合肥工业大学MATLAB程序设计第八讲总结

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Matlab程序设计课程总结(二)

Matlab程序设计课程总结(二)1. Matlab程序设计课程的重要性- Matlab是一款广泛应用于科学计算和工程领域的软件，掌握Matlab 的程序设计能力对于学生未来的职业发展具有重要意义。

- Matlab程序设计能够帮助学生提高科学计算和数据分析的能力，同时也有助于学生在数学、物理、工程等领域的学习和研究。

2. Matlab程序设计课程的内容- Matlab程序设计课程主要包括Matlab语言基础、矩阵运算、图像处理、信号处理、数据分析等方面的内容。

- 在课程中，学生需要学习Matlab语言的基本语法，掌握矩阵运算的基本操作，了解图像处理和信号处理的基本原理，学习数据分析的方法和技巧等。

3. Matlab程序设计课程的教学方法- Matlab程序设计课程的教学方法通常采用理论教学和实践操作相结合的方式。

- 在理论教学中，教师会讲解Matlab语言的基本语法和相关知识点，帮助学生理解Matlab程序设计的基本原理。

- 在实践操作中，学生需要通过编写Matlab程序来解决实际问题，从而提高自己的程序设计能力。

4. Matlab程序设计课程的实践意义- Matlab程序设计课程的实践意义非常重要，通过实践操作，学生可以更好地理解Matlab程序设计的基本原理和方法。

- 同时，实践操作也有助于学生提高解决实际问题的能力，培养学生的创新思维和实践能力。

5. Matlab程序设计课程的应用前景- 随着科学技术的不断发展，Matlab程序设计的应用前景越来越广泛。

- Matlab程序设计在科学计算、工程设计、数据分析等领域都有着广泛的应用，掌握Matlab程序设计能力对于学生未来的职业发展具有重要意义。

6. Matlab程序设计课程的学习建议- 学习Matlab程序设计需要掌握一定的数学知识和编程基础，学生应该在学习前做好充分的准备。

- 在学习过程中，学生应该注重理论和实践相结合，通过编写程序来巩固和提高自己的程序设计能力。

MATLAB教程第8章MATLAB综合实训

MATLAB教程第8章MATLAB综合实训MATLAB综合实训是对之前学过的知识进行综合运用的一个实践环节。

在该实训中，我们需要利用所掌握的MATLAB技能完成一个综合性的任务，包括数据处理、图像处理、信号处理等方面。

在本章中，我们将介绍MATLAB综合实训的基本要求和步骤，并给出一个具体的实例来帮助理解。

1.数据处理：从给定的数据集中提取出需要的数据，并进行相应的处理。

例如，计算数据的平均值、方差等统计量，或者对数据进行排序、过滤等操作。

2.图像处理：对给定的图像进行处理，可以包括图像增强、滤波、边缘检测等操作。

也可以利用图像处理工具箱中的函数完成一些特定的任务。

3.信号处理：对给定的信号进行处理，可以包括信号滤波、谱分析、频域变换等操作。

也可以利用信号处理工具箱中的函数完成一些特定的任务。

4. 建模与仿真：根据给定的问题，设计相应的数学模型，并进行仿真分析。

例如，可以利用ODE求解器求解一些常微分方程，或者使用Simulink进行系统级建模与仿真。

下面以一个实例来说明MATLAB综合实训的步骤和方法。

假设我们有一组学生成绩数据，包括学号、姓名和成绩。

我们需要完成以下任务：1.根据成绩对学生进行排名，并输出前5名学生的学号和姓名；2.计算所有学生的平均成绩和方差，并绘制成绩的直方图；3.根据成绩数据，计算学生之间的相关系数矩阵，并绘制热力图；4.假设我们有一个学生的成绩缺失，根据其他学生的成绩数据，利用K近邻算法进行插补；5.在插补后的数据上，利用线性回归建立学生的成绩预测模型，并进行模型评估。

