后方交会MATLAB程序实习报告
matlab实训心得体会
matlab实训心得体会《MATLAB实训心得体会》一、引言随着科学技术的飞速发展，数值计算和仿真技术在各个领域的应用越来越广泛。
MATLAB作为一款强大的数学计算软件，在工程、物理、经济等多个领域都发挥着重要的作用。
为了更深入地掌握MATLAB的应用，我参加了为期一个月的MATLAB实训项目。
通过这次实训，我对MATLAB有了更全面的认识，也收获了许多宝贵的经验和技能。
二、实训过程在实训过程中，我们主要进行了以下几个方面的工作：1.基础知识学习：首先，我们系统地学习了MATLAB的基础知识，包括语法、数据类型、函数、程序流程控制等。
这些基础知识是后续学习的基础，对于我们理解和应用MATLAB至关重要。
2.编程实践：在掌握了基础知识后，我们开始进行编程实践。
通过编写各种类型的程序，如矩阵运算、数据处理、图形绘制等，来提高我们的编程能力和解决问题的能力。
3.项目实战：最后，我们参与了几个实际项目。
在这些项目中，我们不仅将所学的知识应用到实际问题中，还学会了如何与团队成员协作、如何解决突发问题等。
三、实训收获经过一个月的实训，我取得了显著的进步，具体表现在以下几个方面：1.提高了编程能力：通过大量的编程实践，我的MATLAB编程能力得到了很大的提高。
现在，我已经能够熟练地运用MATLAB解决各种复杂的问题。
2.加深了对MATLAB的理解：实训让我更深入地了解了MATLAB的工作原理和应用场景。
我意识到，MATLAB不仅仅是一款编程软件，更是一个强大的数学计算和仿真平台。
3.培养了团队协作能力：在项目实战中，我学会了如何与团队成员进行有效的沟通和协作。
我们共同解决问题、分享经验，最终完成了项目目标。
4.增强了自信心：通过实训，我成功地解决了许多实际问题，这让我对自己的能力和潜力充满了信心。
我相信，在未来的学习和工作中，我会更加自信地面对各种挑战。
四、展望未来虽然我在实训中取得了一定的成绩，但我深知自己还有很多不足之处需要改进。
matlab实训报告总结
matlab实训报告总结Matlab实训报告总结摘要：本文总结了在Matlab实训中所学到的知识和经验，包括Matlab的基本操作、常用函数的使用、图形绘制和数据处理等方面。
通过实际操作和实验练习，我们深入了解了Matlab的强大功能和灵活性，在数据处理和科学计算方面取得了令人满意的结果。
1. 引言Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于工程、数学、物理和其他科学领域。
在Matlab实训中，我们学习了如何使用Matlab 进行数据处理、模拟实验和图形绘制等操作。
2. 实训内容在实训中，我们首先学习了Matlab的基本操作，包括变量的定义和赋值、数组和矩阵的创建和运算，以及条件语句和循环语句的使用。
这些基本操作是我们后续实验的基础。
接着，我们学习了常用函数的使用。
Matlab提供了许多内置函数，例如求解方程、插值、傅里叶变换等。
我们通过实际例子学习了这些函数的使用方法，并在实验中应用到了实际问题中。
在图形绘制方面，Matlab提供了丰富的绘图函数，可以绘制二维和三维图形。
我们学习了如何绘制线条、曲线、散点图和柱状图等，并通过实验练习提高了我们的图形绘制能力。
我们学习了数据处理的方法。
Matlab提供了强大的数据处理函数，可以对数据进行滤波、拟合、统计和分析等操作。
我们通过实验掌握了这些数据处理方法，并将其应用到了实际数据中。
3. 实训成果通过Matlab实训，我们取得了一些令人满意的成果。
首先，我们掌握了Matlab的基本操作，能够灵活运用各种语句和函数解决问题。
其次，我们学会了使用Matlab进行数据处理和图形绘制，能够对实验数据进行分析和展示。
最后，我们通过实验练习，提高了自己的问题解决能力和创新思维。
4. 实训心得在Matlab实训中，我们遇到了一些困难和挑战。
但是通过不断的尝试和学习，我们克服了这些困难，取得了一些进步。
在实训中，我们学会了如何提高自己的编程技巧和问题解决能力，培养了耐心和坚持的品质。
matlab实训心得体会（通用23篇）
matlab实训心得体会（通用23篇）matlab实训篇1自己刚刚接触matlab有半个学期的时间，说实话我现在对MATLAB还是摸不着头脑，一方面是自己接触的时间太短，另一方面，就是自己在上机方面投入的时间有限，实践比较少。
现在，我对MATLAB的印象仅仅在解决习题和绘制图形上，但是我很喜欢MATLAB的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易, 并且具有功能强大的开放式的toolbox。
因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对它非常感兴趣，自己正打算暑假好好研究研究MATLAB。
下面是我学习MATLAB在理论和实践方面的一点心得与体会，可能有些地方自己理解的不是很正确，但是随着学习的深入，我想我可以发现自己的错误所在。
首先我想说的是，在理论方面，在学习MATLAB过程中，我感觉到它和c语言有许多相似之处，他有c语言的特征，但是比c语言编程计算更加简单，适合于复杂的数学运算。
但是MATLAB跟其他语言也有着很大的不同。
现在用的比较多的编程语言，除了MATLAB就应该是c、c＋＋、VHDL，VB和Delphi也接触过，如果自己抱着“把其他语言的思想运用在MATLAB里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握MATLAB的精髓，也就很难发挥MATLAB的作用了。
众所周知MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，但是，真正在运用的时候，特别是在编程的时候，许多人往往没有注意到这个问题。
在使用MATLAB时，受到了其他编程习惯的影响，特别是经常使用的C语言。
