MATLAB图形工具箱全解
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MATLAB的常用函数和工具介绍MATLAB是一款被广泛应用于科学计算和工程设计的软件,它提供了丰富的函数库和工具箱,能够帮助用户进行数据分析、模拟仿真、图像处理、信号处理等多种任务。
本文将介绍一些MATLAB常用的函数和工具,帮助读者更好地利用MATLAB进行编程和数据处理。
一、MATLAB函数介绍1. plot函数:该函数用于绘制二维图形,如折线图、曲线图等。
通过输入数据点的坐标,plot函数可以帮助用户快速可视化数据分布,同时支持自定义线型、颜色和标注等功能。
2. imread函数:该函数用于读取图像文件,支持常见的图像格式,如JPEG、PNG等。
通过imread函数,用户可以方便地加载图像数据进行后续的处理和分析。
3. fft函数:该函数用于进行快速傅里叶变换,可以将时域信号转换为频域信号。
傅里叶变换在信号处理中广泛应用,通过fft函数,用户可以快速计算信号的频谱信息。
4. solve函数:该函数用于求解方程组,支持线性方程和非线性方程的求解。
用户只需输入方程组的表达式,solve函数会自动求解变量的值,帮助用户解决复杂的数学问题。
5. mean函数:该函数用于计算数据的平均值。
mean函数支持数组、矩阵和向量等多种数据类型,可以方便地对数据进行统计分析。
6. importdata函数:该函数用于导入外部数据文件,如文本文件、CSV文件等。
通过importdata函数,用户可以将外部数据加载到MATLAB中,进行后续的数据处理和分析。
二、MATLAB工具介绍1. MATLAB Editor:这是MATLAB自带的编辑器,可以用于编写和调试MATLAB代码。
它提供了代码高亮、自动缩进和代码片段等功能,能够提高编程效率和代码可读性。
2. Simulink:这是MATLAB的一个强大的仿真工具,用于建立动态系统的模型并进行仿真。
Simulink支持直观的图形化建模界面,用户可以通过拖拽元件和线条来搭建系统模型,进而进行仿真和系统分析。
matlab工具箱下载安装和使用方法的汇总Toolbox大全Maplesoft《Maple Toolbox for MATLAB》Sergiy Iglin《Graph Theory Toolbox》(图论工具箱)Koert Kuipers《Branch And Bound toolbox 2.0》(BNB20分支定界工具箱)Howard Wilson《Numerical Integration T oolbox》(NIT数值积分工具箱)Anton Zaicenco《FEM toolbox for solid mechanics》(固体力学有限元工具箱)Nicholas J. Higham《The Matrix Computation Toolbox》(矩阵计算工具箱)Paolo Di Prodi《robotic toolbox》(机器人工具箱)Moein Mehrtash《GPS Navigation T oolbox 》(GPS导航工具箱)J.Divahar 《Airfoil_Analyzer_toolbox》(翼型分析工具箱)Rasmus Anthin《Multivariable Calculus T oolbox 》(多变量微积分工具箱)《Time frequency analysis toolbox》(时频分析工具箱)Johan L?fberg《Yet A LMI Package》(YLMIP优化工具箱)NCSU-IE 《Genetic Algorithm Optimization Toolbox 》(GAOT 遗传算法优化工具箱)Dahua Lin《Statistical Learning Toolbox》(统计学习工具箱)Richard Frost《Simulated Annealing Tools 》(satools模拟退火工具箱)陈益《simple genetic algorithms laboratory》(SGALAB简单遗传算法实验室)Eric Debreuve《Active Contour Toolbox》(主动轮廓线工具箱)Alaa Tharwat《Alaa Tharwat ToolBox》(模式识别&数字图像处理工具箱)Brian Birge《Particle Swarm Optimization T oolbox》(PSO粒子群优化工具箱)Hartmut Pohlheim《Genetic and Evolutionary Algorithm toolbox》(遗传和进化工具箱)Gonzalez《DIPUM Toolbox》(数字图像处理工具箱)Jouni Hartikainen《EKF/UKF Toolbox for Matlab》(扩展卡曼滤波工具箱)Frederic Moisy《EzyFit toolbox 2.20》(快速拟合工具箱)Constell,Inc《Constellation T oolbox for Matlab》(星座工具箱和手册)Kevin Murphy《Hidden Markov Model (HMM) T oolbox》(隐马尔可夫模型工具箱)Janos Abonyi《Fuzzy Cluster Analysis Toolbox》(模糊聚类和数据分析工具箱)Ben Barrowes《Mathematica Symbolic Toolbox for MATLAB》《Math modl toolbox》(数学建模工具箱)Zoubin Ghahramani《Machine Learning Toolbox》(机器学习,主要是HMM)Sheffield《genetic arithmetic toolbox》(GATBX遗传算法工具箱)Gerald Recktenwald 《Numerical Methods with MATLAB》(NMM1.5数值分析工具箱)Matlab数据关联规则挖掘的工具箱(箱内含使用手册)分享与讨论Martin Ohlin《TrueTime-1.5 Toolbox》Evan Ruzanski《Comprehensive DSP Toolbox v1.0》(综合数字信号处理工具箱)Minh Do《Contourlet toolbox》(Contourlet变换影像处理工具箱)Mike Brookes《Voice box》(语音处理工具箱)Mike Craymer《Geodetic T oolbox》(大地测量学工具箱)Ian Nabney《Pattern analysis toolbox》(Netlab模式分析工具箱)Gabriel Peyre《Toolbox Fast Marching》(快速步进工具箱)John Buck《Computer Explorations Toolbox》(数字信号和系统工具箱)Eric Debreuve《Active Contour Toolbox》(主动轮廓线工具箱)Rasmus Anthin《Finite Element T oolbox 2.1》(有限元工具箱)。
