最好matlab教程全Matlab程序设计剖析
《MATLAB程序设计》课件
探索MATLAB程序设计的奇妙世界，为您展示MATLAB的功能和应用。让我 们一起开始这个令人兴奋的旅程吧！
一、介绍
课程简介
概述《MATLAB程序设计》课程的目标和教学内容，让您对该课程有一个全面的了解。
MATLAB概述
介绍MATLAB的基本概念和特点，为您提供一个关于MATLAB的整体认知。
2 学习资源
分享一些有用的学习资源，帮助您继续深入学习MATLAB程序设计。ห้องสมุดไป่ตู้
3 学习建议
提供一些建议和技巧，帮助您更好地学习和应用MATLAB程序设计。
四、应用实例
信号处理
展示如何使用MATLAB进行数字信号处理，如滤波、 频谱分析等。
图像处理
介绍使用MATLAB进行图像处理的技术和方法，如 图像增强、边缘检测等。
数字通信
探索MATLAB在数字通信领域的应用，包括编码解 码、信道建模等。
仿真实验
演示如何使用MATLAB进行仿真实验，模拟各种现 实场景和系统。
环境搭建
指导您如何正确地安装和配置MATLAB环境，确保您能顺利进行程序开发。
二、基础知识
MATLAB命令 行
掌握使用MATLAB命 令行进行交互式编程 的基本技巧和命令。
MATLAB数据 类型
介绍MATLAB支持的 不同数据类型，包括 矩阵、向量、字符串 等。
变量和运算符
学习如何声明和操作 变量，以及MATLAB 中常用的运算符和操 作。
五、高级主题
面向对象编程
介绍MATLAB中面向对象编程的概念和应用，深入了解面向对象编程的优势。
并行计算
探索MATLAB中的并行计算技术，提高程序的执行效率和性能。
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
(完整word版)含答案《MATLAB实用教程》
第二章 MATLAB 语言及应用实验项目实验一 MATLAB 数值计算三、实验内容与步骤1.创建矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=987654321a（1（2）用（3）用（42.矩阵的运算（1）利用矩阵除法解线性方程组。
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=-+-=+++=+-12224732258232432143214321421x x x x x x x x x x x x x x x 将方程表示为AX=B ，计算X=A\B 。
（2）利用矩阵的基本运算求解矩阵方程。
已知矩阵A 和B 满足关系式A -1BA=6A+BA ，计算矩阵B 。
其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=7/10004/10003/1A ，Ps: format rata=[1/3 0 0;0 1/4 0;0 0 1/7];b=inv(a)*inv(inv(a)-eye(3))*6*a（3）计算矩阵的特征值和特征向量。
已知矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=1104152021X ，计算其特征值和特征向量。
（4）Page:322利用数学函数进行矩阵运算。
已知传递函数G(s)=1/(2s+1),计算幅频特性Lw=-20lg(1)2(2w )和相频特性Fw=-arctan(2w),w 的范围为[0.01，10]，按对数均匀分布。
3.多项式的运算（1）多项式的运算。
已知表达式G(x)=(x-4)(x+5)(x 2-6x+9),展开多项式形式，并计算当x 在[0，20]内变化时G(x)的值，计算出G(x)=0的根。
Page 324（2）多项式的拟合与插值。
将多项式G(x)=x 4-5x 3-17x 2+129x-180，当x 在[0，20]多项式的值上下加上随机数的偏差构成y1，对y1进行拟合。
对G(x)和y1分别进行插值，计算在5.5处的值。
Page 325 四、思考练习题1.使用logspace 函数创建0～4π的行向量，有20个元素，查看其元素分布情况。
Ps: logspace(log10(0),log10(4*pi),20) (2) sort(c,2) %顺序排列 3.1多项式1）f(x)=2x 2+3x+5x+8用向量表示该多项式，并计算f(10)值. 2）根据多项式的根[-0.5 -3+4i -3-4i]创建多项式。
matlab教程ppt(完整版)
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。
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。
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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
MATLAB程序设计教程总结
MATLAB程序设计教程总结MATLAB程序设计是一项广泛应用于科学计算、工程仿真、数据分析和可视化等领域的编程语言和环境。
它以其简单易用、高效快捷的特点，受到了众多研究者、工程师和学生的喜爱。
下面是对MATLAB程序设计教程的总结。
整体结构：MATLAB程序一般由多个函数文件和脚本文件组成，其中主要的计算功能和算法实现都在函数文件中完成，而脚本文件主要用于调用和展示函数文件的功能。
