北科大matlab第5次实验报告

专业：班级：级（）班指导老师：汪太月
姓名：学号：实验室：K7-403
实验名称：MATLAB程序设计技术时间：
一、实验目的及要求
（一）、实验目的
1、熟悉MATLAB的脚本文件和函数文件的区别；
2、掌握在MATLAB中子函数的编写；
3、掌握在MATLAB中局部变量和全局变量；
（二）、实验要求
1、在MATLAB会进行脚本文件和函数文件的编写；
2、练习在MATLAB中子函数的编写和调用；
3、练习在MATLAB中局部变量和全局变量的联系和区别；
二、实验设备（环境）及要求
1、支持Intel Pentium Ⅲ及其以上CPU，内存256MB以上、硬盘1GB以上容量的微机；软件配有
Windows98/2000/XP操作系统及MA TLAB软件；
2、实验过程中，务必分析实验结果，按要求写出实验报告。

（建议同时网上提交电子版实验报告：
yw6895@）
三、实验内容与步骤
结
论
年月日教
师批阅1.能按实验要求（很好，好，较差，差）的完成实验。

2.完成实验具有（很好，好，较差，差）的独立性和自主性。

3.实验结果、实验分析、结论（准确，较准确，不准确）。

等级[ ] 教师签名年月日。

（最新版）MATLAB实验报告实验一典型环节的MATLAB仿真一、实验目的1．熟悉MATLAB桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK功能模块的使用方法。

2．通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，加深对各典型环节响应曲线的理解。

3．定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。

二、SIMULINK的使用MATLAB中SIMULINK是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。

利用SIMULINK功能模块可以快速的建立控制系统的模型，进行仿真和调试。

1．运行MATLAB软件，在命令窗口栏“>>”提示符下键入simulink命令，按Enter 键或在工具栏单击按钮，即可进入如图1-1所示的SIMULINK仿真环境下。

