MATLAB实验教程

实验一

1.实现单位采样序列,单位阶跃序列,矩形序列,并用图形显示。写出程序及输出图形。代码:

(1)单位采样序列

x=-10:10;

y=[zeros(1,10),1,zeros(1,10)];

figure(3);

stem(x,y);

axis([ -10, 10,0,2]);

(2)单位阶跃序列

x=-10:10;

y=[zeros(1,10),1,ones(1,10)];

figure(4);

stem(x,y);

axis([ -10, 10,0,2]);

(3)矩形序列

x=-10:10;

y=[zeros(1,10),1,ones(1,5),zeros(1,5)];

figure(4);

stem(x,y);

axis([ -10, 10,0,2]);

图:

Figure 8.5.1. 1 单位采样序列Figure 8.5.1. 2 单位阶跃序列

Figure 8.5.1. 3 矩形序列

实验心得:

实验二

1.模拟信号x(t)=2sin(4*pi*t)+5cos(8*pi*t),以t=0.01n(n=0:N-1)进行采样,求:(1)N=40点FFT的幅度频谱,从图中能否观察出信号的2个频谱分量?

(2)提高采样点数,如N=128,再求该信号的频谱幅度,此时幅度频谱发生了什么变化?代码:

N=40;n=0:N-1;

t=0.01*n;

x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);

k=0:N/2;w=2*pi/N*k;

X=fft(x,N);

magX=abs(X(1:N/2+1));

subplot(2,1,1);stem(n,x,'.');title('signal x(n)');

subplot(2,1,2);plot(w/pi,magX);title('FFT N=40');

xlabel('f (unit :pi)');ylabel('|X|');grid

N=128;n=0:N-1;

t=0.01*n;

x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);

k=0:N/2;w=2*pi/N*k;

X=fft(x,N);

magX=abs(X(1:N/2+1));

subplot(2,1,1);stem(n,x,'.');title('signal x(n)');

subplot(2,1,2);plot(w/pi,magX);title('FFT N=128');

xlabel('f (unit :pi)');ylabel('|X|');grid

图:

5

10

15

2025

30

35

40

signal x(n)

50

100

FFT N=40

Figure 8.2.1. 1 N=40 的FFT 频谱图

20

40

60

80

100

120

140

signal x(n)

0.1

0.2

0.3

0.4

0.50.60.7

0.8

0.9

1

010*******

400FFT N=128

f (unit :pi)

|X |

Figure 8.2.1. 2 N=128 的FFT 频谱图

实验心得: 实验六

双线性变换法 代码

%Filter clc;%clear;

%digital filter specifications; lfp=100; lfs=300;

ws=2*pi*lfs;

wp=2*pi*lfp;

Rp=1;

Rs=25;

fs=1000;

[n,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s');

[z,p,k] = buttap(n);

[b,a]=zp2tf(z,p,k);

x=[-4,-2,0,-4,-6,-4,-2,-4,-6,-6,-4,-4,-6,-6,-2,6,12,8,0,-16,-38,-60,-84,-90,-66,-32,-4,2,-4,8,12,12,10,6,6,6,4,0,0,0,0,0,-2,-4,0,0,0,-2,-2 ,0,0,-2,-2,-2,-2,0];

Y=filter(b,a,x);

N=56;n=0:N-1;

subplot(2,1,1);plot(n,x);subplot(2,1,2);plot(n,Y);

[bt,at]=lp2lp(b,a,Wn);

[bbs,abs]=bilinear(bt,at,fs);

[dB,mag,pha,grd,w]=freqz_m(bbs,abs);

Ripple=10^(-Rp/20);

Attn=10^(-Rs/20);

%»-ͼ

subplot(2,2,1);

plot(w/pi,mag);

title('·ùƵÏìÓ¦');

xlabel('¹éÒ»»¯ÆµÂÊ');

axis([0,1,0,1.1]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,2*lfp/fs,2*lfs/fs,1]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[Attn,Ripple,1]);

grid;

subplot(2,2,2);

plot(w/pi,pha/pi);

title('ÏàƵÏìÓ¦');

xlabel('¹éÒ»»¯ÆµÂÊ');

ylabel('µ¥Î»:pi');

axis([0,1,-1.1,1.1]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,2*lfp/fs,2*lfs/fs,1]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[-1,-0.5,0,0.5,1]);

grid;

subplot(2,2,3);

plot(w/pi,dB,'red');

title('·ùƵÏìÓ¦:dB');

xlabel('¹éÒ»»¯ÆµÂÊ');

axis([0,1,-60,5]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,2*lfp/fs,2*lfs/fs,1]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[-60,-40,-20,5]);

grid;

subplot(2,2,4); plot(w/pi,grd,'red'); title('ȺʱÑÓ'); xlabel('¹éÒ»»¯ÆµÂÊ') axis([0,1,0,6]);

set(gca,'XtickMode','manual','Xtick',[0,2*lfp/fs,2*lfs/fs,1]); set(gca,'YtickMode','manual','Ytick',[0,1,2,4,6]); grid;

%²ÉÓÃÊý×ÖÓòƵÂʱ任·¨Éè¼ÆÊý×Ö´ø×èÂ˲¨Æ÷(using bilinear and Chebyshev-I)

x=[-4,-2,0,-4,-6,-4,-2,-4,-6,-6,-4,-4,-6,-6,-2,6,12,8,0,-16,-38,-60,-84,-90,-66,-32,-4,2,-4,8,12,12,10,6,6,6,4,0,0,0,0,0,-2,-4,0,0,0,-2,-2,0,0,-2,-2,-2,-2,0]; Y=filter(b,a,x); N=56;n=0:N-1;figure(2)

subplot(2,1,1);plot(n,x);grid on ; subplot(2,1,2);plot(n,Y);grid on ;

双线性变换法设计的滤波器特性

0.0562

0.89131

0.20.40.60.8

1幅频响应

归一化频率0

0.5

1

-1-0.500.5

1相频响应

归一化频率单位:p i

-60

-40-20

0幅频响应:dB

归一化频率

0.2

0.6

1

01

24

6群时延

归一化频率

原始心电图信号和经过滤波后的心电图信号

0102030405060

-100

-50

50

10

20

30

40

50

60

-30-20-10010

20

实验心得:

脉冲响应不变法

代码:

%Âö³åÏìÓ¦²»±ä·¨

% digital filter specifications: lfp=100; lfs=300; ws=2*pi*lfs; wp=2*pi*lfp; Rp=1; Rs=25; fs=1000;

