Mallat算法小结含MATLAB编程
Mallat 算法小结
一、发展背景
1987年，Mallat and Meyer 提出了多分辨分析（Multiresolution Analysis ）,从而成功的统一了在此之前的Stromberg 、Meyer 、Lemarie 和Battle 提出的具体小波函数的构造，研究了小波变换的离散化情形。并且Mallat 在图像的分解与重构的塔式算法的启发下，根据多分辨率理论，提出小波分解与重构的快速算法，称为Mallat 算法。
二、算法优点
Mallat 算法可以避免尺度a 值越大，对信息Ψ(t)的采样就得越密的缺点，这一算法在小波分析中地位很重要，相当于快速傅里叶变换(FFT)在经典傅里叶分析中的地位。
三、基本原理及步骤
1、Mallat 算法的信号分解
1）根据多分辨率理论，得出结论：
(j)(t)=(t)
j jn n
n
P f x
φ∑
其中，P j f(t): f(t)在V j 中的投影，是f(t)在分辨率j 下的平滑逼近。
X n (j) :线性组合的权重,也就是f(t)在分辨率j 下的平滑逼近的概貌。
φjn (t):离散后的正交小波基 当j=0时，
P 0f(t)=()(0)
0n n n
t x φ∑ (1)
由于 (1)
1101=p (t),(t)=p (t),(t)k k k f f x φφ???? 因为D 1f(t)与1(t)k φ正交，所以01(t),(t)0k D f φ??=, 所以
(1)(0)(0)
0101=(t),(t)=(t),(t)n k n k k
k
n n
n
x
x
x φφφφ????∑
∑ (2)
其中
010(n-2k)(t),(t)=n k h φφ??
代入（2）得
(1)
(0)
0(n-2k)=k n n
h x x ∑ （3）
注：(1)
k x 为离散平滑逼近 类似还可以得到
(1)(0)
1(n-2k)=k
n
n
h d
x ∑ （4）
注：(1)
k d 为离散细节信号即小波信号 2）从设计滤波器的角度考虑，设
'
(0)'
'(0)
00=*(k)=(k-n)k n
n
x
x h h x ∑
（5）
经过二抽取后，得
(1)'
2=k
k x
x
将（5）式代入上式，得
(1)(0)
0=(n-2k)k
n
n
x
h x ∑
（6）
类似还可以得到
(1)(0)
1=(n-2k)k
n n
d
h x ∑
（7）
注：（6）（7）式表现了由V 0到V 1，W 1的分解。 仿照前面的步骤推导出如下结论
(2)(1)(1)
1201=(t),(t)=(t),(t)n k n k k
n n n
n
x
x x φφφφ????∑∑ （8）
(2)(1)(1)
1201=(t),(t)=(t),(t)n k n k k
n n
n
n
d
x x φ?φ?????∑∑ （9）
其中分解系数为
1n 2k 0n 1k 0(n-2k)(t),(t)=(t),(t)=h φφφφ????
12011(n-2k)(t),(t)=(t),(t)=n k n k h φ?φ?????
这样我们可以逐级引申，对(1)
k x 做由V 1到V 2，W 2的分解，得到k x 和
(2)
k d ，再对(2)
k x 做由V 2到V 3，W 3的分解，得到(3)
k
x 和(3)
k d ，……，对(j)
k
x 由V j 到V j+1，W j+1的分解，所需的电路结构不变，且滤波器的系数仍为
0(-k)h ='
0(k)h ，1(-k)h ='
1(k)h 。
3）如下图所示的网络结构可以重复推演下去。
图1 网络级联结构
2、Mallat 算法的信号重建
用类似的思路，可以逆推重建过程，由上可知V j =V j+1⊕W j+1
所以 -1(t)=P (t)+D (t)j j j P f f f (j)
(j)=(t)+(t)jk jk k k
K
K
x d
φ?∑
∑
又 (j-1)
-1-1,n =P (t),(t)j j n f x φ?? 因此 (j-1)
(j)(j)-1,n -1,n =(t),(t)+(t),(t)jk j jk j n
k k
K
K
x x d
φφ?φ????∑∑
由Mallat 算法的信号分解中相同的证明，我们可以得到
-1,n 10n 0(n-2k)(t),(t)=(t),(t)=jk j k h φφφφ???? -1,n 10n 1(n-2k)(t),(t)=(t),(t)=jk j k h φ?φ?????
所以 (j)(j-1)
(j)1(n-2k)=+0(n-2k)n k
k
K
K
h h x
x d
∑
∑
(j)(j)1=+(n-2k)0(n-2k)k
k
K
K
g g x
d
∑
∑ （10）
（10）式反映了相邻两级的反演关系，其中(j)
n x 是第j 级的离散平
滑信号，(j)n
d 是第j 级的离散细节信号；(-1)j n x 是由(j)n x 和(j)
n d 重建得到的第j-1级离散平滑信号。
这里 0100k (k)=(t),(t)g φφ??
1100k (k)=(t),(t)g ?φ??
