第2章 MATLAB应用基础-1
《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。
第二次练习题 MATLAB应用基础 练习题
第二章 MATLAB 应用基础 练习题1、下列变量名中____A _________是合法变量。
A 、pi,exe_01B 、x*y,x1C 、1a,ifD 、abs, b.m2、已知a=0:4, b=1:5, 下面的运算表达式出错的为_______D ______。
A 、a+bB 、a ./bC 、a ’*bD 、a*b3、将矩阵A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡987654321用________D_____命令可以变为A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡741852963。
A 、A ’ B 、det(A) C 、inv(A) D 、rot90(A)4、已知x 为一个向量，计算ln(x)的运算为______B______。
A 、ln(x)）B 、log （x ）C 、Ln(x)D 、log10(x)5、____A____产生均匀分布的随机矩阵，元素取值范围0.0～1.0。
A 、 rand(m,n)B 、eye(m,n)C 、magic(N)D 、randn(m,n)6、____D____产生正态分布的随机矩阵。
A 、 rand(m,n)B 、eye(m,n)C 、magic(N)D 、randn(m,n)7、已知x 为一个向量，计算其余弦函数的运算为______C ______。
A 、COS （X ）B 、COS （x ）C 、cos(x)D 、cosx8、用“from ：step ：to ”方式得到从0到4π步长为0.4π的变量；使用linspace 函数生成向量从0到2*pi 等分成100个点的变量；使用logspace 函数生成向量从1到100对数等分成3个点的变量。
9、求矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡4321的转置矩阵、逆矩阵、矩阵的秩、矩阵的行列式值、矩阵的三次幂、矩阵的特征值和特征向量。
10.我国人口按照2000年第五次全国人口普查的结果为12.9533亿，如果年增长率为1.07%，求公元2010年末的人口数。
计算人口的公式为：P1=P0(1+r)^n ，其中：P1为几年后的人口，P0为人口初值，r 为年增长率，n 为年数。
Matlab基础及其应用 ppt课件
5
上机安排
从9月21日（也就是下个星期四）起，每个星 期四安排为上机时间。
上机地点：主楼东312（物电机房） 上机时间：18：00～20：00
20：00～22：00
2021/3/26
Matlab基础及其应用 ppt课件b 概述与入门； 2. 数据类型和运算； 3. 数值计算； 4. 符号运算； 5. 数据和函数的可视化； 6. Matlab编程；
指令输入提示符 >> (12+2*(7-4))/3^2
ans =
2 >>
8. 源程序的开放性。
2021/3/26
Matlab基础及其应用 ppt课件
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线性方程组求解
a11x1 a12x2 a1nxn b1 a21x1 a22x2 a2nxn b2 an1x1 an2x2 annxn bn
当D＝|A|≠0， 方程组有解，可 用Cramer法则 求解。
50
20 12 45
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
C=
45
40
220 146 475 320 105 89 300 205
20
125 101 345 225 165 114 370 255
-2
0
-4 -5
1
0 .5
0
-0 .5
-1 4
2
5
0 -2
0
-4 -5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-4
-2
0
MATLAB基础知识及常用功能介绍
MATLAB基础知识及常用功能介绍第一章：MATLAB简介及安装MATLAB是一种强大且广泛应用的数值计算软件，它提供了许多用于科学计算和工程设计的功能。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的缩写，其主要特点是在操作矩阵和各种数学函数上非常高效。
要安装MATLAB，只需下载安装程序然后按照提示进行安装即可。
第二章：MATLAB基本操作在MATLAB中，可以使用各种命令来进行基本的数学运算，例如加减乘除、幂运算等。
此外，还可以定义变量、矩阵和向量，并进行复杂的数学运算。
提示：使用分号可以取消输出结果。
第三章：MATLAB脚本和函数脚本是一系列MATLAB命令的集合，可以保存并重复执行。
