实验二 DFS和DFT
一、实验目的
（1）加深对离散周期序列傅立叶级数（DFS）和离散傅里叶变换（DFT）基本概念的理解。
（2）掌握用Matlab语言求解周期序列傅里叶级数和离散傅里叶变换的变换和逆变换的方法。
（3）观察离散周期序列的重复周期数对频谱特性的影响，理解离散序列周期卷积及其线性卷积的区别
（4）了解有限长序列傅立叶变换（DFT）与周期序列傅里叶级数（DFS）、离散时间傅里叶变换（DTFT）的联系。
（5）了解使用FFT 计算有限长序列和无限长序列信号频谱的方法
二、实验原理
2.1 周期序列的傅里叶级数变换和逆变换
例：已知一个周期性矩形序列的脉冲宽度占周期的1/4，一个周期的采样点数为16点，显示3个周期的信号序列波形。要求：
（1）用傅里叶级数求信号的幅度频谱和相位频谱
（2）求傅里叶级数逆变换的图形，与原信号图形进行比较
Matlab程序如下：
N = 16;
xn = [ones(1,N/4),zeros(1,3*N/4)];
xn = [xn xn xn];
n = 0:3*N-1;
k = 0:3*N-1;
Xk = xn*exp(-j*2*pi/N).^(n'*k);
x = (Xk*exp(j*2*pi/N).^(n'*k))/(3*3*N);
subplot(2,2,1),stem(n,xn);
title('x(n)');axis([-1,3*N,1.1*min(xn),1.1*max(xn)]);
subplot(2,2,2),stem(n,abs(x));
title('IDFS|X(k)|');axis([-1,3*N,1.1*min(xn),1.1*max(xn)]);
subplot(2,2,3),stem(k,abs(Xk));
title('|X(k)|');axis([-1,3*N,1.1*min(abs(Xk)),1.1*max(abs(Xk))]);
subplot(2,2,4),stem(k,angle(Xk));
title('arg|X(k)|');axis([-1,3*N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))]);
2.2 离散傅里叶级数变换和逆变换的通用子程序
由上面例子可知，周期序列进行傅里叶级数变换和逆变换，是依据变换公式进行程序编写的，无论信号如何变化，求解的公式总是一样的。因此，可以将其编写成通用的子程序。
（1）离散傅立叶级数变换通用子程序dfs.m
function Xk = dfs(xn,N)
n = 0:N-1;
k = 0:N-1;
WN = exp(-j*2*pi/N);
nk = n'*k;
Xk = xn*WN.^nk;
（2）离散傅立叶级数逆变换通用子程序idfs.m
function xn = idfs(Xk,N)
n = 0:N-1;
k = 0:N-1;
Wn = exp(j*2*pi/N);
nk = n'*k;
xn = (Xk*Wn.^nk)/N;
2.3 利用上述两个子程序，重复2.1要求内容。
由于需要调用子程序，其中通用子程序仅适用于对主值区间进行傅里叶级数变换和逆变换，周期次数无法传递给通用子程序，因此程序执行的结果仅显示出一个周期的情况。
Matlab程序如下：
N = 16;
xn = [ones(1,N/4),zeros(1,3*N/4)];
n = 0:N-1;
Xk = dfs(xn,N);
xn1 = idfs(Xk,N);
figure,subplot(2,2,1),stem(n,xn);
axis([0,N-1,0,1.1*max(xn)]);
title('x(n)');
subplot(2,2,2),stem(n,abs(xn1));
axis([0,N-1,0,1.1*max(abs(xn1))]);
title('idfs|X(k)|');
subplot(2,2,3),stem(n,abs(Xk));
title('|X(k)|');axis([0,N-1,1.1*min(abs(Xk)),1.1*max(abs(Xk))]);
subplot(2,2,4),stem(n,angle(Xk));
title('arg|X(k)|');axis([0,N-1,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))]);
2.4 周期重复次数对序列频谱的影响
理论上讲，周期序列不满足绝对可积条件，因此不能用傅里叶级数变换来表示。要对周期序列进行分析，可以先取K个周期进行处理，然后再让K无限增大，研究其极限情况。由这一分析思路，可以观察信号序列由非周期到周期变化时，频谱由连续谱逐渐向离散谱过渡的过程。
下面举例说明信号采用不同的重复周期次数对序列频谱的影响。
例：已知一个矩形序列的脉冲宽度占整个周期的1/2，一个周期的采样点数为10点，由傅里叶技术变换求信号的重复周期数分别为1、4、7、10时的幅度频谱。
Matlab程序如下：
xn = [ones(1,5),zeros(1,5)]; %建立一个周期的时域信号
