研究生课程考试答题纸
研究生学院
考核类型：A（）闭卷考试（80%）+平时成绩（20%）；
B（）闭卷考试（50%）+ 课程论文（50%）；
一、以图示的方式详细说明连续小波变换（CWT）的运算过程，分析小波变换的内涵；并阐述如何从多分辨率（MRA）的角度构造正交小波基。（20分）
二、综述小波变换理论与工程应用方面的研究进展，不少于3000字。（25分）
三、运用MATLAB中的小波函数和小波工具箱，分别对taobao.wav语音信号在加噪之后的taobao_noise.wav信号进行降噪处理，要求列出程序、降噪结果及降
噪的理论依据。（25分）
四、平时成绩。（30分）
一、论述
1. 连续小波变换
将任意2
()L R 空间中函数(t)f 在小波基下展开，称这种展开为函数(t)f 的连续小波变换(CWT),
其表达式为,T (,)(),()()()f a R t W a f t t f t dt a
τττψψ-=<>=?，其中a 为尺度因子，表示与频率相关的伸缩，b
为时间平移因子。其中,()(),0,a t t a R a ττψτ-=
>∈为窗口函数也是小波母函数。
任意函数在某一尺度a 、平移点τ上的小波变换系数，实质上表征的是在τ位置处，时
间段a t ?上包含在中心频率为
0a ω、带宽为a
ω?频窗内的频率分量大小。随着尺度a 的变化，对应窗口中心频率0a ω及带宽为a ω?也发生变化。小波变换是一种便分辨率的时频联合分析方法，当分析低频信号时，其时间窗很大，而分析高频信号时，其时间窗减小。这恰恰符合实际问题中高频信号的持续时间短、低频信号持续时间长的自然规律。
尺度伸缩，对波形的尺度伸缩就是在时间轴上对信号进行压缩和伸展。在不同尺度下，
小波的持续时间随a
时间平移，指小波函数在时间轴上的波形平行移动，如下图所示：
由于小波基函数在时间、频率域都具有有限或近似有限的定义域，显然经过平移后的函数在时频域仍是局部性的，如下图所示：
连续小波,()a t τψ的时频域窗口中心及其宽度都随尺度a 的变化而伸缩，我们称t ω???为窗口函数的窗口面积。
连续小波基函数的窗口面积不随参数,a τ的变化而变化，
t ?、ω?的大小是相互制约的，
它们的乘积12
t ω???≥，且只有当()t ψ为Gaussian 函数时，等式才成立。将不同的,a τ值下的,()a t τψ的时频窗口绘在同一张图上，我们就可以得到小波基函数的像平面，如下图所示：
“小波”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier 变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier 变换的困难问题，成为继Fourier 变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。
2. 多分辨率（MRA ）的角度构造正交小波基
从数值计算数据压缩等角度，我们仍希望减小它们的冗余度，提出了寻找正交基的要求。多分辨率的理论是指将信号分解到不同的尺度空间，实现在各个尺度上可以有粗及精地观察。由多分辨率的思想我们可以将任意函数,,(),()j k j k d f t t ψ=<>0()f t V ∈分解为细节部分
1W 和大尺度逼近部分1V ,然后将大尺度逼近部分1V 进一步分解。
如此重复就可以得到任意分辨率上的逼近部分和细节部分。在MRA 理论中同一尺度下小波函数和尺度函数分别满足。
1212
()()()R
f t k f t k dt k k δ--=-?
同一尺度下小波函数,j k ψ同尺度函数,j k φ正交
,,()()0j k j k t t dt ψφ=?
小波函数()t ψ和尺度函数()t φ在多分辨率分析中满足方程
01,0()()()()(2)
n n n t h n t h n t n φφφ-==-∑
11,1()()()()(2)
n n n
t h n t h n t n ψφφ-==-∑ 这两个方程就是二尺度方程。利用二尺度方程可以构造出小波母函数，通过伸缩平移就得到整个平方可积空间的基。正交尺度函数{()}k z t k φ∈-构造正交小波基，还有当尺度函数为Riesz 基是构造的正交小波基函数。所以说MRA 不仅为正交小波基的构造提供了一种简单的方法，而且为正交小波变换的快速算法提供了理论依据。
二、小波变换的工程应用综述
小波变换理论与工程应用方面的研究进展
摘要：小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier 变换不能解决的许多困难问题。小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。
关键词:小波变换 工程应用 小波分析
1 引言
波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet 在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。正如1807年法国的热学工程师J.B.J.Fourier 提出任一函数都能展开成三角函数的无穷级数的创新概念未能得到著名数学家https://www.doczj.com/doc/b414600147.html,grange ，https://www.doczj.com/doc/b414600147.html,place 以及A.M.Legendre 的认可
一样。幸运的是，早在七十年代，A.Calderon 表示定理的发现、Hardy 空间的原子分解和无条件基的深入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备，而且J.O.Stromberg 还构造了历史上非常类似于现在的小波基；1986年著名数学家Y.Meyer 偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat 合作建立了构造小波基的同意方法枣多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来，其中比利时女数学家I.Daubechies 撰写的《小波十讲（Ten Lectures on Wavelets ）》对小波的普及起了重要的推动作用。它与Fourier 变换、窗口Fourier 变换（Gabor 变换）相比，这是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis ），解决了Fourier 变换不能解决的许多困难问题，从而小波变化被誉为“数学显微镜”，它是调和分析发展史上里程碑式的进展。
小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier 变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier 变换的困难问题，成为继Fourier 变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。
