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优秀的 MATLAB 免费工具箱

优秀的 MATLAB 免费工具箱

由于 MATLAB 语言的强大功能,在控制界的国际知名学者纷纷将自己专长的领域写成 MATLAB 工具箱,这也进一步提升了 MATLAB语言本身的声誉。

著名的有 John Little 与 Alan Laub 等的控制系统工具箱和 Lennart Ljung 的系统辨识工具箱。

这些工具箱大多数都成为 MATLAB 下的商品软件,可以从 The MathWorks 公司购买。

在 The MathWorks 网站下还链接了大量的免费工具箱和程序,这里我们将给出一些实用的免费工具箱的下载链接。

一、基于神经网络的辨识与控制程序 <网址>陈阳泉博士说过,当他试用了这两个工具箱,感觉到目前国际上做的一大批关于神经网络辨识与控制的博士论文全是 Rubbish 。

这虽然有些夸张,但不能不说这两个工具箱的意义。

从自动控制的角度看,它们比 The MathWorks 的 NNET 更合适。

好在两个工具箱都自带手册,所以用户可以自己去读。

∙基于神经网络的辨识工具箱 (527KB) ∙基于神经网络的控制工具箱 (419KB) ∙MATLAB 4.2 下支持的神经网络辨识工具箱 (419K) 和神经网络控制工具箱 (268K) ∙NNSYSID 2.0 版 (1.40MB) 与 NNCTRL 2.0 版 (680K) ∙ 有关著作已由 Springer Verlag 出版社正式出版二、控制系统教学工具 <网址>CTM 实际上不是用 MATLAB 编写的,而是由静态的 HTML 编写的。

因为它是用来介绍 MATLAB 编程及其在控制上的应用,由密西根大学和卡耐基梅龙大学联合开发。

用交互的方法介绍 MATLAB 语言在控制系统中的应用。

遗憾的是,这只是个演示的页面,里面的算例和图形是事先编好的,不可能改变参数,再求解。

不过这个软件还是很有特色的。

可以从这里下载 (2.12MB)。

三、其他工具箱分类介绍(1) 模型与控制MATLAB 实际上可以说是控制界的学者给捧红的,所以在控制领域有许多工具箱,很多工具箱的作者都是该领域的知名学者,这就更进一步加强了 MATLAB 在控制界的声誉。

Matlab中实现阶乘算法的几种途径

Matlab中实现阶乘算法的几种途径

Matlab中实现阶乘算法的几种途径作者:徐会艳胡鹏来源:《电脑知识与技术·学术交流》2008年第16期摘要:本文简要介绍了Matlab,阐述了阶乘的概念,并给出了阶乘算法在Matlab中的几种实现方案。

关键词:matlab;mex;阶乘;函数中图分类号:TP312文献标识码:A文章编号:1009-3044(2008)16-21258-02Several Ways of Achieving Factorial Algorithm in MatlabXU Hui-yan1,HU Peng2(1.Huaiyin Teachers College,Huaian 223300,China;2.Huaian college of Information Technology,Huaian 223003,China)Abstract:The paper introduced Matlab briefly,and illustrated the conception of factorial. It gave us Several Ways of Achieving factorial algorithm in Matlab.Key words:matlab;mex;factorial;function1 Matlab简介Matlab是由美国的Cleve Moler为了学生而用FORTRAN语言编写的关于EISPACK和LINPACK的接口程序,后经他和John Little,Steve Bangert等人一起用C语言进行了完善,并作了进一步开发。

Matlab早期是用来进行工程和科学计算的,但随着时代的变迁,自身的不断完善和充实,如今Matlab已发展成为众多行业不可缺少的软件之一,如数理统计、工程计算、图形图像处理、仿真与建模、生物遗传、控制系统设计与分析等领域。

但Matlab和其他高级语言相比,程序执行时以解释方式工作,不用编译,源程序读一句,翻译一句,执行一句,输入程序立即显示结果,从而导致程序执行速度降低。

matlab教程(全)09Matlab程序设计

matlab教程(全)09Matlab程序设计

2020/11/8
Application of Matlab Language
14
5.5 Matlab矩阵分析与处理
5.5.1 特殊矩阵 常见的特殊矩阵有零矩阵、幺矩阵、单位矩阵等,这类特殊矩阵在应用
中具有通用性。 1、通用的特殊矩阵 常用的产生通用殊矩阵的函数有: zeros:产生全0矩阵(零矩阵)。 ones: 产生全1矩阵(幺矩阵)。 eye: 产生单位矩阵。 rand:产生0~1间均匀分布的随机矩阵。 randn:产生均值为0,方差为1的标准正态分布随机矩阵。
5.4.1 程序调试概述 一般说来,应用程序的错误有两类,一类是语法错误,另一类是运行时
的错误。语法错误,给出相应的错误信息,并标出错误在程序中的行 号。例如:输入下列程序: A = 87;
B = 9.3;
C = A+*B; 系统将给出错误信息:
??? Error: File: Untitled1.m Line: 3 Column: 7
2020/11/8
Application of Matlab Language
4
说明:
将以上函数文件以文件名fcircle.m保存,然后在命令窗口调用。
[s,p] = fcircle(10) 输出结果是: s=
314.1593 p=
62.8319 采用help命令或lookfor命令可以显示出注释说明部分的内容。 help fcircle 屏幕显示
进行存取和修改。
全局变量用global命令定义,格式为:
global 变量名
例5.13 全局变量应用示例。
先建立函数文件wadd.m,该函数将输入的参数加权相加:
function f = wadd(x,y)

matlab数字信号处理书籍

matlab数字信号处理书籍

标题:MATLAB数字信号处理书籍推荐随着数字信号处理技术的不断发展,MATLAB成为了许多工程师和科学家进行数字信号处理的首选工具。

在学习和应用数字信号处理时,一本优质的MATLAB数字信号处理书籍不仅能够帮助读者快速掌握基础知识,还能够引领读者深入探索更深层次的理论和应用。

本文将推荐几本在MATLAB数字信号处理领域具有代表性的书籍,希望能够为读者在学习和实践中提供一定的参考和帮助。

一、《MATLAB数字信号处理与应用》《MATLAB数字信号处理与应用》是由陈铁军、吕玉涛等人合著的一本数字信号处理教材。

该书以MATLAB为工具进行教学,涵盖了数字信号处理的基本概念、原理、算法和应用。

书中详细介绍了MATLAB数字信号处理工具箱的使用方法,包括时域分析、频域分析以及滤波器设计等内容。

该书还引入了一些实际的信号处理应用案例,如语音信号处理、图像处理等,帮助读者将理论知识融会贯通。

二、《MATLAB数字信号处理与系统设计》《MATLAB数字信号处理与系统设计》一书由Steven W. Smith编著,是一本经典的MATLAB数字信号处理教程。

该书系统地介绍了数字信号处理的基本原理和技术,并结合MATLAB软件进行了实际的案例分析和仿真实验。

书中内容涵盖了从数字信号的采样与量化、离散时间信号的表达、离散时间信号的系统分析与设计等方面,既适合初学者入门学习,也适合从业人员的技术提升和实践应用。

三、《MATLAB数字信号处理》《MATLAB数字信号处理》由Boualem Boashash编著,是一本深入浅出的MATLAB数字信号处理教材。

该书内容全面覆盖了数字信号处理的理论、算法和MATLAB实现技巧,从基本概念到高级技术都有所涉及。

与其他书籍不同的是,该书还特别强调了MATLAB在数字信号处理中的应用实践,为读者提供了大量的MATLAB代码实例和实际案例。

通过学习该书,读者不仅能够掌握数字信号处理的基本概念和技术,还能够熟练地运用MATLAB进行数字信号处理的实际工作。

matlab经典资料下载网址

matlab经典资料下载网址

1.张志勇matlab 6.x编程【入门的经典书籍】/d/820aebc188c2365ac01a181f0b043bf45c67539515383c002. MA TLAB5.3精要编程及高级应用作者:程卫国等编著出版社:机械工业出版社/d/dc65cb13b1c5f85791000385469532f6ce30c35c12e09b003. matlab6.5 辅助小波分析与应用飞思科技研发中心编著飞思在线“下载专区”提供书中范例源代码。

