MATLAB应用基础第三章1
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第三章习题答案1.代码:a=[1 -1 -1]; roots(a)结果:ans =-0.61801.61802.代码:x=0:10;y=sin(x);xi=0:0.15:10; %选取了67个插值点,要增加n,只需减小步长即可y0=sin(xi); %算精确值y1=interp1(x,y,xi); %分段线性插值y2=interp1(x,y,xi,'spline'); %三次样条插值plot(xi,y0,'o',xi,y1,xi,y2,'-.')legend('精确值','分段线性插值','三次样条插值')结果:3.理论公式为:p=1.0332*exp(-(x+500)/7756),所以拟合模型可写为:p=a*exp(-k*x+b) 式中,a, k, b为常数,两边同时取自然对数,得:log(p)=-k*x+b+log(a)问题转化为线性模型。
注意:自然对数是log(x), 以10为底的对数是log10(x)代码:clear;x=[0 300 600 1000 1500 2000];p=[0.9689 0.9322 0.8969 0.8519 0.7989 0.7491];lnp=log(p); %转化为 p 的自然对数值,模型转化为线性模型pk=polyfit(x,lnp,1); % 线性拟合,得到模型的斜率pk(1)和常数pk(2) 模型为: p=exp(pk(1)*x)*exp(pk(2))xi=0:50:2000;p0=1.0332*exp(-(xi+500)/7756); %理论值p1=exp(pk(1)*xi+pk(2)); %拟合模型值p2=interp1(x,p,xi,'spline'); %三次样条插值plot(x,p,'p',xi,p0,xi,p1,'--',xi,p2,'-.');legend('测量值','理论值','拟合值','三次样条值');format long % 数据显示格式为15位有效数字x2=0:200:2000 % 取10个点,比较差异pp1=1.0332*exp(-(x2+500)/7756) %理论值pp2=exp(pk(1)*x2+pk(2)) % 拟合值pp3=interp1(x,p,x2,'spline') % 样条插值err1=sum(abs(pp2-pp1).^2) % 拟合值的误差绝对值总和err2=sum(abs(pp3-pp1).^2) % 样条值的误差绝对值总和结果:0200400600800100012001400160018002000从图像上,都符合得很好,但很难看出差异。
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。
数学建模MATLAB教案第一章:MATLAB简介1.1 课程目标了解MATLAB的发展历程和应用领域熟悉MATLAB的工作环境掌握MATLAB的基本命令和操作1.2 教学内容MATLAB的历史和发展MATLAB的应用领域MATLAB的工作环境MATLAB的基本命令和操作1.3 教学方法讲解和示范相结合学生上机实践1.4 教学资源MATLAB软件PPT课件1.5 教学评估课后作业上机实践第二章:MATLAB基本操作2.1 课程目标掌握MATLAB的变量和数据类型熟悉MATLAB的运算符和表达式学会在MATLAB中进行矩阵操作2.2 教学内容MATLAB的变量和数据类型MATLAB的运算符和表达式矩阵的创建和操作矩阵的运算2.3 教学方法讲解和示范相结合学生上机实践2.4 教学资源MATLAB软件PPT课件2.5 教学评估课后作业上机实践第三章:MATLAB函数3.1 课程目标了解MATLAB内置函数的分类和用法学会自定义函数掌握MATLAB脚本文件的编写和运行MATLAB内置函数的分类和用法自定义函数的创建和调用MATLAB脚本文件的编写和运行3.3 教学方法讲解和示范相结合学生上机实践3.4 教学资源MATLAB软件PPT课件3.5 教学评估课后作业上机实践第四章:MATLAB绘图4.1 课程目标熟悉MATLAB绘图的基本命令掌握MATLAB绘图的格式和技巧学会使用MATLAB绘制各种图形4.2 教学内容MATLAB绘图的基本命令MATLAB绘图的格式和技巧绘制各种图形的函数和方法讲解和示范相结合学生上机实践4.4 教学资源MATLAB软件PPT课件4.5 教学评估课后作业上机实践第五章:数学建模基本方法5.1 