1.
(1)
A=randn(10,5)
A =
-0.4326 -0.1867 0.2944 -0.3999 -1.6041 -1.6656 0.7258 -1.3362 0.6900 0.2573 0.1253 -0.5883 0.7143 0.8156 -1.0565 0.2877 2.1832 1.6236 0.7119 1.4151 -1.1465 -0.1364 -0.6918 1.2902 -0.8051 1.1909 0.1139 0.8580 0.6686 0.5287 1.1892 1.0668 1.2540 1.1908 0.2193 -0.0376 0.0593 -1.5937 -1.2025 -0.9219 0.3273 -0.0956 -1.4410 -0.0198 -2.1707 0.1746 -0.8323 0.5711 -0.1567 -0.0592 B=mean(A)
B =
0.0013 0.2310 0.0253 0.3588 -0.4197 C=std(A)
C =
0.9034 0.8829 1.1898 0.7832 1.0821 (2)
D=max(max(A))
D =
2.1832
E=min(min(A))
E =
-2.1707
(3)
F=sum(A,2)
F =
-2.3288
-1.3287
0.0105
6.2215
-1.4895
3.3602
4.9201
-3.6964
-3.3998
-0.3025
G=sum(sum(A))
G =
1.9666
(4)
H=sort(A)
H =
-1.6656 -0.8323 -1.5937 -1.2025 -2.1707
-1.1465 -0.5883 -1.4410 -0.3999 -1.6041
-0.4326 -0.1867 -1.3362 -0.1567 -1.0565
-0.0376 -0.1364 -0.6918 -0.0198 -0.9219
0.1253 -0.0956 0.2944 0.6686 -0.8051
0.1746 0.0593 0.5711 0.6900 -0.0592
0.2877 0.1139 0.7143 0.7119 0.2193
0.3273 0.7258 0.8580 0.8156 0.2573
1.1892 1.0668 1.2540 1.1908 0.5287
1.1909
2.1832 1.6236 1.2902 1.4151
L=-sort(-A,2,'descend')
L =
-1.6041 -0.4326 -0.3999 -0.1867 0.2944
-1.6656 -1.3362 0.2573 0.6900 0.7258
-1.0565 -0.5883 0.1253 0.7143 0.8156
0.2877 0.7119 1.4151 1.6236 2.1832
-1.1465 -0.8051 -0.6918 -0.1364 1.2902
0.1139 0.5287 0.6686 0.8580 1.1909
0.2193 1.0668 1.1892 1.1908 1.2540
-1.5937 -1.2025 -0.9219 -0.0376 0.0593
-2.1707 -1.4410 -0.0956 -0.0198 0.3273
-0.8323 -0.1567 -0.0592 0.1746 0.5711
2.
(1)
x=[0 15 30 45 60 75 90];
y=[0 0.2588 0.5000 0.7071 0.8660 0.9659 1.0000];
x1=0:90;
y1=interp1(x,y,x1,'spline')
y1 =
Columns 1 through 11
0 0.0175 0.0349 0.0524 0.0698 0.0872 0.1045 0.1219 0.1392 0.1564 0.1737
Columns 12 through 22
0.1908 0.2079 0.2249 0.2419 0.2588 0.2756 0.2923 0.3090 0.3255 0.3420 0.3583
Columns 23 through 33
0.3746 0.3907 0.4067 0.4226 0.4384 0.4540 0.4695 0.4848 0.5000 0.5150 0.5299
Columns 34 through 44
0.5446 0.5592 0.5736 0.5878 0.6018 0.6157 0.6293 0.6428 0.6561 0.6691 0.6820
Columns 45 through 55
0.6947 0.7071 0.7193 0.7313 0.7431 0.7547 0.7660 0.7771 0.7880 0.7986 0.8090
Columns 56 through 66
0.8191 0.8290 0.8387 0.8480 0.8571 0.8660 0.8746 0.8829 0.8910 0.8987 0.9062
Columns 67 through 77
0.9135 0.9204 0.9271 0.9335 0.9396 0.9454 0.9510 0.9563 0.9612 0.9659 0.9703
Columns 78 through 88
0.9744 0.9782 0.9817 0.9849 0.9878 0.9904 0.9927 0.9946 0.9963 0.9977 0.9987
Columns 89 through 91
0.9995 0.9999 1.0000
x=[0 15 30 45 60 75];
y=[0 0.2679 0.5774 1.0000 1.7320 3.7320];
x1=0:75;
y1=interp1(x,y,x1,'spline')
y1 =
Columns 1 through 11
0 0.0184 0.0365 0.0545 0.0724 0.0902 0.1079 0.1255 0.1431 0.1607 0.1784
Columns 12 through 22
0.1961 0.2138 0.2317 0.2497 0.2679 0.2863 0.3048 0.3236 0.3427 0.3620 0.3817
Columns 23 through 33
0.4017 0.4221 0.4429 0.4641 0.4858 0.5079 0.5305 0.5537 0.5774 0.6017 0.6266
Columns 34 through 44
0.6520 0.6780 0.7046 0.7317 0.7593 0.7876 0.8163 0.8456 0.8754 0.9058 0.9367
Columns 45 through 55
0.9681 1.0000 1.0325 1.0658 1.1003 1.1364 1.1743
1.2145 1.2572 1.3028 1.3516
Columns 56 through 66
1.4041 1.4604 1.5211 1.5863 1.6565 1.7320 1.8131 1.9002 1.9936
2.0937 2.2008
Columns 67 through 76
2.3152 2.4374 2.5675 2.7060 2.8532
3.0095 3.1752
3.3506 3.5361 3.7320
x=[0 15 30 45 60 75 90];
y=[0 0.2588 0.5000 0.7071 0.8660 0.9659 1.0000];
y1=polyfit(x,y,5)
y1 =
0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0174 0.0000
x=[0 15 30 45 60 75];
y=[0 0.2679 0.5774 1.0000 1.7320 3.7320];
y1=polyfit(x,y,5)
y1 =
0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0010 0.0245 0.0000
(2)
x=[1 4 9 16 25 36 49 64 81 100];
y=1:10;
x1=1:100;
y1=interp1(x,y,x1,'cubic')
y1 =
Columns 1 through 11
1.0000 1.3729 1.7125
2.0000 2.2405 2.4551 2.6494
2.8292
3.0000 3.1636 3.3186
Columns 12 through 22
3.4661 3.6069 3.7422 3.8729
4.0000 4.1237 4.2435
4.3599 4.4730 4.5832 4.6907
Columns 23 through 33
4.7958 4.8988
5.0000 5.0993 5.1966 5.2921 5.3857
5.4777 5.5681 5.6570 5.7446
Columns 34 through 44
5.8309 5.9160
6.0000 6.0829 6.1647 6.2454 6.3249
6.4035 6.4810 6.5577 6.6334
Columns 45 through 55
6.7082 6.7823 6.8556 6.9281
7.0000 7.0712 7.1416
7.2113 7.2804 7.3487 7.4164
Columns 56 through 66
7.4835 7.5500 7.6159 7.6812 7.7459 7.8102 7.8739 7.9372 8.0000 8.0623 8.1242
Columns 67 through 77
8.1855 8.2464 8.3068 8.3668 8.4263 8.4854 8.5441 8.6024 8.6603 8.7178 8.7749
Columns 78 through 88
8.8317 8.8881 8.9442 9.0000 9.0555 9.1107 9.1655
9.2201 9.2744 9.3284 9.3821
Columns 89 through 99
9.4354 9.4884 9.5412 9.5935 9.6456 9.6973 9.7486 9.7996 9.8502 9.9005 9.9505
Column 100
10.0000
3.
xi=[165 123 150 123 141];
yi=[187 126 172 125 148];
P=polyfit(xi,yi,3)
P =
1.0e+003 *
-0.0000 0.0013 -0.1779 8.4330
线性拟合曲线为：p(x)=1.3x^2—177.9x+8433
4.
