《MATLAB及其在大学物理课程中地指导应用》习题问题详解___电子科大__第二版
MATLAB在大学物理课程及实验教学中的应用(1)
MATLAB在大学物理中的应用形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。
1984年由Little、Moler、Steve Bangert 合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。
到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。
布朗运动表述的是悬浮在流体中的微粒受到流体分子与粒子的碰撞而发生的不停息的随机运动，其运动的剧烈程度受温度影响．这一运动比较抽象，我们可以用MATLAB 仿真，将其可视化．模拟效果如图 1 所示．图1 布朗运动的模拟效果图部分程序如下：axes（handles．axes1）；global k；n = 50；x = rand（n，1）－0．5；y = rand（n，1）－0．5；h = plot（x，y，'．'）；axis（［－1 1 －1 1］）；axis square；grid off；set（h，'EraseMode'，'Xor'，'MarkerSize'，24）；if k ＞= 0；for i = linspace（1，10，10000）drawnowx = x + k /10000．* randn（n，1）；y = y + k /10000．* randn（n，1）；set（h，'xdata'，x，'ydata'，y）；endelseinput（'Error'）；end力学中的简谐振动和阻尼振动也可以用MATLAB 将其化为可视图形．如图 2 所示：2. 2 光学现象如干涉和衍射是光学中的重要物理现象，我们通过MATLAB 来实现衍射现象的可视化．单缝衍射程序：·40·李仲，董松，炊万年，沈武鹏：MATLAB 在大学物理课程及实验教学中的应用图2简谐振动规律和阻尼振动规律模拟效果图图3单缝衍射效果图functionpushbutton1_Callback（hObject，eventdata，handles）a = －2* pi：0．0001* pi：2* pi；P = （1 －sinc（a））．^2；plot（a，P）lgray = zeros（256，3）；for i = 0：255lgray（i + 1，：）= （255 －i）/255；endimagesc（P）colormap（lgray）可视化效果如图 3 所示．还可根据单缝宽度来获得不同的衍射图像．2. 3 电磁学现象等量异种电荷电场线的［x ，y ］= meshgrid （ － 2： 0. 1： 2，－ 2： 0. 1： 2） ； % 以 0. 1 为步长建立平面数据网格 z = 1. / sqrt （ （ x － 1） . ^2 + y. ^2 + 0. 01）－ 1. / sqrt （ （ x + 1） . ^2 + y. ^2 + 0. 01） ； % 写电势表达式 ［px ，py ］= gradient （ z ） ； % 求电势在 x ，y 方向的梯度即电场强度 contour （ x ，y ，z ，［－ 12，－ 8，－ 5，－ 3，－ 1，－ 0. 5，－ 0. 1，0. 1，0. 5，1，3，5，8，12］） % 画等势线·41·青海民族大学学报（教育科学版）hold on % 作图控制quiver（x，y，px，py，'k'）% 画出各点上电场的大小和方向等量异种电荷电势线描绘：［x，y］= meshgrid（－5：0. 2：5，－4：0. 2：4）；% 建立数据网格z = 1. / sqrt（（x －2）. ^2 + y. ^2 + 0. 01）－1. / sqrt（（x + 2）. ^2 + y. ^2 + 0. 01）；% 电势的表达式mesh（x，y，z）% 三维曲面绘图图4 等量异种电荷电场线及电势线描绘3 物理实验数据处理在物理实验中，通常对数据采用的是手工处理方法，常见的有列表法，作图法等，这些方法往往速度慢，效率低，而且过于繁琐．如最小二乘法是采用数理统计的方法来处理实验数据的，相比于图解法，用该方法处理实验数据更科学、更可信．但由于该方法复杂，计算量大，学生们很难顺利完成，而运用MATLAB 可以精确实现．它克服了最小二乘法计算量大的缺点，又简便易懂，很容易为学生所掌握，同时能拟合出较准确的曲线，轻松实现数据可视化．如在电阻的伏安特性曲线的绘制中，已知测得的电流、电压值分别为0. 662，0. 712，0. 782，0. 841，0. 931，0. 988A0. 1720，0. 1846，0. 2024，0. 2182，0. 2364，0. 2560V；可以用MATLAB 所提供的数据拟合多项式函数polyfit 和评估多项式函数polyval 来进行曲线拟合，并且可以计算误差平方和，方便的得到伏安特性曲线、电阻值和计算误差. 程序如下：x = ［0. 1720，0. 1846，0. 2024，0. 2182，0. 2364，0. 2560］；y = ［0. 662，0. 712，0. 782，0. 841，0. 931，0. 988］；·42·李仲，董松，炊万年，沈武鹏：MATLAB 在大学物理课程及实验教学中的应用p1 = polyfit（x，y，1）；% 一次多项式拟合p2 = polyfit（x，y，9）；% 九次多项式拟合q1 = polyval（p1，x）；q2 = polyval（p2，x）；s1 = sum（（y －q1）. ^2）；% 一次多项式误差平方和s2 = sum（（y －q2）. ^2）；% 九次多项式误差平方和plot（x，y，'* '）hold onplot（x，q1，'r'）hold onplot（x，q2，'b：o'）grid onp1，q1，s1，p2，q2，s2MATLAB 绘制的伏安特性曲线如图5 所示．拟合次数越高，曲线越精确，可以看出，一次拟合结果为：R = 3．9653 ±（2．5345e －004）Ω4 结语应用MATLAB 设计程序对物理现象规律进行模拟仿真，实现了物理现象、规律描述的可视化．通过物理实验数据处理程序的设计，可推动大学物理实验教学现代化的改革．这项实践活动不仅有助于增强学生对物理课程学习及MATLAB 软件应用开发的兴趣，还可实际应用于大学物理课程及实验教学的活动中．学以致用，是提高大学课程教学效果的有效途径和手段．参考文献：［1］苏金明，张莲花，刘波．MATLAB 工具箱应用［M］．北京：电子工业出版社，2002．［2］彭芳麟．数学物理方程的Matlab 解法与可视化［M］．北京：清华大学出版社，2004．［3］熊万杰．MATLAB 用于物理教学［J］．物理通报，2004，（2）16 －19．·43·感谢您试用AnyBizSoft PDF to Word。
MATLAB及在电子信息课程中的应用课后答案.doc
1.求下列联立方程的解3x + 4y - 7z -12w = 45x-7y + 4z + 2w = -3x + 8z-5w = 9-6x + 5y-2z + lOw = -8 程序A=[3,4,・7,・12;5,・7,4,2;l,0,8,-5;-6,5,-2,10]; B=[4;-3;9;-8];X 二A\B 解：X =-1.4841-0.68160.5337-1.2429_1 4 8 13 __5 4 3 -2_2.设心-3 6 -5 -9 B =6-2 3-82 -7 -12 -8-13-9 7求Cl二AB，;C2二A，B;C3二A・*B,并求它们的逆阵。
