【原创】MATLAB实验报告-第二次-用MATLAB实现计算数据可视化-北京交通大学

4)MATLAB实验报告MATLAB实验报告一、引言MATLAB是一种强大的数学软件，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。

本实验报告旨在介绍使用MATLAB进行数据处理和可视化的基本方法，并通过实例展示其应用。

二、数据处理1. 数据导入与读取在MATLAB中，可以使用load函数或importdata函数导入外部数据文件。

load函数适用于导入MATLAB格式的数据文件，而importdata函数可以导入多种格式的数据文件，如文本文件、Excel文件等。

2. 数据清洗与转换数据清洗是指对原始数据进行去除异常值、缺失值填充等处理，以保证数据的准确性和完整性。

MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，如统计工具箱、优化工具箱等，可以方便地进行数据清洗和转换操作。

3. 数据分析与建模MATLAB具有强大的数学和统计分析功能，可以进行数据的描述性统计、回归分析、时间序列分析等。

通过使用相关函数和工具箱，可以对数据进行深入分析，并建立相应的数学模型。

三、数据可视化1. 统计图表MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以绘制各种统计图表，如直方图、散点图、箱线图等。

这些图表可以直观地展示数据的分布、关系和趋势，有助于更好地理解和解释数据。

2. 三维可视化除了二维图表外，MATLAB还支持三维数据的可视化。

通过使用plot3函数、mesh函数等，可以将三维数据以曲线、曲面等形式展示出来，进一步提供对数据的深入理解。

3. 动态可视化MATLAB还支持动态可视化，即通过动画或交互式图形来展示数据的变化过程。

通过使用animate函数、interactiveplot函数等，可以将数据的变化以动态的方式展示出来，增加数据分析和呈现的趣味性。

四、实例应用以某电商平台销售数据为例，展示如何使用MATLAB进行数据处理和可视化。

首先，导入销售数据文件，清洗数据，去除异常值和缺失值。

然后，通过统计分析，计算销售额、销量、平均价格等指标，并绘制相应的统计图表。

Matlab多次重复实验记录结果,MATLAB数据处理实验记录与总结.docMATLAB实验报告学 号实验名称MATLAB数据处理实验实验⽬的掌握⼆维曲线图、三维曲线图、三维曲⾯图的绘制⽅法掌握常⽤统计图的绘制⽅法熟悉三维图形常⽤编辑⽅法了解动画的绘制⽅法实验记录1．离散数据可视化实验：2．⼆维曲线绘制实验：1)Plot⽅法⽤于绘制图像2)Subplot绘制⼦表3)Axis函数表⽰坐标的范围4)Set设置坐标轴系统5)Legend⽤于添加图例或者图表的声明6)xlabel、ylabel、zlabel、⽤于标⽰各个坐标轴的名称7)Title设置图表的标题8)Text添加⽂本，注释坐标系中⼀点9)grid on10)Hold指令的基本格式11)双坐标轴3、三维曲线绘制实验1)plot3函数2)Mesh绘制曲⾯3)Surf函数的使⽤⽅法4)Fplot函数的使⽤⽅法4、统计图绘制实验：1)⾯域图(area)2)直⽅图(bar、barh、bar3、bar3h)3)Pie指令4)散点图(scatter、scatter3、plotmatrix)5、三维图形编辑(精细控制)实验：1)View的⽤法2)Rotate的⽤法3)Colordef指令的使⽤4)Colormap⽅法5)Shading⽅法6)Light⽅法7)Lighting命令8)Material指令9)Surfl指令6、制作动画实验总结1、Matlab绘图的基本步骤：准备图标的数据。

⽤户需要确定图标的绘制范围，制定对应的⾃变量，最后计算相应的函数值。

设置显⽰图表的位置。

在多个⾃读的情况下，需要设置每个⼦图的显⽰位置。

对应命令为subplot。

绘图，并设置相应的参数。

主要命令plot，⽤户可以通过该命令绘制图表，同时为了显⽰⽅便还应该调⽤其他辅助函数设定表的颜⾊，形状等等。

设置坐标轴的属性，添加刻度，和坐标系的分隔等等。

添加表的注释。

如坐标的名称，图例，⽂字说明等等。

利用Matlab进行数据可视化数据可视化是指通过图表、图像和其他视觉元素来展示和解释数据的过程。

这种可视化方法可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而为决策提供支持。

而利用Matlab进行数据可视化可能是一种最有效的方式之一。

一、Matlab简介Matlab是一种功能强大的数学软件工具，广泛应用于科学、工程、金融和其他行业的数据分析和建模工作中。

它提供了一系列用于数据可视化的函数和工具包，可以帮助用户轻松地创建各种图表和图像。

二、绘制二维图表1. 折线图折线图是一种常见的二维图表类型，用于展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。

