HASHIDA MATLAB 实验八数据处理与多项式计算

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Matlab中数据处理和多项式插值与曲线拟合

Matlab中数据处理和多项式插值与曲线拟合⼀、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)：当DIM=1时按数组X的各列查取其最⼤的元素值及其该元素的位置赋予向量Y与I;当DIM=2时按数组X的各⾏查取其最⼤的元素值及其该元素的位置赋予向量Y与I.max(A,B)：返回⼀个与A,B同维的数组，其每⼀个元素是由A,B同位置上的元素的最⼤值组成。

【例1】查找下⾯数列x的最⼤值。

x=[3 5 9 6 1 8] % 产⽣数列xx = 3 5 9 6 1 8y=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,ly = 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=[1 8 4 2;9 6 2 5;3 6 7 1] % 产⽣⼆维数组xx = 1 8 4 29 6 2 53 6 7 1y=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 = 9 8 7 5[y,l]=max(x) % 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 = 9 8 7 5l = 2 1 3 2[y,l]=max(x,[ ],1) % 本命令的执⾏结果与上⾯命令完全相同y = 9 8 7 5l = 2 1 3 2[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[y,l]=max(x) % 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 = 9 8 7 5l = 2 1 3 2[y,l]=max(x,[ ],1) % 本命令的执⾏结果与上⾯命令完全相同y = 9 8 7 5l = 2 1 3 2[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 = 2132、查取最⼩值MIN函数⽤来查取数据序列的最⼩值。

(完整版)MATLAB)课后实验[1]

实验一 MATLAB 运算基础1. 先求以下表达式的值，尔后显示 MATLAB 工作空间的使用情况并保存全部变量。

(1)2sin 85 z1 21 e(2) 12z ln( x 1 x ) ，其中22 x2 1 2i5(3)ae e az sin( a 0.3) ln , a 3.0, 2.9, L , 2.9, 32 22t 0 t 1(4) 2z t 1 1 t 242t 2t 1 2 t 3，其中解：M 文件:z1=2*sin(85*pi/180)/(1+exp(2))x=[2 1+2*i;-.45 5];z2=1/2*log(x+sqrt(1+x^2))a=-3.0:0.1:3.0;z3=(exp(0.3.*a)-exp(-0.3.*a))./2.*sin(a+0.3)+log((0.3+a)./2)t=0:0.5:2.5;z4=(t>=0&t<1).*(t.^2)+(t>=1&t<2).*(t.^2-1)+(t>=2&t<3) .*(t.^2-2*t+1)4. 完成以下操作：(1) 求[100,999] 之间能被 21 整除的数的个数。

(2) 建立一个字符串向量，删除其中的大写字母。

解：(1) 结果：m=100:999;n=find(mod(m,21)==0);length(n)ans =43(2). 建立一个字符串向量比方：ch='ABC123d4e56Fg9'; 那么要求结果是：ch='ABC123d4e56Fg9';k=find(ch>='A'&ch<='Z');ch(k)=[]ch =123d4e56g9实验二 MATLAB矩阵解析与办理1. 设有分块矩阵 A E R3 3 3 2O S2 3 2 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，试经过数值计算考据 2A E R RS2O S。

