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matlab实训心得体会《MATLAB实训心得体会》一、引言随着科学技术的飞速发展，数值计算和仿真技术在各个领域的应用越来越广泛。
MATLAB作为一款强大的数学计算软件，在工程、物理、经济等多个领域都发挥着重要的作用。
为了更深入地掌握MATLAB的应用，我参加了为期一个月的MATLAB实训项目。
通过这次实训，我对MATLAB有了更全面的认识，也收获了许多宝贵的经验和技能。
二、实训过程在实训过程中，我们主要进行了以下几个方面的工作：1.基础知识学习：首先，我们系统地学习了MATLAB的基础知识，包括语法、数据类型、函数、程序流程控制等。
这些基础知识是后续学习的基础，对于我们理解和应用MATLAB至关重要。
2.编程实践：在掌握了基础知识后，我们开始进行编程实践。
通过编写各种类型的程序，如矩阵运算、数据处理、图形绘制等，来提高我们的编程能力和解决问题的能力。
3.项目实战：最后，我们参与了几个实际项目。
在这些项目中，我们不仅将所学的知识应用到实际问题中，还学会了如何与团队成员协作、如何解决突发问题等。
三、实训收获经过一个月的实训，我取得了显著的进步，具体表现在以下几个方面：1.提高了编程能力：通过大量的编程实践，我的MATLAB编程能力得到了很大的提高。
现在，我已经能够熟练地运用MATLAB解决各种复杂的问题。
2.加深了对MATLAB的理解：实训让我更深入地了解了MATLAB的工作原理和应用场景。
我意识到，MATLAB不仅仅是一款编程软件，更是一个强大的数学计算和仿真平台。
3.培养了团队协作能力：在项目实战中，我学会了如何与团队成员进行有效的沟通和协作。
我们共同解决问题、分享经验，最终完成了项目目标。
4.增强了自信心：通过实训，我成功地解决了许多实际问题，这让我对自己的能力和潜力充满了信心。
我相信，在未来的学习和工作中，我会更加自信地面对各种挑战。
四、展望未来虽然我在实训中取得了一定的成绩，但我深知自己还有很多不足之处需要改进。
matlab实训心得体会matlab实训心得体会精选2篇（一）在进行MATLAB实训过程中，我获得了很多宝贵的经验和体会。
首先，MATLAB是一个非常强大且灵活的工具，可以用于各种数学和科学计算，编程和数据可视化任务。
通过实践，我熟悉了MATLAB的基本语法和功能，能够编写简单的脚本和函数来解决问题。
其次，实训过程中对于问题的分析和解决能力得到了锻炼。
在遇到具体问题时，我学会了用MATLAB的库函数和工具箱来解决问题，如图像处理工具箱，信号处理工具箱等。
同时，也学会了通过查阅MATLAB的文档和在线资源来获取帮助和解决困难。
第三，实训中的案例分析对我总结和应用知识起到了很大的帮助。
通过分析实际问题并编写相关的MATLAB代码，我更深入地了解了MATLAB的使用方法，并且能够将其应用到实际生活和工作中。
最后，通过与同学的合作和讨论，我了解到MATLAB的应用范围非常广泛，可以应用于各个领域，如工程、科学、金融等等。
同时，也学到了他们的一些解决问题的方法和技巧，这对我提高MATLAB的应用水平非常有帮助。
总的来说，通过这次MATLAB实训，我不仅学会了使用MATLAB这个强大的工具，还提高了问题的分析和解决能力，并且通过实际应用案例，对MATLAB的应用有了更深入的认识。
这对我今后的学习和工作都非常有帮助。
matlab实训心得体会精选2篇（二）在参加Maya实训的过程中，我收获了很多经验和技能，也体会到了一些心得。
首先，Maya实训让我更加熟悉了Maya这个三维建模和动画软件。
通过实践操作，我学会了如何使用Maya的各种工具和功能，包括建模、贴图、动画等等。
这让我对于Maya的理解更加深入，也提升了我的技能水平。
其次，Maya实训让我明白了建模和动画的重要性。
在实训过程中，我需要根据需求进行建模和动画的设计，这要求我有创意和细致的操作能力。
通过不断地练习和尝试，我逐渐掌握了如何通过建模和动画来表达自己的想法和创作。
matlab实训心得体会（通用23篇）matlab实训篇1自己刚刚接触matlab有半个学期的时间，说实话我现在对MATLAB还是摸不着头脑，一方面是自己接触的时间太短，另一方面，就是自己在上机方面投入的时间有限，实践比较少。
现在，我对MATLAB的印象仅仅在解决习题和绘制图形上，但是我很喜欢MATLAB的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易, 并且具有功能强大的开放式的toolbox。
因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对它非常感兴趣，自己正打算暑假好好研究研究MATLAB。
下面是我学习MATLAB在理论和实践方面的一点心得与体会，可能有些地方自己理解的不是很正确，但是随着学习的深入，我想我可以发现自己的错误所在。
