matlab随机函数详解

matlab随机函数详解
matlab随机函数详解

总结一下,MATLAB中随机矩阵获得

一、randperm

randperm(n);

产生从零到n长度为n的随机整数

例如

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代码:

>> randperm(10)

ans =

8 2 10 7 4 3 6 9 5 1

>>

二、randsrc

无参数形式,随机输出-1或1;

randsrc(m,n);

randsrc(m);

输出m*n阶或m*m阶矩阵,元素为随机出现的-1或1,概率为1/2;randsrc(m,n,alphabet);

输出m*n阶矩阵,元素由alphabet确定,概率等同;

randsrc(m,n,[alphabet;prob]);

prob参数确定每元素的出现概率。

例如

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代码:

>> randsrc

ans =

1

>> randsrc(5)

ans =

1 -1 -1 -1 1

-1 1 -1 -1 -1

-1 -1 -1 -1 -1

1 -1 -1 1 1

1 1 1 -1 1

>> randsrc(2,2,[1 2 3 4])

ans =

1 4

3 1

Randsrc(2,2,[1 2 3 4;.3. 4 .2 .1])

无参数形式随机输出0或1;

randint(m,n);

randint(m);

按同样概率输出由0或1组成的m*m阶或m*n阶矩阵

randint(m,n,rg);

按照同样概率随机输出[0,rg-1](rg>0)或[rg+1,0](rg<0)或[minrg,maxrg](rg 为数组)之间的数字。

例如

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代码:

>> randint(2,3)

ans =

1 1 0

1 0 0

>> randint(2,3,8)

ans =

1 2 1

5 4 5

>> randint(1,2,[2 4])

ans =

3 4

四、unifrnd

unifrnd(a,b);

unifrnd(a,b,m);

unifrnd(a,b,m,n);

ab为同样长度的向量或矩阵,产生与ab同样大小的向量或矩阵,对应元素为位于ab对应元素之间的随机数,如果有m或m,n参数,则产生m*m或m*n阶矩阵。例如

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代码:

>> unifrnd(3,4)

ans =

3.0648

>> unifrnd(2,4,4)

ans =

3.9767 2.6679 3.5207 2.7596

3.1656 2.8658 3.0596 3.5667

2.8470 2.4519

3.2811 3.3617

3.0310 3.1596 2.4181 2.9222

unidrnd(N);

unidrnd(N,m,n);

unidrnd(N,m);

产生不大于N的随机整数,N要求为整数矩阵,如果没有mn参数,则产生与N 相同大小,否则产生m*n或m*m阶矩阵。

例如

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代码:

>> unidrnd(2,4)

ans =

1 1

2 1

2 2 1 1

2 2 1 1

1 1 1 2

>> unidrnd([1 2 5 6 7 2 3 4 ])

ans =

1 1 4 4 1 1 1 3

Matlab优化工具箱函数简介

Matlab优化工具箱函数简介 一维搜索问题fminbnd 无约束极小值fminunc, fminsearch 约束极小值fmincon 线性规划linprog 二次规划quadprog 1.一维搜索问题 优化工具箱函数fminbnd 对应问题:min f(x) x10表示计算收敛,exitflag=0表示超过了最大的迭代次数,exitflag<0表示计算不收敛,返回值output有3个分量,其中iterations是优化过程中迭代次数,funcCount是代入函数值的次数,algorithm是优化所采用的算法。 例: clear fun='(x^5+x^3+x^2-1)/(exp(x^2)+sin(-x))' ezplot(fun,[-2,2])

