气象数据matlab处理课件
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2024版matlab教程(全)资料ppt课件
进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中，变量不需要事先声明，可以 直接赋值。变量名以字母开头，可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数，如sin、 cos、tan等三角函数，以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类，包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法，包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法，包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数，如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点，而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值，如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分，如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减，要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法，要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除，要求矩阵大小相同
特征值与特征向量
气象数据matlab处理
矩阵的逻辑运算
• 逻辑变量：
非 0 表示逻辑 1
• 逻辑运算（相应元素间的运算）
– 与运算 – 或运算 – 非运算 A&C A|C ~A
矩阵的比较运算
• 各种允许的比较关系 >, >=, <, <=, ==,~=, find(), all(), any() • 例：>> A A= 1 2 3 4 5 6 7 8 0
MATLAB 语言的优势
编程简单，类似于其他语言，如C 集成度更高，扩展性更好 数学问题数值计算能力强大 由Maple内核构成的符号运算工具箱可以 继承Maple所有解析解的求解能力 • 在数学、工程领域有各种“工具箱” • 强大的系统仿真能力，Simulink建模 • 在控制界是国际首选的计算机语言 • • • •
变量
（1）变量的命名：变量的名字必须以字母开头（不能超过 19个字符），之后可以是任意字母、数字或下划线；变量 名称区分字母的大小写；变量中不能包含有标点符号。 （2）一些特殊的变量 ans：用于结果的缺省变量名 i、j：虚数单位 pi：圆周率 eps：计算机的最小数 inf：无穷大 realmin：最小正实数 realmax：最大正实数 nan：不定量 not a number
•
•
。
• 70年代中期，Cleve Moler和他的同事开发了LINPACK和 EISPACK的Fortran子程序库 • 70年代末期，Cleve Moler 在新墨西哥大学给学生开线性 代数，为学生编写了接口程序，这程序取名为MATLAB， 即MATrix LABoratory • 1983年春天，工程师John Little与Moler、Steve Bangert一起 开发了第二代专业版MATLAB • 1984年，MathWorks公司成立，MATLAB正是推向市场，之 后其功能不断扩充，版本不断升级。
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饼图
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
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矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算，如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中，可以使用inv() 函数来求矩阵的逆，使用det() 函数来求矩阵的行列式，使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如，A的逆可以表示为 inv(A)，A的行列式可以表示 为det(A)，A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词：了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述：特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x，特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用，如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵，例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头，可以包含字母、 数字和下划线，但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用，如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算，可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词：了解矩阵的分解方法，如LU分解、QR分解等。
• 详细描述：在MATLAB中，可以使用lu()函数进行LU分解，使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分，便于计算和分析。