Matlab的第三方工具箱大全(按住CTRL点击连接就可以到达每个工具箱的主页面来下载了)Matlab Toolboxes∙ADCPtools - acoustic doppler current profiler data processing∙AFDesign - designing analog and digital filters∙AIRES - automatic integration of reusable embedded software∙Air-Sea - air-sea flux estimates in oceanography∙Animation - developing scientific animations∙ARfit - estimation of parameters and eigenmodes of multivariate autoregressive methods∙ARMASA - power spectrum estimation∙AR-Toolkit - computer vision tracking∙Auditory - auditory models∙b4m - interval arithmetic∙Bayes Net - inference and learning for directed graphical models∙Binaural Modeling - calculating binaural cross-correlograms of sound∙Bode Step - design of control systems with maximized feedback∙Bootstrap - for resampling, hypothesis testing and confidence interval estimation ∙BrainStorm - MEG and EEG data visualization and processing∙BSTEX - equation viewer∙CALFEM - interactive program for teaching the finite element method∙Calibr - for calibrating CCD cameras∙Camera Calibration∙Captain - 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analysis of microarray dataMatrix Computation- constructing test matrices, computing matrix factorizations, visualizing matrices, and direct search optimizationMCAT - Monte Carlo analysisMDP - Markov decision processesMESHPART - graph and mesh partioning methodsMILES - maximum likelihood fitting using ordinary least squares algorithmsMIMO - multidimensional code synthesisMissing - functions for handling missing data valuesM_Map - geographic mapping toolsMODCONS - multi-objective control system designMOEA - multi-objective evolutionary algorithmsMS - estimation of multiscaling exponentsMultiblock - analysis and regression on several data blocks simultaneously Multiscale Shape AnalysisMusic Analysis - feature extraction from raw audio signals for content-based music retrievalMWM - multifractal wavelet modelNetCDFNetlab - neural network algorithmsNiDAQ - data acquisition using the NiDAQ libraryNEDM - nonlinear economic dynamic modelsNMM - numerical methods in Matlab textNNCTRL - design and simulation of control systems based on neural networks NNSYSID - neural net based identification of nonlinear dynamic systemsNSVM - newton support vector machine for solv ing machine learning problems NURBS - non-uniform rational B-splinesN-way - analysis of multiway data with multilinear modelsOpenFEM - finite element developmentPCNN - pulse coupled neural networksPeruna - signal processing and analysisPhiVis- probabilistic hierarchical interactive visualization, i.e. functions for visual analysis of multivariate continuous dataPlanar Manipulator - simulation of n-DOF planar manipulatorsPRT ools - pattern recognitionpsignifit - testing hyptheses about psychometric functionsPSVM - proximal support vector machine for solving machine learning problems Psychophysics - vision researchPyrTools - multi-scale image processingRBF - radial basis function neural networksRBN - simulation of synchronous and asynchronous random boolean networks ReBEL - sigma-point Kalman filtersRegression - basic