MATLAB编程入门
MATLAB编程入门与应用
MATLAB编程入门与应用第一章：MATLAB简介与安装1.1 MATLAB的定义与概述1.2 MATLAB的优势与应用领域1.3 MATLAB的安装与配置第二章：MATLAB基础语法2.1 MATLAB的变量与数据类型2.2 MATLAB的算术运算与逻辑运算2.3 MATLAB的控制流程语句2.4 MATLAB的函数与脚本文件第三章：向量与矩阵运算3.1 MATLAB中的向量与矩阵定义与操作3.2 常见的向量与矩阵运算函数3.3 矩阵运算的应用案例第四章：数据可视化与绘图4.1 MATLAB绘图基础4.2 MATLAB中的二维绘图函数与参数4.3 MATLAB中的三维绘图函数与参数4.4 数据可视化的应用案例第五章：数据处理与统计分析5.1 数据导入与导出5.2 数据清洗与预处理5.3 常见的数据处理与统计分析函数5.4 数据处理与统计分析的应用案例第六章：图像处理与计算机视觉6.1 图像处理基础6.2 MATLAB中的图像处理函数与工具箱6.3 图像处理与计算机视觉的应用案例第七章：信号处理与数字信号处理7.1 信号处理基础7.2 MATLAB中的信号处理函数与工具箱7.3 信号处理与数字信号处理的应用案例第八章：机器学习与深度学习8.1 机器学习与深度学习基础8.2 MATLAB中的机器学习与深度学习工具箱8.3 机器学习与深度学习的应用案例第九章：MATLAB编程技巧与调试9.1 MATLAB编程技巧与规范9.2 MATLAB中的调试方法与工具9.3 常见的MATLAB编程问题与解决方法第十章：MATLAB与其他编程语言的结合10.1 MATLAB与C/C++的结合10.2 MATLAB与Python的结合10.3 MATLAB与Java的结合第十一章：MATLAB在工程与科学领域的应用11.1 MATLAB在工程领域的应用11.2 MATLAB在科学研究中的应用11.3 MATLAB在其他领域的应用与前景展望结语通过本文的介绍，读者对MATLAB的编程入门与应用有了更加全面的了解。
完整版Matlab入门教程
完整版Matlab入门教程Matlab是一种专门用于数学计算和算法开发的软件工具，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
本文将为大家介绍如何入门使用Matlab。
Matlab基础操作Matlab的界面分为命令窗口、编辑器窗口和工作区窗口。
在命令窗口中输入命令，Matlab将立即执行该命令并在命令窗口中输出结果。
在编辑器窗口中编写程序，然后可以通过运行该程序来执行Matlab的各种功能。
工作区窗口中显示了Matlab当前打开的变量和数据。
Matlab的基本数据类型包括数值型、字符型和逻辑型。
数值型数据可以分为整型和浮点型，字符型数据表示任意字符序列，逻辑型数据只有两个值true和false。
Matlab中的运算符包括数学运算符、比较运算符和逻辑运算符。
数学运算符包括加、减、乘、除和幂运算。
比较运算符包括等于、大于、小于、大于等于、小于等于和不等于。
逻辑运算符包括与、或和非运算。
Matlab中的流程控制语句包括if语句、for循环语句和while循环语句。
if语句用于根据条件执行不同的代码块，for循环语句用于重复执行特定的代码块，while循环语句用于在满足特定条件的情况下重复执行代码块。
Matlab图形界面Matlab也可以基于图形界面进行操作。
Matlab的图形用户界面(GUI)界面工具箱提供了一组用于创建自定义GUI的工具。
GUI由一系列图形和控件组成，可以通过Matlab中的回调函数响应用户的交互操作。
Matlab图形输出Matlab中可以将图形输出为图片格式，如jpg和png等格式。
Matlab还可以将图形输出为矢量格式，如pdf和eps 等格式。
矢量图形可以无限缩放而不失去清晰度。
Matlab还可以生成动画和视频，通过Matlab中的动画工具箱来实现。
Matlab编程Matlab提供了丰富的编程功能，可以编写复杂的算法和应用程序。
Matlab支持多种编程语言，如Matlab脚本语言、Matlab函数语言、C语言、Java语言和Python语言等。
MATLAB求解编程
NIND=200;MAXGEN=2000;NV AR=55;max=5000000;P=0.3;M=3;N=5;L=7;A=[313000000 378000000 465000000] ;M=[20000 10000 30000 40000 40000] ;D=[165 150 200 100 150 300 200] ;f=[6000000;4000000;6000000;700000;5000000] ;V=[80;80;90;955;100] ;a=[15;20;24;20;15;20;20;15;20;24;20;15;24;20;15] ;C=[20;15;15;20;15;20;15;20;25;20;25;15;15;15;15;15;15;20;20;25;20;30;20;20;20;20;25;20;20;1 5;15;15;20;20;20;20] ;P=3;for i=l:NINDwhile 0<1for j=1:5chroml(i,j)=round(rand(i)) ;endif(sum(chroml(i,:),3)>=1)&(sum(chroml(i,:) ,3)<=P)breakendendendsumb=zeros(NIND,5) ;sumd=zeros(NIND,5);for i=l:NINDfor j=l:5if chrom1(i,j)=0chrom3(i,(2*(j-1)+1):(3*j))=0;chrom3(i, (7*(j-l)+1):(8*j))=0;elsewhile chroml(i,j)=l chrom3(i,(3*(j-1)+1):(3*j)=rand(i,3).* min(A[M(j)M(j)]);sumb(i,j)=sum(chrom3(i,(3*(j-l)+1):(3*j)),3);chrom3(j,(7*(j-1)+1):(7*j))=rand(1,7).*(rep([M(j)],[11]));sumd(i,j)=sum(chrom3(i,(7*(j-l)+1):(7*j)),3);chrom3(i,(7*(j-l)+1):(7*j))=(sumb(i,j)/sumd(i,j))*chrom3(i,(7*(j-l)+1):(7*j));if sumb(i,j)<=1.0*M(j)breakendendendendendchrom=[chroml chrorn2 chrom3];%产生初始种群[objvalue]=calobjvaluc(chrom,M,N,L,A,C, V,f);[fitvalue,restriction]=calfitvalue(objvalue,chrom,max,M,N,L,A,M,D,P); [bestindividual,bestfit,bestrestriction,nopos]=best(chrom,fitvalue,restriction);gem=0;while gen<MAXGEN,[objvalue]=calobjvalue(chrom,M,N,L,A,C,V,D);[fitvalue,restriction]=calfitvalue(objvalue,chrom,max,M,N,L,A,M,D,P); [bestindividuall,bestfitl,bestrestrictionl,noposl]=best(chrom,fitvalue,restriction);if bestrestriction>bestrestrictionlbestindividual=bestindividual l;besttit=-bestfitl;bestrestriction=bestrestriction l;endif bestrestriction =bestrcstrictionl)&(bestfit<bestfitl)bestindividual=beStindividual l;besttit=-bestfitl;bestrestriction=bestrestrictionl:endchrom(noposl,:)=bestindividual;[newchrom]=selection(chrom,fitvalue);[newchrom]=crossover(newchrom,M,N,1);[newchrom]=mutation(newchrom,P,M,N,1);[bestindividual2,bestfit2,bestrestrietion2,nopos2]=best(newchrom,fitvalue, restrietion); If