matlab河南工业大学课件第4章(1)_2_2

合集下载

《Matlab入门》课件

《Matlab入门》课件

学习如何生成和显示不同类型的信号,
傅里叶变换与频域分析
2
如正弦波、方波等。
掌握傅里叶变换的原理和应用,进行
频域分析。
3
信号的滤波和降噪
学习如何使用滤波器对信号进行降噪
信号的分析与处理
4
和去除干扰。
使用Matlab对信号进行分析和处理, 提取有用信息。
第四章:Matlab应用实例
Matlab在科学计算中的应用
《Matlab入门》PPT课件
在这份《Matlab入门》PPT课件中,我们将带您深入了解Matlab的基础知识、 图像处理、信号处理以及应用实例。掌握这些知识,将为您打开科学计算的 大门。
第一章:Matlab基础知识
Matlab简介
了解Matlab的背景和用途, 探索其在科学和工程领域 的应用。
Matlab的安装与配置
学习如何安装和配置 Matlab,以便开始编写代 码。
Matlab基础语法
掌握Matlab的基本语法, 包括变量、运算符和控制 流程。
Matlab变量与数据类型
了解Matlab中的数据类型,如数字、字符串、 矩阵等。
Matlab矩阵和数组
学习使用矩阵和数组进行向量运算和数据处 理。
第二章:Matlab图像处理
结语
通过本课件,我们希望您对Matlab有了更全面的了解,并能够灵活运用它进 行科学计算、图像处理和信号处理。
Matlab工具箱下载
获取丰富的Matlab工具箱,拓展您的科学计 算能力。
Matlab实用工具下载
探索各种实用的Matlab工具,简化您的工作 流程。
Matlab教程和案例下载
下载Matlab的教程和实例代码,加速学习过 程。

2024版matlab教程(全)资料ppt课件

2024版matlab教程(全)资料ppt课件

进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中,变量不需要事先声明,可以 直接赋值。变量名以字母开头,可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数,如sin、 cos、tan等三角函数,以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类,包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法,包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法,包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数,如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点,而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值,如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分,如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减,要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法,要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除,要求矩阵大小相同
特征值与特征向量

matlab教程ppt(完整版)

matlab教程ppt(完整版)
饼图
展示部分与整体的关系,通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系,通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系,可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化,通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构,提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织,使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系,通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小,通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系,通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ,模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计,如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换,如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放,形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动,形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状,形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分, 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化

MATLAB讲稿——第四章.ppt

MATLAB讲稿——第四章.ppt

P [an an1 a1 a0 ]
二、 多项式行向量的生成方法 1、直接输入法
将多项式的各项系数依降幂次序排放在行 向量的元素位置上。
缺项系数输为0。
2、利用指令生成法 指令 P=poly(AR)
说明:(1)若AR是方阵,则多项式P就是该方阵的 特征多项式;
(2)若AR是行向量,即
AR [ar1 ar2
再例:
>> R=[-0.5 -0.3+0.4i -0.3-0.4i] %根向量
R=
-0.5000
-0.3000 + 0.4000i -0.3000 - 0.4000i
>> P=poly(R) % R的特征多项式
P=
1.0000 1.1000 0.5500 0.1250
>> PPR=poly2str(P,'x') %用习惯的方式显示多项式
例:
>> A=[1 4 7;3 11 6;5 32 68]; >> PA=poly(A) %A的特征多项式
PA =
1.0000 -80.0000 588.0000 -147.0000 >> PPA=poly2str(PA,'s') %用习惯的方式显示多项式
PPA =
s^3 - 80 s^2 + 588 s - 147
PPR =
x^3 + 1.1 x^2 + 0.55 x + 0.125
4.2 多项式运算函数及调用格式
举例
(s2 2)(s 4)(s 1)
例:求
s3 s 1
的“商”和“余”多项式。
>> p1=conv([1 0 2],conv([1 4],[1 1])); %计算分子多

matlab教程ppt(完整版)

matlab教程ppt(完整版)

