MATLAB应用介绍.ppt
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MATLAB教程PPT课件
矩阵元素赋值
大矩阵可以把小矩阵作为其元素
例:>> A=[A ; 11 12 13]
在原矩阵的下方加一行
如何在原矩阵的右边添加一列?
13
矩阵元素的引用
单个元素的引用
例:>> A(2,3) 利用小括弧和元素所在的位置(下标)
x ( i ) :向量 x 中的第 i 个元素 A ( i, j ) :矩阵 A 中的第 i 行,第 j 列元素
例:>> lookfor inverse
which 显示指定函数所在的目录
例:>> which eig
其它相关命令 cd、dir、more
17
Matlab 变量
变量命名原则
以字母开头 后面可以跟 字母、数字 和 下划线 长度不超过 63 个字符(6.5 版本以前为 19 个) 变量名 区分字母的 大小 写
15
Matlab帮助系统
联机帮助
help 显示指定命令的简短使用说明
例:>> help eig >> help help
详细使用帮助 doc 以网页形式显示指定命令的帮助页
例:>> doc eig
其它相关命令 helpdesk、helpwin
16
Matlab 查找命令
lookfor 按指定的关键词查询与之相关的命令
7
Matlab 的特点与功能
Matlab 丰富的工具箱(toolbox)
根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱 Symbolic Math Signal process PDE Image Process Optimization Statistics Control System System Identification ……
2024版matlab教程(全)资料ppt课件
进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中,变量不需要事先声明,可以 直接赋值。变量名以字母开头,可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数,如sin、 cos、tan等三角函数,以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类,包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法,包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法,包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数,如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点,而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值,如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分,如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减,要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法,要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除,要求矩阵大小相同
特征值与特征向量
《MATLAB应用》课件
控制语句和函数
学习MATLAB的控制流程语句 和函数的定义和使用,以及 如何编写可重复使用的代码。
图形化编程
图形化用户界面 (GUI) 的设 计
探索如何使用MATLAB创建交互式 的图形用户界面,让程序更加友 好和可视化。
图形绘制
学习如何使用MATLAB绘制各种类 型的图形,如线图、散点图和柱 状图。
信号处理
连续时间信号分析
使用MATLAB的信号处理工具箱 对连续时间信号进行采样、滤 波和频谱分析。
离散时间信号分析
学习如何使用MATLAB处理离散 时间信号,如时序分析和数字 滤波器设计。
信号滤波器设计
探索MATLAB中各种信号滤波器 的设计方法和应用。
数学建模
1 非线性建模
2 数据拟合
3 方程的求解
优化在MATLAB中的应用
探索将优化算法应用于MATLAB中 的不同领域,如工程设计和经济 分析。
实例演示
1
图像处理
2
学习如何使用MATLAB进行图像处理任务,
如图像滤波、增强和分割。
3
音频处理
演示如何使用MATLAB对音频信号进行处 理和分析,包括滤波、降噪和特征提取。
机器学习应用
探索MATLAB在机器学习领域的应用,包 括分类、回归和聚类分析。
通过MATLAB的优化算法对 非线性系统进行建模和参 数估计。
学习如何使用MATLAB对实 际数据进行拟合,以找到 最佳的数学模型。
了解如何使用MATLAB求解 各种数学方程,包括代数 方程和微分方程。
仿真和优化
系统仿真
使用MATLAB进行系统级仿真,包 括建模、仿真和结果分析。
优化算法
学习MATLAB中常用的优化算法, 用于解决各种复杂的优化问题。
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矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算,如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中,可以使用inv() 函数来求矩阵的逆,使用det() 函数来求矩阵的行列式,使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如,A的逆可以表示为 inv(A),A的行列式可以表示 为det(A),A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词:了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述:特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x,特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用,如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵,例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
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,但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用,如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算,可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词:了解矩阵的分解方法,如LU分解、QR分解等。
• 详细描述:在MATLAB中,可以使用lu()函数进行LU分解,使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分,便于计算和分析。
Matlab基础及其应用ppt课件 共34页
Di
a21
a2,i1
b2
a2,i1
a2n
an1 an,i1 bn an,i1 ann
线性方程组求解
数值求解方法: 1.直接法 Gauss消去法、Gauss-Jordan消去法、矩阵分 解法等。
2.迭代法 Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法和超松弛迭 代法等。
菜单 三.Matlab 界面与初步操作
快捷工具栏
workspace
工作目录选择栏 指令窗口
Command window运行入门
• 最简单的计算器使用法; • 数值、变量和表达式; • 指令行中的标点符号; • 计算结果的图形表示;
求 [12 2 (7 4)] 32 的运算结果。
4 2 2 A 1 3 2
1 3 3 3 2 2
35 20 60 B 10 15 50
20 12 45
输入下面Matlab指令 A=[4 2 3;1 3 2;1 3 3;3 2 2]; B=[35 20 60 45;10 15 50 40; …20 12 45 20]; C=A*B
Cleve Moler 博士
在70年代中期,Cleve Moler博士和其同事在美国 国家科学基金的资助下开发了调用EISPACK和 LINPACK的FORTRAN子程序库.EISPACK是特征 值求解的FORTRAN程序库,LINPACK是解线性方 程的程序库.在当时,这两个程序库代表矩阵运算的 最高水平.