bestrestriction>bestrestriction2bestindividual=bestindividual2;bestfit=bestfit2;bestrestriction=bestrestriction2;endif(bestrestriction=bestrestriction2)&(bestfit<bestfit2)bestindividual=bestindividual2;bestfit =-bestfit2;bestrestriction =bestrestriction2;endchrom=newchrom;gen=gen+1;endbestindividual,bestfit,bestrestriction%目标函数Function[objvalue]=ealobjvalue(chrom,M,N,L,A, V,f)Chrom1= chrom(:,1:N);Chrom2=chrom(:,(N+1):(N+M*N));chrom3= chrom (:,(N+M*N+1):(N+M*N+N*L));[NIND,NV AR]=size(chrom);for i=l:NINDfor j=l:Nu(i,j)=7300*sum(chrom2(i,(2*(j-l)+1):(2*j)),2);endendobjvalue=chrom2*a*7300+chrom3*c*3650+sqrt(u).* chroml*V+chroml*f; %适应度计算和约束判断Function[fitvalue restrection]=ealfitvalue(objvalue,chrom, max,M,N,l,A,M,D,P)Global gen;[NIND,NV AR]=size(chrom);Chroml=chrom (:,1:N);chrom2=Chrom(:,(N+1):(N+M*n));chrom3=Chrom(:,(N+M*N*N+1):(N+M*N+N*1));restriction=zeros(NIND,1);r=zeros(NIND,M);s=zeros(NIND,N);t=zeros(NIND,1);u=zeros(NIND,3);p=zeros(NIND,n);for i=l:NINDfor j=l:Mr(i,j)=A(j)-sum((chrom2(i,j:m:m*}n)),2);if r(i,j)<0restriction(i,1)=restriction(i,1)+1;endendfor j=l:lt(i,j)=sum((chrom3(i,j:l:n*1)),2)-D(j);if t(i,j)<0restriction(i,1)=-restriction(i,l)+1;endendfor j=l:ns(i,j)=chroml(i,j)*M(j)-sum(chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)),2);p(i,j)=abs(sum(chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)),2)-sum(chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)),2));if s(i,j)<0restrietion(i,1)=restriction(i,1)+l;endif p(i,j)>=l e-3restriction(i,1)=restriction(i,l)+l;endendu(i,1)=P-sum(chroml(i,:),2);if u(i,1)<0restriction(i,1)=restriction(i,l)+1;endu(i,2)=sum(chroml(i,:),2)-1;if u(i,2)<0restrigtion(i,1)=restriction(i,1)+l;endif(objvalue(i,1)<max)fitvaluc(i,1)=max-objvaluc(i,1);elsefitvalue(i,1)=0.0;endend%找出最优个体和最差个体function[bestindividual,bestfit,bestrestriction,nopos]=best(chrom,fitvalue,restriction); [NIND,NV AR]=size(chrom);pos=l;for i=l:NINDif restriction(pos,1)>restriction(i,1)pos=i;endif(restriction(pos,1)=restriction(i,1))&(fitvalue(pos,1)<fitvalue(i,1)) pos=i;endendbestindividual=chrom(pos,:);bestfit=fitvalue(pos);bestrestriction= restriction (pos,:);nopos=1;for i=l:NINDif restriction(nopos,1)<restriction(i,1)nopos=i;endif(restriction(nopos,1)=restriction(i,1))&(fitvalue(nopos,1)>fitvalue(i,1)) nopos=i;endend%选择Function[newchrom]=selection(chrom,fitvalue)totalfit=sum(fitvalue);fitvalue=:fitvalue/totalfit;fitvalue=cumsum(fitvalue);[NIND,NV AR]=size(chrom);ms=sort(rand(NIND,1));fitin=1;newin=1;while newin<=NINDif(ms(newin))<fitvalue(fitin)temp(newin,:)=chrom(fitin,:);newin=newin+1;elsefitin=fitin+1;endif fitin>=NINDfitin=NIND;endendnewchrom=temp;%交叉Function[newchrom]=crossover(chrom,M,N,1)global gen;[NIND,SVAR]=size(chrom);chrom1=chrom(:,l:n);chrom2=chrom(:, (N+1) : (N+M*N)) ;chrom3=chrom(:, (N+m*n+1) : (N+M*N+N*1)) ; newchrom=zeros(NIND,NV AR) ;P=0.75;for i=l:2:NIND-1if(rand<P)point=ceil(rand*(N-1));ifpoint<5newchrom(i,:)=[chroml(i,l:point)chromI(i+1,point+1:n) ... chrom2(i,l:M*point)chrom2(i+l,M*point+1:M*N) ... chrom3(i,1:l*point)chrom3(i+l,1*point+l:N*1)]; newchrom(i+l,:)=[chroml(i+l,1:point)chroml(i,point+l:n) ... chrom2(i+l,l:m*point)chrom2(i,M*point+l:M*N) ...chrom3(i+1,1:l*point)chrom3(i,1*point+l:N*1)];elsenewchrom(i,:)=chrom(i,:);newchrom(i+1,:)=chrom(i+l,:);endelsenewchrom(i,:)=chromo,:);newchrom(i+l,:)=chrom(i+l,:);endend%变异Function[newchrom]=mutation(chrom,P,M,N,L)global gen;FieldDR=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;20000 20000 10000 10000 30000 30000 40000 40000 40000 40000];RANGE=[0 0 0 0 0 0 0;165 150 200 100 150 300 200];[NIND,NV AR]=size(chrom);chroml=chrom(:,l:N);chrom2=chrom(:, (N+1):(N+M*N));chrom3=chrom(:, (N+M*N+1):(N+M*n+ 1));newchrom=zeros(NIND,NV AR);newchroml=zeros(NIND,N);newchrom2=zeros(NIND,M*N);newchrom3=zeros(NIND,N*1);for i=1:NINDfor j=l:Nif chrom l(i,j)=0newchrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j))=0;newchrom3(i,1*(j-l)+1):(1*j)=0;elseif round(rand)=0newchrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j))=chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)+ ...