matlab 第六课
MATLAB基础教程(第四版) 第6章 MATLAB 编程
命令
说明
disp(A)
显p(‘text’) Format
显示单引号内部的文本串 控制屏幕输出的显示格式
Fprintf x = input('text')
执行格式化的写入到屏幕或者写入到一个文件 显示单引号中的文本,等待用户的键盘输入,并且将输入值存储在x中
x = input('text','s') k=menu('title','option1','option2',...
有变量,就需要考虑使用函数文件。这将避免用变量名“弄乱”工作空间,并将 同时减少内存需求。
(6) 在不使用文本编辑器打开M-文件的情况下,用户可以使用type命令来查看文件的 内容。
2019年9月27日
第7页
MATLAB R2018b 基础教程
脚本文件和编辑器(4/11)
有效使用命令窗口和编辑器/调试器窗口
脚本文件和编辑器(8/11)
使用脚本文件存储数据 可能会有一些应用程序要求用户频繁地访问同一组数据。
如果是这样的话,用户可以将数组中的数据存储在一个脚 本文件之中。
2019年9月27日
第12页
MATLAB R2018b 基础教程
脚本文件和编辑器(9/11)
控制输入和输出
MATLAB为从用户获取输入以及为格式化输出(执行MATLAB命令而获得的结果)提供了许多有用的命令。
2019年9月27日
第5页
MATLAB R2018b 基础教程
脚本文件和编辑器(2/11)
创建和使用脚本文件
2019年9月27日
第6页
MATLAB R2018b 基础教程
matlab教程(完整版)ppt课件
与Maple、Mathematica数学计算软件相比,MATLAB以数值计算见长,而 Maple等以符号运算见长,能给出解析解和任意精度解,而处理大量数据的能力 远不如MATLAB。
5/6/2020
.Matlab Language
4
课程安排
课堂教学:共24学时;(1-12周) 上机试验:共24学时。
(2-13周,周二7-8节,九实401、402、403)
学习成绩: 1)上机实验成绩占30%; 2)考勤 10% ; 3) 考试60% (随堂考试)。
主要参考书 ➢ 《精通MATLAB 6.5》张志涌 等编著,北航出版,2003年 ➢ 《高等应用数学问题的Matlab求解》 薛定宇等著,清华大学出
MATLAB软件功能之强大、应用之广泛,已成为为21世纪最为重要的科学计算 语言。可见学习掌握这一工具的重要性。
5/6/2020
.Matlab Language
13
1.2 MATLAB产品的体系结构
围绕着MATLAB这个计算核心,形成了诸多针对不同 习使M实用A际MMTA上LATATMLBLAA产ABTBS间 的呢品LimA或核?由uB围 称 专 Bl离心若本这ilnoM文 标 编 行用绕为k散。c就干身M核 数A是k件 译效准模着模s时AT有模就心 据e窗编 生率的L块S块tT间、块是必i与 可ALm口译 成C。集集AB的S要组一u/基视图i生函BlC,(mCi动n了成个础化是+形oP成数k如Bm+态o仿,解极,于M应(用的位而领l方o标库w文Cp系cA真这不其i是一e且用工开域T详o式lk准或r件eTmos统Sr核一同丰集体发新领具,见eLo的这y的可m可tslA建s心b软的富高的提的域箱可tMu)、种执eCBo以nm模所A件模的x/性高产供工的大以i,专编行)cM被CTB、a开产块资能效品的具算概首+L门t译A文l,任iooA+分发T品完源数编家工箱法有先c用器n件这B何语Lk析的的成库B值程族s具还程到在4A于可,e些一言0lB和to应体不,多计语的箱在序网线、连以以c工产种文k仿用系同那个算言计,不包上帮S续将s提具品件Cie真g程结的么,与。算这t断,查助/时Mn、高箱提,Ca序构功应另些增被找文Al+D程的供而T包+能该外工加称是档S。序L列许生编P,,从A还具。为否。的表多成译B其哪有箱如专 已M程运以的器A中一其的果用 有序及T有部他总你工 相L每A:分公数有具 关个B开司已特箱 的本工始或有别工身具着研1的具所箱0手0究应箱提的多、单用,供使个学,
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)
`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)
矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算,如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中,可以使用inv() 函数来求矩阵的逆,使用det() 函数来求矩阵的行列式,使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如,A的逆可以表示为 inv(A),A的行列式可以表示 为det(A),A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词:了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述:特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x,特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用,如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵,例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头,可以包含字母、 数字和下划线,但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用,如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算,可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词:了解矩阵的分解方法,如LU分解、QR分解等。
