(完整版)matlab第九讲教案
MATLAB教程第9、10讲
函数文件：tran.m: function [rho,theta] = tran(x,y) rho = sqrt(x*x+y*y); theta = atan(y/x);
2014-7-29
y = input(‘please input y=:’); [rho,the] = tran(x,y); rho the
2014-7-29 Application of Matlab Language 5
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。 调用tran.m的命令文件main1.m:
9
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。 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： function f = wadd(x,y) BETA = 2; global ALPHA BETA s = wadd(1,2) f = ALPHA*x + BETA*y; 输出为： 在命令窗口中输入： s= global ALPHA BETA 5 ALPHA = 1; 2014-7-29 Application of Matlab Language
(完整版)matlab教案9
江苏工业学院教案教学内容（讲稿）备注（包括：教学手段、时间分配、临时更改等）4.4.2 非线性函数的分析1．绘制函数曲线 fplot其格式为：fplot（'函数名',[初值x0,终值xf]），例如，要画出humps函数在x=0~2之间的曲线，可键入fplot('humps', [0,2]), grid得出图4-9所示的曲线。
fplot函数对于快速了解一些复杂特殊函数的波形很有用处。
例如，求其中第一类Bessel函数（见表4-5），可用fplot('besselj (alpha,x) ', [0,10])设alpha为1,2,3时，得到第一类Bessel函数的曲线图。
图4-9 humps函数的曲线2．求函数极值fmin其格式为：fmin('函数名',初值x0,终值xf)，例如，求humps函数在x=0~1.5之间的极小值，则键入m=fmin('humps', 0, 1.5)得m= 0.63703．求函数零点fzero其格式为：fzero('函数名',初猜值x0)例如，求humps函数在x=1 附近的过零点，则键入z=fzero('humps', 1),得z= 1.2995以上给出的是这些函数调用的典型格式，还有其他选项可作为变元，例如fplot('tan', [-2*pi 2*pi -2*pi 2*pi], '*'), grid在第2项变元中增加了y轴的上下限，第3项变元是线型。
所得图形见图4-11（a），读者可从help fplot中得到进一步的信息。
教学内容（讲稿）备注（包括：教学手段、时间分配、临时更改等）MATLAB 5.x中还新增了一个简便画出函数图的命令ezplot（读作easy plot），它连自变量范围都无需规定，其默认的自变量范围为［-2π,2π］。
matlab教程(完整版)ppt课件
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。
5/6/2020
.Matlab Language
4
课程安排
课堂教学：共24学时；（1-12周） 上机试验：共24学时。
（2-13周，周二7-8节，九实401、402、403）
学习成绩： 1)上机实验成绩占30%; 2)考勤 10% ; 3) 考试60% （随堂考试）。
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
MATLAB软件功能之强大、应用之广泛，已成为为21世纪最为重要的科学计算 语言。可见学习掌握这一工具的重要性。
5/6/2020
.Matlab Language
13
1.2 MATLAB产品的体系结构
围绕着MATLAB这个计算核心，形成了诸多针对不同 习使M实用A际MMTA上LATATMLBLAA产ABTBS间 的呢品LimA或核？由uB围 称 专 Bl离心若本这ilnoM文 标 编 行用绕为k散。c就干身M核 数A是k件 译效准模着模s时AT有模就心 据e窗编 生率的L块S块tT间、块是必i与 可ALm口译 成C。集集AB的S要组一u/基视图i生函BlC，（mCi动n了成个础化是+形oP成数k如Bm+态o仿，解极，于M应（用的位而领l方o标库w文Cp系cA真这不其i是一e且用工开域T详o式lk准或r件eTmos统Sr核一同丰集体发新领具，见eLo的这y的可m可tslA建s心b软的富高的提的域箱可tMu）、种执eCBo以nm模所A件模的x/性高产供工的大以i,专编行）cM被CTB、a开产块资能效品的具算概首+L门t译A文l，任iooA+分发T品完源数编家工箱法有先c用器n件这B何语Lk析的的成库B值程族s具还程到在4A于可，e些一言0lB和to应体不，多计语的箱在序网线、连以以c工产种文k仿用系同那个算言计，不包上帮S续将s提具品件Cie真g程结的么，与。算这t断，查助/时Mn、高箱提，Ca序构功应另些增被找文Al+D程的供而T包+能该外工加称是档S。序L列许生编P，，从A还具。为否。的表多成译B其哪有箱如专 已M程运以的器A中一其的果用 有序及T有部他总你工 相L每A：分公数有具 关个B开司已特箱 的本工始或有别工身具着研1的具所箱0手0究应箱提的多、单用，供使个学，