首先，我们需要读取成绩数据。

可以使用MATLAB中的readtable函数将Excel文件中的数据读入到MATLAB的表格结构中。

```matlabdata = readtable('scores.xlsx');```接下来，我们可以根据成绩对学生进行排名，并输出前5名学生的学号和姓名。

Matlab 总结报告

绪论时间飞逝，转眼间学习Matlab实训课已经结束。

虽只有短短的几周教学的时间。

但是老师所教给我们的知识却有很多很多。

所以，首先要感谢老师的细心教导。

没有您的讲解我想现在我们对于Matlab这款软件还是充满了神秘感。

还清楚的记得就在几周前，我拿着Matlab书本去机房。

当时，由于线性代数没有开课。

所以，对老师所说的矩阵什么的真的是一点都不懂。

在没有办法的情况下只能硬着头皮去听了。

一节课下了感觉还好，没有我想象中的那么难，大部分按照老师的方式依葫芦画瓢还是可以运行处所要的结果的，但讲到其中的原理就不行了。

就这样我们迎来了第一次实验报告，那次报告在课下完成的还算顺利，但是由于条件的原因当时的几道题目都没有真正的在计算机上运行，没有调试。

但我相信那几题都是正确的，虽没有真正的结果。

就这样第一次的报告过去了。

在接下来的几周里也就是那样的听着、学着。

也没觉得自己有什么进步但是总觉得每一次的课都是听得迷迷糊糊，自己没有太用心在上面。

所以，之后的报告做的就不怎么样了，每次都有好几题不会。

但是，在所有的章节中我对“矩阵”这个章节最感兴趣，同时也是学的比较好的。

所以，接下来我就对我所学的矩阵有关方面的知识做一个小结：矩阵：我们都知道，作为一种科学计算软件。

Matlab专门也矩阵作为基本的运算单位，而从计算机编程语言的角度而言，为了能够和C语言等高级语言保持一定的相似性，Matlab的矩阵在M语言中使用的数组的形式来表示。

而且，matlab 还提供了关于数组和矩阵不同的运算方法。

所以使用Matlab也必须掌握基本的矩阵计算的方法。

那样才能称得上是“了解这款软件”！接下来，将介绍一些基本的知识。

一、矩阵的构造在MatLab中,构造矩阵的方法有两种。

一种是直接法,就是通过键盘输入的方式直接构造矩阵。

另一种是利用函数产生矩阵。

例1.利用magic函数来产生一个矩阵B=magic(3)B=8 1 63 5 74 9 2例2.使用冒号运算符来创建向量在Matlab的命令窗口中键入如下命令：A=1:5A=1 2 3 4 5B=1:2:5B=1 3 5有上面的两组数据我们可以看出：在Matlab创建矩阵时利用“冒号”有所差别。

MATLAB课程结课总结

MATLAB课程结课总结通过一个学期的学习，我初步掌握了MATLAB软件的基本功能和使用技巧，它拥有强大的运算能力、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化等等功能。

在我们生活中有着非常重要的地位。

下面是关于我在学习MATLAB中在理论和实践方面的一些心得体会一、MATLAB语言简洁，使用方便灵活，库函数丰富。

每个函数可以建立一个同名的M文件（脚本文件和函数文件），如函数的文件名为exp.m。

这种文件简单、短小、高效，并且便于调试。

再比如说函数的赋值。

在MALAB中，我们只需要知道它的初值，自变量的数值，以及它的范围，就可以用矩阵把整个函数赋值。

这减去了我们的工作复杂性，也降低了我们时间花费。

二、运算符丰富，用MATLAB设计程序，它更加方便快捷。

MATLAB的基本数据单元是既不需要指定维数、也不需要说明数据类型的矩阵，而且数学表达式和运算规则与通常的习惯相同。

因此，在MATLAB环境下，数组的操作与数的操作一样简单。

例如用MATLAB创建矩阵时，方法有两种：第一、可以直接依次输入矩阵各行各列的元素，但矩阵元素必须用[ ]括住，矩阵元素必须用逗号或空格分隔，在[ ]内矩阵的行与行之间必须用分号分隔。

第二、用MATLAB函数创建矩阵。

MATLAB可以进行矩阵的加减、乘除的元素，求可逆矩阵、转置矩阵等等.三、语法限制不严格，程序设计自由度大。

程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上进行运行。

MATLAB具有一个强大的工具箱，里面有各种各样的函数可以调用。

这些工具箱提供了用户在特别应用领域所需的许多函数，这使得用户不必花大量的时间编写程序就可以直接调用这些函数，达到事半功倍的效果。

四、MATLAB不仅有强大的运算功能，它还有强大的绘图功能，无论是二维图形，还是三维图形。

只要能编写出来函数式。

在短短几秒钟之内，它就会绘制出来。

MATLAB 具有二维和三维绘图功能，使用方法十分简便。

matlab8

线性系统分析与设计
控制工具箱是MATLAB最早的工具箱之一，也是控制系统的计算机辅助设计中最为流行的设计工具。控制工具箱适用于线性时不变系统(LTI) ，可实现线性系统时域或频域的分析、设计和建模。可处理连续系统，也可处理离散系统；可使用经典或现代的技术。
一、连续系统的数学描述
x Ax Bu 1、状态空间描述法 y Cx Du
连续时间系统==离散时间系统
(t ) ax(t ) bu(t ) x 连续到离散 y (t ) cx(t ) du(t )
x(k 1) adx(k ) bdu(k ) y (k ) cdx(k ) ddu(k )
[ad,bd]=c2d(a,b,Ts) [ad,bd,cd,dd]=c2dt(a,b,c,d,Ts,lambda) 带输入延时 [ad,bd,cd,dd]=c2dm(a,b,c,d,Ts,’method’) [num,den]=c2dm(num,den,Ts,’method’) 方法：‘zoh’默认零阶保持器 ‘foh’默认一阶保持器(无逆变) ‘tustin’利用双线性逼近导数 ‘prewrap’利用频率预变的双线性来逼近 ‘matched’利用匹配零-极点方法将SISO系统变换
