Matlab基础及其应用教程11
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matlab教程ppt(完整版)
饼图
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
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`int8()`,
`char()`, `logical()`等。
流程控制结构
顺序结构
按照代码的先后顺序执行 。
选择结构
通过条件语句实现分支选 择，包括`if`、`else`、 `elseif`等。
循环结构
通过循环语句实现重复执 行代码块，包括`for`、 `while`等。
函数编写
函数定义
使用`function`关键字定义函数， 指定输入和输出参数。
介绍MATLAB中的机器学习工具箱，包括工具箱中的函数、算 法和使用方法等。
通过实际案例演示如何使用MATLAB进行机器学习，包括数据 预处理、特征选择、模型训练和评估等。
THANKS
[ 感谢观看 ]
信号的傅里叶变换
介绍傅里叶变换的基本原理 ，以及如何使用MATLAB进 行信号的傅里叶变换和逆变 换。
滤波器设计
介绍滤波器的基本原理和设 计方法，以及如何使用 MATLAB进行滤波器的设计 和实现。
信号处理实例
通过实际案例演示如何使用 MATLAB进行信号处理，包 括信号的频谱分析、滤波、 降噪等。
数值计算基础
数值类型
介绍MATLAB中的数值类型，包括双精度、单精 度、复数等。
变量声明
解释如何声明和初始化变量，以及如何使用 MATLAB的数据类型。
运算符
介绍基本的算术运算符、关系运算符和逻辑运算 符及其用法。
方程求解
代数方程求解
介绍如何使用MATLAB求解一元和多元代数方程。
微分方程求解
介绍如何使用MATLAB求解常微分方程和偏微分方程。
MATLAB应用领域
MATLAB是一种用于算法开发、数据 可视化、数据分析和数值计算的高级 编程语言和交互式环境。
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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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，展示数据和模型结果。
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。
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。
MATLAB编程基础第11讲--M文件、底层IO命令的数据输入与输出程序优化
14
5.4.1 数据的输入
3 使用load命令载入数据： 常用调用格式load filename.mat 例5－20 load文件 Data_B.txt 321 852 963 load Data_B.txt Y=Data_B.^3
15
5.4.2 数据的输出
5.5 程序的优化
1 环向量化 把循环向量化，能缩短程序的长度，提高程 序的执行效率。 2 预定义变量 Matlab将任何一个变量都看成一个矩阵。
23
5.6 面向对象的编程综述
1 类和对象 类是抽象的概念，由对象集合而成。表征着各个对象所共 同具有的数据结构。 isa(),iscell(),ischar()等逻辑判断函数 2 面向对象编程的内涵 充分利用“类”“对象”进行的编程成为面向对象编程。 （1）创建类目录 （2）选定待建类的数据结构 （3）对象构造函数 （4）显示函数 （5）与其他类之间的转换函数
18
5.4.3 文件读写的I/O命令函数
1 fopen 常用调用格式: fn=fopen(‘filename’,’permission’) fopent(‘all’) [filename,permission]=fopen(fn) fopen(‘filename’) (1)filename 要打开的文件名 （2）permission 指定的操作方式，常用的有r,w,a（追加）等。 Rb,wb,ab针对二进制的文件。Rt wt at针对文本格式的文件。 （3）fn 指的是被打开文件的文件代号。如果打开成功为正整数。 否则为－1。 （4）all指列出用于当前已经打开的除标准文件外全部文件的文 件代号。
Matlab基础及其应用 ppt课件
5
上机安排
从9月21日（也就是下个星期四）起，每个星 期四安排为上机时间。
上机地点：主楼东312（物电机房） 上机时间：18：00～20：00
20：00～22：00
2021/3/26
Matlab基础及其应用 ppt课件b 概述与入门； 2. 数据类型和运算； 3. 数值计算； 4. 符号运算； 5. 数据和函数的可视化； 6. Matlab编程；
指令输入提示符 >> (12+2*(7-4))/3^2
ans =
2 >>
8. 源程序的开放性。
2021/3/26
Matlab基础及其应用 ppt课件
13
线性方程组求解
a11x1 a12x2 a1nxn b1 a21x1 a22x2 a2nxn b2 an1x1 an2x2 annxn bn
当D＝|A|≠0， 方程组有解，可 用Cramer法则 求解。
50
20 12 45
A=[4 2 3;1 3 2;1 3 3;3 2 2]; B=[35 20 60 45;10 15 50 40; …20 12 45 20]; C=A*B
C=
45
40
220 146 475 320 105 89 300 205
20
125 101 345 225 165 114 370 255
-2
0
-4 -5
1
0 .5
0
-0 .5
-1 4
2
5
0 -2
0
-4 -5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-4
-2
0
matlab基础与应用教程课后答案
x=3*exp(-t); % 求各采样点样本值x
dt=t(2)-t(1); f=1/dt;
% 采样周期 % 采样频率(Hz)
X=fft(x);
% 计算x的快速傅立叶变换X
F=X(1:N/2+1); f=f*(0:N/2)/N;
% F(k)=X(k)(k=1:N/2+1) % 使频率轴f从零开始
plot(f,abs(F),'-*')
（2）A(7)=[]
（3） A=A+30
（4）size(A)
（5） t(find(t==0))=eps
（6）tபைடு நூலகம்reshape(x,3,4)
（7）abs('matlab')
（8）char(93)
5. A=[97,67,34,10;-78,75,65,5;32,5,-23,-59;0,-12,54,7]
8. x=linspace(-3,3,100);y=linspace(-3,3,100); [x y]=meshgrid(x,y); fxy=-5./(1+x.^2+y.^2); i=find(abs(x)<=0.8 & abs(y)<=0.5);
fxy(i)=NaN; surf(x,y,fxy) 9. u=linspace(1,10,100);v=linspace(-pi,pi,100); [u,v]=meshgrid(u,v); x=3.*u.*sin(v);y=2.*u.*cos(v);z=4*u.^2; x=3*u.*sin(v);y=2*u.*cos(v);z=4*u.^2; surf(x,y,z);shading interp; light('position',[1,0,1]); 10.