`int8()`,
`char()`, `logical()`等。
流程控制结构
顺序结构
按照代码的先后顺序执行 。
选择结构
通过条件语句实现分支选 择,包括`if`、`else`、 `elseif`等。
循环结构
通过循环语句实现重复执 行代码块,包括`for`、 `while`等。
函数编写
函数定义
使用`function`关键字定义函数, 指定输入和输出参数。
介绍MATLAB中的机器学习工具箱,包括工具箱中的函数、算 法和使用方法等。
通过实际案例演示如何使用MATLAB进行机器学习,包括数据 预处理、特征选择、模型训练和评估等。
THANKS
[ 感谢观看 ]
信号的傅里叶变换
介绍傅里叶变换的基本原理 ,以及如何使用MATLAB进 行信号的傅里叶变换和逆变 换。
滤波器设计
介绍滤波器的基本原理和设 计方法,以及如何使用 MATLAB进行滤波器的设计 和实现。
信号处理实例
通过实际案例演示如何使用 MATLAB进行信号处理,包 括信号的频谱分析、滤波、 降噪等。
数值计算基础
数值类型
介绍MATLAB中的数值类型,包括双精度、单精 度、复数等。
变量声明
解释如何声明和初始化变量,以及如何使用 MATLAB的数据类型。
运算符
介绍基本的算术运算符、关系运算符和逻辑运算 符及其用法。
方程求解
代数方程求解
介绍如何使用MATLAB求解一元和多元代数方程。
微分方程求解
介绍如何使用MATLAB求解常微分方程和偏微分方程。
MATLAB应用领域
MATLAB是一种用于算法开发、数据 可视化、数据分析和数值计算的高级 编程语言和交互式环境。

matlab教程ppt(完整版)

matlab教程ppt(完整版)
转置
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。

可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱,可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱,可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱,可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式,可以 逐行执行代码,查看变量值,设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数,可以在程 序运行过程中输出日志信息,帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后,结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量,其中`varname`是变量名, `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ,`a = 10`将值10赋给变量a。

matlab教程ppt(完整版)

matlab教程ppt(完整版)

控制流语句
使用条件语句(如if-else)和 循环语句(如for)来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算,如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ,用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能,如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量,可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型, 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型,包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值,包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数,如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词:MATLAB提供了许多内置函 数,可以对矩阵进行各种复杂的运算

详细描述
矩阵求逆:使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量:使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值:使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解:使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。

matlab第四章课件

matlab第四章课件

4.1.1 M文件的分类
M文件是由若干 Matlab 命令组合在一起构成的,它可 以完成某些操作,也可以实现某种算法
事实上,Matlab 提供的内部函数以及各种工具箱,都是利用 Matlab 语言编写的 M文件 用户也可以结合自己的工作需要,开发自己的程序或工具箱
M文件根据调用方式的不同可以分为两类: Script file:命令文件/脚本文件 Function file:函数文件
例2 输入x,y的值,并将它们的值互换后输出(swap.m)。 x=input('Input x please.'); y=input('Input y please.'); z=x; x=y; y=z; disp(x); disp(y); 例3 求一元二次方程ax2 +bx+c=0的根(root.m)。 a=input('a=?'); b=input('b=?'); c=input('c=?'); d=b*b-4*a*c; x=[(-b+sqrt(d))/(2*a),(-b-sqrt(d))/(2*a)]; disp(['x1=',num2str(x(1)),',x2=',num2str(x(2))]);
例如:
s=0; a=[12 13 14;15 16 17;18 19 20;21 22 23] for k=a s=s+k; end disp(s); 该程序的功能是求矩阵各行元素之和,执行结果是: 39 48 57 66
while语句
while expr (条件) statement(循环体语句) end 若expr成立,则执行循环体的内容,执行后 再判断条件是否为真,如果不成立则跳出循环体。

