matlab

1.x=input('请输入一个四位整数：'); a=fix(x/1000);

b=rem(fix(x/100),10);

c=rem(fix(x/10),10);

d=rem(x,10);

a=a+7;

b=b+7;

c=c+7;

d=d+7;

a=rem(a,10);

b=rem(b,10);

c=rem(c,10);

d=rem(d,10);

e=a; a=c; c=e;

f=b; b=d; d=f;

x=1000*a+100*b+10*c+d;

x

2.（1）a=input(‘请输入一个数’);

b=input(‘请输入一个数’);

c=input(‘请输入一个数’);

If x>=0.5&&x<1.5

y=ax^2+bx+c

elseif x>=1.5&&x<3.5

y=a(sinb)^c+x

elseif x>=3.5&&x<5.5

y=log[abs(b+c/x)]

end

disp y

end

(2)a=input(‘请输入一个数’);

b=input(‘请输入一个数’);

c=input(‘请输入一个数’);

Switch x

case[0.5,1.5]

y=ax^2+bx+c

case[1.5,3.5]

y=a(sinb)^c+x

case[3.5,5.5]

y= log[abs(b+c/x)]

end

disp y

3. x=fix(rand(1,20)*89)+10;

x1=fix(sum(x)/20);

if x

disp x

end

4.(1)c=input(‘请输入20个数：‘）；max=c1;

min=c1;

for n=1:20

if m>max

max=m;

end

if m

min=m;

end

end

min

max

(2)max函数：funtion f=max(a) f=a(1);

for i=1:20;

mid=a(i);

if mid>f;

f=mid;

end

end

end

min函数funtion f=min(a) f=a(1);

for i=1:20;

mid=a(i);

if mid

f=mid;

end

end

end

5.s=0,x=0

for n=1:64 c=2^x

x=x+1

s=s+c

end

VC++与Matlab混合编程之一：调用Matlab引擎

VC++与Matlab混合编程之一：调用Matlab引擎在VC中调用MATLAB的，总结有以下几种方法：1、是调用Matlab引擎；2、是调用Matlab中M函数转化成的dll文件；3、调用Matlab中M函数转化成c语言的函数。 本节之讲解方法1，因为方法1最简单，只要配置好VC的相关设置就可以了。 下面是自己的实践过程： 一、设置VC相关属性。 （1）Visual C++6.0 编译环境的设置：通过菜单Tools/ Options，打开Visual C++6.0设置属性页，进入Directorie页面，在Show Directories for下拉列表中选择Include Files，添加路径：\extern\include（在Matlab的安装路径下）；再选择下拉列表中的Library Files，添加路径：\extern\ lib\win32\Microsoft（在Matlab的安装路径下，但是在我查看资料的时候看到很多是\extern\ lib\win32\Microsoft\msvc60这个路径，但是我用的是MatlabR2009a，或许这里设置有点区别）。看资料说编译环境或许只需设置一次，但是我在设置的时候每次都要设置。 （2）添加库文件: 通过菜单Projects|settings，进入Link 页面，在Object/Library Modules 框中，添加库文件名：libmx.lib 、libmat.lib 、libeng.lib。每个新的工程文件都要单独添加库文件。 二、在VC中通过MATLAB引擎调用Matlab函数命令： 现在以画一个正弦曲线的图为例。 1、新建一个MFC程序，命名Test，基于对话框。

VC++与Matlab混合编程之引擎操作详解

VC++与Matlab混合编程之引擎操作详解 Visual C++是当前主流的应用程序开发环境之一，开发环境强大，开发的程序执行速度快。但在科学计算方面函数库显得不够丰富、读取、显示数据图形不方便。Matlab是一款将数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示结合在一起，包含大量高度集成的函数可供调用，适合科学研究、工程设计等众多学科领域使用的一种简洁、高效的编程工具。不过由于Matlab使用的是解释性语言，大大限制了它的执行速度和应用场合。基于VC和Matlab混合编程是很多熟悉VC++编程而又需要进行科学计算、数据仿真的科研人员常用的一种方式，其中最简单也最直接的方法就是调用Matlab引擎。本文以下部分将详细介绍通过VC+ +6.0调用Matlab6.5引擎来达到VC++与Matlab数据共享编程的方法。 1. 什么是Matlab引擎 所谓Matlab引擎（engine），是指一组Matlab提供的接口函数，支持C/C++、Fortran 等语言，通过这些接口函数，用户可以在其它编程环境中实现对Matlab的控制。可以主要功能有： ★打开/关闭一个Matlab对话； ★向Matlab环境发送命令字符串； ★从Matlab环境中读取数据； ★向Matlab环境中写入数据。 与其它各种接口相比，引擎所提供的Matlab功能支持是最全面的。通过引擎方式，应用程序会打开一个新的Matlab进程，可以控制它完成任何计算和绘图操作。对所有的数据结构提供100%的支持。同时，引擎方式打开的Matlab进程会在任务栏显示自己的图标，打开该窗口，可以观察主程序通过engine方式控制Matlab运行的流程，并可在其中输入任何Matlab命令。 实际上，通过引擎方式建立的对话，是将Matlab以ActiveX控件方式启动的。在Matl ab初次安装时，会自动执行一次： matlab /regserver 将自己在系统的控件库中注册。如果因为特殊原因，无法打开Matlab引擎，可以在Do s命令提示符后执行上述命令，重新注册。 2. 配置编译器 要在VC中成功编译Matlab引擎程序，必须包含引擎头文件engine.h并引入Matlab对