函数是一段具有输入和输出的可执行代码块，可以通过函数名和输入参数来调用。
编写脚本和函数有助于提高代码的可读性和可重复性。
第四章：MATLAB图形化界面MATLAB提供了图形化界面（GUI）工具箱，用于创建交互式应用程序和图形用户界面。
利用GUI工具箱，可以通过拖拽和放置的方式创建界面，并通过设置属性和回调函数实现交互功能。
第五章：MATLAB数据可视化MATLAB拥有丰富的数据可视化功能，可以将数据以各种图表形式呈现出来，如散点图、柱状图、曲线图等。
此外，还可以对图表进行自定义设置，如添加图例、调整轴范围、添加标题等。
第六章：MATLAB图像处理MATLAB提供了强大的图像处理工具箱，可以用于图像的滤波、锐化、模糊、边缘检测等操作。
此外，还可以进行图像的变换和特征提取，用于图像识别和分析。
第七章：MATLAB信号处理MATLAB信号处理工具箱提供了一系列用于处理、分析和合成信号的函数和工具。
可以进行信号滤波、频谱分析、时域分析等操作。
此外，还可以进行数字滤波器设计和滤波器实现。
第八章：MATLAB数学建模MATLAB是数学建模的重要工具，可以用于建立各种数学模型并进行仿真和优化。
可以利用MATLAB解方程、求解微分方程、进行符号计算等，用于解决各种实际问题。
MATLAB基础知识及使用方法
MATLAB基础知识及使用方法第一章：MATLAB简介与环境介绍1.1 MATLAB概述MATLAB是一种高级编程语言和数值计算环境，广泛应用于科学计算、工程设计、数据分析和算法开发等领域。
它提供了强大的数值计算工具和图形绘制功能，并有丰富的库函数和工具箱可供使用。
1.2 MATLAB环境介绍MATLAB的主要界面包括命令窗口、编辑器、工作区和命令历史等。
命令窗口用于交互式执行命令和脚本，编辑器用于编写和编辑脚本文件，工作区用于显示和管理变量，命令历史用于查看和管理执行过的命令。
第二章：MATLAB基本语法2.1 变量和数据类型在MATLAB中，变量可以通过简单的赋值来创建，并且不需要事先声明变量类型。
常见的数据类型包括数值类型（整数、浮点数）、字符类型和逻辑类型（布尔型）等。
MATLAB还提供了复数类型和矩阵类型，具有丰富的数值计算功能。
2.2 运算符和表达式MATLAB支持常见的数学运算符，如加减乘除、取余和乘方等。
此外，还提供了矩阵运算符和逻辑运算符，方便处理矩阵和逻辑表达式。
表达式可以由变量、常数和运算符组合而成，并且支持函数调用。
2.3 控制流程MATLAB提供了条件语句（if-else）、循环语句（for、while）和函数等控制流程结构，以实现不同的程序逻辑。
条件语句根据条件的真假执行不同的代码块，循环语句重复执行一段代码块，函数封装了一段可重复使用的代码。
第三章：MATLAB图形绘制3.1 二维图形绘制MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，以绘制各种二维图形，如线图、散点图、柱状图和饼图等。
用户可以自定义图形样式、坐标轴刻度、图例和注释等，以满足不同的数据可视化需求。
3.2 三维图形绘制除了二维图形外，MATLAB还支持绘制三维图形，如曲面图和体积图等。
通过调整视角、设置颜色映射和光照效果，用户可以更直观地表达三维数据的特征和分布情况。
3.3 动态图形绘制MATLAB中的图形绘制功能不仅限于静态图形，还可用于生成动态图形。
《MATLAB基础》课件
Matlab的用途
算法开发
Matlab提供了丰富的数学函数库，方便 用户进行算法开发。
数据可视化
Matlab具有强大的绘图和可视化功能， 可以方便地绘制各种图表。
数据分析
Matlab提供了统计分析工具箱，可以进 行数据分析和处理。
微分方程求解
使用Matlab的符号计算功能和数 值求解方法，如`dsolve`和 `ode45`等，可以求解常微分方程 和偏微分方程。
数据分析
数据导入与预处理
使用Matlab的数据导入工具箱，如`readtable`、`readmatrix`等 ，可以方便地导入各种数据格式，并进行数据清洗和预处理。
并进行预测。
聚类算法
Matlab提供了K均值聚类 、层次聚类等聚类算法， 可用于数据聚类和分组。
特征选择与降维
使用Matlab的特征选择和 降维函数，如`fitcdiscr`、 `pca`等，可以提取关键特
征和降低数据维度。
谢谢您的聆听
THANKS
的计算顺序。
流程控制
总结词
掌握Matlab中的流程控制语句及其用法 。
VS
详细描述
Matlab提供了多种流程控制语句，如ifelse语句、switch-case语句和循环语句 （for和while）。这些语句用于控制程序 的执行流程，实现条件判断和重复执行等 功能。
03
Matlab矩阵运算
矩阵的创建
总结词
介绍矩阵的特征值和特征向量运算
详细描述
在Matlab中，可以使用eig函数来计算矩阵的特征值和特 征向量。例如，计算一个3x3的矩阵的特征值和特征向量 可以使用[V,D] = eig(A)的形式，其中V是特征向量矩阵， D是对角线元素为特征值的矩阵。
