MATLAB常用工具箱函数注释(一)

MATLAB常用工具箱函数注释(一)
MATLAB常用工具箱函数注释(一)

MATLAB常用工具箱函数注释(一)说明:函数首字母皆为小写!

1 线性代数

1.1 矩阵分析

1.2 线性方程

1.3 特征值和奇异值

1.4 矩阵函数

2 曲线拟合工具箱函数

2.1 拟合数据预处理

2.2 数据拟合

2.3 拟合类型和方法

2.4 曲线拟合的方法(和2.3相同的没再写)

还包括除去表2.3中fittype外所有函数,解释同上。

2.5 拟合数据后处理

包括

cftool,integrate,coeffvalues,plot,confint,ptedint,differentiate,probv alues,feval,解释同上。

2.6 信息显示与帮助

Matlab优化工具箱函数简介

Matlab优化工具箱函数简介 一维搜索问题fminbnd 无约束极小值fminunc, fminsearch 约束极小值fmincon 线性规划linprog 二次规划quadprog 1.一维搜索问题 优化工具箱函数fminbnd 对应问题:min f(x) x10表示计算收敛,exitflag=0表示超过了最大的迭代次数,exitflag<0表示计算不收敛,返回值output有3个分量,其中iterations是优化过程中迭代次数,funcCount是代入函数值的次数,algorithm是优化所采用的算法。 例: clear fun='(x^5+x^3+x^2-1)/(exp(x^2)+sin(-x))' ezplot(fun,[-2,2])

matlab拟合工具箱的使用

matlab拟合工具箱使用 2011-06-17 12:53 1.打开CFTOOL工具箱。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。也可以在命令窗口中直接输入”cftool”,打开工具箱。 2.输入两组向量x,y。 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向量和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 = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; y=[0.012605,0.013115,0.016866,0.014741,0.022353,0.019278,0.041803,0.0 38026,0.038128,0.088196]; 3.数据的选取。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。

Matlab工具箱中地BP与RBF函数

Matlab工具箱中的BP与RBF函数 Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富,给网络设置合适的属性,可以加快网络的学习速度,缩短网络的学习进程。限于篇幅,仅对本章所用到的函数进行介绍,其它的函数及其用法请读者参考联机文档和帮助。 1 BP与RBF网络创建函数 在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数,作为示例,这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。 表 1 神经网络创建函数 (1) newff函数 功能:创建一个前馈BP神经网络。 调用格式:net = newff(PR,[S1 S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF) 参数说明: ?PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵; ?S i–S NI层网络第i层的神经元个数; ?TF i - 第i层的传递函数,可以是任意可导函数,默认为'tansig',

可设置为logsig,purelin等; ?BTF -反向传播网络训练函数,默认为'trainlm',可设置为trainbfg,trainrp,traingd等; ?BLF -反向传播权值、阈值学习函数,默认为'learngdm'; ?PF -功能函数,默认为'mse'; (2) newcf函数 功能:创建一个N层的层叠(cascade)BP网络 调用格式:net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 参数同函数newff。 (3) newrb函数 功能:创建一个径向基神经网络。径向基网络可以用来对一个函数进行逼近。newrb函数用来创建一个径向基网络,它可以是两参数网络,也可以是四参数网络。在网络的隐层添加神经元,直到网络满足指定的均方误差要求。 调用格式:net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD) 参数说明: ?P:Q个输入向量构成的R×Q矩阵; ?T:Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵; ?GOAL:均方误差要求,默认为0。 ?SPREAD:分散度参数,默认值为1。SPREAD越大,网络逼近的函数越平滑,但SPREAD取值过大将导致在逼近变化比较剧烈的函

