matlab课程第五讲分析

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第5讲 MATLAB绘图

(2) 对于隐函数f = f(x,y)，ezplot函数的调用格式为： ezplot(f)：在默认区间-2π<x<2π和-2π <y<2π绘制f(x,y) = 0的图形。 ezplot(f, [xmin,xmax,ymin,ymax])：在区间xmin<x<xmax和ymin<y<ymax绘制f(x,y) = 0的图形。 ezplot(f, [a,b])：在区间a<x<b和a<y< b绘制f(x,y) = 0的图形。
例5-1 在0≤x≤2区间内，绘制曲线 y=2e-0.5xcos(4πx) 程序如下： x=0:pi/100:2*pi; y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x); plot(x,y)
例5-2 在0≤t≤2区间内，绘制曲线 x=tsin(3t) y=tsin2t 程序如下： t=0:0.1:2*pi; x=t.*sin(3*t); y=t.*sin(t).*sin(t); plot(x,y);
plot 函数最简单的调用格式是只包含一个输入参数： plot(x) 在这种情况下，当 x 是实向量时，以该向量元素的下标为横坐标，元素值为纵坐标画出一条连续曲线，这实际上是绘制折线图。
(3) 对只包含一个输入参数的plot函数，当输入参数是实矩阵时，则按列绘制每列元素值相对其下标的曲线，曲线条数等于输入参数矩阵的列数。当输入参数是复数矩阵时，则按列分别以元素实部和虚部为横、纵坐标绘制多条曲线。
5.2 其他二维图形
5.2.1 其他坐标系下的二维数据曲线图
1. 对数坐标图形 MATLAB提供了绘制对数和半对数坐标曲线的函数，调用格式为： semilogx(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,…) semilogy(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,…) loglog(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,…)

MATLAB教程第5章 MATLAB数据分析

y=limit(f)：当x趋近于0时，该函数对函数f求极限。 y=limit(f, x, a)或y=limit(f, a)：当x趋近于常数a时，对函数f
求极限。 y=limit(f, x, a, 'left')：当x从左侧趋近于常数a时，对函数f
求极限，返回值为求得的左极限。 y=limit(f, x, a, ‘right’)：当x从右侧趋近于常数a时，对函数
2．多项式的积分
在MATLAB中，使用函数polyint( )对多项式进行积分运算，其调用方式为：
polyint(p, k)：返回以向量p为系数的多项式的积分，积分的常数项为k；
polyint(p)：返回以向量p为系数的多项式的积分，积分的常数项为默认值0。
5.1.5 多项式展开
在MATLAB中，有理多项式用他们的分子多项式和分母多项式进行表示，函数residue( )可以将多项式之比用部分分式展开，也可以将一个部分分式用多项式之比进行表示。
5.1 多项式及其函数
MATLAB提供了一些处理多项式的专用函数，用户可以很方便地进行多项式的建立、多项式求值、乘法和除法运算，以及求多项式的导数和微分、多项式的根、多项式的展开和拟合等。
5.1.1 多项式的建立
MATLAB语言中，对于多项式，用多项式的系数按照降幂次序存放在向量中。顺序必须是从高到低进行排列。例如，多项式可以用系数向量来表示。多项式就转换为多项式系数向量问题，次多项式用一个维的行向量表示，在多项式中缺少的幂次要用“0”来补齐。
此外，在MATLAB中进行高维插值的函数还有interpn( )，可以进行n维插值，
5.3 函数的极限
极限理论是微积分学的理论基础。在MATLAB中，采用函数 limit( )计算数列或函数的极限，可以非常方便的进行极限运算。下面介绍如何利用函数limit( )求极限。