首先我想说的是，在理论方面，在学习MATLAB过程中，我感觉到它和c语言有许多相似之处，他有c语言的特征，但是比c语言编程计算更加简单，适合于复杂的数学运算。
但是MATLAB跟其他语言也有着很大的不同。
现在用的比较多的编程语言，除了MATLAB就应该是c、c＋＋、VHDL，VB和Delphi也接触过，如果自己抱着“把其他语言的思想运用在MATLAB里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握MATLAB的精髓，也就很难发挥MATLAB的作用了。
众所周知MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，但是，真正在运用的时候，特别是在编程的时候，许多人往往没有注意到这个问题。
在使用MATLAB时，受到了其他编程习惯的影响，特别是经常使用的C语言。
因此，在MATLAB编程时，for循环（包括while循环）到处都是。
.这不仅是没有发挥MATLAB所长，还浪费了宝贵的时间。
我这里想说的一点是，往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋、C的思想。
MATLAB博大精深，涉及的内容很多，所以，我认为不要试图掌握MATLAB的每一个功能，熟悉和你专业最相关的部分就可以了，这也是老师在课堂上经常说的。
MATLAB的Simulink学习心得1、启动SIMULINK，点击MATLAB界面上面的小图标SIMULINK，也可以直接在命令窗口栏输入SIMULINK即可进入SIMULINK。
2、新建一个model---直接点击新建命令，也可以file--new--model。
3、往model里面加入器件，直接在里面找到后往新建的文件里面加。
4、保存模型里面的数据，比如说保存一个信号线上面的数据，在线上右键单击选择signal--properties，点击logging and accessibility，保存数据到工作空间。
5、解法器：在使用STEP_sources 的时候如果用4/5格龙格-库塔法的话会给出警告，建议用Discrete来代替它，在configuration parameters里面进行相关的配置。
6、建立子系统的步骤：子系统通过Subsysterm模块建立子系统和通过以有的模块建立子系统，前者是先建立子系统，再为其添加工能模块：后者先选择模块，再建立子系统。
1) 子系统的建立a) 先打开simulink模块库浏览器，再建立一个仿真模型。
b) 打开simulink模块库中的Port&Subsystem模块库，将Subsystem模块添加到模型编辑窗口中。
c) 双击Subsystem模块打开一个空白的Subsystem窗口，将组合的模块添加到该窗口中，另外还要根据需要舔加输入模块和输出模块，表示子系统的输入端口和输出端口。
2) 通过以有的模块建立子系统a) 先建立子系统模块，不包括输入和输出端口。
b) （！注意要先选中全部的模块）选择模型编辑窗口Edit菜单的Create subsystem命令，这样就建立好了子系统。
（1）. 子系统的条件执行控制信号：用于控制子系统执行的信号。
有控制信号控制的子系统称为条件执行子系统。
条件执行子系统包括：使能子系统、触发子系统和使能触发子系统。
a) 使能子系统使能子系统表示子系统在由控制信号控制时，控制信号由负变成正时子系统开始执行，直到控制信号再次变为负时结束。
通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。
首先是对matl ab有了一个全新的认识，其次是对matl ab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对m atlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。
就对matla b相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。
比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。
就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。
而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。
就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。
这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。
再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。