不错的Matlab神经网络工具箱实用指南

Matlab的神经网络工具箱实用指南 文章摘要:第一章是神经网络的基本介绍,第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数,例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。 第一章介绍 1.神经网络 神经网络是单个并行处理元素的集合,我们从生物学神经系统得到启发。在自然界,网络功能主要由神经节决定,我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。 一般的神经网络都是可调节的,或者说可训练的,这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里,网络根据输出和目标的比较而调整,直到网络输出和目标匹配。作为典型,许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。 神经网络已经在各个领域中应用,以实现各种复杂的功能。这些领域包括:模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。 如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统,并应用到工程、金融和其他实际项目中去。 一般普遍使用有监督训练方法,但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。总的来说,有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。 神经网络领域已经有50年的历史了,但是实际的应用却是在最近15年里,如今神经网络仍快速发展着。因此,它显然不同与控制系统和最优化系统领域,它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具,一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具,一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。因为这个领域和它的材料是如此新,这个工具箱将给我们解释处理过程,讲述怎样运用它们,并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱,对范例

matlab 常用函数汇总

matlab 常用函数汇总 编程2008-07-10 21:45:20 阅读46 评论0 字号:大中小订阅matlab常用函数 图形注释 Title 图形标题 Xlabel X轴标记 Ylabel Y轴标记 Text 文本注释 Gtext 用鼠标放置文本 Grid 网格线 MATLAB编程语言 Function 增加新的函数 Eval 执行由MA TLAB表达式构成的字串 Feval 执行由字串指定的函数 Global 定义全局变量 程序控制流 If 条件执行语句 Else 与if命令配合使用 Elseif 与if命令配合使用 End For,while和if语句的结束 For 重复执行指定次数(循环) While 重复执行不定次数(循环) Break 终止循环的执行 Return 返回引用的函数 Error 显示信息并终止函数的执行 交互输入 Input 提示用户输入 Keyboard 像底稿文件一样使用键盘输入 Menu 产生由用户输入选择的菜单 Pause 等待用户响应 Uimenu 建立用户界面菜单 Uicontrol 建立用户界面控制 一般字符串函数 Strings MATLAB中有关字符串函数的说明 Abs 变字符串为数值 Setstr 变数值为字符串 Isstr 当变量为字符串时其值为真 Blanks 空串 Deblank 删除尾部的空串 Str2mat 从各个字符串中形成文本矩阵 Eval 执行由MA TLAB表达式组成的串 字符串比较 Strcmp , , , 比较字符串 Findstr 在一字符串中查找另一个子串

Upper 变字符串为大写 Lower 变字符串为小写 Isletter 当变量为字母时,其值为真 Isspace 当变量为空白字符时,其值为真 字符串与数值之间变换 Num2str 变数值为字符串 Int2str 变整数为字符串 Str2num 变字符串为数值 Sprintf 变数值为格式控制下的字符串 Sscanf 变字符串为格式控制下的数值 十进制与十六进制数之间变换 Hex2num 变十六进制为IEEE标准下的浮点数Hex2dec 变十六制数为十进制数 Dec2hex 变十进制数为十六进制数 建模 Append 追加系统动态特性 Augstate 变量状态作为输出 Blkbuild 从方框图中构造状态空间系统Cloop 系统的闭环 Connect 方框图建模 Conv 两个多项式的卷积 Destim 从增益矩阵中形成离散状态估计器Dreg 从增益矩阵中形成离散控制器和估计器Drmodel 产生随机离散模型 Estim 从增益矩阵中形成连续状态估计器Feedback 反馈系统连接 Ord2 产生二阶系统的A、B、C、D Pade 时延的Pade近似 Parallel 并行系统连接 Reg 从增益矩阵中形成连续控制器和估计器Rmodel 产生随机连续模型 Series 串行系统连接 Ssdelete 从模型中删除输入、输出或状态ssselect 从大系统中选择子系统 模型变换 C2d 变连续系统为离散系统 C2dm 利用指定方法变连续为离散系统 C2dt 带一延时变连续为离散系统 D2c 变离散为连续系统 D2cm 利用指定方法变离散为连续系统 Poly 变根值表示为多项式表示 Residue 部分分式展开 Ss2tf 变状态空间表示为传递函数表示 Ss2zp 变状态空间表示为零极点表示

