matlab实验报告

目录一、基础题 (2)二、绘图题 (3)三、句柄图形和图形用户界面制作 (9)四、Simulink仿真题 (13)五、专题实验总结 (17)六、参考文献 (17)一．基础题实验目的：1、掌握数组的创建和寻访；2、掌握MA TLAB 数组的运算；3、熟悉MA TLAB 关系操作和逻辑操作；4、掌握函数的调用。

实验要求：1、熟练掌握数组运算；2、熟悉MA TLAB 的各种数据类型及函数调用；3、初步了解M 文件及其编写、调试与运行。

实验内容：某公司投资2000万元建成一条生产线。

投产后，在时刻t 的追加成本和追加收益分别为G(t)= (百万元/年), H(t)= (百万元/年)。

试确定该生产线在合适何时停产可获最大利润？最大利润是多少？解：构造函数f(t)=H(t)-G(t)=13-t-3t 2/3=0 ;令t 1/3=x,则f(t)=-t 3-3t 2+13 可得矩阵P=[-1,-3,0,13]求最佳生产时间的源程序如下：p=[-1,-3,0,13]; x=roots(p); t=x.^3运行结果如下： t =3.6768 +21.4316i 3.6768 -21.4316i4.6465考虑到实际情况，显然两个虚数根应该舍掉。

所以将t=4.6425带入，求积分。

代码：t=4.6465; x=0:0.01:t;y=13-x-3*x.^(2/3); trapz(x,y)运行结果： ans =26.32083/225tt ++3/218t-结论：比较以上三组数据，可知最佳生产时间t=4.6465年，可获得的最大收益为 26.3208（百万元/年）。