(FieldDR(2,(M*(j-1)+1):(M*j))=chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)))*(1-rand^((1-gen/2000)^10));newchrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)=chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j) + ...([165 150 200 100 150 300 200]-chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)))*(1-rand^((1*gen/2000)^10));elseif round(rand)=lnewChrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j) ) = Chrom2 (i,(M*(j-1)+1):(M*j)) ...(chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j))-[00])*(1-rand^((1-gen/2000)^10));newchrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)):chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)) ...(chrom3(i,(1*(j-1)+1):(N))-[0 0 0 0 0 0 0 0])*(1-rand^((1*gen/2000)^10));endendendendnewchrom1=chrom1;newchrom=[newchrom1 newchrom2 newchrom3];endendnewchrom1=chrom1;newchrom=[newchrom1 newchrom2 newchrom3];bestindividualbestindividual=columms 1 through 171.0000 1.0000 0 0 1.000 80.3686 20.6636 0 0 23.7458 50.7648 63.57695 0 0 123.6753 39.7648 19.5769 0 0 289.6753 columms 18 through 3419.5849 50.7648 45.7985 64.2875 19.9768 53.6843 135.6752 32.6437 24.5342 27.9485 9.9873 24.7638 125.7958 27.8745 columms 35 through 510 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0columms 52 through 5595.7482 35.9862 83.4768 28.4769 74.5867 113.4786 44.4873。
matlab教程ppt(完整版)
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。
MATLAB编程基础入门教程
MATLAB编程基础入门教程Chapter 1: Introduction to MATLAB ProgrammingMATLAB is a widely used programming language and environment that is specifically designed for numerical computing. In this chapter, we will provide a comprehensive introduction to MATLAB programming and its fundamental concepts.1.1 MATLAB EnvironmentMATLAB provides an interactive environment where users can write and execute their programs. It offers a user-friendly interface that includes a command window, an editor, and a workspace. The command window allows users to execute commands directly and see the output instantly. The editor is used to write and save MATLAB programs, while the workspace displays the variables and their values.1.2 Variables and Data TypesIn MATLAB, variables are used to store data. They can be assigned values of different data types, including numeric data types such as integers, floating-point numbers, and complex numbers. MATLAB also supports character and string data types. Understanding data types is crucial for performing accurate calculations and data manipulations.1.3 Basic OperationsMATLAB supports a wide range of arithmetic and logical operations. Users can perform basic operations such as addition,subtraction, multiplication, and division on both scalars and arrays. MATLAB also provides functions for more complex mathematical operations such as exponentiation, logarithm, and trigonometric functions.1.4 Control Flow StatementsControl flow statements allow users to control the flow of program execution. MATLAB supports various control flow statements, including if-else statements, for loops, while loops, and switch statements. These statements enable users to write programs that can make decisions or repeat steps based on certain conditions.Chapter 2: MATLAB Programming TechniquesIn this chapter, we will delve deeper into MATLAB programming