程序A=[l,4,8,13;-3,6,-5,-9;2,-7,-12,-8];B=[5,4,3,-2;6,-2,3,-8;-l,3,-9,7];Cl二A*B',C2 二A'*B, C3 二A.*Binv(Cl),inv(C2),inv(C3)3・a.列出2X2阶的单位矩阵I,4X4阶魔方矩阵M和4X2阶的全幺矩阵A,全零矩阵Bb.将这些矩阵拼接为6X6阶的矩阵C:■/ N ■c =B Mc・求出C的第2,4,6行，组成3X6阶的矩阵C1,及第2,4,6,裂，组成6X3阶的矩阵C2,d・求D=C1C2 及D1=C2C1.程序»I=eye(2),A=ones(4,2),B=zeros(4,2),M=magic(4),C 二[I,A';B,M]>>C1=C([246JJC2=C(:J246J)» D二C1*C2，D1 二C2*C1c l 3 sin x4.设而^把x=0~2n间分为101点，画出以x为横坐标，y为纵坐标的曲线解：程序x=linspace(0,2*pi, 101)y=cos(x) .* (0.5 + 3*sin (x) ./ (1+x.八2))；plot(x,y)r grid5.求代数方程3X5+4X4+7X3+2X2+9X+12=0的所有根。
【VIP专享】《MATLAB及Simulink应用》实验指导书+答案
湖北汽车工业学院毕业论文
目录
实验 04051001 MATLAB 语言基础 ..............................................1 实验 04051002 MATLAB 科学计算及绘图 ........................................3 实验 04051003 MATLAB 综合实例编程 ..........................................5
II
6.培养学生观察、思考、对比及分析综合的能力。过程与方法1.通过观察蚯蚓教的学实难验点，线培形养动观物察和能环力节和动实物验的能主力要；特2征.通。过教对学观方察法到与的教现学象手分段析观与察讨法论、，实对验线法形、动分物组和讨环论节法动教特学征准的备概多括媒，体继课续件培、养活分蚯析蚓、、归硬纳纸、板综、合平的面思玻维璃能、力镊。子情、感烧态杯度、价水值教观1和.通过学理解的蛔1虫.过观适1、察于程3观阅 六蛔寄.内列察读 、虫生出蚯材 让标容生3根常蚓料 学本教活.了 据见身： 生，师的2、解 问的体巩鸟 总看活形作 用蛔 题线的固类 结雌动态业 手虫 自形练与 本雄学、三： 摸对 学动状习人 节蛔生结4、、收 一人 后物和同类 课虫活构请一蚯集 摸体 回并颜步关 重的动、学、蚓鸟 蚯的 答归色学系 点形教生生让在类 蚓危 问纳。习从 并状学理列学平的害 题线蚯四线人 归、意特出四生面体以形蚓、形类 纳大图点常、五观玻存 表及动的鸟请动文 本小引以见引、察璃现 ，预物身类 3学物明 节有言及的、导巩蚯上状 是防的体之生和历 课什根蚯环怎学固蚓和， 干感主是所列环史 学么据蚓节二样生练引牛鸟 燥染要否以举节揭 到不上适动、区回习导皮类 还的特分分蚯动晓 的同节于物让分答。学纸减 是方征节布蚓物起 一，课穴并学蚯课生上少 湿法。?广的教， 些体所居归在生蚓前回运的 润；4泛益学鸟色生纳.靠物完的问答动原 的4蛔，处目类 习和活环.近在成前题蚯的因 ？了虫以。标就 生体的节身其实端并蚓快及 触解寄上知同 物表内特动体结验和总利的慢我 摸蚯生适识人 学有容点物前构并后结用生一国 蚯蚓在于与类 的什，的端中思端线问活样的 蚓人飞技有 基么引进主的的考?形题环吗十 体生行能着 本特出要几变以动，境？大 节活的1密 方征本“特节化下物.让并为珍 近习会形理切 法。课生征有以问的小学引什稀 腹性态解的 。2课物。什游题主.结生出么鸟 面和起结蛔关观题体么戏：要利明蚯？类 处适哪构虫系察：的特的特用确蚓等 ，于些特适。蛔章形殊形征板，这资 是穴疾点于可虫我态结式。书生种料 光居病是寄的们结构，五小物典， 滑生？重生鸟内学构，学、结的型以 还活5要生类部习与.其习巩鸟结的爱 是如原活生结了功颜消固类构线鸟 粗形何因的存构腔能色化练适特形护 糙态预之结的，肠相是系习于点动鸟 ？、防一构现你动适否统。飞都物为结蛔。和状认物应与的行是。主构虫课生却为和”其结的与题、病本理不蛔扁的他构特环以生？8特乐虫形观部特8征境小理三页点观的动位点梳相组等、这；，哪物教相，理适为方引些2鸟，育同师.知应单面导鸟掌类结了；？生识的位学你握日构解2互.。办特生认线益特了通动手征观识形减点它过，抄；察吗动少是们理生报5蛔？物，与的解.参一了虫它和有寄主蛔与份解结们环些生要虫其。蚯构都节已生特对中爱蚓。会动经活征人培鸟与飞物灭相。类养护人吗的绝征灭来害教；？；绝学，育，习使。我比学们它生可们理以更解做高养些等成什的良么两好。类卫动生物习。惯根的据重学要生意回义答；的3.情通况过，了给解出蚯课蚓课与题人。类回的答关：系线，形进动行物生和命环科节学动价环值节观动的物教一育、。根教据学蛔重虫点病1.引蛔出虫蛔适虫于这寄种生典生型活的线结形构动和物生。理二特、点设；置2.问蚯题蚓让的学生生活思习考性预和习适。于穴居生活的形态、结构、生理等方面的特征；3.线形动物和环节动物的主要特征。
《MATLAB及应用》实验指导书作业答案
《MATLAB及应用》实验指导书班级：姓名：学号：总评成绩：汽车工程系电测与汽车数字应用中心目录实验04051001 MATLAB语言基础 (3)实验04051002 MATLAB科学计算及绘图 (12)实验04051001 MATLAB语言基础实验目的1)熟悉MATLAB的运行环境2)掌握MATLAB的矩阵和数组的运算3)掌握MATLAB符号表达式的创建4)熟悉符号方程的求解实验内容（任选6题）1.利用rand等函数产生下列矩阵：产生一个均匀分布在（-5，5）之间的随机阵（50×2），要求显示精度为精确到小数点后一位（精度控制指令为format）。
format banka=-5; b=5;r = a + (b-a).* rand(50,2)r =3.15 -2.244.06 1.80-3.73 1.554.13 -3.371.32 -3.81-4.02 -0.02-2.22 4.600.47 -1.604.58 0.854.65 -2.76-3.42 2.514.71 -2.454.57 0.06-0.15 1.993.00 3.91-3.58 4.59-0.78 0.474.16 -3.612.92 -3.514.59 -2.421.56 3.41-4.64 -2.463.49 3.144.34 -2.562.58 -1.502.43 -3.03-1.08 -2.491.55 1.16-3.29 -0.272.06 -1.48-4.68 3.31-2.23 0.85-4.54 0.50-4.03 4.173.23 -2.141.952.57-1.83 2.544.50 -1.20-4.66 0.68-0.61 -4.24-1.18 -4.462.66 0.312.95 2.79-3.13 4.34-0.10 -3.70-0.54 0.691.46 -0.312.09 -4.882.55 -1.632.在一个已知的测量矩阵T（100×100）中，删除整行数据全为0的行，删除整列数据全为0的列（判断某列元素是否为0方法：检查T(: , i) .* (T(: , i))是否为0）。
大学物理第3章 习题与MATLAB编程解答
• 【解】 这个力在移动粒子的过程中做的 功为
• W=∫x2x1Fdx=∫23.712.8375x3+3.75xdx(3-２０) • 用下列程序完成这个积分得W=0.7988J。
6.如图３-５所示，一条均匀的金属链条挂在一个光滑的钉子上(钉 子的质量可忽略不计)，一边长度为a，另一边长度为b，且a>b，
求链条从静止开始到滑离钉子所需的时间。
图3-5 挂在光滑钉子的上金属链条
6.如图３-５所示，一条均匀的金属链条挂在一个光滑的钉子上(钉 子的质量可忽略不计)，一边长度为a，另一边长度为b，且a>b，
求链条从静止开始到滑离钉子所需的时间。
7.