tf2zp
zp2tf
将传递函数模型转换为零极点增益模型
将零极点增益模型转换为传递函数模型
tf2ss
ss2tf
将传递函数模型转换为状态空间模型
将状态空间模型转换为传递函数模型
zp2ss
ss2zp
将零极点增益模型转换为状态空间模型
将状态空间模型转换为零极点增益模型
例已知某控制系统的传递函数为 G( s)
生成固有频率为wn，阻尼系数为z的二阶 [num,den]=ord2(wn,z) 系统系数

MATLAB 8.5基础教程第8章数据分析

%元素的偏斜度构
skewness(X,1) %同 skewness(X)，偏斜不纠正
skewness(X,FLAG,DIM) % FLAG 取 0 或 1；按 X 的维数 DIM 计算偏斜度
10．样本峰度
格式：kurtosis(X)
%X 为向量，返回 X 的元素的峰度；X 为矩阵，返回 X 各列
%X中各列元素的几何平均值构成的向量
geomean(X,DIM) %按X的维数DIM计算几何平均值
4．调和平均值格式：harmmean(X) %X为向量，返回X中各元素的调和平均值；X为矩阵，返回 %X中各列元素的调和平均值构成的向量 harmmean(X,DIM) %按X的维数DIM计算调和平均值
第八章数据分析
数据分析和处理是实际应用中非常重要的问题。面对大量实际数据时，通常先对数据作统计描述，判断数据的分布特征；其次对数据进行解析函数分析，譬如可利用插值法描述数据点之间所发生的情况，或利用曲线拟合或回归法，找出某条光滑曲线，使它最佳地拟合数据。
本章重点
• 读取与导入数据 • 基本统计量函数 • 曲线拟合法 • 插值法
var(..., MISSING) %同mean格式
6．样本标准差
格式 std(X)
%若X为向量，则返回向量X的标准差
；X为矩阵，则返回X的%列向量的标准差构成的向量
std (X,1) %计算母体标准差，公式为
std (X,0) %等于std (X)，计算样本标准差，公式为
std (X,FLAG,DIM) % FLAG取0（默认）或1，按X的维数DIM计算标准差
R(i,j) =C(i,j)/sqrt(C(i,i)*C(j,j))，其中 C= cov(A)

MATLAB程序设计教程总结

MATLAB程序设计教程总结MATLAB程序设计是一项广泛应用于科学计算、工程仿真、数据分析和可视化等领域的编程语言和环境。

它以其简单易用、高效快捷的特点，受到了众多研究者、工程师和学生的喜爱。

下面是对MATLAB程序设计教程的总结。

整体结构：MATLAB程序一般由多个函数文件和脚本文件组成，其中主要的计算功能和算法实现都在函数文件中完成，而脚本文件主要用于调用和展示函数文件的功能。

1. 变量和数据类型：MATLAB中的变量是不需要事先声明的，可以根据需要直接赋值创建。

常用的数据类型有数值型、字符串、逻辑型和结构数组等。

数值型包括整型、浮点型和复数型，可以进行基本的算术运算，并且具有丰富的内置数学函数。

2. 控制流程：MATLAB中的控制流程语句包括条件语句和循环语句。

条件语句包括if-else语句和switch-case语句，用于根据不同的条件执行不同的代码块。

循环语句包括for循环和while循环，用于重复执行某个代码块。

3. 函数和脚本：函数是MATLAB程序设计的核心，用于封装和重复使用代码。

函数文件以.m为后缀名，包含函数名、输入参数和输出参数等。

脚本文件以.m为后缀名，也是一段可执行的MATLAB代码，主要用于调用和展示函数文件中的功能。

4. 矩阵和向量运算：MATLAB以矩阵和向量为基本的数据结构，支持矩阵和向量的运算和操作。

矩阵和向量运算可以使用MATLAB提供的丰富的运算符和函数，如加法、减法、乘法、除法、转置、逆矩阵、特征值等。

5. 图形绘制和数据可视化：MATLAB提供了强大的图形绘制功能，可以用于生成各种类型的二维和三维图形。

可以通过简单的命令和函数实现数据的可视化，如线图、散点图、柱状图、三维图等。

同时，还可以通过设置图形属性和样式来美化图形的效果。

6. 文件输入输出和数据处理：MATLAB可以进行文件的读写操作，包括文本文件、二进制文件、图像文件等。

可以使用内置的函数读取和处理数据文件，进行数据分析和处理。

Matlab程序设计课程总结(1)

Matlab程序设计课程总结(1)Matlab程序设计课程总结Matlab程序设计是社会科学中使用广泛的数据分析和数值计算工具，对于计算机、金融、物理学等领域的研究者和学生来说，掌握Matlab的编程技巧是非常重要的。

以下是我在Matlab程序设计课程中得出的几点总结:一、Matlab 编程基础Matlab编程语言具有简洁的语言语法和丰富的函数库，对于初学者来说，不要急于求成，要从基础入手，掌握Matlab的控制语句、循环语句、数组等基础知识。

只有基本功扎实、并且熟练掌握了各种数据类型，才有可能更好的识别问题、分析数据和解决问题。

二、Matlab函数库Matlab的函数库中有很多丰富有用的函数，初学者建议逐步熟悉其中的一些比较基础和常用的函数，例如如plot()、subplot()、hold()等函数等函数，以便更好的使用和整合。

三、Matlab面向对象编程除了简单的函数和脚本代码，Matlab还提供了例程来让你学习面向对象编程技能。

Matlab没有类似于C++语言中的单线程或多线程池结构。

Matlab的并行计算功能是通过分布式计算工具箱实现的，使用多核处理器进行并行运算。

四、Matlab矩阵计算Matlab是一种基于矩阵运算的编程语言，因此，熟练掌握矩阵操作是应该优先考虑的目标。

例如，通过ver函数可以快速了解系统中安装了哪些工具箱；使用ctrl+c快捷键可停止正在运行的程序以及如何使用被动死区功能。