在Matlab中，我们可以使用plot函数来绘制折线图。

例如，如果我们要绘制一个月份与销售额之间的关系图，可以按照以下步骤进行操作：```matlabmonths = 1:12;sales = [100, 120, 150, 130, 110, 90, 80, 100, 130, 150, 140, 120];plot(months, sales);```2. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系，其中每个点代表一个数据样本。

在Matlab中，我们可以使用scatter函数来绘制散点图。

例如，如果我们要展示学生的数学成绩和物理成绩之间的关系，可以按照以下步骤进行操作：```matlabmath_scores = [80, 85, 90, 75, 95];physics_scores = [70, 75, 80, 85, 90];scatter(math_scores, physics_scores);```三、绘制三维图像除了二维图表，Matlab还可以用于绘制三维图像，用于展示三个变量之间的关系。

以下是两种常见的三维图像类型：1. 曲面图曲面图用于展示三维数据的分布情况。

在Matlab中，我们可以使用surf函数来绘制曲面图。

例如，如果我们要展示一个函数z = sin(x) + cos(y)在某个范围内的曲面图，可以按照以下步骤进行操作：```matlab[x, y] = meshgrid(-pi:0.1:pi);z = sin(x) + cos(y);surf(x, y, z);```2. 散点云图散点云图用于展示三维数据的离散分布情况。

matlab计算机实验报告Matlab计算机实验报告引言Matlab是一种强大的计算机软件，广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。

本实验报告旨在介绍我对Matlab的实验研究和应用。

通过实验，我深入了解了Matlab的功能和特点，并通过实际案例展示了其在科学计算和数据处理中的应用。

实验一：基本操作和语法在本实验中，我首先学习了Matlab的基本操作和语法。

通过编写简单的程序，我熟悉了Matlab的变量定义、赋值、运算符和条件语句等基本语法。

我还学习了Matlab的矩阵操作和向量化计算的优势。

通过实例演示，我发现Matlab在处理大规模数据时具有高效性和便捷性。

实验二：数据可视化数据可视化是Matlab的重要应用之一。

在本实验中，我学习了如何使用Matlab绘制各种图表，如折线图、散点图、柱状图和饼图等。

我了解了Matlab 的绘图函数和参数设置，并通过实例展示了如何将数据转化为直观的图形展示。

数据可视化不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以用于数据分析和决策支持。

实验三：数值计算和优化Matlab在数值计算和优化方面具有强大的功能。

在本实验中，我学习了Matlab 的数值计算函数和工具箱，如数值积分、微分方程求解和线性代数运算等。

通过实例研究，我发现Matlab在求解复杂数学问题和优化算法方面具有出色的性能。

这对于科学研究和工程设计中的数值分析和优化问题非常有用。

实验四：图像处理和模式识别Matlab在图像处理和模式识别领域也有广泛的应用。

在本实验中，我学习了Matlab的图像处理工具箱和模式识别算法。

通过实例演示，我了解了如何使用Matlab进行图像滤波、边缘检测和特征提取等操作。

我还学习了一些常见的模式识别算法，如支持向量机和神经网络等。

这些技术在计算机视觉和模式识别中具有重要的应用价值。

实验五：信号处理和系统建模Matlab在信号处理和系统建模方面也有广泛的应用。

在本实验中，我学习了Matlab的信号处理工具箱和系统建模工具。

第四章
用MATLAB实现数据可视化
• Stem( ) 绘制火柴杆图 • Polar( ) 绘制极坐标图 • 说明：各子图相对独立，具有排它性，执行命 令后回到指定窗口。例，继续执行以下语句。 • y2=cos(t);y3=y.*y2; • plot(t,y,'--or',t,y2,'-.h',t,y3,'-xb') • subplot(4,4,11),fill(t,y,'r') • subplot(4,4,12),plot(t,y,'r') • subplot(4,4,15),plot(t,y2) • subplot(4,4,16),plot(t,y3) • 特例：subplot(1,1,1) 清屏 数据可视化
• 变量h1,h2,h3,h4分别存有4幅坐标系的句 柄。通过get() 和set()可获取和设置坐标 轴的有关属性。
set(句柄，属性，属性值1，属性2，属性值2…..) 常用属性： position title xlabel ylabel box xgrid xscale 在上例基础上逐行执行以下语句 set(h4,'pos',[0.1,0.1,0.4,0.4]) set(h3,'xgrid','on')
第四章 用MATLAB实现数据可视化 • 4.3.2 误差限图绘制函数 • errorbar(x,y,l,u, 选项） • 以x、y为坐标，以l、u为误差上、下限。 x=-2:0.2:2; y=sin(x); l=rand(1,length(x))/10; u=rand(1,length(x))/10; errorbar(x,y,l,u,':')

