MATLAB原理及应用第十讲
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十讲插值与拟合ppt课件
容易确定．例如知道时间与因变量有二次函数
关系，且过原点。
2019/7/27
mathworks
19
10.6 曲线拟合
• 所以选取 r1(x)x2,r2(x)x ，用
ya1x2 a2x
作拟合．若无法知道y与x之间的关系，
通常可以将数据（xi，yi），i＝1，2，…，
n作图，直观地判断应该用什么样的曲线 去作拟合．人们常用的曲线有（参见图7）
2019/7/27
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15
10.6 曲线拟合
• 1．线性最小二乘法
• 曲线拟合问题的提法是，已知一组 （二维）数据，即平面上的n个点（xi,yi)， i=1，2，…，n，xi互不相同，寻求一个 函数（曲线）y=f(x)，使f(x)在某种准则 下与所有数据点最为接近，即曲线拟合 得最好，如下图， 图中δi为（x i ，y i） 与y=f(x)的距离）．
• 拟合准则是使n个点（xi，yi），i=1，2，…，
n，与y＝f（xi）的距离δi的平方和最小，称最 小二乘准则．
2019/7/27
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18
10.6 曲线拟合
2．函数rk (x) 的选取
• 面对一组数据（xi，yi）， i = 1， 2，…n，用
线性最小二乘法作曲线拟合时，首要的、也是 关键的一步是恰当地选取 r1(x)r,2(x) , rm (x) 如果通过机理分析、能够知道 y与 x之间应 该有什么样的函数关系，则 r1(x)r,2(x) , rm (x)
• 格式 yi = interp1(x,Y,xi) %返回插值向量yi， 每一元素对应于参量xi，同时由向量x与Y的内 插值决定。参量x指定数据Y的点。若Y为一矩 阵 ， 则 按 Y 的 每 列 计 算 。 yi 是 阶 数 为 length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。
关系，且过原点。
2019/7/27
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10.6 曲线拟合
• 所以选取 r1(x)x2,r2(x)x ，用
ya1x2 a2x
作拟合．若无法知道y与x之间的关系，
通常可以将数据（xi，yi），i＝1，2，…，
n作图，直观地判断应该用什么样的曲线 去作拟合．人们常用的曲线有（参见图7）
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10.6 曲线拟合
• 1．线性最小二乘法
• 曲线拟合问题的提法是，已知一组 （二维）数据，即平面上的n个点（xi,yi)， i=1，2，…，n，xi互不相同，寻求一个 函数（曲线）y=f(x)，使f(x)在某种准则 下与所有数据点最为接近，即曲线拟合 得最好，如下图， 图中δi为（x i ，y i） 与y=f(x)的距离）．
• 拟合准则是使n个点（xi，yi），i=1，2，…，
n，与y＝f（xi）的距离δi的平方和最小，称最 小二乘准则．
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10.6 曲线拟合
2．函数rk (x) 的选取
• 面对一组数据（xi，yi）， i = 1， 2，…n，用
线性最小二乘法作曲线拟合时，首要的、也是 关键的一步是恰当地选取 r1(x)r,2(x) , rm (x) 如果通过机理分析、能够知道 y与 x之间应 该有什么样的函数关系，则 r1(x)r,2(x) , rm (x)
• 格式 yi = interp1(x,Y,xi) %返回插值向量yi， 每一元素对应于参量xi，同时由向量x与Y的内 插值决定。参量x指定数据Y的点。若Y为一矩 阵 ， 则 按 Y 的 每 列 计 算 。 yi 是 阶 数 为 length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。
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饼图
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
matlab介绍与应用PPT教学课件
3. 命名原则
4. *变量名区分大小写；*变量名长度不超过31位；
5. *变量名以字母开头，变量名中可以包含字母、数字、
下划线，但不能使用标点。
2020/12/10
10
MATLAB语言
在没有特殊声明的情况下，MATLAB语言将所识别的 一切变量视为局部变量。若要定义全局变量，在给该 变量前加关键字global。一般全局变量常用大写的英文 字符表示。
2.1 MATLAB的运行方式 有两种运行方式：
一、直接交互命令行操作方式
二、.m文件编辑运行操作方式
2020/12/10
5
MATLAB语言
在MATLAB中.m文件分为两种：
一、类似DOS的批处理文件，包含了一连串的MATLAB 的指令，既不接受输入参数，也不返回输出参数，称为 脚本（script）。
MATLAB语言
MATLAB 语言
2020/12/10
1
MATLAB语言 一些命令：
1. “show workspace” 命令
是打开MATLAB的工作空间浏览器的命令。工作空间浏 览器能够显示可进行操作的变量的集合以及各变量的各 种属性。
也可以用键入命令的方式
