第六章MATLAB数据分析与功能函数
matlab中函数的功能及用法
matlab中函数的功能及用法Matlab是一款广泛使用的数学软件,它提供了大量的内置函数,用于简化各种数学运算和数据处理。
这些函数不仅易于使用,而且功能强大。
本文将介绍一些常见的Matlab函数及其功能和用法。
一、基本函数Matlab提供了许多基本函数,用于处理数学运算中的常见问题。
例如,sin、cos、tan等函数用于进行三角函数运算;log、exp等函数用于对数和指数运算;sqrt、abs等函数用于开方和绝对值运算。
这些基本函数的使用方法非常简单,只需要将需要运算的数值作为参数传递给相应的函数即可。
二、数组函数Matlab中的数组函数用于处理数组数据。
例如,sort函数可以对数组进行排序,unique函数可以返回数组中的唯一值,mean函数可以计算数组的平均值,min 和max函数可以返回数组中的最小值和最大值。
这些数组函数的使用方法也相对简单,只需要将需要处理的数组作为参数传递给相应的函数即可。
三、绘图函数Matlab是一款强大的可视化软件,它提供了大量的绘图函数,用于绘制各种二维和三维图形。
例如,plot、scatter等函数可以绘制线条图和散点图;bar、histogram等函数可以绘制条形图和直方图。
这些绘图函数的使用方法需要一些技巧,需要根据具体的需求选择合适的函数和参数。
四、数据处理函数Matlab还提供了许多数据处理函数,用于对数据进行清洗、转换和归一化等操作。
例如,deleteEmptyRows和deleteEmptyCols可以删除数组中的空行和空列;reshape函数可以将数组重新塑形;imresize函数可以调整图像的大小。
这些数据处理函数的使用方法需要一些技巧,需要根据具体的数据和需求选择合适的函数和参数。
五、统计函数Matlab提供了许多统计函数,用于对数据进行各种统计运算。
例如,sum、mean、var等函数可以计算数据的求和、平均值和方差;sortrows和sortcols可以对数据进行排序;histogram和histcounts可以绘制直方图和计算频数。
第六章MATLAB数据分析与功能函数
第六章MATLAB数据分析与功能函数在MATLAB中,有很多强大的数据分析和功能函数,可以帮助我们对数据进行处理、分析和可视化。
本章将介绍一些常用的数据分析和功能函数,并使用实例来介绍它们的用法。
1.统计函数MATLAB提供了丰富的统计函数,可以进行各种统计计算,例如平均值、标准差、中位数等。
- mean函数用于计算数组的平均值,例如:mean([1, 2, 3])的结果是2- std函数用于计算数组的标准差,例如:std([1, 2, 3])的结果是0.8165- median函数用于计算数组的中位数,例如:median([1, 2, 3])的结果是22.数据拟合函数MATLAB提供了拟合函数,可以用来对数据进行曲线拟合,从而得到数据的数学模型。
- polyfit函数用于进行多项式拟合,例如:x = [1, 2, 3, 4, 5]; y = [1, 4, 9, 16, 25]; p = polyfit(x, y, 2);表示对数据点进行二次多项式拟合,并返回拟合的系数。
3.数据聚类函数MATLAB提供了强大的数据聚类函数,可以将数据集分成多个不同的类别。
- kmeans函数用于进行k-means聚类,例如:x = [1, 1.5, 3, 3.5, 4, 6]; idx = kmeans(x, 2);表示对数据进行2类聚类,并返回每个数据点所属的类别。
- gmdistribution函数用于进行高斯混合模型聚类,例如:x = [1, 1.5, 3, 3.5, 4, 6]; gm = gmdistribution.fit(x', 2);表示对数据进行高斯混合模型聚类,并返回聚类结果。
4.数据可视化函数MATLAB提供了各种数据可视化函数,可以将数据以图表的形式展示出来,便于数据分析和理解。
- plot函数用于绘制折线图,例如:x = [1, 2, 3, 4, 5]; y = [1, 4, 9, 16, 25]; plot(x, y);表示将x和y的数据点用折线连接起来。
如何使用MATLAB进行数据分析与科学计算
如何使用MATLAB进行数据分析与科学计算MATLAB(Matrix Laboratory)是一种流行的科学计算软件,广泛用于数据分析和科学计算。
本文将介绍如何使用MATLAB进行数据分析和科学计算。
文章将按照以下章节进行介绍:第一章:MATLAB简介在本章中,将介绍MATLAB的基本概念和特点。
解释MATLAB的优势,如易用性、高效性和广泛的工具箱支持等。
第二章:MATLAB环境设置和基本操作本章将介绍如何安装和设置MATLAB环境,并介绍MATLAB的基本操作,包括创建变量、执行计算、使用函数和图形界面等。
第三章:数据导入和导出在本章中,将介绍如何将外部数据导入MATLAB中进行分析。
涵盖了从Excel、CSV以及其他常见格式导入数据的方法,以及将结果导出到不同格式的文件中。
第四章:数据可视化数据可视化是数据分析的重要工具。
本章将探讨如何使用MATLAB进行数据可视化,包括绘制2D和3D图形、创建散点图、直方图和箱线图等。
第五章:数据处理与清洗在本章中,将介绍常见的数据处理和清洗技术。
包括缺失值处理、异常值检测、数据平滑和归一化等常见操作。
第六章:统计分析统计分析是数据分析的核心内容之一。
本章将介绍MATLAB 中的统计分析方法,如描述性统计、假设检验、相关性分析和线性回归等。
第七章:信号处理信号处理是MATLAB的另一个强大功能。
本章将介绍信号处理的基本概念和MATLAB中的信号处理工具箱,包括滤波、频谱分析和傅里叶变换等。
第八章:机器学习机器学习是当前热门的领域之一。
本章将介绍如何使用MATLAB进行机器学习,包括分类、聚类和回归等常见机器学习任务。
第九章:并行计算与高性能计算在本章中,将介绍如何使用MATLAB进行并行计算和高性能计算。
讨论MATLAB中的并行计算工具箱和在集群或云计算环境中进行计算的方法。
第十章:MATLAB编程MATLAB还提供了编程接口,可以编写自定义函数和脚本。
Matlab第6章 数值计算功能