实验二 MATLAB的符号计算与可视化1、目的和要求（1）熟练掌握MATLAB符号表达式的创建、代数运算及化简。

（2）熟悉符号方程的求解。

（3）熟练掌握MATLAB二维曲线、三维图形的绘制。

（4）熟练掌握各种特殊图形的绘制。

2:实验内容：（1）完成教材实验三第1节“1.创建符号表达式和符号表达式的操作”中（1）-（5）部分的内容，分别用sym和syms创建符号表达式f和g，并对它们进行相关操作，思考每一条命令的作用是什么，并提交命令行和结果；3:实验内容：（1）完成教材实验三第1节“1.创建符号表达式和符号表达式的操作”中（1）-（5）部分的内容，分别用sym和syms创建符号表达式f和g，并对它们进行相关操作，思考每一条命令的作用是什么，并提交命令行和结果；（1）创建符号表达式：使用sym命令创建符号表达式：f=sym('sin(x)')f =sin(x)>> g=sym('y/exp(-2*t)')g =y*exp(2*t)使用syms命令创建符号表达式：>> syms x y t>> f=sym(sin(x))f =sin(x)>> g=sym(y/exp(-2*t))g =y*exp(2*t)（2）：自变量的确定：>> symvar(g)ans =[ t, y]>> symvar(g,1)ans =y>> findsym(g,2)ans =y,t（3）：用常数替换符号变量：>> x=0:10;>> y=subs(f,x)y =Columns 1 through 80 0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589 -0.2794 0.6570Columns 9 through 110.9894 0.4121 -0.5440（4）：符号对象与数值的转换和任意精度控制：>> f1=subs(f,'5')f1 =sin(5)>> y1=double(f1)y1 =-0.9589>> y2=eval(f1)y2 =-0.9589采用digits和vpa实现任意精度控制：>> digitsDigits = 32>> vpa(f1)ans =-0.95892427466313846889315440615599>> vpa(f1,10)ans =-0.9589242747（5）：求反函数和复合函数用finverse函数求f,g的反函数>> f=sym('sin(x)');>> g=sym('y/exp(-2*t)')g =y*exp(2*t)>> finverse(f)Warning: finverse(sin(x)) is not unique. ans =asin(x)>> finverse(g)ans =y/exp(2*t)>> finverse(g,'t')ans =log(t/y)/2用compose函数求f,g的复合函数>> compose(f,g)ans =sin(y*exp(2*t))>> compose(f,g,'z')ans =sin(z*exp(2*t))（2）自建两个一元四次符号表达式，分别进行其符号表达式的加、减、乘等运算，并提交命令行和结果；>> syms x>> f=x^4+2*x^3-5*x^2+6*x+8f =x^4 + 2*x^3 - 5*x^2 + 6*x + 8>> class(f)ans =sym>> g=2*x^4-5*x^3+8*x^2+7*x-2g =2*x^4 - 5*x^3 + 8*x^2 + 7*x - 2>> f+gans =3*x^4 - 3*x^3 + 3*x^2 + 13*x + 6>> f-gans =- x^4 + 7*x^3 - 13*x^2 - x + 10>> f*gans =(x^4 + 2*x^3 - 5*x^2 + 6*x + 8)*(2*x^4 - 5*x^3 + 8*x^2 + 7*x - 2)（3）自建一个可化简一元五次多项式和一个三角函数符号表达式，依次使用pretty, horner, factor, simplify和simple等函数对该表达式进行化简，并提交命令行和结果；syms x y>> f=x^5+x^4+2*x+2f =x^5 + x^4 + 2*x + 2>> g=cos(y)^2-sin(y)^2g =cos(y)^2 - sin(y)^2>> class(f)ans =sym>> class(g)ans =sym>> pretty(f)5 4x + x + 2 x + 2>> horner(f)ans =x*(x^3*(x + 1) + 2) + 2 >> factor(f)ans =(x + 1)*(x^4 + 2)>> simplify(f)ans =(x^4 + 2)*(x + 1)>> simple(f)simplify:x^5 + x^4 + 2*x + 2 radsimp:x^5 + x^4 + 2*x + 2 simplify(100):(x^4 + 2)*(x + 1) combine(sincos):x^5 + x^4 + 2*x + 2 combine(sinhcosh):x^5 + x^4 + 2*x + 2combine(ln):x^5 + x^4 + 2*x + 2 factor:(x + 1)*(x^4 + 2) expand:x^5 + x^4 + 2*x + 2 combine:x^5 + x^4 + 2*x + 2 rewrite(exp):x^5 + x^4 + 2*x + 2 rewrite(sincos):x^5 + x^4 + 2*x + 2 rewrite(sinhcosh): x^5 + x^4 + 2*x + 2 rewrite(tan):x^5 + x^4 + 2*x + 2 mwcos2sin:x^5 + x^4 + 2*x + 2collect(x):x^5 + x^4 + 2*x + 2ans =(x^4 + 2)*(x + 1)>> pretty(g)2 2cos(y) - sin(y)>> horner(g)ans =cos(y)^2 - sin(y)^2>> factor(g)ans =(cos(y) - sin(y))*(cos(y) + sin(y)) >> simplify(g)ans =cos(2*y)>> simple(g)simplify:cos(2*y)radsimp:cos(y)^2 - sin(y)^2simplify(100):cos(2*y)combine(sincos):cos(2*y)combine(sinhcosh):cos(y)^2 - sin(y)^2combine(ln):cos(y)^2 - sin(y)^2factor:(cos(y) - sin(y))*(cos(y) + sin(y))expand:cos(y)^2 - sin(y)^2combine:cos(y)^2 - sin(y)^2rewrite(exp):((1/exp(y*i))/2 + exp(y*i)/2)^2 - ((i*exp(i*y))/2 - i/(2*exp(i*y)))^2 rewrite(sincos):cos(y)^2 - sin(y)^2rewrite(sinhcosh):cosh(-y*i)^2 + sinh(-y*i)^2rewrite(tan):(tan(y/2)^2 - 1)^2/(tan(y/2)^2 + 1)^2 - (4*tan(y/2)^2)/(tan(y/2)^2 + 1)^2 mwcos2sin:1 - 2*sin(y)^2collect(y):cos(y)^2 - sin(y)^2ans =cos(2*y)(4)完成教材实验四第1节“1.绘制二维图线”中的所有内容，绘制4种二维曲线，把图形窗口分割为2行2列，并分别标明图名、坐标值等；2行2列子图的第1个图：>> subplot(2,2,1)>> t1=0:0.1:2;>> y1=sin(2*pi*t1);>> plot(t1,y1)>> title('y=sin(2\pit)')2行2列子图的第2个图：>> subplot(2,2,2)>> t2=0:0.1:2;>> y2=[exp(-t2);exp(-2*t2);exp(-3*t2)];>> plot(t2,y2)>> axis([0 2 -0.2 1.2]);>> title('y=e-t,y=e-2t,y=e-3t2行2列的第3个图：subplot(2,2,3);>> t3=[0 1 1 2 2 3 4];>> y3=[0 0 2 2 0 0 0];>> plot(t3,y3);>> axis([0 4 -0.5 3]);>> title('脉冲信号')2行2列的第4个图：>> subplot(2,2,4);>> t4=0:0.1:2*pi;>> plot(sin(t4),cos(t4));>> axis([-1.2 1.2 -1.2 1.2]);>> axis equal;>> title('圆')插图：[文档可能无法思考全面，请浏览后下载，另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意!]11 / 11。