%Êý×ÖÖ¸±êµ½Ä£ÄâÖ¸±êµÄ±ä»¯¡ªË«ÏßÐԱ任 %¼ÆËã½×ÊýºÍ½ØֹƵÂÊ

[n,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %Éè¼ÆÄ£ÄâµÍͨÔ-ÐÍ [z,p,k]=buttap(n); [b,a]=zp2tf(z,p,k);

x=[-4,-2,0,-4,-6,-4,-2,-4,-6,-69,-4,-4,-6,-6,-2,6,12,8,0,-16,-38,-60,-84,-90,-66,-32,-4,2,-4,8,12,12,10,6,6,6,4,0,0,0,0,0,-2,-4,0,0,0,-2,-2,0,0,-2,-2,-2,-2,0];

Y=filter(b,a,x);

%ÓÉÄ£ÄâµÍͨÔ-Ð;-ƵÂʱ任»ñµÃÄ£ÄâµÍͨ¡¢¸ßͨ¡¢´øͨ»ò´ø×èÂ˲¨Æ÷

[bt,at]=lp2lp(b,a,Wn);

%ÀûÓÃÂö³åÏìÓ¦²»±ä·¨»òË«ÏßÐÔ²»±ä·¨£¬ÊµÏÖÄ£ÄâÂ˲¨Æ÷µ½Êý×ÖÂ˲¨Æ÷µÄÓ³Éä[bbs,abs]=impinvar(bt,at,fs);

%Â˲¨Æ÷ƵÂÊÏìÓ¦

[dB,mag,pha,grd,w]=freqz_m(bbs,abs);

Ripple=10^(-Rp/20);

Attn=10^(-Rs/20);

%»-ͼ

subplot(2,2,1);

plot(w/pi,mag) %Êý×ÖÂ˲¨Æ÷·ù¶ÈÏìÓ¦

title('·ùƵÏìÓ¦');

xlabel('¹éÒ»»¯ÆµÂÊ');

axis([0,1,0,1.1]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,2*lfp/fs,2*lfs/fs,1]);

set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[Attn,Ripple,1]);

grid;

subplot(2,2,2);

plot(w/pi,pha/pi); %Êý×ÖÂ˲¨Æ÷ÏàλÏìÓ¦

title('ÏàƵÏìÓ¦');

xlabel('¹éÒ»»¯ÆµÂÊ');

ylabel('µ¥Î»£ºpi');

axis([0,1,-1.1,1.1]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,2*lfp/fs,2*lfs/fs,1]);

set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-1,-0.5,0,0.5,1]);

grid;

subplot(2,2,3);

plot(w/pi,dB,'red');

%Êý×ÖÂ˲¨Æ÷·ù¶ÈÏìÓ¦£¨dB£©

title('·ùƵÏìÓ¦£ºdB');

xlabel('¹éÒ»»¯ÆµÂÊ');

axis([0,1,-60,5]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,2*lfp/fs,2*lfs/fs,1]);

set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-60,-40,-20,5]);

grid;

subplot(2,2,4);

plot(w/pi,grd,'red');

%Êý×ÖÂ˲¨Æ÷ÑÓʱ

title('ȺÑÓʱ');

xlabel('¹éÒ»»¯ÆµÂÊ');

axis([0,1,0,6]);

set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,2*lfp/fs,2*lfs/fs,1]);

set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[0,1,2,4,6]);

grid;

%²ÉÓÃÊý×ÖÓòƵÂʱ任·¨Éè¼ÆÊý×Ö´ø×èÂ˲¨Æ÷£¨using bilinear and Chebyshev-1£©

x=[-4,-2,0,-4,-6,-4,-2,-4,-6,-6,-4,-4,-6,-6,-2,6,12,8,0,-16,-38,-60,-84,-90,-66,-32,-4,2,-4,8,12,12,10,6,6,6,4,0,0,0,0,-2,-4,0,0,0,-2,-2,0 ,0,-2,-2,-2,-2,0]

Y =filter(b,a,x);

N=56;n=0:N-1;figure(2)

subplot(2,1,1);plot(n,x);grid on; subplot(2,1,2);plot(n,Y);grid on;

子函数:

function[dB,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a)

%computation of s-domain frequency response:modified version

%---------------------------------------------------------

%[dB,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);

% dB=Relative magintude in dB over [0 to 2pi]

% mag=Absolute magintude over [0 to 2pi]

% pha=Phase response in radians over [0 to 2pi]

% w=array of 500 frequency samples between [0 to 2pi]

% b=numerator polynomial coefficients of H(z)

% a=denominator polynomial coefficients of H(z)

[H,w]=freqz(b,a,1000,'whole');

%w ranging from 0 to 2pi radians per sample.

%uses 1000 sample points around the entire unit circle to calculate the %frequency response

H=(H(1:501))';

w=(w(1:501))';

mag=abs(H);

dB=20*log10((mag+eps)/max(mag));

pha=angle(H);

grd=grpdelay(b,a,w);

图:

0.2

0.6

1

0.0562

0.8913

1幅频响应

归一化频率0

0.2

0.6

1

-1-0.500.5

1

相频响应

归一化频率单位:p i

00.2

0.6

1-60

-40-20

5幅频响应:dB

归一化频率

00.2

0.6

1

124

6群延时

归一化频率

0102030405060

-100

-50

50

10

20

30

40

50

60

-30-20-10010

20

实验七

代码:

主程序:

% design a digital FIR lowpass filter with Hamming window

wp=0.3*pi;

ws=0.5*pi;

tr_width=ws-wp;

N=ceil(6.6*pi/tr_width)+1; % N=34

n=[0:1:N-1];

wc=(ws-wp)/2;

hd = ideal_lp(wc,N);

w_ham=(hamming(N))';

h=hd.*w_ham;

[dB,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h,[1]);

delta_w=2*pi/1000;

Rp=-(min(dB(1:1:wp/delta_w+1)));

As=-round(max(dB(ws/delta_w+1:1:501)));

%plots

subplot(2,2,1);

stem(n,hd);

title('ÀíÏëÂö³åÏìÓ¦');

axis([0,N-1,-0.09,0.5]);

xlabel('n');

set(gcr,'YTickMode','manual','YTick',[0,0.1,0.2,0.3]);

subplot(2,2,2);

stem(n,w_ham);

title('hamming´°');

axis([0,N-1,0,1.1]);

xlabel('n');

subplot(2,2,3);

stem(n,h);

title('ʵ¼ÊÂö³åÏìÓ¦');

axis([0,N-1,-0.09,0.5]);

xlabel('n');

set(gcr,'YTickMode','manual','YTick',[0,0.1,0.2,0.3]);

subplot(2,2,4);

plot(w/pi,dB);

title('·ùƵÏìÓ¦:dB');

grid;

axis([0,1,-100,0]);

xlabel('pi');

ylabel('dB');

set(gcr,'YTickMode','manual','YTick',[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0 .8,0.9,1.0]);

set(gcr,'YTickMode','manual','YTick',[-100,-90,-80,-70,-60,-50,-40,-3 0,-20,-10,0]);

子程序:

function[dB,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a)

%computation of s-domain frequency response:modified version

%---------------------------------------------------------

%[dB,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);

% dB=Relative magintude in dB over [0 to 2pi]

% mag=Absolute magintude over [0 to 2pi]

% pha=Phase response in radians over [0 to 2pi]

% w=array of 500 frequency samples between [0 to 2pi]

% b=numerator polynomial coefficients of H(z)

% a=denominator polynomial coefficients of H(z)

[H,w]=freqz(b,a,1000,'whole');

%w ranging from 0 to 2pi radians per sample.

