matlab第六讲

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2024版matlab教程(全)资料ppt课件

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进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中,变量不需要事先声明,可以 直接赋值。变量名以字母开头,可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数,如sin、 cos、tan等三角函数,以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类,包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法,包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法,包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数,如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点,而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值,如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分,如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减,要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法,要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除,要求矩阵大小相同
特征值与特征向量

第六讲 MATLAB数值计算

第六讲 MATLAB数值计算

5.2.4 矩阵的秩
求矩阵秩的函数: rank(A)。
例如,求例 5.7 中方程组系数矩阵 D 的秩,命令是:
D=[2, 2, -1, 1; 4, 3, -1, 2; 8, 5, -3, 4; 3, 3, -2, 2]; r=rank(D) r= 4
说明D是一个满秩矩阵。
5.2.5 向量和矩阵的范数
第五讲 MATLAB数值计算
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 特殊矩阵 矩阵分析 矩阵分解与线性方程组求解 数据处理与多项式计算 傅立叶分析 数值微积分 常微分方程的数值求解 非线性方程的数值求解 稀疏矩阵
5.1 特殊矩阵
5.1.1 对角阵与三角阵
1. 矩阵的对角元素 (1)提取矩阵的对角线元素 设 A 为 m×n 矩阵, diag(A) 函数用于提取矩阵 A主对 角线元素产生一个具有min(m,n)个元素的列向量。 (2)构造对角矩阵
2. 矩阵的伪逆
对奇异方阵和长方阵,求矩阵伪逆的函数是 pinv(A)。
例5.5 求A的伪逆,并将结果送B。 A=[3,1,1,1; 1,3,1,1; 1,1,3,1]; B=pinv(A) 例5.6 求矩阵A的伪逆。 A=[0,0,0; 0,1,0; 0,0,1]; pinv(A)
5.2.3 方阵的行列式
函数A = pascal(n)生成一个n阶的帕斯卡矩阵。
1 1 3 4 6 10 10 20 15 35
1 5 15 35 70
5.2 矩阵分析
5.2.1 矩阵结构变换
1. 矩阵的转置
转置运算符是单撇号(')。
2. 矩阵的旋转
矩阵的旋转利用函数 rot90(A,k) ,功能是将矩阵 A旋 转90º 的k倍,当k为1时可省略。

MATLAB程序设计第六讲

MATLAB程序设计第六讲

MATLAB程序设计杨凯2010 . 11主要内容自学))*MATLAB解方程与函数极值解方程与函数极值((自学(自学)自学)线性方程组求解(一、线性方程组求解二、非线性方程组求解三、函数极值四、常微分方程初值问题的数值解法*MATLAB符号计算一、符号计算基础二、微积分三、简化方程表达式四、解方程一、线性方程组求解(自学)1.1 直接解法1.利用左除运算符的直接解法对于线性方程组Ax=b,可以利用左除运算符“\”求可以利用左除运算符“解:x=A\b例*:用直接解法求解下列线性方程组用直接解法求解下列线性方程组。

命令如下命令如下::A=[2,1,-5,1;1,-5,0,7;0,2,1,-1;1,6,-1,-4];b=[13,-9,6,0]';x=A\b2.利用矩阵的分解求解线性方程组矩阵分解是指根据一定的原理用某种算法将一个矩阵分解成若干个矩阵的乘积算法将一个矩阵分解成若干个矩阵的乘积。

常见的矩阵分解有LU 分解分解、、QR 分解分解、、Cholesky 分解分解,,以及Schur 分解分解、、Hessenberg 分解分解、、奇异分解等奇异分解等。

(1) LU 分解矩阵的LU 分解就是将一个矩阵表示为一个交换下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积形式角矩阵和一个上三角矩阵的乘积形式。

线性代数中已经证明,只要方阵A 是非奇异的是非奇异的,,LU 分解总是可以进行的分解总是可以进行的。

MATLAB 提供的lu 函数用于对矩阵进行LU 分解分解,,其调用格式为式为::[L,U]=lu(X):产生一个上三角阵U 和一个变换形式的下三角阵L(行交换),使之满足X=LU 。