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例 已知x=[-43,72,9,16,23,47],求向量x 的最大值和最小值。 x=[-43,72,9,16,23,47] y=max(x) %求向量x中的最大值 [y,k]=max(x) %求向量x中的最大值及其该元 素的位置 z=min(x) %求向量x中的最小值 [z,m]=min(x) %求向量x中的最小值及其该元 素的位置
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2)求矩阵A的最大值和最小值 max(A) 返回一个行向量,向量的第i个元素 是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,K]=max(A) 返回行向量Y和K,Y向量记录A 每列的最大值,K向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim) dim取1或2。dim取1时,该函 数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返 回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行 上的最大值。 • 求矩阵最小值的函数是min,其用法和max完 全相同。 7
第6章 数值计算功能
张燕 zy29209@
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数据分析
MATLAB提供了方便的数据分析函数,可以 对较复杂的向量或矩阵元素进行数据分析。 分析原则 如果输入是向量,则按整个向量进行运算 如果输入是矩阵,则按列进行运算,运算 和列向量一样
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6.1 数据统计和相关分析 6.2 差分与积分 *6.3 卷积和快速傅立叶变换
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a)梯形法求积分 原理:把积分区间(a,b)分成n个小梯形,然后 将这n个小梯形的面积求和。 MATLAB提供了trapz()函数计算数值积分 梯形法求积分的结果不很精确
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Z=trapz(Y) 以单位间隔,采用计算若干梯形 面积的和的方法来计算某函数的近似积分。 如果Y为向量,计算Y的积分;如果Y是矩阵, 得一个每列积分的行向量。 Z=trapz(X,Y) 用梯形积分法,依据X计算Y 的积分,X为自变量,Y为函数。如果X、Y 为向量,则大小必须相同;如果Y为矩阵, 则Y的列元素个数必须等于length(X)。 Z=trapz(X,Y,dim) dim=1,和trapz(X,Y)相 同,按列计算积分,dim=2,按行计算积分。
Matlab中常用的统计分析方法与函数
Matlab中常用的统计分析方法与函数统计分析是一种通过数理统计方法对数据进行分析和处理的方式,是研究各类现象的规律性和变异性的重要手段。
在实际应用中,Matlab作为一种功能强大的数学软件,提供了许多常用的统计分析方法与函数,能够方便地进行数据处理和分析。
本文将介绍一些Matlab中常用的统计分析方法与函数,帮助读者更好地运用这些功能。
一、数据可视化分析数据可视化是统计分析的重要环节,可以直观地展示数据的分布和趋势,有助于我们对数据的理解和分析。
在Matlab中,有许多函数可以帮助我们进行数据可视化分析,如plot函数可以绘制一维数据的曲线图;scatter函数可以绘制二维数据的散点图;histogram函数可以绘制数据的直方图等等。
通过这些函数,我们可以直观地看到数据的分布情况,从而对数据进行更深入的分析。
二、数据处理与统计分析在数据处理和统计分析方面,Matlab也提供了丰富的函数和方法。
对于数据处理,Matlab中有一系列的函数可以帮助我们进行数据的读取和写入,数据的清洗和筛选等操作。
通过这些函数,我们可以方便地对各种格式的数据进行处理,提高数据的质量和准确性。
在统计分析方面,Matlab提供了许多统计量的计算函数,如mean函数可以计算数据的均值;median函数可以计算数据的中位数;std函数可以计算数据的标准差等等。
此外,Matlab还支持假设检验、方差分析、回归分析等常用的统计方法,通过调用相应的函数可以实现这些分析。
三、概率分布及随机数生成概率分布是描述随机变量取值的概率特征的数学函数,是统计分析中常用的工具之一。
在Matlab中,有许多函数可以用来模拟各种常见的概率分布,如正态分布、均匀分布、指数分布等。
通过这些函数,我们可以生成服从指定概率分布的随机数,以进行模拟实验和概率计算。
此外,Matlab还提供了一些函数来计算概率密度函数、累积分布函数以及分布的随机数等。
四、回归分析回归分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系的统计方法,广泛应用于各个领域。
第六章基于MATLAB的小波分析
第六章基于MATLAB的小波分析小波分析是一种用来分析和处理信号的数学方法,其基本原理是通过将信号分解成不同频率范围的小波基函数来揭示信号的特征。
MATLAB是一种功能强大的科学计算和数据分析软件,提供了丰富的工具箱和函数,可以方便地进行小波分析。
在MATLAB中,小波分析可以通过使用Wavelet Toolbox来实现。
该工具箱提供了几种常用的小波基函数,如Daubechies、Coiflets、Symlets等,同时还包括了一系列小波分析的函数。
下面将介绍基于MATLAB的小波分析的基本步骤。
首先,需要导入待分析的信号数据。
可以使用MATLAB的数据导入和处理工具来加载信号数据,如load函数、importdata函数等。
加载数据后,可以使用plot函数将信号数据可视化,以便直观地了解信号的特点。
接下来,需要选择合适的小波基函数进行分析。
小波基函数的选择与信号的特征和分析目标相关。
可以使用waveinfo函数来查看Wavelet Toolbox提供的小波基函数的特性和参数,并选择适合的小波基函数。
然后,使用wavedec函数对信号进行小波分解。
wavedec函数可以将信号分解成多个尺度的小波系数。
分解得到的小波系数包括近似系数和细节系数,近似系数反映了信号在低频范围的特征,而细节系数则反映了信号在高频范围的细节特征。
