Matlab实现HHT程序(源码,非常珍贵)复习过程

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第五讲MATLAB程序设计ppt课件

语句组m
otherwise
语句组n
end
（exswitch.m）
第五讲 MATLAB程序设计
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（3）try语句语句格式为： try
语句组1 catch
语句组2 end
try语句先试探性执行语句组1，如果语句组1在执行过程中出现错误，则将错误信息赋给保留的lasterr 变量，并转去执行语句组2。
第五讲 MATLAB程序设计
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2、选择结构
（1）条件分支语句——if语句在MATLAB中，if语句有3种格式。 1) 单分支if语句： if 条件语句组
end
第五讲 MATLAB程序设计
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2) 双分支if语句： if 条件
语句组1 else
语句组2 end
第五讲 MATLAB程序设计
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第五讲 MATLAB程序设计
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三、程序调试
1 错误分类
一般来说，应用程序的错误有两类：
一类是语法错误，例如函数名的拼写错、表达式书写错等。
另一类是运行时的错误。指程序的运行结果有错误，这类错误也称为逻辑错误。
第五讲 MATLAB程序设计
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2、查找逻辑错误的方法：
◆ 删去语句行末的分号，使显示其运行中间结果 ◆ 利用keyboard 命令实现，return继续程序执行 ◆ 注释掉M 函数文件的函数定义行，使函数文件转
第五讲 MATLAB程序设计
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例：矩阵乘法运算要求两矩阵的维数相容，否则会出错。先求两矩阵的乘积，若出错，则自动转去求两矩阵的点乘。（extry.m）
第五讲 MATLAB程序设计
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3、循环结构
（1）硬循环语句——for语句

完整版Matlab入门教程

完整版Matlab入门教程Matlab是一种专门用于数学计算和算法开发的软件工具，广泛应用于科学、工程和金融等领域。

本文将为大家介绍如何入门使用Matlab。

Matlab基础操作Matlab的界面分为命令窗口、编辑器窗口和工作区窗口。

在命令窗口中输入命令，Matlab将立即执行该命令并在命令窗口中输出结果。

在编辑器窗口中编写程序，然后可以通过运行该程序来执行Matlab的各种功能。

工作区窗口中显示了Matlab当前打开的变量和数据。

Matlab的基本数据类型包括数值型、字符型和逻辑型。

数值型数据可以分为整型和浮点型，字符型数据表示任意字符序列，逻辑型数据只有两个值true和false。

Matlab中的运算符包括数学运算符、比较运算符和逻辑运算符。

数学运算符包括加、减、乘、除和幂运算。

比较运算符包括等于、大于、小于、大于等于、小于等于和不等于。

逻辑运算符包括与、或和非运算。

Matlab中的流程控制语句包括if语句、for循环语句和while循环语句。

if语句用于根据条件执行不同的代码块，for循环语句用于重复执行特定的代码块，while循环语句用于在满足特定条件的情况下重复执行代码块。

Matlab图形界面Matlab也可以基于图形界面进行操作。

Matlab的图形用户界面(GUI)界面工具箱提供了一组用于创建自定义GUI的工具。

GUI由一系列图形和控件组成，可以通过Matlab中的回调函数响应用户的交互操作。

Matlab图形输出Matlab中可以将图形输出为图片格式，如jpg和png等格式。

Matlab还可以将图形输出为矢量格式，如pdf和eps 等格式。

矢量图形可以无限缩放而不失去清晰度。

Matlab还可以生成动画和视频，通过Matlab中的动画工具箱来实现。

Matlab编程Matlab提供了丰富的编程功能，可以编写复杂的算法和应用程序。

Matlab支持多种编程语言，如Matlab脚本语言、Matlab函数语言、C语言、Java语言和Python语言等。

matlab经典的4级4阶runge kutta法 -回复

matlab经典的4级4阶runge kutta法-回复使用MATLAB 实现经典的4 阶4 级Runge-Kutta 法引言：数值计算是现代科学和工程中的一个重要领域，它涉及到通过计算机模拟来解决数学问题。

