HASHIDA MATLAB 实验八 数据处理与多项式计算

14 30.0 34.0
16 28.0 32.0
18 24.0 30.0
试用三次样条插值分别求出该日室内外 6：30 17：30 之间每隔 2h 各点的近似温度（ C ） h=6:2:18
h =
6
8
10
12
14
16
18
tj=[18 20 22 25 30 28 24]
tj =
18
20
22
25
30
329.2749 328.1312 327.4191 326.8108 325.6342 324.2380 320.4277 320.2985 319.8694 318.0256 317.2158 316.7089 316.2008 315.8376 315.1794 314.0229 313.8373 313.6161 312.8490 300.5995 299.3519 298.4068 296.4909 290.5062 288.2487 283.0271 269.6334 xsxh = 34 24 90 77 68 81 54 2 69 36 38 84 66 67 83 92
p3=[0 0 1 2 3] p3 = 0 0 1 2 3
p8=conv(p2,p3) P8 = 0 0 0 0 0 1 4 7 6
pua=[0 0 0 0 1 2 4 0 5]
pua = 0 p=pua+p8 0 0 0 1 2 4 0 5
p = 0 0 0 0 1 3 8 7 11
（2）求 P（x）的根 x=roots(p) x = -1.3840 + 1.8317i -1.3840 - 1.8317i -0.1160 + 1.4400i -0.1160 - 1.4400i （3）当 x 取矩阵 A 的每一个元素时，求 P（x）的值。其中：
A=45+(95-45)*rand(100,5); [Y,U]=max(A) [X,U]=min(A) Y= 94.9721 93.9250 94.5146 U= 94 80 45 14 87 X= 45.3517 45.6929 45.3851 U= 48 23 27 23 60 （2） A=45+(95-45)*rand(100,5); aver=mean(A) s1=std(A) ： aver = 67.1876 70.1262 69.0017 s1 = 13.2273 14.1307 13.8053 （3） 程序设计： A=45+(95-45)*rand(100,5); B=sum(A,2) disp('最高分及学号:'),[Y,U]=max(B) disp('最低分及学号:'),[X,U]=min(B) 最高分及学号： Y=
371.1875 369.9678 367.8567 366.9795 366.6455 365.7516 364.1375 363.4540 361.9467 361.8567 361.7840 361.6956 358.6729 358.4628 358.3555 356.2759 353.6687 353.1473 352.1761 351.3823 351.0567 350.9925 350.3852 349.0105 348.5512 347.8754 347.3673 346.4549 344.7714 343.9468 343.7512 343.7215 343.2546 342.9365 341.6728 340.8012 340.1784 339.9706 339.5006 338.6724 336.2731 335.3615 330.1079 329.5111
9
3、某气象观测站测得某日 6：00 18：00 之间每隔 2h 的室内外温 度（ C ）如实验表 1 所示。
实验表 1 室内外温度观测结果（ C ）

时间 h 室 内 温 度 t1 室 外 温 度 t2
6 18.0 15.0
8 20.0 19.0
10 22.0 24.0
12 25.0 28.0
X 1 0 11 1.0414 21 1.3222 31 1.4914 41 1.6128 51 1.7076 61 1.7853 71 1.8513 81 1.9085 91 1.9590 101 2.0043
lg x
试求 lg x 的 5 次拟合多项式 p(x)，并绘制出 lg x 和 p(x)在[1，101]区 间的函数曲线。 X=[1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101]
X =
1 91 101
11
21
31
41
51
61
71
81
>>
lgX=[0 1.0414 1.7853 1.8513
1.3222 1.9085
1.4914 1.9590
1.6128 2.0043]
1.7076
lgX =
0 1.7076 1.7853
1.0414 1.8513
1.3222 1.9085
1.4914 1.9590
28
24
tk=[15 19 24 28 34 32 30]
tk =
15
19
24
28
34
32
30
tg=6.5:2:17.5
tg =
6.5000 16.5000
8.5000
10.5000
12.5000
14.5000
tx=interp1(h,t1,tt,'linear')
tx =
18.5000 27.0000
20.5000
22.7500
