Matlab基础及其应用

一、MATLAB基础MATLAB® 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的科学计算语言和编程环境。

Matlab变量◆基本运算变量逗号、分号的意义行内编辑、注释、运算规则◆变量要求变量区分字母的大小写名字不能超过31个字符变量必须以字母开头，之后可以是任意字母、数字或者下滑线变量中不能含有标点符号。

特殊变量◆MATLAB语言中数值有多种显示形式，在缺省情况下，若数据为整数，则就以整数表示；若数据为实数，则以保留小数点后4位的精度近似表示。

MATLAB 语言提供了10种数据显示格式，常用的有下述几种格式：◆short 小数点后4位(系统默认值)◆long 小数点后14位◆short e 5位指数形式◆long e 15位指数形式矩阵的生成◆直接输入法输入矩阵时要以“[ ]”为其标识符号，矩阵的所有元素必须都在括号内。

矩阵同行元素之间由空格或逗号分隔，行与行之间用分号分隔。

矩阵大小不需要预先定义。

矩阵元素可以是运算表达式。

若“[ ]”中无元素表示空矩阵。

A=[1 2 3；4 5 6；7 8 9]◆外部文件读入法load data1.txta=xlsread('1.xls')start->matlab->import wizard◆特殊矩阵的生成◆对于一些比较特殊的矩阵（单位阵、矩阵中含1或0较多），由于其具有特殊的结构，MATLAB提供了一些函数用于生成这些矩阵。

常用的有下面几个：◆zeros(m) 生成m阶全0矩阵◆eye(m) 生成m阶单位矩阵◆ones(m) 生成m阶全1矩阵◆rand(m) 生成m阶均匀分布的随机阵◆randn(m) 生成m阶正态分布的随机矩阵◆linspace（x1,x2,n）生成线性等分向量矩阵操作矩阵下标◆MATLAB通过确认下标，可以对矩阵进行插入子块、提取子块和重排子块的操作。

◆为了提取矩阵a的第n行、第m列的元素值，使用a(n,m)可以得到。

MATLAB编程入门与应用第一章：MATLAB简介与安装1.1 MATLAB的定义与概述1.2 MATLAB的优势与应用领域1.3 MATLAB的安装与配置第二章：MATLAB基础语法2.1 MATLAB的变量与数据类型2.2 MATLAB的算术运算与逻辑运算2.3 MATLAB的控制流程语句2.4 MATLAB的函数与脚本文件第三章：向量与矩阵运算3.1 MATLAB中的向量与矩阵定义与操作3.2 常见的向量与矩阵运算函数3.3 矩阵运算的应用案例第四章：数据可视化与绘图4.1 MATLAB绘图基础4.2 MATLAB中的二维绘图函数与参数4.3 MATLAB中的三维绘图函数与参数4.4 数据可视化的应用案例第五章：数据处理与统计分析5.1 数据导入与导出5.2 数据清洗与预处理5.3 常见的数据处理与统计分析函数5.4 数据处理与统计分析的应用案例第六章：图像处理与计算机视觉6.1 图像处理基础6.2 MATLAB中的图像处理函数与工具箱6.3 图像处理与计算机视觉的应用案例第七章：信号处理与数字信号处理7.1 信号处理基础7.2 MATLAB中的信号处理函数与工具箱7.3 信号处理与数字信号处理的应用案例第八章：机器学习与深度学习8.1 机器学习与深度学习基础8.2 MATLAB中的机器学习与深度学习工具箱8.3 机器学习与深度学习的应用案例第九章：MATLAB编程技巧与调试9.1 MATLAB编程技巧与规范9.2 MATLAB中的调试方法与工具9.3 常见的MATLAB编程问题与解决方法第十章：MATLAB与其他编程语言的结合10.1 MATLAB与C/C++的结合10.2 MATLAB与Python的结合10.3 MATLAB与Java的结合第十一章：MATLAB在工程与科学领域的应用11.1 MATLAB在工程领域的应用11.2 MATLAB在科学研究中的应用11.3 MATLAB在其他领域的应用与前景展望结语通过本文的介绍，读者对MATLAB的编程入门与应用有了更加全面的了解。

matlab基础与应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解MATLAB的基本概念，掌握MATLAB编程环境的使用方法；2. 学会使用MATLAB进行基本的数据处理、分析和可视化；3. 掌握MATLAB的基本编程语法和常用函数，能够编写简单的程序解决问题；4. 了解MATLAB在工程、科学计算及数据处理领域的应用。

