matlab应用案例分析
matlab30个案例分析案例14-SVM神经网络的回归预测分析

%% SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测%%% 清空环境变量function chapter14tic;close all;clear;clc;format compact;%% 数据的提取和预处理% 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19)% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额.load chapter14_sh.mat;% 提取数据[m,n] = size(sh);ts = sh(2:m,1);tsx = sh(1:m-1,:);% 画出原始上证指数的每日开盘数figure;plot(ts,'LineWidth',2);title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('开盘数','FontSize',12);grid on;% 数据预处理,将原始数据进行归一化ts = ts';tsx = tsx';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对ts进行归一化[TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2);% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像figure;plot(TS,'LineWidth',2);title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('归一化后的开盘数','FontSize',12);grid on;% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TS = TS';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对tsx进行归一化[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2);% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TSX = TSX';%% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g% 首先进行粗略选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-8,8,-8,8);% 打印粗略选择结果disp('打印粗略选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str);% 根据粗略选择的结果图再进行精细选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-4,4,-4,4,3,0.5,0.5,0.05);% 打印精细选择结果disp('打印精细选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str);%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.01'];model = svmtrain(TS,TSX,cmd);%% SVM网络回归预测[predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model);predict = mapminmax('reverse',predict',TSps);predict = predict';% 打印回归结果str = sprintf( '均方误差MSE = %g 相关系数R = %g%%',mse(2),mse(3)*100);disp(str);%% 结果分析figure;hold on;plot(ts,'-o');plot(predict,'r-^');legend('原始数据','回归预测数据');hold off;title('原始数据和回归预测数据对比','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('开盘数','FontSize',12);grid on;figure;error = predict - ts';plot(error,'rd');title('误差图(predicted data - original data)','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('误差量','FontSize',12);grid on;figure;error = (predict - ts')./ts';plot(error,'rd');title('相对误差图(predicted data - original data)/original data','FontSize',12);xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);ylabel('相对误差量','FontSize',12);grid on;snapnow;toc;%% 子函数SVMcgForRegress.mfunction [mse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)%SVMcg cross validation by faruto%% by faruto%Email:patrick.lee@ QQ:516667408 /faruto BNU%last modified 2010.01.17%Super Moderator @ % 若转载请注明:% faruto and liyang , LIBSVM-farutoUltimateVersion% a toolbox with implements for support vector machines based on libsvm, 2009.% Software available at %% Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, LIBSVM : a library for% support vector machines, 2001. Software available at% .tw/~cjlin/libsvm% about the parameters of SVMcgif nargin < 10msestep = 0.06;endif nargin < 8cstep = 0.8;gstep = 0.8;endif nargin < 7v = 5;endif nargin < 5gmax = 8;gmin = -8;endif nargin < 3cmax = 8;cmin = -8;end% X:c Y:g cg:acc[X,Y] = meshgrid(cmin:cstep:cmax,gmin:gstep:gmax);[m,n] = size(X);cg = zeros(m,n);eps = 10^(-4);bestc = 0;bestg = 0;mse = Inf;basenum = 2;for i = 1:mfor j = 1:ncmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str( basenum^X(i,j) ),' -g ',num2str( basenum^Y(i,j) ),' -s 3 -p 0.1'];cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, cmd);if cg(i,j) < msemse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endif abs( cg(i,j)-mse )<=eps && bestc > basenum^X(i,j)mse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endendend% to draw the acc with different c & g[cg,ps] = mapminmax(cg,0,1);figure;[C,h] = contour(X,Y,cg,0:msestep:0.5);clabel(C,h,'FontSize',10,'Color','r');xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);firstline = 'SVR参数选择结果图(等高线图)[GridSearchMethod]'; secondline = ['Best c=',num2str(bestc),' g=',num2str(bestg), ...' CVmse=',num2str(mse)];title({firstline;secondline},'Fontsize',12);grid on;figure;meshc(X,Y,cg);% mesh(X,Y,cg);% surf(X,Y,cg);axis([cmin,cmax,gmin,gmax,0,1]);xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);zlabel('MSE','FontSize',12);firstline = 'SVR参数选择结果图(3D视图)[GridSearchMethod]'; secondline = ['Best c=',num2str(bestc),' g=',num2str(bestg), ...' CVmse=',num2str(mse)];title({firstline;secondline},'Fontsize',12);。
Matlab在工程设计与仿真中的应用案例