(完整版)MATLAB常用函数大全

一、MATLAB常用的基本数学函数 abs(x):纯量的绝对值或向量的长度 angle(z):复数z的相角(Phase angle) sqrt(x):开平方 real(z):复数z的实部 imag(z):复数z的虚部 conj(z):复数z的共轭复数 round(x):四舍五入至最近整数 fix(x):无论正负,舍去小数至最近整数 floor(x):地板函数,即舍去正小数至最近整数ceil(x):天花板函数,即加入正小数至最近整数rat(x):将实数x化为分数表示 rats(x):将实数x化为多项分数展开 sign(x):符号函数(Signum function)。 当x<0时,sign(x)=-1; 当x=0时,sign(x)=0; 当x>0时,sign(x)=1。 rem(x,y):求x除以y的馀数 gcd(x,y):整数x和y的最大公因数 lcm(x,y):整数x和y的最小公倍数 exp(x):自然指数 pow2(x):2的指数 log(x):以e为底的对数,即自然对数或 log2(x):以2为底的对数 log10(x):以10为底的对数 二、MATLAB常用的三角函数 sin(x):正弦函数 cos(x):余弦函数

tan(x):正切函数 asin(x):反正弦函数 acos(x):反馀弦函数 atan(x):反正切函数 atan2(x,y):四象限的反正切函数 sinh(x):超越正弦函数 cosh(x):超越馀弦函数 tanh(x):超越正切函数 asinh(x):反超越正弦函数 acosh(x):反超越馀弦函数 atanh(x):反超越正切函数 三、适用於向量的常用函数有: min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting)length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏(Euclidean)长度sum(x): 向量x的元素总和 prod(x): 向量x的元素总乘积 cumsum(x): 向量x的累计元素总和cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积 dot(x, y): 向量x和y的内积 cross(x, y): 向量x和y的外积 四、MATLAB的永久常数

实验1熟悉matlab环境和基本操作

实验1 熟悉Matlb环境及基本操作 实验目的: 1.熟悉Matlab环境,掌握Matlab的主要窗口及功能; 2.学会Matlab的帮助使用; 3.掌握向量、矩阵的定义、生成方法和基本运算; 4.掌握Matlab的基本符号运算; 5.掌握Matlab中的二维图形的绘制和控制。 实验内容: 1.启动Matlab,说明主窗口、命令窗口、当前目录窗口、工作空间窗口、历史窗口、图形窗口、M文件编辑器窗口的功能。 2.实例操作Matlab的帮助使用。 3.实例操作向量、矩阵的定义、生成方法和基本运算。 4.实例操作Matlab的基本符号运算。 5.实例操作Matlab中的二维图形绘制和控制。 实验仪器与软件: 1.CPU主频在2GHz以上,内存在512Mb以上的PC; 2.Matlab 7及以上版本。 实验讲评: 实验成绩: 评阅教师: 年月日

实验1 熟悉Matlab环境及基本操作 一、Matlab环境及主要窗口的功能 运行Matlab安装目录下的matlab.exe文件可启动Matlab环境,其默认布局如下图: 其中, 1.主窗口的功能是:主窗口不能进行任何计算任务操作,只用来进行一些整体的环境参数设置,它主要对6个下拉菜单的各项和10个按钮逐一解脱。 2.命令窗口的功能是:对MATLAB搜索路径中的每一个M文件的注释区的第一行进行扫描,一旦发现此行中含有所查询的字符串,则将该函数名及第一行注释全部显示在屏幕上。 3. 历史窗口的功能是:历史窗口显示命令窗口中的所有执行过的命令,一方面可以查看曾经执行过的命令,另一方面也可以重复利用原来输入的命令行,可以从命令窗口中直接通过双击某个命令行来执行该命令,

matlab拟合工具箱的使用

matlab拟合工具箱使用 2011-06-17 12:53 1.打开CFTOOL工具箱。在Matlab 6.5以上的环境下,在左下方有一个"Start"按钮,如同Windows的开始菜单,点开它,在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting",点开"Curve Fitting Tool",出现数据拟合工具界面,基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。也可以在命令窗口中直接输入”cftool”,打开工具箱。 2.输入两组向量x,y。 首先在Matlab的命令行输入两个向量,一个向量是你要的x坐标的各个数据,另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量和y向量,可以在workspace里面看见这两个向量,要确保这两个向量的元素数一致,如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。 例如在命令行里输入下列数据: x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; y=[0.012605,0.013115,0.016866,0.014741,0.022353,0.019278,0.041803,0.0 38026,0.038128,0.088196]; 3.数据的选取。打开曲线拟合共工具界面,点击最左边的"Data..."按钮,出现一个Data对话框,在Data Sets页面里,在X Data选项中选取x向量,Y Data 选项中选取y向量,如果两个向量的元素数相同,那么Create data set按钮就激活了,此时点击它,生成一个数据组,显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。