matlab实训心得体会matlab实训心得体会1作为一名即将毕业踏入社会的大学生，这次实习就像是上台前的最后一次彩排，当我走进公司时那种激动而又紧张的心情不言而喻。
生怕会在工作中出现差错，然而现在看来所有在实习中出现的困难，都是一笔珍贵的财富，警示着我在今后的工作中做得更好。
一、实习过程开始实习之前，我多少有些心虚。
因为我的许多朋友都有过假期打工的经历。
而作为一名化工专业的学生，这次的实习却是我的第一次工作经历。
从工作那天开始，我过着与以往完全不一样的生活，每天在规定的时间上下班，上班期间要认真准时地完成自己的工作任务，不能草率敷衍了事，我们肩上扛着的责任，不再只是对自己了，而是对一个公司，所以凡是都要小心谨慎。
学校换成了公司，同学换成了同事，不再有自由支配的时间，一切来得那么无情，但是去必须适应。
其实我的工作就是、收发信函、报价、传真和邮件、绘制表格等。
每天重复着这些烦琐的工作，时间久了容易厌倦，但是工作烦琐也不能马虎，一个小小的错误不但会给自己带来麻烦，更会给公司带来巨大的损失，而像公司的业务员每天都得到处奔波，他们必须具备坚韧不拔的个性，遭遇挫折时绝不能就此放弃，犯错时遭到领导责骂还不能赌气就此辞职，每次看到他们我就会充满干劲。
踏上了社会我们开始与形形色色的人打交道，由于存在着利益关系，很多时刻同事不会像同学一样嘘寒问暖，有时候我会很矫情的想起安妮宝贝说过的，纯粹的东西总是死的很快，而现在所能做的，只有在怀念中适应变化的一切。
二、实习感悟“在大学里学的不是知识而是一种叫自学的能力。
”当我真正走上工作岗位时才深刻的体会到这句话的含义，除了化工和计算机操作外，课本上学的理论用的很少，我担任的助理一职平时做些接待客户、处理文件，我必须工作中勤于动手，不断学习新知识积累经验，没有自学能力的人迟早会被企业和社会淘汰。
我最大的感悟就是真诚所至，金石为开。
不管多难做，做好自己的那一份，总有一天会有收获，只是时间的问题。
竭诚为您提供优质文档/双击可除simulink仿真实验心得体会篇一：matlab与simulink仿真学习心得matlab与simulink仿真学习心得班级：07610学号：0720xx姓名：吕天雄一matlab学习心得体会与编程实践学习matlab的心得体会真正开始接触matlab是大二上就开始了，到现在已经一年多了，在此之间，matlab的确为我提供了很多便利。
matlab的确不愧成为是草稿纸上的语言。
我们不必去为很简单的显示效果图形去找一些什么其他软件或者研究比较复杂的计算机图形学，一个plot或者别的函数往往就可以得到很满意的效果。
其实最初开始学习matlab的时候感觉这个东西和c没什么两样，但是后来具体到一些东西，比如信号处理和数学建模上以后才感觉到使用matlab编写程序去验证结果比c 要节省很多时间，而且matlab写东西基本都是按照自己的思路平铺直叙很少去考虑什么函数的嵌套调用或者指针等等很头疼的东西。
关于matlab的学习，我感觉其实百度和matlab自带的help基本能够解决绝大数问题，而且一些比较好的论坛比如都会为你产生很大的帮助，关键是在于多动手实践，多思考。
但是matlab毕竟只是一个工具，原理和一些基本的编程素质还是必须有的，否则matlab最多也只能是验证一些别人的东西而已，根本帮不上什么忙的。
遇到的一些问题的思考方式与解决办法最开始用matlab的时候是在大物实验，实验要求去根据测量得到的数据作出图。
但是手动用铅笔去画确实很麻烦，所以用matlab确实可以省去很大的麻烦。
但是第一次遇到问的时候是有关极化坐标下的曲线拟合。
首先是一个物理实验的问题；在做一个关于光的偏振的实验的时候，最后的结果要在一个极化坐标下显示出来；因为数据是离散的，所以显示出来的图像是一个折来折去的一个东东；然后很自然的想法是对这个曲线进行插值处理。
但是极化坐标下matlab并未提供插值处理的函数，interp1这个函数只能在笛卡尔坐标系，也就是直角坐标系下使用。
MATLAB学习心得体会（共5则）第一篇：MATLAB学习心得体会学习MATLAB心得体会MATLAB中有丰富的图形处理能力，提供了绘制各种图形、图像数据的函数。
他提供了一组绘制二维和三维曲线的函数，他们还可以对图形进行旋转、缩放等操作。
MATLAB内部还包含丰富的数学函数和数据类型，使用方便且功能非常强大。
本学期通过对MATLAB的系统环境，数据的各种运算，矩阵的分析和处理，程序设计，绘图，数值计算及符号运算的学习，初步掌握了MATLAB的实用方法。
通过理论课的讲解与实验课的操作，使我在短时间内学会使用MATLAB，同时，通过上机实验，对理论知识的复习巩固实践，可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能，绘制出比较满意的二维三维图形，在实践中找到乐趣。
MATLAB是一个实用性很强，操作相对容易，比较完善的工具软件，使用起来比较方便，通过操作可以很快看到结果，能够清晰的感觉到成功与失败，虽然课程中也会出现一些小问题，但是很喜欢这门课程。
