MATLAB实验报告16_6
matlab信号与系统实验报告
实验一 基本信号的产生与运算一、 实验目的学习使用MATLAB 产生基本信号、绘制信号波形、实现信号的基本运算。
二、 实验原理MATLAB 提供了许多函数用于产生常用的基本信号：如阶跃信号、脉冲信号、指数信号、正弦信号和周期方波等等。
这些信号是信号处理的基础。
1、 利用MATLAB 产生下列连续信号并作图。
（1）51),1(2)(<<---=t t u t x （2）300),32sin()(3.0<<=-t t e t x t （3）1.01.0,3000cos 100cos )(<<-+=t t t t x （4）2000),8.0cos()1.0cos()(<<=t t t t x ππ 答：（1）、>> t=-1:0.02:5; >> x=(t>1);>> plot(t,-2*x);>> axis([-1,5,-3,1]);>> title('杨婕婕 朱艺星'); >> xlabel('x(t)=-2u(t-1)');（2）、>> t=0:0.02:30;>> x=exp(-0.3*t).*sin(2/3*t);>> plot(t,x);>> title('杨婕婕朱艺星');>> xlabel('x(t)=exp(-0.3*t).*sin(2/3*t)');因为原函数在t=15后x(t)取值接近于零，所以将横坐标改成0到15，看得更清晰axis([0,15,-0.2,0.6]);（3）>> t=-0.1:0.01:0.1;x=cos(100*t)+cos(3000*t);plot(t,x);>> title('杨婕婕朱艺星');>>xlabel('x=cos(100*t)+cos(3000*t)');因为t的间隔取太大，以至于函数不够准确，缩小t的间隔：t=-0.1:0.002:0.2;x=cos(100*t)+cos(3000*t);plot(t,x);title('杨婕婕')>> t=-0.1:0.0001:0.1;x=cos(100*t)+cos(3000*t);>> plot(t,x);title('杨婕婕朱艺星');>> xlabel('x=cos(100*t)+cos(3000*t)');（4）、t=0:0.01:200;>> x=cos(0.1*pi*t).*cos(0.8*pi*t);>> plot(t,x);>> title('杨婕婕朱艺星');>> xlabel('x=cos(0.1*pi*t).*cos(0.8*pi*t)');因为为周期函数，可以将横坐标t间隔扩大以便于观察图像>> axis([0,30,-1,1]);2、利用MATLAB 产生下列离散序列并作图。
matlab实验报告
2015秋2013级《MATLAB程序设计》实验报告实验一班级：软件131姓名：陈万全学号：132852一、实验目的1、了解MATLAB程序设计的开发环境，熟悉命令窗口、工作区窗口、历史命令等窗口的使用。
2、掌握MATLAB常用命令的使用。
3、掌握MATLAB帮助系统的使用。
4、熟悉利用MATLAB进行简单数学计算以及绘图的操作方法。
二、实验内容1、启动MATLAB软件，熟悉MATLAB的基本工作桌面，了解各个窗口的功能与使用。
图1 MATLAB工作桌面2、MATLAB的常用命令与系统帮助:(1)系统帮助help：用来查询已知命令的用法。
例如已知inv是用来计算逆矩阵，键入help inv即可得知有关inv命令的用法。
lookfor：用来寻找未知的命令。
例如要寻找计算反矩阵的命令，可键入lookfor inverse，MATLAB即会列出所有和关键字inverse相关的指令。
找到所需的命令後，即可用help进一步找出其用法。
(2)数据显示格式:常用命令：说明format short 显示小数点后4位（缺省值）format long 显示15位format bank 显示小数点后2位format + 显示+，-，0format short e 5位科学记数法format long e 15位科学记数法format rat 最接近的有理数显示(3)命令行编辑：键盘上的各种箭头和控制键提供了命令的重调、编辑功能。
具体用法如下：↑----重调前一行（可重复使用调用更早的）↓----重调后一行→----前移一字符←----后移一字符home----前移到行首end----移动到行末esc----清除一行del----清除当前字符backspace----清除前一字符(4)MATLAB工作区常用命令：who--------显示当前工作区中所有用户变量名whos--------显示当前工作区中所有用户变量名及大小、字节数和类型disp(x) -----显示变量X的内容clear -----清除工作区中用户定义的所有变量save文件名-----保存工作区中用户定义的所有变量到指定文件中load文件名-----载入指定文件中的数据三、源程序和实验结果1、在命令窗口执行命令完成以下运算，观察workspace 的变化，记录运算结果。
MATLAB全部实验及答案
MATLAB全部实验及答案实验一、MATLAB基本操作实验内容及步骤1、命令窗口的简单使用（1）简单矩阵的输入（2）求[12+2×(7-4)]÷32的算术运算结果2、有关向量、矩阵或数组的一些运算（1）设A=15；B=20；求C=A+B与c=a+b？（2）设A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，B=[9 8 7;6 5 4;3 2 1]；求A*B与A.*B？A*B就是线代里面的矩阵相乘 A.*B是对应位置的元素相乘（3）设a=10，b=20；求i=a/b=0.5与j=a\b=2？（4）设a=[1 -2 3;4 5 -4;5 -6 7]请设计出程序，分别找出小于0的矩阵元素及其位置（单下标、全下标的形式），并将其单下标转换成全下标。
clear,clca=[1 -2 3;4 5 -4;5 -6 7];[x,y]=find(a<0);c=[];for i=1:length(x)c(i,1)=a(x(i),y(i));c(i,2)=x(i);c(i,3)=y(i);c(i,4)=(y(i)-1)*size(a,2)+x(i);endc（5）在MATLAB命令行窗口运行A=[1,2;3,4]+i*[5,6;7,8]；看结果如何？如果改成运行A=[1,2;3,4]+i[5,6;7,8]，结果又如何？前面那个是虚数矩阵，后面那个出错（6）请写出完成下列计算的指令：a=[1 2 3;3 4 2;5 2 3]，求a^2=？,a.^2=？a^2= 22 16 1625 26 2326 24 28a.^2=1 4 99 16 425 4 9（7）有一段指令如下，请思考并说明运行结果及其原因clearX=[1 2;8 9;3 6];X( : ) 转化为列向量（8）使用三元组方法，创建下列稀疏矩阵2 0 8 00 0 0 10 4 0 06 0 0 0方法一：clear,clcdata=[2 8 1 4 6];ir=[1 1 2 3 4 ];jc=[1 3 4 2 1];s=sparse(ir,jc,data,4,4);full(s)方法二：不用三元组法clear,clca=zeros(4,4);a(1,[1,3])=[2,8];a(2,4)=1;a(3,2)=4;a(4,1)=6;a（9） 写出下列指令的运行结果>> A = [ 1 2 3 ]; B = [ 4 5 6 ];>> C = 3.^A>> D = A.^B3、 已知⎪⎭⎫ ⎝⎛+⋅=-334sin 234πt e y t 若需要计算t ∈[-1,1]，取间隔为0.01，试计算出相对应的y 值。
(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实验(西北农林科技大学)
课程实验报告学年学期2015-2016学年第2学期课程名称MATLAB与科学计算实验名称实验一 MATLAB环境与数值计算实验室测量测绘实验中心计算机室专业年级土木13级学生姓名学生学号 20130提交时间 2016-06-02 成绩任课教师王增红水利与建筑工程学院实验一 MATLAB环境与数值计算1、目的和要求（1）熟练掌握MATLAB的启动和退出、MATLAB的命令窗口；常用选单和工具栏，通过实例初步认识对MATLAB的命令和程序运行等。
（2）熟练掌握MATLAB变量的使用；（3）熟练掌握矩阵的创建、掌握MATLAB的矩阵和数组的运算；（4）熟悉MATLAB多项式的运用，掌握MATLAB的拟合和插值方法、积分运算和统计运算。
2、内容和步骤参见教材实验一、二。
3、实验报告提交要求（1）用MALTAB命令和M程序两种方式求解三元一次方程组。
答：以求解三元一次方程组{2a−b+3c=53a+b−5c=54a−b+c=9为例：（2）用MALTAB命令和M程序两种方式求解3×3复数矩阵的模和相角。
答：（3）创建一个4╳4矩阵，求逆矩阵、产生对角矩阵、求矩阵的秩等。
（5）创建一个一元四次多项式，进行多项式求值，求根计算。
432（6）创建一个一元三次多项式，取十个不同自变量值，计算多项式的值，并分别进行一阶、二阶拟合，图示原始数据和拟合结果（7）自建一个一元三次多项式，取十个不同自变量值，计算多项式的值，并用线性、相邻点和三次插值，图示其插值结果。
解：（8）给出多组温度的测定值（内含平均温度、最低、最高温度），并求其平均温度、最低、最高温度的平均值、标准差等。