multivariate data analysis and regressionRegularization ToolsRegularization Tools XPRestore ToolsRobot - robotics functions, e.g. kinematics, dynamics and trajectory generation Robust Calibration - robust calibration in statsRRMT - rainfall-runoff modellingSAM - structure and motionSchwarz-Christoffel - computation of conformal maps to polygonally bounded regions SDH - smoothed data histogramSeaGrid - orthogonal grid makerSEA-MAT - oceanographic analysisSLS - sparse least squaresSolvOpt - solver for local optimization problemsSOM - self-organizing mapSOSTOOLS - solving sums of squares (SOS) optimization problemsSpatial and Geometric AnalysisSpatial RegressionSpatial StatisticsSpectral MethodsSPM - statistical parametric mappingSSVM - smooth support vector machine for solving machine learning problems STATBAG - for linear regression, feature selection, generation of data, and significance testingStatBox - statistical routinesStatistical Pattern Recognition - pattern recognition methodsStixbox - statisticsSVM - implements support vector machinesSVM ClassifierSymbolic Robot DynamicsTEMPLAR - wavelet-based template learning and pattern classificationTextClust - model-based document clusteringTextureSynth - analyzing and synthesizing visual texturesTfMin - continous 3-D minimum time orbit transfer around EarthTime-Frequency - analyzing non-stationary signals using time-frequency distributions Tree-Ring - tasks in tree-ring analysisTSA - uni- and multivariate, stationary and non-stationary time series analysisTSTOOL - nonlinear time series analysisT_Tide - harmonic analysis of tidesUTVtools - computing and modifying rank-revealing URV and UTV decompositions Uvi_Wave - wavelet analysisvarimax - orthogonal rotation of EOFsVBHMM - variation Bayesian hidden Markov modelsVBMFA - variational Bayesian mixtures of factor analyzersVMT- VRML Molecule Toolbox, for animating results from molecular dynamics experimentsVOICEBOXVRMLplot - generates interactive VRML 2.0 graphs and animationsVSVtools - computing and modifying symmetric rank-revealing decompositions WAFO - wave analysis for fatique and oceanographyWarpTB - frequency-warped signal processingWAVEKIT - wavelet analysisWaveLab - wavelet analysisWeeks - Laplace transform inversion via the Weeks methodWetCDF - NetCDF interfaceWHMT - wavelet-domain hidden Markov tree modelsWInHD - Wavelet-based inverse halftoning via deconvolutionWSCT - weighted sequences clustering toolkitXMLTree - XML parserYAADA - analyze single particle mass spectrum dataZMAP - quantitative seismicity analysis。
MATLAB常用工具箱常用工具箱MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。
工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。
功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。
学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。
开放性使MATLAB广受用户欢迎。