因此，在MATLAB编程时，for循环（包括while循环）到处都是。
.这不仅是没有发挥MATLAB所长，还浪费了宝贵的时间。
我这里想说的一点是，往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋、C的思想。
MATLAB博大精深，涉及的内容很多，所以，我认为不要试图掌握MATLAB的每一个功能，熟悉和你专业最相关的部分就可以了，这也是老师在课堂上经常说的。
matlab_实习报告
matlab_实习报告在大学的学习生涯中，实习是一个非常重要的环节，它能够让我们将理论知识与实际应用相结合，提升自己的专业技能和综合素质。
本次实习，我选择了使用 MATLAB 这个强大的工具进行实践操作，通过一段时间的学习和实践，我收获颇丰。
一、实习目的本次实习的主要目的是深入了解和掌握MATLAB 软件的使用方法，能够运用其解决实际问题，并提高自己的编程能力和逻辑思维能力。
同时，通过实际项目的操作，培养自己的团队协作精神和解决问题的能力，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
二、实习单位及岗位介绍我实习的单位是_____，在实习期间，我主要负责利用 MATLAB 进行数据分析和算法实现的相关工作。
三、实习内容及过程（一）基础学习在实习的初期，我首先对 MATLAB 的基本语法和操作进行了系统的学习。
了解了变量的定义、数据类型、矩阵运算、函数的编写等基础知识。
通过大量的练习和实例，我逐渐熟悉了 MATLAB 的编程环境，能够熟练地编写简单的程序。
例如，在学习矩阵运算时，我通过编写程序实现了矩阵的加法、乘法、求逆等操作，深刻理解了矩阵运算在数学和工程中的重要应用。
（二）项目实践在掌握了基础知识后，我开始参与实际的项目。
其中一个项目是对一组数据进行分析和处理，以提取有用的信息。
首先，我使用MATLAB 读取数据文件，并对数据进行预处理，包括去除噪声、缺失值处理等。
然后，运用统计学方法对数据进行分析，计算均值、方差、相关性等统计量。
最后，通过绘图函数将分析结果以直观的图表形式展示出来，以便更好地理解数据的特征和趋势。
在这个过程中，我遇到了很多问题。
例如，数据的格式不一致导致读取错误，算法的复杂度过高导致运行时间过长等。
通过查阅资料、请教同事和不断地调试，我最终解决了这些问题，顺利完成了项目任务。
（三）算法实现除了数据分析，我还参与了算法的实现工作。
在一个图像识别的项目中，需要使用机器学习算法对图像进行分类。
后方交会MATLAB程序实习报告
Ys=Ys0
Zs=Zs0
fai=fai0
omig=omig0
ka=ka0
If abs(XX(4))<0.0000291&&abs(XX(5))<0.0000291&&abs(XX(6))<0.0000291
break
end
End
R=[a1,a2,a3;b1,b2,b3;c1,c2,c3];
a2=-cos(fai0)*sin(ka0)-sin(fai0)*sin(omig0)*cos(ka0);
a3=-sin(fai0)*cos(omig0);
b1=cos(omig0)*sin(ka0);
b2=cos(omig0)*cos(ka0);
b3=-sin(omig0);
c1=sin(fai0)*cos(ka0)+cos(fai0)*sin(omig0)*sin(ka0);
a16=y(h);
a21=(a2*f+a3*y(h))/Q;
a22=(b2*f+b3*y(h))/Q;
a23=(c2*f+c3*y(h))/Q;
a24=-x(h)*sin(omig0)-(y(h)/f*(x(h)*cos(ka0)-y(h)*sin(ka0))-f*sin(ka0))*cos(omig0);
④计算旋转矩阵R。利用角元素近似值计算方向余弦值，组成R阵。
⑤逐点计算像点坐标的近似值。利用未知数的近似值按共线条件式计算控制点像点坐标的近似值（x），(y)。
⑥逐点计算误差方程式的系数和常数项，组成误差方程式。
⑦计算法方程的系数矩阵ATA与常数项ATL，组成法方程式。
⑧解求外方位元素。根据法方程，解求外方位元素改正数，并与相应的近似值求和，得到外方位元素新的近似值。
摄影测量学后方交会matlab实习报告
摄影测量原理单张影像后方交会实习目录一实习目的 (3)二实习原理 (3)1. 间接平差 (3)2. 共线方程 (3)3. 单向空间后方交会 (4)三计算流程 (4)1. 求解步骤 (4)2.计算机框图 (4)四程序实现 (5)五结果分析 (6)1.外方位元素 (6)2.误差 (6)3.旋转矩阵R (7)六实习体会 (7)1. 平台的选择 (7)2.问题的解决 (7)3.心得体会 (8)七代码展示 (8)一实习目的为了增强同学们对后方交会公式的理解，培养同学们对迭代循环编程的熟悉感，本次摄影测量课间实习内容定为用C语言或其他程序编写单片空间后方交会程序，最终输出像点坐标、地面坐标、单位权中误差、外方位元素及其精度。
已知四对点的影像坐标和地面坐标如下。
内方位元素fk=153.24mm，x0=y0=0。
本次实习，我使用了matlab2014进行后方交会程序实现。
结果与参考答案一致，精度良好。
二实习原理题干中有四个控制点在地面摄影测量坐标系中的坐标和对应的像点坐标，由此可列出8个误差方程，存在2个多余观测（n=2）。
故可利用间接平差的最小二乘法则求解。
由于共线方程是非线性函数模型，为了方便计算，需要将其“线性化”。
但如果仅取泰勒级数展开式的一次项，未知数的近似值改正是不精确的。
因此必须采用迭代趋近法计算，直到外方位元素的改正值小于限差。
1.间接平差间接平差为平差计算最常用的方法。
在确定多个未知量的最或然值时，选择它们之间不存在任何条件关系的独立量作为未知量组成用未知量表达测量的函数关系、列出误差方程式，按最小二乘法原理求得未知量的最或然值的平差方法。
在一个间接平差问题中，当所选的独立参数X个数与必要观测值t个数相等时，可将每个观测值表达成这t个参数的函数，组成观测方程。
