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MATLAB主要命令汇总MATLAB函数参考附录1.1 管理用命令函数名功能描述函数名功能描述addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录path 设置或查询Matlab路径附录1.2管理变量与工作空间用命令函数名功能描述函数名功能描述clear 删除存中的变量与函数 pack 整理工作空间存disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名附录1.3文件与操作系统处理命令函数名功能描述函数名功能描述cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录dir 列出当前目录的容 tempname 获得一个缓存(temp)文件! 执行操作系统命令附录1.4窗口控制命令函数名功能描述函数名功能描述echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式附录1.5启动与退出命令函数名功能描述函数名功能描述matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境startup Matlab自启动程序附录2 运算符号与特殊字符附录2.1运算符号与特殊字符函数名功能描述函数名功能描述+ 加 ... 续行标志- 减 , 分行符(该行结果不显示)* 矩阵乘 ; 分行符(该行结果显示).* 向量乘 % 注释标志^ 矩阵乘方 ! 操作系统命令提示符.^ 向量乘方矩阵转置kron 矩阵kron积 . 向量转置\ 矩阵左除 = 赋值运算/ 矩阵右除 == 关系运算之相等.\ 向量左除 ~= 关系运算之不等./ 向量右除 < 关系运算之小于: 向量生成或子阵提取 <= 关系运算之小于等于() 下标运算或参数定义 > 关系运算之大于[] 矩阵生成 >= 关系运算之大于等于{} & 逻辑运算之与. 结构字段获取符 | 逻辑运算之或. 点乘运算,常与其他运算符联合使用(如.\) ~ 逻辑运算之非xor 逻辑运算之异成附录2.2逻辑函数函数名功能描述函数名功能描述all 测试向量中所用元素是否为真 is*(一类函数) 检测向量状态.其中*表示一个确定的函数(isinf)any 测试向量中是否有真元素 *isa 检测对象是否为某一个类的对象exist 检验变量或文件是否定义 logical 将数字量转化为逻辑量find 查找非零元素的下标附录3 语言结构与调试附录3.1编程语言函数名功能描述函数名功能描述builtin 执行Matlab建的函数 global 定义全局变量eval 执行Matlab语句构成的字符串 nargchk 函数输入输出参数个数检验feval 执行字符串指定的文件 script Matlab语句及文件信息function Matlab函数定义关键词附录3.2控制流程函数名功能描述函数名功能描述break 中断循环执行的语句 if 条件转移语句case 与switch结合实现多路转移 otherwise 多路转移中的缺省执行部分else 与if一起使用的转移语句 return 返回调用函数elseif 与if一起使用的转移语句 switch 与case结合实现多路转移end 结束控制语句块 warning 显示警告信息error 显示错误信息 while 循环语句for 循环语句附录3.3交互输入函数名功能描述函数名功能描述input 请求输入 menu 菜单生成keyboard 启动键盘管理 pause 暂停执行附录3.4面向对象编程函数名功能描述函数名功能描述class 生成对象 isa 判断对象是否属于某一类double 转换成双精度型 superiorto 建立类的层次关系inferiorto 建立类的层次关系 unit8 转换成8字节的无符号整数inline 建立一个嵌对象附录3.5调试函数名功能描述函数名功能描述dbclear 清除调试断点 dbstatus 列出所有断点情况dbcont 调试继续执行 dbstep 单步执行dbdown 改变局部工作空间存 dbstop 设置调试断点dbmex 启动对Mex文件的调试 sbtype 列出带命令行标号的.M文件dbquit 退出调试模式 dbup 改变局部工作空间容dbstack 列出函数调用关系附录4 基本矩阵与矩阵处理附录4.1基本矩阵函数名功能描述函数名功能描述eye 产生单位阵 rand 产生随机分布矩阵linspace 构造线性分布的向量 randn 产生正态分布矩阵logspace 构造等对数分布的向量 zeros 产生零矩阵ones 产生元素全部为1的矩阵 : 产生向量附录4.2特殊向量与常量函数名功能描述函数名功能描述ans 缺省的计算结果变量 non 非数值常量常由0/0或Inf/Inf获得computer 运行Matlab的机器类型 nargin 函数中参数输入个数eps 精度容许误差(无穷小) nargout 函数中输出变量个数flops 浮点运算计数 pi 圆周率i 复数单元 realmax 最大浮点数值inf 无穷大 realmin 最小浮点数值inputname 输入参数名 varargin 函数中输入的可选参数j 复数单元 varargout 函数中输出的可选参数附录4.3时间与日期函数名功能描述函数名功能描述calender 日历 eomday 计算月末clock 时钟 etime 所用时间函数cputime 所用的CPU时间 now 当前日期与时间date 日期 tic 启动秒表计时器datenum 日期(数字串格式) toc 读取秒表计时器datestr 日期(字符串格式) weekday 星期函数datevoc 日期(年月日分立格式)附录4.4矩阵处理函数名功能描述函数名功能描述cat 向量连接 reshape 改变矩阵行列个数diag 建立对角矩阵或获取对角向量 rot90 将矩阵旋转90度fliplr 按左右方向翻转矩阵元素 tril 取矩阵的下三角部分flipud 按上下方向翻转矩阵元素 triu 取矩阵的上三角部分repmat 复制并排列矩阵函数附录5 特殊矩阵函数名功能描述函数名功能描述compan 生成伴随矩阵 invhilb 生成逆hilbert矩阵gallery 生成一些小的测试矩阵 magic 生成magic矩阵hadamard 生成hadamard矩阵 pascal 生成pascal矩阵hankel 生成hankel矩阵 toeplitz 生成toeplitz矩阵hilb 生成hilbert矩阵 wilkinson 生成wilkinson特征值测试矩阵附录6 数学函数附录6.1三角函数函数名功能描述函数名功能描述sin/asin 正弦/反正弦函数 sec/asec 正割/反正割函数sinh/asinh 双曲正弦/反双曲正弦函数 sech/asech 双曲正割/反双曲正割函数cos/acos 余弦/反余弦函数 csc/acsc 余割/反余割函数cosh/acosh 双曲余弦/反双曲余弦函数 csch/acsch 双曲余割/反双曲余割函数tan/atan 正切/反正切函数 cot/acot 余切/反余切函数tanh/atanh 双曲正切/反双曲正切函数 coth/acoth 双曲余切/反双曲余切函数atan2 四个象限反正切函数附录6.2指数函数函数名功能描述函数名功能描述exp 指数函数 log10 常用对数函数log 自然对数函数 sqrt 平方根函数附录6.3复数函数函数名功能描述函数名功能描述abs 