matlab第四讲PPT课件

matlab第四讲PPT课件

如需在同一窗口中布置独立的子图,则可在plot命令前加 上subplot命令将一个窗口划分为多个区域,每个区域一幅 子图。
语法:
subplot(m,n,k) 前图
%使m*n幅子图中的第k幅成为当
子图排列次序:先向右后向下
例:画4个子图
>>x=0:0.1:2*pi subplot(2,2,1) %分割为2*2个子图,左上方为当前图
(2)步骤2一般在图形较多的情况下,需要 指定图形窗口、子图时使用。
(3)除步骤1、2、3的其他步骤,可根据需 要改变前后次序。
4.1.3 多个图形绘制的方法
指定图形窗口
前面介绍的plot命令,绘制图形都是在默认 的Figure No.1窗口中,重复使用plot命令时, 后绘制的图形就将前面绘制的图形覆盖了。
plot(x,sin(x)) subplot(2,2,2) %右上方为当前图
plot(x,cos(x))
subplot(2,2,3) plot(x,sin(3*x))
subplot(224) 略逗号
plot(x,cos(3*x))
%左下方为当前图 %右下方为当前图,省
绘图后使用clf命令清除图形窗。 例:>>clf
(2)如果x是矩阵,而y是向量,则y的长度必须等于x的行 数或列数,绘制的方法与前述方法相似。
(3)如果x和y都是矩阵,则大小必须相同,将矩阵x的每列 和y的每列画一条曲线。
例:>>x1=[1 2 3]
y1=[1 2 3;4 5 6]
plot(x1,y1)
%每行1条曲线,第一条包含
(1,1)(2,2)(3,3),第二条包含(1,4)(2,5)(3,6)
用plot(x1,y1,x2,y2,…)命令绘制多条曲线

matlab河南工业大学课件第4章

matlab河南工业大学课件第4章
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 3 0 0
例4.2 生成三对角矩阵:
1 5 0 0
2 0 0 2 3 0 4 3 4 0 3 4
>> V=diag([1 2 3 4])+diag([2 3 4],1)+diag([5 4 3],-1)
控制工程中的程序设计
授课教师:冯肖亮 E-mail: fengxl2002@
河南工业大学 电气工程学院
1
第四章
数值问题求解
2
第四章 数值问题求解(上)
4.1 4.2 4.3 4.4 4.6 特殊矩阵 矩阵分析 矩阵分解 秩与线性相关性 线性方程组的求解
3
4.1 特殊矩阵
triu(A) ,其用法与提取下三角矩阵的函数tril(A) 完全相同。
同样地,triu(A,k)可求矩阵A第k条对角线以上的上三角阵
10
求矩阵A的上三角矩阵、对角阵和下三角矩阵
>> A=[1 2 -2;1 1 1;2 2 1]; >> b=diag(A); b' ans = 1 1 1 >> triu(A) ans = 1 2 -2 0 1 1 0 0 1 >> tril(A) ans = 1 0 0 1 1 0 2 2 1
V= 1 5 0 0
2 2 4 0
0 3 3 3
0 0 4 4
例4.3 先建立5×5矩阵A,然后将A的第1行元素乘以 1,第2行乘以2,…,第5行乘以5。 命令如下:
A=[17,0,1,0,15;23,5,7,14,16;4,0,13,0,22;10,12,19,21,3;11,18,25, 2,19]; D=diag([1,2,3,4,5]); D*A %用D左乘A,对A的每行乘以一个指定常数

matlab教程ppt完整版

matlab教程ppt完整版
图像基本操作
进行图像的裁剪、缩放、旋转等基本操作,以满 足图像处理的需求。
图像处理特效
应用滤波、边缘检测、色彩空间转换等图像处理 技术,提升图像质量或提取图像特征。
程序设计与优化
05
M文件编程基础
M文件概述
01
M文件是MATLAB中用于存储代码和数据的文本文件,具有.m
扩展名。
脚本文件与函数文件
稀疏矩阵压缩
通过压缩存储方式节省内存空间。
稀疏矩阵运算
支持基本的四则运算和矩阵函数。
稀疏矩阵应用
在数值计算、图像处理等领域有广泛应用。
数值计算与函数分
03

多项式运算及函数拟合
多项式表示与运算
介绍如何在MATLAB中创建多项 式、进行多项式四则运算以及多
项式求值。
函数拟合方法
详细阐述最小二乘法、梯度下降法 等函数拟合方法,并给出相应的 MATLAB实现代码。
使用plot3、mesh、surf等函数 绘制三维曲线、曲面图。
三维图形视角调整
通过view、rotate等函数调整三 维图形的观察角度,以便更好地
展示数据特征。
三维图形样式设置
设置颜色映射、透明度、光照效 果等,提升三维图形的视觉效果