matlab入门图文教程
02
MATLAB基础操作
界面介绍
MATLAB主窗口
包括命令窗口、工作空间、命令历史和当前 文件夹等部分，是进行MATLAB操作的主要
界面。
编辑器窗口
用于显示MATLAB绘制的图形和图像，支持 多种图形格式。
图形窗口
用于编写和编辑MATLAB代码，提供语法高 亮、代码折叠等功能。
工具箱窗口
提供MATLAB各种工具箱的访问和使用，如 信号处理、图像处理等。
matlab入门图文教程
目录
• MATLAB概述与安装 • MATLAB基础操作 • 图形绘制与可视化 • 数值计算与数据分析 • 程序设计与优化 • MATLAB高级功能与应用
01
MATLAB概述与安装
MATLAB简介
MATLAB（Matrix Laboratory）是一款由 MathWorks公司开发的商业数学软件，主要用于算法
脚本文件与函数文件
脚本文件是一系列按顺序执行的命令，而函数文件则定义了一个或多个可重用的函数。脚 本文件主要用于简单任务或一次性操作，而函数文件则适用于更复杂的计算和数据处理任 务。
变量与数据类型
MATLAB支持多种数据类型，包括数值、字符、逻辑值等。变量无需声明即可直接使用， 且变量名区分大小写。
运算符与函数
01
算术运算符
包括加（+）、减（-）、乘（ *）、除（/）等，用于进行基 本的数学运算。
02
关系运算符
包括等于（==）、不等于（ ~=）、大于（>）、小于（< ）等，用于比较两个值的大小 关系。
03
逻辑运算符
包括与（&&）、或（||）、非 （~）等，用于进行逻辑运算 。
matlab基础与应用教程课件第11章
x=fscanf(fid,'%5d',100);
y=fscanf(fid,'%5d',[10,10]);
A=fscanf(fid,'%s', [4]);
C=fscanf(fid,'%g %g',[2 inf]);
〔2〕fprintf函数 fprintf函数可以将数据按指定格式写入到文本文件中。其调用格式为
【例11.3】假定文件textdemo.txt中有以下格式的数据：
Name English Chinese Mathmatics
Wang
99
98
100
Li
98
89
70
......
此文件第一行为标题行，第2～5行的第1列为字符型，后3列为整型。从 该文件中将前3个数据读入到grades的命令如下：
fid = fopen('textdemo.txt', 'r');
fid=fopen('aaa.dat','w');
〔3〕调用MATLAB函数进展运算
11.2 MATLAB数据接口
MATLAB提供了多种不同层次的数据输入/输出函数。 MATLAB提供多种方法支持将磁盘文件和剪贴板中的数据导入到 MATLAB的工作区，最简单的方法是使用数据导入向导〔可通过选择 “File〞菜单中的“Import data〞命令或在命令窗口执行命令“uiimport 〞来激活它〕，而在M文件中那么可以使用MATLAB输入/输出函数。
〔4〕textscan函数
有格式文件可以使用文本输入函数textscan读取数据。textscan函数调用 格式为
C=textscan(fid, fmt, N , param, value)
y=fscanf(fid,'%5d',[10,10]);
A=fscanf(fid,'%s', [4]);
C=fscanf(fid,'%g %g',[2 inf]);
〔2〕fprintf函数 fprintf函数可以将数据按指定格式写入到文本文件中。其调用格式为
【例11.3】假定文件textdemo.txt中有以下格式的数据：
Name English Chinese Mathmatics
Wang
99
98
100
Li
98
89
70
......