其中0(k)g 、1(k)g 与前面的0(k)h 、1(k)h 一样，为重建系数。下图为信号重建的网络结构。
图2 信号重建的网络结构
四、Mallat 算法分解与重建的比较
（1）Mallat 算法的信号分解系数0h 、1h 相当于分析滤波器；而Mallat 算法的信号重建系数0g 、1g 相当于综合滤波器； （2）在重建式（10）中，是对k 求和，而在分解式（3）和（4）中，是对n 求和；
（3）在分解算法中信号是先滤波后抽取，而在重建算法中是先插值后滤波。
五、Mallat算法的MATLAB算法编程
举例：应用Mallat算法实现两个正弦混合波的分解与重构,分别采用db30小波和db4作为小波函数，分解阶数分别取4和6，并将结果比较分析。
MATLAB程序：
（1）%n是阶数n = 6，小波函数为db30
clc;
clear;
%% 1信号源：混合正弦波
f1=50; % 频率1
f2=100; % 频率2
n = 6; %n是阶数
t = 0 : 1/(2^(n)-1) : 1;
N = length( t );
y=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t); % 正弦波混合
figure(1)
plot(y);
xlabel('t=0:1')
title('两个正弦信号的混合正弦波')
figure(2)
stem(abs(fft(y)));
title('混合信号频谱')
%% 2.小波滤波器的谱分析
h=wfilters('db30','l'); % 低通
g=wfilters('db30','h'); % 高通
h=[h,zeros(1,N-length(h))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察）
g=[g,zeros(1,N-length(g))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察）
figure(3);%滤波器图
stem(abs(fft(h)));
title('低通滤波器图')
figure(4);
stem(abs(fft(g)));
title('高通滤波器图')
%% 3.MALLET分解算法(圆周卷积的快速傅里叶变换实现)
sig1=ifft(fft(y).*fft(h)); % 低通(低频分量)
sig2=ifft(fft(y).*fft(g)); % 高通(高频分量)
figure(5); % 分解信号图
subplot(2,1,1)
plot(real(sig1));
title('分解信号1')
subplot(2,1,2)
plot(real(sig2));
figure(6); %分解信号频谱图
subplot(2,1,1)
stem(abs(fft(sig1)));
title('分解信号1频谱')
subplot(2,1,2)
stem(abs(fft(sig2)));
title('分解信号2频谱')
%% 4.MALLET重构算法
sig1=dyaddown(sig1); % 2抽取
sig2=dyaddown(sig2); % 2抽取
sig1=dyadup(sig1); % 2插值
sig2=dyadup(sig2); % 2插值
sig1=sig1(1,[1:N]); % 去掉最后一个零
sig2=sig2(1,[1:N]); % 去掉最后一个零
hr=h(end:-1:1); % 重构低通
gr=g(end:-1:1); % 重构高通
hr=circshift(hr',1)'; % 位置调整圆周右移一位gr=circshift(gr',1)'; % 位置调整圆周右移一位sig1=ifft(fft(hr).*fft(sig1)); % 低频
sig2=ifft(fft(gr).*fft(sig2)); % 高频
sig=sig1+sig2; % 源信号
figure(7); %信号重构图
subplot(2,1,1)
plot(real(sig1));
title('低频信号重构');
subplot(2,1,2)
plot(real(sig2));
title('高频信号重构');
figure(8);
subplot(2,1,1)
stem(abs(fft(sig1)));
title('重构的低频信号频谱');
subplot(2,1,2)
stem(abs(fft(sig2)));
title('重构的高频信号频谱');
%% 5. 重构信号与原信号比较
figure(9)%图形比较
plot(real(sig),'r','linewidth',2);
hold on;
plot(y);
legend('重构信号','原始信号')
title('重构信号与原始信号的比较图')
0102030
40506070
-2
-1.5-1-0.500.511.5
2t=0:1
两个正弦信号的混合正弦波
图3 两个正弦信号的混合正弦波
010203040506070
5
10
15
20
25
30
混合信号频谱
图4 混合信号频谱
010203040506070
0.5
1
1.5
低通滤波器图
图5 低通滤波器图
010203040506070
0.5
1
1.5
高通滤波器图
图6 高通滤波器图
010203040506070
-2
-101
2分解信号1
010203040506070
-2
-101
2
图7 分解信号图
10
20
30
40
50
60
70
010********分解信号1频谱
10
20
30
40
50
60
70
010203040分解信号2频谱
图8 分解信号频谱图
010203040506070
-2
-101
2低频信号重构
10
20
30
40
50
60
70
-2-101
2高频信号重构
图9 信号重构图
010203040506070
10
20
30
重构的低频信号频谱
010203040506070
10
20
30重构的高频信号频谱
图10 重构信号频谱
010203040506070
-2
-1.5-1-0.500.511.52重构信号与原始信号的比较图
重构信号原始信号
图11 重构信号与原始信号的比较图
（2）%n 是阶数n = 8，小波函数为db30
clc; clear;
%% 1信号源：混合正弦波 f1=50; % 频率1 f2=100; % 频率2
n =8; %n 是阶数 t = 0 : 1/(2^(n)-1) : 1;
N = length( t );
y=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t); % 正弦波混合 figure(1) plot(y);
xlabel('t=0:1')
title('两个正弦信号的混合正弦波') figure(2)
stem(abs(fft(y))); title('混合信号频谱') %% 2.小波滤波器的谱分析 h=wfilters('db30','l'); % 低通
g=wfilters('db30','h'); % 高通
h=[h,zeros(1,N-length(h))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察） g=[g,zeros(1,N-length(g))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察）
figure(3);%滤波器图
stem(abs(fft(h)));
title('低通滤波器图')
figure(4);
stem(abs(fft(g)));
title('高通滤波器图')
%% 3.MALLET分解算法(圆周卷积的快速傅里叶变换实现) sig1=ifft(fft(y).*fft(h)); % 低通(低频分量)
sig2=ifft(fft(y).*fft(g)); % 高通(高频分量)
figure(5); % 分解信号图
subplot(2,1,1)
plot(real(sig1));
title('分解信号1')
subplot(2,1,2)
plot(real(sig2));
figure(6); %分解信号频谱图
subplot(2,1,1)