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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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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。
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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。
MATLAB语言及其应用教案
MATLAB语言及其应用教案第一章：MATLAB简介1.1 课程目标让学生了解MATLAB的发展历程及其在工程领域的应用让学生熟悉MATLAB的工作环境让学生掌握MATLAB的基本命令和操作1.2 教学内容MATLAB的发展历程MATLAB的工作环境MATLAB的基本命令和操作1.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习1.4 课后作业熟悉MATLAB的工作环境掌握MATLAB的基本命令和操作第二章：MATLAB基本语法2.1 课程目标让学生了解MATLAB的基本语法规则让学生掌握MATLAB的数据类型和变量让学生熟悉MATLAB的数学运算2.2 教学内容MATLAB的基本语法规则MATLAB的数据类型和变量MATLAB的数学运算2.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习2.4 课后作业熟悉MATLAB的基本语法规则掌握MATLAB的数据类型和变量熟练运用MATLAB的数学运算第三章：MATLAB编程技巧3.1 课程目标让学生了解MATLAB的编程技巧让学生掌握MATLAB的循环和条件语句让学生熟悉MATLAB的函数编程3.2 教学内容MATLAB的编程技巧MATLAB的循环和条件语句MATLAB的函数编程3.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习3.4 课后作业熟悉MATLAB的编程技巧掌握MATLAB的循环和条件语句熟练运用MATLAB的函数编程第四章：MATLAB绘图功能4.1 课程目标让学生了解MATLAB的绘图功能让学生掌握MATLAB的基本绘图命令让学生熟悉MATLAB的绘图技巧4.2 教学内容MATLAB的绘图功能MATLAB的基本绘图命令MATLAB的绘图技巧4.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习4.4 课后作业熟悉MATLAB的绘图功能掌握MATLAB的基本绘图命令熟练运用MATLAB的绘图技巧第五章：MATLAB在信号处理中的应用5.1 课程目标让学生了解MATLAB在信号处理领域的应用让学生掌握MATLAB信号处理的基本方法让学生熟悉MATLAB信号处理的实例5.2 教学内容MATLAB在信号处理领域的应用MATLAB信号处理的基本方法MATLAB信号处理的实例5.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习5.4 课后作业熟悉MATLAB在信号处理领域的应用掌握MATLAB信号处理的基本方法熟练运用MATLAB信号处理的实例第六章：MATLAB在控制系统设计中的应用6.1 课程目标让学生了解MATLAB在控制系统设计领域的应用让学生掌握MATLAB控制系统设计的基本方法让学生熟悉MATLAB控制系统设计的实例6.2 教学内容MATLAB在控制系统设计领域的应用MATLAB控制系统设计的基本方法MATLAB控制系统设计的实例6.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习6.4 课后作业熟悉MATLAB在控制系统设计领域的应用掌握MATLAB控制系统设计的基本方法熟练运用MATLAB控制系统设计的实例第七章：MATLAB在图像处理中的应用7.1 课程目标让学生了解MATLAB在图像处理领域的应用让学生掌握MATLAB图像处理的基本方法让学生熟悉MATLAB图像处理的实例7.2 教学内容MATLAB在图像处理领域的应用MATLAB图像处理的基本方法MATLAB图像处理的实例7.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习7.4 课后作业熟悉MATLAB在图像处理领域的应用掌握MATLAB图像处理的基本方法熟练运用MATLAB图像处理的实例第八章：MATLAB在仿真建模中的应用8.1 课程目标让学生了解MATLAB在仿真建模领域的应用让学生掌握MATLAB仿真建模的基本方法让学生熟悉MATLAB仿真建模的实例8.2 教学内容MATLAB在仿真建模领域的应用MATLAB仿真建模的基本方法MATLAB仿真建模的实例8.