Matlab多项式运算

格式二： [y,I]=max(X) 返回向量X的最大值存入y，最大值的序号存入I，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。求向量X的最小值的函数是min(X)，用法和max(X)完全相同。例求向量x的最大值。
格式三：max(A,[],dim)
dim取1或2。dim取1时，该函数和max(A)完全相同；
一维数据插值定义：已知离散点上的数据集，即已知在点集X 上的函数值Y，构造一个解析函数（其图形为一曲线）通过这些点，并能够求出这些点之间的值，这一过程称为一维插值。在MATLAB中，实现一维插值的函数是interp1，其调用格式为： Y1=interp1(X,Y,X1,'method') 函数根据X,Y的值，计算函数在X1处的值。X,Y是两个等长的已知向量，分别描述采样点和样本值， X1是一个向量或标量，描述欲插值的点，Y1是一个与X1等长的插值结果。method是插值方法，允许的取值有‘linear’、‘nearest’、‘cubic’、 ‘spline’。
多项式四则运算
例：
把多项式a(x)与多项式 b(x)相加求解如下:
所得结果代表的多项式为：
d ( x) 2x3 6x2 12x 20
多项式四则运算（续）
多项式乘法运算： k=conv(p,q)
多项式的相乘就是两个代表多项式的行向量的卷积
例：计算多项式 2 x 3 x 2 3 和 2 x 1 的乘积 >> p=[2,-1,0,3]; >> q=[2,1]; >> k=conv(p,q); 多项式除法运算：[k,r]=deconv(p,q) 其中k返回的是多项式p除以 q的商，r是余式。 [k,r]=deconv(p,q) <==> p=conv(q,k)+r

Matlab基础及其应用-数据分析与多项式计算

>> density=[1.1,1.2,1.0,0.9,1.2,1.1,0.9,0.6,1.0,0.9,1.1,0.9,1.1,1,0.7]; >> cruortime=[14,13,15,15,13,14,16,17,14,16,15,16,14,15,17]; >> R=corrcoef(density,cruortime) R=
S = sum(X,dim)：当dim为1（默认值）时，该函数等同于
sum(X)；当dim为2时，返回一个列向量，其第i个元素是X的
第i行的各元素之和。
数据序列求积的函数是prod
6.1 数据统计处理
MATLAB基础与应用教程
【例6.3】已知
求矩阵A的每行元素之和和全部元素之和。
>> A=[9,10,11,12;100,200,300,400;50,60,50,60];
[R,P]=corrcoef(X)：返回矩阵X各列的相关系数，计算时把矩阵X的每列作为一个观测变量，然后求各列的相关系数。
6.1 数据统计处理
MATLAB基础与应用教程
【例6.7】随机抽取15名健康成人，测定血液的凝血酶浓度及凝血时间，数据如表6.3所示。分析凝血酶浓度与凝血时间之间的相关性。
MATLAB基础与应用教程
【例6.5】某次射击选拔比赛中小明与小华的10次射击成绩（单位：环）如表6.1所示，试比较两人的成绩。
>> hitmark=[7,4,9,8,10,7,8,7,8,7;7,6,10,5,9,8,10,9,5,6]; >> mean(hitmark,2) ans =
7.5000 7.5000 >> std(hitmark,[],2) ans = 1.5811 1.9579

第5讲 matlab数据分析与多项式计算

第5讲 matlab数据分析与多项式计算第5讲 MATLAB数据分析与多项式计算讲数据分析与多项式计算 5.1 数据统计处理5.2 数据插值 5.3 曲线拟合 5.4 离散傅立叶变换 5.5 多项式计算5.1 数据统计处理5.1.1 最大值和最小值MATLAB提供的求数据序列的最大值和最小值的提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为max和min,两个函数的调用格式和函数分别为和，操作过程类似。

操作过程类似。

1.求向量的最大值和最小值 .求一个向量X的最大值的函数有两种调用格式，分求一个向量的最大值的函数有两种调用格式，的最大值的函数有两种调用格式别是：别是： (1) y=max(X):返回向量的最大值存入，如果的最大值存入y,如果X :返回向量X 的最大值存入中包含复数元素，则按模取最大值。

中包含复数元素，则按模取最大值。

(2) [y,I]=max(X):返回向量的最大值存入，最大的最大值存入y, :返回向量X的最大值存入值的序号存入I,如果X中包含复数元素中包含复数元素，值的序号存入，如果中包含复数元素，则按模取最大值。

