金融MATLAB实验报告三1

实验目的1．掌握MATLAB的基本绘图命令。

2．掌握运用MATLAB绘制一维、二维、三维图形的方法.3．给图形加以修饰。

一、预备知识1．基本绘图命令plotplot绘图命令一共有三种形式：⑴plot（y)是plot命令中最为简单的形式，当y为向量时,以y的元素为纵坐标，元素相应的序列号为横坐标,绘制出连线；若y为实矩阵，则按照列绘出每列元素和其序列号的对应关系，曲线数等于矩阵的列数;当y为复矩阵时，则按列以每列元素的实部为横坐标，以虚部为纵坐标，绘出曲线，曲线数等于列数。

⑵ plot（x,y,［linspec］）其中linspec是可选的，用它来说明线型。

当x和y为同维向量时，以x为横坐标，y为纵坐标绘制曲线;当x是向量，y是每行元素数目和x维数相同的矩阵时,将绘出以x为横坐标，以y中每行元素为纵坐标的多条曲线，曲线数等于矩阵行数；当x为矩阵，y为相应向量时，使用该命令也能绘出相应图形。

⑶ plot（x1,y1,x2,y2，x3,y3……）能够绘制多条曲线,每条曲线分别以x和y为横纵坐标，各条曲线互不影响。

线型和颜色MATLAB可以对线型和颜色进行设定，线型和颜色种类如下：线：—实线：点线 -.虚点线——折线点：.圆点 +加号 *星号 x x型 o 空心小圆颜色：y 黄 r 红 g 绿 b 蓝 w 白 k 黑 m 紫 c 青特殊的二维图形函数表5 特殊2维绘图函数[1］ 直方图在实际中,常会遇到离散数据,当需要比较数据、分析数据在总量中的比例时，直方图就是一种理想的选择，但要注意该方法适用于数据较少的情况。

直方图的绘图函数有以下两种基本形式。

·bar(x,y) 绘制m*n 矩阵的直方图.其中y 为m ＊n 矩阵或向量,x 必须单向递增。

·bar(y） 绘制y 向量的直方图，x 向量默认为x=1：m close all; ％关闭所有的图形视窗。

x=1:10；y=rand （size(x ）); bar(x,y ）; ％绘制直方图.123456789100.51Bar(）函数还有barh （）和errorbar （）两种形式，barh()用来绘制水平方向的直方图，其参数与bar()相同，当知道资料的误差值时，可用errorbar （)绘制出误差范围,其一般语法形式为：errorbar （x,y,l,u)其中x,y 是其绘制曲线的坐标,l ，u 是曲线误差的最小值和最大值，制图时，l 向量在曲线下方,u 向量在曲线上方。

MATLAB语言及其应用实验报告.doc一、实验目的1、熟悉MATLAB语言及其基本操作；2、掌握利用MATLAB进行数据分析和可视化的方法；3、掌握MATLAB应用于科学计算的基本方法。

二、实验环境MATLAB R2018a三、实验内容及方法3.1 实验内容1、打开MATLAB环境；2、读入数据文件，并对数据进行分析和处理；3、通过MATLAB绘制图表，对数据进行可视化。

四、实验细节及流程4.1 读入数据文件本实验使用的数据文件为sales.xlsx，其中包括2018年各个季度的销售数据。

首先，通过以下命令导入数据：data=xlsread('sales.xlsx');4.2 数据分析和处理1、计算各季度销售总额通过以下代码计算每个季度的销售额并求和，得到每年的销售总额：Q1=data(:,2);TotalSales=sum([Q1 Q2 Q3 Q4],2);2、计算增长率根据每年的销售总额，计算出每年的增长率。

具体代码如下：GrowthRate(1)=0;for i=2:length(TotalSales)GrowthRate(i)=((TotalSales(i)-TotalSales(i-1))/TotalSales(i-1))*100; endSalesGrowth=[TotalSales GrowthRate];3、计算每个季度的均值和标准差meanQ1=mean(Q1);stdQ1=std(Q1);4、计算出每年第一个季度的销售额所占比例首先，我们将第一个季度的销售额单独提出来，具体代码如下：4.3 数据可视化1、柱形图对于销售总额，使用柱形图进行可视化，具体代码如下：结果如下图所示：图1 销售总额2、线性图3、箱形图boxplot([Q1 Q2 Q3 Q4],{'Q1','Q2','Q3','Q4'});图3 每个季度的销售额4、饼图pie(FirstQSalesRatio(:,1));五、结论本实验通过对销售数据的分析和可视化，得出以下结论：1、2018年销售总额呈逐年上升趋势，其中2017年到2018年的增长率最高；2、每年第一个季度的销售额所占比例在40%至45%之间，与其他季度相比，显著高于其他季度；3、2018年第二季度的销售额经过调整后，表现出了相对较高的波动。

