MATLAB课件第三章

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MATLAB 课件 第3章

MATLAB 课件 第3章
text(pi, 0.05, '\leftarrow sin(\alpha)') text(pi/4-0.05, 0.05, 'cos(\alpha)\rightarrow') title('sin(\alpha) and cos(\alpha)') xlabel('\alpha'), ylabel('sin(\alpha) and cos(\alpha)')
然后利用plot函数可直接绘制出这41条曲线 x1=x(1,:); plot(x1, z), grid on 这时可得到如图3.9所示的多条曲线。
第三章 MATLAB图形系统
图3.9 多峰函数的多条曲线
第三章 MATLAB图形系统 绘制多条曲线的第二种方法是在同一个plot函数中分别指 定每条曲线的坐标轴数据,即采用plot(x1, y1, x2, y2,…)。例
图3.11 正弦曲线
第三章 MATLAB图形系统 利用plotyy函数可绘制出双y轴的图形,这样在同一张图上 表示两条曲线时,可拥有各自的y轴。例如,在同一张纸上绘
制出双y轴的y1=sin(t)和y2=2cos(t)函数,MATLAB程序为
t = -pi:pi/20:pi; y1 = sin(t); y2 = 2*cos(t); plotyy(t,y1,t,y2), grid on title(' sin(t) and cos(t) ') text(0,0,'\leftarrow sin(t)') text(pi/2,0,'\leftarrow 2cos(t)')
x=0.01:.01:100; y=log10(x);
figure(1)

MATLAB课件第三章

MATLAB课件第三章

MATLAB特殊图形的绘制
2.柄图
x=linspace(0,10,50); y=sin(x).*exp(-x/3);
1 0.5
stem(x,y);
0
-0.5
0
2
4
6
8
10
MATLAB特殊图形的绘制
3. 阶梯图
stairº ¯Êý
x=linspace(0,10,50); y=sin(x).*exp(-x/3); stairs(x,y);
t=0:0.1:4*pi; y=exp(-0.1*t).*sin(t); y1=5*y.*sin(t);
plotyy(t,y,t,y1);
2014-5-23
5
示例程序
例1:绘出y=rand(1,10)的图形 例2:用图形表示离散函数 (n 6)
1
n [7,12] ,且n为正
¼«×ø±êÍ ¼ 90 1 120 60 0.8 0.6 150 0.4 30 0.2 180 210 240 270 300 0 330
例: 分别以条形图、阶梯图、杆图和填充图形式绘制曲线 y=2sin(x)。 x=0:pi/10:2*pi; y=2*sin(x);
subplot(2,2,1);bar(x,y,'g');
title('bar(x,y,''g'')');axis([0,7,-2,2]); subplot(2,2,2);stairs(x,y,'b');
title('stairs(x,y,''b'')');axis([0,7,-2,2]);

第3章 数据的可视化(Graphics) 《MATLAB教程及实例(第1版)》课件(共43张PPT)

第3章 数据的可视化(Graphics) 《MATLAB教程及实例(第1版)》课件(共43张PPT)

3.2 特殊图形(túxíng)和坐标的绘制 (Specialized Plotting)
3.2.1 特殊图形(túxíng)绘制
在MATLAB R2021a的 Workspace窗口中,如果 (rúguǒ)选择了Workspace 窗口中的某个内存变量, 单击工具栏中的绘制列数 据曲线按钮〔Plot〕,出现 下拉的菜单可以绘制各种 不同的特殊图形。
>> subplot(2,1,1)
>> hist(x,20) %分20段
>> subplot(2,1,2)
>> hist(x,-3:1:3) %确定每段中间值
>> sum((x<=2.5)&(x>1.5))
第二十一页,共43页。
5. 离散数据图
〔1〕stem函数
将数据用一个垂直于横轴的火柴棒表示 ,火柴头的小圆表示数据点。
第3章 数据(shùjù)的可视化 (Graphics)
3.1 二维绘图(huìtú) 3.2 特殊图形和坐标的绘制 3.3 MATLAB的图形窗口 3.4 根本三维绘图(huìtú)命令
第一页,共43页。
3.1 二维绘图(2-D plotting) 3.1.1 绘图的一般(yībān)步骤
1. 曲线数据准备 2. 指定图形窗口和子图位置 3. 绘制图形 4. 设置坐标轴和图形注释 5. 仅对三维图形使用的着色和视点(shì diǎn)等设置 6. 图形的精细修饰 7. 按指定格式保存或导出图形
5.使用鼠标添加注释文字 gtext('s') %用鼠标把字符串放在图形上 gtext({'s1','s2','s3',...}) %一次将多个的字 符串分行(fēn xínɡ)放置在图形上 gtext({'s1';'s2';'s3';...}) %一次放置一个字 符串分屡次放置在图形上