此文件第一行为标题行，第2～5行的第1列为字符型，后3列为整型。从 该文件中将前3个数据读入到grades的命令如下：
fid = fopen('textdemo.txt', 'r');
fid=fopen('aaa.dat','w');
〔3〕调用MATLAB函数进展运算
11.2 MATLAB数据接口
MATLAB提供了多种不同层次的数据输入/输出函数。 MATLAB提供多种方法支持将磁盘文件和剪贴板中的数据导入到 MATLAB的工作区，最简单的方法是使用数据导入向导〔可通过选择 “File〞菜单中的“Import data〞命令或在命令窗口执行命令“uiimport 〞来激活它〕，而在M文件中那么可以使用MATLAB输入/输出函数。
〔4〕textscan函数
有格式文件可以使用文本输入函数textscan读取数据。textscan函数调用 格式为
C=textscan(fid, fmt, N , param, value)
MATLAB基础及其应用教程
3.1多项式 3.2插值和拟合
3.3数值微积分
3.4线性方程组的数 值解
3.5稀疏矩阵
3.6常微分方程的数 值解
3.7小结 3.8习题
3.1.1多项式的表达和创建 3.1.2多项式的四则运算 3.1.3多项式求值和求根运算 3.1.4多项式的构造
3.2.1多项式插值和拟合 3.2.2最小二乘法拟合
6.1 M文件
6.2 MATLAB的程序 控制结构
6.3数据的输入与输 出
6.4 MATLAB文件操 作
6.5面向对象
1
编程
6.6 MATLAB
2
程序优化
3
6.7程序调试
4
6.8小结
5
6.9习题
6.1.1局部变量与全局变量 6.1.2 M文件的编辑与运行 6.1.3脚本文件 6.1.4函数文件 6.1.5函数调用
MATLAB基础及其应用教程
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
关键字分析思维导图
内容
矩阵
基础知识
符号
运算
习题
数值
教程
教学
数值 小结
变量
基础
文件
符号
函数
程序
第章
存储
内容摘要
《MATLAB基础及其应用教程》基于MATLAB 7.1版，详细介绍了MATLAB的基础知识、数值计算、符号运算、 图形处理、程序设计、SIMULINK仿真等内容，为配合教学，各章编写了教学提示、教学要求和爿题，书后附有上 机实验指导。
0 6
1.10习题
0 5
11第11章-MATLAB数据分析教程-由伟-清华大学出版社
1 -1 0 -1]; eq=[1];
lb =[0 0 0 0 ]; ub=[]; [x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
运行结果为： x = 0.5000
0.5000 0.0000 0.0000 fval = -0.3500
例2：求解 Min 5*x1+4*x2+7x3 s. t -2x1-7*x2+4x3>=2 -5*x2+2*x3>=-3 x1, x2, x3>=0
MATLAB程序为： f=[5
4 7]; A=[2 7 -4
0 5 -2];
b=[-2 3];
Aeq=[]; beq=[];
lb=[0 0 0]; ub=[]; [x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
所以，A、B、C、D的含量分别为0.50、0.50、 0.00、0.00时，材料的性能最好，能提高35%
例5：某公司要生产三种新材料：A 200公斤、B 160 公斤、C240公斤。需要用甲、乙两种添加剂，甲 现有30公斤，乙现有40公斤。每公斤A、B、C各 需要甲0.3、0.2、0.15公斤，需要乙0.25、0.18、 0.22公斤；每公斤A、B、C添加甲的成本分别为3、 2、1.5元，添加乙的成本分别为2.5、4、3元。设 计生产方案，使总成本最低
求解的MATLAB程序为： f=[5
2]; A=[-2 3
4 1]; b=[-1
3];
Aeq=[]; beq=[]; lb=[0
0]; ub=[]; [x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
运行结果为： x= 0.5000
lb =[0 0 0 0 ]; ub=[]; [x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
运行结果为： x = 0.5000
0.5000 0.0000 0.0000 fval = -0.3500
例2：求解 Min 5*x1+4*x2+7x3 s. t -2x1-7*x2+4x3>=2 -5*x2+2*x3>=-3 x1, x2, x3>=0
MATLAB程序为： f=[5
4 7]; A=[2 7 -4
0 5 -2];
b=[-2 3];
Aeq=[]; beq=[];
lb=[0 0 0]; ub=[]; [x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
所以，A、B、C、D的含量分别为0.50、0.50、 0.00、0.00时，材料的性能最好，能提高35%
例5：某公司要生产三种新材料：A 200公斤、B 160 公斤、C240公斤。需要用甲、乙两种添加剂，甲 现有30公斤，乙现有40公斤。每公斤A、B、C各 需要甲0.3、0.2、0.15公斤，需要乙0.25、0.18、 0.22公斤；每公斤A、B、C添加甲的成本分别为3、 2、1.5元，添加乙的成本分别为2.5、4、3元。设 计生产方案，使总成本最低