四、实验内容与步骤:1.绘制下列曲线.(1) y=x-(x^3)/6程序输入如下:fplot('x-(x^3)/6',[-5,5],'r.');程序输出:(2) x^2+2*y^2=64程序输入如下:ezplot(' x^2+2*y^2-64',[-8,8]) 程序输出:2.设y=1/(1+exp(-t)) –pi<=t<=pi在同一图形窗口采用子图的形式绘制条形图阶梯图杆图和对数坐标图等不同图形,并对不同图形加标注说明.程序输入如下:t=-pi:pi/10:pi;y=1./(1+exp(-t));subplot(2,2,1);bar(t,y,'r');title('条形图');axis([-4,4,0,1]);subplot(2,2,2);stairs(t,y,'b');title('阶梯图');axis([-4,4,0,1]);subplot(2,2,3);stem(t,y,'g');title('杆图');axis([-4,4,0,1]);subplot(2,2,4);semilogx(t,y,'k');title('对数坐标图');axis([-4,4,0,1]);程序输出:3.绘制下列极坐标图.(1) y=5*cos(x)+4(2) y=(5*sin(x)*sin(x))/cos(x) (1)程序输入:x=0:pi/50:2*pi;y=5*cos(x)+4;polar(x,y,'-*');程序输出:(2)程序输入:x=-pi/3:pi/50:pi/3;y=(5.*sin(x).*sin(x))./cos(x);polar(x,y,'-*');程序输出:4.绘制下列三维图形(1)x=exp(-t/20).*cos(t)y=exp(-t/20).*sin(t)z=t0<=t<=2*pi(2)z=5abs(x)<=5abs(y)<=5要求应用插值着色处理(1)程序输入:t=0:pi/10:2*pi;x=exp(-t/20).*cos(t);y=exp(-t/20).*sin(t);z=t;plot3(x,y,z);title('三维图形4-1');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z'); grid on;程序输出:(2)程序输入:[x,y]=meshgrid(-5:0.5:5); z=0*(x-y)+5;surf(x,y,z);shading interp;title('三维图形4-2');程序输出:五、实验总结:2.绘制下列曲线,(1) y=exp(-x*x/2)/(2*pi)程序输入:fplot('exp(-x*x/2)/(2*pi)',[0,5],'r.')程序输出:(2) x=t*sin(t)y=t*cos(t)程序输入:t=0:0.1:2*pi;x=t.*sin(t);y=t.*cos(t);plot(x,y);程序输出:3.在同一坐标轴中绘制下列两条曲线并标注两曲线交叉点(1) y=2*x-0.5(2) x=sin(3*t).*cos(t)y= sin(3*t).*sin(t)0<=t<=pi程序输入:t=0:pi/100:pi;x=sin(3*t).*cos(t);y2=sin(3*t).*sin(t);y1=2*x-0.5;plot(x,y1,'m',x,y2,'g');hold onk=find(abs(y2-y1)<1e-4);x1=x(k);y3=2*x1-0.5;plot(x1,y3,'bp');程序输出:4.分别用plot和fplot函数绘制函数y=sin(1/x)的曲线,分析两曲线的差别程序输入:x=-1:pi/100:1;y=sin(1./x);subplot(2,1,1);plot(x,y,'g');subplot(2,1,2);fplot('sin(1./x)',[-1,1],'m');程序输出:两曲线的差别plot函数在取数据点时一般都是等间隔采样,fplot函数可自适应地对函数进行采样,能更好的反应函数的变化规律6.绘制曲面图形(1)x=3*u*sin(v)y=2*u*cos(v)z=4*u*u程序输入:[u,v]=meshgrid(0:pi/100:2*pi);x=3*u.*sin(v);y=2*u.*cos(v);z=4*u.*u;mesh(x,y,z);程序输出:严重觉得对细节方面很重要,,差一个点就能导致整个程序的不能运行。

