MATLAB复习知识点

1/用matlab产生一个频率为1Hz，功率为1W的余弦信源，设载波的频率为10Hz,画出：（1）A=2的AM调制信号（2）DSB调制信号（3）SSB调制信号（4）在信道中各自加入经过带通滤波器后的窄带高斯白噪声，功率为0.1，解调各个信号，并画出波形。

1. 研究模拟连续信号在SSB 线性调制中的信号波形与频谱，了解调制信号是如何搬移到载波附近。

2. 加深对模拟线性调制SSB 的工作原理的理解。

3. 了解产生调幅波（AM ）和抑制载波单边带波（SSB —AM ）的调制方式，以及两种波之间的关系。

4. 了解用滤波法产生单边带SSB —AM 的信号的方式和上下边带信号的不同。

5. 了解在相干解调中存在同步误差（频率误差、相位误差）对解调信号的影响从而了解使用同频同相的相干载波在相干解调中的重要性。

一． 实验目的掌握SSB 信号调制和解调基本原理。

通过ｍａｔｌａｂ仿真，加深对SSB 系统的理解；锻炼运用所学知识，独立分析问题、解决问题的综合能力。

二． 实验原理单边带信号的产生：双边带调制信号频谱中含有携带同一信息的上、下两个边带。

因此，我们只需传送一个边带信号就可以达到信息传输的目的，以节省传输带宽、提高信道利用率。

这就是单边带调制（SSB —SC ）。

产生SSB 信号有移相法和滤波法。

本设计采用滤波法，即，将已产生的双边带信号通过一个带通滤波器，根据该滤波器传递函数的不同，可分别得到下边带信号和上边带信号。

SSB 信号可表示为： 式中：是m （t ）的所有频率成分移相的信号，称为的希尔伯特信号。

式中符号取“-”产生上边带，取“+”产生下边带。

单边带信号的调制：主要是在时域上乘上一个频率较高的载波信号，实现频率的搬移，使有用信号容易被传播。

单边带调幅信号可以通过双边带调幅后经过滤波器实现。

单边带信号的解调：采用相干解调法,解调与调制的实质一样，均是频谱搬移。

解调是调制的反过程，即把在载波位置的已调信号的谱搬回到原始基带位置，因此同样用相乘器与载波相乘来实现。

数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5．图像间如何转化。

二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。

灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。

例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。

因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。

图像关于x和y坐标以及振幅连续。

要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。

将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。

采样和量化的过程如图1所示。

因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。

作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：➢亮度图像(Intensity images)➢二值图像(Binary images)➢索引图像(Indexed images)➢RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。

若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。

若图像是double类，则像素取值就是浮点数。

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==matlaba和b的区别篇一：Matlab课后习题解答P16Q2: 计算表达式tan(-x)arccosx在x=0.25和x=0.78π2时的函数值。

function y=jie(x)y=tan(-x.^2)*acos(x);>> jie(0.25)ans =-0.0825>> jie(0.78*pi)ans =0 + 0.4418iQ3：编写M命令文件，求∑kk=150102+∑k=11k的值。

a=0;b=0;for i=1:50a=a+i*i;endfor j=1:10b=b+1/j;c=a+b;>> cc =4.2928e+004P27?14Q2：矩阵A=????72583??4??6,B=5???9???36528??6,计算?2??A*B,A.*B,并比较两者的区别。

>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];>> B=[4 6 8;5 5 6;3 2 2];>> A*Bans =23 22 2659 61 7495100122>> A.*Bans =4 12 2420 25 3621 16 18A*B表示A与B两矩阵相乘。

A.*B表示A与B对应元素相乘。

Q2：编写一个转换成绩等级的程序，其中成绩等级转换标准为：考试分数在[90,100]显示为优秀；分数在[80,90)的显示为良好；分数在[60,80)的显示为及格；分数在[0,60)的显示为不及格。

if x>=90disp('优秀');elseif x>=80disp('良好');elseif x>=60disp('及格');elsedisp('不及格');end>> x=85x =85良好Q3：编写函数，计算1!+2!+ +50!>> sum=0;>> for i=1:50a=1;for j=1:ia=a*j;endsum=sum+a;>> sumsum =3.1035e+064P79Q1: 绘制y=exx3sin(3x),(x∈[0,4π])的图像，要求用蓝色的星号符号画图；并且画出其包络线y=±e3的图像，用红色的点划线画图。

