MALAB语言
对matlab的认识
对matlab的认识
Matlab是一种高级编程语言和环境，广泛用于科学计算、数值模拟、数据可视
化和算法开发。
它的名字来源于Matrix Laboratory（矩阵实验室）的缩写，强调了
该语言处理矩阵和向量的能力。
Matlab具有易于学习和使用的特点，提供了丰富的内置函数和工具箱，方便用
户进行数值计算、线性代数运算、统计分析、图像处理、信号处理等工作。
同时，Matlab还支持面向对象编程和函数式编程，具有灵活性和扩展性。
Matlab的语法与传统的编程语言相似，具有自动内存管理的特性，用户只需关
注问题本身的建模和解决方案，而无需过多担心内存管理和性能优化的问题。
它还支持脚本编程和交互式命令行操作，使得用户可以快速测试和验证想法，提高工作效率。
Matlab在科学研究、工程设计、金融分析、图像处理等领域得到了广泛的应用。
它提供了丰富的工具和函数库，使得用户能够快速解决问题，并且录制和分享代码非常方便。
此外，Matlab还支持与其他编程语言（如C、C++、Java）和软件（如Excel、LabVIEW）的接口，方便与其他工具进行协同工作。
Matlab是一种强大而灵活的编程语言和环境，具有广泛的应用领域。
它简化了
科学计算和数据分析的过程，使用户能够更加专注于问题本身的解决方案，提高工作效率。
无论是初学者还是专业人士，都可以通过学习和使用Matlab来实现自己
的科学计算和数据分析需求。
matlab的输出语句
matlab的输出语句在编程领域，Matlab是一个颇受欢迎的工具，用于数值计算、数据分析和算法开发。
作为一种高级编程语言，Matlab拥有丰富的功能和强大的输出语句，能够帮助开发者进行结果显示和调试。
本文将介绍Matlab中常用的输出语句，并探讨它们的灵活应用。
Matlab中最基本的输出语句是disp函数。
使用disp函数，我们可以将指定的文本或变量的值显示在Matlab命令窗口中。
例如，当需要输出一段提示文字时，可以调用disp函数，如下所示：```matlabdisp('Welcome to Matlab!');```这将在命令窗口中显示"Welcome to Matlab!"。
除了文本，我们还可以输出变量的值。
例如：```matlabx = 5;disp(x);```这将在命令窗口中显示变量x的值，即数字5。
除了disp函数，Matlab还提供了其他几种输出语句，如fprintf函数和sprintf函数。
这些函数允许我们根据需要格式化输出结果。
fprintf函数用于将格式化文本输出到文件或命令窗口。
它类似于C语言中的printf函数。
例如，我们可以使用fprintf函数将结果输出到文件中：```matlabfid = fopen('output.txt', 'w');fprintf(fid, 'The value of x is %d\n', x);fclose(fid);```这将在当前目录下创建一个名为output.txt的文件，并将内容输出为"The value of x is 5"。
注意，我们使用%d作为占位符，表示要替换为整数的值。
与fprintf函数类似，sprintf函数用于将格式化文本输出到字符串中，而不是文件。
这在需要将输出结果传递给其他函数或保存到变量中时非常有用。
(完整版)matlab基本语句
第2章M ATLAB程序设计MATLAB语言为解释型程序设计语言。
在程序中可以出现顺序、选择、循环三种基本控制结构，也可以出现对M-文件的调用(相当于对外部过程的调用)。
由于 MATLAB开始是用FORTRAN语言编写、后来用 C语言重写的，故其既有FORTRAN的特征，又在许多语言规则方面与C语言相同。
2.1 顺序结构语句在顺序结构语句中，包括表达式语句、赋值语句、输入输出语句、空语句等。
2.1.1 表达式语句格式：表达式，％显示表达式值表达式；％不显示表达式值表达式％显示表达式值如：x + y,sin(x);–5最后的表达式值暂保存在变量ans中。