2015秋2013级《MATLAB程序设计》实验报告实验一班级：软件131 姓名：付云雷学号：132872一、实验目的：1、了解MATLAB程序设计的开发环境，熟悉命令窗口、工作区窗口、历史命令等窗口的使用。

2、掌握MATLAB常用命令的使用。

3、掌握MATLAB帮助系统的使用。

4、熟悉利用MATLAB进行简单数学计算以及绘图的操作方法。

二、实验内容：1、启动MATLAB软件，熟悉MATLAB的基本工作桌面，了解各个窗口的功能与使用。

图1 MATLAB工作桌面2、MATLAB的常用命令与系统帮助:(1)系统帮助help：用来查询已知命令的用法。

例如已知inv是用来计算逆矩阵，键入help inv即可得知有关inv命令的用法。

lookfor：用来寻找未知的命令。

例如要寻找计算反矩阵的命令，可键入lookfor inverse，MATLAB即会列出所有和关键字inverse相关的指令。

找到所需的命令後，即可用help进一步找出其用法。

(2)数据显示格式:常用命令：说明format short 显示小数点后4位（缺省值）format long 显示15位format bank 显示小数点后2位format + 显示+，-，0format short e 5位科学记数法format long e 15位科学记数法format rat 最接近的有理数显示(3)命令行编辑：键盘上的各种箭头和控制键提供了命令的重调、编辑功能。

具体用法如下：↑----重调前一行（可重复使用调用更早的）↓----重调后一行→----前移一字符←----后移一字符home----前移到行首end----移动到行末esc----清除一行del----清除当前字符backspace----清除前一字符(4)MATLAB工作区常用命令：who--------显示当前工作区中所有用户变量名whos--------显示当前工作区中所有用户变量名及大小、字节数和类型disp(x) -----显示变量X的内容clear -----清除工作区中用户定义的所有变量save文件名-----保存工作区中用户定义的所有变量到指定文件中load文件名-----载入指定文件中的数据3、在命令窗口执行命令完成以下运算，观察workspace的变化，记录运算结果。

【实验目的】1．了解曲线的几种表示方法。

2．学习掌握MATLAB 软件有关的命令。

【实验内容】1．绘制下列三种曲线：（1）以直角坐标方程x y x y cos ,sin ==表示的正、余弦线。

（2）以参数方程]2,0[,sin ,cos π∈==t t y t x 表示的平面曲线（单位圆）。

3．Matlab 计算极限； 4．matlab 计算导数； 5．计算现金流【实验方法与步骤】练习1 作出函数x y x y cos ,sin ==的图形，并观测它们的周期性。

先作函数x y sin =在]4,4[ππ-上的图形，用MA TLAB 作图的程序代码为：>>x=linspace(-4*pi,4*pi,300); %产生300维向量x>>y=sin(x);>>plot(x,y) %二维图形绘图命令结果如图1.1，上述语句中%后面如“%产生300维向量x ”是说明性语句，无需键入。

图1.1 的图形此图也可用fplot 命令，相应的MATLAB 程序代码为：>>clear; close; %clear 清理内存；close 关闭已有窗口。

>>fplot('sin(x)',[-4*pi,4*pi])结果如图1.2.图1.2 x y sin =的图形如果在同一坐标系下作出两条曲线x y sin =和x y cos =在]2,2[ππ-上的图形，相应的MA TLAB 程序代码为：>>x=-2*pi:2*pi/30:2*pi; %产生向量x>>y1=sin(x); y2=cos(x);>>plot(x,y1,x,y2,’:’) %’:’表示绘出的图形是点线结果如图1.３其中实线是x y sin =的图形，点线是x y cos =的图形。