%uses 1000 sample points around the entire unit circle to calculate the %frequency response

H=(H(1:501))';

w=(w(1:501))';

mag=abs(H);

dB=20*log10((mag+eps)/max(mag));

pha=angle(H);

grd=grpdelay(b,a,w);

函数ideal_lp;

function hd=ideal_lp(wc,N);

alpha=(N-1)/2;

n=0:1:N-1;

m=n-alpha+eps;

hd=sin(wc*m)./(pi*m);

汉明窗法设计滤波器的

10

20

30

理想脉冲响应

n

010

2030

hamming 窗

n

10

20

30

实际脉冲响应

n 0

0.51

-100

-50

幅频响应:dB

pi

d B

MATLAB的基本使用教程

MATLAB的基本使用教程 MATLAB是一种强大的数学计算软件,广泛应用于科学、工程和技术领域。它提供了丰富的功能和工具,能够快速、有效地处理和分析各种数学问题。本文将介绍MATLAB的基本使用方法,帮助初学者快速入门。 一、MATLAB的安装与启动 1、下载和安装MATLAB软件:在MathWorks官方网站上下载适合自己操作系统的MATLAB软件,并根据安装提示进行安装。安装完成后,会生成一个MATLAB的启动图标。 2、启动MATLAB:双击MATLAB的启动图标,或者在命令行中输入"matlab"命令,即可启动MATLAB。 二、MATLAB的基本操作 1、工作环境:MATLAB提供了一个强大的集成开发环境(IDE),可以在其中编写和运行代码。在MATLAB的界面中,包括主窗口、命令窗口、变量窗口、编辑器等。 2、命令窗口:在命令窗口中可以输入和执行MATLAB命令。可以直接在命令窗口中输入简单的计算,例如输入"2+3"并按下回车键,即可输出计算结果。 3、脚本文件:MATLAB可以编写和运行脚本文件,将一系列命令组织起来,并按顺序执行。在编辑器中编写MATLAB代码,并将文件保存为.m扩展名的脚本文件。然后在命令窗口中输入脚本文件的文

件名(不带扩展名),按下回车键即可执行脚本文件中的代码。 4、变量和赋值:在MATLAB中,可以创建和操作各种类型的变量。例如,可以使用"="符号将一个值赋给一个变量,例如"A=5"。在后续的计算和分析中,可以使用这个变量,例如输入"B=A+3",结果B 将被赋值为8。 5、矩阵和向量:MATLAB中的基本数据结构是矩阵和向量。可以使用方括号[]来创建矩阵和向量,并使用逗号或空格来分隔不同的元素。例如,"[1,2,3]"表示一个包含3个元素的行向量。 6、矩阵运算:MATLAB提供了丰富的矩阵运算符和函数,可以对矩阵进行各种运算。例如,可以使用"*"符号进行矩阵乘法运算,使用"."符号进行矩阵的逐元素乘法运算。 7、绘图功能:MATLAB提供了强大的绘图功能,可以绘制各种类型的图形,如线图、散点图、柱状图等。可以使用plot函数进行基本的绘图操作,并使用xlabel、ylabel、title等函数添加坐标轴标签和标题。 8、函数和脚本编程:MATLAB可以编写和调用函数,使代码更加模块化和可重用。可以使用function关键字定义函数,并通过参数传递数据。 三、MATLAB中的常用功能 1、数据处理和分析:MATLAB提供了丰富的数据处理和分析函数,可以对数据进行各种操作和分析。例如,可以使用mean函数计算均值,使用std函数计算标准差,使用correlation函数计算相关系数等。

MATLAB与控制理论实验教程

MATLAB与控制理论实验教程 编著汪宁郭西进 机械工业出版社

第五章自动控制系统的数字计算机仿真 自动控制系统仿真是系统仿真的一个重要分支,它是一门涉及自动控制理论、计算数学、计算机技术、系统辨识、控制工程以及系统科学的综合性新型学科。它为控制系统的分析、计算、研究、综合设计以及自动控制系统的计算机辅助教学等提供了快速、经济、科学等有效的手段。 控制系统的验证中,所有的组成部分都是数学模型,这种控制系统的验证实验称为数字仿真,数字仿真可以在计算机设备上完成,所以也称计算机仿真。实际上计算机仿真是指以计算机为主要工具,对系统进行实验研究的一种方法。目的就是对控制系统的稳定性、动态品质、控制精度等性能进行计算验证。 计算机仿真可分为以下四步: (1)建立系统的数学模型系统的数学模型,是描述系统输入、输出变量以及内部各变量之间关系的数学表达式。描述自动控制系统诸变量间静态关系的数学表达式,称为静态模型;描述自动控制系统动态关系的数学表达式,称为动态模型。最常用的基本数学模型就是微分方程与差分方程。 对于一般系统来说,可以通过某些定律来建立数学模型;但是对于复杂系统,则必须通过系统辨识技术,考虑计算所要求的精度,略去一些次要因素,使模型既能够准确地反映系统的动态本质,又能够简化分析计算的工作,通过实验法建立数学模型。数学模型是系统仿真的依据,所以数学模型的准确性是十分重要的。 (2)建立系统的仿真模型原始的自动控制系统的数学模型比如微分方程,并不能用来直接对系统进行仿真,还需将其转换为能够对系统进行仿真的模型。对于连续系统而言,将像微分方程这样的原始数学模型,在零初始条件下进行拉普拉斯变换,求得自动控制系统的传递函数之类的数学模型。以传递函数模型为基础,等效变换为状态空间模型,或者将其图形化为动态结构图模型,这些模型都是自动控制系统的仿真模型。 (3)选择算法,编制系统的仿真程序对于非实时系统的仿真,可以用一般的高级语言编制仿真程序。对于快速的实时系统的仿真可以使用汇编语言来编制仿真程序,当然也可以直接使用仿真语言。目前使用最广泛的仿真语言是MATLAB语言,控制系统的MATLAB仿真是控制系统计算机仿真的一个特殊的软件工具。 (4)进行仿真实验并输出仿真结果通过仿真实验对仿真模型与仿真程序进行检验和修改,再按照系统的仿真要求输出仿真结果。

通信原理实验教程(MATLAB)