特殊图形绘制技巧
极坐标与对数坐标绘图
使用polar、semilogx、semilogy等函数绘制极坐标图和对数坐 标图,适应不同类型的数据展示需求。
使用`dsolve`命令求解常微分方程,使用 `pdepe`等命令求解偏微分方程,分析物理 现象和工程问题。
MATLAB高级功能
07
与应用
MATLAB编译器使用指南
MATLAB编译器介绍

《Matlab教案》课件

《Matlab教案》课件

《MATLAB教案》PPT课件第一章:MATLAB概述1.1 MATLAB简介介绍MATLAB的历史和发展解释MATLAB的含义(Matrix Laboratory)强调MATLAB在工程和科学计算中的应用1.2 MATLAB界面介绍MATLAB的工作空间解释MATLAB的菜单栏和工具栏演示如何创建、打开和关闭MATLAB文件1.3 MATLAB的基本操作介绍MATLAB的数据类型演示如何进行矩阵运算解释MATLAB中的向量和矩阵运算规则第二章:MATLAB编程基础2.1 MATLAB脚本编程解释MATLAB脚本文件的结构演示如何编写和运行MATLAB脚本强调注释和代码的可读性2.2 MATLAB函数编程介绍MATLAB函数的定义和结构演示如何创建和使用MATLAB函数强调函数的重用性和模块化编程2.3 MATLAB编程技巧介绍变量和函数的命名规则演示如何进行错误处理和调试强调代码的优化和性能提升第三章:MATLAB数值计算3.1 MATLAB数值解算介绍MATLAB中的数值解算工具演示如何解线性方程组和不等式解释MATLAB中的符号解算和数值解算的区别3.2 MATLAB数值分析介绍MATLAB中的数值分析工具演示如何进行插值、拟合和数值积分解释MATLAB中的误差估计和数值稳定性3.3 MATLAB优化工具箱介绍MATLAB优化工具箱的功能演示如何使用优化工具箱进行无约束和约束优化问题解释MATLAB中的优化算法和参数设置第四章:MATLAB绘图和可视化4.1 MATLAB绘图基础介绍MATLAB中的绘图命令和函数演示如何绘制二维和三维图形解释MATLAB中的图形属性设置和自定义4.2 MATLAB数据可视化介绍MATLAB中的数据可视化工具演示如何绘制统计图表和散点图解释MATLAB中的数据过滤和转换4.3 MATLAB动画和交互式图形介绍MATLAB中的动画和交互式图形功能演示如何创建动画和交互式图形解释MATLAB中的图形交互和数据探索第五章:MATLAB应用案例5.1 MATLAB在信号处理中的应用介绍MATLAB在信号处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行信号处理操作解释MATLAB在信号处理中的优势和应用场景5.2 MATLAB在控制系统中的应用介绍MATLAB在控制系统中的基本概念演示如何使用MATLAB进行控制系统分析和设计解释MATLAB在控制系统中的优势和应用场景5.3 MATLAB在图像处理中的应用介绍MATLAB在图像处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行图像处理操作解释MATLAB在图像处理中的优势和应用场景《MATLAB教案》PPT课件第六章:MATLAB Simulink基础6.1 Simulink简介介绍Simulink作为MATLAB的一个集成组件解释Simulink的作用:模型化、仿真和分析动态系统强调Simulink在系统级设计和多领域仿真中的优势6.2 Simulink界面介绍Simulink库浏览器和模型窗口演示如何创建、编辑和运行Simulink模型解释Simulink中的块和连接的概念6.3 Simulink仿真介绍Simulink仿真的基本过程演示如何设置仿真参数和启动仿真解释Simulink仿真结果的查看和分析第七章:MATLAB Simulink高级应用7.1 Simulink设计模式介绍Simulink的设计模式,包括连续、离散、混合和事件驱动模式演示如何根据系统特性选择合适的设计模式解释不同设计模式对系统性能的影响7.2 Simulink子系统介绍Simulink子系统的概念和用途演示如何创建和管理Simulink子系统解释子系统在模块化和层次化设计中的作用7.3 Simulink Real-Time Workshop介绍Simulink Real-Time Workshop的功能演示如何使用Real-Time Workshop进行代码解释代码对于硬件在环仿真和嵌入式系统开发的重要性第八章:MATLAB Simulink库和工具箱8.1 Simulink库介绍Simulink库的结构和分类演示如何访问和使用Simulink库中的块解释Simulink库对于模型构建和功能复用的意义8.2 Simulink工具箱介绍Simulink工具箱的概念和功能演示如何安装和使用Simulink工具箱解释Simulink工具箱在特定领域仿真和分析中的作用8.3 自定义Simulink库介绍如何创建和维护自定义Simulink库演示如何将自定义块添加到库中解释自定义库对于个人和组织级模型共享的重要性第九章:MATLAB Simulink案例分析9.1 Simulink在控制系统中的应用介绍控制系统模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行控制系统设计和分析解释Simulink在控制系统教育和研究中的应用9.2 