(1)
P1=[0,3,2];
P2=[5,-1,2];
P3=[1,0,-0.5];
P=conv(P1,conv(P2,P3))
P =
0 15.0000 7.0000 -3.5000 0.5000 -2.0000 -2.0000 (2)
P1=[0,3,2];
P2=[5,-1,2];
P3=[1,0,-0.5];
P=conv(P1,conv(P2,P3));
Y=roots(P)
Y =
0.7071
0.1000 + 0.6245i
0.1000 - 0.6245i
-0.7071
-0.6667
(3)
P1=[0,3,2];
P2=[5,-1,2];
P3=[1,0,-0.5];
P=conv(P1,conv(P2,P3));
k=0:10;
xi=0.2*k;
Y=polyval(P,xi)
Y =
-2.0000 -2.3920 -2.6112 -1.7024 2.7104 15.0000 42.1120 94.1408 184.9056 332.5264 560.0000
5.
(1)
[U,fmin]=fminsearch('xiti651',[1,1])
U =
1.0e-004 *
-0.0675 0.1715
fmin =
1.9920e-010
(2)
f=inline('-sin(x)-cos(x.^2)');
fminbnd(f,0,pi)
ans =
0.7310
6.
(1)
x=[pi/6 pi/4 pi/3 pi/2];
f=inline('sin(x).^2+cos(x).^2');
dx=diff(f([x,5*pi/12]))/(pi/12)
dx =
0 0 0 0
(2)
x=1:3;
f=inline('sqrt(x.^2+1)');
dx=diff(f([x,4]))
dx =
0.8219 0.9262 0.9608
7.
(1)
g=inline('sin(x).^5.*sin(5*x)');
I=quadl(g,0,pi)
I =
0.0982
(2)
g=inline('(1+x.^2)./(1+x.^4)');
I=quad(g,-1,1)
I =
2.2214
(3)
g=inline('(x.*sin(x))./(1+cos(x).^2)'); I=quadl(g,0,pi)
I =
2.4674
(4)
f=inline('abs(cos(x+y))');
dblquad(f,0,pi,0,pi)
ans =
6.2832
9.
(1)
矩阵求逆法：
A=[2,3,5;3,7,4;1,-7,1];
b=[10;3;5];
x=inv(A)*b
x =
-1.8060
-0.5373
3.0448
矩阵除法：
A=[2,3,5;3,7,4;1,-7,1];
b=[10;3;5];
x=A\b
x =
-1.8060
-0.5373
3.0448
矩阵分解法：
A=[2,3,5;3,7,4;1,-7,1];
b=[10;3;5];
[Q,R]=qr(A);
x=R\(Q\b)
x =
-1.8060
-0.5373
3.0448
(2)
矩阵求逆法：
A=[5,1,-1,0;1,0,3,-1;-1,-1,0,5;0,0,2,4]; b=[1;2;3;-1];
x=inv(A)*b
x =
1.4000
-5.9000
0.1000
-0.3000
矩阵除法：
A=[5,1,-1,0;1,0,3,-1;-1,-1,0,5;0,0,2,4]; b=[1;2;3;-1];
x=A\b
x =
1.4000
-5.9000
0.1000
-0.3000
矩阵分解法：
A=[5,1,-1,0;1,0,3,-1;-1,-1,0,5;0,0,2,4];
b=[1;2;3;-1];
[Q,R]=qr(A);
x=R\(Q\b)
x =
1.4000
-5.9000
0.1000
-0.3000
10.
A=[2 1 -1 1;4 2 -2 1;2 1 -1 -1];
b=[1;2;1];
[x,y]=line_solution(A,b)
原方程组有无穷个解，特解为x，齐次方程组的基础解系为y
Warning: Rank deficient, rank = 2, tol = 4.3512e-015. > In line_solution at 11
方程组无解
x =
[]
y =
-0.5000 0.5000
1.0000 0
0 1.0000
0 0
11.
(1)
f=inline('x-sin(x)./x');
x=fzero(f,0.5)
x =
0.8767
(2)
f=inline('(sin(x).^2).*exp(-0.1.*x)-0.5.*abs(x)');
x=fzero(f,1.5)
x =
1.6738
12.
x=fsolve('xiti612',[0.5,0.5],optimset('Display','off')) x =
0.5000
y =
0.5000
f =
-0.0509
f =
-0.0509 0.1173 x =
0.5000
y =
0.5000
f =
-0.0509
f =
-0.0509 0.1173 x =
0.5000
y =
0.5000
f =
-0.0509
f =
-0.0509 0.1173 x =
0.6459
y =
0.3739
f =
0.0055
f =
0.0055 0.0044 x =
0.6459
y =
0.3739
f =
0.0055
f =
0.0055 0.0044 x =
0.6459
y =
0.3739
f =
0.0055
f =
0.0055 0.0044 x =
0.6355
y =
0.3734
f =
1.9417e-005
f =
1.0e-004 *
0.1942 0.2589 x =
0.6355
y =
0.3734
f =
1.9425e-005
f =
1.0e-004 *
0.1942 0.2589
x =
0.6355
y =
0.3734
f =
1.9419e-005
f =
1.0e-004 *
0.1942 0.2591
x =
0.6354
y =
0.3734
f =
2.3754e-010
f =
1.0e-009 *
0.2375 0.2957
x =
0.6354
y =
0.3734
f =
7.9432e-009
f =
1.0e-008 *
0.7943 0.5602
x =
0.6354
y =
0.3734
f =
1.8684e-009
f =
1.0e-007 *
0.0187 0.1936
x =
0.6354 0.3734
13.
x0=0;xf=20;
y1=0;
[x,y]=ode45('xiti6131',[x0,xf],y1) x =
0.5000
1.0000
1.5000
2.0000
2.5000
3.0000
3.5000
4.0000
4.5000
5.0000
5.5000
6.0000
6.5000
7.0000
7.5000
8.0000
8.5000
9.0000
9.5000
10.0000
10.5000
11.0000
11.5000
12.0000
12.5000
13.0000
13.5000
14.0000
14.5000
15.0000
15.5000
16.0000
16.5000
17.0000
17.5000
18.0000
18.5000
19.0000
19.5000
20.0000 y =
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
(2)
x0=0;xf=20;
[x,y]=ode45('xiti6132',[x0,xf],[-3,2])
[x,y]
此题结果过长，疑似错误或不会做。
14.