techniques that will enhance the efficiency and readability of your code.2.1 Functions and ScriptsFunctions and scripts are two fundamental components of MATLAB programming. Functions are reusable pieces of code that accept inputs and produce outputs. They allow for modular and organized programming. Scripts, on the other hand, are collections of code that execute in a specific order. They are useful for automating a series of commands or calculations.2.2 File I/O OperationsMATLAB provides functions to read and write data from and to different file formats. These file I/O operations are crucial for data analysis and processing tasks. MATLAB supports file formats such as text files, spreadsheets, images, and audio files. Understanding how to efficiently read and write data from different file formats will greatly enhance your data processing capabilities.2.3 Error HandlingError handling is an essential aspect of programming. MATLAB provides mechanisms to catch and handle errors that may occur during program execution. By implementing proper error handling techniques, you can make your code more robust and prevent unexpected crashes or undesired outcomes.2.4 Debugging and ProfilingDebugging is the process of identifying and fixing errors or bugs in your code. MATLAB provides debugging tools that allow you to step through your code, set breakpoints, and inspect variables. Profiling, on the other hand, helps identify code bottlenecks and optimize the performance of your programs. Profiling tools provide insights into the execution time and memory usage of different parts of your code.Chapter 3: MATLAB Graphics and VisualizationMATLAB offers powerful tools for creating highly visual and interactive graphics. In this chapter, we will explore MATLAB'sgraphics capabilities and techniques for creating professional-quality visualizations.3.1 Basic PlottingMATLAB provides functions for creating basic 2D and 3D plots. Users can plot data points, lines, surfaces, and volumes. They can also customize the appearance of plots by changing colors, line styles, and markers. Understanding how to create and customize basic plots will enable you to effectively visualize your data.3.2 Advanced Plotting TechniquesMATLAB's advanced plotting techniques allow users to create more complex visualizations. These techniques include plotting multiple data sets on the same graph, adding legends and labels, creating subplots, and customizing axes properties. By mastering these techniques, you can generate informative and aesthetically pleasing visualizations.3.3 Animation and Interactive GraphicsMATLAB provides tools for creating animations and interactive graphics. Animation allows you to visualize changes in data over time. Interactive graphics enable users to interact with plots by zooming, panning, or selecting data points. Understanding how to create animations and interactive graphics will enhance the engagement and effectiveness of your visualizations.Chapter 4: MATLAB Applications and ExtensionsMATLAB offers a wide range of toolboxes and extensions that extend its functionality and allow users to solve specific technical problems. In this chapter, we will explore some popular MATLAB toolboxes and their applications.4.1 Signal Processing ToolboxThe Signal Processing Toolbox provides functions for analyzing and processing signals. It offers tools for filtering, spectral analysis, time-frequency analysis, and wavelet analysis. This toolbox is widely used in fields such as telecommunications, audio processing, and biomedical engineering.4.2 Image Processing ToolboxThe Image Processing Toolbox is designed for image analysis and manipulation tasks. It offers functions for