Simulink在信号处理中的应用介绍信号处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行信号处理仿真解释Simulink在信号处理领域中的优势和实际应用9.3 Simulink在图像处理中的应用介绍图像处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行图像处理仿真解释Simulink在图像处理领域中的优势和实际应用第十章:MATLAB Simulink项目实践10.1 Simulink项目实践流程介绍从需求分析到模型验证的Simulink项目实践流程演示如何使用Simulink进行项目规划和实施解释Simulink在项目管理和协作中的作用10.2 Simulink与MATLAB的交互介绍Simulink与MATLAB之间的数据交互方式演示如何在Simulink中使用MATLAB函数和脚本解释混合仿真模式对于复杂系统仿真的优势10.3 Simulink项目案例分析具体的Simulink项目案例演示如何解决实际工程问题解释Simulink在工程教育和项目开发中的应用价值《MATLAB教案》PPT课件第十一章:MATLAB App Designer入门11.1 App Designer简介介绍App Designer作为MATLAB中的应用程序开发环境解释App Designer的作用:快速创建跨平台的MATLAB应用程序强调App Designer在简化MATLAB代码部署和用户交互中的优势11.2 App Designer界面介绍App Designer的用户界面和工作流程演示如何创建新应用和编辑应用界面解释App Designer中的组件和布局的概念11.3 App Designer编程介绍App Designer中的MATLAB编程模式演示如何使用App Designer中的MATLAB代码块解释App Designer中事件处理和应用程序生命周期管理的重要性第十二章:MATLAB App Designer高级功能12.1 App Designer用户界面设计介绍App Designer中用户界面的定制方法演示如何使用样式、颜色和主题来美化应用界面解释用户界面设计对于提升用户体验的重要性12.2 App Designer数据模型介绍App Designer中的数据模型和模型视图概念演示如何创建、使用和绑定数据模型和视图解释数据模型在应用程序中的作用和重要性12.3 App Designer部署和分发介绍App Designer应用程序的部署和分发流程演示如何打包和发布应用程序解释如何为不同平台安装和运行App Designer应用程序第十三章:MATLAB App Designer案例研究13.1 图形用户界面(GUI)应用程序设计介绍使用App Designer设计的GUI应用程序案例演示如何创建交互式GUI应用程序来简化MATLAB脚本解释GUI应用程序在数据输入和结果显示中的作用13.2 数据分析和可视化应用程序设计介绍使用App Designer进行数据分析和可视化的案例演示如何创建应用程序来处理和显示大型数据集解释App Designer在数据分析和决策支持中的优势13.3 机器学习和深度学习应用程序设计介绍使用App Designer实现机器学习和深度学习模型的案例演示如何将MATLAB中的机器学习和深度学习算法集成到应用程序中解释App Designer在机器学习和深度学习应用部署中的作用第十四章:MATLAB App Designer实战项目14.1 App Designer项目规划和管理介绍App Designer项目的规划和管理方法演示如何组织和维护大型应用程序项目解释项目管理和版本控制对于团队协作的重要性14.2 App Designer与MATLAB的集成介绍App Designer与MATLAB之间的数据和功能集成演示如何在App Designer中调用MATLAB函数和脚本解释集成MATLAB强大计算和分析能力的重要性14.3 App Designer项目案例实现分析具体的App Designer项目案例实现过程演示如何解决实际工程项目中的问题解释App Designer在工程项目实践中的应用价值第十五章:MATLAB App Designer的未来趋势15.1 App Designer的新功能和技术介绍App Designer的最新功能和技术发展演示如何利用新功能和技术提升应用程序的性能和用户体验强调持续学习和适应新技术的重要性15.2 App Designer在跨平台开发中的应用介绍App Designer在跨平台应用程序开发中的优势演示如何创建适用于不同操作系统的应用程序解释跨平台开发对于扩大应用程序市场的重要性15.3 App Designer的未来趋势和展望讨论App Designer在未来的发展趋势和潜在应用领域激发学生对于应用程序开发和创新的兴趣强调持续探索和创造新应用的重要性重点和难点解析本文档为您提供了一份详尽的《MATLAB教案》PPT课件,内容涵盖了MATLAB 的基本概念、编程基础、数值计算、绘图和可视化、应用案例、Simulink的基础知识、高级应用、库和工具箱的使用、案例分析以及项目实践、App Designer 的基础知识、高级功能、案例研究、实战项目和未来趋势等方面的内容。

