太阳黑子MATLAB
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章:MATLAB图像处理简介MATLAB(Matrix Laboratory)是一种强大的数值计算和数据可视化软件,广泛应用于各个领域,包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章:MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中,可以使用imread函数读取不同格式的图像文件,并使用imshow函数显示图像。
此外,还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息,如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章:图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像,可以减少图像的数据量,简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中,可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像,并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章:图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作,用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数,如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法,并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章:图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程,常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中,可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像,并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章:图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作,用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数,可以实现复杂的图像变换。
第七章:图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤,用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中,可以使用各种特征提取函数,如imgradient、imhistogram和imcontour等。
-Lyapunov指数的计算方法
【总结】Lyapunov指数的计算方法非线性理论近期为了把计算LE的一些问题弄清楚,看了有7~9本书!下面以吕金虎《混沌时间序列分析及其应用》、马军海《复杂非线性系统的重构技术》为主线,把目前已有的LE计算方法做一个汇总!1. 关于连续系统Lyapunov指数的计算方法连续系统LE的计算方法主要有定义方法、Jacobian方法、QR分解方法、奇异值分解方法,或者通过求解系统的微分方程,得到微分方程解的时间序列,然后利用时间序列(即离散系统)的LE求解方法来计算得到。
关于连续系统LE的计算,主要以定义方法、Jacobian方法做主要介绍内容。
(1)定义法定义法求解Lyapunov指数.JPG关于定义法求解的程序,和matlab板块的“连续系统LE求解程序”差不多。
以Rossler系统为例Rossler系统微分方程定义程序function dX = Rossler_ly(t,X)% Rossler吸引子,用来计算Lyapunov指数% a=0.15,b=0.20,c=10.0% dx/dt = -y-z,% dy/dt = x+ay,% dz/dt = b+z(x-c),a = 0.15;b = 0.20;c = 10.0;x=X(1); y=X(2); z=X(3);% Y的三个列向量为相互正交的单位向量Y = [X(4), X(7), X(10);X(5), X(8), X(11);X(6), X(9), X(12)];% 输出向量的初始化,必不可少dX = zeros(12,1);% Rossler吸引子dX(1) = -y-z;dX(2) = x+a*y;dX(3) = b+z*(x-c);% Rossler吸引子的Jacobi矩阵Jaco = [0 -1 -1;1 a 0;z 0 x-c];dX(4:12) = Jaco*Y;求解LE代码:% 计算Rossler吸引子的Lyapunov指数clear;yinit = [1,1,1];orthmatrix = [1 0 0;0 1 0;0 0 1];a = 0.15;b = 0.20;c = 10.0;y = zeros(12,1);% 初始化输入y(1:3) = yinit;y(4:12) = orthmatrix;tstart = 0; % 时间初始值tstep = 1e-3; % 时间步长wholetimes = 1e5; % 总的循环次数steps = 10; % 每次演化的步数iteratetimes = wholetimes/steps; % 演化的次数mod = zeros(3,1);lp = zeros(3,1);% 初始化三个Lyapunov指数Lyapunov1 = zeros(iteratetimes,1); Lyapunov2 = zeros(iteratetimes,1); Lyapunov3 = zeros(iteratetimes,1);for i=1:iteratetimestspan = tstart:tstep:(tstart + tstep*steps); [T,Y] = ode45('Rossler_ly', tspan, y);% 取积分得到的最后一个时刻的值y = Y(size(Y,1),:);% 重新定义起始时刻tstart = tstart + tstep*steps;y0 = [y(4) y(7) y(10);y(5) y(8) y(11);y(6) y(9) y(12)];%正交化y0 = ThreeGS(y0);% 取三个向量的模mod(1) = sqrt(y0(:,1)'*y0(:,1));mod(2) = sqrt(y0(:,2)'*y0(:,2));mod(3) = sqrt(y0(:,3)'*y0(:,3));y0(:,1) = y0(:,1)/mod(1);y0(:,2) = y0(:,2)/mod(2);y0(:,3) = y0(:,3)/mod(3);lp = lp+log(abs(mod));%三个Lyapunov指数Lyapunov1(i) = lp(1)/(tstart);Lyapunov2(i) = lp(2)/(tstart);Lyapunov3(i) = lp(3)/(tstart);y(4:12) = y0';end% 作Lyapunov指数谱图i = 1:iteratetimes;plot(i,Lyapunov1,i,Lyapunov2,i,Lyapunov3)程序中用到的ThreeGS程序如下:%G-S正交化function A = ThreeGS(V) % V 为3*3向量v1 = V(:,1);v2 = V(:,2);v3 = V(:,3);a1 = zeros(3,1);a2 = zeros(3,1);a3 = zeros(3,1);a1 = v1;a2 = v2-((a1'*v2)/(a1'*a1))*a1;a3 = v3-((a1'*v3)/(a1'*a1))*a1-((a2'*v3)/(a2'*a2))*a2;A = [a1,a2,a3];计算得到的Rossler系统的LE为———— 0.063231 0.092635 -9.8924Wolf文章中计算得到的Rossler系统的LE为————0.09 0 -9.77需要注意的是——定义法求解的精度有限,对有些系统的计算往往出现计果和理论值有偏差的现象。