五、Matlab图形界面和交互Matlab图形界面广泛和灵活，是学习Matlab编程的一部分。

Matlab 自身就提供了一些非常实用的可视化工具，包括绘制曲线、用于查看和编辑数据的excel等辅助工具。

通过找到合适的交互模式来更好的利用工具箱中可重用的资源，更好的进行数据分析和研究。

总结来说，学习Matlab编程对初学者来说可能是个复杂的过程，但是只要按照基础、函数库、对象编程、矩阵计算和图形界面的顺序深入研究，那么就能够掌握Matlab编程技能，对将来的学习和工作会大有裨益。

合工大优化设计MATLAB程序

合⼯⼤优化设计MATLAB程序合肥⼯业⼤学《机械优化设计》课程实践研究报告班级：机设164学号： 2016216214姓名：张轩授课教师：⽇期： 2019.05.28⽬录⼀、Excel线性规划求解下列⽣产规划问题 (3)⼆、黄⾦分割法求函数极⼩值 (4)三、阻尼⽜顿法 (6)四、《机械优化设计》⼼得体会 (8)⼀、Excel线性规划求解下列⽣产规划问题⼆、黄⾦分割法求函数极⼩值1)⾸先建⽴函数。

建⽴.m⽂件，命名为fun_c.m⽂件,内容如下：function [x_c,y_c] = fun_c(f,a,b)%UNTITLED2 此处显⽰有关此函数的摘要% 此处显⽰详细说明x_c=(a+b)/2;y_c=feval(f,x_c);end%[ x_c,y_c] = fun_c(f,a,b) % 调⽤函数x_c=(a+b)/2;y_gs=fun_c(f,x_c);%plot(x_c,y_c,'r*') %在图像中标出极⼩值点%fprintf('clear程序经过%d次迭代得到函数极⼩值点为%d ',n,x_c)运⾏结果：x_c =2.0001y_c =3.0000clear程序经过20次迭代得到函数极⼩值点为2.000054e+00 >> n=20 迭代次数x*=2.0001 极⼩值点y*=3.0000 极⼩值2)编写迭代程序主体。

建⽴c.m⽂件，内容如下：f=@(x) (x-2)^2+3;a=0;b=10;eps=0.001;n=0;i=100;a1=b-0.618*(b-a);a2=a+0.618*(b-a);y1=feval(f,a1);y2=feval(f,a2);x_c=(a+b)/2;y_c=feval(f,x_c);plot(x_c,y_c,'*')hold onfor k=1:iif (abs(b-a)<=eps)y_c=feval(f,a);breakelseif (y1<=y2)y2=feval(f,a1);b=a2;a2=a1;a1=b-0.618*(b-a); y1=feval(f,a1); elsey1=feval(f,a2);a=a1;a1=a2;a2=a+0.618*(b-a); y2=feval(f,a2); endn=n+1;endendx=(a+b)/2;y=f(x);三、阻尼⽜顿法1)%建⽴NTtest.m⽂件clearclcx0=[0,0]';fun=@(x)100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2;gfun=@(x)[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1),-200*(x(1)^2-x(2))]';Hesse=@(x)[1200*x(1)^2-400*x(2)+2,-400*x(1);-400*x(1),200]';[x,val,k]=minNT(fun,gfun,Hesse,x0);>> [x,val,k]=minNT(fun,gfun,Hesse,x0) 结果如下：x =2.00001.0000val =2.2737e-13k =22 2)建⽴minNT.m⽂件function[x,val,k]=minNT(fun,gfun,Hesse,x 0)%注意传过来的是变量，⽽不是函数%功能：⽤阻尼⽜顿法求解⽆约束问题：min f(x)%输⼊：x0是初始点，梯度函数，Hesse阵的函数%输出：x，val是近似最优点和最优值,k是迭代次数maxk=100;%给出最⼤迭代次数rho=0.5;sigma=0.4;gama=0.5; epsilon=1.0e-6;k=0;while (kgk=feval(gfun,x0);%计算梯度Gk=feval(Hesse,x0);%计算Hesse 阵dk=-Gk\gk;%计算搜索⽅向if(norm(gk)break;end%Armijio线搜索寻找最佳步长alpha mk=0;while(mk<20)if(feval(fun,x0+rho*gama^mk*dk)< =feval(fun,x0)+sigma*rho*gama^mk *gk'*dk) alpha=rho*gama^mk;break;endmk=mk+1;endx0=x0+alpha*dk;k=k+1;endx=x0; val=feval(fun,x);format shortend%[x,val,k]=minNT(fun,gfun,Hesse, x0)四、《机械优化设计》⼼得体会⾸先，当初选这门课的时候给⼈第⼀印象就是这课可能有点复杂，枯燥乏味。

Matlab程序设计课程总结(一)

Matlab程序设计课程总结(一)随着科技的快速发展，数据的处理和分析已成为各行各业必备的技能之一。

Matlab作为一款强大的数据处理软件，被越来越多的人所重视。

本学期我参加了一门关于Matlab程序设计的课程，学得不仅仅是具体的技术和语法规则，还有自学和独立思考的能力。

在课程即将结束之际，我想对本门课程进行一番总结。

一、课程内容1.基础知识：了解Matlab软件的界面、熟悉完整的程序编写流程、理解变量和常量、熟悉数组的使用、掌握循环和条件语句等基本操作。

2.数据可视化：熟练掌握Matlab各种数据可视化绘图函数的使用，能够制作多种类型的图表，如线图、饼图、直方图等。