求解的MATLAB程序为： f=[5
2]; A=[-2 3
4 1]; b=[-1
3];
Aeq=[]; beq=[]; lb=[0
0]; ub=[]; [x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
运行结果为： x= 0.5000
《MATLAB基础与应用》课件
第 8 章 Simulink 仿真 第 9 章 MATLAB 在信号与系统中的应用 第 10 章 MATLAB 在数字信号处理中的应用 第 11 章 MATLAB在通信原理中的应用
前言
（一）为什么开设本课程
由于MATLAB的独特优势，开设本课程： 1、友好的工作平台和编程环境 2、简单易用的程序语言 3、强大的科学计算及数据处理能力 4、出色的图形处理功能 5、工程师必备的工具
例如：a=[1 2 3;4 5 6] ，则 a'=[1 4;2 5;3 6]
2.2 矩阵的赋值
3、矩阵的变换
（5） 排列：b=a(:) 将所有列排成一列。 例如：a=[1 2 3;4 5 6]; a(:)=[1;4;2;5;3;6]; 若先转置再排列，即实现按行排列。
（6） 变换函数： fliplr(a) (矩阵左右翻转) （flip翻left right） flipud(a) (矩阵上下翻转) ……
3.141592653589793e+000
400921fb54442d18 3.14 +
355/113 3.14159
说明 16位十进制
5位十进制数加指数
16位十进制数加指数
16位十六进制 两位小数
正、负或零 分数近似
二位整数，四 位小数
2.1 变量
2、变量类型 ：
（2）字符(串)：用单引号表示。 如：a=’abc’
b(: , 5)=[5; 8; 10; 12] 注意：行数或列数必须与原矩阵相同。
2.2 矩阵的赋值
3、矩阵的变换
（1）抽取：由原矩阵中的部分元素 构成新矩阵。
如：b=a([2,4],[1,3]) 表示第2，4行与第1、3列交叉元 素组成新矩阵。
前言
（一）为什么开设本课程
由于MATLAB的独特优势，开设本课程： 1、友好的工作平台和编程环境 2、简单易用的程序语言 3、强大的科学计算及数据处理能力 4、出色的图形处理功能 5、工程师必备的工具
例如：a=[1 2 3;4 5 6] ，则 a'=[1 4;2 5;3 6]
2.2 矩阵的赋值
3、矩阵的变换
（5） 排列：b=a(:) 将所有列排成一列。 例如：a=[1 2 3;4 5 6]; a(:)=[1;4;2;5;3;6]; 若先转置再排列，即实现按行排列。
（6） 变换函数： fliplr(a) (矩阵左右翻转) （flip翻left right） flipud(a) (矩阵上下翻转) ……
3.141592653589793e+000
400921fb54442d18 3.14 +
355/113 3.14159
说明 16位十进制
5位十进制数加指数
16位十进制数加指数
16位十六进制 两位小数
正、负或零 分数近似
二位整数，四 位小数
2.1 变量
2、变量类型 ：
（2）字符(串)：用单引号表示。 如：a=’abc’
b(: , 5)=[5; 8; 10; 12] 注意：行数或列数必须与原矩阵相同。
2.2 矩阵的赋值
3、矩阵的变换
（1）抽取：由原矩阵中的部分元素 构成新矩阵。
如：b=a([2,4],[1,3]) 表示第2，4行与第1、3列交叉元 素组成新矩阵。
MATLAB基础课件
2．行向量的特殊输入方式 （1）由冒号a:d:b生成等差数组：
从a到b公差为d(默认1)的等差数组. （2）由函数linspace(a,b,n)生成等差数组：
从a到b共n（默认100）个数值.
MATLAB基础
例7．>> A=1:5 ； % A=1 2 3 4 5 (公差 缺省为1) >> B=1:2:7； % B=1 3 5 7 (公差为2) >> C=5:-2:-1； % C=5 3 1 -1 (公差为-2) >> linspace(0,1,4)； % ans = 0 0.3333 0.6667 1.0 >> x=linspace(0,1)； % 等差数组, 从0到1共 100个数值
2．命令窗口（右边） 用于接受用户输入的命令,显示命令或程序执行结果.
3．工作区/当前目录窗口（左上） 用于显示已定义内存变量信息/当前工作目录信息.
4．命令历史窗口（左下）； 显示用户在命令窗口已执行过的所有命令语句。
5．显示和修改当前目录名窗口（工具栏右侧）
【注】其它几种窗口：文本编辑窗口、图形窗口、帮
5．M-文件 即程序文件，包括脚本M-文件和函数M-文件. 6．其它符号： … 续行符； % 注释符； ，（或；） 显示（或不显示）语句执行结果.
MATLAB基础
§2. 矩阵及其运算
一、矩阵的输入 二、向量（数组）的输入 三、矩阵的裁剪、拼接与修改 四、矩阵的数值运算
MATLAB基础
一、矩阵的输入
1357 2468 在命令窗口中输入命令:
>> load fen.dat (回车)
fen = 1357 2468
MATLAB基础
二、向量（数组）的输入
从a到b公差为d(默认1)的等差数组. （2）由函数linspace(a,b,n)生成等差数组：
从a到b共n（默认100）个数值.