分解后,可以使用可视化函数如plot、imshow等来展示小波系数的分布和变化情况。
通过观察小波系数的变化,可以得到信号的频率特征和局部特征。
除了观察小波系数,还可以根据需要进行小波系数的处理和分析。
例如,可以使用细节系数来提取信号中的细节特征,如边缘、尖峰等,也可以使用近似系数来提取信号的整体趋势。
最后,可以使用waverec函数将处理过的小波系数重构成原始信号。
重构得到的信号可以与原始信号进行对比,以验证分析的结果和提取的特征。
综上所述,MATLAB提供了丰富的工具和函数来实现小波分析,可以方便地进行信号的频率分析和特征提取。
MATLAB数据分析函数
目录•基本操作•描述统计•过滤和卷积•插值和回归•傅立叶变换•导数和积分•时间序列对象(公用事业)•时间序列对象(数据操作)•时间序列对象(事件数据)•时间序列对象(描述性统计)•时间序列集合(公用事业)•时间序列集合(数据操作)基本操作brush交互式标记,删除,修改和保存观测图cumprod累计产品cumsum累积总和linkdata自动更新时变量的变化图prod产品的数组元素sort排序数组元素升序或降序sortrows在升序排序的行sum数组元素的总和描述统计corrcoef相关系数cov协方差矩阵max最大元素的数组mean平均或中值的数组median中值数组min最小的元素的数组mode最常见的数组值std标准偏差var方差conv卷积和多项式乘法conv2二维卷积convnN维卷积deconv反卷积和多项式除法detrend删除线性趋势filter1- D数字滤波器filter22- D数字滤波器插值和回归interp11- D数据插值(查表)interp22- D数据插值(查表)interp33- D数据插值(查表)interpnN维数据插值(查表)mldivide\, mrdivide /左或右矩阵师polyfit多项式曲线拟合polyval多项式评价傅立叶变换abs绝对价值和复杂程度angle相位角cplxpair排序复数共轭双成复杂fft离散傅立叶变换fft2二维离散傅立叶变换fftnN维离散傅里叶变换fftshift移零组件中心频率的频谱fftw接口的FFTW库运行时校正控制算法ifft逆离散傅里叶变换ifft2二维离散傅立叶逆变换ifftnN维离散傅里叶逆变换ifftshift逆FFT的转变nextpow2下一个更高的功率为2unwrap正确的相位角,以产生平滑相图cumtrapz梯形数值积分累积del2离散拉普拉斯diff差异与近似衍生物gradient数值梯度polyder多项式导数polyint整合多项式解析trapz梯形数值积分时间序列对象(公用事业)get (timeseries)查询时序的对象属性值getdatasamplesize尺寸数据的样本时间序列对象getqualitydesc数据质量的描述isempty (timeseries)确定是否时序的对象是空的length (timeseries)向量的时间长度plot (timeseries)情节时间序列set (timeseries)设置属性的时序对象size (timeseries)尺寸时序对象timeseries创建时间序列对象tsdata.event事件对象的时间序列构建对象tsprops帮助时序对象属性tstool开放时间系列工具的GUI时间序列对象(数据操作)addsample添加数据样本时间序列对象ctranspose (timeseries)移调时序对象delsample删除样本时间序列对象detrend (timeseries)减去平均或最佳拟合线,从时间序列的所有纳斯filter (timeseries)形状频率内容的时间序列getabstime (timeseries)提取日期时间字符串数组载体进入细胞getinterpmethod插值方法对时间序列对象getsampleusingtime (timeseries)解压缩到新的时间序列数据样本对象idealfilter (timeseries)应用理想(非因果)滤波器时序对象resample (timeseries)选择或插时序数据使用新的时间向量setabstime (timeseries)集倍时序日期字符串对象setinterpmethod设置默认的插值方法时间序列对象synchronize同步和重采样两个时间序列对象使用共同的时间向量transpose (timeseries)移调时序对象vertcat (timeseries)垂直连接对象的时序时间序列对象(事件数据)addevent把事件添加到时序对象delevent删除tsdata.event对象从时序对象gettsafteratevent新的时间序列样本对象时或之后发生的事件gettsafterevent新的时间序列样本对象后发生的事件gettsatevent新的时间序列对象的样本在事件发生gettsbeforeatevent新的时间序列对象的样本在事件发生之前或gettsbeforeevent新的时间序列样本对象前发生的事件gettsbetweenevents新的时间序列样本对象之间发生的事件时间序列对象(描述性统计)iqr (timeseries)四分位差的时间序列数据max (timeseries)时间序列数据的最大价值mean (timeseries)均值的时间序列数据median (timeseries)中值的时间序列数据min (timeseries)最低值的时间序列数据std (timeseries)标准偏差的时间序列数据sum (timeseries)时序数据的总和var (timeseries)方差时间序列数据时间序列集合(公用事业)get (tscollection)查询tscollection对象属性值isempty (tscollection)确定是否tscollection对象为空length (tscollection)向量的时间长度plot (timeseries)情节时间序列set (tscollection)设置对象的属性tscollectionsize (tscollection)尺寸tscollection对象tscollection创建tscollection对象tstool开放时间系列工具的GUI时间序列集合(数据操作)addsampletocollection添加样品tscollection对象addts添加时间序列对象tscollection对象delsamplefromcollection删除样本tscollection对象getabstime (tscollection)提取日期时间字符串数组载体进入细胞getsampleusingtime (tscollection)数据样本提取到新tscollection对象gettimeseriesnames电池数组的名称时序对象tscollection对象horzcat (tscollection)横向连接对象为tscollectionremovets移除时序的物体从tscollection对象resample (tscollection)选择或插数据tscollection使用新的时间向量setabstime (tscollection)集倍tscollection日期字符串对象settimeseriesnames更改名称的时间序列对象tscollectionvertcat (tscollection)垂直连接对象为tscollection。
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MATLAB是一种面向科学和工程计算的计算机语言和环境。
它具有强大的数据分析和多项式计算功能,可以用于数据处理、统计分析、曲线拟合、插值计算、解方程等多种应用。
数据分析是从数据中提取有用信息的过程,其中使用MATLAB可以轻松地进行各种数据操作和分析。
MATLAB提供了各种统计分析函数,可以计算数据的统计特征,如均值、方差、标准差、相关系数等。
同时,它还提供了数据绘图功能,可以将数据以直方图、散点图、折线图等形式展示出来,帮助用户更好地理解数据。
多项式计算是利用多项式进行数值计算的过程。
在MATLAB中,可以使用多种方法进行多项式计算,如多项式加减乘除、多项式求值、多项式插值等。
MATLAB提供了丰富的多项式操作函数,可以方便地进行多项式运算和计算。
在数据分析中,多项式计算经常用于曲线拟合和插值计算。
曲线拟合是根据给定的数据点,找出一个与之最接近的曲线。
MATLAB提供了polyfit函数,可以根据给定的数据点和多项式阶数,自动拟合出最优的多项式曲线。
此外,MATLAB还提供了curvefit函数,可以进行更加复杂的曲线拟合,如指数曲线拟合、对数曲线拟合等。
插值计算是根据已知的数据点,通过插值方法找出在这些数据点之间的未知点的近似值。
MATLAB提供了interp1函数,可以根据给定的数据点和插值方法,自动进行插值计算。
此外,MATLAB还提供了interp2函数,可以进行二维插值计算。
除了数据分析和多项式计算功能,MATLAB还具有其他强大的数值计算功能,如数值积分、数值微分、解线性方程组等。
这些功能使得MATLAB成为科学与工程领域中常用的计算工具。
在使用MATLAB进行数据分析和多项式计算时,需要注意数据的有效性和合理性。
数据分析的结果只能作为参考,不能作为绝对的判断依据。
多项式计算的结果也可能存在误差,需要进行适当的精度控制。
总之,MATLAB是一款功能强大的数据分析和多项式计算工具,可以帮助科学家和工程师快速、准确地进行各种数值计算和分析任务。
Matlab数据分析函数
数据分析相关函数—多项式roots函数功能介绍:多项式求根语法说明:✧r=roots(p):p为多项式的各阶的系数(从最高阶到0,且系数为0时也要写上)实例:>> p1 = [1 3 2];>> r1 = roots(p1)r1 =-2-1poly函数功能介绍:通过根求原多项式语法说明:✧poly(r):r表示根的阵列返回值是多项式各阶系数向量实例:>> r = [-2 1];>> p = poly(r)p =1 1 -2conv函数功能介绍:支持多项式乘法(实际是两个数组的卷积,这是因为此处的输入是多项式的系数向量)语法说明:✧ c = conv(a, b):a、b是多项式系数向量,c是两个多项式乘积得到的多项式的系数向量实例:>> a = [1 3 5 7 9];>> b = [1 2 4 6 8];>> c = conv(a, b)c =1 5 15 35 69 100 118 110 72 deconv函数功能介绍:多项式除法(此处的输入是多项式的系数向量)语法说明:✧[a,r] =deconv(c,b):a表示多项式c除以多项式b的商,余式为r,此处所有的输入和输出都是多项式的系数向量实例:>> c = [1 5 15 35 69 100 118 110 72];>> b = [1 2 4 6 8];>> [a, r] = deconv(c, b)a =1 3 5 7 9r =0 0 0 0 0 0 0 0 0 polyder函数功能介绍:多项式的导数语法说明:✧e=polyder(d):d是多项式系数向量,e是d的导数多项式系数✧[c,d]=polyder(a,b):对以a为分子,b为分母的有理多项式求导实例:>> c = [1 5 15 35 69 100 118 110 72];>> e = polyder(c)e =8 35 90 175 276 300 236 110polyint函数功能介绍:多项式积分语法说明:✧polyint(P,k):返回多项式P的积分,积分常数项为k✧polyint(P):返回多项式P的积分,积分常数项默认为0实例:>> c = [1 5 15 35 69 100 118 110];>> f = polyint(c)f =0.1250 0.7143 2.5000 7.0000 17.2500 33.333359.0000 110.0000 0polyval函数功能介绍:多项式估值语法说明:✧h=polyval(g,x):g为需要估值的多项式系数向量,x为需要进行估值的的x值向量,h为g在x点处的估计值向量实例:x = -1:0.01:1;g = [1 35 7 9];h = polyval(g, x);plot(x, h)residue函数功能介绍:部分分式展开或合并语法说明:✧[r, p, k]=residue(a,b):a是有理多项式的分子的系数向量,b是有理多项式的分母的系数向量;展开后结果为:✧(a,b)=residue(r,p,k):上述过程的逆过程,对部分分式合并实例:clear alla = [5 3 -2 7];b = [-4 0 8 3];[r, p, k] = residue(a, b)数据分析相关函数—插值与拟合interp1函数功能介绍:一维插值函数语法说明:Vq=interp1(X,V,Xq,METHOD):X为自变量的取值范围;V为函数值,或者V为一向量,其长度必须与X保持一致;Xq为插值点向量或者数组;METHOD是字符串变量,用来设定插值方式1.METHOD=’nearest’:邻近点插值。