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 最近研究了一下遗传算法,因为要用遗传算法来求解多元非线性模型。还好用遗传算法的工箱予以实现了,期间也遇到了许多问题。借此与大家分享一下。 首先,我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程。 基本原理:遗传算法是一种典型的启发式算法,属于非数值算法范畴。它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构,并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。遗传算法的操作对象是一群二进制串(称为染色体、个体),即种群,每一个染色体都对应问题的一个解。从初始种群出发,采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体,使用杂交和变异来产生下一代种群。如此模仿生命的进化进行不断演化,直到满足期望的终止条件。 运算流程: Step 1:对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2:建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件,设置变量的取值范围。 Step 3:在Step 2的变量取值范围内,随机产生初始群体,代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4:执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5:按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6:按变异概率执行离散变异操作。 Step 7:计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值,并执行最优个体保存策略。 Step 8:判断是否满足遗传运算的终止进化代数,不满足则返回Step 4,满足则输出运算结果。 其次,运用遗传算法工具箱。 运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便,遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。目前,基于Matlab的遗传算法工具箱也很多,比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。实际上,GADS 就是大家所看到的Matlab中自带的工具箱。我在网上看到有问为什么遗传算法函数不能调用的问题,其实,主要就是因为用的工具箱不同。因为,有些人用的是GATBX带有的函数,但MATLAB自带的遗传算法工具箱是GADS,GADS当然没有GATBX里的函数,因此运行程序时会报错,当你用MATLAB来编写遗传算法代码时,要根据你所安装的工具箱来编写代码。

MATLAB常用函数

另外有的txt文件还可以用load来打开其语句为 f=load('fx.txt) 字符串操作函数 1. 函数eval可以用来执行用字符串表示的表达式 2. 函数deblank可以去掉字符串末尾的所有空格 3. 函数findstr可以用来在长字符串中查找一个短的字符串,并返回相应的位置 4. 函数isstr可以用来判断变量是否为字符串 5. 函数isletter可以用来判断字符串中各个元素是否为字母 6. 函数isspace可以用来判断字符串元素是否为空格符 7. 函数lower和upper可以把字符串中的字母转为小写格式和大写格式 8. 函数strcat可以把多个字符串在水平方向上依次连接起来 9. 函数strvcat可以把多个字符串按竖直方向连接起来 10. 函数strcmp可以用来进行字符串的比较,返回1或0 11. 函数strcmpi可以用来忽略英文字母的大小写方式比较字符串 12. 函数strncmp可以用来比较字符串前N个字符是否相同 13. 函数strjust可以用来调整字符串矩阵的对齐方式 14. 函数strmatch可以用来寻找和目标字符串匹配的行 15. 函数strrep可以实现字符串的查找和替代功能 16. 函数strtok可以找出字符串第一个空格符前的字符串 17. 函数texlabel可以把字符串转换成tex软件的格式 18. 不同进制间的转换,bin2hex,bin2dec (‘字符串’);dec2hex(数)=字符串;即十进制数不为字符串,其它进制为字符串19. 函数bitget可以用来获取二进制的数位 C=bitget(A,bit),A为一个无符号整形数据 20. 函数bitset可以用来设定某个二进制数位的值 C=bitset(A,bit)指定数位的数值取反 C=bitset(A,bit,V)指定数位的数值被V替换matlab常用函数- - fliplr(a) 矩阵左右翻转 flipud(a) 矩阵上下翻转 rot90(a)矩阵逆时针旋转90度(把你的头顺时针旋转90看原数就可以知道结果了,^-^)rot90(a,k) k参数定义为逆时针旋转90*k度。 sort:将矩阵元素升序或者降序排列;默认按列,从小到大 sortrows:将行按升序排列;遵照第一列的次序。 issorted:判断矩阵是否已经排序; 1、特殊变量与常数 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 nargin 输入参数个数 nargout 输出参数的数目 nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数 realmin 最小正浮点数 varargin 实际输入的参量 varargout 实际返回的参量 2、基本数学函数 abs 绝对值和复数模长 ceil 向着无穷大舍入 complex 建立一个复数 conj 复数配对 cos,cosh 余弦,双曲余弦 csc,csch 余切,双曲余切 cot,coth 余切,双曲余切 exp 指数 fix 朝0方向取整 floor 朝负无穷取整 imag 复数值的虚部 lcm 最小公倍数 log 自然对数 log2 以2为底的对数 log10 常用对数 mod 有符号的求余

