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matlab小波变换函数说明

matlab小波变换函数说明
matlab小波变换函数说明

Matlab 1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

Matlab 函数fft、fft2 和fftn 分别可以实现一维、二维和N 维DFT 算法;而函数ifft、ifft2 和i fftn 则用来计算反DFT 。这些函数的调用格式如下:

A=fft(X,N,DIM)

其中,X 表示输入图像;N 表示采样间隔点,如果X 小于该数值,那么Matlab 将会对X 进行零填充,否则将进行截取,使之长度为N ;DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

A=fft2(X,MROWS,NCOLS)

其中,MROWS 和NCOLS 指定对X 进行零填充后的X 大小。别可以实现一维、二维和N 维DF T

A=fftn(X,SIZE)

其中,SIZE 是一个向量,它们每一个元素都将指定X 相应维进行零填充后的长度。

函数ifft、ifft2 和ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。

别可以实现一维、二维和N 维DFT

例子:图像的二维傅立叶频谱

1. 离散傅立叶变换的Matlab实现% 读入原始图像

I=imread('lena.bmp');函数fft、fft2 和fftn 分

imshow(I)

% 求离散傅立叶频谱

J=fftshift(fft2(I));

figure;别可以实现一维、二维和N 维DFT

imshow(log(abs(J)),[8,10])

2. 离散余弦变换的Matlab 实现Matlab

2.1. dct2 函数

功能:二维DCT 变换Matlab

格式:B=dct2(A)

B=dct2(A,m,n)

B=dct2(A,[m,n])函数fft、fft2 和fftn 分

说明:B=dct2(A) 计算A 的DCT 变换B ,A 与 B 的大小相同;B=dct2(A,m,n) 和B=dct2(A, [m,n]) 通过对A 补0 或剪裁,使B 的大小为m×n。

2.2. dict2 函数

功能:DCT 反变换

格式:B=idct2(A)

B=idct2(A,m,n)别可以实现一维、二维和N 维DFT

B=idct2(A,[m,n])

说明:B=idct2(A) 计算A 的DCT 反变换B ,A 与 B 的大小相同;B=idct2(A,m,n) 和B=idct 2(A,[m,n]) 通过对A 补0 或剪裁,使B 的大小为m×n。

Matlab

2.3. dctmtx函数

功能:计算DCT 变换矩阵

格式:D=dctmtx(n)

说明:D=dctmtx(n) 返回一个n×n 的DCT 变换矩阵,输出矩阵D 为double 类型。

1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

3. 图像小波变换的Matlab 实现函数fft、fft2 和fftn 分

3.1 一维小波变换的Matlab 实现

(1) dwt 函数Matlab

功能:一维离散小波变换

格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')

[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和N 维DFT

说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数'wname' 对信号X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数

功能:一维离散小波反变换

格式:X=idwt(cA,cD,'wname')

X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)

X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数fft、fft2 和fftn 分

X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)

说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量cA 和细节分量cD 经小波反变换重构原始信号X 。'wname' 为所选的小波函数

X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器Lo_R 和Hi_R 经小波反变换重构原始信号X 。X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号X 中心附近的L 个点。

1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

3.2 二维小波变换的Matlab 实现

二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和N 维DFT

-------------------------------------------------

函数名函数功能

---------------------------------------------------

dwt2 二维离散小波变换

wavedec2 二维信号的多层小波分解

idwt2 二维离散小波反变换Matlab

waverec2 二维信号的多层小波重构

wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号

upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量

appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量

upwlev2 二维小波分解的单层重构1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

dwtpet2 二维周期小波变换

idwtper2 二维周期小波反变换

-------------------------------------------------------------函数fft、fft2 和fftn 分

(1) wcodemat 函数

功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数fft、fft2 和fftn 分

格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)

Y=wcodemat(X,NB,OPT)

Y=wcodemat(X,NB)

Y=wcodemat(X)

说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵X 的编码矩阵Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为0~NB,缺省值NB=16;