第6章 MATLAB数据分析与多项式计算_习题答案教学提纲
第6章M A T L A B数据分析与多项式计算_习题答案精品资料第6章 MATLAB数据分析与多项式计算习题6一、选择题1.设A=[1,2,3,4,5;3,4,5,6,7],则min(max(A))的值是()。
BA.1 B.3 C.5 D.72.已知a为3×3矩阵,则运行mean(a)命令是()。
BA.计算a每行的平均值 B.计算a每列的平均值C.a增加一行平均值 D.a增加一列平均值3.在MATLAB命令行窗口输入下列命令:>> x=[1,2,3,4];>> y=polyval(x,1);则y的值为()。
DA.5 B.8 C.24 D.104.设P是多项式系数向量,A为方阵,则函数polyval(P,A)与函数polyvalm(P,A)的值()。
DA.一个是标量,一个是方阵 B.都是标量C.值相等 D.值不相等5.在MATLAB命令行窗口输入下列命令:>> A=[1,0,-2];>> x=roots(A);则x(1)的值为()。
CA.1 B.-2 C.1.4142 D.-1.41426.关于数据插值与曲线拟合,下列说法不正确的是()。
AA.3次样条方法的插值结果肯定比线性插值方法精度高。
B.插值函数是必须满足原始数据点坐标,而拟合函数则是整体最接近原始数据点,而不一定要必须经过原始数据点。
C.曲线拟合常常采用最小二乘原理,即要求拟合函数与原始数据的均方误差达到极小。
D.插值和拟合都是通过已知数据集来求取未知点的函数值。
二、填空题1.设A=[1,2,3;10 20 30;4 5 6],则sum(A)= ,median(A)= 。
[15 27 39],[4 5 6[2.向量[2,0,-1]所代表的多项式是。
2x2-1仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢2精品资料3.为了求ax2+bx+c=0的根,相应的命令是(假定a、b、c已经赋值)。
MATLAB常用函数及其用法
MATLAB常用函数及其用法MATLAB是一种强大的数学软件,被广泛应用于科学计算、数据分析、算法开发等领域。
它提供了丰富的函数库,包含了许多常用的数学、统计、图形等函数。
这些函数极大地简化了程序的编写过程,并提供了高效的数值计算能力。
本文将介绍一些常用的MATLAB函数及其用法。
一. 数据处理函数1. 内置函数mean、median和mode用于计算数据的平均值、中位数和众数。
例如,mean(data)可以计算向量data的平均值。
2. 函数std和var分别计算数据的标准差和方差。
例如,std(data)可以计算向量data的标准差。
3. 函数sort和sortrows用于对向量和矩阵按升序进行排序。
例如,sort(data)可以对向量data进行排序。
4. 函数unique用于去除向量中的重复元素,并返回排序后的唯一值。
例如,unique(data)可以去除向量data中的重复元素。
二. 绘图函数1. 函数plot用于绘制二维曲线图。
例如,plot(x, y)可以绘制向量x和y的曲线图。
2. 函数bar用于绘制柱状图。
例如,bar(x, y)可以绘制由向量x和y定义的柱状图。
3. 函数scatter用于绘制散点图。
例如,scatter(x, y)可以绘制由向量x和y定义的散点图。
4. 函数hist用于绘制直方图。
例如,hist(data)可以绘制向量data的直方图。
5. 函数surf和mesh用于绘制三维曲面图。
例如,surf(x, y, z)可以绘制由向量x、y和z定义的三维曲面图。
三. 数据分析函数1. 函数polyfit用于进行多项式拟合。
例如,coefficients = polyfit(x, y, n)可以拟合由向量x和y定义的数据,并返回拟合多项式的系数。
2. 函数interp1用于进行插值计算。
例如,vq = interp1(x, v, xq)可以根据向量x和v的数据,计算出在向量xq位置上的插值结果。
第六章 MATLAB 数值计算
第六章 MATLAB 数值计算6-1 多项式的运算6-1-1 多项式的生成和表达1. 多项式的表达在MA TLAB 环境下多项式是用向量的形式表达的. 向量最右边的元素表示多项式的0阶,向左数依次表示多项式的第1阶、第2阶、第3阶…。
例如多项式425321x x x +++表示为:[5 0 3 2 1]。
2. 多项式的生成语法:P=ploy(MA)说明:1. 若MA 为方阵,则生成的多项式P 为方阵MA 的特征多项式。
2. 若MA 为向量,则向量和多项式满足这样一种关系: []12n MA r r r = ,生成的多项式为:()()()()n n 1n 2123n 012n 1n x r x r x r x r a x a x a x a x a -------=++++3. 直接输入的方式生成多项式。
例6-1利用方阵M=[5 6 7;8 9 1;11 12 13]生成一个多项式(为方阵M 的特征多项式)。
程序设计:>>clearM=[5 6 7;8 9 1;11 12 13];P=poly(M); %产生多项式的向量表达式 Px=poly2str(P, 'x'); %生成常见的多项式表示形式 P,Px运行结果:P =1.0000 -27.0000 90.0000 54.0000Px =x^3 - 27 x^2 + 90 x + 54例6-2利用向量A=[2 3 4 5]生成一个多项式。
程序设计:>>clearA=[2 3 4 5];P=poly(A); %产生多项式的向量表达式Px=poly2str(P, 'x'); %生成常见的多项式表示形式 P,Px运行结果:P =1 -14 71 -154 120Px =x^4 - 14 x^3 + 71 x^2 - 154 x + 1206-1-2 多项式的乘除语法:A. c=conv(a,b)B. [q,r]=decony(c,a)说明:1. a 、b 和c 分别是多项式的向量表示形式。
《基于MATLAB的高等数学问题求解》学习笔记
第六章:函数,极限与连续的MATLAB1 映射与函数。