f=@(t,x)[-8/3*x(1)+x(2)*x(3);-10*x(2)+10*x(3);-x(1)*x(2)+28*x(2)-x(3)]; t_f=100;
x0=[0;0;1e-10];
[t,x]=ode45(f,[0,t_f],x0)
figure(2);
plot3(x(:,1),x(:,2),x(:,3));
axis([10 40 -20 20 -20 20])
t =
0.1250
0.2500
0.3750
0.5000
0.5352
0.5705
0.6057
0.6409
0.6761
0.7114
0.7466
0.7818
0.8308
0.8797
0.9286
0.9776
1.0105
1.0434
1.0763
1.1092
1.1421
1.2079 1.2409 1.2797 1.3186 1.3575 1.3964 1.4246 1.4528 1.4810 1.5092 1.5374 1.5656 1.5938 1.6220 1.6479 1.6737 1.6996 1.7255 1.7506 1.7757 1.8008 1.8259 1.8507 1.8755 1.9004 1.9252 1.9495 1.9739
1.9982
2.0225 2.0467 2.0709 2.0950 2.1192 2.1432 2.1672 2.1912 2.2152 2.2384 2.2616 2.2848 2.3081 2.3201 2.3321 2.3442 2.3562 2.3682 2.3803 2.3923 2.4044 2.4154 2.4265 2.4376 2.4487 2.4585 2.4684
2.4882 2.4976 2.5069 2.5163 2.5257 2.5420 2.5584 2.5748 2.5911 2.6049 2.6187 2.6325 2.6463 2.6625 2.6788 2.6951 2.7114 2.7290 2.7466 2.7642 2.7818 2.8025 2.8233 2.8440 2.8648 2.8894 2.9141 2.9387 2.9634
2.9903
3.0172 3.0441 3.0710 3.1036 3.1362 3.1687 3.2013 3.2295 3.2577 3.2859 3.3141 3.3498 3.3856 3.4213 3.4571 3.4911 3.5252 3.5592 3.5933 3.6226 3.6519 3.6812 3.7105 3.7434 3.7763 3.8092
3.8694 3.8967 3.9240 3.9513
3.9868
4.0222 4.0577 4.0932 4.1269 4.1606 4.1943 4.2280 4.2569 4.2858 4.3147 4.3436 4.3762 4.4087 4.4413 4.4739 4.5007 4.5275 4.5544 4.5812 4.6163 4.6513 4.6864 4.7214 4.7541 4.7867 4.8194 4.8521 4.8801 4.9082 4.9363 4.9644
4.9958
5.0273 5.0587 5.0902 5.1167 5.1432 5.1697 5.1962 5.2312 5.2661 5.3011 5.3360 5.3688 5.4016 5.4343 5.4671 5.4949 5.5228 5.5506 5.5785
5.6414 5.6729 5.7044 5.7303 5.7563 5.7823 5.8083 5.8433 5.8784 5.9134 5.9484
5.9814
6.0143 6.0473 6.0803 6.1081 6.1359 6.1637 6.1915 6.2224 6.2533 6.2842 6.3151 6.3406 6.3661 6.3917 6.4172 6.4528 6.4883 6.5239 6.5594 6.5910 6.6226 6.6543 6.6859 6.7132 6.7405 6.7678 6.7952 6.8254 6.8557 6.8860 6.9162 6.9415 6.9667
6.9919
7.0171 7.0523 7.0876 7.1228 7.1580 7.1886 7.2191 7.2497 7.2802 7.3073
7.3616 7.3887 7.4165 7.4443 7.4720 7.4998 7.5252 7.5506 7.5761 7.6015 7.6302 7.6589 7.6876 7.7163 7.7480 7.7796 7.8112 7.8428 7.8726 7.9024 7.9321 7.9619
7.9872
8.0125 8.0378 8.0632 8.0904 8.1177 8.1450 8.1723 8.1968 8.2214 8.2459 8.2705 8.3070 8.3435 8.3800 8.4165 8.4460 8.4755 8.5050 8.5346 8.5607 8.5868 8.6130 8.6391 8.6670 8.6948 8.7226 8.7505 8.7747 8.7990 8.8233 8.8475 8.8764 8.9053
8.9631
8.9936
9.0240 9.0545 9.0849 9.1145 9.1441 9.1736 9.2032 9.2277 9.2522 9.2767 9.3012 9.3277 9.3542 9.3807 9.4072 9.4307 9.4542 9.4777 9.5012 9.5367 9.5722 9.6078 9.6433 9.6718 9.7003 9.7288 9.7572 9.7834 9.8095 9.8357 9.8618 9.8859 9.9100 9.9342 9.9583
9.9821
10.0059 10.0298 10.0536 10.0780 10.1024 10.1268 10.1513 10.1855 10.2197 10.2540 10.2882 10.3169 10.3455 10.3742 10.4029 10.4279 10.4529 10.4779
10.5280 10.5530 10.5780 10.6030 10.6259 10.6488 10.6717 10.6946 10.7199 10.7451 10.7704 10.7957 10.8268 10.8579 10.8891 10.9202 10.9495
10.9788
11.0081 11.0374 11.0618 11.0862 11.1106 11.1349 11.1601 11.1854 11.2106 11.2358 11.2580 11.2802 11.3025 11.3247 11.3501 11.3755 11.4009 11.4263 11.4564 11.4865 11.5166 11.5466 11.5757 11.6047 11.6337 11.6628 11.6868 11.7109 11.7350 11.7591 11.7830 11.8070 11.8310 11.8549 11.8767 11.8984 11.9202 11.9419
11.9901
12.0141 12.0382 12.0695 12.1008 12.1322 12.1635 12.1911 12.2188 12.2464 12.2740 12.2986 12.3232 12.3479 12.3725 12.3943 12.4160 12.4378 12.4596 12.4811 12.5026 12.5241 12.5455 12.5675 12.5895 12.6114 12.6334 12.6590 12.6846 12.7102 12.7358 12.7614 12.7870 12.8126 12.8382 12.8608 12.8834 12.9060 12.9286 12.9512 12.9737
12.9963
13.0189 13.0413 13.0636 13.0860 13.1083 13.1289 13.1495 13.1702 13.1908 13.2130 13.2352 13.2574 13.2797 13.3050
