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matlab实验报告二

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Matlab实验报告实验2 数值数组及运算一、实验目的（1）掌握一维数组、二维数组、多项式和高维数组的创建（2）掌握对数组操作的常用函数二、实验内容使用冒号运算符创建下面各表达式对应的向量。

>> x=logspace(1,3,3); x=10.^[1:3]x =10 100 1000>> x=logspace(1,3,5)x =1.0e+003 *0.0100 0.0316 0.1000 0.3162 1.0000利用MATLAB内置函数计算下面的值>>cosh(5)ans =74.2099>>sinh(-2)ans =-3.6269>> (exp(5)+exp(-5))/2ans =74.2099>> help erfERF Error function.Y = ERF(X) is the error function for each element of X. X must be real. The error function is defined as:erf(x) = 2/sqrt(pi) * integral from 0 to x of exp(-t^2) dt.Class support for input X:float: double, singleSee also erfc, erfcx, erfinv.Overloaded functions or methods (ones with the same name in other directories) helpsym/erf.mReference page in Help browserdoc erf>>erf(1.2)ans =0.9103利用linspace函数创建下面表达式的对应向量>> x=0:10; x=linspace(0,10,11)x =0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10>> x=0:0.2:10; x=linspace(0,10,51)x =Columns 1 through 160 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 1.20001.4000 1.6000 1.80002.0000 2.2000 2.4000 2.6000 2.80003.0000Columns 17 through 323.2000 3.4000 3.6000 3.80004.0000 4.2000 4.40004.6000 4.80005.0000 5.2000 5.4000 5.6000 5.80006.0000 6.2000Columns 33 through 486.4000 6.6000 6.80007.0000 7.2000 7.4000 7.60007.8000 8.0000 8.2000 8.4000 8.6000 8.8000 9.0000 9.2000 9.4000Columns 49 through 519.6000 9.8000 10.0000>> x=-12:12; x=linspace(-12,12,25)x =-12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12>> x=10:-1:1; x=linspace(10,1,10)x =10 9 8 7 6 5 4 3 2 1>> x=[10 9 8 7]x =10 9 8 7>> x=[10 9 8 7];y=[1 2 3 4]'; z=x-y';>> zz =9 7 5 3计算>> A=[1 2 3 3;2 3 5 7;1 3 5 7;3 2 3 9;1 8 9 4];>> B=[1+4i 4 3 6 7;2 3 3 5 5;2 6+7i 5 3 4;1 8 9 4 3];>> C=A*B;>> CC =1.0e+002 *0.1400 + 0.0400i 0.5200 + 0.2100i 0.5100 0.3700 0.38000.2500 + 0.0800i 1.0300 + 0.3500i 1.0300 0.7000 0.70000.2400 + 0.0400i 0.9900 + 0.3500i 1.0000 0.6400 0.63000.2200 + 0.1200i 1.0800 + 0.2100i 1.1100 0.7300 0.70000.3900 + 0.0400i 1.1400 + 0.6300i 1.0800 0.8900 0.9500>> D=C(4:5,3:5);>> DD =111 73 70108 89 95>> A=[1 2 3 3;2 3 5 7;1 3 5 7;3 2 3 9;1 8 9 4];>> A=[1 2 3 3;2 3 5 7;1 3 5 7;3 2 3 9;1 8 9 4]A =1 2 3 32 3 5 71 3 5 73 2 3 91 8 9 4>> A=[4 12 20;12 45 78;20 78 136];>> B=[1 2 3;4 5 6;7 8 0];>> I=[1 0 0;0 1 0;0 0 1];>> A+5*Bans =9 22 3532 70 10855 118 136>> A-B+Ians =4 10 178 41 7213 70 137>> A.*Bans =4 24 6048 225 468140 624 0>> A*Bans =192 228 84738 873 3061284 1518 528>> A.