注意注意,,这里的矩阵X 必须是方阵是方阵。

[L,U,P]=lu(X):产生一个上三角阵U 和一个下三角阵L 以及一个置换矩阵P ,使之满足PX=LU 。

当然矩阵X 同样必须是方阵方阵。

实现LU 分解后分解后,,线性方程组Ax=b 的解x=U\(L\b)或x=U\(L\Pb),这样可以大大提高运算速度这样可以大大提高运算速度。

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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。

第6讲 matlab工具箱介绍与仿真基础

第6讲 matlab工具箱介绍与仿真基础




Signal Processing Toolbox——信号处理工具 箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识 工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 等等
领域型工具箱
—— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具 箱,其专业性很强,比如控制系统工
具箱( Control System Toolbox);信
号处理工具箱(Signal Processing
Toolbox);财政金融工具箱( Financial
Toolbox)等等。只适用于本专业。
Matlab常用工具箱
变量 f fun H A,b Aeq,beq vlb,vub X0 x1,x2 options 描 述 线性规划的目标函数f*X 或二次规划的目标函 数X’*H*X+f*X 中线性项的系数向量 非线性优化的目标函数.fun必须为行命令对象 或M文件、嵌入函数、或MEX文件的名称 二次规划的目标函数X’*H*X+f*X 中二次项的系 数矩阵 A矩阵和b向量分别为线性不等式约束: AX b 中的系数矩阵和右端向量 Aeq矩阵和beq向量分别为线性等式约束: Aeq X beq 中的系数矩阵和右端向量 X的下限和上限向量:vlb≤X≤vub 迭代初始点坐标 函数最小化的区间 优化选项参数结构,定义用于优化函数的参数 调用函数 linprog,quadprog fminbnd,fminsearch,fminunc, fmincon,lsqcurvefit,lsqnonlin, fgoalattain,fminimax quadprog linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon, fminimax linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon, fminimax linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon,fminimax,lsqcurvefit, lsqnonlin 除fminbnd外所有优化函数 fminbnd 所有优化函数

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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。

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转置
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。

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。

MATLAB经典教程(全)PPT课件

MATLAB经典教程(全)PPT课件
由Cleve Moler和John Little于1980 年代初期开发,用于解决线性代数课 程的数值计算问题。
MATLAB的优势
易于学习、使用灵活、高效的数值计 算和可视化功能、强大的工具箱支持。
发展历程
从最初的数值计算工具,逐渐发展成 为一款功能强大的科学计算软件,广 泛应用于工程、科学、经济等领域。
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分,如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数,以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
矩阵大小
使用`size`函数获取矩阵的行数 和列数。
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素,如 `A(i,j)`表示访问矩阵A的第i行第j 列元素。
矩阵基本操作
包括矩阵的加、减、数乘、转置 等操作。
矩阵运算及性质
矩阵乘法 满足乘法交换律和结合律,但不满足 乘法交换律。
矩阵的逆
对于方阵,若存在一矩阵B,使得 AB=BA=I(I为单位矩阵),则称B 为A的逆矩阵。
Hale Waihona Puke 03 数据分析与可视化数据导入、导出及预处理
数据导入
介绍如何使用MATLAB导入各种格式的数据文件, 如.csv、.txt、.xlsx等。
数据导出
讲解如何将MATLAB中的数据导出为常见的数据文件格式,以 便于数据共享和交换。
数据预处理
阐述数据清洗、数据变换、数据规约等预处理技术,为后续的数 据分析和可视化奠定基础。
01
02

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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基础及其应用教程06课件