/d/95167931363dc5e996f9eb763e26d5c437d0933f6f4d93004.matlab 6.5 辅助优化计算与设计飞思科技研发中心编著/d/28edd9ffc8ab2245c43e2af00c6ac722773a170752cd6d005.matlab6.x 图像处理作者:孙兆林清华大学出版社/d/49488e4bc148e2b4eb794fa2540089eecc88f1b46a9068006.Matlab Programming for Enginners 【英文影印版Stephen J.Chapman】/d/8250bee5c661d84a4465d268ad6bae6d52b736eca556aa00雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》/d/db42dcbb45415dccdb01c4cb238f4795447de9a9e57f8204王正林《精通Matlab7》/d/ac8a8ab7a2fd76bbec02ccbbc4ff8612bb18a6fd13ba2c01钟麟《Matlab仿真技术与应用教程》/d/0014c6c984e6ce872bcc28d0df84a0c77e25cfe1daa3bb00王立宁《Matlab与通信仿真》/d/128237ae732c7e29fcc1acddc374771ffbc5cad3fdeaf900苏金明《Matlab工具箱应用》/d/a8e5b2cf37e9c63c6cd9b30e47d0f45be977ec93cd31ce00苏金明《Matlab图形图像》/d/2aa4a370ef1e52037b6010336cf5555b97fbf1e5e900dc00苏金明《matlab7.0使用指南》/d/a48b5296cfb7a604e36e3201b4fcb49dcf24f34dc073c501李显洪《Matlab7.x界面设计与编译技巧/d/c4dbe1ebfec00d325a0d87ad4b85371c24cc439dd5414a01施晓红《精通GUI图形界面编程》/d/7657a037fe1ee94149ad3e3f78ff31f3d640ba9d283f0401何衍庆《控制系统分析、设计和应用——MA TLAB语言的应用/d/092ed6548c14fbb5b6db027720b06f6ae694dc9b7913af00何强《Matlab扩展编程》/d/fbb5d94f698e26526156c3bed7b32d7113b350c08557c500冈萨雷斯《数字图像处理》/d/baecf1c843361f326f7cc344d03f68550a9bef81bd6ce201 Steven T. Karris《Signals and Systems(Second Edition)》/d/c89fef493d50fead9df9840a1ca813f53d4c1e05efea4700韩利竹《Matlab电子仿真与应用(第二版)》./d/72ccd5d5083ac0e3c8dd2550ab69b540ecf94fbde7d89400 Stephen J.Chapman刑树辉《Matlab编程》/d/95dec5d8aa959317f2d753c047599eae8ba1d6a735770d01 Mohand Mokhtari著赵彦玲译《MA TLAB与SIMULINK工程应用》/d/70735fe07794def5ae718428faa16c1a70928d834c8d2101 MATLAB 7辅助信号处理技术与应用/d/1c30519cd63f1723d27e80729f98bbfc089a345c12e85602 Stephen J.Chapman《Matlab Programming For Engineers》/d/56e51a6694d03b2500b0cdbfaba7e2027e3bdf6857219b00《Matlab宝典》/d/681bb64540b50163a3d1e22cbcf7fa97d14e52c2418eec01《智能控制及其Matlab实现》/d/c5e84a25245ec0a8f9e89eb59ff25cf85c70c0102f70b300《基于MA TLABSimulink的系统仿真技术与应用》/d/d846bac3a48fcafe3a49acbd33a78b9e58c8c545bf6ce300《基于MA TLAB 7.X SIMULINK_STATEFLOW系统仿真、分析及设计》/d/d6fe321e47826be9dc39097df732e63f5ee91e0a41841101《Matlab模糊逻辑工具箱的分析与应用》/d/8088f66c62505938731165c783d385aa8f90f93784560101《Matlab与自适应神经网络模糊推理系统》/d/f8b86f03438e87a656d79d0299ac5b590d0183618a1ead00《MA TLAB数据处理与应用》/d/c7a1758b855ee3062e3ab9ea284ce30a402e3054d8f7e400《Matlab辅助控制系统设计与仿真》/d/c2655749c44ba7938df5cb26e93e479d609d8835382ca801《Matlab工具箱应用指南——信息工程篇》/d/2a482b93f8daae5c4d659cd01c77a4acd321d0db88de1401《Matlab工程数学》/d/60cb8eda0b9f3d580f3824bc2d66ed140337f97cecb6dc00 matlab初学者学习操作基本命令matlab初学者应学习操作基本命令1.有关命令行环境的一些操作:λ(1) clc擦去一页命令窗口,光标回屏幕左上角λ(2) clear从工作空间清除所有变量λ(3) clf清除图形窗口内容λ(4) who列出当前工作空间中的变量λ(5) whos列出当前工作空间中的变量及信息λ或用工具栏上的Workspace 浏览器λ(6) delete <文件名>从磁盘删除指定文件λ(7) whech <文件名>查找指定文件的路径( 9 ) clear all从工作空间清除所有变量和函数λ(10) help <命令名>查询所列命令的帮助信息λ(11) savename保存工作空间变量到文件name.matλ(12) savenamexy保存工作空间变量x y到文件name.matλ(13)loadname下载‘name’文件中的所有变量到工作空间λ(14)loadnamexy 下载‘name’文件中的变量x y到工作空间λ(15)diary name1.m保存工作空间一段文本到文件name1.m λ… diary offλ(16)type name.m在工作空间查看name.m文件内容λ(17)what列出当前目录下的m文件和mat文件↑Ctrl+p调用上一次的命令↓Ctrl+n调用下一行的命令←Ctrl+b退后一格→Ctrl+f前移一格Ctrl + ←Ctrl+r向右移一个单词Ctrl + →Ctrl+l向左移一个单词HomeCtrl+a光标移到行首EndCtrl+e光标移到行尾EscCtrl+u清除一行DelCtrl+d清除光标后字符BackspaceCtrl+h清除光标前字符Ctrl+k清除光标至行尾字Ctrl+c中断程序运行一.常用的窗口命令help 启动联机帮助文件显示what 列出当前目录下的有关文件type 列出M文件lookfor 对help信息中的关键词查找which 找出函数与文件所在的目录名demo 运行MATLAB的演示程序path 设置或查询MATLAB的路径二.有关文件及其操作的语句cd 改变当前的工作目录dir 列出当前目录的内容delete 删除文件getenv 获得环境参数unix 执行操作系统命令并返回结果diary 将MATLAB运行的命令存盘fopen 打开文件fclose 关闭文件fread 从文件中读取二进制数据fwrite 向一个文件写二进制数据fscanf 从文件读取格式化数据fprintf 将格式化数据写入文件fgetl 从文件中读行并放弃换行符fgets 从文件中读行并保持换行符ferror 查询文件的输入输出的错误信息feof 检查文件结束标志fseek 设置文件位置指针ftell 得到文件位置指针的位置prewind 反绕一个打开的文件tempname 建立临时的文件名tempdir 返回一个已存在的临时目录名三.启动与退出的命令quit,exit 退出MATLAB环境startup MATLAB自启动文件matlabrc 启动主程序四.管理变量工作空间的命令who 简要列出工作空间变量名whos 详细列出工作空间变量名load 从文件中读入变量save 列出工作空间中变量存盘clear 删除内存中的变量与函数pack 整理工作空间的内存size 查询矩阵的维数disp 显示矩阵和文本length 查询矢量的维数五.对命令窗口控制的常用命令cedit 设置命令行编辑与回调的参数clc 清除命令窗口中的显示home 将光标移动到左上角位置format 设置输出格式echo 显示文件中的MATLAB命令more 控制命令窗口的输出页面2.。

matlab快速注释

matlab快速注释

matlab快速注释Matlab快速注释是一种让用户更加方便地对程序代码进行说明的一种工具。

它可以帮助用户快速了解和理解某个程序文件中的程序代码,从而避免了因为程序文件内容复杂而导致的不必要的错误。

Matlab快速注释的实现原理是:当用户编写程序代码时,在每一行代码前面使用“%%”或“%”开头的一行注释作为提示信息,以便用户快速了解、理解该行代码所执行的功能。

Matlab快速注释分为三种,分别是作者注释、函数注释和行注释。

一、作者注释:作者注释是最常见的注释形式,它以“%%”开头,即以双斜杠开头。

它可以用于描述整个程序文件的功能,也可以用于描述程序文件中的函数的功能。

二、函数注释:函数注释以“%%”开头,即以双斜杠开头,用于描述函数的功能。

它通常位于函数的第一行,如果函数有输入输出参数,可以在函数注释中描述它们,从而帮助用户更好地理解函数的用途,也可以包含更多的注释信息以帮助用户更好地理解函数的功能。

三、行注释:行注释以“%”开头,即以单斜杠开头,它用于描述单行代码的用途,它可以帮助用户更快地理解单行代码的功能。

Matlab快速注释的优点很多,首先,它可以帮助用户更快地理解程序文件中的程序代码,从而避免因为复杂的程序文件而产生不必要的错误;其次,它可以提供更多的信息,从而帮助用户更好地理解程序文件;第三,它可以帮助用户更快地找到某个函数或某一行代码所执行的功能,从而更有效地分析程序文件;最后,它可以使用户在程序文件中添加自己的注释,以便在以后的程序文件的修改和维护工作中更有效地利用自己的注释信息。