OPT 指定了编码的方式(缺省值为'mat'),即:别可以实现一维、二维和N 维DFT

OPT='row' ,按行编码

OPT='col' ,按列编码

OPT='mat' ,按整个矩阵编码函数fft、fft2 和fftn 分

ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为'1'),即:

ABSOL=0 时,返回编码矩阵

ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值ABS(X)1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

(2) dwt2 函数

功能:二维离散小波变换

格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')

[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)

说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数'wname' 对二维信号X 进行二维离散小波变幻;cA,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV, cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D 和Hi_D 分解信号X 。1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

(3) wavedec2 函数

功能:二维信号的多层小波分解1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

格式:[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')

[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)

说明:[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') 使用小波基函数'wname' 对二维信号X 进行N 层分解;[C, S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D 和Hi_D 分解信号X 。别可以实现一维、二维和N 维DFT

(4) idwt2 函数

功能:二维离散小波反变换函数fft、fft2 和fftn 分

格式:X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')

X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)

X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)别可以实现一维、二维和N 维DFT

X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)

说明:X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号cA 和细节信号cH、cH、cV、c D 经小波反变换重构原信号X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器L o_R 和Hi_R 重构原信号X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S) 和X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的S 个数据点。

(5) waverec2 函数

说明:二维信号的多层小波重构

格式:X=waverec2(C,S,'wname')

X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)

说明:X=waverec2(C,S,'wname') 由多层二维小波分解的结果C、S 重构原始信号X ,'wname' 为使用的小波基函数;X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器Lo_R 和Hi_R 重构原信号。

Allnodes 计算树结点函数fft、fft2 和fftn 分

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别可以实现一维、二维和N 维DFT

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Matlab

*centfrq 求小波中心频率

cgauwavf Complex Gaussian小波

cmorwavf coiflets小波滤波器1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

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 别可以实现一维、二维和N 维DFT

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Matlab

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) 别可以实现一维、二维和N 维DFT 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别可以实现一维、二维和N 维DFT dwtmode 离散小波变换拓展模式

*dyaddown 二元取样

*dyadup 二元插值1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

entrupd 更新小波包的熵值

fbspwavf B样条小波

gauswavf Gaussian小波Matlab

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Matlab

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Matlab

leaves Determine terminal nodes

mexihat 墨西哥帽小波

meyer Meyer小波别可以实现一维、二维和N 维DFT

meyeraux Meyer小波辅助函数

morlet Morlet小波

nodease 计算上溯结点

nodedesc 计算下溯结点(子结点)

nodejoin 重组结点

nodepar 寻找父结点别可以实现一维、二维和N 维DFT

nodesplt 分割(分解)结点

noleaves Determine nonterminal nodes

ntnode Number of terminal nodes函数fft、fft2 和fftn 分ntree Constructor for the class NTREE

*orthfilt 正交小波滤波器组

plot 绘制向量或矩阵的图形

*qmf 镜像二次滤波器

rbiowavf Reverse biorthogonal spline wavelet filters

read 读取二进制数据函数fft、fft2 和fftn 分

readtree 读取小波包分解树

*scal2frq Scale to frequency

set Matlab

shanwavf Shannon wavelets

swt 一维SWT(Stationary Wavelet Transform)变换

swt2 二维SWT变换

symaux Symlet wavelet filter computation.

symwavf Symlets小波滤波器

thselect 信号消噪的阈值选择

thodes References

treedpth 求树的深度

treeord 求树结构的叉数函数fft、fft2 和fftn 分

upcoef 一维小波分解系数的直接重构

upcoef2 二维小波分解系数的直接重构

upwlev 单尺度一维小波分解的重构函数fft、fft2 和fftn 分

upwlev2 单尺度二维小波分解的重构

wavedec 单尺度一维小波分解

wavedec2 多尺度二维小波分解Matlab

wavedemo 小波工具箱函数demo

*wavefun 小波函数和尺度函数

*wavefun2 二维小波函数和尺度函数别可以实现一维、二维和N 维DFT wavemenu 小波工具箱函数menu图形界面调用函数

*wavemngr 小波管理函数

waverec 多尺度一维小波重构1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

waverec2 多尺度二维小波重构

wbmpen Penalized threshold for wavelet 1-D or 2-D de-noising

wcodemat 对矩阵进行量化编码1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

wdcbm Thresholds for wavelet 1-D using Birge-Massart strategy wdcbm2 Thresholds for wavelet 2-D using Birge-Massart strategy wden 用小波进行一维信号的消噪或压缩