(完整版)matlab函数大全(非常实用)

信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律压缩/扩张 dpcmdeco DPCM(差分脉冲编码调制)解码dpcmenco DPCM编码 dpcmopt 优化DPCM参数 lloyds Lloyd法则优化量化器参数 quantiz 给出量化后的级和输出值 误差控制编码 bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码 cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式 decode 分组码解码器 encode 分组码编码器 gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离 hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表 vitdec 用Viterbi法则解卷积码 (误差控制编码的低级函数) bchdeco BCH解码器 bchenco BCH编码器 rsdeco Reed-Solomon解码器 rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码 rsenco Reed-Solomon编码器 rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码 调制与解调

Matlab工具箱中地BP与RBF函数

Matlab工具箱中的BP与RBF函数 Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富,给网络设置合适的属性,可以加快网络的学习速度,缩短网络的学习进程。限于篇幅,仅对本章所用到的函数进行介绍,其它的函数及其用法请读者参考联机文档和帮助。 1 BP与RBF网络创建函数 在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数,作为示例,这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。 表 1 神经网络创建函数 (1) newff函数 功能:创建一个前馈BP神经网络。 调用格式:net = newff(PR,[S1 S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF) 参数说明: ?PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵; ?S i–S NI层网络第i层的神经元个数; ?TF i - 第i层的传递函数,可以是任意可导函数,默认为'tansig',

可设置为logsig,purelin等; ?BTF -反向传播网络训练函数,默认为'trainlm',可设置为trainbfg,trainrp,traingd等; ?BLF -反向传播权值、阈值学习函数,默认为'learngdm'; ?PF -功能函数,默认为'mse'; (2) newcf函数 功能:创建一个N层的层叠(cascade)BP网络 调用格式:net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 参数同函数newff。 (3) newrb函数 功能:创建一个径向基神经网络。径向基网络可以用来对一个函数进行逼近。newrb函数用来创建一个径向基网络,它可以是两参数网络,也可以是四参数网络。在网络的隐层添加神经元,直到网络满足指定的均方误差要求。 调用格式:net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD) 参数说明: ?P:Q个输入向量构成的R×Q矩阵; ?T:Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵; ?GOAL:均方误差要求,默认为0。 ?SPREAD:分散度参数,默认值为1。SPREAD越大,网络逼近的函数越平滑,但SPREAD取值过大将导致在逼近变化比较剧烈的函

matlab代码大全

MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除内存中的变量与函数 pack 整理工作空间内存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的内容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录 2.1运算符号与特殊字符 函数名功能描述函数名功能描述

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 最近研究了一下遗传算法,因为要用遗传算法来求解多元非线性模型。还好用遗传算法的工箱予以实现了,期间也遇到了许多问题。借此与大家分享一下。 首先,我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程。 基本原理:遗传算法是一种典型的启发式算法,属于非数值算法范畴。它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构,并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。遗传算法的操作对象是一群二进制串(称为染色体、个体),即种群,每一个染色体都对应问题的一个解。从初始种群出发,采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体,使用杂交和变异来产生下一代种群。如此模仿生命的进化进行不断演化,直到满足期望的终止条件。 运算流程: Step 1:对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2:建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件,设置变量的取值范围。 Step 3:在Step 2的变量取值范围内,随机产生初始群体,代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4:执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5:按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6:按变异概率执行离散变异操作。 Step 7:计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值,并执行最优个体保存策略。 Step 8:判断是否满足遗传运算的终止进化代数,不满足则返回Step 4,满足则输出运算结果。 其次,运用遗传算法工具箱。 运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便,遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。目前,基于Matlab的遗传算法工具箱也很多,比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。实际上,GADS 就是大家所看到的Matlab中自带的工具箱。我在网上看到有问为什么遗传算法函数不能调用的问题,其实,主要就是因为用的工具箱不同。因为,有些人用的是GATBX带有的函数,但MATLAB自带的遗传算法工具箱是GADS,GADS当然没有GATBX里的函数,因此运行程序时会报错,当你用MATLAB来编写遗传算法代码时,要根据你所安装的工具箱来编写代码。