技能目标：1. 能够运用MATLAB进行数据输入、输出和基本运算；2. 能够运用MATLAB进行线性代数、数值计算和符号计算；3. 能够运用MATLAB进行二维和三维图形绘制，实现数据可视化；4. 能够运用MATLAB编写简单的函数和脚本，实现特定功能的程序设计。

情感态度价值观目标：1. 培养学生严谨的科学态度，注重实践操作，提高问题解决能力；2. 激发学生对计算机编程和数据分析的兴趣，培养自主学习、合作交流的能力；3. 增强学生的创新意识，鼓励将MATLAB应用于实际生活和学术研究；4. 培养学生尊重知识产权，遵循学术道德，树立正确的价值观。

课程性质：本课程为选修课，旨在让学生了解并掌握MATLAB这一工具，提高其在数据处理、分析和编程方面的能力。

学生特点：学生具备一定的数学基础和计算机操作能力，对编程和数据分析有一定兴趣。

教学要求：结合课本内容，注重理论与实践相结合，强调实际操作和问题解决能力的培养。

通过课程学习，使学生能够独立完成简单的MATLAB程序设计，并能够将其应用于实际问题的求解。

二、教学内容1. MATLAB概述- MATLAB简介- MATLAB的优势与应用领域- MATLAB的安装与界面介绍2. MATLAB基础知识- 数据类型与变量- 运算符与表达式- 控制流（循环、条件语句）- 函数与脚本文件3. MATLAB数据处理与分析- 数据导入与导出- 矩阵运算- 数据可视化- 常用数据处理函数4. MATLAB数值计算- 线性方程组求解- 非线性方程求解- 微分与积分计算- 特殊函数计算5. MATLAB符号计算- 符号表达式的创建与运算- 符号方程求解- 符号积分与微分- 符号函数绘图6. MATLAB图形与可视化- 二维图形绘制- 三维图形绘制- 图形修饰与动画制作- GUI设计与应用7. MATLAB应用案例- 工程应用案例- 科学计算案例- 数据分析案例- 其他应用案例教学内容安排与进度：按照教材章节顺序，逐步讲解MATLAB基础知识、数据处理与分析、数值计算、符号计算、图形与可视化等内容。