matlab基本使用方法ppt课件
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31
例：
floor(2/3) round(2/3) floor(1./[1 2 3]) ceil(1/2) fix(1/3) floor(-1/3) mod(-2,-3) mod(2,-3) rem(2,-3)
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32
2.1.2 Matlab的数学运算符
运算操作符
符号(矩阵)
例：
logspace(0,2,3) logspace(1,2)
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3 由函数生成特殊矩阵
zeros(m,n): 产生m*n的全0矩阵； ones(m,n): 产生m*n的全1矩阵； rand(m,n): 产生均匀分布随机矩阵，元素
取值范围为0－1； randn(m,n): 产生正态分布的随机矩阵； magic(n): 产生n阶魔方矩阵； eye(m,n): 产生m*n的单位矩阵； diag(m): 产生以m向量为对角元素的对角阵
矩阵输入的方法
1. 直接输入矩阵。 2. 通过语句生成矩阵。 3. 由矩阵生成函数产生特殊矩阵。 4. 用户自己编写M文件产生矩阵。 5. 通过导入外部数据文件生成矩阵。
1 直接输入矩阵
(1) 矩阵中元素应用方括号括住。 (2) 每行内的元素间用逗号或空格隔开； (3) 行与行之间用分号或回车键隔开。 (4) 元素可以是数值或表达式。
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逻辑运算
Matlab的逻辑操作符主要有：
指令
含义
指令
含义
& (and) 与、和
| (or)
或
~ (not)
否、非
xor(a, b) (异或逻辑函数)
a,b对应元素同为０ 或非０时，为０， 否则为１
MATLAB编程及应用 李辉 PPT课件 第2章 MATLAB基本计算和基础知识
2.2.2 系统预定义变量
MATLAB系统提供了一些用户不能清除的特殊变量，
即系统预定义变量。
MATALB系统预定义变量及其含义
预定义变量名
含义
ans pi eps nan或NAN inf i或j
运算结果默认变量名 圆周率 浮点数的精度，也是系统运算时确定的极小值 非数，如0/0 无穷大，如1/0 虚数标志，i=j=sqrt(-1)
1.0000 + 2.0000i >> b=3+4*j b=
3.0000 + 4.0000i
2.3.2 逻辑类型
MATLAB本身并没有专门提供逻辑类型，而借用整型来描
述逻辑类型数据。MATLAB规定，逻辑数据真（true）为1、
逻辑数据假（false）为0。
>> 2<3 ans =
logical 1 >> 2>3 ans = logical 0
>> sin(pi/3) ans =
0.8660
➢ 复数的计算：MATLAB还具有超越计算器的功能， 它认识复数，能够进行复数的计算。
>> (2+3i)+(4+5i) ans =
6.0000 + 8.0000i
Байду номын сангаас
2.2 变量
变量是指在程序执行过程中其值可以变化的量。
变量
用户自定义变量 系统预定义变量
2.3 数据类型
MATLAB数据类型
数值类型 逻辑类型 字符串类型 单元类型 结构类型
2.3.1 数值类型
数值类型分类方法
根据数据存 储空间和方 式分类
根据数据结 构分类
《Matlab教案》课件
《MATLAB教案》PPT课件第一章：MATLAB概述1.1 MATLAB简介介绍MATLAB的历史和发展解释MATLAB的含义（Matrix Laboratory）强调MATLAB在工程和科学计算中的应用1.2 MATLAB界面介绍MATLAB的工作空间解释MATLAB的菜单栏和工具栏演示如何创建、打开和关闭MATLAB文件1.3 MATLAB的基本操作介绍MATLAB的数据类型演示如何进行矩阵运算解释MATLAB中的向量和矩阵运算规则第二章：MATLAB编程基础2.1 MATLAB脚本编程解释MATLAB脚本文件的结构演示如何编写和运行MATLAB脚本强调注释和代码的可读性2.2 MATLAB函数编程介绍MATLAB函数的定义和结构演示如何创建和使用MATLAB函数强调函数的重用性和模块化编程2.3 MATLAB编程技巧介绍变量和函数的命名规则演示如何进行错误处理和调试强调代码的优化和性能提升第三章：MATLAB数值计算3.1 MATLAB数值解算介绍MATLAB中的数值解算工具演示如何解线性方程组和不等式解释MATLAB中的符号解算和数值解算的区别3.2 MATLAB数值分析介绍MATLAB中的数值分析工具演示如何进行插值、拟合和数值积分解释MATLAB中的误差估计和数值稳定性3.3 MATLAB优化工具箱介绍MATLAB优化工具箱的功能演示如何使用优化工具箱进行无约束和约束优化问题解释MATLAB中的优化算法和参数设置第四章：MATLAB绘图和可视化4.1 