matlab在数学分析II中的应用

matlab在数学分析II中的应用
matlab在数学分析II中的应用

Matlab在数学分析III中的应用

目录

1.1 空间曲线(曲面)的切线(切平面)法平面(法线) (1)

1.1.1 空间曲线的切线和法平面的实验 (2)

1.1.2 空间曲面的切平面和法线的实验 (3)

1.2 二重积分的符号计算及其matlab程序 (4)

1.3 三重积分的符号计算及其matlab程序 (7)

1.4 第一类曲线积分与第一类曲面积分 (9)

1.4.1 第一类曲线积分与第一类曲面积分概念 (9)

1.4.2 第一类曲线积分的计算 (11)

1.4.3 第一型曲面积分的计算 (12)

1.5 第二类曲线积分 (14)

1.5.1 第二类曲线积分的计算 (17)

1.6 第二类曲面积分 (18)

1.6.1 第二类曲面积分的计算 (20)

1.7 参考文献 (22)

1.1空间曲线(曲面)的切线(切平面)法平面(法线)

[x,y] = meshgrid(-2.1 : 0.2: 2.1, -2.1 : 0.2: 2.1);

z = 3 * (x - 1).^2.* exp(-(x+1).^2 - y.^2);

surfnorm(x, y, z);

1.1.1空间曲线的切线和法平面的实验

syms t x y z

x1 = 3 * sin(t); y1 = 3 * cos(t); z1 = 5 * t;

w1 = [x1, y1, z1];

S1 = jacobian(w1, t);

t = pi / 4;

x0 = 3 * sin(t);

y0 = 3 * cos(t);

z0 = 5 * t;

S0 = S1;

v0 = subs(S0)

t0 = t;

F = -[x; y; z] + [x0; y0; z0] + v0 * t

G = [x - x0; y - y0; z - z0].' * v0

t = 0: pi/10 : 2 * pi;

x = 3 * sin(t);

y = 3 * cos(t);

z = 5 * t;

plot3(x, y, z),

hold on

t0 = pi/4;

x0 = 3 * sin(t0); y0 = 3 * cos(t0); z0 = 5 * t0;

plot3(x0, y0, z0, 'ro'),

hold off

1.1.2空间曲面的切平面和法线的实验

syms t x y z

F = x^2 + y^2 + z^2 - x * y - 3;

x0 = 1; y0 = -1; z0 = 0;

w = [x, y, z];

S1= jacobian(F,w)

v1 = subs(S1, x, x0);

v2 = subs(v1, y, y0);

n = subs(v2, z, z0);

F = [x - x0, y - y0, z - z0] * n';

G = -[x, y, z] + [x0, y0, z0] + n * t

[X1, Y1] = meshgrid(-2 : 0.2: 2, -2 : 0.2 : 2);

Z1 = (-X1.^2 - Y1^2 + X1.*Y1 + 3).^(1/2);

plot3(X1, Y1, Z1)

hold on

Z2 = -((-X1.^2 - Y1^2 + X1.*Y1 + 3).^(1/2));

plot3(X1, y1, z2)

xlabel('x'),ylabel('y'),zlabel('z'),

hold on

z0 = 1; y0= -1; z0 = 0;

plot3(x0, y0, z0, 'bo')

hold off

1.2二重积分的符号计算及其matlab程序二重积分的几何意义:如求曲顶柱体的体积

二重积分的计算:

过上一点,作与面平行的平面,此平面与曲顶柱体相交所得的截面是一个以区间为底、以为曲边的曲边梯形(图10.12中的阴影部分).这个截面的面积为

一般地,过上任意一点且平行于面的平面,与曲顶柱体相交所截得截面的面积为

注意上式中保持不变,而是积分变量.于是,对于区间上任意一个小区间

,由微元法可知曲顶柱体的体积微元为

将从到求定积分,就得到曲顶柱体的体积

于是得二重积分的计算公式

%%绘制积分区域

x = 0.08 : 0.001 : 3;

y1 = 1./(2 * x);

y2 = sqrt(2 * x);

plot(x, y1, 'b-',x , y2, 'm-', 2.5, x, 'r-'),

%axis([0.53 5.3])

title('the area by the boundary: y1 = 1/2x, y2 = sqrt(2x) and x = 2.5') %% x = 1/2, y =1 计算两条曲线的交点

syms x y

y1 = ('2 * x * y = 1');

y2 = ('y - sqrt(2 * x) = 0');

[x, y] = solv e(y1, y2, x, y)

%% 计算积分

syms x y

f = exp(-(x^2 + y^2));

y1 = 1/(2 * x);

y2 = sqrt(2 * x);

jfy = int(f, y, y1, y2);

jfx = int(jfy, x, 0.5, 2.5);

jf2 = double(jfx);

1.3三重积分的符号计算及其matlab程序

%%绘制积分区域

[x, y] = meshgrid(-2 : 0.01 : 2);

z1 = 8 - (x.^2 + y.^2);

figure(1)

mesh(x, y, z1),

hold on,

x = -1 : 0.01: 2;

r = 2;

[x, y, z] = cylinder(r, 30); %半径为2的圆柱面

mesh(x, y, z),

hold off

title('由旋转抛物面of z = 8 - (x^2 + y.2);圆柱面 x^2 + y^2 = 4, 和z=0所围成区域')

figure(2)

contour(x, y, z, 10)

title('由旋转抛物面of z = 8 - (x^2 + y.2);圆柱面 x^2 + y^2 = 4, 和z=0所围成区域的投影区域')

%%计算积分上下限

syms x y z

f1 = ('z = 8 - (x^2 + y^2)');

f2 = ('x^2 + y^2 = 4');

[x, y, z] = solve(f1, f2, x, y, z)