一、输入参数i i λμ，：大于零的常数 B i ， 自然数 其中所有0,1,...,i N =i ω ： /i i i ωλμ=其余输入参数在下面文档当中，请自行查找。

二计算部分 1.计算说明：其中涉及到的知识点主要为：马尔可夫过程，状态空间，状态转移过程,状态空间方程（Q 矩阵为状态转移矩阵） 前面是部分推导过程（助于理解）：101010101101011()()()Q ωωωωωωωωωωωωωωωω-⎡⎤⎢⎥-+⎢⎥⎢⎥-+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥-+⎢⎥-⎢⎥⎣⎦OO 0001001010101()()()a Q ωωωωωωωωωωωω-⎡⎤⎢⎥-+⎢⎥⎢⎥-+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥-+⎢⎥-⎢⎥⎣⎦O O O 111111100000b a Q Q Q ωωωω⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦O O得到：1121121121121122112112111121a b a b a b a b a bQ Q I Q I Q I Q I Q Q I Q I Q I Q Q D I ωωωωωωωω⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥+-⎢⎥⎣⎦O O O （注：存在递推，Q2是内含有Q1，以此类推）其中I 1为单位矩阵，且I 的阶数是变化的，I i 与Q i 阶数相等。

Q i 的阶数为i M 1(1)i n n B ==+∏ 因此得到以下3个Q 矩阵32113211113211113211113211111i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i Q Q I Q I Q I Q I Q Q I Q I Q I Q Q D I ωωωωωωωω-------------------⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥+-⎢⎥⎣⎦O O O 其中：2i N ≤≤.111111111111111a b i i a bi i i i a b ai i i i i a b i i i i a bi i i i i Q Q Q I Q Q I Q Q Q I Q Q Q D I ωωωω---------------⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥+-⎢⎥⎣⎦O O , 22120000i i i i I I D I ----⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦O O, 0000i ib a i i i iiQ Q Q ωωωω⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦OO注：i 可替换为N ，后续会用到Q N ，b a i i Q Q ，2.计算Y 0， Y 0可以由以下线性非齐次方程确定：Y =(Y 0, Y 1, Y 2, …, Y N )-113211111110011[()]1()N N T N i N N N N N M i T NT i i Q R Q R Q Q D Y e R e ------⨯==⎡⎤+++⎢⎥⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦+⎢⎥⎣⎦∑∑0参数定义如下：：矩阵阶数-1N M -11(1)N i i B ==+∏. ；其中： (1)iB 为一个大于零的自然数(2) .：其中所有列向量e 0和e 1的维数等于Y 0和Y 1。

matlab学习⼼得关于学习MATLAB⼀点⼼得摘要MATLAB作为当前国际控制界最流⾏的⾯向⼯程与科学计算的⾼级语⾔、它可轻易的再现C或FORTANT语⾔⼏乎全部的功能，并设计出功能强⼤、界⾯优美、稳定可靠的⾼质量程序来，⽽且编程效率和计算效率极⾼。

在当今快速发展的时刻，数字仿真技术在各个领域都得到了⼴泛的应⽤与发展，掌握并且能够熟练的运⽤MATLAB软件进⾏仿真是必不可少的。

学习关键能够区分⽂本⽂件与函数⽂件的区别、绘图功能、对仿真结果分析⽤到的不同⽅法、控制系统的计算机辅助分析通过⼀段时间的学习MATLAB软件，通过⾃⼰实际动⼿的操作也懂得了关于MATLAB仿真之间的差别，学会了怎样更好的运⽤这个软件，毕竟对以后的的学习⼯作都⽤的着，所以对有些章节的内容应该更加的巩固，对有些知识点⾃⼰应该加以总结，对⼀些内容应该多加以分析，例如不同的步长不同的仿真时间得到的结果都是不尽相同的。

1、⽂本⽂件与函数⽂件之间的区别因为MATLAB本⾝可以被认为是⼀种⾼级语⾔，所以⽤它可编写写出具有特殊意义的磁盘⽂件来。

这些磁盘⽂件由⼀系列的MATLAB语句组成，它既可能是由⼀系列窗⼝命令语句构成的⽂本⽂件，⼜可以是由各种控制语句和说明语句构成的函数⽂件。

由于它们都是有ASCII码构成的，其扩展名均为“.m”，故统称为M⽂件。

⽂本⽂件有⼀系列的MATLAB语句组成，它类似与DOS下的批处理⽂件，在MATLAB地提⽰下直接键⼊⽂本⽂件名，便可⾃动执⾏⽂件中的⼀系列命令，直⾄给出最终结果。