2重要的小波理论
2.1小波变换的提出
傅里叶变换在平稳信号分析中可以知道信号所含有的频率信息，但是不能知道这些频率信息究竟出现在那些时间段上，可见若要提取局部时间段（或瞬间）的频域特征信息，傅里叶变换已经不再适用了。
1946年Carbor 提出了加窗的Fourier 变换。其基本思想是取时间函21/4/2g()t
t e π--=作
为窗口函数，用g()t τ-同待分析函数()f t 相乘，然后在傅里叶变换：
',(,)()()()()j t f R G f t g t e dt f t g t ωωτωττ-=-=? （2.1）
',()()()jwt jwt g t g t e g t e ωτττ--=-=- （2.2） 这一加窗变换使得我们可以分析出一个信号在任意局部范围的频率特征，这是比傅里叶变换优越之处。这一类加窗变换Fourier 变换统称为短时傅里叶变换（Short Time Fourier
Transform ，简称为STFT ）。但是其时频窗口不随频率和时间的变化而变化，使它的灵活性与普遍性运用受到限制。
2.2小波变换基本理论
为了使得短时傅里叶变换的时，频窗口均随频率的变化而变化，以实现对低频分量采用大时窗，对高频分量采用小时窗的符合自然规律的分析方法。我们设计一组连续变化的伸缩
平移基,()a t τψ，()t ψ称为连续小波基函数，来代替STFT 中的',()()jwt g t g t e
ωττ-=-。 小波函数的确切定义为：设()t ψ为一平方可积函数，也即2()L R ψ∈，若傅里叶变换()ωψ满足条件： 2()r d ωωωψ<∞? （2.3）
则()t ψ称为一个基本小波或小波母函数，并称式（2.3）为小波函数的可容许性条件。 连续小波变换(CWT)?->=
= ττψττψτψτψd a t a, WT a da C d t a, WT a da C t x f a,f )(a 1)()()()(021-021--==????∞+∞+∞-+∞ +∞∞- （2.5） 离散小波 ][)]([)(002000020,00τψτψψτk t a a ka t a a t j j j j j k a j -=-=-- -- （2.6） 离散小波变换(DWT) )2(2)(2,k t t j j k j -=--ψψ （2.7） 2.3小波包变换理论 小波包基函数 221()(2)()(2) n k n k Z n k n k Z u t h u t k u t g u t k ∈+∈?=-??=-?? （2.8） 定义函数集合{}()n n Z u t ∈为由0u φ=所确定的小波包。 固定尺度的小波包基 2(){(),}n n L R U clos u t k k Z =-∈ （2.9） 变尺度小波包基 {}/22 (2);0,1,2,;,k k n u t j n k j Z ---=???∈ （2.10） 3小波工程应用 小波分析的应用领域十分广泛，它包括：数学领域的许多学科；信号分析、图像处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器的智能化；计算机分类与识别；音乐与语言的人工合成；医学成像与诊断；地震勘探数据处理；大型机械的故障诊断等方面；例如，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图像处理方面的图像压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少B 超、CT 、核磁共振成像的时间，提高分辨率等。 1)小波分析在信号处理中的应用 小波分析已成为信号处理的一种新工具和新方法，且取得了很多成功的应用。如：信号的分解和重构。信号消噪，信号的奇异性检测与分析，模式识别等。小波分析在图像处理，图像特征提取，图像识别等方面的应用最为成功。北京大学，清华大学联合研制的“基于小波分析的指纹处理系统，特别是北邮推出的“基于微机并行处理的指纹识别系统”更是把小波在指纹方面的应用推向高潮，其理论指标已超过美国FBI 的结果。消噪是信号处理中经典问题，传统的消噪方法多采用平均或线性方法，如Wiener 滤波。随小波理论的日趋完善，利用小波进行信号消噪及重构得到了广泛应用。其方法有：小波模极大值去噪法，基于小波变换的相关去噪算法，小波阈值去噪方法。最早的阈值去噪方法是Donoho 提出的Visushrink 方法，后来在此基础上作了许多的改进。几种改进方案：多项式插值法，软硬阈值折中法和模平方处理方法，都得到了较好的效果。克服传统小波消噪方法中局部信息丢失的缺陷，提出了一种基于第二代小波变换的非线性小波变换预处理方法，非常有效地应用在故障信息特征韵提取中。把小波技术应用于机械故障的诊断也是一个重要的应用方面。 2)小波分析在数据压缩中的应用 在数据压缩缩中,小波分析的应用是很成功的。随着多媒体、信息高速路等技术的发展， 数据压缩已成为信息传输中的瓶颈问题，其重要性愈见显著，利用小波变换进行数据压缩编码可以提高压缩比，而且可消除“方块效应和蚊式效应”。目前，基于小波变换的图像压缩方法已经逐步取代基于离散余弦变换(DCT)或者其他子带编码技术，成为新的图像压缩国际标准的首选方法。目前国际上最为流行的三种基于小波变换的图像编码方法：渐进式图像编码，基于行的图像编码，嵌入式块最优截断(EBCOT)编码。(EBCOT)编码方法主要由Taubman与Marcellin等人于l999年首先提出，使(EBC0T)进行图像编码不仅能实现对图像的有效压缩，同时产生的码流具有分辨率可伸缩性，信噪比可伸缩性，随机访问和处理等。因此，在最近推出的国际静态图像压缩JPEG2000标准中，联合国图像专家组选定以该算法作为JPEG2000的核心算法。 3）小波分析在故障诊断中的应用 实际故障信号往往是多种信号的迭加，从中提取有用信号，去除无用信号，统称为信噪分离。在这里，信噪分离是一个较为广泛的概念，凡是对分析无用的信号，可统称为噪声。因此，从信号中提取微弱信号也属于信噪分离的范畴。传统的信噪分离只能得到某一频段的信息，而采用多分辨率分析和小波包分析的方法，相当于同时采用多个滤波器得到不同频段的信息，并同时保留了信息的时间特性。信噪分离的途径通常是在了解所关心的频率成分的情况下，通过小波分解，只保留所关心的频带的小波变换结果，将其他频带结果置零，然后重新合成信号，消除噪声。 小波分析在故障诊断中的应用已取得了极大的成功。小波分析不仅可以在低信噪比的信号中检测到故障信号，而且可以滤去噪声恢复原信号，具有很高的应用价值。梯形小波变换适用于电力系统故障分析，尤其适用于电动机转子鼠笼断条以及发电机转子故障分析。用二进小波Mallat 算法对往复压缩机阀盖振动信号进行分解和重构，可诊断出进、排气阀泄漏故障。利用小波包对变速箱故障声压信号进行分解，诊断出了变速箱齿根裂纹故障等。 4) 小波分析在地球物理勘探中的应用 在地球物理勘探中，寻找地壳物质物性参数的奇异性时是非常有意义的。由于小波变换同时具有空间域和频率域的局部性，因此它是描述、检测函数奇异性的有效工具。