2第五讲MATLAB符号运算

（二）符号表达式运算
1.符号表达式的四则运算
符号表达式的加、减、乘、除运算可直接由算符’+’,’-’*’,’/’,’\’ 来实现，幂运算可以由’^n’来实现。
算符’.*’,’./’,’.\’,’.^’,分别实现元素对元素的数组的乘、左除、右除、和幂的运算。
MATLAB中没有ln运算符遇到它用log运算符代替。另外log2(x),log10(y)表示求x和y的以2为底和以10为底的对数。
实例演示
• 作符号计算(解方程组，其中a,b为常数，
x,y为变量)：
• a,b,x,y均为符号运算量。在符号运算前，
应先将a,b,x,y定义为符号运算量。
实例演示
a=sym('a'); %定义‘a’为符号运算量，输出变量名为a
b=sym('b');x=sym('x');y=sym('y');
（四）符号替换
• MATLAB软件提供的符号替换命令为subs，通常使用下面三种形式（对数组也适用）： • (1) subs(s,new) 用new替换s中的自由变量； • (2) subs(s,old,new) 用new替换s中的变量old； • (3) subs(s) 用当前内存中的已赋值变量去代替s中的同名变量； • 例：执行命令 • subs(a+b,a,4) • 执行结果为 • 4+b
学习内容 • 一、符号对象
• 二、符号运算与高等数学 • 三、符号方程的求解
符号运算与高等数学
一、极限的计算
二、导数的运算
三、积分的运算
四、级数求和问题
五、函数的极值和零点
一、极限的计算
• 求极限问题解析解的MATLAB命令格式： • Limit(f)

matlab第五讲教案

西南科技大学本科生课程备课教案计算机技术在安全工程中的应用——Matlab入门及应用授课教师：徐中慧班级：专业：安全技术及工程第四章课型：新授课教具：多媒体教学设备，matlab教学软件一、目标与要求掌握矩阵与数组的相关运算，及matlab中矩阵运算的相关函数，包括三角分解、正交变换、奇异值分解、特征值分解、矩阵的秩的运算等。

二、教学重点与难点本堂课教学的重点在于引导学生在编写matlab程序时能够熟练运用矩阵运算的相关函数实现相应的功能。

三、教学方法本课程主要通过讲授法、演示法、练习法等相结合的方法来引导学生掌控本堂课的学习内容。

四、教学内容一、课后习题的解说。

（1）在计算器发明（约1974年）之前，人们需要用数学用表来计算正弦、余弦和对数值。

创建正弦值数学用表的步骤如下：①创建角度矢量、范围在0～3600之间，步长为180。

②计算正弦值，用角度和计算出来的正弦值创建表格。

③分别用两个disp语句给表格加上标题和表头。

④用fprintf显示数据，要求小数点后有两位有效数字。

解：angle=0:18:360; sine=sin(angle/180*pi);disp(' SINE TABLE ')disp(' Angle Sine ')fprintf(' %4.2f %4.2e\n',[angle;sine])（2）使用搜索引擎或浏览器搜索英镑、日元、欧元和人民币对美元的汇率，并把输出结果绘制成表。

要求用disp在表格中添加标题和表头，用fprintf输出格式化数据。

①创建日元和美元的汇率表，表中共有25行，从5日元开始，步长为5日元②创建人民币和美元的汇率表，表中共有30行，从5元开始，步长为5元③创建数据表格，表中有5列，第一列是美元，第二列是欧元，第三列是英镑，第四列是人民币，第五列是日元。

计算与1到10美元等价的其它货币值。

（将结果输出到.txt文件中，此步骤属选做）解：①jpy=5:5:25*5;usd1=jpy*0.01301;disp(' JPY &USD TABLE ')disp(' JPY USD ')fprintf(' %4.2f %4.2f\n',[jpy;usd1])②cny=5:5:30*5;usd2= cny *0.1567;disp(' CNY &USD TABLE ') disp(' RMB USD ') fprintf(' %4.2f %4.2f\n',[cny;usd2])③usd=1:1:10;eur=usd* 0.7323; gbp=usd* 0.6405; cny=usd* 6.3816; jpy=usd*76.358;disp(' AS Exch')disp(' USD EUR GBP RMB JPY')fprintf(' %4.2f %4.2f %4.2f %4.2f %4.2f \n',[ usd;eur;gbp;cny;jpy])二、矩阵的相关知识掌握矩阵与数组的相关运算，及matlab 中矩阵运算的相关函数，包括三角分解、正交变换、奇异值分解、特征值分解、矩阵的秩的运算等。