Nx = length(xn);
Nw = 1000;
dw = 2*pi/Nw; %把2*pi分为1000份，频率分辨率为dw
k = floor((-Nw/2+0.5):(Nw/2+0.5)); %建立关于0轴对称的频率向量
figure,
for r = 0:3
K = 3*r+1;
nx = 0:(K*Nx-1); %周期延拓后的时间向量
x = xn(mod(nx,Nx)+1); %周期延拓后的时间信号x
Xk = x*(exp(-i*dw*nx'*k))/K; %进行傅里叶级数变换
subplot(4,2,2*r+1),stem(nx,x);
axis([0 K*Nx-1,0,1.1]);ylabel('x(n)');
subplot(4,2,2*r+2),plot(k*dw,abs(Xk));
title(['K = ',num2str(K)])
axis([-4,4,0,1.1*max(abs(Xk))]);ylabel('X(k)');
end
附：Matlab子函数解释：
1、mod
功能：模数求余
调用格式：mod(x,m);%x整除m取正余数
2、floor
功能：向负无穷舍入为整数
调用格式：floor(x); %将x向负无穷舍入为整数
注意mod函数的用法，有与Matlab中变量的下标由1开始，而mod函数的结果却从0开始，因此语句中加1.
由上例的图中可以看出，信号序列的周期数越多，而频谱越是向几个频点集中。当信号序列的周期趋于无穷大时，频谱转化为离散谱。
2.5 有限长序列的傅里叶变换（DFT）与逆变换（IDFT）
从离散傅里叶变换定义式可以看出，有限长序列在时域上市离散的，在频域上
也是离散的。变换式中，
2
j
N N
W e π
-
=，即仅在单位圆上N个等间距的点上取值，这为使用计算机进行处理带来了方便。
由有限长序列的傅里叶变换和逆变换定义可知，DFT和DFS的公式非常相似，因此在程序编写上也基本一致。
例：已知x(n)=[0,1,2,3,4,5,6,7],求x(n)的DFT和IDFT
（1）画出序列傅里叶变换对应的|X(k)|和arg[X(k)]图形；
（2）画出原信号与傅里叶逆变换IDFT[X(k)]图形进行比较
Matlab程序如下：
xn = [0 1 2 3 4 5 6 7];
N = length(xn);
n = 0:N-1;
k = 0:N-1;
Xk = xn*exp(-j*2*pi/N).^(n'*k);
x = (Xk*exp(j*2*pi/N).^(n'*k))/N;
figure,subplot(2,2,1),stem(n,xn);
title('x(n)');
subplot(2,2,2),stem(n,abs(x));
title('IDFT|X(k)|');
subplot(2,2,3),stem(k,abs(Xk));
title('|X(k)|');
subplot(2,2,4),stem(k,angle(Xk));
title('arg|X(k)|');
axis([0,N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))])
从得到的结果可见，与周期序列不同的是，有限长序列本身是仅有N 点的离散序列，相当于周期序列的主值部分。因此，其频谱也对应序列的主值部分，是含N 点的离散序列。
2.6 有限长序列DFT 与周期序列DFS 的联系
将周期序列的傅里叶级数变换对与有限长序列离散傅里叶级数变换对进行比
较，可以看出两者的区别仅仅是将周期序列()x
n %换成了有限长序列换成了有限长序列x (n )，同时，由于式中W N nk 的周期性，因而有限长序列的离散傅里叶变换实际上隐含着周期性。
例：一周期序列的主值x(n)=[0,1,2,3,4,5,6,7],求x(n)周期周期重复次数为4次时的DFS 。要求：
（1）画出原主值和信号周期序列信号；
（2）画出序列傅里叶变换对应的()X k %和()a r g X k ????%的图形。
Matlab 程序如下：
xn = [0 1 2 3 4 5 6 7];
N = length(xn);
n = 0:4*N-1;
k = 0:4*N-1;
xn1 = xn(mod(n,N)+1);
Xk = xn1*exp(-j*2*pi/N).^(n'*k);
figure,subplot(2,2,1),stem(xn);
title('原主值信号(n)');
subplot(2,2,2),stem(n,xn1);
title('周期序列信号');axis([0,4*N,min(xn1),1.1*max(xn1)])
subplot(2,2,3),stem(k,abs(Xk));
title('|X(k)|');axis([0,4*N,1.1*min(abs(Xk)),1.1*max(abs(Xk))])
subplot(2,2,4),stem(k,angle(Xk));