stem(abs(fft(sig1)));
title('分解信号1频谱')
subplot(2,1,2)
stem(abs(fft(sig2)));
title('分解信号2频谱')
%% 4.MALLET重构算法
sig1=dyaddown(sig1); % 2抽取
sig2=dyaddown(sig2); % 2抽取
sig1=dyadup(sig1); % 2插值
sig2=dyadup(sig2); % 2插值
sig1=sig1(1,[1:N]); % 去掉最后一个零
sig2=sig2(1,[1:N]); % 去掉最后一个零
hr=h(end:-1:1); % 重构低通
gr=g(end:-1:1); % 重构高通
hr=circshift(hr',1)'; % 位置调整圆周右移一位
gr=circshift(gr',1)'; % 位置调整圆周右移一位
sig1=ifft(fft(hr).*fft(sig1)); % 低频
sig2=ifft(fft(gr).*fft(sig2)); % 高频
sig=sig1+sig2; % 源信号
figure(7); %信号重构图
subplot(2,1,1)
plot(real(sig1));
title('低频信号重构');
subplot(2,1,2)
plot(real(sig2));
title('高频信号重构');
figure(8);
subplot(2,1,1)
stem(abs(fft(sig1)));
title('重构的低频信号频谱'); subplot(2,1,2)
stem(abs(fft(sig2)));
title('重构的高频信号频谱'); %% 5. 重构信号与原信号比较 figure(9)%图形比较
plot(real(sig),'r','linewidth',2); hold on;
plot(y);
legend('重构信号','原始信号') title('重构信号与原始信号的比较图')
050100
150200250300
-2
-1.5-1-0.500.511.5
2t=0:1
两个正弦信号的混合正弦波
图12 两个正弦信号的混合正弦波
050100150200250300
20
40
60
80
100
120
140
混合信号频谱
图13 混合信号频谱
050100150200250300
0.5
1
1.5
低通滤波器图
图14 低通滤波器图
050100150200250300
0.5
1
1.5
高通滤波器图
图15 高通滤波器图
050100150200250300
-2
-1012分解信号1
050100150200250300
-2
-1012
图16 分解信号图
050100150
200250300
50100150200分解信号1频谱
050100150200250300
50
100
150分解信号2频谱
图17 分解信号频谱图
050100150
200250300
-2
-1012低频信号重构
50
100
150
200
250
300
-2-1012高频信号重构
图18 信号重构图
050100150200250300
50
100
150
重构的低频信号频谱
050100150200250300
50
100
重构的高频信号频谱
图19 重构信号频谱
050100150200250300
-2
-1.5-1-0.500.511.52重构信号与原始信号的比较图
重构信号原始信号
图20 重构信号与原始信号的比较图
（3）%n是阶数n = 8，小波函数为db3
clc;
clear;
%% 1信号源：混合正弦波
f1=50; % 频率1
f2=100; % 频率2
n =8; %n是阶数
t = 0 : 1/(2^(n)-1) : 1;
N = length( t );
y=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t); % 正弦波混合
figure(1)
plot(y);
xlabel('t=0:1')
title('两个正弦信号的混合正弦波')
figure(2)
stem(abs(fft(y)));
title('混合信号频谱')
%% 2.小波滤波器的谱分析
h=wfilters('db3','l'); % 低通
g=wfilters('db3','h'); % 高通
h=[h,zeros(1,N-length(h))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察）g=[g,zeros(1,N-length(g))]; % 补零（圆周卷积，且增大分辨率变于观察）figure(3);%滤波器图
stem(abs(fft(h)));
title('低通滤波器图')
figure(4);
stem(abs(fft(g)));
title('高通滤波器图')
%% 3.MALLET分解算法(圆周卷积的快速傅里叶变换实现)
sig1=ifft(fft(y).*fft(h)); % 低通(低频分量)
sig2=ifft(fft(y).*fft(g)); % 高通(高频分量)
figure(5); % 分解信号图
subplot(2,1,1)
plot(real(sig1));
title('分解信号1')
subplot(2,1,2)
plot(real(sig2));
figure(6); %分解信号频谱图
subplot(2,1,1)
stem(abs(fft(sig1)));
title('分解信号1频谱')
subplot(2,1,2)
stem(abs(fft(sig2)));
title('分解信号2频谱')
%% 4.MALLET重构算法
sig1=dyaddown(sig1); % 2抽取
sig2=dyaddown(sig2); % 2抽取
sig1=dyadup(sig1); % 2插值
sig2=dyadup(sig2); % 2插值
sig1=sig1(1,[1:N]); % 去掉最后一个零
sig2=sig2(1,[1:N]); % 去掉最后一个零
hr=h(end:-1:1); % 重构低通
gr=g(end:-1:1); % 重构高通
hr=circshift(hr',1)'; % 位置调整圆周右移一位gr=circshift(gr',1)'; % 位置调整圆周右移一位sig1=ifft(fft(hr).*fft(sig1)); % 低频
sig2=ifft(fft(gr).*fft(sig2)); % 高频
sig=sig1+sig2; % 源信号
figure(7); %信号重构图
subplot(2,1,1)
plot(real(sig1));
title('低频信号重构');
subplot(2,1,2)
plot(real(sig2));
title('高频信号重构');
figure(8);
subplot(2,1,1)
stem(abs(fft(sig1)));
title('重构的低频信号频谱');
subplot(2,1,2)
stem(abs(fft(sig2)));
title('重构的高频信号频谱');
%% 5. 重构信号与原信号比较
figure(9)%图形比较
plot(real(sig),'r','linewidth',2);
hold on;
plot(y);
legend('重构信号','原始信号')
title('重构信号与原始信号的比较图')
2017高中《算法与程序设计》学业水平考试知识点汇总