MATLAB基础
例7．>> A=1:5 ； % A=1 2 3 4 5 (公差 缺省为1) >> B=1:2:7； % B=1 3 5 7 (公差为2) >> C=5:-2:-1； % C=5 3 1 -1 (公差为-2) >> linspace(0,1,4)； % ans = 0 0.3333 0.6667 1.0 >> x=linspace(0,1)； % 等差数组, 从0到1共 100个数值
2．命令窗口（右边） 用于接受用户输入的命令,显示命令或程序执行结果.
3．工作区/当前目录窗口（左上） 用于显示已定义内存变量信息/当前工作目录信息.
4．命令历史窗口（左下）； 显示用户在命令窗口已执行过的所有命令语句。
5．显示和修改当前目录名窗口（工具栏右侧）
【注】其它几种窗口：文本编辑窗口、图形窗口、帮
5．M-文件 即程序文件，包括脚本M-文件和函数M-文件. 6．其它符号： … 续行符； % 注释符； ，（或；） 显示（或不显示）语句执行结果.
MATLAB基础
§2. 矩阵及其运算
一、矩阵的输入 二、向量（数组）的输入 三、矩阵的裁剪、拼接与修改 四、矩阵的数值运算
MATLAB基础
一、矩阵的输入
1357 2468 在命令窗口中输入命令:
>> load fen.dat (回车)
fen = 1357 2468
MATLAB基础
二、向量（数组）的输入
matlab教程(全)资料ppt课件
矩阵创建与基本操作
创建矩阵
使用`[]`或`zeros`、`ones`等函数创建矩阵
矩阵大小
使用`size`、`length`等函数获取矩阵大小
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素，支持单个元素和子 矩阵访问
矩阵合并与拆分
使用`cat`、`horzcat`、`vertcat`等函数合并 或拆分矩阵
04
03
MATLAB的应用领域
MATLAB被广泛应用于算法开发、数据可视化、数 据分析以及数值计算等领域。
MATLAB的特点
MATLAB具有简单易用、高效灵活、可视化 强等特点，支持多种编程范式，包括命令式 编程、面向对象编程等。
MATLAB安装与启动
01
安装步骤
下载MATLAB安装包，解压后运行安装程序，按照提示 进行安装。
设置模型参数
介绍如何设置模型的仿真时间、步长等参数，以及如何进行模型的优化和调试 。
系统仿真与分析
运行Simulink模型
详细讲解如何启动仿真、暂停仿真以及停止 仿真，并介绍仿真过程中的注意事项。
查看仿真结果
介绍如何查看仿真结果，包括示波器、数据 记录器等工具的使用。
分析仿真结果
讲解如何对仿真结果进行分析和处理，包括 数据的导出、处理和分析等。
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。
matlab基础知识教程全课件
• 一次多项式拟合：
p1 = polyfit(x,y,1)
• 三次多项式拟合：
p3 = polyfit(x,y,3)
• plot 原始数据、一次拟合曲线和三次拟合曲线
x2=1:0.1:10; y1=polyval(p1,x2) y3=polyval(p3,x2) plot( x, y, ’*’, x2, y1, ‘:’, x2, y3)
PPT学习交流
3
• 语言简单、内涵丰富
• 语言及其书写形式非常接近于常规数学书写形式； • 其操作和功能函数指令就是常用的计算机和数学书上的一些简单英文
单词表达的，如：help、clear等； • 完备的帮助系统，易学易用。
• 扩充能力、可开发能力较强
• MATLAB完全成了一个开放的系统 • 用户可以开发自己的工具箱 • 可以方便地与Fortran、C等语言接口
6
2.2 命令窗口 （续）
〖说明〗
在命令窗口【Enter】键提交命令执行。 Matlab所用运算符（如+、-、^等）是各种计算程序中常
见的。 计算结果中的“ans”是英文“answer”的一种缩写，其
含义就是“运算答案”。ans是Matlab的一个预定义变量。
PPT学习交流
7
2.2 命令窗口 （续）
14
【功能演示-1】
求方程 2 x 5 3 x 3 7 1 x 2 9 x 1 3 0 的全部根。
p = [2,0,-3,71,-9,13];％建立多项式系数向量 x = roots(p)；求根
x=
-3.4914 1.6863 + 2.6947i 1.6863 - 2.6947i 0.0594 + 0.4251i 0.0594 - 0.4251i
p1 = polyfit(x,y,1)
• 三次多项式拟合：
p3 = polyfit(x,y,3)
• plot 原始数据、一次拟合曲线和三次拟合曲线
x2=1:0.1:10; y1=polyval(p1,x2) y3=polyval(p3,x2) plot( x, y, ’*’, x2, y1, ‘:’, x2, y3)
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3
• 语言简单、内涵丰富
• 语言及其书写形式非常接近于常规数学书写形式； • 其操作和功能函数指令就是常用的计算机和数学书上的一些简单英文