减去20（百万元）投资，可得最终利润为6.3208（百万元）。

二．作图题实验目的：1、进一步熟悉M 文件调试过程；2、熟练掌握MA TLAB 二维、三维图形的绘制；3、掌握图形的修饰； 实验要求：1、进一步熟悉和掌握MA TLAB 的编程及调试；2、掌握二维、三维图形的绘制；3、掌握图形交互指令的使用；实验内容：1、二维绘图： （1）函数)sin(2x ey x-=,求：a. 绘制[0 ,8]区间内的图形，加注x,y 轴及图形名称；b. 最大值和最小值；c. 零值；求解：a、命令：ezplot('2*exp(-x)*sin(x)',[0,8]) %绘图title(f) , xlabel('x') ,ylabel('y') %加轴名及图名图像:b、先求最小值：从图像上可以看出，在[3,4]之间有最小值，所以命令：[xmin,fmin]=fminbnd(f,3,4)Hold onPlot(xmin,fmin)运行结果：xmin =3.9270 fmin =-0.0279增加一句标注： text(xmin,fmin,'(3.9270,-0.0279)')求最小值求最大值分析：要求最大值，即为求y=-f(x)的最小值，从图像上可以看出，在[0,2]之间有最大值命令：f=inline('-2*exp(-x)*sin(x)') ezplot(f,[0,8][xmin,fmin]=fminbnd(f,0,2) hold onplot(xmin,fmin,'*') Hold onPlot(xmin,fmin)运行结果： xmin = 0.7854 fmin = -0.6448增加标注：text(xmin,fmin,'(0.7854,-0.6448)')（如上图）综上可知：fmax= 0.6448 fmin= -0.0279c 、为了便于观察，首先增加一条直线y=0 命令：hold onezplot('0',[0,8])图像：0123456780.10.20.30.40.50.60.7x2 exp(-x) sin(x)由图像可以看出，在x=0,x=3,x=6附近有零点，所以命令及运行结果如下：fzero(f,0) %求在x=0附近的零点 ans = 0fzero(f,3) %求在x=3附近的零点 ans =3.1416fzero(f,6) %求在x=6附近的零点 ans =6.2832所以零点有三个分别为：x 1=0 x 2=3.1416 x 3=6.2832（2）在同一个画面上建立几个坐标系, 用subplot(m,n,p)命令；把一个画面分成m×n 个图形区域, p 代表当前的区域号，在每个区域中分别画一个图（函数为：;cos sin 2;cos ;sin x x u x z x y ===xxv cos sin =）； 命令：>> subplot(2,2,1)>> ezplot('sin(x)',[-2*pi,2*pi]) >> subplot(2,2,2)>> ezplot('cos(x)',[-2*pi,2*pi]) >> subplot(2,2,3)>> ezplot('2*sin(x)*cos(x)',[-2*pi,2*pi]) >> subplot(2,2,4)>> ezplot('sin(x)/cos(x)',[-2*pi,2*pi])图像：2、三维绘图：（1）绘制[-8 8]区间内函数2222)sin(),(yx y x y x f ++=的三维网格曲面图，给该图加上标题；（2）绘制[-8 8]区间内单叶双曲面 125169222=-+z y x 的三维网格曲面图，给该图加上标题；(3) 求函数 f(x,y) = 3x 2+10y 2+3xy-3x +2y 在原点附近的一个极小值点和极小值；作函数 f(x,y)在|x|<2, |y|<1内的图；解：（1）命令：ezsurf('sin(sqrt(x^2+y^2))/sqrt(x^2+y^2)',[-8,8])title('f=sin(sqrt(x^2+y^2))/sqrt(x^2+y^2)')图像：（2）命令：xa=-8:0.2:8; ya=xa;[x,y]=meshgrid(xa,ya); a=3;b=4;c=5;z1=sqrt(c.^2*(x.^2/(a.^2)+y.^2/(b.^2)-1)); z2=-sqrt(c.^2*(x.^2/(a.^2)+y.^2/(b.^2)-1)); surf(x,y,real(z1)) hold on ;surf(x,y,real(z2)) shading interp图像：(3)求极值点命令：>> f=inline('3*x(1)^2+10*x(2)^2+3*x(1)*x(2)-3*x(1)+2*x(2)')f =Inline function:f(x) = 3*x(1)^2+10*x(2)^2+3*x(1)*x(2)-3*x(1)+2*x(2)>> [x,fval]=fminsearch(f,[0,0])运行结果：x = 0.5946 -0.1892fval = -1.0811所以原点附近的极小值点为（0.5946，-0.1892），极小值为：-1.0811 绘图命令：>> x=-2:0.1:2;>> y=-1:0.1:1;>> [xx,yy]=meshgrid(x,y);>> zz=3.*xx.^2+10.*yy.^2+3.*xx.*yy-3.*xx+2.*yy>> surf(xx,yy,zz)图像：三、句柄图形和图形用户界面制作实验目的：1、熟悉句柄图形体系的对象树结构；2、熟练掌握句柄图形体系的对象属性的创建、设置、查询；3、熟练掌握句柄的获取；4、熟练掌握图形用户界面（GUI）的制作；实验要求：1、会获取和显示图形对象的句柄；2、会设置菜单和子菜单；3、会设置用户控件；实验内容：利用底层绘图指令绘制一条余弦曲线。

201006113 11002 Matlab上机实验报告
◆实验一: Smulink动态仿真集成环境
➢ 1.目的要求
➢熟悉simulink环境, 掌握simulink的仿真方法。

➢ 2.掌握要点
➢熟悉simulink环境, 掌握simulink的仿真方法。

➢ 3.实验内容
➢熟悉simulink环境；
➢熟悉基本的模块库以及功能模块
➢搭建简单的电路进行仿真；
➢对分析参数对结果的影响；
1.建立如图所示的仿真系统.
完成过程:
********* ***** 结果如下:
◆ 2.建立如图所示的仿真系统.
◆将红色区域部分创建并封装装成子系统
完成过程:
没有设置子系统时:
没有设置子系统时的结果如下:
以下开始设置子系统并封装: 修改变量后:
最终如下图所示:
开始封装设置过程: 设置子系统各个参数
设置完成后如下图所示:
双击设置好的封装并分别输入与变量对应的参数如下:
运行结果如下:。

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。

1. 利用符号极限判定函数的连续性。

微积分是数学分析中的一个重要内容，是高等数学建立的基础和整个微分方程体系的基础内容。

Matlab 能够通过符号函数的计算实现微积分运算，如极限、微分、积分、级数等。

极限是当变量无限接近特定值时函数的值，例如，一元函数f(x)的导数f ’(x)的定义为下面的极限：f ’(x)=hx f h x f h )()(0lim -+→ Matlab 符号工具箱利用函数limit 计算符号的极限，其调用格式如下： ● l imit(expr, x , a):求x 趋近于a 的极限，但是当左、右极限不想同时，极限不存在。