在总结Matlab快速注释的优点之后,也要提出一些不足之处:首先,由于双斜线和单斜线的使用,使得用户代码的可读性降低;其次,它不能满足一些复杂的注释要求;最后,它不能满足用户对程序文件中的注释信息进行修改和维护的要求。

总之,Matlab快速注释是一种有用的工具,它可以帮助用户更快地理解和分析程序文件,从而避免不必要的错误,但是它也存在一些不足之处,需要用户根据自己的需求来选择和使用,以便更好地提高程序文件的可读性。

matlab编程步骤

matlab编程步骤

matlab编程步骤MATLAB是一种广泛使用的计算机程序语言,主要用于数值计算、数据可视化和算法开发。

作为一名内容创作者,我们需要了解MATLAB编程的基本步骤,以便为读者提供有用的信息。

以下是MATLAB编程步骤的详细介绍:1、了解MATLAB编程环境在开始编写MATLAB程序之前,需要了解MATLAB编程环境以及如何使用MATLAB集成开发环境(即IDE)执行代码。

MATLAB IDE可以帮助您快速编写、测试和调试MATLAB代码。

2、编写MATLAB脚本和函数MATLAB支持两种主要的编程方式:脚本和函数。

脚本是一组按顺序执行的MATLAB命令,而函数是一组用于执行特定任务的MATLAB命令。

这两种编程方式都需要熟悉。

3、使用MATLAB命令窗口在MATLAB命令窗口中,您可以使用MATLAB编程语言编写和执行代码。

MATLAB命令窗口对于快速调试MATLAB代码非常有用。

4、理解MATLAB数据类型在MATLAB编程中,常用的数据类型包括数字、字符串、矢量、矩阵和结构体等。

熟悉这些数据类型并理解如何使用它们是非常重要的。

5、使用MATLAB内置函数MATLAB提供了许多内置函数,可用于数值计算、字符串处理和图形处理等方面。

了解这些内置函数并学会如何使用它们可以节省您的时间和精力。

6、编写MATLAB程序编写MATLAB程序是将上述步骤汇总到一起的关键步骤。

一个典型的MATLAB程序通常需要完成以下任务:读取输入、执行计算、显示输出或结果。

7、测试MATLAB程序在编写MATLAB程序后,请务必测试它是否能够按预期运行。

测试可以通过使用MATLAB自带的单元测试工具或编写自己的测试脚本进行。

8、调试MATLAB程序如果程序无法按预期运行,则需要进行调试。

MATLAB IDE提供了强大的调试工具,例如断点、变量监视和堆栈跟踪等。

总结:MATLAB编程是一项强大而有用的技能。

此外,通过熟悉MATLAB语言和了解MATLAB编程环境,您可以更快、更高效地完成您的任务。

快速傅里叶变换-基4时间抽取FFT算法matlab实现

快速傅里叶变换-基4时间抽取FFT算法matlab实现

快速傅里叶变换-基4时间抽取FFT 算法matlab 实现作者姓名:李林摘要:FFT ( 快速傅里叶变换) 算法与DFT (离散傅里叶变换) 算法比较, 其运算量显著减少, 用计算机实现时速度大为提高。

但FFT 过程所需的运算量仍较可观, 常给数字信号的实时处理带来困难,理论和实践表明, 若要加快FFT 算法在计算机上的实现, 关键是得设法减少FFT 过程在乘法运算上的时间开销。

若改进算法, 减少过程中的乘法次数, 则无疑能加快FFT 的实现 。

通常的FFT 幂法都是“基2 分解法” , 即长度为N 的DFT 序列由两个长度为2 / N 的DFT 序列的组合表示; 而这两个长度为2 / N 的DFT 序列各自又分别由两个长度为4 / N 的DFT 序列的组合表示 , 按照这一做法对序列进行反复分解, 直到每个序列的长度等于2为止。

这个分解、组合过程如同一棵标准二叉树。

按分解的逆过程进行组合运算便得到所要求的频谱序列)n ( F ,... , l , 0 (n ,1- N ) 整个变换过程共需要进行 N log 2 / N 2次复数乘法运算。

参考上述的分解、组合方法, 对序列进行“ 基4 分解” , 即长度为N 的DFT 序列由四个长度为4 / N 的DFT 序列组合表示。

关键词: FFT 基2分解法 基4分解 运算时间和精度目录一,前言1,实验目的2,题目要求3,考查要求二,基—4FFT算法原理1,基—4FFT定义:2,举例3,旋转因子kmW的性质N4,16点基4时间抽取FFT算法流图三,基—4FFT运算的实现1,算法分析2.算法流程图3.Matlab程序执行结果四,两种程序运算量分析和比较 1,matlab自带函数运算量分析2,基四FFT的运算量3,运算结果比较4,结果分析五,设计总结六,参考文献七,附录:一,前言1,实验目的:检查学生的综合应用能力。