wdencmp De-noising or compression using wavelets

wentropy 计算小波包的熵

wextend Extend a vector or a matrix

*wfilters 小波滤波器

wkeep 提取向量或矩阵中的一部分

*wmaxlev 计算小波分解的最大尺度1. 离散傅立叶变换的Matlab实现wnoise 产生含噪声的测试函数数据

wnoisest 估计一维小波的系数的标准偏差

wp2wtree 从小波包树中提取小波树 1. 离散傅立叶变换的Matlab实现wpcoef 计算小波包系数

wpcutree 剪切小波包分解树

wpdec 一维小波包的分解函数fft、fft2 和fftn 分

wpdec2 二维小波包的分解

wpdencmp 用小波包进行信号的消噪或压缩

wpfun 小波包函数函数fft、fft2 和fftn 分

wpjoin 重组小波包

wprcoef 小波包分解系数的重构

wprec 一维小波包分解的重构1. 离散傅立叶变换的Matlab实现

wprec2 二维小波包分解的重构

wpsplt 分割(分解)小波包

wpthcoef 进行小波包分解系数的阈值处理函数fft、fft2 和fftn 分

wptree 显示小波包树结构

wpviewcf Plot the colored wavelet packet coefficients.

wrcoef 对一维小波系数进行单支重构别可以实现一维、二维和N 维DFT wrcoef2 对二维小波系数进行单支重构

wrev 向量逆序

write 向缓冲区内存写进数据

wtbo Constructor for the class WTBO

wthcoef 一维信号的小波系数阈值处理

wthcoef2 二维信号的小波系数阈值处理1. 离散傅立叶变换的Matlab实现wthresh 进行软阈值或硬阈值处理

wthrmngr 阈值设置管理

wtreemgr 管理树结构Matlab

(完整版)MATLAB常用函数大全

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

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

Matlab函数大全(第一版)

MatLab函数大全 一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。 2、who可以查看当前工作空间变量名,whos可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键快捷键说明 方向上键Ctrl+P返回前一行输入 方向下键Ctrl+N返回下一行输入 方向左键Ctrl+B光标向后移一个字符 方向右键Ctrl+F光标向前移一个字符 Ctrl+方向右键Ctrl+R光标向右移一个字符 Ctrl+方向左键Ctrl+L光标向左移一个字符 home Ctrl+A光标移到行首 End Ctrl+E光标移到行尾 Esc Ctrl+U清除一行 Del Ctrl+D清除光标所在的字符 Backspace Ctrl+H删除光标前一个字 符Ctrl+K删除到行尾 Ctrl+C中断正在执行的命令 4、clc可以命令窗口显示的内容,但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符: +:加,-:减, *:乘, /:除, \:左除 ^:幂,‘:复数的共轭转置,():制定运算顺序。 2、常用函数表: sin( ) 正弦(变量为弧度) Cot( ) 余切(变量为弧度)

sind( ) 正弦(变量为度数) Cotd( ) 余切(变量为度数) asin( ) 反正弦(返回弧度) acot( ) 反余切(返回弧度) Asind( ) 反正弦(返回度数) acotd( ) 反余切(返回度数) cos( ) 余弦(变量为弧度) exp( ) 指数 cosd( ) 余弦(变量为度数) log( ) 对数 acos( ) 余正弦(返回弧度) log10( ) 以10为底对数 acosd( ) 余正弦(返回度数) sqrt( ) 开方 tan( ) 正切(变量为弧度) realsqrt( ) 返回非负根 tand( ) 正切(变量为度数) abs( ) 取绝对值 atan( ) 反正切(返回弧度) angle( ) 返回复数的相位角 atand( ) 反正切(返回度数) mod(x,y) 返回x/y的余数 sum( ) 向量元素求和 3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得。 4、常用常数的值: pi3.1415926……. realmin最小浮点数,2^-1022 i虚数单位 realmax最大浮点数,(2-eps)2^1022

