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Matlab中各类函数用法

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Matlab中各类函数⽤法

开始接触Matlab，在此篇博⽤中将记录所有遇到的各类函数的⽤法并配上⽤⽤测试后的说明，会定期更新。

1. size()获取矩阵的⽤数和列数

（1）s=size(A),

当只有⽤个输出参数时，返回⽤个⽤向量，该⽤向量的第⽤个元素时矩阵的⽤数，第⽤个元素是矩阵的列数。

（2）[r,c]=size(A),

当有两个输出参数时，size函数将矩阵的⽤数返回到第⽤个输出变量r，将矩阵的列数返回到第⽤个输出变量c。

（3）size(A,n)如果在size函数的输⽤参数中再添加⽤项n，并⽤1或2为n赋值，则 size将返回矩阵的⽤数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的⽤数，

c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。另外，length()=max(size()).

2. plot()⽤于画图，在画图之前需要⽤clf清空图像

3. std()⽤于进⽤标准差计算

4. randn()产⽤正态分布的随机数或矩阵的函数

randn('state',s):s=0时，产⽤的为固定样本种⽤（每次都⽤样）；s=1时，产⽤的为随机样本种⽤（每次都不⽤样）。

⽤法：Y = randn(n)返回⽤个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。Y

= randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回⽤个m*n的随机项矩阵。

Y = randn(size(A))返回⽤个和A有同样维数⽤⽤的随机数组。

产⽤⽤个随机分布的指定均值和⽤差的矩阵：将randn产⽤的结果乘以标准差，然后加上期望均值即可。例如，产⽤均值为0.6，⽤差为0.1

的⽤个5*5的随机数⽤式如下：

x = 0.6 + sqrt(0.1) * randn(5)

5. str2num() 把字符串转换数值，可以使⽤str2double来替代str2num。 matlab中，⽤论是内建函数还是⽤具箱函数， 2很常见， 这可能是因为2英⽤two和to发⽤相同。⽤2写起来也⽤较简单。

所以很多转换类函数都⽤2来命名⽤⽤to。⽤如number to string， 不是命名为numTostr⽤是num2str。

6. lower(X) 将X中所有字母转换为⽤写

7. "英⽤句点+星号"[.*]表⽤点乘运算,即按元素相乘,⽤不是通常的矩阵乘

8. data(:,y) 就是指y列对应的所有⽤的值组成的⽤个向量,列向量。

9. round(A) 对数值A进⽤四舍五⽤，如果A是数组等有多个数值，则对所有数值进⽤四舍五⽤的取整操作，并返回相应取整后的相同维数的数组。

10. diag函数功能：矩阵对⽤元素的提取和创建对⽤阵。

设以下X为⽤阵，v为向量 X = diag(v,k)当v是⽤个含有n个元素的向量时，返回⽤个n+abs(k)阶⽤阵X，向量v在矩阵X中的第k个对⽤线上，k=0表⽤主对⽤线，k>0表⽤在主对⽤线上⽤，k<0表⽤在主对⽤线下⽤。例：

v=[1 2 3];

diag(v, 3)

ans =

0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 2 0

0 0 0 0 0 3

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

当未指定k值时，默认k=0，即X = diag(v)等价于X = diag(v,0)，此时v为对⽤线上的元素。

v = diag(X,k)，此时将矩阵X作为参数传⽤diag()函数中，返回值v即为对⽤线上的元素。k=0主对⽤线，k>0上三⽤的对⽤线，

k<0下三⽤的对⽤线上的元素。

11. chol()函数：如果矩阵X是对称正定的，则Cholesky分解将矩阵X分解成⽤个下三⽤矩阵和上三⽤矩阵的乘积。设上三⽤矩阵为R，则下 三⽤矩阵为其转置，即X=R'R。MATLAB函数chol(X)⽤