一火箭初始总质量m0=360kg，其中包含了330kg的燃料和助燃 剂，从静止向太空发射。火箭每秒钟喷出2.50kg的燃气，燃气 以u=1500m/s的速度相对火箭喷出。求燃料燃烧完后火箭的最 终速度以及在喷气结束前火箭飞行了多远的距离？(忽略重力和 空气的阻力)
3.1 力学
6.如图３-５所示，一条均匀的金属链条挂在一个光滑的钉子上 (钉子的质量可忽略不计)，一边长度为a，另一边长度为b，且a>b， 求链条从静止开始到滑离钉子所需的时间。 7.一火箭初始总质量m0=360kg，其中包含了330kg的燃料和助燃 剂，从静止向太空发射。 8.一个8.4kg的物体从一摩擦系数μ=0.2的斜面滑下，试用计算机 作图的方法画出施加在该物体上的正压力和它的加速度与斜面倾 角的关系曲线。 9.某学生做测量弹簧的劲度系数k的实验，他在弹簧下挂不同重量 的重物，测出了不同的伸长量，记录如表3-１所示。 10.一双原子分子的势能函数为
23.0588
3.1 力学
15.有质量为ma=3kg与mb=1kg的两圆盘同心地粘在一起，半径分 别为0.3m与rb=0.1m，小圆盘边缘绕有绳子连在天花板上，大圆盘 边缘也绕有绳子并挂一质量为mc的重物，求：(1)mc为多少时圆 盘与重物达到平衡而静止？(2)在静止情况下，两段绳子的张力有 多少？ 16.静止质量为m0的粒子，在静止时衰变为静止质量为m10和m20 的两个粒子。
谈matlab在物理教学中的应用
谈matlab在物理教学中的应用摘要随着科学技术的发展，计算机技术在物理教学中的应用越来越广泛。
MATLAB是一个易于使用的编程语言，可以帮助教师进行实验和模拟各种物理系统或过程。
它具有高效、可靠、易用以及大量的函数库和工具箱，可以大大减少开发时间。
本文主要介绍Matlab在物理教学中的应用，从Matlab的特性出发，介绍Matlab 的优点，以及它在物理教学中的应用。
关键词：MATLAB；物理教学；应用1．引言随着科学技术的发展，计算机技术已经成为科技教育的重要组成部分。
计算机技术的引入大大推动了教学模式的改变，并且可以有效地支持物理教学。
MATLAB 是一种易于使用的编程语言，具有高效、可靠、易用以及大量函数库和工具箱，可以帮助教师进行实验和模拟各种物理系统或过程，以有效地支持物理教学。
Matlab在力学方面有着广泛的应用。
力学是物理学中的基础学科，涉及物体运动和力学原理。
Matlab可以用来模拟物体的运动轨迹，计算物体的动能和动量等。
例如，可以用Matlab模拟小球在重力场中的运动轨迹，并计算小球的动能和动量变化。
这对于学生理解物体运动和力学原理非常有帮助。
Matlab在电学方面也有着广泛的应用。
电学是物理学中的重要学科，涉及电路、电动势和电磁学等。
Matlab可以用来计算电路的电流、电动势等，并可以画出电路图。
例如，可以用Matlab模拟简单的电路，并计算电路中各元器件的电流和电动势。
这对于学生理解电学原理非常有帮助。
Matlab在热学方面也有着广泛的应用。
热学是物理学的重要学科，涉及热力学、热传导、热扩散等。
Matlab可以用来模拟热学中的各种现象，并可以画出热学中的温度分布图。
例如，可以用Matlab模拟物体热传导的过程，并画出物体的温度分布图，这对于学生理解热学原理非常有帮助。
2．Matlab的特性MATLAB是一种用于科学计算和开发应用程序的高级编程语言，具有多种优势和特性。
其中最重要的特性是，它可以使用类似于C语言的语法，支持多种编程风格，可以轻松地实现各种复杂的算法；另外，它还提供了大量的内置函数库，可以快速实现各种复杂的数学计算；此外，它还具有面向对象的编程特性，可以有效地管理和处理大量的数据；此外，它还提供了各种数据可视化工具，可以有效地分析和可视化数据。
MATLAB在大学物理课程教学中的应用-以多普勒效应为例
MATLAB在大学物理课程教学中的应用-以多普勒效应为例摘要：运用MATLAB仿真大学物理实验，能够帮助学生更好的对物理概念和规律进行理解和掌握，同时有效提升学生运用科学计算的能力，极大的提高物理教学的效果。
本文以多普勒效应相关内容为例，进行MATLAB仿真模拟分析。
关键词：多普勒效应 MATLAB 仿真分析在计算机仿真日益盛行的今天，作为一种重要的科学工具，计算机已经广泛渗透到人们生活的方方面面。
随着计算机仿真技术的发展，利用仿真虚拟技术展示客观物理现象，在各行各业均得到了广泛应用，逐渐成为社会发展进步不可或缺的手段。
在高校物理教学领域里，信息技术与教学相结合所带来的教育信息化已经成为当前高校物理教育改革的热门研究课题和教育发展的必然趋势。
一方面，利用计算机仿真技术优势，将枯燥难懂的物理问题变成一幅幅生动的画面，增强了教学内容的直观性，生动性，扩展了教学内容，开拓了学生视野，促进了学生对知识的理解和掌握。
另一方面，利用MATLAB仿真大学物理实验可以大大激发学生对物理知识的好奇心和求知欲，强化了学生继续探索的动机，激发了学生的创新意识，同时也极大地提高大学物理课程教学效果。
另外，用 MATLAB 制作的软件有极其丰富的表现内涵和巨大的表现能力，能够具体形象地再现各种实验概念，有效地揭示事物的本质和内在联系，将它应用于课堂教学，极大地扩展教学空间，化繁为简，变难为易，使学生对教学内容更容易理解和掌握。
本文就以物理课程中的多普勒效应为例进行仿真模拟分析，研究接收者接收到的频率变化规律。
我们知道，当一辆汽车在我们的身旁疾驰而过的时候，车上喇叭的音调呈现出从高到低的突然变化过程。
同样的，当我们在铁路旁听列车的汽笛声也能够发现，列车迅速迎面而来时音调较静止时高，而列车迅速离去时则音调较静止时低。
这种由于波源和接收者相对运动而出现接收者接收频率变化的现象，称之为多普勒效应。
多普勒效应最早由奥地利物理学家多普勒在1842年首先发现。
Matlab在大学物理教学中的应用
目录引言 (1)1. matlab简介 (1)2. 波动光学的发展历史 (1)第一章波动光学的基本原理 (3)1.光的干涉的基本理论 (3)1.1 光波的叠加原理 (3)1.2 双光束干涉原理 (4)1.3 牛顿环形成原理 (4)1.4劈尖干涉原理 (5)2.光的衍射的基本理论 (6)2.1单缝夫琅禾费衍射 (6)2.2圆孔夫琅禾费衍射 (7)2.3平面光栅衍射 (7)第二章 Matlab模拟仿真实例 (9)1.实例1 (9)2.实例2 (10)3.实例3 (11)4.实例4 (13)5.实例5 (14)6.实例6 (15)7.实例7 (16)结束语 (18)参考文献 (19)引言1.Matlab简介1984年,美国的MathWorks 公司推出了Matlab 仿真软件。
它主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
Matlab将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，因此，很快成为应用学科计算机辅助分析、设计、仿真和教学不可缺少的软件。
Matlab现在已经广泛应用到生物医学工程、信号分析、语音处理、图像识别、航天航海工程、统计分析、计算机技术、控制和数学等领域中。
2.波动光学的发展历史波动光学是在电磁波动理论基础上研究光波动现象的一门学科。
17世纪，人们提出了光本性的两种学说:微粒说和波动说。
光的微粒说由笛卡尔提出，得到牛顿的支持。
微粒说认为光是由一份一份的微粒所组成的。
19世纪初，英国科学家托马斯·杨完成了著名的“杨氏干涉实验”，提出了“光的干涉原理”，动摇了光的微粒说的地位。
法国科学家菲涅耳把惠更斯的子波假设和杨氏的干涉原理相结合，提出后人所谓的“惠更斯-菲涅耳原理”。
该原理用波动理论圆满的解释了光的直线传播规律，定量的给出了圆孔等衍射图形的强度分布。
1817年，托马斯·杨明确证明，光波是一种横波，使一度被牛顿视为波动说障碍之一的偏振现象转化为波动说的一个佐证。
matlab在大学物理中的应用
当前路径（当前目录）窗口（ Current Directory Browser)
内存数组编辑器（Array Editor ） M文件编辑/调试器（ Editor/Debugger ）