绝对值函数 imag 求虚部函数angle 角相位函数 real 部函数conj 共轭复数函数附录6.4数值处理函数名功能描述函数名功能描述fix 沿零方向取整 round 舍入取整floor 沿-∞方向取整 rem 求除法的余数ceil 沿+∞方向取整 sign 符号函数附录6.5其他特殊数学函数函数名功能描述函数名功能描述airy airy函数 erfcx 比例互补误差函数besselh bessel函数(hankel函数) erfinv 逆误差函数bessili 改进的第一类bessel函数 expint 指数积分函数besselk 改进的第二类bessel函数 gamma gamma函数besselj 第一类bessel函数 gammainc 非完全gamma函数bessely 第二类bessel函数 gammaln gamma对数函数beta beta函数 gcd 最大公约数betainc 非完全的beta函数 lcm 最小公倍数betaln beta对数函数 log2 分割浮点数elipj Jacobi椭圆函数 legendre legendre伴随函数ellipke 完全椭圆积分 pow2 基2标量浮点数erf 误差函数 rat 有理逼近erfc 互补误差函数 rats 有理输出附录7 坐标转换函数名功能描述函数名功能描述cart2pol 笛卡儿坐标到极坐标转换 pol2cart 极坐标到笛卡儿坐标转换cart2sph 笛卡儿坐标到球面坐标转换 sph2cart 球面坐标到笛卡儿坐标转换附录8 矩阵函数附录8.1矩阵分析函数名功能描述函数名功能描述cond 求矩阵的条件数 rcond LINPACK倒数条件估计det 求矩阵的行列式 rref 矩阵的行阶梯型实现norm 求矩阵的数 rrefmovie 消元法解方程演示null 右零空间 subspace 子空间orth 正交空间 trace 矩阵的迹rank 求矩阵的秩附录8.2线性方程函数名功能描述函数名功能描述/,\ 线性方程求解 nnls 非零最小二乘chol Cholesky分解 pinv 求伪逆矩阵inv 矩阵求逆 qr 矩阵的QR分解lscov 最小二乘方差 qrdelete QR分解中删除一行lu 矩阵的LU三角分解 qrinsert QR分解中插入一行附录8.3特征值与奇异值函数名功能描述函数名功能描述banlance 改进特征值精度的均衡变换 qz QZ算法求矩阵特征值cdf2rdf 复块对角阵到实块对角阵转换 rdf2cdf 实块对角阵到复块对角阵转换eig 求矩阵的特征值和特征向量 schur Schur分解hess 求Hessenberg矩阵 svd 奇异值分解poly 求矩阵的特征多项式附录8.4矩阵函数函数名功能描述函数名功能描述expm 矩阵指数函数 logm 矩阵对数函数funm 矩阵任意函数 sqrtm 矩阵平方根附录9 数据分析与Fourier变换函数附录9.1基本运算函数名功能描述函数名功能描述cumprod 向量累积 prod 对向量中各元素求积cumsum 向量累加 sort 对向量中各元素排序max 求向量中最大元素 sortrows 对矩阵中各行排序min 求向量中最小元素 std 求向量中各元素标准差mean 求向量中各元素均值 sum 对向量中各元素求和median 求向量中中间元素 trapz 梯形法求数值积分附录9.2微分计算函数名功能描述函数名功能描述del2 离散Laplace变换 gradient 梯度计算diff 差分于近视微分附录9.3滤波与卷积函数名功能描述函数名功能描述Conv 卷给与多项式乘法 filter 一维数字滤波conv2 二维卷积 filter2 二维数字滤波Deconv 因式分解与多项式乘法附录9.4方差处理函数名功能描述函数名功能描述corrcoef 相关系数计算 cov 协方差计算附录9.5Fourier变换函数名功能描述函数名功能描述abs 绝对值函数 fftshift fft与fft2输出重排angle 相角函数 ifft 离散Fourier逆变换cplxpair 依共轭复数对重新排序 ifft2 二维离散Fourier逆变换fft 离散Fourier变换 unwrap 相角矫正fft2 二维离散Fourier变换附录10 多项式处理函数附录10.1多项式处理函数名功能描述函数名功能描述conv 卷机与多项式乘法 polyfit 数据的多项式拟合deconv 因式分解与多项式乘法 polyval 多项式求值poly 求矩阵的特征多项式 polyvalm 多项式矩阵求值polyder 多项式求导 residue 部分分式展开polyeig 多项式特征值 roots 求多项式的根附录10.2数据插值函数名功能描述函数名功能描述griddata 数据网络的插值生成 interpft 一维插值（FFT方法）interp1 一维插值（查表） interpn 多维插值（查表）interp2 二维插值（查表） meshgrid 构造三维图形用x，y阵列interp3 三维插值（查表） spline 三次样条插值附录11 非线性数值方法函数名功能描述函数名功能描述dblquad 双重积分 odeget 获得微分方程求解的可选参数fmin 单变量最优化函数 odeset 设置微分方程求解的可选参数fmins 多变量最优化函数 quad 低阶数值积分方法ode45，ode23，ode113，ode15s，ode23s 微分方程数值解法 quad8 高阶数值积分方法odefile 对文件定义的微分方程求解附录12 稀疏矩阵函数附录12.1基本稀疏矩阵函数名功能描述函数名功能描述spdiags 稀疏对角矩阵 sprandn 稀疏正态分布随机矩阵speye 稀疏单位矩阵 sprandsym 稀疏对称随机矩阵sprand 稀疏均匀分布随机矩阵附录12.2稀疏矩阵转换函数名功能描述函数名功能描述find 查找非零元素下标 sparse 常规矩阵转换为稀疏矩阵full 稀疏矩阵转换为常规矩阵 spconvert 由外部格式引入稀疏矩阵附录12.3处理非零元素函数名功能描述函数名功能描述issparse 判断元素是否为稀疏矩阵 nzmax 允许的非零元素空间mmz 稀疏矩阵的非零元素个数 spalloc 为非零元素定位存储空间nonzeros 稀疏矩阵的非零元素 spfun 为非零元素定义处理函数附录12.4稀疏矩阵可视化函数名功能描述函数名功能描述gplot 绘制图论图形 spy 绘制稀疏矩阵结构附录12.5排序算法函数名功能描述函数名功能描述colmmd 列最小度排序 randperm 产生随机置换向量colperm 由非零元素的个数排序各列 symmd 对称最小度排序dmperm Dulmage-Mendelsohn分解 symrcm 反向Cuthill-McKee排序附录12.6数、条件数函数名功能描述函数名功能描述condest 估算||*||1数 normest 估算||*||2数sprank 计算结构秩附录12.7特征值与奇异值函数名功能描述函数名功能描述eigs 求稀疏矩阵特征值和特征向量 svds 稀疏矩阵奇异值分解附录12.8其他函数名功能描述函数名功能描述spaugment 最小二乘算法形成 symbact 符号因子分解spparms 设置稀疏矩阵参数附录13 图形绘制附录13.1基本二维图形函数名功能描述函数名功能描述fill 填充二维多边形 polar 极坐标图形绘制loglog 全对数二维坐标绘制 semilogx x轴半对数坐标图形绘制plot 线性坐标图形绘制 semilogy y轴半对数坐标图形绘制附录13.2基本三维图形函数名功能描述函数名功能描述fill3 