常见信号的傅里叶变化
常见信号的傅里叶变化题目:用MATLAB对常见信号的Fourier变换分析姓名:王聪学号: 200606302036专业:电子信息科学与技术年级: 2006级院系:物理与电子工程学院完成日期: 2010年5月指导教师:潘孟美本科生毕业论文(设计)独创性声明本人声明所呈交的毕业论文(设计)是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,本论文中没有抄袭他人研究成果和伪造数据等行为。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
论文(设计)作者签名:日期:本科生毕业论文(设计)使用授权声明海南师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交毕业论文(设计)的复印件和磁盘,允许毕业论文(设计)被查阅和借阅。
本人授权海南师范大学可以将本毕业论文(设计)的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复印手段保存、汇编毕业论文(设计)。
论文(设计)作者签名:日期:指导教师签名:日期: (18)用MATLAB对常见信号的Fourier变换分析作者:王聪指导教师:潘孟美(海南师范大学物理与电子工程学院,海口,571158)摘要: MATLAB软件在多个研究领域都有着广泛的应用,其中,它的频谱分析设计功能很强,从而使信号处理变得十分简单、直观。
傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号,再利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。
应用MATLAB实现信号的谱分析和对信号消噪。
关键词:傅里叶变换 ; MATLAB软件 ;信号消噪The analysis of common signal’s Fourier transformation by MatlabAuthor:Wang Cong Professor Pan Mengmei (College of Physics & Electronic Engineering , Hainan normal university,Haikou, 571158)Abstract: The software of MATLAB has got extensive application in several researches realm. Among them, its frequency chart analysis is very strong, making signal handled to become very brief, intuitionistc. Fourier transformation makes the original time domain signal whose analysis is difficult easy, by transformting it into frequency domain signal that can be transformed into time domain signal by inverse transformation of Fourier. Using Matlab realizes signal spectral analysis and signal denoising.Key word: Fourier transformation, software of matlab ,signal denoising1.引言MATLAB是一种面向科学与工程计算的高级语言,现在已成为国际公认的最优秀的科技应用软件,在世界范围内广为流传和使用。
太阳黑子
太阳黑子周期规律一、太阳黑子简介太阳黑子是太阳光球上的临时现象,它们在可见光下呈现比周围区域黑暗的斑点。
它们是由高密度的磁性活动抑制了对流的激烈活动造成的,在表面形成温度降低的区域。
虽然它们的温度仍然大约有3000-4500K,但是与周围5,780K的物质对比之下,使它们清楚的显视为黑点,因为黑体(光球非常近似于黑体)的热强度(I)与温度(T)的四次方成正比。
如果将黑子与周围的光球隔离开来,黑子会比一个电弧更为明亮。
当它们在太阳表面横越移动时,会膨胀和收缩,直径可以达到80,000公里,因此在地球上不用望远镜也可以直接看见。
激烈的磁场活动显示,太阳黑子会导致次一级的活动,像是冕圈和再联结事件。
大多数的闪焰和日冕物质抛射都起源于可见到黑子群存在的磁场活动区域。
相似的现象也在一些有着星斑的恒星上被直接观测到。
太阳黑子很少单独活动,常是成群出现,太阳黑子是人们最早发现也是人们最熟悉的一种太阳表面活动。
因为太阳内部磁场发生变化,太阳黑子的数量并不是固定的,它会随着时间的变化而上下波动,每隔一定时间会达到一个最高点,这段时间就被称之为一个太阳黑子周期。
黑子的活动周期为11.2年,活跃时会对地球的磁场产生影响,主要是使地球南北极和赤道的大气环流作经向流动,从而造成恶劣天气,使气候转冷。
严重时会对各类电子产品和电器造成损害。
二、实验基本原理2.1基本依据在该试验中,主要根据数字信号处理中的自相关理论并且应用matlab软件来计算太阳黑子周期。
2.2自相关的基本定义首先要介绍一下互相关:互相关函数是描述随机信号x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1,t2间的相关程度。
互相关函数是在频域内两个信号是否相关的一个判断指标,把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。
它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号,对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效。
设有两个实信号x(n),y(n)。
则定义两个序列互相关为:∞r xy(m)=∑x(n)y(n−m)=x(m)∗y(−m)n=−∞自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1,t2间的相关程度。
matlab函数5