我们利用小波变换和分形理论，对石油、天然气中的实际地震道数据进了奇异性检测和高分辨处理，并给出了地震道油气检测的重建相空间法，这对于油气勘探及地震资料的高分辨处理都具有重大的理论意义和应用价值。 5) 小波分析在医学中的应用 淋巴细胞微核的识别在医学中有重要的应用价值，可用于环境检测、药品及各种化合物的毒性检测。在微核的计算机自动识别中，用连续小波就可准确提取胞核的边缘。目前，人们正在研究利用小波变换进行脑信号的分析与处理，这样可有效地消除瞬态干扰，并检测出脑电信号中短时、低能量的瞬态脉冲。 6) 小波分析在数学和物理中的应用 在数学领域，小波分析是数值分析强有力的工具，能简捷、有效地求解偏微分方程和积分方程，亦能很好地求解线性问题和非线性问题。而由此产生的小波有限元方法和小波边界元方法，极大的丰富了数值分析方法的内容。在物理领域中，小波表示了量子力学中一种新的凝聚态。在自适应光学中，目前有人研究了可利用小波变换进行波前重构。另外，小波变换适宜于刻画不规则性，为湍流研究提供了新的工具。 7) 小波分析在神经网络中的应用 小波理论提供了一个对前传网分析和理论框架，小波形式在网络构造中被用来使包含在训练数据中的频谱信息具体化。使用小波变换设计处理网络，可使训练问题大大简化。不像传统的前神经网络构造的情况，这里函数是凸的，因此全局极小解是唯一的。把小波分析与神经网络结合起来，可对设备进行智能化诊断。利用小波分析可给出惯性导航系统初始对准的线性和非线性模型。 8) 小波分析在工程计算中的应用 矩阵运算是工程中经常遇到的问题，如稠密矩阵作用于向量(离散情况)或积分算子作用于函数(连续情况)的计算。有时运算量极大，利用快速小波变换，可使得运算量大大减少。另外，在CAD/ CAM、大型工程有限元分析、机械工程优化设计、自动测试系统设计等方面都有小波分析的应有实例。 9) 小波分析在流体力学中的应用 流体力学中有些问题难度较大，传统的方法难以解决。利用小波方法对平面叶栅叶型进行优化设计，效果很好。将小波分析应用于双重孔隙储集层系统数学模型的分析中，也取得了人们满意的效果。 10) 小波分析在股票价格行为分析方面的应用 小波分析具有良好的时频局部性，被认为是分析股市数据的有效工具。利用小波变换方法对股票价格信号进行奇异性分析，可提取奇异点并分析其分布规律，它为股市管理和投资 提供了帮助。 11)在军事工程方面的应用 利用离散小波变换的时频特性和连续小波变换检测信号边缘的原理，对军事工程中的军械设备(如导弹运输车辆轮胎、齿轮箱和板簧等)的故障检测、分离和定位，这种方法不需要对象的数学模型。 12) 小波分析提取文件特征 用二维多分辨分析方法提取文件参考线，从而达到能提取文件中任意兴趣信息的目的. 这在各种支票、票据的分析和识别中具有重大意义。小波分析也可以用于设备的保护和状态检测系统，如高压线路保护和发电机定子匝间短路保护等。另外，小波分析也应用于天体研究、气象分析识别和信号发送等领域。 13)小波分析在遥感影像融合中的应用 基于小波分析的影像融合技术是目前遥感影像融合研究的主流。传统的小波分析融合方法是在小波变换域中，用高空间分辨率的全色图像的细节分量替代低空间分辨率的多光谱图像的细节分量，然后对多光谱图像的小波系数进行小波逆变换，得到融合的多光谱图像。14)在化学检测方面的应用 小波分析可对光声光谱信号进行噪声滤波处理；还可以对物质结果进行检测，对一些物质的红外线图谱检测，可以分辨相似物质。 4小结 目前，小波应用的深度和广度得到进一步拓展。在某些方面已取得了传统无法达到的效果，人们正在挖掘有前景的应用领域。 小波分析是一门新的交叉科学，对它进行理论研究、仿真计算、实验分析都是很重要的，目前在高校、研究所开展的比较好。现在正在逐渐走出仿真及实验室阶段，向人们提供具有实用价值的小波分析技术，以小波作为工具的分析软件也日益丰富。 小波分析与神经网络、模糊数学、分形分析、遗传优化相结合后，形成小波神经网络、小波模糊神经网络、小波分形等方法，是分析非平稳、非线性问题的理想手段。如高速压缩机的故障检测与诊断中，综合运用了二进小波分析和谐波分析、分形分析，得到了满意的效果。总之，小波分析与其他理论的综合运用也日益增多。 参考文献: [1] 吴益峰,汤伟.基于小波变换的高速纸机滚动轴承故障诊断[J].计算机测量与控 制.2010.18(6) [2] 冯金巧,杨兆升等.一种改进的小波消噪算法[J].交通与计算机,2008(5) [3] 韩志伟，刘志刚等.基CUDA的高速并行小波算法及其在电力系统谐波分析中的应用[J] . 电力自动化设备,2010(1) [4] 王雷,杨允基.基于DSP Builder的5/3提升小波变换的FPGA 实现[J].计算机与数字工程,2011(5) [5] 梁佳,樊文欣.基于小波分析识别内燃机噪声源[J].机械管理开发,2008(5) [6] 李建华, 李万社.小波理论发展及其应用[J].河西学院学,2006(2) [7] 罗永，成礼智.傅立叶变换与小波变换的比较教学[J].数学理论与应用,2008(4) [8]刘东波, 刘建业等.应用小波变换的光纤陀螺动态寻北[J] .应用科学学报.2008(1) [9]孙秀燕.小波变换硇应用综述[J].高校理科研究 [10]彭玉华.小波变换与工程应用[M].科学出版社,1999 [11]汤伟，龚剑国.基于提升小波变换的图像融合规则综述[J].电脑知识与技术：学术交流,2008(11) [12]赵有星，李京．基于小波变换的图像融合方法综述[J]．科技信息2007(29) [13]范晶晶，吴冬梅．基于小波变换的超光谱遥感图像数据压缩方法综述[J]．测控与通信2008(3) [14]陶冰洁，王敬儒，许俊平．基于小波分析的不同融合规则的图像融合研究[J]．红外技术，2007(7) [15]杨涛,李崇瑛等．小波变换及其在色谱信号中的应用[J]．内蒙古石油化工,2007(8) [16]周林,夏雪等.基于小波变换的谐波测量方法综述[J]．电工技术学报,2006(9) [17]朱向军,朱善安.基于小波变换的嵌入式图像编码算法的综述[J]．信号处理2004(1) [18]Neeta Nain,Akshay Kumar,Amlesh Kumar Mohapatra,Ashok Kumar. 