13.3556 13.3809 13.4062 13.4315 13.4568 13.4821 13.5042 13.5263 13.5485 13.5706 13.5927 13.6149 13.6370 13.6591 13.6812 13.7033 13.7254 13.7475 13.7673 13.7872 13.8071 13.8270 13.8488 13.8706 13.8923 13.9141 13.9387 13.9633
13.9879
14.0125 14.0371 14.0617 14.0863 14.1109 14.1321 14.1533 14.1745 14.1957 14.2169 14.2381 14.2592 14.2804 14.3004 14.3203 14.3403 14.3602 14.3798 14.3993 14.4189 14.4384 14.4582 14.4779 14.4977 14.5174 14.5455 14.5735
Matlab上机实验答案 实验一 MATLAB运算基础 1. 先求下列表达式的值，然后显示MATLAB工作空间的使用情况并保存全部变量。 >> z1=2*sin(85*pi/180)/(1+exp(2)) z1 = >> x=[2 1+2i; 5]; >> z2=1/2*log(x+sqrt(1+x^2)) z2 = - + + -
>> a=::; >> z3=(exp.*a)-exp.*a))./2.*sin(a++log(+a)./2) (>> z33=(exp*a)-exp*a))/2.*sin(a++log(+a)/2)可以验证z3==z33，是否都为1） z3 = Columns 1 through 5 + + + + + Columns 6 through 10 + + + + + Columns 11 through 15 + + + + + Columns 16 through 20 + + + + +
Columns 21 through 25 + + + + + Columns 26 through 30 + + + + + Columns 31 through 35 + + + + + Columns 36 through 40 + + + + + Columns 41 through 45 + + + + + Columns 46 through 50
+ + + + + Columns 51 through 55 + + + + + Columns 56 through 60 + + + + + Column 61 + (4) 2 2 4 2 01 112 2123 t t z t t t t t ?≤< ? =-≤< ? ?-+≤< ? ，其中t=0:: >> t=0::; >> z4=(t>=0&t<1).*(t.^2)+(t>=1&t<2).*(t.^2-1)+(t>=2&t<3).*(t.^ 2-2.*t+1) z4 =
实验三函数的可视化与Matlab作图 一、按要求绘制如下曲线（面）： 1. 在[0，4pi]上画sin(x),cos(x)在同一图像中，其中cos(x)图像用红色小圆圈，并在函数图上标注“y=sin(x)”，”y=cos(x)”,X轴，Y轴，标题为“正弦余弦函数图像。”答：>> clear >> clf, x=linspace(0,4*pi,200);y1=sin(x);y2=cos(x); plot(x,y1,'k-',x,y2,'ro') >> title('正弦余弦函数图像。') >> legend('y=sin(x)','y=cos(x)') >> ylabel('\it{Y轴}'); >> xlabel('\it{X轴}'); 2.任意绘制彗星曲线图。 答：>> clf; >> x=[1:10]; y=[5 6 3 4 8 1 10 3 5 6]; >> z=0:0.1:100; x=sin(z);y=cos(z).*10; >> %三维彗星图 comet3(x,y,z) >> %二维彗星图
t = -pi:pi/200:pi; comet(t,tan(sin(t))-sin(tan(t)))
3.在多窗口中绘制y=sin(t)*sin(t);y1=sin(3*t+2.5);y2=sin(5*t+5)并加以标注。答：>> clf; t=0:0.1:4*pi; subplot(3,1,1),plot(sin(t).*sin(t)),legend('y=sin(t)*sin(t)') subplot(3,1,2),plot(sin(3*t+2.5)),legend('y1=sin(3*t+2.5)') subplot(3,1,3),plot(sin(5*t+5)),legend('y2=sin(5*t+5)') 4.自拟题目绘制三维线图。 绘制以下方程y1=sin(t),y2=cos(t),x=t在t=[0,2π] 对应的三维曲线。 >> clf; >> t=0:pi/10:2*pi; >> y1=sin(t);y2=cos(t); >> plot3(y1,y2,t);grid on; >> xlabel('Dependent Variable Y1'); >> ylabel('Dependent Variable Y2'); >> zlabel('Dependent Variable X'); >> title('Sin and Cos Curve');
MATLAB全部实验及答案 实验一、MATLAB基本操作 实验内容及步骤 4、有关向量、矩阵或数组的一些运算 （1）设A=15；B=20；求C=A+B与c=a+b？ （2）设A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，B=[9 8 7;6 5 4;3 2 1]；求A*B与 A.*B？ A*B就是线代里面的矩阵相乘 A.*B是对应位置的元素相乘（3）设a=10，b=20；求i=a/b=0.5与j=a\b=2？ （4）设a=[1 -2 3;4 5 -4;5 -6 7] 请设计出程序，分别找出小于0的矩阵元素及其位置（单下标、全 下标的形式），并将其单下标转换成全下标。 clear,clc a=[1 -2 3;4 5 -4;5 -6 7]; [x,y]=find(a<0); c=[]; for i=1:length(x) c(i,1)=a(x(i),y(i)); c(i,2)=x(i); c(i,3)=y(i); c(i,4)=(y(i)-1)*size(a,2)+x(i); end c
（5）在MATLAB命令行窗口运行A=[1,2;3,4]+i*[5,6;7,8]；看结果如何？如果改成运行A=[1,2;3,4]+i[5,6;7,8]，结果又如何？前面那 个是虚数矩阵，后面那个出错 （6）请写出完成下列计算的指令： a=[1 2 3;3 4 2;5 2 3]，求a^2=？,a.^2=？ a^2= 22 16 16 25 26 23 26 24 28 a.^2= 1 4 9 9 16 4 25 4 9 （7）有一段指令如下，请思考并说明运行结果及其原因 clear X=[1 2;8 9;3 6]; X( : ) 转化为列向量 （8）使用三元组方法，创建下列稀疏矩阵 2 0 8 0 0 0 0 1 0 4 0 0 6 0 0 0 方法一： clear,clc
M3-1 (1)ts=0;te=5;dt=0.01; >>sys=tf([2,1],[1,3,2]); >> t=ts:dt:te; >> x=exp(-3*t).*heaviside(t); >> y=lsim(sys,x,t); >>plot(t,y); >>xlabel('time(sec)'); >>ylabel('y(t)'); 系统的零状态响应 （2）y 的数值解为： M3-2,在图示电路中（1）建立该系统的微分方程;(2)用inpulse 函数求系统的单位冲击响应； （3）用step 函数求系统的单位阶跃响应。 解：（1）有图可知，方程的微分方程为：LC/R*Y(t)’’+C*Y(t)’+Y(t)/R=X(t) 带入数据得 1/6*Y(t)’’+1/2*Y(t)’+Y(t)=X(t) (2)>>ts=0;te=5;dt=0.01; >>sys=tf([1],[1/6,1/2,1]); >> t=ts:dt:te; >> y=impulse(sys,t); >>plot(t,y); >>xlabel('Time(sec)') >>ylabel('h(t)') 00.51 1.52 2.5 3 3.5 4 4.55 time(sec)y (t )