练习2 通过计算与作图, 从直观上揭示极限的本质,加深对极限概念的理解. 掌握用 Matlab 画散点图,画出坐标为)10,,2,1)(,(2=i i i 的散点图, 并画出折线图.解：散点图程序代码：>> i=1:10;plot(i,i.^2,'.')或：>> x=1:10;y=x.^2;for i=1:10;plot(x(i),y(i),'r')hold onend折线图程序代码：>> i=1:10;plot(i,i.^2,'-x')计算极限⎪⎭⎫ ⎝⎛+→x x x x x sin 11sin lim )1(0 x x e x 2lim )2(+∞→ 30sin tan lim )3(xx x x -→ x x x 0lim )4(+→练习3 导数实验目的 深入理解导数与微分的概念, 导数的几何意义. 掌握用Matlab 求导数的方法. 深入理解和掌握求隐函数的导数, 以及求由参数方程定义的函数的导数的方法.1.作函数71232)(23+-+=x x x x f 的图形和在1-=x 处的切线.解：作函数71232)(23+-+=x x x x f 的图形程序代码：>> syms x;>> y=2*x^3+3*x^2-12*x+7;>> diff(y)ans =6*x^2+6*x-12>> syms x;y=2*x^3+3*x^2-12*x+7;>> f=diff(y)f =6*x^2+6*x-12>> x=-1;f1=6*x^2+6*x-12f1 =-12>> f2=2*x^3+3*x^2-12*x+7f2 =20>> x=linspace(-10,10,1000);y1=2*x.^3+3*x.^2-12*x+7;y2=-12*(x+1)+20;plot(x,y1,'r',x,y2,'g')2.求下列函数的导数:31)1(+=x e y ;解：程序代码：>> syms x y;y=exp((x+1)^3);D1=diff(y,1)答案：D1 = 3*(x+1)^2*exp((x+1)^3))]42ln[tan()2(π+=x y ; x x y sin ln cot 21)3(2+=练习41.假设某项目使得企业可以每年获得55万的现金流入，此项目的生命周期为5年，所要求的项目投资回报率为10%。

MATLAB实训报告摘要：本实训通过运用MATLAB软件进行数据分析和图像处理的实践，深入了解MATLAB的基本操作和功能，通过对实际问题进行实践，提高了数据分析和图像处理的能力。

本实训将主要内容分为两个部分，第一部分是数据分析，主要包括数据导入、数据处理、数据统计和数据可视化；第二部分是图像处理，主要包括图像读取、灰度转换、滤波处理和图像增强。

实训结果表明，通过MATLAB可以方便快捷地进行数据分析和图像处理，提高了数据分析和图像处理的效率和精度。

关键词：MATLAB，数据分析，图像处理，数据可视化，图像增强一、引言MATLAB是一款功能强大的科学计算和工程仿真软件，广泛应用于科学研究、工程设计和教学领域。

MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，可以用于数据处理、图像处理、信号处理、优化和统计分析等应用。

本实训旨在通过实践，掌握MATLAB的基本操作和功能，提高数据分析和图像处理的能力。

二、数据分析1.数据导入首先，我们需要将要分析的数据导入到MATLAB中。

MATLAB支持导入多种数据文件，如Excel、文本文件、MAT文件等。

在实训过程中，我们将导入一个Excel文件，其中包含了企业一段时间内的销售额数据。

通过使用MATLAB的“xlsread”函数，我们成功将Excel文件导入到MATLAB 中。

2.数据处理在数据导入之后，我们需要对数据进行进一步的处理。

MATLAB提供了丰富的数据处理函数，如数据排序、数据筛选、数据合并等。

在实训中，我们对导入的销售额数据进行了排序和筛选。

通过使用MATLAB的“sort”和“find”函数，我们可以方便地对数据进行排序和筛选。

3.数据统计在数据处理之后，我们可以进一步对数据进行统计分析。

MATLAB提供了丰富的统计分析函数，如均值、方差、相关系数等。

在实训中，我们对销售额数据进行了均值和方差的计算。

通过使用MATLAB的“mean”和“var”函数，我们可以方便地计算数据的均值和方差。

实验结果及分析实验1：程序如下x=1:10y=2*x;plot(x,y)仿真结果：实验结果分析：仿真结果是条很规则的直线，X轴和Y轴一一对应，清楚明了，而序又特别简单。

所以用Maltab 软件很方便地画出规则的直线，方便研究。

实验结果及分析1、A=2、A=1A=实验结果及分析实验三 Matlab在信号与系统中的应用实验名称实验1、掌握信号与系统课程中基本知识的Matlab编程、仿真方法目的实验原理实验1程序：b=[1];a=[1 1];p=;t=0:p:5;x=exp(-3*t);subplot(1,2,1);impulse(b,a,0:p:5);title('冲激响应');subplot(1,2,2);step(b,a,0:p:5);title('阶跃响应');实验内容<设计性实验>1、用MATLAB在时域中编程求解y′(t)+y(t)=f(t), f(t)= exp(-3t)ε(t)的冲激响应、阶跃响应。