^Bans =1.0e+015 *0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.00020.0000 1.3701 0.0000>> A\BWarning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 1.328379e-018. ans =1.0e+015 *0.0000 -0.0000 3.6192-0.0000 0.0000 -7.23840.0000 -0.0000 3.6192>> A/Bans =9.3333 -1.3333 0.000040.0000 -7.0000 0.000070.6667 -12.6667 0.0000>> A(find((A>50)&(A<100)))ans =7878>> B(find(B>5))ans =786>> A=[1 2 NaNInf -Inf 5 NaN]A =1 2 NaNInf -Inf 5 NaN >>isnan(A)ans =0 0 1 0 0 0 1 >>isfinite(A)ans =1 1 0 0 0 1 0 >>isinf(A)ans =0 0 0 1 1 0 0 >> any(A)ans =1>> all(A)ans =1求出以下矩阵的逆矩阵>> A=[1 -5 -2;3 4 -9;-7 2 6]A =1 -5 -23 4 -9-7 2 6>> B=[sin(1) sin(-5) sin(-2);sin(3) sin(4) sin(9); sin(-7) sin(2) sin(6)]B =0.8415 0.9589 -0.90930.1411 -0.7568 0.4121-0.6570 0.9093 -0.2794>>inv(A)ans =-0.1673 -0.1036 -0.2112-0.1793 0.0319 -0.0120-0.1355 -0.1315 -0.0757>>inv(B)ans =6.8645 23.4969 12.31719.7255 35.0011 19.974615.5090 58.6555 32.4631>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];>> B=flipud(A)B =7 8 94 5 61 2 3>> u=[1 2 3];>> v=[4 5 6];>> A=[u;v]A =1 2 34 5 6用两行语句实现从C中引用列向量>> C=[11 5;5 1;18 7];>> s=C(:,1)s =11518>> t=C(:,2)t =517使用diag函数和冒号运算符创建下面矩阵>>diag(1:1:4)ans =1 0 0 00 2 0 00 0 3 00 0 0 4>>diag(4:-1:1)ans =4 0 0 00 3 0 00 0 2 00 0 0 1>>diag(1:6:19)ans =1 0 0 00 7 0 00 0 13 00 0 0 19使用diag函数创建nxn对称三对角阵>> a=[2 2 2 2];>> b=[-1 -1 -1];>> D=diag(a)+diag(b,-1)+diag(b,1)D =2 -1 0 0-1 2 -1 00 -1 2 -10 0 -1 2创建矩阵>> e=eye(3);>> E=fliplr(e)E =0 0 10 1 01 0 0>> a=2*eye(5)-ones(5)a =1 -1 -1 -1 -1-1 1 -1 -1 -1-1 -1 1 -1 -1-1 -1 -1 1 -1-1 -1 -1 -1 1>> b=tril(a)b =1 0 0 0 0-1 1 0 0 0-1 -1 1 0 0-1 -1 -1 1 0-1 -1 -1 -1 1>> b(:,5)=1b =1 0 0 0 1-1 1 0 0 1-1 -1 1 0 1-1 -1 -1 1 1-1 -1 -1 -1 1使用rehape函数和冒号运算符创建矩阵>> reshape(2:2:24,3,4)ans =2 8 14 204 10 16 226 12 18 24>> reshape(-5:1:6,2,6)ans =-5 -3 -1 1 3 5-4 -2 0 2 4 6 （a）找出每个矩阵各列中绝对值最大的元素（b）找出每个矩阵各行中绝对值最大的元素>> c=C(:,1)c =21>> max(real(c)) ans =11>> d=C(:,2)d =-4211>> max(real(d)) ans =11>> e=C(1,:)e =11 -4 >> max(real(e)) ans =11>> f=C(2,:)f =2 2 >> max(real(f))2>> c=D(:,1)c =13213>> max(real(c)) ans =13>> d=D(:,2)d =-6223>>>> max(real(d)) ans =23>> e=D(1,:)e =13 -6 >> max(real(e)) ans =13>> f=D(2,:)f =2 2>> max(real(f))ans =2>> c=E(:,1)c =4.5000-3.0000-0.7500>> max(real(c))ans =4.5000>> d=E(:,2)d =1.00001.00001.7500>> max(real(d))ans =1.7500>> e=E(1,:)e =4.5000 1.0000>> max(real(e))ans =4.5000>> f=E(2,:)f =-3 1>> max(real(f))ans =1思考下面的程序>> A=ones(3,2);>> B=2*ones(2,3);>> A*B;>> A(2,3)=2;>> A*B;??? Error using ==>mtimesInner matrix dimensions must agree.>> A*B??? Error using ==>mtimesInner matrix dimensions must agree.>> u=0:3;>> v=(3:-1:0)';>> w=u.*v;??? Error using ==> timesMatrix dimensions must agree.>> clear all>> A=ones(3,3);>> A(k,k)??? Undefined function or variable 'k'.>> A(i,i)??? Subscript indices must either be real positive integers or logicals.定义多项式>> a=[1 -12 25 6];>> p=poly2sym(a)p =x^3-12*x^2+25*x+6>> x(2)求下面矩阵的特征多项式>> D=[2 -1 0 0;-1 2 -1 0;0 -1 2 -1;0 0 -1 2];>> PA=poly(D)PA =1.0000 -8.0000 21.0000 -20.0000 5.0000>> PPA=poly2str(PA,'S')PPA =S^4 - 8 S^3 + 21 S^2 - 20 S + 5计算>> R=[-0.5 -0.3+0.4i -0.3-0.4i];>> P=poly(R)P =1.0000 1.1000 0.5500 0.1250>> PR=real(P)PR =1.0000 1.1000 0.5500 0.1250>> PDR=poly2str(PR,'x')PDR =x^3 + 1.1 x^2 + 0.55 x + 0.125。