《算法与程序设计》知识点 整理人：王宏珺 一、算法： 1.计算机解决问题的方法：★需求分析：确定要用计算机做什么，如求解某道数学问题。★设计算法：找到用计算机解决问题的方法，自己设计解题算法★编写程序：处理问题，使用程序语言描述算法，运行程序，得出结果。 2.什么是算法：就是把解决问题的方法步骤化。 3.算法具有的特征：有穷性、确定性、能行性、有0个或者多个输入、有1个或者多个输出。 4.算法的表示：常见算法表示方法：自然语言描述、流程图、伪代码、程序语言等。 5.算法的三种基本模式：顺序模式、选择模式、循环模式 6.常见的几种算法：★枚举算法：逐一筛选判断，找到符合要求的结果。例：100以内所有3倍数个数；★解析算法：数学表达式求解问题。例：存钱多少年得到K元本息？；★排序：插入排序法、冒泡排序法、选择排序法。例：成绩排名；★查找：顺序查找、对分查找；★递归算法：代表问题：计算n的阶乘n!：f(n)=nx(n-1)x(n-2)..x3x2x1 二、VB程序设计： 1.VB常用数据类型： Integer 整数型-32768~32768范围内的任何整数 Long 长整数型-2147483648~2147483647内任何整数 Single 单精度实数型绝对值在..实数，有效数字约6~7位，例如：3.14 Double 双精度实数型绝对值在..实数，有效数字约14-15位，例如：13673323.78 String 字符串型一段文字与符号，例如：“abc” Boolean 逻辑型判断的结果：其值为真（True）或假(False) Date 日期型日期和时间 2.常量：★指在程序执行过程中其值不能改变的存储单元或数据，程序运行过程中不能被修改。★定义常量：例如：Const Pi= 3.14 3.变量：★是程序执行期间用来存储数据的，这些数据的具体数值在程序设计时是未知的。★定义变量：Dim 变量名As 变量的类型例如：Dim count as integer；Dim x as double, y as double ；Dim name as string 4.数组变量：★主要用来存储一批同类型的数据。★定义数组：Dim 数组变量名(a1 to a2) As 元素的类型例如：Dim d(1 to 50) as integer ；Dim price(1 to 20) as double ★使用数组变量：d(1)，price(15)
算法与程序设计》选修教案
第一课初识算法与程序设计 一、教学目标 1、知识与技能 （1）理解算法的概念，培养学生自我探索信息，高效获取信息的能力； （2）能初步利用算法解决简单的问题，培养学生的理论联系实际能力和动手操作能力。 2、情感、态度、价值观 学生在学习过程中，通过亲身经历体验获得对此算法的感性认识，培养学生自我获取信息、分析评 价信息、、表达呈现信息的能力，进一步提高其信息素养。 二、教学重点难点 重点：算法概念的理解 难点：如何科学合理的选择和设计算法。 三、教学策略与手段 以趣味性问题设置情境，激发学生探索解决问题的兴趣，与学生进行互动探讨，通过Flash演示材 料，比较直观地把抽象的问题简单化，使学生的思考逐步深入，从而总结出
算法的概念，学会如何设计 和选择算法，培养学生自主探究学习的能力。 四、教学过程（1课时） （一）我们来共同寻找下面一些生活中比较现实的问题的解决方法。 【问题一】天下真的有“不要钱的午餐”吗？ 某一餐馆门口海报上写着“不要钱的午餐”，规则如下：在三个月内，来宾必须凑够五个人，五人 每次来就餐必须按照不同的顺序坐，直到把所有可能的顺序都坐一遍，以后来吃饭就可永远免费” 。于 是有人想，这太容易了，每人每次坐不同的位置，吃五次不就行了？于是他就叫上自己的朋友参加这项 活动，可是，吃了十次之后，还没有吃上免费午餐，这是怎么回事呢？ 学生们感觉非常有意思，很快以小组为单位进行热烈的讨论并得出了破解问题的步骤：①第一个座位５ 个人都有坐的机会②第二个座位只有４个人中的任一个有坐的机会（一个人不能同时坐两个座位）③第 三个座位只有３个人中的任一个有坐的机会④第四个座位只有２个人中的任一个有坐的机会⑤第五个座 位只有１个人有坐的机会⑥计算：５×４×３×２×１＝１２０⑦得出结论：需要吃１２０次才有可能
PID算法Matlab仿真程序和C程序
增量式PID控制算法Matlab仿真程序设一被控对象G（s）=50/(0.125s^2+7s),用增量式PID控制算法编写仿真程序（输入分别为单位阶跃、正弦信号，采样时间为1ms，控制器输出限幅：[-5,5],仿真曲线包括系统输出及误差曲线，并加上注释、图例）。程序如下clear all; close all; ts=0.001; sys=tf(50,[0.125,7, 0]); dsys=c2d(sys,ts,'z'); [num,den]=tfdata(dsys,'v'); u_1=0.0;u_2=0.0; y_1=0.0;y_2=0.0; x=[0,0,0]'; error_1=0; error_2=0; for k=1:1:1000 time(k)=k*ts; S=2; if S==1 kp=10;ki=0.1;kd=15; rin(k)=1; % Step Signal elseif S==2 kp=10;ki=0.1;kd=15; %Sin e Signal rin(k)=0.5*sin(2*pi*k*ts); end du(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3); % PID Controller u(k)=u_1+du(k); %Restricting the output of controller if u(k)>=5 u(k)=5; end if u(k)<=-5 u(k)=-5; end %Linear model yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+nu m(2)*u_1+num(3)*u_2; error(k)=rin(k)-yout(k); %Return of parameters u_2=u_1;u_1=u(k); y_2=y_1;y_1=yout(k); x(1)=error(k)-error_1; %C alculating P x(2)=error(k)-2*error_1+error_2; %Calculating D x(3)=error(k); %Calculating I error_2=error_1; error_1=error(k); end figure(1); plot(time,rin,'b',time,yout,'r'); xlabel('time(s)'),ylabel('rin,yout'); figure(2); plot(time,error,'r') xlabel('time(s)');ylabel('error'); 微分先行PID算法Matlab仿真程序%PID Controler with differential in advance clear all; close all; ts=20; sys=tf([1],[60,1],'inputdelay',80); dsys=c2d(sys,ts,'zoh'); [num,den]=tfdata(dsys,'v'); u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;
高中信息技术 算法与程序设计教案 粤教版选修1
2.3 选择结构第一课时教学设计 【教学内容】 （1）教材模块：《算法与程序设计》 （2）年级：高中一年级 （3）所用教材出版社：上海科技教育出版社 （4）所属的章节：第二章第三节 （5）课时数：2课时 【内容分析】 选择结构是VB程序设计三个基本结构之一。是学生学习VB程序入门，掌握程序语言的重要内容。 【教学目标】 知识1、掌握条件逻辑表达式的构成 2、掌握简单IF语句的格式及其含义 技能1、通过自主探究学习、编写程序，让学生掌握简单if语句 的语法格式和使用方法。 情感1、形成良好的程序程序书写格式。 2、学会自主学习和养成独立解决问题的能力。 【学生分析】 县级城市学生大部分来自农村，80%以上的学生在学校没有受到正规的计算机入门教育，大部分学生对编程一无所知，还有一部分学生英语基础特差，但通过一个学期的信息技术必修课学习后对电脑简单操作有一定认识，因为选择结构是程序设计基础中的一节重要内容，所以本节课分二个课时进行教学，第一课时主要讲IF语句的简单结构和标准结构，第二课时讲多重分支与多重选择语句。 【教学重点和难点】 重点：简单选择结构和标准选择结构的语法和逻辑运算。 难点：选择结构算法的实现。 【教学策略设计】 【教学过程设计】 1．教学过程 教学环节教师活动学生活动设计意图