(1)集合(更多的是用于数组间的运算):ismember(一个个元素判断是否是子集,返回一个数组);intersect(求交集,返回结果数组);setdiff(a,b)(求差集,属于a不属于b的数组);union (求并集)。
(2)函数:定义方法:y=@(x)f(x);syms x y=f(x);y=sym(‘f(x)’);求反函数:finverse(f,t);求复合函数f(g(x)):y=compose(f,g);2 求极限。
(1)求数列极限:limit(xn, n, inf);limit(xn, inf)。
(2)求函数极限:limit(fx, x, x0(, ‘left’) );limit(fx, x, inf)。
3 函数的连续性与间断点。
(1)判断连续性的函数代码:P144。
(2)判断x0是否是函数f(x)的间断点的函数代码:(P146,文件夹MATLAB学习中的程序储存里)。
实际应用中,可以根据绘图来判定是否是间断点。
(3)求函数区间的方法:P215。
第七章:导数与微分的MATLAB求解1 导数求解:diff(fx,x,n)后面2个可以省略,则是求导函数;隐函数的导数求解见P156的2个例子;稍微总结就是把y定义为y=sym(‘y(x)’),然后定义隐函数的表达式为F=…,把表达式等号右侧置为0,左侧为F函数表达式,之后:diff(F,x)。
参数方程确定的函数的导数P157。
2 洛必达法则:P168.3 泰勒公式:P172.另外,MATLAB有taylor(fx,x,n,a)。
MATLAB提供了泰勒级数逼近分析界面:taylortool,4 函数的凹凸性与曲线的单调性:求函数单调区间及各个区间单调性的判定:P175。
求凹凸性与拐点的程序:P179。
求方程实根从而可以进行一些特殊数值表达式的求解(比如(-8)^(1/3)的求解)的函数代码:P176。
第六章 MATLAB数据分析与功能函数
17
8 梯形法积分与累加积分
6.1 数据分析 6.2 多项式运算 6.3 函数功能和数值分析函数库
1
6.1 数据分析
数据处理函数默认为对矩阵的列进行操作dim=1,返回行向 数据处理函数默认为对矩阵的列进行操作 , 改为列操作则dim=2 量;改为列操作则 改为列操作则
6.1.1 基本的数据分析函数
1 最大值
a. 求向量的最大值
6
A= 1 4 B= 2.5000 2.5000 2.5000 2.5000 3 2
>> C=max(A,B) C= 2.5000 3.0000 4.0000 2.5000 >> D=max(A,3) D= 3 4 3 3
7
d.求矩阵所有元素的最大值 .
>> A=magic(4); >> max(max(A)) ans = 16
14
>> A=[1,2,3,4]'*[1 1 1 1] A= 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 >> sum(A) ans = 10 10
10
10
>> cumsum(A) ans = 1 1 1 1 3 3 3 3 6 6 6 6 10 10 10 10
>> sum(A,2) ans = 4 8 12 16 >> sum(sum(A)) ans = 40 >> cumsum(A,2) ans = 1 2 3 4 2 4 6 8 3 6 9 12 4 8 12 16
函数max还能对两个同型的向量或矩阵进行比较,调用 还能对两个同型的向量或矩阵进行比较, 函数 还能对两个同型的向量或矩阵进行比较 格式为: 格式为: U=max(A,B):A,B是两个同型的向量或矩阵,结果U是与 : 是两个同型的向量或矩阵,结果 是与 是两个同型的向量或矩阵 A,B同型的向量或矩阵,U的每个元素等于 同型的向量或矩阵, 的每个元素等于 的每个元素等于A,B对应元素的较 同型的向量或矩阵 对应元素的较 大者。 大者。 U=max(A,n):n是一个标量,结果 是与 同型的向量或 : 是一个标量 结果U是与 是一个标量, 是与A同型的向量或 矩阵, 的每个元素等于 对应元素和n中的较大者 的每个元素等于A对应元素和 中的较大者。 矩阵,U的每个元素等于 对应元素和 中的较大者。
第6章 MATLAB数据分析与多项式计算_习题答案
第6章 MATLAB数据分析与多项式计算习题6一、选择题1.设A=[1,2,3,4,5;3,4,5,6,7],则min(max(A))的值是()。
BA.1 B.3 C.5 D.72.已知a为3×3矩阵,则运行mean(a)命令是()。
BA.计算a每行的平均值B.计算a每列的平均值C.a增加一行平均值D.a增加一列平均值3.在MA TLAB命令行窗口输入下列命令:>> x=[1,2,3,4];>> y=polyval(x,1);则y的值为()。
DA.5 B.8 C.24 D.104.设P是多项式系数向量,A为方阵,则函数polyval(P,A)与函数polyvalm(P,A)的值()。
DA.一个是标量,一个是方阵B.都是标量C.值相等D.值不相等5.在MA TLAB命令行窗口输入下列命令:>> A=[1,0,-2];>> x=roots(A);则x(1)的值为()。
CA.1 B.-2 C.1.4142 D.-1.41426.关于数据插值与曲线拟合,下列说法不正确的是()。
AA.3次样条方法的插值结果肯定比线性插值方法精度高。
B.插值函数是必须满足原始数据点坐标,而拟合函数则是整体最接近原始数据点,而不一定要必须经过原始数据点。
C.曲线拟合常常采用最小二乘原理,即要求拟合函数与原始数据的均方误差达到极小。
D.插值和拟合都是通过已知数据集来求取未知点的函数值。
二、填空题1.设A=[1,2,3;10 20 30;4 5 6],则sum(A)= ,median(A)= 。
[15 27 39],[4 5 6[2.向量[2,0,-1]所代表的多项式是。
2x2-13.为了求ax2+bx+c=0的根,相应的命令是(假定a、b、c已经赋值)。
为了将求得的根代回方程进行验证,相应的命令是。
x=roots([a,b,c]),polyval([a,b,c],x)4.如果被插值函数是一个单变量函数,则称为插值,相应的MA TLAB函数是。
MATLAB与计算机仿真课件第6章 MATLAB数值运算
f '( x) 3x2 4x 3
polyder(p)的运算结果为[3 4 3]
三、多项式的求解