课程目标了解数学建模的基本概念和方法学会使用MATLAB进行数学建模掌握数学建模的常用算法和技巧5.2 教学内容数学建模的基本概念和方法使用MATLAB进行数学建模的步骤和技巧数学建模的常用算法和实例5.3 教学方法讲解和示范相结合学生上机实践5.4 教学资源MATLAB软件PPT课件5.5 教学评估课后作业上机实践第六章:线性方程组求解6.1 课程目标理解线性方程组的数学理论学会使用MATLAB解线性方程组掌握MATLAB中求解线性方程组的多种方法6.2 教学内容线性方程组的数学描述MATLAB中的线性方程组求解函数(如`解方程组`函数)稀疏矩阵在线性方程组求解中的应用使用`linsolve`函数求解线性方程组使用`guess`函数进行参数估计6.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习6.4 教学资源MATLAB软件线性方程组求解实例6.5 教学评估课后练习题上机练习第七章:最优化问题求解7.1 课程目标理解最优化问题的数学模型学会使用MATLAB解决最优化问题掌握最优化问题的常见求解算法7.2 教学内容最优化问题的数学基础MATLAB中的最优化工具箱概述使用`fmincon`函数求解约束最优化问题使用`fminunc`函数求解无约束最优化问题了解其他最优化函数和算法7.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习7.4 教学资源MATLAB软件最优化问题求解实例7.5 教学评估课后练习题上机练习第八章:微分方程求解8.1 课程目标理解微分方程的基本概念学会使用MATLAB求解微分方程掌握MATLAB中微分方程求解工具的使用8.2 教学内容微分方程的分类和基本概念MATLAB中的微分方程求解函数(如`ode45`)边界值问题的求解(如`bvp4c`)参数估计和敏感性分析8.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习8.4 教学资源MATLAB软件PPT课件微分方程求解实例8.5 教学评估课后练习题上机练习第九章:概率论与数理统计9.1 课程目标掌握概率论和数理统计的基本概念学会使用MATLAB进行概率论和数理统计分析能够运用概率论和数理统计方法解决实际问题9.2 教学内容概率论基本概念和公式数理统计基本方法MATLAB中的概率论和数理统计函数随机数和概率分布函数的绘制假设检验和置信区间的计算9.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习9.4 教学资源MATLAB软件PPT课件概率论和数理统计实例9.5 教学评估课后练习题上机练习第十章:综合案例分析10.1 课程目标能够综合运用所学的数学建模和MATLAB知识解决实际问题学会分析问题、建立模型、选择合适的算法和工具求解10.2 教学内容综合案例的选择和分析建立数学模型的方法MATLAB在模型求解中的应用数学建模报告的结构和要求10.3 教学方法案例分析与讨论学生分组实践10.4 教学资源MATLAB软件PPT课件综合案例数据和背景资料10.5 教学评估数学建模报告评分学生口头报告和讨论第十一章:非线性方程和方程组的求解11.1 课程目标理解非线性方程和方程组的概念学会使用MATLAB求解非线性方程和方程组掌握MATLAB中非线性求解的多种方法11.2 教学内容非线性方程和方程组的数学描述MATLAB中的非线性方程求解函数(如`fsolve`)非线性方程组的求解方法(如`ode45`)图像法求解非线性方程和方程组初始参数的选择和影响11.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习11.4 教学资源MATLAB软件PPT课件非线性方程和方程组求解实例11.5 教学评估课后练习题第十二章:插值与拟合12.1 课程目标理解插值和拟合的概念学会使用MATLAB进行插值和拟合掌握MATLAB中插值和拟合的多种方法12.2 教学内容插值和拟合的基本概念MATLAB中的插值函数(如`interp1`)MATLAB中的拟合函数(如`fit`)插值和拟合的误差分析插值和拟合在数学建模中的应用12.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习12.4 教学资源MATLAB软件PPT课件插值和拟合实例12.5 教学评估课后练习题第十三章:数值分析13.1 课程目标理解数值分析的基本概念学会使用MATLAB进行数值分析掌握MATLAB中数值分析的多种方法13.2 教学内容数值分析的基本概念MATLAB中的数值分析函数误差和稳定性分析数值分析在数学建模中的应用常见数值方法的比较和选择13.