2．选择File菜单下New下的Model命令，新建一个simulink 仿真环境常规模板。

3．在simulink仿真环境下，创建所需要的系统。

以图1-2所示的系统为例，说明基本设计步骤如下：1）进入线性系统模块库，构建传递函数。

点击simulink下的“Continuous”，再将右边窗口中“Transfer Fen”的图标用左键拖至新建的“untitled”窗口。

2）改变模块参数。

在simulink仿真环境“untitled”窗口中双击该图标，即可改变传递函数。

其中方括号内的数字分别为传递函数的分子、分母各次幂由高到低的系数，数字之间用空格隔开；设置完成后，选择OK，即完成该模块的设置。

3）建立其它传递函数模块。

按照上述方法，在不同的simulink 的模块库中，建立系统所需的传递函数模块。

例：比例环节用“Math”右边窗口“Gain”的图标。

4）选取阶跃信号输入函数。

用鼠标点击simulink下的“Source”，将右边窗口中“Step”图标用左键拖至新建的“untitled”窗口，形成一个阶跃函数输入模块。

5）选择输出方式。

用鼠标点击simulink下的“Sinks”，就进入输出方式模块库，通常选用“Scope”的示波器图标，将其用左键拖至新建的“untitled”窗口。

MATLAB数值计算班级：11电信一班姓名：何得中学号：20111060108实验目的：1.了解MATLAB提供的标准多项式的常用函数；2.掌握用MATLAB创建多项式；3.学会用MATLAB对数据的分析；实验仪器：MATLAB软件，电脑实验数据：>> poly2sym([1 2 6 -5 3 9])ans =x^5+2*x^4+6*x^3-5*x^2+3*x+9 >> A=[7 8 9;4 5 6;1 2 3];>> B=poly(A)B =1.0000 -15.0000 18.00000.0000>> poly2sym(B)ans=x^3-15*x^2+18*x+422583449577050 7/633825300114114700748351602688 >> v=[0.5 0.6i -0.4 -0.6i]v =0.5000 0 + 0.6000i -0.4000 0 - 0.6000i>> p=poly(v)p =1.0000 -0.1000 0.1600 -0.0360 -0.0720>> pr=poly2sym(p)pr=x^4-1/10*x^3+4/25*x^2-9/250*x-9/12 5>> p=poly([1 2 3 4 5]);>> polyval(p,6)ans =120>> p=[1 3 1 2 1];>> polyvalm(p,[3 6;8 4])ans = 7186 66668888 8297>> polyvalm(p,7)ans =3494>> p=[1 4 2];>> x=0:0.8:4;>> y=polyval(p,x)y = 2.0000 5.8400 10.9600 17.3600 25.0400 34.0000>> a=[1 -1 4 10];>> r=roots(a);r = 1.1879 + 2.4202i1.1879 -2.4202i-1.3758>> pp=poly(r)pp =1.0000 -1.0000 4.0000 10.0000>> p1=[1,0,1,1];>> p2=[0,1,-1,2];>> p1+p2ans =1 1 0 3>> p1-p2ans =1 -1 2 -1>> c=conv([1 1 2 2],[1 2 5 4])c = 1 3 9 15 18 18 8>> p1=[1,0,1,1]; >> p2=[1,-1,2];>> [q,r]=deconv(p1,p2) q = 1 1 r = 0 0 0 -1 >> g=[1 5 4 6 20 48 27 72 39 ]; >> h=polyder(g) h = 8 35 24 30 80 144 54 72 >> q=polyint(h) q =1 5 4 6 20 48 27 72 0 >> b=[4,9]; >> a=[1,7,8]; >> [r,p,k]=residue(b,a) r = 3.2127 0.7873 p = -5.5616 -1.4384 k = [] >> [b,a]=residue(r,p,k) b = 4.0000 9.0000 a = 1 7 8 x=linspace(0,2*pi,50); >> y=sin(x); >> [p,s]=polyfit(x,y,3) p = 0.0912 -0.8596 1.8527 -0.1649 s = R: [4x4 double] df: 46 normr: 0.5055>> plot(x,y,'r:*',x,polyval(p,x),'-o')>> a=ceil(rand(4,4)*12) a = 12 11 10 12 3 10 6 9 8 6 8 3 6 1 10 5 >> b=ceil(rand(4,4)*10) b = 10 1 2 3 10 4 3 2 5 9 2 1 9 1 7 8 >> x=a\b x = -0.6400 -0.3800 -0.5800 -0.3600 0.0814 1.4697 -0.2959 -0.7021 0.9883 1.0679 0.9748 0.7876 0.5752 -1.7738 0.2055 0.5972 >> x=[1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5]'; >> y=[-1.4 2.7 3 5.9 8.4 12.2 16.6 18.8 26.2]'; >> e=[ones(size(x)) x.^2]; >> c=e\y c = -1.0685 1.0627>> x1=[1:0.1:5]'; >> y2=[ones(size(x1)),x1.^2]*c;>> plot(x,y,'ro',x1,y2,'k')>> a=[2 4 7 4;9 3 5 6]; >> b=[8 5]'; >> x=pinv(a)*bx = -0.21510.44590.79490.2707>> x=0:0.02*pi:2*pi;>> y=sin(x);>> ymax=max(y)ymax = 1>> ymin=min(y)ymin = -1>> ymean=mean(y)ymean =2.2995e-017>> ystd=std(y)ystd =0.7071>> score=[90 80 78 98 79;100 90 68 78 69;88 77 99 87 100];>> score_sum=sum(score)score_sum = 278 247 245 263 248>> score_avg=score_sum/3.score_avg =92.6667 82.3333 81.6667 87.6667 82.6667>> score_max=max(score)score_max=100 90 99 98 100>>[score_max,score_max_student]=max(s core)score_max =100 90 99 98 100score_max_student = 2 2 3 1 3>> score_min=min(score)score_min = 88 77 68 78 69>>[score_min,score_min_student]=min(sc ore)score_min = 88 77 68 78 69score_min_studen t=3 3 2 2 2>> score_student_sum=sum(score) score_student_sum=278 247 245 263 248>>score_student_savg=score_student_sum. /3score_student_savg =92.6667 82.3333 81.6667 87.6667 82.6667>> std(score)ans =6.4291 6.8069 15.8219 10.0167 15.8219>> var(score)ans =41.3333 46.3333 250.3333 100.3333 250.3333>> x=linspace(0,2*pi,10)x =0 0.6981 1.3963 2.0944 2.7925 3.4907 4.1888 4.8869 5.5851 6.2832>> y=sin(x)y=0 0.6428 0.9848 0.8660 0.3420 -0.3420 -0.8660 -0.9848 -0.6428 -0.0000>> dy=diff(y)dy=0.6428 0.3420 -0.1188 -0.5240 -0.6840 -0.5240 -0.1188 0.3420 0.6428>> d2y=diff(y,2)d2y= -0.3008 -0.4608 -0.4052 -0.1600 0.1600 0.4052 0.4608 0.3008>> d3y=diff(y,3)d3y= -0.1600 0.0556 0.2452 0.3201 0.2452 0.0556 -0.1600>> x=[1 2 3 4 5];>> y=[4 5 6 7 8];>> cx=cov(x)cx = 2.5000>> cy=cov(y)cy = 2.5000>> cxy=cov(x,y)cxy =2.5000 2.50002.5000 2.5000>> x=-1:0.2:1;>> z=exp(x.^2);>> fx=gradient(z)fx= -0.8218 -0.6425 -0.3615 -0.1963 -0.0868 0 0.0868 0.1963 0.3615 0.6425 0.8218function ex=ex(x)ex=exp(-x.^2)return>> format long>> quad('ex',0,1,1e-6)ex = 1.00000000000000 0.981730032806080.928898599395100.778800783071400.588254444230630.473852624646280.36787944117144ex = 0.99540087747802 0.95936125127772ex =0.86171221264734 0.68574192538547ex = 0.53040332078406 0.41944631668514ans = 0.74682418072642>> quadl('ex',0,1,1e-6)ex=1.000000000000000.999184727905840.991616959101330.968441445328330.926451851978820.864349866175970.778800783071400.682385279905670.592380095006350.509706301048790.438272262810980.389185953389380.36787944117144ex = 0.99161695910133 0.926451851978820.778800783071400.592380095006350.43827226281098ans = 0.74682413398845>> quad8('ex',0,1,1e-6) ex =1.00000000000000 0.999184727905840.991616959101330.968441445328330.92645185197882 0.86434986617597 0.778800783071400.682385279905670.592380095006350.509706301048790.438272262810980.389185953389380.36787944117144ex= 0.99161695910133 0.926451851978820.778800783071400.592380095006350.43827226281098ans = 0.74682413398845x0=0:pi/5:4*pi;y0=sin(x0).*exp(-x0/10);xi=0:pi/20:4*pi;yi=interp1(x0,y0,xi,'spline');plot(x0,y0,'or',xi,yi,'--b')；Untitled2>> t=0:5:65;>> x=2:5:57;>>f=[3.1025,2.256,879.5,1835.9,2968.8,41 36.2,5237.9,6152.7,6725.3,6848.3,6403. 5,6824.7,7328.5,7857.6];>> f1=interp1(t,f,x)f1 = 1.0e+003 *0.002763900000000.353153600000001.262060000000002.289060000000003.435760000000004.576880000000005.603820000000006.381740000000006.774500000000006.670380000000006.571980000000007.02622000000000>> f2=interp1(t,f,x,'nearext') f2 = 1.0e+003 *0.003102500000000.002256000000000.879500000000001.835900000000002.968800000000004.136200000000005.237900000000006.152700000000006.725300000000006.848300000000006.403500000000006.82470000000000>> f3=interp1(t,f,x,'spline') f3 = 1.0e+003 *-0.170259056484550.306978324423981.256000890788642.269771808421483.439603875525464.589619889476705.637043766567756.422853844252316.859291256423016.653528330055636.481654623354457.04407557652658 >> f4=interp1(t,f,x,'cubic')f4 = 1.0e+003 *0.002438844000000.223194994900141.248358437730492.273647289639383.436483654858934.591276133775775.636234122067276.436239461848896.797756124209326.691730400000006.507716445924327.01855707680041[x,y,z]=peaks(6);mesh(x,y,z)[xi,yi]=meshgrid(-3:0.2:3,-3:0.2:3); z1=interp2(x,y,z,xi,yi,'nearest');z2=interp2(x,y,z,xi,yi,'linear');z3=interp2(x,y,z,xi,yi,'spline');z4=interp2(x,y,z,xi,yi,'cubic'); subplot(2,2,1)mesh(xi,yi,z1)title('nearest插值的网络图') subplot(2,2,2)mesh(xi,yi,z2)title('linear插值的网络图') subplot(2,2,3)mesh(xi,yi,z3)title('spline插值的网络图') subplot(2,2,4)mesh(xi,yi,z4)title('cubic插值的网络图')。