t
•
画出衰减振荡曲线 其它的包络线 y0
y
t
e3
e 3 sin 3t 及 。的取值范围是
[0,4 ] 。
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控制流语句
使用条件语句(如if-else)和 循环语句(如for)来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算,如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ,用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能,如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量,可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型, 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型,包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值,包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数,如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词:MATLAB提供了许多内置函 数,可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆:使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量:使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值:使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解:使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
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汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
MATLAB经典教程(全)PPT课件
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感谢您的观看
信号时域分析和频域分析
时域分析
研究信号随时间变化的规律,包括波形、幅度、频率、相位等。
频域分析
将信号转换为频域表示,研究信号的频谱结构和频率特性,包括幅 度谱、相位谱、功率谱等。
时域与频域关系
时域和频域是信号分析的两个方面,它们之间存在对应关系,可以 通过傅里叶变换相互转换。
数字信号处理基础
数字信号表示
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分,如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数,以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
数据统计描述性分析
描述性统计量
介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等常见 描述性统计量的计算方法和意义。
数据分布形态
通过直方图、箱线图等图形展示数据的分布形态 ,帮助用户了解数据的整体特征。
数据间关系
探讨协方差、相关系数等统计量在揭示数据间关 系方面的应用。
数据可视化方法
二维图形绘制
详细讲解MATLAB中二维图形的绘制方法,包括线图、散点图、 柱状图等。
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
设A为n阶方阵,若存在数λ和n维非零向量x,使得Ax=λx ,则称λ为A的特征值,x为A的对应于特征值λ的特征向量 。
特征值与特征向量的性质
包括特征值的和等于方阵对角线元素之和、特征值的积等 于方阵的行列式等性质。
MATLAB求解
使用MATLAB内置函数`eig`求解方阵的特征值和特征向量 。
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图像基本操作
进行图像的裁剪、缩放、旋转等基本操作,以满 足图像处理的需求。
图像处理特效