MATLAB指南（基础知识及其应用大全）一、 MATLAB的数值计算功能1.1 创建矩阵（分号表示换行）如A=[2,3,5;1,2,8]法1：直接输入：A=[ 2 3 4.2 -1.31 2.3 5 0.3-2 4 -1.3 4.5]法2（随机产生）：产生3×4阶随机阵A=rand ( 3, 4 )1.2．矩阵运算和数组运算两矩阵相乘、相加减A*B A+B A-B两矩阵点乘 A. *B (即对应元素相乘）矩阵求逆inv ( A )矩阵转置A'矩阵相除左除 A \ B （即A的逆阵A-1乘B ）习惯上用右除 A / B ( 即A乘B的逆阵B-1 )点除 A. / B （即A与B的对应元素相除）A. / m (A的各元素均除以m)m./A (m除以A的各元素)矩阵乘方A^p （A的正整数次方）, A. ^p (表示A的每一个元素a ij^p )基本矩阵函数：det(A) 方阵的行列式inv(A) 逆矩阵eig(A) 矩阵的特征值[v, d ]=eig(A) 矩阵的特征向量和特征值rank(A) 矩阵的秩trace(A) 矩阵的迹norm(A) 矩阵的范数a ij=A(I,j) 表示矩阵A的元素a ij a11a13a14A1=A（1：3，[1 3 4] ）表示矩阵A中第1到3行的a21a23a24第1、3、4个元素取出组成新的矩阵a31a33a34特殊矩阵zeros (m,n) 形成m×n阶零矩阵ones (m,n) 形成m×n阶全为1的矩阵eye (m,n) 形成m×n阶单位矩阵rand (m,n) 形成m×n阶随机矩阵diag(v) 对角线元素为向量v 的方阵randn (n) 形成n阶正态随机矩阵tril (A) 形成下三角矩阵triu (A) 形成上三角矩阵1A (：，2）=[ ] 删除第2列，A（:,3）=[1；2；3] 把第三列变为(1, 2, 3）A (2，：）=[ ] 删除第2行，A（3，：）=[1，2，3] 把第三行变为(1, 2, 3）orth(A) 求A的正交基magic (n) 产生n阶魔方阵poly(A) 求A的特征多项式的系数，poly2str(A) 求A的特征多项式balance(A）相似变换1.3．函数sin (x) 正弦asin (x) 反正弦cos (x) 余弦acos(x) 反余弦tan (x) 正切atan (x) 反正切cot (x) 余切acot (x) 反余切sec (x) 正割asec (x) 反正割csc (x) 余割acsc (x) 反余割exp (x) 指数e x log (x) e为底的对数log10 (x) 10为底对数sqrt (x) 开平方abs (x) 绝对值或模a+b*i 复数angle (x) 复数幅角conj (x) 共轭复数imag (x) 复数虚部real (x) 复数实部eps 相对误差round (x) 四舍五入rem (x, y) x除以y的余数fix (x) 近似到距0最近的整数floor (x) 近似到小于本身的最大整数ceil (x) 近似到大于本身的最小整数pi 圆周率inf 无穷大二、数值分析2.1．数理统计函数max (A) 矩阵A每列的最大值max (v) 向量v (数组）的最大值min (A) 矩阵A每列的最小值min (v) 向量v（数组）的最小值mean (A) 矩阵A每列的平均值mean (v) 向量v（数组）的平均数median (A) 矩阵A每列的中位数sum (A) 矩阵A每列和sum (v) 向量v（数组）求和sort (A) 矩阵A每列升序排列sort (v) 向量v（数组）升序排列[y, i]= sort (v) 向量v升序排列，并记原来位置std (A) 每列求标准差（修正值）std (v) 求数组标准差（修正值）cumprod (A) 矩阵A每列累计积prod (v) 求向量各元素的积cumsum (A) 矩阵A每列累积和cumsum (v) 累积和cov (A) 协方差矩阵cov (x, y) X和Y的协方差corrcoef (A) 求相关系数矩阵corrcoef (x, y) X和Y的相关系数cross (A, B) 求A和B的外积dot (A, B) 求A和B的内积22.2.积分、求根、求极值积分：求f(x)=e x sinx在区间[0 ,л]上的积分（分号作用：1.换行2.不输出）（x的定义域）x=[0：0.01：pi ]；或d=pi/100；x=0：d：pi；( 梯形法）y=sin(x).*exp(x)；y=sin(x).