在数值计算中，求解微分方程是一个常见的任务。

Runge-Kutta 法是求解微分方程的一种常见方法，它可以用于数值求解常微分方程和偏微分方程。

本文将介绍经典的4 级4 阶Runge-Kutta 法的原理，并使用MATLAB 来实现该方法。

一、原理介绍：Runge-Kutta 法是数值计算领域中最常用的方法之一。

它通过将微分方程的解逐步逼近来求解微分方程。

经典的4 级4 阶Runge-Kutta 法基于以下公式：\begin{align*}k_1 &= h f(t_n, y_n) \\k_2 &= h f(t_n + \frac{h}{2}, y_n + \frac{k_1}{2}) \\k_3 &= h f(t_n + \frac{h}{2}, y_n + \frac{k_2}{2}) \\k_4 &= h f(t_n + h, y_n + k_3) \\y_{n+1} &= y_n + \frac{1}{6}(k_1 + 2k_2 + 2k_3 + k_4)\end{align*}其中，h 是步长，t_n 是当前时间点，y_n 是当前的解，f(t, y) 是微分方程的右手函数。

二、算法实现：现在我们将使用MATLAB 实现经典的4 级4 阶Runge-Kutta 法，并解决一个简单的一阶常微分方程。

首先，我们定义一个MATLAB 函数，用于实现4 级4 阶Runge-Kutta 法。

函数接受输入参数为微分方程的右手函数f(t, y)，初始时间t_0，初始解y_0，以及步长h。

函数输出为一个数组，包含了每个时间点的解。

以下是MATLAB 代码实现：matlabfunction y = runge_kutta(f, t0, y0, h, num_steps)初始化解数组y = zeros(num_steps+1, 1);y(1) = y0;循环计算每个时间点的解for i = 1:num_stepst = t0 + (i-1)*h;计算k1, k2, k3, 和k4k1 = h * f(t, y(i));k2 = h * f(t + h/2, y(i) + k1/2);k3 = h * f(t + h/2, y(i) + k2/2);k4 = h * f(t + h, y(i) + k3);计算下一个时间点的解y(i+1) = y(i) + (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6;endend接下来，我们使用这个函数来解决一个简单的一阶常微分方程。

matlab hht变换代码

matlab hht变换代码
在MATLAB中，可以使用以下代码实现希尔伯特-黄变换（HHT）：
% 读取信号
Fs = 1000; % 采样频率
t = (0:1/Fs:length(x)-1/Fs); % 时间向量
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 合成信号
% 希尔伯特-黄变换
[imf,t,A,f] = eemd(x,5); % 使用EEMD方法进行HHT变换
% 绘制原始信号和IMFs
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
for k = 1:length(imf)
plot(t,imf(k));
end
title('IMFs');
在上述代码中，x是一个合成信号，它由两个正弦波组成。

使用eemd函数对信号进行希尔伯特-黄变换，该函数使用经验模式分解（EMD）方法进行分解。

eemd函数的输出包括：
●imf：固有模式函数（IMFs）
●t：时间向量
●A：每个IMF的瞬时幅度
●f：每个IMF的瞬时频率
最后，使用subplot和plot函数绘制原始信号和IMFs。

matlab编程简明教程

>> isfinite(5) >> isinf(5)
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运算优先级
括号幂，点幂正号，负号，逻辑非乘，除，点乘，点除加，减冒号运算关系运算
& | && ||
高
低
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本讲主要内容
M 文件 Matlab 编程基础
算术运算、关系运算、逻辑运算控制结构：
顺序结构：数据输入输出（input、disp、fprintf 等）选择结构：if 语句、switch 语句循环结构：for 循环、while 循环
\n ( 换行 ) \t ( 制表符 ) \b ( 退格 ) \\ ( 反斜杆 ) %% ( 百分号 )
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fprintf
例： >> a='Hello';
>> b=2.4; >> c=100*pi; >> fprintf('a=%s, b=%f, c=%e\n',a,b,c)
format 中的格式字符串要与输出变量一一对应
1
0
1
1
0
1
0
0
在 Matlab 中，0 表示 “假”，非零表示 “真”
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逻辑运算
逻辑运算函数：all、any
any(x)
如果向量 X 中存在非零元素，则返回 1，否则返回 0
all(x)
如果向量 X 中所有元素都非零，则返回 1，否则返回 0
若 x 为矩阵，则 any 和 all 按列运算，返回一个 0-1 向量
y=a+1; elseif n==1
y=a*(1+n); elseif n==2