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习13.4 教学资源MATLAB软件PPT课件数值分析实例13.5 教学评估课后练习题第十四章:MATLAB在信号处理中的应用14.1 课程目标理解信号处理的基本概念学会使用MATLAB进行信号处理掌握MATLAB中信号处理的基本方法14.2 教学内容信号处理的基本概念MATLAB中的信号处理函数信号的时域和频域分析信号处理在实际应用中的例子MATLAB在信号处理中的优势和局限性14.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习14.4 教学资源MATLAB软件PPT课件信号处理实例14.5 教学评估课后练习题第十五章:MATLAB在图像处理中的应用15.1 课程目标理解图像处理的基本概念学会使用MATLAB进行图像处理掌握MATLAB中图像处理的基本方法15.2 教学内容图像处理的基本概念MATLAB中的图像处理函数图像的增强、滤波和边缘检测图像处理在实际应用中的例子MATLAB在图像处理中的优势和局限性15.3 教学方法理论讲解与实际操作相结合示例演示学生上机练习15.4 教学资源MATLAB软件PPT课件图像处理实例15.5 教学评估课后练习题重点和难点解析重点:1. MATLAB的工作环境及基本命令和操作。
MATLAB基础教程1~8章作业Matlab第一章1.阐述Matlab的功能Matlab作为一种高级计算软件,是进行算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的交互式应用开发环境,已被广泛应用于不同领域。
Matlab的基本功能包括:数学计算功能、图形化显示功能、M语言编程功能、编译功能、图形用户界面开发功能、Simulink建模仿真功能、自动代码生成功能。
Matlab第二章1.创建double的变量,并进行计算。
(1)a=87,b=190,计算a+b、a-b、a*b。
(2)创建uint8 类型的变量,数值与(1)中相同,进行相同的计算。
>> a=87,b=190a =87b =190>> a+bans =277>> a-bans =-103>> a*bans =16530>> c=uint8(87), d=uint8(190)c =87d =190>> c+dans =255>> c-dans =ans =2552.计算(1)sin(60)(2)e^3(3)cos(3π/4)>> sind(60)ans =0.8660>> exp(3)ans =20.0855>> cos(3*pi/4)ans =-0.70713.设u=2,v=3,计算:(1)(2)(3)>> u=2;>> v=3;>> 4*u*v/log(v)ans =21.8457>> (exp(u)+v)^2/(v^2-u) ans =15.4189>> sqrt(u-3*v)/(u*v) ans =0 + 0.4410i 4.计算如下表达式:(1)(2)>> (3-5*i)*(4+2*i)22.0000 -14.0000i>> sin(2-8*i)ans =1.3553e+003 +6.2026e+002i5.判断下面语句的运算结果。
《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。
《MATLAB基础与应用》实训指导书目录实训一认识MATLAB实训二 MATLAB数据操作实训三 MATLAB程序设计(一)实训四 MATLAB程序设计(二)实训五 MATLAB二维绘图实训六 MATLAB特殊二维绘图实训七 MATLAB三维绘图实训八 MATLAB符号函数的运算实训九 MATLAB符号微积分实训十 MATLAB符号方程求解实训十一 MATLAB数据分析与统计实训十二 MATLAB数值运算实训十三 MATLAB常微分方程的数值求解实训十四认识GUI实训十五图形用户界面设计实训十六 Simulink仿真实训十七 MATLAB综合实训(一)实训十八 MATLAB综合实训(二)实训一 认识MATLAB【实训目的】1.认识MATLAB 操作界面2.MATLAB 帮助系统的使用方法 3.掌握数据操作的有关知识 【主要软件设备】MATLAB 软件 【实训内容】1.认识MATLAB 操作界面2.MATLAB 帮助系统的使用方法 3.掌握数据操作的有关知识 【实训题目】1.通过帮助浏览器查找max 函数的用法。
