MATLAB(定稿子)
matlab程序设计
Matlab程序设计介绍Matlab是一种强大的数值计算和科学数据可视化软件，广泛应用于工程、物理、数学、生物医学等领域。
它提供了丰富的函数库和工具箱，使得用户能够快速、高效地进行数据分析、模拟和可视化。
本文将介绍Matlab程序设计的基本概念和技巧，帮助读者快速入门并掌握基本的编程能力。
Matlab基础知识在开始编写Matlab程序之前，我们首先需要了解一些基础知识。
变量和赋值在Matlab中，变量是用来存储数据的容器。
可以使用等号（=）将一个值赋给一个变量。
例如：x = 10;这样就将数字10赋给了变量x。
矩阵和向量Matlab中最重要的数据结构是矩阵（matrix）和向量（vector）。
矩阵是一个二维数组，而向量是一个特殊的矩阵，只有一行或一列。
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 定义一个3x3的矩阵b = [1; 2; 3]; % 定义一个3维列向量函数和脚本Matlab中的函数是一段可重复使用的代码，用于完成特定的任务。
函数可以接受输入参数，并返回输出结果。
例如：function y = square(x)y = x^2;end这是一个简单的函数，用于计算输入参数的平方。
脚本是一系列按顺序执行的命令。
在Matlab中，我们可以将一系列命令保存在一个.m文件中，然后通过运行该文件来执行这些命令。
例如：x = 10;y = square(x);disp(y);这个脚本首先定义了变量x，然后调用了上面定义的函数square，并将结果保存在变量y中，最后使用disp函数将结果输出到屏幕上。
控制流程Matlab提供了多种控制流程语句，用于根据条件执行不同的操作。
•if语句：用于根据条件判断是否执行某段代码。
if x > 0disp('x is positive');elsedisp('x is negative or zero');end•for循环：用于重复执行某段代码固定次数。
第1章MATLAB简介讲稿
第一篇MATLAB入门第1章MATLAB简介MATLAB（Matrix Laboratory）是由MathWorks公司于1984年推出的一套科学计算软件，分为总包和若干个工具箱。
它具有强大的矩阵计算和数据可视化能力。
1.1 MATLAB的主要特点该软件的主要特点：⑴简单易学：MATLAB是一门编程语言，其语法规则与一般的结构化高级编程语言大同小异，而且使用更方便，具有一般语言基础的用户很快就可以掌握。
⑵代码短小高效：由于MATLAB已经将数学问题的具体算法编成了现成的函数，用户只要熟悉算法的特点、使用场合、函数的调用格式和参数意义等，通过调用函数很快就可以解决问题，而不必花大量的时间纠缠于具体算法的实现。
⑶计算功能非常强大：该软件具有强大的矩阵计算功能，利用一般的符号和函数就可以对矩阵进行加、减、乘、除运算以及转置和求逆等运算，而且可以处理稀疏矩阵等特殊的矩阵，非常适合于有限元等大型数值算法的编程。
此外，该软件现有的数十个工具箱，可以解决应用中的很多数学问题。
⑷强大的图形绘制和处理功能：该软件可以绘制常见的二维三维图形，还可以对三维图形进行颜色、光照、材质、纹理和透明性设置并进行交互处理。
⑸可扩展性能：可扩展性能是该软件的一大优点，用户可以自己编写M文件，组成自己的工具箱，方便地解决本领域内常见的计算问题。
此外，利用MATLAB编译器可以生成独立的可执行程序，从而可以隐藏算法并避免依赖MATLAB。
1.2 MATLAB桌面简介启动MATLAB时，MA TLAB的桌面如图1－1。
可以根据需要改变桌面外观，包括移动、缩放和关闭工具窗口等。
MATLAB桌面包括表1－1中的几种工具窗口，在默认情况下，它们中间有一些没有显示。
1.2.1 启动按钮(“Start”)打开MATLAB主界面以后，单击“Start”按钮，显示一个菜单，利用“Start”菜单及其子菜单中的选项，可以直接打开MA TLAB的有关工具。
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。
基于MATLAB数字滤波器的设计开题报告书定稿
[8]李海涛，邓樱. MATLAB程序设计教程［M］．北京：高等教育出版社，2002.
[9]胡广书．数字信号处理［M］．北京：清华大学出版社，2007.
[10]Ingle V K，Proakis J G. Digital Signal Processing Using MATLAB[M].New York: PWS Publishing Company, 1997.
论文题目
基于MATLAB的数字滤波器的设计
1、本选题研究的目的及意义
目前，数字信号处理理论与应用已成为一门及其重要的高新技术学科。数字信号处理技术日益成熟,广泛应用于各个领域。伴随着社会和经济的伟大变革，如今人人享有通信自由。从过去的普通电话到现在随时随地视频聊天，移动电话不再是特殊阶层使用，已成为大众日常生活的普通工具。科技带给我们生活的极大便利，可能很多人会想到计算机发挥了很大作用，但是，数字信号处理技术发挥的作用也是惊人的。如果没有这一技术的快速发展和应用，可能我们还没有那么快就可以足不出户而正常生活着。
[11]Vinay K.Ingle.《Digital Signal Processing Using MATLAB》，清华大学出版社，2003:1025-1031
5、完成措施及写作进度计划
实施方案：
1.到图书馆搜集相关资料和书籍,深刻了解数字滤波器的基本原理.
2.确定研究的方向,即确定以何种方式设计数字滤波器,并集中这个方向去探讨这个课题.