第二次作业上机报告班级:学号:姓名: 完成作业时间：实验目的：练习用MATLAB实现数据和函数的可视化。

实验过程及结果：1、用rand('seed', n)函数以学号1作为随机数的种子初始化随机数2、在[0, 1]2平面上随机生成200个顶点，在图形上输出这200个顶点的位置。

用函数P =rand(N, 1) + i*rand(N, 1)3、如果两个顶点相邻的充要条件为：它们之间的距离不大于r（r为节点的通信半径）。

试选取合适的r，使得节点的平均度为12。

函数A = repmat(P, 1, N) - repmat(P.', N, 1) 的作用是计算所有顶点间的复向量。

D = abs(A)计算所有顶点间的距离。

[Is, Js] = find(D<r) 找出距离小于通信半径的顶点对。

4、画出生成的网络拓扑结构，要求整个网络是联通的，并要求画图时要求在每个节点上标识出每个节点的编号用Dijkstra算法计算出网络中最靠近中心的顶点到其它所有顶点之间的最短路径。

Dijkstra算法的基本思想是：（1）把点集V分成两个子集S和T-S，然后不断扩充S，直到V属于S。

（2）对于T中每一个元素x,计算t(x)即它到初始点集的最小权重，选取满足最小权重的x，加入到S当中。

（3）重复（2）直到V属于S。

初始阶段S={u},任意x属于T,t(x)=w(ux),在之后的迭代中，用min{t(x),t(v)+w(vx)来更新t(x)。

5、附录：%-- 11-4-10 上午11:36 --%a=1;rand('seed', a);X=rand(200,1);Y=rand(200,1);plot(X,Y,'bo');hold onP=X+i*Y;%随机生成200个点A=repmat(P,1,200)-repmat(P.',200,1);D=abs(A);for r=0.01:0.001:1.50[Is,Js] = find(D<r);[m,n]=size(Is);if m/200>=12%找出的r为节点的平均度第一个大于等于12 disp('r=');disp(r);disp(m);plot([P(Is) P(Js)].', '-');title('网络结构并标号')break;endendfor p=1:200text(X(p),Y(p),num2str(p)); endM=length(Is);Value=Inf*ones(200,200);for i=1:MValue(Is(i),Js(i))=D(Is(i),Js(i)); endN=length(Is);Value=Inf*ones(200,200);for i=1:NValue(Is(i),Js(i))=D(Is(i),Js(i)); endpmin=0;dmin=1;for j=1:200d=abs(P(j)-(0.5+0.5i));if(d<dmin)dmin=d;pmin=P(j);point=j;endendv=point;A=Value;n=length(A);V=1:n;s=v;l=A(v,:);Front=v.*ones(1,n);ss=setdiff(V,s);nn=length(ss);for j=1:n-1k=ss(1);for i=1:nnif l(k)>l(ss(i))l(k)=l(ss(i));endendif l(k)==infbreak;elses=union(s,k);ss=setdiff(V,s);nn=length(ss);endif length(s)==nbreak;elsefor i=1:nnif l(ss(i))>l(k)+A(k,ss(i))l(ss(i))=l(k)+A(k,ss(i));Front(ss(i))=k;endendendendfigure(3)plot(X,Y,'b.');hold on;for i=1:200plot([P(i),P(Front(i)).'], 'o-');hold on;endr=0.1420m=2408。

实验报告实验课程名称数学实验与Matlab实验项目名称函数的可视化与Matlab作图年级专业学生姓名学号理学院实验时间：201 年月日学院：专业：班级：姓名学号实验组指导教成绩实验时间师实验项目名称函数的可视化与MATLAB作图实验目的及要求：第一,MATLAB二维绘图命令。

第二,多元函数的可视化与空间解析几何。

实验（或算法）原理：用MATLAB绘制一阶微分方程的斜率场。

使用quiver指令画向量和gradient指令求数值梯度。

可直接算出方程的解的表达式再画图，也可以用ode45指令直接求出方程的数值解。

实验硬件及软件平台：MATLAB软件实验步骤：xyz295[function dy=xyz295f(x,y)dy=sin(x).*sin(y);]clf,clear» a=0;b=4;c=0;d=4;n=15;» [X,Y]=meshgrid(linspace(a,b,n),linspace(c,d,n)); » z=sin(X).*sin(Y);» Fx=cos(atan(sin(X).*sin(Y)));Fy=sqrt(1-Fx.^2); » quiver(X,Y,Fx,Fy,0.5),hold on,axis([a,b,c,d])» [x,y]=ode45('xyz295f',[0,4],0.4);» plot(x,y,'r.-')实验内容（包括实验具体内容、算法分析、源代码等等）：绘制dy/dx=sin(x)sin(y)的斜率场并选取初始值，在斜率场中画出解轨线。

你遇到什么问题？怎么解决？实验结果与讨论：实验结果：实验讨论：通过这次试验让我更加的熟悉用MATLAB作图。

指导教师意见：签名：年月日。

科学计算与数据处理实验报告 学号姓 名实验名称数据可视化处理实验实验目的 1、 掌握MATLAB中二维曲线图、三维曲线图、三维曲面图的绘制方法2、 掌握MATLAB中常用统计图的绘制方法3、 熟悉MATLAB中三维图形常用编辑方法4、 了解MATLAB中动画的绘制方法实验方案 1、 离散数据可视化实验：绘制离散函数4)9n(11)3n(1y22的图形，其中自变量的取值范围是(0,16)的整数。

2、 二维曲线绘制实验：设计实验演示验证plot、subplot、axis、set、legend、xlabel、ylabel、zlabel、title、text、grid、box、hold、plotyy、fplot等函数在绘制二维曲线中的功能和使用方法。

3、 三维曲线绘制实验：设计实验演示验证plot3、mesh、surf等函数在绘制三维曲线、曲面中的功能和使用方法。

4、 统计图绘制实验：设计实验演示验证面域图（area）、直方图（bar、barh、bar3、bar3h）、饼图（pie、pie3）、散点图（scatter、scatter3、plotmatrix）等统计图的绘制方法。

5、 三维图形编辑（精细控制）实验：设计实验演示验证用view、rotate、colordef、colormap、shading、light、lighting、material、surfl等函数对三维图形进行精细控制的方法。