• 详细描述:在MATLAB中,可以使用lu()函数进行LU分解,使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分,便于计算和分析。
第6讲 matlab工具箱介绍与仿真基础
Signal Processing Toolbox——信号处理工具 箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识 工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 等等
领域型工具箱
—— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具 箱,其专业性很强,比如控制系统工
具箱( Control System Toolbox);信
号处理工具箱(Signal Processing
Toolbox);财政金融工具箱( Financial
Toolbox)等等。只适用于本专业。
Matlab常用工具箱
变量 f fun H A,b Aeq,beq vlb,vub X0 x1,x2 options 描 述 线性规划的目标函数f*X 或二次规划的目标函 数X’*H*X+f*X 中线性项的系数向量 非线性优化的目标函数.fun必须为行命令对象 或M文件、嵌入函数、或MEX文件的名称 二次规划的目标函数X’*H*X+f*X 中二次项的系 数矩阵 A矩阵和b向量分别为线性不等式约束: AX b 中的系数矩阵和右端向量 Aeq矩阵和beq向量分别为线性等式约束: Aeq X beq 中的系数矩阵和右端向量 X的下限和上限向量:vlb≤X≤vub 迭代初始点坐标 函数最小化的区间 优化选项参数结构,定义用于优化函数的参数 调用函数 linprog,quadprog fminbnd,fminsearch,fminunc, fmincon,lsqcurvefit,lsqnonlin, fgoalattain,fminimax quadprog linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon, fminimax linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon, fminimax linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon,fminimax,lsqcurvefit, lsqnonlin 除fminbnd外所有优化函数 fminbnd 所有优化函数
matlab教程ppt(完整版)
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。
秩
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(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详细学习讲义
《MA TLAB软件应用》讲义[第2 / 16次课]第1章基础准备及入门一点名二作业讲评三复习提问MATLAB界面由几大组件组成?MATLAB的搜索路径主要有什么应用途径?四上机练习内容启动MATLAB。
在D盘根目录下,以“学号_姓名”的格式创建文件夹,并在Matlab中将该目录设置为Current Folder。
(利用MA TLAB Toolbar中Current Folder组合框后的按钮)。
以下为本章教学必须掌握的知识点。
在MA TLAB的Command Window中练习以下代码,并观察系统输出,并逐行进行注释。
本次课结束后将代码文件上传。
在MA TLAB程序界面中进行以下操作:1 上机实习内容提示及要求启动MATLAB后,依次练习MA TLAB的菜单项、工具栏和Command Window、Current Folder、Command History、Workspace等主要组件的基本功能,按指定内容在MA TLAB程序界面下进行操作练习。
2 上机实习内容在MATLAB程序界面中进行以下操作:1) Command Window指令窗口在集成窗体和独立窗体之间切换(Undock/Dock按钮)2) 在Command Window中运行以下指令,掌握换行符(...)的使用>> (12+2*(7-4))/3^2>> S=1-1/2+1/3-1/4+1/5-1/6+1/7-1/8>> S=1-1/2+1/3-1/4+…+1/5-1/6+1/7-1/83)在Command Window中分别输入以下数值,并按回车,观察MA TLAB的输出(数值如3, -99, 0.001, 9.456, 1.3e-3, 4.5e33, eps, 等)4)以下实例涉及变量的定义规则,在Command Window中分别输入并按回车,观察MA TLAB的输出结果.输出结果为错误提示时,分析出现错误的原因.>> xyz_4=32.75>> var1=3.09e-5*1028>> 4xyz=32.75>> 4*xyz=198.28>>4,xyz=198.285) 在Command Window中输入下列数学常数,并按回车:eps, i, j, Inf, inf, intmax, NaN, nan, pi, realmax, realmin,观察并分析系统的输出。
matlab教程(全)资料PPT课件
用户只能临时覆盖这些预定义变量的值,Clear或重启MATLAB可恢复其值。