abs0绝对值函数acos()反余弦函数acosh0反双曲余弦函数acot()反余切函数acoth()反双曲余切函数acsc()反余割函数acsch()反双曲余割函数airfoil()NASA翼面稀疏矩阵显示all()测试向量中所有元素是否为真angle()相角函数any()测试向量中是否有为真元素ans()返回最新结果arith()MATLAB的各种算术运算符信息asec()反正割函数asech()反双曲正割asin()反正弦函数asinh()反双曲正弦atan()反正切函数atan2()四个象限内反正切atanh()反双曲正切auread()读声音文件auwrite()写声音文件axes()坐标轴任意形式的设定axis()坐标轴标度设定balance()改进特征精度的均衡变换bar()绘制条形图bench()MATLAB测试基准问题blanks()设置一个由空格组成的字符串bone带有蓝色的灰度颜色表break中断循环执行的语句brighten()使图形色调变亮bucky Buckminister Fuller拱形演示caxis()伪颜色坐标轴设定cd改变当前的工作目录cdf2rd()复块对角矩阵到实块对角阵转换ceedit设置命令行编辑与回调的参数ceil()对+∞方向取整数census2000年美国人口普查预测chol()Cholesky分解c1a清除当前坐标轴clabel()等高线剖面标志clc清除命令窗口显示clear删除内存中的变量与函数clf清除当前图形窗口clock时钟close关闭图形窗口clommd()最小列的阶次colon冒号表达式的帮助信息colormap()设定颜色可查表colormenu颜色表演示colperm()由非零数据的计数来排列各列comet()彗星状轨迹绘制comet3()绘制三维彗星状的轨迹compan()生成伴随矩阵compass()绕行曲线绘制computer()计算机类型测试cond()求矩阵的条件数cond()共轭复数函数condest()估算范数contour()等高线图形绘制contour3()三维等高线绘制contourc()等高线绘图计算contrast()灰度对比度设置conv()求多项式乘法的卷积conv2()二维卷积cool天蓝粉色基色颜色表copper线性铜色调颜色表corrcoef()相关函数系数cos()余弦函数cosh()双曲余弦cot()余切函数coth()双曲余切cov()协方差矩阵cplxdemo复变量函数映射函数演示cplxpair()将数据按共轭复数对重新排序cputime0所用的CPU时间csc()余割函数csch()双曲余割函数cusum()各元素累加积cylinder()产生柱体date()日期dbclear清除跟踪调试断点dbcont跟踪调试恢复执行dbdown改变局部工作空间内容dbquit退出跟踪调试模式dbstack列出函数调用关系dbstatus列出所有的断点情况dbstep跟踪调试单步执行dbstop设置跟踪调试断点dbtype列出带有命令行标号的.M文件dbup改变局部工作空间内容deblank消除字符串中的空格dec2hex()十进制到十六进制的转换deconv()因式分解与多项式除法del2()离散Laplace变换delete删除文件delsqdemo各种域上的有限差分演示demo运行MATLAB演示程序det()求矩阵的行列式diag()建立对角矩阵或获取对角向量diary将MATLAB运行的命令存盘diff()差分函数与近似微分diffuse()图像柔焦处理dir列出当前目录的内容disp()显示矩阵或文本dmperm()Dulmage-Mendelsohn分解drawnow刷新绘图指令队列earthmap地球拓扑图形的显示echo显示文件中的MATLAB命令eig()求矩阵的特征值与特征向量elgmovie对称矩阵特征值求解过程演示else与if一起使用的转移语句elseif与If一起使用的转移语句end结束控制语句块的命令eps浮点相对差限error()显示错误信息并中断函数errorbar()误差条型图绘制etree()矩阵消元树结构etreeplot()绘制消元路径etime()所用时间的函数eval()执行MATLAB语句构成的字符串exist()检验变量或文件是否已经定义expm()矩阵指数函数expml()expm()函数的.M文件实现expm2()Taylor级数求矩阵指数expm3()特征值特征向量法求矩阵指数exp()指数函数eye()产生单位阵fclose()关闭文件feather羽状图形绘常feof()测试文件是否结束ferror()查询文件输入输出错误状态reval()执行字符串指定的文件fft()离散Fourier变换fft2()二维离散Fourier变换fftdemo快速Fourier变换演示ffshift()去掉谱分析中的直流分量fegtl()从文件读入一行数据(忽略fgets()从文件读入一行数据(保留figure()生成绘图窗口fill()绘制充填的二维多边形fill3()绘制充填的三维多边形filter()一维数字滤波filter2()二维数字滤波find()查找非零元素的下标findstr()由一个字符串中查找finite()若参数为有限元素则为真fitdemo非线性最优化拟合演示fix()对零方向取整数flag红白蓝黑基色颜色表fliplr()按左右方向翻转元素flipud()按上下方向翻转矩阵元素floor()对负无穷方向取整数fops()浮点运算计数器fmin()单变量最优化函数fmins()多变量最优化函数fopen()打开文件for循环语句format设置输出格式fourier Fourier级数展开图形演示fplot()给定函数绘图fplotdemo函数图形绘制演示fptintf()有格式地向文件写入数据fread()从文件读入二进制数据frewind()将文件指针至文件开头fscanf()从文件有格式地读入数据fseek()设置文件位置指针ftell()获得文件位置指针full()由稀疏矩阵变换常规矩阵function MATLAB函数表达式的引funm()矩阵的任意函数fwrite()将二进制数据写入文件fzero()单变量函数求根gallery()生成一些小的测试矩阵gca()获得当前坐标轴的句柄gcf()获得当前图形的窗口句柄get()获得对象属性getenv获得环境参数getframe()获得一幅“电影”图像ginput()由鼠标器作图像输入gllobal定义全局变量gplot()绘制图论图形gray线性灰度颜色表graymon()将图形窗口设置成灰度默grid给图形加网格线griddata()插值用数据网格生成gradient0近似梯度计算gtext()在鼠标指定的位置加文字说明hadamard()生成Hadamard矩阵hankel()生成Hankel矩阵help启动联机帮助文件显示hess()求取Hessenberg标准型hex2num()十六进制到IEEE浮点数的转换hex2dec()十六进制到十进制的转换hidden网格图隐含线设置开关hilh()生成Hibert矩阵hist()直方图绘制hold当前图形保护模式home将光标移动到左上角位置hostid MATLAB服务器的主机代号hot黑红黄白基色颜色表hsv色度饱和值(HSV)颜色表hsv2rgb()HSV对RGB颜色的转换if条件转移语句ifft()离散Fourier逆变换ifft2()二维离散Fourier逆变换imag()求取虚部函数image创建图像lmagedemo MATLAB4.0版图形处理功能演示inf无穷大(保留变量)info显示MATLAB与MathWorks信息input()带有提示的键盘输入函数int2str()整数转换为字符串interpl()一维插值(一维查表)interp2()二维插值(二维查表)interp1()利用FFT的一维插值intro MATLAB引言信息inv()矩阵求逆invhilb()生成逆Hibert矩阵isempty()若参数为空矩阵,则结果为真isglobal()若参数为全局变量则为真ishold()若屏幕处于保护状态则为真isieee()若有IEEE算术标准则为真isinf()若参数为Inf,则结果为真isletter()若字符串为字母组成则为真isnan()若参数为NaN,则结果为真issparse()若矩阵为稀疏表示则为真isstr()若参数为字符串,则结果为真jet