第二篇：matlab学习心得体会最近在学习matlab，一直不入其法门。
从网上看到了一些大虾的经验心得，感触颇深，转贴过来，希望给初学者有一定的指引。
一)写给学习 matlab 的新手们作者：eight (八) 来源振动论坛本人接触matlab已经有5年多的时间了，一直想写点东西，但是之前不知道放在哪里才能发挥它的最大作用，直到几天前碰上了这个论坛（有点像诸葛亮遇见姜维，哈哈）。
废话不说，我想借贵论坛宝地，写一些经验给使用matlab的新手们，当然了，老大们也可以看看，不嫌弃我写得粗糙的话还可以指点一下，先谢过了～～～～首先我想说的是，matlab跟其他语言不一样（我用的比较多的编程语言，除了matlab就应该是c或c＋＋了，VB和Delphi也接触过，我想版面(matlab版)大部分人也差不多），如果你抱着“把其他语言的思想运用在matlab里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握matlab的精髓，也就很难发挥matlab的作用了。
MatLab实习心得体会 (2)MatLab实习心得体会 (2)精选3篇（一）在MatLab实习的期间，我学到了很多关于MatLab编程和数据分析的知识。
以下是我在实习中的心得体会：1. 学习编程基础知识：在实习开始前，我掌握了一些基础的编程知识，包括变量、数组、循环和条件语句等。
这些知识为我在MatLab实习中的编程工作打下了坚实的基础。
2. 探索MatLab的功能和工具箱：MatLab是一个非常强大的工具，它提供了许多功能和工具箱来帮助进行数据分析和建模。
在实习期间，我学会了如何使用MatLab的统计工具箱、图像处理工具箱等，这些工具使得我的数据分析工作更加高效和精确。
3. 学会解决问题的方法和技巧：在实习中，我碰到了许多编程和数据分析方面的问题。
通过解决这些问题，我学会了使用MatLab的调试工具和查找解决方案的能力。
这些经验使我在处理实际问题时变得更加自信和独立。
4. 提高编码速度和效率：MatLab是一个强大的编程语言，但在编写大型程序时，编码速度和效率非常重要。
在实习中，我意识到了编码速度和效率的重要性，并学会了一些提高编码速度和效率的技巧，如函数重用、向量化编程等。
5. 与团队合作和沟通能力：在实习期间，我有机会与其他团队成员一起工作，并参与一些团队项目。
这让我学会了与他人合作和沟通的重要性，如分享代码、交流想法和解决问题。
总的来说，MatLab实习使我获得了许多宝贵的经验和技能。
我不仅学到了关于MatLab编程和数据分析的知识，还提高了解决问题、合作和沟通的能力。
这些经验将对我未来的学习和职业发展产生积极的影响。
MatLab实习心得体会 (2)精选3篇（二）在进行MatLab实习的过程中，我学到了很多关于MatLab的知识和技巧，也锻炼了自己的解决问题的能力。
以下是我在实习过程中的一些心得体会：1. 熟练掌握基本语法：MatLab有很多基本的函数和语法，熟练掌握这些基本知识对于编写代码至关重要。
Matlab与Simulink系统仿真学习心得班级：07610 学号：072019 姓名：马楠第一部分：Matlab学习心得以及实践Matlab是迄今为止我所见到过的功能最为强大实用范围宽广的软件。
的确Matlab适用于教学，航天，网络仿真等等。
而且提供了很多功能强大的工具箱，并且最为突出的是它自带的很全面细致的帮助文档，无论你是初学者还是老手都会惊叹于此，你也不必去花很多时间去熟悉那些繁杂的命令，并且很容易通过这些帮助文档得到关于这些函数最精准的用法。
Matlab是一个建立在矩阵操作上的软件，我想要想真正懂得并理解Matlab与一般的语言比如C或者java的区别，那么你就应该真正理解矩阵的思想。
而且要熟悉Matlab对矩阵存储的方式（在下文中我会详细解释与之相关的内容），这样对提高你的代码执行效率与易懂性都有很大的帮助。
但是Matlab究竟应该怎么定位呢？一个编程软件，一个数学工具，一个工具箱，一个开发引擎，一个仿真工具，一个虚拟现实软件……的确要精准的说出Matlab的作用很难，或许去定义这个东西到底是用来干什么的并不重要，It is just a tool。
关于Matlab的学习方法，我想与别的语言有很大不同，对于汇编或者C，我们应当很注重底层的一些操作，比如栈或者队列存储数据的方式，int或者double类型转换的时候产生的数据丢失，或者指针方面很头疼的一些东西，但是对于Matlab你根本不必去注重这些东西，也不必去清除的记得那个函数的具体调用方式，那个函数的内容与结构等等。
你需要的只是相当用一个笔记本写下你一步一步实现目标的步骤而已。
一种草稿纸式的语言。
你所学的东西很大部分都是为你要做的目标来服务的，也许这就是当初面向对象式语言产生的原因，但是Matlab就是这种语言的一个代表。