在simulink仿真环境下，设计系统框图，分析系统的冲激响应、阶跃响应。

<设计性实验>（选做）2、用MATLAB在时域中编程求解y′(t)+y(t)=f(t), f(t)=(1+exp(-3t))ε(t)的冲激响应、阶跃响应，要求用conv编程实现系统响应。

在simulink仿真环境下，设计系统框图，分析系统的冲激响应、阶跃响应。

实验结果及分析实验1仿真结果：simulink仿真环境下冲激响应阶跃响应实验名称实验四 Matlab在数字信号处理中的应用实验结果及分析实验1仿真结果:6khz12kHZ。

matlab 实验报告Matlab 实验报告引言：Matlab（Matrix Laboratory）是一种强大的科学计算软件，它为科学家、工程师和研究人员提供了一个强大的计算环境。

本实验报告旨在介绍我对Matlab的实验结果和使用体验，以及对其优点和局限性的思考。

一、Matlab的基本功能和特点Matlab是一种高级编程语言和开发环境，它具有广泛的数学和工程计算功能。

通过Matlab，我可以进行矩阵运算、数值计算、数据可视化、算法开发等一系列操作。

Matlab的语法简洁易懂，可以快速实现复杂的计算任务。

此外，Matlab还提供了大量的工具箱，如信号处理、控制系统、图像处理等，使得各种领域的科学研究和工程应用变得更加便捷。

二、实验结果与应用案例在本次实验中，我选择了一个经典的数值计算问题——求解非线性方程。

通过Matlab的数值计算能力，我可以使用不同的迭代方法来求解方程的根。

在实验中，我使用了牛顿迭代法、二分法和割线法来求解方程。

通过对比这些方法的收敛速度和精度，我得出了不同方法的优缺点。

在实际应用中，Matlab可以广泛应用于信号处理、图像处理、数据分析等领域。

例如，在信号处理中，我可以使用Matlab的信号处理工具箱来进行滤波、频谱分析等操作。

在图像处理中，我可以利用Matlab的图像处理工具箱进行图像增强、边缘检测等操作。

这些应用案例充分展示了Matlab在科学计算和工程应用中的重要性和灵活性。

三、Matlab的优点1. 强大的计算功能：Matlab提供了丰富的数学和工程计算函数，可以高效地进行复杂的计算任务。

2. 简洁的语法：Matlab的语法简洁易懂，使得编程变得更加高效和便捷。

3. 丰富的工具箱：Matlab提供了大量的工具箱，覆盖了各种领域的科学计算和工程应用需求。

4. 可视化能力强：Matlab提供了丰富的绘图函数，可以直观地展示数据和计算结果。

四、Matlab的局限性1. 高昂的价格：Matlab是一款商业软件，其价格较高，对于个人用户而言可能不太容易承受。

MATLAB实验报告3MATLAB实验报告3一、实验目的1.掌握MATLAB程序的调试方法；2.掌握MATLAB中的矩阵操作；3.熟悉MATLAB中处理图像的基本操作。

