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VC++ & Matlab 混合编程的快速实现 (2)

摘要 (2)

关键词 (2)

简介: (2)

实例分析 (3)

1、编写Matlab函数 (3)

2、Matlab6.5编译器设置 (3)

3、建立C++控制台工程 (5)

4、启用Matlab Add-in 工具条 (6)

5、VC++6.0环境及工程设置 (7)

6、Matlab到C++的代码转换 (10)

7、C++函数的使用 (11)

特别说明一: (12)

特别说明二: (13)

8、程序的发布 (13)

总结 (13)

VC++ & Matlab 混合编程的快速实现摘要:

许多工程软件需要用到复杂的数学算法。VC++能够形成各种用户界面,并可以直接与系统及底层硬件交换数据。因此研究VC++和Matlab的混合编程具有很大的实际意义。

该文讨论了如何使用Matlab 的Complier 将*.m函数编译为动态链接库DLL,提供VC++ 调用的方法,提供了一种VC++与Matlab 混合编程的快速实现。

关键词:Matlab VC++ MCC Complier 动态链接库DLL

简介:

Matlab 作为当今世界上应用最为广泛的数学软件,具有非常强大的数值计算、数据分析处理、系统分析、图形显示甚至符号运算的功能。已经在如生物工程,图像处理,语音处理,雷达探空,声纳探水,地震探地,以及控制论,系统论等各个领域得到广泛的应用。它是一个完整的数学平台,在这个平台上,用户只需寥寥数语就可以完成十分复杂的功能,大大提高了工程分析计算、图像处理的效率。但是Matlab 强大的功能只能在它所提供的平台上才能使用,即用户必须在安装Matlab 系统的机器上才能执行*.m文件。这样当用户需要将在Matlab下已开发完毕的复杂算法应用到高级语言开发环境下时就带了问题,是将现成的东西集成高级语言开发的程序中呢?还是用高级语

言再重新实现一遍?显然大家所期望的是减少工作量,最好能将Matlab 下开发好的程序或函数直接应用到高级语言开发的程序中,这就是Matlab 与高级语言的混合编程问题。

VC++是当前Windows 下的主要编程语言之一,它能方便地形成应用软件中所需要的各种用户界面和工具并直接与系统及底层硬件交换数据。用VC++开发的系统具有容易维护升级、界面友好、代码效率高、执行速度快等一系列优点,因此已成为目前应用软件开发中广泛采用的主要工具之一。因此,如何将 Matlab 与VC++进行有效的混合编程广受工程科研人员的关注。解决这个问题,不仅能更好地发挥Matlab 强大的功能,还能快速地进行软件开发,尤其是当软件开发中需要实现复杂的数学算法、图形处理时尤为迫切。研究VC++与Matlab 的混合编程具有很大的实际意义。

实例分析

1、编写Matlab函数

函数文件sum_prod.m,内容如下:

function [sum,prod] = sum_prod(p1,p2)

sum = p1+p2; % p1与p2的和

prod = p1.*p2; % p1与p2的点乘

该函数完成的是矩阵的求和与点乘的功能,下面将介绍把该代码转换成C++环境可用的代码的方法。

2、Matlab6.5编译器设置

(1) 在同一台电脑上安装Matlab6.5和Visual C++6.0;

(2) mex命令设置

(a)运行Matlab,在Matlab的命令窗口(Command Window)键入“mex -setup”命令后,按回车键,安装Matlab编译器;

(b) 命令窗口出现如下提示:

Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:

Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?

此时键入”y”,按回车;

(c) 命令窗口出现如下提示:

Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:

Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? y

Select a compiler:

[1] Digital Visual Fortran version 6.0 in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio

[2] Lcc C version 2.4 in C:\MATLAB6P5\sys\lcc

[3] Microsoft Visual C/C++ version 6.0 in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio

[0] None

此时键入”3”,按回车;选择Microsoft Visual C++6.0的编译器

(d) 命令窗口出现如下提示:

Please verify your choices:

Compiler: Microsoft Visual C/C++ 6.0

Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio

Are these correct?([y]/n):

此时键入”y”,按回车;确认选择Microsoft Visual C++6.0的编译器

(3) mbuild命令设置

(a) 运行Matlab,在Matlab的命令窗口(Command Window)键入“mbuild -setup”命令后,按回车键,安装Matlab编译器;

(b) 命令窗口出现如下提示:

Please choose your compiler for building standalone MA TLAB applications:

Would you like mbuild to locate installed compilers [y]/n?

此时键入”y”,按回车;

(c) 命令窗口出现如下提示:

[1] Lcc C version 2.4 in C:\MATLAB6P5\sys\lcc

[2] Microsoft Visual C/C++ version 6.0 in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio

[0] None

此时键入”2”,按回车;选择Microsoft Visual C++6.0的编译器

(d) 命令窗口出现如下提示:

Please verify your choices:

Compiler: Microsoft Visual C/C++ 6.0

Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio

Are these correct?([y]/n):

此时键入”y”,按回车;确认选择Microsoft Visual C++6.0的编译器

(4) 在Matlab的命令窗口(Command Window)键入“cd(prefdir); mccsavepath prefdir;”启动MATLAB add-in工具条

3、建立C++控制台工程

(1) 新建一个C++控制台工程Test

其它都采用默认设置。然后在该工程中添加Test.cpp文件

4、启用Matlab Add-in 工具条

(1) 在上面的VC工程中,在菜单栏的空白处右键单击鼠标,出现如下菜单

点击Coustomize…菜单项,出现如下Coustomize对话框,

选择Add-in and Macro Files标签,选中MATLAB Add-in选项,点Close按钮关闭对话框,这里会在菜单附近出现如下工具条,它就是Matlab Add-in 工具条。

5、VC++6.0环境及工程设置

在上面的VC工程中,进行以下设置

(1) VC++6.0环境设置

单击菜单Tools,出现如下菜单

单击Options…菜单项,出现Options对话框,选择Directories标签,在include files里面加入:C:\MATLAB6P5\EXTERN\INCLUDE

C:\MATLAB6P5\EXTERN\INCLUDE\CPP

如下图所示

在Library files里面加入:

C:\MATLAB6P5\EXTERN\LIB

C:\MATLAB6P5\EXTERN\LIB\WIN32

C:\MATLAB6P5\EXTERN\LIB\WIN32\MICROSOFT\MSVC60

如下图所示

(2) VC++6.0工程设置

单击菜单Project,出现如下菜单

单击Setting…菜单项,出现Project Setting对话框,选择Link标签,在Object/library modules: 下面的文本框内容的后面加入libmmfile.lib libmatlb.lib libmx.lib libmat.lib libmatpm.lib sgl.lib libmwsglm.lib libmwservices.lib,如下图所示