1. 变量和数据类型：MATLAB中的变量是不需要事先声明的，可以根据需要直接赋值创建。
常用的数据类型有数值型、字符串、逻辑型和结构数组等。
数值型包括整型、浮点型和复数型，可以进行基本的算术运算，并且具有丰富的内置数学函数。
2. 控制流程：MATLAB中的控制流程语句包括条件语句和循环语句。
条件语句包括if-else语句和switch-case语句，用于根据不同的条件执行不同的代码块。
循环语句包括for循环和while循环，用于重复执行某个代码块。
3. 函数和脚本：函数是MATLAB程序设计的核心，用于封装和重复使用代码。
函数文件以.m为后缀名，包含函数名、输入参数和输出参数等。
脚本文件以.m为后缀名，也是一段可执行的MATLAB代码，主要用于调用和展示函数文件中的功能。
4. 矩阵和向量运算：MATLAB以矩阵和向量为基本的数据结构，支持矩阵和向量的运算和操作。
矩阵和向量运算可以使用MATLAB提供的丰富的运算符和函数，如加法、减法、乘法、除法、转置、逆矩阵、特征值等。
5. 图形绘制和数据可视化：MATLAB提供了强大的图形绘制功能，可以用于生成各种类型的二维和三维图形。
可以通过简单的命令和函数实现数据的可视化，如线图、散点图、柱状图、三维图等。
同时，还可以通过设置图形属性和样式来美化图形的效果。
6. 文件输入输出和数据处理：MATLAB可以进行文件的读写操作，包括文本文件、二进制文件、图像文件等。
可以使用内置的函数读取和处理数据文件，进行数据分析和处理。
MATLAB经典教程(全)PPT课件
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信号时域分析和频域分析
时域分析
研究信号随时间变化的规律，包括波形、幅度、频率、相位等。
频域分析
将信号转换为频域表示，研究信号的频谱结构和频率特性，包括幅 度谱、相位谱、功率谱等。
时域与频域关系
时域和频域是信号分析的两个方面，它们之间存在对应关系，可以 通过傅里叶变换相互转换。
数字信号处理基础
数字信号表示
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分，如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数，以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
数据统计描述性分析
描述性统计量
介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等常见 描述性统计量的计算方法和意义。
数据分布形态
通过直方图、箱线图等图形展示数据的分布形态 ，帮助用户了解数据的整体特征。
数据间关系
探讨协方差、相关系数等统计量在揭示数据间关 系方面的应用。
数据可视化方法
二维图形绘制
详细讲解MATLAB中二维图形的绘制方法，包括线图、散点图、 柱状图等。
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
设A为n阶方阵，若存在数λ和n维非零向量x，使得Ax=λx ，则称λ为A的特征值，x为A的对应于特征值λ的特征向量 。
特征值与特征向量的性质
包括特征值的和等于方阵对角线元素之和、特征值的积等 于方阵的行列式等性质。
MATLAB求解
使用MATLAB内置函数`eig`求解方阵的特征值和特征向量 。
matlab教程(全)09Matlab程序设计
2020/11/8
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14
5.5 Matlab矩阵分析与处理
5.5.1 特殊矩阵 常见的特殊矩阵有零矩阵、幺矩阵、单位矩阵等，这类特殊矩阵在应用
中具有通用性。 1、通用的特殊矩阵 常用的产生通用殊矩阵的函数有： zeros：产生全0矩阵（零矩阵）。 ones： 产生全1矩阵（幺矩阵）。 eye： 产生单位矩阵。 rand：产生0~1间均匀分布的随机矩阵。 randn：产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵。
5.4.1 程序调试概述 一般说来，应用程序的错误有两类，一类是语法错误，另一类是运行时
的错误。语法错误，给出相应的错误信息，并标出错误在程序中的行 号。例如：输入下列程序： A = 87；
B = 9.3;
C = A+*B; 系统将给出错误信息：
??? Error: File: Untitled1.m Line: 3 Column: 7
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4
说明：
将以上函数文件以文件名fcircle.m保存，然后在命令窗口调用。
[s,p] = fcircle(10) 输出结果是： s=
314.1593 p=
62.8319 采用help命令或lookfor命令可以显示出注释说明部分的内容。 help fcircle 屏幕显示
进行存取和修改。
全局变量用global命令定义，格式为：
global 变量名
例5.13 全局变量应用示例。
先建立函数文件wadd.m，该函数将输入的参数加权相加：
function f = wadd(x,y)