HSV色调的变化型keyboard启动键盘管理程序knot围绕三维结的柱形显示kron()Kronecke乘积函数lasterr()查询上的一条错误信息lengty()查询向量的维数life Conway生命假设的MATLAB版linspace()构造线性分布的向量load从文件中读如变量log()自然对数函数logl0()常用对数函数loglog()全对数坐标图绘制logm()矩阵的对数logspace0构造等对数分布的向量lookfor对HELP信息中的关键词查找lorenz Lorenz混沌吸引子的曲线lower()将一个字符串内容转换为小写lscov0最小二乘方差1u()矩阵的三角(LU分解)magic()生成魔术矩阵matlabrc启动主程序max()求向量中最大元素mean()求向量各元素均值median()求向量各元素中间值membrane产生MathWorks公司标志menu()产生用户输入的菜单mesh()三维网格图形meshc()带有等高线的网格图形mgshgrid()用x,y阵列构造三维图形meshz()带有零平面的三维网格图形min()求向量中最小元素more控制命令窗口的输出页面movie()播放存储的“电影”幅面moviein()初始化“电影”各幅图像内存mu21in()声音文件对线性标度文件的转换NaN不定式nargchk()函数输入输出参数个数检验nargin函数中实际输入变量个数nargout函数中实际输出变量个数newplot Nextpolt特性的.M文件前缀nextpow2()找出下一个2的指数nnls()非零最小二乘nnz()非零元素个数nonzeros()非零元素norm()求矩阵的范数normest()估算范数null()右零空间num2str()将数值转换为字符串nzmax()允许的非零元素存储空间ode23()微分方程低阶数值解法ode23p()微分方程低阶数值解法并画图ode45()微分方程高阶数值解法odedemo常微分方程演示ones()产生元素全部为1的矩阵orient()设置打印纸方向orth正交空间pack整理工作空间内存patch()低级填充多边形绘制函数path设置或查询MATLAB的路径paren各种括号的查询信息pascal()生成Pascal矩阵pause()暂停函数pcolor()伪颜色绘图peaks两变量的峰值函数演示penny便士硬币的各个角度视图pi圆周率(n)pink粉色色调颜色表pinv()伪逆矩阵plot()线性坐标图形绘制plot3()绘制三维线或点型图形polar()极坐标图形绘制Poly()求矩阵的特征多项式polyder()多项式求导polyfit()数据的多项式拟合polyval()多项式求值polyvalm()多项式矩阵求值print()打印图形或将图形存盘printopt()建立打印机默认值prism光谱颜色表prod()对向量中各元素求积punct各种标点符号的查询信息qr()矩阵的正交三角化(QR)分解qrdelete()QR分解中删除一列qrinsert()QR分解中插入一列quad()低阶数值积分算法quad8()高阶数值积分算法quaddemo自适应变步长数值演示quake Loma Prieta地震模型quit退出MATLAB环境quiver()箭头图形qz()广义特征值问题求解(QZ算法rand()产生随机矩阵randn()产生正态分布随机阵randperm()随机置换向量rank()求矩阵的秩rbbox()擦除框rcond()L1NPACK倒数条件估计real()求取实部函数realmex最大浮点数值realmin最小浮点数值relop各种关系符号的查询信息rem()除法的余数reset()恢复对象特性retur返回到主调函数的命令rgb2hsv()RGB对HSV颜色的转换rgbplot()绘制颜色图roost()求多项式的根rose()极坐标(角度)直方图绘制rosser()典型的对称矩阵特征值问题测试rot90()将矩阵元素旋转90度round()截取到最近的整数rref()矩阵的行阶梯型实现rrefmovie消元法解方程过程演示rsf2csf()实块对角阵转移复块对角阵save将工作空间中变量存盘saxis()声音坐标轴处理surfnorm()表面图形规范化schur()Schur分解script MATLAB语句及文件信息sec()正割函数sech()双曲正割semilogx()x轴半对数坐标图形绘制semilogy()y轴半对数坐标图形绘制sepdemo有限元网格图演示set()设置对象属性setstr()将数值转换为字符串shading阴影模式sigdemol离散Fourier变换演示sigdem02连续Fourier变换演示sign()符号函数sin()正弦函数sinh()以曲正弦size()查询矩阵的维数slash求解线性方程(左除右除)信息slice()容量可视图形sort()对向量中各元素排序sound()将数据向量转换为声音soundemo MATLAB的声音功能演示spalloc()给非零元素定位存储空间sparse()从常规矩阵转换稀疏矩阵sparsity稀疏矩阵排序效应演示spaugment()建立最小二乘增广系统spconvert()由稀疏矩阵外部格式进行转换spdiags()稀疏对角矩阵specular()反射speye()稀疏单位矩阵spfunF()对稀疏矩阵处理的非线性函数sphere()产生球面spinmap()使颜色旋转spline2rd二维样条函数演示spenes0将原稀疏矩阵非零元素用1取代spparms0设置稀疏矩阵参数sprank()结构秩数sprandn0稀疏随机矩阵sprandsym()稀疏对称随机矩阵sprintf0按照C语言格式书写字符串spy()绘制稀疏矩阵结构sqdemo超二次锥面的显示sqrt()平方根函数sqrtm0矩阵的平方根sscan《)按照C语言格式读字符串stairs0阶梯图形绘制startup MATLAB自启动文件std0求向量中各元素标准方差stem()离散序列柄状图形绘制str2mat0字符串转换成矩阵str2num()字符串转换为实型数据strcmf《)字符串比较s trmgs关于MATLAB字符串的帮助信息subplot将图形窗口分成若干个区域subscribe成为MATLAB的签约用户subspac町)子空间sum0对向量中各元素求和sunspots太阳黑子活动模拟surf()三维表面图形surface()创建曲面surfc0带有等高线的三维表面图形sum0带有光照阴影的三维表面图形wd()奇异值分解(SVD)symbfacO符号因式分解svmmmd对称最小阶次symrcm0逆序Cuthill-McKee排序tan()·正切函数tanh0双曲正切terminal设置图形终端类型text0在图形上加文字说明nc()启动秒表计时器title0给图形加标题toc()读取秒表计时器toeplitz0生成Toeplitz矩阵trace()求矩阵的迹trapzO梯形法求数值积分treelayout()树状结构treeplOt()画出分割路径的图形tril()提取矩阵的下三角部分u4u0提取矩阵的上三角部分type列出.M文件uicontroU)建立用户界面控制的函数ungetfile()标准读盘文件名处理对话框uisetcolor0标准颜色设置对话框uisetfont()标准字体设置树对话框unix执行操作系统命令并回结果unwrap()除去每360‘的跳跃uppe吖)将一个字符串内容转换为大写vander()生成Vandermonde矩阵VeT显示程序版本号version显示MATLAB版本号vibes L型振荡动画view()三维图形视角指定viewmtx0显示坐标变换矩阵waterfall()瀑布图what列出当前目录下的有关文件whatsnew手册中未给出的新特性which找出函数与文件所在的目录名while循环语句whitebg将图形窗口设置成白色背景who简要列出工作空间变量名whos详细列出工作空间变量名why给出简要的回答wilkinson生成Wilkinson特征值测试矩阵xlabel()给图形加X轴标注xor0逻辑异或ylabel()给图形加Y轴标注zero&mo求根演示zeros()产生零矩阵zlabel()给图形加Z轴标注BusyAction对根屏幕对象不起作用ButtonDownFcn对根屏幕对象不起作用CallbackObject回调程序正在执行的对象的句柄句柄Children子对象句柄,包括所有未被隐藏的图形对象句柄Clipping对根屏幕对象不起作用CreateFcn对根屏幕对象不起作用CurrentFigure当前图形窗口的句柄DeleteFcn对根屏幕对象不起作用Diary日志文件模式,采用这种模式时,MATLAB将保留一个文件(文件名由DiaryFile指定)用以保存所有的键盘输入和尽可能多的输出结果。