选择C/C++标签,在Prerocessor definitions: 下面的文本框内容的后面加入,MSVC,IBMPC,MSWIND,如下图所示

设置完成。

6、Matlab到C++的代码转换

在上面的VC工程中

(1) 将前面sum_prod.m文件复制到该Test工程所在的目录下

(2) 单击Matlab Add-in 工具条最左边第一个按钮,出现如下对话框

选中Windows Console EXE 四个选择选中后二项,如上图所示,单击OK,出现如下对话框

选中Matlab函数文件sum_prod.m,单击“打开”按钮,这样在该工程所在的目录就生成了sum_prod.cpp 和sum_prod.hpp文件。

(3) 打开sum_prod.cpp文件,注意到里面有这样一个函数

mwArray sum_prod(mwArray * prod, mwArray p1, mwArray p2)

{…}

可以看到在C++环境中,sum_prod也是一个函数,它的输入与输出数据类型是mwArray,它是VC6.0专门为Matlab中的矩阵对象定义的一个类。函数sum_prod有三个输入参数和一个输出参数。由于C++函数不能有一个以上的返回值,因此这里将Matlab函数sum_prod的第二个返回值,以地址型变量的形式作为C++函数sum_prod的第一个输入参数。

7、C++函数的使用

在上面VC工程Test.cpp文件中键入以下代码:

//********************************************************************

#include "matlab.hpp" // 包含类mwArray定义

#include "sum_prod.hpp" // 包含C++函数sum_prod

void main()

{

int i,j;

// 定义C++二维数组

double x[] = {1,2,3,4,5,6};

double y[] = {7,8,9,10,11,12};

double *sum,*prod;

// 初始化与C++数组相对应的mwArray变量

mwArray X(2,3,x);

mwArray Y(2,3,y);

mwArray SUM,PROD;

// 调用C++函数

SUM = sum_prod(&PROD,X,Y);

// 给输出数据分配内存

sum =(double*) calloc(6,sizeof(double));

prod =(double*) calloc(6,sizeof(double));

// 取出输出数据

sum = mxGetPr(SUM.GetData());

prod = mxGetPr(PROD.GetData());

// 输出显示

cout << "SUM = " << endl;

for (i=0;i<2;i++)

{

for (j=0;j<3;j++)

cout << sum[j*2+i] << "\t";

cout << endl;

}

cout << "PROD = " << endl;

for (i=0;i<2;i++)

{

for (j=0;j<3;j++)

cout << prod[j*2+i] << "\t";

cout << endl;

}

// 释放内存

free(sum);

free(prod);

}

//********************************************************************

编译链接程序,“忽略”编译过程中有关库文件msvcrt.lib的警告。

该C++程序运算结果如下图所示

特别说明一:

在C\C++环境中二维数组是“行向量”,如果将下面定义的变量x看成二维数组的话

double x[] = {1,2,3,4,5,6};

的矩阵,即

那么x应该是23

x = [1,2,3;

4,5,6];

但是,如果将数组首地址x初始化mwArray类时,数组x在mwArray中是按“列向量”的形式排列的,即

X = [1,3,5;

2,4,6];

同理,这里

Y = [7,9,11;

8,10,12];

因此才能得到上图的结果

特别说明二:

通过Matlab Add-in实现Matlab与VC++的混合编程也有不足,并不是所有的Matlab的函数都能转成C++函数,这一点在使用过程中要特别注意!

8、程序的发布

(1) 使用VC 附带的Depends 工具找到应用程序所需要的dll 文件,手动复制这些文件添加到应用

程序所在的目录即可。

(2) 编译好的程序只要附带mglarchive.exe(在C:\MATLAB6p5\extern\lib\win32 目录) 中的数学和

图形库即可在没装matlab 的机器上运行

总结

从以上的讨论中可以清楚的看到,使用 Matlab 生成动态链接库(*.DLL)实现VC++和 Matlab 的混编的确以它的方便,易用成为 VC++和 Matlab 混编的一种快速实现方法。另外,Matlab 的Compiler 也具有一定的局限性:原则上在混编的过程中只能使用 Matlab 数学库中的函数和图形库中的部分函数,mathworks 提供的文档上面讲到,Matlab 的图形库只有在用mcc 生成可执行程序(*.exe)时才能引用。在 VC++的程序中直接使用Matlab 图形库中的函数(例如mlfPlot)是不背支持的。另外,在使用mcc 生成DLL 的时候,Matlab 图形库中的函数也不是全部都测试过。还有对于一些工具箱中的函数,如果用到一些数学库之外的函数,就有可能出现错误。即使编译通过,在运行的时候也有可能出错。但是,随着 Matlab 的不断升级,mathworks 推出了Matlab COM Builder 创建 COM 组件,对这种不兼容性有了一定的改进,使得 Matlab 和高级语言的混合编程变得越来越实用,越来越简单。

参考文献:

[1] Matlab Compiler

[2] Matlab COM Builder

MATLAB实验报告

MATLAB程序设计语言 实 验 报 告 专业及班级:电子信息工程 姓名:王伟 学号:1107050322 日期 2013年6月20日

实验一 MATLAB 的基本使用 【一】 实验目的 1.了解MATALB 程序设计语言的基本特点,熟悉MATLAB 软件的运行环境; 2.掌握变量、函数等有关概念,掌握M 文件的创建、保存、打开的方法,初步具备将一般数学问题转化为对应计算机模型处理的能力; 3.掌握二维图形绘制的方法,并能用这些方法实现计算结果的可视化。 【二】 MATLAB 的基础知识 通过本课程的学习,应基本掌握以下的基础知识: 一. MATLAB 简介 二. MATLAB 的启动和退出 三. MATLAB 使用界面简介 四. 帮助信息的获取 五. MATLAB 的数值计算功能 六. 程序流程控制 七. M 文件 八. 函数文件 九. MATLAB 的可视化 【三】上机练习 1. 仔细预习第二部分内容,关于MATLAB 的基础知识。 2. 熟悉MATLAB 环境,将第二部分所有的例子在计算机上练习一遍 3. 已知矩阵???? ??????=??????????=123456789,987654321B A 。求A*B ,A .* B ,比较二者结果是否相同。并利用MATLAB 的内部函数求矩阵A 的大小、元素和、长度以 及最大值。 程序代码: >> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; >> B=[9 8 7;6 5 4;3 2 1]; >> A*B ans =