3/12/20213/12/2021
13.03.2021
2021
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数值表示、变量及表达式 (续)
运算符和表达式
运算 加 减 乘 除 幂
数学表达式 a+b a-b axb
a/b或a\b
ab
MATLAB运算符 + *
/或\ ^
13.03.2021
2021
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数值表示、变量及表达式
数值的记述
Matlab的数只采用习惯的十进制表示,可以带小数点
和负号;其缺省的数据类型为双精度浮点型(format) (double)。
例如:3 -10 0.001 1.3e10 1.256e-6
变量命令规则
变量名、函数名对字母的大小写是敏感的。如 myVar与myvar表示两个不同的变量。
13.03.2021
2021
9
命令窗口 (续)
【例4】计算半径为5.2m的圆的周长和面积。
>>radius=5.2; %圆的半径 >>area=pi*5.2^2, circle_len=2*pi*5.2
area = 84.9487
circle_len = 32.6726
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2021
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数组(array)的概念
数组的分类
一维数组,也称为向量(vector) 。
➢ 行向量(row vector)、列向量(column vector)。
二维数组(矩阵matrix)。 有效矩阵:每行元素的个数必须相同,
每列元素的个数也必须相同。
《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。
matlab7从入门到精通-[中国IT联盟www.ciun.in]第6章 matlab - 讲义
6.3.2 仿真结果分析 为了观察仿真结果的变化轨迹可以采用3种方法。 (1)把输出结果送给Scope模块或者XY Graph模块。 Scope模块显示系统输出量对于仿真时间的变化曲线,XY Graph模块显示送到该模块上的两个信号中的一个对另一 个的变化关系。 (2)把仿真结果送到输出端口并作为返回变量,然后使用 MATLAB命令画出该变量的变化曲线。 (3)把输出结果送到To Workspace模块,从而将结果直接 存入工作空间,然后用MATLAB命令画出该变量的变化曲 线。
(3)保存选项(Save options) 在保存选项栏中的“Format”下拉列表中有矩阵、结构和包 含时间的结构3种选择。“Limit data points to last”用来限 定保存到工作空间中的数据的最大长度。 输出选项(Output options)有: ① Refine output(细化输出) output ② Produce additional output(产生附加输出) ③ Produce specified output only(仅在指定的时刻产生输 出)
6.3.3 系统仿真实例 【例6.3】有初始状态为0的二阶微分方程 y" + 1.5y' + 10y = 2u'(t) + 10u(t),其中u(t)是单位阶跃函数,试建立 系统模型并仿真。 方法1:用微分/积分器直接构造求解微分方程的模型。 把原微分方程改写为 y" = 2u' (t) + 10u(t) − 1.5y' − 10y u经微分作用得u',y"经积分作用得y',y'再经积分模块作用就得y,而u'、 u、y'和y经代数运算又产生y",据此可以建立系统模型并仿真。 (1)利用Simulink模块库中的基本模块建立系统模型 (2)设置系统仿真参数。 在模型编辑窗口的 Simulation stop time栏把仿 真的停止时间设置为5。 (3)仿真操作。
MATLAB经典教程(全)PPT课件
2021/7/24
8
Matlab 的特点与功能
Matlab 丰富的工具箱(toolbox)
根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱
Symbolic Math Signal process Control System
PDE
Image Process System Identification
Matlab 具有很强的数值计算功能
Matlab 以矩阵作为数据操作的基本单位, 但无需预先指定矩阵维数(动态定维)
按照 IEEE 的数值计算标准进行计算 提供十分丰富的数值计算函数,方便计算,提高效率 Matlab 命令与数学中的符号、公式非常接近,
可读性强,容易掌握
2021/7/24
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例:
>> :命令提示符,不用输入 回车 :运行所输入的命令
2021/7/24
12
矩阵元素赋值
矩阵元素可以是任何数值表达式
例:>> x=[-1.3, sqrt(3), (1+2+3)*4/5]
矩阵元素的单独赋值
例:>> x(5)=abs(x(1))
Matlab自动将向量 x 的长度扩展到 5,
增添图形图像处理、符号运算、以及与其他流行软件 的接口功能,使得 Matlab 的功能越来越强大。
到九十年代,在国际上 30 几个数学类科技应用软件中,
Matlab 在数值计算方面独占鳌头。
2021/7/24
4
Matlab 简介
目前,Matlab 已成为世界顶尖的数学应用软件,以其强大
的工程计算、算法研究、工程绘图、应用程序开发、数据分
并将未赋值部分置零。
例:>> x(5)=abs(x(6)) ??