应用滤波、边缘检测、色彩空间转换等图像处理 技术,提升图像质量或提取图像特征。
程序设计与优化
05
M文件编程基础
M文件概述
01
M文件是MATLAB中用于存储代码和数据的文本文件,具有.m
扩展名。
脚本文件与函数文件
稀疏矩阵压缩
通过压缩存储方式节省内存空间。
稀疏矩阵运算
支持基本的四则运算和矩阵函数。
稀疏矩阵应用
在数值计算、图像处理等领域有广泛应用。
数值计算与函数分
03
析
多项式运算及函数拟合
多项式表示与运算
介绍如何在MATLAB中创建多项 式、进行多项式四则运算以及多
项式求值。
函数拟合方法
详细阐述最小二乘法、梯度下降法 等函数拟合方法,并给出相应的 MATLAB实现代码。
使用plot3、mesh、surf等函数 绘制三维曲线、曲面图。
三维图形视角调整
通过view、rotate等函数调整三 维图形的观察角度,以便更好地
展示数据特征。
三维图形样式设置
设置颜色映射、透明度、光照效 果等,提升三维图形的视觉效果
。
特殊图形绘制技巧
极坐标与对数坐标绘图
使用polar、semilogx、semilogy等函数绘制极坐标图和对数坐 标图,适应不同类型的数据展示需求。
使用`dsolve`命令求解常微分方程,使用 `pdepe`等命令求解偏微分方程,分析物理 现象和工程问题。
MATLAB高级功能
07
与应用
MATLAB编译器使用指南
MATLAB编译器介绍
进行图像的裁剪、缩放、旋转等基本操作,以满 足图像处理的需求。
图像处理特效
应用滤波、边缘检测、色彩空间转换等图像处理 技术,提升图像质量或提取图像特征。
程序设计与优化
05
M文件编程基础
M文件概述
01
M文件是MATLAB中用于存储代码和数据的文本文件,具有.m
扩展名。
脚本文件与函数文件
稀疏矩阵压缩
通过压缩存储方式节省内存空间。
稀疏矩阵运算
支持基本的四则运算和矩阵函数。
稀疏矩阵应用
在数值计算、图像处理等领域有广泛应用。
数值计算与函数分
03
析
多项式运算及函数拟合
多项式表示与运算
介绍如何在MATLAB中创建多项 式、进行多项式四则运算以及多
项式求值。
函数拟合方法
详细阐述最小二乘法、梯度下降法 等函数拟合方法,并给出相应的 MATLAB实现代码。
使用plot3、mesh、surf等函数 绘制三维曲线、曲面图。
三维图形视角调整
通过view、rotate等函数调整三 维图形的观察角度,以便更好地
展示数据特征。
三维图形样式设置
设置颜色映射、透明度、光照效 果等,提升三维图形的视觉效果
。
特殊图形绘制技巧
极坐标与对数坐标绘图
使用polar、semilogx、semilogy等函数绘制极坐标图和对数坐 标图,适应不同类型的数据展示需求。
使用`dsolve`命令求解常微分方程,使用 `pdepe`等命令求解偏微分方程,分析物理 现象和工程问题。
MATLAB高级功能
07
与应用
MATLAB编译器使用指南
MATLAB编译器介绍
2024版Matlab简介PPT课件
拟合曲线原理
通过已知数据点,寻找最佳函数 逼近的方法。
插值法分类
线性插值、多项式插值、样条插 值等。
Matlab实现
使用Matlab内置函数进行插值和 拟合操作,如`interp1`、 `polyfit`等。
数值积分、微分运算过程剖析
数值积分基本概念
通过数值方法求解定积分的近 似值。
1
数值积分方法
应用实例 通过具体实例演示特征值和特征向量在计算物理、工程等 领域的应用。
矩阵分解方法及其应用场景
矩阵分解定义
介绍矩阵分解的概念和目的。
分解方法
介绍常见的矩阵分解方法,如LU 分解、QR分解、SVD分解等,并 阐述它们的计算步骤和原理。
应用场景
讨论矩阵分解在数值计算、信号 处理、图像处理等领域的应用场 景,并给出具体实例。
Matlab实现
使用Matlab内置函数进行最优化问题求解,如`fmincon`、`ga`等。
偏微分方程数值解法
01
偏微分方程基本概 念
包含未知函数及其偏导数的方程。
02
偏微分方程数值解 法
有限差分法、有限元法、谱方法 等。
03
Matlab实现
使用Matlab内置函数或工具箱进 行偏微分方程数值求解,如PDE Toolbox等。
表达式书写规则
在书写表达式时,需要注意运算符的优先级 和结合性,以及使用括号来改变运算顺序。
流程控制语句使用方法
条件语句
01
Matlab中常用的条件语句有if语句和switch语句,用于根据条
件执行不同的代码块。
循环语句
02
Matlab提供了for循环和while循环两种循环结构,用于重复执
第1讲Matlab语言及其应用 课件
2019/3/11
Application of Matlab Language