MATLAB绘图功能大全

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数。此外,Matlab 还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴、曲线、文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分。 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介绍可以操作和控制各种图形对象的低层绘图操作。 一、二维绘图 二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系,如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。 (一)绘制二维曲线的基本函数 在Matlab中,最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot,利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。 1.plot函数的基本用法

plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图,要提供一组x 坐标和对应的y坐标,可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。plot函数的应用格式 plot(x,y) 其中x,y为长度相同的向量,存储x坐标和y坐标。 例51 在[0 , 2pi]区间,绘制曲线 程序如下:在命令窗口中输入以下命令 >> x=0:pi/100:2*pi; >> y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); >> plot(x,y) 程序执行后,打开一个图形窗口,在其中绘制出如下曲线 注意:指数函数和正弦函数之间要用点乘运算,因为二者是向量。 例52 绘制曲线 这是以参数形式给出的曲线方程,只要给定参数向量,再分别求出x,y向量即可输出曲线: >> t=-pi:pi/100:pi; >> x=t.*cos(3*t); >> y=t.*sin(t).*sin(t); >> plot(x,y) 程序执行后,打开一个图形窗口,在其中绘制出如下曲线 以上提到plot函数的自变量x,y为长度相同的向量,这是最常见、最基本的用法。实际应用中还有一些变化。

MATLAB模型预测控制工具箱函数..

MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法,为时行模型预测控制器的设计,需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式,即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达,在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括: ①通用状态空间模型; ②通用传递函数模型; ③MPC阶跃响应模型; ④MPC状态空间模型;

⑤ MPC 传递函数模型。 在上述5种模型格式中,前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式,在其他控制类工具箱中,如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持;而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中,MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数,用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1.通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息,函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1)通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中,A, B, C, D 为通用状态空间矩阵; minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息,为7个元素的向量,各元素分别定义为: ◆ minfo(1)=dt ,系统采样周期,默认值为1; ◆ minfo(2)=n ,系统阶次,默认值为系统矩阵A 的阶次; ◆ minfo(3)=nu ,受控输入的个数,默认值为系统输入的维数; ◆ minfo(4)=nd ,测量扰的数目,默认值为0; ◆ minfo(5)=nw ,未测量扰动的数目,默认值为0; ◆ minfo(6)=nym ,测量输出的数目,默认值系统输出的维数; ◆ minfo(7)=nyu ,未测量输出的数目,默认值为0; 注:如果在输入参数中没有指定m i n f o ,则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件,默认值均为0; pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。 例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解:MATLAB 命令如下:

matlab 常用函数汇总

matlab 常用函数汇总 编程2008-07-10 21:45:20 阅读46 评论0 字号:大中小订阅matlab常用函数 图形注释 Title 图形标题 Xlabel X轴标记 Ylabel Y轴标记 Text 文本注释 Gtext 用鼠标放置文本 Grid 网格线 MATLAB编程语言 Function 增加新的函数 Eval 执行由MA TLAB表达式构成的字串 Feval 执行由字串指定的函数 Global 定义全局变量 程序控制流 If 条件执行语句 Else 与if命令配合使用 Elseif 与if命令配合使用 End For,while和if语句的结束 For 重复执行指定次数(循环) While 重复执行不定次数(循环) Break 终止循环的执行 Return 返回引用的函数 Error 显示信息并终止函数的执行 交互输入 Input 提示用户输入 Keyboard 像底稿文件一样使用键盘输入 Menu 产生由用户输入选择的菜单 Pause 等待用户响应 Uimenu 建立用户界面菜单 Uicontrol 建立用户界面控制 一般字符串函数 Strings MATLAB中有关字符串函数的说明 Abs 变字符串为数值 Setstr 变数值为字符串 Isstr 当变量为字符串时其值为真 Blanks 空串 Deblank 删除尾部的空串 Str2mat 从各个字符串中形成文本矩阵 Eval 执行由MA TLAB表达式组成的串 字符串比较 Strcmp , , , 比较字符串 Findstr 在一字符串中查找另一个子串