帮助导航/浏览器（Help Navigator/Browser）
图形窗口（Figure）
Profiler 程序性能剖析窗口（调优器） Evaluate 运行 Shortcut 捷径 Duplicate 复写、复制
用户可以将自己的工作目录列入 MATLAB搜索路径，从而将用户目录纳入 MATLAB系统统一管理。设置搜索路径的方法 有： (1) 用path命令设置搜索路径。例如，将用 户目录c:\mydir加到搜索路径下，可在命令窗 口输入命令： path(path, ‘D:\matlabwork’) (2) 用对话框设置搜索路径
常用技巧
命令窗口的常用控制指令
指 cd clf clc clear dir edit exit quit md more 令 设置当前工作目录 清除图形窗 清除指令窗中显示内容 清除MATLAB工作空间中保存的变量 列出指定目录下的文件和子目录清单 打开M文件编辑器 关闭/退出MATLAB 关闭/退出MATLAB 创建目录 使其后的显示内容分页进行 含 义
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3. MATLAB的启动和退出
启动
有3种常见方法：
(1) 双击MATLAB快捷方式。
(2) ―开始”“程 序”“Matlab7.0‖―MATLAB 7.0‖
(3)运行MATLAB系统启动程序matlab.exe。
3. MATLAB的启动和退出
退出
也有3种常见方法：
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《MATLAB及其在大学物理课程中的应用》习题答案___电子科大__第二版
第二章1、x=[2,4];y=x.^3+(x-0.98).^2./(x+1.35).^3-5*(x+1./x)2、y=cos(pi/3)-(9-sqrt(2))^(1/3)3、a=3;A=4;b=a.^2;B=b.^2-1;c=a+A-2*B;C=a+2*B+c4、x=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]Desktop->Workspace,双击变量x5、clearx=magic(3)y=randn(3,3)xy=[x,y]yx=[x,y]z=xy(:,1:2)6、clearx=eye(4,4)y=triu(x)7、clearx=rand(4,5)y=x([1,2],:)z=(y>=0.3).*y8、clearx=randn(5,5)y=inv(x)9、clearx=randn(5,5)z=x^510、clearA=[1,4,8;-3,6,-5;2,-7,-12];B=[5,4,3;6,-2,3;-1,3,-9];C=A*BD=A.*B11、clearx=linspace(0,2*pi,125);y=cos(x).*(0.5+3*sin(x)./(1+x.^2)); plot(x,y)12、z=-45:1:45;x=z.*sin(3*z);y=z.*cos(3*z);plot3(x,y,z);13、x=-2:0.1:2,y=x;[x,y]=meshgrid(x,y);z=x.^2.*exp(-x.^2-y.^2)surf(x,y,z);14、x=-2:0.1:2,y=x;[x,y]=meshgrid(x,y);z=x.^2.*exp(-x.^2-y.^2);surf(x,y,z);z1=0.05*x-0.05*y+0.1;hold on,mesh(x,y,z1);15、（1）n=2;alfa=0;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa); subplot(2,2,1);plot(t,x,t,y);（2）n=2;alfa=0;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa); subplot(2,2,1);plot(t,x,t,y);n=2;alfa=pi/3;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa);subplot(2,2,2);plot(t,x,t,y);n=2;alfa=pi/2;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa);subplot(2,2,3);plot(t,x,t,y);n=2;alfa=pi;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa);subplot(2,2,4);plot(t,x,t,y);球体clearfor i=1:100for j=1:100x(i,j)=i/100*cos(j*2*pi/100);y(i,j)=i/100*sin(j*2*pi/100);z(i,j)=sqrt(1.001-x(i,j)^2-y(i,j)^2);endendsurf(x,y,z);hold on;surf(x,y,-z);axis equal棱锥clearfor i=1:100for j=1:100x(i,j)=i/100*cos(j*2*pi/4);y(i,j)=i/100*sin(j*2*pi/4);z(i,j)=sqrt(x(i,j)^2+y(i,j)^2);endendsurf(x,y,-z);求最大值x=[67 87 56 99 43] max=0;for i=1:5if max>=x(i)max=max;else max=x(i)endendmax求最小值x=[67 87 56 99 43] min=inf;for i=1:5if min<=x(i)min=min;else min=x(i)endendmin求和x=[67 87 56 99 43]; sum=0;for i=1:5sum=sum+x(i) endsum第三章1、h0=[446,714,950,1422,1634];t0=[7.04,4.28,3.40,2.54,2.13];t1=interp1(h0,t0,500,'linear')2、x0=[1,0,-1];y0=[0,1,0];p=polyfit(x0,y0,3);x=-1:0.1:1;y=polyval(p,x);plot(x,y,-x,-y),axis equal3、clearx0=[1.0,1.1,1.2,1.3,1.4];y0=[0.25,0.2268,0.2066,0.1890,0.1736]; p=polyfit(x0,y0,3);p1=polyder(p);y=polyval(p1,[1.0,1.2])4、p=[3 4 7 2 9 12];r=roots(p)5、r=[-3 -5 -8 -9];p=poly(r)6、function ypie=fun1(x,y)ypie=x.^2./y-x.*cos(y);[x,y]=ode45('fun1',[0,5],1)plot(x,y)7、function y=fun2(x)y=x.^4-3*x^3+5*cos(x)+8;fplot('fun2',[1,5])hold on;x=0:5;y=0*x;plot(x,y)a=fzero(@fun2,2)b=fzero(@fun2,3)8、a=[2 4 9;4 2 4;9 4 18];[v,gama]=eig(a)9、function xpie=fun3(t,x)f=exp(-t)xpie=[0 1 0 0;1 0 0 -1;0 0 0 1;0 -1 -1 0]*x+[0;1;0;0]*f [t,x]=ode45('fun3',[0,5],[0 0 0 0]');plot(t,x(:,1),'b',t,x(:,3),'r')10、function f=fun4(x,y)f=4*(x-y)-x.^2-y.^2;v=-2:0.2:2;[x,y]=meshgrid(v)z=fun4(x,y);surf(x,y,z)求极小值（有误）function f=fun5(x,y)x=v(1);y=v(2)f=-(4*(x-y)-x.