取最大值。

求向量X的最小值的函数是的最小值的函数是min(X),用法和求向量的最小值的函数是，用法和max(X) 完全相同。

完全相同。

求向量x的最大值的最大值。

例5-1 求向量的最大值。

命令如下：命令如下： x=[-43,72,9,16,23,47]; y=max(x) %求向量中的最大值求向量x中的最大值求向量 [y,l]=max(x) %求向量中的最大值及其该元素求向量x中的最大值及其该元素求向量的位置2.求矩阵的最大值和最小值 . 求矩阵A的最大值的函数有种调用格式，的最大值的函数有3种调用格式求矩阵的最大值的函数有种调用格式，分别是：别是： (1) max(A):返回一个行向量，向量的第个：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第列上的最大值。

的第i列上的最大值元素是矩阵的第列上的最大值。

matlab多项式运算及求极限、复杂函数求极限

文章主题：深入探讨MATLAB中的多项式运算及求极限、复杂函数求极限MATLAB（Matrix Laboratory）是一款强大的数学软件，广泛应用于工程、科学、经济等领域。

在MATLAB中，多项式运算及求极限、复杂函数求极限是常见且重要的数学问题，对于提高数学建模和计算能力具有重要意义。

本文将从简到繁地探讨MATLAB中的多项式运算及求极限、复杂函数求极限，以帮助读者深入理解这一主题。

一、MATLAB中的多项式运算多项式是数学中常见的代数表达式，通常以系数的形式表示。

在MATLAB中，可以使用多种方法进行多项式的运算，如加法、减法、乘法、除法等。

对于两个多项式f(x)和g(x)，可以使用“+”、“-”、“*”、“/”等运算符进行运算。

在实际应用中，多项式的运算往往涉及到多项式系数的提取、多项式的乘方、多项式的符号变化等操作。

MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，如polyval、polyfit、roots等，可以帮助用户进行多项式的运算。

通过这些工具，用户可以方便地进行多项式的求值、拟合、求根等操作。

二、MATLAB中的多项式求极限求多项式的极限是微积分中常见的问题，对于研究函数的性质和图像具有重要意义。

在MATLAB中，可以通过lim函数来求多项式的极限。

lim函数可以接受不同的输入参数，如函数、变量、极限点等，从而计算多项式在某一点的极限值。

在进行多项式求极限时，需要注意的是对极限的性质和运算规则。

MATLAB中的lim函数遵循了标准的极限计算规则，如极限的四则运算法则、极限的有界性、极限的夹逼定理等。

用户可以通过lim函数灵活地进行多项式求极限的计算和分析。

三、MATLAB中的复杂函数求极限除了多项式，复杂函数在工程和科学中也具有广泛的应用。

MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，如syms、limit、diff等，可以帮助用户进行复杂函数的求导、求极限等操作。

对于复杂函数的极限计算，需要综合运用代数运算、微分计算、极限性质等技巧。

第4章 MATLAB数据分析与多项式计算PPT教学课件

mean(X)：返回向量X的算术平均值。
median(X)：返回向量X的中值。
mean(A)：返回一个行向量，其第i个元素是A
的第i列的算术平均值。
median(A)：返回一个行向量，其第i个元素
是A的第i列的中值。
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例试分别求下面数列x1与x2的中值。
x1=[9 -2 5 7 12]; y1=median(x)
min函数的用法和max完全相同。
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例试取下面两个2×3的二维数组x、y所有同一位置上的元素中查找出最大值构成一个新矩阵p。
x=[4 5 6;1 4 8]
% 产生二维数组x
x= 4 5 6
148 y=[1 7 5;4 5 7]
% 产生二维数组y
y= 1 7 5
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p=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p
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4.2 数据插值
4.2.1 一维数据插值实现插值的函数是interp1，调用格式为： Y1=interp1(X,Y,X1,'method') 函数根据X,Y的值，计算函数在X1处的值。X,Y是
两个等长的已知向量，分别描述采样点和样本值， X1是一个向量或标量，描述欲插值的点，Y1是一个与X1等长的插值结果。method是插值方法，允许的取值有‘linear’、‘nearest’、‘cubic’、‘spline’。
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例分别查找下面3×4的二维数组x中各列和各行元素中的最大值。
x=[1 8 4 2;9 6 2 5;3 6 7 1] % 产生二维数组x