3.图像处理：学习图像处理的基本概念和技术，能对图片进行二值化、滤波、边缘检测等操作。

4.大数据处理：学习大数据处理的基本思路和算法，掌握矩阵分解与PCA主成分分析等常见算法，对大数据集进行快速计算和处理。

二、学习收获1.编程思维：学习Matlab程序设计拓展了我的编程思维，从简单的运算逐渐明白如何应用循环和条件语句解决实际问题。

2.数据处理能力：学习Matlab使我对数据处理有了更全面的认识并拓宽了我的数据处理技能，可以更好的对大量数据进行分析处理。

3.独立解决问题的能力：通过这门课程，我也更懂得了独立解决问题的重要性，在遇到问题时会通过查找资料、进行实验测试等方式，独自完成任务。

三、不足之处与对策1. 缺乏实践：课程时间匆忙，课程项目较少，实践机会有限。

在个人时间允许的范围内，可以练习更多的项目，并且深入理解项目的意义和实现方法。

2. 模仿性学习较多：虽然在课程中有一定的自由发挥的习惯，但是考虑到时间的安排，很多学习过程都是模仿性的。

考虑深入研究Matlab，可以学习到更多有用的技能和思路。

四、结语总体而言，这门课程帮助我更好地掌握了Matlab软件，同时培养了解决问题的能力和拓展思维的能力。

并且在做大量的程序设计后，我已经不再害怕编程并且学会了自主学习。

MATLAB课件-第八+十讲

a=1 b=2 c=1 x1=-1,x2=-1
3、程序的暂停程序执行过程中暂停，可用pause函数，其调用格式为：
pause（延迟描述）如果省略延迟时间，直接使用pause，则将暂停程序，直到
用户按任一键后程序继续执行。
若要强行中止程序的运行可按Ctrl+C键。
8.2.2 选择结构
选择结构是根据给定的条件成立或不成立，分别执行不同的语句。 Matlab用于实现选择结构的语句有if语句，switch语句和try语句。 1. if 语句在Matlab中，if语句有3种格式。 (1)单分支if语句语句格式： if 条件
A = ‘Hello, Tom’;
disp(A) 输出为：Hello, Tom 又如：A = [1,2,3;4,5,6;7,8,9];
disp(A) 输出为：
123
456 789
%disp函数输出格式更紧凑
例求一元二次方程 ax2 bx c 0 的根。
由于Matlab能进行复数运算，所以不需要判断方程的判别式，可直接根据求根公式求根。程序如下： 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))]); 程序输出为：
otherwise rate = 14/100;
%价格大于等于5000
num2cell函数是将数值矩阵转化为单元矩阵。

Matlab程序设计课程总结

Matlab程序设计课程总结学院班级学号姓名成绩1.Matlab的课程总结随着对matlab的学习的深入，我对其了解也更加深入。

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，MATLAB 和Mathematica、Maple并称为三大数学软件它在数学类科技应用软件中在数值方面首屈一指。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。

在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。

可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

此高级语言可用于技术计算，此开发环境可对代码、文件和数据进行管理，交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题，数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等，二维和三维图形函数可用于可视化数据，各种工具可用于构建自定义的图形用户界面，各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如C、C++、Fortran、Java、COM以及Microsoft Excel）集成。

应用matlab语言编程的方法来对复杂电路进行分析和计算，不仅节约计算时间、方便地调试电路参数，而且还可以非常直观地观察和测量电路中的电压、电流和功率等物理量。

MATLAB8.X程序设计及典型应用第八章

创建物理模型、进行科学计算是大学物理教学中经常遇到的问题，并且在大学物理学中占有非常重要的地位，而MATLAB在这方面具有独特的优势。因此，利用MATLAB这一先进的科学计算语言来辅助大学物理学的教学工作必将大大提高教学效率。让大学物理学专业及相关专业的学生在低年级阶段就初步掌握这门科学计算语言，并在整个专业课学习过程中不断反复使用是完全必要和可行的。
【例8-2】（续例8-1）MATLAB曲线拟合工具窗口使用实例。
在指令窗中运行cftool，即可调出曲线拟合工具窗口，如图所示：
拟合工具窗口有5个按钮：导入数据按钮(Data)、拟合设置按钮(Fitting)、剔除设置的数据点按钮(Exclude)、绘图曲线按钮(Plotting)和分析按钮(Analysis)。
傅里叶方程拟合(Fourier) 高斯方程拟合(Gaussian)
a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w), 其中 a0,a1,b1,w 为拟合系数 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2),其中a0,a1,c1为拟合系数
插值多项式拟合(Interpolant) 多项式拟合(Polynomial) 乘方拟合(Power)
【例8-1】某同学在做平抛运动时测得一组实验数据如下 (x：水平方向位移；y：竖直方向位移)：
