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第四章MATLAB介绍

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Matlab学习教程 第四章(4)上机练习

Matlab学习教程 第四章(4)上机练习

第4章图形处理功能1 内容简介基本内容主要包括：（1）二维图形（2）三维图形（3）图形处理的基本技术2 达到的目标（1）掌握二维图形的绘制。

（2）掌握三维图形的绘制。

（3）掌握图形处理的基本技术3 具体内容３．1 二维图形３．1．1 基本绘图命令（1）当plot函数仅有一个输入变量例4-1y=[5 2 3 8 5]; %y 行矩阵plot(y) %一条线例4-2y=[5 2 3 8 5;2 4 3 1 5;1 1 1 1 1]; %y 矩阵plot(y) %5条线,等于矩阵的列数（2）当plot函数有两个输人变量例4-3x=0:0.01*pi:pi;y=sin(x).*cos(x);plot(x,y)例4-3x=0:0.01*pi:pi;y=[sin(x);cos(x); sin(x).*cos(x)];plot(x,y)例4-4x1=0:0.01*pi:pi;x2=pi:0.01*pi:2*pi;x=[x1' x2'];y=[sin(x1') cos(x2')];plot(x,y)例4-5x1=1:5;x2=6:10;y1=x1;y2=2*x2;plot([x1;x2],[y1;y2])%plot([x1' x2'],[y1' y2'])（3）当plot函数有三个输入变量时MATLAB语言中提供的对曲线的线型、颜色以及标识的控制符如表4．l所示。

例4-6 绘制带有显示属性设置的二维图形。

x=0.5*pi: 0.1*pi:2*pi;y=sin(x);z=cos(x);plot (x, y, '--ko', x, z, '-. r*')３．1．2 特殊的二维图形函数（1）特殊坐标系的二维图形函数（ａ）对数坐标例4-7 绘制X坐标为对数坐标的二维图形。

x=0.5*pi: 0.1*pi:2*pi;y=sin(x);semilogx (x, y, '-ro')（ｂ）极坐标例4-8绘制极坐标下的二维图形。

第4章 MATLAB图像显示讲解

第4章 MATLAB图像显示讲解

第四章图像显示M a t l a b进行图像处理的步骤如下：↓↓↓↓【目录】一、读图像和图像信息 (2)1、读取图像 (2)2、读取图像信息 (4)二、图像显示 (6)1、i m s h o w(I,n) (6)2、i m s h o w(I,[l o w,h i g h]) (7)3、i m s h o w(B W) (8)4、i m s h o w(X,M A P) (12)5、i m s h o w(R G B) (13)6、显示多帧图像序列 (14)7、i m s h o w f i l e n a m e (17)8、s u b i m a g e (17)三、保存图像 (18)1、i m w r i t e函数 (18)四、图像数据格式转换 (19)07-11、索引图像 (19)2、灰度图像 (19)3、真彩色图像 (20)4、二值图像 (20)一、读图像和图像信息1、读取图像函数i m r e a d可以从任何M a t l a b支持的图像文件格式中，以任意位深度读取一幅图像。

格式为：[X,M A P]=i m r e a d('F I L E N A M E.F M T')，其中：F I L E N A M E－为需要读入的图像文件名称，F M T－为图像格式。

【例】图像读取演示[X1,M A P1]=i m r e a d('演示图像－1位黑白.t i f');[X2,M A P2]=i m r e a d('演示图像－8位灰度.t i f');[X3,M A P3]=i m r e a d('演示图像－256色.t i f');[X4,M A P4]=i m r e a d('演示图像－16位灰度.t i f');[X5,M A P5]=i m r e a d('演示图像－24位色.t i f');[X6,M A P6]=i m r e a d('演示图像－48位色.t i f');07-207-3w h o sN a m e S i z e B y t e s C l a s sM A P10x00d o u b l e a r r a yM A P20x00d o u b l e a r r a yM A P3256x36144d o u b l e a r r a yM A P40x00d o u b l e a r r a yM A P50x00d o u b l e a r r a yM A P60x00d o u b l e a r r a yX1427x427182329l o g i c a l a r r a yX2427x427182329u i n t8a r r a yX3427x427182329u i n t8a r r a yX4427x427364658u i n t16a r r a yX5427x427x3546987u i n t8a r r a yX6427x427x31093974u i n t16a r r a yG r a n d t o t a l i s1824058e l e m e n t s u s i n g2558750b y t e s2、读取图像信息可以通过调用i m f i n f o函数获得与图像文件有关的信息，格式如下：I N F O=i m f i n f o('F I L E N A M E.F M T')其中：返回的I N F O是M a t l a b的一个结构体。