title('arg|X(k)|');axis([0,4*N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))])
由这个周期序列的实验我们可以看出，与2.5中例子相比，有限长序列x (n ) 可以
看成是周期序列()x
n %的一个周期；反之，周期序列()x n %可以看成是有限长序列以N 为周期的周期延拓。频域上的情况也是相同的。从这个意义上说，周期序列只有有限个序列值才有意义。
2.7 有限长序列DFT 与离散时间傅立叶变换DTFT 的联系
离散时间傅里叶变换（DTFT ）是指信号在时域上是离散的、非周期的，而在频域上则是连续的、周期性的。
与有限长序列相比，序列的频谱()j X e ω仅在单位圆上取值，()X k 是在单位圆上N 个等间距的点上取值。因此，连续谱()j X e ω可以由离散谱()X k 经插值后得到。
为了进一步理解DFT 与DTFT 的联系，现举例说明DTFT 的使用方法和结果。
例：求x (n )=[0,1,2,3,4,5,6,7]，0≤n ≤7的DTFT ，将()2,2ππ-区间分成500份。要求：
（1）画出原信号；
（2）画出由DTFT 求出的幅度谱()j X e ω和相位谱()a r g j X e ω????的图形。
Matlab 程序如下：
xn = [0 1 2 3 4 5 6 7];
N = length(xn);
n = 0:N-1;
w = linspace(-2*pi,2*pi,500);
X = xn*exp(-j*n'*w);
figure,subplot(3,1,1),stem(n,xn)
title('x(n)');
subplot(3,1,2),plot(w,abs(X));
axis([-2*pi,2*pi,1.1*min(abs(X)),1.1*max(abs(X))]);
title('幅度谱');
subplot(3,1,3),plot(w,angle(X));
axis([-2*pi,2*pi,1.1*min(angle(X)),1.1*max(angle(X))]);
title('相位谱');
由DTFT 的结果和DFT 的结果相比可以看出，两者有一定的差别。主要原因是这个例子在进行DTFT 时，()j X e ω在单位圆上取250个点进行分割；而进行DFT 时，()X k 是在单位圆上N=8的等间距点上取值，()X k 的序列长度与()j X e ω相比不够长。将x (n ) 的有限长序列后面补足至N=100，求其DFT ，Matlab 程序如下：
N = 100;
xn = [0,1,2,3,4,5,6,7,zeros(1,N-8)];
n = 0:N-1;
k = 0:N-1;
Xk = xn*exp(-j*2*pi/N).^(n'*k);
x = (Xk*exp(j*2*pi/N).^(n'*k))/N;
subplot(2,1,1),stem(k,abs(Xk));
title('|X(k)|');
subplot(2,1,2),stem(k,angle(Xk));
title('arg|X(k)|');
axis([0,N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))])
此时，由补零后的序列进行DFT 求出的()X k 和()a rg X k ????的图形接近由DTFT 求出的幅度谱()j X e ω和相位谱()a r g j X e ω????的图形。
注意：图2-7对应的为[]0,2π区间。
三、实验任务
1、阅读并输入实验原理中介绍的例题程序，观察输出的图形曲线，理解每一条语句的含义。
2、已知一个信号序列的主值为x(n)=[0,1,2,3,2,1,0]，显示两个周期的信号序列波形，要求：
（1） 用DFS 求信号的幅度频谱和相位频谱，用图形表示；
（2）求IDFS 的图形，并与原信号进行比较。
3、已知有限长序列x(n)=[7,6,5,4,3,2]，求x(n)的DFT 和IDFT ，要求：
（1） 画出DFT 对应的()X k 和()a rg X k ????的图形。
（2）画出原信号与傅里叶逆变换IDFT[X(k)]图形进行比较
4、一周期序列的主值x(n)=[7,6,5,4,3,2],求x(n)周期周期重复次数为3次时的DFS 。要求：
（1）画出原主值和信号周期序列信号；
（2）画出序列傅里叶变换对应的()X k %和()a r g X k ????%的图形。
5、求x (n )=[ 7,6,5,4,3,2]，0≤n ≤5的DTFT ，将()2,2ππ-区间分成500份。要求： （1）画出原信号；
（2）画出由DTFT 求出的幅度谱()j X e ω和相位谱()a r g j X e ω????的图形。
（3）求这个有限长序列补零到N=100时的DFT ，并与DTFT 结果进行比较。
6、先用MATLAB 产生出下列三个数字信号：
4
1()()x n R n = （长度为4的矩形窗） 4,032()347
0n n x n n n -≤≤????=-≤≤??????
