课程案例库matlab

合集下载

MATLAB基础应用案例教程第二章

• 程序命令:
上一页下一页返回
• 结果:
２.２矩阵表示
上一页下一页返回
２.２矩阵表示
• ２. ２. ４稀疏矩阵
• 若矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，且非零元素的分布没有规律，则称该矩阵为稀疏矩阵。
• １创建稀疏矩阵 • 语法格式:
• 稀疏矩阵的存储特点: 所占内存少，运算速度快。
上一页
返回
２.２矩阵表示
• ２. ２. １矩阵的建立方法
• 【例２－２】输入下列矩阵
下一页返回
２.２矩阵表示
• ２. ２. ２向量的建立方法
• ＭＡＴＬＡＢ中的每个数都是１ × １的矩阵，数组或向量就是１ × ｎ或ｎ × １的矩阵。数组、向量和二维矩阵表示在本质上没有任何区别，它们的维数都是２，一切都是以矩阵形式保存的。
ｓ，它只保留最新值。
上一页下一页返回
２.１变量的使用
• ２. １. ４全局变量
• 全局变量的作用域在整个ＭＡＴＬＡＢ中有效，所有函数都能对它进行存取和修改。若在函数文件中声明变量为局部变量，则只在本函数内有效，在该函数返回后，这些变量会自动在ＭＡＴＬＡＢ工作间中清除，这与文本文件是不同的。
ｎ＝ｍａｘ( ｊ) ，在Ｓ中零元素被移除前计算最大值，[ ｉｊｓ] 中的其中一行可能为 [ ｍｎ０] 。 • (４) ｓｐａｒｓｅ([] 。[] 。[] 。ｍ。ｎ。０) 生成ｍ × ｎ所有元素都是０的稀疏矩阵。 • (５) 当构造矩阵比较大，而非零元素位置又比较有规律时，可以考虑用ｓｐａｒｓｅ函数。先构造ｉ、ｊ、ｓ，再自动生成矩阵。
上一页下一页返回

MATLAB智能算法30个案例分析

MATLAB 智能算法30个案例分析第1 章1、案例背景遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。

遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。

在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。

基因组成的串就是染色体，或者叫基因型个体( Individuals) 。

一定数量的个体组成了群体（Population)。

群体中个体的数目称为群体大小（Population Size），也叫群体规模。

而各个个体对环境的适应程度叫做适应度( Fitness) 。

2、案例目录：1.1 理论基础1.1.1 遗传算法概述1. 编码2. 初始群体的生成3. 适应度评估4. 选择5. 交叉6. 变异1.1.2 设菲尔德遗传算法工具箱1. 工具箱简介2. 工具箱添加1.2 案例背景1.2.1 问题描述1. 简单一元函数优化2. 多元函数优化1.2.2 解决思路及步骤1.3 MATLAB程序实现1.3.1 工具箱结构1.3.2 遗传算法中常用函数1. 创建种群函数—crtbp2. 适应度计算函数—ranking3. 选择函数—select4. 交叉算子函数—recombin5. 变异算子函数—mut6. 选择函数—reins7. 实用函数—bs2rv8. 实用函数—rep1.3.3 遗传算法工具箱应用举例1. 简单一元函数优化2. 多元函数优化1.4 延伸阅读1.5 参考文献3、主程序：1. 简单一元函数优化：clcclear allclose all%% 画出函数图figure(1);hold on;lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]); %画出函数曲线xlabel('自变量/X')ylabel('函数值/Y')%% 定义遗传算法参数NIND=40; %个体数目MAXGEN=20; %最大遗传代数PRECI=20; %变量的二进制位数GGAP=0.95; %代沟px=0.7; %交叉概率pm=0.01; %变异概率trace=zeros(2,MAXGEN); %寻优结果的初始值FieldD=[PRECI;lb;ub;1;0;1;1]; %区域描述器Chrom=crtbp(NIND,PRECI); %初始种群%% 优化gen=0; %代计数器X=bs2rv(Chrom,FieldD); %计算初始种群的十进制转换ObjV=sin(10*pi*X)./X; %计算目标函数值while gen<MAXGENFitnV=ranking(ObjV); %分配适应度值SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px); %重组SelCh=mut(SelCh,pm); %变异X=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代个体的十进制转换ObjVSel=sin(10*pi*X)./X; %计算子代的目标函数值[Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入子代到父代，得到新种群X=bs2rv(Chrom,FieldD);gen=gen+1; %代计数器增加%获取每代的最优解及其序号，Y为最优解,I为个体的序号[Y,I]=min(ObjV);trace(1,gen)=X(I); %记下每代的最优值trace(2,gen)=Y; %记下每代的最优值endplot(trace(1,:),trace(2,:),'bo'); %画出每代的最优点grid on;plot(X,ObjV,'b*'); %画出最后一代的种群hold off%% 画进化图figure(2);plot(1:MAXGEN,trace(2,:));grid onxlabel('遗传代数')ylabel('解的变化')title('进化过程')bestY=trace(2,end);bestX=trace(1,end);fprintf(['最优解:\nX=',num2str(bestX),'\nY=',num2str(bestY),'\n'])2. 多元函数优化clcclear allclose all%% 画出函数图figure(1);lbx=-2;ubx=2; %函数自变量x范围【-2,2】lby=-2;uby=2; %函数自变量y范围【-2,2】ezmesh('y*sin(2*pi*x)+x*cos(2*pi*y)',[lbx,ubx,lby,uby],50); %画出函数曲线hold on;%% 定义遗传算法参数NIND=40; %个体数目MAXGEN=50; %最大遗传代数PRECI=20; %变量的二进制位数GGAP=0.95; %代沟px=0.7; %交叉概率pm=0.01; %变异概率trace=zeros(3,MAXGEN); %寻优结果的初始值FieldD=[PRECI PRECI;lbx lby;ubx uby;1 1;0 0;1 1;1 1]; %区域描述器Chrom=crtbp(NIND,PRECI*2); %初始种群%% 优化gen=0; %代计数器XY=bs2rv(Chrom,FieldD); %计算初始种群的十进制转换X=XY(:,1);Y=XY(:,2);ObjV=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y); %计算目标函数值while gen<MAXGENFitnV=ranking(-ObjV); %分配适应度值SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px); %重组SelCh=mut(SelCh,pm); %变异XY=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代个体的十进制转换X=XY(:,1);Y=XY(:,2);ObjVSel=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y); %计算子代的目标函数值[Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入子代到父代，得到新种群XY=bs2rv(Chrom,FieldD);gen=gen+1; %代计数器增加%获取每代的最优解及其序号，Y为最优解,I为个体的序号[Y,I]=max(ObjV);trace(1:2,gen)=XY(I,:); %记下每代的最优值trace(3,gen)=Y; %记下每代的最优值endplot3(trace(1,:),trace(2,:),trace(3,:),'bo'); %画出每代的最优点grid on;plot3(XY(:,1),XY(:,2),ObjV,'bo'); %画出最后一代的种群hold off%% 画进化图figure(2);plot(1:MAXGEN,trace(3,:));grid onxlabel('遗传代数')ylabel('解的变化')title('进化过程')bestZ=trace(3,end);bestX=trace(1,end);bestY=trace(2,end);fprintf(['最优解:\nX=',num2str(bestX),'\nY=',num2str(bestY),'\nZ=',num2str(bestZ), '\n']) 第2 章基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法1.1案例背景1.1.1 非线性规划方法非线性规划是20世纪50年代才开始形成的一门新兴学科。