30 24 18 84 69 54 138 114 90 >> A.*B ans = 9 16 21 24 25 24 21 16 9 两者结果不同 >> [m,n]=size(A) m = 3 n = 3 >> b=sum(A) b = 12 15 18 >> a=length(A) a = 3 >>max(A) ans =

学习Matlab 心得体会

Matlab 心得体会 本学期通过对MATLAB的系统环境,数据的各种运算,矩阵的分析和处理,程序设计,绘图,数值计算及符号运算的学习,初步掌握了MATLAB的实用方法。通过理论课的讲解与实验课的操作,使我在短时间内学会使用MATLAB,同时,通过上机实验,对理论知识的复习巩固实践,可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能,绘制出比较满意的二维三维图形,在实践中找到乐趣。 MATLAB是一个实用性很强,操作相对容易,比较完善的工具软件,使用起来比较方便,通过操作可以很快看到结果,能够清晰的感觉到成功与失败,虽然课程中也会出现一些小问题,但是很喜欢这门课程。在为学习这门课前就听说了他的强大,因为现在的很多模型都是需要这些分析软件的。曾经旁听过学校数学建模的课程,当时老师用的是lingo。对那个只需要U盘携带就可以安装的小东西记忆深刻。等到学习matlab时觉得这才是真正的王道啊。 它不仅有强大的运算功能,还有强大的绘图功能,虽然学习了有一个学习,但是我对他的了解额仅仅是一点点,或许连入门都谈不上。因为我学习时了解到一个现实。就是matlab 的学习依赖有比较好的数学功底,其中我看最经常运用到的就是矩阵。我从网上了解到matlab是一门高等数学和计算机技术结合的东西,学习它必须具有相应的数学和计算机知识。然而很可惜,我的书写不是很好。每次讲到这个部分的时候就觉得听说理解无能了。特别是我今年还是大三。虽然这学期的学习的时间短暂,就算时间足够,老师也不能把所有的都讲解给我们,因为一个软件的功能需要我们自己不断的去摸索,老师也不可能知道所有。老师只是个指路人,最终的学习还是要靠自己。而且在摸索的过程中,我们能够发现和体会学习的快乐。痛并快乐着是种常态了吧。 自我感觉学习matlab与其说是学习一门软件,更不如说是学习一门语言。用一种数理的语言描述现象,揭示表象下的规律。此外,我认为matlab中的作图功能很强大,不仅简单的函数现象可以明确画出,而且一些点状物,甚至立体图也可以画出。大一上微积分的时候,老师曾经多次在课件中加入用matlab画出的图来。不论是一维二维三维等等,都能很好的画出来。只要能编写出函数式,在短短的几秒之内,他就会呈现在你眼前。另外就是图形的直观性,这是由阴影的制作的。而且可以根据需要,坐标图上加标题,坐标轴标记,文本注释级栅格等,也可以指定图线形式,比如是虚线。颜色也可以自己来定。可以在同一张图上画,也可以单个显示。 在学习的过程中,因为以前学过access中的select语言,觉得就编写这方面是有共性的,但是matlab的编程语言似乎更多更复杂一点,这是由于涉及的数学模型,数学公式更多的原因。可是今年的这门课真的是让我感到没学到什么,估计也是因为我抱着看一看的随意态度来的吧,也没有那种遇到不懂的就一定要弄懂它的决心和毅力。说什么都是借口了,无法掩饰我没有学好它的事实。事实上,我觉得今年这门课的重点并不是让我们掌握这种软件的具体用法,而是主要向我们展示如何用它去解决一些金融问题,数学问题。这点让我很郁闷,因为我不懂得原理,听起来这门课倍感吃力啊。可是嘛,年轻没有什么不可以,又有谁可以断言我接下来的生活中不能好好学习这个东西为自己的工作,学习,生活,研究兴趣带来方便呢。 从大学开学的见闻到现在学习MATLAB,感觉这是一个很好的软件,语言简便,实用性强。作为一个做新手,想要学习好这门语言,可以说还是比较难的。在我接触这门语言的这些天,除了会画几个简单的图形,其他的还是有待提高。从另一个方面也对我们大学生提出了两个要求——充实的课外基础和良好的英语基础。在现代,几乎所有好的软件都是来自国外,假如不会外语,想学好是非常难的。

MATLAB实验报告实验二

实验二 MATLAB矩阵及其运算 学号:3121003104 姓名:刘艳琳专业:电子信息工程1班日期:2014.9.20 一实验目的 1、掌握Matlab数据对象的特点以及数据的运算规则。 2、掌握Matlab中建立矩阵的方法以及矩阵处理的方法。 3、掌握Matlab分析的方法。 二实验环境 PC_Windows 7旗舰版、MATLAB 7.10 三实验内容 4、1. (1)新建一个.m文件,验证书本第15页例2-1; (2)用命令方式查看和保存代码中的所有变量;

(3)用命令方式删除所有变量; (4)用命令方式载入变量z。 2. 将x=[4/3 1.2345e-6]在以下格式符下输出:短格式、短格式e方式、长格式、长格式e方式、银行格式、十六进制格式、+格式。 短格式 短格式e 长格式

长格式e方式 银行格式 十六进制格式 3.计算下列表达式的值 (1)w=sqrt(2)*(1+0.34245*10^(-6)) (2)x=(2*pi*a+(b+c)/(pi+a*b*c)-exp(2))/(tan(b+c)+a) a=3.5;b=5;c=-9.8; (3)y=2*pi*a^2*((1-pi/4)*b-(0.8333-pi/4)*a) a=3.32;b=-7.9; (4)z=0.5*exp(2*t)*log(t+sqrt(1+t*t)) t=[2,1-3i;5,-0.65];

4. 已知A=[1 2 3 4 5 ;6 7 8 9 10;11 12 13 14 15;16 17 18 19 20],对其进行如下操作:(1)输出A在[ 7, 10]范围内的全部元素; (2)取出A的第2,4行和第1,3,5列; (3)对矩阵A变换成向量B,B=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]; (4)删除A的第2,3,4行元素; (1) (2)