image enhancement, segmentation, morphological operations, and spatial transformations. This toolbox finds applications in fields such as medical imaging, computer vision, and remote sensing.4.3 Control System ToolboxThe Control System Toolbox provides tools for analyzing and designing control systems. It offers functions for modeling, simulation, and control system design. This toolbox is valuable for engineers working in fields such as robotics, aerospace, and industrial automation.4.4 Machine Learning ToolboxThe Machine Learning Toolbox enables users to implement various machine learning algorithms. It provides functions for classification, regression, clustering, and dimensionality reduction. This toolbox is widely used in data analysis, pattern recognition, and predictive modeling.Conclusion:MATLAB is a powerful and versatile programming language for numerical computing. In this tutorial, we have covered the essential concepts and techniques required for getting started with MATLAB programming. By mastering these foundation skills, you can explore more advanced topics and unlock the full potential of MATLAB as a tool for technical computation and data visualization.。
2023修正版matlab程序设计入门
matlab程序设计入门1. 引言Matlab是一种较为常用的科学计算软件，广泛应用于工程、科学、金融等领域。
本文档将介绍Matlab程序设计的基本知识，帮助读者快速入门并掌握基本的编程技巧。
2. Matlab概述Matlab是由MathWorks公司开发的一种解释型高级编程语言和环境。
它的优势在于强大的计算和图形功能，使得它成为了数据可视化、矩阵运算和算法开发的首选工具。
Matlab支持使用脚本文件（以.m为扩展名）编写程序，也可以通过交互式命令行进行实时计算和调试。
它还提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行各种数学分析和绘图操作。
3. 安装和配置Matlab在开始使用Matlab之前，我们首先需要和安装Matlab软件。
我们可以在MathWorks官方网站上购买和Matlab，在安装过程中按照提示完成安装。
在安装完成后，我们可能需要配置Matlab的环境变量，以便在命令行中使用Matlab命令。
具体的配置方法可以参考Matlab官方文档或者相关的教程。
4. Matlab基本语法Matlab的语法类似于其他编程语言，但也具有一些特殊的特性。
下面是一些Matlab编程的基本要点：4.1 变量和数据类型在Matlab中，我们可以使用变量来存储和操作数据。
变量名是区分大小写的，并且可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头。
Matlab支持多种数据类型，包括数值型（如整数、浮点数）、字符串和逻辑型（true或false）。
变量可以通过赋值语句进行初始化和更新。
4.2 数组和矩阵Matlab的一个重要特性是对数组和矩阵的支持。
我们可以使用一维或多维数组来存储和处理数据。
矩阵则是一种特殊的二维数组，通常用于表示线性代数中的向量和矩阵。
Matlab提供了丰富的函数和运算符来对数组和矩阵进行操作，如索引、切片、运算等。
4.3 控制流语句Matlab支持常见的控制流语句，如条件语句（if-else）、循环语句（for、while）和函数定义等。
MATLAB编程基础与语法规范
MATLAB编程基础与语法规范IntroductionMATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境。
它具有强大的数值计算能力和图形可视化功能，因此被广泛用于数据分析、数值模拟、图像处理等应用。
本文将介绍MATLAB编程的基础知识和语法规范，帮助读者快速上手和编写高效、可读性强的MATLAB代码。
一、MATLAB基础知识1. 安装与启动MATLAB首先，我们需要下载并安装MATLAB软件。
安装完成后，直接双击图标即可启动MATLAB。
在MATLAB命令行窗口中，我们可以输入MATLAB代码并执行，得到相应的结果。
2. 变量和数据类型在MATLAB中，可以使用变量来存储数据。
MATLAB支持多种数据类型，比如整数(int)、浮点数(double)、字符(char)、逻辑值(logical)等。
在使用变量之前，需要先为其指定一个合适的数据类型，并为其赋值。
3. 数组和矩阵操作数组和矩阵是MATLAB中最常用的数据结构。
MATLAB提供了丰富的矩阵操作函数，比如创建矩阵、矩阵的加减乘除运算、矩阵转置等。
在使用矩阵操作函数时，需要注意矩阵的维度和尺寸是否匹配。
4. 条件语句和循环语句条件语句和循环语句是编程中常用的控制结构。
MATLAB提供了if语句、switch语句和for循环、while循环等语句来实现条件判断和循环执行。
在使用这些语句时，需要注意条件表达式的书写和循环次数的控制。
二、MATLAB语法规范1. 注释在编写MATLAB代码时，注释是非常重要的。
它们可以帮助他人理解代码的用途和实现方式。
MATLAB支持两种注释方式：行注释和块注释。
行注释以符号“%”开头，块注释以符号“%{”开始，以“%}”结束。
合理的注释可以提高代码的可读性和可维护性。
2. 标识符命名在命名MATLAB变量和函数时，需要遵循一定的规范。
标识符可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头。
此外，不推荐使用MATLAB的保留字作为标识符。
MATLAB编程
高
关系 数组 逻辑 先决 逻辑
低
MATLAB编程与应用基础
赋值语句＝优先级最低
第五章
MATLAB编程
操作符优先级举例
• • • • • >>x=3,b=(x>=1:5) >>x=3,b=x>=1:5 >>x=3,b=1:x>=5 >>x=3,x*1:5>=x.*0.5 >>x=3,b=3;x&b>2
a=28；b=11 a=28；b=11 28 c=**(a,b) a→11100 b→01011
a数位非
数位异或
Hale Waihona Puke MATLAB编程与应用基础
第五章
MATLAB编程
级别
操作符
类别
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
括号（） 括号（） 转置. ，共轭转置‘ 点幂.^ 转置.’，共轭转置‘，幂^，点幂.^ 代数正+ 代数负- 逻辑非~ 代数正+，代数负-，逻辑非~ 点乘.* 点除./. .*， ./.\ 乘*，除\/，点乘.*，点除./.\ 加+，减冒号运算： 冒号运算： 关系运算:>,<,= 关系运算:>,<,= =,>=,<=,~= 数组& 数组| 先决&& 先决或|| 数组 运算
>>a = 3 >>b = 2;
MATLAB编程与应用基础
第五章
MATLAB编程
3.1 M文件编程基础
3.1.2 M文件编写和运行