2,题目要求:已知 输入信号x(t)=0.6sin(200πt)+sin(400πt)+0.3sin(800πt) 。

MATLAB基础与应用教程 习题答案 作者 蔡旭晖 刘卫国 蔡立燕 第1-8章答案

MATLAB基础与应用教程  习题答案 作者 蔡旭晖 刘卫国 蔡立燕 第1-8章答案

第1章一、思考题4. (1) B=A(2:5,1:2:5)(2)A(7)=[](3) A=A+30(4)size(A)(5) t(find(t==0))=eps(6)t=reshape(x,3,4)(7)abs('matlab')(8)char(93)5. A=[97,67,34,10;-78,75,65,5;32,5,-23,-59;0,-12,54,7](1) B=A(1:3,:)C=A(:,1:2)D=A(2:4,3:4)E=B*C(2)A(find(A>=50 & A<=100))二、实验题1.x=-74/180*pi;y=-27/180*pi;sin(x*x+y*y)/sqrt(tan(abs(x+y)))+pi2.a=-3.0:0.1:3.0;exp(-0.3*a).*sin(a+0.3)3.x=[2,4;-0.45,5];log(x+sqrt(1+x.*x))/24. A=[3,54,2;34,-45,7;87,90,15];B=[1,-2,67;2,8,74;9,3,0]; (1)A*Bans =129 432 41977 -407 -1052402 591 12489A.*Bans =3 -108 13468 -360 518783 270 0(2) A^3ans =-28917 240246 -4368137883 -259101 27669171333 252504 38673A.^3ans =27 157464 839304 -91125 343658503 729000 3375(3)A/Bans =-5.8845 5.3549 -0.20286.3554 -5.6596 4.3293-6.6325 6.2078 9.0241B/Aans =30.2855 19.2643 -8.561433.4394 21.1547 -9.3974-0.7443 -0.3938 0.2830(4)[A,B]ans =3 54 2 1 -2 6734 -45 7 2 8 7487 90 15 9 3 0[A([1,3],:);B^2]ans =3 54 287 90 15600 183 -81684 282 72615 6 8255.a=1+2i;b=3+4i;c=exp(pi*i/6)c =0.8660 + 0.5000ic+a*b/(a+b)ans =1.6353 + 1.8462i第2章一、思考题3.s=0;for n=0:63s=s+2^n;enddisp(s)n=0:63;s=sum(2.^n)二、实验题1.x=input('输入一个四位整数:');y=[fix(x/1000),mod(fix(x/100),10),mod(fix(x/10),10),mod(x,10)] z=mod((y+7),10)x=z(3)*1000+z(4)*100+z(1)*10+z(2)2.gh=input('输入工号');h=input('输入工时');dj=84;if h>120gz=dj*120+1.15*dj*(h-120);elseif h<60gz=dj*h-700;elsegz=dj*h;endformat bank;display([gh,gz])3.循环结构n=input('input n:');s=0;for k=1:ns=s+1/k^2;enddisplay(sqrt(s*6))向量运算n=input('input n:');k=1:n;display(sqrt(sum(1./k.^2)*6))4.y=0;k=0;while y<3k=k+1;y=y+1/(2*k-1);enddisplay([k-1,y-1/(2*k-1)])5.x0=0;x=1;k=0;a=input('a=');b=input('b=');while abs(x-x0)>=1e-5 && k<500x0=x;x=a/(b+x0);k=k+1;enddisplay([k,x]);display([(-b+sqrt(b^2+4*a))/2,(-b-sqrt(b^2+4*a))/2]);6.y=fun(40)/(fun(30)+fun(20))(1)函数文件fun.mfunction f=fun(n)f=n+log(n^2+5);(2)函数文件fun.mfunction f=fun(n)a=1:n;f=sum(a.*(a+1));第3章一、思考题4.t=0:0.01:1.5;y=sqrt(3)/2*exp(-4*t).*sin(4*sqrt(3)*t+pi/3);5.x=-10:0.01:10;y=linspace(-6,6,size(x,2))z=x.^3+3*x.*y.^2;plot3(x,y,z)6.x=100:100:400;y=100:100:400;z=[636,697,624,478;698,712,630,478;680,674,598,412;662,626,552,334]; [X,Y]=meshgrid(x,y);mesh(X,Y,z)二、实验题1.(1)x=-10:0.01:10;plot(x,x-x.^3/3/2)(2)plot(x,exp(-x.*x/2)/2/pi)(3)x=-8:0.01:8;plot(x,sqrt((64-x.*x)/2))(4)t=0:pi/100:6*pi;plot(t.*sin(t),t.*cos(t))2. (1)x1=linspace(0,1,100);y1=2*x1-0.5;t=linspace(0,pi,100);x=sin(3*t).*cos(t);y=sin(3*t).*sin(t);plot(x1,y1,'r-',x,y,'b:');text(0.4,1,'y=2x-0.5');text(-0.4,0.5,'x=sin(3t)cos(t)');text(-0.4,0.3,'y=sin(3t)sin(t)');(2)subplot(1,2,1);scatter(x1,y1,10)title('y=2x-0.5');subplot(1,2,2);scatter(x,y,10)3.subplot(1,21);x=1:1:100; y=sin(1./x);plot(x,y)subplot(1,2,2);fplot('sin(1/x)',[1,100])4.subplot(2,2,1);bar(t,y);subplot(2,2,2);stairs(t,y);subplot(2,2,3);stem(t,y)subplot(2,2,4);semilogy(t,y);5.theta=linspace(-pi,pi,100);ro=5.*cos(theta)+4;polar(theta,ro);fi=linspace(0,2*pi,100);a=1r=a.*(1+cos(fi));polar(fi,r);6.t=0:pi/20:2*pi;x=exp(-t./20).*cos(t);y=exp(-t./20).*sin(t);z=t; plot3(x,y,z);t=0:0.01:1;x=t;y=t.^2;z=t.^3;plot3(x,y,z);7.x=-30:0.1:0;y=0:0.1:30;[x,y]=meshgrid(x,y);z=10.*sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(1+x.^2+y.^2); meshc(x,y,z);8.x=linspace(-3,3,100);y=linspace(-3,3,100);[x y]=meshgrid(x,y);fxy=-5./(1+x.^2+y.^2);i=find(abs(x)<=0.8 & abs(y)<=0.5);fxy(i)=NaN;surf(x,y,fxy)9.u=linspace(1,10,100);v=linspace(-pi,pi,100);[u,v]=meshgrid(u,v);x=3.*u.*sin(v);y=2.*u.*cos(v);z=4*u.^2;x=3*u.*sin(v);y=2*u.*cos(v);z=4*u.^2;surf(x,y,z);shading interp;light('position',[1,0,1]);10.t=0:pi/100:2*pi;y=sin(t);comet(t,y)第4章一、思考题5.(1)A=eye(3);(2)C=100+(200-100)*rand(5,6);(3)D=1+sqrt(0.2)*randn(1,500);(4)E=ones(size(A));(5)A=A+30*eye(size(A));(6)B=diag(diag(A))二、实验题1.P=pascal(5);H=hilb(5);Dp=det(P);Dh=det(H);Kp=cond(P);Kh=cond(H);P矩阵的性能更好,因为Kp较小2.A=[1,-1,2,3;0,9,3,3;7,-5,0,2;23,6,8,3]B=[3,pi/2,45;32,-76,sqrt(37);5,72,4.5e-4;exp(2),0,97]A1=diag(A);B1=diag(B);A2=triu(A);B2=triu(B);A3=tril(A);B3=tril(B);rA=rank(A);rB=rank(B);nA=norm(A);nb=norm(B);cA=cond(A);cB=cond(B);3.A=[31,1,0;-4,-1,0;4,-8,-2];[V,D]=eig(A);4.A=diag([-1,-1,-1,-1],-1)+diag([-1,-1,-1,-1],1)+diag([2,2,2,2,2]) b=[1,0,0,0,0]';x1=inv(A)*b;x2=A\b;[L,U]=lu(A);x3=U\(L\b);[Q,R]=qr(a);[Q,R]=qr(A);x4=R\(Q\b)R=chol(A);x5=R\(R'\b)5.B=sparse(A);x1=inv(B)*b;x2=B\b;[L,U]=lu(B);x3=U\(L\b);第5章一、思考题3.A=randn(10,5);mean(A)std(A)max(max(A))min(min(A))sum(A,2)sum(sum(A))sort(A,1)sort(A,2,'descend')二、实验题1.A=rand(1,30000);mean(A)std(A)max(A)min(A)size(find(A>0.5))/size(A)2.h=[466,715,950,1422,1635];w=[7.04,4.28,3.40,2.52,2.13];hh=[500,900,1500];ww=interp1(h,w,hh,'spline')3.x=linspace(1,10,50);y=log(x);f=polyfit(x,y,5);yy=polyval(f,x);plot(x,y,'r-',x,yy,'g.')4.N=64; % 采样点数T=5; % 采样时间终点t=linspace(0,T,N); % 给出N个采样时间ti(I=1:N) x=3*exp(-t); % 求各采样点样本值xdt=t(2)-t(1); % 采样周期f=1/dt; % 采样频率(Hz)X=fft(x); % 计算x的快速傅立叶变换XF=X(1:N/2+1); % F(k)=X(k)(k=1:N/2+1) f=f*(0:N/2)/N; % 使频率轴f从零开始plot(f,abs(F),'-*') % 绘制振幅-频率图xlabel('Frequency');ylabel('|F(k)|')5.(1)p1=[1 2 0 0 7];p2=[1 -2];p3=[1 0 0 5 1];p12=conv(p1,p2);p=p12+[zeros(1,size(p12,2)-size(p3,2)),p3];roots(p)(2)A=[-1,4,3;2,1,5;0,5,6];Px=polyval(p,A)Pxm=polyvalm(p,A)6.(1)z=fzero('3*x-sin(x)+1',0)(2)建立函数文件myfun.mfunction F=myfun(X)x=X(1);y=X(2);F(1)=x*x+y*y-9;F(2)=x+y-1;在命令窗口中输入以下命令:x=fsolve(@myfun,[3,0]',optimset('Display','off')) 第6章一、思考题2.fx=inline('1./(1+x.^2)');[I,n]=quad(fx,-100000,100000,1e-3);[I,n]=quadl(fx,-100000,100000,1e-3);x=-100000:0.01:100000;y=1./(1+x.*x);trapz(x,y);3.(1)fx=inline('-2*y+2*x*x+2*x');[t,y]=ode23(fx,[0,0.5],1)(2)fx=inline('y-exp(x)*cos(x)');[t,y]=ode23(fx,[0,3],1)二、实验题1.for x=1:3fx=[x,x^2,x^3;1,2*x,3*x;0,2,6*x];diff(fx)end2.(1)x=0:0.01:1;y=x.^10+10.^x+1./log10(x);dy=diff(y)/0.01;(2)x=0:0.01:1;y=log(1+x);dy=diff(y,2)/0.01;plot(x(1:99),dy)3.(1)fx=inline('x.^2.*sqrt(2*x.*x+3)');quad(fx,1,5)(2)fx=inline('x./sin(x).^2');quad(fx,pi/4,pi/3)(3)fx=inline('abs(cos(x+y))');dblquad(fx,0,pi,0,pi)(4)syms x y ;fx=x*y;int(int(fx,y^2,y+2),-1,2)x 的积分区间为【0,2】时fx=inline('x.*y');dblquad(fx,0,2,-1,2)4. x=0.3:0.2:1.5;y=[0.3895,0.6598,0.9147,1.1611,1.3971,1.6212,1.8325]; trapz(x,y)5.(1)yp=inline('-(1.2+sin(10*x))*y');[t,y]=ode23(yp,[0,5],1);(2)令''3,,21y x y x y x ='==,则可写出原方程的状态方程形式: 123233221sin 31)1(2cos 5cos x t x x t t t x x x x x +--++='='='⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+-+-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡'''t x x x t t tx x x cos 00)1(2cos 51sin 311000103212321 建立函数文件ztfun.m function y=ztfun(t,x)b=[0;0;cos(t)];y=[0,1,0;0,0,1;-1/(3+sin(t)),-1,5*cos(2*t)/(t+1)^2]*x+b; 解微分方程组[t,y]=ode23(@ztfun,[0,5],[1;0;2]);6.建立函数文件ztfun.mfunction yy=ztfun(t,y) yy=[y(2)*y(3);-y(1)*y(3);-0.51*y(1)*y(2)];解微分方程组 [t,y]=ode23(@ztfun,[0,5],[0;1;1])第7章一、思考题3.(1)数值积分fx=inline('exp(x).*(1+exp(x)).^2');quad(fx,0,log(2))符号积分f=sym('exp(x)*(1+exp(x))^2');v=int(f,0,log(2));eval(v)(2)略二、实验题1.A=sym('[1,2,3;x,y,z;3,2,1]')rank(A)inv(A)det(A)2.(1) y=sym('sqrt(x+sqrt(x+sqrt(x)))');y1=diff(y)y2=diff(y,'x',2)(2) syms x y;fxy=sin(x^2*y)*exp(-x^2-y);diff(diff(fxy,x),y)3.(1) syms xint(1/(1+x^4))(2) syms x tint((-2*x*x+1)/(2*x*x-3*x+1)^2,x,cos(t),exp(2*t)) 4.syms n xsymsum(1/(2*n+1)/(2*x+1)^(2*n+1),n,0,inf)symsum(1/(2*n+1)/(2*x+1)^(2*n+1),n,0,5)5.(1) syms xtaylor((exp(x)+exp(-x))/2,5,0)(2) syms a xtaylor(exp(-5*x)*sin(3*x+pi/3),5,a)6.(1)x=solve(sym('x^3+a*x+1=0'))(2)[x y]=solve('sqrt(x^2+y^2)-100=0,3*x+5*y-8=0')7. 方程转化为: π21'11't y y y y -=+=⎩⎨⎧符号解[y1,y11]=dsolve('Dy=y1,Dy1+y=1-t^2/pi','y(-2)=5,y1(-2)=5','t') 数值解编写函数文件ztfun.mfunction yy=ztfun(t,y)yy=[y(2);1-t^2/pi-y(1)];在命令窗口输入以下命令[t,y]=ode45(@ztfun,[-2,7],[-5;5]);t=linspace(-2,7,49)y2=y8.[x,y]=dsolve('Dx=3*x+4*y,Dy=-4*x+3*y','x(0)=0,y(0)=1')。

