、单步执行、变量查看
等。
Байду номын сангаас02
错误处理
介绍如何使用try-catch语句捕获 异常，以及如何在错误发生时进
行恢复或提供用户反馈。
04
代码优化与性能分析
讲解如何优化Matlab代码，提高 运行效率，以及如何使用性能分
第五讲非线性方程求根及其MATLAB实现
第五讲非线性方程求根及其MATLAB实现一、引言在数学和工程领域中，非线性方程的求解是一项基本任务。
非线性方程通常不具备直接求解的方法，因此需要采用迭代方法来逼近其解。
本讲将介绍几种常用的非线性方程求根方法，并给出MATLAB实现的示例。
二、二分法二分法是一种简单但有效的求根方法。
其基本思想是将方程的根所在的区间进行逐步划分，并选择其中点作为迭代的点，直到满足精度要求。
具体实现如下：```matlabfunction x = bisection(f, a, b, tol)if f(a) * f(b) >= 0error('f(a)和f(b)符号相同');endwhile (b - a) / 2 > tolx=(a+b)/2;if f(x) == 0break;elseif f(a) * f(x) < 0b=x;elsea=x;endendend```三、牛顿法牛顿法是一种基于方程导数的迭代方法，其基本思想是使用方程的切线来逼近其根。
具体实现如下：```matlabfunction x = newton(f, df, x0, tol)while abs(f(x0)) > tolx0 = x0 - f(x0) / df(x0);endx=x0;end```四、割线法割线法是一种类似于牛顿法的迭代方法，其基本思想是用两个迭代点的连线来逼近方程的根。
具体实现如下：```matlabfunction x = secant(f, x0, x1, tol)while abs(f(x1)) > tolx=x1-f(x1)*(x1-x0)/(f(x1)-f(x0));x0=x1;x1=x;endend```五、MATLAB实现示例下面是一些使用上述非线性方程求根方法的MATLAB示例：```matlab% 示例1：求方程sin(x) = 0的根a=0;b = 2 * pi;tol = 1e-6;x = bisection(f, a, b, tol);disp(['二分法求解的根为：', num2str(x)]);disp(['牛顿法求解的根为：', num2str(x)]);x = secant(f, a, b, tol);disp(['割线法求解的根为：', num2str(x)]);%示例2：求方程x^2-2=0的根x0=1;tol = 1e-6;x = newton(f, df, x0, tol);disp(['牛顿法求解的根为：', num2str(x)]);```六、总结本讲介绍了几种常用的非线性方程求根方法，并给出了MATLAB的实现示例。
MATLAB学习课件第五章
4
5.1 概述
根据程序运行方式的不同，可以将MATLAB程序设计分为
两种方式：
一种是在命令窗口中逐条输入命令，另一种是将相关
的命令存储在一个M文件中。
前者称为命令行方式，又称为指令驱动模式。后者称
为M文件的程序运行方式。
命令行方式 M文件编程方式 命令逐条解释执行 自动一次执行完文件中所有命令 简单，直观 不直观 速度慢，执行过程不能保留， 速度快，可以重复执行文件 不能重复执行
25
2、while语句
while语句的一般格式为： while 表达式 循环体语句 end while语句为条件循环语句，循环次数不确定，只要循环条件
表达式的结果非零，语句体就重复执行，直到循环条件表达 式的结果为零，则跳出循环
26
5.3.4 程序流的控制
与控制程序执行过程相关的语句主要有break语句、
5.3 MATLAB程序结构
MATLAB程序的控制结构有3种：
顺序结构、选择结构和循环结构。
按照程序设计的观点, 任何算法功能都可以通过由程序模
块组成的三种基本程序结构的组合来实现。
11
5.3.1 顺序结构
顺序结构是指程序按程序语句或模块在执行流中的顺序逐
个执行，直到执行到程序的最后一个语句。
函数式M文件 接受输入参数，有返回值 文件中定义变量为局部变量， 文件执行完毕时，局部变量 清除，不保留在工作空间
要通过函数调用的方式调用 才能运行 用户需要自定义某种具体算 法时使用
5.2.3 M文件操作
对M文件常用的操作有：打开M文件、新建M文件、编辑
M文件、保存M文件和运行M文件等。
10
例5.8：判断读取矩阵是否正确。 解：程序如下 n=4; a=magic(3) try a_n=a(n,:), %取a的第n 行元素 catch a_n=a(end, : ), %如取a的第n 行出错，则改取a的最后一行 end lasterr %显示出错原因 执行结果如下; a= 8 1 6 3 5 7 4 9 2 a_n = 9 2 ans = Attempted to access a(4,:); index out of bounds because size(a)=[3,3].