其它n 3()s in ()8
x n n π= 然后逐个用DFT 进行谱分析，分别取DFT 的长度N ＝16，32，画出信号的幅谱图，分析实验结果。
7、先用MATLAB 产生出如下模拟信号：
4()c o s (8)c o s (16)c o s (20)
x t t t t πππ=++ 设采样频率64s F =Hz ，然后用DFT 进行谱分析，分别取DFT 的长度N ＝16，32，64，画出信号的幅谱图，横轴打印模拟频率。讨论DFT 长度与频率分辨率的关系，要在频谱图上分离出上述3个频率，DFT 长度至少取多大？
四、实验报告
1、列写调试通过的使用程序，打印实验程序产生的曲线图形。
2、回答思考题：
（1）离散周期序列的频谱有何特点？离散序列的周期重复次数对信号的幅度频谱有何影响？
（2）DFT 与DTFT 、DFS 分别有和联系和区别？DFT 有何特点？
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 =
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 =
MATLAB 数学实验报告 指导老师： 班级： 小组成员： 时间：201_/_/_
Matlab 第二次实验报告 小组成员： 1 题目：实验四，MATLAB 选择结构与应用实验 目的：掌握if 选择结构与程序流程控制，重点掌握break，return , pause语句的应用。 问题：问题1：验证“哥德巴赫猜想” ，即：任何一个正偶数（n>=6）均可表示为两个质数的和。要求编制一个函数程序，输入一个正偶数，返回两个质数的和。 问题分析：由用户输入一个大于6 的偶数，由input 语句实现。由if 判断语句判断是否输入的数据符合条件。再引用质数判断函数来找出两个质数，再向屏幕输出两个质数即可。 编程：function [z1,z2]=gede(n); n=input('please input n')
if n<6 disp('data error'); return end if mod(n,2)==0 for i=2:n/2 k=0; for j=2:sqrt(i) if mod(i,j)==0 k=k+1; end end for j=2:sqrt(n-i) if mod(n-i,j)==0 k=k+1; end end if k==0 fprintf('two numbers are') fprintf('%.0f,%.0f',i,n- i) break end
end end 结果分析 如上图，用户输入了大于6的偶数返回两个质数5和31,通过 不断试验，即可验证哥德巴赫猜想。 纪录：if判断语句与for循环语句联合嵌套使用可使程序结构更加明晰，更快的解决问题。 2题目：实验四，MATLAB选择结构与应用实验 目的：用matlab联系生活实际，解决一些生活中常见的实际问 题。
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
利用Matlab 编程实现主成分分析 1.概述 Matlab 语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力、也是 最有活力的软件。它起源于矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。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、与其他程序和语言的便捷接口的功能。Matlab 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用。主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。 1.1主成分分析计算步骤 ① 计算相关系数矩阵 ?? ? ???? ???? ?? ?=pp p p p p r r r r r r r r r R 2 122221 11211 （1） 在（3.5.3）式中，r ij （i ，j=1，2，…，p ）为原变量的xi 与xj 之间的相关系数，其计算公式为 ∑∑∑===----= n k n k j kj i ki n k j kj i ki ij x x x x x x x x r 1 1 2 2 1 )() () )(( （2） 因为R 是实对称矩阵（即r ij =r ji ），所以只需计算上三角元素或下三角元素即可。