解：>> a=fix(40*rand(6,3)+1)a =39 32 2820 39 3133 27 306 2 1617 34 2737 38 7>> mean(a) %各列的平均值ans =25.3333 28.6667 23.1667 >> std(a) %各列的标准差ans =13.0639 13.7647 9.5795课程实验报告学年学期2015-2016学年第2学期课程名称MATLAB与科学计算实验名称实验二 MATLAB的符号计算与可视化实验室测量测绘实验中心计算机室专业年级土木13级学生姓名学生学号提交时间 2016-06-02成绩任课教师王增红水利与建筑工程学院实验二 MATLAB的符号计算与可视化1、目的和要求（1）熟练掌握MATLAB符号表达式的创建、代数运算及化简。
MATLAB实验指导书
实验一MATLAB集成环境使用与运算基础一、实验目的1．熟悉启动和退出MA TLAB的方法。
2．熟悉MATLAB命令窗口的组成。
3．掌握建立矩阵的方法。
4．掌握MATLAB各种表达式的书写规则以及常用函数的使用。
二、实验原理1．MA TLAB的启动MATLAB系统的启动有三种常见方法：1）使用Windows“开始”菜单。
2）运行MATLAB系统启动程序MA TLAB.exe。
3）利用快捷方式。
2．MA TLAB系统的退出要退出MA TLAB系统，也有三种常见方法：1）在MA TLAB主窗口File菜单中选择Exit MATLAB 命令。
2）在MA TLAB命令窗口输入Exit或Quit命令。
3）单击MATLAB主窗口的“关闭”按钮。
3．MA TLAB帮助窗口进入帮助窗口可以通过以下三种方法：1）单击MATLAB主窗口工具栏中的help按钮。
2）在命令窗口中输入helpwin、helpdesk或doc。
3）选择help菜单中的“MA TLAB help”选项。
4．MA TLAB帮助命令1）help命令在MA TLAB命令窗口直接输入help命令将会显示当前帮助系统中所包含的所有项目，即搜索路径中所有的目录名称。
同样，可以通过help加函数名来显示该函数的帮助说明。
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。
3）模糊查询用户只要输入命令的前几个字母，然后按tab键，系统就会列出所有以这几个字母开头的命令。
5．赋值语句1）变量＝表达式2）表达式6．矩阵的建立1）直接输入法：将矩阵的元素用方括号括起来，按矩阵行的顺序输入各元素，同一行的各元素之间用空格或逗号分开，不同行的元素之间用分号分开。
2）利用m 文件建立矩阵3）利用冒号表达式建立一个向量 e1:e2:e3 4) 利用linspace 函数产生行向量 linspace(a,b,n).三、实验仪器和设备1．计算机1台。
概率论与数理统计MATLAB上机实验报告
《概率论与数理统计》MATLAB上机实验实验报告一、实验目的1、熟悉matlab的操作。
了解用matlab解决概率相关问题的方法。
2、增强动手能力，通过完成实验内容增强自己动手能力。
二、实验内容1、列出常见分布的概率密度及分布函数的命令，并操作。
概率密度函数分布函数(累积分布函数) 正态分布normpdf(x,mu,sigma) cd f(‘Normal’,x, mu,sigma);均匀分布（连续）unifpdf(x,a,b) cdf(‘Uniform’,x,a,b);均匀分布（离散）unidpdf(x,n) cdf(‘Discrete Uniform’,x,n);指数分布exppdf(x,a) cdf(‘Exponential’,x,a);几何分布geopdf(x,p) cdf(‘Geometric’,x,p);二项分布binopdf(x,n,p) cdf(‘Binomial’,x,n,p);泊松分布poisspdf(x,n) cdf(‘Poisson’,x,n);2、掷硬币150次，其中正面出现的概率为0.5，这150次中正面出现的次数记为X(1) 试计算X=45的概率和X≤45 的概率；(2) 绘制分布函数图形和概率分布律图形。
答:(1)P(x=45)=pd =3.0945e-07P(x<=45)=cd =5.2943e-07(2)3、用Matlab软件生成服从二项分布的随机数，并验证泊松定理。
用matlab依次生成(n=300,p=0.5),(n=3000,p=0.05),(n=30000,p=0.005)的二项分布随机数，以及参数λ=150的泊松分布，并作出图线如下。
由此可以见得，随着n的增大，二项分布与泊松分布的概率密度函数几乎重合。
因此当n足够大时，可以认为泊松分布与二项分布一致。
4、 设22221),(y x e y x f +−=π是一个二维随机变量的联合概率密度函数，画出这一函数的联合概率密度图像。
MATLAB数学实验报告
MATLAB数学实验报告姓名：李帆班级：机械（硕）21学号：2120104008第一次数学实验报告——线性规划问题一，实验问题1，某饲养场饲养动物出售，设每头动物每天至少需要700g蛋白质，30g矿物质，100mg 维生素。
现有五种饲料可供选择，各种饲料的每千克营养成分含量和单价如下表。
是确定既能满足动物生长的营养需要，游客是费用最省的选用饲料方案。
2，某工厂生产甲、乙、丙三种产品，单位产品所需工时分别为2、3、1个；单位产品所需原料分别为3、1、5公斤；单位产品利润分别为2、3、5元。
工厂每天可利用的工时为12个，可供应的原料为15公斤。
为使总利润为最大，试确定日生产计划和最大利润。
二，问题分析1，1）该题属于采用线性规划的方式求出最优解的数学问题。
该题有以下特点，1.目标函数有线性，是求目标函数的最小值;2.约束条件为线性方程组；3.未知变量都有非负限制。
1，2）求解该类问题的方法有图解法，理论解法和软件解法。
图解法常用于解变量较少的线性规划问题。
理论解法要构建完整的理论体系。
目前用于解线性规划的理论解法有：单纯形法，椭球算法等。
在此，我们采用单纯形法的MATLAB软件解法来求解该问题。
1，3）此题中，要求既要满足动物生长的营养需要，又要使费用最省，则使每种饲料的选用量为变量，以总费用的最小值为所求量，同时每种饲料的使用量要符合营养成分的要求。
1，4）在此，首先确定建立线性规划模型。
设饲料i选用量为xi公斤，i=1,2,3,4,5.则有模型：Minz=0.2x1+0.7x2+0.4x3+0.3x4+0.8x5s.t. {3x1+2x2+6x4+18x5>=700;x1+0.5x2+0.2x3+2x4+0.5x5>=300.5x1+x2+0.2x3+2x4+0.8x5>=100Xj>=0,j=1,2,3,4,5解之得：x1=x2=x3=0X4=39.74359X5=25.14603Zmin=32.435902, 1）该问题与第一题分析步骤相似，故只在此写出其线性规划模型Z=2x+3y+5z2x+3y+z<=123x+y+5z<=15三，程序设计流程图第一题：c=[0.2,0.7,0.4,0.3,0.8]A=[3,2,1,6,18;1,0.5,0.2,2,0.5;0.5,1,0.2,2,0.8;1,0,0,0,0;0,1 ,0,0,0;0,0,1,0,0;0,0,0,1,0;0,0,0,0,1]b=[700,30,100,0,0,0,0,0][x,fval]=linprog(c,-A,-b)c =0.2000 0.7000 0.4000 0.3000 0.8000A =3.0000 2.0000 1.0000 6.0000 18.00001.0000 0.5000 0.20002.0000 0.50000.5000 1.0000 0.2000 2.0000 0.80001.0000 0 0 0 00 1.0000 0 0 00 0 1.0000 0 00 0 0 1.0000 00 0 0 0 1.0000b =700 30 100 0 0 0 0 0Optimization terminated.x =0.0000-0.00000.000039.743625.6410fval =32.4359第二题c=[-2 -3 -5]A=[2 3 1;3 1 5]b=[12;15]lb=[0 0 0][x,Z,exitflag,output]=linprog(c,A,b,[],[],lb,[])将上述程序输入matlab。
MATLAB教程课后实验报告题目及解答[第一至第五章]
![MATLAB教程课后实验报告题目及解答[第一至第五章]](https://img.taocdn.com/s3/m/512b4436f111f18583d05a96.png)
MATLAB教程实验报告实验项目名称实验一 Matlab基本操作学生姓名汪德旺专业班级 09数教（1）班学号 0301090131实验成绩日期一. 实验目的和要求1、了解MATLAB 的开发环境。
2、熟悉Matlab的基本操作。
3、掌握建立矩阵的方法。
4、掌握MATLAB各种表达式的书写规则以及常用函数的使用。
5、填写实验报告，实验报告文件取名为report1.doc。
6、于邮件附件形式将实验报告文件report1.doc 发到邮箱*******************，邮件主题为班级学号姓名，如：09数教1班15号张三。
二、实验内容1、先求下列表达式的值，然后显示MATLAB工作空间的使用情况并保存全部变量。
