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第三章 MATLAB图像编程基础

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MATLAB图像处理基础教程

MATLAB图像处理基础教程

MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。

图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。

本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。

第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。

此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。

第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。

通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。

在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。

第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。

MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。

第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。

在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。

第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。

MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。

通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。

第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。

在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。

MATLAB科学计算与编程教程

MATLAB科学计算与编程教程

MATLAB科学计算与编程教程第一章：MATLAB简介和基本操作MATLAB是美国MathWorks公司开发的一款高级科学计算软件，广泛用于工程、科学等领域的数据处理、可视化和算法开发。

本章将介绍MATLAB的基本概念、安装方法和界面，以及常用的基本操作，包括变量的定义和操作、矩阵运算、函数调用等。

第二章：MATLAB编程基础本章将介绍MATLAB的基本编程方法，包括程序结构、数据类型、运算符、流程控制语句等。

同时还将介绍如何定义自定义函数和脚本文件，以及如何调试和优化MATLAB程序。

第三章：数据处理与可视化数据处理和可视化是MATLAB的重要应用之一。

本章将介绍MATLAB中常用的数据处理方法，如数据导入、清洗和转换，以及数据分析和统计。

同时还会介绍如何使用MATLAB进行数据可视化，包括绘制二维和三维图形、绘制动画等方法。

第四章：MATLAB在科学计算中的应用本章将介绍MATLAB在科学计算中的常见应用，包括数值计算、信号处理、图像处理、控制系统设计等。

其中会涵盖MATLAB中常用的数值计算方法，如数值积分、微分方程求解等，以及信号处理中的滤波、频谱分析等方法。

第五章：MATLAB与其他编程语言的接口MATLAB与其他编程语言的接口使得它能够与其他编程语言进行数据交流和代码调用。

本章将介绍如何使用MATLAB与C/C++、Python等编程语言进行接口编程，以及如何调用外部库函数和脚本。

第六章：MATLAB应用示例本章将通过实际的应用示例来展示MATLAB在各个领域中的应用。

包括机器学习、人工智能、金融工程、通信等领域的应用案例。

示例中将介绍如何使用MATLAB进行数据处理、模型训练和预测等操作。

第七章：MATLAB编程技巧和优化本章将介绍MATLAB编程中的一些常用技巧和优化方法，包括矢量化编程、并行计算和内存管理等。

这些技巧和方法能够帮助提高MATLAB程序的运行效率和可维护性。

第八章：MATLAB工具箱和资源除了基本功能，MATLAB还提供了大量的工具箱，通过安装这些工具箱可以扩展MATLAB的功能。

Matlab编程基础及应用-四川大学课件

Matlab编程基础及应用-四川大学课件

Matlab编程基础及应⽤-四川⼤学课件第三章基本数值计算
第⼀节数据的类型
1.变量
2.常量
3.字符变量
第⼆节矩阵构造及运算1.矩阵（matrix）的构造
（1）矩阵的建⽴
exno10：
exno10t：
（2）向量
（3）向量的点积与叉积
2.矩阵的加减乘除
3.对矩阵的操作
（1）对矩阵元素的操作
（2）对矩阵A的部分操作
（3）对矩阵A进⾏分析
4.矩阵的数组运算
练习3-3
：
若x= 0 : 0.1 : 2 plot(x, y)
5.矩阵元素的关系运算与逻辑运算
6.矩阵的多维数组形式
（1）数组的维
（2）多维数组的构成
a是3x3x2矩阵
c是3x3x3矩阵7.多项式及其运算式（1）多项式的创建
（2）多项式的引⽤polyval
（3）多项式运算的函数
（4）函数的多项式拟合
：
第四章符号运算
符号运算是数学计算的重要内容，特点是不带来计算误差，希望认真掌握本章内容。

第⼀节符号变量的创建
第⼆节符号函数的运算
1.函数求极限
第3句返回值：
exno18t：
a = 2/3 其中2/3是符号不是数字
2.微分与积分的运算
y1 =
y1,y2是两个变量
y(1),y(2)是y的两个元素
3.梯度函数gradient
注意：除了边界点是相邻作差，其他点应间隔⼀点作差再除以两倍相邻距离）。