● l imit(expr , a): 用 findsym(expr)作为独立变量。

● l imit(expr): 对x 求右趋于a=0的极限。

● l imit(expr, x , a , ‘left ’): 对x 求左趋于a 的极限。

● l imit(expr, x , a , ‘right ’): 对x 求左趋于a 的极限。

函数limit 要求第一个输入变量为符号函数，limit 不支持符号函数的句柄，但是对符号函数句柄f ， 可以将f(x)作为输入变量。

例如：讨论函数f(x)= ｛0x x,0x ,2x 1)(cosx =≠= 的连续性。

求解过程：当x<0, x>0时，f(x)为初等函数，其连续性是显然的，只要考虑在x=0处的连续性。

根据需要，首先创建符号函数的M 文件，其源代码为：保存M 文件，名为ex0.m 。

调用limit 函数判定函数的连续性，代码为由结果可以看出，0lim →x f(x)=+→0lim x f(x)=-→0lim x f(x)=- 1/2 =0=f(0), 所以，在x=0时函数是不连续的。

2.在实际应用中，常常提出这样一种需求：把同一自变量的两个不用量纲、不同数量级的函数量的变化绘制在同一张图上。

例如希望在同一张图上表现出温度、湿度随时间的变化；人口数量、GDP 的变化曲线等。

综合实验报告Matlab综合实验报告：Matlab引言：Matlab是一种强大的数学计算软件，广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。

本文将通过综合实验报告的形式，探讨Matlab在数据处理、图像处理和模拟仿真等方面的应用。

一、数据处理1.1 数据读取与处理在Matlab中，可以通过readtable函数读取各种格式的数据文件，如Excel表格、CSV文件等。

读取数据后，可以使用各种函数对数据进行处理，如排序、筛选、统计等。

此外，Matlab还提供了强大的绘图功能，可以直观地展示数据的分布和趋势。

1.2 数据拟合与回归分析Matlab提供了多种拟合和回归分析的函数，如polyfit、lsqcurvefit等。

通过这些函数，可以根据给定的数据点，拟合出最佳的曲线或曲面，从而预测未知数据的值。

这对于数据预测和趋势分析非常有用。

二、图像处理2.1 图像读取与显示Matlab支持多种图像格式的读取和显示，如JPEG、PNG、BMP等。

可以使用imread函数读取图像文件，并使用imshow函数显示图像。

同时，Matlab还提供了丰富的图像处理函数，如灰度化、二值化、平滑滤波等，可以对图像进行各种处理操作。

2.2 图像增强与特征提取通过Matlab的图像增强函数，如对比度调整、直方图均衡化等，可以改善图像的质量和清晰度。

此外，Matlab还提供了多种特征提取函数，如边缘检测、角点检测等，可以提取图像中的重要特征，用于目标识别和分析。

三、模拟仿真3.1 数学建模与仿真Matlab是一种优秀的数学建模工具，可以通过编写脚本文件，实现各种数学模型的建立和仿真。

例如，可以利用Matlab解决微分方程、优化问题等。

此外，Matlab还支持符号计算，可以进行符号运算和代数求解，方便进行复杂数学推导。

3.2 电路仿真与系统建模对于电子工程师来说，Matlab是一种不可或缺的工具。

Matlab提供了Simulink 工具箱，可以进行电路仿真和系统建模。

数值分析matlab实验报告《数值分析MATLAB实验报告》摘要：本实验报告基于MATLAB软件进行了数值分析实验，通过对不同数学问题的数值计算和分析，验证了数值分析方法的有效性和准确性。