MATLAB课件第3_4章

MATLAB课件第3_4章
2
>> a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] a= 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >> b=[1 sin(pi/6) sqrt(9) 3+5 6 0] b= 1.0000 0.5000 3.0000 8.0000 6.0000 0
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3.1.2 利用内部函数产生矩阵
利用内部函数可以很容易生成一些常见的特殊矩阵, 利用内部函数可以很容易生成一些常见的特殊矩阵, 常用函数如下: 常用函数如下:
>> eye(3,4) ans = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 >> ones(3,4) ans = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 >> diag(a) ans = 8 5 2
0 0 0
1 1 1
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3.1.3 数组的构建
中数组可以看作行向量, 在MATLAB中数组可以看作行向量,即只有一行 中数组可以看作行向量 的矩阵, 创建数组可用以下特殊命令: 的矩阵,MATLAB创建数组可用以下特殊命令: 创建数组可用以下特殊命令 1. 冒号生成法(初值:步长:终值) 冒号生成法(初值:步长:终值) >> 0:0.4:2 ans = 0 0.4000 0.8000 1.2000 1.6000 2.0000 初值=0,终值=2,步长=0.4,步长若省略,默认间隔 初值 ,终值 ,步长 ,步长若省略,默认间隔1 >> a=1:4;b=1:2:7; >> c=[a b] c= 1 2 3 4 1 3 5 7 >> d=[a 9 10] d= 6 1 2 3 4 9 10
>> a(1:2,:) ans = 17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 >> a(end,1:2) ans = 11 18 >> a([1 3;4 5]) ans = 17 4 10 11

matlab课件第三章

matlab课件第三章

3.1 矩阵分析
(2)正交(QR)分解函数 将矩阵A分解为一个正交矩阵与另一个矩阵的乘积称为矩阵A 的正交分解。 qr(A ) 格式一:[Q, R]= R]=qr(A qr(A) 功能:产生与 A同维的上三角矩阵 R和一个实正交矩阵 Q ,满 *R,Q’*Q=I。 足: A=Q A=Q* qr(A ) 格式二:[Q,R,E]= [Q,R,E]=qr(A qr(A) 功能:产生一个置换矩阵E,一个上三角矩阵R(其对角线元素 *R; 降序排列)和一个归一化矩阵Q,满足A*E=Q E=Q*
x
p
⎛ =⎜ ⎜ ⎝

i
⎞ xi ⎟ ⎟ ⎠
p
Ax x
A
p
= max
x
p p
当 p = 2 时 为 常 用 的 欧 拉 范 数 , 一 般p 还 可 取 l 和 ∞ 。 这 在 MATLAB中可利用norm函数实现,p缺省时为p=2。 格式:n=norm (A) max(svd(A ))。 功能:计算矩阵A的最大奇异值,相当于n= n=max(svd(A max(svd(A)) 格式:n=norm (A, p) 功能:norm 函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p 的不 同可得到不同的范数。
3.1 矩阵分析
2.矩阵求逆及行列式值 ⑴矩阵求逆函数inv及行列式值函数det 逆矩阵的定义:对于任意阶 n×n 方阵A,如果能找到一个同阶 )。 的方阵 V,使得满足: A*V=I。其中 I为n 阶的单位矩阵 eye(n eye(n) 则 V就是 A的逆矩阵。数学符号表示为:V=A-1。逆矩阵V存在 的条件是A的行列式不等于0。 inv(A ) 格式:V= V=inv(A inv(A) 功能:返回方阵A的逆矩阵V。 det(A ) 格式:X= X=det(A det(A) 功能:计算方阵A的行列式值。

