MATLAB讲稿——第四章.ppt

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《Matlab编程》PPT课件

• switch S(i).Marks
• case 100
• S(i).Rank='满分';
• case a
• S(i).Rank=' 优秀';
• case b
• S(i).Rank=' 良好';
• case c
• S(i).Rank=' 及格';
• otherwise • S(i).Rank='不及格'; • end • end •% • disp(['学生姓名 ',' 得分 ',' 等级']);disp(' ') • for i=1:5; • disp([S(i).Name,blanks(6),num2str(S(i).Marks),blanks(6),S(i).R
例4-4
• if c>='A' & c<='Z'
• disp(setstr(abs(c)+abs(‘a’)-abs(‘A’))); % char代替setstr
• elseif c>='a'& c<='z'
•
disp(setstr(abs(c)- abs('a')+abs('A')));
• elseif c>='0'& c<='9'
if m==m1*m1*m1+m2*m2*m2+m3*m3*m3
•
disp(m)
•
end
• end
• 例4-9 已知

matlab讲义第四章

图4.11 函数PEAKS的带洞孔曲面图
MATLAB的surf也有两个同种函数:surfc，它画出具有基本等值线的曲面图。surfl，它画出一个有亮度的曲面图。例如：
» [X,Y,Z]=peaks(30); » surfc(X,Y,Z) % surf plot with contour plot » grid,xlabel('x-axis'),ylabel('yaxis'),zlabel('z-axis') » title('SURFC of PEAKS')
图4.3 正弦曲线图
利用在x－y平面的矩形网格点上的z轴坐标值，MATLAB 定义了一个网格曲面。MATLAB通过将邻接的点用直线连接起来形成网状曲面，其结果好象在数据点有结点的鱼网。例如，用MATLAB的函数peaks可以画一个简单的曲面。 » [X,Y,Z]=peaks(30); » mesh(X,Y,Z) » grid on » xlabel('x-axis'),ylabel('y-axis'),zlabel('zaxis') » title('MESH of PEAKS')
图4.4 函数PEAKS的网格图
在显示器上要注意到线的颜色与网格的高度有关。一般情况下，函数mesh有可选的参量来控制绘图中所用的颜色。关于MATLAB如何使用、改变颜色在下面讨论。在任何情况下，由于颜色用于增加图形有效的第四维，这样使用的颜色被称做伪彩色。上图所示，网格线条之间的区域是不透明的。MATLAB命令 hidden控制网格图的这个特性。例如，用MATLAB的函数sphere产生两个球面如下： » [X,Y,Z]=sphere(12); » subplot(1,2,1) » mesh(X,Y,Z),title('Opaque') » hidden on; » axis off; » subplot(1,2,2),title('Transparent'); » mesh(X,Y,Z); » hidden off; » axis off;

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25
3.矩阵逆如果n×n矩阵A和B，满足AB=In×m，那么B称作A的逆，并采用符号A-1记述之。
MATLAB提供一个求矩阵逆的指令如下：
A_1=inv(A) 求非奇异方阵A的逆，使A*A_1=I
26
4.2.4 一般代数方程的解
[x, favl]=fzero(fun,x0) [x, fval]=fsolve(fun,x0) 求一元函数零点指令的最简格式解非线性方程组的最简单格式
2 0 . 1 t
例 4 . 2 9 求 f ( t ) s i n te 0 . 5 | t | 的零点。
27
（2）数值法求解（A）使用内联对象表示被处理函数。（B）作图法观察函数零点分布
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（C）利用zoom和ginput指令获得零点的初始近似值。 >>zoom on >>[tt,yy]=ginput(5);zoom off
一、近代交通业发展的原因、特点及影响 1．原因 (1)先进的中国人为救国救民，积极兴办近代交通业，促
进中国社会发展。
(2)列强侵华的需要。为扩大在华利益，加强控制、镇压
中国人民的反抗，控制和操纵中国交通建设。
(3)工业革命的成果传入中国，为近代交通业的发展提供了物质条件。
2．特点 (1)近代中国交通业逐渐开始近代化的进程，铁路、水运和
23
1 5 9 13 2 6 10 14 x 的解。例4.2 8求方程 3 7 11 15 4 8 12 16 如何确定解得性状（唯一与否，准确与否）；如何求特解和齐次解；如何检查解得正确性。
24
（3）求特解和通解，并对由它们（1）创建待解方程的A和b （2）检查b是否在A的值空间中构成的全解进行验算（确定解：不唯一，准确解）