本科毕业论文（设计）
开题报告书
题目：基于MATLAB的数字滤波器的设计
系 部：信息工程学院
专业年级：通信工程2011级
matlab教程(完整版)
01 MATLABChapterMATLAB简介MATLAB是一种高级编程语言和环境，主要用于数值计算、数据分析、信号处理、图像处理等多种应用领域。
MATLAB具有简单易学、高效灵活、可视化强等特点，被广泛应用于科研、工程、教育等领域。
MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行各种复杂的数学计算和数据分析。
MATLAB安装与启动MATLAB界面介绍工作空间用于显示当前定义的所有变量及其值。
命令历史记录了用户输入过的命令及其输出结果。
基本运算与数据类型02矩阵运算与数组操作Chapter01020304使用`[]`或`zeros`、`ones`等函数创建矩阵创建矩阵使用`size`函数获取矩阵大小矩阵大小通过下标访问矩阵元素，如`A(i,j)`矩阵元素访问使用`disp`或`fprintf`函数显示矩阵信息矩阵信息矩阵创建与基本操作对应元素相加，如`C = A+ B`加法运算矩阵运算对应元素相减，如`C = A-B`减法运算数与矩阵相乘，如`B = k *A`数乘运算使用单引号`'`进行转置，如`B = A'`转置运算满足乘法条件的矩阵相乘，如`C = A * B`矩阵乘法使用`inv`函数求逆矩阵，如`B = inv(A)`逆矩阵数组创建数组大小数组元素访问数组操作数组操作01020304线性方程组求解数据处理与分析特征值与特征向量图像处理矩阵与数组应用实例03数值计算与数据分析Chapter数值计算基础MATLAB基本运算数值类型与精度变量与表达式函数与脚本数据分析方法数据导入与预处理学习如何导入各种格式的数据（如Excel、CSV、TXT等），并进行数据清洗、转换等预处理操作。
数据统计描述掌握MATLAB中数据统计描述的方法，如计算均值、中位数、标准差等统计量，以及绘制直方图、箱线图等统计图表。
数据相关性分析学习如何在MATLAB中进行数据相关性分析，如计算相关系数、绘制散点图等。
《MATLAB概述》课件
MATL A B将继续扩展其功能和性能，以满足不断变化的科学计算和工程应用需求。
ห้องสมุดไป่ตู้
2 解方程
3 统计分析
MATL A B可以用于求 解代数方程组、微分 方程和偏微分方程等 不同类型的数学方程。
MATL A B提供了各种 统计分析工具，如描 述统计、假设检验、 回归分析和时间序列 分析等。
MATLAB的图形显示功能
1 绘制二维图形
MATL A B可以创建各种类型的二维图形，如折线图、散点图和柱状图等，以可视化数据。
工程领域
MATL A B在工程领域被广泛应用于模型建立、系统仿真和数据分析等方面。
科学研究领域
MATL A B用于科学研究中的数据分析、信号处理、图像处理、深度学习等领域。
教育领域
教学机构使用MATL A B进行数学建模、算法设计和科学实验的开展。
MATLAB的基本操作
1 MATLAB的系统环境
MATL A B包括命令窗口、编辑窗口、工作区、当前文件夹和命令历史记录等部分。
2 MATLAB界面介绍
用户可以通过菜单栏、工具栏和侧边栏等方式与MATL A B进行交互。
3 MATLAB的应用程序
MATL A B提供了许多应用程序，如数据编辑器、图像处理器和信号分析器，以帮助用户 快速完成任务。
MATLAB的数学计算功能
1 矩阵操作
MATL A B提供了丰富 的矩阵运算和线性代 数功能，包括矩阵乘 法、矩阵分解和特征 值计算等。
Sim ulink
Simulink是MATL AB的附加模块，用于建模、仿真和分析动态系统，如控制系统和通信系统。
MATLAB在实际应用中的案例探讨
Matlab讲稿
绘制函数 y et *sin( *t) 的火柴杆图
t=0:4:100; alpha=0.02; beta=1; y=exp(-alpha*t).*sin(beta*t); stem(t,y),axis([0 100 -1 1]),grid on
三维 [x,y]=meshgrid(-2:0.1:2); z=x.*exp(-x.^2-y.^2); plot3(x,y,z) %mesh(x,y,z)
Matlab 引例中例5 多项式拟合polyfit （最小二乘拟合lsqcurvefit） 线性规划问题：（可讲可不讲） Matlab 引例中例 8
编程主要用 条件语句 if ifelse end 循环语句
for end
while end
for i=1:20 t=0:pi/100:2*pi; Y=sin(i.*t); plot(t,Y,'r') drawnow; for j=1;0.001:20000 end end
Taylor Series Approximation
2 1.5
1 0.5
0 -0.5
-1 -1.5
-2
-6
-4
-2
0
2
4
6
TN(x) =
x-1/6 x3+1/120 x5-1/5040 x7+1/362880 x9-...+1/6227020800 x13
演示 3：关于仿真
Matlab 自带的 0.5 秒语音,对其进行分析
子图 subplot x=0:pi/120:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); y3=sin(2*x); y4=cos(2*x); subplot(2,2,1);plot(x,y1),title('sin(x)'),grid on subplot(2,2,2);plot(x,y2),title('cos(x)'),grid on subplot(2,2,3);plot(x,y3),title('sin(2*x)'),grid on subplot(2,2,4);plot(x,y4),title('cos(2*x)'),grid on
MATLAB论文PPT
10
8
6Leabharlann 420拟拟拟拟 原原原原
-2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 x 0.6 0.7 0.8 0.9 1
采用三阶多项式所得的拟合曲线
注意：拟合多现实只能在给定数据所限定的区间内使用， 不要任意向外拓展。
穿插页面
四、结束语
经过了一个学期的学习，我终于完成了《MATLA B课程报告》的论文。在整个设计过程中，出现过很 多的难题，但都在老师和同学的帮助下顺利解决了， 在不断的学习过程中我体会到： 写论文是一个不断学习的过程，从最初刚写论文 时对MATLAB程序问题的模糊认识到最后能够对该问 题有深刻的认识，我体会到实践对于学习的重要性， 以前只是明白理论，没有经过实践考察，对知识的 理解不够明确，通过这次的做，真正做到林论时间 相结合。 总之，通过论文设计,我深刻体会到要做好一个 完整的事情，需要有系统的思维方式和方法，对待 要解决的问题，要耐心、要善于运用已有的资源来 充实自己。同时我也深刻的认识到，在对待一个新 事物时，一定要从整体考虑，完成一步之后再作下 一步，这样才能更加有效。希望这次的经历能让我 在以后学习中激励我继续进步。