第三章 matlab程序设计基础

第三章 matlab程序设计基础
y
3. 程序控制流 3.多分支if语句
• 多分支if语句格式为:
if 条件1 语句组1 elseif 条件2 语句组2 …… elseif 条件m 语句组m else 语句组m+1
end
3. 程序控制流
• 例 输入一个字符,若为大写字母,则输出其后继字符,若为 小写字母,则输出其前导字符,若为数字字符则输出其对应 的数值,若为其他字符则原样输出。 – 程序如下:
c=input('请输入一个字符','s'); if c>='A' & c<='Z' disp(setstr(abs(c)+1)); elseif c>='a'& c<='z' disp(setstr(abs(c)-1)); elseif c>='0'& c<='9' disp(abs(c)-abs('0')); else disp(c); end
分类:脚本文件(Script File)和函数文件(Function File)。 主要区别。
1. M文件 脚本文件
没有输入和输出 由一系列指令组成 可在命令窗口直接运行 产生的所有变量存储在workspace中。 例 test.m。
1. M文件 例 脚本M文件实例
脚本M文件实例,查找10 ~100所有素数。
1. M文件
• 函数文件examp.m: function fout=charray(a,b,c) %举例说明函数文件名与函数名不同 if nargin==1 fout=a; elseif nargin==2 fout=a+b; elseif nargin==3 fout=(a*b*c)/2; end • 命令窗口: x=[1:3];y=[1;2;3]; examp(x) examp(x,y') examp(x,y,3)

matlab课件第3讲

matlab课件第3讲

第3讲3 MATLAB绘图与可视化MATLAB可以根据给出的数据,用绘图命令在屏幕上画出图形,通过图形对科学计算的结果进行描述 。

help graph2d可得到所有画二维图形的命令help graph3d可得到所有画三维图形的命令本节将主要介绍二维图形的绘制。

3.1 二维绘图(高层绘图)3.1.1 基本绘图指令plot1p l o tplot(y)plot(x,y)y还可以包括多个长度都和向量x相等的列向量,这样可以在一个图形窗口中同时绘制多条曲线,这些曲线具有相同的横坐标。

plot(x1,y1,x2,y2,)用这种形式也可以在同一窗口绘制多条曲线,而且每条曲线的横坐标可以不同,每组向量也可以有不同的长度 .plot(x,y,’选项’)这里的’选项’包括线型,颜色,数据点标记符等特性的设置。

‘-‘ 实线 ‘r’ 红色 ‘*’ 用星号标出数据点‘--‘ 虚线 ‘g’ 绿色 ‘o’ 用圆圈标出数据点‘-.’ 点划线 ‘b’ 蓝色 ‘x’ 用叉号标出数据点‘:’ 点线 ‘k’ 黑色 ‘+’ 用加号标出数据点2绘制函数图函数f p l o t绘制函数图函数fplot(fun,lims)—绘制函数fun在x区间,lims=[xmin xmax]fplot(fun,lims,'corline') —以指定线形绘图。

[x,y]=fplot(fun,lims)—只返回绘图点的值,而不绘图。

fplot('[sin(x),tan(x),cos(x)]',2*pi*[-1 1 -1 1])3填充函数f i l lfill的功能:绘制二维多边形并填充颜色例:x=[1 2 3 4 5];y=[4 1 5 1 4];fill(x,y,'r')3.1.2 图形处理技术1选择图像figure(1);figure(2);…;figure(n)打开不同的图形窗口,以便绘制不同的图形。

MATLAB课程第三章PPT课件

MATLAB课程第三章PPT课件
对矩阵A的列绘制矩阵B的列的图形。如果A和B都是 m*n的矩阵,将绘制n条由m个有序对连成的曲线。
2021/3/12
6
3.1.1 线性坐标平面图形
二、fplot函数:
(1)fplot(fun ,lims): 绘制由字符串fun指定的函数图形,此字符串指定的函
数可以是标准函数,也可以是用户在M文件fun.m中自定义 的函数,但不允许是内联函数。向量lims=[xmin,xmax]给 出绘图区间范围,该向量也可以包含4个元素,后两个参数 用来表示y轴的区间,即lims=[xmin xmax ymin ymax]. (2)fplot(fun,lims,str):
对矩阵A绘制向量x的图形。对于m*n的矩阵A和一个长度为m的向 量x,对矩阵A的列绘制向量x的图形。若x的长度为n,则对矩阵A的 行绘制向量x的图形。
2021/3/12
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3.1.2 对数坐标曲线
⑦ loglog(A,B): 对矩阵A的列绘制矩阵B的列的图形。如果A和B都是m*n的
矩阵,将绘制n条由m个有序对连成的曲线。 ⑧ loglog(x1,y1,str1,x2,y2,str2,…):
plot(log10(x),log10(y)).
loglog命令可带不同的参数,下面是带各种参数的loglog命
令 2021/3/12
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3.1.2 对数坐标曲线
函数loglog可以带有不同的参数,下面是带有各种参数的 loglog函数.
① loglog(x,y): 对向量x绘制向量y,按坐标(log10(x),log10(y))的有序排
用星号标出数据点
‘--r’
‘:yx’
2021/3/12
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3.1.1 线性坐标平面图形

