matlab学习笔记

1、matlab默认以双精度浮点数来存储数值类型数据。将其转换为整型的函数是int8、

int16等。

有符号8比特整数-2^7~2^7-1（-128~127）

无符号8比特整数0~2^8-1（0~255）

2、逻辑数组：

Whos(x):显示数据x的数值和数据类型。如whos x

3、创建字符串，只需用单引号将多个字符括起来即可。str=’matlab’;字符串查找、替

换

4、按照指定格式将数据写入字符串sprintf('average %s score of %d individuals is %2.f

points.','english',60,83.5)

5、函数句柄：matlab的一种数据类型，间接调用函数的一种方法。h=@cos

6、结构体；结构体的创建①利用赋值语句https://www.wendangku.net/doc/f812792769.html,='tom';p.sex='male';p.age=20;②利用

函数struct aArray=struct('name','Tom','sex','male','age',20)。删除结构体字段newp=rmfield(p2,'sex')。访问结构体

for i=1:length(person)

disp(person(i).name);

end

结构体嵌套。

7、单元数组：一种特殊数据结构，可以存储不同类型，不同大小的数据。单元数组

的创建方法①赋值语句②cell函数

8、数组的运算，是两个同维数组对应元素之间的运算。数组相加、减：+、-；相

乘.* ./ .\ .' .^

矩阵的运算：+ - * / \ ^（乘方）'（转置）:(索引）

9、关系运算符

10、 逻辑运算符：&与&&的区别，|与||的区别

11、 运算符优先级

小括号（） 括号

转置和幂乘(.' .^ ' ^)

一元加减运算(+ -)和逻辑非(~)

乘除(* / \)点乘(.* )点除(./ .\)

算术运算符

加(+)减(-)

冒号运算(:)

关系运算(> >= < <= == ~=) 关系运算符

逐元素逻辑与(&)

逐元素逻辑或(|) 捷径逻辑与(&&)

捷径逻辑或(||)

12、 数组：matlab 内部的数据类型都是按照数组进行存储和运算的。创建一维数组空

数组A=[];一维行向量A=[1 2 3 4];一维列向量A=[1;2;3;4];A=[1 2 3 4]'。等差数列向量A=1：2：7 A=[1 3 5 7].

13、 获取数组排列结构/数据类型的函数以is 开头；获取数组大小的函数

size ,length ,mumel;利用编辑器改变数组结构，利用下标索引扩展数组。利用块操作函数扩展数组rempat(A,2,2) blkdiag(A,B)

数组转置B=A' 数组左右翻转C=fliplr(A) 将数组A变为4行3列B=reshape(A,a,b) 14、数组排序sort函数sort（A，2，'descend')A按照行降序排列[B IX]=sort(A 1)A

按照列升序排列，返回下标

15、多维数组

16、稀疏矩阵

17、函数m文件对程序进行抽象封装，提供参数的入口，并可以返回结果。其他m文

件可以对函数m文件进行调用。函数m文件中函数声明必不可少：指明函数名称和输入/输出参数。

将十进制转换为二进制的函数：dec2bin

在命令窗口中直接调用某个函数时，如果是自己定义的函数，函数名应和m文件名相同

18、条件控制结构if else elseif ,switch case otherwise

19、循环控制语句for end ，while

Continue当前循环不再继续，直接跳到下一个循环中，break用于中止for循环或while 循环。它们只影响包含它们的最内层循环，跟外层循环无关。

Return 用于结束函数的执行，回到主调函数中。

Input命令只能对变量赋值

Keyboard命令允许输入多个命令

Echo 将文件的命令在命令窗口中显示

20、matlab中对变量的规定①可包含字母数字下划线，但是变量的开头必须是英文字

母；②对变量名称区分大小写③变量名不能超过31个字符

21、

n argin是用来判断输入变量个数的函数，这样就可以针对不同的情况执行不同的功能。通常可以用它来设定一些默认值。如下例所示：

函数文件examp.m

function fout=examp(a,b,c)

if nargin==1

fout=a;

elseif nargin==2

fout=a+b;

elseif nargin==3

fout=(a*b*c)/2;

end

另外一例：

function [x0, y0] = myplot(x, y, npts, angle, subdiv)

% MYPLOT Plot a function.