三维多边形填充 plot3 三维线或点型图绘制mesh 三维网格图形绘制 surf 三维表面图形绘制附录13.3三维颜色控制函数名功能描述函数名功能描述brighten 图形亮度调整 hidden 网格图的网格线开关设置caxis 坐标轴伪彩色设置 shading 设置渲染模式colormap 调色板设置附录13.4三维光照模型函数名功能描述函数名功能描述diffuse 图象漫射处理 surf1 带光照的三维表面绘制lighting 光照模式设置 surfnorm 曲面法线specular 设置镜面反射附录13.5标准调色板设置函数名功能描述函数名功能描述bone 带有蓝色调的灰色的调色板 hot 以黑红黄白为基色的调色板cool 以天蓝粉色为基色的调色板 hsv 色度饱和度亮度调色板copper 线性铜色调的调色板 pink 粉色色调的调色板flag 以红白蓝黑为基色的调色板 prism 光谱颜色表gray 线性灰度调色板附录13.6三维视点控制函数名功能描述函数名功能描述rotate3d 设置三维旋转开关 viewmtx 求视转换矩阵view 设置视点附录13.7坐标轴控制函数名功能描述函数名功能描述axis 坐标轴标度设置 hold 设置当前图形保护模式axes 坐标轴位置设置 subplot 将图形窗口分成几个区域box 坐标轴盒状显示 zoom 二维图形缩放grid 坐标网格线开关设置附录13.8图形注解函数名功能描述函数名功能描述colorbar 颜色条设置 xlabel 给图形的x轴加文字说明gtext 在鼠标位置加文字说明 ylabel 给图形的y轴加文字说明text 在图形上加文字说明 zlabel 给图形的z轴加文字说明title 给图形加标题附录13.9拷贝与打印函数名功能描述函数名功能描述print 打印图形或将图形存盘 orient 设置纸的方向orintopt 设置打印机为默认值附录14 特殊图形附录14.1特殊二维图形函数名功能描述函数名功能描述area 区域填充 feather 羽状条形图绘制bar 条形图绘制 fplot 给定函数绘制barh 水平条形图绘制 hist 直方图绘制bar3 3维条形图绘制 pareto pareto图绘制bar3h 3维水平条形图绘制 pie 饼状图绘制comet 彗星状轨迹绘制 stem 离散序列图形绘制errorbar 误差条形图绘制 stairs 梯形图绘制附录14.2等高线及其他二维图形函数名功能描述函数名功能描述contour 等高线绘制 pcolor 伪色绘制contourf 等高线填充绘制 quiver 有向图（箭头）绘制contour3 三维等高线绘制 voronoil voronoi图绘制clabel 等高线高程标志附录14.3特殊三维图形函数名功能描述函数名功能描述comet3 三维彗星状轨迹绘制 slice 切片图meshc 带等高线的三维网格绘制 surfc 带等高线的三维表面绘制meshz 带零平面的三维网格绘制 trisurf 表面图形的三角绘制stem2 杆图绘制 trimesh 网格图形的三角绘制quiver3 三维箭头（有向图）绘制 waterfall 瀑布型图形的绘制附录14.4图象显示与文件I/O函数名功能描述函数名功能描述brighten 图形色调亮化 image 图像显示colorbar 颜色条设置 imfinfo 图形文件信息colormap 调色板设置 imread 从文件读取图形contrast 灰度对比度设置 imwrite 保存图像附录14.5动画处理函数名功能描述函数名功能描述capture 屏幕抓取 movie 播放动画帧getframe 获取动画帧附录14.6实体模型函数名功能描述函数名功能描述cylinder 圆柱体生成 sphere 球体生成附录15 图形处理附录15.1图形窗口生成与控制函数名功能描述函数名功能描述clf 清除当前图形窗口 gcf 获取当前图形的窗口句柄close 关闭图形窗口 refresh 图形窗口刷新figure 生成图形窗口 shg 显示图形窗口附录15.2坐标轴建立与控制函数名功能描述函数名功能描述axes 坐标轴标度设置 gca 获得当前坐标轴句柄axis 坐标轴位置设置 hold 设置当前图形保护模式box 坐标轴盒状显示 ishold 返回hold的状态caxis 为彩色坐标轴刻度 subplot 将图形窗口分为几个区域cla 清除当前坐标轴附录15.3处理图形对象函数名功能描述函数名功能描述axes 坐标轴生成 surface 表面生成figure 图形窗口生成 text 文本生成image 图像生成 unicontrol 生成一个用户接口控制light 光源生成 uimenu 菜单生成line 线生成附录15.4图形函数名功能描述函数名功能描述copyobj 图像对象拷贝 gcbo 获得当前回调对象的句柄delete 对象删除 gco 获得当前对象的句柄drawnow 消除未解决的图像对象事件 get 获得对象属性findobj 查找对象 reset 重新设置对象属性gebf 获得当前回调窗口的句柄 set 设置对象属性附录16 GUI(图形用户接口)附录16.1GUI函数函数名功能描述函数名功能描述ginput 获取鼠标输入 uiresume 继续执行selectmoveresize 对象的选择、移动、大小设置、拷贝 uiwait 中断执行uicontrol 生成图形用户接口对象 waitgorbutterpress 等待按钮输入uimenu 生成菜单对象 waitfor 中断执行附录16.2GUI设计工具函数名功能描述函数名功能描述align 坐标轴与用户接口控制的对齐工具 menuedit 菜单编辑器cbedit 回调函数编辑器 propedit 属性编辑器guide GUI设计工具附录16.3对话框函数名功能描述函数名功能描述dialog 对话框生成 printdlg 打印对话框axlimdig 坐标轴设限对话框 questdlg 请求对话框errordlg 错误对话框 uigetfile 标准的打开文件对话框helpdlg 帮助对话框 uiputfile 标准的保存文件对话框inputdlg 输入对话框 uisetcolor 颜色选择对话框listdlg 列表选择对话框 uisetfont 字体选择对话框msgdlg 消息对话框 waitbar 等待条显示pagedlg 页位置对话框 warndlg 警告对话框附录16.4菜单函数名功能描述函数名功能描述makemenu 生成菜单结构 umtoggle 菜单对象选中状态切换menubar 设置菜单条属性 wimenu 生成window菜单项的子菜单附录16.5组按钮函数名功能描述函数名功能描述btndown 组按钮中的按钮按下 btnstate 查询按钮中的按钮状态btngroup 组按钮生成 btnup 组按钮中的按钮弹起btnpress 组按钮中的按钮按下管理附录16.6自定义窗口属性函数名功能描述函数名功能描述clruprop 清除用户自定义属性 setuprop 设置用户自定义属性getuprop 获取用户自定义属性附录16.7其他应用函数名功能描述函数名功能描述allchild 获取所有子对象 popupstr 获取弹出式菜单选中项的字符串edtext 坐标轴文本对象编辑 remapfig 改变窗口中对象的位置findall 查找所有对象 setptr 设置窗口指针getptr 获得窗口指针 setstatus 设置窗口中文本传状态getstatus 获取窗口中文本状态附录17 声音处理函数名功能描述函数名功能描述soond 将向量转换成声音 wavread 读。