Matlab在工程设计与仿真中的应用案例近年来,Matlab(全称Matrix Laboratory)在工程设计与仿真中的应用越来越广泛。
Matlab是一款功能强大的计算软件,具有矩阵计算、数据处理和可视化等多种功能。
本文将通过几个实际案例,展示Matlab在工程设计与仿真中的应用。
一、电路设计与仿真电路设计是工程领域中重要的一环,而Matlab提供了强大的电路设计与仿真工具。
以滤波器设计为例,Matlab配备了丰富的滤波器设计函数,可以根据特定的滤波系数和频响要求,快速设计出满足需求的滤波器。
同时,Matlab还支持频域仿真,可以对信号进行傅里叶变换和滤波操作,以实现不同的信号处理需求。
二、机械系统建模与控制在机械系统建模与控制方面,Matlab也发挥了重要的作用。
例如,在机械结构设计中,Matlab可以通过有限元分析建立结构的数值模型,对结构的强度、刚度等进行分析与求解。
同时,Matlab还支持控制系统建模与仿真,可以通过控制系统的设计,提高机械系统的性能和稳定性。
三、通信系统设计与仿真通信系统设计与仿真是Matlab应用的另一个重要领域。
例如,在无线通信系统设计中,Matlab提供了丰富的信号处理工具,可以对传输信号进行调制、解调和通道编码等操作,实现数据的可靠传输。
此外,Matlab还支持多输入多输出系统的建模与仿真,可以分析和优化系统的传输性能。
四、图像处理与计算机视觉近年来,图像处理和计算机视觉成为热门的研究领域。
而Matlab提供了一系列的图像处理函数与工具箱,可以进行图像的滤波、分割、特征提取和目标识别等操作。
通过Matlab的强大功能,研究人员可以开展多样化的图像处理与计算机视觉应用,如人脸识别、车牌识别等。
五、仿真与优化算法Matlab凭借其强大的数值计算能力和优化算法,成为工程设计中的重要辅助工具。
例如,在电力系统中,Matlab可以应用潮流计算和稳定性分析等算法,发现潮流分布、电压质量等问题,优化电力系统的稳定性和效率。
Matlab技术的实际应用案例解析

Matlab技术的实际应用案例解析随着计算机技术的发展,Matlab作为一种高级技术语言,被广泛应用于多个领域。
无论是在科研领域还是工程实践中,Matlab都扮演着重要的角色。
本文将通过几个实际应用案例,探讨Matlab技术在不同领域的应用,以期给读者提供一些启示和参考。
一、图像处理领域图像处理是Matlab的一项重要应用领域。
利用Matlab提供的强大的图像处理工具箱,可以实现各种功能,例如图像增强、滤波、分割和识别等。
以下将介绍一个实际应用案例。
案例一:肿瘤图像分割肿瘤图像的分割对于医学诊断非常关键。
在某医院的研究中,研究人员利用Matlab进行了肿瘤图像的分割工作。
首先,他们先对肿瘤图像进行预处理,包括降噪和增强等操作。
然后,利用Matlab提供的图像分割算法,将肿瘤与周围组织分离出来。
最后,通过对分割后的图像进行计算,可以得到肿瘤的大小、形状等信息,为医生提供诊断依据。
二、信号处理领域信号处理是Matlab的另一个重要应用领域。
通过利用Matlab提供的信号处理工具箱,可以实现信号的滤波、谱分析、峰值检测等功能。
以下将介绍一个实际应用案例。
案例二:语音信号增强在通信领域,语音信号是一种常见的信号类型。
在某通信公司的项目中,研发团队利用Matlab对语音信号进行增强。
首先,他们通过Matlab提供的滤波器设计算法,设计了一种高效的降噪滤波器。
然后,他们利用该滤波器对采集到的语音信号进行滤波处理,去除噪声成分。
最后,通过对处理后的语音信号进行主观听感和客观评价,证明了该算法的有效性。
三、控制系统领域Matlab在控制系统领域的应用也非常广泛。
通过Matlab提供的控制系统工具箱,可以进行控制系统的建模、仿真和优化等操作。
以下将介绍一个实际应用案例。
案例三:智能交通信号优化在城市交通系统中,智能交通信号优化是一个重要的研究方向。
在某城市的交通管理局的项目中,研究人员利用Matlab进行了智能交通信号优化的仿真研究。
Matlab优化算法以及应用案例分析