《Matlab教案》课件

《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仿真及其在光学课程中的应用课件第三章 MATLAB在光学原理中的应用举例

MATLAB仿真及其在光学课程中的应用课件第三章 MATLAB在光学原理中的应用举例

• k1=5; %波1波数
振幅
0
• k2=4; %波2波数 -0.5
• t=0.1:0.2:1.3; %对时间进行等间隔取点
-1
• a=1;
%波动振幅
0
• x=0:0.001:5; %对传播方向x轴进行等间隔取点
• A2=a*cos(k2*x-w2*t(end)); %A2波动函数
• A1=a*cos(k1*x-w1*t(end)); %A1波动函数
第三章 MATLAB在光学原理 中的应用举例
3.1 平面电磁波在不同媒介分界面上的 入射、反射和折射
• 3.1.1 电矢量平行入射面的反射系数和振幅透 射系数
反射系数为:
rp n2 cosi n1 n2 cosi n1
1 (n1 / n2 )2 sin2 i 1 (n1 / n2 )2 sin2 i
0
1
2
3
4
图3-10 单色光双缝干涉实验结果
• 【例3-2-5】模拟非单色光的双缝干涉实验。 • MATALB程序见M文件
x 10-3 -1
• plot(x,A1,'-',x,A2,':')
• set(gcf,'color',[1 1 1]);
• set(gca,'YTick',[-1:0.5:1]);
• set(gca,'XTick',[0:1:5]); • xlabel('变量X') • ylabel('振幅') • title('两列单色平面波的模拟') • legend('光波1','光波2')

matlab第3章ppt课件

matlab第3章ppt课件

fplot('[sin(x),cos(x)]',[0,2*pi,-1.5,1.5],1e-3,'r.')
观察上述语句绘制的正余弦曲线采样点的分布,可发现
曲线变化率大的区段,采样点比较密集。
16
1.图形窗口的分割 分割后的图形窗口由若干个绘图区并绘制图形。同一图形窗口中的不同图形称 为子图。 subplot(m,n,p) 该函数将当前图形窗口分成m × n个绘图区,即每行n个,共m 行,区号按行优先编号,且选定第p个区为当前活动区。在每 一个绘图区允许以不同的坐标系单独绘制图形。
18
2.图形叠加
一般情况下,绘图命令每执行一次就刷新当前图形窗口,
图形窗口原有图形将不复存在。若希望在已存在的图 形上再叠加新的图形,可使用图形保持命令hold。 hold on/off命令控制是保持原有图形还是刷新原有图 形。例如:
x=0:pi/100:2*pi;
y1=0.2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);
8
表 3.1 线型选项
选项
线型
-
实线(默 认值)
:
虚线
--
双画线
-.
点画线
表 3.2 颜色选项
选项 颜色
b( blue )
蓝色
g( green )
绿色
r(red)
红色
c(cyan)
青色
选项 颜色
m(magenta) 品红色
y(yellow)
黄色
k(black)
黑色
w( whit e)
白色
表 3.3 选项 . O(字母) X(字母) + * s(square )
令来控制。grid on/off命令控制是画还是不画网格 线,box on/off命令控制是加还是不加边框线。

matlab第三章课件(华电)

matlab第三章课件(华电)