MATLAB学习报告

MATLAB学习报告 在上大学之前,计算机在我的印象和生活中都是一种用于娱乐的机器, 玩游戏、上网、看电影、听音乐和偶尔搜索资料。来到大学以后,我对计算机 的用途有了新的认识。大一的一年里我们接触了很多不同类型的软件有作图的,有做视频的等等。我们还学习了c语言,虽然只是学习的一些皮毛,但是我觉 得这一点皮毛足以改变我对计算机的使用和看法了。 首先我们来介绍一下MATLAB,全称是MATrix LABoratory,即矩阵实验室,是Math work公司推出的一套高效率的数值计算和可视化软件。它是当今 科学界最具影响力、也是最具活力的软件,它起源于矩阵运算,并高速发展成 计算机语言。它的优点是强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图 形可视化与界面、便捷的与其他程序和语言接口。Matlab软件的功能。它提供 了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、 便捷的与其他程序和语言接口的功能。在国际学术界,Matlab已经被确认为准确、可靠的科学计算标准软件。在国际一流的学术刊物上,尤其是信息科学刊 物上,都可以看到Matlab的应用。 一种语言之所以能如此迅速地普及,显示出如此旺盛的生命力,是由于 它有着不同于其他语言的特点。正如同FORTRAN和C等高级语言使人们摆脱了 需要直接对计算机硬件资源进行操作一样,被称作为第四代计算机语言的MATLAB,利用其丰富的函数资源,使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。MATLAB的最突出的特点就是简洁。MATLAB用更直观的、符合人们思维习惯的代码,代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。MATLAB给用户带来的是最直观、最 简洁的程序开发环境。以下简单介绍一下MATLAB的主要特点: 1、Matlab一个高级的距阵/阵列语言,它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执 行命令同步,也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序(M文件)后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的,因此语法特 征与C++语言极为相似,而且更加简单,更加符合科技人员对数学表达式的 书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强,这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。 2、Matlab的数据库的可覆盖性,可调用性。我记得C语言中,假如你得 调用一个数值,必须是局部函数中赋值,否则就定义为全局变量。还有在C语 言中数据的变量储存是一个问题,自动的有auto,静态变量有static和register。我们有时候很难记忆,所以数据储存容易出现问题。而Matlab软件的数据是由于MATLAB 语言库函数与用户文件的形式相同所以用户文件可以像 数据库函数一样随意调用。所以用户可根据自己的需要任意扩充函数库。 3、Matlab软件编程的简便性,清晰性。用Matlab软件设计程序,它更 加方便快捷。MATLAB 的基本数据单元是既不需要指定维数、也不需要说明数据类型的矩阵,而且数学表达式和运算规则与通常的习惯相同。因此,在MATLAB 环境下,数组的操作与数的操作一样简单。对比C语言,Matlab确实简单不少。我们在编写程序时简便了许多。例如,求1 1 2 3 5 8 13?这个算法。C语言得用许多的语句去循环算这个算法。而Matlab软件可以首先数据初始化,然后用while去循环,做出循环体,就可以你要多少数据,它会给你多少数据。还有

(完整版)matlab课程学习总结

目录 VC++ & Matlab 混合编程的快速实现 (2) 摘要 (2) 关键词 (2) 简介: (2) 实例分析 (3) 1、编写Matlab函数 (3) 2、Matlab6.5编译器设置 (3) 3、建立C++控制台工程 (5) 4、启用Matlab Add-in 工具条 (6) 5、VC++6.0环境及工程设置 (7) 6、Matlab到C++的代码转换 (10) 7、C++函数的使用 (11) 特别说明一: (12) 特别说明二: (13) 8、程序的发布 (13) 总结 (13)

VC++ & Matlab 混合编程的快速实现摘要: 许多工程软件需要用到复杂的数学算法。VC++能够形成各种用户界面,并可以直接与系统及底层硬件交换数据。因此研究VC++和Matlab的混合编程具有很大的实际意义。 该文讨论了如何使用Matlab 的Complier 将*.m函数编译为动态链接库DLL,提供VC++ 调用的方法,提供了一种VC++与Matlab 混合编程的快速实现。 关键词:Matlab VC++ MCC Complier 动态链接库DLL 简介: Matlab 作为当今世界上应用最为广泛的数学软件,具有非常强大的数值计算、数据分析处理、系统分析、图形显示甚至符号运算的功能。已经在如生物工程,图像处理,语音处理,雷达探空,声纳探水,地震探地,以及控制论,系统论等各个领域得到广泛的应用。它是一个完整的数学平台,在这个平台上,用户只需寥寥数语就可以完成十分复杂的功能,大大提高了工程分析计算、图像处理的效率。但是Matlab 强大的功能只能在它所提供的平台上才能使用,即用户必须在安装Matlab 系统的机器上才能执行*.m文件。这样当用户需要将在Matlab下已开发完毕的复杂算法应用到高级语言开发环境下时就带了问题,是将现成的东西集成高级语言开发的程序中呢?还是用高级语

MATLAB与数值分析课程总结

MATLAB与数值分析课程总结 姓名:董建伟 学号:2015020904027 一:MATLAB部分 1.处理矩阵-容易 矩阵的创建 (1)直接创建注意 a中括号里可以用空格或者逗号将矩阵元素分开 b矩阵元素可以是任何MATLAB表达式,如实数复数等 c可以调用赋值过的任何变量,变量名不要重复,否则会被覆盖 (2)用MATLAB函数创建矩阵如:a空阵[] b rand/randn——随机矩阵 c eye——单位矩阵 d zeros ——0矩阵 e ones——1矩阵 f magic——产生n阶幻方矩阵等 向量的生成 (1)用冒号生成向量 (2)使用linspace和logspace分别生成线性等分向量和对 数等分向量 矩阵的标识和引用 (1)向量标识 (2)“0 1”逻辑向量或矩阵标识 (3)全下标,单下标,逻辑矩阵方式引用 字符串数组 (1)字符串按行向量进行储存 (2)所有字符串用单引号括起来 (3)直接进行创建 矩阵运算 (1)注意与数组点乘,除与直接乘除的区别,数组为乘方对应元素的幂

(2)左右除时斜杠底部靠近谁谁是分母 (3)其他运算如,inv矩阵求逆,det行列式的值, eig特征值,diag 对角矩阵 2.绘图-轻松 plot-绘制二维曲线 (1)plot(x)绘制以x为纵坐标的二维曲线 plot(x,y) 绘制以x为横坐标,y为纵坐标的二维曲线 x,y为向量或矩阵 (2)plot(x1,y1,x2,y2,。。。。。。)绘制多条曲线,不同字母代替不同颜色:b蓝色,y黄色,r红色,g绿色 (3)hold on后面的pl ot图像叠加在一起 hold off解除hold on命令,plot将先冲去窗口已有图形(4)在hold后面加上figure,可以绘制多幅图形 (5)subplot在同一窗口画多个子图 三维图形的绘制 (1)plot3(x,y,z,’s’) s是指定线型,色彩,数据点形的字 符串 (2)[X,Y]=meshgrid(x,y)生成平面网格点 (3)mesh(x,y,z,c)生成三维网格点,c为颜色矩阵 (4)三维表面处理mesh命令对网格着色,surf对网格片着色 (5)contour绘制二维等高线 (6)axis([x1,xu,y1,yu])定义x,y的显示范围 3.编程-简洁 (1)变量命名时可以由字母,数字,下划线,但是不得包含空格和标点 (2)最常用的数据类型只有双精度型和字符型,其他数据类型只在特殊条件下使用 (3)为得到高效代码,尽量提高代码的向量化程度,避免使用循环结构