Matlab小波变换函数

Matlab小波函数 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 nodedesc 计算下溯结点(子结点)

matlab小波变换

matlab小波变换 Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法;而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下: A=fft(X,N,DIM) 其中,X 表示输入图像;N 表示采样间隔点,如果 X 小于该数值,那么Matlab 将会对 X 进行零填充,否则将进行截取,使之长度为 N ;DIM 表示要进行离散傅立叶变换。 A=fft2(X,MROWS,NCOLS) 其中,MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT A=fftn(X,SIZE) 其中,SIZE 是一个向量,它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。 函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 例子:图像的二维傅立叶频谱 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现% 读入原始图像 I=imread('lena.bmp');函数 fft、fft2 和 fftn 分 imshow(I) % 求离散傅立叶频谱 J=fftshift(fft2(I)); figure;别可以实现一维、二维和 N 维 DFT imshow(log(abs(J)),[8,10]) 2. 离散余弦变换的 Matlab 实现 Matlab

2.1. dct2 函数 功能:二维 DCT 变换 Matlab 格式:B=dct2(A) B=dct2(A,m,n) B=dct2(A,[m,n])函数 fft、fft2 和 fftn 分 说明:B=dct2(A) 计算 A 的 DCT 变换 B ,A 与 B 的大小相同;B=dct2(A,m,n) 和 B=dct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁,使 B 的大小为 m×n。 2.2. dict2 函数 功能:DCT 反变换 格式:B=idct2(A) B=idct2(A,m,n)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT B=idct2(A,[m,n]) 说明:B=idct2(A) 计算 A 的 DCT 反变换 B ,A 与 B 的大小相同;B=idct2(A,m,n) 和 B=idct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁,使 B 的大小为m×n。 Matlab 2.3. dctmtx函数 功能:计算 DCT 变换矩阵 格式:D=dctmtx(n) 说明:D=dctmtx(n) 返回一个n×n 的 DCT 变换矩阵,输出矩阵 D 为double 类型。 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 3. 图像小波变换的 Matlab 实现函数 fft、fft2 和 fftn 分 3.1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt 函数 Matlab

matlab常用函数索引.

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

box 框状坐标轴 break while 或for 环中断指令 brighten 亮度控制 C c capture (3版以前)捕获当前图形 cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph 直角坐标变为球坐标 cat 串接成高维数组 caxis 色标尺刻度 cd 指定当前目录 cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整 cell 创建元胞数组 cell2struct 元胞数组转换为构架数组 celldisp 显示元胞数组内容 cellplot 元胞数组内部结构图示 char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数 chi2inv 分布逆累计概率函数 chi2pdf 分布概率密度函数 chi2rnd 分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel 等位线标识 cla 清除当前轴 class 获知对象类别或创建对象 clc 清除指令窗 clear 清除内存变量和函数 clf 清除图对象 clock 时钟 colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵 colordef 设置色彩缺省值 colormap 色图 colspace 列空间的基 close 关闭指定窗口