%%计算积分

syms x y z

f = x + exp(y) + sin(z);

z1 = 0;

z2 = 8 - (x^2 + y^2);

x1 = -sqrt(4 - y^2);

x2 = sqrt(4 - y^2);

jfz = int(f, z, z1, z2);

jfx = int(jfz, x, x1, x2);

jfy = int(jfx, y, -2, 2);

jf2 = double(jfy)

1.4第一类曲线积分与第一类曲面积分

1.4.1第一类曲线积分与第一类曲面积分概念

计算积分\int_l(x^2+y^2)ds, l是由下属参数函数确定的曲线:

x=\cos(t)+\sin(t),

y=\sin(t)-t\cos(t) ,(0<=t<=2\pi)

syms t;

x=cos(t)+t*sin(t);

y=sin(t)-t*cos(t);

f=x^2+y^2;

I=int(f*sqrt(diff(x,t)^2+diff(y,t)^2),t,0,2*pi)

I =2*pi^2+4*pi^4

qxjf1.m

function I = qxjf1(funx, funy, fun, c, d)

syms t

x = funx;

y = funy;

dx = diff(x, t);

dy = diff(y, t);

z = fun * sqrt(dx^2 + dy^2);

I = int(z, t, c, d);

end

syms t

funx = 2 * cos(t);

funy = 5 * sin(t);

fun = funx^2 + 2 * funy^3;

c = 0;

d = pi;

I = qxjf1(funx, funy, fun, c, d);

II = simple(I);

pretty(II),

y = double(I);

qmjf1.m

function I = qmjf1(funz, fun, y1, y2, x1, x2) syms x y

z = funz;

dzx = diff(z, x);

dzy = diff(z, y);

u = fun * sqrt(1 + dzx^2 + dzy^2);

jfz = int(u, y, y1, y2);

I = int (jfz, x, x1, x2);

例子1

%%画出积分区域的草图

x = -1 : 0.01 : 1;

y1 = -sqrt(1 - x.^2);

y2 = sqrt(1 - x.^2);

plot(x, y1, 'b-', x, y2, 'm-'),

axis([-1.5 1.5 -1.5 1.5])

title('由圆x^2+y^2=1所围成的积分区域')

%% 计算曲面积分

syms x y

funz = x^2 + y^2;

fun = sqrt(1 + 4* x.^2 + 4 * y.^2);

x1 = -1; x2 = 1;

y1 = -sqrt(1 - x.^2); y2 = sqrt(1 - x.^2);

I = qmjf1(funz, fun, y1, y2, x1, x2)

y = double(I)

例子2 :若曲面的方程为

,,则

计算\int\int_surf zdS, 其中surf是螺旋面的一部分,

x = ucosv;

y = ysinv;

z = u;

(u,v)\in D, D : {(u,v)|0<=u<=a,0<=v<=2\pi}

syms u v du dv dudv E F G

%syms a positive

a = 1;

x = u * cos(v);

y = u * sin(v);

z = u;

du = [diff(x,'u'), diff(y,'u'), diff(z,'u')];

dv = [diff(x,'v'), diff(y,'v'), diff(z,'v')];

E = du* du';

F = du* dv';

G = dv* dv';

simple(int(int(v*sqrt(E*G-F^2),u,0,a),v,0,2*pi)) 1.5第二类曲线积分

1.5.1第二类曲线积分的计算

qxjf2.m

function I = qxjf2(funx, funy, funp, funq, c, d) syms t

x = funx; y = funy;

dx = diff(x, t); dy = diff(y, t);

z = funp * dx + funq * dy;

I = int(z, t, c, d);

end

syms t

funx = t;

funy = 2 * (t-1)^2 + 1;

funp = funx * funy;

funq = funy - funx;

c = 1;

d = 2;

I = qxjf2(funx, funy, funp, funq, c, d)

y = double(I)

1.6第二类曲面积分

1.6.1第二类曲面积分的计算

matlab在统计数据的描述性分析的应用

统计数据的描述性分析 一、实验目的 熟悉在matlab中实现数据的统计描述方法,掌握基本统计命令:样本均值、样本中位数、样本标准差、样本方差、概率密度函数pdf、概率分布函数df、随机数生成rnd。 二、实验内容 1 、频数表和直方图 数据输入,将你班的任意科目考试成绩输入 >> data=[91 78 90 88 76 81 77 74]; >> [N,X]=hist(data,5) N = 3 1 1 0 3 X = 75.7000 79.1000 82.5000 85.9000 89.3000 >> hist(data,5)

2、基本统计量 1) 样本均值 语法: m=mean(x) 若x 为向量,返回结果m是x 中元素的均值; 若x 为矩阵,返回结果m是行向量,它包含x 每列数据的均值。 2) 样本中位数 语法: m=median(x) 若x 为向量,返回结果m是x 中元素的中位数; 若x 为矩阵,返回结果m是行向量,它包含x 每列数据的中位数3) 样本标准差 语法:y=std(x) 若x 为向量,返回结果y 是x 中元素的标准差; 若x 为矩阵,返回结果y 是行向量,它包含x 每列数据的标准差

std(x)运用n-1 进行标准化处理,n是样本的个数。 4) 样本方差 语法:y=var(x); y=var(x,1) 若x 为向量,返回结果y 是x 中元素的方差; 若x 为矩阵,返回结果y 是行向量,它包含x 每列数据的方差 var(x)运用n-1 进行标准化处理(满足无偏估计的要求),n 是样本的个数。var(x,1)运用n 进行标准化处理,生成关于样本均值的二阶矩。 5) 样本的极差(最大之和最小值之差) 语法:z= range(x) 返回结果z是数组x 的极差。 6) 样本的偏度 语法:s=skewness(x) 说明:偏度反映分布的对称性,s>0 称为右偏态,此时数据位于均值右边的比左边的多;s<0,情况相反;s 接近0 则可认为分布是对称的。 7) 样本的峰度 语法:k= kurtosis(x) 说明:正态分布峰度是3,若k 比3 大得多,表示分布有沉重的尾巴,即样本中含有较多远离均值的数据,峰度可以作衡量偏离正态分布的尺度之一。 >> mean(data) ,