② 计算特征值与特征向量 首先解特征方程0=-R I λ，通常用雅可比法（Jacobi ）求出特征值 ),,2,1(p i i =λ，并使其按大小顺序排列，即0,21≥≥≥≥p λλλ ；然后分别求 出对应于特征值i λ的特征向量),,2,1(p i e i =。这里要求i e =1，即112 =∑=p j ij e ，其 中ij e 表示向量i e 的第j 个分量。 ③ 计算主成分贡献率及累计贡献率 主成分i z 的贡献率为 ),,2,1(1 p i p k k i =∑=λ λ 累计贡献率为 ) ,,2,1(11 p i p k k i k k =∑∑==λ λ 一般取累计贡献率达85—95%的特征值m λλλ,,,21 所对应的第一、第二，…，第m （m ≤p ）个主成分。 ④ 计算主成分载荷 其计算公式为 ) ,,2,1,(),(p j i e x z p l ij i j i ij ===λ （3）
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
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
信号与系统MATLAB第一次实验报告 一、实验目的 1.熟悉MATLAB软件并会简单的使用运算和简单二维图的绘制。 2.学会运用MATLAB表示常用连续时间信号的方法 3.观察并熟悉一些信号的波形和特性。 4.学会运用MATLAB进行连续信号时移、反折和尺度变换。 5.学会运用MATLAB进行连续时间微分、积分运算。 6.学会运用MATLAB进行连续信号相加、相乘运算。 7.学会运用MATLAB进行连续信号的奇偶分解。 二、实验任务 将实验书中的例题和解析看懂，并在MATLAB软件中练习例题，最终将作业完成。 三、实验内容 1.MATLAB软件基本运算入门。 1). MATLAB软件的数值计算： 算数运算 向量运算：1.向量元素要用”[ ]”括起来，元素之间可用空格、逗号分隔生成行向量，用分号分隔生成列向量。2.x=x0:step:xn.其中x0位初始值，step表示步长或者增量，xn 为结束值。 矩阵运算：1.矩阵”[ ]”括起来；矩阵每一行的各个元素必须用”,”或者空格分开； 矩阵的不同行之间必须用分号”;”或者ENTER分开。2.矩阵的加法或者减法运算是将矩阵的对应元素分别进行加法或者减法的运算。3.常用的点运算包括”.*”、”./”、”.\”、”.^”等等。 举例：计算一个函数并绘制出在对应区间上对应的值。
2).MATLAB软件的符号运算：定义符号变量的语句格式为”syms 变量名” 2.MATLAB软件简单二维图形绘制 1).函数y=f(x)关于变量x的曲线绘制用语：>>plot(x,y) 2).输出多个图像表顺序：例如m和n表示在一个窗口中显示m行n列个图像，p表 示第p个区域，表达为subplot(mnp)或者subplot(m,n,p) 3).表示输出表格横轴纵轴表达范围：axis([xmax,xmin,ymax,ymin]) 4).标上横轴纵轴的字母：xlabel(‘x’),ylabel(‘y’) 5).命名图像就在subplot写在同一行或者在下一个subplot前：title(‘……’) 6).输出：grid on 举例1： 举例2：
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
实验案例理发店模拟 1 实验案例 (1) 1.1 案例：理发店系统研究 (1) 1.1.1 问题分析 (2) 1.1.2 模型假设 (2) 1.1.3 变量说明 (2) 1.1.4 模型建立 (2) 1.1.5 系统模拟 (3) 1.1.6 计算机模拟算法设计 (4) 1.1.7 计算机模拟程序 (5) 1.1.8 思考题 (8) 1实验案例 1.1 案例：理发店模拟 例子：一个理发店有两位服务员A和B，顾客们随机到达店内，其中60％的顾客仅需剪发，每位花5分钟时间，另外40％顾客既要剪发又要洗发，每位用时8分钟。 理发店是个含有多种随机因素的系统，请对该系统进行模拟，并对其进行评判。 （准备怎么做） 可供参考内容 “排队论”，“系统模拟”，“离散系统模拟”，“事件调度法”