Upper 变字符串为大写 Lower 变字符串为小写 Isletter 当变量为字母时,其值为真 Isspace 当变量为空白字符时,其值为真 字符串与数值之间变换 Num2str 变数值为字符串 Int2str 变整数为字符串 Str2num 变字符串为数值 Sprintf 变数值为格式控制下的字符串 Sscanf 变字符串为格式控制下的数值 十进制与十六进制数之间变换 Hex2num 变十六进制为IEEE标准下的浮点数Hex2dec 变十六制数为十进制数 Dec2hex 变十进制数为十六进制数 建模 Append 追加系统动态特性 Augstate 变量状态作为输出 Blkbuild 从方框图中构造状态空间系统Cloop 系统的闭环 Connect 方框图建模 Conv 两个多项式的卷积 Destim 从增益矩阵中形成离散状态估计器Dreg 从增益矩阵中形成离散控制器和估计器Drmodel 产生随机离散模型 Estim 从增益矩阵中形成连续状态估计器Feedback 反馈系统连接 Ord2 产生二阶系统的A、B、C、D Pade 时延的Pade近似 Parallel 并行系统连接 Reg 从增益矩阵中形成连续控制器和估计器Rmodel 产生随机连续模型 Series 串行系统连接 Ssdelete 从模型中删除输入、输出或状态ssselect 从大系统中选择子系统 模型变换 C2d 变连续系统为离散系统 C2dm 利用指定方法变连续为离散系统 C2dt 带一延时变连续为离散系统 D2c 变离散为连续系统 D2cm 利用指定方法变离散为连续系统 Poly 变根值表示为多项式表示 Residue 部分分式展开 Ss2tf 变状态空间表示为传递函数表示 Ss2zp 变状态空间表示为零极点表示

MATLAB环境熟悉及基本操作

实验一 MA TLAB 环境熟悉及基本操作 1. 命令窗口运行入门 1-1 求2 ))39(212(2 -*+的算术运算结果 1-2 简单矩阵A 的生成 1-3 绘制图形比较函数曲线5432x x x x 、、、,要求(一)四个曲线在一个图形文件窗口(二) 子图 2. 命令窗口常用的基本操作 1-4 若用户想计算51) 2sin(21+=πy ,51) 2cos(22+=πy 的值 1-5 变量的保存:save 和load 命令,将已生成的变量保存,名为×××,存入目录C :\my_dir 3. 系统的在线帮助 1-6 help sqrt/help syntax/help (回车) 1-7 lookfor line(查找与直线、线性问题有关的函数) 1-8 help 菜单 实验二 数组(矩阵)及其运算 2-1 用户不能清除的固定变量ans 、eps 、pi 、i 、j 、NaN 、Inf 等 如>>eps Ans=2.2204e-016 2-2 矩阵的创建 (1)>>a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] >>a=[1:2;4:6;7:9]; a1=1:6 (2)利用MA TLAB 内部函数产生矩阵 >>b=eye(3) >>c=ones(2,5) >>d=zeros(3,2) >>e=linspace(-3,6,10) %注意三个参数的含义 >>f=logspace(1,6,5) %注意三个参数的含义 >>R=rand(1,6) (3) 访问元素 >>aa=a(1,2)+a(2,3) >>bb=a(4)+a(8) >>a(end-2:end,2) %在下标中可以直接用end 表示这一维的最后一个元素 (4) 矩阵操作 >>A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9] >>B=diag(A) >>C=diag(B) >>D=rot90(A) >>E=reshape(D,1,9) %注意这三个参数的含义 2-3 矩阵运算 (1)算术运算 + - * / \ ^ ‘