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习8.4 课后作业熟悉MATLAB在仿真建模领域的应用掌握MATLAB仿真建模的基本方法熟练运用MATLAB仿真建模的实例第九章：MATLAB在优化计算中的应用9.1 课程目标让学生了解MATLAB在优化计算领域的应用让学生掌握MATLAB优化计算的基本方法让学生熟悉MATLAB优化计算的实例9.2 教学内容MATLAB在优化计算领域的应用MATLAB优化计算的基本方法MATLAB优化计算的实例9.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习9.4 课后作业熟悉MATLAB在优化计算领域的应用掌握MATLAB优化计算的基本方法熟练运用MATLAB优化计算的实例第十章：MATLAB在工程实践中的应用10.1 课程目标让学生了解MATLAB在工程实践领域的应用让学生掌握MATLAB工程实践的基本方法让学生熟悉MATLAB工程实践的实例10.2 教学内容MATLAB在工程实践领域的应用MATLAB工程实践的基本方法MATLAB工程实践的实例10.3 教学方法讲授结合实例演示学生上机操作练习10.4 课后作业熟悉MATLAB在工程实践领域的应用掌握MATLAB工程实践的基本方法熟练运用MATLAB工程实践的实例重点解析本文教案主要介绍了MATLAB语言及其在各个领域的应用。
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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。
第九讲 最优化和微分方程数值解
求解器 Solver ode45
ODE类型 类型 非刚性
特点 一步算法；4，5阶 Runge-Kutta方程 ； 累 方程； 方程 计截断误差达(△ 计截断误差达 △x)3 一步算法；2，3阶 Runge-Kutta方程 ； 累 方程； 方程 计截断误差达(△ 计截断误差达 △x)3 多步法； 算法； 多步法 ； Adams算法 ； 算法 高低精度均可到10 高低精度均可到 - 3 ～ 10-6 采用梯形算法 多步法 ； Gear’ s反向 ’ 反向 数值微分； 数值微分；精度中等 一步法； 阶 一步法 ； 2阶Rosebrock 算法； 算法；低精度 梯形算法； 梯形算法；低精度
2 最优化函数
格式：
x = fmincon(fun,x0,A,b) x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq) x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub) x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon) [x,fval,exitflag] = fmincon(...)
说明 大部分场合的首选 算法 使用于精度较低的 情形
ode23
非刚性
ode113 ode23t ode15s ode23s ode23tb
非刚性 适度刚性 刚性
计算时间比ode45短 短 计算时间比 适度刚性情形 失效时， 若ode45失效时，可 失效时 尝试使用 当精度较低时 ， 计 算时间比ode15s短 算时间比 短 当精度较低时 ， 计 算时间比ode15s短 算时间比 短
2 最优化函数
lsqcurvefit 数据非线性最小二乘拟合 问题模型
min F ( x, xdata) − ydata 2 = min ∑ (F ( x, xdatai ) − ydatai ) x
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04
MATLAB绘图与可视化
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
绘图基础
散点图
描述数据点在二维平面上的分 布情况。
折线图
展示数据随时间或其他变量的 变化趋势。
条形图
用于比较不同类别数据的数值 大小。
饼图
展示数据中各部分所占的比例 。
三维绘图
三维散点图
在三维空间中展示数据点的分布情况。
信号调制与解调
利用MATLAB实现信号的调制（如 FSK、PSK）与解调，以实现信号的 传输与接收。
控制系统实例
控制系统建模
01
使用MATLAB建立控制系统的数学模型，如传递函数、状态方
程等。
控制系统分析与仿真
02
基于建立的模型，进行控制系统性能分析和仿真，如稳定性分
析、时域和频域响应等。
控制策略设计
循环语句
使用`for`循环和`while`循 环实现重复执行代码块。
流程控制结构示例
演示如何使用条件语句和 循环语句实现矩阵的求和 、求积等操作。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数，指定输入参数和输出参数
。
函数体
在函数体内编写实现特定功能 的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用函 数，获取输出结果。