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，展示数据和模型结果。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库，进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法，如线性回归、决策 树、支持向量机等，以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构，如卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN）等，以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算，如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析，包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具，如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数，如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行，是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现，根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具，支 持多种统计分析方法，可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算，支持 多种数值计算方法，包括线性代数、微积 分、微分方程等。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库，进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法，如线性回归、决策 树、支持向量机等，以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构，如卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN）等，以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算，如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析，包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具，如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数，如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行，是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现，根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具，支 持多种统计分析方法，可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算，支持 多种数值计算方法，包括线性代数、微积 分、微分方程等。
[计算机软件及应用]Matlab数据处理ppt课件
![[计算机软件及应用]Matlab数据处理ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/e57626b377232f60dccca107.png)
6
4 2
0 -2 -4
-6
-6
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-2
0
2
4
6
符号函数的简易绘图函数
ezplot的调用格式： ezplot〔f〕 —这里f为包含单个符号变
量x的符号表达式，在x轴的默认范 围 [-2*pi 2*pi]内绘制f〔x〕的函数图 ezplot〔f,xmin,xmax〕 — 给定区间 ezplot〔f,[xmin,xmax],figure〔n〕〕 —
0
-1 01234567 1
0
-1 01234567
subplot〔3,1,1〕; plot〔t,y〕
subplot〔3,1,2〕; plot〔t,y3〕
subplot〔3,1,3〕; plot〔t,y2〕
多窗口绘图
figure〔n〕 —— 创立窗口函数，n为 窗 口顺序号。
t=0:pi/100:2*pi; y=sin〔t〕;y1=sin〔t+0.25〕;y2=sin
Matlab 数据处理根底
将以下函数在[-2,2]适当离散化，计算并画图
y 1 1 /(1 x 2 )
y2 ex p ( x 2 / 2 )
y 3 sin 2 x
y4 4 x2
y1 y2
y1 * y2
y3 / y1
(5 *
y4
y1)
/
y
2 2
• break —— 中断
break 中断for, while循环语句的执行，在嵌套循环 构造中， break从最里层循环退出。
0.8808 0.0729 0.4168 0.7694 0.3775 0.4776 0.3381 0.7101 0.0964 0.6352 0.3826 0.7086 0.1895 0.8791 0.6747 0.8965 0.6876 0.2380 0.7431 0.3594 0.5626 0.8784 0.1217 0.3910 0.7189 0.0899 0.8130 0.4865 0.0768 0.9759 0.8792 0.1610 0.8782 0.1131 0.1433 0.6288
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转置
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。
秩