MATLAB基础知识及常用功能介绍

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。

matlab第四章课件

matlab第四章课件


4.1.1 M文件的分类
M文件是由若干 Matlab 命令组合在一起构成的，它可 以完成某些操作，也可以实现某种算法
事实上，Matlab 提供的内部函数以及各种工具箱，都是利用 Matlab 语言编写的 M文件 用户也可以结合自己的工作需要，开发自己的程序或工具箱
M文件根据调用方式的不同可以分为两类： Script file：命令文件/脚本文件 Function file：函数文件
例2 输入x，y的值，并将它们的值互换后输出（swap.m）。 x=input('Input x please.'); y=input('Input y please.'); z=x; x=y; y=z; disp(x); disp(y); 例3 求一元二次方程ax2 +bx+c=0的根(root.m)。 a=input('a=?'); b=input('b=?'); c=input('c=?'); d=b*b-4*a*c; x=[(-b+sqrt(d))/(2*a),(-b-sqrt(d))/(2*a)]; disp(['x1=',num2str(x(1)),',x2=',num2str(x(2))]);
例如：
s=0; a=[12 13 14;15 16 17;18 19 20;21 22 23] for k=a s=s+k; end disp(s); 该程序的功能是求矩阵各行元素之和，执行结果是： 39 48 57 66
while语句
while expr （条件） statement（循环体语句） end 若expr成立，则执行循环体的内容，执行后 再判断条件是否为真，如果不成立则跳出循环体。
MATLAB基础知识及使用方法

MATLAB基础知识及使用方法

MATLAB基础知识及使用方法第一章：MATLAB简介与环境介绍1.1 MATLAB概述MATLAB是一种高级编程语言和数值计算环境，广泛应用于科学计算、工程设计、数据分析和算法开发等领域。

它提供了强大的数值计算工具和图形绘制功能，并有丰富的库函数和工具箱可供使用。

1.2 MATLAB环境介绍MATLAB的主要界面包括命令窗口、编辑器、工作区和命令历史等。

命令窗口用于交互式执行命令和脚本，编辑器用于编写和编辑脚本文件，工作区用于显示和管理变量，命令历史用于查看和管理执行过的命令。

第二章：MATLAB基本语法2.1 变量和数据类型在MATLAB中，变量可以通过简单的赋值来创建，并且不需要事先声明变量类型。

常见的数据类型包括数值类型（整数、浮点数）、字符类型和逻辑类型（布尔型）等。

MATLAB还提供了复数类型和矩阵类型，具有丰富的数值计算功能。

2.2 运算符和表达式MATLAB支持常见的数学运算符，如加减乘除、取余和乘方等。

此外，还提供了矩阵运算符和逻辑运算符，方便处理矩阵和逻辑表达式。

表达式可以由变量、常数和运算符组合而成，并且支持函数调用。

2.3 控制流程MATLAB提供了条件语句（if-else）、循环语句（for、while）和函数等控制流程结构，以实现不同的程序逻辑。

条件语句根据条件的真假执行不同的代码块，循环语句重复执行一段代码块，函数封装了一段可重复使用的代码。

第三章：MATLAB图形绘制3.1 二维图形绘制MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，以绘制各种二维图形，如线图、散点图、柱状图和饼图等。