matlab 常用函数汇总

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

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

MATLAB常用函数

另外有的txt文件还可以用load来打开其语句为 f=load('fx.txt) 字符串操作函数 1. 函数eval可以用来执行用字符串表示的表达式 2. 函数deblank可以去掉字符串末尾的所有空格 3. 函数findstr可以用来在长字符串中查找一个短的字符串,并返回相应的位置 4. 函数isstr可以用来判断变量是否为字符串 5. 函数isletter可以用来判断字符串中各个元素是否为字母 6. 函数isspace可以用来判断字符串元素是否为空格符 7. 函数lower和upper可以把字符串中的字母转为小写格式和大写格式 8. 函数strcat可以把多个字符串在水平方向上依次连接起来 9. 函数strvcat可以把多个字符串按竖直方向连接起来 10. 函数strcmp可以用来进行字符串的比较,返回1或0 11. 函数strcmpi可以用来忽略英文字母的大小写方式比较字符串 12. 函数strncmp可以用来比较字符串前N个字符是否相同 13. 函数strjust可以用来调整字符串矩阵的对齐方式 14. 函数strmatch可以用来寻找和目标字符串匹配的行 15. 函数strrep可以实现字符串的查找和替代功能 16. 函数strtok可以找出字符串第一个空格符前的字符串 17. 函数texlabel可以把字符串转换成tex软件的格式 18. 不同进制间的转换,bin2hex,bin2dec (‘字符串’);dec2hex(数)=字符串;即十进制数不为字符串,其它进制为字符串19. 函数bitget可以用来获取二进制的数位 C=bitget(A,bit),A为一个无符号整形数据 20. 函数bitset可以用来设定某个二进制数位的值 C=bitset(A,bit)指定数位的数值取反 C=bitset(A,bit,V)指定数位的数值被V替换matlab常用函数- - fliplr(a) 矩阵左右翻转 flipud(a) 矩阵上下翻转 rot90(a)矩阵逆时针旋转90度(把你的头顺时针旋转90看原数就可以知道结果了,^-^)rot90(a,k) k参数定义为逆时针旋转90*k度。 sort:将矩阵元素升序或者降序排列;默认按列,从小到大 sortrows:将行按升序排列;遵照第一列的次序。 issorted:判断矩阵是否已经排序; 1、特殊变量与常数 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 nargin 输入参数个数 nargout 输出参数的数目 nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数 realmin 最小正浮点数 varargin 实际输入的参量 varargout 实际返回的参量 2、基本数学函数 abs 绝对值和复数模长 ceil 向着无穷大舍入 complex 建立一个复数 conj 复数配对 cos,cosh 余弦,双曲余弦 csc,csch 余切,双曲余切 cot,coth 余切,双曲余切 exp 指数 fix 朝0方向取整 floor 朝负无穷取整 imag 复数值的虚部 lcm 最小公倍数 log 自然对数 log2 以2为底的对数 log10 常用对数 mod 有符号的求余

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)解读

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量; [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信 号进行分解。 (2) idwt 函数 功能:一维离散小波反变换 格式:X=idwt(cA,cD,'wname') X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经 小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。 X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。 2 二维小波变换的 Matlab 实现 二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 函数名函数功能

--------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换 wavedec2 二维信号的多层小波分解 idwt2 二维离散小波反变换 waverec2 二维信号的多层小波重构 wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwlev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换 ----------------------------------------------------------- (1) wcodemat 函数 功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分 格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) Y=wcodemat(X,NB,OPT) Y=wcodemat(X,NB) Y=wcodemat(X) 说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB,缺省值 NB=16; OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:别可以实现 一维、二维和 N 维 DFT OPT='row' ,按行编码 OPT='col' ,按列编码

(完整版)matlab函数大全最完整版

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常用函数功能介绍

1.波形产生函数 ?square函数:产生方波 ?sawtooth函数:三角波 ?sinc函数: ?diric函数: ?rectpuls函数:产生非周期的矩形波 ?tripuls函数:产生非周期的三角波 ?pulstran函数: ?chirp函数:产生线性调频余弦信号。。 2.傅里叶变换函数 ?fft函数: ?fftshift函数: ?ifft函数:傅里叶反变换 3.滤波器分析与实现函数 ?conv函数:完成向量的卷积操作。 ?impz函数:产生系统的冲击响应。 ?zplane函数:绘制系统的零极点图。 ?abs函数:计算向量的幅值 ?angle函数:返回复数向量的相位向量,如:p=angle(h),其中h为复数向量,p为相位向量 ?filter函数:例如:y=filter(b,a,x);计算输入信号x经过传递函数分子分母系数向量(降幂排列)为b,a的滤波器后的输出 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 滤波器设计与分析工具FDATool: 此为交互式滤波器设计与分析工具,通过该工具提供的交互式环境,用户可以方面的进行滤波器的设计和分析 1.FDATool启动:

在matlab命令窗口下,执行“FDATool”命令, 滤波器设计与分析工具SPTool: 1、SPTool的启动与数据导入 在matlab命令窗口中,执行“SPTool”命令,就会启动SPTool信号处理工具

matlab function非常全的 matlab 函数

一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。!dir&可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名,whos 可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键快捷键说明 方向上键Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键Ctrl+B 光标向后移一个字符 方向右键Ctrl+F 光标向前移一个字符 Ctrl+方向右键Ctrl+R 光标向右移一个字符 Ctrl+方向左键Ctrl+L 光标向左移一个字符 home Ctrl+A 光标移到行首 End Ctrl+E 光标移到行尾 Esc Ctrl+U 清除一行 Del Ctrl+D 清除光标所在的字符 Backspace Ctrl+H 删除光标前一个字符 Ctrl+K 删除到行尾 Ctrl+C 中断正在执行的命令 4、clc可以命令窗口显示的内容,但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符: +:加,-:减,*:乘,/:除,\:左除^:幂,‘:复数的共轭转置,():制定运算顺序。 2、常用函数表: sin( ) 正弦(变量为弧度) Cot( ) 余切(变量为弧度) sind( ) 正弦(变量为度数) Cotd( ) 余切(变量为度数) asin( ) 反正弦(返回弧度) acot( ) 反余切(返回弧度) Asind( ) 反正弦(返回度数) acotd( ) 反余切(返回度数) cos( ) 余弦(变量为弧度) exp( ) 指数 cosd( ) 余弦(变量为度数) log( ) 对数 acos( ) 余正弦(返回弧度) log10( ) 以10为底对数 acosd( ) 余正弦(返回度数) sqrt( ) 开方 tan( ) 正切(变量为弧度) realsqrt( ) 返回非负根 tand( ) 正切(变量为度数) abs( ) 取绝对值

用matlab小波分析的实例

1 绪论 1.1概述 小波分析是近15年来发展起来的一种新的时频分析方法。其典型应用包括齿轮变速控制,起重机的非正常噪声,自动目标所顶,物理中的间断现象等。而频域分析的着眼点在于区分突发信号和稳定信号以及定量分析其能量,典型应用包括细胞膜的识别,金属表面的探伤,金融学中快变量的检测,INTERNET的流量控制等。 从以上的信号分析的典型应用可以看出,时频分析应用非常广泛,涵盖了物理学,工程技术,生物科学,经济学等众多领域,而且在很多情况下单单分析其时域或频域的性质是不够的,比如在电力监测系统中,即要监控稳定信号的成分,又要准确定位故障信号。这就需要引入新的时频分析方法,小波分析正是由于这类需求发展起来的。 在传统的傅立叶分析中,信号完全是在频域展开的,不包含任何时频的信息,这对于某些应用来说是很恰当的,因为信号的频率的信息对其是非常重要的。但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要,所以人们对傅立叶分析进行了推广,提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法,如短时傅立叶变换,Gabor变换,时频分析,小波变换等。其中短时傅立叶变换是在傅立叶分析基础上引入时域信息的最初尝试,其基本假定在于在一定的时间窗内信号是平稳的,那么通过分割时间窗,在每个时间窗内把信号展开到频域就可以获得局部的频域信息,但是它的时域区分度只能依赖于大小不变的时间窗,对某些瞬态信号来说还是粒度太大。换言之,短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行。所以对很多应用来说不够精确,存在很大的缺陷。 而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷,具有多分辨率分析的特点,在时域和频域都有表征信号局部信息的能力,时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整,在一般情况下,在低频部分(信号较平稳)可以采用较低的时间分辨率,而提高频率的分辨率,在高频情况下(频率变化不大)可以用较低的频率分辨率来换取精确的时间定位。因为这些特定,小波分析可以探测正常信号中的瞬态,并展示其频率成分,被称为数学显微镜,广泛应用于各个时频分析领域。 全文介绍了小波变换的基本理论,并介绍了一些常用的小波函数,它们的主要性质包括紧支集长度、滤波器长度、对称性、消失矩等,都做了简要的说明。在不同的应用场合,各个小波函数各有利弊。 小波分析在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。文中给出了详细的程序范例,用MATLAB实现了基于小波变换的图像处理。