^2-y.^2);v=-50:2:50;[x,y]=meshgrid(v)z=fun4(x,y);surf(x,y,z)min=fminsearch('fun4',[0,0])11、function f=fun6(x,y)f=sin(y)+exp(x)-x.*y.^2ezplot('fun6')12、function f=fun7(x,y)f=(x-y).^2.*(sin(x+y)).^2s=dblquad('fun7',pi,2*pi,0,pi)14、a=randn(4,4)[l,u]=lu(a)a=randn(4,4)[u,gama,v]=svd(a)15、b=[3 0.5 4];a=[3 4 5 6]; [r,p,k]=residue(b,a)b=[3 0.5 4];a=[3 4 5 6]; [r,p,k]=residue(b,a)t=0:0.1:100;y=0*t;for i=1:3y=y+r(i)*exp(p(i)*t) endplot(t,y)b=[3 0.5 4];a=[3 4 5 6]; impulse(b,a)b=[3 0.5 4];a=[3 4 5 6]; step(b,a)第四章1、n=1:11;x=cos(pi/6*n);subplot(2,1,1);stem(x);y=abs(fft(x));subplot(2,1,2);stem(y);clearn=0:11;x=cos(pi/6*n);subplot(2,1,1);stem(x);y=abs(fft(x));subplot(2,1,2);stem(y);2、（有误）n=0:19;x=5*0.6.^n;subplot(3,1,1);stem(n,x);for i=-20:39xl(i+21)=x(mod(i+40,20)+1); endn1=-20:39;subplot(3,1,2);stem(n1,x1);x2=x1(10:29);subplot(3,1,3);stem(n,x2)新方法m=10;e=0:19;c=0.6;k=5;a=k*c.^e;a=a';b=circshift(a,m);L=length(a)-1;n=0:L;subplot(2,1,1);stem(n,a);axis([0,L,min(a),max(a)]);subplot(2,1,2);stem(n,b);axis([0,l,min(a),max(a)])3、x=[0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0 0 0 0 0 0 0 0];h=[1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]y=conv(x,h);stem(y)4、x=[0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0 0 0 0 0 0 0 0];h=[1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]y=conv(x,h);subplot(2,1,1);stem(y)xx=fft(x);hh=fft(h);yy=ifft(xx.*hh);subplot(2,1,2);stem(yy)5、b=[2 3];a=[1 0.4 1];[z p k]=tf2zp(b,a)b=[4 15.6 6 2.4 -6.4];a=[3 2.4 6.3 -11.4 6];[z p k]=tf2zp(b,a)7、b=[18];a=[18 3 -4 -1];[r p k]=residue(b,a)8、b=[0.2 0.3 1];a=[1 0.4 1];freqs(b,a)9、Fs=2000;wc=[100 200]/(Fs/2);N=10; [b,a]=butter(N,wc,'z');%freqz(b,a)dimpulse(b,a,100)10、wp=100;ws=200;rp=2;rs=15;Fs=500; wp=wp/(Fs/2);ws=ws/(Fs/2);[N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs); [b,a]=butter(N,wc,'z')freqz(b,a)11、b=fir1(48,[0.35 0.65]);a=1;freqz(b,a)b=fir1(37,0.3);a=1;freqz(b,a)13、低通：F=[0:1/56:1];A=[ones(1,50),zeros(1,56-49)];b=fir2(56,F,A);a=1;freqz(b,a)带通：F=[0:1/56:1];A=[ones(1,25),zeros(1,25),ones(1,7)]; b=fir2(56,F,A);a=1;freqz(b,a)高通F=[0:1/56:1];A=[zeros(1,50),ones(1,56-49)];b=fir2(56,F,A);a=1;freqz(b,a)%滤波器设计（椭圆滤波器）wp1=300;wp2=700;ws1=301;ws2=699;rp=0.1;rs=50;Fs=2000;wp=[wp1]/(Fs/2);ws=[ws1]/(Fs/2);[N,wc]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'z')[b,a]=ellip(N,rp,rs,wc,'high')%滤波器特性分析freqz(b,a)%信号采样及时频变换Fs=2000;t=0:1/Fs:10;yt=sin(2*pi*200*t)+sin(2*pi*500*t)+sin(2*pi*800*t); figure(2);subplot(3,1,1);plot(t,yt)figure(2);subplot(3,1,2);plot(t,yt);axis([0,0.1,-5,5]) yf=abs(fft(yt));f=(1:length(yf))/length(yf)*Fs;figure(2);subplot(3,1,3);plot(f,yf)%信号滤波及时频分析yt1=filter(b,a,yt);figure(3);subplot(3,1,1);plot(t,yt1)figure(3);subplot(3,1,2);plot(t,yt1);axis([0,0.1,-5,5]) yf1=abs(fft(yt1));f=(1:length(yf1))/length(yf1)*Fs;figure(3);subplot(3,1,3);plot(f,yf1)。
Matlab技术在物理实验设计中的应用案例分享
Matlab技术在物理实验设计中的应用案例分享1. 引言物理实验设计是物理学学科中不可或缺的一部分。
通过实验，我们可以观察和验证自然界中的物理现象，探索物理规律。
在过去的几十年中，Matlab技术逐渐在物理实验设计中得到广泛应用，它提供了强大的数值计算和数据分析工具，为实验设计和数据处理提供了更高效且准确的解决方案。
本文将分享几个物理实验中使用Matlab技术的案例，展示其在实验设计过程中的重要作用。
2. 案例一：光学实验中的传输矩阵计算在光学实验中，我们常常需要计算光线在不同光学元件中的传输矩阵，以便了解根据入射光线的参数得到出射光线的特性。
传统的计算方法需要大量的手动计算和拟合，而使用Matlab可以通过编写简洁的代码实现自动计算。
通过定义光学元件的参数和传输矩阵的运算规则，我们可以快速计算得到光线在多个元件中的传输矩阵，并进一步推导出所需的光学参数。
这种方法大大提高了实验设计的效率和精确度。
3. 案例二：力学实验中的数据拟合与分析在力学实验中，我们常常需要通过实验数据来验证力学定律和公式，并进行数据拟合和分析。
Matlab提供了丰富的数据处理和拟合函数，可以帮助我们从大量实验数据中提取所需的信息。
例如，在弹簧振动实验中，我们可以通过测量弹簧的振动周期和质量来验证胡克定律，并使用Matlab对实验数据进行最小二乘拟合，得到弹簧的劲度系数和振动频率。
这种数据处理和拟合的方法使得实验结果更加准确可靠。