用户可以自定义图形样式、坐标轴刻度、图例和注释等，以满足不同的数据可视化需求。

3.2 三维图形绘制除了二维图形外，MATLAB还支持绘制三维图形，如曲面图和体积图等。

通过调整视角、设置颜色映射和光照效果，用户可以更直观地表达三维数据的特征和分布情况。

3.3 动态图形绘制MATLAB中的图形绘制功能不仅限于静态图形，还可用于生成动态图形。

Matlab学习指导第四章 数值计算

Matlab学习指导第四章 数值计算


2x1-x2-x3=4
3x1+4x2-2x3=11 3x1-2x2+4x3=11
A=[ 2,-1,-1 ; 3,4,-2; 3,-2,4 ]; b=[4; 11; 11]; det(A), rank(A), rank([A,b]) x=A\b
方程组的解的三种情况:
对于方程Ax=b, A为Am×n矩阵,有三种情况: 当m=n时,此方程成为"恰定"方程,求解精确解 当m>n时,此方程成为“超定”方程,寻求最小二乘解 (直线拟
合)
1) 恰定方程组的解
当m<n时,此方程成为"欠定"方程,寻求基本解 matlab定义的除运算可以很方便地解上述三种方程 x = 方程组Ax=b (A非奇异)，解为x=A\b 例4.2.1-2 求下列方程组的解 3.00 1.00 1.00
通俗地讲, 拟合就是由已知点得到一条曲线, 使该曲线 最能反映点所代表的规律.比如做欧姆定理的实验的时 候,由于实验中存在误差,最后拟合得到的曲线是一条 直线,而且肯定只有部分点落在拟合的直线上,但此时 该直线和测试点的方差最小.由拟合直线的斜率就可以 知道电阻的阻值.拟合是探测事物变化规律的办法. 插值就是根据函数上某些已知点(或实验数据),按一定 规律(插值方法)寻求未知的点,比如已知一个常用对数 y=log(x)表,是按照x=0.1:0.1:10制表的,如果按已知数 据求y=log(2.897)就可以用插值得到.表制得越密,插值 越准确．
16
对于方程组Ax=b, 采用x=A\b计算，如果方程组为yC=d, 要使用右除，即指令为y=d/C
Ax=bx'A'=b'yC=d x=A\bx'=b'/A'y=d/C 例4.2.1-1 解下列方程组 2x1+2x2+3x3=3
Matlab教学第四章 MATLAB符号运算(Symbolic)

Matlab教学第四章 MATLAB符号运算(Symbolic)


>> y=dsolve('Dy+2*x*y=x*exp(-x^2)','x') >> syms x; diff(y)+2*x*y - x*exp(-x^2)
f2=2*(u+2)
ans=14 ans=2*((a+2)+2) f3=2*x+2*y ans=6
符号矩阵
使用 sym 函数直接生成 >> A=sym('[1+x, sin(x); 5, exp(x)]') 将数值矩阵转化成符号矩阵 >> B=[2/3, sqrt(2); 5.2, log(3)]; >> C=sym(B) 符号矩阵中元素的引用和修改 >> A=sym('[1+x, sin(x); 5, exp(x)]'); >> A(1,2) % 引用 >> A(2,2)=sym('cos(x)') % 重新赋值
符号对象的基本运算
基本函数
三角函数与反三角函数、指数函数、对数函数等
sin、cos、tan、cot、sec、csc、… asin、acos、atan、acot、asec、 acsc、…
exp、log、log2、log10、sqrt abs、conj、real、imag
rank、det、inv、eig、lu、qr、svd
How 中记录的为简化过程中使用的方法。
f
2*cos(x)^2sin(x)^2
(x+1)*x*(x-1)
R
HOW
3*cos(x)^2-1 simplify
x^3-x combine(tri g)
MATLAB数学实验 第四章 函数和方程

MATLAB数学实验 第四章 函数和方程

• 假设已知经验公式y=f(c,x)(c为参数, x为自变量), 要求根据 一批有误差的数据(xi,yi), i=0,1,…,n, 确定参数c.这样的问 题称为数据拟合。 • 最小二乘法就是求c使得均方误差最小化 Q(c)=
2 ( y f ( c , x )) i i i 0 n
• 当f关于c是线性函数,问题转化为一个线性方程组求解。 • 如果f关于c是非线性函数，问题转化为函数极值问题
3387/1943*x^2-7637646031980105/4503599627370496*x+4886217849135065/4503599627370496
• >> vpa(fun,5) ans = 1.7432*x^2-1.6959*x+1.0850
• >> xi=-0.2:0.01:0.3; • >> yi=polyval(p,xi); • >> plot(x,y,‘ro’,xi,yi)%拟合效果作图
c= lsqnonlin (Fun,c0) non-linear least squares problems.
使用迭代法搜索最优参数c. 其中Fun是以参数c(可 以是向量)为自变量的函数,表示误差向量yf(c,x)(x, y为数据)，c0为参数c的近似初值(与c同 维向量),具体使请看帮助文件。
c=lsqcurvefit(Fun2,c0, x, y) 从外部输入数据， 这里Fun2为两变量c和x的函数 f(c, x)