MATLAB中常用的工具箱

6.1.1MA TLAB中常用的工具箱 MA TLAB中常用的工具箱有: Matlab main toolbox——matlab主工具箱 Control system toolbox——控制系统工具箱Communication toolbox——通信工具箱 Financial toolbox——财政金融工具箱 System identification toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy logic toolbox ——模糊逻辑工具箱 Higher-order spectral analysis toolbox——高阶谱分析工具箱Image processing toolbox——图像处理工具箱 Lmi contral toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive contral toolbox——模型预测控制工具箱 U-Analysis ang sysnthesis toolbox——u分析工具箱 Neural network toolbox——神经网络工具箱 Optimization toolbox——优化工具箱 Partial differential toolbox——偏微分奉承工具箱 Robust contral toolbox——鲁棒控制工具箱 Spline toolbox——样条工具箱 Signal processing toolbox——信号处理工具箱 Statisticst toolbox——符号数学工具箱 Symulink toolbox——动态仿真工具箱 System identification toolbox——系统辨识工具箱 Wavele toolbox——小波工具箱 6.2优化工具箱中的函数 1、最小化函数 2、最小二乘问题 3、方程求解函数

MATLAB模型预测控制工具箱函数..

MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 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 8.2.1 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;

⑤ MPC 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。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解:MATLAB 命令如下:

MATLAB常用工具箱

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面,将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍: 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应:Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应:冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析,市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值/相位、零点/极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用

matlab常用函数功能介绍

1.波形产生函数 ?square函数:产生方波 ?sawtooth函数:三角波 ?sinc函数: ?diric函数: ?rectpuls函数:产生非周期的矩形波 ?tripuls函数:产生非周期的三角波 ?pulstran函数: ?chirp函数:产生线性调频余弦信号。。 2.傅里叶变换函数 ?fft函数: ?fftshift函数: ?ifft函数:傅里叶反变换 3.滤波器分析与实现函数 ?conv函数:完成向量的卷积操作。 ?impz函数:产生系统的冲击响应。 ?zplane函数:绘制系统的零极点图。 ?abs函数:计算向量的幅值 ?angle函数:返回复数向量的相位向量,如:p=angle(h),其中h为复数向量,p为相位向量 ?filter函数:例如:y=filter(b,a,x);计算输入信号x经过传递函数分子分母系数向量(降幂排列)为b,a的滤波器后的输出 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 滤波器设计与分析工具FDATool: 此为交互式滤波器设计与分析工具,通过该工具提供的交互式环境,用户可以方面的进行滤波器的设计和分析 1.FDATool启动:

在matlab命令窗口下,执行“FDATool”命令, 滤波器设计与分析工具SPTool: 1、SPTool的启动与数据导入 在matlab命令窗口中,执行“SPTool”命令,就会启动SPTool信号处理工具

MATLAB工具箱函数

表Ⅰ-11 线性模型函数 函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较 多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断 续表 函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵 表Ⅰ-12 非线性回归函数 函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合(牛顿法)nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘 表Ⅰ-13 试验设计函数 函数描述 cordexch D-优化设计(列交换算法)daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵(正交数组)rowexch D-优化设计(行交换算法) 表Ⅰ-14 主成分分析函数 函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析 表Ⅰ-15 多元统计函数 函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析 表Ⅰ-16 假设检验函数 函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验 表Ⅰ-17 分布检验函数 函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验 表Ⅰ-18 非参数函数 函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验

MATLAB_优化工具箱介绍

MATLAB优化工具箱介绍 在生活和工作中,人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案,并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在,目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域,如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等,并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术,它包含两个方面的内容: 1) 建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反 映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2) 数学求解数学模型建好以后,选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快,现在已经包含有多个分支,如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab 的优化工具箱,可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言,包括线性、非线性最小化,最大最小化,二次规划,半无限问题,线性、非线性方程(组)的求解,线性、非线性的最小二乘问题。另外,该工具箱还提供了线性、非线性最小化,方程求解,曲线拟合,二次规划等问题中大型课题的求解方法,为优

化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1优化工具箱中的函数 优化工具箱中的函数包括下面几类: 1 .最小化函数 表9-1最小化函数表 .方程求解函数 表方程求解函数表