程序1和2(HHT)

function imf = emd(x)% Empiricial Mode Decomposition (Hilbert-Huang Transform)% imf = emd(x)% Func : findpeaksx= transpose(x(:));%转置为行矩阵imf = [];while ~ismonotonic(x) %当x不是单调函数，分解终止条件 x1 = x; sd = Inf;%均值%直到x1满足IMF条件，得c1 while (sd > 0.1) | ~isimf(x1) %当标准偏差系数sd大于0.1或x1不是固有模态函数时，分量终止条件 s1 = getspline(x1);%上包络线 s2 = -getspline(-x1);%下包络线 x2 = x1-(s1+s2)/2;%此处的x2为文章中的h sd = sum((x1-x2).^2)/sum(x1.^2); x1 = x2; end imf{end+1} = x1; x = x-x1;endimf{end+1} = x;% FUNCTIONSfunction u = ismonotonic(x)%u=0表示x不是单调函数，u=1表示x为单调的u1 = length(findpeaks(x))*length(findpeaks(-x));if u1 > 0, u = 0;else, u = 1; endfunction u = isimf(x)%u=0表示x不是固有模式函数，u=1表示x是固有模式函数N = length(x);u1 = sum(x(1:N-1).*x(2:N) < 0);u2 = length(findpeaks(x))+length(findpeaks(-x));if abs(u1-u2) > 1, u = 0;else, u = 1; endfunction s = getspline(x)%三次样条函数拟合成元数据包络线N = length(x);p = findpeaks(x);s = spline([0 p N+1],[0 x(p) 0],1:N);---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------function n = findpeaks(x)% Find peaks.找到极值 ,n为极值点所在位置% n = findpeaks(x)n = find(diff(diff(x) > 0) < 0);u = find(x(n+1) > x(n));n(u) = n(u)+1;----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------function plot_hht00(x,Ts)% 双边带调幅信号的EMD分解% Plot the HHT.% plot_hht(x,Ts)%% :: Syntax% The array（列） x is the input signal and Ts is the sampling period（取样周期）.% Example on use: [x,Fs] = wavread('Hum.wav');% plot_hht(x(1:6000),1/Fs);% Func : emd% Get HHT.clear all;close all;Ts=0.0005;t=0:Ts:10; % 采样率2000HZ% 调幅信号%x=sin(2*pi*t).*sin(40*pi*t);x=sin(2*pi*t);s1 = getspline(x);%上包络线s2 = -getspline(-x);%上包络线x1 = (s1+s2)/2;%此处的x2为文章中的hfigure;plot(t,x);xlabel('Time'), ylabel('Amplitude');title('双边带调幅信号');hold on;plot(t,s1,'-r');plot(t,s2,'-r');plot(t,x1,'g');imf = emd(x);for k = 1:length(imf) b(k) = sum(imf{k}.*imf{k}); th = angle(hilbert(imf{k})); d{k} = diff(th)/Ts/(2*pi);end[u,v] = sort(-b);b = 1-b/max(b);% Set time-frequency plots.N = length(x);c = linspace(0,(N-2)*Ts,N-1);%figure;for k = v(1:2) plot(c,d{k},'k.','Color',b([k k k]),'MarkerSize',3); hold on; set(gca,'FontSize',8,'XLim',[0 c(end)],'YLim',[0 50]);%设置x、y轴句柄 xlabel('Time'), ylabel('Frequency');title('原信号时频图');end% Set IMF plots.M = length(imf);N = length(x);c = linspace(0,(N-1)*Ts,N);for k1 = 0:4:M-1 figure for k2 = 1:min(4,M-k1), subplot(4,1,k2), plot(c,imf{k1+k2}); set(gca,'FontSize',8,'XLim',[0 c(end)]); title('EMD分解结果'); end xlabel('Time');end