MATLAB数据分析与多项式计算(M)

第7章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算 6.1 数据统计处理 6.1.1 最大值和最小值 MATLAB提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为max 和min,两个函数的调用格式和操作过程类似。 1.求向量的最大值和最小值 求一个向量X的最大值的函数有两种调用格式,分别是: (1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。 (2) [y,I]=max(X):返回向量X的最大值存入y,最大值的序号存入I,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。 求向量X的最小值的函数是min(X),用法和max(X)完全相同。 例6-1 求向量x的最大值。 命令如下: x=[-43,72,9,16,23,47]; y=max(x) %求向量x中的最大值 [y,l]=max(x) %求向量x中的最大值及其该元素的位置 2.求矩阵的最大值和最小值 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分别是: (1) max(A):返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i 列上的最大值。 (2) [Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量记录A的每列的最大值,U向量记录每列最大值的行号。 (3) max(A,[],dim):dim取1或2。dim取1时,该函数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min,其用法和max完全相同。

例6-2 分别求3×4矩阵x中各列和各行元素中的最大值,并求整个矩阵的最大值和最小值。 3.两个向量或矩阵对应元素的比较 函数max和min还能对两个同型的向量或矩阵进行比较,调用格式为: (1) U=max(A,B):A,B是两个同型的向量或矩阵,结果U是与A,B 同型的向量或矩阵,U的每个元素等于A,B对应元素的较大者。 (2) U=max(A,n):n是一个标量,结果U是与A同型的向量或矩阵,U的每个元素等于A对应元素和n中的较大者。 min函数的用法和max完全相同。 例6-3 求两个2×3矩阵x, y所有同一位置上的较大元素构成的新矩阵p。 6.1.2 求和与求积 数据序列求和与求积的函数是sum和prod,其使用方法类似。设X是一个向量,A是一个矩阵,函数的调用格式为: sum(X):返回向量X各元素的和。 prod(X):返回向量X各元素的乘积。 sum(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的元素和。 prod(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的元素乘积。 sum(A,dim):当dim为1时,该函数等同于sum(A);当dim为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的各元素之和。 prod(A,dim):当dim为1时,该函数等同于prod(A);当dim为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的各元素乘积。 例6-4 求矩阵A的每行元素的乘积和全部元素的乘积。 6.1.3 平均值和中值 求数据序列平均值的函数是mean,求数据序列中值的函数是median。两个函数的调用格式为: mean(X):返回向量X的算术平均值。 median(X):返回向量X的中值。

Matlab对采样数据进行频谱分析

使用Matlab对采样数据进行频谱分析 1、采样数据导入Matlab 采样数据的导入至少有三种方法。 第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式,这种方法仅适用于数据量比较小的采样。 第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作,具体操作步骤为:File --> Import Data,然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件,根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大,但又不是太大的数据。据本人经验,当数据大于15万对之后,读入速度就会显著变慢,出现假死而失败。 第三种方法,使用文件读入命令。数据文件读入命令有textread、fscanf、load 等,如果采样数据保存在txt文件中,则推荐使用 textread命令。如 [a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 这条命令将data.txt中保存的数据三个三个分组,将每组的第一个数据送给列向量a,第三个数送给列向量b,第二个数据丢弃。命令类似于C语言,详细可查看其帮助文件。文件读入命令录入采样数据可以处理任意大小的数据量,且录入速度相当快,一百多万的数据不到20秒即可录入。强烈推荐! 2、对采样数据进行频谱分析 频谱分析自然要使用快速傅里叶变换FFT了,对应的命令即 fft ,简单使用方法为:Y=fft(b,N),其中b即是采样数据,N为fft数据采样个数。一般不指定N,即简化为Y=fft(b)。Y即为FFT变换后得到的结果,与b的元素数相等,为复数。以频率为横坐标,Y数组每个元素的幅值为纵坐标,画图即得数据b的幅频特性;以频率为横坐标,Y数组每个元素的角度为纵坐标,画图即得数据b的相频特性。典型频谱分析M程序举例如下: clc fs=100; t=[0:1/fs:100]; N=length(t)-1;%减1使N为偶数 %频率分辨率F=1/t=fs/N p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t); %上面模拟对信号进行采样,得到采样数据p,下面对p进行频谱分析 figure(1) plot(t,p); grid on title('信号 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p')

Matlab图形绘制经典案例

Matlab图形绘制经典案例 1、 三维曲线 >> t=0:pi/50:10*pi; >> plot3(sin(2*t),cos(2*t),t) >> axis square >> grid on

2、一窗口多图形>> t=-2*pi:0.01:2*pi; >> subplot(3,2,1)

>> plot(t,sin(t)) >> subplot(3,2,2) >> plot(t,cos(t)) >> subplot(3,2,3) >> plot(t,tan(t)) >> axis([-pi pi -100 100]) >> subplot(3,2,4) >> plot(t,cot(t)) >> axis([-pi pi -100 100]) >> subplot(3,2,5) >> plot(t,atan(t)) >> subplot(3,2,6) >> plot(t,acot(t))

3、图形样式、标注、题字(也可以利用菜单直接Insert) >> x=0:pi/20:2*pi;