MATLAB全实验报告

《数学实验》报告 实验名称 Matlab 基础知识 学院 专业班级 姓名 学号 2014年 6月

一、【实验目的】 1.认识熟悉Matlab这一软件,并在此基础上学会基本操作。 2.掌握Matlab基本操作和常用命令。 3.了解Matlab常用函数,运算符和表达式。 4.掌握Matlab工作方式和M文件的相关知识。 5.学会Matlab中矩阵和数组的运算。 二、【实验任务】 P16 第4题 编写函数文件,计算 1! n k k = ∑,并求出当k=20时表达式的值。P27第2题 矩阵A= 123 456 789 ?? ?? ?? ?? ?? ,B= 468 556 322 ?? ?? ?? ?? ?? ,计算A*B,A.*B,并比较两者的区别。 P27第3题 已知矩阵A= 52 91 ?? ?? ?? ,B= 12 92 ?? ?? ?? ,做简单的关系运算A>B,A==B,AB)。 P34 第1题 用 111 1 4357 π =-+-+……公式求π的近似值,直到某一项的绝对值小于-6 10为止。 三、【实验程序】 P16 第4题 function sum=jiecheng(n) sum=0; y=1; for k=1:n for i=1:k y=y*i; end sum=sum+y; end sum P27第2题 >>A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] >>B=[4 6 8;5 5 6;3 2 2] >>A*B

P27第3题 >> A=[5 2;9 1];B=[1 2;9 2]; >>A>B >>A==B >>A> (A==B)&(A> (A==B)&(A>B) P34 第1题 t=1; pi=0; n=1; s=1; while abs(t)>=1e-6 pi=pi+t; n=n+2; s=-s; t=s/n; end pi=4*pi; 四、【实验结果】 P16 第4题 P27第2题

matlab学习心得体会(精选3篇)

matlab学习心得体会(精选3篇) matlab学习心得体会一:matlab学习心得matlab中有丰富的图形处理能力,提供了绘制各种图形、图像数据的函数。他提供了一组绘制二维和三维曲线的函数,他们还可以对图形进行旋转、缩放等操作。matlab内部还包含丰富的数学函数和数据类型,使用方便且功能非常强大。 本学期通过对matlab的系统环境,数据的各种运算,矩阵的分析和处理,程序设计,绘图,数值计算及符号运算的学习,初步掌握了matlab的实用方法。通过理论课的讲解与实验课的操作,使我在短时间内学会使用matlab,同时,通过上机实验,对理论知识的复习巩固实践,可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能,绘制出比较满意的二维三维图形,在实践中找到乐趣。 matlab是一个实用性很强,操作相对容易,比较完善的工具软件,使用起来比较方便,通过操作可以很快看到结果,能够清晰的感觉到成功与失败,虽然课程中也会出现一些小问题,但是很喜欢这门课程。 matlab学习心得体会二:matlab学习心得(463字) 学习matlab是听说它是一个功能强大的数学软件,但是正被微积分的计算缠身,听说有一个高级的计算器当然高兴,以后可以偷懒了,当然现在不能偷懒。听说关于自动化的计算特别复杂,如果有一种软件能帮忙解题,那是一种极大的解脱,有益于缩短研究时间。目前我只知道有三种数学软件,都是国外的,没有国内的,差距挺大的。matlab学起来挺顺手的,比c语言简单。但是深入学习的时候却困难重重,因为很多知识都没有学习,就算知道那些函数,也没有什么用处。老师布置的作业难度大,写一篇实验,大一什么都不会,写一篇这种论文谈何容易。最多也就会一些数值计算、符号计算、简单绘图,根本不会什么实验。 学习matlab体会最多的是这个软件的功能强大,好多数学题都被轻易的解出。但是有一点遗憾,不知是我不会用,还是它没个功能,已知空间的电荷分布,求空间的电场分布。其中电场分布是无法用函数表达式表示。我知道计算机肯定可以实现,但是这个软件能不能实现就不知道了,我看过许多资料,但是在这方面没有提到相关信息。 总之,这个软件功能强大,不知什么时候国内才有类似的软件。 matlab学习心得体会三:学习matlab的心得(817字) 这是我在学习的过程中的一些技巧,或许对你有帮助,可能字数不你能满足你的要求,但是绝对是精华。

MATLAB实训小结

实训小结 为期一周的MATLAB实训在学习与忙碌中度过了,时间虽短,但我们却真真切切的学到了知识,在现实工作中可以运用的知识。 在第一节课,我们便了解到MATLAB是世界上最流行的、应用最广泛的工程计算和仿真软件,它将计算、可视化和编程等功能同时集于一个易于开发的环境。MATLAB主要应用于数学计算、系统建模与仿真、数学分析与可视化、科学与工程绘图和用户界面设计等。对MATLAB的系统结构和特点等,老师也向我们做出了大致的讲解,同时,我们知道了MATLAB程序的一些最基本的应用和运算,并能够进行一些简单的编程。就这样,实训的第一天大家都在期待和兴奋中度过。 接下来的时间,主要是以大家自学和练习为主,老师进行辅导和考察。在学习过程中,不懂的可以相互之间小声的讨论,也可向老师请教,但必须确保自己真正学到了知识,认真的看书并进行编程练习。一天的学习接近尾声时,就是老师考察大家一天的收获的时候了,老师总会出一些小题目让大家编出它的程序,虽然有的题目对我们来说还是有些难度的,但是在老师的指点下我们还是编出程序的,当我们看到自己编的程序运行正确时,总是会万分的兴奋,充满成就感。 就这样,仅仅一个星期的实训就结束了,虽然不能十分熟悉和运用MATLAB的所有程序,但是我们却打下了一定的基础,

在以后,当我们真正开始深入学习这门学问时,我们对它将不会再那么陌生,学起来也将轻松许多。这次实训为我们提供了一个很好的学习机会,唯一不足的就是时间有点短,我们不能在这段时间里学到更多的知识,因此,在这一周打下的基础上,我们需要用自己的努力去自学,以获取更多的知识。 知识是无穷无尽的,知识的获取需要一颗上进的心,老师将我们领进了门,下面的路就应该我们自己去走,即是充满荆棘,也要努力奋斗往前冲。