matlab第四章课件

4.1.1 M文件的分类
M文件是由若干 Matlab 命令组合在一起构成的，它可以完成某些操作，也可以实现某种算法
事实上，Matlab 提供的内部函数以及各种工具箱，都是利用 Matlab 语言编写的 M文件用户也可以结合自己的工作需要，开发自己的程序或工具箱
M文件根据调用方式的不同可以分为两类： Script file：命令文件/脚本文件 Function file：函数文件
例2 输入x，y的值，并将它们的值互换后输出（swap.m）。 x=input('Input x please.'); y=input('Input y please.'); z=x; x=y; y=z; disp(x); disp(y); 例3 求一元二次方程ax2 +bx+c=0的根(root.m)。 a=input('a=?'); b=input('b=?'); c=input('c=?'); d=b*b-4*a*c; x=[(-b+sqrt(d))/(2*a),(-b-sqrt(d))/(2*a)]; disp(['x1=',num2str(x(1)),',x2=',num2str(x(2))]);
例如：
s=0; a=[12 13 14;15 16 17;18 19 20;21 22 23] for k=a s=s+k; end disp(s); 该程序的功能是求矩阵各行元素之和，执行结果是： 39 48 57 66
while语句
while expr （条件） statement（循环体语句） end 若expr成立，则执行循环体的内容，执行后再判断条件是否为真，如果不成立则跳出循环体。

matlab第四讲PPT课件

如需在同一窗口中布置独立的子图，则可在plot命令前加上subplot命令将一个窗口划分为多个区域，每个区域一幅子图。
语法：
subplot(m,n,k) 前图
%使m*n幅子图中的第k幅成为当
子图排列次序：先向右后向下
例：画4个子图
>>x=0:0.1:2*pi subplot(2,2,1) %分割为2*2个子图，左上方为当前图
（2）步骤2一般在图形较多的情况下，需要指定图形窗口、子图时使用。
（3）除步骤1、2、3的其他步骤，可根据需要改变前后次序。
4.1.3 多个图形绘制的方法
指定图形窗口
前面介绍的plot命令，绘制图形都是在默认的Figure No.1窗口中，重复使用plot命令时，后绘制的图形就将前面绘制的图形覆盖了。
plot(x,sin(x)) subplot(2,2,2) %右上方为当前图
plot(x,cos(x))
subplot(2,2,3) plot(x,sin(3*x))
subplot(224) 略逗号
plot(x,cos(3*x))
%左下方为当前图 %右下方为当前图，省
绘图后使用clf命令清除图形窗。例：>>clf
（2）如果x是矩阵，而y是向量，则y的长度必须等于x的行数或列数，绘制的方法与前述方法相似。
（3）如果x和y都是矩阵，则大小必须相同，将矩阵x的每列和y的每列画一条曲线。
例：>>x1=[1 2 3]
y1=[1 2 3;4 5 6]
plot(x1,y1)
%每行1条曲线，第一条包含
(1,1)(2,2)(3,3)，第二条包含(1,4)(2,5)(3,6)
用plot(x1,y1,x2,y2,…)命令绘制多条曲线

第四章___matlab_绘图

例，绘制阶梯曲线 x=0:pi/20:2*pi;y=sin(x);stairs(x,y)
1
0 .8
0 .6
0 .4
0 .2
0
-0 .2
-0 .4
-0 .6
-0 .8
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
例：阶梯绘图
h2=[1 1;1 -1];h4=[h2 h2;h2 -h2]; h8=[h4 h4;h4 -h4];t=1:8; subplot(8,1,1);stairs(t,h8(1,:));axis('off') subplot(8,1,2);stairs(t,h8(2,:));axis('off') subplot(8,1,3);stairs(t,h8(3,:));axis('off') subplot(8,1,4);stairs(t,h8(4,:));axis('off') subplot(8,1,5);stairs(t,h8(5,:));axis('off') subplot(8,1,6);stairs(t,h8(6,:));axis('off') subplot(8,1,7);stairs(t,h8(7,:));axis('off') subplot(8,1,8);stairs(t,h8(8,:));axis('off')
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4
y
y1 y2
例 3：y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5); y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos(t+0.5); plot(t,[y',y1',y2',y3',y4',y5'])