matlab 信道估计代码

matlab 信道估计代码下面是一个简单的 MATLAB 信道估计代码示例：matlab.% 生成信号。

N = 100; % 信号长度。

t = (0:N-1)'; % 时间向量。

x = cos(2pi0.1t) + 0.5cos(2pi0.3t); % 信号。

% 添加噪声。

SNR = 10; % 信噪比。

noise = randn(size(x)); % 高斯噪声。

noise = noise / norm(noise) norm(x) / (10^(SNR/20)); %根据信噪比调整噪声幅度。

y = x + noise; % 接收信号。

% 估计信道。

L = 10; % 信道长度。

R = toeplitz(y(L:N), y(L:-1:1)); % 构造相关矩阵。

[U, S, V] = svd(R); % 奇异值分解。

h = V(:, end); % 估计信道。

h = h / norm(h); % 归一化。

% 画图。

figure;subplot(2,1,1);plot(t, x);title('原始信号'); xlabel('时间');ylabel('幅度');subplot(2,1,2);plot(t, y);title('接收信号'); xlabel('时间');ylabel('幅度');figure;plot(0:L-1, abs(h));title('信道估计');xlabel('时延');ylabel('幅度');这个代码示例中，首先生成一个包含两个正弦信号的合成信号。

然后添加高斯噪声，通过调整噪声幅度来达到指定的信噪比。

接下来，使用接收到的信号来估计信道。

这里假设信道是时不变的，使用最小二乘法估计信道。

最后，绘制原始信号、接收信号和信道估计结果的图形。

matlab经典代码大全

哈哈哈MATLAB显示正炫余炫图：plot(x,y1,'* r',x,y2,'o b')定义【0,2π】；t=0:pi/10:2*pi;定义函数文件：function [返回变量列表]=函数名（输入变量列表）顺序结构：选择结构1）if-else-end语句其格式为：if 逻辑表达式程序模块1；else程序模块2；End图片读取：%选择图片路径[filename, pathname] = ...uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'},'选择图片');%合成路径+文件名str=[pathname,filename];%为什么pathname和filename要前面出现的位置相反才能运行呢？？？%读取图片im=imread(str);%使用图片axes(handles.axes1);%显示图片imshow(im);边缘检测：global imstr=get(hObject,'string');axes (handles.axes1);switch strcase ' 原图'imshow(im);case 'sobel'BW = edge(rgb2gray(im),'sobel');imshow(BW);case 'prewitt'BW = edge(rgb2gray(im),'prewitt');imshow(BW);case 'canny'BW = edge(rgb2gray(im),'canny');imshow(BW);Canny算子边缘定位精确性和抗噪声能力效果较好，是一个折中方案end;开闭运算：se=[1,1,1;1,1,1;1,1,1;1,1,1]; %Structuring ElementI=rgb2gray(im);imshow(I,[]);title('Original Image');I=double(I);[im_height,im_width]=size(I);[se_height,se_width]=size(se);halfheight=floor(se_height/2);halfwidth=floor(se_width/2);[se_origin]=floor((size(se)+1)/2);image_dilation=padarray(I,se_origin,0,'both'); %Image to be used for dilationimage_erosion=padarray(I,se_origin,256,'both'); %Image to be used for erosion %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Dilation %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for k=se_origin(1)+1:im_height+se_origin(1)for kk=se_origin(2)+1:im_width+se_origin(2)dilated_image(k-se_origin(1),kk-se_origin(2))=max(max(se+image_dilation(k-se_origin(1):k+halfh eight-1,kk-se_origin(2):kk+halfwidth-1)));endendfigure;imshow(dilated_image,[]);title('Image after Dilation'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Erosion %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%se=se';for k=se_origin(2)+1:im_height+se_origin(2)for kk=se_origin(1)+1:im_width+se_origin(1)eroded_image(k-se_origin(2),kk-se_origin(1))=min(min(image_erosion(k-se_origin(2):k+halfwidth -1,kk-se_origin(1):kk+halfheight-1)-se));endendfigure;imshow(eroded_image,[]);title('Image after Erosion'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Opening(Erosion first, then Dilation) %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%se=se';image_dilation2=eroded_image; %Image to be used for dilationfor k=se_origin(1)+1:im_height-se_origin(1)for kk=se_origin(2)+1:im_width-se_origin(2)opening_image(k-se_origin(1),kk-se_origin(2))=max(max(se+image_dilation2(k-se_origin(1):k+hal fheight-1,kk-se_origin(2):kk+halfwidth-1)));endendfigure;imshow(opening_image,[]);title('Opening Image'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Closing(Dilation first, then Erosion) %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%se=se';image_erosion2=dilated_image; %Image to be used for erosionfor k=se_origin(2)+1:im_height-se_origin(2)for kk=se_origin(1)+1:im_width-se_origin(1)closing_image(k-se_origin(2),kk-se_origin(1))=min(min(image_erosion2(k-se_origin(2):k+halfwidt h-1,kk-se_origin(1):kk+halfheight-1)-se));endendfigure;imshow(closing_image,[]);title('Closing Image');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 31% scale.> In truesize>Resize1 at 308In truesize at 44In imshow at 161图像的直方图归一化：I=imread(‘red.bmp’);%读入图像figure;%打开新窗口[M,N]=size(I);%计算图像大小[counts,x]=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值stem(x,counts);%绘制归一化直方图图像平移：I=imread('shuichi.jpg');se=translate(strel(1),[180 190]);B=imdilate(I,se);figure;subplot(1,2,1),subimage(I);title('原图像');subplot(1,2,2),subimage(B);title('平移后图像');图像的转置；A=imread('nir.bmp');tform=maketform('affine',[0 1 0;1 0 0;0 0 1]);B=imtransform(A,tform,'nearest');figure;imshow(A);figure;imshow(B);imwrite(B,'nir转置后图像.bmp');图像滤波：B = imfilter(A,H,option1,option2,...)或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中，f为输入图像，w为滤波掩模，g为滤波后图像。

30个智能算法matlab代码

30个智能算法matlab代码以下是30个使用MATLAB编写的智能算法的示例代码： 1. 线性回归算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 4, 6, 8, 10];coefficients = polyfit(x, y, 1);predicted_y = polyval(coefficients, x);2. 逻辑回归算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitglm(x, y, 'Distribution', 'binomial'); predicted_y = predict(model, x);3. 支持向量机算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3];y = [1, 1, -1, -1, -1];model = fitcsvm(x', y');predicted_y = predict(model, x');4. 决策树算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitctree(x', y');predicted_y = predict(model, x');5. 随机森林算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = TreeBagger(50, x', y');predicted_y = predict(model, x');6. K均值聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; y = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; data = [x', y'];idx = kmeans(data, 2);7. DBSCAN聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; y = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; data = [x', y'];epsilon = 2;minPts = 2;[idx, corePoints] = dbscan(data, epsilon, minPts);8. 神经网络算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [0, 0, 1, 1, 1];net = feedforwardnet(10);net = train(net, x', y');predicted_y = net(x');9. 遗传算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = gaoptimset('PlotFcns', @gaplotbestf);[x, fval] = ga(fitnessFunction, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);10. 粒子群优化算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = optimoptions('particleswarm', 'PlotFcn',@pswplotbestf);[x, fval] = particleswarm(fitnessFunction, nvars, lb, ub, options);11. 蚁群算法：matlab.distanceMatrix = [0, 2, 3; 2, 0, 4; 3, 4, 0];pheromoneMatrix = ones(3, 3);alpha = 1;beta = 1;iterations = 10;bestPath = antColonyOptimization(distanceMatrix, pheromoneMatrix, alpha, beta, iterations);12. 粒子群-蚁群混合算法：matlab.distanceMatrix = [0, 2, 3; 2, 0, 4; 3, 4, 0];pheromoneMatrix = ones(3, 3);alpha = 1;beta = 1;iterations = 10;bestPath = particleAntHybrid(distanceMatrix, pheromoneMatrix, alpha, beta, iterations);13. 遗传算法-粒子群混合算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;gaOptions = gaoptimset('PlotFcns', @gaplotbestf);psOptions = optimoptions('particleswarm', 'PlotFcn',@pswplotbestf);[x, fval] = gaParticleHybrid(fitnessFunction, nvars, lb, ub, gaOptions, psOptions);14. K近邻算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitcknn(x', y');predicted_y = predict(model, x');15. 朴素贝叶斯算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitcnb(x', y');predicted_y = predict(model, x');16. AdaBoost算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3];y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitensemble(x', y', 'AdaBoostM1', 100, 'Tree'); predicted_y = predict(model, x');17. 高斯混合模型算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5]';y = [0, 0, 1, 1, 1]';data = [x, y];model = fitgmdist(data, 2);idx = cluster(model, data);18. 主成分分析算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; coefficients = pca(x');transformed_x = x' coefficients;19. 独立成分分析算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; coefficients = fastica(x');transformed_x = x' coefficients;20. 模糊C均值聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; options = [2, 100, 1e-5, 0];[centers, U] = fcm(x', 2, options);21. 遗传规划算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4; nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = optimoptions('ga', 'PlotFcn', @gaplotbestf);[x, fval] = ga(fitnessFunction, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);22. 线性规划算法：matlab.f = [-5; -4];A = [1, 2; 3, 1];b = [8; 6];lb = [0; 0];ub = [];[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb, ub);23. 整数规划算法：matlab.f = [-5; -4];A = [1, 2; 3, 1];b = [8; 6];intcon = [1, 2];[x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b);24. 图像分割算法：matlab.image = imread('image.jpg');grayImage = rgb2gray(image);binaryImage = imbinarize(grayImage);segmented = medfilt2(binaryImage);25. 文本分类算法：matlab.documents = ["This is a document.", "Another document.", "Yet another document."];labels = categorical(["Class 1", "Class 2", "Class 1"]);model = trainTextClassifier(documents, labels);newDocuments = ["A new document.", "Another new document."];predictedLabels = classifyText(model, newDocuments);26. 图像识别算法：matlab.image = imread('image.jpg');features = extractFeatures(image);model = trainImageClassifier(features, labels);newImage = imread('new_image.jpg');newFeatures = extractFeatures(newImage);predictedLabel = classifyImage(model, newFeatures);27. 时间序列预测算法：matlab.data = [1, 2, 3, 4, 5];model = arima(2, 1, 1);model = estimate(model, data);forecastedData = forecast(model, 5);28. 关联规则挖掘算法：matlab.data = readtable('data.csv');rules = associationRules(data, 'Support', 0.1);29. 增强学习算法：matlab.environment = rlPredefinedEnv('Pendulum');agent = rlDDPGAgent(environment);train(agent);30. 马尔可夫决策过程算法：matlab.states = [1, 2, 3];actions = [1, 2];transitionMatrix = [0.8, 0.1, 0.1; 0.2, 0.6, 0.2; 0.3, 0.3, 0.4];rewardMatrix = [1, 0, -1; -1, 1, 0; 0, -1, 1];policy = mdpPolicyIteration(transitionMatrix, rewardMatrix);以上是30个使用MATLAB编写的智能算法的示例代码，每个算法都可以根据具体的问题和数据进行相应的调整和优化。