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matlab实验二

matlab实验二

北京工业大学Matlab实验报告**: ***学号: ************: **实验二、Matlab 的基本计算（一）实验目的1.掌握建立矩阵的方法。

2.掌握Matlab 各种表达式的书写规则以及常用函数的使用。

3.能用Matlab 进行基本的数组、矩阵运算。

4.掌握矩阵分析的方法以及能用矩阵运算或求逆法解线性方程组。

5.掌握Matlab 中的关系运算与逻辑运算。

(二）实验环境1．计算机2．MATLAB7.0集成环境（三）实验内容及要求1、熟练操作MATLAB7.0运行环境；2、自主编写程序，必要时参考相关资料；3、实验前应写出程序大致框架或完整的程序代码；4、完成实验报告。

（四）实验程序设计1.利用diag 等函数产生下列矩阵。

⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=032570800a ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=804050702b2.利用reshape 函数将1题中的a 和b 变换成行向量。

3.产生一个均匀分布在（-5，5）之间的随机矩阵（10×2），要求精确到小数点后一位。

4.已知：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=76538773443412A ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=731203321B求下列表达式的值：(1) B A K *611+=和I B A K +-=12（其中I 为单位矩阵）(2) B A K *21=和B A K *.22=(3) 331^A K =和3.32^A K =(4) B A K /41=和A B K \42=(5) ],[51B A K =和]2:);],3,1([[52^B A K = 5.下面是一个线性方程组：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡52.067.095.03216/15/14/15/14/13/14/13/12/1x x x(1)求方程的解（矩阵除法和求逆法）(2)将方程右边向量元素3b 改为0.53，再求解，并比较3b 的变化和解的相对变化。

自动控制原理 matlab实验报告

自动控制原理 matlab实验报告

自动控制原理实验（二）一、实验名称：基于MATLAB的控制系统频域及根轨迹分析二、实验目的：（1）、了解频率特性的测试原理及方法；（2）、理解如何用MATLAB对根轨迹和频率特性进行仿真和分析；（3）、掌握控制系统的根轨迹和频率特性两大分析和设计方法。

三、实验要求：（1）、观察给定传递函数的根轨迹图和频率特性曲线；（2）、分析同一传递函数形式，当K值不同时，系统闭环极点和单位阶跃响应的变化情况；（3）、K值的大小对系统的稳定性和稳态误差的影响；（4）、分析增加系统开环零点或极点对系统的根轨迹和性能的影响。

四、实验内容及步骤（1）、实验指导书：实验四（1）、“rlocus”命令来计算及绘制根轨迹。

会出根轨迹后，可以交互地使用“rlocfind”命令来确定点击鼠标所选择的根轨迹上任意点所对应的K值，K值所对应的所有闭环极点值也可以使用形如“[K, PCL] = rlocfind(G1)”命令来显示。

（2）、波特图：bode(G1, omga)另外，bode图还可以通过下列指令得出相位和裕角：[mag,phase,w] = bode(sys)（3）、奈奎斯特图：nuquist(G, omega)（2）课本：例4-1、4-2、4-7五实验报告要求（1）、实验指导书：实验四思考题请绘制下述传递函数的bode图和nyquist图。

1. 根据实验所测数据分别作出相应的幅频和相频特性曲线；2. 将思考题的解题过程(含源程序)写在实验报告中。

幅频特性曲线相频特性曲线Gs = zpk([10], [-5; -16; 9], 200)subplot(1, 2, 1)bode(Gs)gridsubplot(1, 2, 2)nyquist(Gs)grid（2）课本：例4-1、4-2、4-7图像结果：程序：Gs = zpk([-1], [0; -2; -3],1) rlocus(Gs)图像结果：程序：Gs = zpk([-2], [-1-j; -1+j],1) rlocus(Gs)程序：K=[0.5 1 2]for i=1:1:3num=[1,1,0,0]; den=[1,1,K(i)]; sys=tf(num,den); rlocus(sys); hold ongrid onend图像结果：目标：改变增益K和转折频率依次调节源程序：k1=[4.44,10,20];num=[1,2];den=conv([1,1],[1,2,4]);%一阶转折频率 1/T（wn1=2,wn2=1）二阶转折频率 wn3=wn'=2，伊布西塔=1/2 num1=[1,1];den1=conv([1,2],[1,2,4]);%一阶转折频率 1/T（wn1=1,wn2=2）二阶转折频率 wn3=wn'=2，伊布西塔=1/2 t=[0:0.1:7]; %for i=1:3g0=tf(k1(i)*num,den);g=feedback(g0,1);[y,x]=step(g,t);c(:,i)=y;g1=tf(k1(i)*num1,den1);g(1)=feedback(g1,1);[y1,x]=step(g(1),t);c1(:,i)=y1;endplot(t,c(:,1),'-',t,c(:,2),'-',t,c(:,3),'-',t,c1(:,1),'-',t,c1(:,2), '-',t,c1(:,3),'-');gridxlabel('Time/sec'),ylabel('out')结果分析：在本题中（1）改变k值：k值越大，超调量越大，调节时间越长，峰值时间越短，稳态误差越小（2）改变转折频率：超调量，调节时间，峰值时间，稳态误差同样有相应的变化。