层次分析法教程matlab课件

案例二：投资决策问题
01 02 03
案例二：投资决策问题
3. 收集数据
通过尽职调查、行业报告等方式收集各风险指标的相关数据。
4. 计算权重
根据层次分析法，计算各风险指标的权重。
5. 综合评价
根据各风险指标的权重和数据，对投资项目的风险水平进行综合评估。
6. 结果展示
通过图表等方式展示投资项目的风险水平，为投资者提供决策参考。
层次分析法教程 matlab课件
目录
• 层次分析法简介 • 层次分析法的基本原理 • 层次分析法的MATLAB实现 • 层次分析法实例分析 • 层次分析法的优缺点及改进方向 • 参考文献
contents
CHAPTER
层次分析法简介
什么是层次分析法
层次分析法的发展历程
1973年由美国运筹学家T.L.Saaty提出，最初用于解决美国的能源问题。
缺点
主观性强
层次分析法中的权重赋值主要基于专家的主观判断，因此存在一定的主观性。
不能处理动态变化
层次分析法主要用于静态决策，对于动态变化的复杂问题处理能力较弱。
对复杂问题处理能力有限
层次分析法对于复杂问题的处理能力有限，对于高维度问题可能存在局限性。
改进方向
引入新的分析方法
加强客观性
拓展应用领域
之后被广泛应用于各种领域，包括经济、管理、社会规划等。
层次分析法的应用范围
01 02 03
CHAPTER
层次分析法的基本原理
建立层次结构
目标层准则层指标层
构造判断矩阵
两两比较矩阵
判断矩阵的一致性
计算权重向量
权重向量的计算方法
通过判断矩阵，计算各指标的权重向量。

使用MATLAB进行数据分析教程

使用MATLAB进行数据分析教程第一章：介绍MATLAB的基本知识MATLAB是一种广泛应用于科学计算和工程设计的软件工具。

本章将介绍MATLAB的基本知识，包括安装和启动MATLAB、MATLAB工作环境的组成以及基本的编程语法和命令。

通过本章的学习，读者可以快速上手使用MATLAB进行数据分析。

第二章：数据导入与清洗在进行数据分析之前，首先需要将数据导入到MATLAB中，并进行必要的数据清洗。

本章将介绍如何从不同的数据源导入数据，如Excel表格、文本文件和数据库。

此外，还将涵盖数据清洗的基本技术，例如处理缺失值、异常值和重复值等。

第三章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，可以帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和关系。

本章将详细介绍如何使用MATLAB进行数据可视化分析。

包括绘制散点图、折线图、直方图、箱线图等常用的图形，并掌握调整图形样式和添加图例、标签等技巧。

第四章：统计分析统计分析是数据分析的关键部分，可以揭示数据背后的规律和关联。

本章将讲解如何使用MATLAB进行统计分析。

包括描述性统计分析，如计算均值、方差和百分位数等；基本的假设检验，如t检验和方差分析等；以及回归分析和相关分析等。

第五章：机器学习基础机器学习是近年来兴起的一种强大的数据分析技术。

本章将介绍MATLAB中的机器学习基础知识，包括常见的机器学习算法、如决策树、支持向量机和神经网络等；以及如何使用MATLAB进行数据预处理、模型训练和评估等。

第六章：时间序列分析时间序列分析是一种专门针对时间相关数据的分析方法。

本章将介绍MATLAB中的时间序列分析工具，包括自相关函数、移动平均和指数平滑等；以及如何进行时间序列模型的建立和预测等。

读者可以通过本章的学习，掌握MATLAB在时间序列分析中的应用技巧。

第七章：图像处理与分析图像处理与分析是MATLAB的重要应用领域之一。

本章将介绍MATLAB中的图像处理和分析工具，包括图像读取、显示和处理等基本操作；常见的图像处理技术，如灰度变换、滤波和边缘检测等；以及图像分割和特征提取等相关内容。