matlab30个案例分析案例4代码

%% 清空环境变量clccleartic%% 训练数据预测数据提取及归一化%下载输入输出数据load data input output%从1到2000间随机排序k=rand(1,4000);[m,n]=sort(k);%找出训练数据和预测数据input_train=input(n(1:3900),:)';output_train=output(n(1:3900),:)';input_test=input(n(3901:4000),:)';output_test=output(n(3901:4000),:)';%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%% BP网络训练% %初始化网络结构net=newff(inputn,outputn,5);net.trainParam.epochs=100;net.trainParam.lr=0.1;net.trainParam.goal=0.0000004;%网络训练net=train(net,inputn,outputn);%% BP网络预测%预测数据归一化inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%网络预测输出an=sim(net,inputn_test);%网络输出反归一化BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);%% 结果分析figure(1)plot(BPoutput,':og')hold onplot(output_test,'-*');legend('预测输出','期望输出','fontsize',12)title('BP网络预测输出','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)ylabel('输出','fontsize',12)print -dtiff -r600 4-3%预测误差error=BPoutput-output_test;figure(2)plot(error,'-*')title('神经网络预测误差')figure(3)plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');title('神经网络预测误差百分比')errorsum=sum(abs(error))tocsave data net inputps outputpsfunction ret=Code(lenchrom,bound)%本函数将变量编码成染色体，用于随机初始化一个种群% lenchrom input : 染色体长度% bound input : 变量的取值范围% ret output: 染色体的编码值flag=0;while flag==0pick=rand(1,length(lenchrom));ret=bound(:,1)'+(bound(:,2)-bound(:,1))'.*pick; %线性插值，编码结果以实数向量存入ret 中flag=test(lenchrom,bound,ret); %检验染色体的可行性endfunction ret=Cross(pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound)%本函数完成交叉操作% pcorss input : 交叉概率% lenchrom input : 染色体的长度% chrom input : 染色体群% sizepop input : 种群规模% ret output : 交叉后的染色体for i=1:sizepop %每一轮for循环中，可能会进行一次交叉操作，染色体是随机选择的，交叉位置也是随机选择的，%但该轮for循环中是否进行交叉操作则由交叉概率决定（continue 控制）% 随机选择两个染色体进行交叉pick=rand(1,2);while prod(pick)==0pick=rand(1,2);endindex=ceil(pick.*sizepop);% 交叉概率决定是否进行交叉pick=rand;while pick==0pick=rand;endif pick>pcrosscontinue;endflag=0;while flag==0% 随机选择交叉位pick=rand;while pick==0pick=rand;endpos=ceil(pick.*sum(lenchrom)); %随机选择进行交叉的位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同pick=rand; %交叉开始v1=chrom(index(1),pos);v2=chrom(index(2),pos);chrom(index(1),pos)=pick*v2+(1-pick)*v1;chrom(index(2),pos)=pick*v1+(1-pick)*v2; %交叉结束flag1=test(lenchrom,bound,chrom(index(1),:)); %检验染色体1的可行性flag2=test(lenchrom,bound,chrom(index(2),:)); %检验染色体2的可行性if flag1*flag2==0flag=0;else flag=1;end %如果两个染色体不是都可行，则重新交叉endendret=chrom;datafor i=1:4000input(i,:)=10*rand(1,2)-5;output(i)=input(i,1)^2+input(i,2)^2;endoutput=output';save data input outputfunfunction fitness = fun(x)% 函数功能：计算该个体对应适应度值% x input 个体% fitness output 个体适应度值%load data net inputps outputps%数据归一化x=x';inputn_test=mapminmax('apply',x,inputps);%网络预测输出an=sim(net,inputn_test);%网络输出反归一化fitness=mapminmax('reverse',an,outputps);geneticweb browser /thread-61659-1-1.html%% 清空环境变量clcclear%% 初始化遗传算法参数%初始化参数maxgen=100; %进化代数，即迭代次数sizepop=20; %种群规模pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1 bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度bestchrom=[]; %适应度最好的染色体%% 初始化种群计算适应度值% 初始化种群for i=1:sizepop%随机产生一个种群individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);x=individuals.chrom(i,:);%计算适应度individuals.fitness(i)=fun(x); %染色体的适应度end%找最好的染色体[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染色体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度trace=[avgfitness bestfitness];%% 迭代寻优% 进化开始for i=1:maxgeni% 选择individuals=Select(individuals,sizepop);avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%交叉individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);% 变异individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);% 计算适应度for j=1:sizepopx=individuals.chrom(j,:); %解码individuals.fitness(j)=fun(x);end%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置[newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);[worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);% 代替上一次进化中最好的染色体if bestfitness>newbestfitnessbestfitness=newbestfitness;bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);endindividuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度end%进化结束%% 结果分析[r c]=size(trace);plot([1:r]',trace(:,2),'r-');title('适应度曲线','fontsize',12);xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);axis([0,100,0,1])disp('适应度变量');x=bestchrom;% 窗口显示disp([bestfitness x]);mutationfunction ret=Mutation(pmutation,lenchrom,chrom,sizepop,pop,bound)% 本函数完成变异操作% pcorss input : 变异概率% lenchrom input : 染色体长度% chrom input : 染色体群% sizepop input : 种群规模% opts input : 变异方法的选择% pop input : 当前种群的进化代数和最大的进化代数信息% ret output : 变异后的染色体for i=1:sizepop %每一轮for循环中，可能会进行一次变异操作，染色体是随机选择的，变异位置也是随机选择的，%但该轮for循环中是否进行变异操作则由变异概率决定（continue控制）% 随机选择一个染色体进行变异pick=rand;while pick==0pick=rand;endindex=ceil(pick*sizepop);% 变异概率决定该轮循环是否进行变异pick=rand;if pick>pmutationcontinue;endflag=0;while flag==0% 变异位置pick=rand;while pick==0pick=rand;endpos=ceil(pick*sum(lenchrom)); %随机选择了染色体变异的位置，即选择了第pos 个变量进行变异v=chrom(i,pos);v1=v-bound(pos,1);v2=bound(pos,2)-v;pick=rand; %变异开始if pick>0.5delta=v2*(1-pick^((1-pop(1)/pop(2))^2));chrom(i,pos)=v+delta;elsedelta=v1*(1-pick^((1-pop(1)/pop(2))^2));chrom(i,pos)=v-delta;end %变异结束flag=test(lenchrom,bound,chrom(i,:)); %检验染色体的可行性endendret=chrom;selectfunction ret=select(individuals,sizepop)% 本函数对每一代种群中的染色体进行选择，以进行后面的交叉和变异% individuals input : 种群信息% sizepop input : 种群规模% ret output : 经过选择后的种群fitness1=1./individuals.fitness;sumfitness=sum(fitness1);sumf=fitness1./sumfitness;index=[];for i=1:sizepop %转sizepop次轮盘pick=rand;while pick==0pick=rand;endfor i=1:sizepoppick=pick-sumf(i);if pick<0index=[index i];break; %寻找落入的区间，此次转轮盘选中了染色体i，注意：在转sizepop 次轮盘的过程中，有可能会重复选择某些染色体endendendindividuals.chrom=individuals.chrom(index,:);individuals.fitness=individuals.fitness(index);ret=individuals;testfunction flag=test(lenchrom,bound,code)% lenchrom input : 染色体长度% bound input : 变量的取值范围% code output: 染色体的编码值x=code; %先解码flag=1;if (x(1)<bound(1,1))&&(x(2)<bound(2,1))&&(x(1)>bound(1,2))&&(x(2)>bound(2,2)) flag=0;end。