点击MATLAB桌面上 图标，弹出M文件编辑器。 将指令写入M文件编辑调试器的空白框中（通常在空白框第一行 写入包含文件名的注释）。 点击M文件编辑器的 图标，并在保存对话框中填写目录和文件 名，再按【保存】键，脚本文件即存于指定的目录上。
MATLAB编程基础指南
MATLAB编程基础指南第一章：MATLAB简介MATLAB是一种高级的数值计算和科学编程语言，广泛应用于工程、科学、统计学等领域。
本章将介绍MATLAB的起源、特点以及适用范围，并指引读者安装和启动MATLAB。
1.1 MATLAB的起源1.1.1 发展背景1.1.2 MATLAB的定义和功能1.1.3 MATLAB的优势和劣势1.2 MATLAB适用领域1.2.1 工程应用1.2.2 科学研究1.2.3 统计分析1.2.4 数据可视化1.3 安装和启动MATLAB1.3.1 系统要求1.3.2 安装步骤1.3.3 启动和关闭MATLAB第二章：MATLAB基本语法本章将介绍MATLAB的基本语法规则，包括变量的定义与赋值、矩阵与数组的操作、条件语句和循环语句等。
通过学习本章内容，读者将了解如何编写简单的MATLAB程序。
2.1 变量和赋值2.1.1 变量的命名规则2.1.2 变量类型和初始化2.1.3 变量的赋值和修改2.2 矩阵和数组操作2.2.1 矩阵的定义和索引2.2.2 矩阵运算和元素操作2.2.3 数组的创建和变形2.3 条件语句2.3.1 if语句2.3.2 switch语句2.4 循环语句2.4.1 for循环2.4.2 while循环第三章：MATLAB函数与脚本文件本章将介绍如何定义和使用MATLAB函数，并探讨函数和脚本文件的区别与联系。
读者将学会如何编写自定义函数，并将其与其他MATLAB功能进行结合。
3.1 函数的定义与调用3.1.1 函数的结构3.1.2 函数的调用和返回值3.2 MATLAB预定义函数3.2.1 常用数学函数3.2.2 统计函数和概率分布3.2.3 信号处理函数3.3 脚本文件的编写3.3.1 创建脚本文件3.3.2 脚本文件的执行顺序3.3.3 脚本文件与函数的关系第四章：数据处理与分析本章将介绍MATLAB在数据处理与分析方面的丰富功能，包括数据导入与导出、数据可视化、统计分析等。
MATLAB基础使用教程
MATLAB基础使用教程一、什么是MATLAB？MATLAB是一款强大的数学计算软件，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。
它以其简单易用的编程语言和丰富的功能，成为了许多科研工作者和工程师的首选工具。
在本篇文章中，将介绍MATLAB的基础使用方法，帮助初学者快速入门。
二、MATLAB的安装与入门1. 下载和安装MATLAB软件在MathWorks官方网站上下载适用于您的操作系统版本的MATLAB，然后按照安装向导的提示进行安装。
2. MATLAB的界面介绍在打开MATLAB后，您将看到一个包含命令窗口、编辑器和变量编辑器等组件的界面。
命令窗口是最常用的组件，您可以在其中输入MATLAB的命令并执行。
3. 基本操作在命令窗口中，可以输入简单的算术运算，如加减乘除，以及一些内置函数。
例如，输入"2+3"并按下Enter，MATLAB将返回结果5。
三、MATLAB的变量与数据类型1. 变量的定义与赋值在MATLAB中，可以使用一个变量来存储一个数值或一个数据矩阵。
要定义一个变量并赋值，只需输入变量名和等号，然后再输入数值或矩阵。
例如，输入"A=5"，即可定义一个名为A的变量，并将其赋值为5。
2. 数据类型MATLAB支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串和逻辑类型。
您可以使用"whos"命令查看当前可用的变量及其数据类型。
3. 矩阵与数组操作在MATLAB中，矩阵和数组是最常用的数据结构之一。
您可以使用方括号来创建矩阵或数组，并使用索引来访问其中的元素。
例如，输入"A=[1 2 3; 4 5 6]"，即可创建一个2行3列的矩阵。
四、MATLAB的数学运算与函数1. 基本数学运算MATLAB支持各种基本的数学运算，包括加、减、乘、除、幂运算等。
您可以直接在命令窗口中输入相应的表达式，并按下Enter键进行计算。
2024版MATLAB基础教程(第五版)全套教学课件
强化学习算法如Q-learning、SARSA 等也可以在MATLAB中进行实现和仿 真。
监督学习
无监督学习
深度学习
强化学习
MATLAB支持各种监督学习算法的实 现，如线性回归、逻辑回归、支持向 量机等。
MATLAB还提供了深度学习工具箱， 支持各种深度学习模型的构建和训练。
其他应用领域探讨
控制系统设计 数字图像处理 生物信息学
详细讲解如何创建符号对象，包括符号变量、符号表达式、符号函数等，
以及如何进行符号对象的操作，如符号表达式的化简、求值等。
03
符号微积分
介绍符号微积分的基本概念和运算规则，包括符号函数的极限、导数、
积分等运算。
方程求解与函数极值问题
线性方程组求解 介绍线性方程组的基本概念和解法，包括直接法和迭代法， 以及如何使用MATLAB求解线性方程组。
MATLAB面向对象编程
定义类、创建对象、访问属性和方法、实现继承和多态
文件操作与数据处理方法
文件操作
打开和关闭文件、读写文件内容、处理二进制文件
数据处理
数据导入和导出、数据清洗和转换、数据可视化和分析
实践案例分析：科学计算问题求解
案例一
求解线性方程组
案例二
数值积分与微分
案例三
常微分方程求解
案例四
avi、gif等格式转换
可视化工具箱介绍
MATLAB图形界面设计工具
GUIDE
数据可视化工具箱
Data Visualization Toolbox
地图可视化工具箱
Mapping Toolbox
信号处理可视化工具箱
Signal Processing Toolbox
2024年MATLAB快速入门
使用try-catch结构捕获并处理程序运 行时可能出现的错误或异常。
10
03
数组、矩阵与向量操作
2024/2/29
11
数组的创建和操作
创建一维数组
使用方括号`[]`将元素括起来， 元素之间用空格或逗号分隔。
2024/2/29
创建二维数组
使用分号`;`将行分隔开，每行 内的元素用空格或逗号分隔。
控件、设置控件属性等。
04
GUI实例演示
通过实例演示GUI的设计与应用， 如数据可视化界面、参数设置界
面等。
33
交互式绘图工具使用指南
交互式绘图工具介绍 了解MATLAB提供的交互式绘图 工具，如绘图窗口、工具栏、菜 单等。
高级绘图功能 了解交互式绘图工具的高级功能 ，如三维图形绘制、动画制作等 。
调试工具
错误处理
性能优化
M以帮助 用户定位和修复代码中的错误 。
在编写自定义函数时，应使用 try-catch语句块来处理可能出 现的错误。这可以帮助确保函 数的稳定性和可靠性，并为用 户提供有关错误的详细信息。
为了提高MATLAB代码的性能 ，可以采取一些优化措施，如 向量化操作、预分配内存、避 免不必要的循环等。此外，还 可以使用MATLAB的性能分析 工具来识别和解决性能瓶颈。
MATLAB提供了多种文件格式转换工具，如 Excel转换工具、图像转换工具等，方便用 户在不同格式间进行转换。
26
07
数值计算及优化方法
2024/2/29
27
线性方程组求解过程演示
直接法
利用矩阵的初等行变换或高斯消元法，将线性方程组转化为上三角或下三角形式，然后回 代求解。
迭代法
（完整版）Matlab入门教程
（完整版）Matlab⼊门教程第1章MATLAB操作基础1.1 MATLAB概述1.1.2 MATLAB的主要功能1．数值计算MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位，还提供了⼗分丰富的数值计算函数。
2．绘图功能可以绘制⼆维、三维图形，还可以绘制特殊图形（与统计有关的图，例如：区域图、直⽅图、饼图、柱状图等）。
3．编程语⾔MATLAB具有程序结构控制、函数调⽤、数据结构、输⼊输出、⾯向对象等程序语⾔特征，⽽且简单易学、编程效率⾼。
4．MATLAB⼯具箱MATLAB包含两部分内容：基本部分和各种可选的⼯具箱。
MATLAB⼯具箱分为两⼤类：功能性⼯具箱和学科性⼯具箱。
1.1.3MATLAB语⾔的特点语⾔简洁紧凑，使⽤⽅便灵活，易学易⽤。
例如：A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]⼀条语句实现了对3x3矩阵的输⼊。
语句功能强⼤，⼀条语句相当于其它语⾔的⼀个⼦程序，例如fft。
语句简单，内涵丰富。
同⼀个函数有不同的输⼊变量和输出变量，分别代表不同的含义。
Matlab既具有结构化的控制语句（if、for、while）⼜⽀持⾯向对象的程序设计。