MATLAB实验指导书(DOC)
MATLAB实验指导书(DOC)MATLAB实验指导书前⾔MATLAB程序设计语⾔是⼀种⾼性能的、⽤于科学和技术计算的计算机语⾔。
它是⼀种集数学计算、分析、可视化、算法开发与发布等于⼀体的软件平台。
⾃1984年MathWorks公司推出以来,MATLAB以惊⼈的速度应⽤于⾃动化、汽车、电⼦、仪器仪表和通讯等领域与⾏业。
MATLAB有助于我们快速⾼效地解决问题。
MATLAB相关实验课程的学习能加强学⽣对MATLAB程序设计语⾔理解及动⼿能⼒的训练,以便深⼊掌握和领会MATLAB应⽤技术。
⽬录基础型实验............................................................................................ - 1 - 实验⼀MATLAB集成环境使⽤与基本操作命令练习............. - 1 - 实验⼆MATLAB中的数值计算与程序设计 ............................. - 7 - 实验三MATLAB图形系统......................................................... - 9 -基础型实验实验⼀ MATLAB 集成环境使⽤与基本操作命令练习⼀实验⽬的熟悉MATLAB 语⾔编程环境;熟悉MATLAB 语⾔命令⼆实验仪器和设备装有MATLAB7.0以上计算机⼀台三实验原理MATLAB 是以复杂矩阵作为基本编程单元的⼀种程序设计语⾔。
它提供了各种矩阵的运算与操作,并有较强的绘图功能。
1.1基本规则1.1.1 ⼀般MATLAB 命令格式为[输出参数1,输出参数2,……]=(命令名)(输⼊参数1,输⼊参数2,……)输出参数⽤⽅括号,输⼊参数⽤圆括号如果输出参数只有⼀个可不使⽤括号。
1.1.2 %后⾯的任意内容都将被忽略,⽽不作为命令执⾏,⼀般⽤于为代码加注释。
MATLAB实验指导书(共5篇)
MATLAB实验指导书(共5篇)第一篇:MATLAB实验指导书MATLAB 实验指导书皖西学院信息工程学院实验一 MATLAB编程环境及简单命令的执行一、实验目的1.熟悉MATLAB编程环境二、实验环境1.计算机2.MATLAB7.0集成环境三、实验说明1.首先应熟悉MATLAB7.0运行环境,正确操作2.实验学时:2学时四、实验内容和步骤1.实验内容(1)命令窗口的使用。
(2)工作空间窗口的使用。
(3)工作目录、搜索路径的设置。
(4)命令历史记录窗口的使用。
(5)帮助系统的使用。
(6)了解各菜单的功能。
2.实验步骤(1)启动MATLAB,熟悉MATLAB的桌面。
(2)进入MATLAB7.0集成环境。
(3)在命令窗口执行命令完成以下运算,观察workspace的变化,记录运算结果。
1)(365-52⨯2-70)÷3 2)>>area=pi*2.5^2 3)已知x=3,y=4,在MATLAB中求z:x2y3 z=2(x-y)4)将下面的矩阵赋值给变量m1,在workspace中察看m1在内存中占用的字节数。
⎡162313⎤⎢511108⎥⎥m1=⎢⎢97612⎥⎢⎥414151⎣⎦执行以下命令>>m1(2 , 3)>>m1(11)>>m1(: , 3)>>m1(2 : 3 , 1 : 3)>>m1(1 ,4)+ m1(2 ,3)+ m1(3 ,2)+ m1(4 ,1)5)执行命令>>helpabs 查看函数abs的用法及用途,计算abs(3 + 4i)6)执行命令>>x=0:0.1:6*pi;>>y=5*sin(x);>>plot(x,y)7)运行MATLAB的演示程序,>>demo,以便对MATLAB有一个总体了解。
五、思考题1、以下变量名是否合法?为什么?(1)x2(2)3col(3)_row (4)for2、求以下变量的值,并在MATLAB中验证。
matlab基本原理
matlab基本原理Matlab是一种高级编程语言和环境,广泛应用于科学、工程和数学领域。
它的基本原理包括以下几个方面:1. 语言特性:Matlab具有丰富的数据结构和函数库,能够处理多种类型的数据,如标量、向量、矩阵和数组。
它支持基本的数学运算和逻辑操作,以及控制流程和函数定义。
2. 变量和赋值:在Matlab中,可以使用变量来存储数据,并通过赋值语句将值分配给变量。
变量的名字可以是任意有效的标识符,但需要注意避免使用Matlab的保留关键字。
3. 数学运算:Matlab提供了丰富的数学函数,可以进行各种数值计算和运算。
这些函数可以用于求解方程、求导数、求解线性方程组、计算矩阵的特征值等等。
4. 数据可视化:Matlab具有强大的数据可视化功能,可以用于绘制二维和三维图形,展示数据的分布和趋势。
通过可视化,可以更直观地理解数据的特征和关系。
5. 脚本和函数:Matlab支持脚本和函数的编写,以实现复杂的算法和任务。
脚本是一系列按顺序执行的Matlab语句,而函数是可重复使用的代码块,接受输入参数并返回输出结果。
6. 文件管理:Matlab提供了文件管理的功能,可以读取和写入文件,以及管理文件夹和路径。
这对于处理大量数据和输出结果非常有用。
7. 调试和性能优化:Matlab提供了调试工具,可以帮助用户查找和修复代码中的错误。
此外,还可以使用一些技术和工具来优化代码的性能,提高计算效率。
总之,Matlab是一门功能强大的编程语言,它的基本原理包括语言特性、变量赋值、数学运算、数据可视化、脚本和函数、文件管理,以及调试和性能优化。
通过掌握这些原理,可以灵活应用Matlab进行数据处理、算法实现和科学计算。
【精编范文】太阳黑子简介-word范文 (5页)
本文部分内容来自网络整理,本司不为其真实性负责,如有异议或侵权请及时联系,本司将立即删除!== 本文为word格式,下载后可方便编辑和修改! ==太阳黑子简介篇一:太阳黑子乐队简介 (1)太阳黑子乐队简介太阳黑子,来自广州的一支重型乐队,成军于201X年末。
他们每一天都成长在是非对错的环境里,正因为这样!掀翻一切,如同黑子爆发式地冲击大地是他们不变的创作宗旨!乐队成员Vocal:张译匀,叶宇阳Guitar:黄柏滔,黄钟祥Bass:陈智兴Keyboard:魏威Drum:钟新超音乐现场201X年3月22日荣声高校联演第6击第三场201X年5月15日中大南方摇滚节201X年5月23日广科风起云涌摇滚节201X年9月20日重型新势力专场飞 Livehouse201X年10月31日举足轻重音乐会前奏音乐中心201X年11月26日华夏第二届摇滚节201X年12月21日破茧2专场 191Space201X年12月26日荣声高校联演第7击第四场 SD Livehouse201X年3月22日广大华软摇滚节201X年4月25日鸣争暗斗肇庆站篇二:太阳黑子太阳黑子周期规律一、太阳黑子简介太阳黑子是太阳光球上的临时现象,它们在可见光下呈现比周围区域黑暗的斑点。