matlab教案(全)
济南大学教案2007-2008 学年第1 学期学院机械工程学院教研室机械电子工程课程名称专业英语课程编号课程类型任选课授课班级任课教师苏东宁济南大学教务处制专业英语课程类型:任选课课程代码:总计学时:24 学时课堂教学:24 学时授课方式:多媒体教学适用专业:机械工程及自动化机械设计制造及其自动化工业工程使用教材:大学英语阅读教程主编:马玉真李国平济南大学授课序号:1本课内容:序言第一章基础准备及入门1.1 MATLAB 的安装1.2 操作桌面授课时间:90 分钟一、教学目的与意义本节课程首先分析计算机算法语言的几大工具,并在分析比较的基础上阐述MATLAB 软件的强大功能,以及学习该课程的重要性。
并从安装该软件开始,了解该软件的基本功能及操作界面。
本课是课程的基础。
二、教学重点序论:分析四大数学计算工具的特点,论证MATLAB 软件的强大功能第一章:安装MATLAB 软件,熟悉安装过程,以及基本的软件界面;三、教学难点MATLAB 软件的特点,与其他工具的优势;MATLAB 软件的安装要求,需要的软硬件条件;MATLAB 软件的安装过程,需要安装的内容,建议都选取最大。
四、讲授内容介绍目前在科技和工程界上比较流行和著名的四个数学软件,Maple、MATLAB 、MathCAD 和Mathematica,介绍他们不同的特色;数学软件四大家之适用范围;MATLAB 应用概况,软件的组成,语言特点,运行环境;MATLAB 的安装和内容选择;操作桌面简介;五、讲授方法要点1.如何选用数学软件? 一般按照以下情况分别选用。
1)如果仅仅是要求一般的计算或者是普通用户日常使用:首选的是MathCAD ,它在高等数学方面所具有的能力,足够一般客户的要求,而且它的输入界面也特别友好。
2)如果要求计算精度、符号计算和编程方面使用:最好同时使用Maple 和Mathematica,3)如果要求进行矩阵方面或图形方面的处理:则选择MATLAB ,它的矩阵计算和图形处理方面则是它的强项,同时利用MATLAB 的NoteBook 功能,结合Word的编辑功能,可以很方便地处理科技文章。
matlab培训教程课件
介绍了一些Matlab编程技巧,如内存管理、变量命名规范、调试技巧等,以提高学员的编程效率和代码质量。
Matlab编程语言
Matlab函数设计
Matlab编程技巧
介绍了Matlab GUI的基本概念、组成和开发流程。
GUI界面概述
通过案例演示了GUI界面设计的基础知识,包括界面布局、控件使用、回调函数等。
总结词
首先介绍MATLAB中信号处理工具箱的使用,并演示如何生成和记录模拟信号。接着介绍如何使用滤波器对信号进行平滑处理,减小噪声干扰。比较不同滤波器对信号处理的效果,并讨论如何选择合适的滤波器以及其参数的设置。
详细描述
神经网络是一种强大的机器学习算法,可以用于分类、回归和聚类等任务。本例将介绍如何使用MATLAB实现一个简单的神经网络模型。
xx年xx月xx日
matlab培训教程课件
目录
contents
matlab概述matlab基础操作matlab进阶应用matlab高级技术matlab实际案例分析matlab总结与展望
matlab概述
01
1
matlab简介
2
3
MATLAB全称Matrix Laboratory,是一款由美国MathWorks公司出品的商业数学软件。
matlab优缺点总结
加强并行计算和分布式计算能力
matlab未来发展展望
拓展人工智能和深度学习应用
加强与其他软件的集成和互操作性
提高易用性和用户体验
谢谢您的观看
THANKS
数组操作
MATLAB中的数组操作包括数组的索引、数组的扩展与截取、数组的运算等。例如,使用“B=A(1:2,1:2)”语句可以截取A矩阵的前2行前2列。
matlab6