FFT与HHT实例操作步骤1

FFT与HHT实例
1.打开Xstart，登陆到并行计算机。

2.在界面中输入pbsnodes，查看各节点运行情况。

3.第14节点loadsave=0，选择该节点，在界面中输入ssh –X node14 回车，输入密码：111111，再回车。

4.输入matlab ，运行软件。

5．下面构造一个信号，该信号由一个频率为5HZ 的正弦函数和一个频率随时间
变化的函数组成：210sin()sin(10)y t t ππ=+。

6.查看该函数的时域信号。

7.做FFT图。

先再本机上安装origin软件，然后打开。

8.双击matlab中我workspace的y，在array editor中选重整行右击copy。

9.在origin中选中B(y)右击粘贴。

10.选中B(y)列点击→分析→快速傅立叶变换。

11.调整坐标。

双击X轴刻度刻度，把0.65改为0.5，应用。

12. 用除因子除0.001，确定。

13.双击曲线，颜色改为蓝色。

14.对y作EMD分解。

在matlab中输入imf=emd(y);
visuemd(imf);
15.HHT分解。

在matlab中输入：[A,f,tt]=hhspectrum(imf);
[im,tt]=toimage(A,f);
figure;
disp_hhs(im)。

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。

地震波matlab hht变换代码

地震波是指在地壳或地球内部产生的地震所携带的波动。

它是由地震破裂过程中的释放的能量引起的，具有复杂的波形和频谱特征。

地震波的研究对于地震学、地质学和工程地质学等领域有着重要的意义。

而Hilbert-Huang变换（HHT）则是一种能够有效处理非线性和非平稳信号的信号分析方法，它在地震波分析中具有广泛的应用。

在本文中，将介绍关于地震波以及HHT变换在Matlab中的代码实现，并对其进行深入探讨。

1. 地震波的特性地震波是地球内部或地表突然发生破裂时产生的振动波动，具有地球内部介质的特性。

地震波可分为P波、S波和面波等，它们在地震波传播过程中有着不同的特性表现。

地震波的振动特性呈现出复杂的波形和频谱结构，因此需要进行深入的分析和研究。

2. Hilbert-Huang变换（HHT）简介HHT是一种基于固有局部特征的自适应信号分析方法，由黄庭坚和黄淳在1996年提出。

它是一种多尺度、多分量和非线性的信号分析方法，适用于分析非线性和非平稳信号。

HHT主要包括经验模态分解（EMD）和 Hilbert 谱分析两部分，它可以将信号分解成若干本征模态函数（IMF），从而实现信号的时频特性分析。

HHT在地震波分析中可以有效地提取信号的时频特征，揭示信号内部的非线性和非平稳信息，具有很高的应用价值。

3. Matlab中的HHT变换代码实现在Matlab中，可以利用现有的工具箱或自行编写代码实现HHT变换。

需要对地震波信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以保证HHT变换的准确性和稳定性。

接下来，可以利用Matlab内置的信号处理工具箱或自行编写代码实现HHT变换。

需要进行经验模态分解（EMD），将地震波信号分解成若干本征模态函数（IMF），然后对每个IMF进行Hilbert变换，得到相位和振幅信息，最终得到信号的时频分布。

通过Matlab的可视化工具，可以直观地展示地震波信号的时频特性，以及各个IMF的分布规律。

4. 个人观点和理解在地震波分析中，HHT变换具有独特的优势，能够有效地揭示地震波信号的非线性和非平稳特性。

MATLAB程序设计与教程

函数的调用格式为：
axis([xmin，xmax，ymin，ymax，zmin，zmax]) axis函数功能丰富，常用的用法还有： axis equal 纵、横坐标轴采用等长刻度 axis square 产生正方形坐标系(缺省为矩形) axis auto 使用缺省设置 axis off 取消坐标轴 axis on 显示坐标轴 3. 分隔线和坐标框 grid on/off命令控制是画还是不画网格线，不带参数的grid命令在两种状态之间进行切换。
说明：x和y可以是实数向量或矩阵，也可以是复数向量或矩阵。
1)plot最简单的形式是只包含1个输入参数：
plot(y) %绘制以y为纵坐标的二维曲线
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，这实际上是在绘制折线图。当x是实矩阵时，则按列绘制每列元素相对其下标的曲线，曲线条数等于x的列数。当x是复数矩阵的时候，则按列分别以元素实部和虚部为横、纵坐标绘制多条曲线。
3）标记符号选项（数据点型）
.点 o圆圈 x 叉号 + 加号 * 星号
s方块符 d菱形符
v朝下三角符号 ^朝上三角符号
<朝左三角符号 >朝右三角符号
p五角星符
h六角星符
5 在图形中设置曲线的不同线型和颜色并绘制图形，如图3-11所示。
>> x=0:0.2:10; >> y=exp(-x); >> plot(x,y,'ro-.') >> hold on >> z=sin(x); >> plot(x,z,'m+:')
y3=2*exp(-0.5*x1).*sin(2*pi*x1);

