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matlab程序练习

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hjl 笔记1.将存于E 盘根目录的图片按顺序运动 for i=1:3k=int2str(i);k1=strcat('e:\',k,'.jpg'); #读取存于E 盘根目录的后缀名为.jpg 的图片按顺序运动# a1=imread(k1); image(a1);m(:,i)=getframe; endmovie(m,10)2.随机生成一个6行10列矩阵，矩阵元素在0与1之间。

如果那个元素大于等于0.5，则把这个元素变为1；如果哪个元素小于0.5，则把这个元素变为0。

最后把结果显示出来 Ra=rand(6,10); R=Ra; for i=1:6for j=1:10if Ra(i,j)<0.5 Ra(i,j)=0; elseRa(i,j)=1; end end end R Ra3.使用程序绘制颜色渐变的图形 for j=1:30 for i=1:20 a(i,j)=j end endimage(a)510152025302468101214161820for i=1:20 for j=1:30 a(i,j)=i end endimage(a)510152025302468101214161820r=1;for t=0:0.01:2*pifor m=0:0.01:2*pix=r*cos(m)*cos(t); y=r*sin(m)*cos(t); z=r*sin(t); hl=plot3(x,y,z);set(hl,'color',[z,z,z]); end hold on; endlighting none-1-0.50.51-1-0.50.51-0.500.514.计算矩阵的最大值与均值。

> h=rand(6)/*随机产生矩阵*/h =0.9501 0.4565 0.9218 0.4103 0.1389 0.01530.2311 0.0185 0.7382 0.8936 0.2028 0.74680.6068 0.8214 0.1763 0.0579 0.1987 0.44510.4860 0.4447 0.4057 0.3529 0.6038 0.93180.8913 0.6154 0.9355 0.8132 0.2722 0.46600.7621 0.7919 0.9169 0.0099 0.1988 0.4186 >> [m,i]=max(h)m =0.9501 0.8214 0.9355 0.8936 0.6038 0.9318i =1 3 52 4 4>> [m1,j]=max(m)m1 =0.9501j =1最大值为0.9501，第1列，为第1行>> k=mean(h)k =0.6546 0.5247 0.6824 0.4230 0.2692 0.5039 >> kk=mean(k)kk =0.5096求出平均值为0.5096>> a=[1 2 3;2 3 4;3 4 5;4 5 6;5 6 7];>> size(a)ans =5 3>> a(5,2)ans =6A是数组，size（a)可以得到该数组是几维的，以及各个维数的大小，用a（i，j）可实现数组元素的调用动态I LOVE YOU[X,Y,Z] = meshgrid(linspace(-3,3,101));F = -X.^2.*Z.^3-(9/80).*Y.^2.*Z.^3+(X.^2+(9/4).*Y.^2+Z.^2-1).^3;hFigure = figure;sz = get(hFigure, 'Position');set(hFigure, 'Position', [sz(1)-0.15*sz(3) sz(2) 1.3*sz(3) sz(4)]);set(hFigure,'color','w', 'menu','none');hAxes = axes('Parent',hFigure,'NextPlot','add',...'DataAspectRatio',[1 1 1],...'XLim',[30 120],'YLim',[35 65],'ZLim',[30 75]);view([-39 30]);axis offhidden onp = patch(isosurface(F,-0.001));set(p,'FaceColor','w','EdgeColor','w');for iX = [35 38 41 45 48 51 54 57 61 64 67]plane = reshape(F(:,iX,:),101,101);cData = contourc(plane,[0 0]);xData = iX.*ones(1,cData(2,1));plot3(hAxes,xData,cData(2,2:end),cData(1,2:end),'k');pause(.1), drawnowendfor iY = [41 44 47 51 55 58 61]plane = reshape(F(iY,:,:),101,101);cData = contourc(plane,[0 0]);yData = iY.*ones(1,cData(2,1));plot3(hAxes,cData(2,2:end),yData,cData(1,2:end),'k');pause(.1), drawnowendfor iZ = [36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 69 71] plane = F(:,:,iZ);cData = contourc(plane,[0 0]);startIndex = 1;if size(cData,2) > (cData(2,1)+1)startIndex = cData(2,1)+2;zData = iZ.*ones(1,cData(2,1));plot3(hAxes,cData(1,2:(startIndex-1)),...cData(2,2:(startIndex-1)),zData,'k');endzData = iZ.*ones(1,cData(2,startIndex));plot3(hAxes,cData(1,(startIndex+1):end),...cData(2,(startIndex+1):end),zData,'k');pause(.1), drawnowendpause(.2)text(7,50,70,'I', 'fontWeight','bold','FontAngle','italic','fontsize',60) pause(.5)text(80,50,43,'you', 'fontWeight','bold','FontAngle','italic','fontsize',60) pause(.2)line([20 80],[50 50],[52.5 52.5], 'color','w')line([50 50],[20 80],[52.5 52.5], 'color','w')line([50 50],[50 50],[30 80], 'color','w')>> B=imread('d:\117.jpg');B2=rgb2hsv(B);B11=B2(:,:,1);B12=B2(:,:,2);B13=B2(:,:,3);subplot(1,4,1);imshow(B)subplot(1,4,2);imshow(B11)subplot(1,4,3);imshow(B12)subplot(1,4,4);imshow(B13)>> B=imread('d:\117.jpg');>> imshow(B)Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 42% scale. > In truesize>Resize1 at 308In truesize at 44In imshow at 161>> B=imread('d:\117.jpg');B1=imresize(B,0.15);B11=B1(:,:,1);B12=B2(:,:,2);B13=B1(:,:,3);subplot(1,3,1);imshow(B11) subplot(1,3,2);imshow(B12) subplot(1,3,3);imshow(B13)。