实验教程

目录 实验一:连续时间信号与系统的时域分析-------------------------------------------------6 一、实验目的及要求---------------------------------------------------------------------------6 二、实验原理-----------------------------------------------------------------------------------6 1、信号的时域表示方法------------------------------------------------------------------6 2、用MATLAB仿真连续时间信号和离散时间信号----------------------------------7 3、LTI系统的时域描述-----------------------------------------------------------------11 三、实验步骤及内容--------------------------------------------------------------------------15 四、实验报告要求-----------------------------------------------------------------------------26 实验二:连续时间信号的频域分析---------------------------------------------------------27 一、实验目的及要求--------------------------------------------------------------------------27 二、实验原理----------------------------------------------------------------------------------27 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS---------------------------------------------27 2、连续时间信号的傅里叶变换CTFT--------------------------------------------------28 3、离散时间信号的傅里叶变换DTFT -------------------------------------------------28 4、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS的MATLAB实现------------------------29 5、用MATLAB实现CTFT及其逆变换的计算---------------------------------------33 三、实验步骤及内容----------------------------------------------------------------------34 四、实验报告要求-------------------------------------------------------------------------48 实验三:连续时间LTI系统的频域分析---------------------------------------------------49 一、实验目的及要求--------------------------------------------------------------------------49 二、实验原理----------------------------------------------------------------------------------49 1、连续时间LTI系统的频率响应-------------------------------------------------------49 2、LTI系统的群延时---------------------------------------------------------------------50 3、用MATLAB计算系统的频率响应--------------------------------------------------50 三、实验步骤及内容----------------------------------------------------------------------51 四、实验报告要求-------------------------------------------------------------------------58 实验四:调制与解调以及抽样与重建------------------------------------------------------59 一、实验目的及要求--------------------------------------------------------------------------59 二、实验原理----------------------------------------------------------------------------------59

MATLAB实验教程

实验一 1.实现单位采样序列,单位阶跃序列,矩形序列,并用图形显示。写出程序及输出图形。代码: (1)单位采样序列 x=-10:10; y=[zeros(1,10),1,zeros(1,10)]; figure(3); stem(x,y); axis([ -10, 10,0,2]); (2)单位阶跃序列 x=-10:10; y=[zeros(1,10),1,ones(1,10)]; figure(4); stem(x,y); axis([ -10, 10,0,2]); (3)矩形序列 x=-10:10; y=[zeros(1,10),1,ones(1,5),zeros(1,5)]; figure(4); stem(x,y); axis([ -10, 10,0,2]); 图: Figure 8.5.1. 1 单位采样序列Figure 8.5.1. 2 单位阶跃序列

Figure 8.5.1. 3 矩形序列 实验心得: 实验二 1.模拟信号x(t)=2sin(4*pi*t)+5cos(8*pi*t),以t=0.01n(n=0:N-1)进行采样,求:(1)N=40点FFT的幅度频谱,从图中能否观察出信号的2个频谱分量? (2)提高采样点数,如N=128,再求该信号的频谱幅度,此时幅度频谱发生了什么变化?代码: N=40;n=0:N-1; t=0.01*n; x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); k=0:N/2;w=2*pi/N*k; X=fft(x,N); magX=abs(X(1:N/2+1)); subplot(2,1,1);stem(n,x,'.');title('signal x(n)'); subplot(2,1,2);plot(w/pi,magX);title('FFT N=40'); xlabel('f (unit :pi)');ylabel('|X|');grid N=128;n=0:N-1; t=0.01*n; x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); k=0:N/2;w=2*pi/N*k; X=fft(x,N); magX=abs(X(1:N/2+1)); subplot(2,1,1);stem(n,x,'.');title('signal x(n)'); subplot(2,1,2);plot(w/pi,magX);title('FFT N=128'); xlabel('f (unit :pi)');ylabel('|X|');grid 图:

(整理)matlab实例教程-比较实用.

实验一特殊函数与图形 一、问题背景与实验目的 二、相关函数(命令)及简介 三、实验内容 四、自己动手 一、问题背景与实验目的 著名的Riemann函数大家都很熟悉了,但是关于它的图像你是否清楚呢除了最上面那几点,其他都很难画吧你想不想看看下面那些“挤在一起”的点是怎样分布的呢还有几何中的马鞍面、单叶双曲面等是怎样由直线生成的,是不是也想目睹一下呢这些,都离不开绘图. 实际上绘图一直是数学中的一种重要手段,借助图形,往往可以化繁为简,使抽象的对象得到明白直观的体现.比如函数的基本性质,一个图形常可以使之一目了然,非常有效.它虽不能代替严格的分析与证明,但在问题的研究过程中,可以帮助研究人员节约相当一部分精力.此外,它还可以使计算、证明、建模等的结果得到更明白易懂的表现,有时,这比科学论证更有说服力.同时,数学的教学与学习过程也离不开绘图.借助直观的图形,常可以使初学者更容易接受新知识.如数学分析中有不少函数,其解析式着实让人望而生畏,即使对其性质作了详尽的分析,还是感到难明就里;但如果能看到它的图形,再配合理论分析,则问题可以迎刃而解.又如在几何的学习中,会遇到大量的曲线与曲面,也离不开图形的配合. 传统的手工作图,往往费力耗时,效果也不尽理想.计算机恰恰弥补了这个不足,使你可以方便地指定各种视角、比例、明暗,从各个角度进行观察.本实验通过对函数的图形表示和几个曲面(线)图形的介绍,一方面展示它们的特点,另一方面,也将就Matlab软件的作图功能作一个简单介绍.大家将会看到,Matlab 的作图功能非常强大. 二、相关函数(命令)及简介 1.平面作图函数:plot,其基本调用形式: plot(x,y,s) 以x作为横坐标,y作为纵坐标.s是图形显示属性的设置选项.例如:x=-pi:pi/10:pi; y=sin(x); plot(x,y,'--rh','linewidth',2,'markeredgecolor','b','markerfac ecolor','g')

MATLAB实验教程

目录实验一、MATLAB 基本应用 实验二、实验二信号的时域表示 实验三、连续信号卷积 实验四、典型周期信号的频谱表示 实验五、傅立叶变换性质研究 实验六、系统的零极点分析 实验七离散信号分析

实验一 MATLAB 基本应用 一、实验目的:学习MATLAB的基本用法,了解 MATLAB 的目录结构和基本功能以及MATLAB在信号与系统中的应用。 二、实验内容: 例一已知x的取值范围,画出y=sin(x)的图型。 参考程序:x=0:0.05:4*pi; y=sin(x); plot(y) 例二计算y=sin(π/5)+4cos(π/4) 例三已知z 取值范围,x=sin(z);y=cos(z);画三维图形。 z=0:pi/50:10*pi; x=sin(z); y=cos(z); plot3(x,y,z)

xlabel('x') ylabel('y') zlabel('z') 例四已知x的取值范围,用subplot函数绘图。 参考程序:x=0:0.05:7; y1=sin(x); y2=1.5*cos(x); y3=sin(2*x); y4=5*cos(2*x); subplot(2,2,1),plot(x,y1),title('sin(x)') subplot(2,2,2),plot(x,y2),title('1.5*cos(x)') subplot(2,2,3),plot(x,y3),title('sin(2*x)') subplot(2,2,4),plot(x,y4),title('5*cos(2*x)')