>> plot(x,sin(x),'b-.') >> hold on >> plot(x,cos(x),'r--') >> hold on >> plot(x,sin(x)-1,'g:') >> hold on >> plot(x,cos(x)-1) >> xlabel('x'); >> xlabel('x轴'); >> ylabel('y轴'); >> title('图形样式、标注等'); >> text(pi,sin(pi),'x=\pi'); >> legend('sin(x)','cos(x)','sin(x)-1','cos(x)-1'); >> [x1,y1]=ginput(1) %利用鼠标定位查找线上某点的值x1 = 2.0893 y1 = -0.5000 >> gtext('x=2.5') %鼠标定位放置所需的值在线上

MATLAB在自动控制原理中的应用

本论文主要研究如何根据用户要求的性能指标进行自动控制系统的串联校正设计,而此设计又具有很重要的现实意义。对于给定的线性定常系统,我们通常通过加入串联超前、滞后或超前滞后综合校正装置,以达到提高系统的精度和稳定性的目的。本文将给出基于频率特性法串联校正的具体设计方法,同时对该课题中的控制系统模型进行仿真。本设计可实现如下功能:对一个线性定常系统,根据需求的性能指标,通过本设计可给出系统的串联校正网络,从绘制出的各种响应曲线可以直观地将校正前后的系统进行比较,而仿真实例结果也进一步表明了此设计方法有效性和实用性。 关键词:串联校正;根轨迹;频率特性法;MATLAB 1.1研究目的 在实际工程控制中,往往需要设计一个系统并选择适当的参数以满足性能 指标的要求,或对原有系统增加某些必要的元件或环节,使系统能够全面满足 性能指标要求,此类问题就称为系统校正与综合,或称为系统设计。 当被控对象给定后,按照被控对象的工作条件,被控信号应具有的最大速 度和加速度要求等,可以初步选定执行元件的形式、特性和参数。然后,根据 测量精度、抗扰能力、被测信号的物理性质、测量过程中的惯性及非线性度等 因素,选择合适的测量变送元件。在此基础上,设计增益可调的前置放大器与 功率放大器。这些初步选定的元件以及被控对象适当组合起来,使之满足表征 控制精度、阻尼程度和响应速度的性能指标要求。如果通过调整放大器增益后 仍然不能全面满足设计要求的性能指标,就需要在系统中增加一些参数及特性 可按需要改变的校正装置,使系统能够全面满足设计要求,这就是控制系统设 计中的校正问题。系统设计过程是一个反复试探的过程,需要很多经验的积累。MATLAB为系统设计提供了有效手段。 1.2相关研究现状 系统仿真作为一种特殊的实验技术,在20世纪30-90年代的半个多世纪中经历了飞速发展,到今天已经发展成为一种真正的、系统的实验科学。自动控制系统仿真是系统仿真的一个重要分支,它是一门设计自动控制理论、计算机数学、计算机技术、系统辩识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、

Matlab大数据处理

Matlab大数据处理2:硬盘访问.mat文件 分类:Matlab Hack2013-09-08 20:16 146人阅读评论(0) 收藏举报Matlab程序中经常要访问.mat文件,通常在作法是用load函数直接加载.mat文件。如果.mat文件非常大,超过了系统可用内存的时候该怎么办呢?Matlab2013b为提供了matfile函数,matfile函数可以通过索引直接访问.mat文件中的Matlab变量,而无需将.mat文件加载入内存。 matfile有两种用法: m = matfile(filename),用文件名创建matfile对象,通过这个对象可以直接访问mat文件中的matlab变量。 m = matfile(filename,'Writable',isWritable),isWritable开启或关闭文件写操作。 使用示例: 1. 向mat文件中写入变量 x = magic(20); m = matfile('myFile.mat'); % 创建一个指向myFile.mat的matfile对象 m.x = x; % 写入x m.y(81:100,81:100) = magic(20); % 使用坐标索引

2. 加载变量 filename = 'topography.mat'; m = matfile(filename); topo = m.topo; %读取变量topo [nrows,ncols] = size(m,'stocks'); %读取stocks变量的size avgs = zeros(1,ncols); for idx = 1:ncols avgs(idx) = mean(m.stocks(:,idx)); end 3. 开启写权限 filename = 'myFile.mat'; m = matfile(filename,'Writable',true); 或者 m.Properties.Writable = true;

matlab在机械控制中的应用

Matlab在机械工程控制中的应用 姓名:xxx 学号:2010232 专业:机械制造及其自动化

Matlab在机械工程控制中的应用 摘要:MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 一、机械工程控制简介 机械控制工程是研究控制论在机械工程中应用的科学。它是一门跨控制论和机械工程的边缘学科。随着工业生产和科学技术的不断向前发展,机械工程控制论这门新兴学科越来越为人们所重视。他不仅满足今天自动化技术高度发展的需要,同时也与信息科学和系统科学紧密相关,更重要的是它提供了辩证的系统分析方法,即不但从局部,而且从整体上认识和分析机械系统,改进和完善机械系统,以满足科技的发展和工业生产的实际需要。 1.1机械工程控制论的研究对象与任务 机械工程控制论的研究对象是机械工程技术中广义系统的动力学问题。具体地讲,机械控制路是研究系统及其输入、输出三者之间的动态关系,也就是研究机械工程广义系统在一定的外界条件下,从系统的一定初始条件出发,所经历有内部的固有属性所决定的整个动态历程。就系统及其输入、输出三者之间动态关系而言,机械工程控制论的任务主要研究一下几方面的为题: (1)当系统已定,输入已知时,求出系统的输出(响应),并通过输出来研究系统本身的有关为题,称系统分析。 (2)当系统已定,系统的输出也已给定是,要确定系统的输出尽可能符合给定的最佳要求,称系统的最优控制。 (3)当输入已知输出也一给定时,要确定系统,使其可能符合给定的最佳要求,称最优设计。 (4)当输入和输出均已知时,求系统的结构参数,即建立系统的数学模型,称系统的便是或系统识别。 (5)当系统已定输出已知时,要识别输出输出输入的有关信息,成滤波与预测。