函数模型为：L = BX + d。
2.共线方程共线方程是中心投影构像的数学基础，也是各种摄影测量处理方法的重要理论基础。
式中：x，y 为像点的像平面坐标；x0，y0，f 为影像的内方位元素；XS，YS，ZS 为摄站点的物方空间坐标；XA，YA，ZA 为物方点的物方空间坐标；ai，bi，ci （i = 1,2,3）为影像的3 个外方位角元素组成的9 个方向余弦。
MATLAB实习报告
MATLAB实习报告实习报告一、实习单位概述我在公司完成了为期两个月的MATLAB实习。
该公司是一家致力于研发和生产先进电子产品的科技型企业。
公司专注于电脑硬件和软件产品的开发，拥有一支强大的研发团队，同时与多个国内外知名大学与研究机构合作。
二、实习内容在实习期间，我主要负责开发一个基于MATLAB的图像处理算法，用于自动识别和分类图像中的目标物体。
具体而言，我的任务包括以下几个方面：1.数据预处理：对输入图片进行预处理，包括灰度化、降噪、图像增强等操作，以提高后续算法的准确性和鲁棒性。
2.特征提取：使用MATLAB内置的图像处理工具箱，提取目标物体的特征信息，如颜色、纹理、形状等。
3.目标识别：通过编写MATLAB脚本，实现目标物体的自动识别，使用机器学习算法训练分类器，并应用于测试集中的图像。
4.结果评估：对算法的准确性和性能进行评估，包括计算分类准确率、召回率等指标，并分析算法的优缺点和改进空间。
三、实习收获通过这次实习，我收获了许多宝贵的经验和知识。
首先，我深入学习了MATLAB的图像处理工具箱，了解了常用的图像处理算法和技术。
在实践中，我熟悉了MATLAB的基本语法和函数，并学会了如何利用MATLAB进行图像的读取、处理和保存。
其次，我掌握了图像特征提取和目标识别的方法和技巧。
通过对图像进行灰度化、降噪和图像增强等预处理步骤，我能够有效提取目标物体的特征信息，并通过机器学习算法实现目标的自动识别和分类。
最后，我学会了如何评估和改进算法的准确性和性能。
通过对测试集中的图像进行分类，并计算分类准确率和召回率等指标，我能够客观地评估算法的优劣，并提出针对性的改进方法。
四、实习总结通过这次实习，我不仅得到了理论知识的巩固和实践技能的提升，还培养了团队合作和解决问题的能力。
在与团队成员的合作中，我学会了如何与他人相互协作，分享经验与知识，并且通过互相帮助和配合，达到更好的工作效果。
同时，面对实习过程中遇到的问题和困难，我学会了如何利用各种资源和工具，积极主动地解决问题。
摄影测量学单像空间后方交会编程实习报告
摄影测量学单像空间后方交会编程实习报告实习背景在本次实习中，我们学习了摄影测量学单像空间后方交会的编程实现。
这是一种通过计算影像中各点的坐标来确定被摄物的三维坐标的方法，应用广泛于测绘、地理信息、建筑等领域。
本次实习采用 MATLAB 软件进行编程，目的是将理论知识应用到实际操作中，让我们更深入理解摄影测量学单像空间后方交会的原理和应用。
实习内容理论部分首先，我们在工作室进行了理论部分的学习。
老师讲解了单像空间后方交会的原理，以及如何通过影像坐标、相机外方位元素、像点坐标和像平面坐标等参数来计算被摄物的三维坐标。
在理论部分的学习过程中，我们通过公式的推导和实例分析，更加深入地理解了单像空间后方交会的原理。
实践部分实践部分是本次实习的重头戏。
我们利用 MATLAB 软件进行了单像空间后方交会的编程实现，具体步骤如下：1.输入相机外方位元素通过读取文本文件，将相机外方位元素（相机在拍摄时的姿态、位置等参数）输入到 MATLAB 中。
2.输入影像坐标通过读取文本文件，将影像中的像点坐标输入到 MATLAB 中。
3.计算像平面坐标利用相机内定标参数，将像点坐标转化为像平面坐标。
4.计算被摄物三维坐标根据单像空间后方交会的原理，利用相机外方位元素、像平面坐标和像点坐标等参数，计算被摄物的三维坐标。
5.输出结果将计算结果输出到文本文件中，以便后续的数据处理和分析。
在实际操作中，我们首先编写了 MATLAB 脚本文件，根据上述步骤逐步实现了单像空间后方交会的计算过程。
然后，我们利用自己拍摄的实际照片进行实验，将相机外方位元素和像点坐标输入到程序中，最终得到了被摄物的三维坐标结果。
实习收获通过本次实习，我从理论到实践，更深入地理解了摄影测量学单像空间后方交会的原理和应用，同时也掌握了 MATLAB 的编程技能。
在实践中，我遇到了许多问题，包括数据的输入输出、代码的调试和结果的分析等等。
通过和同学的讨论和老师的指导，我不仅解决了这些问题，还对摄影测量学的应用有了更深入的认识。
matlab实习总结.（大全5篇）
matlab实习总结.（大全5篇）第一篇：matlab实习总结.MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连 matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,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Matlab是一个强大的数学工具,它的应用广泛,涉及到各个领域.它使用起来十分方便,不用麻烦去定义变量.它的绘图能力很强,甚至可以模拟出三维视图.矩阵是它应用的核心,许多工程繁琐的运算都需要靠矩阵来化简,这正是它的生命力所在.但是,他的函数很多,开始学时记的比较痛苦,我已经深深感觉到了.不过看多了也就熟了,感觉和学五笔差不多.它的语法简单,像我学过C语言的学起来还是蛮容易的.它的数组定义十分符合自然,是从1开始的,数组元素的调用也很接近数学的表达.此外,函数的名字也很符合英文规则,反正我用得很开心就是了.通过学习matlab,我又一次锻炼了自己的思维.它学起来得心应手也让我明白了学习一门语言(c语言对学习其他语言的帮助指导作用.同时,它也加强了我理论联系实际的能力.这是一个专业课的基础工具,学好它是必要的.在第一章中,讲的是一些matlab的入门技术,除了一些基本操作与介绍之外,还初步认识了简单指令的编制,认识了一些matlab 的特殊符号,例如运算用到的加减乘除。