程序设计实验报告(matlab)

程序设计实验报告(matlab)

程序设计实验报告(matlab)实验一: 程序设计基础实验目的：初步掌握机器人编程语言Matlab。

实验内容：运用Matlab进行简单的程序设计。

实验方法：基于Matlab环境下的简单程序设计。

实验结果：成功掌握简单的程序设计和Matlab基本编程语法。

实验二：多项式拟合与插值实验目的：学习多项式拟合和插值的方法，并能进行相关计算。

实验内容：在Matlab环境下进行多项式拟合和插值的计算。

实验方法：结合Matlab的插值工具箱，进行相关的计算。

实验结果：深入理解多项式拟合和插值的实现原理，成功掌握Matlab的插值工具箱。

实验三：最小二乘法实验目的：了解最小二乘法的基本原理和算法，并能够通过Matlab进行计算。

实验内容：利用Matlab进行最小二乘法计算。

实验方法：基于Matlab的线性代数计算库，进行最小二乘法的计算。

实验结果：成功掌握最小二乘法的计算方法，并了解其在实际应用中的作用。

实验六：常微分方程实验目的：了解ODE的基本概念和解法，并通过Matlab进行计算。

实验内容：利用Matlab求解ODE的一阶微分方程组、变系数ODE、高阶ODE等问题。

实验方法：基于Matlab的ODE工具箱，进行ODE求解。

实验结果：深入理解ODE的基本概念和解法，掌握多种ODE求解方法，熟练掌握Matlab的ODE求解工具箱的使用方法。

总结在Matlab环境下进行程序设计实验，使我对Matlab有了更深刻的认识和了解，也使我对计算机科学在实践中的应用有了更加深入的了解。

通过这些实验的学习，我能够灵活应用Matlab进行各种计算和数值分析，同时也能够深入理解相关的数学原理和算法。

这些知识和技能对我未来的学习和工作都将有着重要的帮助。

Matlab实验报告

Matlab实验报告

自动控制技术与其应用实验报告系别：班级：XX：学号：实验二典型环节与其阶跃响应（▲）一、实验目的1. 学习构成典型环节的模拟电路，了解电路参数对环节特性的影响。

2. 学习典型环节阶跃响应的测量方法，并学会由阶跃响应曲线计算典型环节的传递函数。

3. 学习用MATLAB仿真软件对实验内容中的电路进行仿真。

二、实验设备和仪器1．计算机；2. MA TLAB软件三、实验结果分析与结论1.比例环节 G1(S)=1和G2(S)=2（二选一）比例环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图比例环节特点：成比例，无失真和延迟2.惯性环节 G1(S)=1/(S+1)和G2(S)=1/(0.5S+1) （二选一）绘制：仿真结构图、单位阶跃响应波形图(需要注明必要的特殊点)惯性环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图惯性环节特点：输出量不能立即随输入量的变化而变化，存在时间上延迟，输出无振荡3.积分环节G1(S)=(1/S)和G2(S)=(1/（0.5S）)绘制：仿真结构图、单位阶跃响应波形图(需要注明必要的特殊点)积分环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图积分环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图积分环节特点：输出量反应输入量的时间积累4.微分环节G1(S)=0.5S和G2(S)=2S绘制：仿真结构图、单位阶跃响应波形图(需要注明必要的特殊点)微分环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图微分环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图微分环节特点：输出能够预示输入信号的变化趋势5.比例微分环节G1(S)=(2+S)和G2(S)=(1+2S)绘制：仿真结构图、单位阶跃响应波形图(需要注明必要的特殊点)比例微分环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图比例微分环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图比例微分环节特点：调节与时，偏差小，当输出稳定时的幅值与比例环节的比例系数成正比6.比例积分环节G1（S）=(1+1/S)和G2（S）=2（1+1/2S）绘制：仿真结构图、单位阶跃响应波形图(需要注明必要的特殊点)比例积分环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图比例积分环节仿真仿真结构图单位阶跃响应波形图比例积分环节特点：应速度变快，其输出与积分时间常数有关四、实验心得与体会通过实验可以更加形象生动、清晰、一目了然，让我们更容易掌握各个环节的特点，同时掌握了MATLAB 的一些基本绘图仿真知识。