单位阶跃信号 u(t+3)-2u(t) 其中 u(t)=1/2+(1/2)sign(t) Sigh(t)是符号函数t>0时为1,t<0时为-1; clear all %利用maple中的heaviside函数来实现u(t+3)-2u(t) syms t f=maple('Heaviside(t+3)-2*Heaviside(t)'); t1=-3*pi:0.01:3*pi;%注意精度问题 ff=subs(f,t,t1); figure(1); plot(t1,ff); axis([-5,5,-1.2,1.2]); title('u(t+3)-2u(t)'); %利用自己编写的heaviside函数来实现u(t+3)-2u(t) t=-5:0.01:5; f=Heaviside(t+3)-2*Heaviside(t); figure(2); plot(t,f); axis([-5,5,-1.2,1.2]); title('u(t+3)-2u(t)') %利用符号函数来实现u(t) t=-5:0.05:5; f=sign(t); ff=1/2+1/2*f; figure(3); plot(t,ff); axis([-5 5 -0.1 1.1]); title('u(t)') %利用符号函数来实现u(t+3)-2u(t) t=-5:0.01:5; f=(1/2+1/2*sign(t+3))-2*(1/2+1/2*sign(t)); figure(4) plot(t,f),axis([-5,5,-1.2,1.2]),title('u(t+3)-2u(t)')

MATLAB 实验教程

实验一 MATLAB基本操作 一、实验目的: 1)熟悉MATLAB软件的运行环境和基本操作 2)掌握MATLAB矩阵的输入方式、元素的提取与组合 3)掌握数值运算。 二、实验内容: 1)启动MATLAB软件,观察其界面组成及操作方法,了解各部分的功能 2)使用基本的MATLAB命令,并观察记录执行结果 帮助、查询信息类命令:Demo、help、who、whos 显示、记录格式等命令:clc、clear、format 尝试一下其他的命令(dos命令) 3)生成一个5阶魔方矩阵,并提取其第(3、4、5)行,第(2、3、4)列构成的新的矩阵 MATLAB提供了专门生成魔方矩阵的函数——magic。magic函数的使用方法是: M = magic(n) 生成一个n*n的矩阵,矩阵元素是由整数1到n^2组成的并且任何行任何列的和都相等,阶数n必须是大于等于3的标量 MATLAB通过确认下标,可以对矩阵进行插入子块、提取子块和重排子块的操作。为了提取矩阵a的第n行、第m列的元素值,使用a(n,m)可以得到。同样,将矩阵a的第n行、第m裂地元素赋值为r,使用a(n,m)=r命令。 利用矩阵下标,MATLAB还提供了子矩阵功能。同样是上面的a(n,m),如果n和m是向量,而不是标量,则将获得指定矩阵的子块。 根据以上内容,在命令行中的“>>”后输入“a=magic(5)”和“a(3:5,2:4)”: >> a=magic(5) a = 17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9 >> a(3:5,2:4) ans = 6 13 20 12 19 21 18 25 2

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第二章 MATLAB 语言及应用实验项目 实验一 MATLAB 数值计算 三、实验内容与步骤 1.创建矩阵 ⎥⎥⎥⎦ ⎤⎢⎢⎢⎣⎡=987654321a (1 (2)用(3)用(4 2.矩阵的运算 (1)利用矩阵除法解线性方程组。 ⎪⎪⎩⎪⎪ ⎨ ⎧=+++=-+-=+++=+-12 224732 258232432143214321421x x x x x x x x x x x x x x x 将方程表示为AX=B ,计算X=A\B 。 (2)利用矩阵的基本运算求解矩阵方程。已知矩阵A 和B 满足关系式A -1BA=6A+BA ,计算矩阵B 。 其中⎥⎥⎥ ⎦ ⎤⎢⎢⎢⎣⎡=7/10004/10003/1A , Ps: format rat a=[1/3 0 0;0 1/4 0;0 0 1/7]; b=inv(a)*inv(inv(a)-eye(3))*6*a (3)计算矩阵的特征值和特征向量。 已知矩阵⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=1104152021X ,计算其特征值和特征向量。

(4)Page:322利用数学函数进行矩阵运算。已知传递函数G(s)=1/(2s+1),计算幅频特性Lw=-20lg(1)2(2 w )和相频特性Fw=-arctan(2w),w 的范围为[0.01,10],按对数均匀分布。 3.多项式的运算 (1)多项式的运算。已知表达式G(x)=(x-4)(x+5)(x 2 -6x+9),展开多项式形式,并计算当x 在[0,20]内变化时G(x)的值,计算出G(x)=0的根。Page 324 (2)多项式的拟合与插值。将多项式G(x)=x 4-5x 3-17x 2 +129x-180,当x 在[0,20]多项式的值上下加上随机数的偏差构成y1,对y1进行拟合。对G(x)和y1分别进行插值,计算在5.5处的值。Page 325 四、思考练习题 1.使用logspace 函数创建0~4π的行向量,有20个元素,查看其元素分布情况。 Ps: logspace(log10(0),log10(4*pi),20) (2) sort(c,2) %顺序排列 3.1多项式 1)f(x)=2x 2+3x+5x+8用向量表示该多项式,并计算f(10)值. 2)根据多项式的根[-0.5 -3+4i -3-4i]创建多项式。 r=[-0.5,-3+4i,-3-4i]; p=poly(r); poly2str(p,'x') 3)把表达式(x 2+2x+2)(x 2+5x+4)展开为多项式形式,并求对应方程的根。 Ps a1=[1 2 2]; a2=[1 5 4]; a=conv(a1,a2) 4)求多项式3x 6+12x 5+4x 4+7x 3+8x+1除以(x-3)(x 3+5x)的商和余式。 3.2曲线拟合

MATLAB基础使用教程

MATLAB基础使用教程 一、什么是MATLAB? MATLAB是一款强大的数学计算软件,广泛应用于科学研究、工程设计和数 据分析等领域。它以其简单易用的编程语言和丰富的功能,成为了许多科研工作者和工程师的首选工具。在本篇文章中,将介绍MATLAB的基础使用方法,帮助初 学者快速入门。 二、MATLAB的安装与入门 1. 下载和安装MATLAB软件 在MathWorks官方网站上下载适用于您的操作系统版本的MATLAB,然后 按照安装向导的提示进行安装。 2. MATLAB的界面介绍 在打开MATLAB后,您将看到一个包含命令窗口、编辑器和变量编辑器等 组件的界面。命令窗口是最常用的组件,您可以在其中输入MATLAB的命令并执行。 3. 基本操作 在命令窗口中,可以输入简单的算术运算,如加减乘除,以及一些内置函数。例如,输入"2+3"并按下Enter,MATLAB将返回结果5。 三、MATLAB的变量与数据类型 1. 变量的定义与赋值