03第三章Matlab绘图-Matlab教程

03第三章Matlab绘图-Matlab教程
subplot —— 子图分割命令 调用格式：
subplot(m,n,p) —— 按从左至右,从上至下排列
行
列 绘图序号
第14页，共76页。
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 0
subplot(1,3,1); plot(t,y) subplot(1,3,2); plot(t,y3) subplot(1,3,3); plot(t,y2)
[x,y,w,h]=MYaxis(4,4,0.02,0.03,0.05,0.08,0.1,0.1,i);
subplot('position',[x,y,w,h]) end
第19页，共76页。
4. 多窗口绘图
figure(n) —— 创建窗口函数，n为窗口顺序号。 t=0:pi/100:2*pi; y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5); plot(t,y) —— 自动出现第一个窗口 figure(2) plot(t,y1) —— 在第二窗口绘图 figure(3)
ezplot的调用格式：
ezplot(f) —这里f为包含单个符号变量x的符号表达式， 在x轴的默认范围
[-2*pi 2*pi]内绘制f(x)的函数图 ezplot(f,xmin,xmax) — 给定区间
ezplot(f,[xmin,xmax],figure(n)) — 指定绘图窗口绘 图。
第29页，共76页。
1
0.8
0.6
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MATLAB编程入门与应用

MATLAB编程入门与应用

MATLAB编程入门与应用第一章：MATLAB简介与安装1.1 MATLAB的定义与概述1.2 MATLAB的优势与应用领域1.3 MATLAB的安装与配置第二章：MATLAB基础语法2.1 MATLAB的变量与数据类型2.2 MATLAB的算术运算与逻辑运算2.3 MATLAB的控制流程语句2.4 MATLAB的函数与脚本文件第三章：向量与矩阵运算3.1 MATLAB中的向量与矩阵定义与操作3.2 常见的向量与矩阵运算函数3.3 矩阵运算的应用案例第四章：数据可视化与绘图4.1 MATLAB绘图基础4.2 MATLAB中的二维绘图函数与参数4.3 MATLAB中的三维绘图函数与参数4.4 数据可视化的应用案例第五章：数据处理与统计分析5.1 数据导入与导出5.2 数据清洗与预处理5.3 常见的数据处理与统计分析函数5.4 数据处理与统计分析的应用案例第六章：图像处理与计算机视觉6.1 图像处理基础6.2 MATLAB中的图像处理函数与工具箱6.3 图像处理与计算机视觉的应用案例第七章：信号处理与数字信号处理7.1 信号处理基础7.2 MATLAB中的信号处理函数与工具箱7.3 信号处理与数字信号处理的应用案例第八章：机器学习与深度学习8.1 机器学习与深度学习基础8.2 MATLAB中的机器学习与深度学习工具箱8.3 机器学习与深度学习的应用案例第九章：MATLAB编程技巧与调试9.1 MATLAB编程技巧与规范9.2 MATLAB中的调试方法与工具9.3 常见的MATLAB编程问题与解决方法第十章：MATLAB与其他编程语言的结合10.1 MATLAB与C/C++的结合10.2 MATLAB与Python的结合10.3 MATLAB与Java的结合第十一章：MATLAB在工程与科学领域的应用11.1 MATLAB在工程领域的应用11.2 MATLAB在科学研究中的应用11.3 MATLAB在其他领域的应用与前景展望结语通过本文的介绍，读者对MATLAB的编程入门与应用有了更加全面的了解。

2024版matlab教程(全)资料ppt课件

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进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中，变量不需要事先声明，可以 直接赋值。变量名以字母开头，可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数，如sin、 cos、tan等三角函数，以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类，包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法，包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法，包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数，如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点，而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值，如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分，如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减，要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法，要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除，要求矩阵大小相同
特征值与特征向量

MATLAB基础知识及常用功能介绍

MATLAB基础知识及常用功能介绍第一章：MATLAB简介及安装MATLAB是一种强大且广泛应用的数值计算软件，它提供了许多用于科学计算和工程设计的功能。

MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的缩写，其主要特点是在操作矩阵和各种数学函数上非常高效。