《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。
数学实验MATLAB第五章
学习方法与建议
学习方法
通过理论学习和实践操作相结合的方式，深入理解MATLAB高级编程技术的原 理和应用。
建议
在学习本章之前，读者应该已经具备一定的MATLAB基础知识和编程经验。同 时，建议读者在学习过程中多进行实践操作，通过编写代码来加深对知识点的 理解和掌握。
02 MATLAB基础知识回顾
数学实验matlab第五章
目 录
• 第五章概述 • MATLAB基础知识回顾 • 数组与矩阵操作 • 数值计算与数据分析 • 程序设计与优化 • 综合应用与案例分析
01 第五章概述
章节内容与目标
内容
介绍MATLAB中的高级编程技术 ，包括脚本和函数编程、数据结 构和算法、面向对象编程等。
目标
通过学习本章，读者应该能够熟 练掌握MATLAB的高级编程技术 ，并能够灵活运用这些技术解决 复杂的数学问题。
运算符与函数
运算符
详细讲解MATLAB中的运算符， 包括算术运算符、关系运算符、 逻辑运算符等。同时介绍运算符
的优先级和结合性。
函数
阐述函数的概念，以及如何在 MATLAB中定义和使用函数。同时 介绍函数的输入和输出参数，以及 函数的返回值。
常用函数
介绍MATLAB中常用的函数，包括 数学函数、字符串处理函数、文件 操作函数等。同时给出函数的语法 和使用示例。
矩阵的乘法
按照矩阵乘法的规则进行运算 ，结果矩阵的维数可能发生变
化。
矩阵的转置
将矩阵的行和列互换，得到转 置矩阵。
矩阵的逆
对于方阵，若其逆矩阵存在， 则可以通过特定的运算求得逆
矩阵。
数组与矩阵的应用举例
线性方程组求解
数据分析与处理
第五讲 基于MATLAB-Simulink的建模与仿真
MATLAB软件简介？
MATLAB软件的典型应用领域：
❖科学研究； ❖工程技术应用研究 ❖CAI（Computer Aided Instruct） ❖数学实验（Mathematical Experiment） ❖数学建模（Mathematical Modeling）
模型 Transfer-Fcn：线性传递函数模型 Zero-Pole：以零极点表示的传递
函数模型 Memory：存储上一时刻的状态值 Transport Delay：输入信号延时 一个给定时间再输出 Variable Transport Delay：输入 信号延时一个可变时间再输出
✓ 离散模块（Discrete）
For循环不能用For循环内重新赋值循环变
量n来终止。
在For循环中循环控制量的范围可以是任
何有效的MATLAB矩阵。比如
data=[11 9 45 6; 7 16 -1 5];
for n=data
x=n(1)-n(2)
end 这时程序的输出有四个数值，分别是矩阵
data的两列相减的结果
x = 4 x = -7
x = 46 x = 1
For循环可按需要嵌套，即For循环体内的命 令组中可以出现另一个For循环体，这体现了 For循环体也是命令组。比如 for n=1:5
for m=5:-1:1
A(n,m)=n^2+m^2; End
end
MATLAB软件简介？
While-end循环以不定的次数求一组语句的值。 Whil-end 循环的一般形式是： while expression（控制表达式） {commands} end 只要在控制表达式（expression）里的所有元 素为真，就执行While和end语句之间的命令 串（{commands}）。
第五讲matlab句柄绘图和GUI
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
轴对象
窗口对象
线 对 象
面对象
10 0
value of the cosine 1
cos(x)=0.707
0.5
0
线对象
cos(x)
-10 20
轴对象
10
00
-0.5
20
10
-1
-5
0 50
像对象100 150 200
1 0.5
0 -0.5
-1 100 200 300
get(gca,'colororder') ans =