导入新课5分钟 活动1：给出特定关键词“小学生、 公共汽车”，要求学生用“如果…… 就……”句型造句； 活动2：要求学生用以上关键词，使 用“如果……就……否则就……”句型造 句； 活动3：由于现在公共汽车都是无人 售票，公交公司想要设计一款自动检票的 设备，该设备能够自动测出身高并确定是 否需要买票。假定机器自动测出乘客的身 高为H，请大家想想计算机该怎么判断乘 客需要买什么票？用你自己的语言说出 判断过程。并试着翻译成英语。 学生思考并积 极回答 大部分学生会 造句：如果小 学生身高小于 1.2米,就不用 买票. 如果H<1.2米 就不用买票, 否则就要买 票. 通过使用学生熟 悉的常识，引起学生积 极思考，激发学生学习 兴趣，想像力和继续探 讨的热情和期待。 新课教学20分钟 1.师生一起画出活动3的流程图 2.探究学习:写出该程序 学生自己看书学习IF语句的语法 并试着写出该程序 3.展示部分学生作品并小结IF语句 的简单格式。（有的同学可能用简单格式 有的可能用标准格式，这里一起讲评） 4.完善作品 （提醒学生程序的书写格式） 5.小结IF语句语法格式 1）、IF 条件 THAN 语句块 END IF 2）、IF 条件 THAN 语句块1 ELSE 语句块2 END IF 学生一起画 学生自学教材 并试着写出程 序 找两位做得最 好的同学上台 讲解他的程序 并介绍选择实 现的方法 未做完的或程 序有错误的同 学进一步完善 作品，已经完 成的同学作为 小老师指导其 他同学。 请两位同学上 台小结IF语句 的格式。 在学生使用“如 果……就……否则 就……”造句，并翻译 成英语的基础上学生 很快会形成“IF…… THEN……ELSE……”概 念，通过自己学习教材 的IF语句语法格式从 而将模糊的想法转化 成严格的程序语句定 义，再通过程序实践、 老师点评、小结和自己 改正、完善作品从而内 化为自己的知识。 课堂任务1、书64页课本例题填空。全部学生必须 完成 通过二个任务强化IF语句的练习，并
matlab基础知识
第2章基础知识 本章着重介绍MATLAB的一些基础知识，包括数据类型、基本矩阵操作、运算符和字符串处理函数。本章是MATLAB编程的基础。 2.1 数据类型 MATLAB中定义了很多种数据类型，包括字符、数值、单元、结构、java类、函数句柄等类型，用户还可以自己定义数据类型。 在MATLAB中有15种基本数据类型，每种基本数据类型均以数组/矩阵的形式出现，该矩阵可以是最小的0*0矩阵到任意大小的n维矩阵。 1．数值类型 数值类型包含整数、浮点数和复数3种类型。另外MATLAB还定义了Inf和NaN两个特殊数值。 （1）整数类型 MATLAB支持1、2、4和8字节的有符号整数和无符号整数。这8种数据类型的名称、表示范围、转换函数如表2-1所示，其中转换函数可以把其它数据类型的数值强制转换为对应的整数类型。尽可能使用字节少的数据类型，这样可以节约存储空间和提高运算速度。 表2-1 整数类型 名称范围转换函数名称范围转换函数 有符号1字节整数int8() 无符号1字节整数uint8() 有符号2字节整数int16() 无符号2字节整数uint16() 有符号4字节整数int32() 无符号4字节整数uint32() 有符号8字节整数int64() 无符号8字节整数uint64() （2）浮点数类型 MATLAB有单精度和双精度两种浮点数，其中双精度浮点数为MATLAB默认的数据类型。这2种数据类型的名称、存储空间、表示范围和转换函数如表2-2所示。
表2-2 浮点数类型 名称存储空间表示范围转换函数 单精度浮点数4字节single() 双精度浮点数8字节double() （3）复数类型 复数包含实部和虚部。在MATLAB中可以用i或j来表示虚部。 例如：在命令窗口中用赋值语句产生复数5+10i，代码如下： A=5+10i 例如：在命令窗口用函数complex()产生复数5+10i，具体代码如下： X=5; Y=10; z=complex(x,y) （4）Inf和NaN 在MATLAB中用Inf和-Inf分别表示正无穷大和负无穷大。除法运算中除数为0或者运算结果溢出都会导致inf或-inf的运行结果。 在MATLAB中用NaN（not a number）来表示一个既不是实数也不是复数的数值。类似0/0、inf/inf等运算产生的结果均为NaN。 2.逻辑类型 在MATLAB中逻辑类型包括true和false，分别由1和0表示。在MATLAB中用函数logical()将任何非零的数值转换为true（即1），将数值0转换为false（即0）。 3.字符和字符串类型 在MATLAB中，数据类型（char）表示一个字符。一个char类型的1*n数组称为字符串string。用单引号对表示字符串。 例如：str=‘I am a great person’
算法与程序设计真题
9、表达式A+B+C
最短路径算法_matlab程序[1]
算法描述： 输入图G，源点v0，输出源点到各点的最短距离D 中间变量v0保存当前已经处理到的顶点集合，v1保存剩余的集合 1.初始化v1,D 2.计算v0到v1各点的最短距离，保存到D for each i in v0;D(j)=min[D(j),G(v0(1),i)+G(i,j)] ,where j in v1 3.将D中最小的那一项加入到v0，并且从v1删除这一项。 4.转到2，直到v0包含所有顶点。 %dijsk最短路径算法 clear,clc G=[ inf inf 10 inf 30 100; inf inf 5 inf inf inf; inf 5 inf 50 inf inf; inf inf inf inf inf 10; inf inf inf 20 inf 60; inf inf inf inf inf inf; ]; %邻接矩阵 N=size(G,1); %顶点数 v0=1; %源点 v1=ones(1,N); %除去原点后的集合 v1(v0)=0; %计算和源点最近的点 D=G(v0,:); while 1 D2=D; for i=1:N if v1(i)==0 D2(i)=inf; end end D2 [Dmin id]=min(D2); if isinf(Dmin),error,end v0=[v0 id] %将最近的点加入v0集合，并从v1集合中删除 v1(id)=0; if size(v0,2)==N,break;end %计算v0（1）到v1各点的最近距离 fprintf('计算v0（1）到v1各点的最近距离\n');v0,v1 id=0; for j=1:N %计算到j的最近距离 if v1(j)
算法与程序设计教案
算法与程序设计思想 【基本信息】 【课标要求】 （一）利用计算机解决问题的基本过程 （1）结合实例，经历分析问题、确定算法、编程求解等用计算机解决问题的基本过程，认识算法和程序设计在其中的地位和作用。 （2）经历用自然语言、流程图或伪代码等方法描述算法的过程。 （4）了解程序设计语言、编辑程序、编译程序、连接程序以及程序开发环境等基本知识。 【学情分析】 高一年级的学生已具备了一定的观察、思考、分析和解决问题能力，也已有了顺序结构、分支结构、循环结构等知识的储备。因此，对于如何将解决问题的思路画成流程图已有一定的基础，但可能还不很熟练，尤其对刚学过的循环结构，教师在课堂上要注意引导。 『此处说“已有了顺序结构、分支结构、循环结构等知识的储备”，应该是指在必修部分对“计算机解决实际问题的基本过程”已有所体验与了解，或是指已学习过数学中相关模块的知识，这是本案例教学得以实施的必不可少的前提条件。』 【教学目标】 1.知识与技能： 建立求一批数据中最大值的算法设计思想，并将算法的设计思想用流程图表示出来。 2.过程与方法： 利用现实生活中比较身高的活动，以及对武术比赛中“打擂台”流程的逐步梳理，让学生学会从此类生活实际中提炼出求最大值的思想方法，即算法思想。 培养学生分析问题、解决问题的能力，让学生学会在面对问题时能梳理出解决问题的清晰思路，进而设计出解决某个特定问题的有限步骤，从而理解计算机是如何解决、处理某种问题的。 『在过程上，通过现实生活中的实例来引导学生总结“求最大值”的算法思想。过程的实现关键在于实例引用是否贴切，是否有利于学生向抽象结论的构建。本案例的实例选择是符合这一要求的。在方法上，注重培养学生分析、解决问题的一般能力，再次体验与理解应用计算机解决问题的基本过程，为后面更一步的学习打下基础，积累信心。』 3.情感态度与价值观：
《算法与程序设计》知识点