BBS的优点:
BBS随机发生器的优点是不需要为了得到第i位而迭代所有 i-1位。如果已知 p 和q ,可以直接计算第i位。同时BBS随机 发生器对左边和右边都是非常安全的,他不能预测序列的前一 位和后一位,当然更不能预测序列所有位的随机输出,只有 4 知道p和q的人才能知道位序列。
举例: p=383,q=503, n=383*503=192649 S=101355, X(0)=20749 i 1 2 3 4 5 X(i) 143135 177671 97048 89992 174051 B(i) 1 1 0 0 1 i 6 7 8 9 10 X(i) 80649 45663 69442 186894 177046 B(i) 1 1 0 0 0
2)BBS(Blum、Blum、Shub)发生器
Blum与Shub发明了最简单有效的伪随机发生器,称为 Blum ,Blum 和Shub发生器,简称为BBS,其工作原理是:
首先找两个大素数p和q,它们满足p≡q≡3(mod 4) 。 p q = n ,p, q是私钥,n是公钥,选择另外一个与n互素的随 机整数S,计算种子:X0 =S^2 mod n, 然后开始计算位序列: for i=1 to ∞ X(i) = X(i-1)^2 mod n; B(i) = X(i) mod 2;
Logistic映射
Logistic映射是混沌系统中被广泛研究的一种非常经典的 动力系统,Logistics混沌序列的遍历统计特性近似于零均值白 噪声,具有良好的随机性、相关性和复杂性,不可能对其进 行长期预测。Logistics混沌序列定义为:
xk 1 xk (1 xk )
其中 0 4 称为分支参数, xk (0,1)。当 3.5699456 4

matlab-003PPT课件

matlab-003PPT课件

➢ char()函数用法和strvcat()函数类似,不过strvcat ()函数 会忽略空字符串,而char ()函数不会。
2021/7/23
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例: >>a=‘a’;b=‘bb’;c=‘’;
>> [a;b]
??? Error using ==> vertcat
All rows in the bracketed expression must have the same number of columns.
Matlab工程应用
教 师:王 葛 燕山大学 机械工程学院
2021/7/23
1
第3章 字符串、单元和结构
3.1 字符串
3.2 单元数组
3.3 结构体
2021/7/23
2
3.1 字符串
字符串的创建
字符串经常用于代码标记b内部用字符串的编码 数值对字符串进行运算,因此,字符串本质上是一个数字 串,输出时才按字符格式显示。
例:
>>a='Building 17#';
>>isletter(a)
ans =
11 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0
>>isspace(a)
ans =
000000001000
2021/7/23
11
字符串的查找
➢ strfind(str,pattern) 查找字符串str中是否有pattern子串, 返回子串出现的位置,若没有出现,返回空数组;
ans=
ans=
ans=
0
1
0
>>strcmpi(a,c), strncmp(b,d,3), strncmpi(b,d,3)

matlab教程ppt(完整版) (3)

matlab教程ppt(完整版) (3)

数值积分与微分
数值积分
使用MATLAB的`integral`函数进 行数值积分,可以选择不同的积
分方法。
数值微分
可以使用差分法或`diff`函数进行 数值微分。
符号积分与微分
使用符号计算工具箱中的函数, 如`syms`、`int`和`diff`,进行符
号积分和微分。
常微分方程求解
欧拉法
简单的一阶常微分方程的初值问题可以使用欧拉法求解。
图形可视化
MATLAB具有强大的图形可视化功能,支 持多种图形类型和交互操作。
编程语言
MATLAB是一种高级编程语言,具有丰富 的函数库和工具箱。
数据分析
MATLAB提供了多种数据分析工具,包括 数据导入、处理、分析和可视化。
MATLAB的应用领域
科学计算
广泛应用于数学、物理、工程等 领域。
控制系统设计
短时傅里叶变换
通过在时间上滑动窗口并对每个窗口内的信号进 行傅里叶变换,实现信号的时频分析。
小波变换
利用小波基函数的特性,对信号进行多尺度分析 ,从而在时频域上展示信号的细节。
信号滤波与变换
数字滤波器设计
使用MATLAB中的滤波器设计工具,如butterworth、 chebyshev等,设计数字滤波器以实现信号的滤波。
03 多目标优化
使用`gamultiobj`函数求解多目 标最优化问题。
0 最小二乘问题 4使用`lsqlin`或`lsqnonlin`函数
求解线性或非线性最小二乘问 题。
05
MATLAB在信号处理中的应用
信号的时频分析
信号的时频表示
将信号从时间域转换到时频域,以便更好地理解 和分析信号的特性。