2.通过帮助浏览器查找并比较ceil 、floor 、fix 、round 、rem 和sign 函数的用法。
3.gcd 函数用于求两个整数的最大公约数。
先用help 命令查看该函数的用法,然后利用该函数求15和35的最大公约数。
4.已知A=2.1,B=-4.5,C=6,D=3.5,E=-5,计算⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+D BC E A ππ22arctan 的值。
5.已知96.4=a ,11.8=b ,计算)ln(b a e ba +-的值。
【实训注意事项】1. 在所实训的机房,必须保持机房的整洁2. 在所实训机房,未经允许不要对计算机进行操作及其他操作3. 实训必须按照实训报告要求进行 【实训报告要求】1. 通过帮助浏览器查找函数的用法在实训报告上只填写所编程序2. 数据操作的有关知识的程序必须按照MATLAB 软件上所编程序书写,书写格式一定要正确实训二 MATLAB 数据操作【实训目的】1.掌握数据操作的有关知识 2.掌握矩阵的基本运算 3.掌握数据和文件操作 【主要软件设备】MATLAB 软件 【实训内容】1.矩阵的基本运算 2.数据和文件操作3.理解数据操作的有关知识 【实训题目】1.已知矩阵101241205A -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦、010213112B -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,求2A+B 、23A B -、A*B 、B*A 、A.*B 、A\B 、 A/B 、A. \B 、A. /B 。
matlab 教学大纲MATLAB教学大纲引言:MATLAB是一种强大的科学计算软件,广泛应用于各个学科领域。
本文旨在探讨MATLAB教学的大纲,以帮助教师和学生更好地理解和应用这一工具。
第一部分:MATLAB基础知识1. MATLAB介绍- MATLAB的起源和发展- MATLAB的优势和应用领域2. MATLAB环境- MATLAB界面的基本组成- MATLAB的工作空间和变量管理3. MATLAB基本语法- 基本数据类型和变量- 运算符和表达式- 控制流程(条件语句、循环语句)4. MATLAB函数- 函数的定义和调用- 内置函数和自定义函数- 函数的参数传递和返回值第二部分:MATLAB数据处理与可视化1. 数据处理- 数据导入和导出- 数据处理函数(排序、筛选、统计等)- 数据的存储和读取2. 图形绘制- 二维图形绘制(曲线图、散点图、柱状图等) - 三维图形绘制(曲面图、散点图、等高线图等) - 图形的自定义和美化3. 图像处理- 图像的读取和显示- 基本的图像处理操作(缩放、旋转、滤波等) - 图像的特征提取和分析第三部分:MATLAB编程与算法设计1. MATLAB编程基础- 脚本文件和函数文件- 调试和错误处理- 编程风格和规范2. 数值计算与优化- 数值计算方法(数值积分、数值解微分方程等) - 优化算法(线性规划、非线性规划等)- 模拟和仿真3. 信号处理与系统建模- 信号的采样和重构- 时域和频域分析- 系统建模与控制设计第四部分:MATLAB应用案例1. 工程应用- 电路设计与分析- 机械系统建模与仿真- 通信系统设计与分析2. 统计分析- 统计数据处理与分析- 数据挖掘与机器学习- 统计建模与预测3. 科学研究- 科学计算与模拟- 数据可视化与分析- 科学实验与数据处理结语:本文对MATLAB教学大纲进行了概述,从基础知识到高级应用,涵盖了MATLAB的核心功能和应用领域。
通信电路仿真上机试题班级:姓名:学号:第一章4.gcd函数用于求两个数的最大公约数。
现拥有help命令查看该函数的用法,然后利用该函数15和35的最大约数。