% MYPLOT(x, y, npts, angle, subdiv)

% The first two input arguments are

% required; the other three have default values ...

if nargin < 5, subdiv = 20; end

if nargin < 4, angle = 10; end

if nargin < 3, npts = 25; end

...

if nargout == 0

plot(x, y)

else

x0 = x;

y0 = y;

end

22、

在普通函数中是不需要以end结尾的，但是在使用嵌套函数时，无论是嵌套函数还是其父函数，都要标出end表示函数的结束。

串演算函数，利用字符串可以构成函数，eval inline

23 、sqrt(a) 求a的平方根adjoint 共轭，伴随矩阵conj(a)求a的伴随矩阵或共轭

matlab通信系统仿真

通信系统基于（15,11）汉明编码的matlab仿真 clear m=4; n=2^m-1; k=11; msg1=randint(1,6000*k,[0,1])%产生信息序列 code0=vec2mat(msg1,k); code1=encode(msg1,n,k,'hamming/binary');%进行汉明纠错编码 code2=reshape(code1,90,1000)'; code3=zeros(1000,90);%设置零矩阵，以便储存交织后的序列 for i=1:1000 temp=code2(i,:); temp1=reshape(temp,15,6);%按15*6交织 code3(i,:)=reshape(temp1',1,90); end [row,cloums]=size(code3); code4=code3'; [row1,cloums1]=size(code4); code5=reshape(code4,6,15000)'; %将交织后的序列转换为6行，15000列矩阵msg2=zeros(15000,6); for j=2:6, msg2(:,j)=xor(code5(:,j),code5(:,(j-1))); end msg2(:,1)=code5(:,1);%此时得到的msg2为gray映射后的信号序列 code8=msg2';%转置，便于比特符号转换 A=[32,16,8,4,2,1]; %为比特符合转换所设的序列 msg3=A*code8;%生成符号序列 msg4=qammod(msg3,64);%将符号序列进行64QAM调制 [row2,cloums2]=size(msg4); dB=0:1:20; for k=1:length(dB), snr=10.^(dB(k)./10); %信噪比 sgma=sqrt(63./(6*snr));%标准差 b1=real(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声 b2=imag(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声 rx=complex(b1,b2); %————————量化判决——————————% for m=1:row2, for n=1:cloums2, if ((b1(m,n)<-6)) b11(m,n)=-7;

MATLAB中如何直接曲线拟合

MATLAB中如何直接曲线拟合，而不使用cftool的GUI 界面 我们知道在MATLAB中有个很方便的曲线拟合工具：cftool 最基本的使用方法如下，假设我们需要拟合的点集存放在两个向量X和Y中，分别储存着各离散点的横坐标和纵坐标，则在MATLAB中直接键入命令 cftool(X,Y) 就会弹出Curve Fitting Tool的GUI界面，点击界面上的fitting即可开始曲线拟合。 MATLAB提供了各种曲线拟合方法，例如：Exponential, Fourier, Gaussing, Interpolant, Polynomial, Power, Rational, Smoothing Spline, Sum of Functions, Weibull等，当然，也可以使用 Custom Equations. cftool不仅可以绘制拟合后的曲线、给出拟合参数，还能给出拟合好坏的评价 参数(Goodness of fit)如SSE, R-square, RMSE等数据，非常好用。但是如果我们已经确定了拟合的方法，只需要对数据进行计算，那么这种GUI的操作方式就不太适合了，比如在m文件中就不方便直接调用cftool。 MATLAB已经给出了解决办法，可以在cftool中根据情况生成特定的m文件，让我们直接进行特定的曲线拟合并给出参数。具体方法在帮助文件的如下文档中" \ Curve Fitting Toolbox \ Generating M-files From Curve Fitting Tool " ，以下简单举例说明： 以双色球从第125期到第145期蓝球为Y值： Y=[12 15 4 1 7 11 5 7 1 6 16 1 1 14 2 12 9 13 10 12 11]; X=1:1:21; cftool(X,Y); 点击Fitting选择最常用的多项式拟合(Polynomial)，选择3次多项式拟合(cubic)，然后就会出现如下拟合图形： 然后在Curve Fitting Tool窗口中点击 " \ File \ Generate M-file " 即可生成能直接曲线拟合的m函数文件，其中使用的拟合方法就是刚才使用的三次多项式拟合，文件中这条语句证明了这一点： ft_ = fittype('poly3'); 保存该m文件（默认叫做createFit.m），调用方法和通常的m文件一样，使用不同的X和Y值就能拟合出不同的曲线。但是，这种调用方法只能看到一个拟合出的图形窗口，拟合参数以及Goodness of fit参数都看不到了，因此需要在刚才的m文件中稍作修改。 找到这句话： cf_ = fit(X(ok_),Y(ok_),ft_); 修改为： [cf_,gof] = fit(X(ok_),Y(ok_),ft_); 然后将函数声明 function createFit(X,Y) 修改为 function [cf_,gof] = createFit(X,Y) ，这样我们再调用试试看： Y=[12 15 4 1 7 11 5 7 1 6 16 1 1 14 2 12 9 13 10 12 11]; X=1:1:21;