（1）0 122sin851ze =+（2）2212 1ln(0.4552i z x x+⎡⎤==⎢⎥-⎣⎦其中（3）0.30.330.3sin(0.3)ln,22a ae e az a--+=++a=-3.0,-2.9,-2.8,…, 2.8, 2.9,3.0（4）2242,011,12,0:0.5:2.521,23t tz t tt t t⎧≤<⎪=-≤<=⎨⎪-+≤<⎩其中t2.已知：1234413134787,2033657327 A B--⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦求下列表达式的值：（1）A+6*B和A-B+I(其中I为单位矩阵) （2）A*B和A.*B（3）A^3和A.^3（4）A/B和B\A（5）[A,B]和[A([1,3],:);B^2]3、设有矩阵A 和B123453016678910A=,B=17-691112131415023-41617181920970212223242541311⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦（1）求它们的乘积C 。
（2）将矩阵C 的右下角3*2子矩阵赋给D 。
（3）查看MATLAB 工作空间的使用情况。
MATLAB通信系统仿真实验报告
MATLAB通信系统仿真实验报告实验一、MATLAB的基本使用与数学运算目的：学习MATLAB的基本操作，实现简单的数学运算程序。
内容：1-1 要求在闭区间[0，2π]上产生具有10个等间距采样点的一维数组。
试用两种不同的指令实现。
运行代码：x=[0:2*pi/9:2*pi]运行结果：1-2 用M文件建立大矩阵xx=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]代码：x=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]m_mat运行结果：1-3已知A=[5，6;7，8]，B=[9，10;11,12]，试用MATLAB分别计算A+B,A*B,A.*B,A^3，A.^3，A/B,A\B.代码：A=[5 6;7 8] B=[9 10;11 12] x1=A+B X2=A-B X3=A*B X4=A.*B X5=A^3 X6=A.^3 X7=A/B X8=A\B运行结果：1-4任意建立矩阵A，然后找出在[10,20]区间的元素位置。
程序代码及运行结果：代码：A=[12 52 22 14 17;11 10 24 03 0;55 23 15 86 5 ] c=A>=10&A<=20运行结果：1-5 总结：实验过程中，因为对软件太过生疏遇到了些许困难，不过最后通过查书与同学交流都解决了。
例如第二题中，将文件保存在了D盘，而导致频频出错，最后发现必须保存在MATLAB文件之下才可以。
利用Matlab 模拟点电荷电场的分布的仿真实验报告
kQ( x a) kQ( x a) ， 2 2 3/ 2 [( x a ) y ] [( x a) 2 y 2 ]3/ 2 kQy kQy 。 2 2 3/ 2 [( x a ) y ] [( x a) 2 y 2 ]3/ 2
(6a)
Ey
(6b)
可见：Ex 是 x 的奇函数，是 y 的偶函数；Ey 是 x 的偶函数，是 y 的奇函数。Ex 和 Ey 的空间分布比较复杂，需要通过曲面和曲线显示其分布规律。 2 取 E0 = kQ/a 为电场强度单位，则电场强度的分量可表示为
zlabel('\itE_x/kQa\rm^-^2','fontsize',fs)%显示高坐标 axis tight subplot(122); surf(x,y,Ey(X,Y)) box on %紧贴轴 %创建图形窗口 2 %画曲面 %加框
title('等量同号点电荷场强\ity\rm 分量曲面','fontsize',fs)%显示标题 xlabel('\itx/a','fontsize',fs) ylabel('\ity/a','fontsize',fs) %显示横坐标 %显示纵坐标
matlab实验报告
实验仿真一：控制系统中的MATLAB编程应用已知单位负反馈的开环传递函数为：G(s)=ωξω（1）假设自然频率ω给定，取五个不同的阻尼比ξ。
试用MATLAB编程，在同一张图中绘制其单位阶跃响应曲线，并分析阻尼比对二阶动态系统的影响。
取ω=2，ξ=0.25, 0.5, 1，2，4由开环传递函数求出闭环传递函数：G(s)=ωξωω将数据带入闭环传递函数得：G(s)=，ξ则随着ξ的值变化，绘制的曲线将不同。
写入MATLAB程序如下：clearclcnum=4;den1=[1 1 4];sys1=tf(num,den1);den2=[1 2 4];sys2=tf(num,den2);den3=[1 4 4];sys3=tf(num,den3);den4=[1 8 4];sys4=tf(num,den4);den5=[1 16 4];sys5=tf(num,den5);step(sys1,'b-',sys2,'g-',sys3,'r-',sys4,'c-',sys5,'y-',20);图1-1 阻尼比不同的单位阶跃响应曲线图阻尼比对二阶动态系统的影响：随着阻尼比ξ的增大，系统超调量逐渐减小。
当阻尼比大于1时，系统响应曲线为单调曲线，已经没有振荡了。
（2）假设阻尼比ξ给定，取五个不同的自然频率ω。
试用MATLAB编程，在同一张图中绘制其单位阶跃响应曲线，并分析自然频率对二阶动态系统的影响。
取ξ=0.5，ω=0.5，1，2，3， 4将数据带入闭环传递函数得：G(s)=ω，ωω则随着ω的值变化，绘制的曲线将不同写入MATLAB程序如下：clearclcnum1=0.25;den1=[1 0.5 0.25];sys1=tf(num1,den1);num2=1;den2=[1 1 1];sys2=tf(num2,den2);num3=4;den3=[1 2 4];sys3=tf(num3,den3);num4=9;den4=[1 3 9];sys4=tf(num4,den4);num5=16;den5=[1 4 16];sys5=tf(num5,den5);step(sys1,'b-',sys2,'g-',sys3,'r-',sys4,'c-',sys5,'y-',20);图1-2 自然频率不同的单位阶跃响应曲线图自然频率对二阶动态系统的影响：随着自然频率的增加，系统的响应速度加快，而响应曲线的峰值保持不变。
MATLAB通信建模实验仿真实验报告
实验1：上采样与内插一、实验目的1、了解上采样与内插的基本原理和方法。
2、掌握上采样与内插的matlab程序的设计方法。
二、实验原理上采样提高采样频率。
上采样使得周期降低M倍，即新采样周期Tu和原有采样周期Ts的关系是T u=T s/M,根据对应的连续信号x(t),上采样过程从原有采样值x(kT s)生成新采样值x(kT u)=x(kT s/M)。
操作的结果是在每两个采样值之间放入M-1个零值样点。
更实用的内插器是线性内插器，线性内插器的脉冲响应定义如下：上采样值x(kT u)=x(kT s/M)通过与线性内插器的脉冲响应的卷积来完成内插。
三、实验内容仿真正弦波采样和内插，通过基本采样x（k）,用M=6产生上采样x u(k)，由M=6线性内插得到样点序列x i（k）。
四、实验程序% File: c3_upsampex.mM = 6; % upsample factorh = c3_lininterp(M); % imp response of linear interpolatort = 0:10; % time vectortu = 0:60; % upsampled time vectorx = sin(2*pi*t/10); % original samplesxu = c3_upsamp(x,M); % upsampled sequencesubplot(3,1,1)stem(t,x,'k.')ylabel('x')subplot(3,1,2)stem(tu,xu,'k.')ylabel('xu')xi = conv(h,xu);subplot(3,1,3)stem(xi,'k.')ylabel('xi')% End of script file.% File: c3_upsample.mfunction out=c3_upsamp(in,M)L = length(in);out = zeros(1,(L-1)*M+1); for j=1:Lout(M*(j-1)+1)=in(j); end% End of function file.% File: c3_lininterp.m function h=c3_lininterp(M) h1 = zeros(1,(M-1)); for j=1:(M-1) h1(j) = j/M; endh = [0,h1,1,fliplr(h1),0]; % End of script file.四、 实验结果012345678910x0102030405060x u01020304050607080-11x i实验二：QPSK、16QAM信号的散点图、正交、同相分量波形图一、实验目的1、了解QPSK、16QAM调制的基本原理。
(完整版)Matlab学习系列16.数值计算—线代篇