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China Communications, 2010(4) 三、语音信号去噪 去噪程序: [y,fs,bits]=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\taobao_noise.wav'); % sound(y,fs) % 回放语音信号 n=9600 %选取变换的点数 y_p=fft(y,n); %对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n; % 对应点的频率 subplot(3,1,1); plot(y); %语音信号的时域波形图 title('原始语音信号采样后时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值 A') subplot(3,1,2); plot(f,abs(y_p(1:n/2))); %语音信号的频谱图 title('原始语音信号采样后频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值'); [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',y); % 获取降噪的默认阈值 [c,l]=wavedec(y,5,'sym6'); %利用sym6小波进行5层分解 xd=wdencmp('gbl',c,l,'sym6',5,thr,sorh,keepapp); %利用wdencmp函数和默认阈值进行降噪处理 sdl=wnoisest(c,l,1:5); %求出默认阈值 subplot(3,1,3); plot(xd); MATLAB程序的去噪效果图： 未加噪声的音频信号图： 利用小波工具箱进行软阈值的去噪结果图 选取不同分解小波的分析结果不同,选取不同的阈值其去噪效果也不同,如何选取最优分解小波和选取各分解层的阈值是信号去噪的核心问题也是难点问题。 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 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) x1 1 Text函数的用法： 用法 text(x,y,'string')在图形中指定的位置(x,y)上显示字符串string text(x,y,z,'string') 在三维图形空间中的指定位置(x,y,z)上显示字符串string 2， plot([0,z1,z12],'-b','LineWidth',3)[ ]里面表示数组. 3, x,y均为矩阵，plot命令就是画出x，y矩阵对应的二维平面的点形成的曲线。y（：，1）中逗号前是行，逗号后是列，冒号表示从几到几。所以y（：，1）表示第一列的所有元素。如果是y(3:5,1)则表示第一列的第3到第5行对应的元素。只要你的y矩阵有100列，那你当然可以将1改成100。同理，x矩阵也可以这样。 4 sym的意思是symbol，就是后面括号里面是个代数式，要进行符号运算，class（）判断对象是什么类型。 5 matlab控制运算精度用的是digits和vpa这两个函数 xs = vpa(x,n) 在n位相对精度下，给出x的数值型符号结果xs xs = vpa(x) 在digits指定的精度下，给出x的数值型符号结果xs digits用于规定运算精度，比如： digits(20); 这个语句就规定了运算精度是20位有效数字。但并不是规定了就可以使用，因为实际编程中，我们可能有些运算需要控制精度，而有些不需要控制。vpa就用于解决这个问题，凡是用需要控制精度的，我们都对运算表达式使用vpa函数。例如： digits(5); a=vpa(sqrt(2)); 这样a的值就是1.4142，而不是准确的1.4880 又如： digits(5); a=vpa(sqrt(2)); b=sqrt(2); 这样a的值是1.4142，b没有用vpa函数，所以b是1.4880...... 6 m a t l a b优化工具箱介 绍 matlab优化工具箱介绍 分类： Matlab2007-11-03 20:27 6405人阅读评论(0) 收藏举报在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1）建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2）数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问 5．大型方法的演示函数 9.1.3 参数设置 利用optimset函数，可以创建和编辑参数结构；利用optimget函数，可以获得options优化参数。 ● optimget函数 功能：获得options优化参数。 语法： val = optimget(options,'param') val = optimget(options,'param',default) 描述： val = optimget(options,'param') 返回优化参数options中指定的参数的 值。只需要用参数开头的字母来定义参数就行了。 val = optimget(options,'param',default) 若options结构参数中没有定义 指定参数，则返回缺省值。注意，这种形式的函数主要用于其它优化 函数。 举例： 自动控制常见MATLAB 函数的应用 1、在matlab 中采用roots 函数求解多项式的根，采用conv 函数实 现多项式的积，相互连接的模块的模型求解也相当简单（1）、串联连接命令G=G1*G2（2）、并联连接命令G=G 1±G2（3）、反馈连接命令G=feedback （G1，G2，Sign ）（sign 用来表示系统是正反馈或负反馈，sign=-1为负反馈） 例如：① 程序如下： >>p=[1304]; >>roots(p) ans = -3.3553 0.1777+1.0773i 0.1777-1.0773i ②、用matlab 实现： 程序如下： >>p=[321];q=[14]; >>n=conv(p,q) n = 31494③、一个传递函数模型，可以由下面的命令输入：32()34p s s s =++2 ()(321)(4)n s s s s =+++325()345 s G s s s s +=+++ >>num=[15];den=[1345]; >>G=tf(num,den) Transfer function: s +5 --------------------- s^3+3s^2+4s +5 ④、如下图所示，前向传递函数为G （S ） ,反馈回路传递函数为H(S)，利用feedback 计算系统的闭环传递函数 程序如下： >>numg=[1];deng=[50000]; >>numh=[11];denh=[12]; >>[num,den]=feedback(numg,deng,numb,denh,-1); >>[num,den]=feedback(numg,deng,numh,denh,-1); >>G=tf(num,den) () R S ???→ 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 研究生课程考试答题纸 研究生学院 考核类型：A（）闭卷考试（80%）+平时成绩（20%）； B（）闭卷考试（50%）+ 课程论文（50%）； 一、以图示的方式详细说明连续小波变换（CWT）的运算过程，分析小波变换的内涵；并阐述如何从多分辨率（MRA）的角度构造正交小波基。（20分） 二、综述小波变换理论与工程应用方面的研究进展，不少于3000字。