matlab基本运算与函数

1-1、基本运算与函数 在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter 键即可。例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上。 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统下,由於编码方式不同,此提示符号常会消失不见,但这并不会影响到MATLAB的运算结果。 我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x: x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 x = 42 此时MATLAB会直接显示x的值。由上例可知,MATLAB认识所有一般常用到的加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)的数学运算符号,以及幂次运算(^)。 小提示: MATLAB将所有变数均存成double的形式,所以不需经过变数宣告(Variable declaration)。MATLAB同时也会自动进行记忆体的使用和回收,而不必像C语言,必须由使用者一一指定.这些功能使的MATLAB易学易用,使用者可专心致力於撰写程式,而不必被软体枝节问题所干扰。 若不想让MATLAB每次都显示运算结果,只需在运算式最後加上分号(;)即可,如下例:y = sin(10)*exp(-0.3*4^2); 若要显示变数y的值,直接键入y即可: >>y y =-0.0045 在上例中,sin是正弦函数,exp是指数函数,这些都是MATLAB常用到的数学函数。 下表即为MATLAB常用的基本数学函数及三角函数: 小整理:MATLAB常用的基本数学函数 abs(x):纯量的绝对值或向量的长度 angle(z):复数z的相角(Phase angle) sqrt(x):开平方 real(z):复数z的实部 imag(z):复数z的虚部 conj(z):复数z的共轭复数 round(x):四舍五入至最近整数 fix(x):无论正负,舍去小数至最近整数 floor(x):地板函数,即舍去正小数至最近整数 ceil(x):天花板函数,即加入正小数至最近整数 rat(x):将实数x化为分数表示 rats(x):将实数x化为多项分数展开 sign(x):符号函数 (Signum function)。 当x<0时,sign(x)=-1; 当x=0时,sign(x)=0; 当x>0时,sign(x)=1。 > 小整理:MATLAB常用的三角函数 sin(x):正弦函数

实验1 MATLAB集成环境使用

实验四浸出制剂的制备 实验一 MATLAB集成环境使用实验目的: 1.熟悉MATLAB的基本环境 2.掌握MATLAB的基本命令 3.掌握简单线性方程组的求解 4.掌握MATLAB的行编辑和页面编辑 实验内容与要求 1.观察MATLAB 的基本环境,熟悉菜单和工具栏 2.MATLAB基本命令的使用 a.运行demos, 观看演示程序 b.工作空间管理命令: who , whos , clear , which , quit ,exit workspace c.路径编辑命令: path, cd ,addpath rmpath d.显示格式命令: type wall.m , more on , type coneball.m , more off ,type coneball.m e.窗口清理命令: coneball2 clc cla clf close f. 操作系统命令: copyfile pwd dir delete mkdir g. 联机帮助命令:help help . helpwin lookfor zoom which rguizoom help rguizoom what ver signal 3.简单线性方程组的求解 以学号 208040401 为例 A=[ 2 0 8 0 4 0 4 0 1] b=[ 208 40 401] x==A\b 4.行编辑与页面编辑 a.键入magic(4) 使用,调出该命令,并改变为magic(6)执行. b.执行coneball命令 edit命令, 打开coneball.m文件 改变文件中的半径和高, 存盘后,重新执行该命令,比较前后的不同. 页脚内容1