通过交叉验证、性能指标等手段 评估模型的性能，并根据评估结
果对模型进行优化和调整。
THANKS
感谢观看
ห้องสมุดไป่ตู้
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
（完整版）matlab第九讲教案
（完整版）matlab第九讲教案西南科技⼤学本科⽣课程备课教案计算机技术在安全⼯程中的应⽤——Matlab⼊门及应⽤授课教师：徐中慧班级：专业：安全技术及⼯程第九章⾼级绘图课型：新授课教具：多媒体教学设备，matlab 教学软件⼀、⽬标与要求掌握matlab 如何处理三种不同类型的图形⽂件，使⽤句柄图形指定绘图的句柄并调整特性，通过matlab 两种技术的任意⼀种创建动画。
⼆、教学重点与难点本堂课教学的重点与难点在于引导学⽣掌握句柄图形的使⽤，并掌握matlab 创建动画的⽅法。
三、教学⽅法本课程主要通过讲授法、演⽰法、练习法等相结合的⽅法来引导学⽣掌控本堂课的学习内容。
四、教学内容（1）⽕箭垂直向上发射。
在t=0时⽕箭发动机关闭，此时⽕箭的⾼度为海拔500，速度为125m/s ，考虑重⼒加速度，根据等式29.8()125500,02h t t t t =-++f ①创建函数heigh t ，以时间为输⼊变量，⽕箭的飞⾏⾼度为输出变量。
利⽤函数对下⾯的②和③进⾏求解。
②时间增量为0.5秒，变化范围0到30秒，画出函数height 与时间的关系曲线。
③计算⽕箭开始向地⾯降落的时间（可以使⽤函数max ）。
④创建函数height 的函数句柄height_handle 。
⑤以height_handle 作为函数fplot 的输⼊参数，画出0到60秒内的函数曲线。
⑥⽤函数fzero 求⽕箭返回地⾯所⽤的时间（当⽕箭返回地⾯时，函数height 的值应该等于0）。
fzero 是复合函数，可以⽤函数或函数句柄作为输⼊参数。
调⽤⽅法如下：fzero(function_handl e ，x_guess)函数fzero 的两个输⼊参数分别是函数句柄和函数值接近0时的x 的估算值。
读者可以根据绘出的曲线选择合理的x_guess 值。
①function output=height(t)output=-4.9.*t.^2+125.*t+500;②%% two t=0:0.5:30; h=height(t); plot(t,h,'o-r') hold on %% three [a,b]=max(h); t_max=t(b) %% fourheight_handle=@(t) height(t);%% fivefplot(height_handle,[0,60]);%% sixfzero(height_handle,30)（2）①创建匿名函数my_function，计算下式：253x---+x x e②⽤函数fplot画出x在-5到+5之间的函数曲线。
matlab电子课件第九章a
河北理工大学理学院 阎少宏
shaohong@
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第九章
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第九章 句柄图形
（Handle Graphics)
句柄图形是一系列控制图形对象属性的低级绘图函数 的总称。前述的MATLAB高层图形指令都是以句柄图形函数 为基础写成的。 句柄图形能够更精细地控制图形的外观，此外它也是 GUI（graphical user interfaces)设计的基础。 本章介绍MATLAB的图形系统，同时介绍如何控制图 形对象的属性，以绘制所期望的图形。
2、省缺属性
在创建图形对象时,MATLAB并不需要对每个属性加以定义.MATLAB会自 动给对象的每个属性赋予‘厂家’定义的属性值.如果用户希望创建具有个性 的图形,那么就需要通过指令对某些属性进行定义。属性值的这种赋值方式称 为“宗量”赋值方式。
“宗量(arguments)”赋值方式（即通过指令对属性进行定义）既可以在图形创 建时进行，也可以在图形创建后通过修改实现。（后面详细介绍）
第九章
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习惯上，存放句柄的变量都以大写字母“H”开头其余字母为小写。 习惯上，存放句柄的变量都以大写字母“H”开头其余字母为小写。这样 有别于通常的变量（全部小写字母）及全局变量（全部是大写字母） 有别于通常的变量（全部小写字母）及全局变量（全部是大写字母）。 各图形对象的句柄数据格式： 根屏幕 图形窗口 其它对象 0 正整数，表示图形窗口序号. 正整数，表示图形窗口序号. 对应的符点数
面对象
线对象
轴对象 文字对象
像对象
块对象
第九章
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9.1.2 对象属性
1、属性(Properties) ※所有对象都由一组属性来定义它们的特征。属 性由两部分组成：属性名和属性值（PropertyName,Property-Value）即属性二元对 。在创建和 修改指令中,两者总是成对出现的.