除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱Control System Toolbox——控制系统工具箱Communication Toolbox——通讯工具箱Financial Toolbox——财政金融工具箱System Identification Toolbox——系统辨识工具箱Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱Image Processing Toolbox——图象处理工具箱LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱Neural Network Toolbox——神经网络工具箱Optimization Toolbox——优化工具箱Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱Spline Toolbox——样条工具箱Statistics Toolbox——统计工具箱Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱Simulink Toolbox——动态仿真工具箱Wavele Toolbox——小波工具箱常用函数Matlab内部常数[3]eps:浮点相对精度exp:自然对数的底数ei 或 j:基本虚数单位inf 或 Inf:无限大,例如1/0nan或NaN:非数值(Not a number),例如0/0 pi:圆周率 p(= 3.1415926...)realmax:系统所能表示的最大数值realmin:系统所能表示的最小数值nargin: 函数的输入引数个数nargout: 函数的输出引数个数lasterr:存放最新的错误信息lastwarn:存放最新的警告信息MATLAB常用基本数学函数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):下取整,即舍去正小数至最近整数ceil(x):上取整,即加入正小数至最近整数rat(x):将实数x化为多项分数展开rats(x):将实数x化为分数表示sign(x):符号函数 (Signum function)。
MATLAB中的神经网络工具箱详解神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的计算模型,广泛应用于科学、工程和金融等领域。
而在MATLAB软件中,也有专门的神经网络工具箱,提供了丰富的功能和算法,用于实现神经网络的建模、训练和应用。
本文将对MATLAB中的神经网络工具箱进行详细的解析和介绍。
一、神经网络基础知识在深入了解MATLAB神经网络工具箱之前,我们首先来了解一些神经网络的基础知识。
1. 神经元和激活函数神经元是神经网络的基本单位,它接收来自其他神经元的输入,并通过激活函数将输入转化为输出。
在MATLAB中,可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络,可以通过`sim`函数进行网络的模拟和计算。
2. 训练算法神经网络的训练是指通过一系列的输入和输出样本来调整网络的参数,使得网络能够正确地学习和推断。
常用的训练算法包括误差逆传播算法(Backpropagation)、Levenberg-Marquardt算法等。
在MATLAB中,可以使用`train`函数进行网络的训练,可以选择不同的训练算法和参数。
二、MATLAB神经网络工具箱的使用1. 创建神经网络对象在MATLAB中,可以使用`newff`函数创建一个前馈神经网络对象,该函数的参数包括网络的结构、激活函数等。
例如,`net = newff(input, target, hiddenSize)`可以创建一个具有输入层、隐藏层和输出层的神经网络对象。
2. 设置神经网络参数创建神经网络对象后,可以使用`setwb`函数设置网络的权重和偏置值,使用`train`函数设置网络的训练算法和参数。
例如,`setwb(net, weights, biases)`可以设置网络的权重和偏置值。
3. 神经网络的训练神经网络的训练是通过提供一系列的输入和输出样本,调整网络的参数使得网络能够正确地学习和推断。
在MATLAB中,可以使用`train`函数进行网络的训练,该函数的参数包括训练集、目标值、训练算法和其他参数。
第四讲 Matlab 求解微分方程(组)理论介绍:Matlab 求解微分方程(组)命令 求解实例:Matlab 求解微分方程(组)实例实际应用问题通过数学建模所归纳得到的方程,绝大多数都是微分方程,真正能得到代数方程的机会很少.另一方面,能够求解的微分方程也是十分有限的,特别是高阶方程和偏微分方程(组).这就要求我们必须研究微分方程(组)的解法:解析解法和数值解法. 一.相关函数、命令及简介1.在Matlab 中,用大写字母D 表示导数,Dy 表示y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为:X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…)函数dsolve 用来解符号常微分方程、方程组,如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解.注意,系统缺省的自变量为t2.函数dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求出其解析解,此时,我们需要寻求方程的数值解,在求常微分方程数值解方面,MATLAB 具有丰富的函数,我们将其统称为solver ,其一般格式为:[T,Y]=solver(odefun,tspan,y0)说明:(1)solver 为命令ode45、ode23、ode113、ode15s 、ode23s 、ode23t 、ode23tb 、ode15i 之一.(2)odefun 是显示微分方程'(,)y f t y =在积分区间tspan 0[,]f t t =上从0t 到f t 用初始条件0y 求解.(3)如果要获得微分方程问题在其他指定时间点012,,,,f t t t t 上的解,则令tspan 012[,,,]f t t t t =(要求是单调的).(4)因为没有一种算法可以有效的解决所有的ODE 问题,为此,Matlab 提供了多种求解器solver ,对于不同的ODE 问题,采用不同的solver.表1 Matlab中文本文件读写函数说明:ode23、ode45是极其常用的用来求解非刚性的标准形式的一阶微分方程(组)的初值问题的解的Matlab常用程序,其中:ode23采用龙格-库塔2阶算法,用3阶公式作误差估计来调节步长,具有低等的精度.ode45则采用龙格-库塔4阶算法,用5阶公式作误差估计来调节步长,具有中等的精度.3.在matlab命令窗口、程序或函数中创建局部函数时,可用内联函数inline,inline函数形式相当于编写M函数文件,但不需编写M-文件就可以描述出某种数学关系.调用inline函数,只能由一个matlab表达式组成,并且只能返回一个变量,不允许[u,v]这种向量形式.因而,任何要求逻辑运算或乘法运算以求得最终结果的场合,都不能应用inline函数,inline函数的一般形式为:FunctionName=inline(‘函数内容’, ‘所有自变量列表’)例如:(求解F(x)=x^2*cos(a*x)-b ,a,b是标量;x是向量)在命令窗口输入:Fofx=inline(‘x .