《matlab课程》课件

数据可视化
Matlab内置了丰富的可视化工具，可以方便地绘制各种二维和三维图形，包括散点图、柱状图、曲面图等。
数据分析
Matlab提供了强大的数据处理和分析工具，包括矩阵运算、统计分析、机器学习等。
数值计算
Matlab具有高效的数值计算能力，可以用于解决各种复杂的数学问题，如线性代数、微积分、常微分方程等。
图像处理
Matlab在图像处理方面也有着广泛的应用，可以用于图像的采集、增强、分割、识别等操作。
Matlab的图像处理工具箱包含了大量的函数，可以方便地进行图像处理和分析，如灰度变换、边缘检测、特征提取等。
控制系统仿真
Matlab在控制系统仿真方面也有着广泛的应用，可以用于模拟各种类型的控制系统，如线性系统、非线性系统、离散系统等。
《Matlab课程》PPT 课件
目录
Contents
• Matlab简介 • Matlab基础入门 • Matlab编程技巧 • Matlab在科学计算中的应用 • Matlab在工程领域的应用 • Matlab进阶学习资源与建议
01 Matlab简介
Matlab是什么
1
Matlab是一种高级编程语言和交互式环境，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。
误等。
03
调试工具
介绍Matlab提供的调试工具，如断点设置、单步执行、变量查看
等。
Байду номын сангаас02
错误处理
介绍如何使用try-catch语句捕获异常，以及如何在错误发生时进
行恢复或提供用户反馈。
04
代码优化与性能分析
讲解如何优化Matlab代码，提高运行效率，以及如何使用性能分

第五讲非线性方程求根及其MATLAB实现

第五讲非线性方程求根及其MATLAB实现一、引言在数学和工程领域中，非线性方程的求解是一项基本任务。

非线性方程通常不具备直接求解的方法，因此需要采用迭代方法来逼近其解。

本讲将介绍几种常用的非线性方程求根方法，并给出MATLAB实现的示例。

二、二分法二分法是一种简单但有效的求根方法。

其基本思想是将方程的根所在的区间进行逐步划分，并选择其中点作为迭代的点，直到满足精度要求。

具体实现如下：```matlabfunction x = bisection(f, a, b, tol)if f(a) * f(b) >= 0error('f(a)和f(b)符号相同');endwhile (b - a) / 2 > tolx=(a+b)/2;if f(x) == 0break;elseif f(a) * f(x) < 0b=x;elsea=x;endendend```三、牛顿法牛顿法是一种基于方程导数的迭代方法，其基本思想是使用方程的切线来逼近其根。

具体实现如下：```matlabfunction x = newton(f, df, x0, tol)while abs(f(x0)) > tolx0 = x0 - f(x0) / df(x0);endx=x0;end```四、割线法割线法是一种类似于牛顿法的迭代方法，其基本思想是用两个迭代点的连线来逼近方程的根。

具体实现如下：```matlabfunction x = secant(f, x0, x1, tol)while abs(f(x1)) > tolx=x1-f(x1)*(x1-x0)/(f(x1)-f(x0));x0=x1;x1=x;endend```五、MATLAB实现示例下面是一些使用上述非线性方程求根方法的MATLAB示例：```matlab% 示例1：求方程sin(x) = 0的根a=0;b = 2 * pi;tol = 1e-6;x = bisection(f, a, b, tol);disp(['二分法求解的根为：', num2str(x)]);disp(['牛顿法求解的根为：', num2str(x)]);x = secant(f, a, b, tol);disp(['割线法求解的根为：', num2str(x)]);%示例2：求方程x^2-2=0的根x0=1;tol = 1e-6;x = newton(f, df, x0, tol);disp(['牛顿法求解的根为：', num2str(x)]);```六、总结本讲介绍了几种常用的非线性方程求根方法，并给出了MATLAB的实现示例。