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的使用方法及步骤详解

Matlab的使用方法及步骤详解一、Matlab简介Matlab是一种非常流行的科学计算软件，其全称为Matrix Laboratory（矩阵实验室）。

Matlab具有强大的数学计算和数据分析能力，广泛应用于工程、科学、经济等领域。

本文将详细介绍Matlab的使用方法及步骤。

二、安装与启动Matlab1. 下载与安装首先，访问MathWorks官方网站，找到适用于您操作系统的Matlab版本，并下载安装程序。

安装程序将引导您进行安装，按照提示完成即可。

2. 启动Matlab安装完成后，您可以在开始菜单或桌面上找到Matlab的启动图标。

点击启动图标，Matlab将打开并显示初始界面。

三、Matlab基本操作1. 工作区与编辑器Matlab的界面主要由工作区和编辑器组成。

工作区显示变量及其值，可用于查看和操作数据。

编辑器则用于编写和编辑Matlab脚本、函数等。

2. 脚本与命令窗口Matlab提供了两种主要的运行方式：脚本和命令窗口。

脚本是一系列命令的集合，可以一次性执行，适用于较复杂的计算任务。

命令窗口则可逐行输入命令并立即执行，用于快速测试和调试。

3. 基本算术和数学运算Matlab支持各种基本算术和数学运算，如加减乘除、幂运算、三角函数等。

可以直接在命令窗口输入表达式并执行。

四、数据操作与处理1. 数组的创建与操作在Matlab中，数组是最基本的数据结构之一。

可以使用多种方法创建数组，例如手动输入、加载外部文件、使用特定函数等。

一旦创建，可以对数组进行各种操作，如索引、切片、拼接等。

2. 矩阵运算Matlab对矩阵运算提供了强大的支持。

可以进行矩阵加减乘除、转置、求逆等运算。

矩阵运算在解决线性方程组、最小二乘拟合等问题时非常有用。

3. 数据可视化Matlab提供了丰富而强大的数据可视化功能。

使用plot、scatter、histogram等函数可以绘制各种类型的图表。

还可以对图表进行格式设置、添加标签、调整坐标轴等。

matlab教程知识点

MATLAB教程知识点1. 什么是MATLAB？MATLAB（Matrix Laboratory）是一种高级的数值计算和编程语言，通过使用MATLAB，可以进行矩阵运算、数据可视化、算法开发等各种科学和工程计算任务。

2. MATLAB的基本操作2.1 MATLAB的启动与退出要启动MATLAB，双击MATLAB图标即可。

要退出MATLAB，可以使用命令exit或在界面中点击“退出”按钮。

2.2 MATLAB环境介绍启动MATLAB后，会出现一个称为“命令窗口”的界面。

在命令窗口中，可以输入和执行MATLAB命令。

此外，还有其他窗口和工具，如编辑器窗口、变量窗口和帮助文档等。

2.3 MATLAB命令行操作在命令窗口中，可以输入各种MATLAB命令，并按下回车键执行。

例如，输入a = 5，将创建一个名为a的变量，并将其赋值为5。

2.4 MATLAB脚本文件除了在命令窗口中逐行输入命令，还可以创建和运行MATLAB脚本文件。

脚本文件是一系列MATLAB命令的集合，保存在以.m为扩展名的文件中。

要运行脚本文件，可以在命令窗口中输入脚本文件的名称，如my_script.m。

3. MATLAB基本数据类型MATLAB支持多种不同的数据类型，包括数字、字符、逻辑和结构等。

下面是其中一些常用的数据类型：3.1 数字类型MATLAB中的数字类型包括整型和浮点型。

整型可以是有符号或无符号的，它们可以表示整数值。

浮点型可以表示小数值，包括单精度和双精度浮点数。

3.2 字符类型MATLAB中的字符类型用于表示文本数据。

字符可以是单个字符或字符串。

例如，'A'是一个字符，'Hello World!'是一个字符串。

3.3 逻辑类型MATLAB中的逻辑类型用于表示真（1）或假（0）的值。

逻辑类型通常用于条件判断和逻辑运算。

3.4 结构类型MATLAB中的结构类型可以用来组织和存储不同类型的数据。

Matlab实现HHT程序(源码)