实验一、Matlab 软件的安装与基本使用一、实验目的和要求：学会MA TLAB 软件的安装方法，熟悉MA TLAB 的工作环境及其基本功能的设置，以及基本指令的使用，了解MA TLAB 数值数组及其矩阵操作的使用、复数的输入方法。

二、实验内容和步骤：1、完成MA TLAB 软件的安装。

2、安装完成后启动MA TLAB 软件，熟悉MA TLAB 的工作环境。

打开MA TLAB 7，默认打开的窗口包括： (1)命令窗口(Command Window)； (2)命令历史窗口(Command History)； (3)工作间管理窗口(Workspace)；(4)当前路径窗口(Current Directory)此外，还有捷径键、编译窗口、图形窗口和帮助窗口等其他种类的窗口，结合课本实例，熟悉每个窗口的功能和基本使用。

3、（1）求23)]47(212[÷-⨯+的运算结果，注意命令后有无分号的作用。

命令及结果如下：t=[12+2*(7-4)]/3^2t = 2（2）求20012x x v t at =++的值，其中t=5s 、010x m =、015/v m s =、29.81/sec a m =-。

命令及结果如下：syms t x0 v0 a; t=5,x0=10,v0=15,a=-9.18; x=x0+v0*t+1/2*a*t^2 t = 5 x0 = 10 v0 = 15 x = -29.7500(3) 设3x =, 4v =，用MA TLAB 命令求下列各式的值：1）22log()x v + 命令及结果如下：syms x v x=3,v=4; log(x^2+v^2)x = 3 ans =3.21892)2(2)x v - 命令及结果如下：syms x vx=3,v=4;f=(sqrt(x-3))/(x-2*v)^2 x = 3 f = 0 3) |sin 2|vx e命令及结果如下： syms x v x=3,v=4;t=abs(2*x)*exp(v) x = 3t = 327.58894、用三种不同的方法输入矩阵1234246836912a ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，运行并观察实验结果，矩阵的三种基本输入方法如下：a=[1,2,3,4;3,4,6,8;3,6,9,12] a =1 2 3 4 3 4 6 8 3 6 9 12>> a=[1,2,3,43,4,6,8 3,6,9,12]a =1 2 3 4 3 4 6 8 3 6 9 12>> >>利用M 文件创建 1 2 3 4 3 4 6 8 3 6 9125、输入复数矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+++=i ii i24356223B ，并求其实部、虚部、模和幅角（分别用弧度和角度表示），了解MA TLAB 向量化运算的特点。