MATLAB回归预测模型

MATLAB---回归预测模型 Matlab统计工具箱用命令regress实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法，用法是：b=regress(Y,X) [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) Y,X为提供的X和Y数组，alpha为显着性水平（缺省时设定为0.05），b,bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r,rint为残差（向量）及其置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有四个数值，第一个是R2，第二个是F，第三个是与F对应的概率 p ，p <α拒绝 H0，回归模型成立，第四个是残差的方差 s2 。 残差及其置信区间可以用 rcoplot(r,rint)画图。 例1合金的强度y与其中的碳含量x有比较密切的关系，今从生产中收集了一批数据如下表 1。 先画出散点图如下： x=0.1:0.01:0.18; y=[42,41.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,55.0,50.0]; plot(x,y,'+') 可知 y 与 x 大致上为线性关系。 设回归模型为y =β 0+β 1 x

用regress 和rcoplot 编程如下： clc,clear x1=[0.1:0.01:0.18]'; y=[42,41.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,55.0,50.0]'; x=[ones(9,1),x1]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x); b,bint,stats,rcoplot(r,rint) 得到 b =27.4722 137.5000 bint =18.6851 36.2594 75.7755 199.2245 stats =0.7985 27.7469 0.0012 4.0883 即β 0=27.4722 β 1 =137.5000 β 的置信区间是[18.6851,36.2594]， β 1 的置信区间是[75.7755,199.2245]； R2= 0.7985 ， F = 27.7469 ， p = 0.0012 ， s2 =4.0883 。可知模型（41）成立。

利用MATLAB实现循环卷积.doc

一、实验目的 1.利用MATLAB 实现循环卷积。 2.比较循环卷积与线性卷积的区别。 二、实验条件 PC 机，MATLAB7.0 三、实验内容 1）循环卷积的定义：两个序列的N 点循环卷积定义为： )0()()()]()([1 0N n m n x m h n x n h N k N N <≤-=?∑-= 利用MATLAB 实现两个序列的循环卷积可以分三个步骤完成： (1)初始化：确定循环点数N ，测量输入2个序列的长度。 (2)循环右移函数：将序列x(n)循环右移，一共移N 次（N 为循环卷积的循环次数），最后将每次循环成的新序列组成一个矩阵V 。 (3)相乘：将x(n)移位后组成的矩阵V 与第二个序列h(n)对应相乘，即得循环卷积结果。程序如下： 程序一： clear;close all ; N=10; x1=[6 15 -6 3 5 7 0 1]; x2=[7 1 2 9 4 3 20 6]; xn1=length(x1); xxn1=0:xn1-1; xn2=length(x2); xxn2=0:xn2-1; subplot(3,1,1); stem(xxn1,x1); subplot(3,1,2); stem(xxn2,x2); x11=fft(x1,N);

x12=fft(x2,N); y11=x11.*x12; y1=ifft(y11,N); subplot(3,1,3); n=0:length(y1)-1; stem(n,y1,'.'); title('循环卷积的结果'); xlabel('n');ylabel('y1(n)'); 运行后所得图形如下： 观察所得的循环卷积结果发现并没有呈现周期性的序列，因此将程序做下列改变。程序二： clear;close all; N=40; x1=[6 15 -6 3 5 7 0 1]; x2=[7 1 2 9 4 3 20 6]; x2=[x2,x2,x2,x2]; xn1=length(x1); xxn1=0:xn1-1; xn2=length(x2); xxn2=0:xn2-1; subplot(3,1,1);

matlab循环语句

matlab 基本语句 1.循环语句for for i=s1:s3：s2 循环语句组 end 解释：首先给i赋值s1；然后，判断i是否介于s1与s2之间；如果是，则执行循环语句组,i=i+s3（否则，退出循环.）；执行完毕后，继续下一次循环。 例：求1到100的和，可以编程如下： sum=0 for i=1:1:100 sum=sum+i end 这个程序也可以用while语句编程。 注：for循环可以通过break语句结束整个for循环. 2.循环语句while 例：sum=0;i=1; while(i<=100) sum=sum+i;i=i+1; end 3.if语句 if(条件) 语句 end if(条件) 语句 else 语句 end if(条件) 语句 elseif 语句 end 4.关系表达式：