MATLAB学习课件第五章

4
5.1 概述
根据程序运行方式的不同，可以将MATLAB程序设计分为
两种方式：
一种是在命令窗口中逐条输入命令，另一种是将相关
的命令存储在一个M文件中。
前者称为命令行方式，又称为指令驱动模式。后者称
为M文件的程序运行方式。
命令行方式 M文件编程方式命令逐条解释执行自动一次执行完文件中所有命令简单，直观不直观速度慢，执行过程不能保留，速度快，可以重复执行文件不能重复执行
25
2、while语句
while语句的一般格式为： while 表达式循环体语句 end while语句为条件循环语句，循环次数不确定，只要循环条件
表达式的结果非零，语句体就重复执行，直到循环条件表达式的结果为零，则跳出循环
26
5.3.4 程序流的控制
与控制程序执行过程相关的语句主要有break语句、
5.3 MATLAB程序结构
MATLAB程序的控制结构有3种：
顺序结构、选择结构和循环结构。
按照程序设计的观点, 任何算法功能都可以通过由程序模
块组成的三种基本程序结构的组合来实现。
11
5.3.1 顺序结构
顺序结构是指程序按程序语句或模块在执行流中的顺序逐
个执行，直到执行到程序的最后一个语句。
函数式M文件接受输入参数，有返回值文件中定义变量为局部变量，文件执行完毕时，局部变量清除，不保留在工作空间
要通过函数调用的方式调用才能运行用户需要自定义某种具体算法时使用
5.2.3 M文件操作
对M文件常用的操作有：打开M文件、新建M文件、编辑
M文件、保存M文件和运行M文件等。
10
例5.8：判断读取矩阵是否正确。解：程序如下 n=4; a=magic(3) try a_n=a(n,:), %取a的第n 行元素 catch a_n=a(end, : ), %如取a的第n 行出错，则改取a的最后一行 end lasterr %显示出错原因执行结果如下; a= 8 1 6 3 5 7 4 9 2 a_n = 9 2 ans = Attempted to access a(4,:); index out of bounds because size(a)=[3,3].