Matlab技术实战案例分享

Matlab技术实战案例分享引言从Matlab在科学与工程领域的广泛应用，我们可以看出它的强大功能和实用性。

在本文中，我们将分享一些实际应用中的Matlab技术案例，通过这些案例，读者将更好地理解和掌握Matlab的实战应用技巧。

一、图像处理图像处理是Matlab应用最广泛的领域之一，它在医学影像分析、计算机视觉等方面具有广泛的应用。

通过Matlab的图像处理工具箱，我们可以轻松处理和分析各种类型的图像数据。

案例一：基于Matlab的肌肉图像分析在运动学研究中，肌肉图像分析是一个重要的课题。

我们可以通过Matlab将单帧肌肉图像进行分割，提取关键特征并进行测量分析，如肌肉纤维方向和长度等。

这为运动学研究提供了有力的工具和方法。

案例二：基于Matlab的图像增强和去噪在计算机视觉领域，图像增强和去噪是常见的图像处理任务。

我们可以通过Matlab中的图像滤波函数和增强算法，对图像进行降噪和增强处理，提高图像的质量和清晰度。

这对于图像识别、目标检测等任务具有重要意义。

二、信号处理信号处理是Matlab应用广泛的另一个领域，它在通信、音频处理等方面具有重要的应用。

通过Matlab的信号处理工具箱，我们可以进行各种类型的信号处理和分析。

案例三：基于Matlab的音频处理和音频特征提取在音频处理领域，Matlab提供了丰富的函数和算法可以用来进行音频处理和音频特征提取。

我们可以通过Matlab对音频信号进行降噪、滤波、频谱分析等处理，同时提取关键的音频特征，如音调、节奏等。

案例四：基于Matlab的时频分析时频分析是信号处理中重要的分析方法之一。

通过Matlab的时频分析工具箱，我们可以对信号的瞬时频率和幅度进行分析，了解信号在时域和频域上的特征。

这对于故障诊断、语音识别等任务具有重要意义。

三、数值计算与优化数值计算与优化是Matlab的另一个重要领域，它在工程计算、统计建模等方面具有广泛的应用。

通过Matlab的数值计算和优化工具箱，我们可以轻松进行各种复杂的数值计算和优化问题求解。

matlab案例

matlab案例在这个案例中，我们将使用 MATLAB 对一个数据集进行分析。

该数据集包括了一个公司的员工工资和其他相关信息。

我们将通过MATLAB 的各种功能，分析这些数据并绘制出相关的图表。

首先，我们需要导入数据。

在 MATLAB 中，我们可以使用readtable 函数来读取 CSV 格式的文件。

假设我们的数据文件名为'salary.csv'，我们可以使用以下代码来导入数据：```matlabdata = readtable('salary.csv');```接下来，我们可以使用 summary 函数对数据进行初步的统计分析。

这个函数会生成数据的基本统计信息，比如最大值、最小值、平均值等等。

我们可以使用以下代码来查看数据的基本统计信息：```matlabsummary(data)```接着，我们可以使用 corrcoef 函数计算数据之间的相关系数。

这个函数会生成一个矩阵，其中每个元素表示两个变量之间的相关系数。

我们可以使用以下代码来计算相关系数矩阵：```matlabcorr_matrix = corrcoef(data{:,:});```接下来，我们可以绘制相关系数矩阵的热力图。

在 MATLAB 中，我们可以使用 heatmap 函数来绘制热力图。

以下是绘制热力图的代码：```matlabheatmap(corr_matrix, 'Colormap', 'cool', 'Colorbar', true, 'XLabel', data.Properties.VariableNames, 'YLabel',data.Properties.VariableNames);```最后，我们可以绘制员工工资的直方图。