2、多项式的求根 格式: roots(p) (由多项式求根) 例如:p=[1 3 2]; roots(p)的运算结果为[-2 ; -1 ] 格式: poly(r) (由根求多项式)
2
A=[1,2,3;2,3,4]; B=[1;2]; X=pinv(A)*B XX=A\B
四、相关与卷积
对两组数据(或两个信号),可求其相关、协方差和卷积等
1、求协方差:
cov(x)
求x 的协方差阵
cov(x,y)
求x ,y的协方差
2、求相关系数
corrcoef(x) 求x的自相关阵
corrcoef(x,y) 求x,y的互相关系数
2
3
x1
4 x3
5
A=[1,2;2,3;3,4]; B=[1;2;5]; X=pinv(A)*B XX=A\B
3、欠定方程组的解 (有无穷多个解 )
有两种求解方法: (1) X= pinv(A)*B (具有最小长度或范数的解) (2) X=A\B (具有最多零元素的解)
例题:
x1 2x2 3x3 1 2x1 3x2 4x3
1、恰定方程组的解 (有唯一的一组解)
AX B ➡ A1AX A1B ➡ X A1B A \ B
有两种求解方法:(1) X= inv(A)*B (速度较慢) (2) X=A\B (速度快,精度高)
例:
x1 2x2 8 2x1 3x2 13
A=[1,2;2,3]; B=[8;13]; X=inv(A)*B XX=A\B
( sa+sb)= (1,1)
MATLAB的使用(2)-数据分析
数据分析
MEAN--平均或平均值 MEAN(X)是向量X中元素的平均值. 对于矩阵,MEAN(X)它是一个行向量,它由 矩阵每列的平均值组成。
数据分析
SUM--元素和 对于向量,SUM(X)是向量的元素和. 对于矩阵,SUM(X)是一个行向量,其各元素 为矩阵X的每列中的元素和.
数据分析--sort 排序
对于向量X,MIN(X)是向量X的最小元素. 对 于矩阵X,MIN(X)是一个向量,它由矩阵中每 一列的最小值组成. [Y,I]=MIN(X)将最小值及其位置标志存于 向量[y,I]中.对于矩阵而言,面向列处理 MIN(X,Y)将返回一个矩阵,其维数与X或Y相 同,其元素是从X或Y中取得的最小元素.
数据分析
Find 求向量中满足条件的元素 length求向量所含元素的个数 corrcoef 求向量或矩阵的相关系数 cov 求向量的协方差矩阵
数据分析
当自变量为向量时,这些函数对行向量或 列向量都能正确处理;当自变量为矩阵时, 是面向列处理。 下面我们将介绍部分函数的使用方法
数据分析--MAX最大分量
Sort(x) 将向量x的元素按升序排列 [y,i]=sort(x)将向量x的元素按升序排列并 给出每个元素的位置标志 对于矩阵而言,上述两个命令是对列进行 操作
Matla在数据 matlab 分析和数据处理方面的应用
数据分析
Matlab能够进行数据分析和处理.其功能 非常强大 matlab 提供的数据分析的基本函数有:
max 最大值 std--标准差 min 最小值 sort--排序 sum 各元素之和 prod各元素之积 maen 平均值 median 中值 cumprod 元素累计积 cumsum 元素累计和
MAX(X)是向量X中最大的元素;对于矩 阵x,Max(X)是一个向量,它由矩阵中每一 列的最大值组成. [Y,I]=MAX(X)是将最大值及位置标志存 入向量[y,I]中;对于矩阵而言,面向列处 理 MAX(X,Y)将返回一个矩阵,这个矩阵维 数与X和Y相同,并且其元素为从X或Y中 取出的最大值
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A=
8
1
6
3
5
7
4
9
2
>> [Y,I]=sort(A,2,'descend') Y=
861 753 942 I= 132 321 213
10 点击图形窗口的Tool\Data Statistics,对数据进行分析
6.1.2 用于场论的数据分析函数
1.两个向量点积运算dot 2. 两个向量叉积运算cross
Y=std(A,flag,dim) 其中dim取1或2。当dim=1时,求各列元素的标准方差; 当dim=2时,则求各行元素的标准方差。flag取0或1,当 flag=0时,按S1所列公式计算标准方差,当flag=1时,按 S2所列公式计算标准方差。缺省flag=0,dim=1。
A=
1 1 1 1
350
300
250
200
150
100
50
0
-5 -4 -3 -2 -1
0
1
2
3
4
5
6.1.4.相关分析的函数 1 协方差、相关系数
X,Y是n维向量
协方差 矩阵
S
cxx
c
yx
cxy
c
yy
其中 cxx
s
2 x
即X标准方差的平方
n
xi xyi y
cxy cyx i1
>> A=magic(4)
A= 16 2 5 11 97 4 14
3 13 10 8 6 12 15 1
>> [M,L]=max(A,[],1)
M= 16
L= 1
14 15 13 441
>> [M,L]=max(A,[],2)
M=
16 11 12 15
L=
1 2 4 3
c.两个向量或矩阵对应元素的比较
2 最小值
求最小值函数是min,其用法和max完全相同。
3 平均值
求数据序列平均值的函数是mean。 mean(X):返回向量X的算术平均值。 mean(A):返回一个行向量,其第i个元素是矩阵A的第i列的算术平均值。 mean(A,dim):当dim为1时,该函数等同于mean(A);当dim为2时,返回 一 个列向量,其第i个元素是A的第i行的算术平均值。 mean(mean(A)):求矩阵A所有元素的平均值。
设u是m维向量,v是n维向量,卷积w共有m+n-1项,其
中第k (k=i+j)项
min( k ,m )
u(k ) u( j)v(k 1 j)
j max(1,k 1n )
例 m=2,n=3时候
X=
3
4
w1 u 1 v 1
Y=
6
7
5
w2 u 1 v 2 u 2 v 1 >> conv(X,Y)
60
40
20
0
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
randn 250
200
150
100
50
0
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
。 hist(X,n) 产生分割数为N份的直方图,默认值为10