在MATLAB中,可以使用一个变量来存储一个数值或一个数据矩阵。要定 义一个变量并赋值,只需输入变量名和等号,然后再输入数值或矩阵。例如,输入"A=5",即可定义一个名为A的变量,并将其赋值为5。 2. 数据类型 MATLAB支持多种数据类型,包括整数、浮点数、字符串和逻辑类型。您可以使用"whos"命令查看当前可用的变量及其数据类型。 3. 矩阵与数组操作 在MATLAB中,矩阵和数组是最常用的数据结构之一。您可以使用方括号 来创建矩阵或数组,并使用索引来访问其中的元素。例如,输入"A=[1 2 3; 4 5 6]",即可创建一个2行3列的矩阵。 四、MATLAB的数学运算与函数 1. 基本数学运算 MATLAB支持各种基本的数学运算,包括加、减、乘、除、幂运算等。您可以直接在命令窗口中输入相应的表达式,并按下Enter键进行计算。 2. 常用数学函数 MATLAB提供了许多常用的数学函数,如sin、cos、log、exp等。您可以直 接使用这些函数来进行数值计算。例如,输入"sin(pi/2)",即可计算正弦函数的值。 3. 复数运算 MATLAB也支持复数运算。您可以使用大写的i或j来表示虚部。例如,输入"z=3+2i",即可定义一个复数变量z。 五、MATLAB的数据可视化 1. 绘制二维图形

matlab实用教程实验十遗传算法与优化问题

matlab实用教程实验十遗传算法与优化问题 matlab实用教程实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 二、相关函数(命令)及简介 三、实验内容 四、自己动手 一、问题背景与实验目的 遗传算法(Genetic Algorithm—GA),是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的.遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法,以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点,奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位. 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论,然后用其解决几个简单的函数最值问题,使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算. 1.遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程.它把问题的参数用基因代表,把问题的解用染色体代表(在计算机里用二进制码表示),从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体.这个群体在问题特定的环境里生存竞争,适者有最好的机会生存和产生后代.后代随机化地继承了父代的最好特征,并也在生存环境的控制支配下继续这一过程.群体的染色体都将逐渐适应环境,不断进化,最后收敛到一族最适应环境的类似个体,即得到问题最优的解.值得注意的

一点是,现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的,这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用,而它本身是否完全正确并不重要(目前生物界对此学说尚有争议). (1)遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法;故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念. 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系.这些概念如下: 序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2群体个体的集合被选定的一组可行解 3染色体个体的表现形式可行解的编码 4基因染色体中的元素编码中的元素 5基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6适应值个体对于环境的适应程度,或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组可行解 8选择从群体中选择优胜的个体,淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解,去掉小的可行解

matlab 教程

matlab 教程 MATLAB 是一种强大的数值计算和科学编程环境,可用于解 决多种数学问题和数据分析任务。本教程将介绍如何使用MATLAB 进行各种操作。 一、MATLAB 基础 1. 安装和启动 MATLAB 要使用 MATLAB,您需要首先下载、安装并启动 MATLAB 软件。请参考官方网站上的安装指南,并按照说明进行操作。 2. MATLAB 命令行界面 MATLAB 的命令行界面是您与 MATLAB 进行交互的主要方式。您可以在命令行界面中输入命令,并且 MATLAB 会立即 执行并返回结果。 3. 基本数学运算 在 MATLAB 中进行数学计算非常简单。您可以使用标准的数 学运算符(如 +、-、* 和 /)以及函数(如 sin、cos 和 sqrt) 进行各种数学操作。 4. 变量和数据类型 在 MATLAB 中,您可以使用变量存储和操作数据。MATLAB 支持多种数据类型,包括数值类型(如整数、浮点数和复数)、逻辑类型和字符类型。 5. 矩阵和向量运算

MATLAB 中的矩阵和向量运算非常强大,可以轻松进行线性 代数运算,如矩阵相乘、向量点积和矩阵求逆等。 二、数据处理与分析 1. 数据导入和导出 在 MATLAB 中,您可以使用各种函数和工具将数据从外部文 件导入到 MATLAB 中或将 MATLAB 数据导出到外部文件。 2. 数据可视化 MATLAB 提供了丰富的绘图工具,可用于创建各种类型的图 形和图表,以可视化和分析数据。 3. 数据统计和分析 MATLAB 包括许多用于数据统计和分析的函数和工具,包括 描述统计、假设检验、回归分析和时间序列分析等。 4. 信号处理 MATLAB 提供了强大的信号处理工具箱,可用于处理和分析 各种类型的信号,如音频信号、图像信号和生物信号等。 三、编程与脚本 1. MATLAB 脚本文件 您可以使用MATLAB 编辑器创建和编辑MATLAB 脚本文件。脚本文件包含一系列 MATLAB 命令和函数,可用于执行特定 的操作。