在 MATLAB 中，我们可以使用 histogram 函数来绘制直方图。

matlab编程实例100例(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】1-32是：图形应用篇33-66是：界面设计篇67-84是：图形处理篇85-100是：数值分析篇实例1：三角函数曲线（1）function shili01h0=figure('toolbar','none',...'position',[198****0300],...'name','实例01');h1=axes('parent',h0,...'visible','off');x=-pi:0.05:pi;y=sin(x);plot(x,y);xlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('SIN( )函数曲线');grid on实例2：三角函数曲线（2）function shili02h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例02');x=-pi:0.05:pi;y=sin(x)+cos(x);plot(x,y,'-*r','linewidth',1);grid onxlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('三角函数');实例3：图形的叠加function shili03h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例03');x=-pi:0.05:pi;y1=sin(x);y2=cos(x);plot(x,y1,...'-*r',...x,y2,...'--og');grid onxlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('三角函数');实例4：双y轴图形的绘制function shili04h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例04');x=0:900;a=1000;b=0.005;y1=2*x;y2=cos(b*x);[haxes,hline1,hline2]=plotyy(x,y1,x,y2,'semilogy','plot'); axes(haxes(1))ylabel('semilog plot');axes(haxes(2))ylabel('linear plot');实例5：单个轴窗口显示多个图形function shili05h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例05');t=0:pi/10:2*pi;[x,y]=meshgrid(t);subplot(2,2,1)plot(sin(t),cos(t))axis equalsubplot(2,2,2)z=sin(x)-cos(y);plot(t,z)axis([0 2*pi -2 2])subplot(2,2,3)h=sin(x)+cos(y);plot(t,h)axis([0 2*pi -2 2])subplot(2,2,4)g=(sin(x).^2)-(cos(y).^2);plot(t,g)axis([0 2*pi -1 1])实例6：图形标注function shili06h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 400],...'name','实例06');t=0:pi/10:2*pi;h=plot(t,sin(t));xlabel('t=0到2\pi','fontsize',16);ylabel('sin(t)','fontsize',16);title('\it{从0to2\pi 的正弦曲线}','fontsize',16) x=get(h,'xdata');y=get(h,'ydata');imin=find(min(y)==y);imax=find(max(y)==y);text(x(imin),y(imin),...['\leftarrow最小值=',num2str(y(imin))],...'fontsize',16)text(x(imax),y(imax),...['\leftarrow最大值=',num2str(y(imax))],...'fontsize',16)实例7：条形图形function shili07h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例07');tiao1=[562 548 224 545 41 445 745 512];tiao2=[47 48 57 58 54 52 65 48];t=0:7;bar(t,tiao1)xlabel('X轴');ylabel('TIAO1值');h1=gca;h2=axes('position',get(h1,'position'));plot(t,tiao2,'linewidth',3)set(h2,'yaxislocation','right','color','none','xticklabel',[]) 实例8：区域图形function shili08h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例08');x=91:95;profits1=[88 75 84 93 77];profits2=[51 64 54 56 68];profits3=[42 54 34 25 24];profits4=[26 38 18 15 4];area(x,profits1,'facecolor',[0.5 0.9 0.6],...'edgecolor','b',...'linewidth',3)hold onarea(x,profits2,'facecolor',[0.9 0.85 0.7],...'edgecolor','y',...'linewidth',3)hold onarea(x,profits3,'facecolor',[0.3 0.6 0.7],...'edgecolor','r',...'linewidth',3)hold onarea(x,profits4,'facecolor',[0.6 0.5 0.9],...'edgecolor','m',...'linewidth',3)hold offset(gca,'xtick',[91:95])set(gca,'layer','top')gtext('\leftarrow第一季度销量') gtext('\leftarrow第二季度销量') gtext('\leftarrow第三季度销量') gtext('\leftarrow第四季度销量') xlabel('年','fontsize',16);ylabel('销售量','fontsize',16);实例9：饼图的绘制function shili09h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例09');t=[54 21 35;68 54 35;45 25 12;48 68 45;68 54 69];x=sum(t);h=pie(x);textobjs=findobj(h,'type','text');str1=get(textobjs,{'string'});val1=get(textobjs,{'extent'});oldext=cat(1,val1{:});names={'商品一：';'商品二：';'商品三：'};str2=strcat(names,str1);set(textobjs,{'string'},str2)val2=get(textobjs,{'extent'});newext=cat(1,val2{:});offset=sign(oldext(:,1)).*(newext(:,3)-oldext(:,3))/2; pos=get(textobjs,{'position'});textpos=cat(1,pos{:});textpos(:,1)=textpos(:,1)+offset;set(textobjs,{'position'},num2cell(textpos,[3,2]))实例10：阶梯图function shili10h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 400],...'name','实例10');a=0.01;b=0.5;t=0:10;f=exp(-a*t).*sin(b*t);stairs(t,f)hold onplot(t,f,':*')hold offglabel='函数e^{-(\alpha*t)}sin\beta*t的阶梯图'; gtext(glabel,'fontsize',16)xlabel('t=0:10','fontsize',16)axis([0 10 -1.2 1.2])实例11：枝干图function shili11h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例11');x=0:pi/20:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);h1=stem(x,y1+y2);hold onh2=plot(x,y1,'^r',x,y2,'*g');hold offh3=[h1(1);h2];legend(h3,'y1+y2','y1=sin(x)','y2=cos(x)') xlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('正弦函数与余弦函数的线性组合'); 实例12：罗盘图function shili12h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例12');winddirection=[54 24 65 84256 12 235 62125 324 34 254];windpower=[2 5 5 36 8 12 76 14 10 8];rdirection=winddirection*pi/180;[x,y]=pol2cart(rdirection,windpower); compass(x,y);desc={'风向和风力','北京气象台','10月1日0：00到','10月1日12：00'};gtext(desc)实例13：轮廓图function shili13h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例13');[th,r]=meshgrid((0:10:360)*pi/180,0:0.05:1); [x,y]=pol2cart(th,r);z=x+i*y;f=(z.^4-1).^(0.25);contour(x,y,abs(f),20)axis equalxlabel('实部','fontsize',16);ylabel('虚部','fontsize',16);h=polar([0 2*pi],[0 1]);delete(h)hold oncontour(x,y,abs(f),20)实例14：交互式图形function shili14h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例14');axis([0 10 0 10]);hold onx=[];y=[];n=0;disp('单击鼠标左键点取需要的点'); disp('单击鼠标右键点取最后一个点'); but=1;while but==1[xi,yi,but]=ginput(1);plot(xi,yi,'bo')n=n+1;disp('单击鼠标左键点取下一个点');x(n,1)=xi;y(n,1)=yi;endt=1:n;ts=1:0.1:n;xs=spline(t,x,ts);ys=spline(t,y,ts);plot(xs,ys,'r-');hold off实例14：交互式图形function shili14h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例14');axis([0 10 0 10]);hold onx=[];y=[];n=0;disp('单击鼠标左键点取需要的点'); disp('单击鼠标右键点取最后一个点'); but=1;while but==1[xi,yi,but]=ginput(1);plot(xi,yi,'bo')n=n+1;disp('单击鼠标左键点取下一个点');x(n,1)=xi;y(n,1)=yi;endt=1:n;ts=1:0.1:n;xs=spline(t,x,ts);ys=spline(t,y,ts);plot(xs,ys,'r-');hold off实例15：变换的傅立叶函数曲线function shili15h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例15');axis equalm=moviein(20,gcf);set(gca,'nextplot','replacechildren')h=uicontrol('style','slider','position',...[100 10 500 20],'min',1,'max',20)for j=1:20plot(fft(eye(j+16)))set(h,'value',j)m(:,j)=getframe(gcf);endclf;axes('position',[0 0 1 1]);movie(m,30)实例16：劳伦兹非线形方程的无序活动function shili15h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例15');axis equalm=moviein(20,gcf);set(gca,'nextplot','replacechildren')h=uicontrol('style','slider','position',...[100 10 500 20],'min',1,'max',20)for j=1:20plot(fft(eye(j+16)))set(h,'value',j)m(:,j)=getframe(gcf);endclf;axes('position',[0 0 1 1]);movie(m,30)实例17：填充图function shili17h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例17');t=(1:2:15)*pi/8;x=sin(t);y=cos(t);fill(x,y,'r')axis square offtext(0,0,'STOP',...'color',[1 1 1],...'fontsize',50,...'horizontalalignment','center') 例18：条形图和阶梯形图function shili18h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例18');subplot(2,2,1)x=-3:0.2:3;y=exp(-x.*x);bar(x,y)title('2-D Bar Chart')subplot(2,2,2)x=-3:0.2:3;y=exp(-x.*x);bar3(x,y,'r')title('3-D Bar Chart')subplot(2,2,3)x=-3:0.2:3;y=exp(-x.*x);stairs(x,y)title('Stair Chart')subplot(2,2,4)x=-3:0.2:3;y=exp(-x.*x);barh(x,y)title('Horizontal Bar Chart')实例19：三维曲线图function shili19h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 400],...'name','实例19');subplot(2,1,1)x=linspace(0,2*pi);y1=sin(x);y2=cos(x);y3=sin(x)+cos(x);z1=zeros(size(x));z2=0.5*z1;z3=z1;plot3(x,y1,z1,x,y2,z2,x,y3,z3)grid onxlabel('X轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure1:3-D Plot')subplot(2,1,2)x=linspace(0,2*pi);y1=sin(x);y2=cos(x);y3=sin(x)+cos(x);z1=zeros(size(x));z2=0.5*z1;z3=z1;plot3(x,z1,y1,x,z2,y2,x,z3,y3)grid onxlabel('X轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure2:3-D Plot')实例20：图形的隐藏属性function shili20h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 300],...'name','实例20');subplot(1,2,1)[x,y,z]=sphere(10);mesh(x,y,z)axis offtitle('Figure1:Opaque')hidden onsubplot(1,2,2)[x,y,z]=sphere(10);mesh(x,y,z)axis offtitle('Figure2:Transparent') hidden off实例21PEAKS函数曲线function shili21h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 100 450 450],...'name','实例21');[x,y,z]=peaks(30);subplot(2,1,1)x=x(1,:);y=y(:,1);i=find(y>0.8&y<1.2);j=find(x>-0.6&x<0.5);z(i,j)=nan*z(i,j);surfc(x,y,z)xlabel('X轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure1:surfc函数形成的曲面') subplot(2,1,2)x=x(1,:);y=y(:,1);i=find(y>0.8&y<1.2);j=find(x>-0.6&x<0.5);z(i,j)=nan*z(i,j);surfl(x,y,z)xlabel('X轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('Figure2:surfl函数形成的曲面') 实例22：片状图function shili22h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 550 350],...'name','实例22');subplot(1,2,1)x=rand(1,20);y=rand(1,20);z=peaks(x,y*pi);t=delaunay(x,y);trimesh(t,x,y,z)hidden offtitle('Figure1:Triangular Surface Plot'); subplot(1,2,2)x=rand(1,20);y=rand(1,20);z=peaks(x,y*pi);t=delaunay(x,y);trisurf(t,x,y,z)title('Figure1:Triangular Surface Plot'); 实例23：视角的调整function shili23h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例23');x=-5:0.5:5;[x,y]=meshgrid(x);r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;z=sin(r)./r;subplot(2,2,1)surf(x,y,z)xlabel('X-axis')ylabel('Y-axis')zlabel('Z-axis')title('Figure1')view(-37.5,30)subplot(2,2,2)surf(x,y,z)xlabel('X-axis')ylabel('Y-axis')zlabel('Z-axis')title('Figure2')view(-37.5+90,30) subplot(2,2,3)surf(x,y,z)xlabel('X-axis')ylabel('Y-axis')zlabel('Z-axis')title('Figure3')view(-37.5,60)subplot(2,2,4)surf(x,y,z)xlabel('X-axis')ylabel('Y-axis')zlabel('Z-axis')title('Figure4')view(180,0)实例24：向量场的绘制function shili24h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例24');subplot(2,2,1)z=peaks;ribbon(z)title('Figure1')subplot(2,2,2)[x,y,z]=peaks(15);[dx,dy]=gradient(z,0.5,0.5); contour(x,y,z,10)hold onquiver(x,y,dx,dy)hold offtitle('Figure2')subplot(2,2,3)[x,y,z]=peaks(15);[nx,ny,nz]=surfnorm(x,y,z);surf(x,y,z)hold