竭诚为您提供优质文档/双击可除matlab实践报告篇一：matlab实习报告mATLAb实习报告姓名：吴涛专业：电子信息工程班级学号：信息（2）班20XX1605010230指导教师：宋艳霞钱云实习时间：20XX,5,13至20XX,5,17目录：一：实习目的 (3)二：实习任务...........................三：实习要求...........................四：实习目的...........................五：实习体会...........................一：实习目的熟悉matlab的软件环境熟悉matlab的基本使用方法二：实习任务1.掌握matlab语言的基本语法规则及基本操作命令的使用。

2.熟悉运用matlab的数组，矩阵运算，数学运算的运算方法。

3.熟悉matlab的字符串，单元数组。

4.熟悉matlab的程序设计。

5.熟悉matlab的符号计算功能。

6.熟悉matlab的绘图及句柄图形。

7.6熟悉matlab的guI设计。

三：实习要求1.每次上机要签到，记录。

2.做的题目要在上机结束后以电子版和woRD文档形式交给指定负责人。

3.认真做一份实习总结报告。

四：实习内容共六题第1题：求a和b的和。

代码：a=[1,2,3]b=[4,5,6]s=a+b结果：s=579第2题：求a和b的差。

代码：a=[4,5,6]b=[1,2(:matlab实践报告),3]h=a-b结果：h=333第3题：求下列方程组的解。

6x1+3x2+4x3=3-2x1+5x2+7x3=-48x2-4x2-3x3=-7代码：A=[6,3,4;-2,5,7;8,-4,-3] b=[3;-4;-7]a=A\b结果：a=0.60007.0000-5.4000第4题：用for语句求三角函数表。

代码:forx=0:0.1:pi/4disp([x,sin(x),cos(x),tan(x)]),en d结果：00100.10000.09980.99500.10030.20000.19870.98010.20270.30000.29550.95530.30930.40000.38940.92110.4228篇二：matlab课程实践报告mATLAb实践》课程设计学生姓名：林淑真学号：110900824专业班级：通信工程四班指导教师：郑晓明二○一二年六月十五日《目录1.设计目的.........................................................22.题目分析.........................................................23.总体设计.........................................................34.具体设计.........................................................35.结果分析.........................................................226.心得体会.........................................................237.参考书目.........................................................238.附录 (24)1、设计目的综合运用mATLAb工具箱实现图像处理的guI程序设计。

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。

《数学实验》报告实验名称 Matlab拟合与插值2013年12月一、【实验目的】1.学习Matlab的一些基础知识，主要多项式及其相关计算等；2.熟悉Matlab中多项式的拟合，编写一些相关的Matlab命令等；3.熟悉Matlab中多项式的插值，并编写一些相关的Matlab命令等；4.完成相关的练习题。