（25分） 三、运用MATLAB中的小波函数和小波工具箱，分别对taobao.wav语音信号在加噪之后的taobao_noise.wav信号进行降噪处理，要求列出程序、降噪结果及降 噪的理论依据。（25分） 四、平时成绩。（30分） 一、论述 1. 连续小波变换 将任意2 ()L R 空间中函数(t)f 在小波基下展开，称这种展开为函数(t)f 的连续小波变换(CWT), 其表达式为,T (,)(),()()()f a R t W a f t t f t dt a τττψψ-=<>=?，其中a 为尺度因子，表示与频率相关的伸缩，b 为时间平移因子。其中,()(),0,a t t a R a ττψτ-= >∈为窗口函数也是小波母函数。 任意函数在某一尺度a 、平移点τ上的小波变换系数，实质上表征的是在τ位置处，时 间段a t ?上包含在中心频率为 0a ω、带宽为a ω?频窗内的频率分量大小。随着尺度a 的变化，对应窗口中心频率0a ω及带宽为a ω?也发生变化。小波变换是一种便分辨率的时频联合分析方法，当分析低频信号时，其时间窗很大，而分析高频信号时，其时间窗减小。这恰恰符合实际问题中高频信号的持续时间短、低频信号持续时间长的自然规律。 尺度伸缩，对波形的尺度伸缩就是在时间轴上对信号进行压缩和伸展。在不同尺度下， MATLAB优化工具箱 1 工具箱概述 1.1 功能 （1）求解无约束条件非线性极小值； （2）求解约束条件下非线性极小值，包括目标逼近问题、极大-极小值问题和半无限极小值问题； （3）求解二次规划和线性规划问题； （4）非线性最小二乘逼近和曲线拟合； （5）非线性系统的方程求解； （6）约束条件下的线性最小二乘优化； （7）求解复杂结构的大规模优化问题。 1.2 工具箱的新特色 MATLAB R2008b使用的是4.1版本的优化工具箱，较3.x的变化在于： （1）fmincon、fminimax和fgoalattain中引入了并行机制，加快梯度计算速度； （2）函数gatool和pserchtool整合到优化工具箱GUI中； （3）函数fmincon的求解器中新增内点算法； （4）提供了KNITRO优化库的接口； （5）函数lsqcurvefit、lsqnonlin和fsolve的优化选项参数PrecondBandWinth默认值由0变为inf； （6）优化选项参数TolConSQP的默认值改为1e-6； （7）输出结构中引入了参数constrviolation。 2 工具箱函数 常用函数： 输入参数中可以用options，用于所有函数，其中包括有一下参数。 （1）Display：结果显示方式，off不显示，iter显示每次迭代的信息，final为最终结果，notify只有当求解不收敛的时候才显示结果。 （2）MaxFunEvals：允许函数计算的最大次数，取值为正整数。 （3）MaxIter：允许迭代的最大次数，正整数。 （4）TolFun：函数值（计算结果）精度，正整数。 （5）TolX：自变量的精度，正整数。 而且可以用函数optimset创建和修改。 模型输入时需要注意问题： （1）目标函数最小化； Ｔoolbox工具箱 序号工具箱备注 一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 Symbolic Math Toolbox?提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利用符号运算表达式为MATLAB?、Simulink?和Simscape?生成代码。 Symbolic Math Toolbox 包含MuPAD?语言，并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。此外，还可以使用MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。 你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 Curve Fitting Toolbox?提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法，比如样条、插值和平滑。 在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘图、插值和外推，估计置信区间，计算积分和导数。 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 Optimization Toolbox?提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件的函数。工具箱中包括了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二乘的求解器。您可以使用这些求解器寻找连续与离散优化问题的解决方案、执行折衷分析、以及将优化的方法结合到其算法和应用程序中。 6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 Global Optimization Toolbox 所提供的方法可为包含多个极大值或极小值的问题搜索全局解。它包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法和模拟退火求解器。对于目标 MATLAB函数大全 Matlab有没有求矩阵行数/列数/维数的函数？ ndims(A)返回A的维数 size(A)返回A各个维的最大元素个数 length(A)返回max(size(A)) [m,n]=size(A)如果A是二维数组，返回行数和列数nnz(A)返回A中非0元素的个数 MATLAB的取整函数:fix(x), floor(x) :,ceil(x) , round(x) (1)fix(x) : 截尾取整. >> fix( [3.12 -3.12]) ans = 3 -3 (2)floor(x):不超过x 的最大整数.(高斯取整) >> floor( [3.12 -3.12]) ans = 3 -4 (3)ceil(x) : 大于x 的最小整数>> ceil( [3.12 -3.12]) ans = 4 -3 (4)四舍五入取整 >> round(3.12 -3.12) ans = >> round([3.12 -3.12]) ans = 3 -3 >> 如何用matlab生成随机数函数 rand(1) rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵(现成的函数) 另外: Matlab随机数生成函数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 Matlab小波工具箱的使用1 (2011-11-10 20:12:39) 转载▼ 标签： 分类：学科知识 小波分析 连续小波变换 尺度 系数 信号 最近想尝试一下小波的用法，就这matlab的帮助尝试了一下它的例子，顺便翻译了一下帮助的内容，发现matlab帮助做的确实不错，浅显易懂！