• Signal Processing Toolbox——信号处理工 具箱 • Spline Toolbox——样条工具箱 • Statistics Toolbox——统计工具箱 • Symbolic Math Toolbox——符号数学工具 箱 • Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 • System Identification Toolbox——系统辨识 工具箱 • Wavele Toolbox——小波工具箱 等等
• matlab\bin —— 该目录包含matlab系统运 行文件,matlab帮助文件及一些必需的二 进制文件。 • matlab\extern —— 包含MATLAB与 C, FORTRAN 语言的交互所需的函数定义 和连接库。 • matlab\simulink —— 包含建立simulink MEX-文件所必需的函数定义及接口软件。 • matlab\toolbox —— 各种工具箱,Math Works公司提供的商品化matlab工具箱有 30多种。toolbox目录下的子目录数量是 随安装情况而变的。
各函数库中的函数可用help 函数库名 查询,或type 函数名方法查询
例:help plotxy Two dimensional graphics. Elementary X-Y graphs. plot - Linear plot. loglog - Log-log scale plot. semilogx - Semi-log scale plot. semilogy - Semi-log scale plot. fill - Draw filled 2-D polygons.
• 符号代数方程求解
• 符号微积分
• 符号微分方程
例如: z ='a*t^2+b*t+c'; r =solve(z,‘t’) —— 对缺省变量求解
MATLAB课件 第6讲
π
y′′ − µ 1 − y 2 y′ + y = 0 y (0) = 1, y′(0 ) = 0, µ = 2
函数ode23和ode45是对一阶常微分方程组设计的,因此,对高阶常微 和 是对一阶常微分方程组设计的, 函数 是对一阶常微分方程组设计的 因此, 分方程,需先将它转化为一阶常微分方程组,即状态方程。 分方程,需先将它转化为一阶常微分方程组,即状态方程。 则可写出Van der Pol 方程的状态方程形式: 方程的状态方程形式: 令 x1 = y , x2 = y ′, 则可写出
求解器 Ode23 Ode45 Ode113 Ode23t Ode15s Ode23s Ode23tb ode15i 采用方法 2-3阶Runge-Kutta算法,低精度 算法, 阶 算法 4-5阶Runge-Kutta算法,中精度 阶 算法, 算法 Adams算法,精度可到 10 −3 ~ 10 −6 算法, 算法 梯形算法 Gear’s方向数值微分算法,中精度 方向数值微分算法, 方向数值微分算法 2阶Rosebrock算法,低精度 阶 算法, 算法 梯形算法,低精度 梯形算法, 可变秩方法 适用场合 非刚性 非刚性 非刚性, 非刚性, 适度刚性 刚性 刚性 刚性 完全隐式微分方程
∫
1
0
ln xdx .
(1)建立被积函数文件 )建立被积函数文件feln.m. function y=feln(x) y=exp(x).*log(x); (2)调用数值积分函数 求定积分。 )调用数值积分函数quadgk求定积分。 求定积分 format long; I=quadgk(@ feln,0,1) 3.梯形积分法 梯形积分法 在MATLAB中,对由表格形式定义的函数关系的求定积分问题用梯 中 形积分函数trapz.该函数调用格式如下。 该函数调用格式如下。 形积分函数 该函数调用格式如下 ●T=trapz(Y).例如:trapz([1:5;2:6]’) 例如: 例如 ●T=trapz(X,Y).