《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程序设计教程总结
MATLAB程序设计教程总结MATLAB程序设计教程总结MATLAB程序设计教程总结一、MATLAB操作基础1、MATLAB的主要功能：（1）数值计算和符号计算功能（2）绘图功能（3）编辑语言功能（4）拓展功能2、MATLAB的安装为执行安装盘上的setp.exe文件来启动安装过程，然后按照系统提示进行操作即可。
3、MATLAB的六种操作界面：主窗口、命令窗口、工作空间窗口、当前目录窗口、命令历史窗口、start按钮。
4、MATLAB可通过path命令或对话框设置搜索路径。
5、进入MATLAB帮助界面的3种方法：（1）单击MATLAB主窗口工具栏中的help按钮（2）选择help菜单中前4项的任意一项（3）在命令窗口中输入helpwith、helpdesk或doc命令6、Help、lookfor及模糊查询为MATLAB帮助命令二、MATLAB矩阵及计算1、在MATLAB中变量名是以字母开头，后接字母、下划线的字符序列，最多允许有63个字符，且变量区分大小写，关键字和函数名不能作为变量名。
2、预定义变量：ans、eps、pi、i、j、inf、Inf、NaN、nan、nargin、nargout、realmax、realmin、lasterr、lastwarn。
3、Clear命令删除工作空间中的变量，who和whos用于显示在工作空间中一直驻留的变量名清单。
4、数据输出格式有：formatshort、formatshorte、formatlong、formatlonge、formatbank、formathex、formatt。
5、矩阵的拆分：（1）利用冒号表达式获得子矩阵（2）利用空矩阵删除矩阵的元素（3）利用reshpe(A,m,n)函数可以改变矩阵形状.6、特殊矩阵：zeros,ones,eye,rand.randn,magic(n),vander(n),hilb(n)7、算术运算包括基本算数运算、点运算和关系运算符。
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
第4章MATLAB程序设计
例 求一个值n，使n！最大但小于1050。 MATLAB程序如下： %初始化 r=1;k=1; 执行后结果如下： %做循环 The 41！Is while r<1e50 3.345253e+049 r=r*k; k=k+1; end k=k-1;r=r/k;k=k-1; % 输出结果 disp(['The',num2str(k),'!is',num2str(r)])
4.2.3 循环结构 for 循环：可完成指定次重复的循环，且在循环开 始之前，就知道代码重复的次数。
while 循环：while语句可完成不定次重复的循 环，与for语句不同，每次循环前要先判断条件 是否满足，再决定循环是否进行。
例 利用rand函数产生10个随机数，然后利用嵌套 for循环进行从小到大排序。
2 1.5 1 0.5 0 150 100 50
然后通过调用函数fun计算出z， 并利用mesh绘制出网格线。 编写的脚本文件如下： % 坐标系准备 x=[0:.02:2]; y=[-2:.02:0]; % 调用函数计算函数值 z=fun(x,y); % 绘图 figure mesh(z)
150 100 50
4.3.2 函数的调用 函数调用的一般格式如下： [输出实参表] = 函数名(输入实参表) 要注意的是，函数调用时各实参出现的顺 序、个数，应与函数定义时形参的顺序、 个数一致，否则会出错。函数调用时，先 将实参传递给相应的形参，从而实现参数 传递，然后再执行函数的功能。
例 对于函数
z ( x 1)2 ( y 1)2
fprintf函数中，format字符中常常会使用到一些特 殊字符来灵活的实现一些显示功能 format string 结果 %d %e %f %g 把值作为整数来处理 用科学记数法来显示数据 用于格式化浮点数，并显示这个 数 用科学记数格式，或浮点数格式， 根据那个表示的数位短，显示那 个 转到新的一行
2024版matlab教程(完整版)
01 MATLABChapterMATLAB简介MATLAB是一种高级编程语言和环境，主要用于数值计算、数据分析、信号处理、图像处理等多种应用领域。
MATLAB具有简单易学、高效灵活、可视化强等特点，被广泛应用于科研、工程、教育等领域。
MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行各种复杂的数学计算和数据分析。
MATLAB安装与启动MATLAB界面介绍工作空间用于显示当前定义的所有变量及其值。
命令历史记录了用户输入过的命令及其输出结果。
基本运算与数据类型02矩阵运算与数组操作Chapter01020304使用`[]`或`zeros`、`ones`等函数创建矩阵创建矩阵使用`size`函数获取矩阵大小矩阵大小通过下标访问矩阵元素，如`A(i,j)`矩阵元素访问使用`disp`或`fprintf`函数显示矩阵信息矩阵信息矩阵创建与基本操作对应元素相加，如`C = A+ B`加法运算矩阵运算对应元素相减，如`C = A-B`减法运算数与矩阵相乘，如`B = k *A`数乘运算使用单引号`'`进行转置，如`B = A'`转置运算满足乘法条件的矩阵相乘，如`C = A * B`矩阵乘法使用`inv`函数求逆矩阵，如`B = inv(A)`逆矩阵数组创建数组大小数组元素访问数组操作数组操作01020304线性方程组求解数据处理与分析特征值与特征向量图像处理矩阵与数组应用实例03数值计算与数据分析Chapter数值计算基础MATLAB基本运算数值类型与精度变量与表达式函数与脚本数据分析方法数据导入与预处理学习如何导入各种格式的数据（如Excel、CSV、TXT等），并进行数据清洗、转换等预处理操作。