二、【实验任务】1.在钢线碳含量对于电阻的效应的研究中，得到以下数据.分别用一次、三次、五次多项式拟合曲线来拟合这组数据并画出图形，计算当x=0.45时的电阻值.碳含量x 0.10 0.30 0.40 0.55 0.70 0.80 0.95 电阻y 15 18 19 21 22.6 23.8 262.在某种添加剂的不同浓度之下对铝合金进行抗拉强度试验，得到数据如下，现分别使用不同的插值方法，对其中没有测量的浓度进行推测，并估算出浓度X=18及26时的抗压强度Y的值.浓度X 10 15 20 25 30抗压强度Y 25.2 29.8 31.2 31.7 29.43.用不同方法对在(-3,3)上的二维插值效果进行比较.三、【实验程序】1.在钢线碳含量对于电阻的效应的研究中，得到以下数据.分别用一次、三次、五次多项式拟合曲线来拟合这组数据并画出图形，计算当x=0.45时的电阻值.M文件clc;clf;x=[0.1 0.3 0.4 0.55 0.7 0.8 0.95];y=[15 18 19 21 22.6 23.8 26];p1=polyfit(x,y,1);p3=polyfit(x,y,3);p5=polyfit(x,y,5);x1=0.1:0.05:1;y1=polyval(p1,x1);y3=polyval(p3,x1);y5=polyval(p5,x1);plot(x,y,'rp',x1,y1,'b-',x1,y3,'g-.',x1,y5,'m--');legend('拟合点','一次拟合','三次拟合','五次拟合');disp('以下为当x=0.45时的电阻值：')disp('一阶拟合函数值'),g1=polyval(p1,0.45)disp('三阶拟合函数值'),g3=polyval(p3,0.45)disp('五阶拟合函数值'),g5=polyval(p5,0.45)2.在某种添加剂的不同浓度之下对铝合金进行抗拉强度试验，得到数据如下，现分别使用不同的插值方法，对其中没有测量的浓度进行推测，并估算出浓度X=18及26时的抗压强度Y的值.clc;clf;x=[10 15 20 25 30];y=[25.2 29.8 31.2 31.7 29.4];xi=10:0.05:30;yi1=interp1(x,y,xi,'*nearest');yi2=interp1(x,y,xi,'*linear');yi3=interp1(x,y,xi,'*spline');yi4=interp1(x,y,xi,'*cubic');plot(x,y,'rp',xi,yi1,'g-',xi,yi2,'c-.',xi,yi3,'m--',xi,yi4,'b:')grid on;legend('原始数据','最近点插值', '线性插值','样条插值','立方差值')3.用不同方法对在(-3,3)上的二维插值效果进行比较.M文件clf;t=-3:1:3;[x,y]=meshgrid(t);z=x.^2/16-y.^2/9;t1=-3:0.5:3;[x1,y1]=meshgrid(t1);z1=x1.^2/16-y1.^2/9;[xi,yi]=meshgrid(t1);zi1=interp2(x,y,z,xi,yi,'*nearest');zi2=interp2(x,y,z,xi,yi,'*linear');zi3=interp2(x,y,z,xi,yi,'*spline');zi4=interp2(x,y,z,xi,yi,'*cubic');subplot(3,2,1),mesh(x,y,z),title('数据点')subplot(3,2,2),mesh(x1,y1,z1),title('函数图像')subplot(3,2,3),mesh(xi,yi,zi1),title('最近点插值')subplot(3,2,4),mesh(xi,yi,zi2),title('线性插值')subplot(3,2,5),mesh(xi,yi,zi3),title('样条插值')subplot(3,2,6),mesh(xi,yi,zi4),title('立方插值')四、【实验结果】1.在钢线碳含量对于电阻的效应的研究中，得到以下数据.分别用一次、三次、五次多项式拟合曲线来拟合这组数据并画出图形，计算当x=0.45时的电阻值.碳含量x 0.10 0.30 0.40 0.55 0.70 0.80 0.95 电阻y 15 18 19 21 22.6 23.8 26图1.1 x=0.45时的电阻值图1.2 几种拟合曲线比较2.在某种添加剂的不同浓度之下对铝合金进行抗拉强度试验，得到数据如下，现分别使用不同的插值方法，对其中没有测量的浓度进行推测，并估算出浓度X=18及26时的抗压强度Y的值.浓度X 10 15 20 25 30抗压强度Y 25.2 29.8 31.2 31.7 29.4图2.抗拉强度试验的插值法如图所示，样条插值和立方插值的效果比较好，故以此两条曲线，估算出浓度X=18及26时的抗压强度Y的值。

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 上机实验（第四次和第五次）要求：每次上机要签到，以下题目在第四次上机时以电子版形式交到共享文件夹中，共享文件夹位置见公共邮箱。

上交电子文档的文件名按照专业班级学号姓名顺序给出，比如应用电子0701班李伟文（学号3106002803）上交的文件名为：应电0701班3106002803李伟文。

上机地点：信息学院机房404，406。

1.设,求>> syms x;f=x*exp(2*x);diff(f,x,20)ans = 10485760*exp(2*x)+1048576*x*exp(2*x)2.设,求>> syms x;f=sin(x).^4+cos(x).^4;diff(f,x,10)ans =1572864*sin(x)^2*cos(x)^2-262144*cos(x)^4-262144*sin(x)^43.设,求>> syms x y;z=y^4*sin(x)^4+x^4*cos(y)^4;diff(z,x)ans =4*y^4*sin(x)^3*cos(x)+4*x^3*cos(y)^44．⎰++dx x x x ))(1(122>> syms x;f=((x^2+1)*(x^2+x))\1;int(f,x)ans = log(x)-1/2*log(x+1)-1/4*log(x^2+1)-1/2*atan(x)5．dx x x ⎰-632)9(>> syms x;f=x^6\(9-x^2)^(2\3);int(f,x)ans =-1/45/x^5*(9-x^2)^(5/2)6．⎰+213x x dx >> syms x;f=(x+x^3)\1;int(f,x,1,2)ans = 3/2*log(2)-1/2*log(5)7.求级数的和: ∑∞=+122n n n （利用帮助，查找symsum ）>> syms n;symsum(2^n\(n+2),1,inf)ans =48.利用函数int 计算二重不定积分 >> syms x y;z=(x+y)*exp(-x*y);t=int(int(z,x),y)t =x*Ei(1,x*y)+x*(1/x/y*exp(-x*y)-Ei(1,x*y))+1/x*exp(-x*y)9．设方程（1）0)cos(3=+a x ，（2）0)cos(3=+x x 及（3）0)cos(3=+ax x ，用符号运算工具箱函数solve 分别求x 的解。