onquiver3(x,y,z,nx,ny,nz)hold offtitle('Figure3')subplot(2,2,4)x=rand(3,5);y=rand(3,5);z=rand(3,5);c=rand(3,5);fill3(x,y,z,c)grid ontitle('Figure4')实例25：灯光定位function shili25h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例25');vert=[1 1 1;1 2 1;2 2 1;2 1 1;1 1 2;12 2;2 2 2;2 1 2];fac=[1 2 3 4;2 6 7 3;4 3 7 8;15 8 4;1 2 6 5;5 6 7 8];grid offsphere(36)h=findobj('type','surface');set(h,'facelighting','phong',...'facecolor',...'interp',...'edgecolor',[0.4 0.4 0.4],...'backfacelighting',...'lit')hold onpatch('faces',fac,'vertices',vert,...'facecolor','y');light('position',[1 3 2]);light('position',[-3 -1 3]);material shinyaxis vis3d offhold off实例26：柱状图function shili26h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 50 450 450],...'name','实例26'); subplot(2,1,1)x=[5 2 18 7 39 8 65 5 54 3 2];bar(x)xlabel('X轴');ylabel('Y轴');title('第一子图');subplot(2,1,2)y=[5 2 18 7 39 8 65 5 54 3 2];barh(y)xlabel('X轴');ylabel('Y轴');title('第二子图');实例27：设置照明方式function shili27h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例27');subplot(2,2,1)sphereshading flatcamlight leftcamlight rightlighting flatcolorbaraxis offtitle('Figure1')subplot(2,2,2)sphereshading flatcamlight leftcamlight rightlighting gouraudcolorbaraxis offtitle('Figure2')subplot(2,2,3)sphereshading interpcamlight rightcamlight leftlighting phongaxis offtitle('Figure3')subplot(2,2,4)sphereshading flatcamlight leftcamlight rightlighting nonecolorbaraxis offtitle('Figure4')实例28：羽状图function shili28h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 350],...'name','实例28');subplot(2,1,1)alpha=90:-10:0;r=ones(size(alpha));m=alpha*pi/180;n=r*10;[u,v]=pol2cart(m,n);feather(u,v)title('羽状图')axis([0 20 0 10])subplot(2,1,2)t=0:0.5:10;y=exp(-x*t);feather(y)title('复数矩阵的羽状图')实例29：立体透视（1）function shili29h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例29');[x,y,z]=meshgrid(-2:0.1:2,...-2:0.1:2,...-2:0.1:2);v=x.*exp(-x.^2-y.^2-z.^2);grid onfor i=-2:0.5:2;h1=surf(linspace(-2,2,20),...linspace(-2,2,20),...zeros(20)+i);rotate(h1,[1 -1 1],30)dx=get(h1,'xdata');dy=get(h1,'ydata');dz=get(h1,'zdata');delete(h1)slice(x,y,z,v,[-2 2],2,-2)hold onslice(x,y,z,v,dx,dy,dz)hold offaxis tightview(-5,10)drawnowend实例30：立体透视（2）function shili30h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例30');[x,y,z]=meshgrid(-2:0.1:2,...-2:0.1:2,...-2:0.1:2);v=x.*exp(-x.^2-y.^2-z.^2); [dx,dy,dz]=cylinder;slice(x,y,z,v,[-2 2],2,-2)for i=-2:0.2:2h=surface(dx+i,dy,dz);rotate(h,[1 0 0],90)xp=get(h,'xdata');yp=get(h,'ydata');zp=get(h,'zdata');delete(h)hold onhs=slice(x,y,z,v,xp,yp,zp);axis tightxlim([-3 3])view(-10,35)drawnowdelete(hs)hold offend实例31：表面图形function shili31h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 550 250],...'name','实例31');subplot(1,2,1)x=rand(100,1)*16-8;y=rand(100,1)*16-8;r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;z=sin(r)./r;xlin=linspace(min(x),max(x),33); ylin=linspace(min(y),max(y),33); [X,Y]=meshgrid(xlin,ylin);Z=griddata(x,y,z,X,Y,'cubic'); mesh(X,Y,Z)axis tighthold onplot3(x,y,z,'.','Markersize',20) subplot(1,2,2)k=5;n=2^k-1;theta=pi*(-n:2:n)/n;phi=(pi/2)*(-n:2:n)'/n;X=cos(phi)*cos(theta);Y=cos(phi)*sin(theta);Z=sin(phi)*ones(size(theta)); colormap([0 0 0;1 1 1])C=hadamard(2^k);surf(X,Y,Z,C)axis square实例32：沿曲线移动的小球h0=figure('toolbar','none',...'position',[198****8468],...'name','实例32');h1=axes('parent',h0,...'position',[0.15 0.45 0.7 0.5],...'visible','on');t=0:pi/24:4*pi;y=sin(t);plot(t,y,'b')n=length(t);h=line('color',[0 0.5 0.5],...'linestyle','.',...'markersize',25,...'erasemode','xor');k1=uicontrol('parent',h0,...'style','pushbutton',...'position',[80 100 50 30],...'string','开始',...'callback',[...'i=1;',...'k=1;,',...'m=0;,',...'while 1,',...'if k==0,',...'break,',...'end,',...'if k~=0,',...'set(h,''xdata'',t(i),''ydata'',y(i)),',...'drawnow;,',...'i=i+1;,',...'if i>n,',...'m=m+1;,',...'i=1;,',...'end,',...'end,',...'end']);k2=uicontrol('parent',h0,...'style','pushbutton',...'position',[180 100 50 30],...'string','停止',...'callback',[...'k=0;,',...'set(e1,''string'',m),',...'p=get(h,''xdata'');,',...'q=get(h,''ydata'');,',...'set(e2,''string'',p);,',...'set(e3,''string'',q)']); k3=uicontrol('parent',h0,...'style','pushbutton',...'position',[280 100 50 30],...'string','关闭',...'callback','close');e1=uicontrol('parent',h0,...'style','edit',...'position',[60 30 60 20]);t1=uicontrol('parent',h0,...'style','text',...'string','循环次数',...'position',[60 50 60 20]);e2=uicontrol('parent',h0,...'style','edit',...'position',[180 30 50 20]);t2=uicontrol('parent',h0,...'style','text',...'string','终点的X坐标值',...'position',[155 50 100 20]);e3=uicontrol('parent',h0,...'style','edit',...'position',[300 30 50 20]);t3=uicontrol('parent',h0,...'style','text',...'string','终点的Y坐标值',...'position',[275 50 100 20]);实例33：曲线转换按钮h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例33');x=0:0.5:2*pi;y=sin(x);h=plot(x,y);grid onhuidiao=[...'if i==1,',...'i=0;,',...'y=cos(x);,',...'delete(h),',...'set(hm,''string'',''正弦函数''),',...'h=plot(x,y);,',...'grid on,',...'else if i==0,',...'i=1;,',...'y=sin(x);,',...'set(hm,''string'',''余弦函数''),',...'delete(h),',...'h=plot(x,y);,',...'grid on,',...'end,',...'end'];hm=uicontrol(gcf,'style','pushbutton',...'string','余弦函数',...'callback',huidiao);i=1;set(hm,'position',[250 20 60 20]);set(gca,'position',[0.2 0.2 0.6 0.6])title('按钮的使用')hold on实例34：栅格控制按钮h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例34');x=0:0.5:2*pi;y=sin(x);plot(x,y)huidiao1=[...'set(h_toggle2,''value'',0),',...'grid on,',...];huidiao2=[...'set(h_toggle1,''value'',0),',...'grid off,',...];h_toggle1=uicontrol(gcf,'style','togglebutton',...'string','grid on',...'value',0,...'position',[20 45 50 20],...'callback',huidiao1);h_toggle2=uicontrol(gcf,'style','togglebutton',...'string','grid off',...'value',0,...'position',[20 20 50 20],...'callback',huidiao2);set(gca,'position',[0.2 0.2 0.6 0.6])title('开关按钮的使用')实例35：编辑框的使用h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 350 250],...'name','实例35');f='Please input the letter';huidiao1=[...'g=upper(f);,',...'set(h2_edit,''string'',g),',...];huidiao2=[...'g=lower(f);,',...'set(h2_edit,''string'',g),',...];h1_edit=uicontrol(gcf,'style','edit',...'position',[100 200 100 50],...'HorizontalAlignment','left',...'string','Please input the letter',...'callback','f=get(h1_edit,''string'');',...'background','w',...'max',5,...'min',1);h2_edit=uicontrol(gcf,'style','edit',...'HorizontalAlignment','left',...'position',[100 100 100 50],...'background','w',...'max',5,...'min',1);h1_button=uicontrol(gcf,'style','pushbutton',...'string','小写变大写',...'position',[100 45 100 20],...'callback',huidiao1);h2_button=uicontrol(gcf,'style','pushbutton',...'string','大写变小写',...'position',[100 20 100 20],...'callback',huidiao2);实例36：弹出式菜单h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例36');x=0:0.5:2*pi;y=sin(x);h=plot(x,y);grid onhm=uicontrol(gcf,'style','popupmenu',...'string',...'sin(x)|cos(x)|sin(x)+cos(x)|exp(-sin(x))',...'position',[250 20 50 20]);set(hm,'value',1)huidiao=[...'v=get(hm,''value'');,',...'switch v,',...'case 1,',...'delete(h),',...'y=sin(x);,',...'h=plot(x,y);,',...'grid on,',...'case 2,',...'delete(h),',...'y=cos(x);,',...'h=plot(x,y);,',...'grid on,',...'case 3,',...'delete(h),',...'y=sin(x)+cos(x);,',...'h=plot(x,y);,',...'grid on,',...'case 4,',...'delete(h),',...'y=exp(-sin(x));,',...'h=plot(x,y);,',...'grid on,',...'end'];set(hm,'callback',huidiao)set(gca,'position',[0.2 0.2 0.6 0.6]) title('弹出式菜单的使用')实例37：滑标的使用h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例37');[x,y]=meshgrid(-8:0.5:8);r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;z=sin(r)./r;h0=mesh(x,y,z);h1=axes('position',...[0.2 0.2 0.5 0.5],...'visible','off');htext=uicontrol(gcf,...'units','points',...'position',[20 30 45 15],...'string','brightness',...'style','text');hslider=uicontrol(gcf,...'units','points',...'position',[10 10 300 15],...'min',-1,...'max',1,...'style','slider',...'callback',...'brighten(get(hslider,''value''))'); 实例38：多选菜单h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例38');[x,y]=meshgrid(-8:0.5:8);r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;z=sin(r)./r;h0=mesh(x,y,z);hlist=uicontrol(gcf,'style','listbox',...'string','default|spring|summer|autumn|winter',...'max',5,...'min',1,...'position',[20 20 80 100],...'callback',[...'k=get(hlist,''value'');,',...'switch k,',...'case 1,',...'colormap default,',...'case 2,',...'colormap spring,',...'case 3,',...'colormap summer,',...'case 4,',...'colormap autumn,',...'case 5,',...'colormap winter,',...'end']);实例39：菜单控制的使用h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例39');x=0:0.5:2*pi;y=cos(x);h=plot(x,y);grid onset(gcf,'toolbar','none')hm=uimenu('label','example');huidiao1=[...'set(hm_gridon,''checked'',''on''),',...'set(hm_gridoff,''checked'',''off''),',...'grid on'];huidiao2=[...'set(hm_gridoff,''checked'',''on''),',...'set(hm_gridon,''checked'',''off''),',...'grid off'];hm_gridon=uimenu(hm,'label','grid on',...'checked','on',...'callback',huidiao1);hm_gridoff=uimenu(hm,'label','grid off',...'checked','off',...'callback',huidiao2);实例40：UIMENU菜单的应用h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例40');h1=uimenu(gcf,'label','函数');h11=uimenu(h1,'label','轮廓图',...'callback',[...'set(h31,''checked'',''on''),',...'set(h32,''checked'',''off''),',...'[x,y,z]=peaks;,',...'contour3(x,y,z,30)']);h12=uimenu(h1,'label','高斯分布',...'callback',[...'set(h31,''checked'',''on''),',...'set(h32,''checked'',''off''),',...'mesh(peaks);,',...'axis tight']);。