一、MATLAB之基础入门代码

⼀、MATLAB之基础⼊门代码序⾔本篇旨在列出matlab⼊门及在科研中必须掌握的⼀些基础代码，主要内容包括：matkab矩阵运算、绘图、函数流程控制、⽂件、图像、函数等基本操作，以便于随查随⽤，⾄于常⽤的算法本篇鲜有涉及。

%% matlab总述% matlab中基本数据结构是矩阵，即使单独⼀个数也视为⼀个1*1的矩阵%%%% 矩阵创建&赋值操作a=5;b=[1 2 3];c=[1;2;3];d=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];x=[0:0.5:2]; % 0.5是步长x=zeros(4); % 4*4零矩阵x=zeros(2,3);% 2*3零矩阵x=ones(5,5); % 1矩阵x=eye(5); % 5阶单位阵，与Octave语法完全⼀致[r,c]=size(x); % 返回x矩阵的⼤⼩x=linspace(0,3,5); % 0到3间均匀⽣成5个点,⽣成函数的采样点[x,y,z]=meshgrid([],[],[]); % ⽤以⽣成函数的采样点%%%% matlab中的保留字piInf % ⽆穷⼤NaN % 未定式，0/0%%%% 数组计算a=a+b;a=a-b;% 数组加减a=b*c;a=b*inv(x)% 数组乘除 inversea=b.*c; % 对应位操作./ .* .^a=a';a=a(:);% 数组拉直%%%% 数组索引与操作% 括号是索引符号，如([],[])x=a(2,2);x=a(5);x=a(1:2,3:4); %([],[])x(x>72)=x(x>72)-72 % 数组的逻辑索引，x>72⾃⾝就是⼀个0/1⼆维数组，x(x>72)就是访问对应为1位置处的值% 数组赋值/改值a(2,2)=0a(5)=9a(1:2,3:4)=ones(2,2)a(1:2,[3,4,7,11])=ones(2,2) % matlab中[1:9],1:9是基本数据类型%%%% 数组的⽐较和逻辑运算,符合条件的同⼀位置为1，不符合则为0x=[1 2 3 4 5 6 7];y=[1 2 4 5 5 6 8];eq=(x==y); %上⾯说过了，x==y⾃⾝也是⼀个0/1⼆维数组eq=(x>2)&(y<5); % 与 &两边既可以是标量也可以是向量 VS. &&两边只能是标量eq=(x>2)|(y<5); % 或eq=xor(x>4,y<5); % 异或x(x<3)=-1; % (x<3)是⼀个0/1数组，x(x<3)就是把(x<3)数组中1对应位置的位置访问，再将访问到的位置赋值1，⽐较和逻辑运算与数组索引结合xy=[x,y]; xy=[x;y]; % ⽤已有数组构建新数组，数组融合img=cat(3,R,G,B); % ⾼级数组融合xy(:,xy(1,:)<4)=0 %逻辑运算结果矩阵也可以⽤来数组索引%%%% 数组操作函数x=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];x=flipud(x);%上下转x=fliplr(x);%左右转x=rot90(x);%逆时针旋转90度x=pinv(x);%数组求（伪）逆sum(x,1); % x每列求和sum(x,2); % x每⾏求和sum(x(:)); % 求全和，：表⽰将数组拉直maxn=max(x);% 返回每列最⼤值maxn=max(x);% 返回每列最⼤值maxn=max(x(:)); % 返回全局最⼤值min(); % ⽤法同max()%%%% 常⽤数学函数% 注意matlab中矩阵是基本数据结构，因此所有函数都是对矩阵中每个x_i操作y=sin(x);y=abs(x);%绝对值y=sqrt(x);%开⽅y=ceil(x);%向上取整y=floor(x);%向上取整y=round(x);%四舍五⼊取整y=rand(r,c);%⽣成随机矩阵b=sum(a,idm);%求和函数，dim=1 表⽰对每⼀列求和，dim=2 表⽰对每⼀⾏求和tabulate(detect_result)% detect_result是⼀个列向量，该函数⽤以频数、频率统计%%%% MATLAB函数基本语句for i=1:2:100 %endwhile 1if a<1breakendendfunction [output1,]=functionname(input1,) % 函数定义command1command2output1=%%%% 基本绘图%plotx=0:0.001*pi:2*pi;y=sin(x);z=cos(x);plot(x,y,'-ob','LineWidth',1.5) % 标出数据点的折线图hold onplot(x,z,'rs') % 散点图drawnow % 动画图xlabel('x')ylabel('y')title('图')axis equal % 两轴单位长度相等axis([-2,2,-2,2]) % 控制坐标轴范围set(gca,'XTick',0:pi/2:4*pi); % 设置坐标轴刻度间距，⼀般与下⼀⾏命令搭配set(gca,'XTickLabel',{'0','0.5*pi','pi','1.5*pi','2*pi','2.5*pi','3*pi','3.5*pi','4*pi'})% 设置坐标轴刻度标号xlim([-2,2]) % 控制坐标轴范围text(0,0,'(0,0)') % 在数据曲线上点(x,y)处，标出'(3,5)'legend('cos(x)','sin(x)','sin(x)-cos(x)') % 依照绘图的顺序依次标注图例saveas(gcf,strcat('ch',num2str(i),'.emf')) % 保存plot图⽚，gcf是plot的句柄plot(X)%绘制⼆维矩阵，以⾏号为横坐标，各列为纵坐标plot(X);% plot制作动图for k=1:10plot (fft(eye(k+10))) % eye()单位阵，fft()傅⾥叶变换，plot()绘制矩阵axis equalM(k)=getframe; % 截取当前窗⼝作为影⽚帧endmovie(M,50) %播放多帧图⽚，M 50次%极坐标plar(theta,r,LineSpec)t=0:0.1:3*pi;polar(t,abs(cos(5*t)));% 快速⽅程绘图fplot('x-cos(x^2)',[-4,4]);% 绘制y=x-cos(x^2)ezplot('y-f(x),[-6 6 -8 8]');% ezplot('⽅程式'，[xmin xmax ymin ymax])ezplot('cos(3*t)','sin(3*t)',[0:2*pi]);% ezplot('x参数式'，'y参数式'，[tmin,tmax])%%%% 参数⽅程作图（可以画出很有趣的⾮函数图像）t=0:pi/50:2*pi;x=sin(t);y=cos(t);plot(x,y)axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1])axis equal%%%%x=sin(t)y=cos(t)z=tplot3(x,y,z) % 三维曲线参数⽅程作图grid on % 开⽹格%%%%三维曲⾯[x,y]=meshgrid(-pi:0.1:pi); % 画函数采样点z=sin(x).*cos(y);mesh(x,y,z) % 画三维曲⾯figure() % 开新画板surf(x,y,z) % 画中间插值的三维曲⾯(有渲染效果)%%%% ⽂件数据读取% .txt纯数据⽂件⽂件data=load('c:\desktop\score.txt')% .txt⽂本⽂件fid=fopen('score.txt','r')line1=fgetl(fid)%数据按分割%数据类型转换line2=fgetl(fid)fclose(fid);fid=fopen('score.txt','w')fprintf(fid,'会当凌绝顶’)fprintf(fid,'%d⽉⼯资 %6.1f\n',[1,2,3,4;20000,19999,20010,25000,23000])fclose(fid);% excel⽂件data=xlsread('filename.xls','Sheet1','A3:C6');data(isnan(data))=0;%空位补零xlswrite('filename.xls',{'t','w'},'Sheet1','B1:C1')%图⽚⽂件img=imread('leave.jpg')% 图⽚读取image(img) % 图⽚显⽰lip(234:435,112:300,:)%图⽚切⽚imshow(lip) % 图⽚显⽰imwrite(img,'c:\\desktop\\figure.emf')% UI交互式导⼊图⽚[FileName PathName FilterIndex]=uigetfile({'*.jpg','*.bmf'},'请导⼊图⽚','*.jpg','MultiSelect','on') if ~ FilterIndexreturnend%视频⽂件data=VideoReader('sport.avi')% data是⼀结构体frame=read(data,25)% 读取视屏中的某⼀帧，即图⽚imshow(frame)% 对视频处理就是循环处理每⼀帧%%%% 线性⽅程求解、拟合、回归x=A\B%⼀元线性拟合x=[2.410 2.468 2.529 2.571 2.618 2.662 2.715 2.747 2.907 2.959 2.997];y=[0 0.800 1.695 2.290 2.965 3.595 4.365 4.810 7.125 7.890 8.425];a=polyfit(x,y,1)%⼀阶拟合 y=a1 x+ a2y=polyval(a,x) % 获得拟合表达式%⾃定义拟合p=fittype('a*x+b*sin(x)+c');% 指定拟合模型f=fit(x,y,p)% 获得拟合函数,x和y必须为列向量plot(f,x,y)% 画出拟合图%差值 x=[1:10] y=[1:10],线性回归求xi对应的yiyi=interp1(x,y,xi,'linear');%线性回归 y=f(x1,x2,x3)%%%%微分⽅程求解%解析解syms y(x);ode=diff(y,x)-y==0;init=y(0)==1;dsolve(ode,init)%dsolve('D2y+4*Dy+24*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x')%尤克—库塔数值解%%% 符号对象的创建，matlab中之前都是数值计算，这⾥是符号运算a=sym([1/2 sqrt(5)]);y=sym('2*sin(x)*cos(x)');y=simple(y);syms x y;z=cos(x)*sin(y);% 符号表达式及函数的创建, matlab默认是数值运算，符号运算需要提前声明。