16.数值计算一线代篇一、行列式det(A)――矩阵A的行列式;inv(A) ------ 矩阵A的逆；rank(A) ---- 矩阵A的秩;B(: , i)=b ――将向量b赋给矩阵B的第i行；[A, eye(5)]――在矩阵A右端，拼接5阶单位矩阵；[U,s]=rref(A)――对矩阵A作行变换，U返回A的最简行阶梯形矩阵，s为行向量存储U的各行首个非0元所在列号, len gth(s)即为A的秩;例1用初等行变换法求矩阵A 2 2 1的逆代码:format short g % 省略小数位多余的0A=[1 2 3; 2 2 1; 3 4 3];B=rref([A,eye (3)])%对矩阵[A,I] 进行初等行变换,得到最简行阶梯矩阵Bif(ran k(B(:,1:3))==3)%判断B的前3列是否为单位阵，若是取出后3列，即A逆A仁B(:,4:6)elsedisp('A 不可逆');endX =例2解方程代码:syms x;A=[3 2 1 1;3 2 2-x A 2 1;5 1 3 2;7-x A 2 1 3 2]; D=det(A) f=factor(D) % 对行列式D 进行因式分解 X=solve(D) %求方程“ D = 0”的解运行结果：D = -3*(xA2 - 1)*(xA2 - 2)f =-3*(x - 1)*(x + 1)*(xA2 - 2) -12A(1/2) -2A(1/2)运行结果：1 3 -2 -1.5 -3 2.5-1A1 =-2-1.5 -3 2.5-1二、向量组的线性相关性例3向量组24347132161亠 5 2丄53亠54,-55313157534170求它的秩和一个最大线性无关组，并用来表示其它向量代码：A=[2 -1 3 5;4 -3 1 3;3 -2 3 4; 4 -1 15 17;7 -6 -7 0 ]';% format rat; % 使用分数表示rref(A)运行结果：ans =10021010-350014-500000可见，向量组的秩是3，1, 2, 3是一个最大线性无关组；并且4 2 1 3 2 4 3，5 1 5 2 5 3注：也可以用[R,s]=rref(A); length(s)得到秩。
MATLAB数学实验课后答案
数学实验MATLAB参考答案（重要部分）P20,ex1(5) 等于[exp(1),exp(2);exp(3),exp(4)](7) 3=1*3, 8=2*4(8) a为各列最小值，b为最小值所在的行号(10) 1>=4,false, 2>=3,false, 3>=2, ture, 4>=1,ture(11) 答案表明：编址第2元素满足不等式(30>=20)和编址第4元素满足不等式(40>=10)(12) 答案表明：编址第2行第1列元素满足不等式(30>=20)和编址第2行第2列元素满足不等式(40>=10)P20, ex2(1)a, b, c的值尽管都是1，但数据类型分别为数值，字符，逻辑，注意a 与c相等，但他们不等于b(2)double(fun)输出的分别是字符a,b,s,(,x,)的ASCII码P20,ex3>> r=2;p=0.5;n=12;>> T=log(r)/n/log(1+0.01*p)T =11.5813P20,ex4>> x=-2:0.05:2;f=x.^4-2.^x;>> [fmin,min_index]=min(f)fmin =-1.3907 %最小值min_index =54 %最小值点编址>> x(min_index)ans =0.6500 %最小值点>> [f1,x1_index]=min(abs(f)) %求近似根--绝对值最小的点f1 =0.0328x1_index =24>> x(x1_index)ans =-0.8500>> x(x1_index)=[];f=x.^4-2.^x; %删去绝对值最小的点以求函数绝对值次小的点>> [f2,x2_index]=min(abs(f)) %求另一近似根--函数绝对值次小的点f2 =0.0630x2_index =65>> x(x2_index)ans =1.2500P20,ex5>> z=magic(10)z =92 99 1 8 15 67 74 51 58 4098 80 7 14 16 73 55 57 64 414 81 88 20 22 54 56 63 70 4785 87 19 21 3 60 62 69 71 2886 93 25 2 9 61 68 75 52 3417 24 76 83 90 42 49 26 33 6579 6 13 95 97 29 31 38 45 7210 12 94 96 78 35 37 44 46 5311 18 100 77 84 36 43 50 27 59>> sum(z)ans =505 505 505 505 505 505 505 505 505 505 >> sum(diag(z))ans =505>> z(:,2)/sqrt(3)ans =57.157746.188046.765450.229553.693613.85642.88683.46416.928210.3923>> z(8,:)=z(8,:)+z(3,:)z =92 99 1 8 15 67 74 51 58 4098 80 7 14 16 73 55 57 64 414 81 88 20 22 54 56 63 70 4785 87 19 21 3 60 62 69 71 2886 93 25 2 9 61 68 75 52 3423 5 82 89 91 48 30 32 39 6683 87 101 115 119 83 87 101 115 11910 12 94 96 78 35 37 44 46 5311 18 100 77 84 36 43 50 27 59P 40 ex1先在编辑器窗口写下列M函数，保存为eg2_1.m function [xbar,s]=ex2_1(x)n=length(x);xbar=sum(x)/n;s=sqrt((sum(x.^2)-n*xbar^2)/(n-1));例如>>x=[81 70 65 51 76 66 90 87 61 77];>>[xbar,s]=ex2_1(x)xbar =72.4000s =12.1124P 40 ex2s=log(1);n=0;while s<=100n=n+1;s=s+log(1+n);endm=n计算结果m=37clear;F(1)=1;F(2)=1;k=2;x=0;e=1e-8; a=(1+sqrt(5))/2;while abs(x-a)>ek=k+1;F(k)=F(k-1)+F(k-2); x=F(k)/F(k-1); enda,x,k计算至k=21可满足精度P 40 ex4clear;tic;s=0;for i=1:1000000s=s+sqrt(3)/2^i;ends,toctic;s=0;i=1;while i<=1000000s=s+sqrt(3)/2^i;i=i+1;ends,toctic;s=0;i=1:1000000;s=sqrt(3)*sum(1./2.^i);s,tocP 40 ex5c=[15 14 14 14 14 15 16 18 20 22 23 25 28 ...31 32 31 29 27 25 24 22 20 18 17 16];plot(t,c)P 40 ex6(1)clear;fplot('x^2*sin(x^2-x-2)',[-2,2])x=-2:0.1:2;y=x.^2.*sin(x.^2-x-2);plot(x,y)y=inline('x^2*sin(x^2-x-2)');fplot(y,[-2 2])(2)参数方法t=linspace(0,2*pi,100);x=2*cos(t);y=3*sin(t); plot(x,y)(3)x=-3:0.1:3;y=x;[x,y]=meshgrid(x,y);z=x.^2+y.^2;surf(x,y,z)(4)x=-3:0.1:3;y=-3:0.1:13;[x,y]=meshgrid(x,y);z=x.^4+3*x.^2+y.^2-2*x-2*y-2*x.^2.*y+6;surf(x,y,z)(5)t=0:0.01:2*pi;x=sin(t);y=cos(t);z=cos(2*t);plot3(x,y,z)(6)theta=linspace(0,2*pi,50);fai=linspace(0,pi/2,20);[theta,fai]=meshgrid(theta,fai); x=2*sin(fai).*cos(theta);y=2*sin(fai).*sin(theta);z=2*cos(fai);surf(x,y,z)(7)x=linspace(0,pi,100);y1=sin(x);y2=sin(x).*sin(10*x);y3=-sin(x);plot(x,y1,x,y2,x,y3)page41, ex7x=-1.5:0.05:1.5;y=1.1*(x>1.1)+x.*(x<=1.1).*(x>=-1.1)-1.1*(x<-1.1);plot(x,y)page41,ex8分别使用which trapz, type trapz, dir C:\MATLAB7\toolbox\matlab\datafun\ page41,ex9clear;close;x=-2:0.1:2;y=x;[x,y]=meshgrid(x,y);a=0.5457;b=0.7575;p=a*exp(-0.75*y.^2-3.75*x.^2-1.5*x).*(x+y>1);p=p+b*exp(-y.^2-6*x.^2).*(x+y>-1).*(x+y<=1);p=p+a*exp(-0.75*y.^2-3.75*x.^2+1.5*x).