MATLAB心得体会

M A T L A B心得体会 标准化文件发布号:(9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

MATLAB心得体会 这学期开了MATLAB这门课程,这里面有太多的学问。只要书里面有最基本的语法和命令,对于一个有编程基础的人,MATLAB可以在一个下午的时间内学会。当然,仅仅是学会。如果想要对MATLAB比较得心应手,那么最好的办法就是练习。练习的素材很多,比如对于学经济学的,可以做一些simulation之类的,也可以试着把计量或者宏观教材里面的一些算法写写出来。一开始可能很慢,但是当你完成了一个比较大的project的时候,你的MATLAB的功力将会有巨大的提升。 用MATLAB的无非是做数值计算或者最优化,这也是MATLAB的强项,MATLAB有足够多的工具解决这些问题。但是在使用这些工具箱之前,应该首先了解一些数值计算以及最优化的理论。这一点在程序碰到问题或者计算结果不理想的时候尤为重要。很多时候结果不理想并不是自己的理论出了问题,而是盲目或者错误使用MATLAB的工具箱而导致的。比如我曾经做过一个单纯形法的优化程序,但是结果总是不理想,这个时候就要返回到单纯形法具体是一种什么样的来考虑这个问题,最后发现是由于目标的某一部分十分平缓导致的。 当然更重要的是如果你不理解理论,很多问题根本不知道如何处理。有个学化学同学就曾问我一个程序怎么写,说MATLAB肯定可以完成的。了解清楚之后才明白原来他想做的就是一个受限最小二乘。但是他不懂得什么是最小二乘,当然面对这个问题无从下手。 这个问题没有人强调,但我觉着蛮重要。这里的关键点其实很简单,就是尽量减少重复计算,哪怕是多项式复杂度以内的计算。重复计算的内容应该适时保存到内存中,以后直接调用。一个程序可能会重复运行几千次几万次,一点点的浪费时间都可能被放大很多。空间(内存)我们是可以扩充的,但是时间不是,所以绝大多数时候我们需要放弃空间,获得时间上的迅捷。 这里有个故事,曾经在某技术论坛上看到的,说腾讯公司早期做的QQ实在太过垃圾,他们追踪过QQ的行为,发现在几分钟时间里重复调用了某同一注册表项几百次。显然注册表的内容所占内存是有限的,甚至是可以忽略的,但是每次读注册表项可能都要读硬盘,这里的时间花费是很大的,为什么不把这项内容直接存储在内存里呢?

matlab实习总结

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连 matlab开发工作界面 接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用 Matlab是一个强大的数学工具,它的应用广泛,涉及到各个领域.它使用起来十分方便,不用麻烦去定义变量.它的绘图能力很强,甚至可以模拟出三维视图.矩阵是它应用的核心,许多工程繁琐的运算都需要靠矩阵来化简,这正是它的生命力所在.但是,他的函数很多,开始学时记的比较痛苦,我已经深深感觉到了.不过看多了也就熟了,感觉和学五笔差不多.它的语法简单,像我学过C语言的学起来还是蛮容易的.它的数组定义十分符合自然,是从1开始的,数组元素的调用也很

接近数学的表达.此外,函数的名字也很符合英文规则,反正我用得很开心就是了. 通过学习matlab,我又一次锻炼了自己的思维.它学起来得心应手也让我明白了学习一门语言(c语言)对学习其他语言的帮助指导作用.同时,它也加强了我理论联系实际的能力.这是一个专业课的基础工具,学好它是必要的. 在第一章中,讲的是一些matlab的入门技术,除了一些基本操作与介绍之外,还初步认识了简单指令的编制,认识了一些matlab 的特殊符号,例如运算用到的加减乘除。(+—*/)对我来说还是比较容易上手的。 但在第二章开始,开始有点难度了,在第二章我接触到两种数据类型,一个是double,还有就是char,另外还介绍了赋值语句,数学计算,常用函数,输入输出语句和数据文件。其中让我最容易混淆的就是运算的优先等级,当所需要运算的公式较长时,常常因没有弄好运算优先级而把程序编错,这一章也接触了更多的特殊符号,在多次看书之后,还是顺利把老师所布置的作业完成了。 在第三章中,我接触到基本的matlab选择结构,还有控制这个结构的关系运算符和逻辑运算符。也就是if结构。这个结构对运算起到很大作用,跟elseif配合使用的话,就可以将很图方法。还有,我们学习如何控制画图的附加功能,例如线的宽度和符号的颜色。这些属性可由指定的“propertyname”和值Value决定,“propertyname”和值Value将出现在plot命令的数据后。

matlab课程总结

Matlab 课程总结 学习matlab已经有一年多的时间了,matlab跟其他语言不一样(我用的编程语言,除了matlab就应该是c或c++了,VB也接触过),如果你抱着“把其他语言的思想运用在matlab里面的想法”的话,那么我想,即使程序运行不出错,也很难把握matlab的精髓,也就很难发挥matlab的作用了。 Matlab是一个基于矩阵运算的软件,这恐怕是众所周知的事情了,但是,真正在运用的时候(就是在编程的时候),许多人(特别是初学者)往往没有注

意到这个问题,因此,for循环(包括while循环)满天飞…………..这不仅没有发挥matlab所长,还浪费宝贵时间。我们往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题,懂得了使用矩阵而不是循环来赋值,但是,在其他环节上,就很容易疏忽,或者说,仍然没有摆脱C++的思想。因此,以先用循环(基于C++的思想)来编写代码,然后看看能否用matlab的语言(基于矩阵的思想)来改进。当然,这样做的前提是你对matlab提供的一些函数比较熟悉才行,这些函数在matlab的“帮助”那里搜索“FunctionsUsedinVector izing”就可以找到一些。 对MATLAB的认识和了解 语言简洁紧凑,使用方便灵活,库函数极其丰富。与之前学过的C语言相比较。它的语言简练明了,有时候只要一个字符就能表示出整句语句,不用一步步去读。这种语言简单而实用。每个函数建立一个同名的M文件,如上述函数的文件名为fun.m。这种文件简单、短小、高效,并且便于调试。比如说,函数的赋值。在C语言中,它需要一个个去赋值,x=?;y=?;当变量很多的时候,我们不能一次性的去赋值。并且我们需要注意赋值的类型。而在Matlab软件中,我们只需要知道它的初值,自变量的数值,以及它的范围,就可以用矩阵把整个函数赋值。这减去了我们的工作复杂性,也降低了我们时间花费。 运算符丰富,用Matlab软件设计程序,它更加方便快捷。MATLAB 的基本数据单元是既不需要指定维数、也不需要说明数据类型的矩阵,而且数学表达式和运算规则与通常的习惯相同。因此,在MATLAB环境下,数组的操作与数的操作一样简单。对比C语言,Matlab确实简单不少。我们在编写程序时简便了许多。例如,求1 1 2 3 5 8 13…这个算法。C语言得用许多的语句去循环算这个算法。而Matlab软件可以首先数据初始化,然后用while去循环,做出循环体,就可以你要多少数据,它会给你多少数据。还有在Matlab软件设计程序时,少了很多的定义,减少了复杂度,节省了计算机的暂时内存使用率。就和C语言一样,在语句结束时用“{ }”,Matlab 软件中一句话结束时,也需要用end。MATLAB既具有结构化的控制语句(如for循环、while循环),又有面向对象编程的特性。 语法限制不严格,程序设计自由度大。程序的可移植性很好,基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。Matlab具有一个强大的工具箱,里面的东西,只要你想要的,你可以毫不犹豫的提取出来,不用想C语言编程中,你要的东西你得用函数调用的形式去借用。这些工具箱提供了用户在特别应用领域所需的许多函数,这使得用户不必花大量的时间编写程序就可以直接调用这些函数,达到事半功倍的效果。