的调用格式
x= -3 y= -2.7183
• (3) • >> fun3=inline('100*(v(2)-v(1)^2)^2+(1-v(1))^2','v') fun3 = Inline function: fun3(v) = 100*(v(2)-v(1)^2)^2+(1-v(1))^2 • >> [v,fv]=fminsearch(fun3,[1 1]) v= 1 1 fv = 0
第四章___matlab_绘图

第四章___matlab_绘图


例，绘制阶梯曲线 x=0:pi/20:2*pi;y=sin(x);stairs(x,y)
1
0 .8
0 .6
0 .4
0 .2
0
-0 .2
-0 .4
-0 .6
-0 .8
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
例：阶梯绘图
h2=[1 1;1 -1];h4=[h2 h2;h2 -h2]; h8=[h4 h4;h4 -h4];t=1:8; subplot(8,1,1);stairs(t,h8(1,:));axis('off') subplot(8,1,2);stairs(t,h8(2,:));axis('off') subplot(8,1,3);stairs(t,h8(3,:));axis('off') subplot(8,1,4);stairs(t,h8(4,:));axis('off') subplot(8,1,5);stairs(t,h8(5,:));axis('off') subplot(8,1,6);stairs(t,h8(6,:));axis('off') subplot(8,1,7);stairs(t,h8(7,:));axis('off') subplot(8,1,8);stairs(t,h8(8,:));axis('off')
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4
y
y1 y2
例 3：y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5); y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos(t+0.5); plot(t,[y',y1',y2',y3',y4',y5'])
Matlab北航教程第四章

Matlab北航教程第四章

[B,A]=butter(n,w0)：滤波器设计 y=filter(B,A,x)：对信号x进行滤波
4.6_3
CH4.7 系统分析 S_ss=ss(A,B,C,D)：利用状态方程创建LTI S_zpk=zpk(Z,P,K) ：利用零极点增益创建LTI S_tf=tf(num,den) ：利用传递函数创建LTI [A,B,C,D]=ssdata(S_lti) [Z,P,K]=zpkdata(S_lti) [num,den]=tfdata(S_lti)
[x,resnorm,residual,exitflag]= lsqnonlin(fun,x0)： 基于Gauss-Newton方法求解
min ( f (x) f1(x)2 f2 (x)2 fm (x)2 ) x
[x,resnorm,residual,exitflag] = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata) 非线性最小二乘曲线拟合
伪逆：B=pinv(A)
满秩分解 可利用rref指令完成
司楚尔(Schur)分解： [U R] = schur(A)
乔列斯基(Cholesky)分解：R = chol(X) R’*R=X
[R,p] = chol(X) 利用p来判断R是否为正定，p=0则X正定
线性方程组的解 一、行列式、逆、恰定方程 det(A) inv(A) x=inv(A)*b x=A\b 求解Ax=b，例4.1-1 二、最小二乘问题 对超定问题Ax=b有三种方法，4.1-2 x=inv(trans(A)A) trans(A)b x=pinv(A)*b x=A\b
CH4.2 矩阵的一些运算 加、减、乘
trace(A) rank(A)
kron(A,B) norm(A,flag) cond(A)
《Matlab教案》课件