可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱，可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱，可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱，可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式，可以 逐行执行代码，查看变量值，设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数，可以在程 序运行过程中输出日志信息，帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后，结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量，其中`varname`是变量名， `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ，`a = 10`将值10赋给变量a。
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。
秩
可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱，可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱，可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱，可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式，可以 逐行执行代码，查看变量值，设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数，可以在程 序运行过程中输出日志信息，帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后，结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量，其中`varname`是变量名， `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ，`a = 10`将值10赋给变量a。
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控制流语句
使用条件语句（如if-else）和 循环语句（如for）来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算，如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ，用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能，如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量，可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型， 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型，包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值，包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数，如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词：MATLAB提供了许多内置函 数，可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆：使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量：使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值：使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解：使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
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汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号（=）定义变 量。
详细描述
直接输入：在 MATLAB中，可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ，`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建： MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵，如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵， `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ，可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图， 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ，可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ，可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号（=）定义变 量。
详细描述
直接输入：在 MATLAB中，可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ，`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建： MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵，如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵， `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ，可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图， 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ，可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ，可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
matlab代码批处理中国地面气象日值数据集
【导言】近年来，随着气候变化的加剧，对气象数据的研究需求也越来越迫切。
我国地面气象日值数据集是我国气象局发布的一份重要数据集，包含了丰富的气象信息，涉及气温、降水、风速等多个指标，对气象研究和气候分析具有重要价值。
本文将介绍如何利用Matlab代码对我国地面气象日值数据集进行批处理，以加快数据处理的效率。
【主题一：我国地面气象日值数据集的概述】1. 我国地面气象日值数据集包含了哪些气象信息？2. 该数据集的数据来源及发布机构是什么？3. 该数据集的重要性和应用价值是什么？【主题二：Matlab代码批处理的基本原理】1. 使用Matlab进行批处理的优势和特点是什么？2. 如何利用Matlab代码对数据集进行读取、处理和分析？【主题三：Matlab代码批处理实例】1. 使用Matlab对气温数据进行批量读取和绘图2. 利用Matlab对降水数据进行统计分析和可视化展示3. 对风速数据进行时间序列分析和趋势预测的实例展示【结语】通过Matlab代码的批处理，可以更加高效地对我国地面气象日值数据集进行处理和分析，为气象研究和气候分析提供了便利。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用这一方法，加快数据处理效率，推动气象科学研究的发展。
以上是本文的大致结构和内容提纲，我会在接下来的文章中逐一展开详细介绍，请大家关注。
我国地面气象日值数据集的概述我国地面气象日值数据集是我国气象局发布的一份重要数据集，包含了丰富的气象信息，涉及气温、降水、风速等多个指标。
这些数据的来源主要是来自于全国各地的气象观测站，通过长期的观测记录而积累起来的。
由于这些数据的全面性和广泛性，对气象研究和气候分析来说具有重要的价值。
气象日值数据集包含了许多重要的气象信息，其中包括了气温数据，降水数据和风速数据等。
这些气象信息的收集和整理，对于气象研究和气候分析都具有非常重要的作用。
通过对气温数据的分析，可以更好地了解气温的变化规律，包括日变化、季节变化和年际变化等。
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矩阵乘法：两个矩阵相乘 需要满足特定的条件，例 如E=A*B。
矩阵减法：两个相同大小 的矩阵可以进行减法运算 ，例如D=A-B。
矩阵的分解与特征值
详细描述
矩阵分解：将一个复杂的矩阵分 解为几个简单的、易于处理的矩 阵，例如LU分解、QR分解等。
特征值：矩阵的特征值是该矩阵 的一个重要的数值属性，可以用 于分析矩阵的性质和特征。
矩阵运算
介绍矩阵的创建、索引、算术 运算和逻辑运算等操作。
控制流
介绍if语句、for循环和while 循环等控制流结构的使用方法 。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头，可以包含字母、 数字和下划线，但不能包 含空格。
数据类型
MATLAB支持多种数据类 型，如数值型、字符型、 逻辑型和单元数组等。
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汇报人：可编辑 2023-12-26
目 录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB图像处理 • MATLAB数值分析 • MATLAB应用实例
01
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
MATLAB是一种用于算法开发、数据 可视化、数据分析和数值计算的编程 语言和环境。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数，指定输入输出参数。
函数体
在函数定义中编写实现特定功 能的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用自 定义函数。
矩阵减法：两个相同大小 的矩阵可以进行减法运算 ，例如D=A-B。
矩阵的分解与特征值
详细描述
矩阵分解：将一个复杂的矩阵分 解为几个简单的、易于处理的矩 阵，例如LU分解、QR分解等。
特征值：矩阵的特征值是该矩阵 的一个重要的数值属性，可以用 于分析矩阵的性质和特征。
矩阵运算
介绍矩阵的创建、索引、算术 运算和逻辑运算等操作。
控制流
介绍if语句、for循环和while 循环等控制流结构的使用方法 。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头，可以包含字母、 数字和下划线，但不能包 含空格。
数据类型
MATLAB支持多种数据类 型，如数值型、字符型、 逻辑型和单元数组等。
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目 录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB图像处理 • MATLAB数值分析 • MATLAB应用实例
01
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
MATLAB是一种用于算法开发、数据 可视化、数据分析和数值计算的编程 语言和环境。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数，指定输入输出参数。