⽂本⽂件在⼯作空间中运算的变量为全局变量。

然⽽函数⽂件的功能是建⽴⼀个函数，且这个函数可以同MATLAB的库函数⼀样使⽤，它与⽂本⽂件不同，在⼀般情况下不能单独键⼊函数⽂件的⽂件名运⾏⼀个函数⽂件，它必须由其他语句来调⽤，函数⽂件允许有多个输⼊参数和多个输出参数值。

所以在这两个不同之间的⽂件之间必须⼀定要加以区别开来，我⼀般最先看到的是第⼀⾏是否有function开头的语句，且是不是存在函数名和输⼊形式参数和输出形式参数，⼀般没有这⼀⾏的磁盘⽂件就是⽂本⽂件。

佛山科学技术学院《MATLAB教程第二章实训》报告专业姓名成绩班级学号日期一、目的1.学习matlab的数据类型2.矩阵和数组的算术运算3.字符串4.时间和日期5.结构体和元胞数组6.多维数组7.逻辑运算和关系运算8.数组的信息获取9.多项式二、步骤1.学习matlab的数据类型Matlab R2010a定义了15种基本的数据类型，包括整型、浮点型、字符型和逻辑型等。

用户甚至可以定义自己的数据类型。

Matlab内部的任何数据类型，都是按照数组的形式进行储存和运算的。

数值型包括整数和浮点数，其中整数包括有符号数和无符号数，浮点数包括单精度型和双精度型。

在默认情况下，matlab默认将所有数值都按照双精度浮点数类型来存储和操作。

（1）常数和变量Matlab的常数采用十进制表示，可以用带小数点的形式直接表示，也可以用科学记数法。

数值的表示范围是10^-309-10^309。

变量是数值计算的基本单元。

Matlab与其他的高级语言不同，变量使用是无需先定义，其名称就是第一次合法出现时的名称，因此用起来很便捷。

Matlab的变量命名有一定的规则：a.变量区分字母的大小写。

例如，“a”和“A”是不同的变量。

b.变量名不能超过63个字符，第63个字符后的字符会被忽略。

c.变量名必须以字母开头，变量名的组成可以是任意字母、数字或者下划线，但不能有空格和标点符号。

d.关键字（如if\while等）不能作为变量名。

在matlab中的所有表示符号包括函数名、文件名都是遵循变量名的命名规则。

Matlab中有一些自己的特殊变量，是由系统预先自动定义的，例如：ans——运算结果的默认变量名Pi——圆周率πEps——浮点数的相对误差Inf或inf——无穷大Nan或nan——不定值i或j——i=j=-1^1/2，虚数单位Nargin——函数的输入变量数目Nargout——函数的输出变量数目Realmin——最小的可用正实数Realmax——最大的可用正实数（2）整数和浮点数Matlab提供了8种内置的整数类型，为了在使用时提高运行速度和存储空间，应该尽量使用字节少的数据类型，可以使用类型转换函数将各种整数类型强制相互转换。

MATLAB程序设计语言实验教学大纲(实验课程)◆课程编号：131089◆课程英文名称：Experiment of MATLAB Language◆课程类型：☐通识通修☐通识通选☐学科必修☐学科选修☐跨学科选修☐专业核心☑专业选修（学术研究）☐专业选修（就业创业）◆适用年级专业（学科类）：三年级通信工程、电子信息工程、生物医学工程◆先修课程：C语言程序设计◆总学分：0.5◆总学时：18一、课程简介与教学目标《MATLAB程序设计语言实验》是配合电子信息工程和通信工程专业的专业选修课——《MATLAB程序设计语言》而开设的实验课程。

上机实验操作是十分重要的环节，只有通过上机实习，才能真正领会仿真技术的实现方法和MATLAB软件的强大功能，才能更好地应用于今后从事的生产和研究工作中。

二、教学方式与方法采用以上机练习为主的教学方式，通过讲解实验重点及其中包含的理论知识引导学生获得正确的实验和理论思路，从而成为理论课的有益补充，使理论和实践相结合。