MATLAB常用函数

数字信号处理与MATLAB 实现 1. n1=[ns:nf]; x1=[zeros(1,n0-ns),1,zeros (1,nf-n0)]; %单位抽样序列的产生 2. subplot(2,2,4) 画2行2列的第4个图 3. stem(n,x) %输出离散序列,(plot 连续) 4. 编写子程序可调用 4.1 单位抽样序列)(0n n -δ生成函数impseq.m [x,m]=impseq(n0,ns,nf); %序列的起点为ns ,终点为nf ,在n=n0点处生成一个单位脉冲 n=[-5:5];x1=3*impseq(2,-5,5)-impseq(-4,-5,5) x1 = 0 -1 0 0 0 0 0 3 0 0 0 n=[-5:5];x1=3*impseq(2,-4,5)-impseq(-4,-5,4) %起点到终点长度要一致 x1 = 0 -1 0 0 0 0 3 0 0 0 4.2 单位阶跃序列)(0n n u -生成函数stepseq.m [x,n]=stepseq(no,ns,nf) %序列的起点为ns ,终点为nf ,在n=n0点处生成一个单位阶跃 4.3 两个信号相加的生成函数sigadd.m [y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2) 4.4 两个信号相乘的生成函数sigmult.m [y,n]=sigmult(x1,n1,x2,n2) 4.5 序列移位y(n)=x(n-n0)的生成函数sigshift.m [y,n]=sigshift(x,m,n0) 4.6 序列翻褶y(n)=x(-n)的生成函数sigfold.m [y,n]=sigfold(x,n) 4.7 evenodd.m 函数可以将任一给定的序列x(n)分解为xe(n)和xo(n)两部分 [xe,xo,m]=evenodd(x,n) 4.8 序列从负值开始的卷积conv_m, conv 默认从0开始 function [y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh) 有{x(n):nx1≤n ≤nx2},{h(n):nh1≤n ≤nh2}, 卷积结果序列为 {y(n):nx1+nh1≤n ≤nx2+nh2} 例. 设1132)(-++=z z z X ,1225342)(-+++=z z z z X ,求)()()(21z X z X z Y += 程序: x1=[1,2,3];n1=-1:1; x2=[2,4,3,5];n2=-2:1; [y,n]=conv_m(x1,n1,x2,n2)

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用).

MATLAB 小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1 dwt函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname' [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname' 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA 、cD 分别为近似分量和细节分量; [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。 (2 idwt 函数 功能:一维离散小波反变换 格式:X=idwt(cA,cD,'wname' X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R X=idwt(cA,cD,'wname',L函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L 说明:X=idwt(cA,cD,'wname' 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。 2 二维小波变换的 Matlab 实现 二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 函数名函数功能 --------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换 wavedec2 二维信号的多层小波分解 idwt2 二维离散小波反变换 waverec2 二维信号的多层小波重构 wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwlev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换 ----------------------------------------------------------- (1 wcodemat 函数 功能:对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式: Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL Y=wcodemat(X,NB,OPT Y=wcodemat(X,NB