MATLAB-实验代码

实验 11、ones 语句：Y = ones(n) %生成n×n 全1 阵Y = ones(m,n) %生成m×n 全1 阵Y = ones([m n]) %生成m×n 全1 阵Y = ones(d1,d2,d3…) %生成d1×d2×d3×…全1 阵或数组Y = ones([d1 d2 d3…]) %生成d1×d2×d3×…全1 阵或数组Y = ones(size(A)) %生成与矩阵A 相同大小的全1 阵2、find 语句：k = find(x) %按行检索X 中非零元素的点，若没有非零元素，将返回空矩阵。

[i,j] = find(X) %检索X 中非零元素的行标i 和列标j 。

[i,j,v] = find(X) %检索X 中非零元素的行标i 和列标j 以及对应的元素值v 。

实验 31、编写一M 函数，a 和x 作为函数参数输入，函数里面分别用if 结构实现函数表示1()1x a x f x a x a ax a-≤-⎧⎪⎪=-<<⎨⎪≥⎪⎩function output=function1(x,a)result=0;if x<=-aresult=-1;elseif x>-a&x<aresult=x/a;else x>=aresult=1;endoutput=[result]; 2、编写一M 函数，迭代计算132n n x x +=+，给出可能的收敛值，其中x 的初值作为函数的参数输入。

function output=function2(x)y=0;while 1y=3/(x+2);if abs(y-x)<0.000001break;else x=y;endendoutput=[y]; end3、编写一M函数，实现212!!nxx xe xn=+++++L L近似计算指数，其中x为函数参数输入，当n+1步与n步的结果误差小于0.00001时停止，分别用for和while 结构实现。

(完整word版)MatLab代码大全

第2章图像获取2.3.2 二维连续傅里叶变换例2.2figure(1); %建立图形窗口1[u,v] = meshgrid(-1:0.01:1); %生成二维频域网格F1 = abs(sinc(u.*pi));F2 = abs(sinc(v.*pi));F=F1.*F2; %计算幅度频谱F=|F(u,v)|surf(u,v,F); %显示幅度频谱，如图2.3(b)shading interp; %平滑三维曲面上的小格axis off; %关闭坐标系figure(2); %建立图形窗口2F1=histeq(F); %扩展F的对比度以增强视觉效果imshow(F1); %用图像来显示幅度频谱，如图2.3(c)第3章图像变换3.4.4 二维FFT的MATLAB实现例3.2 简单图像及其傅里叶变换MATLAB程序：%建立简单图像d并显示之d = zeros(32,32); %图像大小32⨯32d(13:20,13:20) = 1; %中心白色方块大小为8⨯8figure(1); %建立图形窗口1imshow(d,'notruesize')；%显示图像d如图3.5(a)所示%计算傅里叶变换并显示之D = fft2(d); %计算图像d的傅里叶变换，fft2(d) = fft(fft(d).').'figure(2); %建立图形窗口2imshow(abs(D),[-1 5],'notruesize'); %显示图像d的傅里叶变换谱如3.5(b)所示例3.3 MATLAB图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序：figure(1);load imdemos saturn2; %装入MA TLAB图像saturn2imshow(saturn2); %显示图像saturn2如图3.6(a)所示figure(2);S= fftshift(fft2(saturn2)); %计算傅里叶变换并移位imshow(log(abs(S)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.6(b)所示例3.4 真彩图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序：figure(1);A=imread('image1.jpg'); %装入真彩图像，见图1.1(b)B=rgb2gray(A); %将真彩图像转换为灰度图像imshow(B); %显示灰度图像如图3.7(a)所示C=fftshift(fft2(B)); %计算傅里叶变换并移位figure(2);imshow(log(abs(C)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.7(b)所示3.5.4 离散余弦变换的MATLAB实现例3.5 计算并显示真彩图像余弦变换的MATLAB程序如下：RGB=imread('image2.jpg'); %装入真彩图像figure(1);imshow(RGB); %显示彩色图像GRAY=rgb2gray(RGB); %将真彩图像转换为灰度图像figure(2);imshow(GRAY); %显示灰度图像如图3.10(a)所示DCT=dct2(GRAY); %进行余弦变换figure(3);imshow(log(abs(DCT)),[ ]); %显示余弦变换如图3.10(b)所示。

matlab经典代码大全

matlab代码大全

error 显示错误信息 while 循环语句
for 循环语句
附录3.3交互输入
函数名功能描述函数名功能描述
input 请求输入 menu 菜单生成
keyboard 启动键盘管理 pause 暂停执行
cat 向量连接 reshape 改变矩阵行列个数
diag 建立对角矩阵或获取对角向量 rot90 将矩阵旋转90度
fliplr 按左右方向翻转矩阵元素 tril 取矩阵的下三角部分
flipud 按上下方向翻转矩阵元素 triu 取矩阵的上三角部分
附录8.3特征值与奇异值
函数名功能描述函数名功能描述
banlance 改进特征值精度的均衡变换 qz QZ算法求矩阵特征值
cdf2rdf 复块对角阵到实块对角阵转换 rdf2cdf 实块对角阵到复块对角阵转换
eig 求矩阵的特征值和特征向量 schur Schur分解
hadamard 生成hadamard矩阵 pascal 生成pascal矩阵
hankel 生成hankel矩阵 toeplitz 生成toeplitz矩阵
hilb 生成hilbert矩阵 wilkinson 生成wilkinson特征值测试矩阵
norm 求矩阵的范数 rrefmovie 消元法解方程演示
null 右零空间 subspace 子空间
orth 正交空间 trace 矩阵的迹
rank 求矩阵的秩
附录8.2线性方程
函数名功能描述函数名功能描述
> 关系运算之大于
[] 矩阵生成 >= 关系运算之大于等于
{} & 逻辑运算之与
. 结构字段获取符 | 逻辑运算之或

matlab横纵坐标代码

matlab横纵坐标代码
在Matlab中，设置横纵坐标的代码会因为图像类型和需求的不同而有所差异。

下面是一些常见的设置方法：
二维图像：
- 设置图片位置和大小：set(gcf,'Position',[a,b,c,d])，(a,b,c,d)分别代表图片的起始点位置，图片的长和高。