单词表达的，如：help、clear等； • 完备的帮助系统，易学易用。
• 扩充能力、可开发能力较强
• MATLAB完全成了一个开放的系统 • 用户可以开发自己的工具箱 • 可以方便地与Fortran、C等语言接口
6
2.2 命令窗口 （续）
〖说明〗
在命令窗口【Enter】键提交命令执行。 Matlab所用运算符（如+、-、^等）是各种计算程序中常
见的。 计算结果中的“ans”是英文“answer”的一种缩写，其
含义就是“运算答案”。ans是Matlab的一个预定义变量。
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7
2.2 命令窗口 （续）
14
【功能演示-1】
求方程 2 x 5 3 x 3 7 1 x 2 9 x 1 3 0 的全部根。
p = [2,0,-3,71,-9,13];％建立多项式系数向量 x = roots(p)；求根
x=
-3.4914 1.6863 + 2.6947i 1.6863 - 2.6947i 0.0594 + 0.4251i 0.0594 - 0.4251i
Matlab入门教程(很齐全)PPT课件
1990年代
MATLAB成为工程和科学计算的标准工具，广泛应用于数学建模、算法开发、数据分析等领域。
1980年代初期
matlab发展史
matlab特点
MATLAB提供了交互式命令行窗口和编辑器，方便用户进行程序设计和调试。
交互式编程环境
MATLAB具有高效的数值计算和矩阵运算功能，适用于处理大规模数据和进行复杂数学运算。
强大的数值计算能力
MATLAB内置了丰富的绘图函数库，可以方便地将数据可视化，有助于分析和解决问题。
图形可视化
MATLAB提供了各种工具箱，如信号处理、图像处理、机器学习、控制系统等，可以扩展其应用领域。
丰富的工具箱
科学研究
MATLAB被广泛应用于物理学、化学、生物学、地球科学等领域的科研工作。
工程应用
要点一
要点二
GUIDE特点：GUIDE提供了一组交互式的界面控件，可以轻松地创建GUI界面，并支持M文件和C/C代码生成，使得用户可以轻松地扩展GUI功能。
GUIDE使用方法：使用GUIDE前需要先打开MATLAB，然后在命令窗口输入“guide”命令，即可打开GUIDE主界面。
要点三
GUI界面布局应该清晰、简洁、易于操作，使得用户能够快速完成操作。
界面布局
界面设计要素
选择合适的GUI控件，如按钮、文本框、菜单等，能够增强界面的交互性和可视化效果。
控件选择
色彩搭配应该和谐、自然，使得GUI界面更加美观易用。
色彩搭配
字体应该清晰易读，适应GUI界面的整体风格，使得用户能够轻松获取信息。
字体选择
06
matlab数据分析
导入数据
支持多种数据格式，如Excel、CSV等，方便用户快速导入数据
MATLAB成为工程和科学计算的标准工具，广泛应用于数学建模、算法开发、数据分析等领域。
1980年代初期
matlab发展史
matlab特点
MATLAB提供了交互式命令行窗口和编辑器，方便用户进行程序设计和调试。
交互式编程环境
MATLAB具有高效的数值计算和矩阵运算功能，适用于处理大规模数据和进行复杂数学运算。
强大的数值计算能力
MATLAB内置了丰富的绘图函数库，可以方便地将数据可视化，有助于分析和解决问题。
图形可视化
MATLAB提供了各种工具箱，如信号处理、图像处理、机器学习、控制系统等，可以扩展其应用领域。
丰富的工具箱
科学研究
MATLAB被广泛应用于物理学、化学、生物学、地球科学等领域的科研工作。
工程应用
要点一
要点二
GUIDE特点：GUIDE提供了一组交互式的界面控件，可以轻松地创建GUI界面，并支持M文件和C/C代码生成，使得用户可以轻松地扩展GUI功能。
GUIDE使用方法：使用GUIDE前需要先打开MATLAB，然后在命令窗口输入“guide”命令，即可打开GUIDE主界面。
要点三
GUI界面布局应该清晰、简洁、易于操作，使得用户能够快速完成操作。
界面布局
界面设计要素
选择合适的GUI控件，如按钮、文本框、菜单等，能够增强界面的交互性和可视化效果。
控件选择
色彩搭配应该和谐、自然，使得GUI界面更加美观易用。
色彩搭配
字体应该清晰易读，适应GUI界面的整体风格，使得用户能够轻松获取信息。
字体选择
06
matlab数据分析
导入数据
支持多种数据格式，如Excel、CSV等，方便用户快速导入数据
Matlab入门教程
算术运算 关系运算 逻辑运算
5
2.1 算术运算
6
使用变量来进行更复杂的问题求解
>> a=15+20-50+3*9 a=
12 >>b=30 b= 30 >> c=a*b c=
360 >> d=a^3-b*c d=
-9072
7
逗号或分号的区别
>>x=2, y=3
%逗号隔开，屏幕有回显
x=
2
y=
22
例 计算下式的结果，其中a=5.67, b=7.811
e(ab)
log10 a b
>>a=5.67; b=7.811; >>exp(a+b)/log10(a+b) ans =
6.3351e+005
23
扩展阅读
1.5 MATLAB背景