matlab数学实验第三版

matlab数学实验第三版

matlab数学实验第三版
《MATLAB数学实验第三版》是由作者C. Moler和D. J.
Little合著的一本关于MATLAB编程和数学实验的书籍。

本书旨在帮助读者利用MATLAB进行数学建模和实验,涵盖了MATLAB的基本概念、数值计算、符号计算、绘图、数据分析等内容。

在这本书中,读者将学习如何使用MATLAB进行矩阵操作、线性代数计算、微积分、常微分方程求解、曲线拟合、统计分析等数学实验。

此外,书中还介绍了MATLAB的编程技巧、脚本文件的编写、函数的创建与调用等内容,帮助读者更好地利用MATLAB解决数学问题。

除了数学实验方面的内容,本书还涵盖了工程、物理、生物等领域的实际案例,通过这些案例,读者可以学习如何将MATLAB应用于实际问题的求解和分析中。

总的来说,《MATLAB数学实验第三版》是一本全面介绍MATLAB 数学建模和实验的书籍,适合对MATLAB感兴趣的学生、工程师和科研人员阅读。

通过学习这本书,读者可以掌握MATLAB在数学建模和
实验方面的基本原理和应用技巧,从而更好地应用MATLAB解决实际问题。

控制工程外国教材matlab

控制工程外国教材matlab

控制工程外国教材matlab控制工程是一门研究如何对物理对象进行控制的学科,通常涉及到数学、物理、电子等学科的知识。

控制工程的应用非常广泛,例如飞机、自动驾驶汽车、机器人、电动机等等。

而MATLAB 软件则是控制工程中最重要的工具之一。

MATLAB 是一种交互式、基于语言的数值计算环境和编程语言,它被广泛应用于科学、工程、金融等领域中的数值分析、矩阵计算、信号处理、数据可视化等方面。

MATLAB 视觉化设计环境的使用非常便捷,可以使得开发者更快速地构建和迭代算法,以便将其部署到嵌入式系统和云平台。

当前,在国外控制工程领域内,使用 MATLAB 进行模拟、仿真、优化和部署控制系统被视为一种基本的技能。

以下是一些参考教材,介绍了如何使用 MATLAB 进行控制工程的建模、分析和设计。

1. "Digital Control System Analysis and Design" (作者:Charles L. Phillips)这本书介绍了数字控制系统的分析和设计,深入探讨了MATLAB 的使用,并提供了大量实例来演示如何使用MATLAB 来构建数字控制系统。

该书还介绍了一些频域方法和稳定性分析方法,以及如何将这些方法应用到实际控制系统中。

2. "Control Systems Engineering" (作者:Norman S. Nise)这本教材涵盖了控制系统的所有领域,包括建模、分析、设计和实现。

其中重点介绍了使用 MATLAB 工具箱进行控制系统分析和设计的方法。

这些工具箱内置了许多工具,如控制分析和设计工具箱、信号处理工具箱、系统识别工具箱和嵌入式系统工具箱等等。

3. "Modern Control Engineering" (作者:Ogata)这是一本综合性的控制工程教材,介绍了现代控制工程的所有方面。

该书重点关注隐藏在 MATLAB 控制工具箱中的技术,如频域方法、状态空间方法、最优控制和自适应控制等等。

[转载]Matlab检测超声波信号滤波(一)

[转载]Matlab检测超声波信号滤波(一)

[转载]Matlab检测超声波信号滤波(⼀)刚好需要。

呵呵原⽂地址:Matlab检测超声波信号滤波(⼀)作者:maya有这样的检测超声波回波信号,其频率是5Mhz,以80Mhz的采样率抽取数据得到附件中的数据,时间窗⼝长度是40微秒。

该信号如果⽤时域平均法可以得到很好的效果,但由于实际应⽤中有些情况不能实现,所以想实现滤波器滤波。

我采⽤的是IIR型滤波器,具体实现如下:[n,Wn]=buttord(39000000/40000000,400000/40000000,6,30); //half of sampling rate[b,a]=butter(n,Wn);y=filter(b,a,x)滤波后,没有多⼤改变,噪声的幅值压低不太明显。

谱分析[N=size(data',1);n2=1:N/2;ff=fs*(n2-1)/N;F=fft(y);stem(ff,abs(F(n2)));title('spectrum of original signal');axis([0 40000000 0 34000]);通过FFT分析可以得到超声波信号的频谱如下图从图上看出在5Mhz信号周围还有很多其他未知的信号,⾮稳态信号,⽤⾃适应陷波器以获取5Mhz的信号,算法如下load data.txtFs = 80000000;N = 3200;i = [0 : N-1]';%原始信号x = data;%陷波器参考信号,主要考虑超声波信号可以⽤余弦函数表⽰,故采⽤如下形式u = cos(2*pi*5000000* i/Fs);%陷波器结构L = 20; step_size = 0.005; w = zeros(1,L);%执⾏e(L) = x(L);for k = L : N regressor = flipud(u(k-L+ 1:k));w = w + step_size * regressor' * e(k);e(k+1) = x(k) - w * regressor;end %计算初始信号和经滤波的信号f = [0 : Fs/N : Fs - Fs/N]';F = abs(fft(x));E = abs(fft(e));%plot figure;subplot(411) ;plot(x); title('initial signal'); subplot(412) ;plot(e); title('initial signal after filtering');subplot(413) ;plot(f,F( 1:length( f)));title( 'spectrum of initial signal');subplot(414) ;plot(f,E( 1:length( f)));title( 'spectrum of initial signal after filtering');得到如下图,但觉得既然是陷5Mhz的信号,剩下的应该是噪声,⽽图中的结果却是信号,该信号与原信号相⽐,噪声部分幅度很接近,但回波信号部分幅值降低了,是滤波器只对回波信号起作⽤了?。