程序: >> help gcdGCD Greatest common divisor.G = GCD(A,B) is the greatest common divisor of correspondingelements of A and B. The arrays A and B must contain non-negativeintegers and must be the same size (or either can be scalar).GCD(0,0) is 0 by convention; all other GCDs are positive integers.[G,C,D] = GCD(A,B) also returns C and D so that G = A.*C + B.*D.These are useful for solving Diophantine equations and computingHermite transformations.See also LCM.结果:>> g=gcd(15,35)g =56.以致三角形的三边a=9.6,b=13.7,c=19.4,求三角形的面积。
提示:利用海伦公式area=sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c))计算,其中s=(a+b+c)/2。
程序:clearclca=9.6,b=13.7,c=19.4s=(a+b+c)/2area=sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c))结果:a = 9.6000 b =13.7000 c = 19.4000 s = 21.3500 area = 61.1739第二章5.计算下列分段函数0 x<=5F(x)= (x-3)/4 5<x<=102*x x>10程序:clearclcx=input('请输入一个数,x=');if x<=5y=0;elseif x>5&x<=10y=(x-3)/4;else x>10y=2*x;endy结果:请输入一个数,x=11y =228.已知S=1+2+2^2+2^3+…+2^63,求S 的值。
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%。
matlab简介及其基础应用MATLAB 是美国 MathWorks 公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括 MATLAB 和 Simulink 两大部分。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如 C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB 的基本应用包括:1. 数值计算和符号计算:MATLAB 可以进行各种数学运算,如矩阵乘法、求导、积分等。
它还支持符号计算,可以对符号表达式进行化简、求值等操作。
2. 数据可视化:MATLAB 提供了丰富的绘图函数,可以绘制各种类型的图形,如线图、散点图、柱状图等。
它还支持三维图形的绘制。
3. 数据分析:MATLAB 可以进行数据分析,如统计分析、回归分析、聚类分析等。
它还提供了一些数据处理工具,如滤波、平滑等。
4. 编程和脚本:MATLAB 是一种编程语言,可以编写脚本和函数来执行复杂的任务。
它还支持面向对象编程。
5. 控制系统设计:MATLAB 提供了一些工具用于控制系统的设计和分析,如根轨迹、波特图等。
6. 信号处理:MATLAB 可以进行信号处理,如滤波、频谱分析等。
7. 图像处理:MATLAB 提供了一些图像处理工具,如图像增强、图像去噪等。
8. 金融计算:MATLAB 可以进行金融计算,如期权定价、风险分析等。
MATLAB 是一种功能强大的数学计算和可视化工具,广泛应用于科学、工程、金融等领域。
第3章MATLAB的图形功能MATLAB可以给计算数据以二维、三维的图形表现。
通过对图形线型、色彩、光线、视角等的指定和处理,可把计算数据的特征更好地表现出来。
在MATLAB中有两个层次的绘图命令:高层与底层绘图命令。
高层命令简单实用,底层命令有更强、更灵活的控制和表现图形的能力。
本章将先后介绍上述两类绘图命令。
但重点介绍高层绘图命令。
3.1二维图形3.1.1 基本二维绘图命令 –plot1、调用格式格式1:plot(x,y)功能:(1)若x,y为同规模的向量,则绘制以x为横坐标、y为纵坐标的一条曲线。
例如:x=0:0.02:6;y=1./((x-0.3).^2+0.01)+1./((x-0.9).^2+0.04)-6; plot(x,y) 运行结果如下图所示:(2)若x为向量、y是二维数组,则绘制以x为横坐标、y的每一列为纵坐标的多条曲线。
例如:x=0:0.02:6;y=[sin(x);cos(x)]';plot(x,y)运行结果如下图所示:模),则绘制以它们的对应列为横、纵坐标的多条曲线。