要安装MATLAB，只需下载安装程序然后按照提示进行安装即可。

第二章：MATLAB基本操作在MATLAB中，可以使用各种命令来进行基本的数学运算，例如加减乘除、幂运算等。

此外，还可以定义变量、矩阵和向量，并进行复杂的数学运算。

提示：使用分号可以取消输出结果。

第三章：MATLAB脚本和函数脚本是一系列MATLAB命令的集合，可以保存并重复执行。

函数是一段具有输入和输出的可执行代码块，可以通过函数名和输入参数来调用。

编写脚本和函数有助于提高代码的可读性和可重复性。

第四章：MATLAB图形化界面MATLAB提供了图形化界面（GUI）工具箱，用于创建交互式应用程序和图形用户界面。

利用GUI工具箱，可以通过拖拽和放置的方式创建界面，并通过设置属性和回调函数实现交互功能。

第五章：MATLAB数据可视化MATLAB拥有丰富的数据可视化功能，可以将数据以各种图表形式呈现出来，如散点图、柱状图、曲线图等。

此外，还可以对图表进行自定义设置，如添加图例、调整轴范围、添加标题等。

第六章：MATLAB图像处理MATLAB提供了强大的图像处理工具箱，可以用于图像的滤波、锐化、模糊、边缘检测等操作。

此外，还可以进行图像的变换和特征提取，用于图像识别和分析。

第七章：MATLAB信号处理MATLAB信号处理工具箱提供了一系列用于处理、分析和合成信号的函数和工具。

可以进行信号滤波、频谱分析、时域分析等操作。

此外，还可以进行数字滤波器设计和滤波器实现。

第八章：MATLAB数学建模MATLAB是数学建模的重要工具，可以用于建立各种数学模型并进行仿真和优化。

可以利用MATLAB解方程、求解微分方程、进行符号计算等，用于解决各种实际问题。

第3章简述


第三章 MATLAB图形系统
图3.3 含标题的正弦曲线
第三章 MATLAB图形系统 利用legend 函数可对图中的曲线进行说明。例如，在同一 张图上可得到y=x2和y=x3曲线，然后利用legend函数对曲线进行 标注。MATLAB程序为
x=−2:.1:2;
y1=x.^2; y2=x.^3; figure(1) plot(x,y1, 'r-', x, y2, 'k.'), grid on
第三章 MATLAB图形系统
图3.5 文本标注使用示例
P50 例2.7.1-4
第三章 MATLAB图形系统
3.3 对数和极坐标系中图形绘制
有时变量变化范围很大，如x轴从0.01到100，这时如果仍
采用plot绘图，就会失去局部可视性，因此应采用对数坐标系 进行绘图。例如，求0.01～100之间的常用对数(以10为底的对 数)，MATLAB程序为 x=0.01:.01:100; y=log10(x); figure(1) subplot(2,1,1) plot(x,y,'k-'), grid on
box off
title('正切函数'), xlabel('角度(弧度)')
第三章 MATLAB图形系统
图3.13 正切函数曲线
第三章 MATLAB图形系统 axis(与上面提到的axes不同)命令用于控制坐标轴的刻度。 一般在绘制曲线时，系统会根据所采用的数据自动生成适当的
坐标轴刻度，但有时需要进行修改，比如在两个曲线对比时，
第三章 MATL
第三章 MATLAB图形系统 另外，字符串中还可以使用中文字符和各种字体： ● \bf：黑体。 ● \it：斜体。 ● \sl：倾斜体。

第三章 matlab图形绘制

gtext 用于在图形中特定的位置加字符串,位置用鼠标
指定
grid 图形中加网格
例3.在同一坐标系下画出sinx和cosx的图形,并适当加 标注.
x=linspace(0,2*pi,30);y=[sin(x);cos(x)]; plot(x,y);grid;xlabel (‘x’);ylabel (‘y’); title(‘sine and cosine curves’); text(3*pi/4,sin(3*pi/4),’\leftarrowsinx’); text(2.55*pi/2,cos(3*pi/2),’cos\rightarrow’)
结果见下图.
4.多幅图形
subplot(m,n,p)可以在同一个图形窗口中画出多个图 形,用法见下例.
x=linspace(0,2*pi,30);y=sin(x);z=cos(x);u=2*sin(x).* cos(x);v=sin(x)./cos(x); subplot(2,2,1),plot(x,y),title(‘sin(x)’) subplot(2,2,2),plot(x,z),title(‘cos(x)’) subplot(2,2,3),plot(x,u),title(‘2sin(x)cos(x)’) subplot(2,2,4),plot(x,v),title(‘sin(x)/cos(x)’)
plot(x1,y1,x2,y2, …) 在此格式中,每对x,y必须符合 plot(x,y)中的要求,不同对之间没有影响,命令对每 一对x,y绘制曲线.
例1.做出y=sinx在[0,2π]上的图形,结果见下图.
x=linspace(0,2*pi,30); sin(x);plot(x,y)
例2.在同一坐标系下做出两条曲线y=sinx和y=cosx 在[0,2π]上的图形.结果见下图.