1.5.1 MATLAB历史 1.5.2 MATLAB组成 1.5.3 MATLAB特点 1.5.4其他几种相关的数学软件
3
科研和工程技术人员的首选 MATLAB
MATLAB具有用法简单、灵 活、结构性强、延展性好等优 点，逐渐成为科技计算、视图 交互系统和程序中的首选语言 工具。 功能强大的数值运算功能 强大的图形处理能力 高级但简单的程序环境 丰富的工具箱与模块集 易于扩充
4
2 基本运算功能
MATLAB的基本运算可分为三类：
科学研究和工程实践中的计算问题
简单问题：计算器或直接手工推导 复杂问题：计算机编程
计算机编程
高级编程语言
Microsoft: Visual C++、Visual Basic Borland: Delphi、C++Builder Sun: Java
5
2.1 算术运算
6
使用变量来进行更复杂的问题求解
>> a=15+20-50+3*9 a=
12 >>b=30 b= 30 >> c=a*b c=
360 >> d=a^3-b*c d=
-9072
7
逗号或分号的区别
>>x=2, y=3
%逗号隔开，屏幕有回显
x=
2
y=
22
例 计算下式的结果，其中a=5.67, b=7.811
e(ab)
log10 a b
>>a=5.67; b=7.811; >>exp(a+b)/log10(a+b) ans =
6.3351e+005
23
扩展阅读
1.5 MATLAB背景
1.5.1 MATLAB历史 1.5.2 MATLAB组成 1.5.3 MATLAB特点 1.5.4其他几种相关的数学软件
3
科研和工程技术人员的首选 MATLAB
MATLAB具有用法简单、灵 活、结构性强、延展性好等优 点，逐渐成为科技计算、视图 交互系统和程序中的首选语言 工具。 功能强大的数值运算功能 强大的图形处理能力 高级但简单的程序环境 丰富的工具箱与模块集 易于扩充
4
2 基本运算功能
MATLAB的基本运算可分为三类：
科学研究和工程实践中的计算问题
简单问题：计算器或直接手工推导 复杂问题：计算机编程
计算机编程
高级编程语言
Microsoft: Visual C++、Visual Basic Borland: Delphi、C++Builder Sun: Java
MATLAB的基本使用教程详解
MATLAB的基本使用教程详解MATLAB（Matrix Laboratory，矩阵实验室）是一种用于数值计算和可视化的编程环境。
它提供了强大的数值计算功能、丰富的数学函数库、快捷的可视化工具和易于使用的编程语言。
以下是关于MATLAB基本使用的一些教程：1. 安装和启动MATLAB：- 访问MATLAB官方网站下载并安装MATLAB。
- 安装完成后，在桌面上找到MATLAB图标并点击启动。
2. 创建一个新的MATLAB文件：- 在MATLAB界面，点击“新建”按钮，选择“新建图形”，或者使用快捷键Ctrl+N。
3. 基本的MATLAB命令：- 在命令窗口中输入命令并按Enter键执行。
例如，输入`1+2`并按Enter 键，将显示结果`3`。
- 可以使用括号对表达式进行组包。
例如，输入`(1+2)*3`并按Enter键，将显示结果`9`。
- 在MATLAB中，可以使用逗号将多个命令分开执行。
例如，输入`a = 1,b = 2,c = a+b`，将依次执行这三个命令并显示结果。
4. 变量和数组：- 在MATLAB中，可以使用`a = 1`的形式创建一个变量a并将其值设为1。
- 数组是一种可以存储多个相同类型数据的数据结构。
例如，可以使用`A = [1,2,3;4,5,6]`创建一个包含两行三列的数组。
5. 数学函数：- MATLAB提供了丰富的数学函数库，例如可以使用`sin(pi/2)`计算sin(π/2)的值。
- 可以同时使用多个函数对同一组输入参数进行操作。
例如，可以使用`c = a*b; d = log(a/b); e = sin(a)+cos(b)`同时对变量a、b进行多种操作。
6. 控制结构：- 可以使用`if`、`else`和`end`关键字创建条件语句。
例如，输入`if a > b, a = b; end`将使a的值等于b的值（如果a大于b）。
- 可以使用`for`循环遍历数组或向量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
11.1 Simulink概述
11.1.2 创建简单模型
1．模型元素 （1）信源（Source）。用于为模型指定或生成输入信号，可 以是常量（Constant）、时间（Clock）、正弦波（Sine Wav e）、锯齿（Step）波等。 （2）系统模块。用于处理输入信号，生成输出信号。例如， 数学运算（Math Operations）模块、连续系统（Continuous） 模块、离散系统（Discrete）模块等。 （3）信宿（Sink）。用于可视化呈现输出信号。可以在示波 器（Scope）、图形记录仪（XY Graph）上显示仿真结果，也 可以把仿真结果存储到文件或导出到工作空间。
11.2.1 Simulink模块