MATLAB第三章数值数组及其运算

MATLAB第三章数值数组及其运算

行向量
如:array=[2, pi/2, sqrt(3), 3+5i]
x=[1,2,3,4,5都已知.如对 少量实验数据的处理可用此种方法.
4
(2) 冒号生成法: array=a: inc: b
<向量>
a---数组的第一个元素
inc---采样点之间的间隔, 即步长. 最后一个元素不一定等于b, 其大小为b’=a +inc*[(b-a)/inc]; 步长可以省略, 默认为 1; inc可以取正数或负数, 但要注意当取正时,要保证b>a, 数 组最后一个元素不超过b, 取负时b<a, 最后一个元素不小于b.
(2) 数值计算解法
delt=0.01; x=0:delt:4;
y=exp(-sin(x));
sx=delt*cumtrapz(y);
plot(x,y, 'r', 'LineWidth', 6); hold on;
plot(x, sx, '.b', 'MarkerSize', 15);
plot(x, ones(size(x)), 'k');
a inc>0 b
b inc>0 a
特点: 等差数列
方便对数据之间的间隔(步长)进行控制.但要注意三个数值之 间的关系,可能得到空数组.另外要注意生成的数组的元素的 个数.如x=a: (b-a)/n :b (b>a)得到n+1个元素的数组.
5
x=1:5x=[1,2,3,4,5]
y=5:-1:1y=[5, 4, 3, 2, 1]
2. 在命令窗中输入MyMatrix
11
3.5 二维数组的标识 (mxn, m>1, n>1)

matlab编程基础与工程应用第三章课件

matlab编程基础与工程应用第三章课件
例2.1-1使用的是同行输入法,还可以使用异行输入法。
>> y=[1,2,3 4,5,6 7,8,9] y = 1 2 4 5 7 8
3 6 9
需要说明的是,在第一行“ 1,2,3 ”输入,并按 <Enter> 键后,光标下移 一 行 。 在 输 入 4 之 前 需 要 按 一 个 空 格 键 , 然 后 再 输 入 “ 4,5,6 ” 。 按 <Enter>键后,光标下移一行,先按一个空格键,然后再输入“7,8,9]”。
>> y=rand(1,5) y= 0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324
全1数组ones(1,n) 由于 ones(m,n) 可以产生元素全为 1 的( mn )的矩阵,所以当 m=1 时, ones(1,n)产生元素全为1的行向量。
>> y=ones(1,7) y= 1 1 1 1 1 1 1
(1)冒号生成法。
a1=1:5 %缺省步长为1 a2=0:pi/3:pi %非整数步长 a3=1:-0.25:0 %负实数步长 a1 = 1 2 3 4 5 a2 = 0 1.0472 2.0944 3.1416 a3 = 1.0000 0.7500 0.5000 0.2500
(参看第2.3.3 MATLAB指令行中标j) 全下标法 A(I,:) A(:,j) A(I,J) A(:) 单下标法 A(k) A(L) 说明 访问矩阵A的第i行,第j列元素,其中i,j为标量 访问矩阵A的第i行的所有元素 访问矩阵A的第j列的所有元素 访问由向量I和J指定的矩阵A中的元素 访问矩阵A的所有元素,并按照列从左至右的次序, 首尾相接而生成一个向量 使用索引访问矩阵中的第k个元素

MATLAB 第3章 Z变换

MATLAB 第3章 Z变换
n n1 n
x(n) z x(n) z n
n n n1 n 0
1

0 Z Rx Z
其中:Rx-为收敛域的最小半径。 数字信号处理
右边序列的 收敛域
Rx Z
第三章 Z变换
jIm[z]
Rx -
o
Re[z]
图3-3 右边序列及其收敛域 (n1<0, |z|=∞除外)
数字信号处理
第三章 Z变换
三.几种序列的收敛域
(1)有限长序列:
x ( n), n1 n n2 x ( n) 其他n 0,
其z变换为
收敛域为
0 z
图3-2 有限长序列及其收敛域 (n1 0, n2 0;z 0, z 除外)
数字信号处理
第三章 Z变换
第三章 Z变换
二.Z变换的收敛域 1.收敛域的定义:对任意给定序列x(n),使其z
变换收敛的所有z值的集合称为X(z)的收敛域。
2. 收敛条件:X ( z )
n


x(n) z n 的级数收敛的充
分必要条件是满足绝对可和的条件,即要求
n | x ( n ) z | M
数字信号处理
第三章 Z变换
例3-2 x(n)=anu(n), 求其z变换及收敛域。
解 这是一个因果序列,其z变换为
X ( z) a z
n 0