MATLAB_实习报告范文大全
MATLAB_实习报告范文大全第一篇：MATLAB_实习报告实习报告实习题目：专业：学号：的设计与绘图MATLAB 一.概述MATLAB 作为一种高级科学计算软件，是进行算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的交互式应用开发环境。
世界上许许多多的科研工作者都在使用 MATLAB 产品来加快他们的科研进程，缩短数据分析和算法开发的时间，研发出更加先进的产品和技术。
二.实验目的1.进一步熟悉MATLAB的软件环境和基本使用方法;2．巩固运用MATLAB、矩阵运算、多项式运算、字符串、单元数组、符号计算功能、绘图及句柄图形及它们的命令语句；3.学习和巩固数字图形图像处理在MATLAB中的知识和运用；4.培养我们独立自学、设计和撰写实验报告的能力；5.通过对MATLAB的进一步学习，是我们加深所学内容的认识，理解，掌握，能把所学知识运用到实际工作中；三.实习日记1.熟悉MATLAB的软件环境和基本使用方法(第一周)MATLAB的语言的基本功能和特点：它是一种高级科学计算语言，相对于传统的C、C++ 或者FORTRAN 语言，MATLAB 提供了高效快速解决各种科学计算问题的方法。
它具有数学计算、开发工具、数据的可视化、交互式编辑创建图形、集成的算法开发编程语言和环境、图形用户界面开发环境——GUIDE、开放性、可扩展性强、专业应用工具箱等强大的功能。
具有易于学习、使用方便、支持多种操作系统、丰富的内部函数、强大的图形和符号功能等优点。
路径设置：除 MATLAB 默认的搜索路径外，用户可以设置搜索路径。
设置方法为：选择 MATLAB 窗口中的 File | Set Path 命令，进入路径搜索对话框。
MATLAB 的搜索顺序：当在命令窗口中或者一个 M 文件中输入一个元素名时，MATLAB 按照下面的顺序搜索该元素的意义，以元素foo 为例：1）查找工作区中是否存在名为 foo 的变量； 2）在当前路径中查找是否存在名 foo.m 的文件；3）按照顺序查找搜索路径中是否存在该文件。
MatLab实习心得体会3篇
MatLab实习心得体会 (2)MatLab实习心得体会 (2)精选3篇（一）在MatLab实习的期间，我学到了很多关于MatLab编程和数据分析的知识。
以下是我在实习中的心得体会：1. 学习编程基础知识：在实习开始前，我掌握了一些基础的编程知识，包括变量、数组、循环和条件语句等。
这些知识为我在MatLab实习中的编程工作打下了坚实的基础。
2. 探索MatLab的功能和工具箱：MatLab是一个非常强大的工具，它提供了许多功能和工具箱来帮助进行数据分析和建模。
在实习期间，我学会了如何使用MatLab的统计工具箱、图像处理工具箱等，这些工具使得我的数据分析工作更加高效和精确。
3. 学会解决问题的方法和技巧：在实习中，我碰到了许多编程和数据分析方面的问题。
通过解决这些问题，我学会了使用MatLab的调试工具和查找解决方案的能力。
这些经验使我在处理实际问题时变得更加自信和独立。
4. 提高编码速度和效率：MatLab是一个强大的编程语言，但在编写大型程序时，编码速度和效率非常重要。
在实习中，我意识到了编码速度和效率的重要性，并学会了一些提高编码速度和效率的技巧，如函数重用、向量化编程等。
5. 与团队合作和沟通能力：在实习期间，我有机会与其他团队成员一起工作，并参与一些团队项目。
这让我学会了与他人合作和沟通的重要性，如分享代码、交流想法和解决问题。
总的来说，MatLab实习使我获得了许多宝贵的经验和技能。
我不仅学到了关于MatLab编程和数据分析的知识，还提高了解决问题、合作和沟通的能力。
这些经验将对我未来的学习和职业发展产生积极的影响。
MatLab实习心得体会 (2)精选3篇（二）在进行MatLab实习的过程中，我学到了很多关于MatLab的知识和技巧，也锻炼了自己的解决问题的能力。
以下是我在实习过程中的一些心得体会：1. 熟练掌握基本语法：MatLab有很多基本的函数和语法，熟练掌握这些基本知识对于编写代码至关重要。
matlab实训小结
matlab实训小结本次实训是关于Matlab的学习和应用，通过此次实训，我深入了解了Matlab的基本语法和常用功能，并且通过实际操作，掌握了一些Matlab的应用技巧和编程方法。
在实训的第一节课，老师首先向我们介绍了Matlab的基本概念和环境，包括Matlab的工作空间、变量和操作符等，还介绍了Matlab的基本数据类型和数组操作。
通过实际操作，我学会了如何定义和使用变量，以及如何进行基本的数值计算和逻辑运算。
在这个过程中，我发现Matlab具有很强的易用性和交互性，只需简单的几行命令就能完成复杂的数学计算和数据处理任务，这对于工程师来说非常方便和实用。
在实训的第二节课，老师介绍了Matlab的矩阵和向量操作，以及一些常用的矩阵函数和操作。
通过实际操作，我学会了如何创建和操作矩阵，包括矩阵的加减乘除运算、转置、拼接和切片等。
同时，我也学会了如何使用Matlab进行常用的矩阵运算，比如线性方程组求解、特征值和特征向量计算等。
这些矩阵运算功能不仅提高了我的工作效率，而且使我能够更加灵活地进行数据处理和分析。
在实训的第三节课，我学习了Matlab的图形绘制功能，包括二维和三维图形的绘制和编辑。
通过实际操作，我学会了如何使用Matlab进行常见的图形绘制，比如线图、散点图、柱状图、等高线图和曲面图等。
通过对这些图形的绘制和编辑，我可以更加直观地观察和分析数据，同时也提高了我的报告和展示效果。
此外，Matlab还提供了丰富的图像处理和显示功能，使我能够更好地处理和展示图像数据。
在实训的最后一节课，老师向我们介绍了Matlab的编程和函数调用，以及一些常用的编程技巧和调试方法。
通过实际操作，我学会了如何使用Matlab编写脚本和函数，并且了解了Matlab的调试工具和调试技巧。