Matlab基础及其应用教程06课件

6.1 数据统计处理
【例6.7】随机抽取15名健康成人,测定血液的凝血酶浓度 及凝血时间,数据如表6.3所示。分析凝血酶浓度与凝血时 间之间的相关性。
计算例6.7中两组数据的协方差,命令如下:
>> density=[1.1,1.2,1.0,0.9,1.2,1.1,0.9,0.6,1.0,0.9,1.1,0.9,1.1,1,0.7]; >> cruortime=[14,13,15,15,13,14,16,17,14,16,15,16,14,15,17]; >> C=cov(density,cruortime) C=
6.1 数据统计处理
【例6.5】某次射击选拔比赛中小明与小华的10次射击成绩 (单位:环)如表6.1所示,试比较两人的成绩。
>> hitmark=[7,4,9,8,10,7,8,7,8,7;7,6,10,5,9,8,10,9,5,6]; >> mean(hitmark,2) ans =
7.5000 7.5000 >> std(hitmark,[],2) ans = 1.5811 1.9579
4.8333 5.5000
% 奇数个元素 % 偶数个元素
6.1 数据统计处理
6.1.4 累加和与累乘积
求累加和的cumsum函数与求累乘积的cumprod函数。cumsum 函数的调用格式如下。
B = cumsum(X):如果X是一个向量,则返回累加和向量。如 果X是一个矩阵,返回的矩阵的第i列是X的第i列的累加和向
1.0000 -0.9265 -0.9265 1.0000
6.1 数据统计处理
6.1.5 统计描述函数
4.协方差 cov函数用于计算数据序列的协方差。调用格式如下。 C = cov(x):若x是向量,则返回x 的方差;若x是矩阵,则 x的每一行代表一个样本,每一列代表一个观测变量。 C = cov(x,y):返回变量x和y的协方差,x与y同样大小。如 果x和y是矩阵,则cov(x,y) 将x和y视为列向量,等价于 cov(x(:), y(:))。 如果两个变量的协方差是正值,说明两者是正相关的,即两 个变量的变化趋势一致;如果协方差为负值,则说明两者是 负相关的,即两个变量的变化趋势相反;如果协方差为0, 说明两者之间没有关系。

《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。

matlab7从入门到精通-[中国IT联盟www.ciun.in]第6章 matlab - 讲义

matlab7从入门到精通-[中国IT联盟www.ciun.in]第6章 matlab - 讲义

6.3.2 仿真结果分析 为了观察仿真结果的变化轨迹可以采用3种方法。 (1)把输出结果送给Scope模块或者XY Graph模块。 Scope模块显示系统输出量对于仿真时间的变化曲线,XY Graph模块显示送到该模块上的两个信号中的一个对另一 个的变化关系。 (2)把仿真结果送到输出端口并作为返回变量,然后使用 MATLAB命令画出该变量的变化曲线。 (3)把输出结果送到To Workspace模块,从而将结果直接 存入工作空间,然后用MATLAB命令画出该变量的变化曲 线。
(3)保存选项(Save options) 在保存选项栏中的“Format”下拉列表中有矩阵、结构和包 含时间的结构3种选择。“Limit data points to last”用来限 定保存到工作空间中的数据的最大长度。 输出选项(Output options)有: ① Refine output(细化输出) output ② Produce additional output(产生附加输出) ③ Produce specified output only(仅在指定的时刻产生输 出)
6.3.3 系统仿真实例 【例6.3】有初始状态为0的二阶微分方程 y" + 1.5y' + 10y = 2u'(t) + 10u(t),其中u(t)是单位阶跃函数,试建立 系统模型并仿真。 方法1:用微分/积分器直接构造求解微分方程的模型。 把原微分方程改写为 y" = 2u' (t) + 10u(t) − 1.5y' − 10y u经微分作用得u',y"经积分作用得y',y'再经积分模块作用就得y,而u'、 u、y'和y经代数运算又产生y",据此可以建立系统模型并仿真。 (1)利用Simulink模块库中的基本模块建立系统模型 (2)设置系统仿真参数。 在模型编辑窗口的 Simulation stop time栏把仿 真的停止时间设置为5。 (3)仿真操作。