MATLAB统计分析与应用:40个案例分析

MATLAB统计分析与应用:40个案例分析 ISBN:9787512400849 分类号:C819 /115 出版社:北京航空航天大学出版社 【内容简介】 本书从实际应用的角度出发,以大量的案例详细介绍了MA TLAB环境下的统计分析与应用。 本书主要内容包括:利用MA TLAB制作统计报告或报表;从文件中读取数据到MA TLAB;从MA TLAB中导出数据到文件;数据的平滑处理、标准化变换和极差归一化变换;生成一元和多元分布随机数;蒙特卡洛方法;参数估计与假设检验;Copula理论及应用实例;方差分析;基于回归分析的数据拟合;聚类分析;判别分析;主成分分析;因子分析;图像处理中的统计应用等。 本书可以作为高等院校本科生、研究生的统计学相关课程的教材或教学参考书,也可作为从事数据分析与数据管理的研究人员的参考用书。 【目录】 第1章利用MA TLAB生成Word和Excel文档 1.1 组件对象模型(COM) 1.1.1 什么是CoM 1.1.2 CoM接口 1.2 MA TLAB中的ActiveX控件接口技术 1.2.1 actxcontrol函数 1.2.2 actxcontrollist函数 1.2.3 actxcontrolselect函数 1.2.4 actxserver函数 1.2.5 利用MA TLAB调用COM对象 1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器 1.3 案例1:利用MA TLAB生成Word文档 1.3.1 调用actxserver函数创建Microsoft Word服务器 1.3.2 建立Word文本文档 1.3.3 插入表格 1.3.4 插入图片 1.3.5 保存文档 1.3.6 完整代码 1.4 案例2:利用MA TLAB生成Excel文档 1.4.1 调用actxserver函数创建Microsoft Excel服务器 1.4.2 新建Excel工作簿 1.4.3 获取工作表对象句柄 1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表 1.4.5 页面设置 1.4.6 选取工作表区域 1.4.7 设置行高和列宽 1.4.8 合并单元格 1.4.9 边框设置 1.4.10 设置单元格对齐方式

MATLAB-智能算法30个案例分析-终极版(带目录)

MATLAB 智能算法30个案例分析(终极版) 1 基于遗传算法的TSP算法(王辉) 2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法(史峰) 3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法(王辉) 4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱(王辉) 5 基于遗传算法的LQR控制优化算法(胡斐) 6 遗传算法工具箱详解及应用(胡斐) 7 多种群遗传算法的函数优化算法(王辉) 8 基于量子遗传算法的函数寻优算法(王辉) 9 多目标Pareto最优解搜索算法(胡斐) 10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法(史峰) 11 基于免疫算法的柔性车间调度算法(史峰) 12 基于免疫算法的运输中心规划算法(史峰) 13 基于粒子群算法的函数寻优算法(史峰) 14 基于粒子群算法的PID控制优化算法(史峰) 15 基于混合粒子群算法的TSP寻优算法(史峰) 16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法(史峰) 17 粒子群算法工具箱(史峰) 18 基于鱼群算法的函数寻优算法(王辉) 19 基于模拟退火算法的TSP算法(王辉) 20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法(王辉) 21 基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化(胡斐)

22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化(郁磊) 23 基于蚁群算法的二维路径规划算法(史峰) 24 基于蚁群算法的三维路径规划算法(史峰) 25 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测(郁磊) 26 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别(郁磊) 27 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别(郁磊) 28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断(郁磊) 29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测(郁磊) 30 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究(郁磊) 智能算法是我们在学习中经常遇到的算法,主要包括遗传算法,免疫算法,粒子群算法,神经网络等,智能算法对于很多人来说,既爱又恨,爱是因为熟练的掌握几种智能算法,能够很方便的解决我们的论坛问题,恨是因为智能算法感觉比较“玄乎”,很难理解,更难用它来解决问题。 因此,我们组织了王辉,史峰,郁磊,胡斐四名高手共同写作MATLAB智能算法,该书包含了遗传算法,免疫算法,粒子群算法,鱼群算法,多目标pareto算法,模拟退火算法,蚁群算法,神经网络,SVM等,本书最大的特点在于以案例为导向,每个案例针对一

第6章matlab数据分析与多项式计算_习题答案

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 习题6 一、选择题 1.设A=[1,2,3,4,5;3,4,5,6,7],则min(max(A))的值是()。B A.1 B.3 C.5 D.7 2.已知a为3×3矩阵,则运行mean(a)命令是()。B A.计算a每行的平均值 B.计算a每列的平均值 C.a增加一行平均值 D.a增加一列平均值 3.在MATLAB命令行窗口输入下列命令: >> x=[1,2,3,4]; >> y=polyval(x,1); 则y的值为()。 D A.5 B.8 C.24 D.10 4.设P是多项式系数向量,A为方阵,则函数polyval(P,A)与函数polyvalm(P,A)的值()。D A.一个是标量,一个是方阵 B.都是标量 C.值相等 D.值不相等 5.在MATLAB命令行窗口输入下列命令: >> A=[1,0,-2]; >> x=roots(A); 则x(1)的值为()。 C A.1 B.-2 C. D. 6.关于数据插值与曲线拟合,下列说法不正确的是()。A A.3次样条方法的插值结果肯定比线性插值方法精度高。 B.插值函数是必须满足原始数据点坐标,而拟合函数则是整体最接近原始数据点,而不一定要必须经过原始数据点。 C.曲线拟合常常采用最小二乘原理,即要求拟合函数与原始数据的均方误差达到极小。 D.插值和拟合都是通过已知数据集来求取未知点的函数值。 二、填空题 1.设A=[1,2,3;10 20 30;4 5 6],则sum(A)= ,median(A)= 。 [15 27 39],[4 5 6[ 2.向量[2,0,-1]所代表的多项式是。2x2-1 3.为了求ax2+bx+c=0的根,相应的命令是(假定a、b、c已经赋值)。为了