MATLAB技术工程设计规范

MATLAB技术工程设计规范

MATLAB技术工程设计规范MATLAB是一种广泛应用于工程领域的高级编程语言与科学计算软件。

它的强大功能和灵活性使其成为很多工程项目中的首选工具。

然而,为了保证开发人员之间的代码协作和项目的可维护性,制定一套统一的MATLAB技术工程设计规范是非常必要的。

本文将介绍一些MATLAB工程设计规范,以帮助工程师提高代码质量和开发效率。

一、文件和文件夹命名规范在编写MATLAB代码时,良好的文件和文件夹命名规范能够提高代码的可读性和可维护性。

以下是一些常用的命名规范:1. 文件名应该描述文件的功能或者内容,使用有意义的英文单词或缩写,避免使用拼音或无意义的数字。

2. 文件名应使用小写字母,并使用下划线或连字符分隔单词。

3. 文件夹名也应该使用小写字母,并使用下划线或连字符分隔单词。

4. 函数文件应该以功能命名,使用驼峰命名法,首字母小写,每个单词首字母大写。

5. 类文件应该以类名命名,使用驼峰命名法,每个单词首字母大写。

二、代码风格和布局规范统一的代码风格和布局规范能够使代码易于阅读和理解,并且便于进行版本控制。

以下是一些常用的规范:1. 代码应该使用4个空格来缩进,而不是制表符。

2. 适当添加空行来分隔代码块,提高可读性。

3. 适当使用注释来解释代码的作用,特别是一些复杂的算法或逻辑。

4. 代码中的变量名应具有描述性,避免使用简单的单词或字母。

5. 长的代码行可以适当换行,以提高可读性。

三、函数和脚本设计规范在MATLAB中,函数和脚本可以用于封装具有独立功能的代码块。

以下是一些设计规范的建议:1. 函数应该尽量只做一件事,保持简洁和可复用。

2. 函数参数应该明确指定,避免使用全局变量。

3. 函数应该有明确的输入和输出,避免在函数内修改外部变量。

4. 脚本应该在需要时使用函数封装一些功能,提高代码的模块化性。

四、错误处理规范良好的错误处理能够提高程序的健壮性和可靠性。

以下是一些常用的错误处理规范:1. 在函数中,当遇到错误时应该抛出异常而不是返回错误码。

[转载]【原创】有理多项式pade近似Matlab代码

[转载]【原创】有理多项式pade近似Matlab代码

[转载]【原创】有理多项式pade近似Matlab代码原⽂地址:【原创】有理多项式pade近似Matlab代码作者:MATLAB技术论坛function [np,dp]=pdefcn(fun,r,m,n)%有理多项式pade近似%%输⼊参数 -fun 需要进⾏pade近似的函数,必须是符号变量% -r 分⼦多项式采⽤的级数% -m 分母多项式采⽤的阶数% -n 对⽬标函数进⾏taylor展开使⽤的阶数,默认10%注意:n>=m+r+1%输出参数 -np pade近似的分⼦多项式系数% -dp pade近似的分母多形式的系数%%Example%>>fun='exp(-2*x)';%>>pdefcn(fun,0,5,10)%rewrite by dynamic%more information %2009.1.10if nargin<4,n=10;endc=taylor(fun,n);c=sym2poly(c);c=c(end:-1:1);w=-c(r+2:m+r+1)';vv=[c(r+1:-1:1)';zeros(m-1-r,1)];W=rot90(hankel(c(m+r:-1:r+1),vv));V=rot90(hankel(c(r:-1:1)));x=[1 (Ww)'];y=[1 x(2:r+1)*V'+c(2:r+1)];dp=x(m+1:-1:1)/x(m+1);np=y(r+1:-1:1)/x(m+1);figure('name','Pade Demo——by Matlabsky','numbertitle','off')ezplot(fun,[0 10]);hold onxx=1:0.1:10;yy=polyval(np,xx)./polyval(dp,xx);plot(xx,yy,'r:')legend('精确图','近似图')xlabel('x')ylabel('y')exp(-2*x)n =3.7500m =1.00002.5000 5.0000 7.5000 7.50003.7500。

matlab概率密度分布图matlab画分布函数和概率密度函数作者

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matlab概率密度分布图matlab画分布函数和概率密度函数作者导读:就爱阅读网友为您分享以下“matlab画分布函数和概率密度函数作者”的资讯,希望对您有所帮助,感谢您对的支持!matlab画分布函数和概率密度函数作者:独闲居士Matlab工具箱命令汇总学习2008-07-01 11:37 阅读62 评论1 字号:大大中中小小Ⅰ.1 统计工具箱函数表Ⅰ-1 概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapdf贝塔分布的概率密度函数binopdf二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布的概率密度函数exppdf指数分布的概率密度函数fpdff分布的概率密度函数gampdf伽玛分布的概率密度函数geopdf几何分布的概率密度函数hygepdf超几何分布的概率密度函数normpdf正态(高斯)分布的概率密度函数lognpdf对数正态分布的概率密度函数nbinpdf负二项分布的概率密度函数ncfpdf非中心f分布的概率密度函数nctpdf非中心t分布的概率密度函数ncx2pdf非中心卡方分布的概率密度函数poisspdf泊松分布的概率密度函数raylpdf雷利分布的概率密度函数tpdf学生氏t分布的概率密度函数unidpdf离散均匀分布的概率密度函数unifpdf 连续均匀分布的概率密度函数weibpdf 威布尔分布的概率密度函数表Ⅰ-2 累加分布函数函数名对应分布的累加函数betacdf贝塔分布的累加函数binocdf二项分布的累加函数chi2cdf卡方分布的累加函数expcdf指数分布的累加函数fcdff分布的累加函数gamcdf伽玛分布的累加函数geocdf几何分布的累加函数hygecdf超几何分布的累加函数logncdf对数正态分布的累加函数nbincdf负二项分布的累加函数ncfcdf非中心f分布的累加函数nctcdf非中心t分布的累加函数非中心卡方分布的累加函数normcdf正态(高斯)分布的累加函数poisscdf 泊松分布的累加函数raylcdf雷利分布的累加函数tcdf学生氏t分布的累加函数unidcdf离散均匀分布的累加函数连续均匀分布的累加函数weibcdf威布尔分布的累加函数表Ⅰ-3 累加分布函数的逆函数函数名对应分布的累加分布函数逆函数betainv 贝塔分布的累加分布函数逆函数binoinv 二项分布的累加分布函数逆函数chi2inv 卡方分布的累加分布函数逆函数expinv 指数分布的累加分布函数逆函数finvf分布的累加分布函数逆函数伽玛分布的累加分布函数逆函数geoinv几何分布的累加分布函数逆函数hygeinv超几何分布的累加分布函数逆函数logninv对数正态分布的累加分布函数逆函数nbininv 负二项分布的累加分布函数逆函数ncfinv非中心f分布的累加分布函数逆函数nctinv 非中心t分布的累加分布函数逆函数ncx2inv。

MATLAB在解析几何教学中的应用---毕业论文

MATLAB在解析几何教学中的应用---毕业论文

【标题】MATLAB在解析几何教学中的应用【作者】范从阳【关键词】 MATLAB 解析几何图形功能教学应用【指导老师】彭梅【专业】数学与应用数学【正文】1 引言解析几何是一门十分抽象的重要基础课程。

长期以来对于该课程的学习,学生普遍感到非常困难。

MATLAB语言是1980年由美国的CleveMoler博士研制的。

MATLAB以矩阵运算为基础,把计算、可视化、程序设计融合到一个简单易用的交互式工作环境中,可实现工程计算、算法研究、符号运算、建模和仿真、原型开发、数据分析及可视化、科学和工程绘图、应用程序设计等功能。

MATLAB软件以它强大的数学计算功能和简洁的语句、函数及界面友好获得广大科技人员的一致认可。

本文探讨MatLab软件在解析几何教学中的几种应用,寓理论教学、实验演示于一体,教与学相结合,这样可以大大提高学生对问题的理解能力、动手能力和科研实践能力。

MATLAB是一个适合多学科,具有多种工作平台的功能强大的大型软件。

在国外,MATLAB已经经受了多年考验。

在欧美等高校,MATLAB已经成为线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的基本教学工具,成为攻读学位的大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本技能。