=,>,<,>=,<=,==(精确等于) 5.逻辑表达式：|(或),&(且) 6.[n,m]=size(A)(A为矩阵) 这样可以得到矩阵A的行和列数 n=length(A)，可以得到向量A的分量个数；如果是矩阵，则得到矩阵A的行与列数这两个数字中的最大值。 7.！后面接Dos命令可以调用运行一个dos程序。 8.常见函数： poly():为求矩阵的特征多项式的函数，得到的为特征多项式的各个系数。如 a=[1,0,0;0,2,0;0,0,3]，则poly(a)＝1 -6 11 -6。相当于poly(a)＝1入^3+(-6)入^2+11入+(-6)。 compan():可以求矩阵的伴随矩阵. sin()等三角函数。 MATLAB在数学建模中的应用(3) 一、程序设计概述 MATLAB所提供的程序设计语言是一种被称为第四代编程语言的高级程序设计语言，其程序简洁，可读性很强，容易调试。同时，MATLAB的编程效率比C/C++语言要高得多。 MATLAB编程环境有很多。常用的有： 1.命令窗口 2.word窗口 3.M-文件编辑器，这是最好的编程环境。 M-文件的扩展名为“.m”。M-文件的格式分为两种： ①λ M-脚本文件，也可称为“命令文件”。 ② M-函数文件。这是matlab程序设计的主流。λ 保存后的文件可以随时调用。 二、MATLAB程序结构 按照现代程序设计的观点，任何算法功能都可以通过三种基本程序结构来实现，这三种结构是：顺序结构、选择结构和循环结构。其中顺序结构是最基本的结构，它依照语句的自然顺序逐条地执行程序的各条语句。如果要根据输入数据的实际情况进行逻辑判断，对不同的结果进行不同的处理，可以使用选择结构。如果需要反复执行某些程序段落，可以使用循环结构。 1 顺序结构 顺序结构是由两个程序模块串接构成。一个程序模块是完成一项独立功能的逻辑单元，它可以是一段程序、一个函数，或者是一条语句。 看图可知，在顺序结构中，这两个程序模块是顺序执行的，即先执行<程序

matlab软件的使用方法

MATLAB 软件使用简介 默认分类2007-03-15 21:26:49 阅读4106 评论8 字号：大中小订阅 MATLAB 软件使用简介 MATLAB 是一个功能强大的常用数学软件, 它不但可以解决数学中的数值计算问题, 还可以解决符号演算问题, 并且能够方便地绘出各种函数图形。MATLAB自1984年由美国的MathWorks公司推向市场以来，历经十几年的发展和竞争，现已成为国际最优秀的科技应用软件之一。这里主要以适用于Windows操作系统的MATLAB5.3版本向读者介绍MATLAB 的使用命令和内容。 一、MATLAB 的进入/退出 MA TLAB 的安装成功后, 系统会在Windows【开始】菜单的【程序】子菜单中加入启动MATLAB命令的图标, 用鼠标单击它就可以启动MATLAB系统,见图2.1。 图2.1 启动MA TLAB 启动MATLAB后, 屏幕上出现MATLAB命令窗口: 图2.2 MA TLAB命令窗口 图2.2的空白区域是MATLAB 的工作区（命令输入区）, 在此可输入和执行命令。 退出MATLAB系统像关闭Word文件一样, 只要用鼠标点击MATLAB系统集成界面右上角的关闭按钮即可。 二、MATLAB 操作的注意事项 l 在MA TLAB工作区输入MATLAB命令后, 还须按下Enter键, MA TLAB才能执行你输入的MA TLAB命令, 否则MA TLAB不执行你的命令。 l MATLAB 是区分字母大小写的。 l 一般，每输入一个命令并按下Enter键, 计算机就会显示此次输入的执行结果。(以下用↙表示回车)。如果用户不想计算机显示此次输入的结果，只要在所输入命令的后面再加上一个分号“；”即可以达到目的。如： x= 2 + 3 ↙x=5 x = 2 + 3 ; ↙不显示结果5 l 在MA TLAB工作区如果一个表达式一行写不下，可以用在此行结尾处键入三个英文句号的方法达到换行的目的。如： q=5^6+sin(pi)+exp(3)+(1+2+3+4+5)/sin(x)… -5x+1/2-567/(x+y) l MATLAB 可以输入字母、汉字，但是标点符号必须在英文状态下书写。 l MATLAB 中不需要专门定义变量的类型，系统可以自动根据表达式的值或输入的值