clear all;x=load ('065140106、TXT');fs=;N=length(x);t=0:1/fs:(N-1)/fs;z=x;c=emd(z);%计算每个IMF分量及最后一个剩余分量residual与原始信号得相关性[m,n]=size(c);for i=1:m;a=corrcoef(c(i,:),z);xg(i)=a(1,2);endxg;for i=1:m-1%--------------------------------------------------------------------%计算各IMF得方差贡献率%定义:方差为平方得均值减去均值得平方%均值得平方%imfp2=mean(c(i,:),2)、^2%平方得均值%imf2p=mean(c(i,:)、^2,2)%各个IMF得方差mse(i)=mean(c(i,:)、^2,2)-mean(c(i,:),2)、^2;end;mmse=sum(mse);for i=1:m-1mse(i)=mean(c(i,:)、^2,2)-mean(c(i,:),2)、^2;%方差百分比,也就就是方差贡献率mseb(i)=mse(i)/mmse*100;%显示各个IMF得方差与贡献率end;%画出每个IMF分量及最后一个剩余分量residual得图形figure(1)for i=1:m-1disp(['imf',int2str(i)]) ;disp([mse(i) mseb(i)]);end;subplot(m+1,1,1)plot(t,z)set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14、0)ylabel(['signal','Amplitude'])for i=1:m-1subplot(m+1,1,i+1);set(gcf,'color','w')plot(t,c(i,:),'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14、0)ylabel(['imf',int2str(i)])endsubplot(m+1,1,m+1);set(gcf,'color','w')plot(t,c(m,:),'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14、0)ylabel(['r',int2str(m-1)])%画出每个IMF分量及剩余分量residual得幅频曲线figure(2)subplot(m+1,1,1)set(gcf,'color','w')[f,z]=fft(t,z);plot(f,z,'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14、0)ylabel(['initial signal',int2str(m-1),'Amplitude'])for i=1:m-1subplot(m+1,1,i+1);set(gcf,'color','w')[f,z]=fft(t,c(i,:));plot(f,z,'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14、0)ylabel(['imf',int2str(i),'Amplitude'])endsubplot(m+1,1,m+1);set(gcf,'color','w')[f,z]=fft(t,c(m,:));plot(f,z,'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14、0)ylabel(['r',int2str(m-1),'Amplitude'])hx=hilbert(z);xr=real(hx);xi=imag(hx);%计算瞬时振幅sz=sqrt(xr、^2+xi、^2);%计算瞬时相位sx=angle(hx);%计算瞬时频率dt=diff(t);dx=diff(sx);sp=dx、/dt;figure(6)plot(t(1:N-1),sp)title('瞬时频率')%计算HHT时频谱与边际谱[A,fa,tt]=hhspectrum(c);[E,tt1]=toimage(A,fa,tt,length(tt));figure(3)disp_hhs(E,tt1) %二维图显示HHT时频谱,E就是求得得HHT谱pausefigure(4)for i=1:size(c,1)faa=fa(i,:);[FA,TT1]=meshgrid(faa,tt1);%三维图显示HHT时频图surf(FA,TT1,E)title('HHT时频谱三维显示')hold onendhold offE=flipud(E);for k=1:size(E,1)bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs;endf=(1:N-2)/N*(fs/2);figure(5)plot(f,bjp);xlabel('频率/ Hz');ylabel('信号幅值');title('信号边际谱')%要求边际谱必须先对信号进行EMD分解function [A,f,tt] = hhspectrum(x,t,l,aff)error(nargchk(1,4,nargin));if nargin < 2t=1:size(x,2);endif nargin < 3l=1;endif nargin < 4aff = 0;endif min(size(x)) == 1if size(x,2) == 1if nargin < 2t = 1:size(x,2);endendNmodes = 1;elseNmodes = size(x,1);endlt=length(t);tt=t((l+1):(lt-l));for i=1:Nmodesan(i,:)=hilbert(x(i,:)')';f(i,:)=instfreq(an(i,:)',tt,l)';A=abs(an(:,l+1:end-l));if affdisprog(i,Nmodes,max(Nmodes,100))endendfunction disp_hhs(im,t,inf)% DISP_HHS(im,t,inf)% displays in a new figure the spectrum contained in matrix "im" % (amplitudes in log)、%% inputs : - im : image matrix (e、g、, output of "toimage")% - t (optional) : time instants (e、g、, output of "toimage")% - inf (optional) : -dynamic range in dB (wrt max)% default : inf = -20%% utilisation : disp_hhs(im) ; disp_hhs(im,t) ; disp_hhs(im,inf) % disp_hhs(im,t,inf)figurecolormap(bone)colormap(1-colormap);if nargin==1inf=-20;t = 1:size(im,2);endif nargin == 2if length(t) == 1inf = t;t = 1:size(im,2);elseendendif inf >= 0error('inf doit etre < 0')endM=max(max(im));im = log10(im/M+1e-300);inf=inf/10;imagesc(t,fliplr((1:size(im,1))/(2*size(im,1))),im,[inf,0]);set(gca,'YDir','normal')xlabel(['time'])ylabel(['normalized frequency'])title('Hilbert-Huang spectrum')function [f,z]=fftfenxi(t,y)L=length(t);N=2^nextpow2(L);%fft默认计算得信号就是从0开始得t=linspace(t(1),t(L),N);deta=t(2)-t(1);m=0:N-1;f=1、/(N*deta)*m;%下面计算得Y就就是x(t)得傅里叶变换数值%Y=exp(i*4*pi*f)、*fft(y)%将计算出来得频谱乘以exp(i*4*pi*f)得到频移后[-2,2]之间得频谱值Y=fft(y);z=sqrt(Y、*conj(Y));。