⽅便的绘图功能。
包含功能强劲的⼯具箱。
易于扩展。
1.1.4 初识MATLAB例1-1 绘制正弦曲线和余弦曲线。
x=[0:0.5:360]*pi/180;plot(x,sin(x),x,cos(x));例1-2 求⽅程3x4+7x3+9x2-23=0的全部根。
p=[3,7,9,0,-23]; %建⽴多项式系数向量x=roots(p) %求根例1-3 求积分quad('x.*log(1+x)',0,1)例1-4 求解线性⽅程组。
a=[2,-3,1;8,3,2;45,1,-9];b=[4;2;17];x=inv(a)*b1.2 MATLAB的运⾏环境与安装1.2.1 MATLAB的运⾏环境硬件环境：(1) CPU(2) 内存(3) 硬盘(4) CD-ROM驱动器和⿏标软件环境：(1) Windows 98/NT/2000 或Windows XP(2) 其他软件根据需要选⽤1.2.2 MATLAB的安装运⾏系统的安装程序setup.exe，可以按照安装提⽰依次操作。
matlab编程步骤
matlab编程步骤MATLAB是一种广泛使用的计算机程序语言，主要用于数值计算、数据可视化和算法开发。
作为一名内容创作者，我们需要了解MATLAB编程的基本步骤，以便为读者提供有用的信息。
以下是MATLAB编程步骤的详细介绍：1、了解MATLAB编程环境在开始编写MATLAB程序之前，需要了解MATLAB编程环境以及如何使用MATLAB集成开发环境（即IDE）执行代码。
MATLAB IDE可以帮助您快速编写、测试和调试MATLAB代码。
2、编写MATLAB脚本和函数MATLAB支持两种主要的编程方式：脚本和函数。
脚本是一组按顺序执行的MATLAB命令，而函数是一组用于执行特定任务的MATLAB命令。
这两种编程方式都需要熟悉。
3、使用MATLAB命令窗口在MATLAB命令窗口中，您可以使用MATLAB编程语言编写和执行代码。
MATLAB命令窗口对于快速调试MATLAB代码非常有用。
4、理解MATLAB数据类型在MATLAB编程中，常用的数据类型包括数字、字符串、矢量、矩阵和结构体等。
熟悉这些数据类型并理解如何使用它们是非常重要的。
5、使用MATLAB内置函数MATLAB提供了许多内置函数，可用于数值计算、字符串处理和图形处理等方面。
了解这些内置函数并学会如何使用它们可以节省您的时间和精力。
6、编写MATLAB程序编写MATLAB程序是将上述步骤汇总到一起的关键步骤。
一个典型的MATLAB程序通常需要完成以下任务：读取输入、执行计算、显示输出或结果。
7、测试MATLAB程序在编写MATLAB程序后，请务必测试它是否能够按预期运行。
测试可以通过使用MATLAB自带的单元测试工具或编写自己的测试脚本进行。
8、调试MATLAB程序如果程序无法按预期运行，则需要进行调试。
MATLAB IDE提供了强大的调试工具，例如断点、变量监视和堆栈跟踪等。
总结：MATLAB编程是一项强大而有用的技能。
此外，通过熟悉MATLAB语言和了解MATLAB编程环境，您可以更快、更高效地完成您的任务。
MATLAB编程基础
第2章MATLAB编程基础尹霄丽主要内容z2.1 变量z2.2 数组，向量与矩阵的创建和访问z2.3 部分常用运算符z2.4 基本数学函数z2.5 MATLAB 程序设计z2.6 基本绘图函数2.1 变量标识符是标志变量名、常量名、函数名和文件名的字符串的总称。
变量和常量的标识符长度不超过31(6.5以后版本为63个)个字符。
标识符中的第一个字符必须是英文字母标识符可以包含下划线、数字，但不能为空格符、标点。
函数和文件名通常不超过8（？）个字符；大小写敏感；变量无需定义即可使用。
只有一种数据格式：双精度（64位）二进制，对应于10进制16位有效数和±308次幂。
部分特殊变量和常数ans最近生成的无名结果eps计算机的零阈值pi 3.14159265358979i虚数单位j虚数单位Inf无穷大，例如1/0NaN Not-a-Number，例如0/0computer 计算机的类型inputname输入变量名注：在MATLAB的IEEE算法规则中，被0除是允许的。
这不会导致任何程序的中断，只是给出警告信息然后使用名称Inf 或NaN来记述。
这些名称可在后面步骤得到合理运用。
2.2 数组，向量与矩阵的创建和访问矩阵的创建和赋值：•矩阵的值放在方括号[]中；•矩阵的行间用分号”;”分隔；•矩阵的列间用空格或逗号”,”分隔；•直接输入法：例如：创建一个3×3的矩阵，输入：a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]屏幕输出a =1 2 34 5 67 8 9•步长生长法：初值:步长:终值，例如：t=0:1:10说明在MATLAB中，上面三个概念在创建和显示的时候没有任何区别，可分为一维，二维和高维数组。
矩阵的元素用圆括号“()”中的数字也称下标来注明；注意向量的第一个元素的下标是1，而不是0。
如果赋值元素的下标超出了原来矩阵的大小，矩阵的行列会自动扩展。
语句的结尾可用回车符或逗号，可显示运算结果；如果不希望显示结果，则以分号结尾。
MATLAB编程指南
MATLAB编程指南第一章：MATLAB简介1.1 MATLAB的历史和发展1.2 MATLAB的功能和特点1.3 MATLAB的应用领域第二章：MATLAB环境搭建2.1 安装MATLAB软件2.2 MATLAB环境的基本组成2.3 MATLAB界面和工具栏介绍第三章：MATLAB基础知识3.1 MATLAB变量和数据类型3.2 MATLAB运算符和表达式3.3 MATLAB函数和脚本文件3.4 MATLAB编程规范第四章：矩阵和向量操作4.1 加载、创建和操作矩阵4.2 矩阵运算和元素操作4.3 向量操作和索引4.4 矩阵和向量函数第五章：MATLAB图形绘制 5.1 绘制二维图形5.2 绘制三维图形5.3 自定义图形属性5.4 图形输出和保存第六章：数据处理和分析6.1 数据输入和输出6.2 数据编辑和处理6.3 统计分析和建模6.4 数据可视化和结果解释第七章：符号计算与数值计算7.1 符号计算的基本概念7.2 符号计算和代数运算7.3 数值计算和近似方法7.4 符号计算和数值计算的结合第八章：MATLAB应用开发8.1 MATLAB GUI设计和界面编程 8.2 MATLAB应用程序开发8.3 MATLAB与其他编程语言的接口 8.4 MATLAB应用案例分析第九章：MATLAB并行计算9.1 并行计算的基本概念9.2 MATLAB并行计算工具箱9.3 并行计算的案例应用9.4 并行计算的优化和调试第十章：MATLAB调试与优化10.1 MATLAB调试工具的使用10.2 MATLAB代码调试技巧10.3 MATLAB优化方法和技巧10.4 MATLAB性能分析与改进第十一章：常见问题解答11.1 MATLAB常见错误和解决方法11.2 MATLAB使用技巧和经验分享11.3 MATLAB在线资源和社区11.4 MATLAB学习和进阶指南通过以上章节的内容，本文旨在提供一份全面的MATLAB编程指南，以帮助读者迅速入门和深入理解MATLAB编程。
matlab编程入门基础
例： A=input('Please input A: ')
例： name=input('What''s your name? ')
输入字符串时必须带单引号
单引号的输出
最新课件
20
disp
数据的输出：disp
disp(X)
00
0
0
01
0
1
10
0
1
11
1
1
非 异或
~A Xor(A,B)
1
0
1
1
0
1
0
0
在 Matlab 中，0 表示 “假”，非零表示 “真”
最新课件
14
逻辑运算
相关函数
any(x)
如果向量 X 中存在非零元素，则返回 1， 否则返回 0
all(x)
如果向量 X 中所有元素都非零，则返回 1， 否则返回 0
"|"与“||”同理。
最新课件
11
逻辑运算
逻辑运算符
A&&B 首先判断A的逻辑值，如果A的值为假，就可以判断整 个表达式的值为假，就不需要再判断B的值。这种用法非常 有用，如果A是一个计算量较小的函数，B是一个计算量较大 的函数，那么首先判断A对减少计算量是有好处的。
另外这也可以防止类似被0除的错误：
在 Matlab 程序设计中，要充分利用 Matlab 数据结构的 特点，提高编程效率
最新课件
2
主要内容
M 文件介绍
Matlab 编程基础
算术运算、关系运算、逻辑运算 控制结构：顺序结构、选择结构、循环结构
(完整word版)Matlab语言基础编程教程