第9讲 MATLAB遗传算法
s3’’=11011（27）, s4’’=10000（16）
变异
设变异率pm=0.001。
这样，群体S1中共有
5×4×0.001=0.02
位基因可以变异。 0.02位显然不足 1位，所以本轮遗传操作不 做变异。
● 选择-复制(selection-reproduction)
● 交叉(crossover，亦称交换、交配或杂交)
● 变异(mutation，亦称突变)
选择 - 复制
通常做法是：对于一个规模为 N
的种群 S, 按每个染色体 xi∈S 的选择概率 P(xi) 所决
定的选中机会 , 分 N 次从 S 中随机选定 N 个染色体 ,
(3) 计算各代种群中的各个体的适应度 , 并
对其染色体进行遗传操作,直到适应度最高的个
体(即31（11111）)出现为止。
首先计算种群S1中各个体 s1= 13(01101), s2= 24(11000) s3= 8(01000), s4= 19(10011) 的适应度f (si) 。 容易求得 f (s1) = f(13) = 132 = 169 f (s2) = f(24) = 242 = 576 f (s3) = f(8) = 82 = 64 f (s4) = f(19) = 192 = 361
于是，得到第二代种群S2：
s1=11001（25）, s2=01100（12）
s3=11011（27）, s4=10000（16）
第二代种群S2中各染色体的情况 染色体 s1=11001 s2=01100 s3=11011 适应度 625 144 729 选择概率 0.36 0.08 0.41 积累概率 0.36 0.44 0.85 估计的 选中次数 1 0 2
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西南科技大学本科生课程备课教案计算机技术在安全工程中的应用——Matlab入门及应用授课教师：徐中慧班级：专业：安全技术及工程第九章 高级绘图课型：新授课 教具：多媒体教学设备，matlab 教学软件一、目标与要求掌握matlab 如何处理三种不同类型的图形文件，使用句柄图形指定绘图的句柄并调整特性，通过matlab 两种技术的任意一种创建动画。
二、教学重点与难点本堂课教学的重点与难点在于引导学生掌握句柄图形的使用，并掌握matlab 创建动画的方法。
三、教学方法本课程主要通过讲授法、演示法、练习法等相结合的方法来引导学生掌控本堂课的学习内容。
四、教学内容（1）火箭垂直向上发射。
在t=0时火箭发动机关闭，此时火箭的高度为海拔500，速度为125m/s ，考虑重力加速度，根据等式29.8()125500,02h t t t t =-++f ①创建函数heigh t ，以时间为输入变量，火箭的飞行高度为输出变量。
利用函数对下面的②和③进行求解。
②时间增量为0.5秒，变化范围0到30秒，画出函数height 与时间的关系曲线。
③计算火箭开始向地面降落的时间（可以使用函数max ）。
④创建函数height 的函数句柄height_handle 。
⑤以height_handle 作为函数fplot 的输入参数，画出0到60秒内的函数曲线。
⑥用函数fzero 求火箭返回地面所用的时间（当火箭返回地面时，函数height 的值应该等于0）。
fzero 是复合函数，可以用函数或函数句柄作为输入参数。
调用方法如下：fzero(function_handl e ，x_guess)函数fzero 的两个输入参数分别是函数句柄和函数值接近0时的x 的估算值。
读者可以根据绘出的曲线选择合理的x_guess 值。
①function output=height(t)output=-4.9.*t.^2+125.*t+500;②%% two t=0:0.5:30; h=height(t); plot(t,h,'o-r') hold on %% three [a,b]=max(h); t_max=t(b) %% fourheight_handle=@(t) height(t);%% fivefplot(height_handle,[0,60]);%% sixfzero(height_handle,30)（2）①创建匿名函数my_function，计算下式：253x---+x x e②用函数fplot画出x在-5到+5之间的函数曲线。