例如:x=[0:0.02:6;0:0.02:6];y=[sqrt(x(1,:));exp(-x(2,:))];plot(x.',y.') 运行结果如下图所示:将被忽略。
例如:x = 0:0.2:10*pi;y = sqrt(sin(x));plot(x,y) 运行结果如下图所示:格式2:plot(y)功能:(1)若y为向量,其元素为实数,则绘制以其下标为横坐标、以y为纵坐标的图形,即相当于plot(1:length(y),y)。
例如:x=0:0.02:6;y=1./((x–0.3).^2+0.01)+1./((x–0.9).^2+0.04)-6; plot(y)运行结果如下图所示:(1)若y为复数向量,则绘制以其实部为横坐标,以其虚部系数为纵坐标的图形,即相当于plot(real(y),imag(y))。
例如:x = 0:0.2:2*pi;y = sqrt(sin(x))plot(y)运行结果如下图所示:y =Columns 1 through 50 0.4457 0.6240 0.7514 0.8470Columns 6 through 100.9173 0.9654 0.9927 0.9998 0.9868Columns 11 through 150.9536 0.8992 0.8219 0.7180 0.5788Columns 16 through 200.3757 0 + 0.2416i 0 + 0.5055i 0 +0.6652i 0 + 0.7822iColumns 21 through 250 + 0.8699i 0 + 0.9336i 0 + 0.9755i 0 +0.9968i 0 + 0.9981iColumns 26 through 300 + 0.9792i 0 + 0.9399i 0 + 0.8791i 0 + 0.7945i 0 + 0.6816iColumns 31 through 32(3)若是按y绘制曲线,曲线条线等于y 的列数。
例如:x = 0:0.2:10*pi;y = [sin(x);cos(x)]';plot(y)运行结果如下图所示:格式3:plot (x1,y1,x2,y2,…)功能:分别以(x1,y1)为二元组,(x2,y2)为二元组,…,按照plot(x,y)命令规则,绘出各组图形。
如:x = 0:0.02:2*pi;y = sin(x); z = cos(x);plot(x,y,x,z) 运行结果如下图所示:格式4:(指定曲线线型、颜色和标记的) plot (x,s)plot (x,y,s)plot (x1,y1,s1,x2,y2,s2…)其中s为一字符串,用于指定绘图时的曲线线型、曲线颜色和线的标记。
曲线线型:- (实线, 缺省设置): (虚线)-. (点划线)-- (双划线)例如:x = 0:0.02:2*pi;y = sin(x); z = cos(x);plot(x,y,':',x,z,'-.')运行结果如下图所示曲线颜色y yellow(黄色)m magenta(品红)c cyan(青)天兰r red(红)g green(绿)b blue(兰)w white(白)k black(黑)例如:x = 0:0.02:2*pi;y = sin(x); z = cos(x);plot(x,y,'c',x,z,'r')运行结果如下图所示:曲线标记·point(点)X x-mark(叉号)O circle(园_字母O)+ plus(加号)* star(星号)square (方块)sd diamond (点)(下三角)v triangle(down)^ triangle(up) (上三角)(左三角)< triangle(left)(右三角)> triangle(right)p pentagram (空心五角星)h hexagram (空心六角星)x = 0:0.2:2*pi;y1 = sin(x); y2 = cos(x); y3 = sqrt(x); hold onplot(x,y1,'.')plot(x,y2,'s')plot(x,y3,'^')运行结果如下图所示:实际上,可以同时指定曲线的颜色、标记和线型。