x(cm) y(cபைடு நூலகம்)
0.03 -0.004
0.06 -0.013
0.09 -0.039
0.12 -0.072
0.15 -0.13
试分析实验结果并提出改进措施。 ●建模：物体做平抛运动的轨迹为二次曲线，因此，对数据拟合时选择二阶多项
线性插值拟合、最近点插值拟合、立方样条插值拟合、逼近拟合线性拟合、二次多项式拟合、三次、四次…九次多项式拟合 a*x^b+c，其中a,b,c为拟合系数

(完整版)matlab课程学习总结

目录VC++ ＆Matlab 混合编程的快速实现 (2)摘要 (2)关键词 (2)简介： (2)实例分析 (3)1、编写Matlab函数 (3)2、Matlab6。

5编译器设置 (3)3、建立C++控制台工程 (4)4、启用Matlab Add-in 工具条 (5)5、VC++6.0环境及工程设置 (7)6、Matlab到C++的代码转换 (10)7、C++函数的使用 (11)特别说明一： (12)特别说明二： (13)8、程序的发布 (13)总结 (13)VC++ & Matlab 混合编程的快速实现摘要：许多工程软件需要用到复杂的数学算法。

VC++能够形成各种用户界面，并可以直接与系统及底层硬件交换数据。

因此研究VC++和 Matlab的混合编程具有很大的实际意义.该文讨论了如何使用Matlab 的Complier 将*.m函数编译为动态链接库DLL，提供VC++ 调用的方法，提供了一种VC++与Matlab 混合编程的快速实现。

关键词：Matlab VC++ MCC Complier 动态链接库DLL简介：Matlab 作为当今世界上应用最为广泛的数学软件，具有非常强大的数值计算、数据分析处理、系统分析、图形显示甚至符号运算的功能。

已经在如生物工程，图像处理，语音处理，雷达探空，声纳探水,地震探地，以及控制论，系统论等各个领域得到广泛的应用. 它是一个完整的数学平台，在这个平台上，用户只需寥寥数语就可以完成十分复杂的功能，大大提高了工程分析计算、图像处理的效率。

但是Matlab 强大的功能只能在它所提供的平台上才能使用，即用户必须在安装Matlab 系统的机器上才能执行*。

m文件.这样当用户需要将在Matlab下已开发完毕的复杂算法应用到高级语言开发环境下时就带了问题，是将现成的东西集成高级语言开发的程序中呢？还是用高级语言再重新实现一遍？显然大家所期望的是减少工作量,最好能将Matlab 下开发好的程序或函数直接应用到高级语言开发的程序中，这就是Matlab 与高级语言的混合编程问题。

MATLAB程序设计基础教程(刘国良)-第8章

符号运算中的有理数运算，其时间复杂度和空间复杂度都是最大的，但是只要时间和空间允许，符号运算能够得到任意精度的结果。
第8章符号运算
(3) VPA类型：Maple的任意精度算术运算。可变精度的运算运算速度和精确度均位于上面两种运算之间，其具体精度由参数指定，参数越大，精确度越高，运行越慢。
下例说明了符号对象和普通的数据对象之间的差别。
第8章符号运算
例8-1-1 举例说明符号对象和普通数据对象之间的差别。解在命令窗口中输入如下命令： >> sqrt(2) ans = 1.4142 >> x=sqrt(sym(2)) x = 2^(1/2) 由上例可以看出，当采用符号运算时，并不计算出表达式的结果，而是给出符号表达式。如果需要查看符号 x 所表示的值，在窗口中输入： >> double(x) ans = 1.4142
第8章符号运算
2．符号对象与普通数据对象的差别数学计算有数值计算与符号计算之分。这两者的根本区别是：
数值计算的表达式、矩阵变量中不允许有未定义的自由变量，在数值计算过程中，所运算的变量都是被赋了值的数值变量。
符号计算可以含有未定义的符号变量，在符号计算的整个过程中，所运算的是符号变量。需要注意的是，在符号计算中所出现的数字也都是当作符号处理的。
0.8333 在运算中存在三步舍入误差：计算1/3的舍入误差、计算 1/2+1/3的舍入误差和将最后结果转化为十进制输出时的舍入误差。
第8章符号运算
(2) 有理数类型：Maple 的精确符号运算。符号计算的一个非常显著的特点是：在计算过程中不会出现舍入误差，从而可以得到任意精度的数值解。如果希望计算结果精确，可以用符号计算来获得足够高的计算精度。符号计算相对于数值计算而言，需要更多的计算时间和存储空间。

matlab教程第八章

第八章SIMULINK交互式仿真集成环境8.1引导8.1.1使用入门8.1.2SIMULINK模型窗的组成图8.1-8 展现浏览器的模型窗〖说明〗工具条：最左边9个图标实现标准的Windows操作。

其余图标含义如下：打开库浏览器模型浏览器单双窗外形切换展现当前系统的父系统打开调试器仿真的启动或继续暂停（在仿真执行过程中出现）结束仿真显示库连接观察封装子系统8．1．3 模型的创建模型概念和文件操作（1）SIMULINK模型是什么SIMULINK模型包含4层含义：1）在视觉上是一组方框图；2）在文件上为扩展名为MDL的ASCII代码；3）在数学上表现为一组微分方程或差分方程；4）在行为上模拟物理器件构成的实际系统的动态特性。

（2）模型文件的操作1）新建模型2）打开模型3）存盘4）输出模型文件（3）模块操作（4）信号线操作（5）产生连线（6）信号线的分支和折曲（7）插入模块（8）信号线标识（label ）（9）对模型的注释8．2 常用的Sourse 库信号源【例8.2-1】如何调用MATLAB 工作空间中的信号矩阵作为模型输入。

本例所需的输入为⎪⎩⎪⎨⎧<≤<≤-=elseT t T T t t T t t u 200)2()(22。