n n
1 z (az ) 1 1 az za n 0
1 n

|z|>|a|
这是一个无穷项的等比级数求和,只有在 |az-1|<1 即 |z|>|a|处收敛如图3-4所示。

《Matlab入门》PPT课件

《Matlab入门》PPT课件

f(x) a1 b 0
bxa 其它
该分布的均值为:1/2(a+b)
方差为:1/12(a+b)2
精选PPT
8
输出噪声被均匀分布 的上限和下限
精选PPT
9
贝努利分布
泊松分布
精选PPT
10
3.1 信源、信宿和误差分析
3.1.1 信号产生设备
(4)泊松随机整数发生器
泊松分布的概率密度函数为:
(2)瑞利噪声发生器
瑞利分布等效于一个二维零均值高斯变量的均方和 (Rss—Root sum squares)。假设y1和y2是两个独立的 高斯随机变量,均值为零,方差为σ2,则服从瑞利分 布的随机变量x的表达式为:
x y12 y22
瑞利分布的概率密度函数为:
x
x2
f(x) exp( )
2
2精选P2PT
OUT = RANDINT(N) generates an N-by-N matrix of random binary numbers. The appearance of "0" and "1" have even probability.
OUT = RANDINT(N, M) generates an N-by-M matrix of random binary numbers. The appearance of "0" and "1" have even probability.
f(x)x!e
0
x0,1,2 其它
精选PPT
11
②seed 初始化“种子”值。
lambda 指定泊松参数λ。当它是标量 时,输出矢量的每一分量具 有相同的λ值。当它是矢量时, 此矢量长度须与“种子”的
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标识符
y m
c r g
后面是颜色、线型和点型
标识符
. o
x + -
颜色
黄 品红
青 红 绿
线型点型
点 圆圈
X号 +号 实线
标识符
S D
^ V >
线型点型
正方形标记 菱形标记
朝上三角形 朝下三角形 朝右三角形
b w
k
蓝 白