^2*cos(a*x)-b’ , ‘x’,’a’,’b’); g= Fofx([pi/3 pi/3.5],4,1) 系统输出为:g=-1.5483 -1.7259注意:由于使用内联对象函数inline 不需要另外建立m 文件,所有使用比较方便,另外在使用ode45函数的时候,定义函数往往需要编辑一个m 文件来单独定义,这样不便于管理文件,这里可以使用inline 来定义函数. 二.实例介绍1.几个可以直接用Matlab 求微分方程精确解的实例 例1 求解微分方程2'2x y xy xe -+=程序:syms x y; y=dsolve(‘Dy+2*x*y=x*exp(-x^2)’,’x ’)例 2 求微分方程'0x xy y e +-=在初始条件(1)2y e =下的特解并画出解函数的图形.程序:syms x y; y=dsolve(‘x*Dy+y-exp(1)=0’,’y(1)=2*exp(1)’,’x ’);ezplot(y)例 3 求解微分方程组530tdx x y e dtdy x y dt⎧++=⎪⎪⎨⎪--=⎪⎩在初始条件00|1,|0t t x y ====下的特解并画出解函数的图形.程序:syms x y t[x,y]=dsolve('Dx+5*x+y=exp(t)','Dy-x-3*y=0','x(0)=1','y(0)=0','t') simple(x); simple(y)ezplot(x,y,[0,1.3]);axis auto2.用ode23、ode45等求解非刚性标准形式的一阶微分方程(组)的初值问题的数值解(近似解)例 4 求解微分方程初值问题2222(0)1dy y x xdx y ⎧=-++⎪⎨⎪=⎩的数值解,求解范围为区间[0,0.5].程序:fun=inline('-2*y+2*x^2+2*x','x','y');[x,y]=ode23(fun,[0,0.5],1); plot(x,y,'o-')例 5 求解微分方程22'2(1)0,(0)1,(0)0d y dyy y y y dt dtμ--+===的解,并画出解的图形.分析:这是一个二阶非线性方程,我们可以通过变换,将二阶方程化为一阶方程组求解.令12,,7dyx y x dtμ===,则 121221212,(0)17(1),(0)0dx x x dtdx x x x x dt⎧==⎪⎪⎨⎪=--=⎪⎩ 编写M-文件vdp.m function fy=vdp(t,x)fy=[x(2);7*(1-x(1)^2)*x(2)-x(1)]; end在Matlab 命令窗口编写程序 y0=[1;0][t,x]=ode45(@vdp,[0,40],y0);或[t,x]=ode45('vdp',[0,40],y0); y=x(:,1);dy=x(:,2); plot(t,y,t,dy)练习与思考:M-文件vdp.m 改写成inline 函数程序? 3.用Euler 折线法求解Euler 折线法求解的基本思想是将微分方程初值问题00(,)()dyf x y dxy x y ⎧=⎪⎨⎪=⎩ 化成一个代数(差分)方程,主要步骤是用差商()()y x h y x h +-替代微商dydx,于是00()()(,())()k k k k y x h y x f x y x h y y x +-⎧=⎪⎨⎪=⎩记1,(),k k k k x x h y y x +=+=从而1(),k k y y x h +=+于是0011(),,0,1,2,,1(,).k k k k k k y y x x x h k n y y hf x y ++=⎧⎪=+=-⎨⎪=+⎩例 6 用Euler 折线法求解微分方程初值问题22(0)1dyx y dxy y ⎧=+⎪⎨⎪=⎩的数值解(步长h 取0.4),求解范围为区间[0,2].分析:本问题的差分方程为00110,1,0.4,0,1,2,,1(,).k k k k k k x y h x x h k n y y hf x y ++===⎧⎪=+=-⎨⎪=+⎩程序:>> clear >> f=sym('y+2*x/y^2'); >> a=0; >> b=2; >> h=0.4; >> n=(b-a)/h+1; >> x=0; >> y=1;>> szj=[x,y];%数值解 >> for i=1:n-1y=y+h*subs(f,{'x','y'},{x,y});%subs ,替换函数 x=x+h; szj=[szj;x,y]; end >>szj>> plot(szj(:,1),szj(:,2))说明:替换函数subs 例如:输入subs(a+b,a,4) 意思就是把a 用4替换掉,返回 4+b ,也可以替换多个变量,例如:subs(cos(a)+sin(b),{a,b},[sym('alpha'),2])分别用字符alpha 替换a 和2替换b ,返回 cos(alpha)+sin(2)特别说明:本问题可进一步利用四阶Runge-Kutta 法求解,Euler 折线法实际上就是一阶Runge-Kutta 法,Runge-Kutta 法的迭代公式为001112341213243(),,(22),6(,),0,1,2,,1(,),22(,),22(,).k k k k k k k k k k k k y y x x x h h y y L L L L L f x y k n h h L f x y L h h L f x y L L f x h y hL ++=⎧⎪=+⎪⎪=++++⎪⎪=⎪=-⎨⎪=++⎪⎪⎪=++⎪⎪=++⎩相应的Matlab 程序为:>> clear >> f=sym('y+2*x/y^2'); >> a=0; >> b=2; >> h=0.4; >> n=(b-a)/h+1; >> x=0; >> y=1;>> szj=[x,y];%数值解 >> for i=1:n-1l1=subs(f, {'x','y'},{x,y});替换函数 l2=subs(f, {'x','y'},{x+h/2,y+l1*h/2}); l3=subs(f, {'x','y'},{x+h/2,y+l2*h/2}); l4=subs(f, {'x','y'},{x+h,y+l3*h}); y=y+h*(l1+2*l2+2*l3+l4)/6; x=x+h; szj=[szj;x,y]; end>>szj>> plot(szj(:,1),szj(:,2))练习与思考:(1)ode45求解问题并比较差异. (2)利用Matlab 求微分方程(4)(3)''20y y y -+=的解.(3)求解微分方程''2',2(1)0,030,(0)1,(0)0y y y y x y y --+=≤≤==的特解. (4)利用Matlab 求微分方程初值问题2''''00(1)2,|1,|3x x x y xy y y ==+===的解. 提醒:尽可能多的考虑解法 三.微分方程转换为一阶显式微分方程组Matlab 微分方程解算器只能求解标准形式的一阶显式微分方程(组)问题,因此在使用ODE 解算器之前,我们需要做的第一步,也是最重要的一步就是借助状态变量将微分方程(组)化成Matlab 可接受的标准形式.当然,如果ODEs 由一个或多个高阶微分方程给出,则我们应先将它变换成一阶显式常微分方程组.