函数句柄可以作为函数fplot的输入参数。
③在此x范围内，用函数fminbnd求函数的最小值。
fminbnd是复合函数，其输入参数可以是函数也可以是函数句柄。
调用方法如下：fminbnd(function_handle,xmin,xmax)函数fminbnd有三个输入参数：函数句柄、x的最小值和x的最大值。
利用该函数求在x的最小值和最大值之间函数的最小值。
my_function=@(x) -x.^2-5.*x+exp(x);fplot(my_function,[-5,5]);a=fminbnd(my_function,-5,5)（3）西科大安家费提取利息计算。
根据相关规定我国公民个人每月收入超过2000元需缴纳个人所得税。
我国个人所得税采用阶梯税率，当月收入越高，所缴税款越多。
西科大安家费的提取有多种形式：可以一次性提取，也可以等额多次提取。
问题1：编写函数M文件，计算每月定额提取一定数额的安家费所缴纳的税款及提取期限。
（假设每月工资收入为4000元）问题2：调用问题1编写的函数M文件，绘制总税款随定额提取金额和总税款随提取期限变化的二维图形⏹问题一①定义主函数M文件；②计算当月应缴税工资部分；③调用子函数计算缴纳的总税款和缴税的总期限；④编写子函数计算每月应缴纳的税款。
输入：安家费总金额，每月提取定额输出：缴纳的总税款，缴税期限⏹问题二①建立脚本M文件②调用问题一建立的函数文件，计算总利息和提取期限③计算总利息随每月安家费提取金额变化的二维图形④计算总利息随提取期限变化的二维图形（1）function [tax,duration]=mytax(s,x)Y=4000+x;Y1=Y-2000;if rem(s,x)==0duration=s./x;tax=(myfunction(Y1)-myfunction(4000)).*duration;else duration=fix(s./x)+1;b=myfunction(s-x.*(duration-1));tax=myfunction(Y1).*(duration-1)-myfunction(4000).*duration+b;endfunction tax=myfunction(a)if a<=5000tax=500*0.05+1500*0.1-25+(a-2000)*0.15;elseif 5000<a<=20000tax=500*0.05+1500*0.1+3000*0.15+(a-5000)*0.2;elseif 20000<a<=40000tax=500*0.05+1500*0.1+3000*0.15+15000*0.2+(a-20000)*0.25else disp('error')end（2）x=2500:100:40000;[a,b]=mytax(80000,x);subplot(2,1,1)plot(x,a,'-')xlabel('money/permonth')ylabel('tax')gridsubplot(2,1,2)plot(b,a,'-')xlabel('month')ylabel('tax')grid引言工程中常用的基本图形是x-y坐标、极坐标和曲面等图形，常用于商业用途的图形是饼图、条形图和柱状图。
Matlab提供了重要的图形控制功能，使人们不仅可以处理图形（如数字照片），还能够创建物理过程的数据和模型的三维表示（曲面图形除外）。
图像的相关特性引入。
绝大多数的图形图像软件教程都会浅显地介绍一下位图、矢量图、分辨率、像素等基本概念。
网上也有很多文章可以查阅了。
矢量图矢量图使用线段和曲线描述图像,所以称为矢量,同时图形也包含了色彩和位置信息。
例如树叶的矢量图,就是利用大量的点连接成曲线来描述树叶的轮廓线.然后根据轮廓线,在图像内部填充一定的色彩. 矢量图更多的用于工程作图中，比如我们用CAD作的图。