《Matlab教案》课件

《MATLAB教案》PPT课件第一章：MATLAB概述1.1 MATLAB简介介绍MATLAB的历史和发展解释MATLAB的含义（Matrix Laboratory）强调MATLAB在工程和科学计算中的应用1.2 MATLAB界面介绍MATLAB的工作空间解释MATLAB的菜单栏和工具栏演示如何创建、打开和关闭MATLAB文件1.3 MATLAB的基本操作介绍MATLAB的数据类型演示如何进行矩阵运算解释MATLAB中的向量和矩阵运算规则第二章：MATLAB编程基础2.1 MATLAB脚本编程解释MATLAB脚本文件的结构演示如何编写和运行MATLAB脚本强调注释和代码的可读性2.2 MATLAB函数编程介绍MATLAB函数的定义和结构演示如何创建和使用MATLAB函数强调函数的重用性和模块化编程2.3 MATLAB编程技巧介绍变量和函数的命名规则演示如何进行错误处理和调试强调代码的优化和性能提升第三章：MATLAB数值计算3.1 MATLAB数值解算介绍MATLAB中的数值解算工具演示如何解线性方程组和不等式解释MATLAB中的符号解算和数值解算的区别3.2 MATLAB数值分析介绍MATLAB中的数值分析工具演示如何进行插值、拟合和数值积分解释MATLAB中的误差估计和数值稳定性3.3 MATLAB优化工具箱介绍MATLAB优化工具箱的功能演示如何使用优化工具箱进行无约束和约束优化问题解释MATLAB中的优化算法和参数设置第四章：MATLAB绘图和可视化4.1 MATLAB绘图基础介绍MATLAB中的绘图命令和函数演示如何绘制二维和三维图形解释MATLAB中的图形属性设置和自定义4.2 MATLAB数据可视化介绍MATLAB中的数据可视化工具演示如何绘制统计图表和散点图解释MATLAB中的数据过滤和转换4.3 MATLAB动画和交互式图形介绍MATLAB中的动画和交互式图形功能演示如何创建动画和交互式图形解释MATLAB中的图形交互和数据探索第五章：MATLAB应用案例5.1 MATLAB在信号处理中的应用介绍MATLAB在信号处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行信号处理操作解释MATLAB在信号处理中的优势和应用场景5.2 MATLAB在控制系统中的应用介绍MATLAB在控制系统中的基本概念演示如何使用MATLAB进行控制系统分析和设计解释MATLAB在控制系统中的优势和应用场景5.3 MATLAB在图像处理中的应用介绍MATLAB在图像处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行图像处理操作解释MATLAB在图像处理中的优势和应用场景《MATLAB教案》PPT课件第六章：MATLAB Simulink基础6.1 Simulink简介介绍Simulink作为MATLAB的一个集成组件解释Simulink的作用：模型化、仿真和分析动态系统强调Simulink在系统级设计和多领域仿真中的优势6.2 Simulink界面介绍Simulink库浏览器和模型窗口演示如何创建、编辑和运行Simulink模型解释Simulink中的块和连接的概念6.3 Simulink仿真介绍Simulink仿真的基本过程演示如何设置仿真参数和启动仿真解释Simulink仿真结果的查看和分析第七章：MATLAB Simulink高级应用7.1 Simulink设计模式介绍Simulink的设计模式，包括连续、离散、混合和事件驱动模式演示如何根据系统特性选择合适的设计模式解释不同设计模式对系统性能的影响7.2 Simulink子系统介绍Simulink子系统的概念和用途演示如何创建和管理Simulink子系统解释子系统在模块化和层次化设计中的作用7.3 Simulink Real-Time Workshop介绍Simulink Real-Time Workshop的功能演示如何使用Real-Time Workshop进行代码解释代码对于硬件在环仿真和嵌入式系统开发的重要性第八章：MATLAB Simulink库和工具箱8.1 Simulink库介绍Simulink库的结构和分类演示如何访问和使用Simulink库中的块解释Simulink库对于模型构建和功能复用的意义8.2 Simulink工具箱介绍Simulink工具箱的概念和功能演示如何安装和使用Simulink工具箱解释Simulink工具箱在特定领域仿真和分析中的作用8.3 自定义Simulink库介绍如何创建和维护自定义Simulink库演示如何将自定义块添加到库中解释自定义库对于个人和组织级模型共享的重要性第九章：MATLAB Simulink案例分析9.1 Simulink在控制系统中的应用介绍控制系统模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行控制系统设计和分析解释Simulink在控制系统教育和研究中的应用9.2 Simulink在信号处理中的应用介绍信号处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行信号处理仿真解释Simulink在信号处理领域中的优势和实际应用9.3 