Matlab7操作大全

A a abs绝对值、模、字符的ASCII码值acos反余弦 acosh反双曲余弦 acot反余切 acoth反双曲余切 acsc反余割 acsch反双曲余割 align启动图形对象几何位置排列工具all所有元素非零为真 angle相角 ans表达式计算结果的缺省变量名any所有元素非全零为真 area面域图 argnames函数M文件宗量名 asec反正割 asech反双曲正割 asin反正弦 asinh反双曲正弦 assignin向变量赋值 atan反正切 atan2四象限反正切 atanh反双曲正切 autumn红黄调秋色图阵 axes创建轴对象的低层指令 axis控制轴刻度和风格的高层指令 B b bar二维直方图 bar3三维直方图 bar3h三维水平直方图 barh二维水平直方图 base2dec X进制转换为十进制 bin2dec二进制转换为十进制blanks创建空格串 bone蓝色调黑白色图阵 box框状坐标轴 break while或for环中断指令brighten亮度控制 C c

capture(3版以前)捕获当前图形 cart2pol直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph直角坐标变为球坐标 cat串接成高维数组 caxis色标尺刻度 cd指定当前目录 cdedit启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil向正无穷取整 cell创建元胞数组 cell2struct元胞数组转换为构架数组 celldisp显示元胞数组内容 cellplot元胞数组内部结构图示 char把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf分布累计概率函数 chi2inv分布逆累计概率函数 chi2pdf分布概率密度函数 chi2rnd分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel等位线标识 cla清除当前轴 class获知对象类别或创建对象 clc清除指令窗 clear清除内存变量和函数 clf清除图对象 clock时钟 colorcube三浓淡多彩交叉色图矩阵 colordef设置色彩缺省值 colormap色图 colspace列空间的基 close关闭指定窗口 colperm列排序置换向量 comet彗星状轨迹图 comet3三维彗星轨迹图 compass射线图 compose求复合函数 cond(逆)条件数 condeig计算特征值、特征向量同时给出条件数condest范-1条件数估计 conj复数共轭 contour等位线 contourf填色等位线 contour3三维等位线

MATLAB的实验环境及基本命令

实验一 MATLAB 的实验环境及基本命令 一实验目的: 1. 学习了解MATLAB 勺实验环境 2. 在MATLA 系统命令窗口练习有关 MATLAB^令的使用。 二实验步骤 1. 学习了解MATLAB 勺实验环境: 在 Windows 桌面上,用 mouse 双击MATLAB!标,即可进入 MATLA 啲默认界面: 图1-1 MATLAB 系统命令窗口 MATLAB 勺默认界面由三部分组成: ① Comma nd Win dows 命令窗口 ② Comma nd History 历史窗口 ③ Workspace 工作空间 2. 练习MATLA 療统命令的使用。 ①表达式 MATLAB 勺表达式由变量、数值、函数及操作符构成。实验前应掌握有关变量、数值、函数及操作 符的有关内容及使用方法。 三实验内容 练习1-1 :计算下列表达式: 要求计算完毕后,键入相应的变量名,查看并记录变量的值。 a=(1+{10)/2 b=|3+5| c=sin(e±) d = 250 /sin ( ’) 实验过程及结果:a=(1+sqrt(10))/2 a =2.0811 b= abs(3+5*i) b =5.8310 c= si n(exp(-2.3)) c=0.1001 d=250/s in (pi/6) d=500.0000 ②.向量运算:n 维向量是由n 个成员组成的行或列数组。在 MATLA 中,由分号分隔的方括号中的元 素产生一个列向量;由逗号或空号分隔的方括号中的元素产生一个列向量;同维的向量可进行加减运 算,乘法须遵守特殊的原则。 练习1-2 已知:X=[2 ; -4 ; 8] 求:Y=R ; P=5*R; E=X* Y ; S=X * Y 实验过程及结果:R=[tan(pi/4),sqrt(9),-5] R=1.0000 3.0000 - Y=R' Y=1.0000 P=5*R P =5.0000 15.0000 -25.0000 R=1.0000 3.0000 -5.0000

MATLAB工具箱函数

表Ⅰ-11 线性模型函数 函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较 多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断 续表 函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵 表Ⅰ-12 非线性回归函数 函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合(牛顿法)nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘 表Ⅰ-13 试验设计函数 函数描述 cordexch D-优化设计(列交换算法)daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵(正交数组)rowexch D-优化设计(行交换算法) 表Ⅰ-14 主成分分析函数 函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析 表Ⅰ-15 多元统计函数 函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析 表Ⅰ-16 假设检验函数 函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验 表Ⅰ-17 分布检验函数 函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验 表Ⅰ-18 非参数函数 函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验

Matlab神经网络工具箱函数.