它们是由高密度的磁性活动抑制了对流的激烈活动造成的,在表面形成温度降低的区域。
虽然它们的温度仍然大约有3000-4500K,但是与周围5,780K的物质对比之下,使它们清楚的显视为黑点,因为黑体(光球非常近似于黑体)的热强度(I)与温度(T)的四次方成正比。
如果将黑子与周围的光球隔离开来,黑子会比一个电弧更为明亮。
当它们在太阳表面横越移动时,会膨胀和收缩,直径可以达到80,000公里,因此在地球上不用望远镜也可以直接看见。
激烈的磁场活动显示,太阳黑子会导致次一级的活动,像是冕圈和再联结事件。
大多数的闪焰和日冕物质抛射都起源于可见到黑子群存在的磁场活动区域。
相似的现象也在一些有着星斑的恒星上被直接观测到。
Matlab主要函数使用方法
Matlab主要函数使用方法Matlab是一种强大的数值计算和科学计算软件,它提供了许多函数和工具,可以帮助用户进行各种数学和科学计算。
在本文中,我将介绍Matlab中一些常用的函数和它们的使用方法。
1. plot函数:用于绘制二维图形。
语法为plot(x, y),其中x和y分别是要绘制的数据的向量。
可以使用不同的线条样式和颜色来自定义图形的外观。
2. imshow函数:用于显示图像。
语法为imshow(A),其中A是要显示的图像矩阵。
可以使用colormap函数来自定义颜色映射。
3. imread函数:用于读取图像文件。
语法为A = imread(filename),其中filename是要读取的图像文件的名称。
可以使用imwrite函数将图像保存为文件。
4. hist函数:用于绘制直方图。
语法为hist(x),其中x是要绘制直方图的数据向量。
可以使用不同的参数来自定义直方图的外观。
5. sum函数:用于计算向量或矩阵的元素之和。
语法为s = sum(x),其中x是要求和的向量或矩阵。
可以指定维度来求解其中一维度上的和。
6. mean函数:用于计算向量或矩阵的平均值。
语法为m = mean(x),其中x是要计算平均值的向量或矩阵。
可以指定维度来求解其中一维度上的平均值。
7. max函数:用于找到向量或矩阵中的最大值。
语法为m = max(x),其中x是要找到最大值的向量或矩阵。
可以指定维度来求解其中一维度上的最大值。
8. min函数:用于找到向量或矩阵中的最小值。
语法为m = min(x),其中x是要找到最小值的向量或矩阵。
可以指定维度来求解其中一维度上的最小值。
9. rand函数:用于生成随机数。
语法为r = rand(n),其中n是要生成的随机数的个数。
可以使用不同的参数来指定随机数的范围和分布。
10. linspace函数:用于生成等间距的向量。
语法为x =linspace(a, b, n),其中a和b是向量的起始和结束值,n是向量的长度。
数学实验MATLAB第五章
学习方法与建议
学习方法
通过理论学习和实践操作相结合的方式,深入理解MATLAB高级编程技术的原 理和应用。
建议
在学习本章之前,读者应该已经具备一定的MATLAB基础知识和编程经验。同 时,建议读者在学习过程中多进行实践操作,通过编写代码来加深对知识点的 理解和掌握。
02 MATLAB基础知识回顾
数学实验matlab第五章
目 录
• 第五章概述 • MATLAB基础知识回顾 • 数组与矩阵操作 • 数值计算与数据分析 • 程序设计与优化 • 综合应用与案例分析
01 第五章概述
章节内容与目标
内容
介绍MATLAB中的高级编程技术 ,包括脚本和函数编程、数据结 构和算法、面向对象编程等。
目标
通过学习本章,读者应该能够熟 练掌握MATLAB的高级编程技术 ,并能够灵活运用这些技术解决 复杂的数学问题。
运算符与函数
运算符
详细讲解MATLAB中的运算符, 包括算术运算符、关系运算符、 逻辑运算符等。同时介绍运算符
的优先级和结合性。
函数
阐述函数的概念,以及如何在 MATLAB中定义和使用函数。同时 介绍函数的输入和输出参数,以及 函数的返回值。
常用函数
介绍MATLAB中常用的函数,包括 数学函数、字符串处理函数、文件 操作函数等。同时给出函数的语法 和使用示例。
矩阵的乘法
按照矩阵乘法的规则进行运算 ,结果矩阵的维数可能发生变
化。
矩阵的转置
将矩阵的行和列互换,得到转 置矩阵。
矩阵的逆
对于方阵,若其逆矩阵存在, 则可以通过特定的运算求得逆
矩阵。
数组与矩阵的应用举例
线性方程组求解
数据分析与处理
2024版MATLAB基础教程(第五版)全套教学课件
强化学习算法如Q-learning、SARSA 等也可以在MATLAB中进行实现和仿 真。
监督学习
无监督学习
深度学习
强化学习
MATLAB支持各种监督学习算法的实 现,如线性回归、逻辑回归、支持向 量机等。
MATLAB还提供了深度学习工具箱, 支持各种深度学习模型的构建和训练。
其他应用领域探讨
控制系统设计 数字图像处理 生物信息学
详细讲解如何创建符号对象,包括符号变量、符号表达式、符号函数等,
以及如何进行符号对象的操作,如符号表达式的化简、求值等。
03
符号微积分
介绍符号微积分的基本概念和运算规则,包括符号函数的极限、导数、
积分等运算。
方程求解与函数极值问题
线性方程组求解 介绍线性方程组的基本概念和解法,包括直接法和迭代法, 以及如何使用MATLAB求解线性方程组。
MATLAB面向对象编程
定义类、创建对象、访问属性和方法、实现继承和多态
文件操作与数据处理方法
文件操作
打开和关闭文件、读写文件内容、处理二进制文件
数据处理
数据导入和导出、数据清洗和转换、数据可视化和分析
实践案例分析:科学计算问题求解
案例一
求解线性方程组
案例二
数值积分与微分
案例三
常微分方程求解
案例四
avi、gif等格式转换
可视化工具箱介绍
MATLAB图形界面设计工具
GUIDE
数据可视化工具箱
Data Visualization Toolbox
地图可视化工具箱
Mapping Toolbox
信号处理可视化工具箱
Signal Processing Toolbox
2024年MATLAB快速入门
使用try-catch结构捕获并处理程序运 行时可能出现的错误或异常。
10
03
数组、矩阵与向量操作
2024/2/29
11
数组的创建和操作
创建一维数组
使用方括号`[]`将元素括起来, 元素之间用空格或逗号分隔。
2024/2/29
创建二维数组
使用分号`;`将行分隔开,每行 内的元素用空格或逗号分隔。
控件、设置控件属性等。
04
GUI实例演示
通过实例演示GUI的设计与应用, 如数据可视化界面、参数设置界
面等。
33
交互式绘图工具使用指南
交互式绘图工具介绍 了解MATLAB提供的交互式绘图 工具,如绘图窗口、工具栏、菜 单等。
高级绘图功能 了解交互式绘图工具的高级功能 ,如三维图形绘制、动画制作等 。
调试工具
错误处理
性能优化
M以帮助 用户定位和修复代码中的错误 。
在编写自定义函数时,应使用 try-catch语句块来处理可能出 现的错误。这可以帮助确保函 数的稳定性和可靠性,并为用 户提供有关错误的详细信息。
为了提高MATLAB代码的性能 ,可以采取一些优化措施,如 向量化操作、预分配内存、避 免不必要的循环等。此外,还 可以使用MATLAB的性能分析 工具来识别和解决性能瓶颈。
MATLAB提供了多种文件格式转换工具,如 Excel转换工具、图像转换工具等,方便用 户在不同格式间进行转换。
26
07
数值计算及优化方法
2024/2/29
27
线性方程组求解过程演示
直接法
利用矩阵的初等行变换或高斯消元法,将线性方程组转化为上三角或下三角形式,然后回 代求解。
迭代法
matlab基础知识实验原理
matlab基础知识实验原理Matlab是一种常用的科学计算软件,它具有强大的矩阵计算能力和丰富的工具箱,广泛应用于信号处理、图像处理、数字信号处理、控制系统设计等领域。