系统的冲击响应 （3）>>ts=0;te=5;dt=0.01; >>sys=tf([1],[1/6,1/2,1]); >> t=ts:dt:te; >> y=step(sys,t); >>plot(t,y); >>xlabel('Time(sec)') >>ylabel('d(t)') M3_3求下列二阶系统的单位阶跃响应。 （1）y ’’(t)+0.2y ’(t)+y(t)=x(t) >>ylabel('d(t)') >>ts=0;te=10;dt=0.01; >>sys=tf([1],[1,0.2,1]); >> t=ts:dt:te; >> y=step(sys,t); >>plot(t,y) Time(sec)h (t )Time(sec)d (t )
实验五分支结构程序设计 实验内容 （1）从键盘输入一个数，将它反向输出，例如输入693，输出为396 >> clear >> format long g s=input('s=') n=fix(log10(s)); A=0; for i=1:n a=fix(s/10^n); x=fix(mod(s,10^i)/10.^(i-1)); A=A+x*10^(n+1-i); end A+a s=693 s = 693 ans = 396 （2）输入一个百分制成绩，要求输出成绩等级A，B，C，D，E其中90-100位A，80-89为B，70-79为C，60-69为D，60以下为E 1）分别用if语句和switch语句实现 2）输入百分制成绩后要判断成绩的合理性，对不合理的成绩应输出出错信息 If语句 >> a=input('输入成绩') if a>=90&a<=100 disp('A 成绩合理'); elseif a>=80&a<90 disp('B 成绩合理'); elseif a>=70&a<80 disp('C 成绩合理');
elseif a>=60&a<70 disp('D 成绩合理'); elseif a<60 disp('E 成绩合理'); else disp('成绩错误') end 输入成绩98 a = 98 A 成绩合理 >> a=input('输入成绩') if a>=90&a<=100 disp('A 成绩合理'); elseif a>=80&a<90 disp('B 成绩合理'); elseif a>=70&a<80 disp('C 成绩合理'); elseif a>=60&a<70 disp('D 成绩合理'); elseif a<60 disp('E 成绩合理'); else disp('成绩错误') end 输入成绩148 a = 148 成绩错误 switch语句 >> a=input('输入成绩') switch a; case num2cell(0:59) disp('E 成绩合理'); case num2cell(60:69) disp('D 成绩合理'); case num2cell(70:79) disp('C 成绩合理'); case num2cell(80:89) disp('B 成绩合理'); case num2cell(90:100) disp('A 成绩合理'); otherwise disp('成绩错误'); end
实验四、LTI系统的响应 课程名称： MATLAB应用技术专业班级：通信1422 学生学号： 1430119231 学生姓名：周妍智 所属院部：电子信息工程系指导教师：徐树梅 2015 —— 2016 学年第二学期
实验项目名称： LTI 系统的响应 实验学时： 16 学生姓名： 周妍智 实验地点： 微机11 实验日期： 2016.4.17 实验成绩： 批改教师： 徐树梅 批改时间： 一、 实验目的 1. 熟悉连续时间系统的单位冲激响应、阶跃响应的意义及求解方法 2. 熟悉连续（离散）时间系统在任意信号激励下响应的求解方法 3. 熟悉应用MATLAB 实现求解系统响应的方法 二、 实验原理 1.连续时间系统 对于连续的LTI 系统，当系统输入为f (t )，输出为y (t )，则输入与输出之间满足如下的线性常系数微分方程： () ()0 ()()n m i j i j i j a y t b f t ===∑∑，当系统输入为单位冲激信号δ(t )时产生 的零状态响应称为系统的单位冲激响应，用h(t)表示。若输入为单位阶跃信号ε(t )时，系统产生的零状态响应则称为系统的单位阶跃响应，记为g(t)，如下图所示。 系统的单位冲激响应h (t )包含了系统的固有特性，它是由系统本身的结构及参数所决定的，与系统的输入无关。我们只要知道了系统的冲激响应，即可求得系统在不同激励下产生的响应。因此，求解系统的冲激响应h(t )对我们进行连续系统的分析具有非常重要的意义。 在MATLAB 中有专门用于求解连续系统冲激响应和阶跃响应， 并绘制其时域波形的函数impulse( ) 和step( )。如果系统输入为f (t )，冲激响应为h(t)，系统的零状态响应为y (t )，则有：()()()y t h t f t =*。 若已知系统的输入信号及初始状态，我们便可以用微分方程的经典时域求解方法，求出系统的响应。但是对于高阶系统，手工计算这一问题的过程非常困难和繁琐。 在MATLAB 中，应用lsim( )函数很容易就能对上述微分方程所描述的系统的响应进行仿真，求出系统在任意激励信号作用下的响应。lsim( )函数不仅能够求出连续系统在指定的任意时间范围内系统响应的数值解，而且还能同时绘制出系统响应的时域波形图。 以上各函数的调用格式如下： ⑴ impulse( ) 函数 函数impulse( )将绘制出由向量a 和b 所表示的连续系统在指定时间范围内的单位冲激响应h (t )的时域波形图，并能求出指定时间范围内冲激响应的数值解。
实验一Matlab使用方法和程序设计 一、实验目的 1、掌握Matlab软件使用的基本方法； 2、熟悉Matlab的数据表示、基本运算和程序控制语句 3、熟悉Matlab绘图命令及基本绘图控制 4、熟悉Matlab程序设计的基本方法 二、实验内容： 1、帮助命令 使用help命令，查找sqrt（开方）函数的使用方法； 解：sqrt Square root Syntax B = sqrt(X) Description B = sqrt(X) returns the square root of each element of the array X. For the elements of X that are negative or complex, sqrt(X) produces complex results. Remarks See sqrtm for the matrix square root. Examples sqrt((-2:2)') ans = 0 + 1.4142i 0 + 1.0000i
1.0000 1.4142 2、矩阵运算 （1）矩阵的乘法 已知A=[1 2;3 4]; B=[5 5;7 8]; 求A^2*B 解：A=[1 2;3 4 ]; B=[5 5;7 8 ]; A^2*B （2）矩阵除法 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3]; A\B,A/B 解：A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9 ]; B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3 ]; A\B,A/B （3）矩阵的转置及共轭转置
大学社区网收集整理https://www.doczj.com/doc/945154904.html, 评分 日期湖南商学院北津学院实验报告 课程名称MATLAB科学计算编程语言 实验名称MATLAB程序设计 专业班级信科1121班 姓名xxx 学号xxx 实验日期2012年11月5日 2012—2013学年度第一学期 一、实验目的 1.掌握利用if语句、switch语句实现选择结构的方法。 2.掌握利用for语句、while语句实现循环结构的方法。 3.熟悉利用向量运算来代替循环操作的方法并理解MATLAB程序设计的特点 4.掌握定义和调用MATLAB函数的方法。