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matlab练习程序（五次多项式轨迹规划）

matlab练习程序（五次多项式轨迹规划）


subplot(3,1,1);
plot(t,x)
%位置
hold on;
subplot(3,1,2);
plot(t,v)
%速度
hold on;
subplot(3,1,3);
plot(t,a)
%加速度
hold on;
end
结果如下：
%起始状态x v a
xe = [te^5 te^4 te^3 te^2 te 1]; ve = [5*te^4 4*te^3 3*te^2 2*te 1 0]; ae = [20*te^3 12*te^2 6*te 2 0 0];
%结束状态x v a
A=[xs;vs;as;xe;ve;ae]; t=ts:0.01:te; for i=-5:5
可以根据状态量位置速度加速度的起始和结束值列出6个方程组成方程组解该问题
matlab练 习 程 序 （ 五 次 多 项 式 轨 迹 规 划 ）
可以根据状态量(位置，速度，加速度)的起始和结束值列出6个方程，组成方程组解该问题。 1. 列出起始状态：
2. 列出终止状态：
3Hale Waihona Puke 写成矩阵形式：求解c即可。
下面是从横向-5米到5米的生成的路径。
代码如下：
clear all;close all;clc;
ts = 0;te = 10;
%起始结束时间
xs = [ts^5 ts^4 ts^3 ts^2 ts 1]; vs = [5*ts^4 4*ts^3 3*ts^2 2*ts 1 0]; as = [20*ts^3 12*ts^2 6*ts 2 0 0];
B=[0 0 0 i 0 0]'; %[xs vs as xe ve ae]
matlab练习程序（递推最小二乘）

matlab练习程序（递推最小二乘）

matlab练习程序（递推最⼩⼆乘）⼀般的最⼩⼆乘通常是⼀次拿到全部的数据，对所有数据进⾏统⼀优化计算得到模型系数。

递推最⼩⼆乘是以⼀种递推的⽅式计算最⼩⼆乘，每次使⽤最新的测量值，来不断更新模型系数。

递推公式如下：公式中A和B为测量值，X为模型系数。

matlab代码如下：clear all;close all;clc;a=2;b=2;c=-3;d=1;e=2;f=30; %原始系数[x,y]=meshgrid(0:0.1:30);z=a*x.^2+b*y.^2+c*x.*y+d*x+e*y +f; %模型mesh(x,y,z)hold on;%%准备数据X=x(:);Y=y(:);Z=z(:);p = randperm(90000,100); %90000个点中随机选100个X=X(p);Y=Y(p);Z=Z(p);plot3(X,Y,Z,'ro')%%正常最⼩⼆乘A=[X.^2 Y.^2 X.*Y X Y ones(length(X),1)];B=Z;C=inv(A'*A)*A'*B;%%递推最⼩⼆乘figure;plot3(X,Y,Z,'ro')hold on;P = eye(6)*1000;X = zeros(6,1);for i=1:length(A)A1 = A(i,:);% P = inv(inv(P)+A1'*A1);P = P - P*A1'*A1*P/(1+A1*P*A1');X = X + P*A1'*(B(i) - A1*X);end%%画出RLS计算出的结果a=X(1);b=X(2);c=X(3);d=X(4);e=X(5);f=X(6); %拟合系数[x,y]=meshgrid(0:0.1:30);z=a*x.^2+b*y.^2+c*x.*y+d*x+e*y +f; %模型mesh(x,y,z)拟合结果：从结果上看，递推最⼩⼆乘结果不如常规最⼩⼆乘精确。