在设计研究单位和工业部门,MATLAB被广泛用于科学研究和解决各种具体问题。

可以说,无论从事工程方面的任何学科,都能在MATLAB软件中找到合适的功能。

经过多年的国际竞争,MATLAB已经占据了数值软件市场的主导地位,已经发展成为多学科多种工作平台的功能强大的数值计算及数值分析软件,被誉为“巨人肩上的工具”。

MATLAB的符号运算工具箱、统计工具箱、最优化工具箱、偏微分方程的数值解工具箱和大量的函数,使得MATLAB在大学数学实验中具有相当的优势。

MATLAB 将科学计算与科学图形绘制完美地结合起来,利用MATLAB提供的函数和工具可以绘制基本的二维图形、三维线形图和表面图,利用句柄图形对象,可以进行图形定制,创建自己的图形类型和样式。

matlab编写程序

matlab编写程序

mathematics Basic Matrix Operations>> a=[1 2 3 4 5]生成矩阵;>> b=a+2矩阵加上数字>> plot(b)画三点图>> grid on生成网格>> bar(b)生成条状图>> xlabel('sample#') 给X轴加标注>> ylabel('pound') 给Y轴加标注>> title('bar plot')加标题>> plot(b,'*')用*表示点>> axis([0 10 10 20 0 20])各个轴的范围>> A = [1 2 0; 2 5 -1; 4 10 -1]>> B=A'转置>> C=A*B矩阵相乘>> C=A.*B数组相乘>> X=inv(A)逆>> I=inv(A)*A单位矩阵>> eig(A)特征值>> svd(A) the singular value decomposition. 奇异值分解>> p = round(poly(A))生成特征多项式的系数>> roots(p) 特征多项式的根,即矩阵的特征值>> q = conv(p,p) 向量的卷积>> r = conv(p,q) 再向量的卷积>> plot(r)>> who 变量列表 >> whos 变量的详细列表>> sqrt(-1);>> sqrt(2) 开方Matrix Manipulation>> A = magic(3) 生成魔方矩阵graphics2-D PlotsLine Plot of a Chirp(线状图)>> doc plot 在帮助中查看plot更多的信息>> x=0:0.05:5;>> y=sin(x.^2);>> plot(x,y);>> plot(x,y,'o');>> xlabel('Time')>> ylabel('Amplitude')Bar Plot of a Bell Shaped Curve(条状图)>> x = -2.9:0.2:2.9;>> bar(x,exp(-x.*x));函数中包括了计算,plot直接完成Stairstep Plot of a Sine Wave(阶梯图)>> x=0:0.25:10;>> stairs(x,sin(x));Errorbar Plot>> x=-2:0.1:2;>> y=erf(x);>> y=erf(x);e = rand(size(x))/10>> errorbar(x,y,e);Polar Plot>> t=0:0.01:2*pi;>> polar(t,abs(sin(2*t).*cos(2*t))); abs绝对值Stem Plot>> x = 0:0.1:4;>> y = sin(x.^2).*exp(-x);>> stem(x,y)Scatter Plot>> load count.dat>> scatter(count(:,1),count(:,2),'r*')>> xlabel('Number of Cars on Street A');>> ylabel('Number of Cars on Street B');更多plot的类型可以在命令行输入doc praph2d查看3-D PlotsMesh Plot of Peaks>> z=peaks(25);peaks is a function of two variables, obtained by translating and scaling Gaussian distributions, which is useful for demonstrating mesh, surf, pcolor, contour, and so on.>> mesh(z);>> meshc(z);带有轮廓线>> colormap(hsv);对mesh的图象使用不同的色彩,如gray, hot, bone. EtcSurface Plot of Peaks>> z=peaks(25);>> surf(z); 3-D shaded surface plot>> surfc(z);带有轮廓线>> colormap jet;同>> colormap(jet); 对mesh的图象使用不同的色彩Surface Plot (with Shading) of Peaks>> z=peaks(25);>> surfl(z); Surface plot with colormap-based lighting>> shading interp; Set color shading properties>> colormap(pink);Contour Plot of Peaks>> z=peaks(25);>> contour(z,16) 轮廓线>> colormap(hsv)Quiver (Quiver or velocity plot)>> x = -2:.2:2;>> y = -1:.2:1;>> [xx,yy] = meshgrid(x,y);>> zz = xx.*exp(-xx.^2-yy.^2);>> [px,py] = gradient(zz,.2,.2);>> quiver(x,y,px,py,2);Slice(Volumetric slice plot)>> [x,y,z] = meshgrid(-2:.2:2,-2:.25:2,-2:.16:2);>> v = x.*exp(-x.^2-y.^2-z.^2);>> xslice = [-1.2,.8,2];>> yslice = 2;>> zslice = [-2,0];>> [x,y,z] = meshgrid(-2:.2:2,-2:.25:2,-2:.16:2); >> slice(x,y,z,v,xslice,yslice,zslice)>> colormap hsvProgramming Manipulating Multidimensional Arrays Creating Multi-Dimensional ArraysThe CAT function is a useful tool for building multidimensional arrays. B = cat(DIM,A1,A2,...) builds a multidimensional array by concatenating A1, A2 ... along the dimension DIM.Calls to CAT can be nested.>> B = cat( 3, [2 8; 0 5], [1 3; 7 9], [2 3; 4 6]); B(:,:,1) =2 80 5B(:,:,2) =1 37 9B(:,:,3) =2 34 6>> A = cat(3,[9 2; 6 5], [7 1; 8 4]);>> B = cat(3,[3 5; 0 1], [5 6; 2 1]);>> C = cat(4,A,B,cat(3,[1 2; 3 4], [4 3; 2 1])); C(:,:,1,1) =9 26 5C(:,:,2,1) =7 18 4C(:,:,1,2) =3 50 1C(:,:,2,2) =5 62 1C(:,:,1,3) =1 23 4C(:,:,2,3) =4 32 1>> A = cat(2,[9 2; 6 5], [7 1; 8 4]);>> B = cat(2,[3 5; 0 1], [5 6; 2 1]);>> C = cat(4,A,B,cat(2,[1 2; 3 4], [4 3; 2 1]))C(:,:,1,1) =9 2 7 16 5 8 4C(:,:,1,2) =3 5 5 60 1 2 1C(:,:,1,3) =1 2 4 33 4 2 1>> C = cat(2,A,B,cat(2,[1 2; 3 4], [4 3; 2 1]))C =9 2 7 1 3 5 5 6 1 2 4 3;6 5 8 4 0 1 2 1 3 4 2 1>> C = cat(1,A,B,cat(2,[1 2; 3 4], [4 3; 2 1]))C =9 2 7 1 6 5 8 4 3 5 5 60 1 2 11 2 4 3 3 4 2 1 Finding the Dimensions >>SzA = size(A)>>DimsA = ndims(A)>>SzC = size(C)>>DimsC = ndims(C) Accessing Elements>> K = C(:,:,1,[1 3])K(:,:,1,1) =9 26 5K(:,:,1,2) =1 23 4Manipulating Multi-Dimensional Arrays>> A = rand(3,3,2);>> B = permute(A, [2 1 3]);>> C = permute(A, [3 2 1]);Selecting 2D Matrices From Multi-Dimensional Arrays >> A = cat( 3, [1 2 3; 9 8 7; 4 6 5], [0 3 2; 8 8 4;5 3 5], ...[6 4 7; 6 8 5; 5 4 3]);>>% The EIG function is applied to each of the horizontal 'slices' of A.for i = 1:3eig(squeeze(A(i,:,:)))end>> x1 = -2*pi:pi/10:0;>> x2 = 2*pi:pi/10:4*pi;>> x3 = 0:pi/10:2*pi;>> [x1,x2,x3] = ndgrid(x1,x2,x3);>> z = x1 + exp(cos(2*x2.^2)) + sin(x3.^3);>> slice(z,[5 10 15], 10, [5 12]);>> axis tight;Structures% Draw a visualization of a structure.>> strucdem_helper(1)>> = 'John Doe';>> patient.billing = 127.00;>> patient.test = [79 75 73; 180 178 177.5; 172 170 169]; >> patientpatient =name: 'John Doe'billing: 127test: [3x3 double]>> patient(2).name = 'Ann Lane';>> patient(2).billing = 28.50;>> patient(2).test = [68 70 68; 118 118 119; 172 170 169];% Update the visualization.>> strucdem_helper(2);>> fnames1 = fieldnames(patient)>> patient2 = rmfield(patient,'test');>> fnames2 = fieldnames(patient2)fnames1 ='name''billing''test'fnames2 ='name''billing'>> A = struct( 'data', {[3 4 7; 8 0 1], [9 3 2; 7 6 5]}, ... 'nest', {...struct( 'testnum', 'Test 1', ... 'xdata', [4 2 8], 'ydata', [7 1 6]), ... struct( 'testnum', 'Test 2', ... 'xdata', [3 4 2], 'ydata', [5 0 9])}) % Update the visualization.>> strucdem_helper(3)聚类分析K(C)均值算法:x=[-7.82 -4.58 -3.97;-6.68 3.16 2.17;4.36 -2.19 2.09;6.72 0.88 2.80;...] -8.64 3.06 3.5;-6.87 0.57 -5.45;4.47 -2.62 5.76;6.73 -2.01 4.18;... -7.71 2.34 -6.33;-6.91 -0.49 -5.68;6.18 2.81 5.82;6.72 -0.93 -4.04;... -6.25 -0.26 0.56;-6.94 -1.22 1.13;8.09 0.20 2.25;6.81 0.17 -4.15;... -5.19 4.24 4.04;-6.38 -1.74 1.43;4.08 1.3 5.33;6.27 0.93 -2.78];[idx,ctrs]=kmeans(x,3)如何编写求K-均值聚类算法的Matlab程序在聚类分析中,K-均值聚类算法(k-means algorithm)是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-均值算法,其基本思想是:通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。