- 设置横纵坐标范围：axis([x_min x_max y_min y_max])，使用上述代码即可设置横纵坐标范围。

- 设置线的粗细：linewidth，通常设置为2较美观。

- 设置点的粗细：markersize。

三维图像：
- 更改横纵坐标方向：在编辑菜单中选择坐标区属性进行更改，改变`Ydir`的值为`normal`。

你可以根据自己的需求选择相应的代码进行设置。

如需了解更多Matlab相关内容，你可以补充更多信息继续向我提问。

matlab 有限差分法代码

有限差分法是一种数值方法，用于求解偏微分方程。

下面是一个使用MATLAB 实现有限差分法的简单示例。

这个示例使用有限差分法求解一维热传导方程：
matlab
% 参数设定
L = 10; % 空间长度
T = 1; % 时间长度
dx = 0.1; % 空间步长
dt = 0.01; % 时间步长
Nx = round(L/dx); % 空间网格点数
Nt = round(T/dt); % 时间网格点数
% 初始化
u = zeros(1, Nx); % 温度数组
u_old = u; % 上一步的温度数组
% 初始条件
u(1) = 1; % 初始温度在 x=0 处为 1
u(Nx) = 0; % 初始温度在 x=L 处为 0
% 时间循环
for n = 1:Nt
% 空间循环
for i = 2:Nx-1
u_old(i) = u(i); % 保存当前温度值
u(i) = u_old(i) + dt/dx*(u_old(i+1) - u_old(i)); % 有限差分法更新温度值
end
% 时间循环继续，更新下一步的温度值
end
% 绘图
plot(0:dx:L, u);
xlabel('x');
ylabel('u');。

matlab经典代码

matlab经典代码MATLAB 是一种数学软件，可用于科学计算、数据分析、可视化和算法开发等。

下面是一些经典的 MATLAB 代码:1. 求和代码```matlabsum = 0;for i = 1:size(x,2)sum = sum + x(i,1);endend```2. 矩阵乘法代码```matlabA = [3 4; 5 2];B = [1 2; 3 4];C = A*B;```3. 求平均值代码```matlabx = [3 4; 5 2];mean = sum(x) / size(x,1);```4. 判断正误代码```matlabx = [2 3];if x > 1,disp("x > 1 正确");elsedisp("x > 1 错误");end```5. 矩阵求和代码```matlabA = [3 4; 5 2];sum = 0;for i = 1:size(A,2)sum = sum + A(i,1);endend```6. 求最大值和最小值代码 ```matlabA = [3 4; 5 2];max = max(A);min = min(A);disp(["最大值为:", num2str(max)]);disp(["最小值为:", num2str(min)]);```7. 求和与平均值相结合的代码```matlabx = [3 4; 5 2];sum = sum(x);mean = mean(x);disp(["和为:", num2str(sum)]);disp(["平均值为:", num2str(mean)]);```这些 MATLAB 代码只是其中的一部分，当然还有很多其他的代码可以用于不同的场景。

Matlab源程序代码

正弦波的源程序：(一)，用到的函数1,f2t函数function x=f2t(X)global dt df t f T N%x=f2t(X)%x为时域的取样值矢量%X为x的傅氏变换%X与x长度相同并为2的整幂%本函数需要一个全局变量dt(时域取样间隔) X=[X(N/2+1:N),X(1:N/2)];x=ifft(X)/dt;end2,t2f函数。

function X=t2f(x)global dt df N t f T%X=t2f(x)%x为时域的取样值矢量%X为x的傅氏变换%X与x长度相同,并为2的整幂。

%本函数需要一个全局变量dt(时域取样间隔) H=fft(x);X=[H(N/2+1:N),H(1:N/2)]*dt;end(二),主程序。

1，%（1）绘出正弦信号波形及频谱global dt df t f Nclose allk=input('取样点数＝2^k, k取10摆布');if isempty(k), k=10; endf0=input('f0=取1(kz)摆布');if isempty(f0), f0=1; endN=2^k;dt=0.01; %msdf=1/(N*dt); %KHzT=N*dt; %截短期Bs=N*df/2; %系统带宽f=[-Bs+df/2:df:Bs]; %频域横坐标t=[-T/2+dt/2:dt:T/2]; %时域横坐标s=sin(2*pi*f0*t); %输入的正弦信号S=t2f(s); %S是s的傅氏变换a=f2t(S); %a是S的傅氏反变换a=real(a);as=abs(S);subplot(2,1,1) %输出的频谱plot(f,as,'b');gridaxis([-2*f0,+2*f0,min(as),max(as)])xlabel('f (KHz)')ylabel('|S(f)| (V/KHz)') %figure(2)subplot(2,1,2)plot(t,a,'black') %输出信号波形画图gridaxis([-2/f0,+2/f0,-1.5,1.5])xlabel('t(ms)')ylabel('a(t)(V)')gtext('频谱图')最佳基带系统的源程序：(一)，用到的函数f2t函数和t2f函数。

matlab数学建模程序代码

matlab数学建模程序代码摘要：1.引言2.Matlab数学建模简介3.Matlab数学建模程序代码实例a.线性规划模型b.非线性规划模型c.动态规划模型d.排队论模型e.图论模型f.神经网络模型4.结论正文：Matlab是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言。

在数学建模领域，Matlab也发挥着重要的作用。

本文将介绍Matlab数学建模的基本知识，并通过实例代码展示不同类型的数学建模问题的解决方法。

首先，我们需要了解Matlab数学建模的基本概念。

Matlab提供了一系列用于解决各种数学建模问题的工具箱和函数。

例如，线性规划（LP）、非线性规划（NLP）、动态规划（DP）、排队论（QT）、图论（GT）和神经网络（NN）等。

这些工具箱和函数可以帮助我们快速地构建和求解数学模型。

接下来，我们将通过实例代码展示如何使用Matlab解决不同类型的数学建模问题。

1.线性规划模型线性规划是一种常见的优化问题，它的基本形式可以表示为：$minimize quad c^Tx$$subject quad to:$$Ax leq b$$x geq 0$在Matlab中，我们可以使用intlinprog函数求解线性规划问题。

下面是一个实例：```matlabf = [-1, 1, 1; -1, 2, 1; -1, 1, 2]; % 目标函数系数向量A = [1, 1, 1; 1, 1, 1; 1, 1, 1]; % 约束条件系数矩阵b = [3, 3, 3]; % 约束条件右端向量lb = [0, 0, 0]; % 变量下限[x, fval] = intlinprog(f, [], [], A, b, lb);disp(x);disp(fval);```2.非线性规划模型非线性规划问题的一般形式为：$minimize quad g(x)$$subject quad to:$$h_i(x) leq 0, i = 1, ..., m$$x in X$在Matlab中，我们可以使用fmincon函数求解非线性规划问题。

matlab叠加代码

如果你想要在Matlab中叠加两个或更多的信号，你可以使用简单的加法操作。

以下是一个简单的例子：
```matlab
% 创建两个信号
signal1 = sin(0.1*pi*0.0:0.01:10); % 信号1：0到10范围内的正弦波
signal2 = cos(0.1*pi*0.0:0.01:10); % 信号2：0到10范围内的余弦波
% 叠加信号
叠加信号 = signal1 + signal2;
% 绘制原始和叠加信号
figure;
subplot(3,1,1);
plot(0.0:0.01:10, signal1);
title('信号1');
subplot(3,1,2);
plot(0.0:0.01:10, signal2);
title('信号2');
subplot(3,1,3);
plot(0.0:0.01:10, 叠加信号);
title('叠加信号');
```
这个代码首先创建了两个信号，一个是正弦波，另一个是余弦波。