VC++调用Matlab引擎(engine)配置方法

如何在C/C++语言里调用Matlab引擎(engine) ——（上篇）windows下的Visual C++平台 Windows下调用Matlab引擎要做好以下三点设置 （1）设置头文件目录 （2）设置库文件目录，并添加链接库输入项libeng.lib和libmx.lib （3）设置环境变量 以下以Visual Studio 2008为例来说明如何设置这三点： 1、添加头文件目录 依次选择：“工具”->“选项”，调出对话框后 再在对话框左边“选择项目和解决方案”->“VC++目录” 然后在右边选择“显示以下内容的目录”下的选框选择“包含文件”，再在目录列表的最下边空行处选中添加：matlab安装目录下的\extern\include路径比如我

的是：C:\Program Files\MATLAB\R2011a\extern\include 如果现在生成项目，链接将不会通过，比如可能会出现： 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_mxDestroyArray，该符号在函数_WinMain@16 中被引用 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_mxGetPi，该符号在函数 _WinMain@16 中被引用 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_engClose，该符号在函数 _WinMain@16 中被引用 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_engGetVariable，该符号在函数_WinMain@16 中被引用 1>engwindemo.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号_engOutputBuffer，该符号在函数_WinMain@16 中被引用

matlab中循环语句用法

循环结构：for语句 格式： for 循环变量=表达式1：表达式2：表达式3 循环体 end 【注】：表达式1：循环变量初值， 表达式2：步长，为1时，可省略； 表达式3：循环变量终值。 或： for循环变量=矩阵表达式 循环体 end 【注】：执行过程是依次将矩阵的各列元素赋给循环变量，然后执行循环体语句，直至各列元素处理完毕。 2 while语句： 格式： while（条件） 循环体 end 【注】：条件成立时，执行循环体 3

break语句&& continue语句： break：破坏，破坏循环，终止循环的进行，跳出循环，程序将执行循环语句的下一语句。 continue：继续，循环继续，程序将跳过循环体中剩下的语句，继续下一次循环。 4 循环的嵌套—多重循环结构 5 选择结构：if-else语句 格式： if 表达式 程序模块 end 或 if 表达式 程序模块1 else 程序模块2 end 6 switch语句： 格式：

switch 表达式 case 数值1 程序模块1 case 数值2 程序模块2 case 数值3 程序模块3 ...... otherwise 程序模块n end 执行过程：首先计算表达式的值， 然后将其结果与每一个case后面的数值依次进行比较， 如果相等，则执行该case的程序模块； 如果都不相等，则执行otherwise模块中的语句。 switch语句可以替代多分支的if语句，而且switch语句简洁明了，可读性更好。 7 matlab中一些基本知识： END 注意事项 for循环可以通过break语句结束整个for循环

matlab中循环语句用法

while语法： while expression statements end 说明：while expression, statements, end 计算一个表达式，并在该表达式为true 时在一个循环中重复执行一组语句。表达式的结果非空并且仅包含非零元素（逻辑值或实数值）时，该表达式为true。否则，表达式为false。 示例代码如下： function [sum] = summation(ratio, head, top) sum = 0; while (head <= top) sum = sum + ratio ^ head; head = head + 1; end end

假设ratio = 2，head = 0，top = 63 matlab循环语句for怎么用？ matlab中for语句使用方法和应用实例 for循环语句 1、一般格式为： for x（循环变量）= array（数组） commands（执行的循环代码） end 2、array可以是一个数字，也可以是数组，例如输入：for a=5 for a=1:5 for a=1:1:5（以1为步长到5）

只不过在a=1:5和a=1:1:5时，会显示之间的结果，a=5时只显示最后结果。a的变动就是第一次循环a=1，第二次循环a=2，第三次循环a=3，第四次循环a=4，第五次循环a=5。 3、(commands)就是命令，其中的命令行可以很多很多，最常见的就是调用上面说的a变动比如： for a=10 %循环10次 s=a+1 %循环语句 end %结束 上面的a不需要再指定，a的变化就是上面说的先是1，然后是2，3，…那么s就是先s=1+1=2，然后再s=2+1=3，s=3+1=4，…，s=10+1=11，循环结束，就是一个连续加s的指令，最后=11。 4、for语句可以嵌套的，和C一样 for a=5 %第一个for循环

预测控制MATLAB仿真与设计

动态矩阵控制算法实验报告 院系：电子信学院 姓名：郝光杰 学号：172030039 专业：控制理论与控制工程 导师：俞孟蕻

MATLAB环境下动态矩阵控制实验 一、实验目的： 对于带有纯滞后、大惯性的研究对象，通过动态控制矩阵的MATLAB的直接处理与仿真实验，具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性。输入已知的控制模型，通过对参数的选择，来取的良好的控制效果。 二、实验原理： 动态矩阵控制算法是一种基于被控对象非参数数学模型的控制算法，它是一种基于被控对象阶跃响应的预测控制算法，以对象的阶跃响应离散系统为模型，避免了系统的辨识，采用多步预估技术，解决时延问题，并按照预估输出与给定值偏差最小的二次性能指标实施控制，它适用于渐进稳定的线性对象，系统动态特性中存在非最小相位特性或纯滞后都不影响算法的直接使用。 三、实验环境： 计算机 MATLAB2016b 四、实验步骤： 影响控制效果的主要参数有： 1）采样周期T与模型长度N 在DMC中采样周期T与模型长度N的选择需要满足香农定理和被控对象的类型及其动态特性的要求，通常需要NT后的阶跃响应输出值接近稳定值。 2)预测时域长度P P对系统的快速性和稳定性具有重要影响。为使滚动优化有意义，应使P 包含对象的主要动态部分，P越小，快速性提高，稳定性变差；反之，P越大，系统实时性降低，系统响应过于缓慢。 3）控制时域长度M