matlab多项式数组

matlab多项式数组Matlab是一种强大的数学软件，被广泛用于科学计算、数据分析和工程模拟。

在Matlab中，多项式是一个常见的数学数据结构，我们可以用多项式数组来表示、操作和计算多项式。

一、多项式的表示在Matlab中，我们可以使用多项式数组的方式来表示一个多项式。

多项式数组是一个包含多项式系数的一维数组，其中的每个元素对应一个多项式系数。

例如，多项式p(x) = 2x^3 + 3x^2 - 4x + 1可以表示为一个多项式数组p = [2, 3, -4, 1]。

二、多项式运算1. 多项式加法在Matlab中，我们可以使用加号来进行多项式的加法运算。

例如，如果有两个多项式a = [1, 2, 3]和b = [4, 5, 6]，它们的和c = a + b将等于c = [5, 7, 9]。

2. 多项式减法类似地，我们也可以使用减号来进行多项式的减法运算。

如果有两个多项式a = [1, 2, 3]和b = [4, 5, 6]，它们的差d = a - b将等于d = [-3, -3, -3]。

3. 多项式乘法在Matlab中，我们可以使用乘号来进行多项式的乘法运算。

如果有两个多项式a = [1, 2, 3]和b = [4, 5, 6]，它们的乘积e = a * b将等于e = [4, 13, 28, 27, 18]。

三、多项式求导和积分1. 多项式求导在Matlab中，我们可以使用diff函数对多项式进行求导。

例如，如果有一个多项式p = [3, 4, 6, 2]，我们可以使用dp = diff(p)对其进行求导，得到dp = [4, 12, 6]，表示其一阶导数。

2. 多项式积分同样地，我们也可以使用int函数对多项式进行积分。

例如，如果有一个多项式p = [3, 4, 6, 2]，我们可以使用ip = int(p)对其进行积分，得到ip = [0.75, 2, 3, 2, 0]，表示其不定积分。

matlab解多项式方程

matlab解多项式方程Matlab是一款广泛使用的数值计算软件，其内置的多项式求解函数可以帮助用户快速解决多项式方程的求解问题。

本文将介绍如何使用Matlab解多项式方程。

1. 多项式方程的表示在Matlab中，多项式可以通过向量来表示。

例如，一个三次多项式可以表示为：p = [1,-2,3,-4]其中，向量p的第一个元素是最高次幂系数，最后一个元素是常数项系数。

2. 多项式求解函数Matlab提供了polyval和roots两个函数来求解多项式方程。

polyval函数用于计算给定x值下的多项式函数值。

其语法为：y = polyval(p,x)其中，p为多项式系数向量，x为自变量，y为因变量。

roots函数用于计算多项式方程的根。

其语法为：r = roots(p)其中，p为多项式系数向量，r为根向量。

3. 示例以下示例将演示如何使用Matlab解三次方程x^3-6x^2+11x-6=0。

首先定义该三次方程的系数向量：p = [1,-6,11,-6]然后使用roots函数求出该方程的根：r = roots(p)运行结果如下：r =1.00002.00003.0000即该方程的三个根分别为1、2、3。