2.1.2 赋值语句格式：v =表达式，％结果送v并显示v v =表达式；％结果送v不显示v v =表达式％结果送v并显示v 2.1.3 空语句格式：，；2.1.4 输入语句1、input语句（实际上是函数）格式1：input（提示字符串）功能：显示提示字符串，可输入数字、字符串（两端用单引号括起）、或表达式格式2：input（提示字符串，'s'）功能：显示提示字符串，并把输入视为字符串2、yesinput语句格式：yesinput(提示字符串，缺省值，值范围)功能：显示提示字符串和缺省值，若只打入回车则以缺省值作为输入值，若输入的值不在指定范围内则认为输入无效，B并等待用户重新输入。
如：t=yesinput('指定线的颜色',…'red','red|blue|green')运行结果如下：指定线的颜色(red):yellow %不在值内指定线的颜色(red):blue %重输t =bluex=yesinput('输入元素个数',10,[1,20])运行结果如下：输入元素个数(10):x =103、Keyboard语句格式：Keyboard功能：暂停M-文件的执行，并等待用户从键盘输入命令以查看或改变变量的值，直到输入return命令而返回相应的M-文件继续执行。
第1章MATLAB语言概述
四、特点及优势
起点高
每个变量代表一个矩阵，适合科学运算 每个元素都看做复数 所有运算对矩阵和复数都有效 强大的计算功能(数值运算和符号运算）
人机界面适合科技人员
演算式的操作
强大简易的作图功能
根据输入数据自动确定坐标绘图 有各种坐标系，包括三维坐标的曲线和曲面 可设置不同的颜色、线型和视角
二、与其它语言相比
ห้องสมุดไป่ตู้
与Fortran和C等语言比较，MATLAB的语 法规则更简单，更重要的是其贴近人思维 方式的编程特点，使得用MATLAB编写程 序有如在纸上列公式和求解。
其它语言遇到矩阵或画图时，编程十分繁琐，要自己 编写程序。 自己输入程序可能导致键入错误引起调试困难。
三、MATLAB的构成
第一章 MATLAB 语言概述
一、发展沿革
1980年由Clever Moler博士开发（fortran） 1983年由John Little经过c语言进行重新编 程 Mathworks公司1986年推出基于DOS的版 本3.X；后逐渐升级到4.X，5.X，6.X， 7.x(7.4)等。 最初以矩阵计算为主，后经过各工程技术 人员的丰富，吸收其他软件（如Maple） 的优点，通过各种工具箱可以分别应用到 各工程技术领域中去。
命令窗口 图形窗口 文本编辑窗口 文件管理窗口 SIMULINK仿真环境 演示窗口
智能化程度高 自动选择最佳坐标 数值积分使自动按精度选择步长 自动检测和显示程序错误的能力强，易调试 功能丰富，可扩展性强 包含基本运算部分和专业工具箱扩展部分 SIMULINK仿真环境 方便但简单的程序环境
Matlab语言基本知识
Matlab 语言基本知识 (三 )
1.了解图形窗口与坐标系的概念 MATLAB 图形窗口如下：
窗口的设置： >>axis([0,2,0,4])
>>axis square
2.二维图形的绘制 （1）plot 函数的多种调用方法： plot(y) y 为向量 plot(t,y) t 为向量、y 为矩阵 plot(t,y) t、y 为矩阵 例：y=[0 0.6 2.3 5 8.3 11.7 15 17.7 19.4 20]; plot(y)
含义
产生正态分布随机数组 产生 (0,1)均匀分布随机数组 产生 (-1,1)均匀分布随机数组 产生全0数组 返回指定矩阵的最大长度
poly(p,A) ——按数组运算规则求多项式p在自变量A的值 polym(p,A) ——按矩阵运算规则求多项式p在自变量A的值 7. MATLAB的其他常用函数的使用练习 (1) sin cos asin acos tan atan 等 exp log log10 log2 pow sqrt 等 abs angle real imag fix floor ceil rem sign round sum min max (2) all any find isempty isinf 各函数的用法不清楚时，请使用 help 命令。