现把翻译的文档写出来吧，想学习的共同学习吧！ 小波工具箱简介 小波工具箱包含了图像化的工具和命令行函数，它可以实现如下功能： l 测试、探索小波和小波包的特性 l 测试信号的统计特性和信号的组分 l 对一维信号执行连续小波变换 l 对一维、二维信号执行离散小波分析和综合 l 对一维、二维信号执行小波包分解（参见帮助Using Wavelet Packets） l 对信号或图像进行压缩、去噪 另外，工具箱使用户更方便的展示数据。用户可以做如下选择： l 显示哪个信号 l 放大感兴趣的区域 l 配色设计来显示小波系数细节 工具箱可以方便的导入、导出信息到磁盘或matlab工作空间。具体详见File Menu Options 一维连续小波分析 这一部分来测试连续小波分析的特性。连续小波分析只需要一个小波函数cwt。在这一部分将学到如下内容： l 加载信号 l 对信号执行连续小波变换 l 绘制小波系数 l 绘制指定尺度的小波系数 l 绘制整个尺度小波系数中的最大值 l 选择显示方式 l 在尺度和伪频率之间切换 l 细节放大 l 在普通或绝对模式下显示系数 l 选择执行小波分析的尺度 使用命令行执行连续小波分析 这个例子是一个包含噪声的正弦波 1. 加载信号 load noissin 可以使用whos显示信号信息 2. 执行连续小波变换 c = cwt(noissin,1:48,'db4'); 函数cwt的参数分别为分析的信号、分析的尺度和使用的小波。返回值c包含了在各尺度下的小波系数。对于这里，c是一个48x1000的矩阵，每一行与一个尺度相关。 3. 绘制小波系数 摘要本文从计算机语言、数学建模、网络控制系统仿真与结构化思维等方面阐述了半年来学习Matlab的心得体会与感想。由于个人知识有限在部分细节问题的理解上可能存有偏差还请老师批评指正不吝赐教。关键词Matlab语言数学建模软件网络控制系统仿真 结构化思维 - 1 - 学习Matlab快半个学期了虽然还有很多问题不是很清楚但通过实践学习我对于Matlab总算有个整体的理解而且每次上机操作都会有一定的收获和感想下面就谈谈我个人对于Matlab的一些看法。 Matlab语言 Matlab和其它语言不一样我这个学期学习的是C语言另外对于Action Script、HTML、php语言也接触过一些。C语言主要是面向过程的它的灵活性比较强可根据自己的意图编辑程序但所耗费的时间和精力比较大。例如定义变量就分为int、float、char等类型十分麻烦而Action Script与php就显得比较随意不必纠结于哪一种类型的变量比如定义Var number3Var playtrue即可。相对于前两者而言Matlab则显得更为灵活与快捷它是一门解释性语言能自动将高级语言翻译成机器语言。比如求tf2当t012345时tf的值。如果使用C语言则需要定义变量调用math函数还要应用for循环、输出函数而Matlab则不然只需输入t0:5f2.t然后回车即可。另外Matlab还配有许多常用公式操作起来十分方便例如想求出223tftftytyty在10y10y时的零输入响应应用dsolve 函数只需输入xdsolveD2y3Dy2y0y01Dy01 回车即得结果x3exp-t-2exp-2t。或许也正是Matlab语言简洁、优化的特点才使得它在学术界被广泛应用吧。 数学建模 对于数学建模而言Matlab是一款相当不错的建模辅助工具因为Matlab中有统计函数线性分析函数插值函数非线性分析函数等等这些数模必备的函数而且Matlab强大的绘图功能可使很多数学演算过程变得可视化。这些对于分析问题都很有帮助。虽然我们学习的Matlab是电子信息工程方向的但在下个学期班里的大部分同学都要参加数模竞赛 [转]MATLAB 主要函数（一） (2008-05-11 17:09:43) 转载 标签： 分类：ＩＴ matlab 函数 杂谈 MATLAB主要函数指令表（按功能分类）原贴地址:https://www.doczj.com/doc/b414600147.html,/casularm/archive/2007/04/20/1572638.aspx 1常用指令(General Purpose Commands) 1.1通用信息查询(General information) demo 演示程序 help 在线帮助指令 helpbrowser 超文本文档帮助信息 helpdesk 超文本文档帮助信息 helpwin 打开在线帮助窗 info MATLAB 和MathWorks 公司的信息 subscribe MATLAB 用户注册 ver MATLAB 和TOOLBOX 的版本信息 version MATLAB 版本 whatsnew 显示版本新特征 1.2工作空间管理(Managing the workspace) clear 从内存中清除变量和函数 exit 关闭MATLAB load 从磁盘中调入数据变量 pack 合并工作内存中的碎块 quit 退出MATLAB save 把内存变量存入磁盘 who 列出工作内存中的变量名 whos 列出工作内存中的变量细节 workspace 工作内存浏览器 1.3管理指令和函数(Managing commands and functions) edit 矩阵编辑器 edit 打开M 文件 inmem 查看内存中的P 码文件 mex 创建MEX 文件 open 打开文件 pcode 生成P 码文件 type 显示文件内容 what 列出当前目录上的M、MAT、MEX 文件 which 确定指定函数和文件的位置 1.4搜索路径的管理(Managing the seach patli) addpath 添加搜索路径 rmpath 从搜索路径中删除目录 path 控制MATLAB 的搜索路径 pathtool 修改搜索路径 1.5指令窗控制(Controlling the command window) beep 产生beep 声 echo 显示命令文件指令的切换开关 diary 储存MATLAB 指令窗操作内容 format 设置数据输出格式 more 命令窗口分页输出的控制开关 1.6操作系统指令(Operating system commands) cd 改变当前工作目录 computer 计算机类型 copyfile 文件拷贝 delete 删除文件 dir 列出的文件 dos 执行dos 指令并返还结果 (2011-11-10 20:12:39) 转载▼ 分类：学科知识 标签： 小波分析 连续小波变换 尺度 系数 信号 最近想尝试一下小波的用法，就这matlab的帮助尝试了一下它的例子，顺便翻译了一下帮助的内容，发现matlab帮助做的确实不错，浅显易懂！现把翻译的文档写出来吧，想学习的共同学习吧！ 小波工具箱简介 小波工具箱包含了图像化的工具和命令行函数，它可以实现如下功能： l 测试、探索小波和小波包的特性 l 测试信号的统计特性和信号的组分 l 对一维信号执行连续小波变换 l 对一维、二维信号执行离散小波分析和综合 l 对一维、二维信号执行小波包分解（参见帮助Using Wavelet Packets） l 对信号或图像进行压缩、去噪 另外，工具箱使用户更方便的展示数据。