*(x+y<=-1);mesh(x,y,p)page41, ex10lookfor lyapunovhelp lyap>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 0];C=[2 -5 -22;-5 -24 -56;-22 -56 -16];>> X=lyap(A,C)X =1.0000 -1.0000 -0.0000 -1.00002.0000 1.0000 -0.0000 1.0000 7.0000Chapter 3%Exercise 1>> a=[1,2,3];b=[2,4,3];a./b,a.\b,a/b,a\bans =0.5000 0.5000 1.0000ans =2 2 1ans =0.6552 %一元方程组x[2,4,3]=[1,2,3]的近似解ans =0 0 00 0 00.6667 1.3333 1.0000%矩阵方程[1,2,3][x11,x12,x13;x21,x22,x23;x31,x32,x33]=[2,4,3]的特解Exercise 2(1)>> A=[4 1 -1;3 2 -6;1 -5 3];b=[9;-2;1];>> rank(A), rank([A,b]) %[A,b]为增广矩阵ans =3ans =3 %可见方程组唯一解>> x=A\bx =2.38301.48942.0213Exercise 2(2)>> A=[4 -3 3;3 2 -6;1 -5 3];b=[-1;-2;1];>> rank(A), rank([A,b]) ans =3ans =3 %可见方程组唯一解>> x=A\bx =-0.4706-0.2941Exercise 2(3)>> A=[4 1;3 2;1 -5];b=[1;1;1];>> rank(A), rank([A,b])ans =2ans =3 %可见方程组无解>> x=A\bx =0.3311-0.1219 %最小二乘近似解Exercise 2(4)>> a=[2,1,-1,1;1,2,1,-1;1,1,2,1];b=[1 2 3]';%注意b的写法>> rank(a),rank([a,b])ans =3ans =3 %rank(a)==rank([a,b])<4说明有无穷多解>> a\bans =110 %一个特解Exercise 3>> a=[2,1,-1,1;1,2,1,-1;1,1,2,1];b=[1,2,3]';>> x=null(a),x0=a\bx =-0.62550.6255-0.20850.4170x0 =11%通解kx+x0 Exercise 4>> x0=[0.2 0.8]';a=[0.99 0.05;0.01 0.95];>> x1=a*x, x2=a^2*x, x10=a^10*x>> x=x0;for i=1:1000,x=a*x;end,xx =0.83330.1667>> x0=[0.8 0.2]';>> x=x0;for i=1:1000,x=a*x;end,xx =0.83330.1667>> [v,e]=eig(a)v =0.9806 -0.70710.1961 0.7071e =1.0000 00 0.9400>> v(:,1)./xans =1.17671.1767 %成比例，说明x是最大特征值对应的特征向量Exercise 5%用到公式(3.11)(3.12)>> B=[6,2,1;2.25,1,0.2;3,0.2,1.8];x=[25 5 20]'; >> C=B/diag(x)C =0.2400 0.4000 0.05000.0900 0.2000 0.0100 0.1200 0.0400 0.0900 >> A=eye(3,3)-CA =0.7600 -0.4000 -0.0500 -0.0900 0.8000 -0.0100 -0.1200 -0.0400 0.9100 >> D=[17 17 17]';x=A\D x =37.569625.786224.7690%Exercise 6(1)>> a=[4 1 -1;3 2 -6;1 -5 3];det(a),inv(a),[v,d]=eig(a) ans =-94ans =0.2553 -0.0213 0.04260.1596 -0.1383 -0.22340.1809 -0.2234 -0.0532v =0.0185 -0.9009 -0.3066-0.7693 -0.1240 -0.7248-0.6386 -0.4158 0.6170d =-3.0527 0 00 3.6760 00 0 8.3766%Exercise 6(2)>> a=[1 1 -1;0 2 -1;-1 2 0];det(a),inv(a),[v,d]=eig(a) ans =1ans =2.0000 -2.0000 1.00001.0000 -1.0000 1.00002.0000 -3.0000 2.0000v =-0.5773 0.5774 + 0.0000i 0.5774 - 0.0000i-0.5773 0.5774 0.5774-0.5774 0.5773 - 0.0000i 0.5773 + 0.0000id =1.0000 0 00 1.0000 + 0.0000i 00 0 1.0000 - 0.0000i%Exercise 6(3)>> A=[5 7 6 5;7 10 8 7;6 8 10 9;5 7 9 10]A =5 76 57 10 8 76 8 10 95 7 9 10>> det(A),inv(A), [v,d]=eig(A)ans =1ans =68.0000 -41.0000 -17.0000 10.0000-41.0000 25.0000 10.0000 -6.0000-17.0000 10.0000 5.0000 -3.000010.0000 -6.0000 -3.0000 2.0000v =0.8304 0.0933 0.3963 0.3803-0.5016 -0.3017 0.6149 0.5286-0.2086 0.7603 -0.2716 0.55200.1237 -0.5676 -0.6254 0.5209d =0.0102 0 0 00 0.8431 0 00 0 3.8581 00 0 0 30.2887%Exercise 6(4)、(以n=5为例)%关键是矩阵的定义%方法一（三个for）n=5;for i=1:n, a(i,i)=5;endfor i=1:(n-1),a(i,i+1)=6;endfor i=1:(n-1),a(i+1,i)=1;enda%方法二（一个for）n=5;a=zeros(n,n);a(1,1:2)=[5 6];for i=2:(n-1),a(i,[i-1,i,i+1])=[1 5 6];enda(n,[n-1 n])=[1 5];a%方法三（不用for）n=5;a=diag(5*ones(n,1));b=diag(6*ones(n-1,1));c=diag(ones(n-1,1));a=a+[zeros(n-1,1),b;zeros(1,n)]+[zeros(1,n);c,zeros(n-1,1)] %下列计算>> det(a)ans =665>> inv(a)ans =0.3173 -0.5865 1.0286 -1.6241 1.9489-0.0977 0.4887 -0.8571 1.3534 -1.62410.0286 -0.1429 0.5429 -0.8571 1.0286-0.0075 0.0376 -0.1429 0.4887 -0.5865 0.0015 -0.0075 0.0286 -0.0977 0.3173 >> [v,d]=eig(a)v =-0.7843 -0.7843 -0.9237 0.9860 -0.9237 0.5546 -0.5546 -0.3771 -0.0000 0.3771-0.2614 -0.2614 0.0000 -0.1643 0.0000 0.0924 -0.0924 0.0628 -0.0000 -0.0628-0.0218 -0.0218 0.0257 0.0274 0.0257d =0.7574 0 0 0 00 9.2426 0 0 00 0 7.4495 0 00 0 0 5.0000 00 0 0 0 2.5505%Exercise 7(1)>> a=[4 1 -1;3 2 -6;1 -5 3];[v,d]=eig(a) v =0.0185 -0.9009 -0.3066-0.7693 -0.1240 -0.7248-0.6386 -0.4158 0.6170d =-3.0527 0 00 3.6760 00 0 8.3766>> det(v)ans =-0.9255 %v行列式正常, 特征向量线性相关，可对角化>> inv(v)*a*v %验算ans =-3.0527 0.0000 -0.00000.0000 3.6760 -0.0000-0.0000 -0.0000 8.3766>> [v2,d2]=jordan(a) %也可用jordanv2 =0.0798 0.0076 0.91270.1886 -0.3141 0.1256-0.1605 -0.2607 0.4213 %特征向量不同d2 =8.3766 0 00 -3.0527 - 0.0000i 00 0 3.6760 + 0.0000i>> v2\a*v2ans =8.3766 0 0.00000.0000 -3.0527 0.00000.0000 0.0000 3.6760>> v(:,1)./v2(:,2) %对应相同特征值的特征向量成比例ans =2.44912.44912.4491%Exercise 7(2)>> a=[1 1 -1;0 2 -1;-1 2 0];[v,d]=eig(a)v =-0.5773 0.5774 + 0.0000i 0.5774 - 0.0000i-0.5773 0.5774 0.5774-0.5774 0.5773 - 0.0000i 0.5773 + 0.0000id =1.0000 0 00 1.0000 + 0.0000i 00 0 1.0000 - 0.0000i>> det(v)ans =-5.0566e-028 -5.1918e-017i %v的行列式接近0, 特征向量线性相关，不可对角化>> [v,d]=jordan(a)v =1 0 11 -1 0d =1 1 00 1 10 0 1 %jordan标准形不是对角的，所以不可对角化%Exercise 7(3)>> A=[5 7 6 5;7 10 8 7;6 8 10 9;5 7 9 10]A =5 76 57 10 8 76 8 10 95 7 9 10>> [v,d]=eig(A)0.8304 0.0933 0.3963 0.3803-0.5016 -0.3017 0.6149 0.5286-0.2086 0.7603 -0.2716 0.55200.1237 -0.5676 -0.6254 0.5209d =0.0102 0 0 00 0.8431 0 00 0 3.8581 00 0 0 30.2887>> inv(v)*A*vans =0.0102 0.0000 -0.0000 0.00000.0000 0.8431 -0.0000 -0.0000-0.0000 0.0000 3.8581 -0.0000-0.0000 -0.0000 0 30.2887%本题用jordan不行, 原因未知%Exercise 7(4)参考6(4)和7(1), 略%Exercise 8 只有(3)对称, 且特征值全部大于零, 所以是正定矩阵. %Exercise 9(1)>> a=[4 -3 1 3;2 -1 3 5;1 -1 -1 -1;3 -2 3 4;7 -6 -7 0]>> rank(a)ans =3>> rank(a(1:3,:))ans =2>> rank(a([1 2 4],:)) %1,2,4行为最大无关组3>> b=a([1 2 4],:)';c=a([3 5],:)'; >> b\c %线性表示的系数ans =0.5000 5.0000-0.5000 1.00000 -5.0000%Exercise 10>> a=[1 -2 2;-2 -2 4;2 4 -2]>> [v,d]=eig(a)0.3333 0.9339 -0.12930.6667 -0.3304 -0.6681-0.6667 0.1365 -0.7327d =-7.0000 0 00 2.0000 00 0 2.0000>> v'*vans =1.0000 0.0000 0.00000.0000 1.0000 00.0000 0 1.0000 %v确实是正交矩阵%Exercise 11%设经过6个电阻的电流分别为i1, ..., i6. 列方程组如下%20-2i1=a; 5-3i2=c; a-3i3=c; a-4i4=b; c-5i5=b; b-3i6=0; %i1=i3+i4;i5=i2+i3;i6=i4+i5;%计算如下>> A=[1 0 0 2 0 0 0 0 0;0 0 1 0 3 0 0 0 0;1 0 -1 0 0 -3 0 0 0;1 -1 0 0 0 0 -4 0 0;0 -1 1 0 0 0 0 -5 0;0 1 0 0 0 0 0 0 -3;0 0 0 1 0 -1 -1 0 0;0 0 0 0 -1 -1 0 1 0;0 0 0 0 0 0 -1 -1 1];>>b=[20 5 0 0 0 0 0 0 0]'; A\bans =13.34536.44018.54203.3274-1.18071.60111.72630.42042.1467%Exercise 12>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 0];>> left=sum(eig(A)), right=sum(trace(A))left =6.0000right =6>> left=prod(eig(A)), right=det(A) %原题有错, (-1)^n应删去left =27.0000right =27>> fA=(A-p(1)*eye(3,3))*(A-p(2)*eye(3,3))*(A-p(3)*eye(3,3))fA =1.0e-012 *0.0853 0.1421 0.02840.1421 0.1421 0-0.0568 -0.1137 0.1705>> norm(fA) %f(A)范数接近0ans =2.9536e-013%Exercise 1(1)roots([1 1 1])%Exercise 1(2)roots([3 0 -4 0 2 -1])%Exercise 1(3)p=zeros(1,24);p([1 17 18 22])=[5 -6 8 -5];roots(p)%Exercise 1(4)p1=[2 3];p2=conv(p1, p1);p3=conv(p1, p2);p3(end)=p3(end)-4; %原p3最后一个分量-4roots(p3)%Exercise 2fun=inline('x*log(sqrt(x^2-1)+x)-sqrt(x^2-1)-0.5*x'); fzero(fun,2)】%Exercise 3fun=inline('x^4-2^x');fplot(fun,[-2 2]);grid on;fzero(fun,-1),fzero(fun,1),fminbnd(fun,0.5,1.5)%Exercise 4fun=inline('x*sin(1/x)','x');fplot(fun, [-0.1 0.1]);x=zeros(1,10);for i=1:10, x(i)=fzero(fun,(i-0.5)*0.01);end;x=[x,-x]%Exercise 5fun=inline('[9*x(1)^2+36*x(2)^2+4*x(3)^2-36;x(1)^2-2*x(2)^2-20*x(3);16*x(1)-x(1)^3-2*x(2)^2-16*x(3)^2]','x');[a,b,c]=fsolve(fun,[0 0 0])%Exercise 6fun=@(x)[x(1)-0.7*sin(x(1))-0.2*cos(x(2)),x(2)-0.7*cos(x(1))+0.2*sin(x(2))];[a,b,c]=fsolve(fun,[0.5 0.5])%Exercise 7clear; close; t=0:pi/100:2*pi; x1=2+sqrt(5)*cos(t); y1=3-2*x1+sqrt(5)*sin(t);x2=3+sqrt(2)*cos(t); y2=6*sin(t);plot(x1,y1,x2,y2); grid on; %作图发现4个解的大致位置，然后分别求解y1=fsolve('[(x(1)-2)^2+(x(2)-3+2*x(1))^2-5,2*(x(1)-3)^2+(x(2)/3)^2-4]',[1.5,2])y2=fsolve('[(x(1)-2)^2+(x(2)-3+2*x(1))^2-5,2*(x(1)-3)^2+(x(2)/3)^2-4]',[1.8,-2])y3=fsolve('[(x(1)-2)^2+(x(2)-3+2*x(1))^2-5,2*(x(1)-3)^2+(x(2)/3)^2-4]',[3.5,-5])y4=fsolve('[(x(1)-2)^2+(x(2)-3+2*x(1))^2-5,2*(x(1)-3)^2+(x(2)/3)^2-4]',[4,-4])%Exercise 8(1)clear;fun=inline('x.^2.*sin(x.^2-x-2)');fplot(fun,[-2 2]);grid on; %作图观察x(1)=-2;x(3)=fminbnd(fun,-1,-0.5);x(5)=fminbnd(fun,1,2);fun2=inline('-x.^2.*sin(x.^2-x-2)');x(2)=fminbnd(fun2,-2,-1);x(4)=fminbnd(fun2,-0.5,0.5);x(6)=2feval(fun,x)%答案: 以上x(1)(3)(5)是局部极小，x(2)(4)(6)是局部极大，从最后一句知道x(1)全局最小， x(2)最大。
数字信号处理实验报告MATLAB