MATLAB实现通信系统仿真实例

补充内容：模拟调制系统的MATLAB 仿真 1.抽样定理 为了用实验的手段对连续信号分析，需要先对信号进行抽样（时间上的离散化），把连续数据转变为离散数据分析。抽样（时间离散化）是模拟信号数字化的第一步。 Nyquist 抽样定律：要无失真地恢复出抽样前的信号，要求抽样频率要大于等于两倍基带信号带宽。 抽样定理建立了模拟信号和离散信号之间的关系，在Matlab 中对模拟信号的实验仿真都是通过先抽样，转变成离散信号，然后用该离散信号近似替代原来的模拟信号进行分析的。 【例1】用图形表示DSB 调制波形)4cos()2cos(t t y ππ= 及其包络线。 clf %%计算抽样时间间隔 fh=1;%%调制信号带宽(Hz) fs=100*fh;%%一般选取的抽样频率要远大于基带信号频率，即抽样时间间隔要尽可能短。 ts=1/fs; %%根据抽样时间间隔进行抽样，并计算出信号和包络 t=(0:ts:pi/2)';%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。 envelop=cos(2*pi*t);%%DSB 信号包络 y=cos(2*pi*t).*cos(4*pi*t);%已调信号 %画出已调信号包络线 plot(t,envelop,'r:','LineWidth',3); hold on plot(t,-envelop,'r:','LineWidth',3); %画出已调信号波形 plot(t,y,'b','LineWidth',3); axis([0,pi/2,-1,1])% hold off% xlabel('t'); %写出图例 【例2】用图形表示DSB 调制波形)6cos()2cos(t t y ππ= 及其包络线。 clf %%计算抽样时间间隔 fh=1;%%调制信号带宽(Hz) fs=100*fh;%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。 ts=1/fs; %%根据抽样时间间隔进行抽样

MATLAB曲线拟合的应用

MATLAB曲线拟合的应用 王磊品吴东 新疆泒犨泰克石油科技有限公司新疆油田公司准东采油厂信息所 摘要：1.阐述MATLAB数学分析软件的基本功能； 2.对MATLAB在生产数据分析中的应用进行了研究,指出曲线拟合的基本方法； 3.以实例阐明MATLAB与行业生产数据结合对生产数据进行分析的原理。 关键词：MATLAB；曲线拟合；插值 1.引言 在生产开发过程中,复杂的生产数据之间或多或少的存在着这样或者那样的联系,如何利用现今普及的计算机以及网络资源在最短的时间内找到这个联系,以指导我们的生产开发,这对于行业科研人员来说无疑是一个最为关心的问题。MATLAB矩阵分析软件,自推出以来，已成为国际公认的最优秀的数学软件之一，其范围涵盖了工业、电子、医疗以及建筑等各个领域，以其强大的科学计算功能使众多科研机构纷纷采用。 为此，本文从介绍MATLAB软件开始，以实例讲述如何使用MATLAB对生产开发数据进行计算与分析，从而达到高效、科学指导生产的目的。 2.MATLAB简介 MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化数学软件。由于使用编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致，所以不象学习其它高级语言那样难于掌握，用Matlab编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题，所以又被称为演算纸式科学算法语言。在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单地列出数学表达式，其结果便以数值或图形方式显示出来。 MATLAB的含义是矩阵实验室（MATRIX LABORATORY），主要用于方便矩阵的存取，其基本元素是无须定义维数的矩阵。自问世以来, 就是以数值计算称雄。MATLAB进行数值计算的基本单位是复数数组（或称阵列），这使得MATLAB高度“向量化”。经过十几年的完善和扩充，现已发展成为线性代数课程的标准工具。由于它不需定义数组的维数，并给出矩阵函数、特殊矩阵专门的库函数，使之在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时，显得大为简捷、高效、方便，这是其它高级语言所不能比拟的。美国许多大学的实验室都安装有供学习和研究之用。 MATLAB中包括了被称作工具箱（TOOLBOX）的各类应用问题的求解工具。工具箱实际上是对MATLAB进行扩展应用的一系列 MATLAB函数（称为M文件），它可用来求解各类学科的问题，包括信号处理、图象处理、控制系统辨识、神经网络等。随着 MATLAB版本的不断升

matlab曲线拟合实例

曲线拟合 求二次拟合多项式 解：（一）最小二乘法MA TLAB编程： function p=least_squar(x,y,n,w) if nargin<4 w=1 end if nargin<3 n=1 end m=length(y); X=ones(1,m) if m<=n error end for i=1:n X=[(x.^i);X] end A=X*diag(w)*X';b=X*(w.*y)';p=(A\b)' 输入： x=[1 3 5 6 7 8 9 10]; y=[10 5 2 1 1 2 3 4] p=least_squar(x,y,2) 运行得： p = 0.2763 -3.6800 13.4320 故所求多项式为：s(x)=13.432-3.68x+0.27632x （二）正交多项式拟合MATLAB编程： function p=least_squar2(x,y,n,w) if nargin<4 w=1; end if nargin<3 n=1; end m=length(x); X=ones(1,m); if m<=n error end for i=1:n X=[x.^i;X]; end A=zeros(1,n+1);