Hilbert-HuangTransform：matlab希尔伯特-黄变换：matlab实现

Hilbert-HuangTransform：matlab希尔伯特-黄变换：matlab实现关于Hilbert-Huang的matlab实现，材料汇总，⽐较杂...感谢所有⽹络上的贡献者们:)核⼼：以下代码计算HHT边际谱及其对应频率⼯具包要求：G-Rilling EMD Toolbox，TFTB Toolbox附：黄锷先⽣课题组开发的⼯具包（可以在找到），这⾥并未⽤到。

% Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions.% Without parameter 'MAXMODES' the process may be seriously delayed by% decompose original signals into too many IMFs (not necessary, 9 is% enough generally)imfs = emd(oriSig, 'MAXMODES', 9);% HHT spectrum: hhtS[A, f, t] = hhspectrum(imfs);[hhtS, ~, fCent] = toimage(A, f, t);% Marginal hilbert spectrum: hhtMS, xf: correspondig frequencyfor k = 1 : size(hhtS, 1)hhtMS(k) = sum(hhtS(k, : )) * 1 / fs;endxf = fCent(1, :) .* fs;简单来说，设置好路径之后输⼊install_emd即可。

hhspectrum 函数说明（8楼：⽼⽼的学⽣）% [A,f,tt] = HHSPECTRUM(imf,t,l,aff)% Input:%- imf : matrix with one IMF per row % 将emd分解得到的IMF代⼊就可以，就是你的程序中写的c变量，不⽤加最后⼀⾏的趋势项%- t : time instants % 瞬时时间或持续时间？？（写[1:信号长度]就可以，真实的时间可以根据采样率转换%- l : estimation parameter for instfreq % 瞬时频率的估计参数？？（写1就可以，决定瞬时频率估计时的边界从第⼏个点开始%- aff : if 1, displays the computation evolution % 显⽰计算进程选项，不想显⽰写0就可以%% Output:% - A : amplitudes of IMF rows% - f : instantaneous frequencies% - tt : truncated time instants % 截⽌时间？？（截断时间，返回的是瞬时频率对应的时间，要⽐原来信号的时间按短，由前⾯的l值决定）%% calls:% - hilbert : computes the analytic signal% - instfreq : computes the instantaneous frequency % 瞬时频率%% Example：[A,f,tt] = hhspectrum(c(1:end-1,:),[1:n],1,0);[im,tt,ff] = toimage(A,f,tt,512);disp_hhs(im,tt,[],fs);9楼：⽼⽼的学⽣关于时频图的概念，我认为是与诸如⼩波，gabor等联合时频分析⽅法联系在⼀起的。

讲-MATLAB程序设计

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2
例1：指令驱动一行一条指令
>> x1=0:10 >> x1 =
012345678 >> x2=0:3:11 >> x2 =
0369 >> x3=11.5:-3:0 >> x3 =
11.5000 8.5000 5.5000 2.5000
9 10
.
3
命令行驱动，一行多条指令 >> x1=0:10,x2=0:3:11,x3=11.5:-3:0
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4
② M文件模式
将matlab语句构成的程序存储成以m为扩展名的文件，然后再执行该程序文件，这种工作模式称为程序文件模式。
程序文件不能在命令窗口下建立，因为命令窗口只允许一次执行一行上的一个或几个语句。
.
5
1.2 M文件
用MATLAB语言编写的程序，称为M文件。 M文件可以根据调用方式的不同分为两类：脚本文件（命令文件）(Script File)和函数文件(Function File)
if (nargin == 1) tol = max(size(x)) * max(s) * eps;
程序部分
end
r = sum(s > tol);
.
16
（2）命令m文件建立及其运行
建立包括以下步骤：进入m文件编辑器输入程序定义文件名，保存程序
命令M文件的运行方式：
直接在命令窗口输入该文件的文件名
% K = RANK(X) is the number of singular values of X
% that are larger than MAX(SIZE(X)) * NORM(X) * EPS.