Simulink在图像处理中的应用介绍图像处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行图像处理仿真解释Simulink在图像处理领域中的优势和实际应用第十章：MATLAB Simulink项目实践10.1 Simulink项目实践流程介绍从需求分析到模型验证的Simulink项目实践流程演示如何使用Simulink进行项目规划和实施解释Simulink在项目管理和协作中的作用10.2 Simulink与MATLAB的交互介绍Simulink与MATLAB之间的数据交互方式演示如何在Simulink中使用MATLAB函数和脚本解释混合仿真模式对于复杂系统仿真的优势10.3 Simulink项目案例分析具体的Simulink项目案例演示如何解决实际工程问题解释Simulink在工程教育和项目开发中的应用价值《MATLAB教案》PPT课件第十一章：MATLAB App Designer入门11.1 App Designer简介介绍App Designer作为MATLAB中的应用程序开发环境解释App Designer的作用：快速创建跨平台的MATLAB应用程序强调App Designer在简化MATLAB代码部署和用户交互中的优势11.2 App Designer界面介绍App Designer的用户界面和工作流程演示如何创建新应用和编辑应用界面解释App Designer中的组件和布局的概念11.3 App Designer编程介绍App Designer中的MATLAB编程模式演示如何使用App Designer中的MATLAB代码块解释App Designer中事件处理和应用程序生命周期管理的重要性第十二章：MATLAB App Designer高级功能12.1 App Designer用户界面设计介绍App Designer中用户界面的定制方法演示如何使用样式、颜色和主题来美化应用界面解释用户界面设计对于提升用户体验的重要性12.2 App Designer数据模型介绍App Designer中的数据模型和模型视图概念演示如何创建、使用和绑定数据模型和视图解释数据模型在应用程序中的作用和重要性12.3 App Designer部署和分发介绍App Designer应用程序的部署和分发流程演示如何打包和发布应用程序解释如何为不同平台安装和运行App Designer应用程序第十三章：MATLAB App Designer案例研究13.1 图形用户界面(GUI)应用程序设计介绍使用App Designer设计的GUI应用程序案例演示如何创建交互式GUI应用程序来简化MATLAB脚本解释GUI应用程序在数据输入和结果显示中的作用13.2 数据分析和可视化应用程序设计介绍使用App Designer进行数据分析和可视化的案例演示如何创建应用程序来处理和显示大型数据集解释App Designer在数据分析和决策支持中的优势13.3 机器学习和深度学习应用程序设计介绍使用App Designer实现机器学习和深度学习模型的案例演示如何将MATLAB中的机器学习和深度学习算法集成到应用程序中解释App Designer在机器学习和深度学习应用部署中的作用第十四章：MATLAB App Designer实战项目14.1 App Designer项目规划和管理介绍App Designer项目的规划和管理方法演示如何组织和维护大型应用程序项目解释项目管理和版本控制对于团队协作的重要性14.2 App Designer与MATLAB的集成介绍App Designer与MATLAB之间的数据和功能集成演示如何在App Designer中调用MATLAB函数和脚本解释集成MATLAB强大计算和分析能力的重要性14.3 App Designer项目案例实现分析具体的App Designer项目案例实现过程演示如何解决实际工程项目中的问题解释App Designer在工程项目实践中的应用价值第十五章：MATLAB App Designer的未来趋势15.1 App Designer的新功能和技术介绍App Designer的最新功能和技术发展演示如何利用新功能和技术提升应用程序的性能和用户体验强调持续学习和适应新技术的重要性15.2 App Designer在跨平台开发中的应用介绍App Designer在跨平台应用程序开发中的优势演示如何创建适用于不同操作系统的应用程序解释跨平台开发对于扩大应用程序市场的重要性15.3 App Designer的未来趋势和展望讨论App Designer在未来的发展趋势和潜在应用领域激发学生对于应用程序开发和创新的兴趣强调持续探索和创造新应用的重要性重点和难点解析本文档为您提供了一份详尽的《MATLAB教案》PPT课件，内容涵盖了MATLAB 的基本概念、编程基础、数值计算、绘图和可视化、应用案例、Simulink的基础知识、高级应用、库和工具箱的使用、案例分析以及项目实践、App Designer 的基础知识、高级功能、案例研究、实战项目和未来趋势等方面的内容。