高息技术《算法与程序设计VB （选修）》 知识要点 相关知识点 （一）算法 1.定义 相关题解： 算法：就是解决问题的方法和步骤。算法是程序设计的“灵魂”，算法+数据结构＝程序。 单选题 1、运用计算机程序解决实际问题时，合理的步骤是（ ）。 A 、设计算法→分析问题→编写程序→调试程序 B 、分析问题→设计算法→编写程序→调试程序 C 、分析问题→编写程序→设计算法→调试程序 D 、设计算法→编写程序→分析问题→调试程序 2．算法的描述方法： 算法的描述：可分多种表达方法，一般用自然语言、流程图和伪代码进行描述。 自然语言描述法：指用人们日常生活中使用的语言（本国语言），用自然语言描述符合我们的习惯，且容易理解。 流程图描述：也称程序框图，它是算法的一种图形化表示方法。且描述算法形象、直观，更易理解。 伪代码描述法：是介于自然语言和计算机程序语言之间的一种算法描述。是专业软件开发人员常用方法。 （二）程序设计基础 常用高级编程语言：BASIC 、VB 、Pascal 、C 、C++、Java 面向对象的程序设计语言：其中的对象主要是系统设计好的对象，包括窗体等、控件等 控件：是指工具箱中的工具在窗体中画出的、能实现一定功能的部件，如文本框，命令按钮等。
对象的属性、方法和事件 对象名.属性名＝属性值 对象中属性可以在设计界面时通过属性窗中设置，也可以在运行时通过程序代码设置,方法如下例：给文本框“Txt123”的“Text”属性赋值为字符串“20”，代码如下 Txt123.text =”20” 变量＝对象名.属性名 如果要获取对象的状态或特性，这时就要读取对象的属性值，方法如下 例：读取文本框“txt123”的“Text”属性的代码如下 a = txt123.text ‘读取字符(或a=Val(txt123.text) ’读取数值) 2、方法 ［对象］.方法［参数名表］ 例：form.print ”欢迎使用” 该语句使用print方法在form1窗体中显示字符串“欢迎使用” 3、事件及事件驱动 事件是对象对外部操作的响应，如在程序执行时，单击命令按钮会产生一个Click事件。如需要命令按钮响应Click事件，就把完成Click事件功能的代码写到Click事件的事件过程中，与事件一一对应。 事件过程的形式如下： Private Sub 对象_事件名( ) ……………（事件过程代码） End Sub 一个简单的VB程序 求圆的周长和面积
高中信息技术(选修1)《算法与程序设计》
多媒体应用程序设计教学设计 【教学目标】 ●知识与技能： 1、认识扩展控件的主要属性和方法。 2、掌握通用对话框控件的主要属性和方法。 3、掌握菜单编辑器的使用。 ●过程与方法： 1、掌握利用扩展控件来设计多媒体程序的方法。 2、掌握利用面向对象编程的原理来设计和制作应用程序。 ●情感态度价值观： 能产生学习多媒体程序设计的相关技术的愿望。 【教学重点】 1、利用VB的多媒体控件设计多媒体播放器。 2、通用对话框控件的常用属性和方法。 3、菜单编辑器。 【教学难点】 1、通用对话框控件的属性和方法、菜单编辑器的使用。 2、利用面向对象编程的原理来设计和制作应用程序。 【教学方法】 任务驱动和边讲边练相结合。 【教学环境】 多媒体计算机网络教室。 【教材分析】 本节是广东教育出版社的普通高中课程标准实验教科书之信息技术（选修1）――《算法与程序设计》模块中的第六章第一节多媒体应用程序设计。主要内容是让学生用VB设计制作一个多媒体播放器。过程是采用任务驱动的形式，引入一个多媒体播放器程序的设计需求，提出了任务的具体要求，让学生通过观摩回答问题，进行任务分析，划分程序的功能模块，学习两种新的控件知识，进而进
行设计制作，经过创建图形用户界面、设置控件属性、编写程序代码、运行和调试程序的过程，最后完成程序设计。 通过本节的学习以进一步深化学生对设计实用程序的理解，从而进一步掌握程序设计的模块划分方法，以及利用可视化编程工具提供的控件对象进行编程，进一步熟悉对象、属性和方法的运用。而且由于多媒体技术具有将多种媒体信息集成在一起的特点，以及它具有强大的表现力，具有一定的娱乐性，相信本节内容在学生学习时一定会很受欢迎。 【学生分析】 学生是高二级的同学，是广东省实施新课程标准的第一届学生，因此，他们基本掌握在新课标理念下的学习方法，和已适应教师的教学方法。高二年级是学习信息技术选修模块“算法与程序设计”，经过大约一个学期的学习，他们已基本熟悉可视化编程工具――VB的使用，以及对面向对象的编程也有一定的理解。因此，他们学习本节内容“多媒体应用程序设计”是可以的。但是，本节是属于综合实践活动课，内容多、难度较大，对学生要求较高。 【教学过程】
实验1 MATLAB使用方法和程序设计
实验1 MATLAB 使用方法和程序设计 一、实验目的 1、掌握MATLAB 软件使用的基本方法。 2、熟悉MATLAB 的数据表示、基本运算和程序控制语句。 3、熟悉MATLAB 绘图命令及基本绘图控制。 4、熟悉MATLAB 程序设计的基本方法。 二、实验内容 1.帮助命令 使用Help 命令，查找sqrt （开方）函数的使用方法。 2、矩阵运算 （1）矩阵乘法 已知A=[1 2;3 4];B=[5 5;7 8]; 求A^2*B 。 (2) 矩阵除法 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3]; 求A\B,A/B 。 (3) 矩阵的转置及共轭转置 已知A=[5+i ，2-i ，1；6*i ，4,9-i]；求A.’,A ’ 。 （4）使用冒号选出指定元素 已知A=[1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 9]; 求A 中第3列前2个元素；A 中所有列第2,3行的元素。 （5）方括号[] 用magic 函数生成一个4阶魔术矩阵，删除该矩阵的第四列。 3、多项式 （1）求多项式p(x)=x 3-2x-4的根。 （2）求 f (x) = (cos x)2 的一次导数。 （3）求微分方程 的通解，并验证。 4、基本绘图命令 （1）绘制余弦曲线cost =y , ]2,0[π∈t 。 （2）在同一坐标系中绘制余弦曲线 0.25)-cos(t =y 和正弦曲线 )5.0sin(-=t y ，]2,0[π∈t （3）用plot3函数绘制三维螺线： 22x dy xy xe dx -+= sin()cos()x t y t z t =??=??=?( 0 < t < 20 )
Matlab基础知识点汇总
MATLAB讲义 第一章 MATLAB系统概述 1.1 MATLAB系统概述 MATLAB（MATrix LABoratory）矩阵实验室的缩写，全部用C语言编写。 特点： （1）以复数矩阵作为基本编程单元，矩阵运算如同其它高级语言中的语言变量操作一样方便，而且矩阵无需定义即可采用。 （2）语句书写简单。 （3）语句功能强大。 （4）有丰富的图形功能。如plot,plot3语句等。 （5）提供了许多面向应用问题求解的工具箱函数。目前，有20多个工具箱函数，如信号处理、图像处理、控制系统、系统识别、最优化、神经网络的模糊系统等。 （6）易扩充。 1.2 MATLAB系统组成 （1）MATLAB语言 MATLAB语言是高级的矩阵、矢量语言，具有控制流向语句、函数、数据结构、输入输出等功能。同时MATLAB又具有面向对象编程特色。MATLAB语言包括运算符和特殊字符、编程语言结构、字符串、文件输入/输出、时间和日期、数据类型和结构等部分。 （2）开发环境 MATLAB开发环境有一系列的工具和功能体，其部分具有图形用户界面，包括MATLAB桌面、命令窗口、命令历史窗口、帮助游览器、工作空间、文件和搜索路径等。 （3）图形处理 图形处理包括二维、三维数据可视化，图像处理、模拟、图形表示等图形命令。还包括低级的图形命令，供用户自由制作、控制图形特性之用。 （4）数学函数库 有求和、正弦、余弦等基本函数到矩阵求逆、求矩阵特征值和特征矢量等。 MATLAB数学函数库可分为基本矩阵和操作、基本数学函数、特殊化数学函数、线性矩阵函数、数学分析和付里叶变换、多项式和二重函数等。 （5）MATLAB应用程序接口（API） MATLAB程序可以和C/C++语言及FORTRAN程序结合起来，可将以前编写的C/C++、FORTRAN语言程序移植到MATLAB中。 1.3 MATLAB的应用围包括： MATLAB的典型应用包括： ●数学计算 ●算法开发 ●建模、仿真和演算 ●数据分析和可视化 ●科学与工程绘图 ●应用开发（包括建立图形用户界面） 以矩阵为基本对象 第二章 Matlab基础