例如:x = 0:0.2:2*pi;y1 = sin(x);y2 = cos(x);y3 = sqrt(x);hold onplot(x,y1,'bp-')plot(x,y2,'rh--')plot(x,y3,'g^')运行结果如下图所示:3.1.2 坐标网格、标注和图例说明1、坐标网格grid on在当前图中加网格线grid off 去掉当前图中的网络线2、标注title(字符串)功能: 当前坐标系顶部加标题xlabel (字符串)功能: 当前坐标系x轴旁加标题(下方)ylabel (字符串)功能: 当前坐标系y轴旁加标题(左侧)text (x,y,字符串)功能: 当前坐标系指定位置处加文本gtext (字符串)功能: 在鼠标单击处加文本3、图例说明legend(字符串1,字符串2,…)功能:在当前图形内建立一图例说明框,框内显示各字符串。
并且图形的曲线与字符串依次对应,可用鼠标拖动图例框改变其位置。
legend off功能: 删掉图例说明框例如:x=linspace(0,2*pi);y=sin(x);z=cos(x);plot(x,y,'b:',x,z,'m+')xlabel('变量X')ylabel('函数Y、Z')title('正弦与余弦曲线')grid ontext(3.3,0.1,'sin(x)')%gtext('cos x') 本命令要用鼠标,在Notebook中不能用legend('sin(x)','cos(x)')运行结果如下图所示:3.1.3 坐标轴的形式和刻度在缺省状态下,坐标轴自动显示、自动刻度、且为笛卡儿直角坐标系。
MATLAB中有以下对坐标轴操作的命令:axis([Xmin,Xmax,Ymin,Ymax])功能: 设定坐标范围v = axis功能: 获取当前坐标范围,存入v 中(v 为行向量 [Xmin,Xmax,Ymin,Ymax])axis('auto')功能: 恢复缺省坐标设置axis('xy')功能: 使用笛卡儿坐标轴(即缺省) axis('ij') 功能: 使用矩阵坐标轴( ) axis(‘square’)功能: 显示矩形坐标框axis(‘equal’)功能: 使各坐标轴刻度增量相同 axis(‘normal’)功能: 使以上两个命令失效axis(‘off’)功能: 隐去坐标轴axis(‘on’)功能: 显示坐标轴[s 1,s 2,s 3] = axis(‘state’) 返回当前坐标轴的属性:s 1:‘anto’ — 自动刻度‘manual’ — 人工刻度s 2:‘on’ — 显示坐标轴j i‘off’ — 隐去坐标轴s3:‘xy’ — 笛卡儿坐标轴‘ij’ — 矩阵坐标轴例如:x=linspace(0,2*pi);y=sin(x);z=cos(x);plot(x,y,'b:',x,z,'k--')axis('off')grid offxlabel('变量X')ylabel('函数Y、Z')title('正弦与余弦曲线')text(2.5,0.7,'sin(x)')text(4.8,0.7,'cos(x)') legend('sin(x)','cos(x)')运行结果如下图所示:3.1.4图形窗口操作1、创建图形窗口figure功能:创建一个新的图形窗口。
在第一个绘图命令运行后,将自动创建名为"Figure No.1"的图形窗口,后续的绘图命令均是在该窗口中作用的。
figure命令,将顺序地创建"Figure No.2"、"Figure No.3"、…等图形窗口,但是,如若"FigureNo.1"不存在,则创建该窗口。
2、创建或选择第n个图形窗口figure(n)功能:选择第n个图形窗口为当前窗口,若该窗口不存在,则创建它。
3、子坐标系统在同一图形窗口中,可以创建n个子坐标系统,并指定其中之一为当前坐标系统。
subplot(m,n,p)将当前窗口划分为m×n个子坐标系统,并选择其中第p个坐系统为当前坐标系统。
各子坐标系统按行排序,编号分别为1,2,…,m×n。
特别地subplot(1,1,1)将删除所有子坐标系统而生成一个占满窗口的坐标系统。
例如:x=linspace(0,2*pi,30);y=sin(x);z=cos(x);a=2*sin(x).*cos(x);b=sin(x)./(cos(x)+eps);subplot(2,2,1)plot(x,y)axis([0,2*pi,-1,1])title('sin(x)')subplot(2,2,2)plot(x,z)axis([0,2*pi,-1,1]) title('cos(x)')subplot(2,2,3)plot(x,a)axis([0,2*pi,-1,1]) title('2sin(x)cos(x)') subplot(2,2,4)plot(x,b)axis([0,2*pi,-20,20]) title('sin(x)/cos(x)')运行结果如下图所示:4、图形重叠绘制hold on功能:保留当前图形及其坐标轴,允许后续图形附加到原图上。