数据统计描述掌握MATLAB中数据统计描述的方法，如计算均值、中位数、标准差等统计量，以及绘制直方图、箱线图等统计图表。
数据相关性分析学习如何在MATLAB中进行数据相关性分析，如计算相关系数、绘制散点图等。
MATLAB程序设计第一讲
• 2．lookfor命令 help命令只搜索出那些关键字完全匹配的结 果，lookfor命令对搜索范围内的M文件进 行关键字搜索，条件比较宽松。 lookfor命令只对M文件的第一行进行关键 字搜索。若在lookfor命令加上-all选项，则 可对M文件进行全文搜索。
2．绘图功能 MATLAB提供了两个层次的绘图操作：一 种是对图形句柄进行的低层绘图操作，另 一种是建立在低层绘图操作之上的高层绘 图操作。 利用MATLAB的高级图形命令可以轻而易 举地绘制二维、三维乃至四维图形，并可 进行图形和坐标的标识、视角和光照设计、 色彩精细控制等等。
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。
1.5 变量和数据操作
1.5.1 变量与赋值 1．变量命名规则 (i).变量名必须是以字母开头，后可接字 母、数字或下划线; (ii). 变量名最多不超过63个字符; (iii).变量名严格区分字母的大小写。
2．赋值语句 (1) 变量=表达式 (2) 表达式 其中表达式是用运算符将有关运算量连接 起来的式子，其结果可以是一个数值，也 可以是一个矩阵。 • MATLAB书写表达式的规则与“手写算式” 差不多相同。 • 如果一个指令过长可以在结尾加上...（代表 此行指 令与下一行连续）。
matlab教程ppt(完整版)
与Maple、Mathematica数学计算软件相比，MATLAB以数值计算见长，而 Maple等以符号运算见长，能给出解析解和任意精度解，而处理大量数据的能力 远不如MATLAB。
• 2002年7月，推出了Matlab 6.5(R13)，在这一版本中Simulink升级到了5.0，性能有 了很大提高，另一大特点是推出了JIT程序加速器，Matlab的计算速度有了明显的 提高。 • 2005年9月，推出了MAILAB 7.1(Release14 SP3)，在这一版本中Simulink升级到了 6.3，软件性能有了新的提高，用户界面更加友好。值得说明的是，Matlab V7.1版 采用了更先进的数学程序库，即“LAPACK”和“BLAS”。
主要参考书 ➢ 《精通MATLAB 6.5》张志涌 等编著，北航出版，2003年 ➢ 《高等应用数学问题的Matlab求解》 薛定宇等著，清华大学出
版社，2004年 ➢ 《Matlab程序设计与应用》 刘卫国主编，高等教育出版社
2023/4/19
Application of Matlab Language
• MathWorks公司，目前仍然是私人企业，并未上市，这和Jack Little个人理念有关， 他认为MATLAB的设计方向应该一直是以顾客的需求与软件的完整性为首要目标，而不是以 盈利为主要目的，因此MATLAB一直是在稳定中求进步，而不会因为上市而遭受股东左右其 发展方向。这也是为什么MATLAB新版本总是姗姗来迟的原因，因为他们不会因为市场的需 求而推出不成熟的产品。此外，由于Jack Little保守的个性，也使得MathWorks不曾跨足 MATLAB/Simulink以外的行业，当前商场上纷纷扰扰的并购或分家，MathWorks完全是 绝缘体。 • Cleve Moler至今仍是该公司的首席科学家，他以60多岁的高龄，还常常亲自进行撰写 程序的工作，非常令人佩服。如果你有数值运算方面的高水平问题，寄到 MathWorks 后， 大部份还是会由 Cleve Moler亲自回答。在1994年，Pentium芯片曾发生Fdiv的bug， 当时Cleve Moler是第一个以软件方式解决此 bug的人，曾一时脍炙人口。
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函数的嵌套调用
在Matlab中，函数可以嵌套调用，即一个函数可以调用别的函数。 一个函数调用自身称为函数的递归调用。 例5.12 利用函数的递归调用，求n！。 n！本身就是以递归的形式定义的：
1,n1 n!n(n1)!,n1
显然，求n！需要求(n-1)!，这时可采用递归调用。 函数如下： function f = factor(n) if n<=1
f = 1; else
f = factor(n-1)*n; %递归调用求(n-1)! end
2020/2/25 星期二
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函数的嵌套调用
在命令文件中调用该函数文件，求 s = 1!+2!+3!+4!+5!。 s = 0; for i = 1:5 s = s + factor(i); end s 在命令窗口运行命令文件，结果如下： s= 153