MATLAB绘图基础介绍MATLAB中的绘图命令和函数演示如何绘制二维和三维图形解释MATLAB中的图形属性设置和自定义4.2 MATLAB数据可视化介绍MATLAB中的数据可视化工具演示如何绘制统计图表和散点图解释MATLAB中的数据过滤和转换4.3 MATLAB动画和交互式图形介绍MATLAB中的动画和交互式图形功能演示如何创建动画和交互式图形解释MATLAB中的图形交互和数据探索第五章：MATLAB应用案例5.1 MATLAB在信号处理中的应用介绍MATLAB在信号处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行信号处理操作解释MATLAB在信号处理中的优势和应用场景5.2 MATLAB在控制系统中的应用介绍MATLAB在控制系统中的基本概念演示如何使用MATLAB进行控制系统分析和设计解释MATLAB在控制系统中的优势和应用场景5.3 MATLAB在图像处理中的应用介绍MATLAB在图像处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行图像处理操作解释MATLAB在图像处理中的优势和应用场景《MATLAB教案》PPT课件第六章：MATLAB Simulink基础6.1 Simulink简介介绍Simulink作为MATLAB的一个集成组件解释Simulink的作用：模型化、仿真和分析动态系统强调Simulink在系统级设计和多领域仿真中的优势6.2 Simulink界面介绍Simulink库浏览器和模型窗口演示如何创建、编辑和运行Simulink模型解释Simulink中的块和连接的概念6.3 Simulink仿真介绍Simulink仿真的基本过程演示如何设置仿真参数和启动仿真解释Simulink仿真结果的查看和分析第七章：MATLAB Simulink高级应用7.1 Simulink设计模式介绍Simulink的设计模式，包括连续、离散、混合和事件驱动模式演示如何根据系统特性选择合适的设计模式解释不同设计模式对系统性能的影响7.2 Simulink子系统介绍Simulink子系统的概念和用途演示如何创建和管理Simulink子系统解释子系统在模块化和层次化设计中的作用7.3 Simulink Real-Time Workshop介绍Simulink Real-Time Workshop的功能演示如何使用Real-Time Workshop进行代码解释代码对于硬件在环仿真和嵌入式系统开发的重要性第八章：MATLAB Simulink库和工具箱8.1 Simulink库介绍Simulink库的结构和分类演示如何访问和使用Simulink库中的块解释Simulink库对于模型构建和功能复用的意义8.2 Simulink工具箱介绍Simulink工具箱的概念和功能演示如何安装和使用Simulink工具箱解释Simulink工具箱在特定领域仿真和分析中的作用8.3 自定义Simulink库介绍如何创建和维护自定义Simulink库演示如何将自定义块添加到库中解释自定义库对于个人和组织级模型共享的重要性第九章：MATLAB Simulink案例分析9.1 Simulink在控制系统中的应用介绍控制系统模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行控制系统设计和分析解释Simulink在控制系统教育和研究中的应用9.2 Simulink在信号处理中的应用介绍信号处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行信号处理仿真解释Simulink在信号处理领域中的优势和实际应用9.3 Simulink在图像处理中的应用介绍图像处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行图像处理仿真解释Simulink在图像处理领域中的优势和实际应用第十章：MATLAB Simulink项目实践10.1 Simulink项目实践流程介绍从需求分析到模型验证的Simulink项目实践流程演示如何使用Simulink进行项目规划和实施解释Simulink在项目管理和协作中的作用10.2 Simulink与MATLAB的交互介绍Simulink与MATLAB之间的数据交互方式演示如何在Simulink中使用MATLAB函数和脚本解释混合仿真模式对于复杂系统仿真的优势10.3 Simulink项目案例分析具体的Simulink项目案例演示如何解决实际工程问题解释Simulink在工程教育和项目开发中的应用价值《MATLAB教案》PPT课件第十一章：MATLAB App Designer入门11.1 App Designer简介介绍App Designer作为MATLAB中的应用程序开发环境解释App Designer的作用：快速创建跨平台的MATLAB应用程序强调App