MATLAB入门教程1．MATLAB的基本知识1-1、基本运算与函数在MATLAB下进行基本数学运算，只需将运算式直接打入提示号（〉〉）之後，并按入Enter键即可.例如：〉> (5＊2+1。
3—0.8）＊10/25ans =4。
2000MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans，代表MATLAB运算後的答案（Answer)并显示其数值於萤幕上。
小提示：”>>”是MATLAB的提示符号（Prompt）,但在PC中文视窗系统下,由於编码方式不同，此提示符号常会消失不见，但这并不会影响到MATLAB的运算结果。
我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x：x = （5*2+1。
3—0。
8）＊10^2/25x = 42此时MATLAB会直接显示x的值。
由上例可知，MATLAB认识所有一般常用到的加（+）、减(-）、乘（*）、除(/)的数学运算符号,以及幂次运算（^）。
小提示：MATLAB将所有变数均存成double的形式，所以不需经过变数宣告（Variable declaration)。
MATLAB同时也会自动进行记忆体的使用和回收，而不必像C语言，必须由使用者一一指定。
这些功能使的MATLAB易学易用，使用者可专心致力於撰写程式,而不必被软体枝节问题所干扰.若不想让MATLAB每次都显示运算结果,只需在运算式最後加上分号（;）即可,如下例：y = sin(10）＊exp(—0。
3＊4^2)；若要显示变数y的值，直接键入y即可：>>yy =-0.0045在上例中，sin是正弦函数，exp是指数函数，这些都是MATLAB常用到的数学函数.下表即为MATLAB常用的基本数学函数及三角函数:小整理：MATLAB常用的基本数学函数abs(x）：纯量的绝对值或向量的长度angle(z):复数z的相角(Phase angle）sqrt(x)：开平方real（z）：复数z的实部imag（z)：复数z的虚部conj（z)：复数z的共轭复数round（x）：四舍五入至最近整数fix（x):无论正负,舍去小数至最近整数floor（x):地板函数，即舍去正小数至最近整数ceil(x)：天花板函数,即加入正小数至最近整数rat（x)：将实数x化为分数表示rats（x）：将实数x化为多项分数展开sign（x）：符号函数（Signum function)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
f1 = 1 1 11 1 1 全1矩阵
由于MATLAB语言库函数与用户文件的形式相同，所以 用户文件可以像库函数一样随意调用。所以用户可根据自己 的需要任意扩充函数库。
3.语言简单内涵丰富
MATLAB语言中最重要的成分是函数，其一般形式为：
Function [a,b,c…]=fun(d,e,f…)
fun是自定义的函数名，只要不与库函数名相重，并且 符合字符串的书写规则即可。这里的函数既可以是数学上的 函数，也可以是程序块或子程序，内涵十分丰富。每个函数 建立一个同名的M文件，如上述函数的文件名为fun.m。这种 文件简单、短小、高效，并且便于调试。
MATLAB编程入门
目录
第1章 MATLAB简介 第2章 MATLAB基本语法 2.1 变量及其赋值 2.2 矩阵的初等运算 2.3 元素群运算 2.4 逻辑判断及流程控制 2.5 基本绘图方法 2.6 M文件及程序调试 第3章 MATLAB在电路中的应用 3.1 电阻电路 3.2 动态电路 3.3 正弦稳态电路 3.4 频率响应 3.5 二端口电路
f4=eye(2) f5=linspace(0,1,5) fb1=[f1,f3;f4,f2] fb2=[fb1;f5]
全1矩阵 全0矩阵 魔方矩阵：元素由1到nn的自然数组成，每行、每 列及两对角线上的元素之和均等于(n3+n)/2。 单位矩阵是n×n阶的方阵。对角线上元素为1。 线性分割函数
大矩阵可由小矩阵组成，其行列数必须正确，恰 好填满全部元素。
u=conj(z) （共轭）
u = 1.0000 - 2.0000i 3.0000 - 4.0000i 5.0000 - 6.0000i 7.0000 - 8.0000i
v=conj(z)’ （转置）
v = 1.0000 + 2.0000i 5.0000 + 6.0000i 3.0000 + 4.0000i 7.0000 + 8.0000i
w=z’ （共轭转置） u=conj(z) （共轭） v=conj(z)’ （转置）
复数的虚数部分用i或j表示，如 曾用过i, j 作变量，用clear i,j 复数矩阵有两种赋值方法：
①将其元素逐个赋予复数； ②将其实部和虚部矩阵分别赋值。
Z’复数矩阵共轭转置：行列互换， 各元素的虚部反号。 函数conj（z）共轭：只把各元 素的虚部反号。 转置conj（z）’：行列互换。
MATLAB只有一种数据格式，双精度（即64位）二进制， 对应于十进制16位有效数和±308次幂。
（2）矩阵及其元素的赋值
变量=表达式（数）
元素之间用逗号、空格分开。不同行以分
a=[1 2 3; 4 5 6;7 8 9]
号隔开。语句结尾用回车或逗号，会显示
x=[-1.3 sqrt(3) (1+2+3)/5*4]
结果，如果不想显示结果，用分号。
x(5)=abs(x(1)) a(4,3)=6.5
a = 1.0000 2.0000
3.0000
元素用（）中的数字（下标）来注明，一
维用一个下标，二维用两个下标，逗号分 开。
4.0000 5.0000 6.0000
7.0000 8.0000 9.0000
0
0 6.5000
MATLAB语言有如下优点：
1.编程简单使用方便
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。
MATLAB的矩阵和向量操作功能是其他语言无法比拟的。
2.函数库可任意扩充
如果赋值元素的下标超过原来矩阵的大 小，矩阵的行列会自动扩展。
a(5,:)=[5,4,3]
全行赋值，用冒号。
b=a([2,4],[1,3])
提取交点元素；
a([2,4,5], : )=[]
Байду номын сангаас
抽取某行元素用空矩阵。
a/7
（3）复数
c=3+5.2i z=[1+2i,3+4i; 5+6i,7+8i] z=[1,3; 5,7]+[2,4; 6,8]*i f=sqrt(1+2i) f*f
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。
第二章 MATLAB基本语法
2.1 变量及其赋值 （1）标识符与数
标识符是标识变量名、常量名、函数名和文件名的字符 串的总称。标识符可以是英文字母、数字和下划线等符号。 标识符第1个字符必须是英文字母，MATLAB对大、小写敏 感。
（4）变量检查
who
检查工作空间中的变量；
whos
检查变量的详细特征
inf
无穷大 1/0；
NaN
非数（Not a Number） 0/0 inf/inf 0*inf。
系统不停止运算，结果仍为inf或NaN。
（5）基本赋值矩阵
f1=ones(3,2) f2=zeros(2,3) f3=magic(3)
4.简便的绘图功能
MATLAB具有二维和三维绘图功能，使用方法十分简便。 而且用户可以根据需要在坐标图上加标题。坐标轴标记。文 本注释及栅格等，也可一指定图线形式(如实线、虚线等)和 颜色，也可以在同一张图上画不同函数的曲线，对于曲面图 还可以画出等高线。
5.丰富的工具箱
由于MATLAB的开放性，许多领域的专家都为MATLAB 编写了各种程序工具箱。
第一章 MATLAB简介
MATLAB(MATrix LABoratory,即矩阵实验室)是 MathWork公司推出的一套高效率的数值计算和可视化软件。
MATLAB是当今科学界最具影响力、也是最具活力的软件， 它起源于矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。
它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量 的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功 能。
z = 1.0000 + 2.0000i 3.0000 + 4.0000i 5.0000 + 6.0000i 7.0000 + 8.0000i
w=z'（共轭转置）
w = 1.0000 - 2.0000i 5.0000 - 6.0000i 3.0000 - 4.0000i 7.0000 - 8.0000i