M控制未来控制量的改变数目，及优化变量的个数，在P确定的情况下，M越小，越难保证输出在各采样点紧密跟踪期望输出值，系统响应速度缓慢， 可获得较好的鲁棒性，M越大，控制机动性越强，改善系统的动态性能，但是稳定性会变差。 五、实例仿真 （一）算法实现 设GP(s)=e-80s/(60s+1),采用DMC后的动态特性如图1所示，采样周期 T=20s，优化时域P=10，M=2，建模时域N=20。 MATLAB程序1： g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传函转换为MPC模型 delt=20; %采样周期 nt=1; %输出稳定性向量 tfinal=1000; %截断时间 model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传函转换为阶跃响应模型 plant=model;%进行模型预测控制器设计 p=10; m=2; ywt=[];uwt=1;%设置输入约束和参考轨迹等控制器参数 kmpc=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算 tend=1000;r=1;%仿真时间 [y,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r);%模型预测控制仿真 t=0:20:1000;%定义自变量t的取值数组 plot(t,y) xlabel(‘图一DMC控制动态响应曲线（time/s）’); ylabel(‘响应曲线’); 结果如下： Percent error in the last step response coefficient

MATLAB编程如何不用for循环

MATLAB编程如何不用for循环--以DFT变换矩阵为例 缘起：大家都知道MATLAB中用for循环编写的代码执行起来效率不高，如何用矩阵和向量的运算提升效率对每一个用matlab的人来说都是很有必要的，但是此项功夫高手一般不愿意给初学者讲，此功夫是高手和低手的分水岭，高手们更是拿此功夫在初学者面前炫耀。本人当初怀着很恭敬的心向高手请教，高手笑笑说这要我自己编。出于让后来人受益，帮助和我一样无助的求知者。本人今天话了一天时间将此问题研究下，并且将代码毫无保留的公布出来。希望大家能够受益，阿弥陀佛！ 上述W矩阵的第一列代表直流成分，第二列到最后一列是信号的交流成分，可以看出倍频关系！我以前不知道DFT 可以通过矩阵表示。注意matlab中dftmtx实现上述W矩阵的时候没有用1/sqrt(N) 进行归一化！可以通过dftmtx(2)验证，没有1/sqrt(2)。 例1 DFT matrix 是Hermitian的 Nfft = 8; xn=rand(1,Nfft); y=dftmtx(Nfft)*xn.' %结果是个列向量y=dftmtx(Nfft)*x.' 和y=fft(x,Nfft)是等价的 y = xn*dftmtx(Nfft) %结果是个行向量 y=fft(xn,Nfft) %结果是个行向量 %dft变换公式，n代表时域采样点，k代表频域采样点 Y(k)=sum(x.*exp(-j*2*pi*n*k)) 相应的，dftmtx(Nfft)产生的矩阵中，第k行，n列元素=exp(-j*2*pi*k*n/Nfft)，与x.'相乘正好对应fft变换后的每个频点值。

例1：双重循环求DFT N = 8; x=rand(1,N); for k=0:N-1 sum=0; % 注意每个X(k)的值不应该受上次计算的影响 for m=0:N-1 w=exp(-j*2*pi/N.*m.*k); %DFT matrix 的每一行的元素是不同的 sum=sum+x(m+1).*w; % 这个循环实际上是计算DFT matrix的每一行与信号x的内积 end X(k+1)=sum; %Matlab下标从1开始 end % 注意X 是个行向量，是个数组，我以前不知道X(k)的循环赋值的结果是个行向量 y=fft(x,N) %验证 例2：单循环求DFT %% x 是行向量的Version，结果X也是行向量 N = 8; x=rand(1,N); m=0:N-1; sum=0; for k=0:N-1 %核心思想是内积运算：x躺着，后面的必须站着 X(k+1)= x*exp(-j*2*pi/N.*m'.*k) ; % 以前这样的表达物理含义是不明确的--> X(k+1)= x*exp(-j*2*pi/N.*m.*k).' ; end y=fft(x,N) %验证 %% x 是列向量的Version，结果X是行向量，fft(x)的结果是列向量 N = 8; x=rand(1,N)'; m=0:N-1; sum=0; for k=0:N-1 % 核心思想是内积运算：x躺着，后面的必须站着 X(k+1)= exp(-j*2*pi/N.*m.*k)*x ; % 以前这样的表达物理含义是不明确的--> X(k+1)= x*exp(-j*2*pi/N.*m.*k).' ; end y=fft(x,N) %验证结果y是个列向量，X是y的转置。因为X按下标赋值的结果是个行向量！ 例3：不用循环求DFT %% x 是行向量的Version，结果X也是行向量 N = 8; xn=rand(1,N); %一次去掉2个循环，不要试图一次去掉一个 n=[0:1:N-1]; k=[0:1:N-1]; WN=exp(-j*2*pi/N); nk=n'*k; %看看如何不用for循环来实现，向量的外积N-by-1 multiply 1-by-N WNnk=WN.^nk; %WNnk就是dftmtx(8)，dftmtx原来是这样构造的 Xk=xn*WNnk; % 究竟nk这个向量外径是n'*k还是k'*n要看内积在哪一维执行