MATLAB MATLAB MATLAB MATLAB
目 录
陈 明 生
指 导 老 师 ：
一、 概述课程 （物 二 、重点阐述 电 2.1 数值求和与近似数值积分 系 2.2 矩阵标量特征参量 姓 2.3 二项分布 级 2.4 多项式拟合 名 电 信 三、 实例分析 息 3.1 数值求和与近似数值积分应用实例 专 3.2 计算矩阵标量特征参数 升 3.3 画二项分布概率特性曲线 本 3.4 拟合三阶多项式 四、 结束语 五、 致谢 六、参考文献 10 10 1008211057) 1008211057)
MATLAB作业定稿
MATLAB课程论文题目：基于通信问题的系统仿真方法院（系）电子系专业光信息科学与技术班级10级光一姓名王玉龙学号100712031132摘要：当前, 通信技术的发展日新月异, 通信系统建设可采用的技术有多种选择, 同时通信系统的功能要求也越来越高系统建设愈加复杂, 系统建设经费不断增加。
传统的试验设计手段己经不能适应技术发展的需要。
而通信系统的计算机模拟仿真技术日益显示出其巨大的优越性。
MATLAB 是美国Math Works 公司开发的一套面向理论分析研究和工程设计处理的系统仿真软件包, 已广泛应用于现代科学技术研究和工程设计的各个领域MATLAB是一种功能强大的数据分析和工程计算高级语言, 其信号处理工具箱处理的基本对象是信号和系统。
利用信号处理工具箱中的文件可以实现信号的变换.一通信系统仿真方法与模型的建立通信仿真一般分为仿真建模、仿真实验和仿真分析3个步骤.应该注意的是, 通信仿真是一个螺旋式发展的过程, 因此, 这3个步骤可能需要循环执行多次之后才能获得令人满意的仿真结果。
在整个通信系统的仿真过程中, 人为因素自始至终起着相当重要的作用。
除了仿真程序的运行之外,通信仿真的每个步骤都需要进行人工干预, 由对当前的情况做出正确的判断。
因此, 通信仿真并不是一个机械的过程,它实际上是人的思维活动在计算机协助下的一种延伸.1.1仿真建模仿真建模是根据实际通信系统建立仿真模型的过程, 它是整个通信仿真过程中的一个关键步骤, 因为仿真模型的好坏直接影响着仿真的结果以及仿真结果的真实性和可靠性。
仿真模型是对实际系统的一种模拟和抽象,但又不是完全的复制。
仿真模型的建立需要综合考虑其可行性和简单性。
在仿真建模过程中, 我们可以先建立一个相对简单的仿真模型, 然后再根据仿真结果和仿真过程的需要逐步增加仿真模型的复杂度。
仿真模型一般是一个数学模型。
在仿真建模过程中, 首先需要分析实际系统存在的问题或设立系统改造的目标, 并且把这些问题和目标转化成数学变量和公式。
MATLAB课程论文要求(含论文模板)
2019年秋学期《matlab 》课程论文写作要求：（作为期末考查方式占课程分数20%）论文主题：自选跟matlab 相关的主题。
也可参考以下列表领域选择其中某一主题：1.利用matlab 进行选择结构程序设计2.利用matlab 进行循环结构程序设计3..matlab 的高层绘图操作4.利用matlab 进行GUI 设计5. matlab 符号计算基础与符号微积分6.matlab 与方程符号求解7.利用simulink 进行系统仿真8.利用matlab 进行电路分析9.利用matlab 进行信号处理10.利用matlab 进行图像处理11.其他与本课程相关即可。
论文要求：1.字数不得低于2000 字，但不得超过5000 字。
2.必须要附有论文里实例源文件。
（M 文件、MDL 文件或fig 文件）3.格式要求按杂志期刊论文投稿格式要求来撰写（参考文后附录）。
4.论文正文中必须包含图、表格。
特此通告：课程论文若有以下情况之一，无论平时成绩如何，整个课程作不及格处理。
1.雷同论文。
如有同学论文雷同，全部作为不及格处理。
2.完全拷贝网上论文或教材章节的论文。
3.没有上交源文件。
4.没有上交课程论文。
论文上交：上交清单：（1）word 版论文（2）源文件（M文件、MDL文件或fig文件）（3）论文打印版本（请学习委员收集齐后给我上交）XXXX(中文标题：二号黑体，居中）作者（作者名：四号仿宋体，居中）摘要：（五号黑体，缩进两格）xxxxx(摘要内容：五号楷体）关键词：（五号黑体，缩进两格）词1，词2，词3（五号宋体）0 引言（四号宋体,顶格）xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxx......(正文：五号宋体,每段首行缩进两格)1 XXXXX（四号宋体,顶格）xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx......(正文：五号宋体,每段首行缩进两格)1.1 XXXX(五号黑体，顶格）1.1.1 xxxx(五号楷体，顶格）xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx.........(正文：五号宋体,每段首行缩进两格)图图1 XXX（图名：小五号宋体，居中列于图下）1.1.2 xxxx(五号楷体，顶格）xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx.........(正文：五号宋体,每段首行缩进两格)表1 XXXX (表题：小五号黑体，居中排于表格上方）参考文献：（五号黑体，顶格）[1] xx (英文摘要：六号Times New Roman，缩进两格）[2] xxx (中文摘要：六号宋体，缩进两格）xxx（对照英文格式：六号Times New Roman，缩进两格）[3] xxx (中文摘要：六号宋体，缩进两格）xxx（对照英文格式：六号Times New Roman，缩进两格）[4] xxx。
matlab教程ppt(完整版)
04
MATLAB绘图与可视化
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
绘图基础
散点图
描述数据点在二维平面上的分 布情况。
折线图
展示数据随时间或其他变量的 变化趋势。
条形图
用于比较不同类别数据的数值 大小。
饼图
展示数据中各部分所占的比例 。
三维绘图
三维散点图
在三维空间中展示数据点的分布情况。
信号调制与解调
利用MATLAB实现信号的调制（如 FSK、PSK）与解调，以实现信号的 传输与接收。
控制系统实例
控制系统建模
01
使用MATLAB建立控制系统的数学模型，如传递函数、状态方
程等。
控制系统分析与仿真
02
基于建立的模型，进行控制系统性能分析和仿真，如稳定性分
析、时域和频域响应等。
控制策略设计
循环语句
使用`for`循环和`while`循 环实现重复执行代码块。
流程控制结构示例