matlab的常用函数表8标准数组生成函数指令含义diag产生对角形数组对高维不适用eye产生单位数组对高维不适用magic产生魔方数组对高维不适用ones产生全1数组size返回指定矩阵的行数和列数指令randnrandrandszeroslength返回指定矩阵的最大长度含义产生正态分布随机数组产生01均匀分布随机数组产生11均匀分布随机数组产生全0数组表9数组操作函数指令含义diagflipudfliplrreshape提取对角线元素或生成对角阵以数组水平中线为对称轴交换上下对称位置上的数组元素以数组垂直中线为对称轴交换左右对称位置上的数组元素在总元素数不变的前提下改变数组的行数列数rot90det矩阵逆时针旋转90度方阵的行列式值rankinveig矩阵的秩矩阵求逆矩阵的特征值矩阵转置6
matlab的优缺点
matlab的优缺点MATLAB的优缺点MATLAB是⼀套功能强⼤的⼯程计算软件，被⼴泛的应⽤于⾃动控制、机械设计、流体⼒学和数理统计等⼯程领域。
⼯程技术⼈员通过使⽤MATLAB提供的⼯具箱，可以⾼效的求解复杂的⼯程问题，并可以对系统进⾏动态的仿真，⽤强⼤的图形功能对数值计算结果进⾏显⽰。
MATLAB是必备的计算与分析软件之⼀，也是研究设计部门解决⼯程计算问题的重要⼯具。
MATLAB语⾔的主要特点有：1．编程效率⾼MATLAB语⾔是⼀种⾯向科学与⼯程计算的⾼级语⾔，允许⽤数学形式的语⾔编写程序，且⽐C语⾔等更加接近我们书写计算公式的思维⽅式，⽤MATLAB编写程序犹如在演算纸上排列公式与求解问题。
因此，也可通俗地称MATLAB语⾔为演算纸式科学算法语⾔。
由于它编程简单，所以编程效率⾼，易学易懂。
2．⾼效⽅便的矩阵和数组运算MATLAB语⾔像BASIC、C语⾔⼀样规定了矩阵的算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、条件运算符及赋值运算符，⽽且这些运算符⼤部分可以毫⽆改变的照搬到数组建的运算中。
有些如算术运算符只要增加“.”就可以⽤于数组建间的运算。
另外，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，使之在求解数字图像处理问题时显得⼤为简洁、⾼效、⽅便，这是其他⾼级语⾔所不能相⽐的。
然⽽，较之于C语⾔MATLAB也有⾃⼰的劣势。
1.循环运算效率低。
MATLAB中所有的变量均为向量形式，这样⼀⽅⾯在对向量进⾏整体的计算时，表现出其他语⾔难以表现出的⾼效率，但是对于向量中的单个元素，或是将向量作为单个的循环变量来处理时，其处理过程相当的复杂。
2.封装性不好。
⼀⽅⾯，所有的变量均保存在公共⼯作区中，任何语句都可以调⽤。
另⼀⽅⾯，作为⼀个完备的软件，⽽不是实现算法的程序，编程⼈员在使⽤MATLAB时需要花相当多的时间考虑如何设计⽤户界⾯。
虽然，MATLAB提供了⼀定量的交互界⾯制作途径，但最终的代码仍然将不可避免的移植到较为“低级”的语⾔中，如C语⾔，C++。
Matlab中文帮助
Matlab中⽂帮助Matlab中⽂帮助开发环境.这是⼀组帮助你使⽤MATLAB的函数和⽂件的⼯具和设备。
这些⼯具⼤部分是图形⽤户界⾯。
它包括MATLAB桌⾯和命令窗⼝，命令历史，和⽤于查看帮助的浏览器，⼯作空间，⽂件和查找路径。
MATLAB数学函数库.这⾥汇集了⼤量计算的算法，范围从初等函数如：求和，正弦，余弦和复数的算术运算，到复杂的⾼等函数如：矩阵求逆，矩阵特征值，贝塞尔(Bessel)函数和快速傅⽴叶变换等。
MATLAB语⾔.这是⼀种⾼⽔平的矩阵/数组语⾔，含有控制流语句，函数，数据结构，输⼊/输出，和⾯向对象编程特征。
它允许“⼩型编程”以迅速创⽴快速抛弃型程序，以及“⼤型编程”以创⽴完整的⼤型复杂应⽤程序。
句柄制图?.这是MATLAB制图系统。
它包括⾼级别的⼆维、三维数据可视化，图像处理，动画，以及表现图形的命令。
它还包括低级别的命令，这使你不但能在MATLAB的应⽤中建⽴完整的图形⽤户界⾯，⽽且还能完全定制图形的外观。
MATLAB应⽤程序界⾯(API).这是使你编写与MATLAB相合的C或Fortran程序的程序库。