Matlab for 循环

for 循环语句 for语句作用是按照预先设定的循环步骤重复执行某语句段, 其语法: for循环控制变量=存储着该变量依次所取值的一个向量 循环语句块, 本块重复执行的次数由上方向量的长度决定, 每次执行, 循环控制变量依次取该向量中的值. end 注意, 如果你matlab的for 循环语句有其独有的特点, 它使用一个向量来控制循环, 循环次数由向量的长度来决定, 而每次循环都依次从向量中取值. 这使得Matlab循环更灵活多样, 其循环变量取值可以不按照特定的规律; 但是另一方面, Matlab 的for循环也有独特的限制, 当次循环中改变循环变量赋值, 不会代入下次循环, 所以除非在其中用break提前退出, Matlab循环的次数是预先定好的. 举个例子: for a=1:2:7 , 将循环4次, a的取值依次是1, 3, 5, 7. 另一个例子: for a=[1, 5, 3, 4, 6], 这个循环将被执行5次, 循环控制变量a的取值依次为: 1, 5, 3, 4, 6. 如果还对for循环这个特性不太熟悉, 试试下面这段Matlab代码: for a=[1 5 3 4 6] disp(['第', num2str(find(a==[1 5 3 4 6])) , '次循环, a的取值为: ',num2str(a)] ); end While循环 与for循环不同, while循环不预先指定好循环次数, 只要符合条件循环就一直执行下去, while语句的语法: while判断条件 循环语句块 end 此处的'判断条件'和if语句中的那个一样, 要求这个变量或者表达式最终得到一个逻辑型标量, 每次循环之前, while语句会判断这个条件是否满足, 如果满足则开始循环模块, 否则跳过整个循环语句. 在循环语句块中控制循环退出有两种办法, 其一是直接或间接地改变'判断条件'的值, 使之为'false', 其二是在循环块中执行'break' 语句直接退出循环. 一个例子, 每次循环变量a都将增加1, 我们欲控制使a大于10时终止循环, 下面分别采用上述提到的两种方法控制循环. approach 1 a=0; while a<=10 a=a+1; disp(a); end approach 2: a=0; while 1 %由于判断条件是'1', 永远为'true', 所以如果不在循环块中设置跳出条件,循环将永久性进行下去! a=a+1; disp(a); if a>=10 break; end

灰色预测模型的MATLAB 程序及检验程序

灰色预测模型的Matlab程序及检验程序%灰色预测模型程序 clear syms a b; c=[a b]'; A=[46.232.626.723.020.018.917.516.3];%原始序列B=cumsum(A);%累加 n=length(A); for i=1:(n-1) C(i)=(B(i)+B(i+1))/2; end %计算待定参数 D=A; D(1)=[]; D=D'; E=[-C;ones(1,n-1)]; c=inv(E*E')*E*D; c=c'; a=c(1); b=c(2); %预测往后预测5个数据 F=[];F(1)=A(1); for i=2:(n+5) F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a; end G=[];G(1)=A(1); for i=2:(n+5) G(i)=F(i)-F(i-1); end t1=2002:2009; t2=2002:2014; G plot(t1,A,'o',t2,G) %灰色预测模型检验程序 function[q,c,p]=checkgm(x0,x1) %GM检验函数 %x0原始序列 %x1预测序列 %·返回值

%q–-相对误差 %c--·方差比 %p--小误差概率 e0=x0-x1; q=e0/x0; s1=var(x0); %qpa=mean(e0); s2=var(e0); c=s2/s1; len=length(e0); p=0; for i=1:len if(abs(e0(i))<0.6745*s1) p=p+1; end end p=p/len; end 等级相对误差q方差比C小误差概论P I级<0.01<0.35>0.95 II级<0.05<0.50<0.80 III级<0.10<0.65<0.70 IV级>0.20>0.80<0.60