MATLAB选修课讲义
MATLAB选修课讲义第一讲:矩阵运算第二讲:函数作图第三讲:符号演算第四讲:简单编程第五讲:数值计算第六讲:综合实例1第一讲:矩阵运算1.基本操作启动退出终止(Alt+. 或Ctrl +C)翻页召回命令分隔符,禁显符;续行符…注释符%设置显示格式format 常用:short,short g,long 清除变量clear关闭图形close清除图形clf演示Demo帮助help2.基本常数2pi I j inf eps NaN exp(1)3.算术运算+ - * /, \, ^ sqrt .*./.^4.内部函数(一般都有数组运算功能)sin(x) tan(x) asin(x) atan(x)abs(x) round(x) floor(x)- ceil(x)+ log(x) log10(x) length(v) size(A)sign(x) [y, p]=sort(x)5.矩阵运算(要熟练掌握)(1)矩阵生成:手工输入:[1 2 3; 4 5 6]; 1:2:10输入数组: linspace(a, b, n)命令输入:zeros(m,n) ones(m,n) eye(n)3magic(n) rand(m, n)diag(A) diag ( [a11 a22 . . . a nn] ) (2)矩阵操作赋值A(i, j) =2 A(2, :)=[1 2 3]删除A( [2,3], :)=[ ] 添加A(6,8)=5定位find(A>0) 定位赋值A(A<0)= -1由旧得新B=A([2,3,1], :) B=A([1,3],[2,1])定位矩阵B=(A>1) B=(A==1)下三角阵tril(A) 上三角阵triu(A)左右翻转fliplr(A) 上下翻转flipud(A)重排矩阵reshape(A, m, n)(3)矩阵运算:转置A’和A+B 差A-B 积A*B4左除A\b(=A-1 b)右除b/A(=b A-1 )幂A^k点乘A.*B 点除A./B 点幂A.^2行列式det(A) 数量积dot(a,b) 向量积cross(a,b)行最简形rref(A) 逆矩阵inv(A) 迹trace(A)矩阵秩rank(A) 特征值eig(A) 基础解系null(A,’r’) 方程组特解x=A\b注意:2+A,sin(A)练习一:矩阵操作1、用尽可能简单的方法生成下列矩阵:56102000100012101/21/31/1112040022002311/31/41/12,,,0330600054082210010191/111/121/200750⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥-⎣⎦2、设有分块矩阵⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⨯⨯⨯2232233S OR E A ,⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋅=⨯⨯⨯23222233E O J R E B ,其中23,E E 是单位矩阵,32⨯O 是零矩阵,23⨯R 是随机矩阵,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⨯011022S ,J是2阶全1矩阵,验证B A=2。
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数据处理方法与多项式基本统计处理基本统计处理1、查取最大值MAX函数的命令格式有:[Y,I]=max(X):将max(X)返回矩阵X的各列中的最大元素值及其该元素的位置赋予行向量Y与I;当X为向量时,则Y与I 为单变量。
[Y,I]=max(X,[],DIM):按数组X的第DIM维的方向查取其最大的元素值及其该元素的位置赋予向量Y与I。
例1】查找下面数列x的最大值。
x=[359618]%产生数列xx=359618y=max(x)%查出数列x中的最大值赋予yy=9[y,l]=max(x)%查出数列x中的最大值及其该元素的位置赋予y,l y=9l=3例2】分别查找下面3×4的二维数组x 中各列和各行元素中的最大值。