Designer在简化MATLAB代码部署和用户交互中的优势11.2 App Designer界面介绍App Designer的用户界面和工作流程演示如何创建新应用和编辑应用界面解释App Designer中的组件和布局的概念11.3 App Designer编程介绍App Designer中的MATLAB编程模式演示如何使用App Designer中的MATLAB代码块解释App Designer中事件处理和应用程序生命周期管理的重要性第十二章：MATLAB App Designer高级功能12.1 App Designer用户界面设计介绍App Designer中用户界面的定制方法演示如何使用样式、颜色和主题来美化应用界面解释用户界面设计对于提升用户体验的重要性12.2 App Designer数据模型介绍App Designer中的数据模型和模型视图概念演示如何创建、使用和绑定数据模型和视图解释数据模型在应用程序中的作用和重要性12.3 App Designer部署和分发介绍App Designer应用程序的部署和分发流程演示如何打包和发布应用程序解释如何为不同平台安装和运行App Designer应用程序第十三章：MATLAB App Designer案例研究13.1 图形用户界面(GUI)应用程序设计介绍使用App Designer设计的GUI应用程序案例演示如何创建交互式GUI应用程序来简化MATLAB脚本解释GUI应用程序在数据输入和结果显示中的作用13.2 数据分析和可视化应用程序设计介绍使用App Designer进行数据分析和可视化的案例演示如何创建应用程序来处理和显示大型数据集解释App Designer在数据分析和决策支持中的优势13.3 机器学习和深度学习应用程序设计介绍使用App Designer实现机器学习和深度学习模型的案例演示如何将MATLAB中的机器学习和深度学习算法集成到应用程序中解释App Designer在机器学习和深度学习应用部署中的作用第十四章：MATLAB App Designer实战项目14.1 App Designer项目规划和管理介绍App Designer项目的规划和管理方法演示如何组织和维护大型应用程序项目解释项目管理和版本控制对于团队协作的重要性14.2 App Designer与MATLAB的集成介绍App Designer与MATLAB之间的数据和功能集成演示如何在App Designer中调用MATLAB函数和脚本解释集成MATLAB强大计算和分析能力的重要性14.3 App Designer项目案例实现分析具体的App Designer项目案例实现过程演示如何解决实际工程项目中的问题解释App Designer在工程项目实践中的应用价值第十五章：MATLAB App Designer的未来趋势15.1 App Designer的新功能和技术介绍App Designer的最新功能和技术发展演示如何利用新功能和技术提升应用程序的性能和用户体验强调持续学习和适应新技术的重要性15.2 App Designer在跨平台开发中的应用介绍App Designer在跨平台应用程序开发中的优势演示如何创建适用于不同操作系统的应用程序解释跨平台开发对于扩大应用程序市场的重要性15.3 App Designer的未来趋势和展望讨论App Designer在未来的发展趋势和潜在应用领域激发学生对于应用程序开发和创新的兴趣强调持续探索和创造新应用的重要性重点和难点解析本文档为您提供了一份详尽的《MATLAB教案》PPT课件，内容涵盖了MATLAB 的基本概念、编程基础、数值计算、绘图和可视化、应用案例、Simulink的基础知识、高级应用、库和工具箱的使用、案例分析以及项目实践、App Designer 的基础知识、高级功能、案例研究、实战项目和未来趋势等方面的内容。
MATLAB仿真在通信与电子工程中的应用(第二版)(徐明远)1-4章 (2)
第 2 章 MATLAB仿真
(4) MATLAB的计算精度很高。 MATLAB中的数据是以双精度 存储的。 一个实数采用8字节存储， 而一个复数则采用16字节 存储。 通常矩阵运算的精度高达1015以上， 完全能够满足一般 工程和科学计算的需要。 与其他语言相比， MATLAB对计算机内 存、 硬盘空间的要求也是比较高的。
本书给出的程序和例子均在MATLAB Release 2008b（7.7.0） （完全安装）版本下验证通过。
第 2 章 MATLAB仿真
2.1.2 MATLAB快速入门
1. MATLAB 本书以Windows XP下的MATLAB 2008b（7.7.0）为例， 在 Windows Vista、 Windows 7 等版本下操作类似。 假定已经正 确安装了MATLAB的Windows版本， 从 Windows 的“开始|程序” 菜单中找到MATLAB图标， 单击该图标即可进入MATLAB环境。 进 入MATLAB后操作环境通常显示的是MATLAB的命令窗口， 在该窗 口中可以输入各种MATLAB命令和语句， 通过命令方式与MATLAB 进行交互。