Matlab优化算法以及应用案例分析引言Matlab是一款功能强大的数学软件,以其丰富的功能和灵活的编程环境而受到广泛的应用。
在数学建模和优化问题中,Matlab优化算法是一个重要的工具。
本文将介绍Matlab优化算法的基本原理和常见应用案例分析。
一、Matlab优化算法的基本原理1.1 最优化问题的定义在开始介绍优化算法之前,我们首先需要了解什么是最优化问题。
最优化问题可以定义为在一定的约束条件下,找到使得目标函数达到最大或者最小的变量取值。
最优化问题可以分为无约束问题和约束问题两种。
1.2 Matlab优化工具箱Matlab提供了丰富的优化工具箱,其中包含了许多优化算法的实现。
这些算法包括无约束优化算法、约束优化算法、全局优化算法等。
这些工具箱提供了简单易用的函数接口和丰富的算法实现,方便用户在优化问题中使用。
1.3 优化算法的分类优化算法可以分为传统优化算法和启发式优化算法两类。
传统优化算法包括梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等,它们利用目标函数的一阶或二阶导数信息进行搜索。
而启发式优化算法则通过模拟生物进化、遗传算法、蚁群算法等方法来进行搜索。
二、Matlab优化算法的应用案例分析2.1 无约束优化问题无约束优化问题是指在没有约束条件的情况下,找到使得目标函数达到最小或最大值的变量取值。
在Matlab中,可以使用fminunc函数来求解无约束优化问题。
下面以一维函数的最小化问题为例进行分析。
首先,我们定义一个一维的目标函数,例如f(x) = 3x^2 - 4x + 2。
然后使用fminunc函数来求解该问题。
代码示例:```matlabfun = @(x)3*x^2 - 4*x + 2;x0 = 0; % 初始点[x, fval] = fminunc(fun, x0);```在上述代码中,fun是目标函数的定义,x0是初始点的取值。
fminunc函数将返回最优解x和目标函数的最小值fval。
MATLAB_智能算法30个案例分析

MATLAB_智能算法30个案例分析1.线性回归:使用MATLAB的回归工具箱,对给定的数据集进行线性回归分析,获取拟合的直线方程。
2.逻辑回归:使用MATLAB的分类工具箱,对给定的数据集进行逻辑回归分析,建立分类模型。
3.K均值聚类:使用MATLAB的聚类工具箱,对给定的数据集进行K 均值聚类算法,将数据集分为多个簇。
4.支持向量机:使用MATLAB的SVM工具箱,对给定的数据集进行支持向量机算法,建立分类或回归模型。
5.决策树:使用MATLAB的分类工具箱,对给定的数据集进行决策树分析,建立决策模型。
6.随机森林:使用MATLAB的分类和回归工具箱,对给定的数据集进行随机森林算法,集成多个决策树模型。
7. AdaBoost:使用MATLAB的分类工具箱,对给定的数据集进行AdaBoost算法,提升分类性能。
8.遗传算法:使用MATLAB的全局优化工具箱,利用遗传算法进行优化问题的求解。
9.粒子群优化:使用MATLAB的全局优化工具箱,利用粒子群优化算法进行优化问题的求解。
10.模拟退火算法:使用MATLAB的全局优化工具箱,利用模拟退火算法进行优化问题的求解。
11.神经网络:使用MATLAB的神经网络工具箱,构建和训练多层感知机模型。
12.卷积神经网络:使用MATLAB的深度学习工具箱,构建和训练卷积神经网络模型。
13.循环神经网络:使用MATLAB的深度学习工具箱,构建和训练循环神经网络模型。
14.长短期记忆网络:使用MATLAB的深度学习工具箱,构建和训练长短期记忆网络模型。
15.GAN(生成对抗网络):使用MATLAB的深度学习工具箱,构建和训练生成对抗网络模型。
16.自编码器:使用MATLAB的深度学习工具箱,构建和训练自编码器模型。
17.强化学习:使用MATLAB的强化学习工具箱,构建和训练强化学习模型。
18.关联规则挖掘:使用MATLAB的数据挖掘工具箱,发现数据中的关联规则。
MATLAB_智能算法30个案例分析