（1）编写一个产生信号矩阵的M 函数文件function TU=source82_1(T0,N0,K) t=linspace(0,K*T0,K*N0+1);% t=linespace(a,b,n) 等于 t=a:( b-a)/( n-1): b N=length(t);u1=t(1:(N0+1)).^2;u2=(t((N0+2):(2*N0+1))-2*T0).^2; u3(1:(N-(2*N0+2)+1))=0; u=[u1,u2,u3]; TU=[t',u'];（2）构造简单的接收信号用的实验模型图8.2-8 接收信号用的实验模型（3）模块的参数设置（4）在指令窗中，运行以下指令，在MATLAB 工作空间中产生TU 信号矩阵。

精品课件-MATLAB 8.X程序设计及典型应用-第8章

26
第8章 MATLAB的典型应用
【例 8-6】绘制任意匝数通电螺线管周围产生的磁感应强度截面分布图。
建模：载流导体产生磁场的基本规律为：任一电流元 Idl 在空间任一点 P 处产生的磁感应强度 dB 为
dB
0
4π
Idl r3
r
其中， r 为电流元到 P 点的矢径， dl 为导线元的长度矢量。P 点
图8.6 曲线拟合方法的设置及其拟合结果
12
第8章 MATLAB的典型应用
图8.7 MATALB 8.X版本的数据运行结果
13
第8章 MATLAB的典型应用
表 8-1
拟合类型惯用方程拟合(Custom Equations) 指数方程拟合(Exponential) 傅里叶方程拟合(Fourier) 高斯方程拟合(Gaussian) 插值多项式拟合(Interpolant) 多项式拟合(Polynomial) 乘方拟合(Power) 最佳拟合(Rational) 光滑样条拟合(Smoothing Spline) 正弦函数叠加拟合 (Sum of Sin Functions) 韦伯拟合(Wiebull)
3
第8章 MATLAB的典型应用
编写文件名为exm8_1的脚本文件：
%平抛实验数据处理 clear x=[0.03 0.06 0.09 0.12 0.15]； y=[-0.004 -0.013 -0.039 -0.072 -0.13]； S=std(y，1) plot(x，y，'r*'，'MarkerSize'，8) hold on， p=polyfit(x，y，2)； px=poly2str(p，'x') X=0：0.005：0.15； Y=polyval(p，X)；% plot(X，Y，'LineWidth'，1.5) v0=1；g=9.8； Y1=-g*X.^2/(2*v0^2)； plot(X，Y1，'k--'，'LineWidth'，1.5) title('平抛运动实验数据二次拟合曲线和理想曲线图') xlabel('水平位移')，ylabel('竖直下落位移') legend('原始数据'，'二次多项式拟合曲线'，'理想曲线') grid on %绘制网格坐标 hold off

matlab课程设计课程的结论及分析

matlab课程设计课程的结论及分析一、教学目标本课程的教学目标旨在让学生掌握 MATLAB 基本语法、编程技巧及其在工程计算和数据分析中的应用。

通过本课程的学习，学生应能熟练使用 MATLAB 进行矩阵运算、编写简单的程序、进行图像处理和仿真分析等。

具体来说，知识目标包括：1.理解并掌握 MATLAB 的基本语法和操作。

2.掌握 MATLAB 在矩阵运算、数值计算、图像处理和仿真分析等方面的应用。

3.了解 MATLAB 的编程技巧和常见问题解决方法。

技能目标包括：1.能够独立使用 MATLAB 进行简单的编程和数据分析。

2.能够配合专业背景知识，运用 MATLAB 解决实际问题。

3.具备团队合作能力，能够参与小组项目并分工合作。

情感态度价值观目标包括：1.培养学生的自主学习能力，激发对MATLAB 编程和数据分析的兴趣。

2.培养学生的创新思维和问题解决能力，提升综合素质。

3.培养学生的团队合作意识和沟通能力，提高团队协作能力。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括 MATLAB 基本语法、矩阵运算、编程技巧、图像处理和仿真分析等方面。

具体安排如下：1.MATLAB 基本语法和操作：介绍 MATLAB 的工作环境、基本命令、变量和数据类型、运算符等。

2.矩阵运算：包括矩阵的创建、运算、逆矩阵、特征值和特征向量等。

3.编程技巧：包括循环结构、条件语句、函数和脚本文件、模块化编程等。

4.图像处理：包括图像的读取、显示、处理和分析等。

5.仿真分析：包括模拟仿真、动画制作、模型验证和优化等。

三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法和实验法等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。

1.讲授法：通过讲解 MATLAB 基本语法、编程技巧和应用案例，使学生掌握相关知识。

2.案例分析法：分析实际案例，让学生了解 MATLAB 在工程计算和数据分析中的应用。

3.实验法：让学生动手实践，培养实际操作能力和问题解决能力。

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& | xor ~
逻辑运算符逻辑与逻辑或逻辑与或逻辑非
输入 l1 0 0 1 1 l2 0 1 0 1
逻辑真值表与或 l1 & l2 l1 | l2 0 0 0 1 0 1 1 1
异或 xor(l1,l2) 0 1 1 0
非 ~l1 1 1 0 0
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运算顺序
表达式中的运算顺序如下： 1.所有的数学运算按照前面描述的顺序的进行。 2.从左向右依次进行关系运算 3.执行所有~运算 4.从左向右依次进行&运算 5.从左向右依次进行|运算和数学运算一样，括号能够改变括号的默认顺序。
arr2(1,:)=？ arr2(:,1:2:3)=？