MATLAB课程设计实验体会

课程设计实验体会 学生姓名:李祥胜 学生学号:20120704 专业班级:光信息科学与技术 指导老师:miss Chen 学院:信息工程学院 题目: MATLAB学期实验总结

MATLAB概念及介绍 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB集成环境主要包括五个部分:MATLAB语言、MATLAB工作环境、句柄图形、MATLAB数学函数库和数学建模、小波分析、MATLAB API(App lication Program Interface)。MATLAB语言是以数组为基本数据单位,包括控制流程语句、函数、数据结构、输人输出及面向对象等特点的高级语言。利用SIMULINK对系统进行仿真与分析,在进入虚拟实验环境后,不需要书写代码,只需使用鼠标拖动库中的功能模块并将它们连接起来,再按照实验要求修改各元器件的参数。通过虚拟实验环境建立实验仿真电路模型,可使一些枯燥的电路变得有趣味,复杂的波形变得形象生动,使得各种复杂的能量转换过程比较直观地呈现。 1.1、MATLAB语言特点及优势 1.1.1、语言特点 MATLAB被称为第四代计算机语言,利用其丰富的函数资源,使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。MATLAB的最突出的特点就是简洁。MATLAB用更直观的、符合人们思维习惯的代码,代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。MATLAB 给用户带来的是最直观、最简洁的程序开发环境。以下简单介绍一下MATLAB的主要特点。 (1)语言简洁紧凑,使用方便灵活,库函数极其丰富。MATLAB程序书写形式自由,利用其丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务,压缩了一切不必要的编程工作。由于库函数都由本领域的专家编写,用户不必担心函数的可靠性。 (2)运算符丰富。由于MATLAB是用C语言编写的,MATLAB提供了和C语言几乎一样多的运算符,灵活使用MATLAB的运算符将使程序变得极为简短,具体运算符见附表。 (3)MATLAB既具有结构化的控制语句(如for循环、while循环、break语句和if语句),又有面向对象编程的特性。 (4)语法限制不严格,程序设计自由度大。例如,在MATLAB里,用户无需对矩阵预定义就可使用。 (5)程序的可移植性很好,基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。

matlab心得及学习方法(不断更新)

竭诚为您提供优质文档/双击可除matlab心得及学习方法(不断更新) 篇一:matlab心得及学习方法 matlab心得及学习方法(不断更新) 发现现在很多人(找工作的或者读博的)都想要学习或者正在学习matlab,问我要怎么学习。其实我虽然写matlab 代码的经验还算丰富,但是还不能说是一个很好的matlab 编程人员,这里有一些心得,分享给大家希望对大家有所帮助。 关于如何学习matlab 我的学习方法很简单:matlab是练出来的,而不是看出来的。很多人问我有没有比较好的matlab教材,我说随便 找一本吧,都可以。只要书里面有最基本的语法和命令,对于一个有编程基础的人,matlab可以在一个下午的时间内学会。当然,仅仅是学会。如果想要对matlab比较得心应手,那么最好的办法就是练习。练习的素材很多,比如对于学经济学的,可以做一些simulation之类的,也可以试着把计 量或者宏观教材里面的一些算法写写出来。一开始可能很慢,

但是当你完成了一个比较大的project的时候,你的matlab 的功力将会有巨大的提升。 当然,在你写程序之前,多读一些别人写的好的code 是非常有帮助的。 一些matlab的经验 1、适当了解一些数值计算、数值分析以及最优化的理论 用matlab的无非是做数值计算或者最优化,这也是matlab的强项,matlab有足够多的工具箱解决这些问题。但是在使用这些工具箱之前,应该首先了解一些数值计算以及最优化的理论。这一点在程序碰到问题或者计算结果不理想的时候尤为重要。很多时候结果不理想并不是自己的理论出了问题,而是盲目或者错误使用matlab的工具箱而导致的。比如我曾经做过一个单纯形法的优化程序,但是结果总是不理想,这个时候就要返回到单纯形法具体是一种什么样的算法来考虑这个问题,最后发现是由于目标函数的某一部分十分平缓导致的。当然更重要的是如果你不理解理论,很多问题根本不知道如何处理。有个学化学同学就曾问我一个程序怎么写,说matlab肯定可以完成的。了解清楚之后才明白原来他想做的就是一个受限最小二乘。但是他不懂得什么是最小二乘(因为没怎么学过数学),当然面对这个问题无从下手。