x = -4:0.1:4; y = randn(10000,1); hist(y,x)
450
400
>> x1=[11 22 33 44] (向量必须3维)
>> x2=[1,2,3,4]
>> x1=[11 22 33];
>> a=dot(x1,x2) a=
330 >> sum(x1.*x2) ans =
>> x2=[1 2 3] >> x3=cross(x1,x2) x3 =
000
330
a b axbx ayby azbz
,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。
x=[-43 72 9 16 23 47];
y=max(x)
%求向量x中的最大值
[y,l]=max(x) %求向量x中的最大值及其该元素的位置
y=
72
l=
2
b.求矩阵行或列的最大值
求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分别是: Y=max(A):返回一个行向量,向量的第i个元素是矩
A=
1234 1234 1234 1234
>> mean(A) ans =
1234 >> mean(mean(A)) ans =
2.5000
>> mean(A,2)
ans =
2.5000 2.5000 2.5000 2.5000
4 中值
中值和平均值没有必然的关系,中值是将所给的一组数从小到大或从大到 小排列, 奇数个数的话取中间的数字,偶数个数的话取中间两个数的平均数; 平均值就是把这组数相加,然后除以这组数的个数。 求数据序列中值的函数是 median。两个函数的调用格式为: median(X):返回向量X的中值。 median(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的中值。 median(A,dim):当dim为1时,该函数等同于median(A);当dim为2时,返 回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的中值。
n 1
相关系数矩阵
R(i, j) C(i, j) C(i,i)C( j, j)
X=
1234
Y=
7658
Format rat
>> cov(X,Y) % 等价cov([x’,y’])
ans =
5/3
1/3
1/3
5/3
>> corrcoef(X,Y)
ans =
1
1/5
1/5
1
2 卷积 w u v
A=
>> median(A,1)
>> median(A,2)
1234 1234
ans =
ans =
5 标准方差
在MATLAB中,提供了计算数据序列的标准方差的 函数std。
对于向量X,std(X)返回一个标准方差。对于矩阵A ,std(A)返回一个行向量,它的各个元素便是矩阵A各列 或各行的标准方差。std函数的一般调用格式为:
w3 u 1 v 3 u 2 v 2 ans =
w4 u 2 v 3
18
45Leabharlann 43206.2 多项式运算
MATLAB 采用行向量来表示多项式,将多项式的系数按降幂次序存
放在行向量中。例如多项式P( x) a0xn a1xn1 an1x an
i j k
a
b
ax
ay
az
bx by bz
23
6.1.3 随机分布矩阵和直方图
rand(m,n) 产生0-1之间均匀分布的随机矩阵,平均值为0.5,标准偏差0.2887 randn(m,n)产生正态分布的随机矩阵,平均值为0,标准偏差1。
rand 120
100
80
函数max还能对两个同型的向量或矩阵进行比较,调用 格式为: 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。 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。
据点的平均值作为数据点求和。 trapz(A,dim):当dim为1时,同trapz(A);当dim为2时,返回一个
列向量,其第i个元素是以A的第i行相邻两个数据点的平均值作为数 据点求和。 cumtrapz(A):返回一个矩阵,第一行为零,第i行是A的第i行和第 i-1行数据点的平均作为数据点求累加和。 cumtrapz(A,dim):当dim为1时,同cumtrapz(A);当dim为2时, 第一列为零,第i列是A的第i列和第i-1列数据点的平均作为数据点求 累加和。
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是一个矩阵,函数的调用格式为: sum(X):返回向量X各元素的和。 sum(A):返回一个行向量,其第i个元素是A第i列的元素和。 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行的各元素之和。 cumsum(X):返回向量X累加和向量。 cumsum(A):返回一个矩阵,其第i列是A的第i列的累加和向量。 cumsum(A,dim):当dim为1时,该函数等同于cumsum(A);当dim为2时 ,返回一个矩阵,其第i行是A的第i行的累加和向量。
6.1 数据分析 6.2 多项式运算 6.3 函数功能和数值分析函数库
6.1 数据分析
6.1.1 基本的数据分析函数
1 最大值
a. 求向量的最大值
求一个向量X的最大值的函数max有两种调用格式,分别是:
y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如果X中包含复数元素
,则按模取最大值。
[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
7. 求积与累乘积 (和前面所有的数相乘放在现在的位置)
prod(X):返回向量X各元素的乘积。 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。 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行的各元素乘积。 cumprod(X):返回向量X累乘积向量。 cumprod(A):返回一个矩阵,其第i列是A的第i列的累乘积向量。 cumprod(A,dim):当dim为1时,该函数等同于cumprod(A);当dim为2时, 返回一个向量,其第i行是A的第i行的累乘积向量。