它包括从MATLAB中调⽤程序（动态链接），调⽤MATLAB为计算引擎，和读写MAT-⽂件的设备。
MATLAB?是⼀种对技术计算⾼性能的语⾔。
它集成了计算，可视化和编程于⼀个易⽤的环境中，在此环境下，问题和解答都表达为我们熟悉的数学符号。
典型的应⽤有：数学和计算算法开发建模，模拟和原形化数据分析，探索和可视化科学与⼯程制图应⽤开发，包括图形⽤户界⾯的建⽴MATLAB是⼀个交互式的系统，其基本数据元素是⽆须定义维数的数组。
这让你能解决很多技术计算的问题，尤其是那些要⽤到矩阵和向量表达式的问题。
⽽要花的时间则只是⽤⼀种标量⾮交互语⾔(例如C或Fortran)写⼀个程序的时间的⼀⼩部分。
.名称“MATLAB”代表matrix laboratory（矩阵实验室）。
MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK⼯程开发的矩阵软件简易访问的。
1第一章 Matlab语言概述
（Ⅰ）基础篇第一章 Matlab语言概述§1.语言特点MATLAB是Mathworks公司于20世纪80年代推出的数值计算软件。
得到了广泛的应用。
MATLAB的全称是Mateix Laboratory，意思是矩阵实验室。
它是以矩阵运算为基础的新一代程序语言。
MATLAB是集数学运算、图形处理、程序设计和系统建模为一体的著名编程语言软件，它具有功能强大、使用简单等优点，是进行科学研究和工程实践的有力工具。
与Fortran和C相比，MATLAB语句更简洁、明了，更加符合人们的思维习惯。
并且还具有良好的数据可视化功能。
MATLAB包括两部分：基本部分-主要指数据计算和可视化功能。
扩展部分-主要指工具箱。
§2 基本操作和简单语句输入1. 简单语句输入（简单计算器用法）例1：计算a⨯y÷⨯=（a = 2，b =3，c = 5 ）+acbb[程序] 在命令窗口输入>> a=2;b=3;c=5;>> y=a*b+c*b/a 回车[输出] y =13.5000例2：计算64(tan3⨯+45)/2760cos[程序] >> (tan(pi/4)+cos(pi/3))*27^(1/3)/sqrt(64)ans =0.56252. 变量表达式数值（1）变量* matlab语句一般形式为：变量=表达式（或数），若变量和“=”省略，输出时自动建立“ans”默认变量。
* 对大小写敏感，如sqrt（平方根）对，而SQRT，Sqrt全错。
* 变量名第一个字符必须是英文字母，最多可包含31个字符，（含英文、数字、下连符）。
不得包含空格和标点。
* 系统遇到一个新变量名时，它会自动生成变量，若该变量早已存在，系统会自动更新内容。
表1-1 默认预定义变量（永久变量）例3：无穷大的使用>> x =1/0Warning: Divide by zero.x =Inf* 在MATLAB中这样的操作不会引起程序执行中断，只是在给出警告信息的同时，用一个特殊的符号Inf来表示。
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《MATLAB语言》课程论文 MATLAB在曲线拟合中的应用
姓名：苏珍 学号：12011244071 专业：通信工程 班级：2011级通信1班 指导老师：汤全武 学院：物理电气信息学院 完成日期：2012年12月25日 2
MATLAB在曲线拟合中的应用 （ 苏珍 12011244071 2011级通信1班） [摘要] 与数值插值类似，曲线拟合的目的也是用一个较简单的函数去逼近一个较为复杂的或者未知的