A(1,n+1)=1; a=zeros(1,n+1); z=zeros(1,n+1); for i=1:n phi=A(i,:)*X;t=sum(w.*phi.*phi); b=-sum(w.*phi.*x.*phi)/t a(i)=sum(w.*y.*phi)/t; if i==1 c=0;else c=-t/t1; end t1=t for j=1:n z(j)=A(i,j+1); end z(n+1)=0 if i==1 z=z+b*A(i,:); else z=z+b*A(i,:)+c*A(i-1,:); end A=[A;z]; end phi=A(n+1,:)*X;t=sum(w.*phi.*phi); a(n+1)=sum(w.*y.*phi)/t; p=a*A; 输入： x=[1 3 5 6 7 8 9 10]; y=[10 5 2 1 1 2 3 4]; p=least_squar2(x,y,2) 运行得： b = -6.1250 t1 = 8 z = 0 1 0 b = -4.9328 t1 = 64.8750 z = 1.0000 -6.1250 0 p = 0.2763 -3.6800 13.4320 故所求多项式为：s(x)=13.432-3.68x+0.27632x

MATLAB中简单的数据拟合方法与应用实例①

MATLAB中简单的数据拟合方法与应用实例 仅供努力学习matlab的同学们参考参考,查阅了M多资料,总结了以下方法 按步骤做能够基本学会matlab曲线拟合的 1.1数据拟合方法 1.1.1多项式拟合 1.多项式拟合命令 polyfit(X,Y,N):多项式拟合，返回降幂排列的多项式系数。 Polyval(P,xi):计算多项式的值。 其中,X,Y是数据点的值；N是拟合的最高次幂；P是返回的多项式系数；xi是要求的横坐标 拟合命令如下： x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; P=polyfit(x,y,3); xi=0:.2:10; yi=polyval(P,xi); plot(xi,yi,x,y,'r*'); 拟合曲线与原始数据如图1-1 图1-1 2图形窗口的多项式拟合 1）先画出数据点如图1-2 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; plot(x,y,'r*');

图1-2 2）在图形窗口单击Tools—Basic Fitting,如图1-3勾选. 图1-3 图1-3右方分别是线性、二阶、三阶对数据进行多项式拟合。下面的柱状图显示残差，可以看出,三阶多项式的拟合效果是最好的。 1.1.2指定函数拟合 已知M组数据点和对应的函数形式f t （t）=acos(kt)e X Y 编写M文件：

syms t x=[0;0.4;1.2;2;2.8;3.6;4.4;5.2;6;7.2;8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6;14.4;15]; y=[1;0.85;0.29;-0.27;-0.53;-0.4;-0.12;0.17;0.28;0.15;-0.03;-0.15;-0.071;0.059;0.08;0.032;-0.015;-0.02]; f=fittype('a*cos(k*t)*exp(w*t)','independent','t','coefficients',{'a','k','w'}); cfun=fit(x,y,f) xi=0:.1:20; yi=cfun(xi); plot(x,y,'r*',xi,yi,'b-'); 图1-4 运行程序,在命令窗口可达到以下运行结果，图像如图1-4 Warning: Start point not provided, choosing random start point. > In fit>handlewarn at 715 In fit at 315 In Untitled2 at 5 cfun = General model: cfun(t) = a*cos(k*t)*exp(w*t) Coefficients (with 95% confidence bounds): a = 0.9987 ( 0.9835, 1.014) k = 1.001 (0.9958, 1.006) w = -0.2066 (-0.2131, -0.2002) 从结果可以看出,拟合的曲线为： (0.2066) ()0.9987cos(1.001)*t f t t e- =。拟 合曲线给出了数据大致趋势，并给出了各参数的置信区间。

Matlab最小二乘法曲线拟合的应用实例

MATLAB机械工程 最小二乘法曲线拟合的应用实例 班级: 姓名: 学号: 指导教师:

一，实验目的 通过Matlab上机编程，掌握利用Matlab软件进行数据拟合分析及数据可视化方法 二，实验内容 1.有一组风机叶片的耐磨实验数据，如下表所示，其中X为使用时间，单位为小时h，Y为磨失质量，单位为克g。要求： 对该数据进行合理的最小二乘法数据拟合得下列数据。 x=[10000 11000 12000 13000 14000 15000 16000 17000 18000 19000 2 0000 21000 22000 23000]; y=[24.0 26.5 29.8 32.4 34.7 37.7 41.1 42.8 44.6 47.3 65.8 87.5 137.8 174. 2] 三，程序如下 X=10000:1000:23000; Y=[24.0,26.5,29.8,32.4,34.7,37.7,41.1,42.8,44.6,47.3,65.8,87.5,137.8,17 4.2] dy=1.5; %拟合数据y的步长for n=1:6 [a,S]=polyfit(x,y,n); A{n}=a;