Who 仅显示变量名
Whos 显示同工作空间一样的信息
（4）函数主体：函数主体在函数说明后，是所有进行具 体运算和赋值程序的代码。
（5）注解：在MATLAB中，还可以对某一行的具体内容 进行注解。
注：MATLAB通过判断.m文件的第一行是否有关键字 “function”来识别该文件是否为函数文件。如果一个m文 件是脚本文件，那么在该文件中不允许再出现函数定义语 句。但可以调用在同一工作空间的函数文件中定义的函数
matlab教程ppt(完整版)
，展示数据和模型结果。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库，进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法，如线性回归、决策 树、支持向量机等，以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构，如卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN）等，以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算，如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析，包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具，如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数，如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行，是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现，根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具，支 持多种统计分析方法，可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算，支持 多种数值计算方法，包括线性代数、微积 分、微分方程等。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库，进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法，如线性回归、决策 树、支持向量机等，以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构，如卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN）等，以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算，如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
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MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析，包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具，如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数，如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
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03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行，是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现，根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具，支 持多种统计分析方法，可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算，支持 多种数值计算方法，包括线性代数、微积 分、微分方程等。
matlab中-simulink的应用
▪ 例10.1.1：信号发生器和示波器。
▪ 例10.1.2：实现两个正弦信号的相乘。
2024年6月5日
9
10．2 模型的创建和模型文件
10．2．1 SIMULINK 模型是什么？
▪ SIMULINK 模型有以下几层含义：
• 在视觉上表现为直观的方框图；
• 在文件上则是扩展名为 mdl 的ASCII代码；
例10.1.2：实现两个正弦信号的相乘。
2024年6月5日
26
10．3 仿真运行（续1）
10．3．2 通过命令行运行仿真 ▪ 通过命令行运行仿真与通过菜单运行仿真相比 ，有如下的 一些优点：
• 可以不理睬模块中的初始条件（参数 x0 ）；
• 可以定义任何外部输入（用参数 ut ）；
• 可以由一个M 文件来启动一个仿真，并且允许模块中的 参数发生改变 。
信号线的分支和折曲 分支的产生 信号线的折曲 折点的移动
2024年6月5日
返回
17
（1）解参数的设置(Solver)
2024年6月5日
18
（2）仿真数据的输入输出设置(Workspace I/O)
2024年6月5日
19
（3）仿真中异常情况的诊断(Diagnostics) 返回