函数，所依据的条件是在一个区间或一个区域上的有限个采样点的函数值。函数插值要求逼近函数在采样点与被逼近函数相等，但由于实验或测量中的误差，所求得的数据不一定准确。在这种情况下，如果强求逼近函数通过采样点，显然是不够合理的。为此，为构造函数y=g(x)去逼近函数f(x),这里不要求曲线g(x)严格通过采样点，但希望g(x)能尽量通过这些点，就是误差在某种意义上达到最小。数学上已经证明，上述最小二乘法逼近问题的解总是确定的。 [关键字] MATLAB语言 曲线拟合 最小二乘法 一、 问题的提出 在课程教育及其他领域内都涉及到曲线拟合问题，在数学教学中，我们常需要许多 复杂函数或未知函数近似转化为多项式的形式去求解积分、微分等问题。用传统的方法解决此类问题，我们首先设出多项式为p(x)，如下所示： P（Ｘ）＝a0xm+a1xm-1+a2xm-2+a3xm-3+„+am-1x+am (1) 再求出一系列原函数的函数值，代入到上式中求解出多项式的系数。然而利用这类方法解决曲线拟合问题，只能求出函数部分曲线的多项式，不能反映整体的特征，因此存在较大的误差。而利用MATLAB解决此类问题，我们只需利用polyfit、polyval、plot等函数，编写正确的函数，便可求得所求多项式的系数，还可以绘制原函数和所求多项式的曲线图形，通过函数图形，我们可以直观的观察到所求得的多项式对原函数的拟合程度。由此可得，利用MATLAB解决曲线拟合问题较直观、方便且误差较小，现采用此方法解决下列问题。
二、曲线拟合的应用 (一)曲线拟合在三角函数中的应用 例1、用一个4次多项式在区间【0，2】内逼近函数cos(x),在给定区间上，均匀的采取20个采样点，并计算采样点的函数值，并绘制图形。 分析：如果利用传统的方法解决此曲线拟合问题，需要求解多组原函数值，并代入（1），次计算过程复杂且误差较大，现利用MATLAB解决以下问题。 MATLAB程序如下： X=linspace(0,2*pi,20); %给自变量X赋值 Y=cos(X); %原函数 P=polyfit(X,Y,4) %得到4次多项式的系数和误差 运行结果如下： P = -0.0252 0.3162 -1.0444 0.3206 0.9737 3
以上求得了4次多项式P（Ｘ）＝-0.0252x4+ 0.3162x3-1.0444x2 +0.3206x +0.9737, 下面利用绘制图形的方法将多项式P（X）和原函cosx数进行比较。 . X =linspace(0,2*pi,20); %给自变量X赋值 Y=cos(X); %原函数 Y1=polyval(P,X) %返回p(x)的值 plot(X,Y,':o',X,Y1,'-*')%绘制出原函数和多项式的图形 由此绘制出了cosx和逼近函数的曲线，如图1所示，其中虚线是cosx,实线是p(x)，运行结果为： Y1 = Columns 1 through 18 0.9737 0.9767 0.8156 0.5483 0.2253 -0.1101 -0.4217 -0.6808 -0.8655 -0.9614 -0.9614 -0.8655 -0.6808 -0.4217 -0.1101 0.2253 0.5483 0.8156 Columns 19 through 20 0.9767 0.9737 下图是多项式和原函数的曲线图，由图可知，多项式拟合原函数的程度较高，图中选取20个采样点，直观地反映出了原函数和多项式在自变量X上的函数值，通过对同一自变量下函数值的比较，我们可以观察到在此拟合中，用多项式逼近原函数时的误差较小，拟合效果较好，此次拟合验证了运用最小二乘法进行曲线拟合的正确性。
图1 用4次多项式对余弦函数进行拟合
例2、用一个4次多项式在区间【0，2】内逼近函数tan(x),在给定区间上，均匀的采取20个采样点，并计算采样点的函数值，并绘制图形。 MATLAB程序如下： X=linspace(0,2*pi,20); %给自变量X赋值
01234567-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81 4
Y=tan(X); %原函数 P=polyfit(X,Y,4) %得到4次多项式的系数和误差 运行结果为： P = 0.0000 -0.2406 2.2675 -5.3225 1.8015 以上求得了4次多项式P（Ｘ）＝ 0.0000x4-0.2406x3+2.2675x2-5.3225x+1.8015