二、实验环境 系统windows7旗舰版 处理器Intel(R)Core(TM)i7-3610M CPU @ 2.30GHz 安装内存 4.00GB （3.07GB 可用）系统类型64位操作系统运行环境 MATLAB 5.3 三、实验基本原理 利用上课所学知识解决以下问题： 1.从键盘输入一个3位数的整数，将它反向输出。如输入639，输出936。 2.输入一个百分制成绩，要求输出成绩等级A、B、C、D、E。其中90~100分为A，80~89分为B，70~79分为C，60~69分为D，60分以下为E。 要求： (1)分别用if 语句和switch 语句实现。 (2)输入百分制成绩后要判断该成绩的合理性，对不合理的成绩应输出出错信息。3.输入20个数，求其中最大数和最小数。要求分别用循环结构和调用MATLAB 的max 函数、min 函数来实现。 4.23.0ln )3.0sin(23.03.0a a e e y a a +++?=?，当a 取-3.0、-2.9、-2.8、…、2.8、2.9、 3.0时，求各点的函数值。要求分别用顺序结构和循环结构实现。 5.当n 分别取100、1000、10000时，求下列各式的值： (1)) 6...(n 1...31211122222π=+++++(2)) 2...()12)(12()2)(2(...756653443122π =??? ?????+?????????××????????××????????××n n n n 要求分别用循环结构和向量运算（使用sum 函数）来实现。 6.建立5×6矩阵，要求输出矩阵第n 行元素。当n 值超过矩阵的行数时，自动转为输出矩阵最后一行元素，并给出出错信息。 7已知,o999 ) 20()30()40(f f f y += (1)当)5ln(10)(2 ++=n n n f 时，y 的值是多小。 (2)当+×+×+×=433221)(n f …+)1(+×n n 时，y 的值是多小。 8.先用函数的递归调用定义一个函数文件求 ∑=n i m i 1，然后调用该函数文件求
MATLAB课程设计 院（系）数学与计算机学院 专业信息与计算科学 班级 学生姓名 学号 指导老师赵军产 提交日期
实验内容： 1. Taylor逼近的直观演示用Taylor 多项式逼近y = sin x． 已知正弦函数的Taylor 逼近式为 ∑= - - -- =≈ n k k k k x x P x 1 1 2 1 !)1 2( )1 ( ) ( sin． 实验目的： 利用Taylor多项式逼近y = sin x，并用图形直观的演示。 实验结果报告（含基本步骤、主要程序清单、运行结果及异常情况记录等）： 1.将k从1取到5，得到相应的P = x-1/6*x^3+1/120*x^5-1/5040*x^7+1/362880*x^9; 2.用MATLAB进行Taylor逼近，取x的范围是（- 3.2，3.2）；程序清单如下： syms x; y = sin(x); p = x - (x^3)/6 + (x^5)/120 - (x^7)/5040 + (x^9)/362880 x1 = -3.2:0.01:3.2; ya = sin(x1); y1 = subs(p,x,x1); plot(x1,ya,'-',x1,y1)
4.程序运行正常。 思考与深入： 取y = sin x 的Taylor 多项式为P 的逼近效果很良好，基本接近y = sin x 的图像，不过随着k 的取值变多，逼近的效果会越来越好。 实验内容： 2. 数据插值 在(,)[8,8][8,8]x y =-?-区域内绘制下面曲面的图形： 222 2 sin( )x y z x y += + 并比较线性、立方及样条插值的结果。 ．
MATLAB工具软件实验(1) （1）生成一个4×4的随机矩阵，求该矩阵的特征值和特征向量。程序： A=rand(4) [L,D]=eig(A) 结果： A = 0.9501 0.8913 0.8214 0.9218 0.2311 0.7621 0.4447 0.7382 0.6068 0.4565 0.6154 0.1763 0.4860 0.0185 0.7919 0.4057 L = -0.7412 -0.2729 - 0.1338i -0.2729 + 0.1338i -0.5413 -0.3955 -0.2609 - 0.4421i -0.2609 + 0.4421i 0.5416 -0.4062 -0.0833 + 0.4672i -0.0833 - 0.4672i 0.4276 -0.3595 0.6472 0.6472 -0.4804 D = 2.3230 0 0 0 0 0.0914 + 0.4586i 0 0 0 0 0.0914 - 0.4586i 0 0 0 0 0.2275 （2）给出一系列的a值，采用函数 22 22 1 25 x y a a += - 画一组椭圆。 程序： a=0.5:0.5:4.5; % a的绝对值不能大于5 t=[0:pi/50:2*pi]'; % 用参数t表示椭圆方程 X=cos(t)*a; Y=sin(t)*sqrt(25-a.^2); plot(X,Y) 结果： （3）X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2], （a）写出计算其负元素个数的程序。程序： X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2]; L=X<0; A=sum(L) 结果： A =
一熟悉Matlab工作环境 1、熟悉Matlab的5个基本窗口 思考题： （1）变量如何声明，变量名须遵守什么规则、是否区分大小写。 答：变量一般不需事先对变量的数据类型进行声明，系统会依据变量被赋值的类型自动进行类型识别，也就是说变量可以直接赋值而不用提前声明。变量名要遵守以下几条规则：?变量名必须以字母开头，只能由字母、数字或下划线组成。 ?变量名区分大小写。 ?变量名不能超过63个字符。 ?关键字不能作为变量名。 ?最好不要用特殊常量作为变量名。 （2）试说明分号、逗号、冒号的用法。 分号：分隔不想显示计算结果的各语句；矩阵行与行的分隔符。 逗号：分隔欲显示计算结果的各语句；变量分隔符；矩阵一行中各元素间的分隔符。 冒号：用于生成一维数值数组；表示一维数组的全部元素或多维数组某一维的全部元素。 （3）linspace（）称为“线性等分”函数，说明它的用法。 LINSPACE Linearly spaced vector. 线性等分函数 LINSPACE(X1, X2) generates a row vector of 100 linearly equally spaced points between X1 and X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成100个元素的行向量。 LINSPACE(X1, X2, N) generates N points between X1 and X2. For N < 2, LINSPACE returns X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成n个元素的行向量。如果n＜2，返回X2。 Class support for inputs X1,X2: float: double, single 数据类型：单精度、双精度浮点型。 （4）说明函数ones（）、zeros（）、eye（）的用法。 ones（）生成全1矩阵。 zeros（）生成全0矩阵。 eye（）生成单位矩阵。 2、Matlab的数值显示格式
实验报告说明： matlab 课程实验需撰写8个实验报告，每个实验报告内容写每次实验内容中标号呈黑体大号字显示的题目。 第一次实验内容： 实验一 MATLAB 运算基础 一、实验目的 1.熟悉启动和退出MA TLAB 的方法。 2.熟悉MA TLAB 命令窗口的组成。 3.掌握建立矩阵的方法。 4.掌握MA TLAB 各种表达式的书写规则以及常用函数的使用。 二、实验内容 1.先求下列表达式的值，然后显示MA TLAB 工作空间的使用情况并保存全部变量。 （1）2 2sin 8511z e ?= + （2 ）12ln(2 z x =+ ，其中2120.45 5i +? ? =? ?-?? （3）0.30.33sin(0.3), 3.0, 2.9, 2.8,,2.8,2.9,3.02 a a e e z a a --= +=--- 提示：利用冒号表达式生成a 向量，求各点的函数值时用点乘运算。 （4）2 2 2 01 41 1221 23 t t z t t t t t ?≤