最后，可以使用polyval函数验证求得的根是否正确。

例如，计算x=1时的函数值：y = polyval(p,1)运行结果为：y =说明x=1是该方程的一个根。

4. 总结本文介绍了如何使用Matlab解多项式方程。

通过定义多项式系数向量，并使用roots函数求解根，可以快速准确地求解多项式方程。

在实际应用中，可以通过调用Matlab内置函数来进行求解，从而提高工作效率和准确性。

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算
第6章 MATLAB数据分析与多项式计算
6.1 数据统计分析 6.2 多项式计算 6.3 数据插值 6.4 曲线拟合
第6章 MATLAB数据分析与多项式计算
6.1 数据统计分析
在实际应用中，经常需要对各种数据进行统计处理，以便为科学决策提供依据。这些统计处理包括求数据序列的最大值和最小值、和与积、平均值和中值、累加和与累乘积、标准方差和相关系数、排序等，MATLAB提供了相关的函数来实现。
ans =
78
63
563
1 >> max(A)
%求每列最大值
ans =
78 63 563 >> max(max(A))
%求整个矩阵的最大值，也可使用max(A(:))
ans =
563
第6章 MATLAB数据分析与多项式计算
3．两个向量或矩阵对应元素的比较函数max和min还能对两个同型的向量或矩阵进行比较，调用格式为： ① U=max(A,B)：A、B是两个同型的向量或矩阵，结果U是与A、B同型的向量或矩阵，U的每个元素等于A、B对应元素的较大者。 ② U=max(A,n)：n是一个标量，结果U是与A同型的向量或矩阵，U的每个元素等于A对应元素和n中的较大者。 min函数的用法和max函数相同。
第6章 MATLAB数据分析与多项式计算
6.1.1 最大值和最小值
MATLAB提供了求数据序列最大值的函数max和求最小值的函数min，它们的调用格式和操作过程类似。
1．求向量的最大值和最小值求向量X的最大值的函数有两种调用格式，分别是：
① y=max(X)：返回向量X的最大值，并存入y。如果X中包含复数元素，则按模取最大值。

matlab符号运算多项式

matlab符号运算多项式（实用版）目录1.MATLAB 中的多项式运算2.MATLAB 中的符号运算3.字符数组和 ASCII 码4.创建二维字符数组5.单元数组和字符串6.判断字符串是否相等正文在 MATLAB 中，多项式运算是一个非常常用的功能。

多项式运算的函数通常以向量来表示，这与符号表达式有所不同。

在 MATLAB 中，你可以使用符号运算来处理代数表达式，这种运算允许运算对象包含非数值的符号变量。

在 MATLAB 中，字符串可以用字符数组来表示，而字符数组则与ASCII 码相对应。

每个字符都有两个字节来构成。

你可以使用 whos 函数来查看字符数组。

如果想要将字符串转换为它的 ASCII 码，可以使用double 函数；如果想将 SACII 码转换为原来的字符，可以使用 char 函数。

当你需要创建二维的字符数组时，需要先确定数组的每一行字符的个数都必须相等。

例如，你可以使用 name 函数创建一个二维字符数组，如"Thomas R.Lee";"Sr.Developer"。

在 MATLAB 中，你可以通过利用单元数组来保存字符串的数据，这比字符串数组更加方便。

你可以使用 cellstr 函数将字符数组转换为单元数组。

当需要判断两个字符串是否相等时，MATLAB 提供了两个函数：strcmp 和 strncmp。

strcmp 函数用于比较两个输入字符串是否相等，而 strncmp 函数用于比较两个输入字符串的前几个字符是否相等。

总的来说，MATLAB 提供了强大的多项式运算和符号运算功能，同时它也提供了方便的字符数组和 ASCII 码转换功能，以及字符串的创建和比较功能。

MATLAB数据分析与多项式计算实验

>> Ni=1:100;
>> Yi=polyval(p,Ni)
Yi =
Columns 1 through 12
1.0790 1.3671 1.6386 1.8946 2.1360 2.3636 2.5784 2.7812 2.9728 3.1539 3.3252 3.4876
Columns 13 through 24
表8-2lg(x)在11个采样点的函数值
x
1
11
21
31
41
51
61
71
81
91
101
lg(x)
0
1.0414
1.3222
1.4914
1.6128
1.7076
1.7853
1.8513
1.9085
1.9590
2.0043
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。
5、有三个多项式，，，试进行以下操作：
（1）求
（2）求的根
>> A=[1,2,4,0,5];
>> B=[1,2];
>> C=[1,2,3];
>> D=conv(B,C)
D =
1 4 7 6
>> D1=[0,1,4,7,6];
>> P=A+D1
P =
1 3 8 7 11
>> X=roots(p)
3.6415 3.7877 3.9267 4.0592 4.1856 4.3064 4.4222 4.5334 4.6405 4.7437 4.8435 4.9403