于对矩阵X进⽤Cholesky分解，其调⽤格式为：R=chol(X)：产⽤⽤个上三⽤阵R，使R'R=X。若X为⽤对称正定，则输出⽤个出错信息。

12. inv()函数：inv是矩阵求逆的意思。具体⽤法A=inv(B)，其中B是输⽤的可逆矩阵，输出A就是B的逆矩阵，逆矩阵满⽤性质 AB=BA=E

(E是单位阵)。

如果输⽤的是不可逆矩阵会弹出警告，并返回inf。

13. abs()取绝对值

14. ones(a,b):⽤成a⽤b列的全部元素为1的矩阵

15. X^X是矩阵的乘法，如果是X.^Y则是矩阵X和矩阵Y对应相同位置上元素相乘（Xij*Yij作为新矩阵第i⽤第j列的元素）

16. sum(x,2)表⽤矩阵x的横向相加，求每⽤的和，结果是列向量。⽤缺省的sum(x)就是竖向相加，求每列的和，结果是⽤向量。

17. exp(a),如a是⽤标量（即⽤常数），返回⽤然常数的a次⽤；如a是以矩阵，则返回矩阵每个元素对应的exp次⽤值。

18. length(X)获取矩阵X⽤列数的较⽤值

19. matlab中矩阵的存储⽤式和scala类似，都是⽤列⽤列排序存储，故w（nonZero）此类⽤法，实际就是将w和nonZero进⽤⽤较，因为w和nonZero中元素都是类似于⽤列列存储在⽤位数组中将w和nonZero中位置i的元素进⽤⽤较，如果nonZero在i位置元素为真（⽤零），则取w在i处的值，此处只需要注意nonZero长度可以随意，但是在长度超过w长度后的元素只能取0，否则会报错类似数组越界。对

于类似A(non)=B此类式⽤，B中元素个数必须和non中⽤零元个数⽤样从⽤能够每次匹配到⽤零元时⽤⽤配对填充进⽤A中取代原来A中的

值。

20. 对于 a = w(nonZero) 此类式⽤中，右侧可以理解为，将矩阵w和nonZero中的所有元素按照列优先的顺序存储在⽤个⽤维数组中，然后根据nonZero的长度遍历nonZero中的元素，对于为真（⽤零）的位置，取w所存数组中同样位置处的元素，遍历完nonZero后从w得到

的数组将会以矩阵形式赋值给a ⽤于是⽤矩阵还是列矩阵则是和nonZero⽤样。

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常见MATLAB函数详解及用法

常见MATLAB函数详解及用法

随机信号产生

rand：产生均匀分布的随机数

rand(n) 产生一个n*n的随机矩阵，元素分布于(0,1)

rand(m,n) 产生m*n均匀分布的随机矩阵 为了使每次执行rand函数时产生和之前不相同的一组伪随机数，通常需要初始

化随机数种子。方法很多，常见的一种是在写m文件时，在程序的开头写： rand('state',sum(100*clock)) randn：产生标准正态分布的随机数（均值为0，方差为1）

Y = randn(n) 返回一个n*n的随机项的矩阵

Y = randn(m,n) 返回一个m*n的随机项矩阵。

Y = randn(size(A)) 返回一个和A有同样维数大小的随机数组。

randn 返回一个每次都变化的一个数值 Ex. 产生一个随机分布的指定均值和方差的矩阵：将randn产生的结果乘以标准差，然后加上期望均值即可。例如，产生均值为0.6，方差为0.1的一个5*5

的随机数方式如下：x = .6 + sqrt(0.1) * randn(5) randi：产生均匀分布的随机整数

randi(imax) 产生分布于[1:imax]的随机整数

r = randi(imax,n) 产生分布于[1:imax]的n*n随机整数矩阵.

randi(imax,m,n) 产生分布于[1:imax]的m*n随机整数矩阵. r = randi([imin,imax],...) 产生分布于[imin:imax]间的随机整数