《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。

第四章MATLAB的可视化功能

第四章MATLAB的可视化功能MATLAB是一种高级计算机语言和环境，非常适合进行科学计算和数据可视化。

它具有丰富的绘图和可视化功能，能够帮助用户更好地理解和展示数据。

MATLAB的可视化功能很强大，可以通过简单的命令和函数来创建各种类型的图表。

以下是MATLAB的一些主要可视化功能：2.散点图：散点图用于显示两个变量之间的关系，可以在二维空间中绘制离散的数据点。

MATLAB提供了多种散点图的选项，可以调整点的大小、形状和颜色。

3.条形图：条形图用于比较不同类别之间的数值大小，常用于展示离散数据。

MATLAB可以生成水平或垂直的条形图，用户可以自定义条的宽度、颜色和填充。

5.曲线图：曲线图用于显示连续数据的变化趋势，可以绘制平滑的曲线并描绘出趋势。

MATLAB可以创建简单的曲线图，还可以进行数据拟合和曲线平滑处理。

7.3D图形：MATLAB可以创建三维图形来显示数据的分布和关系，如三维线形图、散点图和曲面图。

用户可以旋转、缩放和平移图形，以查看不同角度和视角的数据。

8.动态可视化：MATLAB还支持动态可视化，可以通过对数据进行实时更新和交互来展示数据的变化。

用户可以创建动画、交互式图形和图表，并添加控件和输入。

MATLAB还提供了许多其他的可视化功能，如绘制轮廓图、热图、雷达图、网格图、直方图等。

用户可以使用MATLAB的绘图函数和工具箱，轻松地创建专业、高质量的图形和可视化效果。

除了绘图功能，MATLAB还提供了一些数据导入和处理的工具，可以轻松从文件、数据库或其他数据源中导入数据，并进行处理和清洗。

用户还可以使用MATLAB的统计函数和工具进行数据分析和可视化。

综上所述，MATLAB的可视化功能非常强大，可以帮助用户更好地理解和展示数据。

无论是进行科学研究、数据分析还是学术教学，MATLAB 的可视化功能都能提供有力的支持。

Matlab第四章详细讲解

v21 v2 = v22
v11 v21 V = v12 v22
λ 1 v11 A .v1 = λ 1 v1 = λ 1 v12
λ 2 v 21 A.v 2 = λ 2 v 2 = λ 2 v 22
A .v1
A .v 2
a11 a12 v11 v21 a11v11 + a12v12 a11v21 + a12v22 A*V = v v = a v + a v a v + a v a21 a22 12 22 21 11 22 12 21 21 22 22
2 − at
f ( t ) = (sin
t )e
−b=fzero(fun ,x0 ,option,p1,p2)
%（1）使用字符串表示被处理函数 P1=0.1;P2=0.5;
%按泛函指令要求，这里参数必须用P1,P2表示
y_C='sin(x).^2.*exp(-P1*x)-P2*abs(x)';
1、求函数的零点 （1）字符串表达式 q=quad(fun,a,b) 2、数值积分 （2）内联函数 3、解微分方程 q=quadl(fun,a,b) （3）“M函数文件”的函数句柄
[t,y]=ode45(fun ,tspan,y0)
4.3.1 求函数的零点
例：求以下函数的零点。
零点初始 猜测值
向函数fun传 递的参数
4.4 多项式和卷积
4、多项式的根
功能：计算多 项式P的根。
R=roots(P)
p1 x + p2 x
n
n −1
+ ... + pn x + p
-27 ];

MATLAB数值计算


(1)代数多项式求值
y = polyval(P,x)
若x为一数值，则求多项式在该点的值；若x为向量或矩阵，则 对向量或矩阵中的每个元素求其多项式的值。
（2）矩阵多项式求值 Y = polyvalm(P,X)
•
polyvalm函数要求x为方阵，它以方阵为自变量求多项式的值
设A为方阵，P代表多项式x3-5x2，那么polyvalm(P,A)的含义是： A*A*A-5*A*A 而polyval(P,A)的含义是： A.*A.*A-5*A.*A
[I,n]=quad(fx,1,2.5,1e-10)
(2) k = polyder(P,Q)
例：求有理分式的导数。 命令如下： P=[1]; Q=[1,0,5]; [p,q]=polyder(P,Q)
求两个多项式乘积P·Q的导函数
(3) [p,q] = polyder(P,Q)
求两个多项式除法P/Q的导函数，导函数的分子存入p，分母存入q。
8. 多项式积分
例：求定积分。 (1) 建立被积函数文件fesin.m。
function f=fesin(x) f=exp(-0.5*x).*sin(x+pi/6); (2) 调用数值积分函数quad求定积分。 [S,n]=quad('fesin',0,3*pi) S=
0.9008 n= 77
(2) 牛顿－柯特斯法
➢ method 用 于 指 定 插 值 的 方 法 ： ‘ l i n e a r ’ 、 ‘nearest’、‘cubic’、‘spline’
➢ X1,Y1的取值范围不能超出X,Y的给定范围，否则，会 给出“NaN”错误。
运行结果如下图所示。
代数方程
线性方程

MATLAB第四章(刘卫国编)


25
例4.9 求定积分。 以梯形法为例，程序如下： a=0;b=3*pi; n=1000; h=(b-a)/n; x=a; s=0; f0=exp(-0.5*x)*sin(x+pi/6); for i=1:n x=x+h; f1=exp(-0.5*x)*sin(x+pi/6); s=s+(f0+f1)*h/2; f0=f1; end s