在实际应用中，编程能力是非常重要的，通过编写脚本和函数，我可以更加灵活地处理和分析数据，实现一些定制化的功能和算法。
此外，Matlab还提供了丰富的辅助工具和函数库，使我能够更快地开发和实现各种应用程序。
matlab实习报告二5篇
matlab实习报告二5篇第一篇：matlab实习报告二MATLAB实习报告(2)实验二 MATLAB矩阵分析与处理王夏一、实验目的1、掌握生成特殊矩阵的方法。
2、掌握矩阵分析的方法。
3、用矩阵求逆发解线性方程组。
二、实验内容1、设有分块矩阵A=[E3×3 R3×2;O2×3 S2×2],其中E、R、O、S分别为单位矩阵、随机矩阵、零矩阵和对角阵，试通过数值计算验证A²=[E R+RS;O S²]。
程序清单：E=eye(3);R=rand(3,2);O=zeros(2,3);S=diag([4,5]);A=[E R;O S] ;A2=A^2;C=[E R+R*S;O S^2];length(find(A2==C))==25 运行结果：ans =12、产生5阶希尔伯特矩阵H和5阶帕斯卡矩阵P，且求其行列式的值Hh和Hp以及他们的条件数Th和Tp，判断哪个矩阵的性能更好，为什么？程序清单：format rat H=hilb(5);format short P=pascal(5);Hh=det(H);Hp=det(P);Th=cond(A);Tp=cond(P);运行结果：Hh =3.7493e-012 Hp =1 Th =5.5228 Tp =8.5175e+003 实验收获：会建立希尔伯特矩阵和帕斯卡矩阵，知道怎么求矩阵行列式的值以及条件数。
希尔伯特矩阵的性能更好，条件数越接近1的矩阵性能越好。
3、建立一个5×5矩阵，求它的行列式值、迹、秩和范数。
程序清单：A=[1:5;1:0.1:1.5;2 5 7 3 9;2:6;3:0.4:4.6]Ha=det(A);Ra=rank(A);Ta=trace(A);Na=norm(A);运行结果：Ha =1.4421e-031 Ra = 3 Ta =18.7000 Na =19.49664、已知向量A，求A的特征值及特征向量，并分析其数学意义。
matlab实习报告[1]
![matlab实习报告[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/af88f10979563c1ec5da7133.png)
Matlab上机实习报告学院电子信息学院班级信息105学号20100012457941姓名张三2011年6月28日前段时间我们进行了Matlab上机实习。
实习了有五天，共做了四个部分。
分别是：一，Matlab基本操作；二，数值数组及其运算；三，Matlab图形绘制基础。
四，句柄图形和图形用户界面制作下面分别介绍个部分实习内容。
实习内容一Matlab基本操作1，实习目的：·掌握Matlab的启动和退出；·熟悉Matlab的命令窗口；·熟悉其他常用窗口和工具栏；2，实习内容与步骤：在指令窗中输入下面一段程序，功能是：：画出衰减振荡曲线y=(e-t/3)sin3t及其他的包络线y0=(e-t/3)。
T的取值范围是。
t=0:pi/50:4*pi;y0=exp(-t/3);y=exp(-t/3).*sin(3*t);plot(t,y,’-r’,t,y0,’:b’,t,-y0,’:b’)观察输出结果3，通过下拉菜单File:Preferences改变设置指令窗中的字体、颜色等。
如：数据显示格式的设置：Format short 小数点后四位（缺省情况），如显示p为3.1416。
Format long 小数点后十四位，如显示p为3.14159265358979。
Formant bank 小数点后两位，如显示p为3.14。
Format short e 小数点后四位科学记数法，如显示p为3.1416e+000。
Format long e 小数点后十四五位科学记数法，如显示p为3.141592653589793e+000。
在指令窗中键入y1=2*sin(0.3*pi)/(1+sqrt(5))然后利用回调指令计算y2=2*y1*cos(0.3*pi)/(1+sqrt(5))y1 =0.5000y2 =0.18164,了解软件中的一些功能和命令。
包括熟悉历史指令窗(Command History)、熟悉当前目录浏览器（Current Diretory）、熟悉工作空间浏览器（Workspace Browser）,以及一些指令如: clear 清除当前工作区中的所有变量clc 清除指令窗中内容（未清除当前工作区中的变量）clf 清除图形窗口cd 设置当前工作目录exit,quit 退出Matlab实习内容二数值数组及其运算1，实习目的·掌握一维数组的创建和寻访；·掌握二维数组的创建和寻访；·掌握的Matlab矩阵和数组的运算；·熟悉Matlab关系操作和逻辑操作；2，实习内容和步骤（1）常量与变量变量名区分字母大小写；变量名必须以字母打头，其后可以是任意字母，数字，或下划线的组合。
matlab实习报告7
matlab实习报告7《matlab 实习报告 7》在大学的学习生涯中，我有幸参与了一次 MATLAB 的实习，这次实习让我对这一强大的数学计算和可视化工具，有了更深入的理解和掌握。
实习伊始，我对 MATLAB 的认知还停留在书本上的理论知识和简单的示例代码。
然而，随着实习的推进，我逐渐发现 MATLAB 的强大功能远远超出了我的想象。
首先，我学习了MATLAB 的基本语法和数据类型。
整数、浮点数、字符串、数组等各种数据类型在 MATLAB 中都有独特的表示和操作方式。
通过不断地练习和实践，我逐渐熟悉了如何定义变量、进行数据运算以及处理不同类型的数据。
在掌握了基本的数据操作后，我开始深入学习 MATLAB 的函数编写。
函数是 MATLAB 中实现复杂功能的重要手段。
通过自定义函数，我能够将重复使用的代码段封装起来，提高代码的可读性和可维护性。
例如，我编写了一个用于计算两个矩阵乘积的函数，通过输入两个矩阵，函数能够返回它们的乘积结果。