二、实验内容1.用MATLAB调试程序；2.用MATLAB进行矩阵运算；3.用MATLAB处理图像。

三、实验原理及步骤1.MATLAB程序的调试方法在MATLAB中调试程序可以采用设置断点、逐行运行、单步调试等方法。

设置断点可以在程序中的其中一行上点击左键，会出现一个红色的圆点表示断点已设置。

逐行运行可以通过点击Editor界面上的运行按钮实现。

单步调试可以通过点击断点所在行的左侧按钮实现。

2.矩阵运算在MATLAB中，对于矩阵的运算可以使用一些基本的函数，如矩阵加法、减法、乘法等。

矩阵加法可以使用"+"操作符实现，减法可以使用"-"操作符实现，乘法可以使用"*"操作符实现。

另外，MATLAB还提供了一些更复杂的矩阵运算函数，如矩阵的转置、逆等。

3.图像处理在MATLAB中，可以使用imread函数加载图像文件，使用imshow函数显示图像，使用imwrite函数保存图像。

另外，还可以使用一些图像处理函数对图像进行处理，如灰度化、二值化、平滑滤波等。

四、实验步骤1.调试程序首先，在MATLAB的Editor界面中打开要调试的程序文件。

然后，在程序的其中一行上点击左键，即设置了一个断点。

最后，点击运行按钮，程序会在断点处停下，然后可以通过单步调试和逐行运行来逐步查看程序的执行过程和变量的取值。

2.矩阵运算首先，定义两个矩阵A和B，并赋值。

然后，使用"+"操作符对两个矩阵进行相加，得到矩阵C。

最后，使用disp函数显示矩阵C的值。

3.图像处理首先，使用imread函数加载一张图像。

然后，使用imshow函数显示加载的图像。

接着，使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

实验一：MATLAB基本操作一、实验目的1、学习掌握MA TLAB语言的基本操作方法2、掌握命令窗口的使用3、熟悉MA TLAB的数据表示、基本运算和程序控制语句4、熟悉MA TLAB程序设计的基本方法二、实验内容和要求2.b.帮助命令的使用，查找SQRT函数的使用方法按Start-help-search，输入sqrtc.矩阵运算（1）已知A=[1 2;3 4];B=[5 5;7 8];求A^2*B输入A=[1 2;3 4];B=[5 5;7 8];A^2*B结果为：ans =105 115229 251(2)矩阵除法已知A=[1 2 3 ;4 5 6;7 8 9];B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3];求A/B,A\BA/B=1.0000 1.0000 1.00004.0000 2.5000 2.00007.0000 4.0000 3.0000A\B=1.0e+016 *0.3152 -1.2609 0.9457-0.6304 2.5218 -1.89130.3152 -1.2609 0.9457（3）矩阵的转置及共轭转置已知A=[15+i,2-i,1;6*i,4,9-i];求A.',A'A=15.0000 + 1.0000i 2.0000 - 1.0000i 1.00000 + 6.0000i 4.0000 9.0000 - 1.0000iA.'=15.0000 + 1.0000i 0 + 6.0000i2.0000 - 1.0000i 4.00001.0000 9.0000 - 1.0000iA'=15.0000 - 1.0000i 0 - 6.0000i2.0000 + 1.0000i 4.00001.0000 9.0000 + 1.0000i（4）使用冒号选出指定元素已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];求A中第三列前两个元素；A中所有第二行的元素A =1 2 34 5 67 8 9求A中第三列前两个元素:A([1,2],3)ans =36求A中所有第二行的元素:A(2,1:1:end)ans =4 5 6（5）方括号[]用magic函数生成一个4阶魔方矩阵，删除该矩阵的第四列magic(4)ans =16 2 3 135 11 10 89 7 6 124 14 15 1a=ans；a(:,[1,2,3])ans =16 2 35 11 109 7 64 14 153..多项式（1）求多项式p(X)=x^3-2x-4的根（2）已知A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4]求矩阵A的特征多项式；求矩阵多项式中未知数为20时的值；把矩阵A作为未知数代入到多项式中；(1)a=[1,0,-2,-4]x=roots(a)x =2.0000-1.0000 + 1.0000i-1.0000 - 1.0000i(2)求特征多项式系数：A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4]p=poly(A)p =1.0000 -6.9000 -77.2600 -86.1300 604.5500求矩阵多项式中未知数为20时的值：c=polyval(p,20)c =7.2778e+004把矩阵A作为未知数代入到多项式中：c=polyval(p,A)c =1.0e+003 *0.3801 -0.4545 -1.9951 0.4601-1.9951 0.2093 -1.9951 -2.8880-0.4545 -4.8978 0.6046 0.43530.4353 0.0840 -0.4545 -1.16174、基本程序设计（1）编写命令文件：计算1+2+3+……+n<2000；n=0;s=0;while s<2000n=n+1;s=s+n;endn=n-1n =62（2）编写函数文件：分别用for和while循环结构编写程序，求2的0到n次幂的和。