x=[1842;9625;3671]%产生二维数组xx=184296253671y=max(x)%查出二维数组x中各列元素的最大值产生赋予行向量yy=9875[y,l]=%查出二维数组x中各列元素的最大值及其这些%元素的行下标赋予y,ly=9875l=2132[y,l]=max(x,[],1)%本命令的执行结果与上面命令完全相同y=9875l=2132[y,l]=max(x,[],2)%由于本命令中DIM=2,故查找操作在各行中进行y=897l=213【例3】试取下面两个2×3的二维数组x、y所有同一位置上的元素值大者构成一个新矩阵p。
x=[456;148]%产生二维数组xx=456148y=[175;457]%产生二维数组yy=175457p=max(x,y)%在x,y同一位置上的两个元素中查找出最大值%赋予与x,y同样大小的二维数组pp=476458、查取最小值MIN函数用来查取数据序列的最小值。
它的用法与命令格式与MAX函数完全一样,所不同的是执行的结果是最小值。
、求中值所谓中值,是指在数据序列中其值的大小恰好在中间。
例如,数据序列9,-2,5,7,12的中值为7 。
如果为偶数个时,则中值等于中间的两项之平均值。
函数调用的命令格式有:Y=median(X):将median(X)返回矩阵X各列元素的中值赋予行向量Y。
若X为向量,则Y为单变量。
Y=median(X,DIM):按数组X的第DIM维方向的元素求其中值赋予向量Y。
若DIM=1,为按列操作;若DIM=2,为按行操作。
若X为二维数组,Y为一个向量;若X为一维数组,则Y为单变量。
【例4】试分别求下面数列x1与x2的中值。
x1=[9-25712];%奇数个元素y1=median(x)y1=7x2=[9-256712];%偶数个元素y2=median(x)y2=6.5000【例5】对下面二维数组x,试从不同维方向求出其中值。
x=[1842;9625;3671]%产生一个二维数组xx=184296253671y0=median(x)%按列操作y0=3642y1=median(x,1)%此时DIM=1,故按列操作,结果y1为行向量y1=3642y2=median(x,2)%此时DIM=2,故按行操作,结果y2为列向量y2= 3.00005.50004.50004、求和命令格式有:Y=sum(X):将sum(X)返回矩阵X各列元素之和赋予行向量Y;若X为向量,则Y为单变量。
Y=sum(X,DIM):按数组X的第DIM维的方向的元素求其和赋予Y。
若DIM=1,为按列操作;若DIM=2,为按行操作。
若X为二维数组,Y为一个向量;若X为一维数组,则Y为单变量。
例如x=[456;148] x=456148 y=sum(x,1)y=5914 y=sum(x,2)y=15135、求平均值MEAN函数调用的命令格式有:Y=mean(X):将mean(X)返回矩阵X各列元素之的平均值赋予行向量Y。
若X为向量,则Y为单变量。
Y=mean(X,DIM):按数组X的第DIM维的方向的元素求其平均值赋予向量Y。
若DIM=1,为按列操作;若DIM=2,为按行操作。
若X为二维数组,Y为一个向量;若X为一维数组,则Y为单变量。
例如x=[456;148];y1=mean(x,1)y1=2.5000 4.50007.0000 y2=mean(x,2)y2=5.00004.33336、求积命令格式有:Y=prod(X):将prod(X)返回矩阵X各列元素之积赋予行向量Y。
若X为向量,则Y为单变量。
Y=prod(X,DIM):按数组X的第DIM维的方向的元素求其积赋予向量Y。
若DIM=1,为按列操作;若DIM=2,为按行操作。
若X为二维数组,Y为一个向量;若X为一维数组,则Y为单变量。
例如x=[456;148]; y1=prod(x,1) y1=42048 y2=prod(x,2) y2=120327、求累计和、累积积、标准方差与升序排序MATLAB提供的求累计和、累积积、标准方差与升序排序等函数分别为CUMSUM、CUMPROD、STD和SORT,这里仅STD函数为MATLAB程序,其余均为内部函数。
这些函数调用的参数与操作方式都与上小节的MEDIAN(中值)函数基本上一样,因此不作详细的介绍。
多项式运算及其求根二多项式运算及其求根鉴于MATLAB 无零下标,故把多项式的一般形式表达为:1121+-++++n n n n a x a x a x a1. 多项式求根命令格式:x=roots(A)。
这里A为多项式的系数A(1),A(2),…,A(N),A(N+1);解得的根赋值给数组X,即X(1),X(2), …,X(N)。