(7) MATLAB程序可以直接映射为DSP芯片可接受的代码， 大大 提高了现代电子通信设备的研发效率。
(8) MATLAB程序的执行效率比其他语言低。 MATLAB程序通常 是解释执行的， 在执行效率和速度上低于其他高级语言， 当然如 果对执行效率有特别要求， 可以采用C语言编制算法， 然后通过 MATLAB接口在MATLAB中执行。 事实上， MATLAB自带的许多内部函 数均是用C语言编写并编译的， 因此利用MATLAB内部函数程序部分 的运行速度并不比其他语言中的相应函数低。
MATLAB中常用的算术运算符有+、 －、 *、 /、 \、 ^、
Matlab基础与应用
rand(3,3)= 0.2311 0.8913 0.0185
0.6068 0.7621 0.8214
382/859 1627/1765 583/1437
Format rat rand(3,3) = 989/1607 313/424 2131/2278
609/769 355/2014 2571/2804
例:求下列极限。 Problem 1:
syms a m x; f=(x*(exp(sin(x))+1)-2*(exp(tan(x))-1))/(x+a); limit(f,x,a) ans = (1/2*a*exp(sin(a))+1/2*a-exp(tan(a))+1)/a Problem 2： syms x t; limit((1+2*t/x)^(3*x),x,inf) ans = exp(6*t)
级数求和
4. 级数(级数求和) 级数求和运算是数学中常见的一种运算。例 如： f(x)=a0+a1x+a2x2+a3x3+…+anxn 函数symsum可以用于此类对符号函数f的求和 运算。该函数的引用时，应确定级数的通项 式S，变量的变化范围a和b。该函数的引用格 式为：
symsum(s, a, b)
Plot绘图
例一：画出衰减震荡曲线
y
t
e3
sin
3t
及其包
络线
y0
t
e3
t的取值范围是
[0,4 ]
程序如下：
t=0:pi/50:4*pi; y0=exp(-t/3); y=exp(-t/3).*sin(3*t); plot(t,y,'-r',t,y0,':b',t,-y0,':b')
Matlab基础及应用
03
Matlab编程基础
控制流
循环结构
使用for和while循环实现重复执行代码块的功能。
条件结构
使用if-else或switch-case语句根据条件执行不同的代码块。
多分支结构
使用try-catch或if-else if-else实现多分支控制。
函数与脚本
函数定义
通过function关键字定义Matlab函数，实现特定功 能。
控制系统分析
Matlab支持对控制系统进行分析，如稳定性分析、根轨迹分析等。
控制系统设计
Matlab提供了控制系统设计函数，如pid、butter等，方便用户进 行控制系统设计。
05
Matlab与其他软件的集 成
与C/C的集成
混合编程
Matlab可以与C/C等编程语言进行 混合编程，通过Matlab的MEX函数 接口，将Matlab代码与C/C代码进 行集成，实现更高效的计算和数据处 理。
Matlab基础及应用
目录
• Matlab简介 • Matlab基础操作 • Matlab编程基础 • Matlab应用实例 • Matlab与其他软件的集成 • Matlab的未来发展与趋势
01
Matlab简介
Matlab的发展历程
1980年代初
MathWorks公司成立，开始研发Matlab的 前身。
科学计算与工程仿真
Matlab可以进行各种科学计算和工 程仿真，如流体动力学、电磁场等。
机器学习与人工智能
Matlab提供了丰富的机器学习工具 箱和函数库，支持人工智能领域的应 用。
02
Matlab基础操作
变量与数据类型
1 2 3
变量命名规则
MATLAB基础课件
从a到b公差为d(默认1)的等差数组. （2）由函数linspace(a,b,n)生成等差数组：
从a到b共n（默认100）个数值.
MATLAB基础
例7．>> A=1:5 ； % A=1 2 3 4 5 (公差 缺省为1) >> B=1:2:7； % B=1 3 5 7 (公差为2) >> C=5:-2:-1； % C=5 3 1 -1 (公差为-2) >> linspace(0,1,4)； % ans = 0 0.3333 0.6667 1.0 >> x=linspace(0,1)； % 等差数组, 从0到1共 100个数值
2．命令窗口（右边） 用于接受用户输入的命令,显示命令或程序执行结果.
3．工作区/当前目录窗口（左上） 用于显示已定义内存变量信息/当前工作目录信息.
4．命令历史窗口（左下）； 显示用户在命令窗口已执行过的所有命令语句。
5．显示和修改当前目录名窗口（工具栏右侧）
【注】其它几种窗口：文本编辑窗口、图形窗口、帮
5．M-文件 即程序文件，包括脚本M-文件和函数M-文件. 6．其它符号： … 续行符； % 注释符； ，（或；） 显示（或不显示）语句执行结果.