matlab河南工业大学课件第4章(1)_2

matlab河南工业大学课件第4章(1)_2

7
例4.35求有理分式的导数。 命令如下:
P=[3,5,0,-8,1,-5]; Q=[10,5,0,0,6,0,0,7,-1,0,-100];
[p,q]=polyder(P,Q)
8
4.4.5 函数的最大值与最小值
MATLAB中用于求最小值的函数是:
fmin(f,a,b) 求单变量函数f(x)在区间(a,b)上的最小值点。 fmins(F,X0) 求多变量函数F(x)在估计值X0附近的最小值点。 MATLAB没有专门提供求函数最大值点的函数,但只要注 所以fmin(-f,a,b)返回函数f(x)在区间(a,b)上的最大值。
3
例4.33 已知一个多项式,计算: (1)计算f(x)=0 的全部根。 (2)由方程f(x)=0的根构造一个多项式g(x),并与f(x)进行对比。 (3)计算f(5)、f(7.8)、f(9.6)、f(12.3)的值。 命令如下:
P=[3,0,4,-5,-7.2,5]; X=roots(P) %求方程f(x)=0的根 G=poly(X) %求多项式g(x) X0=[5,7.8,9.6,12.3]; f=polyval(P,X0) %求多项式f(x)在给定点的值
[X,Y]=ode23(f,[x0,xn],y0) [X,Y]=ode45(f,[x0,xn],y0) 其中,X、Y是两个向量,


X对应自变量x在求解区间[x1,xn]的一组采样点,其 采样密度是自适应的,无需指定;
Y是与X对应的一组解, f是一个函数,

[x0,xn]代表自变量的求解区间,y0=y(x0),由方程的 初值给定。 函数在求解区间[x0,xn]内,自动设立采样 点向量X,并求出解函数y在采样点X处的样本值。
dp=polyder(p);