12344347873657A -????=??????，131203327B -???? =????-?? 求下列表达式的值： （1）A+6=B 和A-B+I(其中I 为单位矩阵)。 （2）A*B 和A.*B 。 （3）A^3和A^.3 。 （4）A/B 和B\A 。 （5）[A ，B]和[A([1,3],;);B^2] 。 3.设有矩阵A 和B 12345678910111213141516171819202122232425A ????????=????????， 30 161769 23497041311B ?? ?? -?? ??=-?? ????? ? （1） 求它们的乘积C 。 （2） 将矩阵C 的右下角3×2子矩阵赋给D （3） 查看MA TLAB 工作空间使用情况。 4.完成下列操作： （1）求[100，999]之间能被21整除的数的个数。 提示：先利用冒号表达式，再利用find 和length 函数。 （2）建立一个字符串向量，删除其中的大写字母。 提示：利用find 函数和空矩阵。 第二次实验内容： 实验三 选择结构程序设计 一、实验目的 1. 掌握建立和执行M 文件的方法。 2. 掌握利用if 语句实现选择结构的方法。 3. 掌握利用switch 语句实现多分支选择结构的方法。 4. 掌握try 语句的使用。 二 、实验内容
《MATLAB原理及应用》实验报告 第三章MATLAB的符号运算 一．实验目的 1、掌握符号对象的命名方法 2、掌握符号表达式的基本运算 3、掌握符号级数的求法 二．实验设备 计算机、MATLAB软件 三．实验内容 1.确定符号表达式的变量 为了简化符号对象的操作和计算，MATLAB为用户提过了findsym命令。 r=findsym(S)确定符号表达式或者矩阵S中自由符号变量 r=findsym(S，n)确定符号表达式或者矩阵S中靠近x最近的n个独立符号变量。【实验3-1】使用MA TLAB的命令确定符号表达式的变量。 在MATLAB的命令窗口中输入下例内容： >> syms a x y z t 确定下面简单符号表达式中的符号变量信息： >>findsym(sin(pi*t)) ans = t 确定下面简单符号表达式中的符号变量信息： >>findsym(x+i*y-j*z) ans = x, y, z 确定下面简单符号表达式中的符号变量信息： >>findsym(a+y,1) ans = y 2.符号表达式元算 1.符号表达式的四则运算 表达式的四则运算与数字运算一样，用+、-、/、运算符实现，其运算结果依然是一个符号表达式。
【实验3-2】 在MATLAB的命令窗口中输入下例内容： >>f=sym('2*x^2+3*x-5');%定义符号表达式 g=sym('x^2-x+7'); f+g ans = 3*x^2+2*x+2 ans = 3*x^2+2*x+2 >> f^g ans = (2*x^2+3*x-5)^(x^2-x+7) 3.符号表达式的提取分子和分母运算 如果符号表达式是一个有理分式或可以展开为有理分式，可以可利用numden函数来提取符号表达式的分子或分母。期一般调用格式为[n,d]=numden函数来提取符号表达式 该函数提取的符号表达式s的分子和分母，分别将它们存放在n和d中。 【实验3-3】 在MA TLAB的命令窗口中输入下例内容： >> f= sym('a*x/(b+x)'); >> [n,d]=numden(f) n = a*x d = b+x numden函数在提取各部分之前，将符号表达式有利化后返回所得分子和分母 >> g=sym('(x^2+3)/(2*x-1)+3*x/(x+1)'); >> [n,d]=numden(g) n = x^3+7*x^2+3 d = (2*x-1)*(x+1) 如果符号表达式是一个符号矩阵，numden返回两个新矩阵n和d，其中n 是分子矩阵，d是分母矩阵。 >> h=sym('[3/2,(2*x+1)/3;a/x+a/y,x+4]') h = [ 3/2, (2*x+1)/3] [ a/x+a/y, x+4] >> [n,d]=numden(h) n = [ 3, 2*x+1] [ a*(y+x), x+4] d = [ 2, 3]
实验二一维二维数组的创建和寻访 一、实验目的 1、掌握一维数组、二维数组创建和寻访的几种方法。 2、区别数组运算和矩阵运算的差别。 3、熟悉执行数组运算的常用数组操作函数。 4、掌握数组运算中的关系和逻辑操作及常用的关系、逻辑函数。 5、掌握“非数”、“空”数组在MA TLAB中的应用。 二、实验主要仪器与设备 装配有MA TLAB7.6软件的计算机 三、预习要求 做实验前必须认真复习第三章MATLAB的数值数组及向量化运算功能。 四、实验内容及实验步骤 1、一维数组的创建方法有哪几种？举例说明。 答：一维数组的创建方法有： ①递增/递减型一维数组的创建：冒号生成法：x=a：inc：b 线性（或对数）定点法：x=linspace(a,b,n)，x=logspace(a,b,n) ②逐个元素输入法：如x=[0.1，sin(pi/5)，-exp(-3)，-2*pi] ③运用MA TLAB函数生成法：例ones，rand等。 2、输入以下指令，并写出运行结果。本例演示：数组元素及子数组的各种标识和寻访格式；冒号的使用；end的作用。 A=zeros(2,6) %创建(2×6)的全零数组 A(:)=1:12 %赋值号左边：单下标寻访(2×6) 数组A的全部12个元素 %赋值号右边：拥有12个元素的一维数组 A(2,4) %双下标：A数组的第2行第4列元素 A(8) %单下标：数组A的第8个元素 A(: , [1,3]) %双下标：显示A的“第1列和第3列上全部行的元素” A([1, 2, 5, 6]') %单下标：把A数组第1,2,5,6个元素排成列向量 A(: , 4:end) %双下标：显示A的“从第4起到最后一列上全部行的元素” %在此end用于“列标识”，它表示“最后一列” A(2,1:2:5)=[-1, -3, -5] %把右边的3个数分别赋向A数组第2行的第1,3,5个元素位置 B=A([1, 2, 2, 2], [1, 3, 5]) %取A数组的1,3,5列的第1行元素作为B的第1行 %取A数组的1,3,5列的第2行分别作为B的第2,3,4行 L=A<3 %产生与A维数相同的“0，1”逻辑数组 A(L)=NaN %把逻辑1标识的位置上的元素赋为“非数” 运行结果： A = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
MATLAB 实验报告 1、在区间[-1,1]上分别取n=10、20用两组选中节点对龙格函数22511)(x x f += 作多项式插值及三次样条插值，对每个n 值，分别画出插值函数及f(x)的图形. 解： n=10 在matlab 命令窗口中键入： >>x=-1:0.2:1; y=1./(1+25*x.^2); y1=interp1(x,y,'pchip'); y2=interp1(x,y,'spline'); plot(x,y1,'o',x,y1,'-',x,y2,'*',x,y2,'-.'),grid legend('样本点','三次插值','三次样条插值') 回车得出： n=20 在matlab 命令窗口中键入： >> x=-1:0.1:1; y=1./(1+25*x.^2); y1=interp1(x,y,'pchip'); y2=interp1(x,y,'spline'); plot(x,y1,'o',x,y1,'-',x,y2,'*',x,y2,'-.'),grid legend('样本点','三次插值','三次样条插值')legend('样本点','三次插值','三次样条插值') 回车得出：
由结果可见，用两种方法画出的曲线在样本点之间取值并无太大差异，曲线亦基本上一致。 2、对于给定函数22511)(x x f +=在区间[-1,1]上取)10,,1,0(2.01 =+-=i i x i ,试求3次曲线拟合，试画出拟合曲线并打印出方程。 解：在matlab 命令窗口中键入： >> x=-1:0.2:1;y=1./(25*x.^2+1); p=polyfit(x,y,3) 回车得出： p = -0.0000 -0.5752 0.0000 0.4841 即拟合的多项式为：4814.05752.02 +-=x y 键入： x1=-1:0.1:1;y1=polyval(p,x1); plot(x,y,'*',x1,y1),grid legend('样本点','拟合曲线p3(x)') 回车得出：