MATLAB基础
§2. 矩阵及其运算
一、矩阵的输入 二、向量（数组）的输入 三、矩阵的裁剪、拼接与修改 四、矩阵的数值运算
MATLAB基础
一、矩阵的输入
1357 2468 在命令窗口中输入命令:
>> load fen.dat (回车)
fen = 1357 2468
MATLAB基础
二、向量（数组）的输入
MATLAB基础
特点：简洁、智能化、解释方式工作，键入程序立即
得出结果。
难点：函数较多，常用几百个。
MATLAB程序的基本数据单元是数组。 一个数组是以行和列组织起来的数据集合，并且拥有一个 数组名。 数组中的单个数据是可以被访问的，访问的方法是数组名 后带一个括号，括号内是这个数据所对应行标和列标。 标量在MATLAB中也被当作数组来处理——它被看作只有一 行一列的数组。 数组可以定义为向量或矩阵。 向量一般来描述一维数组，而矩阵往往来描述二维或多维 数组。
(2)系统默认的固定变量
(3)字符变量：必须用单引号括起来 a=‘happy’ (4)数值变量：b=365
2.数值
常用设置输出格式的命令为： format short 2位整数，4位小数 format long 16位十进制数
3.矩阵
MATLAB进行数据处理和运算的基本元素 标量：看做1*1的矩阵
2 矩阵的运算
矩阵运算：按矩阵的运算规则进行。 数组运算：按数组元素逐一进行。 算术运算符优先级： 表达式从左到右的顺序进行运算。 指数运算的优先级最高； 乘法和除法次之，乘法和除法相同； 加法和减法的优先级最低，加法和减法相同； 括号可以改变优先级顺序。
注意：在MATLAB中，可以对矩阵进行数组运算，这时是
注意：பைடு நூலகம்、B的行数必须相等。 数组右除的运算符为./，A/B 数组左除的运算符为.\，B/A
例： d=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] d./2 d.\2
(5)共轭转置
运算符为’ 例: f=[1+i,1+2i],求f’ f.’
Examples
x=[1;2;3],y=[4;5;6],求 x’ y’ x+y x-y x+2 x-2 x*y x.*y x’*y x’.*y x*y’ x.*y’ x*2 x.*2 x\y x.\y 2\x 2./x x/y x./y x/2 x./2 x^y x.^y x^2 x.^2 2^x 2.^x
第2章 MATLAB应用基础-1
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• 相反，char函数可以把ASCII码矩阵转换为字符 重新调整矩阵的行数、 串矩阵。 列数、维数
• 例如 显示一个3行32列的ASCII 字符变量串： ascii = char(reshape(32:127,32,3)') 输出结果为 表示转置 ascii = !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=> ? @ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUV WXYZ[\]^_ 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~
矩阵是MATLAB最基本、最重要的数据对 象，MATLAB的大部分运算或命令都是在矩 阵运算的意义下执行的，而且这种运算定义 在复数域上。向量和单个数据都可以作为矩 阵的特例来处理。 数值数据：双精度型、单精度数、带符号整 数和无符号整数、复数 字符数据。 结构体(Structure)和单元(Cell)数据类型。 稀疏矩阵(Sparse)。 逻辑型数据。在MATLAB中，以数值1(非零 )表示‚真‛，以数值0表示‚假‛。用 logical()函数将任何非零的数值转换为true， 将数值0转换为false
含义 字符串变小写 将字符串转换成数值 字符串连接，同[] 字符串比较 字符串变大写
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讲在结构和单元矩阵之前：矩阵的建立
1．直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是采用矩阵构造符‚[]”从 键盘直接输入矩阵的元素。 • 构造1×n矩阵（行向量）时，可以将各元素依次 放入矩阵构造符[]内，并且以空格或者逗号分隔； • 构造m×n矩阵时，每行如上处理，并且行与行之 间用分号分隔。 例：a=1;b=2;c=3; x=[5 b c;a*b,a+c,c/b] 2．利用M文件建立矩阵 对于比较大且比较复杂的矩阵，可以为它专门建立 一个M文件。
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本章要点
MATLAB 变量及其操作 MATLAB数组与矩阵 MATLAB M文件 MATLAB 程序控制结构
1
主要内容
2.1 MATLAB变量及其操作 2.2 MATLAB数组与矩阵运算 2.3 数学函数 2.4 M文件 2.5 程序控制结构
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பைடு நூலகம்
矩阵是MATLAB最基本、最重要的数据对 象，MATLAB的大部分运算或命令都是在矩 阵运算的意义下执行的，而且这种运算定义 在复数域上。向量和单个数据都可以作为矩 阵的特例来处理。 数值数据：双精度型、单精度数、带符号整 数和无符号整数、复数 字符数据。 结构体(Structure)和单元(Cell)数据类型。 稀疏矩阵(Sparse)。 逻辑型数据。在MATLAB中，以数值1(非零 )表示“真”，以数值0表示“假”。用 logical()函数将任何非零的数值转换为true， 将数值0转换为false
串矩阵。
重新调整矩阵的行数、
列数、维数
• 例如 显示一个3行32列的ASCII 字符变量串：
ascii = char(reshape(32:127,32,3)')
输出结果为 ascii =
表示转置
!"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=> ?