位图位图就是我们称为像素的一格一格的小点来描述图像.大家的计算机屏幕其实就是一张包含大量像素点的网格.在位图中,上面我们看到的树叶图像将会由每一个网格中的像素点的位置和色彩值来决定.每一点的色彩是固定的,当我们在更高分辨率下观看图像时,每一个小点看上去就像是一个个马赛克色块, 像素像素指一幅位图里面最小组成单位，像素不能再被划分为更小的单位。
在一般情况下，它是一块正方形，带有颜色、明暗、相对于整个图像的坐标等信息，一定数量的颜色有别的正方形小块排列组合，用以表示一幅点阵图像，也就是位图图像。
通过数码相机拍摄、扫描仪扫描或位图软件输出的图像都是位图。
分辨率分辨率：像素不可以再被划分为更小的点，但实际上像素是有大有小的。
单位面积内容纳的正方形小块的数目，就是一幅图像的分辨率。
单位面积内，容纳的像素越多，单个像素也越小，图像质量越高；反之，单位面积内容纳的像素越少，单个像素越大，图像质量越低。
为表示方便，图像分辨不用面积来表示，而是用矩形的一边上的单位长度内所容纳的像素数来表示，长度单位一般是英寸，我们常说的印刷图像的分辨率是300，即表示这幅图像一英寸长度（合2.54厘米）内含有300个像素，一平方英寸内则有9万像素。
数字图像在计算机上以位图(bitmap)的形式存在,位图是一个矩形点阵，其中每一点称为像素(pixel)，像素是数字图像中的基本单位。
一幅m×n大小的图像，是由m×n个明暗度不等的像素组成的。
数字图像中各个像素所具有的明暗程度由灰度值(gray level)所标识。
灰度是指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255 ，黑色为0。
而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。
故黑白图片也称灰度图像，在医学、图像识别领域有很广泛的用途对于黑白图像，每个像素用一个字节数据来表示，而在彩色图像中，每个像素需用三个字节数据来表述。
彩色图像可以分解成红(R)、绿(G)、蓝(B)三个单色图像，任何一种颜色都可以由这三种颜色混合构成。
在图像处理中，彩色图像的处理通常是通过对其三个单色图像分别处理而得到的。
（1）图像因为Matlab是一个矩阵运算程序，所以它将图像存储为矩阵。
在图像存储于矩阵中时，通常从图像的左上角开始，由左向右，自上而下来表示数据。
在Matlab中有两个函数采用这种格式显示图像，它们分别是image和imagesc。
imshow也常用。
在图像存储于矩阵中时，通常从图像的左上角开始，由左向右，自上而下来表示数据。
最大正值通常表示红色。
最小值通常表示蓝色。
Eg:x=[1:99;2:100;3:101];imagesc(x)EG: peaks①图像类型Matlab可以识别三种不同的存储和表示图像的技术：●亮度（或灰度）图像。
●索引图像。
●RGB（或真彩色）图像。
关键概念：两个函数用于显示图像，即imagesc和image。
亮度（或灰度）图像利用尺度图像函数（imagesc）可以将山峰函数表示为灰度图像。
在这种方法中，图像的色彩取决于色图。
对存储于图像矩阵中的数值进行标度，并将其与一幅已知的图相关联。
图jet colormap是默认的方式。
当显示的参数与实际色彩不相关时，这种方法具有较好的运行效果。
例如：函数peaks通常用于比较山峰和山谷的范围，但是用红色表示海拔高度并不明确，从美学的角度看，这是可以随意选择的。
色图也可以提高图像中感兴趣的特征。
观察这样一个例子，传统的X光图像是胶片曝光后产生的结果，现如今许多X光图像不再使用胶片，而是被处理为数字图像，并存储在数据文件中。
因为X光图像的亮度与颜色无关，所以根据需要可随意对文件进行操作。
Matlab中包含一个实例文件，是一张数字化的脊椎X光胶片图像，该图像适用于尺度图像函数显示。
下载文件：load spine该文件包含许多矩阵（查看工作窗口）。
灰度矩阵被命名为X(大写)，表示为imagesc(x)该函数所产生的图像的颜色取决于当前的colormap,其默认状态为jet。