挺好的——matlab循环语句

Matlab 基本语句 1.循环语句for for i=s1:s3：s2 循环语句组 end 解释：首先给i赋值s1；然后，判断i是否介于s1与s2之间；如果是，则执行循环语句组,i=i+s3（否则，退出循环.）；执行完毕后，继续下一次循环。 例：求1到100的和，可以编程如下： sum=0 for i=1:1:100 sum=sum+i end 这个程序也可以用while语句编程。 注：for循环可以通过break语句结束整个for循环. 2.循环语句while 例：sum=0;i=1; while(i<=100) sum=sum+i;i=i+1; end 3.if语句 if(条件) 语句 end if(条件) 语句 else 语句 end if(条件) 语句 elseif 语句 end 4.关系表达式：

=,>,<,>=,<=,==(精确等于) 5.逻辑表达式：|(或),&(且) 6.[n,m]=size(A)(A为矩阵) 这样可以得到矩阵A的行和列数 n=length(A)，可以得到向量A的分量个数；如果是矩阵，则得到矩阵A的行与列数这两个数字中的最大值。 7.！后面接Dos命令可以调用运行一个dos程序。 8.常见函数： poly():为求矩阵的特征多项式的函数，得到的为特征多项式的各个系数。如 a=[1,0,0;0,2,0;0,0,3]，则poly(a)＝1 -6 11 -6。相当于poly(a)＝1入^3+(-6)入^2+11入+(-6)。 compan():可以求矩阵的伴随矩阵. sin()等三角函数。 MATLAB在数学建模中的应用(3) 一、程序设计概述 MATLAB所提供的程序设计语言是一种被称为第四代编程语言的高级程序设计语言，其程序简洁，可读性很强，容易调试。同时，MATLAB的编程效率比C/C++语言要高得多。 MATLAB编程环境有很多。常用的有： 1.命令窗口 2.word窗口 3.M-文件编辑器，这是最好的编程环境。 M-文件的扩展名为“.m”。M-文件的格式分为两种： ①λ M-脚本文件，也可称为“命令文件”。 ② M-函数文件。这是matlab程序设计的主流。λ 保存后的文件可以随时调用。 二、MATLAB程序结构 按照现代程序设计的观点，任何算法功能都可以通过三种基本程序结构来实现，这三种结构是：顺序结构、选择结构和循环结构。其中顺序结构是最基本的结构，它依照语句的自然顺序逐条地执行程序的各条语句。如果要根据输入数据的实际情况进行逻辑判断，对不同的结果进行不同的处理，可以使用选择结构。如果需要反复执行某些程序段落，可以使用循环结构。 1 顺序结构 顺序结构是由两个程序模块串接构成。一个程序模块是完成一项独立功能的逻辑单元，它可以是一段程序、一个函数，或者是一条语句。 看图可知，在顺序结构中，这两个程序模块是顺序执行的，即先执行<程序

利用MATLAB进行回归分析

利用MATLAB进行回归分析 一、实验目的： 1．了解回归分析的基本原理，掌握MATLAB实现的方法； 2. 练习用回归分析解决实际问题。 二、实验内容： 题目1 社会学家认为犯罪与收入低、失业及人口规模有关，对20个城市的犯罪率y（每10万人中犯罪的人数）与年收入低于5000美元家庭的百分比1x、失业率2x和人口总数3x（千人）进行了调查，结果如下表。 （1）若1x~3x中至多只许选择2个变量，最好的模型是什么？ （2）包含3个自变量的模型比上面的模型好吗？确定最终模型。 （3）对最终模型观察残差，有无异常点，若有，剔除后如何。 理论分析与程序设计： 为了能够有一个较直观的认识，我们可以先分别作出犯罪率y与年收入低于5000美元家庭的百分比1x、失业率2x和人口总数 x（千人）之间关系的散点图，根据大致分布粗略估计各因素造 3 成的影响大小，再通过逐步回归法确定应该选择哪几个自变量作为模型。

编写程序如下： clc; clear all; y=[11.2 13.4 40.7 5.3 24.8 12.7 20.9 35.7 8.7 9.6 14.5 26.9 15.7 36.2 18.1 28.9 14.9 25.8 21.7 25.7]; %犯罪率（人/十万人） x1=[16.5 20.5 26.3 16.5 19.2 16.5 20.2 21.3 17.2 14.3 18.1 23.1 19.1 24.7 18.6 24.9 17.9 22.4 20.2 16.9]; %低收入家庭百分比 x2=[6.2 6.4 9.3 5.3 7.3 5.9 6.4 7.6 4.9 6.4 6.0 7.4 5.8 8.6 6.5 8.3 6.7 8.6 8.4 6.7]; %失业率 x3=[587 643 635 692 1248 643 1964 1531 713 749 7895 762 2793 741 625 854 716 921 595 3353]; %总人口数（千人） figure(1),plot(x1,y,'*'); figure(2),plot(x2,y,'*'); figure(3),plot(x3,y,'*'); X1=[x1',x2',x3']; stepwise(X1,y) 运行结果与结论：