数字信号处理实验报告姓名：班级：09电信一班学号：2)]得下图二，图二图一3．将如下文件另存为：sigadd.m文件function [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% 实现y(n) = x1(n)+x2(n)% -----------------------------% [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% y = 在包含n1 和n2 的n点上求序列和,% x1 = 在n1上的第一序列% x2 = 在n2上的第二序列(n2可与n1不等)n = min(min(n1),min(n2)):max(max(n1),max(n2)); % y(n)的长度y1 = zeros(1,length(n)); y2 = y1; % 初始化y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1))=x1; % 具有y的长度的x1y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1))=x2; % 具有y的长度的x2y = y1+y2;在命令窗口输入：x1=[1,0.5,0.3,0.4];n1=-1:2;x2=[0.2,0.3,0.4,0.5,0.8,1];n2=-2:3; [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)得：y =n=-1:10;x=sin(0.4*pi*n);y=fliplr(x);n1=-fliplr(n);subplot(2,1,1),stem(n,x) subplot(2,1,2),stem(n1,y在命令窗口键入:n=-1:10; x=sin(0.4*pi*n);n (samples)实验结果：1.（1）在命令窗口输入：tic; [am,pha]=dft1(x)N=length(x);w=exp(-j*2*pi/N);for k=1:Nsum=0;for n=1:Nsum=sum+x(n)*w^((k-1)*(n-1));endam(k)=abs(sum);pha(k)=angle(sum);end;toc得到如下结果：am =Columns 1 through 11120.0000 41.0066 20.9050 14.3996 11.3137 9.6215 8.6591 8.1567 8.0000 8.1567 8.6591Columns 12 through 169.6215 11.3137 14.3996 20.9050 41.0066pha =Columns 1 through 110 1.7671 1.9635 2.1598 2.3562 2.5525 2.7489 2.9452 3.1416 -2.9452 -2.7489Columns 12 through 16-2.5525 -2.3562 -2.1598 -1.9635 -1.7671Elapsed time is 0.047000 seconds.（2）在命令窗口输入：tic;[am,pha]=dft2(x)N=length(x);n=[0:N-1];k=[0:N-1];w=exp(-j*2*pi/N);nk=n’*k;wnk=w.^(nk); Xk=x*wnk; am= abs(Xk); pha=angle(Xk); toc得到下图：figure(1)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91signal x(n), 0 <= n <= 99（2）在命令窗口键入：n3=[0:1:99];y3=[x(1:1:10) zeros(1,90)]; ％添90个零。
Matlab数学建模实验报告
数学实验报告实验序号：实验一日期：实验序号：实验二日期：实验序号： 实验三 日期：班级 姓名 学号实验 名称架设电缆的总费用问题背景描述：一条河宽1km ，两岸各有一个城镇A 与B ，A 与B 的直线距离为4km ，今需铺设一条电缆连接A 于B ，已知地下电缆的铺设费用是2万元/km ，水下电缆的修建费用是4万元/km 。
实验目的：通过建立适当的模型，算出如何铺设电缆可以使总花费最少。
数学模型：如图中所示，A-C-D-B 为铺设的电缆路线，我们就讨论a=30度，AE （A 到河岸的距离）=0.5km ，则图中：DG=4-AC cos b -1/tan c ； BG=0.5km AC=AE/sin bCD=EF/sin c=1/sin c BD=BG D 22G则有总的花费为：W=2*（AC+BD ）+4*CD ；我们所要做的就是求最优解。
实验所用软件及版本：Matlab 7.10.0实验序号： 实验四 日期：班级 姓名 学号实验 名称慢跑者与狗问题背景描述：一个慢跑者在平面上沿曲线25y x 22=+以恒定的速度v 从（5,0）起逆时钟方向跑步，一直狗从原点一恒定的速度w ，跑向慢跑者，在运动的过程中狗的运动方向始终指向慢跑者。
实验目的：用matlab 编程讨论不同的v 和w 是的追逐过程。
数学模型：人的坐标为（manx,many ）,狗的坐标为（dogx,dogy ）,则时间t 时刻的人的坐标可以表示为manx=R*cos(v*t/R); many=R*sin(v*t/R);sin θ=| (many-dogy)/sqrt((manx-dogx)^2+(many-dogy)^2)|;cos θ=| (manx-dogx)/sqrt((manx-dogx)^2+(many-dogy)^2)|;则可知在t+dt 时刻狗的坐标可以表示为：dogx=dogx(+/-)w* cos θ*dt; dogy=dogy(+/-)w* sin θ*dt; (如果manx-dogx>0则为正号，反之则为负号)实验所用软件及版本：Matlab 7.10.0实验序号：实验五日期：班级姓名学号两圆的相对滚动实验名称问题背景描述：有一个小圆在大圆内沿着大圆的圆周无滑动的滚动。
MATLAB实验报告
实验一基本操作和简单语句输入一、实验环境计算机MATLAB软件二、实验目的1、熟悉MATLAB的命令窗口。
2、掌握MATLAB的一些基本操作，能够进行一般的数值计算。
3、实现语句的重调和修改。
三、实验内容与步骤1、启动MATLAB2、观察MATLAB窗口的各个组成部分（1）了解菜单栏各窗口项的功能，用鼠标打开MA TLAB的各个菜单，在状态栏里显示当前鼠标所指的菜单项的含义。
（2）用鼠标指向常用工具栏的每个工具按钮，了解各工具按钮的含义。
3、命令窗口的打开和关闭（1）查看菜单窗口中有哪些菜单命令。
（2）在命令窗口中输入命令a=3；b=4；y=a*b+a/b，然后回车，查看命令显示结果。
>> a=3;b=4;y=a*b+a/b,y =12.7500（3）利用MATLAB中编辑命令时常用的按键功能，调用上一个语句，对它进行修改（如把分号改成逗号，看运行结果），并把运行结果复制到word中保存。
>> a=3,b=4,y=a*b+a/b,a =3b =4y =12.7500（4）关闭命令窗口。
（5）打开命令窗口。
4、使用MATLAB帮助熟悉MATLAB的帮助系统，通过帮助系统了解有关内容。
5、在命令窗口中输入demo，将出现MA TLAB的演示窗，通过演示窗，对MATLAB 的功能进行一次浏览。
四、练习1、计算y=x^3+(x-0.98)^2/(x+1.25)^3-5*(x+1/x)，x=2，x=3时的值。
>> x=2;y=x^3+(x-0.98)^2/(x+1.25)^3-5*(x+1/x)y =-4.4697>> x=3;y=x^3+(x-0.98)^2/(x+1.25)^3-5*(x+1/x)y =10.38652、计算cos(pi/3)-sqrt(9-sqrt(2))>> cos(pi/3)-sqrt(9-sqrt(2))ans =-2.25423、已知：a=3,A=4,b=a^2,B=b^2-1,c=a+A-2*B,C=a+B+2*c，求：C>> a=3;A=4;b=a^2;B=b^2-1;c=a+A-2*B;C=a+B+2*cC =-2234、复数z1=1+3*i,z2=1+2*i,z3=2*exp((pi/6)*i),求z=(z1*z2)/z3>> z1=1+3*i;z2=1+2*i;z3=2*exp((pi/6)*i);z=(z1*z2)/z3z =-0.9151 + 3.4151i实验二矩阵和数组的操作一、实验环境计算机MATLAB软件二、实验目的1、掌握矩阵和数组的一般操作，包括创建、保存、修改和调用等。
Matlab实验报告
实验一：MATLAB语言平台与SIMULINK工具箱一、实验目的：1．学习了解MATLAB语言环境；2．练习MATLAB命令；4．掌握SIMULINK工具箱的应用。
二、实验要求：1．实验内容（1）学习了解MATLAB语言环境；（2）练习MATLAB命令的基本操作；（3）掌握SIMULINK仿真环境的使用方法;(4) 掌握线性系统仿真常用基本模块的用法2．要求按照实验文档的要求与步骤完成实验，撰写实验报告。
三、实验基本知识：1.熟悉MATLAB环境：MATLAB桌面和命令窗口、命令历史窗口、帮助信息浏览器、工作空间浏览器、文件和搜索路径浏览器。
2.掌握MATLAB常用命令3.了解SIMULINK模块库中各子模块基本功能四、实验内容：1.学习使用help命令，例如在命令窗口输入help eye，然后根据帮助说明，学习使用指令eye（其它不会用的指令，依照此方法类推）help eyeEYE Identity matrix.EYE(N) is the N-by-N identity matrix.EYE(M,N) or EYE([M,N]) is an M-by-N matrix with 1's onthe diagonal and zeros elsewhere.EYE(SIZE(A)) is the same size as A.EYE with no arguments is the scalar 1.EYE(M,N,CLASSNAME) or EYE([M,N],CLASSNAME) is an M-by-N matrix with 1'sof class CLASSNAME on the diagonal and zeros elsewhere.Example:x = eye(2,3,'int8');See also speye, ones, zeros, rand, randn.Reference page in Help browserdoc eyeA=eye(3)A=1 0 00 1 00 0 12．任意创建3个变量，分别为数值、矩阵、字符串,保存到mydat.mat文件，再把my_data.mat文件中的变量读取到MatLab工作空间内；查找已创建变量的信息，删除变量；学习使用clc、clear，观察command window、command history和workspace等窗口的变化结果。