2024年6月5日
Simulink提供建立系统模型、选择仿真参数和 数值算法、启动仿真程序对该系统进行仿真、设 置不同的输出方式来观察仿真结果等功能。
2024年6月5日
2
1.交互式、图形化的建模环境
Simulink提供了丰富的模块库以帮助用户快速地建立 动态系统模型。建模时只需使用鼠标拖放不同模块库 中的系统模型并将它们连接起来。它外表以方块图形 式呈现，且采用分层结构。
▪ 例10.1.2：实现两个正弦信号的相乘。
2024年6月5日
9
10．2 模型的创建和模型文件
10．2．1 SIMULINK 模型是什么？
▪ SIMULINK 模型有以下几层含义：
• 在视觉上表现为直观的方框图；
• 在文件上则是扩展名为 mdl 的ASCII代码；
例10.1.2：实现两个正弦信号的相乘。
2024年6月5日
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10．3 仿真运行（续1）
10．3．2 通过命令行运行仿真 ▪ 通过命令行运行仿真与通过菜单运行仿真相比 ，有如下的 一些优点：
• 可以不理睬模块中的初始条件（参数 x0 ）；
• 可以定义任何外部输入（用参数 ut ）；
• 可以由一个M 文件来启动一个仿真，并且允许模块中的 参数发生改变 。
信号线的分支和折曲 分支的产生 信号线的折曲 折点的移动
2024年6月5日
返回
17
（1）解参数的设置(Solver)
2024年6月5日
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（2）仿真数据的输入输出设置(Workspace I/O)
2024年6月5日
19
（3）仿真中异常情况的诊断(Diagnostics) 返回
2024年6月5日
Simulink提供建立系统模型、选择仿真参数和 数值算法、启动仿真程序对该系统进行仿真、设 置不同的输出方式来观察仿真结果等功能。
2024年6月5日
2
1.交互式、图形化的建模环境
Simulink提供了丰富的模块库以帮助用户快速地建立 动态系统模型。建模时只需使用鼠标拖放不同模块库 中的系统模型并将它们连接起来。它外表以方块图形 式呈现，且采用分层结构。
matlab原理及应用
matlab原理及应用Matlab是一种基于矩阵运算的高级技术计算语言和环境，广泛应用于科学计算、数据分析、图像处理、信号处理、控制系统设计等领域。
本文将介绍Matlab的原理及应用。
一、Matlab的原理Matlab的原理是基于矩阵运算的。
它的核心是矩阵运算引擎，通过矩阵和向量的运算实现各种科学计算和数据处理任务。
Matlab提供了丰富的函数库和工具箱，可以进行符号计算、数值计算、线性代数运算、最优化、概率统计、图像处理等各种计算任务。
Matlab的语法简洁而灵活，可以方便地进行矩阵和向量的创建、操作和计算。
它支持面向对象的编程，并提供了丰富的图形界面和交互式开发环境，使得用户可以方便地进行数据可视化和交互式的计算。
二、Matlab的应用1. 科学计算：Matlab被广泛应用于科学计算领域，可以进行符号计算和数值计算，解决各种数学问题。
它可以进行微积分、代数、微分方程求解、符号计算、数值积分等各种科学计算任务。
2. 数据分析：Matlab提供了丰富的数据分析工具箱，可以进行数据预处理、数据可视化、统计分析、回归分析、聚类分析等各种数据分析任务。
它可以帮助用户快速处理和分析大量的数据，提取数据中的规律和模式。
3. 图像处理：Matlab提供了强大的图像处理工具箱，可以进行图像的读取、处理、分析和显示。
它可以实现图像的滤波、增强、变换、分割、特征提取等各种图像处理任务。
Matlab在医学图像处理、计算机视觉、遥感图像处理等领域有着广泛的应用。
4. 信号处理：Matlab提供了强大的信号处理工具箱，可以进行信号的采集、处理、分析和显示。
它可以实现信号的滤波、频谱分析、时频分析、信号重构等各种信号处理任务。
Matlab在通信领域、音频处理、振动分析等领域有着广泛的应用。
5. 控制系统设计：Matlab提供了强大的控制系统设计工具箱，可以进行控制系统的建模、仿真、优化和设计。
它可以实现控制系统的稳定性分析、性能评估、参数调节等各种控制系统设计任务。
第十讲 曲线拟合
注意：如果出现复数解，则只取实部
Matlab实验（十）
17/19
分式函数拟合程序： x1=[2:16]; y1=[6.42,8.2,9.58,9.5,9.7,10,9.93,9.99,10.49,10.59,10.6,10.8 ,10.6,10.9,10.76]; b01=[0.1435,0.084]; %初始参数值 fun1=inline('x./(b(1)+b(2)*x)','b','x'); % 定义函数 [b1,r1,j1]=nlinfit(x1,y1,fun1,b01); y=x1./(0.1152+0.0845*x1); %根据b1写出具体函数 plot(x1,y1,'*',x1,y,'-or');
Matlab实验（十）
计算可决系数的公式为 R 2 = 1 -
(yi - yi )2 ˆ
项式拟合 多项式拟合就是选择适当的多项式对数据集进 行拟合，其命令为：格式：p=polyfit(X,Y,n). 其中输入：X为自变量， Y为因变量，n是多项式的 阶数；X必须单调. 输出：p是按降幂排列的多项式的系数. 多项式的拟合效果可以通过计算误差平方和的大小 进行考察（两种方法）： polyval(p,x) %计 (1)sum((拟合数据-原始数据).^2) 算以p为系数的 直接用命令： 多项式在x处的 (2)sum((polyval(p,x)-y).^2) ) 函数值.