matlab 实验报告Matlab实验报告引言：Matlab是一种强大的数值计算和可视化软件，广泛应用于科学、工程和经济等领域。

本实验报告将介绍我在使用Matlab进行实验过程中的一些经验和结果。

实验一：矩阵运算在这个实验中，我使用Matlab进行了矩阵运算。

首先，我创建了一个3x3的矩阵A和一个3x1的矩阵B，并进行了矩阵相乘运算。

通过Matlab的矩阵乘法运算符*，我得到了一个3x1的结果矩阵C。

接着，我对矩阵C进行了转置操作，得到了一个1x3的矩阵D。

最后，我计算了矩阵C和矩阵D的点积，并将结果输出。

实验二：数据可视化在这个实验中，我使用Matlab进行了数据可视化。

我选择了一组实验数据，包括时间和温度两个变量。

首先，我将数据存储在一个矩阵中，并使用Matlab的plot函数将时间和温度之间的关系绘制成曲线图。

接着，我使用Matlab的xlabel、ylabel和title函数添加了横轴、纵轴和标题。

最后，我使用Matlab的legend函数添加了图例，以便更好地理解图表。

实验三：数值积分在这个实验中，我使用Matlab进行了数值积分。

我选择了一个函数f(x)进行积分计算。

首先，我使用Matlab的syms函数定义了符号变量x，并定义了函数f(x)。

接着，我使用Matlab的int函数对函数f(x)进行积分计算，并将结果输出。

为了验证结果的准确性，我还使用了Matlab的diff函数对积分结果进行了求导操作，并与原函数f(x)进行了比较。

实验四：信号处理在这个实验中，我使用Matlab进行了信号处理。

我选择了一个音频文件，并使用Matlab的audioread函数读取了该文件。

接着，我使用Matlab的fft函数对音频信号进行了傅里叶变换，并将结果绘制成频谱图。

为了进一步分析信号的特征，我还使用了Matlab的spectrogram函数绘制了信号的时频图。

通过对信号的频谱和时频图的观察，我可以更好地理解信号的频率和时域特性。

matlab实验一实验报告实验一：Matlab实验报告引言：Matlab是一种强大的数学软件工具，广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。

本实验旨在通过使用Matlab解决实际问题，探索其功能和应用。

一、实验目的本次实验的主要目的是熟悉Matlab的基本操作和常用函数，了解其在科学计算中的应用。

二、实验内容1. 数值计算在Matlab中，我们可以进行各种数值计算，包括基本的加减乘除运算，以及更复杂的矩阵运算和方程求解。

通过编写相应的代码，我们可以实现这些功能。

例如，我们可以使用Matlab计算两个矩阵的乘积，并输出结果。

代码如下：```matlabA = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A * B;disp(C);```2. 数据可视化Matlab还提供了强大的数据可视化功能，可以将数据以图表的形式展示出来，更直观地观察数据的规律和趋势。

例如，我们可以使用Matlab绘制一个简单的折线图，来展示某个物体在不同时间下的位置变化。

代码如下：```matlabt = 0:0.1:10;x = sin(t);plot(t, x);xlabel('Time');ylabel('Position');title('Position vs. Time');```3. 图像处理Matlab还可以进行图像处理，包括图像的读取、处理和保存等操作。

我们可以通过Matlab对图像进行增强、滤波、分割等处理，以及进行图像的压缩和重建。

例如，我们可以使用Matlab读取一张图片，并对其进行灰度化处理。

代码如下：```matlabimg = imread('image.jpg');gray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```三、实验结果与分析在本次实验中，我们成功完成了数值计算、数据可视化和图像处理等任务。

安徽财经大学金融证券实验室实验报告实验课程名称《金融MATLAB 》开课系部金融学院班级学号姓名指导教师年月日3.计算期权Delta。

例2.假设欧式股票期权，六个月后到期，执行价格90元，现价为102元，无股利支付，股价年化波动率为55%，无风险利率为8%，计算期权Delta。

解：clearPrice=102;>> Strike=90;>> Rate=0.08;>> Time=6/12;>> V olatility=0.55;[CallDelta, PutDelta] = blsdelta(Price, Strike, Rate, Time, Volatility)计算结果：CallDelta =0.7321PutDelta =-0.26794.利用不同的Price与Time计算Detla三维关系。