最优化算法-Matlab程序
CG程序代码 function [x,y] = cg(A,b,x0) %%%%%%%%%%%%%%%%%CG算法%%%%%%%%%%%% r0 = A*x0-b; p0 = -r0; k = 0; r = r0; p = p0; x = x0; while r~=0 alpha = -r'*p/(p'*A*p); x = x+alpha*p; rold = r; r = rold+alpha*A*p; beta = r'*r/(rold'*rold); p = -r+beta*p; plot(k,norm(p),'.--'); hold on k = k+1; end y.funcount = k; y.fval = x'*A*x/2-b'*x;
function [x,y] = cg_FR(fun,dfun,x0) %%%%%%%%%%%%%%%CG_FR算法%%%%%%%%%%%%%%% error = 10^-5; f0 = feval(fun,x0); df0 = feval(dfun,x0); p0 = -df0; f = f0; df = df0; p = p0; x = x0; k = 0; while ((norm(df)>error)&&(k<1000)) f = feval(fun,x); [alpha,funcNk,exitflag] = lines(fun,0.01,0.15,0.85,6,f,df'*p,x,p);%%用线搜索找下降距离%% if exitflag == -1 disp('Break!!!'); break; end x = x+alpha*p; dfold = df; df = feval(dfun,x); beta = df'*df/(dfold'*dfold); p = -df+beta*p; plot(k,norm(df),'.--'); hold on k = k+1; end y.funcount = k; y.fval = feval(fun,x); y.error = norm(df);
算法与程序设计教学设计
算法与程序设计教学设计 科教版 算法及程序设计（选修）案例点评
本模块是信息技术选修模块之一。 学生在《信息技术基础》的“信息加工及表达”部分的学习 过程中，已经通过用计算机编程解决问题的实例感受了运用计算 机语言编写程序解决实际问题的基本过程，经历了使用某种编程 语言工具解决一个简单问题的过程，在脑中初步建立了算法及程 序设计的概念，以及对其进行应用的感性认识。 本模块是在必修模块“信息加工及表达”基础上的继续深入。 通过本模块的学习，使学生进一步体验算法思想，了解算法和程 序设计在解决问题过程中的地位和作用；能从简单问题出发，设 计解决问题的算法，并能初步使用一种程序设计语言编制程序实 现算法，解决问题。 本模块的教学，应注意及数学课程中有关内容的衔接，要强调理 论及实践的结合，引导学生注意寻找、发现身边的实际问题，进 而设计出算法和计算机程序去解决这些问题。教师要注意发现对 程序设计有特殊才能的学生，根据具体情况为他们提供充分的发 展空间。本模块强调的是通过算法及程序设计解决实际问题的方 法，对程序设计语言的选择不作具体规定。 从本模块的案例中可以看到不同教师对同一知识点的不同设 计策略及设计特色。如《分支结构》中，通过对学生已知认识结 构的分析，将英语语法及程序设计语言语法进行联系从而导入主 题；《出租车计价器程序的设计——If 语句的教学》中，通过及
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算法与程序设计教学设计 学生生活紧密联系的例子，层层剖析，由浅入深地引导学生解决 问题；《选择结构》中，以教师精心设计的小游戏来引入新课。 同时，又能看到不同老师对不同知识点的不同设计策略，如《算 法及程序设计思想》中的“逐步引导及训练”；《For/Next 循 环语句初步》中的“运用表格来保证学生自主学习效率”；《赋 值语句》中的“借简单语句来训练学生对编程环境的操作技能”； 《递归算法的实现》中“通过活动的方式来导入展开教学”，等 等。
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Matlab入门基础知识整理
MATLAB基础知识 MATLAB的主要功能 1．数值计算和符号计算功能 例如，求解线性方程组 在MATLAB命令窗口输入命令： a=[2,3,-1;3,-5,3;6,3,-8]; b=[7;8;9]; x=inv(a)*b 也可以通过符号计算来解此方程 syms x1 x2 x3 [x1,x2,x3]=solve(2*x1+3*x2-x3-7,3*x1-5*x2+3*x3-8,6*x1+3*x2-8*x3-9) 2．绘图功能 例如，分别绘制函数y=300sinx/x和y=x2的曲线 x=-20:0.1:20; plot(x,300*sin(x)./x,':',x,x.^2); 3．程序设计语言功能 MATLAB是解释性语言，程序执行速度较慢，而且不能脱离MATLAB环境而独立运行。MathWorks公司提供了将MATLAB源程序编译为独立于MATLAB集成环境运行的EXE文件以及将MATLAB程序转化为C语言程序的编译器。4．扩展功能 MATLAB包含两部分内容：基本部分和各种可选的工具箱。 基本部分构成了MATLAB的核心内容，也是使用和构造工具箱的基础。 工具箱扩展了MATLAB的功能。 功能性工具箱 学科性工具箱 MATLAB的集成开发环境 命令窗口（Command Window）用于输入命令并显示除图形以外的所有执行结果。一般来说，一个命令行输入一条命令，命令行以回车或分号结束 但一个命令行也可以输入若干条命令，各命令之间以逗号或分号隔开 如果一个命令行很长，一个物理行之内写不下，可以在第1个物理行之后加上3个小黑点并按下回车键，然后接着下一个物理行继续写命令的其他部分。3个小黑点称为续行符，即把下面的物理行看作该行的逻辑继续。例如： z=1+1/(1*2)+1/(1*2*3)+1/(1*2*3*4)+ … 1/(1*2*3*4*5) 工作空间（Workspace）是MATLAB用于存储各种变量的内存空间。 当前目录（Current Directory）是指MATLAB运行时的工作目录，只有在当前目录下的文件、函数才可以被运行或调用。 如果没有特殊指明，数据文件也将存放在当前目录下。 命令历史窗口 自动保留自安装起所有用过的命令的历史记录，并且还标明了使用时间，从而方便用户查询。而且，通过双击命令可进行历史命令的再运行。 MATLAB的帮助功能 进入MATLAB帮助界面可以通过以下方法。 ●单击MATLAB主窗口工具栏中的Help按钮。
《算法与程序设计》(选修)课件
高中信息技术《算法与程序设计VB （选修）》 知识要点 相关知识点 （一）算法 1.定义 相关题解： 1算法：就是解决问题的方法和步骤。算法是程序设计的“灵魂”，算法+数据结构＝程序。 单选题 1、运用计算机程序解决实际问题时，合理的步骤是（B ）。 A 、设计算法→分析问题→编写程序→调试程序 B 、分析问题→设计算法→编写程序→调试程序 C 、分析问题→编写程序→设计算法→调试程序 D 、设计算法→编写程序→分析问题→调试程序 2．算法的描述方法： 1算法的描述：可分多种表达方法，一般用自然语言、流程图和伪代码进行描述。 2自然语言描述法：指用人们日常生活中使用的语言（本国语言），用自然语言描述符合我们的习惯，且容易理解。 3流程图描述：也称程序框图，它是算法的一种图形化表示方法。且描述算法形象、直观，更易理解。 4伪代码描述法：是介于自然语言和计算机程序语言之间的一种算法描述。是专业软件开发人员常用方法。 相关题解： 单选题 1、图形符号" "在算法流程图描述中表示( B ). A 处理或运算的功能 B 输入输出操作 C D 算法的开始或结束 2、图形符号在算法流程图描述中表示( A ). A B 输入输出操作 C 用来判断条件是否满足需求 D 算法的开始或结束 3、以下哪个是算法的描述方法?( A ) A 流程图描述法 B 枚举法 C 顺序法 D 列表法 4、以下哪个是算法的描述方法?( D ) A 顺序法 B 列表法 C 集合法 D 自然语言描述法 5、介于自然语言和计算机语言之间的一种算法描述是下列哪个选项？（ ） A 、伪代码