6、 动画绘制实验：设计实验演示验证getframe与movie相结合绘制动画的方法。

实验记录 （1）绘制离散函数4)9n(11)3n(1y22的图形>> n=1:0.5:16;>> y=1./((n-3).^2+1)+1./((n-9).^2+4)y =Columns 1 through 90.2147 0.3243 0.5189 0.8216 1.0250 0.8292 0.5345 0.3489 0.2500Columns 10 through 180.1995 0.1769 0.1730 0.1838 0.2071 0.2385 0.2673 0.2770 0.2584Columns 19 through 270.2200 0.1775 0.1404 0.1112 0.0891 0.0725 0.0599 0.0502 0.0427Columns 28 through 310.0367 0.0319 0.0280 0.0248>> plot(n,y,'*')（2）plot、subplot、axis、set、legend、xlabel、ylabel、zlabel、title、text、grid、box、hold、plotyy、fplot函数演示>> x=0:0.1:5;>> y=sin(x);>> z=cos(x);>> h=tan(x);>> subplot(2,1,1);>> plot(x,y);>> subplot(2,1,2);>> plot(x,z);>> axis([0 4 0 20]);>> h=plot(x,y);>> set(h,'color','b');>> set(gca,'XGrid','on','YGrid','off');>> set(gca,'color','g');>> clear>> x=0:0.05:10;>> plot(x,sin(x),'*b',x,cos(x),'+r',x,tan(x)./100,'+'); >> legend('sin','cos','tan');>> clear>> x=0:0.05:15;>> plot3(x,sin(x),cos(x),'b','linewidth',1); >> xlabel('X');>> ylabel('Y');>> zlabel('Z');>> title('三维曲线')图像示例')>> text(1,1,'>> grid('on')>> box on>> hold on>> plot3(x,x.^2,x.^(1./2))>> plot3(x,sin(x),cos(x),'b','linewidth',5);>> clear>> x = 0:0.01:20;>> y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x);>> y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);>> [AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot');（3）实验演示plot3、mesh、surf函数Plot3函数已在上面演示。

实验二MATLAB计算的可视化1、目的和要求（1）熟练掌握MATLAB二维曲线、三维图形的绘制。

（2）熟练掌握各种特殊图形的绘制。

（3）熟练掌握三维图形绘制命令。

（4）了解GUI设计的一般过程和方法。

2、内容和步骤参见教材实验四。

3、实验报告提交要求（1）x=[123]，y=[12;23;58]，z=[269;388;157]，绘制plot（x，y）、plot（x，z），说明其各自绘制的内容。

（2）绘制如下图形，建立figure（2），绘图同样曲线，但标题为“你的姓名（黑体，16号字）”，在x坐标和y坐标上分别标识学号和班级名称，并将网格线打开。

（3）演示P133页，例题4.17。

（4）完成课本P336图S4.1实验，并用.m文件显示其程序内容。

（5）完成P302第四章例题4.（6）通过绘制二阶系统阶跃响应，综合演示图形标识，请注释每条命令的含义。

clf;t=6*pi*(0:100)/100;y=1-exp(-0.3*t).*cos(0.7*t);tt=t(find(abs(y-1)>0.05));ts=max(tt);plot(t,y,'r-','LineWidth',3)axis([-inf,6*pi,0.6,inf])set(gca,'Xtick',[2*pi,4*pi,6*pi],'Ytick',[0.95,1,1.05,max(y)])grid ontitle('\it y=1-e^{-\alphat}cos{\omegat}')text(13.5,1.2,'\fontsize{12}{\alpha}=0.3')text(13.5,1.1,'\fontsize{12}{\omega}=0.7')hold on;plot(ts,0.95,'bo','MarkerSize',10);hold offcell_string{1}='\fontsize{12}\uparrow';cell_string{2}='\fontsize{16}\fontname{隶书}镇定时间';cell_string{3}='\fontsize{6}';cell_string{4}=['\fontsize{14}\rmt_{s}='num2str(ts)];text(ts,0.85,cell_string)xlabel('\fontsize{14}\bft\rightarrow')ylabel('\fontsize{14}\bfy\rightarrow')（7）运行以下程序，说明plotyy的格式及功能。

正弦、余弦
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 0
正弦和余弦曲线
正弦 余弦
x,y,s
2
4
6
8
10
时间t
4.1.4 交互式图形指令
• ginput(n)用鼠标从二维图形上获取n个点的数据坐
标。其调用格式为：
[x,y,button]=ginput(n)
• 其中n为通过鼠标从图上获取数据点的数目，返回
函数名 bar() comet() compass() contour errorbar feather() fill() hist() loglog() polar() quiver() scatter() stairs() stem() semilogx() semilogy()
二维图形绘制函数
MATLAB语言绘图的重点
• 基本绘图函数： plot, plot3, contour, pcolor,
mesh, surf • 要求掌握绘图函数的用法、简单图形标注、
简单颜色设定
4.1 用MATLAB语言绘制二维绘图
4.1.1 基本绘图语句
plot —— 最基本的二维图形指令 产生一幅x轴和y轴均为线性尺度的直角 坐标图。
面、字、光等基本绘图元素。每个元素分配 一个唯一的规范识别符，称为句柄。
• 多子图、坐标轴、曲线对象、字符对象句柄
设置
• 对象句柄的获取方法：从图形绘制命令获取
、获取当前对象句柄、get命令。
4.2.2 多子图及坐标轴句柄设定
• 分割图形窗口来布置多幅子图的工作由 subplot函数来完成，其调用格式为：
-0.5 -1