第5章 MATLAB数据分析与多项式计算

5.1.2 求和与求积
数据序列求和与求积的函数是sum和prod，其使用方法类似。设X 数据序列求和与求积的函数是sum和prod，其使用方法类似。设X是一个向量，A 向量，A是一个矩阵，函数的调用格式为： sum(X)：返回向量X sum(X)：返回向量X各元素的和。 prod(X)：返回向量X prod(X)：返回向量X各元素的乘积。 sum(A)：返回一个行向量，其第i个元素是A的第i sum(A)：返回一个行向量，其第i个元素是A的第i列的元素和。 prod(A)：返回一个行向量，其第i个元素是A的第i prod(A)：返回一个行向量，其第i个元素是A的第i列的元素乘积。 sum(A,dim)：当dim为时，该函数等同于sum(A)；当dim为 sum(A,dim)：当dim为1时，该函数等同于sum(A)；当dim为2时，返回一个列向量，其第i个元素是A的第i 列向量，其第i个元素是A的第i行的各元素之和。 prod(A,dim)：当dim为时，该函数等同于prod(A)；当dim为 prod(A,dim)：当dim为1时，该函数等同于prod(A)；当dim为2时，返回一个列向量，其第i个元素是A的第i 个列向量，其第i个元素是A的第i行的各元素乘积。
5.1.6 排序
MATLAB中对向量X是排序函数是sort(X)，函数返回一个对X MATLAB中对向量X是排序函数是sort(X)，函数返回一个对X中的元素按升序排列的新向量。 sort函数也可以对矩阵A sort函数也可以对矩阵A的各列或各行重新排序，其调用格式为： [Y,I]=sort(A,dim) 其中dim指明对A的列还是行进行排序。若dim=1，则按列排；若其中dim指明对A的列还是行进行排序。若dim=1，则按列排；若 dim=2，则按行排。Y是排序后的矩阵，而I记录Y中的元素在A dim=2，则按行排。Y是排序后的矩阵，而I记录Y中的元素在A中位置。

hashida matlab 实验八数据处理与多项式计算

实验八电子二班张秀云数据处理与多项式计算一、实验目的1、掌握数据统计和分析的方法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=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/30000aver =0.4982s1 =0.2889max =1.0000min =4.8158e-005百分比是：per =0.49882、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。

A=45+(95-45)*rand(100,5);[Y,U]=max(A)[X,U]=min(A)Y =94.9721 93.9250 94.5146 94.3265 94.5999U =94 80 45 14 87X =45.3517 45.6929 45.3851 45.0906 45.2279U =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 71.0174 70.3569s1 =13.2273 14.1307 13.8053 15.1191 14.7097（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 =U =84最低分及学号:X =287.6246U =50(4)A=45+(95-45)*rand(100,5); B=sum(A,2);[X,I]=sort(B);zcj=flipud(X)xsxh=flipud(I)zcj =411.6928402.4271399.1036395.5988395.0687394.7689392.5526390.1210390.0638389.1813388.5151384.5966384.1076383.9713383.3814382.6029382.4247378.1633378.0461377.9044375.3540375.1321374.8964374.4653373.6161372.6935372.4896371.9191371.7079369.9678 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 329.5111328.1312 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 =342490776881542693638846667839279 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 9680 35 10 18 89 72 59 86 14 11 75 62 73 20 76 94 3 32 284849 6 60 19 45 99 15 31 58 93 26 97 74 17 39 70 1 8793、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。

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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
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
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
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
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
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
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
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]
A =
-1.0000 0.7500 0
1.Hale Waihona Puke 000 2.0000 5.0000
-1.4000 3.5000 2.5000
polyval(p,A)
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
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
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]
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=
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
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]
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
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