MATLAB简介及程序编写

矩阵求积
使用*进行矩阵乘法。
矩阵求逆
使用inv函数，例如inv(A)。
矩阵分解与特征值
1 2
矩阵分解
包括LU分解、QR分解、SVD分解等，用于求解线性方程组、计算行列式、求解特征值等。
特征值
使用eig函数计算矩阵的特征值和特征向量。
3
特征值分解
将矩阵分解为特征值和特征向量的乘积，用于求解矩阵的相似变换、判断矩阵稳定性等。
信号滤波
Matlab提供了多种信号滤波方法，如低通滤波、高通滤波等。
信号分析
Matlab可以分析信号的频谱、功率谱等特性。
机器学习算法实现
线性回归
Matlab实现了线性回归算法，用于预测连续值的目标变量。
支持向量机
Matlab提供了支持向量机算法的实现，用于分类和回归问题。
聚类分析
Matlab实现了多种聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。
通过Matlab的COM接口，可以实现Matlab与Excel的实时数据同步。
与C/C/Fortran的接口
MATLAB Engine API
提供一组函数和应用程序接口，允许在C/C/Fortran程序中调用Matlab引擎，从而在非 Matlab环境中执行Matlab代码。
MATLAB Compiler SDK
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
02
在Simulink中，可以使用Matlab函数块来编写和运行 Matlab代码，实现与Simulink模型的集成。
03
此外，还可以使用Simulink Coder将Simulink模型转换为 C代码，以便在嵌入式系统和其他非Matlab环境中使用。
REPORT

matlab程序流程控制总结

matlab程序流程控制总结下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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这是最基本的程序流程结构。

Matlab实现HHT程序(源码-非常珍贵)

clear all;x=load ('065140106.TXT');fs=;N=length(x);t=0:1/fs:(N-1)/fs;z=x;c=emd(z);%计算每个IMF分量及最后一个剩余分量residual与原始信号的相关性[m,n]=size(c);for i=1:m;a=corrcoef(c(i,:),z);xg(i)=a(1,2);endxg;for i=1:m-1%--------------------------------------------------------------------%计算各IMF的方差贡献率%定义：方差为平方的均值减去均值的平方%均值的平方%imfp2=mean(c(i,:),2).^2%平方的均值%imf2p=mean(c(i,:).^2,2)%各个IMF的方差mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2;end;mmse=sum(mse);for i=1:m-1mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2;%方差百分比，也就是方差贡献率mseb(i)=mse(i)/mmse*100;%显示各个IMF的方差和贡献率end;%画出每个IMF分量及最后一个剩余分量residual的图形figure(1)for i=1:m-1disp(['imf',int2str(i)]) ;disp([mse(i) mseb(i)]);end;subplot(m+1,1,1)plot(t,z)set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['signal','Amplitude'])for i=1:m-1subplot(m+1,1,i+1);set(gcf,'color','w')plot(t,c(i,:),'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['imf',int2str(i)])endsubplot(m+1,1,m+1);set(gcf,'color','w')plot(t,c(m,:),'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['r',int2str(m-1)])%画出每个IMF分量及剩余分量residual的幅频曲线figure(2)subplot(m+1,1,1)set(gcf,'color','w')[f,z]=fft(t,z);plot(f,z,'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['initial signal',int2str(m-1),'Amplitude'])for i=1:m-1subplot(m+1,1,i+1);set(gcf,'color','w')[f,z]=fft(t,c(i,:));plot(f,z,'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['imf',int2str(i),'Amplitude'])endsubplot(m+1,1,m+1);set(gcf,'color','w')[f,z]=fft(t,c(m,:));plot(f,z,'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['r',int2str(m-1),'Amplitude'])hx=hilbert(z);xr=real(hx);xi=imag(hx);%计算瞬时振幅sz=sqrt(xr.^2+xi.^2);%计算瞬时相位sx=angle(hx);%计算瞬时频率。