函数体
在函数定义中编写实现特定功 能的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用自 定义函数。
matlab在气象上的应用
从文本文件中读入数据，将结 果保存为单元数组
从文本文件中读入数据，将结 果分别保存
、具体调用格式
(‘’, , , )， 将文件 中的数据读入，并且保存为 ， 中只能
包含数字，并且数字之间以逗号分隔。起始行为 ， 起始列为 ，读取的数据由数组 指定， 的格式为： [ ]，其中 、 为读取区域左上角的行和列，、 为 读取区域右下角的行和列。 ('')， 将数组 中的数据保存为文件 ，数据间以逗号 分隔。将数组 中的指定数据保存在文件中，数据
>> (':\\'); >> (); >> (); >> (':\\'); >> (':\\'); >> (); >> ();
示例
、
函数用于从文档中读入数据，其功能强于 。 的调用格式如下： ● ('', , , ) ● ('', , ) 其中参数 用于指定文件中的分隔符，其他参数的意义与 函数中参数的意
以及 、 、()
图形窗口分割：（，，） 该函数把当前窗口分成×个绘图区，行，每行个绘图区，区号按行优先编号。其中 第个区为当前活动区。每一个绘图区允许以不同的坐标系单独绘制图形。
利用函数在一个坐标系中画以下几个函数图像，要求采用不同颜色、不同线形、 不同的符号标记．函数为：．
程序如下：
判断首字符是否是数值
(,'\\');
如果是数字行，把此行数据写入文件
如果是非数字继续下一次循环
(); (':\\'); 将生成的文件导入工作环境
气象数据matlab处理 PPT课件
•
,其中
S
n X i X 2 /n 1
i 1
• 为资料标准差，则认为数据Xi可疑，应剔除。
•
• 用莱因达准则的前提是要有足够大的观测数据，当n<10时注定要失 败。因此在观测次数较少的场合最好不要使用该准则，否则“弃真” 概率较高。
• 用莱因达准则计算极值，当观测数据Xi满足公式 Xi X 3S • 或 Xi＜X－3S 时，则观测数据为错误数据。
四、绘图
• matlab语言丰富的图形表现方法，使得数学 计算结果可以方便地、多样性地实现了可 视化，这是其它语言所不能比拟的。
本次处理需用到的Matlab函数
一个时间序列X • 平均值 mean (X) • 方差 var (X) • 标准差 std (X) • 最大值 max (X)
• 表达式 例：>> a=pi^2 a= 9.8696 例：表示矩阵
>> B=[1+9i,2+8i,3+7j;4+6j 5+5i,6+4i;7+3i,8+2j 1i] B=
1.0000 + 9.0000i 2.0000 + 8.0000i 3.0000 + 7.0000i 4.0000 + 6.0000i 5.0000 + 5.0000i 6.0000 + 4.0000i 7.0000 + 3.0000i 8.0000 + 2.0000i 0 + 1.0000i
31 22 32 23 >> all(A>=5) ％某列元素全大于或等于5时，相应 元素为1，否则为0。 ans = 000 >> any(A>=5) ％某列元素中含有大于或等于5时 ，相应元素为1，否则为0。 ans = 111
matlab教程ppt(完整版) (3)
数值积分与微分
数值积分
使用MATLAB的`integral`函数进 行数值积分，可以选择不同的积
分方法。
数值微分
可以使用差分法或`diff`函数进行 数值微分。
符号积分与微分
使用符号计算工具箱中的函数， 如`syms`、`int`和`diff`，进行符
号积分和微分。
常微分方程求解
欧拉法
简单的一阶常微分方程的初值问题可以使用欧拉法求解。
图形可视化
MATLAB具有强大的图形可视化功能，支 持多种图形类型和交互操作。
编程语言
MATLAB是一种高级编程语言，具有丰富 的函数库和工具箱。
数据分析
MATLAB提供了多种数据分析工具，包括 数据导入、处理、分析和可视化。
MATLAB的应用领域
科学计算
广泛应用于数学、物理、工程等 领域。
控制系统设计
短时傅里叶变换
通过在时间上滑动窗口并对每个窗口内的信号进 行傅里叶变换，实现信号的时频分析。
小波变换
利用小波基函数的特性，对信号进行多尺度分析 ，从而在时频域上展示信号的细节。
信号滤波与变换
数字滤波器设计
使用MATLAB中的滤波器设计工具，如butterworth、 chebyshev等，设计数字滤波器以实现信号的滤波。
03 多目标优化
使用`gamultiobj`函数求解多目 标最优化问题。
0 最小二乘问题 4使用`lsqlin`或`lsqnonlin`函数
求解线性或非线性最小二乘问 题。
05
MATLAB在信号处理中的应用
信号的时频分析
信号的时频表示
将信号从时间域转换到时频域，以便更好地理解 和分析信号的特性。
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。 以从MATLAB中找到合适的功能
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4
• 70年代中期，Cleve Moler和他的同事开发了LINPACK和 EISPACK的Fortran子程序库
• 70年代末期，Cleve Moler 在新墨西哥大学给学生开线性 代数，为学生编写了接口程序，这程序取名为MATLAB，即 MATrix LABoratory
• MATLAB语句形式
》变量＝表达式； a=8；
通过等于符号将表达式的值赋予变量。当键入回车键时， 该语句被执行。语句执行之后，窗口自动显示出语句执行 的结果。如果希望结果不被显示，则只要在语句之后加上 一个分号（；）即可。此时尽管结果没有显示，但它依然 被赋值并在MATLAB工作空间中分配了内存。
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7
变量
（1）变量的命名：变量的名字必须以字母开头（不能超过 19个字符），之后可以是任意字母、数字或下划线；变量 名称区分字母的大小写；变量中不能包含有标点符号。