演示如何使用条件语句和 循环语句实现矩阵的求和 、求积等操作。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数，指定输入参数和输出参数
。
函数体
在函数体内编写实现特定功能 的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用函 数，获取输出结果。
通过交叉验证、性能指标等手段 评估模型的性能，并根据评估结
果对模型进行优化和调整。
THANKS
感谢观看
ห้องสมุดไป่ตู้
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
Matlab程序设计报告
Matlab程序设计报告学校：专业：信息与计算科学班级：姓名：学号：用最小二乘法实现数据拟合摘要：最小二乘法原理：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。
它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
最小二乘法还可用于曲线拟合。
其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
关键词：线性最小二乘拟合非线性最小二乘拟合非线性函数的线性化线性拟合和非线性拟合区别与联系内容：(一) 线性最小二乘拟合根据线性最小二乘拟合理论，我们得知关于系数矩阵A的解法为A＝RY。
例假设测出了一组，由下面的表格给出，且已知函数原型为y(x)=c1+c2*e^(-3*x)+c3*cos(-2*x)*exp(-4*x)+c4*x^2试用已知数据求出待定系数的值。
Matlab程序：x=[0,0.2,0.4,0.7,0.9,0.92,0.99,1.2,1.4,1.48,1.5];y=[2.88;2.2576;1.9683;1.9258;2.0862;2.109;2.1979;2.5409;2.9627;3.155;3.2052];A=[ones(size(x)) exp(-3*x),cos(-2*x).*exp(-4*x) x.^2];c=Ay;c'运行结果为 1.2200 2.3397 -0.6797 0.8700拟合效果较好。
多项式最小二乘拟合在Matlab的线性最小二乘拟合中，用得较多的是多项式拟合，其命令是A=polyfit(x,y,m)其中表示函数中的自变量矩阵，表示因变量矩阵，是输出的系数矩阵，即多项式的系数。
多项式在自变量x处的函数值y可用以下命令计算：y=polyval(A,x)例对下面一组数据作二次多项式拟合，即要求出二次多项式中的，使最小。
Matlab命令：x=0:.1:1;y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2];a=polyfit(x,y,2)运行结果为 -9.8108 20.1293 -0.0317f=vpa(poly2sym(a),5)f = -9.8108*x^2+20.129*x-.31671e-1（二）非线性最小二乘拟合（1）lsqcurvefit( )lsqcurvefit( )是非线性最小二乘拟合函数，其本质上是求解最优化问题。
[定稿]MATLAB和simulink_发展简介
![[定稿]MATLAB和simulink_发展简介](https://img.taocdn.com/s3/m/01214b8f50e79b89680203d8ce2f0066f533643c.png)
1、 MATLAB产生的历史背景020世纪70年代中期，Cleve Moler博士和其同事在美国国家科学基金的资助下开发了调用EISPACK和LINPACK的FORTRAN子程序库。
EISPACK是特征值求解的FORTRAN程序库，LINPACK是解线性方程的程序库。
在当时，这两个程序库代表矩阵运算的最高水平。
0到20世纪70年代后期，身为美国New Mexico大学计算机系系主任的Clev e Moler，在给学生讲授线性代数课程时，想教学生使用EISPACK和LINPACK程序库，但他发现学生用FORTRAN编写接口程序很费时间，于是他开始自己动手，利用业余时间为学生编写EISPACK和LINPACK的接口程序。
Cleve Moler给这个接口程序取名为MATLAB，该名为矩阵（matrix）和实验室（laboratory）两个英文单词的前三个字母的组合。
在以后的数年里，MATLAB在多所大学里作为教学辅助软件使用，并作为面向大众的免费软件广为流传。
001983年春天，Cleve Moler到Stanford大学讲学，MATLAB深深地吸引了工程师John Little。
John Little敏锐地觉察到MATLAB在工程领域的广阔前景。
同年，他和 Cleve Moler、Sieve Bangert一起，用C语言开发了第二代专业版。
这一代的MATLAB语言同时具备了数值计在算和数据图示化的功能。
001984年，Cleve Moler和 John Lithe成立了MathWorks公司，正式把MATLAB 推向市场，并继续进行MATLAB的研究和开发。
00在当今30多个数学类科技应用软件中，就软件数学处理的原始内核而言，可分为两大类。
一类是数值计算型软件，如 MATLAB、Xmath、Gauss等，这类软件长于数值计算，对处理大批数据效率高；另一类是数学分析型软件，如Mathematica、Maple等，这类软件以符号计算见长，能给出解析解和任意精度解，其缺点是处理大量数据时效率较低。
MATLAB讲稿
关系操作
一个数组和一个标量，则把数组的每个元 素分别与标量比较，结果为与数组大小相 同的数组，数组的元素为0或1。 <、<= 和 >、>=，仅对参加比较变量的实 部进行比较， = = 和 ~= ，则同时对实部和虚部进行 比较。
逻辑操作
逻辑操作符： &(与)、|(或)、~(非)和xor(异或)。
演算一样，容易被人们接受。
(2)以复数矩阵(如同其他高级语言中的变量)作为
基本编程单元，使矩阵操作变得轻而易举。 (3)语句功能强大，相当于其他语言的几十条， 几百条甚至上千条。
MATLAB特点(续)：
(4)丰富的图形功能。能够提供丰富的图形界面 设计函数，如绘制2维图像和3维图像的函数。
(5)提供面向应用问题求解的工具箱函数，如信
字符串数组的建立。 例： a=‘This is a test.’ A=‘中国 成都’ B=‘China ‘’中國‘’’
•Matlab图形窗口
Matlab有用于图形输出的专用 窗口，称为图形窗口。所有的 绘图命令将把图象输出到当前 窗口，若在命令执行前，当前 窗口已经存在图形，则原图形 将被新图象覆盖掉。
三维曲面绘图
函数 plot3(x,y,z) mesh(x,y,z,c) surf(x,y,z,c)
等高线的绘制
函 数 contour 绘 制 二维等高线。用 户可以指定等高 线的条数、坐标 系的比例及某值 上的等高线,两者 用法相同.