26.2500
29.5000
ty=interp1(h,t2,tt,'linear')
ty =
16.0000 31.5000
20.2500
25.0000
29.5000
33.5000
4、已知 lg x 在[1，101]区间 10 个整数采样点的函数值如实验表 2 所 示。
实验表 2——在 10 个采样点的函数值
ans =
1.0e+003 *
0.0100 0.0223 0.0110
0.0382 0.0970 1.2460
0.0125 0.4122 0.1644
（4）当以矩阵 A 为自变量时，求 P（x）的值。其中 A 的值与第（3） 题相同。 A=[-1 1.2 -1.4;0.75 2 3.5;0 5 2.5]
1.6128 2.0043
>> p=polyfit(X,lgX,4)
p =
-0.0000
0.0000
-0.0030
0.1174 0.0000
-0.0596 -0.0030 0.1174
Pn=[0 0 0 0 0 0 -0.0000 -0.0596]
P 6=
0 0 0 0
0 -0.0030
0 0.1174
2、将 100 个学生 5 门功课的成绩存入矩阵 P 中，进行如下处理： （1）分别求每门课的最高分、最低分及相应学生序号 （2）分别求每门课的平均分和标准方差 （3）5 门课总分的最高分、最低分及相应学生序号 （4）将 5 门课总分按从大到小顺序存入 zcj 中，相应学生序号存入 xsxh 提示：上机调试时，为避免输入学成绩的麻烦，可用取值范围在[45， 95]之间的随机矩阵来表示学生的成绩。
94.3265
94.5999
45.0906
45.2279
71.0174 15.1191
70.3569 14.7097
432.6472 U= 84 最低分及学号: X= 287.6246 U= 50 (4) A=45+(95-45)*rand(100,5); B=sum(A,2); [X,I]=sort(B); zcj=flipud(X) xsxh=flipud(I) zcj = 411.6928 402.4271 399.1036 395.5988 395.0687 394.7689 392.5526 390.1210 390.0638 389.1813 388.5151 384.5966 384.1076 383.9713 383.3814 382.6029 382.4247 378.1633 378.0461 377.9044 375.3540 375.1321 374.8964 374.4653 373.6161 372.6935 372.4896 371.9191 371.7079
51 79 47 37 5 44 78 85 23 25 52 30 33 21 8 88 27 41 16 91 61 7 55 82 4 29 98 42 95 40 50 63 12 53 46 100 65 71 57 22 13 56 43 96
64 80 35 10 18 89 72 59 86 14 11 75 62 73 20 76 94 3 32 28 48 49 6 60 19 45 99 15 31 58 93 26 97 74 17 39 70 1 87
A=rand(1,30000); aver=mean(A) s1=std(A)
max=max(max(A)) min=min(min(A)) k=find(A>0.5); a=length(k);
disp('百分比是：'),per=a/30000
aver = 0.4982 s1 = 0.2889 max = 1.0000 min = 4.8158e-005 百分比是： per = 0.4988
1 1.2 1.4 A= 3.5 0.75 2 0 5 2.5
A=[-1 1.2 -1.4;0.75 2 3.5;0 5 2.5]
Baidu NhomakorabeaA =
-1.0000 0.7500 0
1.2000 2.0000 5.0000
-1.4000 3.5000 2.5000
polyval(p,A)
实验八 电子二班 张秀云
一、实验目的 1、掌握数据统计和分析的方法
数据处理与多项式计算
2、掌握数值插值与曲线拟合的方法及其应用 3、掌握多项式的常用运算 二、实验内容 1、利用 MATLAB 提供的 rand 函数生成 30000 个符合均匀分布的随机 数，然后检验随机数的性质： （1）均值和标准方差 （2）最大元素和最小元素 （3）大于 0.5 的随机数个数占总数的百分比
A =
-1.0000 0.7500 0
1.2000 2.0000 5.0000
-1.4000 3.5000 2.5000
polyvalm(p,A)
ans =
1.0e+003 *
0.0076 0.1328 0.1824
-0.1281 1.3900 1.7364
-0.0775 1.1644 1.5198
0 -0.0596
0
plot(X,lgX,X,P)
5、有 3 个多项式 P1（x）=x +2x +4x +5, P2（x）=x+2, P3（x）=x +2x+3, 试进行下列操作： （1）求 P（x）= P1（x）+ P2（x）P3（x） p1=[1 2 4 0 5]
4
3
2
2
p1 =
1
2
4
0
5
>> p2=[0 0 0 1 2] p2 = 0 0 0 1 2