4
2.1 启动与退出MATLAB
? 启动MATLAB
? 直接用鼠标双击桌面上MATLAB图标 ? 或Windows桌面的“开始”—〉“所有程
序”—〉“MATLAB” —〉“MATLAB”。
? 退出MATLAB
? 关闭MATLAB桌面 ? 在命令窗口执行quit或exit命令
y= 0.5000
【例2.2-5 】计算 y ? 2cos ?的0.3?值?。
1? 5
>>y=2*cos(0.3*pi)/(1+sqrt(令行编辑 ? “↑”键调回已 输入过命令。
? 修改。
2019/3/11
Application of Matlab Language
10
6
2.2 命令窗口的使用
? 激活命令窗口。 ? “>>” 与闪烁的光标一起表明系统就绪,等待输入。 ? 命令窗口脱离 MATLAB桌面。
? 简单计算
【例2.2-1 】计算 ??12 ??2 ?7 ? 4??? ? 32
(1)在MATLAB 命令窗口输入 以下内容:
>>(12+2*(7-4))/3^2 (2)按【 Enter 】键,指令执行。 (3)返回的计算结果: ans=
2
2019/3/11
Application of Matlab Language
7
2.2 命令窗口 (续)
〖说明〗
? 在命令窗口【Enter】键提交命令执行。 ? Matlab所用运算符(如+、-、^等)是各种计算程序中
常见的。 ? 计算结果中的“ans”是英文“answer”的一种缩写,
《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教程ppt(完整版) (3)
数值积分与微分
数值积分
使用MATLAB的`integral`函数进 行数值积分,可以选择不同的积
分方法。
数值微分
可以使用差分法或`diff`函数进行 数值微分。
符号积分与微分
使用符号计算工具箱中的函数, 如`syms`、`int`和`diff`,进行符
号积分和微分。
常微分方程求解
欧拉法
简单的一阶常微分方程的初值问题可以使用欧拉法求解。
图形可视化
MATLAB具有强大的图形可视化功能,支 持多种图形类型和交互操作。
编程语言
MATLAB是一种高级编程语言,具有丰富 的函数库和工具箱。
数据分析
MATLAB提供了多种数据分析工具,包括 数据导入、处理、分析和可视化。
MATLAB的应用领域
科学计算
广泛应用于数学、物理、工程等 领域。
控制系统设计
短时傅里叶变换
通过在时间上滑动窗口并对每个窗口内的信号进 行傅里叶变换,实现信号的时频分析。
小波变换
利用小波基函数的特性,对信号进行多尺度分析 ,从而在时频域上展示信号的细节。
信号滤波与变换
数字滤波器设计
使用MATLAB中的滤波器设计工具,如butterworth、 chebyshev等,设计数字滤波器以实现信号的滤波。
03 多目标优化
使用`gamultiobj`函数求解多目 标最优化问题。
0 最小二乘问题 4使用`lsqlin`或`lsqnonlin`函数
求解线性或非线性最小二乘问 题。
05
MATLAB在信号处理中的应用
信号的时频分析
信号的时频表示
将信号从时间域转换到时频域,以便更好地理解 和分析信号的特性。
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求系统的传递函数。
解 :在MATLAB中,可直接利用zp2tf函数求出, MATLAB程序为:
k=6;z=[-3];p=[-1,-2,-5];
[num,den]=zp2tf(z,p,k)
H=tf(num,den) 执行后得
num= 0 0 6 18
den = 1 8 17 10
6s 18 H(s)
Transfer function:
6 s + 30 -----------------------------------------------------------------------------------------------s^8 + 18 s^7 + 124 s^6 + 417 s^5 + 740 s^4 + 729 s^3 + 437 s^2 + 141 s + 18
x ax bu
y
cx
du
在MATLAB中,系统可用(a,b,c,d)矩阵 组表示。
(二)模型建立及转换
1、tf() 功能:建立传递函数形式 格式:sys=tf(num,den) 说明:可将分子、分母系数为矩阵num、den表示
的传递函数模型,以直接的传递函数形式表示 出来。
例1:写出下面传递函数模型的标准形式。
在MATLAB中,用[z,p,k]矢量组表示,即 z=[z1,z2,…,zm]; p=[p1,p2,…,pn]; k=[k];