@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUV WXYZ[\]^_
虚数单位，i=j= 1
nargin
所用函数的输入变量数目
nargout
所用函数的输出变量数目
realmin
最小可用正实数,如 2^(1022)，2.2251e-308
realmax
最大可用正实数
lasterr
存放最新的错误信息
lastwarn
存放最新的警告信息
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4.字符串
➢ 字符串是用单撇号括起来的字符序列。 例: x = ‘Liaocheng University'
双精度浮点 数
8字节
−1.7976910308 ～1.7976910308
double()
5
复数： 用i或j产生复数 用complex()函数产生复数
例：a = 5+10i x = 5; y = 10; c = x+y*i,b = complex(x,y)
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2.1 变量及其操作
1．变量命名
在MATLAB 7.11中，变量名是以字母开头，后接 字母、数字或下划线的字符序列，最多63个字符 。在MATLAB中，变量名区分字母的大小写。
应的ASCII码数值矩阵。 例：abs('A'), double(‘Liaocheng University’) ans =
65 ans =
76 105 97 111 99 104 101 110 103 32 85 110 105 118 101 114 115 105 116 121
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• 相反，char函数可以把ASCII码矩阵转换为字符
int32()
无符号 字节整数
40 232−1
～ uint32 ()
有符号8 −263 字节整数 ～263−1
int64()
无符号 字节整数
80 264−1
～ uint64 ()
4
浮点数：
名 称 存储空间
表示范围
转换函 数
单精度浮点 数
4字节
−3.402821038 ～ 3.402821038
single()
2x : 错误: 不应为 MATLAB 表达式 _x: 输入字符不是 MATLAB 语句或表达式中的有 效字符。 x:未定义函数或变量 'x'。 x=6 : x =
6
7
注意：1.变量名区分字母的大小写 例如：abc ABC aBc 代表三个不同的变量 2. MATLAB提供的标准函数名以及命令名必
3
整数类型：
名
称
表示 范围
转换函 数
名称
表示范 转换函
围
数
有符号1 −27 ～ 字节整数 27−1
int8()
无符号1 0 ～ 字节整数 28−1
uint8()
有符号2 −215 字节整数 ～215−1
int16()
无符号 字节整数
20 216−1
～ uint16 ()
有符号4 −231 字节整数 ～231−1
Li Qiang
Wangfang 12
Sun jun
➢ 也可以用函数char()建立多行字符串矩阵。输入的 时候不要求各行字符数要相等，自动添加空格进 行调整
例：ch=char(‘first'; ‘second') ch = first second
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• 字符串是以ASCII码形式存储的。 • abs和double函数都可以用来获取字符串矩阵所对
须用小写字母。 例如： sin(A)不能写成Sin(A)或SIN(A)
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2．赋值语句
(1) 变量=表达式 ： (2) 表达式：
表达式是用运算符将有关运算量连接起来的式子 ，其结果是一个矩阵。
(1)将表达式的值赋给左边的变量 (2)将表达式的值赋给MATLAB预定义变量ans
例：rho = (1+sqrt(5))/2
(1+sqrt(5))/2
rho =
ans =
1.6180
1.6180
注意：在MATLAB语句后面可以加上注释，注释以 %开头，后面是注释的内容。
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3.一些特殊变量和常量
在MATLAB工作空间中，还驻留几个由系统本 身定义的变量。例如，用pi表示圆周率π的近似值 ，用i，j表示虚数单位。 预定义变量有特定的含义，在使用时，应尽量避 免对这些变量重新赋值。
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特殊变量 取 值
ans
用于结果的缺省变量名
pi
圆周率
计算机的最小数，当和 1 相加就产生一个
eps
比 1 大的数
flops
浮点运算数
Inf 或-Inf NaN 或 nan
无穷大，如 1/0,1e1000,2^1000, exp(1000), log(0) = -inf 不定量，如 0/0
i，j
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~
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常用函数eval和disp 调用格式：eval(t)，disp(t)其中t为字符串。 功能： eval(t)把字符串的内容作为对应的MATLAB 语句来执行。 例：a = eval(‘sqrt(3)’) %计算3的平方根，赋给a 输出：a =
➢ MATLAB将字符串当作一个行向量，每个元素对 应一个字符，其标识方法和数值向量相同。 例: x(1) ans =
L ➢ 可以用[]建立多行字符串矩阵。要求各行字符数
要相等。如果字符数不相等，可以用空格来调整 。 例：ch=['Li Qiang'; 'Wangfang'; 'Sun jun']
ch =