实验一 MATLAB 工作环境熟悉及简单命令的执行 一、实验目的：熟悉MATLAB 的工作环境，学会使用MATLAB 进行一些简单的运算。 二、实验内容：MATLAB 的启动和退出，熟悉MATLAB 的桌面（Desktop ），包括菜单 （Menu ）、工具条 （Toolbar ）、命令窗口(Command Window)、历史命令窗口、工作 空间(Workspace)等；完成一些基本的矩阵操作；学习使用在线帮助系统。 三、实验步骤： 1、启动MATLAB ，熟悉MATLAB 的桌面。 2、在命令窗口执行命令完成以下运算，观察workspace 的变化，记录运算结果。 （1）（365-52?2-70）÷3 >>(365-52*2-70)/3 ans = 63.6667 （2）>>area=pi*2.5^2 area = 19.6350 （3）已知x=3，y=4，在MATLAB 中求z ： () 2 3 2y x y x z -= >>x=3 >>y=4 >>z = x ^2 * y ^3 / (x - y) ^2 z = 576 （4）将下面的矩阵赋值给变量m1,在workspace 中察看m1在内存中占用的字节数。 m1=???? ? ???? ???11514412679810115133216 执行以下命令 >>m1 =[16 2 3 13 ; 5 11 10 8 ; 9 7 6 12 ; 4 14 15 1 ] >>m1( 2 , 3 ) ans = 10 >>m1( 11 ) ans = 6 >>m1( : , 3 ) ans =3 10 6 15 >>m1( 2 : 3 , 1 : 3 ) ans =5 11 10 9 7 6 >>m1( 1 ,4 ) + m1( 2 ,3 ) + m1( 3 ,2 ) + m1( 4 ,1) ans = 34 （5）执行命令>>help abs
2015秋2013级《MATLAB程序设计》实验报告 实验一班级：软件131 姓名：付云雷学号：132872 一、实验目的： 1、了解MATLAB程序设计的开发环境，熟悉命令窗口、工作区窗口、历史命令等窗口的使用。 2、掌握MATLAB常用命令的使用。 3、掌握MATLAB帮助系统的使用。 4、熟悉利用MATLAB进行简单数学计算以及绘图的操作方法。 二、实验内容： 1、启动MATLAB软件，熟悉MATLAB的基本工作桌面，了解各个窗口的功能与使用。 图1 MATLAB工作桌面 2、MATLAB的常用命令与系统帮助: (1)系统帮助 help：用来查询已知命令的用法。例如已知inv是用来计算逆矩阵，键入help inv即可得知有关inv命令的用法。 lookfor：用来寻找未知的命令。例如要寻找计算反矩阵的命令，可键入lookfor inverse，MATLAB即会列出所有和关键字inverse相关的指令。找到所需
的命令後，即可用help进一步找出其用法。 (2)数据显示格式: 常用命令：说明 format short 显示小数点后4位（缺省值） format long 显示15位 format bank 显示小数点后2位 format + 显示+，-，0 format short e 5位科学记数法 format long e 15位科学记数法 format rat 最接近的有理数显示 (3)命令行编辑：键盘上的各种箭头和控制键提供了命令的重调、编辑功能。 具体用法如下： ↑----重调前一行（可重复使用调用更早的） ↓----重调后一行 →----前移一字符 ←----后移一字符 home----前移到行首 end----移动到行末 esc----清除一行 del----清除当前字符 backspace----清除前一字符 (4)MATLAB工作区常用命令： who--------显示当前工作区中所有用户变量名 whos--------显示当前工作区中所有用户变量名及大小、字节数和类型 disp(x) -----显示变量X的内容 clear -----清除工作区中用户定义的所有变量 save文件名-----保存工作区中用户定义的所有变量到指定文件中 load文件名-----载入指定文件中的数据 3、在命令窗口执行命令完成以下运算，观察workspace的变化，记录运算
1、求以下变量的值，并在MATLAB中验证。( 1 ) a = 1 : 2 : 5 a = 1 3 5 ( 2 ) b = [ a' , a' , a' ；a ] b = 1 1 1 3 3 3 5 5 5 1 3 5 ( 3 ) c = a + b ( 2 , : ) c = 4 6 8 2、下列运算是否合法，为什么？如合法， 结果是多少？ >> result2=a*b Error using * Inner matrix dimensions must agree. >> result3=a+b result3 = 3 6 2 5 8 11 >> result4=b*d result4 = 31 22 22 40 49 13 >> result5=[b;c']*d result5 = 31 22 22 40 49 13 -5 -8 7 >> result6=a.*b result6 = 2 8 -3 4 1 5 30 >> result7=a./b result7 = 0.5000 0.5000 -3.0000 4.0000 1.6667 1.2000 >> result8=a.c Attempt to reference field of non-structure array. >> result9=a.\b result9 = 2.0000 2.0000 -0.3333 0.2500 0.6000 0.8333 >> result10=a.^2 result10 = 1 4 9 16 25 36 >> result11=2.^a result11 = 2 4 8 16 32 64 3、用MATLAB求解下面的的方程组。 (1) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - = ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - 1 7 4 13 2 3 1 5 11 2 2 2 3 15 9 2 1 2 7 4 3 2 1 x x x x >> A=[7 2 1 -2;9 15 3 -2;-2 -2 11 5;1 3 2 13] >> B=[4 7 -1 0] >> B=B' >> x=inv(A)*B (2) ? ? ? ? ? ? ? = - + + = - - = - + + = + + 5 6 5 3 3 3 3 2 8 2 1 w z y x w y x w z y x z y x >> A1=[1 1 1 0;1 2 1 -1;2 -1 0 -3;3 3 5 -6] >> B2=[1;8;3;5] >> x2=inv(A1)*B2 4、已知 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - = 13 2 3 1 5 11 2 2 2 3 15 9 2 1 2 7 A
专业仿真课程设计题目： 学院： 专业班级： 学号： 学生姓名： 指导教师： 设计时间：
专业仿真课程设计题目 主要研究内容: 从所拍摄的多个目标物中检测三角形物，给出三角形物几何中心、三个边长以及边长的方向、面积。 设计要求： （1）提交能够实现题目要求、并通过演示验收的可执行文件。 （2）提交课程设计报告（包括程序清单）。 （3）通过答辩，答辩成绩满分20分，其中个人设计部分10分，非个人设计部分10分。 （4）软件设计要求：有一个人机交互界面，模块化设计，在模块之间通过BMP文件或者文本文件传送数据，可以查看中间结果。 （5）5个人一组，组长协调分工，每个组员一定要有具体任务，以便考核。预期达到的目标： 1、能够通过相关文献查阅、文献综述和总结，给出问题求解的多种可行方案。 2、能够综合运用测控技术与仪器专业理论和技术手段，设计实验方案、分析实验结果，得出有效的结论。 3、能够借助MATLAB仿真软件，进一步掌握高等数学、复变函数与积分变换等相关数学和自然科学知识以及测控技术与仪器专业的基本理论知识，能够结合本专业“自动控制原理”、“数字信号处理”、“误差理论”等相关课程，采用MATLAB软件对复杂工程问题建立模型并进行预测与模拟； 4、能够与团队中其他学科成员合作开展工作，能够与其他队员很好地沟通和交流意见，能够通过口头或书面方式表达自己的设计思路，具有一定的表达能力和人际交往能力。
目录 第一章课程设计相关知识综述 1.1 MATLAB相关知识叙述 1.1.1 MATLAB基本知识介绍 1.1.2 MATLAB的优势特点 1.1.3 MATLAB的发展历程 1.2 MATLAB工具箱与函数 1.2.1 MATLAB图像处理工具箱 1.2.2 课程设计所用图像处理函数介绍第二章课程设计内容和要求 2.1 课程设计主要研究内容 2.2 课程设计要求 2.3 课程设计预期目标 第三章设计过程 3.1 设计方案 3.2 设计步骤及流程图 3.3 程序清单及相关注释 3.4 实验结果分析 3.5 结论 第四章团队情况 第五章总结 第六章参考文献