Ex：生成均匀分布于-10:10的整数 r = randi([-10 10],100,1); wgn：生成高斯白噪声

y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p为输出功率，单位dBW。默认负载阻抗为1Ω

y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆为单位指定负载阻抗。

y = wgn(...,powertype) powertype 指定p的单位， 'dBW', 'dBm',

MATLAB图形函数

MATLAB图形函数

MATLAB图形控制函数

1 axes 建立坐标系 24 cylinder

2 axis 设置坐标系标度 25 detele

3 box 设置坐标系为盒状 26 drawnow

4 caxis 设置彩色坐标轴刻度 27 figure 建立图形窗口

5 cla 清除当前坐标系 28 findobj

6 clf 清除当前图形 29 gca

7 close 关闭图形窗口 30 gcf

8 ginput 用鼠标输入图形 31 gco

9 hole 保持当前图形 32 gibf

10 graymon 设置图形为灰色 33 get

11 light 生成光源 34 getframe

12 line 生成直线 35 ishold

13 orent 设置纸张方向 36 movie

14 patch 建立图形填充块 37 moviein

15 refresh 刷新图形窗口 38 rbbox

16 rotate 沿指定方向旋转对象 39 reset

17 subplot 将图形窗口分区 40 set

18 surface 建立曲面 41 shg

19 text 生成文本字符串 42 sphere

20 whitebg 设置图形窗口背景 43 terminal

21 zoom 图形缩放 44 unicontral

22 capture 45 uimenu

23 copyobj 46 waitforbuttonpress MATLAB二维图形函数

序号 函数名称 功能描述 序号 函数名称 功能描述

1 plot 绘制线性坐标图形 14 fplot 绘制给定函数

2 polar 绘制极坐标图形 15 errbar 绘制误差条形图

3 loglog 绘制对数坐标图 16 area 区域填充

4 rose 绘制角度直方图 17 fill 绘制二维多边形填充图

5 hist 生成直方图 18 feather 绘制羽状图

matlab中uint8函数用法

matlab中uint8函数用法

matlab中uint8函数用法

在MATLAB中，uint8函数是一种数据类型转换函数，它将输入的数据转换为8位无符号整数类型。该函数的语法如下：

uint8(X)

其中，X表示要转换的数据，可以是一个数值、向量、矩阵或多维数组。uint8函数将X中的每个元素转换为8位无符号整数类型，并返回一个与X相同大小的数组。

下面是一些使用uint8函数的示例：

1. 将一个double类型的数值转换为8位无符号整数类型：

```

x = 123.456;

y = uint8(x);

```

2. 将一个矩阵中的所有元素转换为8位无符号整数类型：

```

A = [1.2, 3.4; 5.6, 7.8];

B = uint8(A);

```

3. 将一个RGB图像转换为8位无符号整数类型：

```

img = imread('test.jpg');

img_uint8 = uint8(img);

```

在这个例子中，imread函数用于读取一张RGB图像，然后将其转换为8位无符号整数类型。

需要注意的是，uint8函数会将输入数据中的小数部分直接截断，因此可能会导致精度丢失。此外，如果输入数据中存在负数，uint8函数会将其转换为0。

总之，uint8函数是MATLAB中常用的数据类型转换函数之一，它可以将不同类型的数据转换为8位无符号整数类型，方便进行后续的计算和处理。

MATLAB神经网络中各函数用法及一些要点(一)

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MATLAB神经网络中各函数用法及一些要点（一）

MATLAB神经网络中各函数用法及一些要点（一）

1.网络建立函数

MATLAB中的`feedforwardnet`函数用于建立前向神经网络。它可以定义网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、激活函数等。例如，以下代码定义了一个具有10个输入、20个隐藏和1个输出节点的网络：

```matlab

net = feedforwardnet([20]);

```

2.数据准备函数

在训练网络之前，我们需要将输入数据和目标数据进行适当的格式转换。`con2seq`函数可将连续数据转换为一个序列对象，`tonndata`函数则可以将数据转换为网络所需的格式。例如：

```matlab

inputs = tonndata(input_data,false,false);

targets = tonndata(target_data,false,false);

```

3.网络训练函数 网络训练是神经网络的核心部分。`train`函数用于训练网络，可采用不同的训练算法，如`trainlm`（Levenberg-Marquardt算法）或`traingdx`（自适应学习率的梯度下降算法）。以下是训练网络的示例代码：

```matlab

net.trainFcn = 'trainlm';

net = train(net,inputs,targets);

```

4.网络仿真函数

训练完成后，我们可以使用网络进行仿真和预测。`sim`函数可用于进行网络仿真。以下是使用已训练网络进行仿真的示例代码：

```matlab

outputs = sim(net,inputs);

```

5.性能评估函数

在训练和测试网络时，了解网络的性能表现是很重要的。MATLAB提供了许多性能评估函数，如`mse`（均方误差）和`perform`（性能度量）。例如：

```matlab