（2）一些特殊的变量 ans：用于结果的缺省变量名 i、j：虚数单位 pi：圆周率 eps：计算机的最小数 inf：无穷大 realmin：最小正实数 realmax：最大正实数 nan：不定量 not a number
4.0000 + 6.0000i 5.0000 + 5.0000i 6.0000 + 4.0000i
7.0000 + 3.0000i 8.0000 + 2.0000i
0 + 1.0000i
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• 冒号表达式 v=s1:s2:s3
该函数生成一个行向量v，其中s1是起始值， s2是步LAB 已发展成为适合众多学科，多种工作平台、功能强大的大型软件。在 欧美等国家的高校，MATLAB已成为线性代数、自动控制理论、数理统计、数字 信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的基本教学工具。成为攻 读学位的本科、硕士、博士生必须掌握的基本技能。在设计研究单位和工业开 发部门，MATLAB被广泛的应用于研究和解决各种具体问题。在中国，MATLAB也 已日益受到重视，短时间内就将盛行起来，因为无论哪个学科或工程领域都可
Maple所有解析解的求解能力 • 在数学、工程领域有各种“工具箱” • 强大的系统仿真能力，Simulink建模 • 在控制界是国际首选的计算机语言
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6
启动MATLAB命令窗口
• 计算机安装好MATLAB之后，双击MATLAB图标，就可以进入 命令窗口，此时意味着系统处于准备接受命令的状态，可 以在命令窗口中直接输入命令语句。
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8
赋值
• 直接赋值语句 赋值变量＝赋值表达式 例：>> a=pi^2 a= 9.8696 例：表示矩阵
>> B=[1+9i,2+8i,3+7j;4+6j 5+5i,6+4i;7+3i,8+2j 1i]
B=
1.0000 + 9.0000i 2.0000 + 8.0000i 3.0000 + 7.0000i
据的平均值 S
n
Xi
代X表2/真n值1，对某个时刻的观测数据Xi,若满足
• ,其中
i1
• 为资料标准差，则认为数据Xi可疑，应剔除。
•
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2
• 用莱因达准则的前提是要有足够大的观测数据，当n<10时注定要失败。 因此在观测次数较少的场合最好不要使用该准则，否则“弃真”概率较 高。
• 用莱因达准则计算极值，当观测数据Xi满足公式 Xi X3S
第二部分：数据处理与应用
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1
一、实测资料的质量控制
• * 实时观测数据的质量控制是科学研究和业务工作中一个重要的环节，因为所采取 数量质量的高低直接影响到工作的成败。
• * 质量控制方法：1、人工审查方法
•
2、（计算机编程）经验统计方法
•
（A）极值法：资料通常都有极大值（上限）和极小值（下限），
通过各种方法确定出适当的极值作为判断数据正确与否的上下限范围。当数据超出
此范围，则认为该数据是可疑的，应将其剔除。但当对实测地海洋气象资料不熟悉
的情况下，很难确定适当的极值范围。此时，可使用“莱因达”准则进行计算确定极
值。
• 莱因达准则：根X据误差理论，一般情况下，随机误差服从正态分X布i ，X以一3S段时间数
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3
二、matlab软件与语言基础
• Matlab(Matrix Laboratory)是美国 MathWorks公司开发的一套高性能的数值 分析和计算软件，用于概念设计,算法开发,建模仿真,实时实现的理想的集成 环境，是目前最好的科学计算类软件之一。
• MATLAB，即“矩阵实验室”，它是以矩阵为基本运算单元。具有强大的矩阵运算 能力：Matrix Laboratory（矩阵实验室），使得矩阵运算非常简单。
• 1983年春天，工程师John Little与Moler、Steve Bangert 一起开发了第二代专业版MATLAB
• 1984年，MathWorks公司成立，MATLAB正是推向市场，之后 其功能不断扩充，版本不断升级。
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5
MATLAB 语言的优势
• 编程简单，类似于其他语言，如C • 集成度更高，扩展性更好 • 数学问题数值计算能力强大 • 由Maple内核构成的符号运算工具箱可以继承
• 或 Xi＜X－3S
时，则观测数据为错误数据。
• （B）一致性检验法：是一种常见的质量控制方法。其基本思想是利 用要素之间的关系进行检查判断要素是否正确。例如，天气现象与能 见度的关系（如当能见度>30km，则不应该有天气现象。而当能见度 <1km，必然有影响能见度的天气现象出现（雾、降水、烟尘、扬沙 等））；总云量与低云量的关系（总云量>=低云量）；气温与露点之 间的关系（气温>=露点温度）；风速与浪高的关系等。当相关的两个 要素之间发生矛盾时，至少可以断定其中一个要素是错误的，但要判 断哪一个要素正确，哪一个要素错误，还有一定困难。在实际业务和 科研工作中，科技人员从分析图或积累的经验上，能判断出对错。但 在计算机上，软件设计方面和运行成本方面可能有一定困难。简单的 处理办法是将两个要素都剔除，否则，就必须附加判断条件，找到邻 近测站或邻近时间点数据进行比较。
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• 70年代中期，Cleve Moler和他的同事开发了LINPACK和 EISPACK的Fortran子程序库
• 70年代末期，Cleve Moler 在新墨西哥大学给学生开线性 代数，为学生编写了接口程序，这程序取名为MATLAB，即 MATrix LABoratory