好了，就说到这里了，接下来是我自己学习中对Matlab的一些应用中所遇到的问题以及思考方式和解决办法。
1 离散信号卷积：N1=input('N1=');%输入N1N2=input('N2=');%输入N2k1=0:(N1-1);%定义序列f1的对应序号向量k2=0:(N2-1);% 序列f2的对应序号向量f1=ones(1,N1);%f1为阶跃序列f2=0.5*k2;%f2为斜坡序列[f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)%求离散卷积其中dconv函数的代码为：function [f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)%The function of compute f=f1*f2% f: 卷积和序列f(k)对应的非零样值向量% k：序列f(k)的对应序号向量% f1: 序列f1(k)非零样值向量% f2: 序列f2(k)的非零样值向量% k1: 序列f1(k)的对应序号向量% k2: 序列f2(k)的对应序号向量f=conv(f1,f2) %计算序列f1与f2的卷积和fk0=k1(1)+k2(1); %计算序列f非零样值的起点位置k3=length(f1)+length(f2)-2; %计算卷积和f的非零样值的宽度k=k0:k0+k3 %确定卷积和f非零样值的序号向量subplot(2,2,1)stem(k1,f1) %在子图1绘序列f1(k)时域波形图title('f1(k)')xlabel('k')ylabel('f1(k)')subplot(2,2,2)stem(k2,f2) %在图2绘序列f2(k)时波形图title('f2(k)')xlabel('k')ylabel('f2(k)')subplot(2,2,3)stem(k,f); %在子图3绘序列f(k)的波形图title('f(k)f1(k)与f2(k)的卷积和f(k)')xlabel('k')ylabel('f(k)')h=get(gca,'position');h(3)=2.5*h(3);set(gca,'position',h) %将第三个子图的横坐标范围扩为原来的2.5倍2 一次物理实验中的数据处理，关于非线性电阻。
x=[12.042 11.844 11.644 11.444 11.244 11.043 10.843 10.645 10.447 10.240 10.054 9.843 9.640 9.447 8.950 8.448 7.946 7.441 6.940 6.444 5.942 5.446 4.946 4.445 3.944 3.447 2.942 2.4422.246 2.045 1.846 1.643 1.464 1.252 1.038 0.849 0.642 0.448 0.208 0 ];y=[0.601 0.915 1.349 1.742 2.152 2.572 2.994 3.414 3.840 4.285 4.678 4.612 4.526 4.447 4.246 4.043 3.846 3.635 3.433 3.232 3.028 2.827 2.625 2.442 2.220 2.018 1.814 1.614 1.535 1.455 1.376 1.235 1.101 0.950 0.791 0.642 0.491 0.341 0.158 0.001]p1=polyfit(x(1:11),y(1:11),1);p2=polyfit(x(11:31),y(11:31),1);p3=polyfit(x(31:end),y(31:end),1);Y1=vpa(poly2sym(p1,'x'),6)Y2=vpa(poly2sym(p2,'x'),6)Y3=vpa(poly2sym(p3,'x'),6)x1=min(x(1:11)):0.1:max(x(1:11));x2=min(x(11:31)):0.1:max(x(11:31));x3=min(x(31:end)):0.1:max(x(31:end));y1=polyval(p1,x1);y2=polyval(p2,x2);y3=polyval(p3,x3);plot(x,y,'o',x1,y1,x2,y2,x3,y3) ;xlabel('电压值U/v');ylabel('电流值I/mA');title('非线性电阻伏安特性曲线');grid on3：三维立体图形灯光效果[x,y]=meshgrid(-8:0.5:8);R=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;z=sin(R)./R;surf(x,y,z,'FaceColor','interp','EdgeColor','none','FaceLighting','phong');axis tight;daspect([5 5 1]);camlight