matlab使用教程

matlab使用教程 Matlab是一种用于科学计算和数据分析的强大工具。它提供 了丰富的功能和库,可以处理各种数学运算、矩阵操作和图形绘制等任务。本教程将带你从入门到精通Matlab的使用。 1. 变量和赋值 在Matlab中,你可以使用变量来存储数据。要定义一个变量,只需给它一个名称,并将值赋给它。例如,下面是定义一个名为x的变量,并给它赋值为5的例子: ``` matlab x = 5; ``` 你还可以使用变量进行计算,并将结果赋给新的变量。例如,下面是一个将x加上3,并将结果赋给y的例子: ``` matlab y = x + 3; ``` 2. 数组和矩阵 Matlab中的数组和矩阵用于存储多个值。你可以使用方括号[] 来创建数组和矩阵。例如,以下是创建一个包含1、2和3的 行向量的示例: ``` matlab a = [1, 2, 3]; ``` 你可以使用索引来访问数组和矩阵中的特定元素。索引从1开始,并按行优先顺序编号。例如,要访问矩阵的第二行第三列的元素,可以使用以下语法:

``` matlab element = matrix(2, 3); ``` Matlab还提供了一些内置函数来创建特殊类型的矩阵,如单位矩阵和零矩阵。 3. 条件语句和循环 在Matlab中,你可以使用条件语句和循环来控制程序的执行流程。条件语句用于根据特定条件执行不同的代码块。常用的条件语句是if语句。例如,下面是一个根据x的值执行不同操作的示例: ``` matlab if x > 0 disp('x is positive'); elseif x < 0 disp('x is negative'); else disp('x is zero'); end ``` 循环允许你重复执行一些代码块,直到特定条件满足为止。常用的循环有for循环和while循环。例如,以下是一个使用for 循环计算1到10的和的示例: ``` matlab sum = 0; for i = 1:10 sum = sum + i; end ```

MATLAB教程及实训教学设计

MATLAB教程及实训教学设计 简介 MATLAB是一种高级的数学软件系统,是数学、工程和科学方面最流行的计算环境之一。该软件专门用于算法开发、数据可视化、数据分析以及科学计算。由于具有易学易用、兼容性强、速度快等优点,因此在教学和实践中广泛应用。本文将详细介绍MATLAB教程及实训教学设计的相关知识,帮助读者全面了解MATLAB的教学内容及方法。 MATLAB教程设计 MATLAB教学是为学生提供MATLAB语言基础知识的一种课程。包括MATLAB的基础语法、常用函数和工具箱等。下面为大家介绍MATLAB教程设计的相关内容。 课程目标 MATLAB的课程目标是让学生熟悉软件的基本操作,掌握MATLAB编程基础,培养工程思维,能够结合实践应用MATLAB计算和编程。 课程内容 MATLAB教学内容主要包括以下几个方面: 1.MATLAB基础语法 2.常用函数和工具箱 3.数据可视化 4.图像处理 5.数值计算 6.信号处理 7.控制系统

MATLAB的教学方法应当注意以下几点: 1.以实践应用为主 2.带着问题学习,注重创新思维 3.课程讲解要结合工程应用场景 4.组织编程实验并进行讲解,注重学生理解和掌握 教学评估 MATLAB的课程评估应当考虑以下几点: 1.准备课程考试和实践作业 2.每节课后进行课堂测验 3.实验过程和实验报告成绩的评估 MATLAB实训教学设计 MATLAB实训教学设计是为学生提供MATLAB实践应用的机会,通过实践操作深入理解MATLAB的基础知识和编程能力。MATLAB实训教学设计分为初级实训和高级实训,下面为大家介绍MATLAB实训教学设计的相关内容。 初级实训 初级实训的设计包括以下几个方面: 1.MATLAB基础语法实践 2.常用函数和工具箱的实践 3.数据可视化实践 4.图像处理实践 5.数值计算实践

Matlab的使用方法及步骤详解

Matlab的使用方法及步骤详解 一、Matlab简介 Matlab是一种非常流行的科学计算软件,其全称为Matrix Laboratory(矩阵实验室)。Matlab具有强大的数学计算和数据分析能力,广泛应用于工程、科学、经济等领域。本文将详细介绍Matlab的使用方法及步骤。 二、安装与启动Matlab 1. 下载与安装 首先,访问MathWorks官方网站,找到适用于您操作系统的Matlab版本,并下载安装程序。安装程序将引导您进行安装,按照提示完成即可。 2. 启动Matlab 安装完成后,您可以在开始菜单或桌面上找到Matlab的启动图标。点击启动图标,Matlab将打开并显示初始界面。 三、Matlab基本操作 1. 工作区与编辑器 Matlab的界面主要由工作区和编辑器组成。工作区显示变量及其值,可用于查看和操作数据。编辑器则用于编写和编辑Matlab脚本、函数等。 2. 脚本与命令窗口 Matlab提供了两种主要的运行方式:脚本和命令窗口。脚本是一系列命令的集合,可以一次性执行,适用于较复杂的计算任务。命令窗口则可逐行输入命令并立即执行,用于快速测试和调试。 3. 基本算术和数学运算

Matlab支持各种基本算术和数学运算,如加减乘除、幂运算、三角函数等。可以直接在命令窗口输入表达式并执行。 四、数据操作与处理 1. 数组的创建与操作 在Matlab中,数组是最基本的数据结构之一。可以使用多种方法创建数组,例如手动输入、加载外部文件、使用特定函数等。一旦创建,可以对数组进行各种操作,如索引、切片、拼接等。 2. 矩阵运算 Matlab对矩阵运算提供了强大的支持。可以进行矩阵加减乘除、转置、求逆等运算。矩阵运算在解决线性方程组、最小二乘拟合等问题时非常有用。 3. 数据可视化 Matlab提供了丰富而强大的数据可视化功能。使用plot、scatter、histogram等函数可以绘制各种类型的图表。还可以对图表进行格式设置、添加标签、调整坐标轴等。 五、编程与脚本 1. 编写脚本 Matlab脚本是一种将一系列命令组合起来的方式,用于解决复杂的计算问题。可以使用编辑器编写脚本,将各种命令按照顺序排列并保存为.m文件。然后通过运行脚本文件,Matlab将按照脚本中的命令一一执行。 2. 函数与参数

MATLAB实用教程

MATLAB实用教程 MATLAB(Matrix Laboratory)是一种用于数值计算和科学工程的高 级编程语言和环境。它在各个领域的应用广泛,包括工程、物理学、金融、生物医学等。本教程将介绍一些MATLAB的基本知识和实用技巧,帮助初 学者快速上手并提高编程能力。 1.基本语法:MATLAB的语法与其他编程语言相似,使用变量、函数 和控制结构来实现计算任务。学习基本语法是学好MATLAB的第一步,包 括变量的命名规则、数据类型、运算符、条件语句和循环结构等。 2.向量和矩阵操作:MATLAB中的数据可以表示为向量或矩阵,这是 它在科学计算中的一个重要特点。学会使用MATLAB进行向量和矩阵运算,包括加法、减法、乘法、转置、逆矩阵以及常用的线性代数操作。 3.绘图功能:MATLAB具有强大的绘图功能,可以绘制二维和三维图形。通过学习绘图函数的使用,可以快速地创建曲线图、散点图、柱状图、等高线图等,使数据的可视化更加直观和易于理解。 4. 文件和数据处理:MATLAB可以读取和写入各种格式的文件,如文 本文件、Excel文件、图像文件等。学会使用文件操作和数据处理函数, 可以更好地处理和分析实验数据,提高工作效率。 5.函数的编写和调用:MATLAB具有丰富的函数库,但有时需要编写 自定义函数来解决特定问题。学会编写函数并正确地调用它们,可以提高 代码的重复使用性和可读性,减少编程工作的重复劳动。 6.符号计算:MATLAB还具有符号计算的能力,可以进行代数运算、 微积分和方程求解等。学会使用符号计算工具箱可以更方便地进行数学分 析和计算,特别是解决涉及符号的问题。