3.最小二乘(曲线拟合)函数 表9-3最小二乘函数表 4.实用函数 表9-4实用函数表

5 .大型方法的演示函数 表9-5大型方法的演示函数表 6.中型方法的演示函数 表9-6中型方法的演示函数表 9.1.3参数设置

Matlab的常用函数及指令简单介绍

摘要本文从计算机语言、数学建模、网络控制系统仿真与结构化思维等方面阐述了半年来学习Matlab的心得体会与感想。由于个人知识有限在部分细节问题的理解上可能存有偏差还请老师批评指正不吝赐教。关键词Matlab语言数学建模软件网络控制系统仿真 结构化思维 - 1 - 学习Matlab快半个学期了虽然还有很多问题不是很清楚但通过实践学习我对于Matlab总算有个整体的理解而且每次上机操作都会有一定的收获和感想下面就谈谈我个人对于Matlab的一些看法。 Matlab语言 Matlab和其它语言不一样我这个学期学习的是C语言另外对于Action Script、HTML、php语言也接触过一些。C语言主要是面向过程的它的灵活性比较强可根据自己的意图编辑程序但所耗费的时间和精力比较大。例如定义变量就分为int、float、char等类型十分麻烦而Action Script与php就显得比较随意不必纠结于哪一种类型的变量比如定义Var number3Var playtrue即可。相对于前两者而言Matlab则显得更为灵活与快捷它是一门解释性语言能自动将高级语言翻译成机器语言。比如求tf2当t012345时tf的值。如果使用C语言则需要定义变量调用math函数还要应用for循环、输出函数而Matlab则不然只需输入t0:5f2.t然后回车即可。另外Matlab还配有许多常用公式操作起来十分方便例如想求出223tftftytyty在10y10y时的零输入响应应用dsolve 函数只需输入xdsolveD2y3Dy2y0y01Dy01 回车即得结果x3exp-t-2exp-2t。或许也正是Matlab语言简洁、优化的特点才使得它在学术界被广泛应用吧。 数学建模 对于数学建模而言Matlab是一款相当不错的建模辅助工具因为Matlab中有统计函数线性分析函数插值函数非线性分析函数等等这些数模必备的函数而且Matlab强大的绘图功能可使很多数学演算过程变得可视化。这些对于分析问题都很有帮助。虽然我们学习的Matlab是电子信息工程方向的但在下个学期班里的大部分同学都要参加数模竞赛

Matlab神经网络工具箱函数.

MATLAB 神经网络工具箱函数 说明:本文档中所列出的函数适用于 MATLAB5.3以上版本, 为了简明起见, 只列出了函数名, 若需要进一步的说明,请参阅 MATLAB 的帮助文档。 1. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈 BP 网络 newcf 创建一多层前馈 BP 网络 newfftd 创建一前馈输入延迟 BP 网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一 Hopfield 递归网络 newelm 创建一 Elman 递归网络 2. 网络应用函数

sim 仿真一个神经网络 init 初始化一个神经网络 adapt 神经网络的自适应化 train 训练一个神经网络 3. 权函数 dotprod 权函数的点积 ddotprod 权函数点积的导数 dist Euclidean 距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative 距离权函数mandist Manhattan 距离权函数linkdist Link 距离权函数 4. 网络输入函数 netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数5. 传递函数 hardlim 硬限幅传递函数hardlims 对称硬限幅传递函数purelin 线性传递函数

tansig 正切 S 型传递函数 logsig 对数 S 型传递函数 dpurelin 线性传递函数的导数 dtansig 正切 S 型传递函数的导数dlogsig 对数 S 型传递函数的导数compet 竞争传递函数 radbas 径向基传递函数 satlins 对称饱和线性传递函数 6. 初始化函数 initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数 initnw Nguyen_Widrow层的初始化函数initcon Conscience 阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数 7. 性能分析函数 mae 均值绝对误差性能分析函数 mse 均方差性能分析函数 msereg 均方差 w/reg性能分析函数

Matlab+Toolbox+工具箱1

Matlab Toolbox 工具箱 Matlab工具箱已经成为一个系列产品,Matlab主工具箱和各种工具箱(toolbox )。

工具箱介绍 Matlab包含两部分内容:基本部分和根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱。 Symbolic Math PDE Optimization Signal process Image Process Statistics Control System System Identification ……

一、工具箱简介 ?功能型工具箱——通用型 功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能够用于多种学科。