然后，这两个信号被相加得到一个叠加信号。

最后，我们绘制了原始的信号和叠加的信号。

注意：如果你的信号包含NaN或者无穷大的值，那么在相加之前，你可能需要先处理这些值。

matlab数值计算代码

matlab数值计算代码Matlab是一种强大的数值计算软件，广泛应用于科学研究、工程设计等领域。

在Matlab中，我们可以使用代码来进行各种数值计算，包括数值积分、数值求解方程、数值解微分方程等。

本文将介绍一些常见的数值计算代码，并说明其原理和应用。

一、数值积分数值积分是利用数值方法求解定积分的过程。

在Matlab中，我们可以使用simpson函数或trapz函数进行数值积分计算。

这两个函数分别采用辛普森公式和梯形公式进行数值积分近似。

例如，下面的代码使用simpson函数计算函数f(x)在区间[a,b]上的定积分：```matlaba = 0;b = 1;n = 100;x = linspace(a, b, n);y = f(x);integral = simpson(y, x);```其中，a和b分别是积分区间的上下限，n是划分区间的个数，x是划分后的区间点，y是函数在各个区间点处的函数值，integral是计算得到的定积分值。

二、数值求解方程数值求解方程是指利用数值方法求解方程的近似解。

在Matlab中，我们可以使用fzero函数或fsolve函数进行数值求解方程。

这两个函数采用不同的求解算法，可以用于求解单变量方程或多变量方程。

例如，下面的代码使用fzero函数求解方程f(x)=0：```matlabx0 = 0;x = fzero(@f, x0);```其中，x0是求解初始值，@f是函数句柄，表示要求解的方程。

x 是求解得到的近似解。

三、数值解微分方程数值解微分方程是指利用数值方法求解微分方程的近似解。

在Matlab中，我们可以使用ode45函数或ode23函数进行数值解微分方程。

这两个函数采用不同的数值方法，可以用于求解常微分方程或偏微分方程。

例如，下面的代码使用ode45函数求解常微分方程dy/dx=f(x,y)：```matlabx0 = 0;y0 = 1;xspan = [0, 1];[t, y] = ode45(@f, xspan, y0);```其中，x0和y0分别是初始条件，xspan是求解区间，@f是函数句柄，表示要求解的微分方程。

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1-3%fft2Dbitmap_image.m%Simulation of Fourier transformation of bitmap imagesclearI=imread('triangle.bmp','bmp'); %Input bitmap imageI=I(:,:,1);figure(1) %displaying inputcolormap(gray(255));image(I)axis offFI=fft2(I);FI=fftshift(FI);max1=max(FI);max2=max(max1);scale=1.0/max2;FI=FI.*scale;figure(2) %Gray scale image of the absolute value of transform colormap(gray(255));image(10*(abs(256*FI)));axis off1-4%correlation.mclearI1=imread('smiley1.bmp','bmp'); %Input image 1 (reference image)I1=I1(:,:,1);figure(1) %displaying input image 1colormap(gray(255));image(I1)axis offFI1=fft2(I1);max1=max(FI1);max2=max(max1);scale=1.0/max2;FI1=FI1.*scale;I2=imread('smiley1.bmp','bmp'); %Input image 2 (image to be recognized) I2=I2(:,:,1);figure(2) %displaying input image 2colormap(gray(255));image(I2)axis offFI2=fft2(I2);max1=max(FI2);max2=max(max1);scale=1.0/max2;FI2=FI2.*scale;FPR=FI1.*conj(FI2);%calculating correlationPR=ifft2(FPR);PR=fftshift(PR);max1=max(PR);max2=max(max1);scale=1.0/max2;PR=PR.*scale;figure(3)%display of correlation in spatial domaincolormap(gray(255));image(abs(256*PR));axis offfftshift只是将fft2的结果移了下位，fft2的左下部分和右上部分对调，左上部分和右下部分对调，结果fft2的零频移到fft2得到矩阵的中心，这时可以看到中心一个亮点，要不然零频就分布在矩阵的四个角，中间一片黑2-1%Fresnel_diffraction.m%Simulation of Fresnel diffraction of a square aperture%Adapted from "Contemporary optical image processing with MATLAB®," %by T.-C. Poon and P. P. Banerjee, Elsevier 2001, pp. 64-65. clearL=1; %L : length of display areaN=256; %N : number of sampling pointsdx=L/(N-1); % dx : step size%Create square image, M by M square, rect(x/a), M=odd numberM=111;a=M/256R=zeros(256); %assign a matrix (256x256) of zerosr=ones(M); %assign a matrix (MxM) of onesn=(M-1)/2;R(128-n:128+n,128-n:128+n)=r;%End of creating input image%Axis Scalingfor k=1:256X(k)=1/255*(k-1)-L/2;Y(k)=1/255*(k-1)-L/2;%Kx=(2*pi*k)/((N-1)*dx)%in our case, N=256, dx=1/255Kx(k)=(2*pi*(k-1))/((N-1)*dx)-((2*pi*(256-1))/((N-1)*dx))/2;Ky(k)=(2*pi*(k-1))/((N-1)*dx)-((2*pi*(256-1))/((N-1)*dx))/2;end%Fourier transformation of RFR=(1/256)^2*fft2(R);FR=fftshift(FR);%Free space impulse response function% The constant factor exp(-jk0*z) is not calculated%sigma=ko/(2*z)=pi/(wavelength*z)%z=5cm,red light=0.6328*10^-4(cm)sigma=pi/((0.6328*10^-4)*5);for r=1:256,for c=1:256,%compute free-space impulse response with Gaussian apodization against aliasingh(r,c)=j*(sigma/pi)*exp(-4*200*(X(r).^2+Y(c).^2))*exp(-j*sigma*(X(r). ^2+Y(c).^2));endendH=(1/256)^2*fft2(h);H=fftshift(H);HR=FR.*H;H=(1/256)^2*fft2(h);H=fftshift(H);HR=FR.*H;hr=ifft2(HR);hr=(256^2)*hr;hr=fftshift(hr);%Image of the rectangle objectfigure(1)image(X,Y,255*R);colormap(gray(256));axis squarexlabel('cm')ylabel('cm')% plot of cross section of squarefigure(2)plot(X+dx/2,R(:,127))gridaxis([-0.5 0.5 -0.1 1.2])xlabel('cm')figure(3)plot(X+dx/2,abs(hr(:,127)))gridaxis([-0.5 0.5 0 max(max(abs(hr)))*1.1]) xlabel('cm')a =0.43362-2%Fresnel_zone_plate.m%Adapted from "Contemporary optical image processing with MATLAB®,"%by T.-C. Poon and P. P. Banerjee, Elsevier 2001, pp.177-178.%%display function is 1+sin(sigma*((x-x0)^2+(y-y0)^2)). All scales are arbitrary.%sigma=pi/(wavelength*z)clear;z0=input ('z0, distance from the point object to film, enter z0 (from 2 to 10)=');x0=input ('Inputting the location of the center of the FZP x0=y0,enter x0 (from -8 to 8) =');ROWS=256;COLS=256;colormap(gray(255))sigma=1/z0;y0=-x0;y=-12.8;for r=1:COLS,x=-12.8;for c=1:ROWS, %compute Fresnel zone platefFZP(r,c)=exp(j*sigma*(x-x0)*(x-x0)+j*sigma*(y-y0)*(y-y0));x=x+.1;endy=y+.1;end%normalizationmax1=max(fFZP);max2=max(max1);scale=1.0/max2;fFZP=fFZP.*scale;R=127*(1+imag(fFZP)); figure(1)image(R);axis square onaxis off。