小波变换的原理及matlab仿真程序讲解学习

小波变换的原理及m a t l a b仿真程序

基于小波变换的信号降噪研究 2 小波分析基本理论 设Ψ(t)∈L 2( R) ( L 2( R) 表示平方可积的实数空间,即能量有限的信号空间) , 其傅立叶变换为Ψ(t)。当Ψ(t)满足条件[4,7]: 2 () R t dw w C ψψ =<∞? (1) 时,我们称Ψ(t)为一个基本小波或母小波,将母小波函数Ψ(t)经伸缩和平移后,就可以得到一个小波序列: ,()( )a b t b t a ψ -= ,,0a b R a ∈≠ (2) 其中a 为伸缩因子,b 为平移因子。 对于任意的函数f(t)∈L 2( R)的连续小波变换为: ,(,),()( )f a b R t b W a b f f t dt a ψψ-=<>= ? (3) 其逆变换为: 211()(,)()f R R t b f t W a b dadb C a a ψ ψ+-= ?? (4) 小波变换的时频窗是可以由伸缩因子a 和平移因子b 来调节的,平移因子b,可以改变窗口在相平面时间轴上的位置,而伸缩因子b 的大小不仅能影响窗口在频率轴上的位置,还能改变窗口的形状。小波变换对不同的频率在时域上的取样步长是可调节的,在低频时,小波变换的时间分辨率较低,频率分辨率较高:在高频时,小波变换的时间分辨率较高,而频率分辨率较低。使用小波变换处理信号时,首先选取适当的小波函数对信号进行分解,其次对分解出的参

数进行阈值处理,选取合适的阈值进行分析,最后利用处理后的参数进行逆小波变换,对信号进行重构。 3 小波降噪的原理和方法 3.1 小波降噪原理 从信号学的角度看 ,小波去噪是一个信号滤波的问题。尽管在很大程度上小波去噪可以看成是低通滤波 ,但由于在去噪后 ,还能成功地保留信号特征 ,所以在这一点上又优于传统的低通滤波器。由此可见 ,小波去噪实际上是特征提取和低通滤波的综合 ,其流程框图如图所示[6]: 小波分析的重要应用之一就是用于信号消噪 ,一个含噪的一维信号模型可表示为如下形式: (k)()()S f k e k ε=+* k=0.1…….n-1 其中 ,f( k)为有用信号,s(k)为含噪声信号,e(k)为噪声,ε为噪声系数的标准偏差。 假设e(k)为高斯白噪声,通常情况下有用信号表现为低频部分或是一些比较平稳的信号,而噪声信号则表现为高频的信号,下面对 s(k)信号进行如图结构的小波分解,则噪声部分通常包含在Cd1、Cd2、Cd3中,只要对 Cd1,Cd2,Cd3作相应的小波系数处理,然后对信号进行重构即可以达到消噪的目的。

MatLab常用函数大全

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:

Matlab的常用函数及指令简单介绍

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

MatLab常见函数和运算符号解读

MatLab常见函数和运算符号 基本运算 convhull :凸壳函数 cumprod :累计积 cumsum :累计和 cumtrapz :累计梯形数值积分 delaunay :Delaunay三角化 dsearch :求最近点(这是两个有趣的函数 factor :质数分解inpolygon :搜索多边形内的点 max :最大元素 mean :平均值 median :数组的中间值 min :最小值 perms :向量所有排列组成矩阵 polyarea :多边形的面积 primes :生成质数列表 prod :数组元素积 sort :元素按升序排列 sortrows :将行按升序排列

std :标准差 sum :元素和 trapz :梯形数值积分 tsearch :搜索Delaunay三角形var :方差 voronoi :Voronoi图 del2 :Laplacian离散 diff :差分和近似微分gradient:数值梯度 corrcoef :相关系数 cov :协方差矩阵 xcorr :互相关系数 xcov :互协方差矩阵 xcorr2 :二维互相关 conv :卷积和多项式相乘conv2 :二维卷积 deconv :反卷积 filter :滤波 filter2 :二维数字滤波

傅立叶变换 abs :绝对值和模 angle :相角 cplxpair :按复共扼把复数分类 fft :一维快速傅立叶变换 fft2 :二维快速傅立叶变换 fftshit :将快速傅立叶变换的DC分量移到谱中央ifft :以为逆快速傅立叶变换 ifft2 :二维逆快速傅立叶变换 ifftn :多维逆快速傅立叶变换 ifftshift :逆fft平移 nextpow2 :最相邻的2的幂 unwrap :修正相角 cross :向量叉积 intersect:集合交集 ismember :是否集合中元素 setdiff :集合差集 setxor :集合异或(不在交集中的元素 union :两个集合的并

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