控制工程外国教材matlab

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控制工程外国教材matlab控制工程是一门研究如何设计和实现系统控制的学科。

在控制工程中,matlab作为一款强大的数学软件,在建模、仿真、控制分析等方面有着广泛应用。

本文将介绍控制工程外国教材中matlab相关的内容,并针对一些重点内容进行简要的解读和分析,以帮助读者更好地理解和应用matlab在控制工程中的功能。

一、《Modern Control Engineering》 (5th edition) by Katsuhiko OgataKatsuhiko Ogata的经典著作《现代控制工程》已成为控制工程领域的标志性教材。

在第五版的内容中,作者对matlab的应用非常重视,该书在章节中部分地进行了matlab仿真分析的例题和案例分析,例如研究极点分布和传递函数等。

二、《Feedback Control of Dynamic Systems》(7th edition) by Gene Franklin, J. Da Powell, & Abbas Emami-Naeini这本教材是一本比较系统的控制系统教科书,主要包括线性控制系统的单输入、单输出和多输入、多输出控制系统的建模、分析与设计等方面的内容。

该教材中也有相关的matlab应用。

读者可以自己动手用matlab工具箱实现控制系统设计,应用matlab对控制系统的时间域分析和频域分析进行对比,从而更好地理解控制系统的性能。

三、《Control Systems Engineering》(7th edition) by NormanNiseNorman Nise的《控制系统工程》作为一本很受欢迎的控制工程教材,包含了许多实用的知识和实例,并且将matlab作为控制工程教育和实践的重要工具。

该教材详细介绍了matlab工具箱中的各种工具和函数,包括控制工具箱、信号处理工具箱、system identification工具箱等。

四、《Modern Control Systems》(13th edition) by Richard C.Dorf and Robert H. Bishop该书是另一本广受欢迎的控制工程教材,其中也涉及到matlab 的应用。

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作者:eight (八) 来源振动论坛
本人接触matlab已经有5年多的时间了,一直想写点东西,但是之前不知道放在哪里才能发挥它的最大作用,直到几天前碰上了这个论坛(有点像诸葛亮遇见姜维,哈哈)。

废话不说,我想借贵论坛宝地,写一些经验给使用matlab的新手们,当然了,老大们也可以看看,不嫌弃我写得粗糙的话还可以指点一下,先谢过了~~~~
首先我想说的是,matlab跟其他语言不一样(我用的比较多的编程语言,除了matlab就应该是c或c++了,VB和Delphi也接触过,我想版面(matlab版)大部分人也差不多),如果你抱着“把其他语言的思想运用在matlab里面”的话,那么我想,即使程序运行不出错,也很难把握matlab的精髓,也就很难发挥matlab的作用了。

所以,如果你是希望matlab作为VC的附属品,即你不想在matlab上面花太多功夫,只纯粹想用matlab来完成VC做不了或很难做成的任务的话,那么,这篇文章你也不需要再阅读下去了;如果你是希望掌握一门语言、一个工具,使它更有效为你服务的话,那么,希望本文对你有所帮助。

Matlab是一个基于矩阵运算的软件,这恐怕是众所周知的事情了,但是,真正在运用的时候(就是在编程的时候),许多人(特别是初学者)往往没有注意到这个问题,因此,for循环(包括while循环)满天飞…………..这不仅是暴殄天物(没有发挥matlab所长),还浪费了你宝贵的时间。

对此,版友MVH在他的“MATLAB 小技巧”一文中也有所涉及,雷同的东西我也就不重复了,matlab的“帮助”里面也有相关的指示。

我这里想说的一点是,初学者往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题,懂得了使用矩阵而不是循环来赋值,但是,在其他环节上,就很容易疏忽,或者说,仍然没有摆脱C++的思想。

举个例子吧,下面的代码是我的一个师弟写的,我想他接触matlab也有2、3年时间了(在此说明一下,接触2、3年并不是表示每天都会跟matlab打交道,我本人也不是,只是在一年某几个时间段里面连续使用),但是仍然会出现类似的问题:1J = 0;
2lt = size(imf1,2);
3for (i = 1:lt)
4if (abs(imf1(i)) > 1)
5J = 1;
6break
7end
8end
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上面的代码实现了一个目的――检查信号imf1(一个向量)是否存在绝对值大于1的点,这显然是基于C++的思想写出来的。

如果在matlab下面,其实用两个语句就足够了(当然,可以合并为一个):
9q = find(imf1>1);
10J = ~isempty(q);
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这样的修改带来的好处是很可观的。

又如:
11for j = 1:num
12imf1(start1+j) = 2*li1(j+1) - imf1(start1+j);
13end
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这是一个对称翻折的问题,它完全可以用以下这个语句简洁表示:14imf1(start1+1:start1+num) = 2*li1(2:num+1) - imf1(start1+1:start1+num);
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因此,如果是新手,可以先用循环(基于C++的思想)来编写代码,然后看看能否用matlab的语言(基于矩阵的思想)来改进。

当然,这样做的前提是你对matlab提供的一些函数比较熟悉才行,这些函数在matlab的“帮助”那里搜索“Functions Used in Vectorizing”就可以找到一些,其他的也可以找相关的书籍(没找到?不可能,电子版总可以下载到的)!
对提高matlab编程能力的方法,我想主要有以下三个:
15 1. 查help
16 2. 多上上论坛,搜索帖子、发帖子问人
17 3. 阅读别人、特别是牛人的程序
18当然了,正如所有的程序语言一样,“3分课本7分上机”,一定要动手才行,不能光看。

多想、多思考、多尝试,才是正路。

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最后,整理一下常用的快捷键(用【】表示)或命令:
19 1. 在命令窗口(Command Window)中:
201) 【上、下键】――切换到之前、之后的命令,可以重复按多次来达到你想要的命令
212) clc――清除命令窗口显示的语句,此命令并不清空当前工作区的变量,仅仅是把屏幕上显示出来的语句清除掉
223) clear――这个才是清空当前工作区的变量命令,常用语句clear all 来完成
234) 【Tab】键――(转自版友心灯)在matlab@看到的:在command窗口,输入一个命令的前几个字符,然后按tab键,会弹出前面含这几个字符的所有命令,找到你要的命令,回车,就可以自动完成。

目前讨论结果是:matlab6.5版本中,如果候选命令超过100个,则不显示。

而在matlab7以后版本中,则没有这个限制,均可正常提示
245) 【Ctrl+C】(或【Ctrl+Break】)――(转自版友yangjin_ren)在matlab 程序运行过程中,可能由于程序编写的失误,导致程序不停的运行,在命令窗口输入“Ctrl+C”可以将运行的程序停下来,而不需要将整个Matlab程序关掉。

不过进行此操作的前提是能够激活切换到命令窗口才行,呵呵。

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2. 在编辑器(Editor)中:
251) 【Tab】(或【Ctrl+]】)――增加缩进(对多行有效)
262) 【Ctrl+[】--减少缩进(对多行有效)
273) 【Ctrl+I】--自动缩进(即自动排版,对多行有效)
284) 【Ctrl+R】――注释(对多行有效)
295) 【Ctrl+T】――去掉注释(对多行有效)
306) 【Ctrl+B】――括号配对检查(对版本6.5有效,但版本7.0无效,不知道是取消了还是换了另外的快捷键,请大牛们指点,其他版本没有测试过)317) 【F12】――设置或取消断点
328) 【F5】――运行程序
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其余的例如在Debug状态下的快捷键就不多说了,自己看菜单Debug吧!
累了,有时间再写吧。

希望大家多交流~~~~~~
Coming: (以下东西都是一年前做的了,不知道能否记起,呵呵)331) 关于神经网络的――调用matlab的nntool命令后的使用问题(我做的时候没有看过其他书籍或资料,是自己闭门造车的结果,如果写之前发现其他书籍有相关介绍的话就不写了)
34
352) 关于外部接口的――matlab与C++Builder的接口,想详细介绍如何利用matcom 4.5在C++Builder中调用matlab的代码以及matcom的一些技巧。

由于我不是搞项目开发的(搞科研、搞课题的),所以对VC不熟悉,大学的时候学过一点,不过我想对于搞科研来说C++Builder就足够了,免去很多麻烦,Builder在界面设计和数据库连接上面(我只接触过这两方面)还是做得不错的。

同样,如果发现其他书籍上有类似的东西就不写了
36
373) GUI方面也写写吧,只是一点点心得或者体会,呵呵,这个相对简单些,篇幅相对要少些。

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