实验结果表明，MATLAB在数值分析领域具有较高的应用价值和实用性。

一、引言数值分析是一门研究利用计算机进行数值计算和分析的学科，其应用范围涵盖了数学、物理、工程等多个领域。

MATLAB是一种常用的数值计算软件，具有强大的数值分析功能，能够进行高效、准确的数值计算和分析，因此在科学研究和工程实践中得到了广泛的应用。

二、实验目的本实验旨在通过MATLAB软件对数值分析方法进行实验验证，探究其在不同数学问题上的应用效果和准确性，为数值分析方法的实际应用提供参考和指导。

三、实验内容1. 利用MATLAB进行方程求解实验在该实验中，利用MATLAB对给定的方程进行求解，比较数值解和解析解的差异，验证数值解的准确性和可靠性。

2. 利用MATLAB进行数值积分实验通过MATLAB对给定函数进行数值积分，比较数值积分结果和解析积分结果，验证数值积分的精度和稳定性。

3. 利用MATLAB进行常微分方程数值解实验通过MATLAB对给定的常微分方程进行数值解，比较数值解和解析解的差异，验证数值解的准确性和可靠性。

四、实验结果与分析通过对以上实验内容的实际操作和分析，得出以下结论：1. 在方程求解实验中，MATLAB给出的数值解与解析解基本吻合，验证了MATLAB在方程求解方面的高准确性和可靠性。

2. 在数值积分实验中，MATLAB给出的数值积分结果与解析积分结果基本吻合，验证了MATLAB在数值积分方面的高精度和稳定性。

3. 在常微分方程数值解实验中，MATLAB给出的数值解与解析解基本吻合，验证了MATLAB在常微分方程数值解方面的高准确性和可靠性。

五、结论与展望本实验通过MATLAB软件对数值分析方法进行了实验验证，得出了数值分析方法在不同数学问题上的高准确性和可靠性。

Matlab 数学实验报告一、实验目的通过以下四组实验,熟悉MATLAB的编程技巧,学会运用MATLAB的一些主要功能、命令，通过建立数学模型解决理论或实际问题。

了解诸如分岔、混沌等概念、学会建立Malthu模型和Logistic 模型、懂得最小二乘法、线性规划等基本思想。

二、实验内容2.1实验题目一2.1.1实验问题Feigenbaum曾对超越函数y=λsin(πｘ)（λ为非负实数）进行了分岔与混沌的研究，试进行迭代格式x k+1=λsin(πx k),做出相应的Feigenbaum图2.1.2程序设计clear;clf;axis([0,4,0,4]);hold onfor r=0:0.3:3.9x=[0.1];for i=2:150x(i)=r*sin(3.14*x(i-1));endpause(0.5)for i=101:150plot(r,x(i),'k.');endtext(r-0.1,max(x(101:150))+0.05,['\it{r}=',num2str(r)]) end加密迭代后clear;clf;axis([0,4,0,4]);hold onfor r=0:0.005:3.9x=[0.1];for i=2:150x(i)=r*sin(3.14*x(i-1));endpause(0.1)for i=101:150plot(r,x(i),'k.');endend运行后得到Feigenbaum图2.2实验题目二2.2.1实验问题某农夫有一个半径10米的圆形牛栏，长满了草。

他要将一头牛拴在牛栏边界的桩栏上，但只让牛吃到一半草，问拴牛鼻子的绳子应为多长？2.2.2问题分析如图所示，E为圆ABD的圆心，AB为拴牛的绳子，圆ABD为草场，区域ABCD为牛能到达的区域。

问题要求区域ABCD等于圆ABC的一半，可以设BC等于x,只要求出∠a和∠b就能求出所求面积。

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、实验内容① 比例环节1)(1=s G 和2)(1=s G ；Simulink 图形实现：示波器显示结果：② 惯性环节11)(1+=s s G 和15.01)(2+=s s GSimulink 图形实现：示波器显示结果：③ 积分环节s s G 1)(1Simulink 图形实现：示波器显示结果：④ 微分环节s s G )(1Simulink 图形实现：波器显示结果：⑤ 比例+微分环节（PD ）2)(1+=s s G 和1)(2+=s s G1）、G1（s ）=s+2Simulink 图形实现：示波器显示结果：2）、G2（s）=s+1 Simulink图形实现：示波器显示结果：⑥ 比例+积分环节（PI ）s s G 11)(1+=和s s G 211)(2+=1）、G1（1）=1+1/sSimulink 图形实现：示波器显示结果：2）G2（s）=1+1/2s Simulink图形实现：示波器显示结果：三、心得体会通过这次实验我学到了很多，对课本内容加深了理解，熟悉MATLAB桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK功能模块的使用方法，加深对各典型环节响应曲线的理解，这为对课程的学习打下了一定基础。