下面我们以两个高阶微分方程组构成的ODEs 为例介绍如何将它变换成一个一阶显式微分方程组.Step 1 将微分方程的最高阶变量移到等式左边,其它移到右边,并按阶次从低到高排列.形式为:()'''(1)'''(1)()'''(1)'''(1)(,,,,,,,,,,)(,,,,,,,,,,)m m n n m n x f t x x x x y y y y y g t x x x x y y y y ----⎧=⎨=⎩Step 2 为每一阶微分式选择状态变量,最高阶除外'''(1)123'''(1)123,,,,,,,,,m m n m m m m n x x x x x x x x x y x y x y x y--++++========注意:ODEs 中所有是因变量的最高阶次之和就是需要的状态变量的个数,最高阶的微分式不需要给它状态变量.Step 3 根据选用的状态变量,写出所有状态变量的一阶微分表达式''''122334123''12123,,,,(,,,,,),,(,,,,,)m m n m m m nm n x x x x x x x f t x x x x xx xg t x x x x +++++======练习与思考:(1)求解微分方程组**'''3312*'''3312()()22x x x y x r r y y y x y r r μμμμμμ⎧+-=+--⎪⎪⎨⎪=+--⎪⎩其中2r =1r =*1,μμ=-1/82.45,μ=(0) 1.2,x =(0)0,y ='(0)0,x ='(0) 1.049355751y =-(2)求解隐式微分方程组''''''''''''2235x y x y x y x y xy y ⎧+=⎨++-=⎩ 提示:使用符号计算函数solve 求'''',x y ,然后利用求解微分方程的方法 四.偏微分方程解法Matlab 提供了两种方法解决PDE 问题,一是使用pdepe 函数,它可以求解一般的PDEs,具有较大的通用性,但只支持命令形式调用;二是使用PDE 工具箱,可以求解特殊PDE 问题,PDEtoll 有较大的局限性,比如只能求解二阶PDE 问题,并且不能解决片微分方程组,但是它提供了GUI 界面,从复杂的编程中解脱出来,同时还可以通过File —>Save As 直接生成M 代码.1.一般偏微分方程(组)的求解(1)Matlab 提供的pdepe 函数,可以直接求解一般偏微分方程(组),它的调用格式为:sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t)@pdefun 是PDE 的问题描述函数,它必须换成标准形式:(,,)[(,,,)](,,,)m m u u u uc x t x x f x t u s x t u x t x x x-∂∂∂∂∂=+∂∂∂∂∂ 这样,PDE 就可以编写入口函数:[c,f,s]=pdefun(x,t,u,du),m,x,t 对应于式中相关参数,du 是u 的一阶导数,由给定的输入变量可表示出c,f,s 这三个函数.@pdebc 是PDE 的边界条件描述函数,它必须化为形式:(,,)(,,).*(,,,)0up x t u q x t u f x t u x∂==∂ 于是边值条件可以编写函数描述为:[pa,qa,pb,qb]=pdebc(x,t,u,du),其中a 表示下边界,b 表示上边界.@pdeic 是PDE 的初值条件,必须化为形式:00(,)u x t u =,故可以使用函数描述为:u0=pdeic(x)sol 是一个三维数组,sol(:,:,i)表示i u 的解,换句话说,k u 对应x(i)和t(j)时的解为sol(i,j,k),通过sol ,我们可以使用pdeval 函数直接计算某个点的函数值.(2)实例说明 求解偏微分2111222221220.024()0.17()u u F u u t xu u F u u tx ⎧∂∂=--⎪⎪∂∂⎨∂∂⎪=+-⎪∂∂⎩ 其中, 5.7311.46()xx F x e e -=-且满足初始条件12(,0)1,(,0)0u x u x ==及边界条件1(0,)0,u t x ∂=∂221(0,)0,(1,)1,(1,)0uu t u t t x∂===∂ 解:(1)对照给出的偏微分方程和pdepe 函数求解的标准形式,原方程改写为111221220.024()1.*()10.17u u F u u x u F u u u t x x ∂⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎡⎤⎡⎤∂∂∂=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-∂∂∂⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥∂⎣⎦可见1121220.024()10,,,()10.17u F u u x m c f s F u u u x ∂⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎡⎤∂====⎢⎥⎢⎥⎢⎥-∂⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥∂⎣⎦ %目标PDE 函数function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=[1;1];f=[0.024*du(1);0.17*du(2)]; temp=u(1)-u(2);s=[-1;1].*(exp(5.73*temp)-exp(-11.46*temp)) end(2)边界条件改写为:下边界2010.*00f u ⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦上边界1110.*000u f -⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦%边界条件函数function [pa,qa,pb,qb]=pdebc(xa,ua,xb,ub,t) pa=[0;ua(2)]; qa=[1;0]; pb=[ub(1)-1;0]; qb=[0;1]; end(3)初值条件改写为:1210u u ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦%初值条件函数 function u0=pdeic(x) u0=[1;0]; end(4)编写主调函数 clc x=0:0.05:1; t=0:0.05:2; m=0;sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t); subplot(2,1,1) surf(x,t,sol(:,:,1)) subplot(2,1,2) surf(x,t,sol(:,:,2))练习与思考: This example illustrates the straightforward formulation, computation, and plotting of the solution of a single PDE.2()u u t x xπ∂∂∂=∂∂∂ This equation holds on an interval 01x ≤≤ for times 0t ≥. The PDE satisfies the initial condition (,0)sin u x x π= and boundary conditions(0,)0;(1,)0t uu t e t xπ-∂=+=∂ 2.PDEtool 求解偏微分方程(1)PDEtool (GUI )求解偏微分方程的一般步骤在Matlab 命令窗口输入pdetool ,回车,PDE 工具箱的图形用户界面(GUI)系统就启动了.