?领域型工具箱——专用型 领域型工具箱是学科专用工具箱,其专业性很强,比如控制系统工具箱(Control System Toolbox);信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox);财政金融工具箱(Financial Toolbox)等等。只适用于本专业。

控制系统工具箱 Control System Toolbox ?连续系统设计和离散系统设计 ?状态空间和传递函数以及模型转换?时域响应(脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应) ?频域响应(Bode图、Nyquist图) ?根轨迹、极点配置

Matlab常用工具箱 ?Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱?Control System Toolbox——控制系统工具箱?Communication Toolbox——通讯工具箱?Financial Toolbox——财政金融工具箱?System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 ?Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱?Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱

MATLAB常用工具箱及常用函数

常用工具箱 MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。 开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。 Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 computer vision system toolbox----计算机视觉工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱

Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 DSP system toolbox-----DSP处理工具箱 常用函数 Matlab内部常数[2] eps:浮点相对精度 exp:自然对数的底数e i 或j:基本虚数单位 inf 或Inf:无限大,例如1/0 nan或NaN:非数值(Not a number),例如0/0 pi:圆周率p(= 3.1415926...) realmax:系统所能表示的最大数值 realmin:系统所能表示的最小数值 nargin: 函数的输入引数个数

Matlab各工具箱功能简介(部分)

Toolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox? 提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析 执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外,还可以利 用符号运算表达式为 MATLAB、Simulink 和Simscape? 生成代码。 ?? Symbolic Math Toolbox 包含 MuPAD 语言,并已针对符号运算 表达式的处理和执?行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库, 其中包括普通数学领域的微积分和线性代数,以及专业领域的 数论和组合论。此外,还可以使用 MuPAD 语言编写自定义的符 号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和 数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D,3D求解偏微分方程(PDE)以及一次 使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状 和制定边界条件和公式。你能解决静态,时域,频域和特征值 问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地 探索解决方案。你可以用偏微分方程工具箱,以解决从标准问 题,如扩散,传热学,结构力学,静电,静磁学,和AC电源电 磁学,以及自定义,偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 Statistics and

MatLab常用函数大全

1、求组合数 C,则输入: 求k n nchoosek(n,k) 例:nchoosek(4,2) = 6. 2、求阶乘 求n!.则输入: Factorial(n). 例:factorial(5) = 120. 3、求全排列 perms(x). 例:求x = [1,2,3]; Perms(x),输出结果为: ans = 3 2 1 3 1 2 2 3 1 2 1 3 1 2 3 1 3 2 4、求指数 求a^b:Power(a,b) ; 例:求2^3 ; Ans = pow(2,3) ; 5、求行列式 求矩阵A的行列式:det(A); 例:A=[1 2;3 4] ; 则det(A) = -2 ; 6、求矩阵的转置 求矩阵A的转置矩阵:A’ 转置符号为单引号. 7、求向量的指数 求向量p=[1 2 3 4]'的三次方:p.^3 例: p=[1 2 3 4]' A=[p,p.^2,p.^3,p.^4] 结果为:

注意:在p 与符号”^”之间的”.”不可少. 8、求自然对数 求ln(x):Log(x) 例:log(2) = 0.6931 9、求矩阵的逆矩阵 求矩阵A 的逆矩阵:inv(A) 例:a= [1 2;3 4]; 则 10、多项式的乘法运算 函数conv(p1,p2)用于求多项式p1和p2的乘积。这里,p1、p2是两个多项式系数向量。 例2-2 求多项式43810x x +-和223x x -+的乘积。 命令如下: p1=[1,8,0,0,-10]; p2=[2,-1,3]; c=conv(p1,p2) 11、多项式除法 函数[q ,r]=deconv(p1,p2)用于多项式p1和p2作除法运算,其中q 返回多项式p1除以p2的商式,r 返回p1除以p2的余式。这里,q 和r 仍是多项式系数向量。 例2-3 求多项式43810x x +-除以多项式223x x -+的结果。 命令如下: p1=[1,8,0,0,-10]; p2=[2,-1,3]; [q,r]=deconv(p1,p2) 12、求一个向量的最大值 求一个向量x 的最大值的函数有两种调用格式,分别是:

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