用户可以做如下选择： l 显示哪个信号 l 放大感兴趣的区域 l 配色设计来显示小波系数细节 工具箱可以方便的导入、导出信息到磁盘或matlab工作空间。具体详见File Menu Options 一维连续小波分析 这一部分来测试连续小波分析的特性。连续小波分析只需要一个小波函数cwt。在这一部分将学到如下内容： l 加载信号 l 对信号执行连续小波变换 l 绘制小波系数 l 绘制指定尺度的小波系数 l 绘制整个尺度小波系数中的最大值 l 选择显示方式 l 在尺度和伪频率之间切换 l 细节放大 l 在普通或绝对模式下显示系数 l 选择执行小波分析的尺度 使用命令行执行连续小波分析 这个例子是一个包含噪声的正弦波 1. 加载信号 load noissin 可以使用whos显示信号信息 2. 执行连续小波变换 c = cwt(noissin,1:48,'db4'); 函数cwt的参数分别为分析的信号、分析的尺度和使用的小波。返回值c包含了在各尺度下的小波系数。对于这里，c是一个48x1000的矩阵，每一行与一个尺度相关。 3. 绘制小波系数 cwt函数可以接受第四个参数，来指定函数在执行结束后是否绘制连续小波变换系数的绝对值。另外还可以接受更多的参数来定义显示的不同特性，详见cwt函数。如下面的语句绘制系数结果 c = cwt(noissin,1:48,'db4','plot'); 4. 选择分析的尺度 cwt函数的第二个参数可以设定任意小波分析的尺度，只要这些尺度满足如下要求 l 所有尺幅必须为正实数 l 尺度的增量必须为正 l 最高的尺度不能超过由信号决定的一个最大值 如下面的代码可以执行从2开始的偶数尺度计算 c = cwt(noissin,2:2:128,'db4','plot'); 显示结果如下 这幅图像很明确的表示出了信号的周期性。 使用图形接口做连续小波分析 1、求组合数 C，则输入： 求k n nchoosek(n,k) 例：nchoosek(4,2) = 6. 2、求阶乘 求n!.则输入： Factorial(n). 例：factorial(5) = 120. 3、求全排列 perms(x). 例：求x = [1,2,3]; Perms(x)，输出结果为： ans = 3 2 1 3 1 2 2 3 1 2 1 3 1 2 3 1 3 2 4、求指数 求a^b：Power(a,b) ; 例：求2^3 ; Ans = pow(2,3) ; 5、求行列式 求矩阵A的行列式：det(A); 例：A=[1 2;3 4] ; 则det(A) = -2 ; 6、求矩阵的转置 求矩阵A的转置矩阵：A’ 转置符号为单引号. 7、求向量的指数 求向量p=[1 2 3 4]'的三次方：p.^3 例： p=[1 2 3 4]' A=[p,p.^2,p.^3,p.^4] 结果为： 注意：在p 与符号”^”之间的”.”不可少. 8、求自然对数 求ln(x)：Log(x) 例：log(2) = 0.6931 9、求矩阵的逆矩阵 求矩阵A 的逆矩阵：inv(A) 例：a= [1 2;3 4]; 则 10、多项式的乘法运算 函数conv(p1,p2)用于求多项式p1和p2的乘积。这里，p1、p2是两个多项式系数向量。 例2-2 求多项式43810x x +-和223x x -+的乘积。 命令如下： p1=[1,8,0,0,-10]; p2=[2,-1,3]; c=conv(p1,p2) 11、多项式除法 函数[q ，r]=deconv(p1，p2)用于多项式p1和p2作除法运算，其中q 返回多项式p1除以p2的商式，r 返回p1除以p2的余式。这里，q 和r 仍是多项式系数向量。 例2-3 求多项式43810x x +-除以多项式223x x -+的结果。 命令如下： p1=[1,8,0,0,-10]; p2=[2,-1,3]; [q,r]=deconv(p1,p2) 12、求一个向量的最大值 求一个向量x 的最大值的函数有两种调用格式，分别是： sort (排序) xlsread ( exl文件导入) load （txt 文件，mat文件等导入） 附录Ⅰ工具箱函数汇总 Ⅰ.1 统计工具箱函数 表Ⅰ-1 概率密度函数 函数名对应分布的概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函数 binopdf 二项分布的概率密度函数 chi2pdf 卡方分布的概率密度函数 exppdf 指数分布的概率密度函数 fpdf f分布的概率密度函数 gampdf 伽玛分布的概率密度函数 geopdf 几何分布的概率密度函数 hygepdf 超几何分布的概率密度函数normpdf 正态（高斯）分布的概率密度函数lognpdf 对数正态分布的概率密度函数nbinpdf 负二项分布的概率密度函数 ncfpdf 非中心f分布的概率密度函数nctpdf 非中心t分布的概率密度函数 ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函数poisspdf 泊松分布的概率密度函数 raylpdf 雷利分布的概率密度函数 tpdf 学生氏t分布的概率密度函数unidpdf 离散均匀分布的概率密度函数unifpdf 连续均匀分布的概率密度函数weibpdf 威布尔分布的概率密度函数 表Ⅰ-2 累加分布函数 函数名对应分布的累加函数 betacdf 贝塔分布的累加函数 binocdf 二项分布的累加函数 chi2cdf 卡方分布的累加函数 expcdf 指数分布的累加函数 fcdf f分布的累加函数 gamcdf 伽玛分布的累加函数 geocdf 几何分布的累加函数 hygecdf 超几何分布的累加函数 logncdf 对数正态分布的累加函数 nbincdf 负二项分布的累加函数 ncfcdf 非中心f分布的累加函数 nctcdf 非中心t分布的累加函数 ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函数 normcdf 正态（高斯）分布的累加函数 poisscdf 泊松分布的累加函数 raylcdf 雷利分布的累加函数 tcdf 学生氏t分布的累加函数 unidcdf 离散均匀分布的累加函数 unifcdf 连续均匀分布的累加函数 weibcdf 威布尔分布的累加函数 表Ⅰ-3 累加分布函数的逆函数 函数名对应分布的累加分布函数逆函数 betainv 贝塔分布的累加分布函数逆函数 binoinv 二项分布的累加分布函数逆函数 chi2inv 卡方分布的累加分布函数逆函数 expinv 指数分布的累加分布函数逆函数 finv f分布的累加分布函数逆函数 gaminv 伽玛分布的累加分布函数逆函数 geoinv 几何分布的累加分布函数逆函数hygeinv 超几何分布的累加分布函数逆函数logninv 对数正态分布的累加分布函数逆函数nbininv 负二项分布的累加分布函数逆函数ncfinv 非中心f分布的累加分布函数逆函数nctinv 非中心t分布的累加分布函数逆函数 ncx2inv 