Matlab实验（十）
3/19
已知离散点上的数据集[( x1 , y 1 ), ( x 2 , y 2 ),, ( x n , y n )] 求得一解析函数y=f(x)，使f(x)在原离散点xi上尽可 能接近给定yi的值，这一过程叫曲线拟合. 最常用的 曲线拟合是最小二乘法曲线拟合，拟合结果可使误 差的平方和最小，即找出使下式最小的f(x) :
第十讲功率谱估计【实用资料】
12
关于作业
origin=sin(2*pi*0.01*(1:1000)+pi)+0.002*(1:1000)+randn(1,1000);
数据中含有趋势项和周期项 1、画出原始曲线 2、对原数据做功率谱分析 3、拟合趋势项，对去掉趋势项后的数据做谱分析
6
改进1：分段周期图法（Bartlett法）
Gˆ N,k ()
步骤：
1、将信号的采样数据 x(n分) 成数据量相同的K段，对每段
采样数据（长度为N）采用周期图法估计出功率谱Gˆ N,k ()
Gˆ N,k ()
1 N
N 1
2
xk (n)e jn
n0
2、对K个功率谱（周期图）加以平均
Gˆ N
()
其中，window为与x等长度的窗序列，nfft设定快速傅 立叶算法的长度，一般为2的整次幂，fs为采样频率
分段周期图法的MATLAB函数
[Pxx, f ] psd(x, nfft , fs, window, noverlap)
修正周期图法的MATLAB函数
[Pxx, f ] pwelch(x, window, noverlap, nfft , fs)
第十讲功率谱估计
在数字处理设备中，我们必须对随机信号的某个 样本函数进行采样，即得到随机序列的某个实现：
xN , xN 1,x0, x1, X N .
我们需要通过已知的有限长序列来估计随机信号的功率谱 估计是建立在时间平均的方法上，假定信号为遍历性的。 谱估计的一个主要目的是观察和发现信号中所蕴涵的周期性
RX (k)e jk
k
GX (k)
kN
Gˆ X ()
Rˆ X (k)e jk
关于作业
origin=sin(2*pi*0.01*(1:1000)+pi)+0.002*(1:1000)+randn(1,1000);
数据中含有趋势项和周期项 1、画出原始曲线 2、对原数据做功率谱分析 3、拟合趋势项，对去掉趋势项后的数据做谱分析
6
改进1：分段周期图法（Bartlett法）
Gˆ N,k ()
步骤：
1、将信号的采样数据 x(n分) 成数据量相同的K段，对每段
采样数据（长度为N）采用周期图法估计出功率谱Gˆ N,k ()
Gˆ N,k ()
1 N
N 1
2
xk (n)e jn
n0
2、对K个功率谱（周期图）加以平均
Gˆ N
()
其中，window为与x等长度的窗序列，nfft设定快速傅 立叶算法的长度，一般为2的整次幂，fs为采样频率
分段周期图法的MATLAB函数
[Pxx, f ] psd(x, nfft , fs, window, noverlap)
修正周期图法的MATLAB函数
[Pxx, f ] pwelch(x, window, noverlap, nfft , fs)
第十讲功率谱估计
在数字处理设备中，我们必须对随机信号的某个 样本函数进行采样，即得到随机序列的某个实现：
xN , xN 1,x0, x1, X N .