* :
-. --
星号 虚号
点划线 虚线
< P
H
朝左三角形 五角星
六角星
2015-7-3
1
0.5
0
-0.5
0
2
4
6
8
10
MATLAB特殊图形的绘制
4. 饼图
x=[11.4,23.5,35.4,15.6]; subplot(211) pie(x) subplot(212) pie(x,x==min(x));
27% 41% 13% 18% 27% 13% 18%
41%
ye
at
创建多个图形
使用plot函数:plot(x1,y1,x2,y2,…) 使用plotyy函数:plotyy(x1,y1,x2,y2,’fun’) 使用hold on命令 使用subplot函数 使用figure命令
t=0:0.1:3*pi; y1=sin(t); y2=cos(t); plot(t,y1,'r-.',t,y2,'k'); xlabel('t/s'); ylabel('y1=sin(t), y2=cos(t)'); title('y1=sin(t), y2=cos(t)'); text(3,0.4,'y1=sin(t)'); text(2,0,'y2=cos(t)'); legend('y1=sin(t)','y2=cos(t)');
例:用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t)
及其包络线。t的取值范围是[0,2 ]
例:画出衰减振荡曲线 y e
t 3
sin 3t
及其包
络线,t的取值范围是[0,4 ]
字符串数组用于计算结果的可视化实例
clear %清除内存中地所有变量 a=2,w=3; t=0:0.01:10; %取自变量采样数组 y=exp(-a*t).*sin(w*t); %计算函数值,产生函数数组 [y_max,i_max]=max(y); %找最大值的位置 t_text=[‘t=’,num2str(t(i_max))]; %生成最大值点的横坐标字符串 y_text=[‘y=’,num2str(y_max)]; %生成最大值点的众坐标字符串 max_text=char('maximum',t_text,y_text); %生成最大值点的字符串 plot(t,zeros(size(t)),‘k’); %画纵坐标为0的基准线 hold on % plot(t,y,‘b’); %绘制函数曲线 plot(t(i_max),y_max,‘r.’,‘MarkerSize’,20); %标注最大值点 text(t(i_max)+0.3,y_max+0.05,max_text); %标注最大值点的字符串 title('exp(-2t)*sin(3t)'),),xlabel(‘t’),ylabel(‘y’),hold off
第三章
MATLAB图形绘制基础
MATLAB二维图形的创建
基本二维图形 特殊的二维图形 MATLAB三维图形的创建 三维曲线 三维曲面
基本二维图形绘图函数
plot:x轴和y轴均为线性刻度。 loglog:x轴和y轴均为loglog对数刻度。 semilogx:x轴为对数刻度,y轴为线性刻度。 semilogy:x轴为线性刻度,y轴为对数刻度。 plotyy:双y轴图形
MATLAB特殊图形的绘制
2.柄图
x=linspace(0,10,50); y=sin(x).*exp(-x/3);
1 0.5
stem(x,y);
0
8
10
MATLAB特殊图形的绘制
3. 阶梯图
stairº ¯Êý
x=linspace(0,10,50); y=sin(x).*exp(-x/3); stairs(x,y);
t=0:0.1:4*pi; y=exp(-0.1*t).*sin(t); y1=5*y.*sin(t);
plotyy(t,y,t,y1);
2015-7-3
5
示例程序
例1:绘出y=rand(1,10)的图形 例2:用图形表示离散函数 (n 6)
1
n [7,12] ,且n为正
横轴及纵轴依照数据大小的上下限来定,横轴及纵
横轴纵轴比例是 1:1 将横轴纵轴尺度比例设成相同值 默认情况下使用卡氏坐标 使用矩阵格式,即将图原点设在左上角,横轴不变, 纵轴由上往下递增 以默认值画纵轴及横轴 将纵轴及横轴取消 恢复纵轴有横轴
程序示例
例:在同一坐标轴内绘制
, a=0.1,a=0.2,a=0.3的图形,并分别给图形加标注。
%图形加网格
例:作y=sin(t)的二维图形 t=linspace(0,3*pi,200); y=sin(t); plot(t,y); title('y=sin(t)'); xlabel('t/s'); ylabel('y=sin(t)'); text(3,0.4,'y=sin(t)'); legend('y=sin(t)'); gtext('y=sin(t)')
MATLAB特殊图形的绘制
1.直方图
close all; x=1:10;
0.5 1
y=rand(size(x));
bar(x,y);
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x=-2:2
y=[3 5 2 4 1; 3 4 5 2 1; 5 4 3 2 5]
subplot(1,2,1), bar(x',y','stacked')
整数。
例3:作y=sin(x)在[0,2Π]内的图像 例4:分别用不同标度在同一坐标轴内绘制
y1 e 0.5 x1 sin(2x1 ) x1 [0,2 ] y2 1.5e 0.1x2 sin(x2 ) x2 [0,3 ]
的图形
线型、点型和颜色
plot(x,y,’r:’)
title('bar(x,y,''g'')');axis([0,7,-2,2]); subplot(2,2,2);stairs(x,y,'b');
title('stairs(x,y,''b'')');axis([0,7,-2,2]);
subplot(2,2,3);stem(x,y,'k'); title('stem(x,y,''k'')');axis([0,7,-2,2]);
2015-7-3 9
坐标轴处理函数
说明
axis([ xmin xmax ymin ymax ])
以 xmin xmax 设定横轴的下限及上限 以
y min y max 设定纵轴的下限及上限
轴比例 4:3
axis auto axis square axis equal axis xy axis ij axis normal axis off axis on
2015-7-3 13
例:绘制图形 修补图形缺口。

y
sin( t ) t
,并利用关系运算,求近似极限,
t=-2*pi:pi/10:2*pi; %该自变量数组中,存在0值。 y=sin(t)./t; %在t=0处,计算将产生NAN tt=t+(t==0)*eps; %逻辑数组参与运算,使0元素被“机器0”小数代替。 yy=sin(tt)./tt; %用数值可算的sin(eps)/eps近似替代sin(0)/0极限。 subplot(121),plot(t,y),axis([-7,7,-0.5,1.21]) xlabel(‘t’),ylabel(‘y’),title(‘残缺图形’) subplot(122),plot(tt,yy),axis([-7,7,-0.5,1.21]) xlabel(‘t’),ylabel(‘y’),title(‘正确图形’)
字符串数组用于计算结果的可视化实例
屏幕控制
1. figure %打开图形窗口
2. figure(n) %打开指定图形窗口
3. close 5. close(n)
6. clf
%关闭当前图形窗口 %关闭指定图形窗口
%清除窗口内所有内容
4. close all %关闭所有图形窗口
2015-7-3
19
特殊的二维图形函数
subplot(2,2,4);fill(x,y,'y');
title('fill(x,y,''y'')');axis([0,7,-2,2]);
创建MATLAB三维曲线
plot3(x1,y1,z1,x2,y2,z2,…) 在同一图形窗口
绘出多条曲线
例:绘制三维曲线
t=0:pi/100:20*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=t.*sin(t).*cos(t); plot3(x,y,z); title('Line in 3-D Space');
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