%2006年2月30日编 s = pi*r*r; p = 2*pi*r;
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说明：
将以上函数文件以文件名fcircle.m保存，然后在命令窗口调用。
[s,p] = fcircle(10) 输出结果是： s=
314.1593 p=
2. 关于注释说明部分 注释说明包括3部分： ① 紧随引导行之后以%开头的第一注释行。 这一行一般包括大写的函数文件名和函数功能简要描述，供lookfor关键词查询和help在线帮 助时使用。 ② 第一注释行及之后连续的注释行。 通常包括函数输入/输出参数的含义及调用格式说明等信息，构成全部在线帮助文本。
examp(x)
examp(x,y’)
examp(x,y,3)
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5.3.4 全局变量与局部变量
Matlab中，函数文件中的变量是局部变量。 如在若干函数中，都把某一变量定义为全局变量，那么这些函数将
共用这个变量。
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5.3.2 函数调用
函数调用的一般格式是： [输出实参表] = 函数名(输入实参表） 注意：函数调用时，各实参出现的顺序、个数，应与函数定义时相同。 例5.11 利用函数文件，实现直角坐标(x,y)与极坐标(ρ,θ)之间的转换。
函数文件：tran.m: function [rho,theta] = tran(x,y) rho = sqrt(x*x+y*y); theta = atan(y/x);
62.8319 采用help命令或lookfor命令可以显示出注释说明部分的内容。 help fcircle 屏幕显示 FCIRCLE calculate the area and perimeter of a circle of radii r
r 圆半径 s 圆面积 p 圆周长
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函数文件examp.m:
function fout = charray(a,b,c)
if nargin == 1
fout = a;end
if nargin == 2
fout = a+b;end if nargin == 3
fout = (a*b*c)/2;
命令文件： x = [1:3];
end
y = [1;2;3];
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5.3.3 函数参数的可调性 Matlab在函数调用上有一个与一般高级语言不同之处：
函数所传递参数数目的可调性，即参数的数量可以改变。
在调用函数时，Matlab用两个预定义变量nargin和nargout分别记录调用该函数时的输入实 参和输出实参的个数。例5.13 nargin用法示例
全局变量的作用域是整个Matlab的工作空间，所有函数都可以对它 进行存取和修改。
全局变量用global命令定义，格式为： global 变量名
例5.13 全局变量应用示例。 先建立函数文件wadd.m，该函数将输入的参数加权相加：
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说明： ③ 与在线帮助文本相隔一空行的注释行。
包括函数文件编写和修改的信息，如作者和版本等。 3、关于return语句
如果在函数文件中插入了return语句，则执行到该语句就结束函数 的执行，流程转至调用该函数的位置。通常也不使用return语句。 例5.10 编写函数文件，求半径为r的圆的面积和周长。 函数文件如下： function [s,p] = fcircle(r) % FCIRCLE calculate the area and perimeter of a circle of radii r % r 圆半径 % s 圆面积 % p 圆周长
调用tran.m的命令文件main1.m: x = input(‘please input x=:’); y = input(‘please input y=:’); [rho,the] = tran(x,y); rho the
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注释说明部分 函数体语句 其中，以function开头的一行为引导行，表示该M文件是一个函数文件。 当输出形参多于一个时，应该用方括号括起来。
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说明：
1. 关于函数文件名 函数文件名通常由函数名再加上扩展名.m组成。当函数文件名与函数名不同时，Matlab将忽略 函数名而确认文件名。因此调用时使用函数文件名。
最好matlab教程全Matlab程序设计剖析
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5.3 函数文件
函数文件是另一种形式的M文件，每一个函数文件都定义一个函数。 Matlab提供的标准函数大部分是由函数文件定义的。 5.3.1 函数文件的基本结构
函数文件由function语句引导，其基本结构为： function 输出形参表 = 函数名（输入形参表）