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逻辑数组的创建创建逻辑数组的最简单的方法为直接输入元素的值为 true 或者 false。逻辑数组也可以通过逻辑表达式生成。 >> x = [true, true, false, true, false] >> class(x) >> x = magic(4) >= 9
这个表达式创建了一个2×3数组,矩阵
是个空数组 , 没有行 , 没有列 ( 注意他与元素全为零的数组的区别)
所有元素按行阶排序，换句话说，每一行的值从左向右，顶部的行置于最前，底部的行置于最后。在一行内单个数值可用空格或逗号隔开，而行与行之间要与则用分号隔开，或另起一行书写。
常见编程错误每一行元素的个数必须完全相同,每一列元素的个数也必须完全相同.试图创建一个不同行(列)拥有不同数目元素的数组,在编译时将会出现错误.
一个有m行和n列的二维数组包括m×n个元素，这些元素在计算机的内存中将会占有m×n个连续的内存空间。这些数组的元素在内存中是如何排列的呢？MATLAB以列主导顺序分配数组中的元素。也就是说，内存先分配第一列的元素，然后第二列，第三列，……以此类推，直到所有列都被分配完。

这种分配方式也适用于多维数组。数组的第一个下标增长最快，第二个仅次之，依此类推，最后一个变化最慢。例如，在一个2×2×2数组中，它的元素在内存中的分配顺序是（1，1，1），（2，1，1），（1，2，1），（2，2，1），（1，1，2），（2，1，2），（1 ，2，2），（2，2，2）。
8
a(5)=？那么a(5)的值为5和a(1,2)的值相同，这是因为元素a(1,2) 排在内存第五个位置。
9
可以选择和使用一个MATLAB函数的子集，好像他们是独立的数组一样。在数组名后面加括号，括号里面是所有要选择的元素的下标，这样就能选择这个函数的子集了。
arr1(3)=？ arr1([1 4])=？arr1(1:2:5)=？
5
多维数组
两个下标来调用这个数组特定的函数：第一个下标选择行，第二个下标选择列。这样的数组叫做二维数组。二维数组中元素的个数取决于这个数组的行数和列数。
6
出于问题的需要，MATLAB允许我们创建多维数组。这些数组的每一维对应一个下标，和每一个单个元素都可以通过它的每一个下标被调用。在这个数组中元素的总和取决于每一维中元素的个数。
常见编程错误在你的MATLAB代码中，仔细区分数组运算和矩阵运算。数组乘法和矩阵乘法极易混淆。
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关系运算符运算符 == ~= > >= < <= 运算等于不等于大于大于或等于小于小于或等于
3<4 3 <= 4 3 == 4 3>4 4 <= 4 'A' < 'B'
1 1 0 0 1 1
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捷径表达式可以联合转置运算符（’）来初始化行向量，或更加复杂的矩阵。转置运算符可以在需要的情况下完成行和列的转换。
4
函数zeros可以初始化任何大小的全为零的数组。用许多形式的zeros函数。如果这个函数的参数只是一个标量，那么MATLAB将会创建一个方阵，行数和列数均为这个参数。如果这个函数有两个标量参数，那么第一个参数代表行数，第二个参数代表列数。因为size函数所返回的一个数组的行数和列数，所以它可以联合zeros函数来创建一个相同大小零矩阵。
常见编程错误确保你所声明的变量名前31个字符是独一无二的。否则，MATLAB将无法辨认出它们的不同。
2
[3.4] [1.0 2.0 3.0] [1.0;2.0;3.0] [1,2,3;4,5,6] [1,2,3 4,5,6] []
这个表达式创建了 1 ×1 数组 ( 一个标量), 包含数值3.4.这时括号可以省略. 这个表达式创建了1×3数组,一维行向量[1 2 3] 表达式创建了一个3×1数组,一维列向量这个表达式创建了一个2×3数组,矩阵
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>> A = rand(5); >> B = A > 0.5;
>> A(B) = 0
>> A = magic(4) >> B = isprime(A) >> A(~B) = 0
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运算数组加法数组减法
MATLAB形式注释 A+B 数组加法和矩阵加法相同 AB 数组减法和矩阵减法相同 A 和 B 的元素逐个对应相乘 . 两数组之间必须 A.*B 数组乘法有相同的形,或其中一个是标量. A和B的矩阵乘法.A的列数必须和B的行数相 A*B 矩阵乘法同. A和B的元素逐个对应相除: A./B 数组右除法 A(i,j)/B(i,j)两数组之间必须有相同的形 ,或其中一个是标量. A和B的元素逐个对应相除: A.\B 数组左除法 B(i,j)/A(i,j)两数组之间必须有相同的形 ,或其中一个是标量. A/B 矩阵右除法矩阵除法,等价于A*inv(B), inv(B)是B的逆阵 A\B 矩阵左除法矩阵除法,等价于inv(A)*B, inv(A)是A的逆阵 AB 中的元素逐个进行如下运算 A(i,j)^B(i,j), 数组指数运算 A.^B A(i,j)/B(i,j)两数组之间必须有相同的形 ,或其中一个是标量.
数组的大小（size）由数组的行数和列数共同决定,注意行数在前。一个数组所包含的数据多少可由行数乘列数得到。例如，下列数组的大小为
1
MATLAB的变量名必须以字母开头，后面可以跟字母，数字和下划线（_）.只有前31个字符是有效的；如果超过了 31个字符，其余的字符将被忽略。如果声明两个变量，两变量名只有第32个字符不同，那么MATLAB将它们当作同一变量对待。