110 101 011 100 010 001
• 设置线条和窗口的颜色 set(h1,'color',[1 0 0]) set(h1,'color',[1 0.5 0])
10
10
9
9
8
8
7
7
6
6
5
5
4
4
3
3
set(gcf,'color',[0.5 0.5 0.5]) set(gcf,'color',[0.5 0.6 0.8])
• 句柄图形：利用底层绘图函数，通过对对象属 性的设置（Handle Graphics）与操作实现绘图。
• 句柄图形是一种面向对象的绘图系统，其中所 有图形操作都是针对图形对象而言的。
• 句柄图形充分体现了面向对象的程序设计。 • 之前介绍的高层图形指令(如plot)都是以句柄
图形软件为基础写成的。也正是这个原因，句 柄图形也被称为底层(Low-level)图形。
《MATLAB程序设计与应用》教学大纲
《MATLAB程序设计与应用》教学大纲一、课程介绍1.课程名称：MATLAB程序设计与应用2.适用对象：计算机科学与技术、软件工程、自动化等专业的本科生3.课程学分：3学分4.课程时长：36学时二、课程目标1.掌握MATLAB环境的基本操作和界面布局；2.理解MATLAB程序的基本语法和编程思想；3.能够利用MATLAB解决实际问题，并进行数据可视化；4.了解MATLAB在科学计算、图像处理、信号处理等领域的应用。
三、教学内容和安排1.第一讲：MATLAB入门-MATLAB环境介绍和基本操作；-MATLAB界面布局和常用工具；-MATLAB变量和数据类型。
2.第二讲：MATLAB基本算法-MATLAB算术运算和逻辑运算；-MATLAB矩阵和向量的操作；-MATLAB函数和脚本文件的编写。
3.第三讲：MATLAB流程控制-MATLAB条件语句和循环语句；-MATLAB函数和脚本文件的调用；-MATLAB调试和错误处理。
4.第四讲：MATLAB数据处理-MATLAB数据输入和输出；-MATLAB数据结构和文件操作；-MATLAB数据预处理和清洗。
5.第五讲：MATLAB数据可视化-MATLAB绘图命令和参数调整；-MATLAB二维和三维图像的绘制；-MATLAB图像保存和发布。
6.第六讲：MATLAB科学计算-MATLAB基本数值计算函数；-MATLAB数值积分和微分；-MATLAB符号计算和矩阵运算。
7.第七讲：MATLAB图像处理-MATLAB图像读取和显示；-MATLAB图像增强和滤波；-MATLAB图像分割和识别。
8.第八讲：MATLAB信号处理-MATLAB信号生成和频谱分析；-MATLAB滤波器设计和滤波；-MATLAB音频处理和语音识别。
9.第九讲：MATLAB应用拓展-MATLAB工具箱和函数库的使用；-MATLAB应用案例分析；-MATLAB与其他编程语言的集成。
四、教学方法和评价方式1.教学方法-讲述理论知识，引导学生动手实践；-组织实例演示和案例讨论；-提供课后练习和编程作业。
第五讲 MATLAB绘图
第五讲 MATLAB绘图y 内容 y 画图入门 y 打印图象 y 联合作图 y 图像设置 循 结构（ 固） y 循环结构（巩固） y 目的 y 能够进行MATLAB绘图1画图入门y MATLAB的扩展性和机制独立的画图功能是一个极其重要的功能.这个功能使数据画图变得十分简单.画一个数据图, 首先要创建两个向量，由x, y构成,然后使用plot函数。
x=0:1:10; 0 1 10 y=x.^2-10*x+15; plot(x y); plot(x,y);2y 正如我们所看到的,在MATLAB中画图是十分容易的.只要任何 对向量的长度相同,那么它就可以就能可视化地画出 任何一对向量的长度相同 来。
但是这还不是最后的结果,因为它还没有标题,坐标轴 标签,网格线。
y 给图增加标题和坐标轴标签将会用到title, xlabel, ylable函数。
调用每个函数时将会有一个字符串，这个字符串包含了图 象标题和坐标轴标签的信息 用grid 象标题和坐标轴标签的信息。
用 id命令可使网格线出现 或消失在图象中，grid on代表在图象中出现网格线，grid off代表去除网格线。