MATLAB实验报告MATLAB 实验报告姓名：专业：学号：实验⼀ MATLAB环境的熟悉与基本运算⼀、实验⽬的：1．熟悉MATLAB开发环境2．掌握矩阵、变量、表达式的各种基本运算⼆、实验基本知识：1.熟悉MATLAB环境:MATLAB桌⾯和命令窗⼝、命令历史窗⼝、帮助信息浏览器、⼯作空间浏览器⽂件和搜索路径浏览器。

2.掌握MATLAB常⽤命令3.MATLAB变量与运算符变量命名规则如下：（1）变量名可以由英语字母、数字和下划线组成（2）变量名应以英⽂字母开头（3）长度不⼤于31个（4）区分⼤⼩写MATLAB中设置了⼀些特殊的变量与常量，列于下表。

MATLAB运算符，通过下⾯⼏个表来说明MATLAB的各种常⽤运算符表2 MATLAB算术运算符表3 MATLAB关系运算符表4 MATLAB逻辑运算符表5 MATLAB特殊运算4.MATLAB的⼀维、⼆维数组的寻访表6 ⼦数组访问与赋值常⽤的相关指令格式5.MATLAB的基本运算表7 两种运算指令形式和实质内涵的异同表6.MATLAB的常⽤函数表8 标准数组⽣成函数表9 数组操作函数三、实验内容1、学习安装MATLAB软件。

2、学习使⽤help命令，例如在命令窗⼝输⼊help eye，然后根据帮助说明，学习使⽤指令eye（其它不会⽤的指令，依照此⽅法类推）3、学习使⽤clc、clear，观察command window、command history和workspace 等窗⼝的变化结果。

4、初步程序的编写练习，新建M-file，保存（⾃⼰设定⽂件名，例如exerc1、exerc2、exerc3……），学习使⽤MATLAB的基本运算符、数组寻访指令、标准数组⽣成函数和数组操作函数。

注意：每⼀次M-file的修改后，都要存盘。

四、实验结果练习A：（1）help rand，然后随机⽣成⼀个2×6的数组，观察command window、command history和workspace等窗⼝的变化结果。

matlab实验报告总结Matlab实验报告总结引言：Matlab是一种广泛应用于科学计算和工程领域的高级编程语言和环境。

在这个实验报告总结中，我将回顾我在使用Matlab进行实验时的经验和收获。

通过这些实验，我学到了很多关于Matlab的功能和应用，同时也提高了自己的编程和数据分析能力。

一、Matlab基础知识的学习和应用在实验中，我首先学习了Matlab的基础知识，包括变量的定义、矩阵和数组的操作、函数的使用等。

通过这些基础知识的学习，我能够更加熟练地使用Matlab进行数值计算和数据处理。

例如，我学会了如何定义一个矩阵，并进行矩阵的加减乘除运算，这对于解决线性方程组或者进行矩阵变换非常有帮助。

二、数据可视化与图像处理Matlab具有强大的数据可视化功能，通过使用Matlab的绘图函数，我可以将数据以图表的形式直观地展示出来。

在实验中，我使用Matlab绘制了各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。

这些图表不仅美观，而且能够更好地帮助我理解和分析数据。

此外，我还学习了Matlab的图像处理工具箱，通过使用这些工具，我可以对图像进行滤波、增强、分割等操作，从而得到更好的图像效果。

三、数值计算和优化算法Matlab提供了丰富的数值计算和优化算法，通过使用这些算法，我可以解决各种数学问题和优化问题。

在实验中，我学习了如何使用Matlab进行数值积分、数值微分、方程求解等操作。

同时，我还学习了一些常用的优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。

这些算法在实际问题中具有广泛的应用，通过使用Matlab，我能够更加高效地解决这些问题。

四、信号处理与模拟仿真Matlab在信号处理和模拟仿真方面也有很强的功能。

通过使用Matlab的信号处理工具箱，我可以对信号进行滤波、降噪、频谱分析等操作。

这对于处理实际采集到的信号数据非常有帮助。

同时，我还学习了如何使用Matlab进行模拟仿真，通过建立数学模型和仿真算法，我可以模拟和分析各种实际系统的行为。

学院数学与计算机科学系上机实验五报告
2015 年至2016 年度第1学期上机时间2015-12-09
数计系级数本班姓名
实验项目：函数的定义、函数间的相互调用、循环编程应用案例
实验目的：掌握函数定义的方法、掌握函数间的相互调用及循环语句的基本应用
实验要求：
定义一个用循环计算某一列元素和的函数sum1。

建一个脚本，脚本中读取以下表格（data.xlsx）的数据，并调用sum1函数计算X1中前10个元素之和，以及计算X2中后10个元素之和。

友情提示：范文可能无法思考和涵盖全面，供参考!最好找专业人士起草或审核后使用，感谢您的下载！。

Matlab实验报告编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（Matlab实验报告）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。