本文将介绍Matlab的基础知识,包括Matlab的环境搭建、基本语法、矩阵操作和图形绘制等内容。
一、Matlab环境搭建要使用Matlab,首先需要安装Matlab软件并激活。
安装完成后,打开Matlab,就可以进入Matlab的开发环境。
Matlab的界面分为命令窗口、编辑器窗口、工作空间窗口和图形窗口等部分。
在命令窗口中可以输入和执行Matlab命令;在编辑器窗口中可以编写和保存Matlab脚本;在工作空间窗口中可以查看和管理变量;在图形窗口中可以显示和编辑图形。
二、Matlab基本语法Matlab的基本语法与其他编程语言有些差异,但也有很多相似之处。
Matlab中的变量不需要事先声明,可以直接赋值使用。
Matlab支持多种数据类型,包括数值型、字符型、逻辑型等。
数值型可以是整数或浮点数,字符型用单引号或双引号括起来,逻辑型只有两个取值:true和false。
Matlab中的运算符包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符等,可以对变量进行加减乘除等运算。
Matlab还支持矩阵运算,可以直接对矩阵进行加减乘除等运算。
Matlab提供了丰富的数学函数,可以对变量或矩阵进行各种数学运算,如sin、cos、log等。
三、矩阵操作Matlab是一种以矩阵为基础的计算软件,因此矩阵的操作是Matlab的重要部分。
Matlab可以方便地定义矩阵、进行矩阵运算和矩阵变换等。
定义矩阵可以使用方括号和分号,方括号表示矩阵的开始和结束,分号表示换行。
Matlab提供了丰富的矩阵运算函数,可以对矩阵进行加减乘除、转置、求逆等运算。
矩阵乘法使用*运算符,矩阵转置使用'运算符,矩阵求逆使用inv函数。
此外,Matlab还提供了一些特殊的矩阵函数,如单位矩阵eye、零矩阵zeros、随机矩阵rand等。
lstm多步预测matlab代码
lstm多步预测matlab代码LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种常用于序列预测的深度学习模型。
在本文中,我们将介绍如何使用 MATLAB 实现 LSTM 多步预测模型,并提供完整的代码示例。
步骤1: 数据准备在进行 LSTM 多步预测模型之前,需要准备好数据集。
我们可以使用 MATLAB 内置的数据集或者自己构建数据集。
在本文中,我们将使用 MATLAB 内置的 sunspot 数据集。
这个数据集包含了太阳黑子的观测值,时间跨度从 1749 年到 2017 年。
我们需要将数据集按照时间顺序排序,并将其分成训练集和测试集。
以下是数据准备的代码示例:```matlab% Load sunspot datasetload sunspot.dat% Sort the dataset based on timesunspot = sortrows(sunspot,1);% Divide the dataset into training and testing setstrain_data = sunspot(1:250,2);test_data = sunspot(251:end,2);```步骤2: 构建 LSTM 模型接下来,我们需要构建 LSTM 模型。
在本文中,我们将使用MATLAB 内置的 LSTM Layer 实现。
我们将使用一个单层 LSTM 模型,其中包含 100 个 LSTM 单元。
我们还将添加一个全连接层,用于输出预测结果。
以下是构建 LSTM 模型的代码示例:```matlab% Define the LSTM layerlstm_layer = lstmLayer(100);% Define the fully connected layerfc_layer = fullyConnectedLayer(1);% Combine the layers and define the networklayers = [ ...sequenceInputLayer(1)lstm_layerfc_layer];net = trainNetwork(train_data,train_data,layers);```在这里,我们使用 `trainNetwork` 函数对 LSTM 模型进行训练。
MATLAB太阳黑子活动周期
共有八种(在下文中介绍)。 ? (2)描图纸:印有与观测纸网格图同样大小稀疏网格图(直径为 10厘米,B0=0度,P=0度)
,也可以用白而薄的纸(纸上有直径 10厘米的圆) ? (3)天顶棱镜:若使用的太阳投影板平面与镜筒平行,需使用天顶棱镜改变光路。 ? (4)目镜:不能使用胶合目镜,用惠更斯目镜较为合适。不能使用高倍目镜。 ? (5)滤光片: ND中性滤光片,有 ND2、ND4、ND8多种。 ? (6)天文普及年历:观测当天的 B0、L0、P值都需从当年的天文年历中查得。 ? (7)常用的工具:铅笔、手表、红黄彩笔、尺、圆规、投影仪、小磁铁或夹子。
? 7、把投影相和描图纸的圆对齐并开始跟踪 ,在日面上找一颗 形状较为规 则的大黑子 ,适当调整望远镜的赤经、赤纬旋钮,当投影日面与描图纸 上的圆重合时迅速描下该黑子的位置, 其他黑子就可以以它为主参照黑 子定位。另外边看边记黑子群数、个数、形态、位置等 。 此时要对照前 一天的黑子描点图,并确定出黑子群的类型(采用苏黎式分类法)
? (8)带上前一天的描点图。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
? 1、将望远镜极轴大致对准北极,镜筒指向太阳,观察镜筒的影子,当影 子最小时,说明太阳已经大致对好。
? !!!请注意,千万不能用眼睛通过望远镜直接寻找太阳,寻星镜也最 好不要加装。
? 2、记录透明度、宁静度、云量、描图开始时间等观测背景数据。关于宁 静度和透明度的规定是这样的:范围是 0-5最好是5,最差是0,一般都要 在2.5以上才可以观测。宁静度与风有关,一般 4级以下可以定为 3。透明 度与污染等有关,取值看经验了。
? 8、描图时要迅速,手不要压屏,头不要碰目镜。
2024(完整版)MATLAB自学教程
01 MATLABChapterMATLAB概述与特点发展历程及应用领域发展历程应用领域安装与界面介绍安装用户可以从MathWorks官网下载MATLAB安装程序,根据提示完成安装过程。
安装过程中需要选择安装路径、添加环境变量等步骤。
界面介绍MATLAB界面包括命令窗口、工作空间、当前目录窗口、命令历史窗口等部分。
用户可以在命令窗口中输入命令并执行,工作空间展示当前变量和函数,当前目录窗口显示当前工作路径下的文件和文件夹,命令历史窗口记录用户输入的命令历史。
01020304变量与数据类型条件语句与循环语句数组与矩阵操作函数编写与调用基本操作入门02数据类型与运算规则Chapter整数类型包括有符号和无符号整数,如int8、uint8、int16、uint16等。
浮点数类型包括单精度和双精度浮点数,如single、double。
特殊数值如Inf表示无穷大,-Inf表示负无穷大,NaN表示非数字。
字符数组01字符串操作02字符编码03逻辑型数据逻辑函数逻辑运算逻辑值(~)等逻辑运算符。
逻辑真(true)和逻辑假(false)。
数组与矩阵运算规则数组创建数组索引矩阵运算特殊矩阵03程序设计基础ChapterMATLAB 中变量名区分大小写,以字母开头,可包含字母、数字和下划线,不能是MATLAB保留字。
变量命名规则变量作用域特殊变量局部变量只在其所在的函数或脚本中有效,全局变量在整个MATLAB 工作环境中都有效。
MATLAB 提供了一些特殊变量,如ans 、pi 、i 或j (虚数单位)等,可以直接使用。