4. 案例三：电路实验中的电路分析与模拟在电路实验中，我们经常需要对电路进行分析和模拟，以便了解电流、电压和功率等参数的变化规律。
Matlab提供了强大的电路分析和模拟工具，可以帮助我们建立电路模型，并通过数值计算和仿真得到电路的各种参数。
例如，在串联电路实验中，我们可以通过测量电阻和电压来验证欧姆定律，并使用Matlab进行电路模拟，得到电流和功率的变化曲线。
这种电路分析和模拟的方法大大简化了实验过程，同时提高了数据的准确性。
Matlab在大学物理实验的运用
Matlab在大学物理实验的运用摘要：近年来，随着计算机技术的普及，MATLAB具有强大的计算机处理功能，为物理实验数据处理带来了很大方便，使得数据的运算更加简单准确，在物理实验中引入MATLAB可以极大地推动实验教学。
本文将MATLAB引入大学物理实验课中用于数据处理，适应目前课程信息化建设的需要。
关键词：MATLAB；大学物理实验；数据处理物理学是以实验为根底的科学，通过物理实验教学可以关心学生正确理解物理规律，有利于培养学生的创新意识，受到传统教学思想的影响，大学物理实验教学模式现代技术手段应用不够，实验数据处理方法繁琐落后，使得大学物理实验课程不适应现代科技开展需求。
实验数据处理是实验进行最终结果表示的必经之路，大学物理实验数据处理中，传统方法难以满足科技飞速开展的需求，误差计算需要花费大量的时间进行数据手工计算，曲线绘制由于手工操作，影响实验的精准性，MAT-LAB是常用的科学计算工具，图形用户界面模块成熟，将其引入大学物理实验课程中，为后续专业课的学习奠定良好的根底。
1MATLAB在物理实验中的应用MATLAB是1984年MathWorks公司推出的计算软件，是集符号运算、数据拟合、图形处理等于一体的功能强大的计算软件，MATLAB是目前应用普遍的科学计算语言，与C语言相比，MATLAB具有功能强大，语言自然等特点。
目前Fortran已成为应用计算机辅助设计、仿真教学中重要的根底软件，是具有通用性的数值仿真，数据可视化工具，在大学物理实验教学中发挥重要的作用[1]。
MATLAB应用中可以提供灵活的程序设计流程，高质量的界面设计，丰富多样的仿真集成环境等。
目前国外许多大学将MATLAB应用到物理、电子线路等理工科相关专业学科教学中。
我国大学教学中MATLAB的应用不够普遍，局部高校将MATLAB作为本科教育中的必修课程，应用MATLAB处理物理实验数据时，无需掌握丰富的编程知识，只需懂得应用相关函数进行计算即可，通过复制粘贴方式将计算结果拷贝到其他软件中编辑。
MATLAB及其在大学物理中的应用——第二章习题答案
MATLAB 及其在大学物理中的应用——第二章习题答案作者：荆楚理工 吴世华2.1 试求下列极限：（1）x x x x 1)93(lim +∞→ （2）5232)5()3()2(lim +++∞→+++x x x x x x x2.2 求下列函数的导数：（1）x e x x x y -=1sin )(（2）)4)(3()2)(1()(----=x x x x x y（3）)ln(tan 22y x xy a += （4）0,ln 1)(>+-=n xa x na x y n n 2.3 已知参数方程22,sin cos cos ln dx y d dx dy t t t y t x 和求⎩⎨⎧-==。
2.4 设22,00y u xv yu yv xu ∂∂⎩⎨⎧=+=+求。
2.5 设已知函数矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=z y x z e x y x f y sin 3),(23，试求其雅可比矩阵。
2.6 求下列不定积分：（1）dx a x x a x x f ⎰++=2222)(3)( （2）dx x x x x x f ⎰+++=1)1()( （3）dx bx xe x f ax ⎰=cos )(（4）cxdx bx e x f ax sin sin )(⎰=2.7 求下列函数的泰勒幂级数展开。
（1）dt t t x⎰0sin （2）x x-+11ln （3）)3/3sin(5π+-x e x 分别关于x=0, x=a 的幂级数展开。
2.8 分别用roots 函数和多项式伴随矩阵的特征值求根法求解方程06251234=++-x x x的所有根。
2.9 分别用矩阵除法和linsolve 函数法求解下列方程组。
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++-+=+--=+-+--=+-+-02660835502492633092458432142143214321x x x x x x x x x x x x x x x 2.10 用符号法求解方程组：⎩⎨⎧=-=+151926628y x y x2.11 Lotka-V olterra 捕食模型方程为：。
Matlab在计算物理课程教学中的应用
第22卷第6期 计算机应用与软件Vol 122,No .62005年6月 Computer App licati ons and Soft w are Jun .2005收稿日期:2004-05-20。
张杰,副教授,主研领域:计算物理等。
M a tl ab 在计算物理课程教学中的应用张 杰(暨南大学物理系 广东广州510632)摘 要 介绍了高性能语言M atlab 在计算物理课程教学中(蒙特卡罗模拟、数值运算、符号运算等)的一些应用。
应用表明,M at 2lab 功能强大、方便直观、节省时间,是计算物理课程教学的一个有效的辅助工具。
关键词 Matlab 计算物理 教学THE APPL I CAT I O N O F M ATLAB I N TEACH I NG COM PUTAT I O NAL PHY S I CSZhang J ie(D ept .of Physics,J inan U niversity,Guangzhou Guangdong 510632,China )Abstract Some app licati ons of Matlab on the teaching of computati onal physics (such as Monte 2Carl o si m ulati on,nu merical calculati on,sy mbolic calculati on etc .)are intr oduced .It shows that the M atlab has a great power,It is easy t o use .It makes the teaching visually and saves teaching ti m e .It ’s an effective and efficient t ool in teaching computati onal physics .Keywords Matlab Computati onal physics Teaching1 引 言计算物理学是一门以计算机为工具,运用计算数学的方法、解决复杂物理问题的应用科学。
MATLAB在数学物理方法中的应用共5页文档
MATLAB在数学物理方法中的应用“数学物理方法”是我院物理系物理专业重要基础课程之一。
本课程对培养学生的数学思想，数学工具的应用能力以及对后续课程的学习都起到了重要的作用。
虽然说，数学物理方法是与实际问题联系比较紧密，内容比较生动丰富的一门课，学生应该比较感兴趣，但是在数学物理方法的教学过程中，学生的兴趣却常常为繁琐、单调、冗长的计算所淹没，教师怕教，学生怕学。
随着社会的不断发展，计算机技术的不断更新，数学与计算机技术两者的结合，能够方便快速高效地解决各种实际问题，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
MATLAB语言是基于最流行的C语言基础上的，因此与C 语言比较相似，但是使用起来比C语言要简单很多，新手能很快的掌握它的使用方法。