例:将系统的零极点增益模型
H (s)
6(s 3)
(s 1)(s 2)(s 5)
以z,p,k向量组表示。
k=6 z=[-3] p=[-1,-2,-5]
3、状态空间模型
H (s) 0.2s2 0.3s 1 (s2 0.4s 1)(s 0.5)
解:在MATLAB中,可直接利用tf函数求出
num=[0.2,0.3,1];
p1=[1,0.4,1];
p2=[1,0.5];
den=conv(p1,p2); %p1(s)*p2(s)
H=tf(num,den)
执行后
H
(s)
位闭环系统。 当sign=1时采用正反馈; 当sign=-1时采用负反馈; sign缺省时,默认为负反馈。
例:将传递函数
0.2s2 0.3s 1 H (s) s3 0.9s2 1.2s 0.5
以分子、分母系数矩阵num、den的形式表示 出来。
num=[0.2,0.3,1] den =[1,0.9,1.2,0.5]
2、零极点增益模型
H (s) k (s z1 )(s z2 ) (s zm ) (s p1 )(s p2 ) (s pn )
s3 8s2 17s 10
(三)系统建模
1、parallel() 功能:系统的并联连接。 格式: [num,den]=parallel(num1,den1,num2,
den2) 说明:parallel函数按并联方式连接两个系统。 2、series() 功能:系统的串联连接。 格式:[num,den]=series(num1,den1,num2,den2) 说明:series函数可将两个系统按串联方式进行连接。
num= [6 18];
den = [1 8 17 10];
[z,p,k]=tf2zp(num,den);
G=zpK(z,p,k)
执行后得
H (s)
6(s 3)
(s 1)(s 2)(s 5)
3、tf2zp() 功能:变系统传递函数形式为零极点增益形式。
格式:[z,p,k]=tf2zp(num,den) 说明:tf2zp函数将多项式传递函数形式的系统转
例:已知G1(s)和G2(s),求两者串联后的传递 函数。
s 1 G1(s) s 2
1 G2 (s) 500s2
num1=[1 1]; den1=[1 2]; num2=[1]; den2=[500 0 0]; [num,den]=series(num1,den1,num2,den2); G=tf(num,den)
MATLAB应用介绍
一、控制系统模型的建立
(一)系统模型
系统的表示可用三种模型:传递函数、零 极点增益、状态空间。
1、传递函数模型
H (s)
num(s) den(s)
b1s m a1s n
b2 s m1 a2 s n1
bm1 an1
在MATLAB中,直接用分子、分母的系数矩阵 [num,den]表示,即 num=[b1,b2,…,bm] den =[a1,a2,…, an]
3、feedback() 功能:两个系统的反馈连接。 格式:[num,den]=feedback(num1,den1,num2,den2)
[num,den]=feedback(num1,den1,num2,den2,sign) 说明:feedback函数可将两个系统按反馈形式进行连接,
sign缺省时,默认为负 4、cloop() 功能:系统的闭环形式。 格式:[numc,denc]=cloop(num,den,sign) 说明:cloop函数可通过将系统输出反馈到系统输入构成单
s3
0.2s2 0.3s 1 0.9s2 1.2s 0.5
例:已知
G(s)
(s2
3s
1) 2
6(s 5) (s 6)(s3
6s2
5s
3)
将该传递函数输入MATLAB。
>> num = 6*[1,5]; den = conv(conv(conv([1,3,1],[1,3,1]),[1,6]),[1,6,5,3]); G=tf(num,den)
2、zpk() 功能:建立零极点增益形式 格式:sys= zpk (z, p, k) 说明:可将零极点增益向量组z、p、k表示的系统
模型,以直接的零极点增益形式表示出来。
例:设系统的传递函数模型为
H (s)
s3
6s 8s 2
18 17s
10
求系统的零极点增益模型。
解 :MATLAB程序为:
换为零点、极点和增益形式。
4、zp2tf() 功能:变系统零极点增益形式为传递函数形式。
格式:[num,den]=zp2tf(z,p,k) 说明:zp2tf可将以z,p,k表示的零极点增益形
式变换成传递函数形式。
例2:设系统的零极点增益模型为
H (s)
6(s 3)
(s 1)(s 2)(s 5)