Matlab第六章 Simulink数字电路仿真

Matlab第六章 Simulink数字电路仿真
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
§6.2 时序逻辑电路的仿真
时序逻辑电路与组合逻辑电路相比的最大区别是此刻的 输出不仅与此刻的输入有关,还和以前的状态有关。因 此,在硬件结构上需引入触发器这一能起到“记忆”作 用的元件。
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
8421码子系统
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
加法计数器系统
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
习题: 使用Combinatoinal Logic模块完成对 以下函数功能的建模和仿真:
X = AB + BC + AC
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
译码器:使用combinational logic模块 ex6_2_2
武汉大学物理科学与技术学院微电子系 常胜
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Y = ( A + B)(B + C)(C + A)
Z1=X+Y Z2=XY
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习题: 采用触发器(D or J-K)构建10分频器, 完成对输入时钟10分频的功能。 要求:1、思路 2、逻辑表达式 3、模型图和输出波型 4、分析和总结
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matlab教程ppt(完整版)

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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

MATLAB课件 第6讲

MATLAB课件 第6讲

π
y′′ − µ 1 − y 2 y′ + y = 0 y (0) = 1, y′(0 ) = 0, µ = 2
函数ode23和ode45是对一阶常微分方程组设计的,因此,对高阶常微 和 是对一阶常微分方程组设计的, 函数 是对一阶常微分方程组设计的 因此, 分方程,需先将它转化为一阶常微分方程组,即状态方程。 分方程,需先将它转化为一阶常微分方程组,即状态方程。 则可写出Van der Pol 方程的状态方程形式: 方程的状态方程形式: 令 x1 = y , x2 = y ′, 则可写出
求解器 Ode23 Ode45 Ode113 Ode23t Ode15s Ode23s Ode23tb ode15i 采用方法 2-3阶Runge-Kutta算法,低精度 算法, 阶 算法 4-5阶Runge-Kutta算法,中精度 阶 算法, 算法 Adams算法,精度可到 10 −3 ~ 10 −6 算法, 算法 梯形算法 Gear’s方向数值微分算法,中精度 方向数值微分算法, 方向数值微分算法 2阶Rosebrock算法,低精度 阶 算法, 算法 梯形算法,低精度 梯形算法, 可变秩方法 适用场合 非刚性 非刚性 非刚性, 非刚性, 适度刚性 刚性 刚性 刚性 完全隐式微分方程