MATLAB教程及实训

MATLAB教程及实训 MATLAB是一种强大的计算机软件,主要用于数值计算、数据分析和 可视化,广泛应用于科学、工程和金融领域。以下是一个针对初学者的MATLAB教程及实训,旨在帮助读者快速入门并掌握基本的MATLAB使用技巧。 第一部分:MATLAB基础 1.MATLAB的安装与启动 2.MATLAB命令行 介绍MATLAB的命令行界面,包括如何输入和执行MATLAB命令以及查 看命令的输出结果。 3.MATLAB的基本数据类型 介绍MATLAB中常用的数据类型,包括标量、向量、矩阵和字符串等,并讲解如何创建和操作这些数据类型。 4.数学运算 介绍如何在MATLAB中进行基本的数学运算,包括加减乘除、指数运 算和三角函数等,并讲解MATLAB提供的数学函数。 5.逻辑运算和控制流程 介绍如何在MATLAB中进行逻辑运算和比较运算,以及如何使用条件 语句、循环语句和逻辑判断语句来控制程序的流程。 第二部分:MATLAB数据处理与分析

1.数据导入和导出 介绍如何使用MATLAB读取和写入各种格式的数据文件,包括文本文件、Excel文件和MAT文件等,并讲解如何处理和转换数据。 2.数据可视化 介绍如何使用MATLAB绘制各种类型的图表,包括折线图、散点图、 柱状图和饼图等,并讲解如何设置图表的样式和属性。 3.数据统计和分析 介绍如何使用MATLAB进行常见的数据统计和分析,包括均值、方差、相关系数和回归分析等,并讲解如何使用MATLAB的统计工具箱进行高级 数据分析。 第三部分:MATLAB编程与应用实例 1.MATLAB编程基础 介绍如何使用MATLAB编写脚本和函数,包括变量的定义和赋值、条 件语句和循环语句的使用,并讲解MATLAB的函数库和程序调试技巧。 2.MATLAB的应用实例 介绍几个典型的MATLAB应用实例,包括信号处理、图像处理和机器 学习等领域,通过实际案例演示如何使用MATLAB解决实际问题。 3.MATLAB与其他工具的集成 介绍如何将MATLAB与其他科学计算和数据处理工具集成,包括Python、R和Excel等,并讲解如何使用MATLAB的接口进行数据交互和 共享。

通信原理实验教程MATLAB

通信原理实验教程MATLAB 通信原理是一个非常重要的学科,它涉及到人类社会中所有的信息传递和交流。在通信原理实验中,MATLAB是一个广 泛应用的软件工具,它可以帮助我们更好地理解和分析各种信号处理、调制和调解技术。本文将介绍通信原理实验教程MATLAB,包括实验内容、实验步骤和实验效果。 一、实验内容 通信原理实验教程MATLAB主要包括以下内容: 1.信号处理实验:涉及对不同类型的信号进行采样、量化、编码、解码和滤波等处理。 2.模拟调制实验:涉及常见的调制方式,如AM、FM、 PM等,通过信号模拟生成带载波的调制信号。 3.数字调制实验:涉及数字调制方式,如ASK、FSK、PSK 等,通过二进制数字信号生成带载波的数字调制信号。 4.调解实验:涉及不同的调解技术,如干扰消除、正交调 解等,可以帮助我们更好地理解信号的编码和解码过程。 二、实验步骤 通信原理实验教程MATLAB的实验步骤如下:

1.信号处理实验:利用MATLAB实现信号处理算法,包括 采样、量化、编码、解码和滤波等过程。通过图形界面展示处理后的信号波形和频谱,来验证算法的正确性。 2.模拟调制实验:利用MATLAB生成正弦波载波和调制信号,利用Mod函数进行AM、FM和PM模拟调制操作。通过 图形界面展示调制信号的波形和频谱,以及载波和调制信号的相位、频率和幅值信息。 3.数字调制实验:生成二进制数字信号,利用MATLAB实 现ASK、FSK、PSK等数字调制算法,利用图形界面展示调制信号的波形和频谱,以及载波和数字信号的相位和频率信息。 4.调解实验:利用MATLAB实现干扰消除和正交调解等调 解技术,通过图形界面展示编码和解码过程的波形和频谱信息,并比较不同技术之间的性能差异。 三、实验效果 通信原理实验教程MATLAB的实验效果如下: 1.信号处理实验:通过MATLAB实现信号处理算法,可以 快速准确地分析和优化不同类型的信号,从而保证通信系统的稳定性和可靠性。 2.模拟调制实验:通过MATLAB模拟AM、FM和PM模拟 调制操作,可以深入了解不同调制方式的优缺点以及应用场景,从而更好地选择调制方式。

MATLAB教程第8章MATLAB综合实训

MATLAB教程第8章MATLAB综合实训 MATLAB综合实训是对之前学过的知识进行综合运用的一个实践环节。在该实训中,我们需要利用所掌握的MATLAB技能完成一个综合性的任务,包括数据处理、图像处理、信号处理等方面。在本章中,我们将介绍MATLAB综合实训的基本要求和步骤,并给出一个具体的实例来帮助理解。 1.数据处理:从给定的数据集中提取出需要的数据,并进行相应的处理。例如,计算数据的平均值、方差等统计量,或者对数据进行排序、过 滤等操作。 2.图像处理:对给定的图像进行处理,可以包括图像增强、滤波、边 缘检测等操作。也可以利用图像处理工具箱中的函数完成一些特定的任务。 3.信号处理:对给定的信号进行处理,可以包括信号滤波、谱分析、 频域变换等操作。也可以利用信号处理工具箱中的函数完成一些特定的任务。 4. 建模与仿真:根据给定的问题,设计相应的数学模型,并进行仿 真分析。例如,可以利用ODE求解器求解一些常微分方程,或者使用Simulink进行系统级建模与仿真。 下面以一个实例来说明MATLAB综合实训的步骤和方法。假设我们有 一组学生成绩数据,包括学号、姓名和成绩。我们需要完成以下任务: 1.根据成绩对学生进行排名,并输出前5名学生的学号和姓名; 2.计算所有学生的平均成绩和方差,并绘制成绩的直方图; 3.根据成绩数据,计算学生之间的相关系数矩阵,并绘制热力图;

4.假设我们有一个学生的成绩缺失,根据其他学生的成绩数据,利用K近邻算法进行插补; 5.在插补后的数据上,利用线性回归建立学生的成绩预测模型,并进行模型评估。 首先,我们需要读取成绩数据。可以使用MATLAB中的readtable函数将Excel文件中的数据读入到MATLAB的表格结构中。 ```matlab data = readtable('scores.xlsx'); ``` 接下来,我们可以根据成绩对学生进行排名,并输出前5名学生的学号和姓名。 ```matlab sorted_data = sortrows(data, '成绩', 'descend'); top5_data = sorted_data(1:5, {'学号', '姓名'}); disp(top5_data); ``` 然后,我们可以计算所有学生的平均成绩和方差,并绘制成绩的直方图。 ```matlab avg_score = mean(data.成绩);

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