本文从实例出发，主要论述了MATLAB软件在数学物理方法教学中的重要作用，从而提高对MATLAB软件的认识和学习数学物理方法的效率，进而提高学生解决实际问题的能力。
1 MATLAB简介MATLAB是当今最优秀的科技应用软件之一，MATLAB最初作为矩阵实验室，主要向用户提供一套非常完整的矩阵运算命[1]。
随着数值运算的演变，它逐渐发展成为各种系统仿真、数字信号处理、科学可视化的通用标准语言。
它以强大的科学计算与可视化功能、简单易用、开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。
MATLAB主要具有如下的优势和特点：（1）友好的工作平台和编程环境：一般的Windows程序就可以使用。
（2）简单易用的程序语言：MATLAB语言是基于最流行的C语言基础上的，因此与C语言比较相似，但是使用起来比C语言要简单很多，新手会很快的掌握它的使用方法。
（3）强大的计算能力和数据处理能力：MATLAB能够实现复变函数中的导数、极限、积分、留数、级数展开等的运算，使我们的工作量大大减小，同时也减少了我们在计算过程当中的错误率。
matlab经典习题及解答
第1章 MATLAB 概论1.1 与其他计算机语言相比较，MATLAB 语言突出的特点是什么？MATLAB 具有功能强大、使用方便、输入简捷、库函数丰富、开放性强等特点。
1.2 MATLAB 系统由那些部分组成？MATLAB 系统主要由开发环境、MATLAB 数学函数库、MATLAB 语言、图形功能和应用程序接口五个部分组成。
1.4 MATLAB 操作桌面有几个窗口？如何使某个窗口脱离桌面成为独立窗口？又如何将脱离出去的窗口重新放置到桌面上？ 在MATLAB 操作桌面上有五个窗口，在每个窗口的右上角有两个小按钮，一个是关闭窗口的Close 按钮，一个是可以使窗口成为独立窗口的Undock 按钮，点击Undock 按钮就可以使该窗口脱离桌面成为独立窗口，在独立窗口的view 菜单中选择Dock ……菜单项就可以将独立的窗口重新防止的桌面上。
1.5 如何启动M 文件编辑/调试器？在操作桌面上选择“建立新文件”或“打开文件”操作时，M 文件编辑/调试器将被启动。
在命令窗口中键入edit 命令时也可以启动M 文件编辑/调试器。
1.6 存储在工作空间中的数组能编辑吗？如何操作？存储在工作空间的数组可以通过数组编辑器进行编辑：在工作空间浏览器中双击要编辑的数组名打开数组编辑器，再选中要修改的数据单元，输入修改内容即可。
1.7 命令历史窗口除了可以观察前面键入的命令外，还有什么用途？命令历史窗口除了用于查询以前键入的命令外，还可以直接执行命令历史窗口中选定的内容、将选定的内容拷贝到剪贴板中、将选定内容直接拷贝到M 文件中。
1.8 如何设置当前目录和搜索路径，在当前目录上的文件和在搜索路径上的文件有什么区别？当前目录可以在当前目录浏览器窗口左上方的输入栏中设置，搜索路径可以通过选择操作桌面的file 菜单中的Set Path 菜单项来完成。
在没有特别说明的情况下，只有当前目录和搜索路径上的函数和文件能够被MATLAB 运行和调用，如果在当前目录上有与搜索路径上相同文件名的文件时则优先执行当前目录上的文件，如果没有特别说明，数据文件将存储在当前目录上。
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第二章1、x=[2,4];y=x.^3+(x-0.98).^2./(x+1.35).^3-5*(x+1./x)2、y=cos(pi/3)-(9-sqrt(2))^(1/3)3、a=3;A=4;b=a.^2;B=b.^2-1;c=a+A-2*B;C=a+2*B+c4、x=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]Desktop->Workspace,双击变量x5、clearx=magic(3)y=randn(3,3)xy=[x,y]yx=[x,y]z=xy(:,1:2)6、clearx=eye(4,4)y=triu(x)7、x=rand(4,5)y=x([1,2],:)z=(y>=0.3).*y8、clearx=randn(5,5)y=inv(x)9、clearx=randn(5,5)z=x^510、clearA=[1,4,8;-3,6,-5;2,-7,-12];B=[5,4,3;6,-2,3;-1,3,-9];C=A*BD=A.*B11、clearx=linspace(0,2*pi,125);y=cos(x).*(0.5+3*sin(x)./(1+x.^2)); plot(x,y)z=-45:1:45;x=z.*sin(3*z);y=z.*cos(3*z);plot3(x,y,z);13、x=-2:0.1:2,y=x;[x,y]=meshgrid(x,y);z=x.^2.*exp(-x.^2-y.^2)surf(x,y,z);14、x=-2:0.1:2,y=x;[x,y]=meshgrid(x,y);z=x.^2.*exp(-x.^2-y.^2);surf(x,y,z);z1=0.05*x-0.05*y+0.1;hold on,mesh(x,y,z1);15、（1）n=2;alfa=0;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa); subplot(2,2,1);plot(t,x,t,y);（2）n=2;alfa=0;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa); subplot(2,2,1);plot(t,x,t,y);n=2;alfa=pi/3;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa); subplot(2,2,2);plot(t,x,t,y);n=2;alfa=pi/2;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa);subplot(2,2,3);plot(t,x,t,y);n=2;alfa=pi;t=0:0.1:10;x=cos(t);y=sin(n*t+alfa);subplot(2,2,4);plot(t,x,t,y);球体clearfor i=1:100for j=1:100x(i,j)=i/100*cos(j*2*pi/100);y(i,j)=i/100*sin(j*2*pi/100);z(i,j)=sqrt(1.001-x(i,j)^2-y(i,j)^2);endendsurf(x,y,z);hold on;surf(x,y,-z);axis equal棱锥clearfor i=1:100for j=1:100x(i,j)=i/100*cos(j*2*pi/4);y(i,j)=i/100*sin(j*2*pi/4);z(i,j)=sqrt(x(i,j)^2+y(i,j)^2);endendsurf(x,y,-z);求最大值x=[67 87 56 99 43] max=0;for i=1:5if max>=x(i)max=max;else max=x(i)endendmax求最小值x=[67 87 56 99 43] min=inf;for i=1:5if min<=x(i)min=min;else min=x(i)endendmin求和x=[67 87 56 99 43]; sum=0;for i=1:5sum=sum+x(i) endsum第三章1、h0=[446,714,950,1422,1634];t0=[7.04,4.28,3.40,2.54,2.13];t1=interp1(h0,t0,500,'linear')2、x0=[1,0,-1];y0=[0,1,0];p=polyfit(x0,y0,3);x=-1:0.1:1;y=polyval(p,x);plot(x,y,-x,-y),axis equal3、clearx0=[1.0,1.1,1.2,1.3,1.4];y0=[0.25,0.2268,0.2066,0.1890,0.1736]; p=polyfit(x0,y0,3);p1=polyder(p);y=polyval(p1,[1.0,1.2])4、p=[3 4 7 2 9 12];r=roots(p)5、r=[-3 -5 -8 -9];p=poly(r)6、function ypie=fun1(x,y)ypie=x.