MATLAB仿真课件--第4章

MATLAB仿真课件--第4章

if(n2>0) disp('the system is unstable') disp('the unstable pole are:') disp(p(jj)) else disp('the system is stable') end %判断系统是否为最小相位系 统 if(n1>0) disp('the system is a nonminimal phase one') else disp('the syetem is a minimal phase one') end %绘制零极点图 pzmap(p,z)
1)直接求根判定系统稳定性 直接求根判定系统稳定性 the system is stable the system is a minimal phase one p= -1.9474 + 5.0282i -1.9474 - 5.0282i -4.2998 -2.8752 + 2.8324i -2.8752 - 2.8324i -0.0550 z= -2.1667 + 2.1538i -2.1667 - 2.1538i -1.0000
n2=length(jj); %判断系统是否稳定 if(n2>0) disp('the system is unstable') disp('the unstable pole are:') disp(p(jj)) else disp('the system is stable') end %判断系统是否为最小相位系统 if(n1>0) disp('the system is a nonminimal phase one') else disp('the syetem is a minimal phase one') end pzmap(p,z) %绘制零极点图 p,z
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
2点说明:
f 可以是用字符串表示的方程,或符号表达式;
若 f 中不含等号,则表示解方程 f=0。
例:解方程 x^3-3*x+1=0
>> >> >>
syms x; f=x^3-3*x+1;s=solve(f,x)
s=solve('x^3-3*x+1','x') s=solve('x^3-3*x+1=0','x')
13
部分分式展开函数residue
residue函数可以完成有理多项式的部分分式展开,它是一个对 系统传递函数特别有用的函数,其调用格式为:
格式一:[r,p,k]=residue(b,a)
功能:把b(s)/a(s)展开成:
rn r1 r2 b( s ) ..... k a( s) s p1 s p2 s pn
fzero(f,x0):求方程 f=0 在 x0 附近的根。
4点说明:
方程可能有多个根,但 fzero 只给出距离 x0 最近的一个
x0 是一个标量,不能缺省 fzero 先找出一个包含 x0 的区间,使得 f 在这个区间两个端点 上的函数值异号,然后再在这个区间内寻找方程 f=0 的根;如果 找不到这样的区间,则返回 NaN。 由于 fzero 是根据函数是否穿越横轴来决定零点,因此它无法 确定函数曲线仅触及横轴但不穿越的零点,如 |sin(x)| 的所有 零点。
3) fzero不能获得多项式的多重根,尤其是复数根。 而roots函数求解,则可获得所有根
21
函数fsolve
与fzero函数只能求解单个方程的根不同,fsolve
函数可求解非线性方程组的解。其算法采用的是最
小二乘法。
调用格式:x= fsolve(fun,x0)
定义待求解方程时,必须首先将方程组变换成 F(X)=0的形式!
注:若 x 是向量或矩阵,则采用数组运算 (点运算)! 例:已知 p(x)=2x3-x2+3,分别取 x=2 和一个 22 矩阵,
求 p(x) 在 x 处的每个分量上的值
>> >> >>
p=[2,-1,0,3]; x=2; y = polyval(p,x) x=[-1,2;-2,1]; y = polyval(p,x)
在 Matlab 中多项式是用它的系数向量来表示的。
例:2x3-x2+3 <-> [2,-1,0,3]
注:系数中的零不能省!
多项式的符号形式:poly2sym
如,>> poly2sym([2,-1,0,3])
运行结果:ans = 2*x^3-x^2+3
4
多项式四则运算
多项式加减运算:Matlab没有提供专门进行多项 式加减运算的函数,事实上,多项式的加减就是其所 对应的系数向量的加减运算。 对于两个次数相同的多项式,可以直接对其系数 向量进行加减运算; 如果两个多项式次数不同,则应该把低次多项式 中系数不足的高次项用0补足,然后进行加减运算。 例: p1 2 x 3 x 2 3 p2 2 x 1 p1 p2 2 x 3 x 2 2 x 4
控制工程中的程序设计
授课教师:冯肖亮 E-mail: fengxl2002@
1
河南工业大学 电气工程学院
第四章
数值问题求解
---多项式运算与非线性方 程求解
2
Matlab 多项式运算
Matlab的多项式表示
在 Matlab 中,n 次多项式是用一个长度为 n+1 的向量来表示,缺少的幂次项系数为 0。例如:
22
例题:
sin x y 2 ln z 7 y 3 3 x 2 z 1 0 x y z 5
在命令窗口输入: x0=[1 1 1]; x=fsolve(@fun, x0)
y(1) sin x(1) x(1) 2 ln x(1) 7 0 x (2) 3 y(2) 3x(1) 2 x(3) 1 0 y(3) x(1) x(2) x(3) 5 0
其中,r代表余数数组,p代表极点数组,k代表常数项。
14
部分分式展开函数residue
例:
10s 20 将有理多项式 展开成部分分式。 3 2 s 8s 19s 12
6.6667 5 1.6667 0 即有理多项式可展开为: s 4 s5 s 1 15
多项式运算小结 poly2sym(p) k = conv(p,q) [k,r] = deconv(p,q) k = polyder(p) k = polyder(p,q) [k,d] = polyder(p,q) y = polyval(p,x) Y = polyvalm(p,X) x = roots(p) 特别注意:多项式运算中,使用的是多项式 系数向量, 不涉及符号计算! 16
命令为:
>> >> >>
p=[2,-1,0,3]; x=[-1, 2;-2,1]; polyval(p,x) polyvalm(p,x)
10
例6-20 仍以多项式x4+8x3-10为例,取一个2×2矩阵 为自变量分别用polyval和polyvalm计算该多项式的 值。 A=[ 2 5 ;3 6]; p=[1 8 0 0 -10]; A1=polyval(p,A); A2=polyvalm(p,A);
11
多项式的零点
计算多项式的零点(根)
x=roots(p) :若 p 是 n 次多项式,则输出是 p=0 的 n
个根组成的 n 维向量。 例:已知 p(x)=2x3-x2+3, 求 p(x) 的零点。
>> >>
p=[2,-1,0,3];
x=roots(p)
若已知多项式的所有零点,则可用 poly 函数给出该 多项式,如:
[2, 1, 0, 3] [ 0, 0, [ 2, 1] [2, 1, 2, 4]
多项式四则运算
例:
把多项式a(x)与多项式 b(x)相加求解如下:
所得结果代表的多项式为:
d ( x) 2x3 6x2 12x 20
多项式四则运算
多项式乘法运算: k = conv(p,q)
例:计算以下方程的根