*exp(x)；cum=trapz(x,y) cum=trapz(y)*d得：12.0701 得12.0701欧拉法：d=pi/100；x=0：d：pi；nt=length(x);y=sin(x).*exp(x)；sc=cumsum(y)*d；scf=sc(nt)求根：求解x^3-6*x^2-72x-27=0解法1：(适合于x的n次方程）r=roots([1,-6,-72,-27])则x=12.1229, -5.734, -0.3084解法2：x=fzero( 'x^3-6*x^2-72*x-27',10) 则x=12.1229(*号不能省) x=fzero( 'x^3-6*x^2-72*x-27',0) 则x=-0.3084x=fzero( 'x^3-6*x^2-72*x-27',-4) 则x=-5.734（10，0，-4是初始值，预先得知道该初始值附近有根计算机才能进行计算）求解 cos(x)=0 在-л,л之间的根x=fzero('cos(x)',1) 则x=1.5708x=fzero('cos(x)',-1) 则x=-1.5708cos(x)+sin(x)+x=0x=fzero('cos(x)+sin(x)+x',1) 则x=-0.4566 解法3: y='sin(x)+cos(x)+x'；r=solve(y) 则r=-0.4566y='x^2-3*x+12'；r=solve(y) 则r=3/2+1/2i*39^1/2,r=3/2-1/2i*39^1/2y='x^2–a*x+4'；r=solve(y,‘x’) 则x=a/2+1/2(a^2-16)^1/2x=a/2-1/2(a^2-16)^1/2r=solve(y,'a') 则 a=(x^2+4)/x求极值点：求 y=x^3-2*x-5 在0<x<5中的最小值点x=fmins('x^3-2*x-5',0,5) 则x=0.816532.3. 多项式运算（1）计算y=x^5+0.1*x^4-100 在x=0.1处和x=10处的值y=[1 .1 0 0 0 -100];y=polyval (y, 0.1 ) 则y= -100重新运行：y=[1 .1 0 0 0 -100];y=polyval (y, 10 ) 则y= 100900（2）多项式求根：x^4+10*x^3-20=0y=[1 10 0 0 -20 ];xs=roots(y) 则x= -10.0199, -.5964+1.1358i, -.5964 -,1.1358i, 1.2128(3)求以-5,5 , -3为根的多项式x=[ -5,5, -3];p=poly(x) 则显示：1 3 -25 -75 ，即x^3 -3x^2-25x-75(4)多项式微分：y=x^5+0.1x^4-200p=[1, 0.1, 0, 0, 0, -200 ];y=polyder(p) 则显示：5 0.4 0 0 0即y=5x^4+0.4x^3(5)多项式相乘、除展开(x^2+2*x+2)(x+4)(x+1)c=conv([1 , 2 , 2 ] , conv ([ 1 , 4 ] , [1 , 1 ]));c=poly2str(c, 'x' ) 则c=x^4+7x^3+16x^2+18x+8相除（x^4+7x^3+16x^2+18x+8) / (x+4)c=[1 7 16 18 8 ]；[ q, r1 ]=deconv( c, [ 1,4 ])则q=1 3 4 2 , r1= 0 0 0 0 0即q=x^3+3x^2+4x+2 余数为0[q, r2]=deconv(c, [1 ,3 ])则g=1 4 4 6, r2= 0 0 0 0 -10 (余数为-10）2.4. 数理统计函数x=[ 1.25 1.2 2.1 2.5 2.4 1.86 1.46 1.59 2.3]最大值：ma=max(x) ma=2.5 最小值：mi=min(x) mi=1.2平均数：me=mean(x) me=1.8511 中数：m0=median(x) m0=1.8688 标准差(修正值）：s=std(x) s=0.499 和：m=sum(x) m=16.64累积和：y=cumsum(x) y=1.25, 2.45, 4.55, 7.05, 9.45, 11.31, 12.77, 14.36, 16.66积：sm=prod(x) sm=187.6949升序排列：s=sort(x) s=1.2 1.25 1.46 1.59 1.86 2.1 2.3 2.4 2.5对于矩阵A，只要把上面式子中的x 改为A，可求得矩阵每一列的最大者，最小者，平均数，等等。