从定义一个偏微分方程问题到完成解偏微分方程的定解,整个过程大致可以分为六个阶段Step 1 “Draw 模式”绘制平面有界区域Ω,通过公式把Matlab 系统提供的实体模型:矩形、圆、椭圆和多边形,组合起来,生成需要的平面区域.Step 2 “Boundary 模式”定义边界,声明不同边界段的边界条件.Step 3 “PDE 模式”定义偏微分方程,确定方程类型和方程系数c,a,f,d ,根据具体情况,还可以在不同子区域声明不同系数.Step 4 “Mesh 模式”网格化区域Ω,可以控制自动生成网格的参数,对生成的网格进行多次细化,使网格分割更细更合理.Step 5 “Solve 模式”解偏微分方程,对于椭圆型方程可以激活并控制非线性自适应解题器来处理非线性方程;对于抛物线型方程和双曲型方程,设置初始边界条件后可以求出给定时刻t 的解;对于特征值问题,可以求出给定区间上的特征值.求解完成后,可以返回到Step 4,对网格进一步细化,进行再次求解.Step 6 “View 模式”计算结果的可视化,可以通过设置系统提供的对话框,显示所求的解的表面图、网格图、等高线图和箭头梯形图.对于抛物线型和双曲线型问题的解还可以进行动画演示.(2)实例说明用法求解一个正方形区域上的特征值问题:12|0u u u u λ∂Ω⎧-∆-=⎪⎨⎪=⎩ 正方形区域为:11,1 1.x x -≤≤-≤≤(1)使用PDE 工具箱打开GUI 求解方程(2)进入Draw 模式,绘制一个矩形,然后双击矩形,在弹出的对话框中设置Left=-1,Bottom=-1,Width=2,Height=2,确认并关闭对话框(3)进入Boundary 模式,边界条件采用Dirichlet 条件的默认值(4)进入PDE 模式,单击工具栏PDE 按钮,在弹出的对话框中方程类型选择Eigenmodes,参数设置c=1,a=-1/2,d=1,确认后关闭对话框(5)单击工具栏的 按钮,对正方形区域进行初始网格剖分,然后再对网格进一步细化剖分一次(6)点开solve菜单,单击Parameters选项,在弹出的对话框中设置特征值区域为[-20,20](7)单击Plot菜单的Parameters项,在弹出的对话框中选中Color、Height(3-D plot)和show mesh项,然后单击Done确认(8)单击工具栏的“=”按钮,开始求解。
01 MATLABChapterMATLAB简介MATLAB是一种高级编程语言和环境,主要用于数值计算、数据分析、信号处理、图像处理等多种应用领域。
MATLAB具有简单易学、高效灵活、可视化强等特点,被广泛应用于科研、工程、教育等领域。
MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱,方便用户进行各种复杂的数学计算和数据分析。
MATLAB安装与启动MATLAB界面介绍工作空间用于显示当前定义的所有变量及其值。
命令历史记录了用户输入过的命令及其输出结果。
基本运算与数据类型02矩阵运算与数组操作Chapter01020304使用`[]`或`zeros`、`ones`等函数创建矩阵创建矩阵使用`size`函数获取矩阵大小矩阵大小通过下标访问矩阵元素,如`A(i,j)`矩阵元素访问使用`disp`或`fprintf`函数显示矩阵信息矩阵信息矩阵创建与基本操作对应元素相加,如`C = A+ B`加法运算矩阵运算对应元素相减,如`C = A-B`减法运算数与矩阵相乘,如`B = k *A`数乘运算使用单引号`'`进行转置,如`B = A'`转置运算满足乘法条件的矩阵相乘,如`C = A * B`矩阵乘法使用`inv`函数求逆矩阵,如`B = inv(A)`逆矩阵数组创建数组大小数组元素访问数组操作数组操作01020304线性方程组求解数据处理与分析特征值与特征向量图像处理矩阵与数组应用实例03数值计算与数据分析Chapter数值计算基础MATLAB基本运算数值类型与精度变量与表达式函数与脚本数据分析方法数据导入与预处理学习如何导入各种格式的数据(如Excel、CSV、TXT等),并进行数据清洗、转换等预处理操作。
数据统计描述掌握MATLAB中数据统计描述的方法,如计算均值、中位数、标准差等统计量,以及绘制直方图、箱线图等统计图表。
数据相关性分析学习如何在MATLAB中进行数据相关性分析,如计算相关系数、绘制散点图等。
常用工具箱MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。
工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。
功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。
学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。
开放性使MATLAB广受用户欢迎。
除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱Control System Toolbox——控制系统工具箱Communication Toolbox——通讯工具箱Financial Toolbox——财政金融工具箱System Identification Toolbox——系统辨识工具箱FuzzyLogic Toolbox——模糊逻辑工具箱Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱Image Processing Toolbox——图象处理工具箱computer vision systemtoolbox----计算机视觉工具箱LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱Neural Network Toolbox——神经网络工具箱Optimization Toolbox——优化工具箱Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱Statistics Toolbox——统计工具箱Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱Simulink Toolbox——动态仿真工具箱Wavele Toolbox——小波工具箱DSP systemtoolbox-----DSP处理工具箱常用函数Matlab内部常数[2]eps:浮点相对精度exp:自然对数的底数ei 或j:基本虚数单位inf 或Inf:无限大, 例如1/0nan或NaN:非数值(Not a number),例如0/0 pi:圆周率p(= 3.1415926...)realmax:系统所能表示的最大数值realmin:系统所能表示的最小数值nargin: 函数的输入引数个数nargout: 函数的输出引数个数lasterr:存放最新的错误信息lastwarn:存放最新的警告信息MATLAB常用基本数学函数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):下取整,即舍去正小数至最近整数ceil(x):上取整,即加入正小数至最近整数rat(x):将实数x化为多项分数展开rats(x):将实数x化为分数表示sign(x):符号函数(Signum function)。