本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为Matlab实验报告的全部内容。

实验一：Matlab操作环境熟悉一、实验目的1．初步了解Matlab操作环境.2．学习使用图形函数计算器命令funtool及其环境.二、实验内容熟悉Matlab操作环境，认识命令窗口、内存工作区窗口、历史命令窗口；学会使用format命令调整命令窗口的数据显示格式；学会使用变量和矩阵的输入，并进行简单的计算;学会使用who和whos命令查看内存变量信息；学会使用图形函数计算器funtool，并进行下列计算：1．单函数运算操作。

求下列函数的符号导数(1)y=sin（x)； (2) y=（1+x)^3＊(2—x)；求下列函数的符号积分(1)y=cos(x）;(2）y=1/（1+x^2);(3)y=1/sqrt(1-x^2)；（4）y=（x1)/（x+1)/（x+2)求反函数(1)y=(x—1)/（2*x+3); (2) y=exp（x); (3） y=log（x+sqrt(1+x^2))；代数式的化简（1）（x+1）＊(x-1)＊（x-2)/(x—3）/（x—4）;(2）sin（x）^2+cos（x）^2;(3)x+sin(x)+2＊x-3＊cos（x）+4*x＊sin(x）;2．函数与参数的运算操作。

从y=x^2通过参数的选择去观察下列函数的图形变化(1)y1=（x+1）^2（2）y2=（x+2)^2（3) y3=2*x^2 (4) y4=x^2+2 (5) y5=x^4（6） y6=x^2/23．两个函数之间的操作求和(1)sin(x)+cos（x） (2） 1+x+x^2+x^3+x^4+x^5乘积(1)exp(-x）＊sin（x) (2） sin(x）＊x商(1)sin（x）/cos(x）；（2) x/(1+x^2）； (3) 1/（x-1）/（x-2）; 求复合函数（1）y=exp（u） u=sin（x) (2) y=sqrt（u） u=1+exp(x^2) (3) y=sin(u) u=asin(x）（4） y=sinh（u） u=-x实验二：MATLAB基本操作与用法一、实验目的1.掌握用MATLAB命令窗口进行简单数学运算。

matlab实验报告《matlab 实验报告》一、实验目的通过本次实验，熟悉 MATLAB 软件的基本操作和功能，掌握使用MATLAB 进行数学计算、数据处理、图形绘制等方面的方法和技巧，提高运用 MATLAB 解决实际问题的能力。

二、实验环境1、计算机：＿____2、操作系统：＿____3、 MATLAB 版本：＿____三、实验内容及步骤（一）矩阵运算1、创建矩阵在 MATLAB 中，可以通过直接输入元素的方式创建矩阵，例如：｀A ＝ 1 2 3; 4 5 6; 7 8 9`，创建了一个 3 行 3 列的矩阵 A。

还可以使用函数来创建特定类型的矩阵，如全零矩阵`zeros(m,n)｀、全 1 矩阵`ones(m,n)｀、单位矩阵`eye(n)｀等。

2、矩阵的基本运算加法和减法：两个矩阵相加或相减，要求它们的维度相同，对应元素进行运算。

乘法：矩阵乘法需要满足前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数。

转置：使用`A'｀来获取矩阵 A 的转置。

（二）函数的使用1、自定义函数可以在 MATLAB 中自定义函数，例如定义一个计算两个数之和的函数：｀｀｀matlabfunction s ＝ add_numbers(a,b)s ＝ a ＋ b;end｀｀｀2、调用函数在命令窗口中输入`add_numbers(3,5)｀即可得到结果 8。

（三）数据的读取和写入1、读取数据使用`load`函数可以读取数据文件，例如`load(＇datatxt'）｀。

2、写入数据使用`save`函数可以将数据保存到文件中，例如`save(＇resulttxt'，A)｀，将矩阵 A 保存到`resulttxt`文件中。

（四）图形绘制1、二维图形绘制折线图：使用`plot(x,y)｀函数，其中 x 和 y 分别是横坐标和纵坐标的数据。

绘制柱状图：使用`bar(x,y)｀函数。

2、三维图形绘制三维曲线：使用`plot3(x,y,z)｀函数。

第五次MATLAB实验报告一．实验报告1.学会运用MATLAB分析连续系统的频率特性；2.学会运用MATLAB进行连续系统的频域分析；二．实验任务熟练运用MATLAB进行连续时间LTI系统的频率特性及频率分析，三．实验内容(1).MATLAB信号处理工具箱提供的freqs函数可直接计算系统的频率响应的数值解，其语句格式为H=freqs(b,a,w)。

b,a分别表示H（w）的分子和分母多项式的系统向量；w为系统频率响应的频率范围，其一般形式为w1:p:w2,w1为频率起始值，w2位频率终止值，p为频率取样间隔，H返回的样值可能包括实部和虚部的复数。