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本文部分内容来自网络整理,本司不为其真实性负责,如有异议或侵权请及时联系,本司将立即删除! == 本文为word格式,下载后可方便编辑和修改! == matlab实验心得体会_学习matlab的心得体会 导语:通过对MATLAB的系统环境,数据的各种运算,矩阵的分析和处理,程序设计,绘图,数值计算及符号运算的学习,初步掌握了MATLAB的实用方法。以下是小编带来的matlab实验心得体会,希望对您有所帮助。 matlab实验心得体会(一) 学习matlab是听说它是一个功能强大的数学软件,但是正被微积分的计算缠身,听说有一个高级的计算器当然高兴,以后可以偷懒了,当然现在不能偷懒。听说关于自动化的计算特别复杂,如果有一种软件能帮忙解题,那是一种 极大的解脱,有益于缩短研究时间。目前我只知道有三种数学软件,都是国外的,没有国内的,差距挺大的。matlab学起来挺顺手的,比C语言简单。但是 深入学习的时候却困难重重,因为很多知识都没有学习,就算知道那些函数, 也没有什么用处。老师布置的作业难度大,写一篇实验,大一什么都不会,写 一篇这种论文谈何容易。最多也就会一些数值计算、符号计算、简单绘图,根 本不会什么实验。 学习matlab体会最多的是这个软件的功能强大,好多数学题都被轻易的解出。但是有一点遗憾,不知是我不会用,还是它没个功能,已知空间的电荷分布,求空间的电场分布。其中电场分布是无法用函数表达式表示。我知道计算 机肯定可以实现,但是这个软件能不能实现就不知道了,我看过许多资料,但 是在这方面没有提到相关信息。 总之,这个软件功能强大,不知什么时候国内才有类似的软件。 matlab实验心得体会(二) 我从中国石油大学(北京)来到大庆油田勘探开发研究院实习,刚刚来到这 里时我内心充满了激动和喜悦,对这个有着辉煌成绩的科研单位充满了期待。 到了这里没多久我就参加培训中心组织的入院教育,对研究院的辉煌过去有了 更深刻的了解,那时我就下定决心在研究院好好实习,多学习一些现场经验,为以后的工作打下良好的基础。 一个月的入院培训结束后,经过自己申请和中心安排我被分到了地震资料 处理一室,实习期间地震一室的副主任陈志德是我的现场导师,陈主任有着丰

MATLAB的常用应用总结

§7 MATLAB的应用 7.1 MATLAB在数值分析中的应用 插值与拟合是来源于实际、又广泛应用于实际的两种重要方法。随着计算机的不断发展 及计算水平的不断提高,它们已在国民生产和科学研究等方面扮演着越来越重要的角色。下面对插值中分段线性插值、拟合中的最为重要的最小二乘法拟合加以介绍。 7.1.1分段线性插值 所谓分段线性插值就是通过插值点用折线段连接起来逼近原曲线,这也是计算机绘制图形的基本原理。实现分段线性插值不需编制函数程序,MATLAB自身提供了内部函数in terpl 其主要用法如下: in terp1(x,y,xi) —维插值 ?yi=i nterp1(x,y,xi) 对一组点(x,y)进行插值,计算插值点xi的函数值。x为节点向量值,y为对应的节点函 数值。如果y为矩阵,则插值对y的每一列进行,若y的维数超出x或xi的维数,则返回NaN。 ?yi=i nterp1(y,xi) 此格式默认x=1:n , n为向量y的元素个数值,或等于矩阵y的size(y,1)。 ?yi=interp1(x,y,xi, ' method') method用来指定插值的算法。默认为线性算法。其值常用的可以是如下的字符串。 ?n earest线性最近项插值。 ?lin ear线性插值。 ?spli ne三次样条插值。 ?cubic三次插值。 所有的插值方法要求x是单调的。x也可能并非连续等距的。 正弦曲线的插值示例: >> x=0 :0.1:10; >> y=si n( x); >> xi=0 :0.25:10; >> yi=i nterp1(x,y,xi); >> plot(x,y, ' 0' ,xi,yi) 则可以得到相应的插值曲线(读者可自己上机实验) 。 Matlab也能够完成二维插值的运算,相应的函数为in terp2,使用方法与in terpl基本相同,只是输入和输出的参数为矩阵,对应于二维平面上的数据点,详细的用法见Matlab联机帮助。 7.1.2最小二乘法拟合 在科学实验的统计方法研究中,往往要从一组实验数据(X j, y i)中寻找出自变量x和因 变量y之间的函数关系y=f(x)。由于观测数据往往不够准确,因此并不要求y=f(x)经过所有的点(X i,yj,而只要求在给定点人上误差「二f(xj-y i按照某种标准达到最小,通常 采用欧氏范数|卜2作为误差量度的标准。这就是所谓的最小二乘法。在MATLAB中实现最

Matlab-学习心得及总结

Matlab 解方程基本思想 1、调用command window界面→在File→Script→编写方程→run 2、Solve(’eq1-数值’,’x’)注意:英文冒号;log=ln;log3x=lllx lll3; 3、方程组:[x,y]=solve(’eq1’,’eq2’)[‘2*x+3*y=4’,’4*x+5*y=6’] 4、[x, fval(近似零解)]=fzero(’eq1-数值’,初值) 5、Clear 清除变量;clc清屏 6、int()函数实现不定积分功能,例如:syms x; int(sin(-x))=-cos(x) 7、通过syms 函数定义 a b c……来解决含字母变量的矩阵运算 8、伴随矩阵A*=det(A)*inv(A),即可求解 9、syms x a;int(3*a*x+a,x)其中确定x为积分变量 10、syms x a b;int(1,x,a,b)=b-a,其中x表示积分变量,a为下限,b为上限 11、求偏微分:syms x y;z=sym('x^2+y^2');diff(z,'x',2)=2;其中2为二次偏微分 12、求导数:syms x ;z=sym('x^3');diff(z,'x',2)=6*x;其中2表示二次求导 13、求单变量最小化: syms x;y=@(x) sin(x);[x,fval]=fminbnd(y,0,2*pi);x=1.5*pi;fval=-1;求解在区间[0,2*pi]上最小值fval输出最小值,x对应的极值点 14、一元函数定区间求最值并画出图像: f=2*exp(-x)*sin(x) 在区间[0,8]中的最小值与最大值 syms x; f=@(x)2*exp(-x)*sin(-x); fplot(f,[0,8]); [xmin,fmin]=fminbnd(f,0,8);(最小值) f1=@(x)-2*exp(-x)*sin(-x); [xmax,fmax]=fminbnd(f1,0,8);(最大值) 15、绘制多元函数的图像: x=-1:0.1:1; y=-1:0.1:1; [X,Y]=meshgrid(x,y); ; Z=exp(X)*(4*X.^2+2*Y.^2+4*X.Y+2*Y+1) mesh/surf (X,Y,Z); xlabel('X-axis'),ylabel('Y-axis'),zlabel('Z-axis') ;(注意矩阵中的'.') 16、多项式拟合 x=[];y=[];a=polyfit(x,y,n);式中n为拟合多项式的指数,y=a(1)x^n+a(2)x^(n-1)+……,拟合出来的数据依次为:a(1) ,a(2),…… xi=linspace (0,16,160); yi=polyval(a,xi);plot(x,y,'o',xi,yi) (比较拟合的曲线与原始输入数据点之间的关系) 17、运用inline定义函数,例如:f(x,y)=sin(x*y),f=inline('sin(x*y','x','y'));z=f(pi/180,30)=0.5 18、BP神经网络代码: P=[];%输入矢量 t=[];%目标输出矢量 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmnx(p,t);%原始数据归一化 net=newff(minmax(p),[20,9,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');%定义BP网络训练参数

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