3给图增加标题和坐标轴标签将会用到title, xlabel, ylable函数。
调用每个函数时将会有一个字符串，这个字 符串包含了图象标题和坐标轴标签的信息。
用grid命令可 使网格线出现或消失在图象中，grid on代表在图象中出现 网格线 grid 网格线， id off ff代表去除网格线。
代表去除网格线 x 0:1:10; x=0:1:10; y=x.^2-10*x+15; plot(x,y); title ('Plot of y=x.^2-10*x+15'); xlabel ('x'); ylabel l b l ('y'); (' ') grid on;4打印图象y 一个图象一旦建立，我们就可以用print命令在打印机上打印出这幅图，也可以单击图象窗口的打印图标或者在文件 印出这幅图 也可以单击图象窗口的打印图标或者在文件 菜单中选择打印项打印。
matlab课程设计课程的结论及分析
matlab课程设计课程的结论及分析一、教学目标本课程的教学目标旨在让学生掌握 MATLAB 基本语法、编程技巧及其在工程计算和数据分析中的应用。
通过本课程的学习，学生应能熟练使用 MATLAB 进行矩阵运算、编写简单的程序、进行图像处理和仿真分析等。
具体来说，知识目标包括：1.理解并掌握 MATLAB 的基本语法和操作。
2.掌握 MATLAB 在矩阵运算、数值计算、图像处理和仿真分析等方面的应用。
3.了解 MATLAB 的编程技巧和常见问题解决方法。
技能目标包括：1.能够独立使用 MATLAB 进行简单的编程和数据分析。
2.能够配合专业背景知识，运用 MATLAB 解决实际问题。
3.具备团队合作能力，能够参与小组项目并分工合作。
情感态度价值观目标包括：1.培养学生的自主学习能力，激发对MATLAB 编程和数据分析的兴趣。
2.培养学生的创新思维和问题解决能力，提升综合素质。
3.培养学生的团队合作意识和沟通能力，提高团队协作能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括 MATLAB 基本语法、矩阵运算、编程技巧、图像处理和仿真分析等方面。
具体安排如下：1.MATLAB 基本语法和操作：介绍 MATLAB 的工作环境、基本命令、变量和数据类型、运算符等。
2.矩阵运算：包括矩阵的创建、运算、逆矩阵、特征值和特征向量等。
3.编程技巧：包括循环结构、条件语句、函数和脚本文件、模块化编程等。
4.图像处理：包括图像的读取、显示、处理和分析等。
5.仿真分析：包括模拟仿真、动画制作、模型验证和优化等。
三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法和实验法等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过讲解 MATLAB 基本语法、编程技巧和应用案例，使学生掌握相关知识。
2.案例分析法：分析实际案例，让学生了解 MATLAB 在工程计算和数据分析中的应用。
3.实验法：让学生动手实践，培养实际操作能力和问题解决能力。
第五讲 规划问题的matlab计算
但是，输入matlab计算时，应该输入成x1,x2,…,x25的 格式。本题有25个0-1变量且需要约束全部化为小于等 于形式。约束矩阵是20x25的矩阵（为什么？），应 该采用稀疏矩阵的输入方式。
>> clear >> c=[32 17 34 36 25 21 31 21 22 19 24 29 40 28 39 26 35 41 33 29 33 27 31 42 22]; >> A=zeor(20,25);
后者略优于前者bfgs是至今最好的拟牛顿法下面对两种算法作一个计算对比functionfgzuisu2xdfp拟牛顿法计算initialhesstypeidentity初始hesse矩阵用单位阵optionsoptimset?largescale??off??hessupdate??dfp??gradobj??on??maxfunevals?250?initialhesstype??identity??display??iter?