da=dy*sqrt(diag(inv(S.R′*S.R))); Da{n}=da′; freedom(n)=S.df; [ye,delta]=polyval(a,x,S); YE{n}=ye; D{n}=delta; chi2(n)=sum((y-ye).^2)/dy/dy; end Q=1-chi2cdf(chi2,freedom); %判断拟合良好度 clf,shg subplot(1,2,1),plot(1：6,abs(chi2-freedom),‘b’) xlabel(‘阶次’)，title(‘chi2与自由度’) subplot(1,2,2),plot(1：6,Q,‘r’,1：6,ones(1,6)*0.5) xlabel(‘阶次’),title(‘Q与0.5线’) nod=input(‘根据图形选择适当的阶次（请输入数值）’)； elf,shg, plot(x,y,‘kx’)；xlabel(‘x’),ylabel(‘y’)； axis([8000,23000,20.0,174.2])；hold on errorbar(x,YE{nod},D{nod},‘r’)；hold off title(‘较适当阶次的拟合’) text(10000,150.0,[‘chi2=’num2str(chi2(nod))‘~’int2str(freedom(nod))])

Matlab数据拟合程序

课程设计名称：设计二：数据拟合指导教师：张莉 课程设计时数： 6 课程设计设备：安装了Matlab、C++软件的计算机 课程设计日期：实验地点：第五教学楼北902 课程设计目的： 1. 了解最小二乘拟合的原理，掌握用MA TLAB作最小二乘拟合的方法； 2. 学会利用曲线拟合的方法建立数学模型。 课程设计准备： 1.在开始本实验之前，请回顾相关内容； 2.需要一台准备安装Windows XP Professional操作系统和装有数学软件的计算机。 课程设计内容及要求 要求：设计过程必须包括问题的简要叙述、问题分析、实验程序及注释、实验数据及结果分析和实验结论几个主要部分。 1. 用切削机床进行金属品加工时，为了适当地调整机床，需要测定刀具的磨损速度，在一定的时间测量刀具的厚度，得数据如表所示，请选用合适的函数来描述切削时间与刀具厚度的关系。 首先对数据进行分析，画出离散的点，观察点近似的曲线： t=0:1:15; y=[30.0 29.1 29.8 28.1 28.0 27.7 27.5 27.2 27.0 26.8 26.5 26.3 26.1 25.7 25.3 24.8]; plot(t,y,'r*')

判断出曲线是近似直线函数，所以对数据进行测试可以做三次函数拟合： t=0:1:15; y=[30.0 29.1 29.8 28.1 28.0 27.7 27.5 27.2 27.0 26.8 26.5 26.3 26.1 25.7 25.3 24.8]; %plot(t,y,'r*') A=polyfit(t,y,3) z=polyval(A,t); plot(t,y,'r*',t,z,'b') 051015 拟合结果： A = -0.3099 29.5676 拟合函数为：y=-0.3099t+29.5676

MATLAB与系统仿真

学习中心/函授站_ 成都学习中心 姓名赵洪学号7020140122093 西安电子科技大学网络与继续教育学院 2015学年上学期 《MATLAB与系统仿真》期末考试试题 （综合大作业） 考试说明： 1、大作业于2015年4月3日公布，2015年5月9日前在线提交； 2、考试必须独立完成，如发现抄袭、雷同、拷贝均按零分计。 3、程序设计题（三（8，10））要求写出完整的程序代码，并在matlab软件环境调试并运行通过，连同运行结果一并附上。 一、填空题（1? ×25=25?） 1、Matlab的全称为矩阵实验室。 2、在Matlab编辑器中运行程序的快捷键是：F5 。 3、Matlab的工作界面主要由以下五个部分组成，它们分别是：菜单栏、 工具栏、当前工作目录窗口、工作空间管理窗口和命令窗口。 4、在Matlab中inf表示：无穷大；clc表示：清空命令窗口中的显示内容；more表示：在命令窗口中控制其后每页的显示内容行数；who表示：查阅Matlad内存变量名；whos表示：列出当前工作空间所有变量。 5、在Matlab命令窗口中运行命令Simulink 可以打开Simulink模块库浏览器窗口。 6、求矩阵行列式的函数：det ；求矩阵特征值和特征向量的函数eig 。 7、Matlab预定义变量ans表示：没有指定输出变量名；eps表示：系统精度 ；nargin表示：函数输入参数的个数。 8、Matlab提供了两种方法进行程序分析和优化，分别为：通过Profiler工具优化和通过tic和toc函数进行优化。 9、建立结构数组或转换结构数组的函数为：struct ； 实现Fourier变换在Matlab中的对应函数为：fourier() ；Laplace变换的函数：Laplace() 。