我们需要通过已知的有限长序列来估计随机信号的功率谱 估计是建立在时间平均的方法上，假定信号为遍历性的。 谱估计的一个主要目的是观察和发现信号中所蕴涵的周期性
RX (k)e jk
k
GX (k)
kN
Gˆ X ()
Rˆ X (k)e jk
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矩阵乘法：两个矩阵相乘 需要满足特定的条件，例 如E=A*B。
矩阵减法：两个相同大小 的矩阵可以进行减法运算 ，例如D=A-B。
矩阵的分解与特征值
详细描述
矩阵分解：将一个复杂的矩阵分 解为几个简单的、易于处理的矩 阵，例如LU分解、QR分解等。
特征值：矩阵的特征值是该矩阵 的一个重要的数值属性，可以用 于分析矩阵的性质和特征。
矩阵运算
介绍矩阵的创建、索引、算术 运算和逻辑运算等操作。
控制流
介绍if语句、for循环和while 循环等控制流结构的使用方法 。
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，但不能包 含空格。
数据类型
MATLAB支持多种数据类 型，如数值型、字符型、 逻辑型和单元数组等。
matlab教程PPT(完整版)
汇报人：可编辑 2023-12-26
目 录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB图像处理 • MATLAB数值分析 • MATLAB应用实例
01
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
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编程 语言和环境。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数，指定输入输出参数。
函数体
在函数定义中编写实现特定功 能的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用自 定义函数。
矩阵减法：两个相同大小 的矩阵可以进行减法运算 ，例如D=A-B。
矩阵的分解与特征值
详细描述
矩阵分解：将一个复杂的矩阵分 解为几个简单的、易于处理的矩 阵，例如LU分解、QR分解等。
特征值：矩阵的特征值是该矩阵 的一个重要的数值属性，可以用 于分析矩阵的性质和特征。
矩阵运算
介绍矩阵的创建、索引、算术 运算和逻辑运算等操作。
控制流
介绍if语句、for循环和while 循环等控制流结构的使用方法 。
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，但不能包 含空格。
数据类型
MATLAB支持多种数据类 型，如数值型、字符型、 逻辑型和单元数组等。
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目 录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB图像处理 • MATLAB数值分析 • MATLAB应用实例
01
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
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编程 语言和环境。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数，指定输入输出参数。
函数体
在函数定义中编写实现特定功 能的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用自 定义函数。
(完整版)Matlab第十讲教案
西南科技大学本科生课程备课教案计算机技术在安全工程中的应用——Matlab入门及应用授课教师：徐中慧班级：专业：安全技术及工程第十章 MATLAB自定义函数课型：新授课教具：多媒体教学设备，matlab教学软件一、目标与要求✧通过解说与实例练习，掌握matlab创建函数M文件的方法✧掌握matlab中全局变量与局部变量的定义与用法✧通过解说与实例练习，掌握在matlab主函数M文件中创建子函数✧在实例练习过程中，回顾利用伪码编写简单程序的方法✧掌握通过创建matlab函数M文件解决生活中的计算问题二、教学重点与难点本堂课教学的重点在于引导学生掌握matlab中函数M文件的创建及应用。
本堂课的难点在于理解matlab中函数M文件主函数与子函数的区别及调用，局部变量与全局变量的定义与应用范围的区别。
三、教学方法本课程主要通过讲授法、演示法、练习法等相结合的方法来引导学生掌控本堂课的学习内容。
1)通过讲授法向学生讲述创建matlab函数M文件的基本方法、全局变量与局部变量的定义及用法等。
2)通过运用多媒体设备现场演示matlab创建函数M文件的应用实例。
3)在掌握创建matlab函数M文件基本方法的基础上，采用练习法引导学生创建函数M文件解决实际问题。
四、教学内容课后习题五（1）拉力测试装置在测试过程中，被测样本受均匀外力的作用产生形变。