1.1.1 问题分析 理发店系统包含诸多随机因素，为了对其进行评判就是要研究其运行效率， 从理发店自身利益来说，要看服务员工作负荷是否合理，是否需要增加员工等考 虑。从顾客角度讲，还要看顾客的等待时间，顾客的等待队长，如等待时间过长 或者等待的人过多，则顾客会离开。理发店系统是一个典型的排队系统，可以用 排队论有关知识来研究。 1.1.2 模型假设 1． 60％的顾客只需剪发，40％的顾客既要剪发，又要洗发； 2． 每个服务员剪发需要的时间均为5分钟，既剪发又洗发则花8分钟； 3． 顾客的到达间隔时间服从指数分布； 4． 服务中服务员不休息。 1.1.3 变量说明 u ：剪发时间（单位：分钟），u=5m ； v: 既剪发又理发花的时间（单位：分钟），v=8m ； T ： 顾客到达的间隔时间，是随机变量，服从参数为λ的指数分布，（单位： 分钟） T 0：顾客到达的平均间隔时间（单位：秒），T 0＝λ 1； 1.1.4 模型建立 由于该系统包含诸多随机因素，很难给出解析的结果，因此可以借助计算机 模拟对该系统进行模拟。 考虑一般理发店的工作模式，一般是上午9：00开始营业，晚上10：00左 右结束，且一般是连续工作的，因此一般营业时间为13小时左右。 这里以每天运行12小时为例，进行模拟。 这里假定顾客到达的平均间隔时间T 0服从均值3分钟的指数分布， 则有 3小时到达人数约为603 603=?人， 6小时到达人数约为1203 606=?人， 10小时到达人数约为2003 6010=?人， 这里模拟顾客到达数为60人的情况。 （如何选择模拟的总人数或模拟总时间）
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。
2015秋2013级《MATLAB程序设计》实验报告 实验一班级：软件131姓名：陈万全学号：132852 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
1 实验案例 (1) 1.1 案例：节水洗衣机 (1) 1.1.1 问题重述与分析 (2) 1.1.2 基本假设及说明 (2) 1.1.3 符号和变量说明 (2) 1.1.4 建模准备 (3) 1.1.5 模型建立 (4) 1.1.6 模型求解 (4) 1.1.7 思考题 (10) 1实验案例 1.1 案例：节水洗衣机 问题：1996年全国赛B题节水洗衣机 我国淡水资源有限,节约用水人人有责，洗衣机在家庭用水中占有相当大的份额，目前洗衣机已非常普及，节约洗衣机用水十分重要。假设在放入衣物和洗涤剂后洗衣机的运行过程为：加水—漂洗—脱水—加水—漂洗—脱水—…—加水—漂洗—脱水（称“加水—漂洗—脱水”为运行一轮）。请为洗衣机设计一种程序（包括运行多少轮、每轮加水量等），使得在满足一定洗涤效果的条件下，总用水量最少。选用合理的数据进行运算，对照目前常用的洗衣机的运行情况，对你的模型和结果出评价。
洗衣机的节水优化模型 摘要本文通过分析洗衣机的洗衣过程，认为是一次性溶解、多次稀释的过程。据此建立非线性规划模型，并利用迭代公式和最优化原理，得出最少用水量的判断公式和代数解。以海棠洗衣机为例，通过对比，利用我们的模型算出的用水量比厂家提供的数据要少，从而说明所建模型的优越性。最后，根据模型解，给出最少用水量与脏衣服的重量的关系图，并从中得出有趣的结论，也给厂家提供一个节约用水的模型。 1.1.1问题重述与分析 对洗衣机的运行进行设计，主要目的是为了节约用水量。在满足洗涤效果的前提下使得用水量最少。因此，这是一个典型的最优化问题，目标为洗衣总用水量最少，主要的决策为洗多少轮以及每轮加水量的问题。而一般洗衣只是第一次加水漂洗时才放洗涤剂，而过后则是清水漂洗，通过化学原理，可以将第1轮洗涤后的各轮洗涤看成是不断的稀释过程。为了评价洗涤效果，可用衣服上残留的污物质量与洗涤前污物质量之比作为评价指标。在设计每轮加水量时，要考虑洗衣机本身洗衣同的最大容积，运行的最低加水量。 1.1.2基本假设及说明 1．洗衣机一次用水量有最高限和最低限，能连续补充在限度内的任意水量； 2．洗衣机每轮运行过程为：加水－漂洗－脱水； 3．仅在第一轮运行时加上洗涤剂，在后面的运行轮中仅有稀释作用； 4．洗衣时所加的洗涤剂适量，漂洗时间足够，能使污垢一次溶解，忽略不能溶解的污垢； 5．脱水后的衣服质量与干衣服的重量成正比； 6．每缸洗衣水只用一次； 1.1.3符号和变量说明 A：污物的质量（kg）；
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。