1
0
ln xdx .
(1)建立被积函数文件 )建立被积函数文件feln.m. function y=feln(x) y=exp(x).*log(x); (2)调用数值积分函数 求定积分。 )调用数值积分函数quadgk求定积分。 求定积分 format long; I=quadgk(@ feln,0,1) 3.梯形积分法 梯形积分法 在MATLAB中,对由表格形式定义的函数关系的求定积分问题用梯 中 形积分函数trapz.该函数调用格式如下。 该函数调用格式如下。 形积分函数 该函数调用格式如下 ●T=trapz(Y).例如:trapz([1:5;2:6]’) 例如: 例如 ●T=trapz(X,Y).
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[x,y,z]=sphere(20); colormap(copper); subplot(1,3,1); surf(x,y,z); axis equal subplot(1,3,2); surf(x,y,z);shading flat; axis equal subplot(1,3,3); surf(x,y,z);shading interp; axis equal
若只输入sphere画 图,则是默认了 n=20的情况
三维表面图形的着色 三维表面图实际上就是在网格图的每一个网格片上涂上颜色。 surf函数用缺省的着色方式对网格片着色。除此之外,还可以 用shading命令来改变着色方式。 shading faceted命令将每个网格片用其高度对应的颜色进行着 色,但网格线仍保留着,其颜色是黑色。这是系统的缺省着色 方式。 shading flat命令将每个网格片用同一个颜色进行着色,且网格 线也用相应的颜色,从而使得图形表面显得更加光滑。 shading interp命令在网格片内采用颜色插值处理,得出的表 面图显得最光滑。
第六讲 matlab的图形绘制功能
6.1 离散数据和离散函数的可视化
一对实数(x,y)可以表示为平面上的一个点; 一对实数向量x=[x1,x2,…,xn]T,y=[y1,y2,…,yn]T,可以表示平面上 的一组点。MATLAB就是利用这种几何比拟法实现了离散数据 的可视化。 离散函数可视化的步骤是:先根据离散函数特征选定一组自变 量x=[x1,x2,…,xn]T,再根据所给离散函数yn=f(xn)算得相应的 y=[y1,y2,…,yn]T,然后在平面上几何的表现这组向量对(x,y)
此外,还有带等高线的三维网格曲面函数meshc和 带底座的三维网格曲面函数meshz。 其用法与mesh类似,不同的是meshc还在xy平面上绘 制曲面在z轴方向的等高线,meshz还在xy平面上绘制曲 面的底座。 例 在xy平面内选择区域[-8,8];[-8,8],绘制4种三维曲面图。
Z
sin x 2 y 2 x2 y2
接下来用鼠标定位标注每个曲线
结束画图 hold off
6.5一个图形窗有多个子图 用subplot指令对图形窗分割 例
x=0:0.001:10; %在一个图形窗口绘制四个子图,排列方式为两行两列 %在一行一列的位置用蓝线画sinx,标题"子图(1)" subplot(2,2,1),plot(x,sin(x)); title('子图(1)') %在一行二列的位置用蓝线画sin10x,标题"子图(2)" subplot(2,2,2),plot(x,sin(10*x)); title('子图(2)') %在二行一列的位置用红星画sinx,标题"子图(3)" subplot(2,2,3),plot(x,sin(x),'r*'); title('子图(3)') %在二行二列的位置用红色:画sin10x,标题"子图(4)" subplot(2,2,4),plot(x,sin(10*x),'r:'); title('子图(4)')
例题
1.y=sin(x)sin(9x),在[0,π]取12个采样点 建立m文件sinxsin9x.m x=50,pi,12); %自变量取0到pi等距的12个采样点 y=sin(x).*sin(9*x); %计算相应的函数值向量,注意.* plot(x,y,'r.') %画图,用红色的点表示 grid on axis([0,pi,-1,1]) %图形的坐标范围x轴[0,pi],y轴[-1,1] xlabel('x轴') ylabel('y轴') title('点过少的图形') gtext('y=sin(x)*sin(9x)') %鼠标定位标注图形
%并且图形的曲线与字符串依次对应,可用鼠标拖动图例框改变其位置。
6.4在一个图中先画一个函数,然后接着画其他函数
例:在指令窗输入 x=0:pi/30:pi; y1=sin(x); plot(x,y1,'r') %回车后得到图形
接下来还想在这个图形上接着画 y=sin2x,继续在指令窗输入 y2=sin(2*x); hold on plot(x,y2,'b*')
6.6三维立体图形
1.三维曲线 plot3命令将绘制二维图形的函数plot的特性扩展到三维空间图形。 函数格式除了包括第三维的信息(比如Z方向)之外,与二维函数 plot相同。 plot3一般语法调用格式是plot3(x,y,z,S),这里x,y和z是向量或矩 阵,S是可选的字符串,用来指定颜色、标记符号和/或线形 (S可以省略)。
例题:
离散函数y=|n|。自变量选取[-10,10],用红色的星“*”表示,画 坐标格,x轴标注“n”,y轴标注“y轴”,图的标题“y=|n|” 建立非函数m文件absfun.m n=(-10:10)'; %产生一组自变量数据 y=abs(n); %计算向量n各点的函数值 plot(n,y,'r*') %用红色的星表示向量对(x,y) grid on %画坐标格 xlabel('n') %给x轴标注 ylabel('y轴') %给y轴标注 title('y=|n|') %给图标注
0.4 0.5 Y 0.6 0.7
0.4 0.4 [X,Y]=meshgrid(0.1:0.1:0.3,0.4:0.1:0.7) 0.5 0.5 0.6 0.6 0.7 0.7
绘制三维曲面的函数 surf函数和mesh函数的调用格式为: mesh(x,y,z) surf(x,y,z) 一般情况下,x,y,z是维数相同的矩阵。x,y是网格坐标矩阵,z是 网格点上的高度矩阵。 例 绘制三维曲面图z=sin(x+sin(y))-x/10。 程序如下: [x,y]=meshgrid(0:0.25:4*pi); z=sin(x+sin(y))-x/10; mesh(x,y,z); axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]);
注: 坐标控制 函数的调用格式为: axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax]) axis函数功能丰富,常用的用法还有: axis equal 纵、横坐标轴采用等长刻度 axis square 产生正方形坐标系(缺省为矩形) axis auto 使用缺省设置 axis off 取消坐标轴 axis on 显示坐标轴 grid on/off命令控制是画还是不画网格线,不带参数的grid命 令在两种状态之间进行切换。 box on/off命令控制是加还是不加边框线,不带参数的box命令 在两种状态之间进行切换。
其它的几个三维绘图函数 (1) 在Matlab中有一个专门绘制圆球体的函数sphere,其调用格 式如下: [x,y,z]=sphere(n) 此函数生成三个(n+1)×(n+1)阶的矩阵,再利用函数surf(x,y,z)可 生成单位球面. [x,y,z]=sphere 此形式使用了默认值n=20 sphere(n) 只绘制球面图,不返回值. 运行下面程序: sphere(30); axis square; 我们得到球体图形:
色彩图 色彩图(colormap)是MATLAB系统引入的概念。在MATLAB 中,每个图形窗口只能有一个色图。色图是m*3 的数值矩阵, 它的每一行是RGB三元组。色图矩阵可以人为地生成,也可 以调用MATLAB提供的函数来定义色图矩阵。 详细可查看 help colormap
重点掌握
abs grid on xlabel ylabel title plot axis gtext legend hold on hold off subplot plot3 meshgrig mesh surf
plot绘图函数的叁数
字元y k wFra bibliotek颜色黄色 黑色 白色
字元
. o x
图线型态
点 圆 x
b
g r c m
蓝色
绿色 红色 亮青色 锰紫色
+
* : -.
+
* 实线 点线 点虚线
--
虚线
6.2连续函数的可视化
连续函数可视化包含三个环节 1.从连续函数获得一组采样数据,即选定一组自变量采样点 (包括采样的起点、终点和采样步长),并计算相应的函数值 2.离散数据的可视化 3.图形上离散点的连续化 显然,图像上的离散点不能很好的表现函数连续性。常用的处 理方法有: 对区间进行更细的分割,计算更多的点,以近似表现函数的连 续变化
三维螺旋线例子: t=0:pi/50:10*pi; plot3(sin(t),cos(t),t) grid %添加网格
2 三维曲面
画二维图形的时候,需要在x轴上取若干点,然后计算相应函 数值,描点画图。 同样,画三维曲面的时候,需要在x0y面上取若干点,然后计 算相应的函数值,描点画图
如图,在xoy面上取点 [0.1,0.4] [0.2,0.4] [0.3,0.4] [0.1,0.5] [0.2,0.5] [0.3,0.5] [0.1,0.6] [0.2,0.6] [0.3,0.6] [0.1,0.7] [0.2,0.7] [0.3,0.7] 把所有的x轴坐标拿出按以上顺序组 0 .1 0 .2 0 .3 成矩阵 0 .1 0 .2 0 .3 X 0 .1 0 .2 0 .3 0 .1 0 .2 0 .3 把所有的y轴坐标拿出按以上顺序组 成矩阵 用一个命令可以方便的生成X、Y
程序如下:
[x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps); subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); title('mesh(x,y,z)') subplot(2,2,2); meshc(x,y,z); title('meshc(x,y,z)') subplot(2,2,3); meshz(x,y,z) title('meshz(x,y,z)') subplot(2,2,4); surf(x,y,z); title('surf(x,y,z)')
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