MATLAB 神经网络工具箱函数 说明:本文档中所列出的函数适用于 MATLAB5.3以上版本, 为了简明起见, 只列出了函数名, 若需要进一步的说明,请参阅 MATLAB 的帮助文档。 1. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈 BP 网络 newcf 创建一多层前馈 BP 网络 newfftd 创建一前馈输入延迟 BP 网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一 Hopfield 递归网络 newelm 创建一 Elman 递归网络 2. 网络应用函数

sim 仿真一个神经网络 init 初始化一个神经网络 adapt 神经网络的自适应化 train 训练一个神经网络 3. 权函数 dotprod 权函数的点积 ddotprod 权函数点积的导数 dist Euclidean 距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative 距离权函数mandist Manhattan 距离权函数linkdist Link 距离权函数 4. 网络输入函数 netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数5. 传递函数 hardlim 硬限幅传递函数hardlims 对称硬限幅传递函数purelin 线性传递函数

tansig 正切 S 型传递函数 logsig 对数 S 型传递函数 dpurelin 线性传递函数的导数 dtansig 正切 S 型传递函数的导数dlogsig 对数 S 型传递函数的导数compet 竞争传递函数 radbas 径向基传递函数 satlins 对称饱和线性传递函数 6. 初始化函数 initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数 initnw Nguyen_Widrow层的初始化函数initcon Conscience 阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数 7. 性能分析函数 mae 均值绝对误差性能分析函数 mse 均方差性能分析函数 msereg 均方差 w/reg性能分析函数

Matlab中插值函数汇总和使用说明.

告: Matlab中插值函数汇总和使用说明收藏 命令1 interp1 功能一维数据插值(表格查找。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x在中间点的数值。其中函数f(x由所给数据决定。x:原始数据点 Y:原始数据点 xi:插值点 Yi:插值点 格式 (1yi = interp1(x,Y,xi 返回插值向量yi,每一元素对应于参量xi,同时由向量x 与Y 的内插值决定。参量x 指定数据Y 的点。 若Y 为一矩阵,则按Y 的每列计算。yi 是阶数为length(xi*size(Y,2的输出矩阵。 (2yi = interp1(Y,xi 假定x=1:N,其中N 为向量Y 的长度,或者为矩阵Y 的行数。 (3yi = interp1(x,Y,xi,method 用指定的算法计算插值: ’nearest’:最近邻点插值,直接完成计算; ’linear’:线性插值(缺省方式,直接完成计算;

’spline’:三次样条函数插值。对于该方法,命令interp1 调用函数spline、ppval、mkpp、umkpp。这些命令生成一系列用于分段多项式操作的函 数。命令spline 用它们执行三次样条函数插值; ’pchip’:分段三次Hermite 插值。对于该方法,命令interp1 调用函数p chip,用于对向量x 与y 执行分段三次内插值。该方法保留单调性与数据的外形; ’cubic’:与’pchip’操作相同; ’v5cubic’:在MATLAB 5.0 中的三次插值。 对于超出x 范围的xi 的分量,使用方法’nearest’、’linear’、’v5cubic’的插值算法,相应地将返回NaN。对其他的方法,interp1 将对超出的分量执行外插值算法。 (4yi = interp1(x,Y,xi,method,'extrap' 对于超出x 范围的xi 中的分量将执行特殊的外插值法extrap。 (5yi = interp1(x,Y,xi,method,extrapval 确定超出x 范围的xi 中的分量的外插值extrapval,其值通常取NaN 或0。 例1 1.>>x = 0:10; y = x.*sin(x; 2.>>xx = 0:.25:10; yy = interp1(x,y,xx; 3.>>plot(x,y,'kd',xx,yy 复制代码 例2 1.>> year = 1900:10:2010;

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