MATLABsimulink系统仿真分析仿真报告

仿真报告 课程名称：自动化技术导论 报告题目：MATLAB/simulink系统仿真分析 班级 姓名 学号 xxxxxx自动化学院 2016年4月 软件版本：MATLAB R2010b MATLAB强处理能力 MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。 MATLAB图形处理 MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。 MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。MATLAB程序接口

matlab曲线拟合2010a演示

2010a版本曲线拟合工具箱 一、单一变量的曲线逼近 Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0。 1、在主命令输入数据： x=233.8:0.5:238.8; y=[235.148 235.218 235.287 235.357 235.383 235.419 235.456 235.49 235.503 235.508 235.536]; 2、启动曲线拟合工具箱 cftool(x,y) 3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool” 如图 （1）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可在Fit name修改数据集名，这时会自动画出数据集的曲线图；

（2）在红色区域选择拟合曲线类型 工具箱提供的拟合类型有： ?Custom Equations：用户自定义的函数类型 ?Exponential：指数逼近，有2种类型，a*exp(b*x) 、a*exp(b*x) + c*exp(d*x) ?Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w) ?Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) ?Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubicspline、shape-preserving ?Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree~ ?Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c ?Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree~；此外，分子还包括constant型 ?Smoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思） ?Sum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是a1*sin(b1*x + c1) ?Weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b) 在results一栏看结果

MATLAB拟合函数

在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。 下面给你简单介绍一下它的使用方法。 首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。 例如在命令行里输入下列数据: x=(0:0.02:0.98)';二胡与施工的计划的风光好舒服很多国家法规和积分高科技 y=sin(4*pi*x+rand(size(x))); 此时x-y之间的函数近似的为正弦关系，频率为2，但是存在一个误差项。 可以通过作图看出它们的大体分布: plot(x,y,'*','markersize',2); 打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets 页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。 点击Fitting...按钮，出现Fitting对话框，Fitting对话框分为两部分，上面为Fit Editor，下面为Table of Fits,有时候窗口界面比较小，Fit Editor部分会被收起来，只要把Table of Fits 上方的横条往下拉就可以看见Fit Editor。在Fit Editor里面点击New Fit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在Data Set选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Type of fit 选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是： Custom Equations 用户自定义函数 Expotential e指数函数 Fourier 傅立叶函数，含有三角函数 Gaussian 正态分布函数，高斯函数 Interpolant 插值函数，含有线性函数，移动平均等类型的拟合 Polynomial 多项式函数 Power 幂函数 Rational 有理函数（不太清楚，没有怎么用过） Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚） Sum of sin functions正弦函数类 Weibull 威布尔函数（没用过） 不好意思，没有学过数理统计，所以很多东西都是用了才知道，翻译也就不太准确。不过在Type of fit选框下方有一个列表框，基本上各个函数类里的函数都写成解析式列在下方以供选择，所以找合适的函数还是比较容易的。

基于matlab的通信系统仿真

创新实践报告 报告题目: 基于matlab的通信系统仿真学院名称: 信息工程学院 姓名: 班级学号: 指导老师: 二O一四年十月十五日

一、引言 现代社会发展要求通信系统功能越来越强,性能越来越高,构成越来越复杂;另一方面,要求通信系统技术研究与产品开发缩短周期,降低成本,提高水平。这样尖锐对立的两个方面的要求,只有通过使用强大的计算机辅助分析设计技术与工具才能实现。在这种迫切的需求之下,MA TLAB应运而生。它使得通信系统仿真的设计与分析过程变得相对直观与便捷,由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展。通信系统仿真贯穿着通信系统工程设计的全过程,对通信系统的发展起着举足轻重的作用。通信系统仿真具有广泛的适应性与极好的灵活性,有助于我们更好地研究通信系统性能。通信系统仿真的基本步骤如下图所示: 二、仿真分析与测试 (1)随机信号的生成 利用Matlab中自带的函数randsrc来产生0、1等概分布的随机信号。源代码如下所示: global N N=300; global p

p=0、5; source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]); (2)信道编译码 1、卷积码的原理 卷积码(convolutional code)就是由伊利亚斯(p 、Elias)发明的一种非分组码。在前向纠错系统中,卷积码在实际应用中的性能优于分组码,并且运算较简单。 卷积码在编码时将k 比特的信息段编成n 个比特的码组,监督码元不仅与当前的k 比特信息段有关,而且还同前面m=(N-1)个信息段有关。 通常将N 称为编码约束长度,将nN 称为编码约束长度。一般来说,卷积码中k 与n 的值就是比较小的整数。将卷积码记作(n,k,N)。卷积码的编码流程如下所示。 可以瞧出:输出的数据位V1,V2与寄存器D0,D1,D2,D3之间的关系。根据模2加运算特点可以得知奇数个1模2运算后结果仍就是1,偶数个1模2运算后结果就是0。 2、译码原理 卷积码译码方法主要有两类:代数译码与概率译码。代数译码主要根据码本身的代数特性进行译码,而信道的统计特性并没有考虑在内。目前,代数译码的主要代表就是大数逻辑解码。该译码方法对于约束长度较短的卷积码有较好的效果,并且设备较简单。概率译码,又称最大似然译码,就是基于信道的统计特性与卷积 码的特点进行计算。在现代通信系统中,维特比译码就是目前使用最广泛的概率 译码方法。 02 1V D D =⊕01232V D D D D =⊕⊕⊕