实验二线性系统时域响应分析一、实验目的1．熟练掌握step( )函数和impulse( )函数的使用方法，研究线性系统在单位阶跃、单位脉冲及单位斜坡函数作用下的响应。

2．通过响应曲线观测特征参量ζ和nω对二阶系统性能的影响。

3．熟练掌握系统的稳定性的判断方法。

二、实验内容1．观察函数step( )的调用格式，假设系统的传递函数模型为243237()4641s s G s s s s s ++=++++绘制出系统的阶跃响应曲线？2．对典型二阶系统222()2n n n G s s s ωζωω=++1）分别绘出2(/)n rad s ω=，ζ分别取0,0.25,0.5,1.0和2.0时的单位阶跃响应曲线，分析参数ζ对系统的影响，并计算ζ=0.25时的时域性能指标,,,,p r p s ss t t t e σ。

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。

实验二MATLAB语言基础一、实验目的基本掌握MA TLAB向量矩阵数组的生成及基本运算（区分数组运算和矩阵预算）、常用的数学函数。

了解字符串的操作。

二、实验内容（1）向量的生成和运算。

（2）矩阵的创建、引用和运算。

（3）多维数组的创建和运算。

（4）字符创的操作。

三、实验步骤1.向量的生成和运算1）向量的生成<1>、直接输入法<2> 冒号表达式法<3> 函数法：Linspace()是线性等分函数，logspace（）是对数等分函数。

2）向量的运算1>维数相同的行、列向量之间可以相加减，标量可以与向量直接相乘除。

2>向量的点积与叉积运算E1和E2虽然表达式相同，但E1是标量，E2是矩阵。

2.矩阵的创建、引用和运算1)矩阵的创建和引用矩阵是由m*n元素构成的矩形结构，行向量和列向量是矩阵的特殊形式。

1>直接输入法：2>抽取法：包括单下标抽取和全下表抽取两种方式，且两种方式抽取的元素都必须以小括号括起来。

3>函数法：利用ones(m;n)创建全1矩阵，zeros（）创建全0矩阵，eyes（）创建单位矩阵等等。

4>拼接法：纵向拼接横向拼接5>利用拼接函数cat（）repmat（）和变形函数reshape（）>> A1=[1 2 3;9 8 7 ;4 5 6];A2=A1.';>> cat(1,A1,A2) 沿行向拼接ans =1 2 39 8 74 5 61 9 42 8 53 7 6>> cat(2,A1,A2) 沿列向拼接ans =1 2 3 1 9 49 8 7 2 8 54 5 6 3 7 6>> repmat(A1,2,2)ans =1 2 3 1 2 39 8 7 9 8 74 5 6 4 5 61 2 3 1 2 39 8 7 9 8 74 5 6 4 5 6> A=linspace(2,18,9)A =2 4 6 8 10 12 14 16 18 >> reshape(A,3,3)ans =2 8 144 10 166 12 182）矩阵的运算练习（1）用矩阵除法求下列方程组的解x=[x1;x2;x3]>> A=[6 3 4;-2 5 7;8 -1 -3];B=[3;-4;-7];X=A\BX =1.0200-14.00009.7200(2)求矩阵的秩A=[6 3 4;-2 5 7;8 -1 -3];>> rank(A)ans =3[X,lamda]=eig(A)X =0.8013 -0.1094 -0.16060.3638 -0.6564 0.86690.4749 0.7464 -0.4719lamda =9.7326 0 00 -3.2928 00 0 1.5602（3）矩阵的开方>> B=sqrtm(A)B =2.2447 + 0.2706i 0.6974 - 0.1400i 0.9422 - 0.3494i -0.5815 + 1.6244i 2.1005 - 0.8405i 1.7620 - 2.0970i1.9719 - 1.8471i -0.3017 + 0.9557i 0.0236 +2.3845i （4）矩阵的指数与对数：> C=expm(A)C =1.0e+004 *1.0653 0.5415 0.63230.4830 0.2465 0.28760.6316 0.3206 0.3745>> logm(C)ans =6.0000 3.0000 4.0000-2.0000 5.0000 7.00008.0000 -1.0000 -3.0000（6）矩阵的转置D=A'D =6 -2 83 5 -14 7 -3（7）矩阵的提取与翻转：通过各种特定函数如triu（A）、tril（A），diag（A）、flipud （A）、fliplr（A）等等。