下图中显示的是一组拉力测试数据。
根据以下公式计算应力与形变：00l l F A l σε-=和＝ 其中，σ是产生的应力，单位为lbf/in 2(psi);F 为施加的外力，单位为lbf;A 为样本的截面积，单位为in 2；ε为产生的形变，单位为in/in ；l 为样本的长度；0l 为样本的原始长度。
（a ）测试样本是直径为0.505in 的金属杆，根据直径可以计算出金属杆的截面积，进一步利用所提供的数据计算金属杆的应力和形变。
（b ）以形变为x 轴，应力为y 轴，作x-y 线图。
《Matlab的应用》课件
滤波器类型
01
低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器
等。
滤波器设计
02 根据应用需求，选择合适的滤波器类型和参数。
信号变换
03
包括傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等，用于将
信号从一种表示形式转换到另一种表示形式。
06
Matlab在机器学习中的应 用
机器学习基础
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子集 ，通过算法让机器基于数据进行 自我学习，并做出预测或决策。
控制系统的Simulink优化
通过Simulink的优化工具，可以对控制系统参数进行优化，提高系统 性能。
05
Matlab在信号处理中的应 用
信号处理基础
信号分类
根据不同特性，信号可以分为连续信号和离散信号、确定性信号 和随机信号等。
信号表示法
可以用多种方式表示信号，如时间域、频域、复数域等。
信号处理目的
01
优势
02
广泛应用于学术界和工业界，拥有庞大的 用户社区和丰富的资源。
03
支持多种操作系统，包括Windows、 Linux和Mac OS。
04
可与其他编程语言（如C、Python）进行 集成，方便用户进行混合编程。
02
Matlab基础操作
Matlab编程基础
01
命令行交互模式
介绍Matlab的命令行交互模式，包 括输入命令和查看结果。
《Matlab的应用》PPT课件
目 录
• Matlab简介 • Matlab基础操作 • Matlab在科学计算中的应用 • Matlab在控制系统中的应用 • Matlab在信号处理中的应用 • Matlab在机器学习中的应用
Matlab原理与工程应用函数PPT课件
ode23s
ode23tb
27
第27页/共51页
常用调用格式：[t,y]=ode45(odefun,tspan,y0)
参数说明： odefun 表示f(t,y)的函数句柄或inline函数，t是标量，y是
标量或向量； tspan 如果是二维向量[t0,tf]，表示自变量初值t0和tf；如果
5
第5页/共51页
6
第6页/共51页
5.3 用户自定义函数、函数句柄和feval
➢函数句柄是一种引用函数的方法。函数句柄 由@和函数名构成。 ➢feval就是把已知的数据或符号带入到一个 定义好的函数句柄中。
clc clear all syms t %定义符号变量 f=@(x,y) x^3+y^2 k1=feval(f,2,t) % k2=f(2,t) k3=feval(f,1,2) % k4=f(1,2)
23
第23页/共51页
求定积分。 (1) 建立被积函数文件fesin.m。
function f=fesin(x) f=exp(-0.5*x).*sin(x+pi/6);
(2) 调用数值积分函数quad求定积分。 [S,n]=quad(‘fesin’,0,3*pi) %n可省略 S=
0.9008 n=
20
第20页/共51页
在MATLAB 7语言里，多项式由一个行向量表示，设为p，
它的系数按降序排列，使用roots函数可以求出该多项
式的根。其使用格式为roots(p)。 >> p=[1 0 3 12 -7] %f(x)=x4+3x2+12x-7 p= 1 0 3 12 -7 >> roots(p) ans = 0.7876 + 2.4351i 0.7876 - 2.4351i -2.0872 0.5121 >>
最新第十讲MATLAB在数字图像处理中的应用讲解教学讲义PPT课件
描述数字图像的矩阵一般采用的是整数阵，即每个像
素的亮暗，用一个整数来表示 。 位图属于静态图像，位图主要包括黑白图像、灰度图
像和彩色图像等。 图像的格式包括： BMP图像、 TIF图像、 GIF图像、
JPEG图像等。
黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白， 没有中间的过渡，故又称为２值图像，其像素值 为0、1。
Video and Image Processing Blockset > Sources
1
Video and Image Processing Blockset > Analysis & Enhancement 1
Video and Image Processing Blockset > Sinks
直方图均衡化与规定化比较
经过均衡化后，原来图像中较暗区域的一些细节更清晰。