MATLAB模型预测控制工具箱函数

M A T L A B模型预测控制工具箱函数 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。

在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样 周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下： 2）MPC状态空间模型转换为通用状态空间模型函数mod2ss()

基于Matlab软件的用户预测方法及流程

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/613063811.html, 基于Matlab软件的用户预测方法及流程 作者：郑美薇 来源：《活力》2010年第14期 [摘要]移动用户预测的准确性是前期网络规划和后续工程建设的主要依据,直接关系到工程建设的规模和投资,以及工程建成投产后的经济效益。本文根据多年的规划工作经验积累,浅谈一下网络规划中的通信用户预测方法及流程,并提出了一种基于MATLAB软件的用户交互式预测界面,用以简化预测流程,提高预测精度。 [关键词]网络规划;用户预测;matlab 一、前言 移动通信自1987年投入运营以来,用户数一直保持较高的增长率。为了满足用户不断增长的通信需求,全国各省、市都在加快通信网络的建设与扩容工程。而网络的建设既要不断引进 新的技术,满足用户日益发展的个性化需求,又要使整个网络经济适用,使工程投产后收到良好的经济效益,因此就需要准确地对移动用户的发展进行预测。用户预测结果是后续网络规划和建 设的依据,而预测结果的准确程度决定了整个规划的合理性和科学性。本文利用Matlab软件编制了一个交互式的用户预测界面,力争简化预测流程、提升预测精度,提高工作效率。 二、正文 用户的发展受到外界经济、政策、社会各方面因素的影响,所以用户预测不仅仅局限于通 过成长曲线、二次曲线、GDP及普及率等预测方法对历史数据进行趋势外推,而要综合考虑外界各方面影响因素可能对用户发展产生的影响。为了使预测结果更加科学和符合实际并能促进网络健康发展,还要通过各种与用户数有关的指标对预测结果进行修正,同时综合考虑外界因素可能对未来几年用户的发展产生的影响,对修正后结果做再次调整,以力求得出最符合未来发展的用户预测结果。 (一)用户预测的方法及流程 1.GDP及普及法: ①通过直线法预测未来5年GDP和人口数,并计算出未来五年的人均GDP; ②计算出历史数据中GDP及普及率的线性关系; ③通过步骤①、②计算得出未来五年的普及率;

基于MATLAB的循环码实验报告

课程名称：信息论与编码 课程设计题目：循环码的编码和译码程序设计 指导教师： 系别：专业： 学号：姓名： 合作者 完成时间： 成绩：评阅人： 一、实验目的：

1、通过实验了解循环码的工作原理。 2、深刻理解RS 码构造、RS 编译码等相关概念和算法。 二、实验原理 1、RS 循环码编译码原理与特点 设C 使某线性分组码的码字集合，如果对任C c c c C n n ∈=--),,,(021Λ，它的循环 移位),,,(1032) 1(---=n n n c c c c C Λ也属于C ，则称该 码为循环码。 该码在结构上有另外的限制，即一个码字任意循环移位的结果仍是一个有效码字。其特点是：（1）可以用反馈移位寄存器很容易实现编码和伴随式的计算；（2）由于循环码有很多固有的代数结构，从而可以找到各种简单使用的译码办法。 如果一个 线性码具有以下的属性，则称为循环码：如果n 元组} ,,,{110-=n c c c c Λ是子空间S 的一个码字，则经过循环移位得到的},,,{201) 1(--=n n c c c c Λ也同样是S 中的一个 码字；或者，一般来说，经过j 次循环移位后得到的},,,,,,,{11011) (---+--=j n n j n j n j c c c c c c c ΛΛ也是 S 中的一个码字。 RS 码的编码系统是建立在比特组基础上的，即字节，而不是单个的0和1，因此它是非二进制BCH 码，这使得它处理突发错误的能力特别强。 码长：12-=m n 信息段：t n k 2-= （t 为纠错符号数） 监督段：k n t -=2 最小码段：12+=t d 最小距离为d 的本原RS 码的生成多项式为：g(x)=(x-α)(x -α2)(x -α3)…(x -αd -2) 信息元多项式为：：m(x)=m0+m1x+m2x2+…+mk -1xk-1 循环码特点有： 1）循环码是线性分组码的一种，所以它具有线性分组的码的一般特性，且具有循环性，纠错能力强。 2）循环码是一种无权码，循环码编排的特点为相邻的两个数码之间符合卡诺中的邻接条件，即相邻数码间只有一位码元不同，因此它具有一个很好的优点是它满足邻接条件，没有瞬时错误（在数码变