例4.13 求[100，200]之间第一个能被21整除 的整数。 程序如下： for n=100:200 if rem(n,21)~=0 continue end break end n
2
例4.1 建立一个命令文件将变量a,b的值互换，然后 运行该命令文件。 程序1： 首先建立命令文件并以文件名exch.m存盘： clear; a=1:10; b=[11,12,13,14;15,16,17,18]; c=a;a=b;b=c; a b 然后在MATLAB的命令窗口中输入exch，将会执行 该命令文件。
16
当表达式的值等于表达式1的值时，执行 语句组1， 当表达式的值等于表达式2的值时，执行 语句组2，…， 当表达式的值等于表达式m的值时，执 行语句组m， 当表达式的值不等于case所列的表达式 的值时，执行语句组n。 当任意一个分支的语句执行完后，直接 执行switch语句的下一句。
17
例4.5 某商场对顾客所购买的商品实行打折 销售，标准如下(商品价格用price来表示)： price<200 没有折扣 200≤price<500 3%折扣 500≤price<1000 5%折扣 1000≤price<2500 8%折扣 2500≤price<5000 10%折扣 5000≤price 14%折扣 输入所售商品的价格，求其实际销售价格。

第四章Matlab语言数据结构1


例3：将二进制按每3位转为十进制数 clc,clear
Xfram=[0 1 1 1 1 1]; Xfram_re=reshape(Xfram,3,2);
%每3位转为十进制数
NumTrans=zeros(1,2);%放转换后的十进制数
for i=1:2
NumTrans(i)=bin2dec(num2str(Xfram_re(:,i)'));
Thank you for your cooperation
4.1.2 结构和单元阵列
在工程和管理系统中，常常需要分层次地 把一些有一定联系但不同类型、不同规模 的数据组织起来成为一个变量。 如：要为一个班的学生建立一套student管 理档案，记录每个学生的三个项目：姓名 （字符串）、出生日期（字符串）、四门 课（高数，英语，马列，体育）的成绩 （数组）。
单元型:cell
结构型:struct Jave类 函数句柄型
§4.1 Matlab语言的数据结构
MATLAB的数据类型
array char numeric double sparse cell struct user- object -
storage
各种数据类型的层次关系
常用基本数据类型 double(双精度数值） char(字符） storage（存储型）：只用于内存的有效存储 sparse（稀疏数据)：专门用于处理稀疏矩阵 cell（单元数组)：
结构阵列的数据索引举例
clc,clear ='John'; student.birthday='1985.06.15'; student.score=[85,85,87,97]; student(2).name=' Alice '; student(2).birthday=' 1986.01.20 '; student(2).score=[77,71,75,76]; ans = 85 85 ans = 77 71 87 97 75 76

第四章 MATLAB程序设计


第二节 选择结构
2.1 if 语句
在MATLAB中，if 语句有三种格式
1、单分支if 语句
语句格式为： if 条件 语句组 end 当逻辑表达式的值为真时，执行该结 构中的执行语句，执行完之后继续向 下进行；若为假，则跳过结构中的内 容，向下执行。
实例分析
例4.4 当x是整数矩阵时，输出x的值。
程序3：
x=input('输入x='); y=cos(x+1)+sqrt(x*x+1);
u=cos(x+1);
v= sqrt(x*x+1); y=u+v end if x~=10
if x~=10
y=x*sqrt(x+sqrt(x));
end
y
y=x*sqrt(x+sqrt(x))
end
第二节 选择结构
if 条件1 语句组1 elseif 条件2 语句组2 …… elseif 条件m 语句组m else if-elseif的执行方式为：如果逻辑表达式1 的值为真，则执行语句1；如果为假，则判 语句组m+1 断逻辑表达式2，如果为真，则执行语句2， end 否则向下执行。
3、多分支if语句
实例分析
y
实例分析
例4.11 求
ye
0.5 x
sin( x

6
)
定积分。
a=0;b=3*pi;n=1000; h=(b-a)/n; x=a:h:b; f=exp(-0.5*x).*sin(x+pi/6);
for i=1:n
s(i)= (f(i)+f(i+1))*h/2; end s=sum(s)
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EESC
4.1 Power Electronic Device
The GTO model is simulated as a resistor Ron, an inductor Lon, and a DC voltage source representing the forward voltage Vf, connected in series with a switch. The switch is controlled by a logical signal depending on the voltage Vak, the current Iak, and the gate signal g.
EESC
4.1 Power Electronic Device