雷达系统仿真matlab代码

% ======================================================================= ====================% % 该程序完成16个脉冲信号的【脉压、动目标显示/动目标检测（MTI/MTD）】 % ======================================================================= ====================% % 程序中根据每个学生学号的末尾三位（依次为XYZ）来决定仿真参数，034 % 目标距离为[3000 8025 9000+(Y*10+Z)*200 8025]，4个目标 % 目标速度为[50 0 (Y*10+X+Z)*6 100] % ======================================================================= ====================% close all; %关闭所有图形 clear all; %清除所有变量 clc; % ======================================================================= ============% % 雷达参数 % % ======================================================================= ============% C=3.0e8; %光速(m/s) RF=3.140e9/2; %雷达射频 1.57GHz Lambda=C/RF;%雷达工作波长 PulseNumber=16; %回波脉冲数 BandWidth=2.0e6; %发射信号带宽带宽B=1/τ，τ是脉冲宽度 TimeWidth=42.0e-6; %发射信号时宽 PRT=240e-6; % 雷达发射脉冲重复周期(s),240us对应1/2*240*300=36000米最大无模糊距离 PRF=1/PRT; Fs=2.0e6; %采样频率 NoisePower=-12;%(dB);%噪声功率（目标为0dB） % ---------------------------------------------------------------% SampleNumber=fix(Fs*PRT);%计算一个脉冲周期的采样点数480； TotalNumber=SampleNumber*PulseNumber;%总的采样点数480*16=； BlindNumber=fix(Fs*TimeWidth);%计算一个脉冲周期的盲区-遮挡样点数； %====================================================================== =============% % 目标参数 % %====================================================================== =============% TargetNumber=4;%目标个数 SigPower(1:TargetNumber)=[1 1 1 0.25];%目标功率,无量纲 TargetDistance(1:TargetNumber)=[3000 8025 15800 8025];%目标距离,单位m 距离参数为[3000 8025 9000+(Y*10+Z)*200 8025] DelayNumber(1:TargetNumber)=fix(Fs*2*TargetDistance(1:TargetNumber)/C); % 把目标距离换算成采样点（距离门） fix函数向0靠拢取整 TargetVelocity(1:TargetNumber)=[50 0 204 100];%目标径向速度单位m/s 速度参数为[50 0 (Y*10+X+Z)*6 100]

matlab曲线拟合

函数插值与曲线拟合 1、函数插值 一维插值:interp1(x,y,cx,?method?) 一维插值:interp1(x,y,z,cx,cy,?method?) method:nearest、linear、spline、cubic 例： clear echo on x=-2:0.4:2; y=[2.8 2.96 2.54 3.44 3.565.4 6.0 8.7 10.1 13.3 14.0]; t=-2:0.01:2; nst=interp1(x,y,t,'nearest'); plot(x,y,'r*',t,nst) title('最临近点插值') lnr=interp1(x,y,t,'linear'); figure(2) plot(x,y,'r*',t,lnr,'b:') title('线性插值') spl=interp1(x,y,t,'spline'); figure(3) plot(x,y,'r*',t,spl) title('样条插值') cbc=interp1(x,y,t,'cubic'); figure(4) plot(x,y,'r*',t,cbc,'k-') title('三次插值') 2、曲线拟合 多项式拟合：polyfit(x,y,m) 线性：m=1,二次：m=2, … 例： x=0:0.1:1; y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.347.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; A=polyfit(x,y,2) Z=polyval(A,x); Plot(x,y,?r*?,x,z,?b?) matalb 曲线拟合的问题 %多项式拟合函数polyfit示例 x=[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]; y=[-0.4471 0.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; n=2;%polynomial order p=polyfit(x, y, n); %polyfit 的输出是一个多项式系数的行向量。 %其解是y = －9.8108x2＋20.1293x－0.0317。为了将曲线拟合解与数据点比较，

matlab控制系统仿真课程设计

课程设计报告 题目PID控制器应用 课程名称控制系统仿真院部名称机电工程学院专业 班级 学生姓名 学号 课程设计地点 课程设计学时 指导教师 金陵科技学院教务处制成绩