MATLAB建模与仿真工具箱的使用指南绪论近年来,建模与仿真技术在各个领域的应用越来越广泛。
MATLAB作为一款强大的科学计算软件,拥有丰富的工具箱,其中建模与仿真工具箱是其中一项重要的功能。
本文将从初学者角度出发,指导读者如何使用MATLAB建模与仿真工具箱进行模型的构建和仿真。
一、建模与仿真简介1.1 建模的概念与意义建模是指利用已有的数据或者基础理论,通过建立数学或物理模型来描述和解决实际问题的过程。
建模能够对复杂的系统或现象进行抽象和简化,从而更好地理解和分析问题。
通过建模,我们可以预测系统的行为、优化系统性能、辅助决策等。
1.2 仿真的概念与应用仿真是指通过对建立的模型进行计算机模拟,以模拟实际系统或现象的行为。
仿真可以提供系统的动态演化信息,帮助我们理解系统行为,并且可以进行参数调整和优化。
仿真还可以用于产品开发、系统设计、风险评估等方面。
二、MATLAB建模与仿真工具箱简介2.1 工具箱的作用与组成MATLAB建模与仿真工具箱是为了方便用户进行系统建模与仿真而开发的一系列工具集合。
它包含了各种用于建模与仿真的函数、算法和工具,涵盖了多个领域的建模需求,如控制系统、信号处理、通信系统等。
2.2 常用工具箱的功能介绍2.2.1 SimulinkSimulink是MATLAB中最常用的建模与仿真工具,它提供了一个图形化的界面,可以通过将各种预定义的模块进行连接来构建系统模型。
Simulink支持多种类型的模型,如连续时间系统、离散时间系统、混合系统等。
Simulink还提供了丰富的仿真和分析工具,如参数扫描、优化、系统响应分析等。
2.2.2 Control System ToolboxControl System Toolbox是用于控制系统建模与仿真的工具箱,它提供了大量的函数和算法,用于设计和分析线性控制系统。
Control System Toolbox支持多种控制器设计方法,如PID控制器、先进的模型预测控制器等。
Access the world s best symbolic computation engine from within MATLABMaple Toolbox for MATLAB 工具箱使用介绍Maplesoft, a division of Waterloo Maple Inc., 2008介绍在前面,我们已经讨论了如何在Maple中使用MATLAB函数包调用MATLAB函数。
这里,我们将介绍如何使用Maple Toolbox for MATLAB。
通过这个工具箱,Maplesoft提供了一个科学计算方案紧密集成Maple和MATLAB,让您可以选择在Maple或MATLAB中工作,同时可以直接使用两个产品所有的命令、变量、和函数。
如果您也是一个MATLAB用户,这个工具箱让您能够在MATLAB工作环境中使用大量的Maple功能,以及在两个环境中共享信息。
提示:Maple Toolbox for MATLAB是独立的产品,并没有包含在所有版本的Maple中,您需要单独安装。
它是MATLAB的附加产品。
关于如何设置MATLAB符号计算引擎见:/cn/maple/downloads/matlab_maple_engine.pdf在MATLAB环境中工作使用Maple引擎完成符号符号计算Maple Toolbox for MATLAB在Maple和MATLAB之间建立了双向连接,让您在两个环境同步工作中。
用户可以在任一环境中定义变量,然后在两个环境中使用它们。
Maple与MATLAB之间通过Maple-MATLAB Connector连接,首先登陆MATLAB,然后在命令行输入:>> maple这个命令将打开一个Maple界面,以及建立一个共享的Maple内核,让您能够在两个环(2.2.1)境中共享信息。
输入Maple结构到MATLAB中现在,定义在Maple界面下的所有变量都可以在MATLAB中使用。
图像处理函数详解——strel功能:用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。
用法:SE = strel(shape,parameters)创建由指定形状shape对应的结构元素。
其中shape的种类有arbitrary''pair''diamond''periodicline''disk''rectangle''line''square''octagon参数parameters一般控制SE的大小。
例子:se1 = strel('square',6)% 创建6*6的正方形se2 = strel('line',10,45)% 创建直线长度10,角度45se3 = strel('disk',15)% 创建圆盘半径15se4 = strel('ball',15,5)% 创建椭圆体,半径15,高度5图像处理函数详解——roipoly功能:用于选择图像中的多边形区域。
用法:BW = roipoly(I,c,r)BW = roipoly(I)BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)[BW,xi,yi] = roipoly(...)[x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...)BW = roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。
BW选中的区域为1,其他部分的值为0.BW = roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。
BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系,然后在指定的坐标系下选择由向量xi,yi指定的多边形区域。
例子:I = imread('eight.tif');c = [222 272 300 270 221 194];r = [21 21 75 121 121 75];BW = roipoly(I,c,r);imshow(I)figure, imshow(BW)图像处理函数详解——roifilt2功能:用于对一个区域进行滤波。