matlab编程案例

matlab编程案例标题：Matlab编程案例集锦1. 信号处理：使用Matlab编写一个程序，读取音频文件并对其进行频谱分析。

通过绘制频谱图，展示音频信号的频率特征，并进行简单的音频处理，如降噪、滤波等。

2. 图像处理：编写一个Matlab程序，读取一张彩色图像，并实现图像的灰度化、二值化、边缘检测、图像增强等图像处理操作。

通过比较处理前后的图像，展示算法的效果。

3. 机器学习：使用Matlab实现一个简单的线性回归模型。

根据给定的数据集，通过最小二乘法计算出最佳拟合直线，并绘制出拟合结果。

4. 数值计算：编写一个Matlab程序，实现牛顿迭代法求解非线性方程的根。

通过给定的初始值和迭代次数，计算方程的根，并展示迭代过程中的结果。

5. 数据可视化：使用Matlab绘制一个3D图像，展示一个球体的形状。

通过调整球体的半径和位置参数，观察球体形状的变化，并使用颜色映射显示球体的高度信息。

6. 控制系统：编写一个Matlab程序，设计一个PID控制器来控制一个二阶系统。

通过调整PID控制器的参数，观察系统的响应特性，并使用图表展示系统的步态响应、频率响应等。

7. 信号生成：使用Matlab生成一个复杂的信号，并对其进行时频分析。

通过绘制时频图，展示信号在时间和频率域上的变化特征，并分析信号的频谱分布。

8. 数字滤波器设计：编写一个Matlab程序，设计一个数字滤波器来对一个离散信号进行滤波。

通过选择合适的滤波器类型和参数，实现信号的去噪、平滑等效果。

9. 数字图像复原：使用Matlab对一张受到噪声污染的图像进行复原。

通过选择合适的图像复原算法，如维纳滤波、逆滤波等，实现图像的去噪和恢复。

10. 优化算法：编写一个Matlab程序，使用遗传算法来解决旅行商问题。

通过随机生成城市坐标和距离矩阵，求解旅行商的最优路径，并绘制出最优路径图。

以上是10个基于Matlab编程的案例，涵盖了信号处理、图像处理、机器学习、数值计算、数据可视化、控制系统、信号生成、数字滤波器设计、数字图像复原和优化算法等多个领域。

课程案例库matlab2

图1即为系统的零即为系统的零极点图：极点图：
-1.5
-1 Real Axis
-0.5
0
0.5
图1 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ统的零极点图
黑龙江大学研究生课程案例库建设项目
2. MATLAB在控制系统中的应用在控制系统中的应用
运用MATLAB软件绘制系统的软件绘制系统的Bode图和图和Nyquist图例2:运用运用软件绘制系统的图和图判断系统的稳定性的方法。判断系统的稳定性的方法。假设某一功能下系统的数学模型的闭环传递函数为：假设某一功能下系统的数学模型的闭环传递函数为： 3 G(s)= s 3 + 6 s 2 + 11s + 6 求该系统的稳定性。求该系统的稳定性。
图4-2系统阶跃响应的仿真图
黑龙江大学研究生课程案例库建设项目
2. MATLAB在控制系统中的应用在控制系统中的应用
Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿是一个用来对动态系统进行建模、是一个用来对动态系统进行建模真和分析的软件包。真和分析的软件包。 Simulink为用户提供了一个图形化的用户界为用户提供了一个图形化的用户界对于用方框图表示的系统，通过图形界面，面，对于用方框图表示的系统，通过图形界面，利用鼠标点击和拖拉方式，用鼠标点击和拖拉方式，建立系统模型就像用铅笔在在纸上绘制系统的方框图一样简单。在在纸上绘制系统的方框图一样简单。
Step Response 0.8 0.6 Amplitude 0.4 0.2 0
0
1
2
3 Time (sec) Impulse Response
4
5
6
0.4 0.3 Amplitude 0.2 0.1 0

matlab十个简单案例编写

matlab十个简单案例编写1. 求解线性方程组线性方程组是数学中常见的问题之一，而MATLAB提供了用于求解线性方程组的函数。

例如，我们可以使用"linsolve"函数来求解以下线性方程组：2x + 3y = 74x - 2y = 2代码如下所示：A = [2, 3; 4, -2];B = [7; 2];X = linsolve(A, B);disp(X);解释：上述代码定义了一个2x2的矩阵A和一个2x1的矩阵B，分别表示线性方程组的系数矩阵和常数向量。

然后，使用linsolve函数求解线性方程组，结果存储在X中，并通过disp函数打印出来。

运行代码后，可以得到x=2和y=1的解。

2. 求解非线性方程除了线性方程组外，MATLAB还可以用于求解非线性方程。

例如，我们可以使用"fzero"函数求解以下非线性方程：x^2 + 2x - 3 = 0代码如下所示：fun = @(x) x^2 + 2*x - 3;x0 = 0;x = fzero(fun, x0);disp(x);解释：上述代码定义了一个匿名函数fun，表示非线性方程。