Copula理论及MATLAB应用实例

%-------------------------------------------------------------------------- % Copula理论及应用实例 %-------------------------------------------------------------------------- %******************************读取数据************************************* % 从文件hushi.xls中读取数据 hushi = xlsread('hushi.xls'); % 提取矩阵hushi的第5列数据,即沪市的日收益率数据 X = hushi(:,5); % 从文件shenshi.xls中读取数据 shenshi = xlsread('shenshi.xls'); % 提取矩阵shenshi的第5列数据,即深市的日收益率数据 Y = shenshi(:,5); %****************************绘制频率直方图********************************* % 调用ecdf函数和ecdfhist函数绘制沪、深两市日收益率的频率直方图 [fx, xc] = ecdf(X); figure; ecdfhist(fx, xc, 30); xlabel('沪市日收益率'); % 为X轴加标签 ylabel('f(x)'); % 为Y轴加标签 [fy, yc] = ecdf(Y); figure; ecdfhist(fy, yc, 30); xlabel('深市日收益率'); % 为X轴加标签 ylabel('f(y)'); % 为Y轴加标签 %****************************计算偏度和峰度********************************* % 计算X和Y的偏度 xs = skewness(X) ys = skewness(Y) % 计算X和Y的峰度 kx = kurtosis(X) ky = kurtosis(Y) %******************************正态性检验*********************************** % 分别调用jbtest、kstest和lillietest函数对X进行正态性检验 [h,p] = jbtest(X) % Jarque-Bera检验 [h,p] = kstest(X,[X,normcdf(X,mean(X),std(X))]) % Kolmogorov-Smirnov检验 [h, p] = lillietest(X) % Lilliefors检验

MATLAB智能算法30个案例分析

MATLAB 智能算法30个案例分析 智能算法是我们在学习中经常遇到的算法,主要包括遗传算法,免疫算法,粒子群算法,神经网络等,智能算法对于很多人来说,既爱又恨,爱是因为熟练的掌握几种智能算法,能够很方便的解决我们的论坛问题,恨是因为智能算法感觉比较“玄乎”,很难理解,更难用它来解决问题。 因此,我们组织了王辉,史峰,郁磊,胡斐四名高手共同写作MATLAB智能算法,该书包含了遗传算法,免疫算法,粒子群算法,鱼群算法,多目标pareto算法,模拟退火算法,蚁群算法,神经网络,SVM等,本书最大的特点在于以案例为导向,每个案例针对一个实际问题,给出全部程序和求解思路,并配套相关讲解视频,使读者在读过一个案例之后能够快速掌握这种方法,并且会套用案例程序来编写自己的程序。本书作者在线,读者和会员可以向作者提问,作者做到有问必答。 本书和目录如下: 1 基于遗传算法的TSP算法(王辉) TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem),是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。实践证明,遗传算法对于解决TSP问题等组合优化问题具有较好的寻优性能。 2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法(史峰) 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架,它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化,而不针对参数本身,从而不受函数约束条件的限制;搜索过程从问题解的一个集合开始,而不是单个个体,具有隐含并行搜索特性,可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息,且不要求目标函数连续及可导,使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。 3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法(王辉) BP模型被广泛地应用于模式分类、模式识别等方面.但BP算法收敛速度慢,且很容易陷入局部极小点,而遗传算法具有并行搜索、效率高、不存在局部收敛问题等优点而被广泛应用.遗传算法的寻优过程带有一定程度的随机性和盲从性,多数情况下只能收敛到全局次优解,且有过早收敛的现象.为了克服遗传算法寻优过程的盲从性,将有监督学习的BP算法与之结合以达到优势互补、提高算法的稳定性和全局搜索能力的目的。 4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱(王辉) Matlab 遗传算法(Genetic Algorithm)优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库。其实现步骤包括:通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数,采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数。以函数仿真

Matlab经典案例

M a t l a b经典案例-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

1、三维曲线 >> t=0:pi/50:10*pi; >> plot3(sin(2*t),cos(2*t),t) >> axis square >> grid on 2、一窗口多图形 >> t=-2*pi::2*pi; >> subplot(3,2,1) >> plot(t,sin(t)) >> subplot(3,2,2) >> plot(t,cos(t)) >> subplot(3,2,3) >> plot(t,tan(t)) >> axis([-pi pi - 100 100]) >> subplot(3,2,4) >> plot(t,cot(t)) >> axis([-pi pi - 100 100]) >> subplot(3,2,5) >> plot(t,atan(t)) >> subplot(3,2,6) >> plot(t,acot(t)) 3、图形样式、标注、题字 (也可以利用菜单直接Insert) >> x=0:pi/20:2*pi; >> plot(x,sin(x),'b-.') >> hold on

>> plot(x,cos(x),'r--') >> hold on >> plot(x,sin(x)-1,'g:') >> hold on >> plot(x,cos(x)-1) >> xlabel('x'); >> xlabel('x轴'); >> ylabel('y轴'); >> title('图形样式、标注等'); >> text(pi,sin(pi),'x=\pi'); >> legend('sin(x)','cos(x)','sin(x)-1','cos(x)-1'); >> [x1,y1]=ginput(1) %利用鼠标定位查找线上某点的值x1 = y1 = >> gtext('x=') %鼠标定位放置所需的值在线上 4、 >> fplot('[sin(x),cos(x),sqrt(x)-1]',[0 2*pi]) M文件: 内容如下: function y=myfun(x) y(:,1)=sin(x); y(:,2)=cos(x); y(:,3)=x^(1/2)-1; 再运行:>> fplot('myfun',[0 2*pi]) 同样可以得到右图 5、 >> [x,y]=fplot('sin',[0 2*pi]); >> [x1,y1]=fplot('cos',[0 2*pi]); >> plot(x,y,'-r',x1,y1,'') >> legend('y=sinx','y=cosx')