【例6】试用ROOTS函数求多项式x4+8x3-10的根这是一个4次多项式,它的五个系数依次为:1,8,0,0,-10。
下面先产生多项式系数的向量A,然后求根:A=[1800-10]A=1800-10 x=roots(A)x =-8.0194-0.5075 + 0.9736i -0.5075 -0.9736i 1.03442. 多项式的建立若已知多项式的全部根,则可以用POLY函数建立起该多项式;也可以用POLY函数求矩阵的特征多项式。
POLY函数是一个MATLAB程序,调用它的命令格式是:A=poly(x)若x为具有N个元素的向量,则poly(x)建立以x为其根的多项式,且将该多项式的系数赋值给向量A。
在此种情况下,POLY与ROOTS互为逆函数;若x为N×N的矩阵x,则poly(x)返回一个向量赋值给A,该向量的元素为矩阵x的特征多项式之系数:A(1),A(2),…,A(N),A(N+1)。
例7】试用POLY函数对例7.8所求得的根,建立相应的多项式。
x=[-8.0194-0.5075+0.9736i-0.5075-0.9736i1.0344];z=poly(x)z=1.00008.00000.00000.0000-9.99963. 求多项式的值POLYVAL函数用来求代数多项式的值,调用的命令格式为:Y=polyval(A,x)本命令将POLYVAL函数返回的多项式的值赋值给Y。
若x为一数值,则Y也为一数值;若x为向量或矩阵,则对向量或矩阵中的每个元素求其多项式的值。
【例8】以例7.8的4次多项式、分别取x=1.2和下面的矩阵的2×3个元素为自变量计算该多项式的值。
A=[1800-10];%例7.8的4次多项式系数x=1.2;%取自变量为一数值y1=polyval(A,x)y1=-97.3043x=[-11.2-1.4;2-1.81.6]%给出一个矩阵xx=-1.0000 1.2000-1.40004. 多项式的四则运算(1)多项式加、减对于次数相同的若干个多项式,可直接对多项式系数向量进行加、减的运算。
如果多项式的次数不同,则应该把低次的多项式系数不足的高次项用零补足,使同式中的各多项式具有相同的次数。
(2)多项式乘法若A、B是由多项式系数组成的向量,则CONV函数将返回这两个多项式的乘积。
调用它的命令格式为:C=conv(A,B)命令的结果C为一个向量,由它构成一个多项式。
【例9】求例7.8的4次多项式与多项式2x2-x+3的乘积。
A=[1800-10];B=[2-13]B=2-13C=conv(A,B)C=215-524-2010-30本例的运行结果是求得一个6次多项式2x6+15x5-5x4+24x3-20x2+10x-30(3)多项式除法当A、B是由多项式系数组成的向量时,DECONV函数用来对两个多项式作除法运算。
调用的命令格式为:[Q,r]=deconv(A,B)本命令的结果:多项式A除以多项式B获商多项式赋予Q(也为多项式系数向量);获余项多项式赋予r(其系数向量的长度与被除多项式相同,通常高次项的系数为0)。
DECONV是CONV的逆函数,即有A=conv(B,Q)+r。
二、多项式运算及其求根【例10】试用例7.8的4次多项式与多项式2x2-x+3相除。
A=[1800-10];B=[2-13];[P,r]=deconv(A,B)P=0.5000 4.2500 1.3750r=000-11.3750-14.1250商多项式P为0.5x2+4.25x+1.375,余项多项式r为-11.375x-14.125。
1.已知某班的5名学生的三门课成绩列表如下:学生序号 1 2 3 4 5高等数学78 89 64 73 68外语83 77 80 78 70MATLAB语言82 91 78 82 68试写出有关命令,先分别找出三门课的最高分及其学生序号;然后找出三门课总分的最高分及其学生序号。
2.针对上小题的成绩表,求出其三门课总分存入数组ZF,再利用SORT命令对之按降序排序,同时把相应的学生序号存入数组XH。
3.今有多项式P1(x)=x4-2x+1,P2(x)=x2+4x-0.5,要求先求得P(x)=P1(x)+P2(x),然后计算xi=0.2*i各点上的P(xi)(i=0,1,2,…,5)值。
4.试编一个m程序,将一维数组x中的N个数按颠倒的次序重新存储。
如N=5,原来x为:x=[ 1 3 5 7 9 ]而经过颠倒处理后x中数据的次序应该为:x=[97531]。