1．Simulink的基本模块 ➢ 连续和离散动态模块，如连续系统模块库（Continuous）
中包含积分（Integrator）、微分（Derivative）、状态 （State-Space）方程、传递函数（Transfer Fcn）等许多 模块，可供连续系统建模使用。 ➢ 算法模块，如 Sum（加法）、Product（乘法）和 Lookup Table（查找表）等。 ➢ 结构模块，如 Mux、Switch 和 Bus Selector 等。
3．仿真实例 【例11.1】利用Simulink仿真y(t)=3sint+sin5(t+π/2)。 （1）新建一个空模型（Blank Model）。 （2）向模型中添加模块 （3）模块连接 （4）配置模块 正弦波的幅值、频率 模型建好后，单击工具栏的Save按钮进行保存，或从模型编辑 器的File菜单中选Save或Save as菜单项保存模型。 MATLAB 2017b默认以.slx格式保存模型。
11.2 系统模型的构建
11.2.1 Simulink模块
2．模块操作 （1）调整模块 （2）添加模型标识 （3）选择模块
11.2 系统模型的构建
11.2.1 Simulink模块
3．模块的连接 （1）连接两个模块 （2）连线的调整 （3）连线的分支
11.2 系统模型的构建
11.2.1 Simulink模块
4．模型元素的参数 常用以下方法编辑模型元素的参数。 （1）在模型编辑器中，选View菜单的Property Inspector菜 单项，或按Ctrl+Shift+I，打开Property Inspector面板进行 设置。 Parameters选项卡用于设置模型元素的参数 Properties选项卡用于设置模型元素的属性 Info选项卡用于设置模型元素的注解、说明。 （2）在模型编辑器中双击要设置参数的模块，或从Diagram菜 单选Block Parameters菜单项，或从模块右键菜单中选Block Parameters项，打开Block Parameters对话框进行设置。
11.1 Simulink概述
11.1.2 创建简单模型
3．仿真实例 【例11.1】利用Simulink仿真y(t)=3sint+sin5(t+π/2)。 （1）新建一个空模型（Blank Model）。 （2）向模型中添加模块 （3）模块连接 （4）配置模块 （5）设置系统仿真参数
11.1 Simulink概述Βιβλιοθήκη 11.1 Simulink概述
11.1.2 创建简单模型
3．仿真实例 【例11.1】利用Simulink仿真y(t)=3sint+sin5(t+π/2)。 （1）新建一个空模型（Blank Model）。 （2）向模型中添加模块 （3）模块连接
11.1 Simulink概述
11.1.2 创建简单模型
11.2 系统模型的构建
11.2.1 Simulink模块
11.1.2 创建简单模型
3．仿真实例 【例11.1】利用Simulink仿真y(t)=3sint+sin5(t+π/2)。 （1）新建一个空模型（Blank Model）。 （2）向模型中添加模块 （3）模块连接 （4）配置模块 （5）设置系统仿真参数 （6）仿真操作。
11.2 系统模型的构建
11.1 Simulink概述
11.1.2 创建简单模型
2．仿真步骤 （1）建立系统仿真模型框图，包括添加模块、设置模块参数、 进行模块连接等操作。 （2）初始化模型参数。 （3）启动仿真，观察仿真结果。 （4）分析模型，优化模型架构。
11.1 Simulink概述
11.1.2 创建简单模型
3．仿真实例 【例11.1】利用Simulink仿真y(t)=3sint+sin5(t+π/2)。 （1）新建一个空模型（Blank Model）。 （2）向模型中添加模块 正弦信号由信源模块库（Sources）中的正弦波模块（Sine Wa ve）提供，求和用数学运算模块库（Math Operations）中的 加法模块（Add）实现，再用信宿模块库（Sinks）中的示波器 模块（Scope）输出波形
第11章 Simulink仿真与分析
【本章学习目标】 熟悉Simulink的操作环境。 掌握建立系统模型的方法。 了解子系统模块的建立与封装技术。 了解S函数的功能与设计方法。
11.1 Simulink概述
11.1.1 Simulink的工作环境
Simulink提供了用于系统设计、仿真和分析的工具 1．启动Simulink 在MATLAB桌面单击“主页”选项卡工具栏的“Simulink”按 钮 ，或从“主页”选项卡工具栏的“新建”按钮下的展开列 表中选“Simulink Model”项，或在命令行窗口输入simulink 命令
11.1 Simulink概述
11.1.1 Simulink的工作环境
2．Simulink编辑器
11.1 Simulink概述
11.1.1 Simulink的工作环境
3．模块库浏览器 模块库浏览器主要用于检索Simulink模块和模块库。 单击Simulink编辑器工具栏中的“Library Browser ”按钮 ， 或在命令行窗口执行以下命令打开模块库浏览器。 >> slLibraryBrowser