^2./y-x.*cos(y);[x,y]=ode45('fun1',[0,5],1)plot(x,y)7、function y=fun2(x)y=x.^4-3*x^3+5*cos(x)+8;fplot('fun2',[1,5])hold on;x=0:5;y=0*x;plot(x,y)a=fzero(fun2,2)b=fzero(fun2,3)8、a=[2 4 9;4 2 4;9 4 18];[v,gama]=eig(a)9、function xpie=fun3(t,x)f=exp(-t)xpie=[0 1 0 0;1 0 0 -1;0 0 0 1;0 -1 -1 0]*x+[0;1;0;0]*f[t,x]=ode45('fun3',[0,5],[0 0 0 0]');plot(t,x(:,1),'b',t,x(:,3),'r')10、function f=fun4(x,y)f=4*(x-y)-x.^2-y.^2;v=-2:0.2:2;[x,y]=meshgrid(v)z=fun4(x,y);surf(x,y,z)求极小值（有误）function f=fun5(x,y)x=v(1);y=v(2)f=-(4*(x-y)-x.^2-y.^2);v=-50:2:50;[x,y]=meshgrid(v)z=fun4(x,y);surf(x,y,z)min=fminsearch('fun4',[0,0])11、function f=fun6(x,y)f=sin(y)+exp(x)-x.*y.^2 ezplot('fun6')12、function f=fun7(x,y)f=(x-y).^2.*(sin(x+y)).^2s=dblquad('fun7',pi,2*pi,0,pi)14、a=randn(4,4)[l,u]=lu(a)a=randn(4,4)[u,gama,v]=svd(a)15、b=[3 0.5 4];a=[3 4 5 6]; [r,p,k]=residue(b,a)b=[3 0.5 4];a=[3 4 5 6]; [r,p,k]=residue(b,a)t=0:0.1:100;y=0*t;for i=1:3y=y+r(i)*exp(p(i)*t) endplot(t,y)b=[3 0.5 4];a=[3 4 5 6]; impulse(b,a)b=[3 0.5 4];a=[3 4 5 6]; step(b,a)第四章1、n=1:11;x=cos(pi/6*n);subplot(2,1,1);stem(x);y=abs(fft(x));subplot(2,1,2);stem(y);clearn=0:11;x=cos(pi/6*n);subplot(2,1,1);stem(x);y=abs(fft(x));subplot(2,1,2);stem(y);2、（有误）n=0:19;x=5*0.6.^n;subplot(3,1,1);stem(n,x);for i=-20:39xl(i+21)=x(mod(i+40,20)+1); endn1=-20:39;subplot(3,1,2);stem(n1,x1);x2=x1(10:29);subplot(3,1,3);stem(n,x2)新方法m=10;e=0:19;c=0.6;k=5;a=k*c.^e;a=a';b=circshift(a,m);L=length(a)-1;n=0:L;subplot(2,1,1);stem(n,a);axis([0,L,min(a),max(a)]);subplot(2,1,2);stem(n,b);axis([0,l,min(a),max(a)])3、x=[0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0 0 0 0 0 0 0 0];h=[1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]y=conv(x,h);stem(y)4、x=[0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0 0 0 0 0 0 0 0];h=[1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]y=conv(x,h);subplot(2,1,1);stem(y)xx=fft(x);hh=fft(h);yy=ifft(xx.*hh);subplot(2,1,2);stem(yy)5、b=[2 3];a=[1 0.4 1];[z p k]=tf2zp(b,a)6、b=[4 15.6 6 2.4 -6.4];a=[3 2.4 6.3 -11.4 6];[z p k]=tf2zp(b,a)7、b=[18];a=[18 3 -4 -1];[r p k]=residue(b,a)8、b=[0.2 0.3 1];a=[1 0.4 1];freqs(b,a)9、Fs=2000;wc=[100 200]/(Fs/2);N=10; [b,a]=butter(N,wc,'z');%freqz(b,a)dimpulse(b,a,100)10、wp=100;ws=200;rp=2;rs=15;Fs=500; wp=wp/(Fs/2);ws=ws/(Fs/2);[N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs); [b,a]=butter(N,wc,'z')freqz(b,a)11、b=fir1(48,[0.35 0.65]);a=1;freqz(b,a)12、b=fir1(37,0.3);a=1;freqz(b,a)13、低通：F=[0:1/56:1];A=[ones(1,50),zeros(1,56-49)];b=fir2(56,F,A);a=1;freqz(b,a)带通：F=[0:1/56:1];A=[ones(1,25),zeros(1,25),ones(1,7)]; b=fir2(56,F,A);a=1;freqz(b,a)高通F=[0:1/56:1];A=[zeros(1,50),ones(1,56-49)];b=fir2(56,F,A);a=1;freqz(b,a)%滤波器设计（椭圆滤波器）wp1=300;wp2=700;ws1=301;ws2=699; rp=0.1;rs=50;Fs=2000;wp=[wp1]/(Fs/2);ws=[ws1]/(Fs/2); [N,wc]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'z')[b,a]=ellip(N,rp,rs,wc,'high')%滤波器特性分析freqz(b,a)%信号采样及时频变换Fs=2000;t=0:1/Fs:10;yt=sin(2*pi*200*t)+sin(2*pi*500*t)+sin(2*pi*800*t); figure(2);subplot(3,1,1);plot(t,yt)figure(2);subplot(3,1,2);plot(t,yt);axis([0,0.1,-5,5]) yf=abs(fft(yt));f=(1:length(yf))/length(yf)*Fs;figure(2);subplot(3,1,3);plot(f,yf)%信号滤波及时频分析yt1=filter(b,a,yt);figure(3);subplot(3,1,1);plot(t,yt1)figure(3);subplot(3,1,2);plot(t,yt1);axis([0,0.1,-5,5]) yf1=abs(fft(yt1));f=(1:length(yf1))/length(yf1)*Fs;figure(3);subplot(3,1,3);plot(f,yf1)。