实验一 MATLAB 环境的熟悉与基本运算 一、实验目的及要求 1．熟悉MATLAB 的开发环境； 2．掌握MATLAB 的一些常用命令； 3．掌握矩阵、变量、表达式的输入方法及各种基本运算。 二、实验内容 1.熟悉MATLAB 的开发环境： ① MATLAB 的各种窗口： 命令窗口、命令历史窗口、工作空间窗口、当前路径窗口。 ②路径的设置： 建立自己的文件夹，加入到MATLAB 路径中，并保存。 设置当前路径，以方便文件管理。 2.学习使用clc 、clear ，了解其功能和作用。 3.矩阵运算： 已知:A=[1 2;3 4]; B=[5 5;7 8]; 求:A*B 、A.*B ，并比较结果。 4.使用冒号选出指定元素: 已知:A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; 求:A 中第3列前2个元素；A 中所有列第2，3行的元素； 5.在MATLAB 的命令窗口计算: 1) )2sin(π 2) 5.4)4.05589(÷?+ 6.关系及逻辑运算 1)已知:a=[5:1:15]; b=[1 2 8 8 7 10 12 11 13 14 15]，求: y=a==b ，并分析结果 2)已知:X=[0 1;1 0]; Y=[0 0;1 0]，求: x&y+x>y ，并分析结果 7.文件操作 1)将0到1000的所有整数，写入到D 盘下的文件 2)读入D 盘下的文件，并赋给变量num
8.符号运算 1)对表达式f=x 3 -1 进行因式分解 2)对表达式f=（2x 2*(x+3)-10)*t ，分别将自变量x 和t 的同类项合并 3）求 3(1)x dz z +? 三、实验报告要求 完成实验内容的3、4、5、6、7、8，写出相应的程序、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 =
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。
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
1实验案例 (1) 1.1案例：节水洗衣机 (1) 1.1.1问题重述与分析 (2) 1.1.2基本假设及说明 (2) 1.1.3符号和变量说明 (2) 1.1.4建模准备 (3) 1.1.5模型建立 (4) 1.1.6模型求解 (4) 1.1.7思考题 (10) 1实验案例 1.1 案例：节水洗衣机 问题：1996年全国赛B题节水洗衣机 我国淡水资源有限,节约用水人人有责，洗衣机在家庭用水中占有相当大的份额，目前洗衣机已非常普及，节约洗衣机用水十分重要。假设在放入衣物和洗涤剂后洗衣机的运行过程为：加水—漂洗—脱水—加水—漂洗—脱水—…—加水—漂洗—脱水（称“加水—漂洗—脱水”为运行一轮）。请为洗衣机设计一种程序（包括运行多少轮、每轮加水量等），使得在满足一定洗涤效果的条件下，总用水量最少。选用合理的数据进行运算，对照目前常用的洗衣机的运行情况，对你的模型和结果出评价。
洗衣机的节水优化模型 摘要本文通过分析洗衣机的洗衣过程，认为是一次性溶解、多次稀释的过程。据此建立非线性规划模型，并利用迭代公式和最优化原理，得出最少用水量的判断公式和代数解。以海棠洗衣机为例，通过对比，利用我们的模型算出的用水量比厂家提供的数据要少，从而说明所建模型的优越性。最后，根据模型解，给出最少用水量与脏衣服的重量的关系图，并从中得出有趣的结论，也给厂家提供一个节约用水的模型。 1.1.1问题重述与分析 对洗衣机的运行进行设计，主要目的是为了节约用水量。在满足洗涤效果的前提下使得用水量最少。因此，这是一个典型的最优化问题，目标为洗衣总用水量最少，主要的决策为洗多少轮以及每轮加水量的问题。而一般洗衣只是第一次加水漂洗时才放洗涤剂，而过后则是清水漂洗，通过化学原理，可以将第1轮洗涤后的各轮洗涤看成是不断的稀释过程。为了评价洗涤效果，可用衣服上残留的污物质量与洗涤前污物质量之比作为评价指标。在设计每轮加水量时，要考虑洗衣机本身洗衣同的最大容积，运行的最低加水量。 1.1.2基本假设及说明 1．洗衣机一次用水量有最高限和最低限，能连续补充在限度内的任意水量； 2．洗衣机每轮运行过程为：加水－漂洗－脱水； 3．仅在第一轮运行时加上洗涤剂，在后面的运行轮中仅有稀释作用； 4．洗衣时所加的洗涤剂适量，漂洗时间足够，能使污垢一次溶解，忽略不能溶解的污垢； 5．脱水后的衣服质量与干衣服的重量成正比； 6．每缸洗衣水只用一次； 1.1.3符号和变量说明 A：污物的质量（kg）；
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。