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实验报告Matlab实验报告引言：Matlab（Matrix Laboratory）是一种高级的计算机编程语言和环境，主要用于数值计算、数据分析和可视化。

它的功能强大，被广泛应用于科学研究、工程设计和教学实验等领域。

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收获。

一、Matlab的基本语法和数据类型Matlab的语法与其他编程语言相比较简单，但仍然需要掌握一些基本的语法规则。

例如，Matlab中的变量命名不区分大小写，但建议使用小写字母来命名变量。

Matlab支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。

在实验中，我常常使用数值型数据进行计算和分析。

二、Matlab中的矩阵运算矩阵运算是Matlab的重要特性之一，它使得处理大量数据变得更加高效和简便。

我在实验中经常使用矩阵运算来进行数据的处理和分析。

例如，我可以使用矩阵乘法来计算两个矩阵的乘积，或者使用矩阵的转置来进行数据的重排和变换。

Matlab还提供了丰富的矩阵运算函数，如求逆矩阵、特征值分解等，这些函数大大简化了复杂计算的过程。

三、Matlab的数据可视化Matlab提供了强大的数据可视化功能，可以帮助我们更直观地理解和展示数据。

在实验中，我常常使用Matlab绘制曲线图、散点图和柱状图等，以便更清晰地观察数据的分布和趋势。

Matlab的绘图函数丰富多样，可以根据不同的需求选择合适的图形类型和样式。

此外，Matlab还支持图像处理和三维可视化等高级功能，这些功能在科学研究和工程设计中有着广泛的应用。

四、Matlab的编程和调试Matlab不仅是一种计算工具，还是一种编程语言。

通过编写脚本和函数，我们可以实现更复杂的计算和操作。

在实验中，我常常使用Matlab编写自定义函数来实现特定的功能。

编程过程中，我注意到Matlab的调试功能非常强大，可以帮助我们找出代码中的错误和问题。

Matlab提供了断点调试、变量监视和错误提示等功能，这些功能对于提高代码的可靠性和效率非常有帮助。

MATLAB上机实验报告（2）实验容:一、试用如下几种方法来建立向量，观察结果（1）x=1:5, x=(1:5)’实验结果: x=1:5 是行向量,x=(1:5)’是列向量.且1为初始值，5为终止值，默认的步长为1.>> x=1:5x =1 2 3 4 5>> x=(1:5)'x =12345（2）x=0:pi/4:pi实验结果: x=0:pi/4:pi指的是x=(0,0.25*pi,0.50*pi,0.75*pi,pi).其中pi为圆周率,初始值为0,终止值为pi,步长为pi/4.>> x=0:pi/4:pix =0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416 （3）x=(0:0.2:3)’, y=exp(-x).*sin(x)实验结果: x的初始值为0,终止值为3,步长为0.2.而函数y表示将x向量中的每一个数代入函数y=e^(-x)*sin(x)得到的函数值组成的向量.>> x=(0:0.2:3)', y=exp(-x).*sin(x)x =0.20000.40000.60000.80001.00001.20001.40001.60001.80002.00002.20002.40002.60002.80003.0000 y =0.16270.26100.30990.32230.30960.28070.24300.20180.16100.12310.08960.06130.03830.02040.0070（4）k=linspace(-pi,pi,5), k=logspace(-3,-1,5)实验结果:k=linspace(-pi,pi,5),产生的是初始值为-pi,终止值为pi,元素总数为5的行向量,即k的步长为pi/2. k=logspace(-3,-1,5)产生的是初始值为10^(-3),终止值为10^(-1),元素总数为5的列向量.其中第n个元素为10^(-3+0.5*n).>> k=linspace(-pi,pi,5), k=logspace(-3,-1,5)k =-3.1416 -1.5708 0 1.5708 3.1416 k =0.0010 0.0032 0.0100 0.0316 0.1000二、已知x=[1 2 3],y=[4 5 6],试计算z=x.*y, x.\y和x./y。

m a t l a b实验数据可视化方法(总7页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除实验四数据可视化方法[实验内容]一．仿照运行，体会数据可视化方法。

1已知n=0,1,……,12，y=，运行下面程序，体会离散数据可视化方法。

说明：· plot和stem指令均可以实现离散数据的可视化，但通常plot更常用于连续函数中特殊点的标记；而stem广泛运行与数字信号处理中离散点的图示。

·用户在运行上面例程时会发现在命令窗口出现警告：Warning: Divide by zero！即警告程序中出现非零数除以0的指令。

MATLAB对于这种情况并不中止程序，只是给该项赋值为inf以做标记。

2．下面时用图形表示连续调制波形y=sin（t）sin（9t），仿照运行，分析表现形式不同的原因。

二．编程实现。

1．用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t)，过零点及其包络线，如下图所示。

2. 编写函数[x,n]=stepseq(n0,n1,n2),实现：u（n）=, n为整数并编写脚本文件实现:x(n)=n·[u(n)-u(n-10)]+10[u(n-10)-u(n-20)], 0≤n≤20要求在脚本文件中调用 stepseq 函数，最后绘出序列x(n)在给定区间的波形图。