参数输入： Fun： x0： 目标函数，一般用M文件给出 优化的初始点
Options: 参数设置（后面说明）
函数输出：
X：最优点（或最后迭代值） Fval：最后迭代值的目标函数值 Exitflag：函数结束的信息 Oupput：函数基本信息，包括迭代次数，目标函数最 大计算次数，使用的算法名称，计算规模
x =
Ax b, s.t .Qx p , x 0
求解命令： x=linprog(c,A,b,Q,p)
若没有不等式，则令A=[ ]，b=[ ]。
例2
例2 求解线性规划
min z 13 x1 9 x2 10 x3 11x4 12 x5 8 x6 ; x1 x4 400, x x 600, 5 2 x3 x6 500, s.t. 0.4 x1 1.1x2 x3 800, 0.5 x4 1.2 x5 1.3 x6 900, x16 0
第五讲-MATLAB之数组运算
数组的算术运算运算运算符含义说明加 + 相应元素相加减 - 相应元素相减乘 * 矩阵乘法点乘 .* 相应元素相乘幂 ^ 矩阵幂运算点幂 .^ 相应元素进行幂运算左除或右除\或/ 矩阵左除或右除左点除或右点除 .\或./ A的元素被B的对应元素除【例】数组加减法 >>A = rand(3); >>B = rand(3); >>A+B, A-B, A*B >>A/B, A\B 【例】点幂“.^”>>a=1:6>>a=a.^2>>b=reshape(a,2,3) >>b=b.^2关系运算MATLAB提供了6种关系运算符：<、>、<=、>=、==、~ =（不等于）关系运算符的运算法则：1、当两个标量进行比较时，直接比较两数大小。
若关系成立，结果为1，否则为0。
2、当两个维数相等的矩阵进行比较时，其相应位置的元素按标量关系进行比较，并给出结果，形成一个维数与原来相同的0、1矩阵。
3、当一个标量与一个矩阵比较时，该标量与矩阵的各元素进行比较，结果形成一个与矩阵维数相等的0、1矩阵。
【例】建立5阶方阵A，判断其元素能否被3整除。
A = [24, 35, 13, 22, 63; 23, 39, 47, 80, 80; ...90, 41, 80, 29, 10; 45, 57, 85, 62, 21; 37, 19, 31, 88, 76] P = rem(A,3)==0 %被3除，求余逻辑运算Matlab提供了3种逻辑运算符：&（与）、|（或）、~（非）逻辑运算符的运算法则：1、在逻辑运算中，确认非零元素为真（1），零元素为假（0）。
2、当两个维数相等的矩阵进行比较时，其相应位置的元素按标量关系进行比较，并给出结果，形成一个维数与原来相同的0、1矩阵；3、当一个标量与一个矩阵比较时，该标量与矩阵的各元素进行比较，结果形成一个与矩阵维数相等的0、1矩阵；4、算术运算优先级最高，逻辑运算优先级最低。
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身高 体重 169 64 165 52 164 59 173 74 172 69 169 52 173 57 173 61 166 70 163 57
身高 体重 171 65 169 62 170 58 172 64 169 58 167 72 175 76 164 59 166 63 169 54
0.15
0.1
0.05
0
-4
-2
0
2
4
6
2. 2 分布 2 (n)
若随机变量 X1，X2，…，Xn 相互独立，都 服从标准正态分布 N（0，1），则随机变量
Y=
X
2 1
X
2 2
X
2 n
服从自由度为 n 的 2 分布，记为 Y~ 2 （n）.
Y 的均值为 n，方差为 2n.
0.16
0.14
0.12
通知：
MATLAB课程考试安排： 时间：第十一周周一（5月5日）晚上； 地点：南山综合楼A603； 考试形式：上机考试，断网，允许带资 料。
提醒：5月4日（周日）晚上要补课。
数学建模与数学实验
数据的统计描述和分析
数
据
统计的基本概念
的
统
计
参数估计
描
述
和
假设检验
分
析
统计工具箱中的基分布形状的另一种度量，正态分布的峰度为 3，若 g2 比 3 大很多，表示分布有沉重的尾巴，说明样本中含有较多远离均值的数
据，因而峰度可用作衡量偏离正态分布的尺度之一.