45 5.42 40 35 30 -2.56 25 20 15 -3.89 10 5 5 10 15 20 25 30 35 40 45 -5.22 -1.23 -1.23 1.43 2.76 4.09 6.75 2.76 1.43 0.0996 2.76 -2.56 0.0996
MATLAB程序设计范文精简版
MATLAB程序设计范文精简版MATLAB程序设计MATLAB程序设计简介基本语法MATLAB的基本语法与其他编程语言类似，包括变量定义、运算符、控制流程等。
以下是一些常用的基本语法：变量定义MATLAB中的变量不需要预先声明类型，直接使用即可。
变量名是大小写敏感的，并且不能使用保留字作为变量名。
matlabx = 5;y = 'Hello MATLAB!';z = [1 2 3 4 5];运算符与其他编程语言一样，MATLAB支持各种数学运算符和逻辑运算符，可以进行加减乘除、比较和逻辑操作等。
matlabMATLAB程序设计范文精简版a = 5 + 3;b = 7 2;c = (a > b) && (b < 10);控制流程MATLAB提供了各种控制流程语句，如条件语句、循环语句等，可以根据条件执行不同的操作。
matlabif x > 0disp('x is positive');elseif x < 0disp('x is negative');elsedisp('x is zero');endfor i = 1:5disp(i);endwhile x < 10x = x + 1;end函数定义和调用函数是MATLAB程序设计的重要组成部分，可以封装一些常用的操作和算法，并在需要时调用。
以下是函数的定义和调用示例：matlabfunction result = add(a, b)result = a + b;endx = 3;y = 4;z = add(x, y);disp(z);数据处理和可视化MATLAB提供了丰富的数据处理和可视化工具，可以帮助用户对数据进行分析和展示。
以下是一些常用的数据处理和可视化操作示例：加载和保存数据matlabdata = load('data.txt');save('result.mat', 'data');统计分析MATLAB提供了丰富的统计函数，可以进行各种统计分析操作，如求平均值、标准差、相关系数等。
MATLAB教程
MATLAB教程MATLAB (Matrix Laboratory) 是一种强大的数值计算和科学编程语言，用于数学、科学和工程领域的数据分析、可视化和数值计算。
本教程将向您介绍一些MATLAB的基本概念和使用方法。
首先，让我们了解MATLAB的基本语法。
MATLAB使用类似于其他编程语言的语法，如变量、函数和控制流。
例如，您可以使用MATLAB创建一个变量并给它赋一个值，然后使用该变量进行计算或输出。
MATLAB还支持矩阵操作，使得处理和操作复杂的数据集成为可能。
接下来，我们将介绍MATLAB的函数和脚本。
函数是一系列指令的组合，用于执行特定的操作。
您可以自定义函数，以便实现自己的计算需求。
脚本是一系列MATLAB语句的集合，用于一次性执行一系列操作。
这些脚本可以保存在一个文件中，并在需要时直接运行。
此外，MATLAB还支持数据分析和可视化。
您可以使用各种内置函数和工具箱来处理和分析数据，从而得出有关数据集的有价值的见解。
同时，MATLAB还提供了丰富的图形和可视化功能，使您能够根据需要绘制各种图表、图像和动画。
另一个重要的方面是MATLAB的编程工具和调试功能。
MATLAB提供了交互式编辑器和调试工具，使您能够更轻松地编写和修改代码。
您还可以使用断点和跟踪功能来检查代码的执行过程，并找到可能的错误和改进。
最后，MATLAB还具有广泛的应用领域。
它被广泛用于科学研究、工程设计和开发、金融分析和图像处理等领域。
其强大和灵活的功能使得MATLAB成为了许多领域中首选的工具。
在本教程中，我们只能涉及到MATLAB的一小部分功能和用法，但希望这些基本概念和示例对您理解和使用MATLAB的过程有所帮助。
总结起来，MATLAB是一种功能强大的数值计算和科学编程语言，通过使用MATLAB您可以进行数据分析、操作矩阵、绘制图表和执行复杂计算。
它还具有丰富的编程工具和调试功能，以及广泛的应用领域。
对于想要在数学、科学和工程领域进行数据分析和计算的人来说，MATLAB是一个不可或缺的工具。
MATLAB程序设计
MATLAB程序设计
一、MATLAB程序设计概述
MATLAB（Matrix Laboratory）是一种高级的科学和数学计算软件，主要应用于数学计算、可视化和编程。
MATLAB的强大功能使它成为广泛应用于数学、物理、工程、金融、生物信息等领域的工具。
它还可用于设计、测试和部署可靠、可维护的应用程序。
MATLAB除了提供了大量的函数及命令，还支持用户自定义函数，因此，MATLAB程序设计就成为了MATLAB的重要组成部分。
MATLAB程序设计是一种编写代码来完成特定任务的过程。
它的代码可以与MATLAB内置的函数和命令一起使用，以执行任务，并将结果传递给MATLAB的后续任务。
MATLAB程序设计的代码也可以被称为“脚本”，它可以用于自定义函数，以实现特定任务，或者可以被组合在一起以构建更复杂的应用程序。
二、MATLAB程序设计的基础
要成功编写程序，必须充分理解MATLAB的基本组成部分，以及如何将它们结合在一起。
MATLAB程序设计的基本要素包括：变量、矩阵、函数、程序流程控制、调试等。
变量：变量是MATLAB的基本构造块，可以用来存储任何信息。
MATLAB中定义变量时，只需要指定变量的名称，以及它的类型（数字、字符串、逻辑等）。
矩阵：矩阵是MATLAB中的数据结构，是一种多维数据集合。
MATLAB简介及程序编写
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(定稿子)
实验一练习1 使用who whos查看变量内容>> a=2.5a =2.5000>> b=[1 2;3 4]b =1 23 4>> c='a'c =a>> d=sin(a*b*pi/180)d =0.0436 0.08720.1305 0.1736>> e=a+ce =99.5000>> whoYour variables are:a b c d e>> whosName Size Bytes Class Attributesa 1x1 8 doubleb 2x2 32 doublec 1x1 2 chard 2x2 32 doublee 1x1 8 double2 绘制柱状图>> x=[1 2 3 4 5];>> y=sin(x)y =0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589 >> plot(y,'DisplayName','y','YDataSource','y');figure(gcf) >> hist(y);figure(gcf);>> x=[1 2 3 4 5];>> y=sin(x)y =0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589 >> hist(y);figure(gcf);自我练习x=[1 3 5 7 9] y=2*xplot(y)练习1使用全下标方式获取a矩阵中第二列子矩阵块a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]b=a(:,2)a =b =1 2 3 24 5 6 57 8 9 82使用logspace函数创建0-4*pi行向量有二十个元素,查看元素分布情况。
>> c=logspace(0,4*pi,20)c =1.0e+12 *Columns 1 through 70.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 8 through 140.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0004 Columns 15 through 200.0018 0.0083 0.0382 0.1752 0.8035 3.68443 验证关系式A=[1/3 0 0;0 1/4 0;0 0 1/7]B=inv(A)*inv(inv(A)-eye(3))*6*AZUO=A\(B*A)YOU=6*A+B*AA =0.3333 0 00 0.2500 00 0 0.1429B =3.0000 0 00 2.0000 00 0 1.0000ZUO =3.0000 0 00 2.0000 00 0 1.0000YOU =3.0000 0 00 2.0000 00 0 1.00004 將矩正的乘除运算改为数组的点除运算A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]B=[1 1 1;2 2 2;3 3 3]A*Bd1=A/Bd2=A./BA =B =1 2 3 1 1 14 5 6 2 2 27 8 9 3 3 3 ans = c1 =14 14 14 1 2 332 32 32 8 10 1250 50 50 21 24 27 Warning: Matrix is singular to working precision.