然后，使用fzero函数传入fun和初始值x0来求解非线性方程的根，并通过disp函数打印出来。

运行代码后，可以得到x=1的解。

3. 绘制函数图像MATLAB提供了强大的绘图功能，可以帮助我们可视化函数的形状和特征。

例如，我们可以使用"plot"函数绘制以下函数的图像：y = cos(x)代码如下所示：x = linspace(0, 2*pi, 100);y = cos(x);plot(x, y);解释：上述代码首先使用linspace函数生成一个从0到2π的100个等间距点的向量x，然后计算对应的cos值，并存储在向量y中。

最后，使用plot函数将x和y作为横纵坐标绘制出函数图像。

运行代码后，可以看到cos函数的周期性波动图像。

matlab课程设计综合实例

matlab课程设计综合实例一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握MATLAB的基本操作和编程技巧，能够运用MATLAB进行简单的数学计算、数据分析和图形绘制。

具体分为以下三个部分：1.知识目标：（1）了解MATLAB的发展历程和基本功能；（2）掌握MATLAB的基本数据类型和运算符；（3）熟悉MATLAB的编程环境和语法规则。

2.技能目标：（1）能够使用MATLAB进行简单的数学计算；（2）能够利用MATLAB绘制基础图形；（3）能够运用MATLAB进行基本的数据分析。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对计算机编程的兴趣和好奇心；（2）培养学生团队协作和自主学习的能力；（3）培养学生运用MATLAB解决实际问题的意识。

二、教学内容本节课的教学内容主要包括以下几个部分：1.MATLAB简介：介绍MATLAB的发展历程、基本功能和应用领域；2.MATLAB基本操作：包括MATLAB的启动和退出、命令窗口的使用、变量赋值、数据类型和运算符；3.MATLAB编程环境：介绍MATLAB的编程语法规则、函数库和脚本文件的使用；4.MATLAB图形绘制：讲解MATLAB绘制基础图形的方法，如线图、柱状图、散点图等；5.MATLAB数据分析：介绍MATLAB进行数据分析的基本方法，如数据排序、筛选、求均值等。

三、教学方法为了提高教学效果，本节课采用以下几种教学方法：1.讲授法：讲解MATLAB的基本概念和操作方法；2.案例分析法：通过分析典型案例，让学生掌握MATLAB的实际应用；3.实验法：安排上机实验，让学生亲自动手操作，巩固所学知识；4.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的团队协作和沟通能力。

四、教学资源为了保证教学质量，本节课准备以下教学资源：1.教材：《MATLAB入门教程》；2.参考书：《MATLAB高级编程与应用》；3.多媒体资料：教学PPT、视频教程；4.实验设备：计算机、MATLAB软件。

matlab案例【精选文档】

第一部分预测方法案例1：基于灰色预测和差分方程的中国人口增长趋势的研究中国是一个人口大国，人口众多、资源相对不足、环境承载能力较弱等是中国现阶段的基本国情。

人口问题始终是制约中国发展的关键因素之一，因此，对中国人口的增长趋势做出分析和预测显得非常重要。

关于中国人口问题已有多方面的研究，并积累了大量的研究成果和数据资料。

另外发现，近年来，中国的人口发展出现了一些新的特点，例如，老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高，以及乡村人口城镇化等因素，这些都影响着中国人口的增长。

那么，根据已有的数据资料，运用数学建模的方法，对中国人口进行分析和预测是一种较有效的方法。

本案例以全国赛2007年A题为背景，先运用灰色预测GM（1,1）模型对育龄妇女的生育率进行预测，然后利用差分方程建立人口预测模型。

案例2：运用拉氏变换与逆变换来求解微分方程已知无源电路如图所示，试建立电路的微分方程并求出的关系式案例3：基于微分方程理论的SARS传播模型SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。

SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响，我们从中得到了许多重要的经验和教训，认识到定量地研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓延创造条件的重要性。

本案例以全国赛2003年A题为背景，运用微分方程理论对SARS 的传播建立数学模型.案例4：基于微分方程的最优捕鱼策略为了保护人类赖以生存的自然环境，可再生资源（如渔业、林业资源）的开发必须适度，一种合理、简化的策略是，在实现可持续收获的前提下，追求最大产量或最佳效益。

考虑对某种鱼的最优捕鱼策略：假设这种鱼分4个年龄组：称1龄鱼，…,4龄组,各年龄组每条鱼的平均重量分别为5.07，11.55，17.86，22. 99（克）各年龄组鱼的自然死亡率均为0.8（1/年）这种鱼为季节性集中产卵繁殖,平均每条4龄鱼的产卵量为1.109× 个，3龄鱼的产卵量为这个数的一半，2龄鱼和1龄鱼不产卵产卵和孵化期为每年的最后4个月,卵孵化并成活为1龄鱼，成活率（1龄鱼条数与产卵总量n之比）为1.22 × /1.22× +n）渔业管理部门规定每年只允许在产卵孵化期前的8个月内进行捕捞作业如果每年投入的捕捞能力如渔船数下网次数等固定不变这时单位固定时间捕捞量将与各年龄组鱼群条数成正比比例系数不妨称捕捞强度系数通常使用13mm网眼的拉网这种网只能捕捞3龄鱼和4龄鱼其两个捕捞强度系数之比为0.42：1 渔业上称这种方式为固定努力量捕捞。

《MATLAB综合实例》PPT课件

类型
农田条件
I 无抗旱，无排涝 II 无抗旱，有排涝 III 有抗旱，无排涝 IV 有抗旱，有排涝
表某地区拥有土地的情况
现有面积
单产
生产耗电
净产值
(万亩) (万吨/万亩) (百万度/万亩) (百万元/万亩)
6.0
0.075
0.0
1.5
2.5
0.1
0.15
2.0
1.0
0.09
0.2
1.8
0.5
0.125
精选ppt
12
农业改造问题求解结果
• 根据上述结果，可以知道当所有的土地均进行改造，即将6万亩土地1转换成为土地3，把2.5万亩土地2转换成为土地4，所获得的净利润最大，由于我们前面没有考虑常数项-400，所以实际的净利润应当为fval-400，即9702.5-400=9302.5万元。
i1
S 31h31 S 21h21 S 32h32 R1
m3
d ij fij R 2
i1 j1
m3
eij fij R 3
i1 j1
m
Pj R4
j1
3
c ij fij N i
j1
C
0
1
k
Q C vi
i1精选ppt7来自线性规划——农业改造问题
根据上述模型的分析，针对具体的问题我们就可以列出相应求解模型，例如如果某地区拥有的土地情况如表所示。
(5) 对于实际问题而言，对于排涝工程的投资是有限的，因此总排涝面积有一个最
m
大值 R4 ，得关系： Pj R4 j 1
(6) 地区对第i 种粮食的需求量及国家征购指标有一个下限 Ni ，从而有关系：

matlab课程设计范例(附源代码下载地址)