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暨南大学本科实验报告专用纸课程名称《MATLAB语言实验》成绩评定实验项目名称MATLAB可视化界面设计指导教师严东松实验项目编号08060239106实验项目类型设计实验地点C305学生姓名学号学院电气信息学院系专业实验时间2016年10月9日下午温度℃湿度一、实验目的●掌握GUIDE可视化界面的设计方法。
●掌握菜单、工具栏的操作。
●了解各控件的功能及设计方法。
二、实验环境计算机一台，Windows 7操作系统，MA TLAB 2013工作环境。
三、实验内容及分析一个可发布的应用程序通常都需要具备一个友好的图形界面。
这样用户不需要知道应用程序究竟是怎样执行各种命令的, 而只需要了解可见界面组件的使用方法。
用户也不需要知道命令是如何执行, 只要通过与界面交互就可以使指定行为得以正确执行。
MATLAB可视化界面的设计, 一般有两种方法, 一是直接通过编辑M脚本文件产生GUI, 二是通过MATLAB图形用户界面开发环境GUIDE(Graphical User Interface Development Environment)来形成相应文件。
GUIDE将用户保存设计好的GUI界面保存在一个FIG资源文件中, 同时自动生成包含GUI初始化和组件界面布局控制代码的M文件, 为实现回调函数提供了一个参考框架。
（一）三维曲线绘制1.实例要完成的功能如下：首先运行M文件后，出现一个主画面当分别点击按钮“螺旋线”、“内摆线”、“圆旋转成圆环”和“退出”命令按钮时，分别出现如下列图示的动态、静态的结果。
螺旋线图内摆线图圆动成环图退出信息图2.实验操作步骤：1）启动Matlab并进入GUIDE环境：在Command Window下输入“guide”,进入GUIDE 环境。
新建空白界面Blank GUI，即用空白的界面来写自己的东西。
进入后，Matlab就新建了一个fig文件(默认名是untitled.fig)，同时进入编辑窗口。
2）在用户界面编辑窗口添加4个命令按钮（显示是OK的用个PUSH BUTTON），再如下图所示添加5个静态文本框（Static Text）、5个编辑文本框（Edit Text）和一个坐标系（Axes）3）其次，按下表设置每个控件的属性值（具体操作是：右击要设置属性的控件——property inspector 命令——在弹出的属性窗口中找到相应的属性名称——将该属性的值修改成自己需要的值）。
注：上面控件名称的编号，比如1,2之类，在界面上是没有的，只是我按照从上到下的次序，为方便叙述而编写的。
4）最后，添加程序（在添加程序前，最好先将文件保存一下，比如以Exp6.m为文件名保存），添加程序的常用方法是：单击菜单命令view——M-file Editor，此时，得到下面的程序：下面真正添加自己的程序，最后成的程序如下：自己添加的程序用红色表示。
function varargout = Exp6(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @Exp6_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @Exp6_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end%上面的是系统初始化代码，绝对不要去修改它们。
function Exp6_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)handles.output = hObject;guidata(hObject, handles);%这里选择了一个图片文件，作为初始画面，具体的图片可以选择自己喜欢的。
map1=imread('Water lilies.jpg');image(map1)%上面的代码，告诉我们，一般的用户界面的自己设置的初始化状态应添加在这个函数内。
function varargout = Exp6_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)varargout{1} = handles.output;%上面的函数返回的量直接到命令窗口。
function pushbuttonLxx_Callback(hObject, eventdata, handles)%上面的函数是点击螺旋线按钮时，执行的代码，即可以在此处添加有关螺旋线的程序代码。
axes(handles.axes1)clav=2;alf=pi/6;omg=pi/5;t=0:0.01:100;x=v*sin(alf).*cos(omg*t).*t;y=v*sin(alf).*sin(omg*t).*t;z=v*cos(alf).*t;%plot3(x,y,z)axis([-100 100 -100 100 0 160])grid onaxis equal oncomet3(x,y,z)%上面的程序是“一质点，沿着已知圆锥面的一条直母线自圆锥的顶点起，作等速直线运动，另一方面这一条母线在圆锥面上，过圆锥的顶点绕圆锥的轴(旋转轴)作等速的转动，这时质点在圆锥面上的轨迹”的动态形成过程。
function pushbuttonNBX_Callback(hObject, eventdata, handles)%上面的函数是点击内摆线按钮时，执行的代码，即可以在此处添加有关内摆线的程序代码。
axes(handles.axes1)claa=str2double(get(handles.editBCR,'String'));b=str2double(get(handles.editSCR,'String'));k=str2double(get(handles.editXZZ,'String'));axis([-a-2 a+2 -a-2 a+2 0 a+2])line([-a-2,a+2],[0,0]);hold online([0,0],[-a-2,a+2]);u=0:pi/30:2*pi;x=a*cos(u);y=a*sin(u);plot(x,y)x=b*cos(u)+a-b;y=b*sin(u);plot(x,y)axis equal ongrid ontheta=0:pi/1800:k*a*pi;x=(a-b)*cos(b/a*theta)+b*cos((a-b)/a*theta);y=(a-b)*sin(b/a*theta)-b*sin((a-b)/a*theta);comet(x,y)%上面的程序是内摆线的动态的形成过程% --- Executes on button press in pushbuttonExit.function pushbuttonExit_Callback(hObject, eventdata, handles)%上面的函数是点击退出按钮时，执行的代码，即可以在此处添加退出时的程序代码。
ss=questdlg('你真的要退出吗？','退出信息窗口！','不，我还想看看！','是的，我要退出！','是的，我要退出！');switch sscase '是的，我要退出！'delete(handles.figure1);end%上面的程序是退出程序时信息窗口function editBCR_Callback(hObject, eventdata, handles)%上面的函数是editBCR这个编辑文本按钮回调时，执行的代码。
function editBCR_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'));end%上面的函数用来在程序中设置editBCR的属性值。
function editSCR_Callback(hObject, eventdata, handles)%上面的函数是editSCR这个编辑文本按钮回调时，执行的代码。
function editSCR_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'));end%上面的函数用来在程序中设置editSCR的属性值。
function editXZZ_Callback(hObject, eventdata, handles)%上面的函数是editXZZ这个编辑文本按钮回调时，执行的代码。
function editXZZ_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispcset(hObject,'BackgroundColor','white');elseset(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'));end%上面的函数用来在程序中设置editXZZ的属性值。
function pushbuttonCtoC_Callback(hObject, eventdata, handles)%上面的函数是点击圆旋转成圆环按钮时，执行的代码，即可以在此处添加圆旋转成圆环时的程序代码。