非中心卡方分布的累加分布函数逆函数icdf norminv 正态（高斯）分布的累加分布函数逆函数poissinv 泊松分布的累加分布函数逆函数 raylinv 雷利分布的累加分布函数逆函数 tinv 学生氏t分布的累加分布函数逆函数unidinv 离散均匀分布的累加分布函数逆函数unifinv 连续均匀分布的累加分布函数逆函数weibinv 威布尔分布的累加分布函数逆函数 表Ⅰ-4 随机数生成器函数 函数含义 *:小波通用函数 Allnodes 计算树结点 appcoef 提取一维小波变换低频系数 appcoef2 提取二维小波分解低频系数 bestlevt 计算完整最佳小波包树 besttree 计算最佳(优)树 *biorfilt 双正交样条小波滤波器组 biorwavf 双正交样条小波滤波器 *centfrq 求小波中心频率 cgauwavf Complex Gaussian小波 cmorwavf coiflets小波滤波器 cwt 一维连续小波变换 dbaux Daubechies小波滤波器计算 dbwavf Daubechies小波滤波器 dbwavf(W) W='dbN' N=1,2,3,...,50 ddencmp 获取默认值阈值(软或硬)熵标准 depo2ind 将深度-位置结点形式转化成索引结点形式 detcoef 提取一维小波变换高频系数 detcoef2 提取二维小波分解高频系数 disp 显示文本或矩阵 drawtree 画小波包分解树(GUI) dtree 构造DTREE类 dwt 单尺度一维离散小波变换 dwt2 单尺度二维离散小波变换 dwtmode 离散小波变换拓展模式 *dyaddown 二元取样 *dyadup 二元插值 entrupd 更新小波包的熵值 fbspwavf B样条小波 gauswavf Gaussian小波 get 获取对象属性值 idwt 单尺度一维离散小波逆变换 idwt2 单尺度二维离散小波逆变换 ind2depo 将索引结点形式转化成深度—位置结点形式 *intwave 积分小波数 isnode 判断结点是否存在 istnode 判断结点是否是终结点并返回排列值 iswt 一维逆SWT(Stationary Wavelet Transform)变换 iswt2 二维逆SWT变换 leaves Determine terminal nodes mexihat 墨西哥帽小波 meyer Meyer小波 meyeraux Meyer小波辅助函数 morlet Morlet小波 nodease 计算上溯结点 优化工具箱的使用 MATLAB的优化工具箱提供了各种优化函数，这些优化函数可以通过在命令行输入相应的函数名加以调用；此外为了使用方便，MATLAB还提供了图形界面的优化工具（GUI Optimization tool）。 1 GUI优化工具 1.1 GUI优化工具的启动 有两种启动方法： （1）在命令行输入optimtool； （2）在MATLAB主界面单击左下角的“Start”按钮，然后依次选择“Toolboxes→Optimization→Optimization tool” 1.2 GUI优化工具的界面 界面分为三大块： 左边（Problem Setup and Results）为优化问题的描述及计算结果显示； 中间（Options）为优化选项的设置； 右边（Quick Reference）为帮助。为了界面的简洁，可以单击右上角“<<”、“>>”的按钮将帮助隐藏或显示。 1、优化问题的描述及计算结果显示 此板块主要包括选择求解器、目标函数描述、约束条件描述等部分。 选择合适的求解器以及恰当的优化算法，是进行优化问题求解的首要工作。 ?Solver：选择优化问题的种类，每类优化问题对应不同的求解函数。 ?Algorithm：选择算法，对于不同的求解函数，可用的算法也不同。 Problem框组用于描述优化问题，包括以下内容： ?Objective function: 输入目标函数。 ?Derivatives: 选择目标函数微分（或梯度）的计算方式。 ?Start point: 初始点。 Constraints框组用于描述约束条件，包括以下内容： ?Linear inequalities: 线性不等式约束，其中A为约束系数矩阵，b代表约束向量。 ?Linear equalities: 线性等式约束，其中Aeq为约束系数矩阵，beq代表约束向量。 ?Bounds: 自变量上下界约束。 ?Nonlinear Constraints function; 非线性约束函数。 ?Derivatives: 非线性约束函数的微分（或梯度）的计算方式。 Run solver and view results框组用于显示求解过程和结果。 （对于不同的优化问题类型，此板块可能会不同，这是因为各个求解函数需要的参数个数不一样，如Fminunc 函数就没有Constraints框组。） 1概述安装介绍(略)。 2 矩阵和数组 2.1 创建特殊矩阵函数 Compan 伴随矩阵Diag 对角矩阵Eye 单位矩阵Gallery 测试矩阵Hadamard hadamard矩阵Hilb hilb矩阵Invhilb invhilb矩阵 Magic魔方矩阵Ones 全一矩阵Rand均匀分布随机矩阵 Randn 正态分布随机矩阵Rosser经典对称特征测试矩阵 Wilkinson wilkinson特征值测试矩阵Zeros 全零矩阵 注：diag（A，n）以向量A为主对角线为基准偏移n个位置。 2.2 矩阵连接 水平c=[a,b]或者c=[a b] 垂直c=[a;b] 连接函数（1）Cat 指定方向；（2）Cat（1，a，b）水平；（3）Cat（2，a，b）垂直；（4）Horzcat 水平方向；（5）Vertcat 垂直方向（6）Repmat 对现有矩阵复制粘贴（7）Blkdiag 以对角阵方式重组。 2.3 改变矩阵形状 Reshape 制定行列重排；Rot90 逆时针90；Filplr 垂直方向为轴旋转180；Flipud 水平方向为轴旋转180；Flipdim 指定方向为轴翻转矩阵 2.4 向量生成函数 Linspace(a，b)首尾为a，b的100个数；Linspace（a，b，n） Logspace（a，b）以10为底；Logspace（a，b，n）；Logspace（a，pi） 2.5 矩阵信息的获取 Isempty 判断为空；Isscalar 判断为标量；Isvector 判断向量；Issparse 判断稀疏矩阵；Isa 判断指定数据类型；Iscell 判断元胞数组类型；Iscellstr 元胞字符串数组类型；Isfloat 判断浮点数；Isinteger 判断整形类型；Islogical 判断逻辑类型Isnumeric 判断数值类型；Isreal 判断实数类型；Isstruct 判断结构体类型；Length 最长维长度；Ndims 维数；Numel 元素个数；Size 指定维长度 3 数据类型(完整版)MATLAB常用函数大全
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