• MATLAB语句形式
》变量＝表达式； a=8；
通过等于符号将表达式的值赋予变量。当键入回车键时， 该语句被执行。语句执行之后，窗口自动显示出语句执行 的结果。如果希望结果不被显示，则只要在语句之后加上 一个分号（；）即可。此时尽管结果没有显示，但它依然 被赋值并在MATLAB工作空间中分配了内存。
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变量
（1）变量的命名：变量的名字必须以字母开头（不能超过 19个字符），之后可以是任意字母、数字或下划线；变量 名称区分字母的大小写；变量中不能包含有标点符号。
（2）一些特殊的变量 ans：用于结果的缺省变量名 i、j：虚数单位 pi：圆周率 eps：计算机的最小数 inf：无穷大 realmin：最小正实数 realmax：最大正实数 nan：不定量 not a number
4.0000 + 6.0000i 5.0000 + 5.0000i 6.0000 + 4.0000i
7.0000 + 3.0000i 8.0000 + 2.0000i
0 + 1.0000i
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• 冒号表达式 v=s1:s2:s3
该函数生成一个行向量v，其中s1是起始值， s2是步LAB 已发展成为适合众多学科，多种工作平台、功能强大的大型软件。在 欧美等国家的高校，MATLAB已成为线性代数、自动控制理论、数理统计、数字 信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的基本教学工具。成为攻 读学位的本科、硕士、博士生必须掌握的基本技能。在设计研究单位和工业开 发部门，MATLAB被广泛的应用于研究和解决各种具体问题。在中国，MATLAB也 已日益受到重视，短时间内就将盛行起来，因为无论哪个学科或工程领域都可
Maple所有解析解的求解能力 • 在数学、工程领域有各种“工具箱” • 强大的系统仿真能力，Simulink建模 • 在控制界是国际首选的计算机语言
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启动MATLAB命令窗口
• 计算机安装好MATLAB之后，双击MATLAB图标，就可以进入 命令窗口，此时意味着系统处于准备接受命令的状态，可 以在命令窗口中直接输入命令语句。
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赋值
• 直接赋值语句 赋值变量＝赋值表达式 例：>> a=pi^2 a= 9.8696 例：表示矩阵
>> B=[1+9i,2+8i,3+7j;4+6j 5+5i,6+4i;7+3i,8+2j 1i]
B=
1.0000 + 9.0000i 2.0000 + 8.0000i 3.0000 + 7.0000i
据的平均值 S
n
Xi
代X表2/真n值1，对某个时刻的观测数据Xi,若满足
• ,其中
i1
• 为资料标准差，则认为数据Xi可疑，应剔除。
•
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2
• 用莱因达准则的前提是要有足够大的观测数据，当n<10时注定要失败。 因此在观测次数较少的场合最好不要使用该准则，否则“弃真”概率较 高。
• 用莱因达准则计算极值，当观测数据Xi满足公式 Xi X3S
第二部分：数据处理与应用
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1
一、实测资料的质量控制
• * 实时观测数据的质量控制是科学研究和业务工作中一个重要的环节，因为所采取 数量质量的高低直接影响到工作的成败。
• * 质量控制方法：1、人工审查方法
•
2、（计算机编程）经验统计方法
•
（A）极值法：资料通常都有极大值（上限）和极小值（下限），
通过各种方法确定出适当的极值作为判断数据正确与否的上下限范围。当数据超出
此范围，则认为该数据是可疑的，应将其剔除。但当对实测地海洋气象资料不熟悉
的情况下，很难确定适当的极值范围。此时，可使用“莱因达”准则进行计算确定极
值。
• 莱因达准则：根X据误差理论，一般情况下，随机误差服从正态分X布i ，X以一3S段时间数
学习交流PPT
3
二、matlab软件与语言基础
• Matlab(Matrix Laboratory)是美国 MathWorks公司开发的一套高性能的数值 分析和计算软件，用于概念设计,算法开发,建模仿真,实时实现的理想的集成 环境，是目前最好的科学计算类软件之一。
• MATLAB，即“矩阵实验室”，它是以矩阵为基本运算单元。具有强大的矩阵运算 能力：Matrix Laboratory（矩阵实验室），使得矩阵运算非常简单。
• 1983年春天，工程师John Little与Moler、Steve Bangert 一起开发了第二代专业版MATLAB
• 1984年，MathWorks公司成立，MATLAB正是推向市场，之后 其功能不断扩充，版本不断升级。
学习交流PPT
5
MATLAB 语言的优势
• 编程简单，类似于其他语言，如C • 集成度更高，扩展性更好 • 数学问题数值计算能力强大 • 由Maple内核构成的符号运算工具箱可以继承
• 或 Xi＜X－3S
时，则观测数据为错误数据。
• （B）一致性检验法：是一种常见的质量控制方法。其基本思想是利 用要素之间的关系进行检查判断要素是否正确。例如，天气现象与能 见度的关系（如当能见度>30km，则不应该有天气现象。而当能见度 <1km，必然有影响能见度的天气现象出现（雾、降水、烟尘、扬沙 等））；总云量与低云量的关系（总云量>=低云量）；气温与露点之 间的关系（气温>=露点温度）；风速与浪高的关系等。当相关的两个 要素之间发生矛盾时，至少可以断定其中一个要素是错误的，但要判 断哪一个要素正确，哪一个要素错误，还有一定困难。在实际业务和 科研工作中，科技人员从分析图或积累的经验上，能判断出对错。但 在计算机上，软件设计方面和运行成本方面可能有一定困难。简单的 处理办法是将两个要素都剔除，否则，就必须附加判断条件，找到邻 近测站或邻近时间点数据进行比较。