这个过程不仅锻炼了我的编程思维，还让我更加熟悉了矩阵运算的原理和方法。
接下来，我接触到了 MATLAB 的绘图功能。
绘图是直观展示数据和结果的重要方式。
我学会了使用 plot 函数绘制简单的折线图、使用bar 函数绘制柱状图、使用 hist 函数绘制直方图等等。
通过对数据进行可视化，我能够更清晰地理解数据的分布和趋势，从而为进一步的分析和处理提供了有力的支持。
在实习过程中，我还参与了一个实际的项目——图像去噪。
图像在采集和传输过程中往往会受到噪声的干扰，影响图像的质量和后续的处理。
利用 MATLAB 提供的图像处理工具和函数，我尝试了多种去噪算法，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
通过对不同算法的效果进行比较和分析，我最终找到了一种最适合当前图像的去噪方法。
这个过程让我深刻体会到了 MATLAB 在实际应用中的强大能力，也让我明白了理论知识与实际应用之间的紧密联系。
另外，MATLAB 的矩阵运算功能给我留下了深刻的印象。
2020年MATLAB编程与应用实验报告(交会定点)
1交会定点实验报告所属课程名称 MATLAB编程与应用实验地点实验日期 21119班级学号姓名指导老师一、实验目的交会定点包括前方交会和后方交会的计算，通过编写相应函数，实现对标量和向量（或矩阵）输入参数的前方交会和后方交会计算。
二、实验内容【实验过程及成果】（程序说明、实验代码、实验数据、实验结果）程序说明前方交会x1、y1已知点A的坐标,a已知点A的交会角,x2、y2已知点B的坐标,b已知点B的交会角，dms_rad角度转弧度，通过公式计算计算P点坐标。
后方交会xA、yA已知点A的坐标,xC、yC已知点C的坐标,xB、yB已知点B的坐标,A、B 为交会角，dms_rad角度转弧度，通过公式计算计算P点坐标。
实验代码>>function [X,Y]=QFJH(x1,y1,a,x2,y2,b)%前方交会a=dms_rad(a);b=dms_rad(b);X=x*cot(b)+x*cot(a)+(y2-y1);X=Y=y*cot(b)+y*cot(a)-(x2-x1);Y=end>>function [X, Y]=HFJH(xA,yA,xC,yC,xB,yB,A,B)%后方交会A=dms_rad(A);B=dms_rad(B);a=(yA-yC).*cot(A)+(xA-xC);b=(xA-xC).*cot(A)-(yA-yC);c=(xB-xC).*cot(B)-(yB-yC);d=(yB-yC).*cot(B)-(xB-xC);k=(a+d)dx=(a-b.*k)m=a-b.*k;n=c.*k-d;X=xC+dx;Y=yC+k.*dx;实验数据>>[X1,Y1]=QFJH(367543,25614,423145,369675,273126,543121); >>[X2,Y2]=HFJH(1,1,3,2,2,3,3,4);实验结果【实验小结】（收获体会）通过此次实验了解了交会定点的基本计算公式和相应的程序编写，对交会定点的不同计算公式适应不同的程序编写有了了解，学习了用代码来实现前方交会和后方交会的计算。
matlab专业实习报告
MATLAB专业实习报告引言本报告旨在总结我的MATLAB专业实习经历，介绍我在实习期间所学习到的知识和技能，并对实习过程中的困难和解决方案进行讨论。
实习目标在此次MATLAB专业实习中，我的主要目标是：1.掌握MATLAB编程语言的基本语法和使用方法；2.学习MATLAB在数据分析和可视化方面的应用；3.深入了解MATLAB在工程领域的应用，并学会解决实际问题；4.增强团队合作和沟通能力。
实习过程第一阶段：学习基础知识在实习开始之前，我花了一段时间系统地学习了MATLAB编程语言的基础知识。
我通过阅读MATLAB官方文档、参加在线培训课程和解决练习题来提高自己的编程能力。
第二阶段：数据分析和可视化在掌握了基础知识后，我开始学习MATLAB在数据分析和可视化方面的应用。
我学习了如何导入和处理各种类型的数据，并使用MATLAB内置函数进行统计分析和可视化展示。
第三阶段：工程实践在第二阶段的基础上，我开始将所学知识应用到实际工程问题中。
我参与了一个工程项目，该项目是开发一个用于控制系统设计的MATLAB工具。
在项目中，我与团队成员合作，负责编写代码、进行测试和提供技术支持。
第四阶段：总结与展望在实习的最后阶段，我对整个实习过程进行了总结，并对未来的学习和发展提出了展望。
通过这次实习，我不仅学到了MATLAB编程的基本知识和技能，还锻炼了自己的团队合作和沟通能力。
遇到的困难与解决方案在实习过程中，我也遇到了一些困难，例如： 1. 理解复杂的MATLAB函数和算法；2. 处理大型数据集时的内存限制问题；3. 与团队成员协调工作和解决问题。
针对这些困难，我采取了以下解决方案： 1. 通过仔细阅读MATLAB官方文档和参考书籍，结合在线资源和论坛寻求帮助，逐步理解复杂函数和算法的原理和用法； 2. 优化代码和采用分块处理的方法，以减少内存占用； 3. 主动与团队成员交流，及时沟通问题并寻求解决方案。
结论通过这次MATLAB专业实习，我不仅学到了专业知识和技能，还提高了自己的问题解决和团队合作能力。
Matlab实训(总结暨试题答案)
软件实训报告姓名：学号：班级：指导教师：时间：2014年8月21-2014年8月301．实训总结时光荏苒，岁月如梭，为期一个多星期的MATLAB实训已经结束，虽然时间很短，但我还是从中学到了很多，对MATLAB有了一定的了解。
我觉得想要学好MATLAB是不容易的，这是一件需要持之以恒的事，必须要坚持不懈的学习，还需要敢于开口向别人请教，更需要我们勤于思考，勤于记忆，勤于动手。
程序设计是实践性和操作性很强的事情，需要我们亲自动手。
因此，在以后的学习中我们应该经常自己动手实际操作设计程序，熟悉MATLAB的操作，这对提高我们的操作能力非常有效。
MATLAB是一种高级工程计算语言和交互式计算环境，可用于算法开发，数据可视化，数据分析,数值计算等。