leftview(-50,30)4：地形模拟：A=[0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2020 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.4 0.3 0.2 0.3 0.2 0.1 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 19 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.4 0.4 0.3 0.2 0.2 18 0.2 0.3 0.3 0.2 0.3 1 0.4 0.5 0.3 0.3 0.3 0.3 0.2 0.2 0.2 0.6 0.5 0.4 0.4 0.2 0.2 17 0.2 0.2 0.4 0.2 1 1.1 0.9 0.4 0.3 0.3 0.5 0.3 0.2 0.2 0.2 0.7 0.3 0.6 0.6 0.3 0.4 16 0.2 0.2 0.9 0.7 1 1 1 0.7 0.5 0.3 0.2 0.2 0.2 0.6 0.2 0.8 0.7 0.9 0.5 0.5 0.415 0.2 0.3 1 1 1 1.2 1 1.1 0.8 0.3 0.2 0.2 0.2 0.5 0.3 0.6 0.6 0.8 0.7 0.6 0.514 0.2 0.4 1 1 1.1 1.1 1.1 1.1 0.6 0.3 0.4 0.4 0.2 0.7 0.5 0.9 0.7 0.4 0.9 0.8 0.3 13 0.2 0.2 0.9 1.1 1.2 1.2 1.1 1.1 0.6 0.3 0.5 0.3 0.2 0.4 0.3 0.7 1 0.7 1.2 0.8 0.4 12 0.2 0.3 0.4 0.9 1.1 1 1.1 1.1 0.7 0.4 0.4 0.4 0.3 0.5 0.5 0.8 1.1 0.8 1.1 0.9 0.3 11 0.3 0.3 0.5 1.2 1.2 1.1 1 1.2 0.9 0.5 0.6 0.4 0.6 0.6 0.3 0.6 1.2 0.8 1 0.8 0.5 10 0.3 0.5 0.9 1.1 1.1 1 1.2 1 0.8 0.7 0.5 0.6 0.4 0.5 0.4 1 1.3 0.9 0.9 1 0.89 0.3 0.5 0.6 1.1 1.2 1 1 1.1 0.9 0.4 0.4 0.5 0.5 0.8 0.6 0.9 1 0.5 0.8 0.8 0.98 0.4 0.5 0.4 1 1.1 1.2 1 0.9 0.7 0.5 0.6 0.3 0.6 0.4 0.6 1 1 0.6 0.9 1 0.77 0.3 0.5 0.8 1.1 1.1 1 0.8 0.7 0.7 0.4 0.5 0.4 0.4 0.5 0.4 1.1 1.3 0.7 1 0.7 0.66 0.3 0.5 0.9 1.1 1 0.7 0.7 0.4 0.6 0.4 0.4 0.3 0.5 0.5 0.3 0.9 1.2 0.8 1 0.8 0.45 0.2 0.3 0.6 0.9 0.8 0.8 0.6 0.3 0.4 0.5 0.4 0.5 0.4 0.2 0.5 0.5 1.3 0.6 1 0.9 0.3 4 0.2 0.3 0.3 0.7 0.6 0.6 0.4 0.2 0.3 0.5 0.8 0.8 0.3 0.2 0.2 0.8 1.3 0.9 0.8 0.8 0.4 3 0.2 0.3 0.3 0.6 0.3 0.4 0.3 0.2 0.2 0.3 0.6 0.4 0.3 0.2 0.4 0.3 0.8 0.6 0.7 0.4 0.4 2 0.2 0.3 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.5 0.7 0.4 0.4 0.3 0.3 1 0.2 0.2 0.3 0.2 0.2 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.1 0.2 0.4 0.3 0.6 0.5 0.3 0.3 0.3 0.20 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.7 0.4 0.2 0.4 0.5 0.3]; z=A(2:end,2:end)[x,y]=meshgrid(0:20,20:-1:0);surf(x,y,z)xlabel('x')[X,Y]=meshgrid(0:0.3:20,20:-0.3:0);Z=interp2(x,y,z,X,Y,'spline')figuresurf(X,Y,Z)x第二部分：Simulink学习心得以及实践Simulink是Matlab最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。