B、流程图 C、高级语言 D、VB 程序设计语言 （二）程序设计基础 （1）常用高级编程语言：BASIC、VB、Pascal、C、C++、Java 1面向对象的程序设计语言：其中的对象主要是系统设计好的对象，包括窗体等、控件等 2控件：是指工具箱中的工具在窗体中画出的、能实现一定功能的部件，如文本框，命令按钮等。 对象属性＝属性值 对象中属性可以在设计界面时通过属性窗中设置，也可以在运行时通过程序代码设置,方法如下例：给文本框“Txt123”的“Text”属性赋值为字符串“20”，代码如下 Txt123.text =”20”
MVDR算法matlab程序
clc clear all close all %% 常量定义 Freqs=1.6e9; %工作频率 c=3e8; %光速 lamda=c/Freqs; %波长 d=0.5*lamda; %单元间距 M=16; %天线阵元数 fs=2e6; %采样频率 pd=10; %快拍数 %% 模型建立 %--------------第一个干扰模型-------------------- thetaJ1=20*pi/180; %干扰方向 FreqJ1=5e5; %第一个干扰的频率 J1NR=sqrt(10^(60/10)); J1one=J1NR*exp(j*(2*pi*FreqJ1*(1:1:pd)/fs)); %1*pd %--------------第二个干扰模型-------------------- ThetaJ2=60*pi/180; %干扰方向 FreqJ2=6e5; %第二个干扰的频率 J2NR=sqrt(10^(60/10)); J2one=J2NR*exp(j*(2*pi*FreqJ2*(1:1:pd)/fs)); %1*pd %--------------信号模型-------------------- ThetaS=30*pi/180; FreqS=7e5; SNR=sqrt(10^(40/10)); Sone=SNR*exp(j*(2*pi*FreqS*(1:1:pd)/fs)); %1*pd %--------------空域处理------------------------- I1=zeros(M,1); I2=zeros(M,1); IS=zeros(M,1); for n=1:M I1(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(thetaJ1)/lamda); I2(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(ThetaJ2)/lamda); IS(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(ThetaS)/lamda); end J1=I1*J1one; J1=J1.'; J2=I2*J2one; J2=J2.'; %------------产生噪声------------------------- noise=sqrt(1/2)*randn(pd,M)+j*sqrt(1/2)*randn(pd,M);
MATLAB基础知识考试复习总结
第一章ＭＡＴＬＡＢ基础 １系统仿真是根据被研究的真实系统的数学模型研究系统性能的一门学科，现在尤指利用计算机去研究数学模型行为的方法，即数值仿真。 ２ＭＡＴＬＡＢ集计算，可视化及编程于一身。其主要产品模块构成：（１）ＭＡＴＬＡＢ（２）ＭＡＴＬＡＢtoolbox（3）MATLAB Compiler（4）simulink(5)stateflow(6)Real-Time Workshop。 3MATLAB语言被称为第四代计算机语言。有以下几个主要特点：编程效率高；使用方便；高效方便的科学计算；先进的可视化工具；开放性、可扩展性强；运行时动态连接外部C或FORTRAN应用函数；在独立C或FORTRAN程序中调用MATLAB 函数；输入输出各种ＭＡＴＬＡＢ及其他标准格式的数据文件；创建图文并茂的技术文档；特殊应用工具箱；高效仿真工具Smulink。 4变量命名规则：变量名、函数名对字母大小写敏感；变量名第一个字母必须是英文字母（只能是英文、数字和下连线）。 5 real(z)求复数Z实部 imag(Z)求复数Z虚部 abs(z) 求复数Z的模angle(Z)求复数Z的相角（单位是弧度） callback回校函数mdata=csvread(‘engdata.txt’) clc清除指令窗 clf清除图形窗 cd设置当前工作目录clear清除工作空间保存的变量 edit打开M文件编辑器exit、quit关闭、退出MATLAB 6 c=3+5i c=3+5*i (a=3;b=5;c=a+b*i) 1.3e-4 2.78e23 A.’转置S.*B S./B B.\S A.^n 7Command History（历史指令）窗记录着用户在命令指令窗中所输入过的所有指令行，且所有这些被记录的指令行都能被复制，并送到指令窗中再运行。 8Workspace Browser(工作空间浏览器）也叫内存浏览器，他保存了指令窗所使用过的全部变量（除非有意删除),可通过该浏览器对内存变量进行操作。 10点击MATLAB桌面工具条上的？图标，或选择下拉菜单项【Help】，都能提供帮助；ＭＡＴＬＡＢ还提供现场帮助，用鼠标点亮指令并点击右键，在弹出的菜单中选择【Help On Selection】。 第二章数据及其运算 1简单数组生成方法：逐个元素输入法；冒号生成法[x=a:intc:b]; [x=linspace(a,b,n)]=[a:(b-a)/(n-1):b];logspace(w1,w2,n) 2>> diag([3,3,3])产生对角形数组 ans =3 0 0 0 3 0 0 0 3 >> eye(3) 产生单位数组 ans =1 0 0 0 1 0 0 0 1 >> magic(3) 产生魔方数组 a ns =8 1 6
图论算法及matlab程序的三个案例
图论实验三个案例 单源最短路径问题 Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是解单源最短路径问题的一个贪心算法。其基本思想是，设置一个顶点集合S 并不断地作贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于集合S 当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。设v 是图中的一个顶点，记()l v 为顶点 v 到源点v 1的最短距离， ,i j v v V ?∈，若 (,)i j v v E ?，记i v 到j v 的权ij w =∞。 Dijkstra 算法： ① 1{}S v =,1()0l v =；1{}v V v ??-,()l v =∞,1i =,1{}S V v =-； ② S φ=，停止，否则转③； ③ ()min{(),(,)} j l v l v d v v =， j v S ∈，v S ?∈； ④ 存在 1 i v +，使 1()min{()} i l v l v +=，v S ∈； ⑤ 1{} i S S v +=， 1{} i S S v +=-，1i i =+，转②； 实际上，Dijkstra 算法也是最优化原理的应用：如果12 1n n v v v v -是从1v 到 n v 的最短路径，则 12 1 n v v v -也必然是从1v 到 1 n v -的最优路径。 在下面的MATLAB 实现代码中，我们用到了距离矩阵，矩阵第i 行第j 行元 素表示顶点i v 到j v 的权ij w ，若i v 到j v 无边，则realmax ij w =，其中realmax 是 MATLAB 常量，表示最大的实数+308)。 function re=Dijkstra(ma)
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