Matlab在自动控制中的应用教学内容

M a t l a b在自动控制中 的应用

MATLAB在控制理论中的应用 摘要:为解决控制理论计算复杂问题,引入了MATLAB。以经典控制理论和现代控制理论中遇到的一些问题为具体实例,通过对比的手法,说明了MATLAB在控制理论应用中能节省大量的计算工作量,提高解题效率。 引言:现代控制理论是自动化专业一门重要的专业基础课程,内容抽象,且计算量大,难以理解,不易掌握。采用MATLAB软件计算现代控制理论中的问题可以很好的解决这些问题。自动控制理论分为经典控制理论和现代控制理论,在控制理论学习中,经常要进行大量的计算。这些工作如果用传统方法完成,将显得效率不高,额误差较大。因此。引用一种借助于计算机的高级语言来代替传统方法就显得十分必要。MATLAB集科学计算,可视化,程序设计于一体,对问题的描述与求解较为方便,在控制理论的学习中是一种备受欢迎的软件。 MATLAB简介:MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 1、MATLAB在系统的传递函数和状态空间模型之间的相互转换的应用:例1:求以下状态空间模型所表示系统的传递函数: 解:执行以下的M-文件:

实验一数据处理方法MATLAB实现

实验一数据处理方法的MATLAB实现 一、实验目的 学会在MATLAB环境下对已知的数据进行处理。 二、实验方法 1. 求取数据的最大值或最小值。 2. 求取向量的均值、标准方差和中间值。 3.在MATLAB环境下,对已知的数据分别进行曲线拟合和插值。 三、实验设备 1.586以上微机,16M以上内存,400M硬盘空间,2X CD-ROM 2.MATLAB5.3以上含CONTROL SYSTEM TOOLBOX。 四、实验内容 1.在MATLAB环境下,利用MATLAB控制系统工具箱中的函数直接求取数据的最大值或最小值,以及向量的均值、标准方差和中间值。 2.在MATLAB环境下,选择合适的曲线拟合和插值方法,编写程序,对已知的数据分别进行曲线拟合和插值。 五、实验步骤 1. 在MATLAB环境下,将已知的数据存到数据文件mydat.mat中。 双击打开Matlab,在命令窗口(command window)中,输入一组数据:实验一数据处理方法的MATLAB实现 一、实验目的 学会在MATLAB环境下对已知的数据进行处理。 二、实验方法 1. 求取数据的最大值或最小值。 2. 求取向量的均值、标准方差和中间值。 3.在MATLAB环境下,对已知的数据分别进行曲线拟合和插值。 三、实验设备 1.586以上微机,16M以上内存,400M硬盘空间,2X CD-ROM 2.MATLAB5.3以上含CONTROL SYSTEM TOOLBOX。 四、实验内容

1.在MATLAB环境下,利用MATLAB控制系统工具箱中的函数直接求取数据的最大值或最小值,以及向量的均值、标准方差和中间值。 2.在MATLAB环境下,选择合适的曲线拟合和插值方法,编写程序,对已知的数据分别进行曲线拟合和插值。 五、实验步骤 1. 在MATLAB环境下,将已知的数据存到数据文件mydat.mat中。 双击打开Matlab,在命令窗口(command window)中,输入一组数据: x=[1,4,2,81,23,45] x = 1 4 2 81 2 3 45 单击保存按钮,保存在Matlab指定目录(C:\Program Files\MATLAB71)下,文件名为“mydat.mat”。 2. 在MATLAB环境下,利用MATLAB控制系统工具箱中的函数直接求取数据的最大值或最小值,以及向量的均值、标准方差和中间值。 继续在命令窗口中输入命令: (1)求取最大值“max(a)”; >> max(x) ans = 81 (2)求取最小值“min(a)”; >> min(x) ans = 1 (3)求取均值“mean(a)”; >> mean(x) ans =

MATLAB应用实例分析

Matlab 应用例题选讲 仅举一些运用MATLAB 的例子,这些问题在数学建模中时常遇到,希望能帮助同学们在短时间内方便、快捷的使用MATLAB 解决数学建模中的问题,并善用这一工具。 常用控制命令: clc :%清屏; clear :%清变量; save :%保存变量; load :%导入变量 一、利用公式直接进行赋值计算 本金P 以每年n 次,每次i%的增值率(n 与i 的乘积为每年增值额的百分比)增加,当增加到r ×P 时所花费的时间T 为:(利用复利计息公式可得到下式) ) 01.01ln(ln )01.01(i n r T i P P r nT += ?+=?(12,5.0,2===n i r ) MATLAB 的表达形式及结果如下: >> r=2;i=0.5;n=12; %变量赋值 >> T=log(r)/(n*log(1+0.01*i)) 计算结果显示为: T = 11.5813 即所花费的时间为T=11.5813 年。 分析:上面的问题是一个利用公式直接进行赋值计算问题,实际中若变量在某个范围变化取很多值时,使用MATLAB ,将倍感方便,轻松得到结果,其绘图功能还能将结果轻松的显示出来,变量之间的变化规律将一目了然。 若r 在[1,9]变化,i 在[0.5,3.5]变化;我们将MATLAB 的表达式作如下改动,结果如图1。 r=1:0.5:9; i=0.5:0.5:3.5; n=12; p=1./(n*log(1+0.01*i)); T=log(r')*p; plot(r,T) xlabel('r') %给x 轴加标题 ylabel('T') %给y 轴加标题 q=ones(1,length(i)); text(7*q-0.2,[T(14,1:5)+0.5,T(14,6)-0.1,T(14,7)-0.9],num2str(i')) r T 图1