《Matlab教案》课件

《MATLAB教案》PPT课件第一章：MATLAB概述1.1 MATLAB简介介绍MATLAB的历史和发展解释MATLAB的含义（Matrix Laboratory）强调MATLAB在工程和科学计算中的应用1.2 MATLAB界面介绍MATLAB的工作空间解释MATLAB的菜单栏和工具栏演示如何创建、打开和关闭MATLAB文件1.3 MATLAB的基本操作介绍MATLAB的数据类型演示如何进行矩阵运算解释MATLAB中的向量和矩阵运算规则第二章：MATLAB编程基础2.1 MATLAB脚本编程解释MATLAB脚本文件的结构演示如何编写和运行MATLAB脚本强调注释和代码的可读性2.2 MATLAB函数编程介绍MATLAB函数的定义和结构演示如何创建和使用MATLAB函数强调函数的重用性和模块化编程2.3 MATLAB编程技巧介绍变量和函数的命名规则演示如何进行错误处理和调试强调代码的优化和性能提升第三章：MATLAB数值计算3.1 MATLAB数值解算介绍MATLAB中的数值解算工具演示如何解线性方程组和不等式解释MATLAB中的符号解算和数值解算的区别3.2 MATLAB数值分析介绍MATLAB中的数值分析工具演示如何进行插值、拟合和数值积分解释MATLAB中的误差估计和数值稳定性3.3 MATLAB优化工具箱介绍MATLAB优化工具箱的功能演示如何使用优化工具箱进行无约束和约束优化问题解释MATLAB中的优化算法和参数设置第四章：MATLAB绘图和可视化4.1 MATLAB绘图基础介绍MATLAB中的绘图命令和函数演示如何绘制二维和三维图形解释MATLAB中的图形属性设置和自定义4.2 MATLAB数据可视化介绍MATLAB中的数据可视化工具演示如何绘制统计图表和散点图解释MATLAB中的数据过滤和转换4.3 MATLAB动画和交互式图形介绍MATLAB中的动画和交互式图形功能演示如何创建动画和交互式图形解释MATLAB中的图形交互和数据探索第五章：MATLAB应用案例5.1 MATLAB在信号处理中的应用介绍MATLAB在信号处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行信号处理操作解释MATLAB在信号处理中的优势和应用场景5.2 MATLAB在控制系统中的应用介绍MATLAB在控制系统中的基本概念演示如何使用MATLAB进行控制系统分析和设计解释MATLAB在控制系统中的优势和应用场景5.3 MATLAB在图像处理中的应用介绍MATLAB在图像处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行图像处理操作解释MATLAB在图像处理中的优势和应用场景《MATLAB教案》PPT课件第六章：MATLAB Simulink基础6.1 Simulink简介介绍Simulink作为MATLAB的一个集成组件解释Simulink的作用：模型化、仿真和分析动态系统强调Simulink在系统级设计和多领域仿真中的优势6.2 Simulink界面介绍Simulink库浏览器和模型窗口演示如何创建、编辑和运行Simulink模型解释Simulink中的块和连接的概念6.3 Simulink仿真介绍Simulink仿真的基本过程演示如何设置仿真参数和启动仿真解释Simulink仿真结果的查看和分析第七章：MATLAB Simulink高级应用7.1 Simulink设计模式介绍Simulink的设计模式，包括连续、离散、混合和事件驱动模式演示如何根据系统特性选择合适的设计模式解释不同设计模式对系统性能的影响7.2 Simulink子系统介绍Simulink子系统的概念和用途演示如何创建和管理Simulink子系统解释子系统在模块化和层次化设计中的作用7.3 Simulink Real-Time Workshop介绍Simulink Real-Time Workshop的功能演示如何使用Real-Time Workshop进行代码解释代码对于硬件在环仿真和嵌入式系统开发的重要性第八章：MATLAB Simulink库和工具箱8.1 Simulink库介绍Simulink库的结构和分类演示如何访问和使用Simulink库中的块解释Simulink库对于模型构建和功能复用的意义8.2 Simulink工具箱介绍Simulink工具箱的概念和功能演示如何安装和使用Simulink工具箱解释Simulink工具箱在特定领域仿真和分析中的作用8.3 自定义Simulink库介绍如何创建和维护自定义Simulink库演示如何将自定义块添加到库中解释自定义库对于个人和组织级模型共享的重要性第九章：MATLAB Simulink案例分析9.1 Simulink在控制系统中的应用介绍控制系统模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行控制系统设计和分析解释Simulink在控制系统教育和研究中的应用9.2 Simulink在信号处理中的应用介绍信号处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行信号处理仿真解释Simulink在信号处理领域中的优势和实际应用9.3 