matlab练习程序（傅里叶拟合）

matlab练习程序（傅里叶拟合）

matlab练习程序（傅⾥叶拟合）对于⼀组数据，通常可以⽤多项式来拟合，当然对于有周期规律的数据，我们也可以⽤傅⾥叶级数来拟合。

傅⾥叶级数公式形式如下：当我们确定好n之后，关键就是求出A0、an、bn和w即可。

由于有待求系数在⾮线性函数cos和sin中，我们⽤⾮线性最优化⽅法来求解。

matlab代码如下：clear all;close all;clc;n=7; %傅⾥叶级数的阶数x = (0:0.1:5)';y = x - x.^2+ 10*cos(2*x).*sin(x)+5*cos(2*x); %构造⼀个模型% y = [zeros(25,1);ones(26,1)]; %试试阶跃plot(x,y,'ro')epsilon = 1e-6;epsilon_inv = 1/epsilon;pre=rand(2*n+2,1);for i=1:500 %⾮线性迭代优化f0 = func(pre,x,n);g = y - f0;%数值计算雅克⽐for k = 1:length(pre)x_ = pre;x_(k) = pre(k) + epsilon;jac(:, k) = (func(x_,x,n) - f0) .* epsilon_inv;endJ = jac;delta = inv(J'*J + eye(2*n+2))*J'* g;pcur = pre+delta;if norm(delta) <1e-16break;endpre = pcur;endhold on;x=0:0.01:5;plot(x,func(pre,x,n),'g.');legend('待拟合数据','傅⾥叶拟合结果')function y=func(a,x,n) %傅⾥叶级数函数y=a(1);for i=1:ny= y + a(i*2)*cos(i*x*a(end)) + a(i*2+1)*sin(i*x*a(end));endend结果如下：~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~感兴趣的朋友还可以和多项式拟合⽐较⼀下，下⾯是和6阶做的对⽐，代码我就不贴了，明显傅⾥叶拟合效果更好些（当然，如果多项式堆阶数效果应该也还可以）。

matlab 程序设计 例题

matlab 程序设计 例题

一、概述Matlab是一种强大的工程计算软件，在工程领域有着广泛的应用。

对于学习Matlab程序设计来说，通过例题学习是非常有效的方法。

通过实际的例题练习，可以帮助学生更深入地理解Matlab的基本原理和应用技巧。

本文将介绍几个常见的Matlab程序设计例题，并进行详细的分析和讲解，希望能够帮助读者加深对Matlab程序设计的理解。

二、例题一：矩阵运算题目：编写一个Matlab程序，实现两个任意大小的矩阵相加的运算。

1.我们需要定义两个任意大小的矩阵A和矩阵B，可以通过rand函数生成随机矩阵，也可以手动输入矩阵的元素。

2.编写Matlab程序，使用矩阵的加法运算符“+”进行矩阵相加操作。

3.输出矩阵相加的结果，并进行验证和检查。

通过这个例题，可以加深对Matlab矩阵运算的理解，包括矩阵的定义、矩阵相加的操作和结果输出的方法。

三、例题二：函数绘图题目：编写一个Matlab程序，绘制sin函数的曲线图像。

1.我们需要定义sin函数的自变量范围和取值步长，可以使用linspace函数生成自变量的取值范围。

2.编写Matlab程序，调用sin函数计算自变量对应的函数值。

3.接下来，使用plot函数绘制sin函数的曲线图像，并设置图像的标题、坐标轴标签等其他参数。

4.输出绘制好的sin函数曲线图像，并进行观察和分析。

通过这个例题，可以了解Matlab中函数绘图的基本方法，包括自变量的定义、函数值的计算和图像的绘制等操作。

四、例题三：数值积分题目：编写一个Matlab程序，实现对指定函数在指定区间上的数值积分。

1.我们需要定义积分的目标函数和积分区间，在Matlab中可以使用function定义目标函数，也可以手动输入目标函数和积分区间。

2.编写Matlab程序，调用Matlab内置的数值积分函数（如quad、quadl等）进行数值积分的计算。

3.输出数值积分的结果，并与解析解进行比较和分析。

通过这个例题，可以了解Matlab中数值积分的计算方法，包括目标函数的定义、积分区间的设定和数值积分函数的调用。