变量命名规则及作用域条件语句if-else语句用于根据条件执行不同的代码块,switch-case语句用于多分支选择。
循环语句for循环用于指定次数的重复执行,while循环用于满足条件时的重复执行。
流程控制语句break语句用于提前退出循环,continue语句用于跳过本次循环的剩余部分。
条件语句和循环语句应用函数定义MATLAB 中可以使用function 关键字定义函数,包括输入参数、输出参数和函数体。
matlab普朗克黑体辐射
MATLAB普朗克黑体辐射介绍在物理学中,普朗克黑体辐射是指一个理想化的物体在不同温度下所发射的电磁辐射。
它是由德国物理学家马克斯·普朗克于1900年提出的。
普朗克黑体辐射的研究在量子力学的发展中起到了重要的作用。
在本文中,我们将使用MATLAB来模拟普朗克黑体辐射的特性,并探讨其在不同温度下的行为。
普朗克黑体辐射模型普朗克黑体辐射模型是基于以下两个假设: 1. 辐射源是一个理想化的物体,称为黑体。
2. 辐射的能量是量子化的,即能量以离散的形式发射。
根据这些假设,普朗克推导出了辐射能量与频率的关系,即普朗克公式:E(ν,T)=2ℎν3c2⋅1eℎνkT−1其中,E(ν,T)表示单位时间内单位面积的辐射能量,ν为频率,T为温度,ℎ为普朗克常数,c为光速,k为玻尔兹曼常数。
使用MATLAB模拟普朗克黑体辐射为了模拟普朗克黑体辐射,我们可以使用MATLAB编写一个脚本。
以下是一个简单的示例:% 定义参数h = 6.626e-34; % 普朗克常数c = 3e8; % 光速k = 1.38e-23; % 玻尔兹曼常数T = 5000; % 温度(单位:开尔文)nu = linspace(1e14, 1e16, 1000); % 频率范围% 计算辐射能量E = (2 * h * nu.^3) ./ (c^2) .* (1 ./ (exp((h * nu) / (k * T)) - 1));% 绘制图像plot(nu, E)xlabel('频率 (Hz)')ylabel('辐射能量 (Joule/m^2/s/Hz)')title('普朗克黑体辐射')在这个示例中,我们首先定义了一些参数,包括普朗克常数、光速、玻尔兹曼常数和温度。
然后,我们使用linspace函数生成了一个包含1000个元素的频率范围。
接下来,我们使用普朗克公式计算了辐射能量。
最后,我们使用plot函数将频率和辐射能量绘制成图像。
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附参考程序:
装载太阳黑子的数据程序如下:
load sunspot.dat; %这组数据记录了在过去的288年(1700-1987年)间每年太
阳黑子出现的数量和大小的观测数据。
绘制Wolfer图的程序如下:
year=sunspot(:,1); wolfer=sunspot(:,2);
plot(year,wolfer);
xlabel('Years');ylabel(' Sunspot Data ')
title('Sunspot Data')
求Wolfer数的FFT程序如下:
Y = fft(wolfer);
在复平面上绘制由Y给出的傅立叶系数的分布图程序如下:
Y(1)=[ ];
plot(Y,'ro')
title('Fourier Coefficients in the Complex Plane');
xlabel('Real Axis');
ylabel('Imaginary Axis');
set(gca,'YTick',[],'XTick',[]);
Wolfer数的周期图程序如下:
n=length(Y);
power = abs(Y(1:n/2)).^2;
nyquist = 1/2;
freq = (1:n/2)/(n/2)*nyquist;
plot(freq,power)
xlabel('cycles/year')
title('Periodogram')
% 加载.据
load sunspot.dat
year=sunspot(:,1);
relNums=sunspot(:,2);
plot(year,relNums)
title(‘太阳黑子wolfer图’)
xlabel(‘年份’);
ylabel(‘太阳黑子数量’ );
year=sunspot(:,1);
%从数据中读取年份的相关信息
wolfer=sunspot(:,2);
%从数据中读取关于黑子出现数量的相关信息plot(year,wolfer,'-c');
%绘制太阳黑子Wolfer图
title('太阳黑子Wolfer图');
grid on;
hold on;
% 前五⼗十年的数据
figure(1);
plot(year(1:50),relNums(1:50),'c.-');
xlabel('Year')
hold on;
% 将头⼗一个Y的值省略
Y = fft(relNums);
Y(1)=[];
%在复平⼗面中进.行复平⼗面
figure(2);
plot(Y,'bo')
title('在复平⼗面傅里叶系数’);
xlabel('Real Axis');
ylabel('Imaginary Axis');
hold on;
Y = fft(wolfer);
Y(1)=[ ];
%去掉Y的第一个数据
plot(Y,'yo')
%在复平面上绘制由Y给出的傅立叶系数的分布图 title('傅里叶系数分布图');
xlabel('实数轴');
ylabel('虚数轴');
set(gca,'YTick',[],'XTick',[]);
%将功率⼗比频率定义为”preiodogram”,也就是周期图,并显示。
n=length(Y);
power = abs(Y(1:floor(n/2))).^2;
nyquist = 1/2;
freq = (1:n/2)/(n/2)*nyquist;
figure(3);
plot(freq,power,'k')
xlabel('cycles/year')
title('Periodogram-周期图')
hold on;
Y = fft(wolfer);
Y(1)=[ ];
%去掉Y的第一个数据
plot(Y,'yo')
%在复平面上绘制由Y给出的傅立叶系数的分布图 title('傅里叶系数分布图');
xlabel('实数轴');
ylabel('虚数轴');
set(gca,'YTick',[],'XTick',[]);
%数据大小略大,调成40年的数据
figure(4);
plot(freq(1:30),power(1:30),'m')
xlabel('周期/年')
title('前30年的周期图')
hold on;
%再画出功率⼗周期(频率倒数)的图来指明周期大概是11年
period=1./freq;
figure(5);
plot(period,power);
axis([0 30 0 2e+7]);
ylabel('太阳黑子爆发能量');
xlabel('爆发周期/年');
title('黑子爆发周期图’)
period=1./freq;
plot(period,power,'-k');
axis([0 50 0 2.0e+7]);
ylabel('太阳黑子爆发能量')
xlabel('爆发周期/年份')
title('黑子爆发周期图')
grid on;
hold on;
%通过星形来指明11年的具体值,得出结论
index=find(power==max(power));
mainPeriodStr=num2str(period(index));
plot(period(index),power(index),'r*', 'MarkerSize',20);
text(period(index)+2,power(index),['周期= ',mainPeriodStr]); hold off;。