Simulink在图像处理中的应用介绍图像处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行图像处理仿真解释Simulink在图像处理领域中的优势和实际应用第十章：MATLAB Simulink项目实践10.1 Simulink项目实践流程介绍从需求分析到模型验证的Simulink项目实践流程演示如何使用Simulink进行项目规划和实施解释Simulink在项目管理和协作中的作用10.2 Simulink与MATLAB的交互介绍Simulink与MATLAB之间的数据交互方式演示如何在Simulink中使用MATLAB函数和脚本解释混合仿真模式对于复杂系统仿真的优势10.3 Simulink项目案例分析具体的Simulink项目案例演示如何解决实际工程问题解释Simulink在工程教育和项目开发中的应用价值《MATLAB教案》PPT课件第十一章：MATLAB App Designer入门11.1 App Designer简介介绍App Designer作为MATLAB中的应用程序开发环境解释App Designer的作用：快速创建跨平台的MATLAB应用程序强调App Designer在简化MATLAB代码部署和用户交互中的优势11.2 App Designer界面介绍App Designer的用户界面和工作流程演示如何创建新应用和编辑应用界面解释App Designer中的组件和布局的概念11.3 App Designer编程介绍App Designer中的MATLAB编程模式演示如何使用App Designer中的MATLAB代码块解释App Designer中事件处理和应用程序生命周期管理的重要性第十二章：MATLAB App Designer高级功能12.1 App Designer用户界面设计介绍App Designer中用户界面的定制方法演示如何使用样式、颜色和主题来美化应用界面解释用户界面设计对于提升用户体验的重要性12.2 App Designer数据模型介绍App Designer中的数据模型和模型视图概念演示如何创建、使用和绑定数据模型和视图解释数据模型在应用程序中的作用和重要性12.3 App Designer部署和分发介绍App Designer应用程序的部署和分发流程演示如何打包和发布应用程序解释如何为不同平台安装和运行App Designer应用程序第十三章：MATLAB App Designer案例研究13.1 图形用户界面(GUI)应用程序设计介绍使用App Designer设计的GUI应用程序案例演示如何创建交互式GUI应用程序来简化MATLAB脚本解释GUI应用程序在数据输入和结果显示中的作用13.2 数据分析和可视化应用程序设计介绍使用App Designer进行数据分析和可视化的案例演示如何创建应用程序来处理和显示大型数据集解释App Designer在数据分析和决策支持中的优势13.3 机器学习和深度学习应用程序设计介绍使用App Designer实现机器学习和深度学习模型的案例演示如何将MATLAB中的机器学习和深度学习算法集成到应用程序中解释App Designer在机器学习和深度学习应用部署中的作用第十四章：MATLAB App Designer实战项目14.1 App Designer项目规划和管理介绍App Designer项目的规划和管理方法演示如何组织和维护大型应用程序项目解释项目管理和版本控制对于团队协作的重要性14.2 App Designer与MATLAB的集成介绍App Designer与MATLAB之间的数据和功能集成演示如何在App Designer中调用MATLAB函数和脚本解释集成MATLAB强大计算和分析能力的重要性14.3 App Designer项目案例实现分析具体的App Designer项目案例实现过程演示如何解决实际工程项目中的问题解释App Designer在工程项目实践中的应用价值第十五章：MATLAB App Designer的未来趋势15.1 App Designer的新功能和技术介绍App Designer的最新功能和技术发展演示如何利用新功能和技术提升应用程序的性能和用户体验强调持续学习和适应新技术的重要性15.2 App Designer在跨平台开发中的应用介绍App Designer在跨平台应用程序开发中的优势演示如何创建适用于不同操作系统的应用程序解释跨平台开发对于扩大应用程序市场的重要性15.3 App Designer的未来趋势和展望讨论App Designer在未来的发展趋势和潜在应用领域激发学生对于应用程序开发和创新的兴趣强调持续探索和创造新应用的重要性重点和难点解析本文档为您提供了一份详尽的《MATLAB教案》PPT课件，内容涵盖了MATLAB 的基本概念、编程基础、数值计算、绘图和可视化、应用案例、Simulink的基础知识、高级应用、库和工具箱的使用、案例分析以及项目实践、App Designer 的基础知识、高级功能、案例研究、实战项目和未来趋势等方面的内容。