沈阳大学
沈阳大学
课程设计说明书
NO.10 电子工
[5] 陈怀琛. MATLAB 及在电子信息课程中的应用（第三版）[M] 业出版社 2006.04
[6] 魏克新. MATLAB 语言与自动控制系统设计[M] 机械工业出版社 2004.3 [7] 李涛.MATLAB 基础与应用[M] 北京航空航天大学出版社 2007.07
NO.6
其中：Gm 为增益裕度、Pm 为相位裕度和相应的穿越频率 wcg,wcp。 3）图形：
沈阳大学
课程设计说明书
NO.7
II 系统单位阶跃响应
沈阳大学
课程设计说明书
NO.8
II 系统根轨迹作图
II 系统波德图
沈阳大学
课程设计说明书
3.两系统分析： 1）从时域分析：I 系统比 II 系统稳定性和快速性好。
NO.9
2）从根轨迹分析：I 系统是在（-3，0）条件下稳定，II 系统是完全稳定系统。 3）从频域分析：I 系统比 II 系统的增益裕度 Gm 和相位裕度 Pm 大。
四、设计体会
通过此次课程设计培养我们综合运用所学知识,发现,提出,分析和解决实际问题,锻炼实践能力的重要环节,是对我们实际工作能力的具体训练和考察过程. 随着科学技术发展的日新月异，作为电子专业的大学来说掌握 Matlab 软件的应用是十分重要的。回顾起此次课程设计，至今我仍感慨颇多，的确，从找资料，设计到定稿，从理论到实践，在整整一星期的日子里，可以说得是苦多于甜，但是可以学到很多很多的的东西，同时不仅可以巩固以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。同时在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理解得不够深刻，掌握得不够牢固。通过这次课程设计之后，一定把以前所学过的知识重新温故。这次课程设计终于顺利完成了，在设计中遇到了很多问题，最后在老师的辛勤指导下，终于迎刃而解。同时，在老师的身上我也学得到很多实用的知识，在这次课程设计中也为我今后的学习和工作打下了坚实的基础。

matlab语言及应用案例

matlab语言及应用案例1、Matlab语言案例：用Matlab对人脸识别的算法模型进行编写。

本案例中，Matlab语言用于构建人脸识别模型，该模型能够实现将一张人脸图像与另一张人脸图像进行比较，判断两个人脸是否属于同一个人。

在这个实验中，Matlab语言首先利用灰度转换将人脸图像转换为灰度图像，然后采用滤波技术对灰度图像进行滤波，去除噪声，然后继续采用关键点检测技术检测人脸图像中的关键点，最后使用Matlab语言对识别后的关键点进行比较，计算出最相似的两张人脸。

2、Matlab语言案例：用Matlab解决无人机自主导航问题。

本案例中，Matlab语言用于构建无人机导航模型，该模型能够实现无人机自主导航，在这个实验中，Matlab语言首先利用图像识别技术，将环境视觉数据转换为无人机可以识别的数据，然后采用粒子群技术对无人机环境进行模拟，确定无人机位置和路径，最后使用Matlab语言对无人机当前位置和路径进行计算，实现无人机的自主导航。

3、Matlab语言案例：用Matlab分析汽车和行人的视觉识别算法。

本案例中，Matlab语言用于构建汽车和行人的视觉识别模型，该模型能够实现将一张汽车图像或行人图像识别出来。

在这个实验中，Matlab语言首先利用形态学技术，对汽车图像和行人图像进行形态学处理，去除噪声，然后采用直方图技术对图像中的像素数据进行计算，最后使用Matlab语言对图像中的像素数据进行分析，根据直方图特征，计算出图像中的汽车或行人的概率最大值，从而实现对汽车和行人的视觉识别。

4、Matlab语言案例：用Matlab实现电力系统及其他相关控制系统的仿真。

本案例中，Matlab语言用于构建电力系统及其他相关控制系统的仿真模型，该模型能够实现对电力系统及其他相关控制系统的仿真模拟。

在这个实验中，Matlab语言首先使用电力系统的建模技术，对电力系统及其他相关控制系统进行建模，然后采用仿真技术对电力系统及其他相关控制系统进行仿真，最后使用Matlab语言对仿真模型进行优化，实现电力系统及其他相关控制系统的仿真。

matlab 案例

matlab 案例在MATLAB中，有许多可以解决各种问题的实际案例。

让我们以一个简单的案例开始，该案例涉及创建一个矩阵并对其进行操作。

假设我们有一组学生成绩，需要计算每个学生的平均分，并找到平均分最高的学生。

我们可以使用MATLAB来完成这个任务。

首先，我们需要创建一个包含学生成绩的矩阵。

假设我们有5个学生和3个科目的成绩。

我们可以使用以下代码创建一个随机的5x3矩阵：```MATLABgrades = randi([50,100], 5, 3);```该代码使用randi函数生成一个在50到100之间的随机整数矩阵。

接下来，我们可以使用mean函数计算每个学生的平均分。

我们可以将该函数应用于矩阵的每一行，以计算每个学生的平均值。

以下是计算平均分的代码：```MATLABaverage_grades = mean(grades, 2);```其中，2表示对矩阵的每一行进行计算。

然后，我们可以使用max函数找到平均分最高的学生。

以下是找到最高平均分的代码：```MATLAB[max_grade, max_index] = max(average_grades);```其中，max_grade是最高平均分，max_index是对应的学生编号。

最后，我们可以打印出最高平均分及其对应的学生编号。

以下是打印结果的代码：```MATLABfprintf('最高平均分是 %.2f，对应的学生编号是 %d。

', max_grade, max_index);```通过这些代码，我们可以在MATLAB中创建一个矩阵，并计算每个学生的平均分，并找到平均分最高的学生。

当然，这只是MATLAB中的一个简单案例。

MATLAB还有许多其他功能和应用，可以用于解决各种问题，例如图像处理、信号处理、数值计算等。

无论是学术研究还是工程应用，MATLAB都是一个强大的工具。

MATLAB工程应用实例教程

横断面的方程表达式
x2 y2 1
a2 b2
矩形的面积为
2a
1
y2 b2
dy
油罐端面
油罐中油横断面中高度为h 时的面积为
bh
y2
2a 1 dy
b
b2
MATLAB优化算法案例分析与应用
•3 储油罐的油量计算
当油罐中油的高度为h 时油量为： bh 2aL 1 y2 dy ，对其进行积分：
b
b2
bh
tan1
2cos2 1
1 K
tan1 2
1 2}
因函数时间 T 有极小值，令T ' 0
从而有：
tan 2
tan1
K 2
1 2
MATLAB优化算法案例分析与应用
•2 质点系转动惯量求解
n 已知在平面上的个质点 P1 x1，y1 ，P2 x2，y2 ， Pn xn，yn 其质量分别为m1，m2 mn ，确定一个点 Px, y ，使得质点系关于此点的转动惯量为最小。
tan1 tan 2 K
由三角代换变形得到：
cos2 1 K tan1 2 1 2
MATLAB优化算法案例分析与应用
•1 光的反射定理论证
得到：
T
H C
c
1
os1
1
c os 2
H C
c
1
os1
1 K
tan1 2
12
对上式求一阶导数得到：
T '
H C
{ sin1 cos2 1
2K
0
J
y
n
n
2 y mi 2 ximi
i1
i1
0
n

matlab课程设计报告-示例

成绩MATLAB及仿真课程设计（题目）学院专业班级学号姓名年月日一、课程设计内容此次课程设计的主要内容是仿真。

二、设计原理及步骤:（一）设计原理图（二）仿真过程1、建立模型窗口在MATLAB命令窗口菜单上，选择File-New-Model 打开“untitled”模型窗口2、添加模块单击Simulink前“+”号，在基本模块库中单击Source(信号源模块)，在右边的窗口找到Sin Wave（正弦源），将其拖至模型窗口；重复一次，得到第二个正弦源。

在Sinks（输出模块）中把Scope（示波器）拖至模型窗口；在Math Operations(数学模块)中，将Dot Product(点乘器)拖至模型窗口；3、调制模块参数先设置信号源参数，双击Sin Wave 打开Block parameters(模块参数)对话框。

将Frequency改为2*pi;把Amplitude改为1，其他不变。

同样将另一个正弦源的频率改为4*pi.然后双击示波器图标，打开Scope窗口，单击工具栏上图标，打开属性窗口，将Number Of axes坐标轴数量改为3，要观察3个波形。

4、编辑模块将各个模块连接起来5、设置系统仿真参数开始、结束时间仿真、单击模型窗口Simulation-Configuration Parameters选项，打开仿真参数设置对话框。

将stop time设置为2，即仿真时间为2；把算法选择中Type选择为Fixed-step(固定步长)，并在其右边的算法框选ode5（龙格-库塔法的5阶算法），再把Fixed-step size设置为0.001秒。

6、系统仿真系统仿真参数设置完后，单击模型窗口中的开始图标或单击模型窗口的Simulink-Start命令进行仿真。

三、系统仿真结果及分析系统仿真的时间取决于系统的复杂程度，由于示波器的坐标轴刻度设置不同，看到的波形可能会不一样。

单击示波器窗口工具栏上的Autoscale图标，可以自动调整坐标来使波形刚好完整显示。