一、课程设计应达到的目的 应用所学的自动控制基本知识与工程设计方法，结合生产实际，确定系统的性能指标与实现方案，进行控制系统的初步设计。 应用计算机仿真技术，通过在MATLAB软件上建立控制系统的数学模型，对控制系统进行性能仿真研究，掌握系统参数对系统性能的影响。 二、课程设计题目及要求 1．单回路控制系统的设计及仿真。 2．串级控制系统的设计及仿真。 3．反馈前馈控制系统的设计及仿真。 4．采用Smith 补偿器克服纯滞后的控制系统的设计及仿真。 三、课程设计的内容与步骤 (1)．单回路控制系统的设计及仿真。 （a）已知被控对象传函W(s) = 1 / (s2 +20s + 1)。 （b）画出单回路控制系统的方框图。 （c）用MatLab的Simulink画出该系统。 （d）选PID调节器的参数使系统的控制性能较好，并画出相应的单位阶约响应

曲线。注明所用PID调节器公式。PID调节器公式Wc（s）=50(5s+1)/(3s+1) 给定值为单位阶跃响应幅值为3。 有积分作用单回路控制系统 无积分作用单回路控制系统

大比例作用单回路控制系统 （e）修改调节器的参数，观察系统的稳定性或单位阶约响应曲线，理解控制器参数对系统的稳定性及控制性能的影响？ 答：由上图分别可以看出无积分作用和大比例积分作用下的系数响应曲线，这两个PID调节的响应曲线均不如前面的理想。增大比例系数将加快系统的响应，但是过大的比例系数会使系统有比较大的超调，并产生振荡，使稳定性变坏；增大积分时间有利于减小超调，减小振荡，使系统的稳定性增加，但是系统静差消除时间变长，加入微分环节，有利于加快系统的响应速度，使系统超调量减小，稳定性增加。 (2)．串级控制系统的设计及仿真。 （a）已知主被控对象传函W 01(s) = 1 / (100s + 1)，副被控对象传函W 02 (s) = 1 / (10s + 1)，副环干扰通道传函W d (s) = 1/(s2 +20s + 1)。 （b）画出串级控制系统方框图及相同控制对象下的单回路控制系统的方框图。（c）用MatLab的Simulink画出上述两系统。

最小二乘法曲线拟合-原理及matlab实现

曲线拟合（curve-fitting ）：工程实践中，用测量到的一些离散的数据 },...2,1,0),,{(m i y x i i =求一个近似的函数)(x ?来拟合这组数据，要求所得的拟合曲 线能最好的反映数据的基本趋势（即使)(x ?最好地逼近()x f ，而不必满足插值原则。因此没必要取)(i x ?=i y ，只要使i i i y x -=)(?δ尽可能地小）。 原理： 给定数据点},...2,1,0),,{(m i y x i i =。求近似曲线)(x ?。并且使得近似曲线与()x f 的偏差最小。近似曲线在该点处的偏差i i i y x -=)(?δ，i=1,2,...,m 。 常见的曲线拟合方法: 1.使偏差绝对值之和最小 2.使偏差绝对值最大的最小 3.使偏差平方和最小 最小二乘法： 按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线，并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法。 推导过程： 1. 设拟合多项式为： k k x a x a a x +++=...)(10?

2. 各点到这条曲线的距离之和，即偏差平方和如下： 3. 问题转化为求待定系数0a ...k a 对等式右边求i a 偏导数，因而我们得到了： ....... 4、 把这些等式化简并表示成矩阵的形式，就可以得到下面的矩阵： 5. 将这个范德蒙得矩阵化简后可得到: 6. 也就是说X*A=Y ，那么A = (X'*X)-1*X'*Y ，便得到了系数矩阵A ，同时，我们也就得到了拟合曲线。

MATLAB实现： MATLAB提供了polyfit（）函数命令进行最小二乘曲线拟合。 调用格式：p=polyfit(x,y,n) [p,s]= polyfit(x,y,n) [p,s,mu]=polyfit(x,y,n) x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x 必须是单调的。矩阵s包括R（对x进行QR分解的三角元素）、df(自由度）、normr(残差）用于生成预测值的误差估计。 [p,s,mu]=polyfit(x,y,n)在拟合过程中，首先对x进行数据标准化处理，以在拟合中消除量纲等影响，mu包含标准化处理过程中使用的x的均值和标准差。polyval( )为多项式曲线求值函数，调用格式：y=polyval(p,x) [y,DELTA]=polyval(p,x,s) y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。 [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函数的选项输出s得出误差估计Y DELTA。它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的，并且方差为常数。则Y DELTA 将至少包含50%的预测值。 如下给定数据的拟合曲线： x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]， y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]。 解：MATLAB程序如下： x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]; y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]; p=polyfit(x,y,2) x1=0.5:0.05:3.0; y1=polyval(p,x1); plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b') 运行结果如图1 计算结果为： p =0.5614 0.8287 1.1560 即所得多项式为y=0.5614x^2+0.08287x+1.15560