使用MATLAB，可以解决比其它编程语言（C,C++,FORTRAN）更快的解决工程计算问题，MATLAB用途非常广泛，如信号、图像处理，通信，控制系统设计，金融建模与分析。
MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，它的运算功能非常强大，编程效率高，强大而智能化的作业图功能，可扩展性强，SIMULIINK动态仿真功能，主要用于仿真、验证、算法思想是否正确。
在十天时间里我们学习了MATLAB基本操作包括：数值计算，绘制函数曲线，多项式，程序设计，其中：数据及其用算包括：数据类型与变量，矩阵的创建与寻址，矩阵的基本运算，字符串等知识。
其中让我很佩服的就是Help是MATLAB 中最有效的命令。
遇到问题，通常都可以借助help解决问题。
在实训期间我们学习力MATLAB基本操作包括：数值计算，绘制函数曲线，多项式，程序设计，其中：数据及其用算包括：数据类型与变量，矩阵的创建与寻址，矩阵的基本运算，字符串；程序设计有：M文件，程序控制结构，函数文件，程序举例，这些都让我对这个软件强大的功能深深的佩服。
在此次的实训中我感觉到我们最大的不足就是动手的能力太差，有时候遇到困难就轻易放弃，在学习过程中我们要有好的学习心态，看到很多同学不轻易放弃，向老师请教问题，让我深深地意识到我们之间的学习态度有多大的差距，虽然在实训是短暂的，可是我所体会到的对我以后的学习将会有很大的影响，我想在大四以后的生活过程中，实训的经历会让我更加有动力，更能坚定信念：坚持、努力。
matlab实习报告总结
MATLAB实习报告总结介绍本文是对我在MATLAB实习过程中的总结与反思。
通过这次实习，我对MATLAB的使用有了更深入的了解，并且对实际问题的解决能力也有了提升。
实习目标在实习开始之前，我设定了以下几个目标： 1. 熟悉MATLAB的基本语法和常用函数； 2. 学习如何使用MATLAB解决实际问题； 3. 提升自己的编程能力和解决问题的思维能力。
实习过程第一阶段：熟悉MATLAB基本语法在实习开始之初，我花了一段时间来学习MATLAB的基本语法。
通过阅读官方文档和参考书籍，我了解了MATLAB的变量定义、矩阵运算、函数定义等基本概念和用法。
我利用空闲时间编写了一些简单的代码来巩固这些知识。
第二阶段：学习MATLAB的常用函数在熟悉基本语法之后，我开始学习MATLAB的常用函数。
我学习了MATLAB 中的统计分析函数、数据可视化函数、图像处理函数等。
通过学习这些函数，我可以更高效地处理和分析数据，同时也能够更好地展示我的结果。
第三阶段：实际问题的解决在掌握了MATLAB的基本语法和常用函数后，我开始尝试使用MATLAB解决一些实际问题。
我选择了一个与我的专业相关的问题，通过MATLAB对数据进行分析和建模。
在这个过程中，我遇到了一些困难和挑战，但通过查阅资料和请教同学，我最终成功解决了这些问题。
第四阶段：编程能力和思维能力的提升通过这次实习，我的编程能力和解决问题的思维能力得到了提升。
在实际问题的解决过程中，我学会了如何分析问题、设计算法、编写代码并调试。
通过与同学的讨论和交流，我也学会了如何思考和解决问题的不同角度。
总结与反思这次MATLAB实习让我受益匪浅。
通过实际操作，我深入了解了MATLAB的使用方法和技巧。
我学会了如何使用MATLAB解决实际问题，并且在这个过程中提升了自己的编程能力和解决问题的思维能力。
然而，我也发现了自己的不足之处。
在实习过程中，我有时会陷入“死记硬背”的状态，只注重语法和函数的使用，而不去思考问题背后的本质，这导致我在解决一些复杂问题时遇到了困难。
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《摄 影 测 量 学》
单像空间后方交会
实习报告
班 级： XXXX
姓 名： X X X
学 号：XXXXXXXXXXXXX
指导教师： X X X
一、实习目的
1、掌握空间后方交会的定义和实现算法；
2、了解摄影测量平差的基本过程；
3、熟练MATLAB 等程序编写。
二、实习原理
利用至少三个已知地面控制点的坐标),,(A A A Z Y X A 、
),,(B B B Z Y X B 、),,(C C C Z Y X C ，与其影像上对应的三个像点的影像坐标),(a a y x a 、),(b b y x b 、),(c c y x c ，根据共线方程，反求该像片的外方位元素κωϕ、、、、、S S S Z Y X 。
共线条件方程式：
将共线式线性化并取一次小值项得：
三、解算过程
①获取已知数据。
包括影像比例尺1/m，平均摄影距离（航空摄影的航高）H，内方位元素x0、y0、f，控制点的空间坐标X、Y、Z。
②量测控制点的像点坐标并进行必要的影像坐标系统误差改正，得到像点坐标。
③确定未知数的初始值。
单像空间后方交会必须给出待定参数的初始值，在竖直航空摄影且地面控制点大体对称分布的情况下，Xs0和Ys0为均值，Zs0为航高，φ、ω、κ的初值都设为0。
或者κ的初值可在航迹图上找出或根据控制点坐标通过坐标正反变换求出。
④计算旋转矩阵R。
利用角元素近似值计算方向余弦值，组成R阵。
⑤逐点计算像点坐标的近似值。
利用未知数的近似值按共线条件式计算控制点像点坐标的近似值（x），(y)。
⑥逐点计算误差方程式的系数和常数项，组成误差方程式。
⑦计算法方程的系数矩阵ATA与常数项ATL，组成法方程式。
⑧解求外方位元素。
根据法方程，解求外方位元素改正数，并与相应的近似值求和，得到外方位元素新的近似值。
⑨检查计算是否收敛。
将所求得的外方位元素的改正数与规定的限差比较，通常对φ，ω，κ的改正数△φ，△ω，△κ给予限差，通常为0.000001弧度，当3个改正数均小于0.000001弧度时，迭代结束。
否则用新的近似值重复④～⑧步骤的计算，直到满足要求为止。
四、程序框图
五、主要代码
[fn,pn,fi]=uigetfile('*.txt','选择文件');
I=load([pn fn]);