> In matlabP322 at 5d1 =NaN NaN NaNNaN NaN NaNNaN NaN Nad2 =1.00002.00003.00002.0000 2.50003.00002.3333 2.66673.00005 使用数组编辑窗口查看变量a，b，c6 使用setfield命令进行上述修改student(1)=struct('name','Rose','Id','20030102','score',[95,93,84,72,88]) student =name: 'Rose'Id: '20030102'score: [95 93 84 72 88]>> student=setfield(student,{1},'score','[95,73,84,72,88]')student =name: 'Rose'Id: '20030102'score: '[95,73,84,72,88]'7 使用图形和文字显示average的各元胞内容>> student(1)=struct('name','John','Td','20030115','scores',[85,96,74,82,68]) student =name: 'John'Td: '20030115'scores: [85 96 74 82 68]>> student(2)=struct('name','Rose','Td','20030102','scores',[95,93,84,72,88]) student =1x2 struct array with fields:nameTdscores>> student(3)=struct('name','Billy','Td','20030117','scores',[72,83,78,80,83]) student =1x3 struct array with fields:nameTdscores>> all_scores=cat(1,student.scores)all_scores =85 96 74 82 6895 93 84 72 8872 83 78 80 83>> average_scores=mean(all_scores)average_scores =84.0000 90.6667 78.6667 78.0000 79.6667方法一>> average={'平均成绩',average_scores}average ='平均成绩' [1x5 double]方法二>> average(1)={'平均成绩'}average ='平均成绩'>> average(2)={average_scores}average ='平均成绩' [1x5 double]方法三>> average{1}='平均成绩';>> average{2}=average_scoresaverage ='平均成绩' [1x5 double]自我练习1 使用LU和QR分解线性方程A=[2 -3 0 2;1 5 2 1;3 -1 1 -1;4 1 2 2]B=[8;2;7;12]X=A\B[L,U]=lu(A)X=U\(L\B)[Q,R]=qr(A)X=R\(Q\B)A =B =2 -3 0 2 81 52 1 23 -1 1 -1 74 1 2 2 12X = L =3.0000 0.5000 -0.7368 1.0000 00.0000 0.2500 1.0000 0 0-1.0000 0.7500 -0.3684 0.5000 1.00001.0000 1.0000 0 0 0U = X =4.0000 1.0000 2.0000 2.0000 3.00000 4.7500 1.5000 0.5000 0.00000 0 0.1053 1.3684 -1.00000 0 0 -3.0000 1.0000Q =-0.3651 0.5000 0.6708 0.4082-0.1826 -0.8333 0.5217 -0.0000-0.5477 0.1667 0.0745 -0.8165-0.7303 -0.1667 -0.5217 0.4082R = X =-5.4772 0 -2.3735 -1.8257 3.00000 -6.0000 -1.8333 -0.3333 -0.00000 0 0.0745 0.7454 -1.00000 0 0 2.4495 1.0000>> Untitled3A =B =2 -3 0 2 81 52 1 23 -1 1 -1 74 1 2 2 12X = L =3.0000 0.5000 -0.7368 1.0000 00.0000 0.2500 1.0000 0 0-1.0000 0.7500 -0.3684 0.5000 1.00001.0000 1.0000 0 0 0U = X =4.0000 1.0000 2.0000 2.0000 3.00000 4.7500 1.5000 0.5000 0.00000 0 0.1053 1.3684 -1.00000 0 0 -3.0000 1.0000Q = R =-0.3651 0.5000 0.6708 0.4082 -5.4772 0 -2.3735 -1.8257-0.1826 -0.8333 0.5217 -0.0000 0 -6.0000 -1.8333 -0.3333-0.5477 0.1667 0.0745 -0.8165 00 0 0.0745 0.7454-0.7303 -0.1667 -0.5217 0.4082 0 0 0 2.4495 X =3.0000-0.0000-1.00001.00002 按表达式得出三阶，五阶拟合表达式和曲线x=0:100;y=[6 4 2 -7 10]y0=polyval(y,x);p3=polyfit(x,y0,3); p5=polyfit(x,y0,5); y3=polyval(p3,x); y5=polyval(p5,x); plot(x,y0,'o')hold onplot(x,y3,'r')plot(x,y5,'g')实验三练习1 用y替换x,查看结果及其数据类型>> f=sym('sin(x)')f =sin(x)>> x=0:10;>> y=subs(f,x)y =Columns 1 through 70 0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589 -0.2794Columns 8 through 110.6570 0.9894 0.4121 -0.5440>> z=subs(f,y)z =Columns 1 through 70 0.7456 0.7891 0.1407 -0.6866 -0.8186 -0.2758Columns 8 through 110.6107 0.8357 0.4006 -0.51762 将y1用sym函数转换为符号对象，并用d f e r四种格式表示f=sym('sin(x)')x=0:10;y=subs(f,x)whosz=subs(f,y)whosy1=sym('sin(5)')y=double(y1)d=sym(y,'d')f=sym(y,'f')e=sym(y,'e')r=sym(y,'r')f =sin(x)y =Columns 1 through 70 0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589 -0.2794Columns 8 through 110.6570 0.9894 0.4121 -0.5440Name Size Bytes Class AttributesA 4x4 128 doubleB 4x1 32 doubleL 4x4 128 doubleQ 4x4 128 doubleR 4x4 128 doubleU 4x4 128 doubleX 4x1 32 doublef 1x1 112 symf1 1x1 112 symf2 1x1 112 symf3 1x1 112 symx 1x11 88 doubley 1x11 88 doublez =Columns 1 through 70 0.7456 0.7891 0.1407 -0.6866 -0.8186 -0.2758Columns 8 through 110.6107 0.8357 0.4006 -0.5176Name Size Bytes Class AttributesA 4x4 128 doubleB 4x1 32 doubleL 4x4 128 doubleQ 4x4 128 doubleR 4x4 128 doubleU 4x4 128 doubleX 4x1 32 doublef 1x1 112 symf1 1x1 112 symf2 1x1 112 symf3 1x1 112 symx 1x11 88 doubley 1x11 88 doublez 1x11 88 doubley1 =sin(5)y =-0.9589d =-0.95892427466313845396683746002964f =-8637222012098867/9007199254740992e =-8637222012098867/9007199254740992r =-8637222012098867/90071992547409923 使用expand collect simplify 函数进行，，，，f=sym('x^2+3*x+2')f1=simplify(f)f2=expand(f1)f3=collect(f2)f =x^2 + 3*x + 2f1 =(x + 1)*(x + 2)f2 =x^2 + 3*x + 2f3 =x^2 + 3*x + 24 将f转换为以t为符号变量的符号表达式，f=poly2sym([1 3 2])f =x^2 + 3*x + 2h=poly2sym([1 3 2],sym('t'))h =t^2 + 3*t + 25 对符号举证A进行求特征值，对角阵等运算A=sym('[x^2;2*x cos(2*t)]')A =[ x, x^2][ 2*x, cos(2*t)]>> diag(A)ans =xcos(2*t)6 对符号举证A求极限和积分>> int(A)ans =[ x^2/2, x^3/3][ x^2, x*cos(2*t)]>> limit(A)ans =[ 0, 0][ 0, cos(2*t)]7 当y(0)=1,z(0)=5等，求微分方程组的解>> [y,z]=dsolve('Dy-z=cos(x),Dz+y=1','y(0)=1,z(0)=5','x') y =(11*sin(x))/2 + (x*cos(x))/2 + 1z =5*cos(x) - (x*sin(x))/2自我练习1 已知开环传递函数F（S）=；；；；syms R F C sR=1/s;F=(2*s^2+3*s+3)/((s+1)*(s+3)^3);C=R*F;sym f;f=ilaplace(C)f =(5*exp(-3*t))/36 - exp(-t)/4 + (t*exp(-3*t))/6 + t^2*exp(-3*t) + 1/9 2 用notebook计算，，，实验四练习1 修改横坐标的刻度为“0 pi/2 2”：t1=0:0.01:2;y1=sin(2*pi*t1);plot(t1,y1)axis([0,2,-2,2])set(gca,'XTick',0:pi/2:2)set(gca,'XTicklabel',{'0','pi/2','2*pi'})2 将三条曲线用不同的线性，为图形加坐标框t1=0:0.01:2;y1=exp(-t1);plot(t1,y1,'r-')hold ony2=exp(-2*t1);plot(t1,y2,'o');hold ony3=exp(-3*t1);plot(t1,y3,'*');axis on3 添加图形的网格并添加文字指数曲线在第一条旁边4 将坐标轴字体设置为12号粗体，蓝色5 使用area和scatter命令，绘制面积图和点图。
- 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、"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、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)。
实验一练习1 使用who whos查看变量内容>> a=2.5a =2.5000>> b=[1 2;3 4]b =1 23 4>> c='a'c =a>> d=sin(a*b*pi/180)d =0.0436 0.08720.1305 0.1736>> e=a+ce =99.5000>> whoYour variables are:a b c d e>> whosName Size Bytes Class Attributesa 1x1 8 doubleb 2x2 32 doublec 1x1 2 chard 2x2 32 doublee 1x1 8 double2 绘制柱状图>> x=[1 2 3 4 5];>> y=sin(x)y =0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589>> plot(y,'DisplayName','y','YDataSource','y');figure(gcf) >> hist(y);figure(gcf);>> x=[1 2 3 4 5];>> y=sin(x)y =0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589>> hist(y);figure(gcf);自我练习x=[1 3 5 7 9] y=2*xplot(y)练习1使用全下标方式获取a矩阵中第二列子矩阵块a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]b=a(:,2)a =b =1 2 3 24 5 6 57 8 9 82使用logspace函数创建0-4*pi行向量有二十个元素,查看元素分布情况。
>> c=logspace(0,4*pi,20)c =1.0e+12 *Columns 1 through 70.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 8 through 140.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0004 Columns 15 through 200.0018 0.0083 0.0382 0.1752 0.8035 3.68443 验证关系式A=[1/3 0 0;0 1/4 0;0 0 1/7]B=inv(A)*inv(inv(A)-eye(3))*6*AZUO=A\(B*A)YOU=6*A+B*AA =0.3333 0 00 0.2500 00 0 0.1429B =3.0000 0 00 2.0000 00 0 1.0000ZUO =3.0000 0 00 2.0000 00 0 1.0000YOU =3.0000 0 00 2.0000 00 0 1.00004 將矩正的乘除运算改为数组的点除运算A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]B=[1 1 1;2 2 2;3 3 3]A*Bc1=A.*Bd2=A./BA =B =1 2 3 1 1 14 5 6 2 2 27 8 9 3 3 3ans = c1 =14 14 14 1 2 332 32 32 8 10 1250 50 50 21 24 27Warning: Matrix is singular to working precision.> In matlabP322 at 5d1 =NaN NaN NaNNaN NaN NaNNaN NaN Nad2 =1.00002.00003.00002.0000 2.50003.00002.3333 2.66673.00005 使用数组编辑窗口查看变量a，b，c6 使用setfield命令进行上述修改student(1)=struct('name','Rose','Id','20030102','score',[95,93,84,72,88]) student =name: 'Rose'Id: '20030102'score: [95 93 84 72 88]>> student=setfield(student,{1},'score','[95,73,84,72,88]')student =name: 'Rose'Id: '20030102'score: '[95,73,84,72,88]'7 使用图形和文字显示average的各元胞内容>> student(1)=struct('name','John','Td','20030115','scores',[85,96,74,82,68]) student =name: 'John'Td: '20030115'scores: [85 96 74 82 68]>> student(2)=struct('name','Rose','Td','20030102','scores',[95,93,84,72,88])student =1x2 struct array with fields:nameTdscores>> student(3)=struct('name','Billy','Td','20030117','scores',[72,83,78,80,83]) student =1x3 struct array with fields:nameTdscores>> all_scores=cat(1,student.scores)all_scores =85 96 74 82 6895 93 84 72 8872 83 78 80 83>> average_scores=mean(all_scores)average_scores =84.0000 90.6667 78.6667 78.0000 79.6667方法一>> average={'平均成绩',average_scores}average ='平均成绩' [1x5 double]方法二>> average(1)={'平均成绩'}average ='平均成绩'>> average(2)={average_scores}average ='平均成绩' [1x5 double]方法三>> average{1}='平均成绩';>> average{2}=average_scoresaverage ='平均成绩' [1x5 double]自我练习1 使用LU和QR分解线性方程A=[2 -3 0 2;1 5 2 1;3 -1 1 -1;4 1 2 2]B=[8;2;7;12]X=A\B[L,U]=lu(A)X=U\(L\B)[Q,R]=qr(A)X=R\(Q\B)A =B =2 -3 0 2 81 52 1 23 -1 1 -1 74 1 2 2 12X = L =3.0000 0.5000 -0.7368 1.0000 00.0000 0.2500 1.0000 0 0-1.0000 0.7500 -0.3684 0.5000 1.00001.0000 1.0000 0 0 0U = X =4.0000 1.0000 2.0000 2.0000 3.00000 4.7500 1.5000 0.5000 0.00000 0 0.1053 1.3684 -1.00000 0 0 -3.0000 1.0000Q =-0.3651 0.5000 0.6708 0.4082-0.1826 -0.8333 0.5217 -0.0000-0.5477 0.1667 0.0745 -0.8165-0.7303 -0.1667 -0.5217 0.4082R = X =-5.4772 0 -2.3735 -1.8257 3.00000 -6.0000 -1.8333 -0.3333 -0.00000 0 0.0745 0.7454 -1.00000 0 0 2.4495 1.0000>> Untitled3A =B =2 -3 0 2 81 52 1 23 -1 1 -1 74 1 2 2 12X = L =3.0000 0.5000 -0.7368 1.0000 00.0000 0.2500 1.0000 0 0-1.0000 0.7500 -0.3684 0.5000 1.00001.0000 1.0000 0 0 0U = X =4.0000 1.0000 2.0000 2.0000 3.00000 4.7500 1.5000 0.5000 0.00000 0 0.1053 1.3684 -1.00000 0 0 -3.0000 1.0000Q = R =-0.3651 0.5000 0.6708 0.4082 -5.4772 0 -2.3735 -1.8257 -0.1826 -0.8333 0.5217 -0.0000 0 -6.0000 -1.8333 -0.3333 -0.5477 0.1667 0.0745 -0.8165 00 0 0.0745 0.7454 -0.7303 -0.1667 -0.5217 0.4082 0 0 0 2.4495 X =3.0000-0.0000-1.00001.00002 按表达式得出三阶，五阶拟合表达式和曲线x=0:100;y=[6 4 2 -7 10]y0=polyval(y,x);p3=polyfit(x,y0,3);p5=polyfit(x,y0,5);y3=polyval(p3,x); y5=polyval(p5,x); plot(x,y0,'o')hold onplot(x,y3,'r')plot(x,y5,'g')实验三练习1 用y替换x,查看结果及其数据类型>> f=sym('sin(x)')f =sin(x)>> x=0:10;>> y=subs(f,x)y =Columns 1 through 70 0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589 -0.2794Columns 8 through 110.6570 0.9894 0.4121 -0.5440>> z=subs(f,y)z =Columns 1 through 70 0.7456 0.7891 0.1407 -0.6866 -0.8186 -0.2758Columns 8 through 110.6107 0.8357 0.4006 -0.51762 将y1用sym函数转换为符号对象，并用d f e r四种格式表示f=sym('sin(x)')x=0:10;y=subs(f,x)whosz=subs(f,y)whosy1=sym('sin(5)')y=double(y1)d=sym(y,'d')f=sym(y,'f')e=sym(y,'e')r=sym(y,'r')f =sin(x)y =Columns 1 through 70 0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589 -0.2794Columns 8 through 110.6570 0.9894 0.4121 -0.5440Name Size Bytes Class AttributesA 4x4 128 doubleB 4x1 32 doubleL 4x4 128 doubleQ 4x4 128 doubleR 4x4 128 doubleU 4x4 128 doubleX 4x1 32 doublef 1x1 112 symf1 1x1 112 symf2 1x1 112 symf3 1x1 112 symx 1x11 88 doubley 1x11 88 doublez =Columns 1 through 70 0.7456 0.7891 0.1407 -0.6866 -0.8186 -0.2758Columns 8 through 110.6107 0.8357 0.4006 -0.5176Name Size Bytes Class AttributesA 4x4 128 doubleB 4x1 32 doubleL 4x4 128 doubleQ 4x4 128 doubleR 4x4 128 doubleU 4x4 128 doubleX 4x1 32 doublef 1x1 112 symf1 1x1 112 symf2 1x1 112 symf3 1x1 112 symx 1x11 88 doubley 1x11 88 doublez 1x11 88 doubley1 =sin(5)y =-0.9589d =-0.95892427466313845396683746002964f =-8637222012098867/9007199254740992e =-8637222012098867/9007199254740992r =-8637222012098867/90071992547409923 使用expand collect simplify 函数进行，，，，f=sym('x^2+3*x+2')f1=simplify(f)f2=expand(f1)f3=collect(f2)x^2 + 3*x + 2f1 =(x + 1)*(x + 2)f2 =x^2 + 3*x + 2f3 =x^2 + 3*x + 24 将f转换为以t为符号变量的符号表达式，f=poly2sym([1 3 2])f =x^2 + 3*x + 2h=poly2sym([1 3 2],sym('t'))h =t^2 + 3*t + 25 对符号举证A进行求特征值，对角阵等运算A=sym('[x^2;2*x cos(2*t)]')A =[ x, x^2][ 2*x, cos(2*t)]>> diag(A)ans =xcos(2*t)6 对符号举证A求极限和积分>> int(A)ans =[ x^2/2, x^3/3][ x^2, x*cos(2*t)]>> limit(A)ans =[ 0, 0][ 0, cos(2*t)]7 当y(0)=1,z(0)=5等，求微分方程组的解>> [y,z]=dsolve('Dy-z=cos(x),Dz+y=1','y(0)=1,z(0)=5','x') y =(11*sin(x))/2 + (x*cos(x))/2 + 1z =5*cos(x) - (x*sin(x))/2自我练习1 已知开环传递函数F（S）=；；；；syms R F C sR=1/s;F=(2*s^2+3*s+3)/((s+1)*(s+3)^3);C=R*F;f=ilaplace(C)f =(5*exp(-3*t))/36 - exp(-t)/4 + (t*exp(-3*t))/6 + t^2*exp(-3*t) + 1/9 2 用notebook计算，，，练习1 修改横坐标的刻度为“0 pi/2 2”：t1=0:0.01:2;y1=sin(2*pi*t1);plot(t1,y1)axis([0,2,-2,2])set(gca,'XTick',0:pi/2:2)set(gca,'XTicklabel',{'0','pi/2','2*pi'})2 将三条曲线用不同的线性，为图形加坐标框t1=0:0.01:2;y1=exp(-t1);plot(t1,y1,'r-')hold ony2=exp(-2*t1);plot(t1,y2,'o');hold ony3=exp(-3*t1);plot(t1,y3,'*');axis on3 添加图形的网格并添加文字指数曲线在第一条旁边4 将坐标轴字体设置为12号粗体，蓝色5 使用area和scatter命令，绘制面积图和点图。