《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。

MATLAB课件第四章

x(m)=[ ]; end
x
程序流控制命令
Input命令
input命令提示用户从键盘输入数值，字符串或表达式，并接受其输入。
常用格式：a=input(‘please input a number:’)
disp命令
disp命令将表达式执行结果显示在屏幕上常用格式： disp(x)
例：编写函数文件mmin，使该文件输出两个变量，第一一个变量返回矩阵中的单个最小值。第二个输出参量，返回单个最小值的行和列的下标。
function [m , i]=mmin(a) % MMIN Matrix minimum value. % MMIN(A) returns the minimum value in the matrix A % [M,I] = MMIN(A) in addition returns the indices of % the minimum value in I = [row col]. % Copyright (c) 1996 by Prentice Hall,Inc. if nargout==2, % return indices [m , i]=min(a) ; [m , ic]=min(m) ; i=[i(ic) ic] ; else m=min(min(a)); end
linspace函数
function y = linspace(d1, d2, n) %LINSPACE Linearly spaced vector. % LINSPACE(X1, X2) generates a row vector of

100 linearly % equally spaced points between X1 and X2. if nargin == 2 n = 100; end y = [d1+(0:n-2)*(d2-d1)/(floor(n)-1) d2];

Matlab第四章详细讲解

v21 v2 = v22
v11 v21 V = v12 v22
λ 1 v11 A .v1 = λ 1 v1 = λ 1 v12
λ 2 v 21 A.v 2 = λ 2 v 2 = λ 2 v 22
A .v1
A .v 2
a11 a12 v11 v21 a11v11 + a12v12 a11v21 + a12v22 A*V = v v = a v + a v a v + a v a21 a22 12 22 21 11 22 12 21 21 22 22
2 − at
f ( t ) = (sin
t )e
−b=fzero(fun ,x0 ,option,p1,p2)
%（1）使用字符串表示被处理函数 P1=0.1;P2=0.5;
%按泛函指令要求，这里参数必须用P1,P2表示
y_C='sin(x).^2.*exp(-P1*x)-P2*abs(x)';
1、求函数的零点（1）字符串表达式 q=quad(fun,a,b) 2、数值积分（2）内联函数 3、解微分方程 q=quadl(fun,a,b) （3）“M函数文件”的函数句柄
[t,y]=ode45(fun ,tspan,y0)
4.3.1 求函数的零点
例：求以下函数的零点。
零点初始猜测值
向函数fun传递的参数
4.4 多项式和卷积
4、多项式的根
功能：计算多项式P的根。
R=roots(P)
p1 x + p2 x
n
n −1
+ ... + pn x + p
-27 ];

Matlab四PPT教学课件

Matlab图形绘制基础-二维绘图
二维绘图
函数名
功能描述
plot
在x轴和y轴都按线性比例绘制二维图形
loglog
在x轴和y轴按对数比例绘制二维图形
semilogx 在x轴按对数比例，y轴按线性比例绘制二维图形
semilogy 在y轴按对数比例，x轴按线性比例绘制二维图形
2020/12/10
3
>> plot(Y)
2020/12/10
4
信电学院计算机系杨颖
二维绘图-plot的用法
plot(X,Y)
以向量X的元素值为横坐标，向量Y的元素值为纵坐标绘制线性图。
>> X = 0:0.05:5;
>> Y = sin(X.^2);
如果X和Y是同维矩阵，则以矩阵X和Y的对应列向量>绘> p制lo线t(X性,Y)图。
信电学院计算机系杨颖
二维绘图-plot的用法
plot(Y):
如果向量Y中元素为实数，则绘制以Y的元素值为纵坐标，Y的下标为横坐标的连续折线图。 >> Y =
rand(1,5); >> plot(Y)
如果向量Y的元素为复数，则实部为横坐标，虚部为纵坐标。
>> Y = [1+2i, 2+3i, 4-2i, 1+5i];
[x，y]=pol2cart(theta,rho) [theta,rho]=cart2pol(x，y)
>> theta = 0:0.01*pi:6*pi;
>> r = sin(3*theta);
>> polar(theta,r,'r.')