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身高体重 169 64 165 52 164 59 173 74 172 69 169 52 173 57 173 61 166 70 163 57
身高体重 171 65 169 62 170 58 172 64 169 58 167 72 175 76 164 59 166 63 169 54
0.15
0.1
0.05
0
-4
-2
0
2
4
6
2. 2 分布 2 (n)
若随机变量 X1，X2，…，Xn 相互独立，都服从标准正态分布 N（0，1），则随机变量
Y=
X
2 1
X
2 2
X
2 n
服从自由度为 n 的 2 分布，记为 Y~ 2 （n）.
Y 的均值为 n，方差为 2n.
0.16
0.14
0.12
通知：
MATLAB课程考试安排：时间：第十一周周一（5月5日）晚上；地点：南山综合楼A603；考试形式：上机考试，断网，允许带资料。
提醒：5月4日（周日）晚上要补课。
数学建模与数学实验
数据的统计描述和分析
数
据
统计的基本概念
的
统
计
参数估计
描
述
和
假设检验
分
析
统计工具箱中的基分布形状的另一种度量，正态分布的峰度为 3，若 g2 比 3 大很多，表示分布有沉重的尾巴，说明样本中含有较多远离均值的数
据，因而峰度可用作衡量偏离正态分布的尺度之一.
4.
k 阶原点矩：Vk
1 n
n i 1
X
k i
k 阶中心矩：U k
1 n
n
(Xi
i 1
X )k
基本统计量的MATLAB命令对随机变量x，计算其基本统计量的命令如下：
均值：mean(x) 中位数：median(x) 标准差：std(x) 方差：var(x) 偏度：skewness(x) 峰度：kurtosis(x)
例对例1中的学生身高体重可计算上述基本统计量.
2020/10/1
返回
12
几个在统计中常用的概率分布
1．正态分布N (m,s 2 )
密度函数：p(x)
1
( xm )2
e 2s 2 分布函数：F (x)
2p s
其中 m 为均值，s 2 为方差， x .
1
e dy x
( ym)2 2s 2
2ps
标准正态分布：N（0，1）
密度函数
j(x)
1
x2
e2
2p
分布函数
F(x)
1
x
y2
e 2 dy
2p
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
内都有样本观测值 xi（i=1，2，…，n-1）落入其中.
2.求出各组的频数和频率：统计出样本观测值在每个区间
(
xi'
,
x' i 1
]
中出
现的次数 ni ，它就是这区间或这组的频数.计算频率
fi
ni n
.
3.作频率直方图：在直角坐标系的横轴上，标出
x1'
,
x
' 2
,
,
x
' n
各点，分别以
(
xi'
,
x' i 1
身高体重 167 47 168 65 165 64 168 57 176 57 170 57 158 51 165 62 172 53 169 66
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1．分别以h和w代表变量表示学生的身高和体重，直接输入数据。
2．将变量h、w的数据保存在文件data中. save data h w
3．进行统计分析时，调用数据文件data中的数据. load data
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先把数据写入一个纯文本数据文件data.txt 中，数据列之间用空格键或Tab键分割，该数据文件data.txt存放在matlab的工作目录下，在MATLAB中用load命令读入数据
具体作法是：load data.txt 这样在内存中建立了一个变量data，它是一个数据
矩阵。
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分布函数的近似求法--频率直方图
1.整理资料：把样本值 x1，x2，…，xn 进行分组，先将它们依大小次序排列，
得
x1*
x2*
x
* n
.在包含
[
x1*
,
xn*
]
的区间[a，b]内插入一些等分点：
a
x1'
x2'
xn'
b,
注意要使每一个区间
(
x
' i
,
xi'
1
]
（i=1，2，…，n-1）
0.1
0.08
0.06
0.04
2．描绘数组data的频数直方图的命令为： hist(data,k)
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返回
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例1的程序
load data.txt; high=data(:,1); weight=data(:,2); [n1,x1]=hist(high) [n2,x2]=hist(weight) subplot(1,2,1) hist(high) subplot(1,2,2) hist(weight)
]
为底边，作高为
fi xi'
的矩形， xi'
xi'1 xi' , i 1,2,, n 1,即得
频率直方图.
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频数表与频数直方图的描绘
1．给出数组data的频数表的命令为： [N,X]=hist(data,k)
此命令将区间[min(data),max(data)]分为k个小区间（缺省为10），返回数组data落在每一个小区间的频数N和每一个小区间的中点X.
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统计量
1. 表示位置的统计量—平均值和中位数.
平均值（或均值，数学期望）： X
1 n
n i 1
Xi
中位数：将数据由小到大排序后位于中间位置的那个数值.
2. 表示变异程度的统计量—标准差、方差和极差.
标准差： s
[ 1 n 1
n i1
(Xi
1
X )2 ]2
它是各个数据与均值偏离程度的度量.
例1 学校随机抽取100名学生，测量他们的身高和体重，所得数据如表
身高体重 172 75 171 62 166 62 160 55 155 57 173 58 166 55 170 63 167 53 173 60
身高体重 169 55 168 67 168 65 175 67 176 64 168 50 161 49 169 63 171 61 178 64
方差：标准差的平方.
极差：样本中最大值与最小值之差.
3. 表示分布形状的统计量—偏度和峰度
偏度： g1
1 s3
n
(Xi
i 1
X )3
峰度： g2
1 s4
n
(Xi
i 1
X)4
偏度反映分布的对称性，g1 >0 称为右偏态，此时数据位于均值右边的比位于左边的多；g1 <0 称为左偏态，情况相反；而 g1 接近 0 则可认为分布是对称的.