三、教学重点与难点（一）教学重点教学重点是MATLAB软件的基本操作方法、MATLAB进行科学计算、图形绘制以及MATLAB的应用领域和GUI的界面设计方法。

（二）教学难点教学难点在于灵活运用各种MATLAB的程序设计方法以及调试。

四、学时分配计划五、教材与教学参考书（一）教材自编MATLAB程序设计语言实验指导书（二）教学参考书1.John G.Proakis 等著，刘树棠译.现代通信系统（MATLAB 版）（第二版） 电子工业出版社2.郭文斌，桑林.通信原理—基于MATLAB 的计算机仿真 北京邮电大学出版社六、课程考核与成绩评定【考核类型】☐ 考试 ☑ 考查【考核方式】☐ 开卷（Open-Book ） ☐ 闭卷（Close-Book ） ☐ 项目报告/论文☑ 其它： 上机 （填写具体考核方式）【成绩评定】平时成绩占(60－70)％，考试成绩占(30-40)％七、课程内容概述实验一MATLAB 基本操作（一）教学要求1、了解MATLAB 软件的使用方法以及系统组成2、掌握MATLAB 的工作空间、搜索路径以及一些常用的命令3、掌握表达式的构成4、掌握矩阵的各种输入方法、逻辑运算符和关系运算符以及矩阵的操作方法 （二）知识点提示主要知识点：矩阵的操作符以及各种操作方法 重点：矩阵输入的各种方法、各种矩阵运算 难点：矩阵的操作以及各种基本数学函数 （三）教学内容1.1 建立工作目录MYBIN 和MYDATA 。

MATLAB 神经网络工具箱函数说明：本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3 以上版本，为了简明起见，只列出了函数名，若需要进一步的说明，请参阅MATLAB 的帮助文档。

1. 网络创建函数newp 创建感知器网络newlind 设计一线性层newlin 创建一线性层newff 创建一前馈BP 网络newcf 创建一多层前馈BP 网络newfftd 创建一前馈输入延迟BP 网络newrb 设计一径向基网络newrbe 设计一严格的径向基网络newgrnn 设计一广义回归神经网络newpnn 设计一概率神经网络newc 创建一竞争层newsom 创建一自组织特征映射newhop 创建一Hopfield 递归网络newelm 创建一Elman 递归网络2. 网络应用函数sim 仿真一个神经网络init 初始化一个神经网络adapt 神经网络的自适应化train 训练一个神经网络3. 权函数dotprod 权函数的点积ddotprod 权函数点积的导数dist Euclidean 距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative 距离权函数mandist Manhattan 距离权函数linkdist Link 距离权函数4. 网络输入函数netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数5. 传递函数hardlim 硬限幅传递函数hardlims 对称硬限幅传递函数purelin 线性传递函数tansig 正切S 型传递函数logsig 对数S 型传递函数dpurelin 线性传递函数的导数dtansig 正切S 型传递函数的导数dlogsig 对数S 型传递函数的导数compet 竞争传递函数radbas 径向基传递函数satlins 对称饱和线性传递函数6. 初始化函数initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数initnw Nguyen_Widrow 层的初始化函数initcon Conscience 阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数7. 性能分析函数mae 均值绝对误差性能分析函数mse 均方差性能分析函数msereg 均方差w/reg 性能分析函数dmse 均方差性能分析函数的导数dmsereg 均方差w/reg 性能分析函数的导数8. 学习函数learnp 感知器学习函数learnpn 标准感知器学习函数learnwh Widrow_Hoff 学习规则learngd BP 学习规则learngdm 带动量项的BP 学习规则learnk Kohonen 权学习函数learncon Conscience 阈值学习函数learnsom 自组织映射权学习函数9. 自适应函数adaptwb 网络权与阈值的自适应函数10. 训练函数trainwb 网络权与阈值的训练函数traingd 梯度下降的BP 算法训练函数traingdm 梯度下降w/动量的BP 算法训练函数traingda 梯度下降w/自适应lr 的BP 算法训练函数traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr 的BP 算法训练函数trainlm Levenberg_Marquardt 的BP 算法训练函数trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数11. 分析函数maxlinlr 线性学习层的最大学习率errsurf 误差曲面12. 绘图函数plotes 绘制误差曲面plotep 绘制权和阈值在误差曲面上的位置plotsom 绘制自组织映射图13. 符号变换函数ind2vec 转换下标成为矢量vec2ind 转换矢量成为下标矢量14. 拓扑函数gridtop 网络层拓扑函数hextop 六角层拓扑函数randtop 随机层拓扑函数。