1) 求sinx在3附近的零点; 2) 求cosx在[1,2]范围内的零点; 3 3) x 2 x 5 0 3 4) x 2 sin x 0
本例较简单,可直接在命令窗口输入命令求解: 1) fzero(@sin,3) 2) fzero(@cos,[1,2]) 3) fzero(@(x) x^3-2*x-5,1); roots([1 0 -2 -5]) 4) fzero(@(x) x^3-2*sder;有3种格式:
k=polyder(p) : 多项式 p 的导数;
k=polyder(p,q): p*q 的导数;
[k,d]=polyder(p,q):p/q 的导数,k 是分子,d 是分母 例:已知 p(x)=2x3-x2+3,q(x)=2x+1 , 求 p’,(p.q)’,(p/q)’.
p=poly(x) % -> p(x)=(x-x1)(x-x2)…(x-xn)
12
% 其为向量形式且和原多项式差一个因子an
例: 已知 f(x)
(1) 计算f(x)=0 的全部根。
(2) 由方程f(x)=0的根构造一个多项式g(x),并与f(x)
进行对比。
命令如下:
P=[3,0,4,-5,-7.2,5]; X=roots(P) G=poly(X) %求方程f(x)=0的根 %求多项式g(x)
function y=fun(x) y(1)=sin(x(1))+x(2)^2+log(x(3 ))-7; y(2)=3*x(1)+2^x(2)-x(3)^3+1; y(3)=x(1)+x(2)+x(3)-5; 2.3959 2.0050
23
x= 0.5991
符号求解
符号求解方程:solve。两种格式: s=solve(f,v):求方程关于指定自变量的解; s=solve(f):求方程关于默认自变量的解。
例:计算多项式 2x3-x2+3 和 2x+1 的乘积
>> >> >> >>
p=[2,-1,0,3]; q=[2,1]; k=conv(p,q) %乘积多项式的向量形式
poly2sym(k)
%乘积多项式的符号形式
多项式除法运算: [k,r] = deconv(p,q)
其中 k 返回的是多项式 p 除以 q 的商,r 是余式。 即,[k,r]=deconv(p,q) <==> p=conv(q,k)+r
p( x) an x n an1x n1 a1x a0
在 Matlab中,用其系数的行向量表示该多项式:
[an , an1, , a1, a0 ]
3 2 例: 2 x x 3
[2, 1, 0, 3]
注:系数中的零不能省!
Matlab 多项式运算
Matlab 中多项式的表示方法
>> [x,y,z]=solve('x+2*y-z=27','x+z=3', ... 'x^2+3*y^2=28','x','y','z') 输出变量的顺序要书写正确!
相关文档
最新文档