进行直方图规定化后的图像如上图所示，可以看出经过直 方图规定化处理后的图像灰度间距打开，使图像变得较为 清晰，图像细节也突出了。
直方图规定化
直方图均衡化对于煤矿视频监控系统图像增强 非常有用，但它只能产生一种形式的直方图， 从而限制了这种方法的效能，使得它不适于交 互作用的图像增强的应用。在交互处理中，常 常希望根据某副标准图像效能或已知图像的直 方图来修改原图像，有时甚至直接给出直方图 的形状，希望找到某个灰度级的变换，使得原 图像的直方图编程某个给定的形式，这就要用 直方图规定化。
2
(3) 双击图所示的各模块，对其进行参数设置： • Image From File模块：Main面板中的File name参数设置为pout.tif； • Contrast Adjustment模块：Main面板中的Adjust pixel values from
素的亮暗，用一个整数来表示 。 位图属于静态图像，位图主要包括黑白图像、灰度图
像和彩色图像等。 图像的格式包括： BMP图像、 TIF图像、 GIF图像、
JPEG图像等。
黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白， 没有中间的过渡，故又称为２值图像，其像素值 为0、1。
Video and Image Processing Blockset > Sources
1
Video and Image Processing Blockset > Analysis & Enhancement 1
Video and Image Processing Blockset > Sinks
直方图均衡化与规定化比较
经过均衡化后，原来图像中较暗区域的一些细节更清晰。
进行直方图规定化后的图像如上图所示，可以看出经过直 方图规定化处理后的图像灰度间距打开，使图像变得较为 清晰，图像细节也突出了。
直方图规定化
直方图均衡化对于煤矿视频监控系统图像增强 非常有用，但它只能产生一种形式的直方图， 从而限制了这种方法的效能，使得它不适于交 互作用的图像增强的应用。在交互处理中，常 常希望根据某副标准图像效能或已知图像的直 方图来修改原图像，有时甚至直接给出直方图 的形状，希望找到某个灰度级的变换，使得原 图像的直方图编程某个给定的形式，这就要用 直方图规定化。
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(3) 双击图所示的各模块，对其进行参数设置： • Image From File模块：Main面板中的File name参数设置为pout.tif； • Contrast Adjustment模块：Main面板中的Adjust pixel values from
MATLAB及应用课件PPT
who 和 whos 的作用是列出在 MATLAB 工 作内存中驻留的变量名
exist 命令用来查找或检查变量和函数的存在 性
第1章 Matlab概述
上机练习（1）
（ 1）以两种方式打开 MATLAB 工作窗口，进入MATLAB 6.5 的工作环 境，并尝试用不同的方式退出。
（ 2）尝试、熟悉 MATLAB 6.5 的各栏菜单以及各个工具栏的功能。 （ 3）重新启动 MATLAB 6.5，进入 MATLAB 工作窗口，用 who 命令
x=(1:0.1:10); %给出自变量 x
的定义域
y=2*sin(1+x); %写出函数形
式
plot(x，y)
%绘出函数图形
y=2*sin(1+0.5) %求当 x=0.5
时的 y 值，其
后不加分号，
直接在窗口中
给出结果
y =1.9950
%输出 y 的计
算结果
第1章 Matlab概述
例 1-4 绘制函数 y=3x3-10x2+5x-8的图像
主程序包括了 MATLAB 语言、工作环境、句柄 图形、数学函数库和应用程序接口五部分.
第1章 Matlab概述
1.2、Matlab的工作环境
1. MATLAB 的启动
桌面快捷方式启动 开始菜单方式启动
2. MATLAB和退出
Matlab菜单命令/关闭按钮 在Matlab命令窗口输入exit或quit
123
456
789
第1章 Matlab概述
当然我们也可以采用分行输入的形式
>> A=[1,2,3
4,5,6
7,8,9]
exist 命令用来查找或检查变量和函数的存在 性
第1章 Matlab概述
上机练习（1）
（ 1）以两种方式打开 MATLAB 工作窗口，进入MATLAB 6.5 的工作环 境，并尝试用不同的方式退出。
（ 2）尝试、熟悉 MATLAB 6.5 的各栏菜单以及各个工具栏的功能。 （ 3）重新启动 MATLAB 6.5，进入 MATLAB 工作窗口，用 who 命令
x=(1:0.1:10); %给出自变量 x
的定义域
y=2*sin(1+x); %写出函数形
式
plot(x，y)
%绘出函数图形
y=2*sin(1+0.5) %求当 x=0.5
时的 y 值，其
后不加分号，
直接在窗口中
给出结果
y =1.9950
%输出 y 的计
算结果
第1章 Matlab概述
例 1-4 绘制函数 y=3x3-10x2+5x-8的图像
主程序包括了 MATLAB 语言、工作环境、句柄 图形、数学函数库和应用程序接口五部分.