3．编写一个函数文件[y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2)，实现两个对应样本之间的相加，其中x1是长度为n1的序列,x2是长度为n2的序列，n1、n2分别是x1、x2的位置信息(n1、n2均为整数)，如:n1={ -3,-2,-1,0,1,2,3,4}，对应的x1={ 2, 3, 1,4,1,3,1,2}；n2={-4,-3,-2,-1,0,1,2}，对应的x2={ 1, 3, 2, 5,1,3,4}。

当调用函数[y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2)时，我们应该得到：n={-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4}，对应的y={ 1, 5, 5, 6,5,4,7,1,2}。

实验五MATLAB计算的可视化（一）130123096 段石磊实验目的1.熟练掌握MATLAB二维曲线的绘制2.掌握图形的修饰3.掌握三维图的绘制4.了解各种特殊图形的绘制内容与步骤1.在同一幅图形窗口中分别绘制y1=sin(t)和y2=cos(t)二条函数曲线，t的取值范围为[0,10]。

y1用红色虚线表示，y2用蓝色实线表示，横坐标轴名称为“时间t”，纵坐标轴名称为“正弦、余弦”，整个图形的标题为“正弦和余弦曲线”。

在坐标(1.7*pi，-0.3)处添加文字“sin(t)”，在坐标(1.6*pi，0.8)处添加文字“cos(t)”，并在右上角添加图例，其运行界面图如下图所示。

之后并尝试修改坐标轴刻度。

2.用subplot 命令在同一个窗口的不同子窗口绘制曲线y=sin(t)，y1=sin(t+0.25) y2=sin(t+0.5)，其中t=[0 10]。

3.绘制三维曲线：⎪⎩⎪⎨⎧=≤≤==)cos()sin()200()cos()sin(t t t z t t y t x π （注意：用plot3命令）4.三维网线图：绘制z=sin(y)cos(x) 三维网线图。

5. 三维曲面图绘制22y x z +=的三维曲面图，x 在[-5,5]范围，y 在[-5,5]范围。

将曲面图颜色用shading 命令连续变化，并用颜色标尺显示色图（使用函数colorbar 生成）。

生成的图形如下图所示。

6.请绘制一个饼形图，数据如下表所示7. 用semilogx命令绘制传递函数为1//(s+1)(0.5s+1)的对数幅频特性曲线，横坐标为w，纵坐标为Lw，w的范围为10-2-103，按对数分布。

实验分析：此次实验题量不多但用时较长，主要是自己对可视化这章知识掌握的不够，边做边翻书，又对前面一些细节的东西没弄清，所以做起来比较吃力，不管怎样自己还是慢慢做完了。

Matlab计算机实验报告 - Step by Step Thinking引言本文将介绍如何使用Matlab进行计算机实验，并以Step by Step Thinking的方式来展示实验的过程。

在本实验中，我们将使用Matlab进行数学计算和数据分析。

实验目标本实验的主要目标是展示如何使用Matlab进行计算和数据分析。

通过学习本实验，您将能够：1.熟悉Matlab的基本操作和语法；2.使用Matlab进行数学计算；3.进行数据可视化和分析。

实验环境在开始实验之前，请确保您已安装好Matlab软件并配置好运行环境。

实验步骤步骤1：启动Matlab双击Matlab图标或通过命令行启动Matlab软件。

步骤2：创建新的脚本文件在Matlab的编辑器中，创建一个新的脚本文件。

您可以选择新建文件，然后选择脚本文件类型。

步骤3：进行数学计算在脚本文件中，您可以输入各种数学表达式和计算公式。

例如，我们可以计算一个简单的数学表达式：2 + 2。

result = 2 + 2;disp(result);运行脚本后，Matlab会输出结果4。

步骤4：使用Matlab进行数据分析在Matlab中，您可以使用各种函数和工具箱来进行数据分析。

例如，我们可以使用内置的统计工具箱来计算一组数据的平均值和标准差。

data = [1, 2, 3, 4, 5];mean_value = mean(data);std_value = std(data);disp(mean_value);disp(std_value);运行脚本后，Matlab会输出数据的平均值和标准差。

步骤5：数据可视化Matlab还提供了强大的数据可视化功能，可以帮助我们更好地理解和分析数据。

例如，我们可以使用plot函数来绘制数据的折线图。

x = 1:5;y = [1, 4, 8, 11, 15];plot(x, y);xlabel('x');ylabel('y');title('数据可视化');运行脚本后，Matlab会显示一个包含数据折线图的图形窗口。