MATLAB在控制系统中应用

MATLAB在控制系统中应用 部门: xxx 时间: xxx 制作人:xxx 整理范文,仅供参考,可下载自行修改

MATLAB在控制系统中的应用 [摘要]:MATLAB具有编程简单直观,开放性强等优点,能有效提高 控制系统的工作效率,是控制系统中一种很好的工具。MATLAB 除了 传统的交互式编程之外,还提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、 数据处理、方便的Windows 编程等便利工具,出现了各种以MATLAB 为基础的实用工具箱, 广泛地应用于自动控制、图像信号处理、生 物医学工程、语音处理、雷达工程、信号分析、振动理论、时序分 析与建模、化学统计学、优化设计等领域。并显现出一般高级语言 难以比拟的优势。 关键词:MATLAB 应用软件;控制系统设计;离散系统设计;仿 真;应用 一、控制系统的主要内容 <1)线性控制系统的数学模型 目前大部分控制系统分析设计的算法都需要假设系统的模型已知,而获得数学模型有两种方法:其一是从已知的物理规律出发,用数学推导的方法建立起系统的数学模型,另外一种方法是由实验数据拟合系统的数学模型。一般线性系统控制理论科学和研究中,经常将控制系统分为连续系统和离散系统,描述线性连续系统常用的描述方式是传递函数和状态方程,相应地离散系统可以用离散传递函数和离散状态方程表示。除了这两种描述方法以外,还常用零极点形式来表示连续线性系统模型。b5E2RGbCAP <2)线性系统的传递函数模型

连续动态系统一般是由微分方程来描述的,而线性系统又是以线性常微分方程来描述的。当系统用传递函数表示如下所示时:p1EanqFDPw 在MATLAB 中可以分别表示完分子和分母多项式后,再利用控制系统工具箱的tf<)函数就可以用一个变量表示传递函数G :DXDiTa9E3d >>];,,...,,[121+=m m b b b b num ]; ,,,...,,[132,1+=n n a a a a a den );,(den num tf G = <3)线性系统的状态方程模型 当系统是用状态方程描述时,MATLAB 要用到另一种表示函数的方法,例如系统用状态方程的表示如下所示: )()()(t Bu t Ax t x += )()()(t D t Cx t y += 此系统的状态方程模型可以用下面的语句直接建立起来:),,,(D C B A ss G = <4)线性系统的零极点模型 零极点模型实际上是传递函数的另一种表现形式,对原系统传递函数的分子和分母分别进行分解因式处理,则可得到系统的零极点模型为RTCrpUDGiT ))...()(() )...()(()(2121n m p s p s p s z s z s z s K s G ------= 在MATLAB 下表示零极点模型的方法很简单,先用向量的形式输入系统的零点和极点,然后调用zpk<)函数就可以输入这个零极点模型了。5PCzVD7HxA ]; ;...;;[21m z z z z =>> ]; ;...;;[21n p p p p = 1 231211 121......)(+--+-+++++++++=n n n n n m m m m a s a s a s a s a b s b s b s b s G

MATLAB应用实例分析例分析

MATLAB应用实例分析例分析 Matlab应用例题选讲 仅举一些运用MATLAB的例子,这些问题在数学建模中时常遇到,希望能帮助同学们在短时间内方 便、快捷的使用MATLAB 解决数学建模中的问题,并善用这一工具。常用控制命令: clc:%清屏; clear:%清变量; save:%保存变量; load:%导入变量 一、利用公式直接进行赋值计算 本金P以每年n次,每次i%的增值率(n与i的乘积为每年增值额的百分比)增加,当增加到r×P 时所花费的时间T为:(利用复利计息公式可得到下式) lnrnT() r,P,P(1,0.01i),T,r,2,i,0.5,n,12nln(1,0.01i) MATLAB 的表达形式及结果如下: >> r=2;i=0.5;n=12; %变量赋值 >> T=log(r)/(n*log(1+0.01*i)) 计算结果显示为: T = 11.5813 即所花费的时间为T=11.5813 年。 分析:上面的问题是一个利用公式直接进行赋值计算问题,实际中若变量在某个范围变化取很多值时, 使用MATLAB,将倍感方便,轻松得到结果,其绘图功能还能将结果轻松的显示出来,变量之间的变化 规律将一目了然。 若r在[1,9]变化,i在[0.5,3.5]变化;我们将MATLAB的表达式作如下改动,结果如图1。 r=1:0.5:9;

i=0.5:0.5:3.5; n=12; p=1./(n*log(1+0.01*i)); T=log(r')*p; plot(r,T) xlabel('r') %给x轴加标题 ylabel('T') %给y轴加标题 q=ones(1,length(i)); text(7*q-0.2,[T(14,1:5)+0.5,T(14,6)-0.1,T(14,7)-0.9],num2str(i')) 40 350.530 25 20T 115 1.510 2 2.55 3 3.50123456789r 图1 1 从图1中既可以看到T随r的变化规律,而且还能看到i的不同取值对T—r 曲线的影响(图中的六条曲线分别代表i的不同取值)。 二、已知多项式求根 65432已知多项式为,求其根。 h,x,10x,31x,10x,116x,200x,96 分析:对多项式求根问题,我们常用roots()函数。MATLAB 的表达形式及结果如下: >> h=roots([1 -10 31 -10 -116 200 -96]) %中括号内为多项式系数由高阶到常数。计算结果显示为(其中i为虚数单位): h =

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