因此，如果想要得到系统的幅频特性或相频特性，还需利用abs和angle 函数来分别求得。

(2).连续LTI系统的频域分析法也称傅里叶变换分析法。

四．实验小结该实验让我们学会了在MATLAB软件上用傅里叶分析法对连续系统进行频率特性和频域的分析，并输出相应的图形。

五．实验作业(1).实例8-1实例8-4六．第六次MATLAB实验报告一、实验目的1.学会运用MATLAB求拉普拉斯变换。

2.学会运用MATLAB求拉普拉斯反变换。

3.学会运用MATLAB求解系统函数的零极点。

4.学会运用MATLAB分析系统函数的零极点分布与其时域特性的关系。

5.学会运用MATLAB分析系统函数的极点分布与系统稳定性的分布。

6.学会运用MATLAB绘制波特图。

二、实验任务熟练运用MATLAB进行一系列的编程输出结果和输出图形。

三、实验内容1.拉普拉斯变换:利用MATLAB的符号数学工具箱中laplace函数来实现拉布拉斯变换，语句格式：L=laplace(f);2.拉普拉斯反变换：(1).语句格式：f=ilaplace(L);(2).用MATLAB函数residue可以得到复杂有理分式F(s)的部分分式展开式，语句格式：[r,p,k]=residue(B,A);例题：format rat;B=[3];A=[1,7,10];[r,p,k]=residue(B,A)这里k=0。

09电子系物本 姓名： 周 琴 学号： 120091001129实验指导五一、 实验目的掌握定义和调用MATLAB 函数的方法。

二、 实验内容1、建立5×6矩阵，要求输出矩阵第n 行元素。

当n 值超过矩阵的行数时，自动转为输出矩阵的最后一行元素，并给出出错信息。

2、已知：y=()()()403020f f f +(1) 当f(n)=n+10ln(n^2+5)时，y 的值是多少。

(2) 当f(n)=1*2+2*3+3*4+…+n*(n+1)时，y 的值是多少。

3、先用函数的递归调用一个函数文件求50121k =1111n m i k k i k k k ===++∑∑∑∑100，然后调用该函数文件求。

三、实验数据：1、>> cleara=rand(5,6);n=input('请输入一个数：');if n>5n=5a(n,:)disp('输入超出范围');elsea(n,:)end请输入一个数：6n =5ans =0.7680 0.4983 0.7266 0.9334 0.1338 0.5751 输入超出范围2、（1）保存的文件名：n2a.m代码：function a=n2a(n)a=n+10*log(n*n+5)命令窗：clear;y=n2a(40)/(n2a(30)+n2a(20))a =113.8088a =98.0793a =80.0389y =0.6390（2）创建函数文件名：n1b.m代码：function b=n1b(n)b=0;for i=1:nb=b+i*(i+1);end命令窗内容：clear;y=n1b(40)/(n1b(30)+n1b(20))y =1.76623、首先建立命令文件分别并以文件名factor1.m和factor2.m和factor3存盘. Factor1中的代码如下：function f=factor1(k)if k==1f=1;elsef=factor1(k-1)+k;endFactor2中的代码如下：function f=factor2(k)if k==1f=1;elsef=factor2(k-1)+k^2;endFactor3中的代码如下：function f=factor3(k)if k==1f=1;elsef=factor3(k-1)+1/k;end在命令窗口中输入：y=factor1(100)+factor2(50)+factor3(10);y运行结果: y =4.7978e+004。

《数学实验》报告实验名称 Matlab 基础知识学院专业班级姓名学号2014年 6月一、【实验目的】1.认识熟悉Matlab这一软件，并在此基础上学会基本操作。

2.掌握Matlab基本操作和常用命令。

3.了解Matlab常用函数，运算符和表达式。

4.掌握Matlab工作方式和M文件的相关知识。

5.学会Matlab中矩阵和数组的运算。

二、【实验任务】P16 第4题编写函数文件，计算1!nkk =∑，并求出当k=20时表达式的值。

P27第2题矩阵A=123456789⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，B=468556322⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，计算A*B,A.*B,并比较两者的区别。

P27第3题已知矩阵A=5291⎡⎤⎢⎥⎣⎦，B=1292⎡⎤⎢⎥⎣⎦，做简单的关系运算A>B,A==B,A<B,并做逻辑运算(A==B)&(A<B),(A==B)&(A>B)。

P34 第1题用11114357π=-+-+……公式求π的近似值，直到某一项的绝对值小于-610为止。

三、【实验程序】P16 第4题function sum=jiecheng(n) sum=0;y=1;for k=1:nfor i=1:ky=y*i;endsum=sum+y;endsumP27第2题>>A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]>>B=[4 6 8;5 5 6;3 2 2]>>A*BP27第3题>> A=[5 2;9 1];B=[1 2;9 2];>>A>B>>A==B>>A<B>> (A==B)&(A<B)>> (A==B)&(A>B)P34 第1题t=1;pi=0;n=1;s=1;while abs(t)>=1e-6pi=pi+t;n=n+2;s=-s;t=s/n;endpi=4*pi;四、【实验结果】P16 第4题P27第2题两者的区别：A*B是按正规算法进行矩阵的计算, A.*B是对应元素相乘。

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。