4.
k 阶原点矩：Vk
1 n
n i 1
X
k i
k 阶中心矩：U k
1 n
n
(Xi
i 1
X )k
基本统计量的MATLAB命令 对随机变量x，计算其基本统计量的命令如下：
均值：mean(x) 中位数：median(x) 标准差：std(x) 方差：var(x) 偏度：skewness(x) 峰度：kurtosis(x)
例 对例1中的学生身高体重可 计算上述基本统计量.
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12
几个在统计中常用的概率分布
1．正态分布N (m,s 2 )
密度函数：p(x)
1
( xm )2
e 2s 2 分布函数：F (x)
2p s
其中 m 为均值，s 2 为方差， x .
1
e dy x
( ym)2 2s 2
2ps
标准正态分布：N（0，1）
密度函数
j(x)
1
x2
e2
2p
分布函数
F(x)
1
x
y2
e 2 dy
2p
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
内都有样本观测值 xi（i=1，2，…，n-1）落入其中.
2.求出各组的频数和频率：统计出样本观测值在每个区间
(
xi'
,
x' i 1
]
中出
现的次数 ni ，它就是这区间或这组的频数.计算频率
fi
ni n
.
3.作频率直方图：在直角坐标系的横轴上，标出
x1'
,
x
' 2
,
,
x
' n
各点，分别以
(
xi'
,
x' i 1
身高 体重 167 47 168 65 165 64 168 57 176 57 170 57 158 51 165 62 172 53 169 66
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4
1．分别以h和w代表变量表示学生的身高和体重，直接 输入数据。
2．将变量h、w的数据保存在文件data中. save data h w
3．进行统计分析时，调用数据文件data中的数据. load data
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先把数据写入一个纯文本数据文件data.txt 中，数据列之间用空格键或Tab键分割，该 数据文件data.txt存放在matlab的工作目录 下，在MATLAB中用load命令读入数据
具体作法是：load data.txt 这样在内存中建立了一个变量data，它是一个数据
矩阵。
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分布函数的近似求法--频率直方图
1.整理资料： 把样本值 x1，x2，…，xn 进行分组，先将它们依大小次序排列，
得
x1*
x2*
x
* n
.在包含
[
x1*
,
xn*
]
的区间[a，b]内插入一些等分点：
a
x1'
x2'
xn'
b,
注意要使每一个区间
(
x
' i
,
xi'
1
]
（i=1，2，…，n-1）
0.1
0.08
0.06
0.04
2．描绘数组data的频数直方图的命令为： hist(data,k)
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8
例1的程序
load data.txt; high=data(:,1); weight=data(:,2); [n1,x1]=hist(high) [n2,x2]=hist(weight) subplot(1,2,1) hist(high) subplot(1,2,2) hist(weight)
]
为底边，作高为
fi xi'
的矩形， xi'
xi'1 xi' , i 1,2,, n 1,即得
频率直方图.
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频数表与频数直方图的描绘
1．给出数组data的频数表的命令为： [N,X]=hist(data,k)
此命令将区间[min(data),max(data)]分 为k个小区间（缺省为10），返回数组data落在 每一个小区间的频数N和每一个小区间的中点X.
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统计量
1. 表示位置的统计量—平均值和中位数.
平均值（或均值，数学期望）： X
1 n
n i 1
Xi
中位数：将数据由小到大排序后位于中间位置的那个数值.
2. 表示变异程度的统计量—标准差、方差和极差.
标准差： s
[ 1 n 1
n i1
(Xi
1
X )2 ]2
它是各个数据与均值偏离程度的度量.
例1 学校随机抽取100名学生，测量他们的身高和体重，所得数 据如表
身高 体重 172 75 171 62 166 62 160 55 155 57 173 58 166 55 170 63 167 53 173 60
身高 体重 169 55 168 67 168 65 175 67 176 64 168 50 161 49 169 63 171 61 178 64
方差：标准差的平方.
极差：样本中最大值与最小值之差.
3. 表示分布形状的统计量—偏度和峰度
偏度： g1
1 s3
n
(Xi
i 1
X )3
峰度： g2
1 s4
n
(Xi
i 1
X)4
偏度反映分布的对称性，g1 >0 称为右偏态，此时数据位于均值 右边的比位于左边的多；g1 <0 称为左偏态，情况相反；而 g1 接近 0 则可认为分布是对称的.