>> Price=60:1:102;>> Strike=90;Rate=0.08;>> Time=(1:1:12)/12;>> Volatility=0.55;>> [Price,Time]=meshgrid(Price,Time);[Calldelta, Putdelta] = blsdelta(Price, Strike, Rate, Time, Volatility);>> mesh(Price, Time, Putdelta);xlabel('Stock Price ');ylabel('Time (year)');zlabel('Delta');>>5.B-S公式隐含波动率计算例3：假设欧式股票期权，一年后，执行价格99元，现价为105元，无股利支付，股价年化波动率为40%，无风险利率为10%，则期权价格为：解：clear>> Price=105;>> Strike=99;>> Rate=0.1;>> Time=1;>> CallValue=15;>> CallVolatility = blsimpv(Price, Strike, Rate, Time, CallValue, [], [], [],。

matlab实验报告引言：Matlab（矩阵实验室）是一款功能强大的数值计算和科学计算软件，广泛应用于工程、科学和经济等领域。

本实验报告将探讨我在使用Matlab进行实验过程中的心得体会和实验结果。

实验一：图像处理在这个实验中，我使用Matlab对一张图像进行了处理，并应用了各种图像处理算法。

这包括图像增强、边缘检测和图像分割等技术。

通过Matlab的图像处理工具箱，我能够轻松调用各种算法函数，并对图像进行快速处理。

实验结果表明，Matlab图像处理工具箱提供了丰富的函数和算法，极大地方便了我们的图像处理工作。

实验二：模拟信号处理模拟信号处理是Matlab中的一个重要应用领域。

在这个实验中，我模拟了一个带噪声的正弦信号，并使用Matlab进行了噪声滤波和频谱分析。

通过使用Matlab的滤波函数，我能够有效地去除信号中的噪声，并还原出原始信号。

同时，Matlab提供了功能强大的频谱分析工具，我可以轻松地对信号的频率特性进行分析和可视化。

实验三：数据分析与统计数据分析与统计是Matlab的另一个重要应用领域。

在这个实验中，我使用Matlab对一组实验数据进行了分析和统计。

通过使用Matlab的统计函数和工具，我能够计算出数据的均值、方差、标准差等统计指标，并绘制出数据的直方图和散点图。

这些统计分析结果对我的实验研究提供了有力的支持，并帮助我更好地理解实验数据。

实验四：数值计算与优化数值计算与优化是Matlab的核心功能之一。

在这个实验中，我使用Matlab进行了一组数值计算和优化实验。

通过使用Matlab的数值计算函数和优化工具箱，我能够快速计算出复杂的数学问题，并找到最优解。

同时，在进行优化实验时，我可以设置各种约束条件和目标函数，从而得到最优解的参数值。

这些数值计算和优化工具极大地提高了我的研究效率和准确度。

结论：通过这些实验，我深刻认识到Matlab的强大功能和广泛应用领域。

无论是图像处理、信号处理、数据分析还是数值计算与优化，Matlab都提供了丰富的函数和工具，让我们能够快速高效地完成实验和研究工作。

MATLAB金融工具箱的应用实验报告该数据选取的是TCL自2004年1月7日起至今的股票收盘价数据：1.时间序列分析x=xlsread('tcl');>> tcl(1,1)ans =731979>> tcl(1,2)ans =8.3500>> plot(tcl(:,1),tcl(:,2));datetick('x',23);xlabel('Date');title('TCL Composite ');2.绘制收益率序列Return=price2ret(tcl(:,2));>> Time=tcl(:,1);>> t=Time(2:end);>> plot(t,Return);>> datetick('x',23);3.自相关autocorr(Return) >> title('ACF');4.偏自相关parcorr(Return);>> title('PACF');5.AR模型m=ar(Return,2)m =Discrete-time AR model: A(z)y(t) = e(t)A(z) = 1 - 0.03316 z^-1 + 0.01952 z^-2Sample time: 1 secondsParameterization:Polynomial orders: na=2Number of free coefficients: 2Use "polydata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties.Status:Estimated using AR ('fb/now') on "Return".Fit to estimation data: 0.08195%FPE: 0.000963, MSE: 0.00096146.ARMA模型format long gfor a=1:10for c=1:10m=armax(Return,'na',a,'nc',c);FPE(a,c)=fpe(m);FPE(a,c)=fpe(m);endendnmin=min(FPE(:))[na,nc]=find(FPE==nmin)ormat long gfor a=1:10nmin =0.000962185144313305na =1nc =1结果分析：ARMA(1,1)为最合适的拟合模型。