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M文件设计-函数(主函数以外的函数)
function [avg,med]=newstats(u) %主函数,放在最上面 %本函数用内部函数计算均值和中值 n=length(u); avg=mean(u,n); med=median(u,n); function a=mean(v,n)%子函数 a=sum(v)/n;%计算均值 function m=median(v,n)%子函数 w=sort(v);%排列元素(递增或递减) if rem(n,2)==1 m=w((n+1)/2);
M文件设计-脚本式M文件
M文件编辑器 脚本式M文件和函数式M文件
•脚本式M文件dsin.m
x = 0:10; y = sin(x); xi = 0:.25:10; yi = interp1(x,y,xi); plot(x,y,'o',xi,yi)
在命令行输入dsin生成曲线
M文件设计-函数式M文件
数组与矩阵-矩阵
构造矩阵
Row=[e1,e2,…em]，或row=[e1 e2 …em]
A=[10 12 62 93 -8]
A=[row1;row2;…rown] A=[1 2 4 -1 ;3 4 2 7]
D=['a b c'; 'k s n']; 使用特殊函数构造矩阵 •创建所有元素都是1的矩阵。ones(3,6) •创建所有元素都是0的矩阵。zeros(4,6)
数组与矩阵-矩阵
获取矩阵元素相关信息
numel(A) 返回元素个数
例： A=[2 4 6;4 2 8;3 0 1] sum(A(:))/numel(A);%计算矩阵A中所有元素值的总和 ndims(A) %返回维数
数组与矩阵-矩阵
重塑矩阵 A=[2 4 6;4 2 8;3 0 1] ；
B=A.’%转置矩阵
在矩阵意义上计算多项式
P(X)= X3-2X-5I (I是单位矩阵)
X=[2 4 5;-1 0 3;7 1 5];Y=polyvalm(P,X)
数值计算-多项式
a(s)=s3+2s+3; b(s)=4s2+5s+6;
a=[1 2 3];b=[4 5 6];
c=conv(a,b); %多项式相乘 [q,r]=deconv(c,a)；%多项式相除 •多项式求导 P=[1 0 –2 –5]; Q=polyder(P) 多项式求导
M文件设计-函数(主函数以外的函数)
注意2: 从M文件内部调用函数时,先检查文件，看是否时 子函数.然后检查该名称的私有函数，最后搜索路 径上的独立M文件或内部函数。因此，可以用相同 名称的子函数覆盖已经存在的M文件。 私有函数时private子目录中的函数，子对父目录中 的函数可见。
M文件设计-函数(主函数以外的函数)
else m=(w(n/2)+w(n/2+1))/2; end 将上述存为newstats.m 在命令行输入: u=[2 3 5 6 1]; newstats(u); 注意1: 在同一个M文件中,子函数不能获取用于主函数或 其它子函数的变量,除非将他们声明为全局变量.或 作为变量传递
数值计算-方程求解
求AX=B的解 求XA=B的解
X=A\B X=B/Aபைடு நூலகம்
A B相同矩阵,则(B/A)’=(A’/B’)
数值计算-多项式
多项式函数位于matlab的polyfun目录下
conv deconv poly polyder polyval polyvalm polyfit residue roots
B=rot90(A) %旋转矩阵 B=fliplr(A) %翻转矩阵
数组与矩阵-矩阵
导入数据
在命令行输入： load('data.txt','-ascii'); data 显示： data= 136 3 5 10 948 load('data.doc','-ascii');
导入Matlab数据文件：load wind 使用Import Wizard工具
实例:基于一个7×7矩阵的数据比较二维插值方法 （1）生成低分辨率的peaks函数图形 [x,y]=meshgrid(-3:1:3); z=peaks(x,y); surf(x,y,z) （2）生成一个精度更高的网格，为插值作准备 [xi,yi]=meshgrid(-3:0.25:3); （3）用最临近法插值 zi1=interp2(x,y,z,xi,yi,'nearest');surf(xi,yi,zi1); （4）用双线性法插值 zi2=interp2(x,y,z,xi,yi, 'bilinear'); surf(xi,yi,zi2); （5）用双三次法插值 zi3=interp2(x,y,z,xi,yi, 'bicubic'); surf(xi,yi,zi3);
数值计算-多项式