第1章 Matlab概述
1.2、Matlab的工作环境
1. MATLAB 的启动
桌面快捷方式启动 开始菜单方式启动
2. MATLAB和退出
Matlab菜单命令/关闭按钮 在Matlab命令窗口输入exit或quit
123
456
789
第1章 Matlab概述
当然我们也可以采用分行输入的形式
>> A=[1,2,3
4,5,6
7,8,9]
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semianalytic通过半解析技术计算系统的 误比特率，此函数的调用格式为：
ber=semianalytic(txsig,rxsig,modtype,M,Nsamp) ber为系统误比特率，txsig为传输的复基带向量信 号，rxsig为接收到的无噪声复基带向量信号，假 设rxsig为接收机的输入信号，并且rxsig带有一个 理想积分器。Nsamp为txsig,rxsig信号的采样率， 单位为Hz。modtype为信号调制类型，M为字符 尺寸，也就是调制阶数。
五、眼图
绘制眼图的函数 eyediagram eyediagram(x,n) eyediagram(x,n,period) eyediagram(x,n,period,offset) eyediagram(x,n,period,offset,plotstring) eyediagram(x,n,period,offset,plotstring,h) h = eyediagram(...) commscope.eyediagram
第十讲
通信系统性能估计
性能估计主要内容
使用蒙特卡洛技 术计算错误统计
使用半解析技术 计算错误统计 用公式来计算 理论错误统计
绘制错误 率图形 眼图 散点图（星 座图）
一、通过仿真分析系统性能
主要内容：通过仿真来计算系统的误比特率和 误符号率，比较误比特率和误符号率的不同。 涉及到的函数： biterr(x,y,…)比较两个数据集计算出两者的不 同bit的个数和误比特率。 symerr(x,y,…)比较两个数据集计算出两者的 不同符号的个数和误符号率。 其中x表示传输之前进入发射机的消息， y表 示传输之后接收机输出的消息。
对错误率图形进行曲线拟合
由仿真得到的错误率图形是一些不连续的点， 用berfit函数可对这些点进行曲线拟合，即，用 平滑的曲线尽量把这些点连接起来。berfit函数 的调用格式： fitber=berfit(empEbNo,empber) fitber=berfit(empEbNo,empber,fitEbNo) fitber=berfit(empEbNo,empber,fitEbNo,options) fitber=berfit(empEbNo,empber,fitEbNo,options ,fittype) [fitber,fitprops]=berfit(...)
二、通过半解析技术分析系统性能
前面所述的通过仿真技术分析系统性能可用于 大多数的通信系统中，但这种仿真通常要处理 足够多的数据，至少要产生100个错误才能得 到较准确的结果。而如果系统的错误率很小 （如10e-6或更小），则应选择半解析技术。 在此种情况下，与蒙特卡洛技术相比半解析技 术能够更快的计算出结果。 什么时候使用半解析技术和使用此技术的步骤， 请查看help->Communications Toolbox-> Performance Evaluation->Performance Results via the Semianalytic Technique
ber=semianalytic(txsig,rxsig,modtype,M,Nsamp ,num,den)与上面不同的是，rxsig带有一个接收 滤波器，此滤波器的传输函数由向量num和den 给出，num和den分别为传输函数的分子和分母 中按降序排列的zⁿ的系数。 ber=semianalytic(txsig,rxsig,modtype,M,Nsamp ,EbNo) ber=semianalytic(txsig,rxsig,modtype,M,Nsamp ,num,den,EbNo) [ber,avgampl,avgpower]=semianalytic(...)
三、理论性能结果
前面所述的biterr函数得到的是误比特率的经验值，而这 种结果通常要与理论值相比较，此处主要介绍通过闭合 表达式来计算理论误比特率。所用函数如下所示： 通信系统类型 未编码的高斯白噪声信道误比特率 编码高斯白噪声信道误比特率 函数 berawgn bercoding
未编码的瑞利衰落信道误比特率
symerr函数
symerr函数用来计算错误符号的个数和误符号 率，其调用格式为： [number,ratio] = symerr(x,y) [number,ratio] = symerr(x,y,flg) [number,ratio,loc] = symerr(...) number是一个标量或着是一个向量，它指出 了x和y两组数据集相比不同符号的个数； ratio为误符号率，它等于number除以总符号 数(x和y中较小的那个)。
biterr函数
biterr函数用来计算错误比特的个数和误比特 率，其调用格式为： [number,ratio] = biterr(x,y) [number,ratio] = biterr(x,y,k) [number,ratio] = biterr(x,y,k,flg) [number,ratio,individual] = biterr(...) number是一个标量或着是一个向量，它指出 了x和y两组数据集相比不同bit的个数；ratio 为误比特率，它等于number除以总bit数，而 总bit数的取值依情况而定。
六、散点图
绘制散点图（信号星座图）所用函数为 scatterplot，其用法如下： scatterplot(x) scatterplot(x,n) scatterplot(x,n,offset) scatterplot(x,n,offset,plotstring) scatterplot(x,n,offset,plotstring,h) h = scatterplot(...)
不理想同步下的未编码高斯白噪声 信道误比特率
berfading
bersync
四、绘制错误率图形
绘制错误率用semilogy函数，即对纵轴取以10 为底的对数，而横轴保持不变，其语法格式与 plot函数相似。 semilogy(Y) semilogy(X1,Y1,...) semilogy(X1,Y1,LineSpec,...) semilogy(...,'PropertyName',PropertyValue,...) 例子：semilogy(EbNo,ber,’r.’)