matlab基础及其应用Matlab基础及其应用一、Matlab 介绍Matlab（Matrix Laboratory）是一种用于科学计算、编程和可视化的高级编程语言和环境。

它是由MathWorks开发的一种高级计算机软件，提供了编写脚本语言来创建和运行用于执行数学分析和可视化任务的程序。

Matlab的功能覆盖范围极广，它的主要功能包括：矩阵、向量和数组运算；绘制函数和数据；编写程序和函数；分析和建模数据；实现算法；设计和仿真系统；连接到其他编程语言，如C/C++。

二、Matlab 环境Matlab 语言包括四个部分，分别是：1. 命令窗口：用于输入 Matlab 命令的窗口。

2. 工作空间：用于显示工作空间中的所有变量和函数。

3. 编辑窗口：用于编写和编辑脚本文件（*.m 文件）的窗口。

4. 程序窗口：用于显示 Matlab 命令的窗口。

三、Matlab 的应用领域Matlab 有着广泛的应用领域，以下是部分应用：1. 科学与工程：Matlab 是解决科学和工程问题的首选软件，可以帮助用户快速实现科学和数学计算任务。

2. 数据分析：Matlab 是处理数字和统计数据的首选软件，可以帮助用户轻松解决统计分析问题。

3. 工程计算：Matlab 是快速实现工程计算的首选软件，可以提供快速算法来解决各种工程问题。

4. 图像处理：Matlab 是快速处理图像的首选软件，可以帮助用户快速实现图像处理、压缩和恢复等任务。

5. 自动控制：Matlab 是解决自动控制问题的首选软件，可以帮助用户快速实现现代自动控制方法。

四、Matlab 基础1. Matlab 的基本数据类型：a. 标量：Matlab 中的标量是一个单独的数值，可以是整数或实数。

b. 向量：Matlab 中的向量是一组数字，组成的方式可以是行向量或者列向量。

c. 矩阵：Matlab 中的矩阵是一个二维的数据结构，由行列元素组成。

d. 字符串：Matlab 中的字符串是一个字符组成的字符向量，用引号括起来。

MATLAB（Matrix Laboratory）是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算软件和编程环境。

它提供了强大的数值计算、数据可视化和编程工具，适用于各种应用场景，包括管理科学领域。

下面是MATLAB的基础知识和在管理科学中的应用：
1. 基础知识：
- 数据结构和运算：MATLAB支持向量、矩阵和多维数组的操作，并提供了广泛的数学和逻辑函数，如线性代数、统计学和优化算法。

- 数据可视化：MATLAB提供了丰富的绘图函数，可以创建高质量的图表和数据可视化结果，帮助分析和呈现数据。

- 程序控制和脚本编写：MATLAB可以使用脚本和函数来编写自定义的程序和算法，并支持条件语句、循环和函数的定义与调用。

2. 在管理科学中的应用：
- 优化问题求解：MATLAB提供了广泛的优化函数和工具包，可以用于线性规划、非线性规划、整数规划、组合优化等问题求解，帮助管理科学领域中的决策优化和资源分配问题。

- 数据分析和预测：MATLAB提供各种统计分析工具，可以进行数据处理、模型拟合、时间序列分析等，用于分析历史数据和预测未来趋势，支持管理科学中的决策和预测分析。

- 模拟和仿真：MATLAB具备强大的数值计算和模拟能力，可以用于构建模型和进行仿真实验，帮助管理科学中的系统建模、风险评估和决策模拟。

- GUI开发：MATLAB支持图形用户界面（GUI）的开发，可以创建直观和交互性强的界面，用于管理科学中的决策支持系统和可视化工具的开发。

MATLAB在管理科学领域中具有广泛的应用，可以帮助进行数据分析、智能决策、模型求解等方面的工作。

通过编写MATLAB程序，管理科学专业的学生和从业人员可以实现数据处理、优化、模拟等复杂的管理问题的解决。

MATLAB基础及其应用教程教学大纲本教程旨在为初学者提供MATLAB基础及应用的全面教程，包括MATLAB的基本操作、数据类型、矩阵运算、常用函数以及其应用场景等。

一、MATLAB基本操作1.MATLAB环境介绍–MATLAB主窗口介绍–工具箱介绍–MATLAB文件、MATLAB函数、脚本文件介绍2.MATLAB数据类型–数值型•整型•浮点型–字符串型–逻辑型3.MATLAB变量–变量命名规则、变量定义–MATLAB常量、变量类型转换4.MATLAB操作符–算术运算符–比较运算符–逻辑运算符–位运算符5.MATLAB控制语句–条件语句–循环语句–跳转语句二、MATLAB矩阵运算1.定义矩阵–矩阵的创建、赋值–矩阵的大小、维度、元素访问2.MATLAB矩阵运算–矩阵加法、减法、乘法–矩阵的转置、共轭、伴随–矩阵的求逆、行列式–特殊矩阵的创建和应用3.MATLAB线性方程组求解–一元线性方程组求解–多元线性方程组求解4.MATLAB矩阵分解–LU分解–QR分解–Cholesky分解三、MATLAB常用函数1.绘图函数–线性图–离散图–柱状图–散点图2.数学函数–常用数学函数–统计函数3.文件操作函数–文件读写–目录操作–数据导入导出四、MATLAB应用场景1.数字信号处理–信号的采集、滤波、变换–图像处理2.控制工程–系统建模、仿真–控制策略设计、优化3.机器学习–数据预处理、特征提取–分类算法、聚类算法五、教学方法和评估1.教学方法–讲解+练习–互动式教学2.基础篇考核–知识填空题、选择题–简单的编程题3.应用篇考核–合成题–项目实训4.总评估–基础篇50%–应用篇50%。