•二维插值 ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI,method) Z是一个矩形数组，包含二维函数的值；X和Y为大 小相同的数组，包含对于Z的给定值；XI和YI为包 含插值点数据的矩阵；method为插值方法，提供以 下三种： nearest linear cubic
数值计算-多项式
A=[10:15]；A=[-2.5:2.5]；A=[1:6.3]
注意：
•matlab创建的序列默认时的增量总是1（A=[9:1]错误） •A=[10:5:50]；A=[3:0.2:3.8]； A=[9:-1:1] 使用linspace函数构造数组：X=linspace(first,last,num) X=linspace(0,10,5)
可以在编辑器中执行一部分M代码
自动将M代码发布为HTML，Word或LaTex文档
MATLAB简介
Matlab 7.0的新特点： •编程 可以创建嵌套函数 可以在命令行或脚本式M文件中定义单行函数和 隐函数 标准调用语法等
MATLAB简介
Matlab 桌面介绍:
•启动按钮打开“Start”菜单及其子菜单
函数式M文件drawsur.m %生成球面或柱面的函数 function drawsur(surface)%定义函数 switch surface case'sphere' sphere%绘制球面 case'cylinder' cylinder%绘制柱面 end shading interp %插值着色 axis equal%设置坐标系，使各坐标方向上的度量单 位相同
在命令行输入drawsur('cylinder')生成柱面
M文件设计-控制流
如: if ((attendance >= 0.90) & (grade_average >= 60)) pass = 1; end; 如: eps = 1; while (1+eps) > 1 eps = eps/2; end eps = eps*2
多项式相乘 多项式相除 用多项式的根求多项式系数 多项式求导 多项式评价 矩阵多项式评价 多项式曲线拟合 残差运算 求根运算（poly的逆运算）
数值计算-多项式
•多项式计算
P(x)=x3-2x-5用向量表示为：P=[1 0 -2 -5]
r=roots(P) 按惯例matlab通常将根保留为列向量 P2=poly(r) 返求出多项式的系数 用polyval计算多项式再指定点的值。Polyval(p,5)
数值计算-多项式
2. 插值实例：生成一条粗糙的正弦曲线
x = 0:10; y = sin(x); xi = 0:.25:10; yi = interp1(x,y,xi); plot(x,y,'o',xi,yi)
数值计算-多项式
3. 插值实例：人口普查数据（1900－1990，美国）
T=1900:10:1990 p = [75.995 91.972 105.711 123.203 131.669... 150.697 179.323 203.212 226.505 249.633]; 插值求出1975年的人口： interp1(T,p,1975) 插值求出1900到1990年每年的数据，绘制结果。 x = 1900:1:2000; y = interp1(T,p,x,'spline'); plot(T,p,'o',x,y);
数组与矩阵-矩阵
构造矩阵 矩阵聚合问题： A=[10 12 62; 93 -8 0] B=[1 2 4; -1 3 4] C=[A B];
D=[A;B]
数组与矩阵-矩阵
获取矩阵元素 A=[2 4 6;4 2 8;3 0 1]
A(3,2)和A(6)都是获取第3行第2列的元素。
Sum(A(1:3,3) 1-3行第3列元素之和 A(:) 获取A中所有元素
数值计算-多项式
• 插值 1. 多项式插值（一维插值）函数interp1 yi = interp1(x,Y,xi,method) x,Y 为给定数据向量;xi包含要插值点的向量； method为插值方法 常见插值方法：
nearest最临近插值
linear 线性插值 spline三次样条插值 Cubic三次插值
数值计算-多项式
实例:给定数据: years = 1950:10:1990; %年份 service = 10:10:30; %服务年限 wage = [150.697 199.592 187.625 179.323 195.072 250.287 203.212 179.092 322.767 226.505 153.706 426.730 249.633 120.281 598.243]; %工资 通过插值方法求出在1975年一个服务了15年的员工 的工资 w = interp2(service,years,wage,15,1975)