x=I(:,1)';y=I(:,2)';X=I(:,3)';Y=I(:,4)';Z=I(:,5)';
s=0;S=0;
for i=1:3;
j=i+1;
sij=sqrt((x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2);
Sij=sqrt((X(i)-X(j))^2+(Y(i)-Y(j))^2);
s=s+sij;
S=S+Sij;
end
m=S*1000/s;
f=153.24;
Xs0=(X(1)+X(2)+X(3)+X(4))/4;
Ys0=(Y(1)+Y(2)+Y(3)+Y(4))/4;
Zs0=m*f;
fai0=0;omig0=0;ka0=0;
for v=1:+inf;
a1=cos(fai0)*cos(ka0)-sin(fai0)*sin(omig0)*sin(ka0); a2=-cos(fai0)*sin(ka0)-sin(fai0)*sin(omig0)*cos(ka0); a3=-sin(fai0)*cos(omig0);
b1=cos(omig0)*sin(ka0);
b2=cos(omig0)*cos(ka0);
b3=-sin(omig0);
c1=sin(fai0)*cos(ka0)+cos(fai0)*sin(omig0)*sin(ka0); c2=-sin(fai0)*sin(ka0)+cos(fai0)*sin(omig0)*cos(ka0); c3=cos(fai0)*cos(omig0);
R=[a1 a2 a3;b1 b2 b3;c1 c2 c3];
l=[];A=[];
for h=1:4;
O=a1*(X(h)-Xs0)+b1*(Y(h)-Ys0)+c1*(Z(h)-Zs0);
P=a2*(X(h)-Xs0)+b2*(Y(h)-Ys0)+c2*(Z(h)-Zs0);
Q=a3*(X(h)-Xs0)+b3*(Y(h)-Ys0)+c3*(Z(h)-Zs0);
x1=-f*O/Q;
y1=-f*P/Q;
a11=(a1*f+a3*x(h))/Q;
a12=(b1*f+b3*x(h))/Q;
a13=(c1*f+c3*x(h))/Q;
a14=y(h)*sin(omig0)-(x(h)/f*(x(h)*cos(ka0)-y(h)*sin(ka0))+f*cos(ka0))*cos(omig0); a15=-f*sin(ka0)-x(h)/f*(x(h)*sin(ka0)+y(h)*cos(ka0));
a16=y(h);
a21=(a2*f+a3*y(h))/Q;
a22=(b2*f+b3*y(h))/Q;
a23=(c2*f+c3*y(h))/Q;
a24=-x(h)*sin(omig0)-(y(h)/f*(x(h)*cos(ka0)-y(h)*sin(ka0))-f*sin(ka0))*cos(omig0); a25=-f*cos(ka0)-y(h)/f*(x(h)*sin(ka0)+y(h)*cos(ka0));
a26=-x(h);
lx=x(h)-x1;
ly=y(h)-y1;
lh=[lx ly]';
Ah=[a11,a12,a13,a14,a15,a16;a21,a22,a23,a24,a25,a26];
A=[A;Ah];
l=[l;lh];
end
XX=inv(A'*A)*A'*l;
Xs0=Xs0+XX(1);
Ys0=Ys0+XX(2);
Zs0=Zs0+XX(3);
fai0=fai0+XX(4);
omig0=omig0+XX(5);
ka0=ka0+XX(6);
R=[a1,a2,a3;b1,b2,b3;c1,c2,c3]
Xs=Xs0
Ys=Ys0
Zs=Zs0
fai=fai0
omig=omig0
ka=ka0
If abs(XX(4))<0.0000291&&abs(XX(5))<0.0000291&&abs(XX(6))<0.0000291 break
end
End
R=[a1,a2,a3;b1,b2,b3;c1,c2,c3];
V=A*XX-l;
Qii=inv(A'*A);
m0=sqrt(V'*V/2);
mi=m0*sqrt(Qii);
m=diag(mi);
m=[m(1),m(2),m(3),m(4)/pi*180*3600,m(5)/pi*180*3600,m(6)/pi*180*3600]; mXs=m(1);mYs=m(2);mZs=m(3);mfai=m(4);momig=m(5);mka=m(6);
fp=fopen('后方交会计算结果.txt','wt');
fprintf(fp,'迭代次数:%d\n',v);
fprintf(fp,'\n旋转矩阵R：\n');
[m,n]=size(R);
for i=1:1:m
for j=1:1:n
if j==n
fprintf(fp,'%g\n',R(i,j));
else
fprintf(fp,'%g\t',R(i,j));
end
end
end
fprintf(fp,'\n外方位元素解：\n');
fprintf(fp,'Xs=%g\t',Xs);fprintf(fp,'Ys=%g\t',Ys);fprintf(fp,'Zs=%g\n',Zs); fprintf(fp,'φ=%g\t',fai);fprintf(fp,'ω=%g\t',omig);fprintf(fp,'κ=%g\n',ka);
fprintf(fp,'\n单位权中误差的值：mo=%g\n',m0);
fprintf(fp,'\n外方位元素中误差为：\n');
fprintf(fp,'mXs=%g米\t',mXs);fprintf(fp,'mYs=%g米\t',mYs);fprintf(fp,'mZs=%g米\n',mZs); fprintf(fp,'mφ=%g秒\t',mfai);fprintf(fp,'mω=%g秒\t',momig);fprintf(fp,'mκ=%g秒\n',mka);
六、实习结果
1、起算数据
2、运行结果
3、几次迭代的数据。