，下面利用绘制图形的方法将多项式P（X）和原函数tanx进行比较，继续执行下列命令： X=linspace(0,2*pi,20); %给自变量X赋值 Y=tan(X); %原函数 Y1=polyval(P,X) %返回p(x)的值 plot(X,Y,':o',X,Y1,'-*')%绘制出原函数和多项式的图形 由此绘制出了tanx和多项式的曲线，如图2所示，其中虚线是tanx,实线是p(x)，运行结果为： Y1 = Columns 1 through 18 1.8015 0.2806 -0.7965 -1.4820 -1.8283 -1.8874 -1.7116 -1.3531 -0.8641 -0.2967 0.2967 0.8641 1.3531 1.7116 1.8874 1.8283 1.4820 0.7965 Columns 19 through 20 -0.2806 -1.8015
图2 用4次多项式对正切函数进行拟合 （二）曲线拟合在指数函数中的应用 例1、用一个4次多项式在区间【0，10】内逼近函数ex在给定区间上，均匀的采取20个采样点，并计算采样点的函数值，并绘制图形。
01234567-15-10-5051015 5
MATLAB程序如下： X=linspace(0,10,20); %给自变量X赋值 Y=exp(X); %原函数 P=polyfit(X,Y,4) %得到4次多项式的系数和误差 运行结果为： P = 1.0e+003 * 0.0191 -0.2872 1.3797 -2.1531 0.5554 以上求得了4次多项式P（Ｘ）＝0.0191x4-0.2872x3 +1.3797x2-2.1531x +0.5554,下面利用绘制图形的方法将多项式P（X）和原函数ex进行比较，继续执行下列命令： X =linspace(0,10,20); %给自变量X赋值 Y=exp(X); %原函数 Y1=polyval(P,X) %返回p(x)的值 plot(X,Y,':o',X,Y1,'-*') % 绘制出原函数和多项式的图形 由此绘制出了ex逼近函数的曲线，如图3所示其中虚线是ex,实线是p(x)，运行结果为： Y1 = 1.0e+004 * Columns 1 through 18 0.0555 -0.0236 -0.0494 -0.0416 -0.0167 0.0127 0.0371 0.0510 0.0520 0.0414 0.0241 0.0084 0.0061 0.0326 0.1069 0.2513 0.4918 0.8579 Columns 19 through 20 1.3826 2.1024
图3 用4次多项式对指数函数进行拟合
012345678910-0.500.511.522.5x 104 6
（三）曲线拟合在对数函数中的应用 例1、用一个5次多项式在区间【0，20】内逼近函数ln(x2+3)在给定区间上，均匀的采取20个采样点，并计算采样点的函数值，并绘制图形。 MATLAB程序如下： X=linspace(0,20,20); %给自变量X赋值 Y=log(X.^2+3); %原函数 P=polyfit(X,Y,5) %得到5次多项式的系数和误差 运行结果为： P = -0.0000 0.0004 -0.0060 0.0221 0.4502 1.0336 以上求得了4次多项式P（Ｘ）＝-0.0000x5+0.0004x4-0.0060x3+0.0221x2+0.4502x+ 1.0336，下面利用绘制图形的方法将多项式P（X）和原函数ln(x2+3)进行比较，继续执行下列命令： X=linspace(0,20,20); %给自变量X赋值 Y=log(X.^2+3); %原函数 Y1=polyval(P,X) %返回p(x)的值 plot(X,Y,':o',X,Y1,'-*')%绘制出原函数和多项式的图形 由此绘制出了ln(x2+3)逼近函数的曲线，如图4所示其中虚线是ln(x2+3),实线是p(x)，运行结果为： Y1 = Columns 1 through 18 1.0336 1.5255 2.0306 2.5217 2.9798 3.3931 3.7562 4.0685 4.3336 4.5581 4.7504 4.9198 5.0751 5.2241 5.3720 5.5206 5.6671 5.8035 Columns 19 through 20 5.9136 5.9756