Expample for Thyristor
Single-Phase Halfwave Rectifier
EESC
4.1 Power Electronic Device

Simulation Parameters Parameters of Thyristor： Ron=0.001Ω, Lon=0H, Vf=0.8V, Rs=20Ω, Cs=4e-6F RL Load： R=1Ω, L=0.01H
EESC
4.1 Power Electronic Device

Parameter Configuration
Resistance Ron： 内阻 Inductance Lon ：内感 Forward voltage Vf: 正向管压降 Latching Current I1: 闭锁电流 Turn-off Time Tq: 关断时间 Initial current Ic：初始电流 Snubber resistance Rs：缓冲电阻 Snubber capacitance Cs：缓冲电容
EESC
4.1 Power Electronic Device

Expample for Diode
Single-Phase Halfwave Rectifier
EESC
4.1 Power Electronic Device

Simulation Parameters Parameters of Thyristor： Ron=0.001Ω, Lon=0H, Vf=0.8V, Rs=20Ω, Cs=4e-6F RL Load： R=1Ω, L=0.001H
EESC
4.1 Power Electronic Device

Parameter Configuration
Resistance Ron： 内阻 Inductance Lon ：内感 Forward voltage Vf: 正向管压降 Current 10% fall time: 电流下降时间 Current tail time: 电流拖尾时间 Initial current Ic：初始电流 Snubber resistance Rs：缓冲电阻 Snubber capacitance Cs：缓冲电容
Slope=1/RON Off State Vf On state Vak
EESC
Characteristic Curve
4.1 Power Electronic Device

Diode Model in Simulink
The Diode block has one input port (a: anode) and two output ports (k:cathode, m: measurement). It also contains a series Rs-Cs snubber circuit that can be connected in parallel with the diode device .
Iak If g>0, Off to On If g<0, On to Off Vf Vak
EESC
Off State
Characteristic Curve
4.1 Power Electronic Device
Turn off Characteristic of GTO
The current decrease is approximated by two segments. When the gate signal becomes 0, the current Iak first decreases from the value Imax (value of Iak when the GTO thyristor starts to open) to Imax/10, during the fall time (Tf), and then from Imax/10 to 0 during the tail time (Tt). The GTO thyristor turns off when the current Iak becomes 0. The latching and holding currents are not considered.

Simulation Results
EESC
4.1 Power Electronic Device
4.1.3 GTO（Gate Turn off Thyristor, 可关断晶闸管）
The gate turn off (GTO) thyristor is a semiconductor device that can be turned on and off via a gate signal. Like a conventional thyristor, the GTO thyristor can be turned on by a positive gate signal (g > 0). However, unlike the thyristor, which can be turned off only at a zero crossing of current, the GTO can be turned off at any time by the application of a gate signal equal to 0.
EESC
4.1 Power Electronic Device

Simulation Results
EESC
4.1 Power Electronic Device

Load Parallel Connected with a antiparallel FlyWheel Diode
EESC
4.1 Power Electronic Device
EESC
4.1 Power Electronic Device
ห้องสมุดไป่ตู้
Parameter Configuration
Resistance Ron： 内阻 Inductance Lon ：内感 Forward voltage Vf: 正向管压降 Initial current Ic：初始电流 Snubber resistance Rs：缓冲电阻 Snubber capacitance Cs：缓冲电容
电气工程仿真与计算
Electrical Engineering Simulation and Computation
电气工程与自动化学院
Chapter 4 电力电子应用技术 Power Electronics Application
EESC
4.1 Power Electronic Device
4.1.1 Diode（二极管） The diode is a semiconductor device that is controlled by its own voltage Vak and current Iak. When a diode is forward biased (Vak > 0), it starts to conduct with a small forward voltage Vf across it. It turns off when the current flow into the device becomes 0. When the diode is reverse biased (Vak < 0), it stays in the off Iak state.
EESC
4.1 Power Electronic Device

GTO Model in Simulink
The GTO block has two input ports (a: anode, g: gate) and two output ports (k:cathode, m: measurement). It also contains a series Rs-Cs snubber circuit that can be connected in parallel with the diode device .
EESC
4.1 Power Electronic Device
The thyristor model is simulated as a resistor Ron, an inductor Lon, and a DC voltage source representing the forward voltage Vf, connected in series with a switch. The switch is controlled by a logical signal depending on the voltage Vak, the current Iak, and the gate signal g.