MATLAB_智能算法30个案例分析MATLAB是一种强大的数值计算和编程工具,教育和科研领域中广泛应用于数据分析、机器学习和智能算法的研究。
在本文中,我们将介绍30个MATLAB智能算法的案例分析,并探讨其用途和优势。
分析的案例包括分类、回归、聚类、神经网络和遗传算法等不同类型的智能算法。
1. K均值聚类:利用MATLAB中的kmeans函数对一组数据进行聚类分析,得到不同的簇。
2. 随机森林:利用MATLAB中的TreeBagger函数构建一个随机森林分类器,并通过测试数据进行分类预测。
3. 人工神经网络:使用MATLAB中的feedforwardnet函数构建一个人工神经网络,并通过训练集进行预测。
4. 遗传算法:利用MATLAB中的ga函数对一个优化问题进行求解,找到最优解。
5. 支持向量机:使用MATLAB中的svmtrain和svmclassify函数构建一个支持向量机分类器,并进行分类预测。
6. 极限学习机:使用MATLAB中的elmtrain和elmpredict函数构建一个极限学习机分类器,并进行分类预测。
7. 逻辑回归:使用MATLAB中的mnrfit和mnrval函数构建一个逻辑回归模型,并进行预测。
8. 隐马尔可夫模型:使用MATLAB中的hmmtrain和hmmdecode函数构建一个隐马尔可夫模型,对一系列观测数据进行预测。
9. 神经进化算法:利用MATLAB中的ne_train函数构建一个基于神经进化算法的神经网络分类器,并进行分类预测。
10. 朴素贝叶斯分类器:使用MATLAB中的NaiveBayes对象构建一个朴素贝叶斯分类器,并进行分类预测。
11. 高斯过程回归:使用MATLAB中的fitrgp函数构建一个高斯过程回归模型,并进行回归预测。
12. 最小二乘支持向量机:使用MATLAB中的fitcsvm函数构建一个最小二乘支持向量机分类器,并进行分类预测。
13. 遗传网络:利用MATLAB中的ngenetic函数构建一个基于遗传算法和人工神经网络的分类器,并进行分类预测。
Matlab工程应用案例分析

Matlab工程应用案例分析引言:Matlab是一种广泛应用于科学计算、工程设计和数据分析的高级计算机语言和环境。
它的强大功能和使用简单性使得它成为许多工程师和科学家的首选工具。
在本文中,我们将通过几个工程应用案例来探讨Matlab在实际工程项目中的应用。
案例一:电力系统优化设计在电力系统设计中,优化是非常关键的一个环节。
通过对系统参数的优化,可以提高系统的效率和可靠性。
Matlab在电力系统优化设计中发挥了重要作用。
例如,在某城市的电力系统中,需要对输电线路进行改造以提高输电效率。
通过收集该地区的用电数据以及电线参数,可以建立一个电力系统模型。
然后,利用Matlab提供的优化算法和模拟工具,可以快速找到最优的输电线路配置,使总损耗最小化。
案例二:机器学习算法开发机器学习算法在各个领域有着广泛的应用。
然而,开发新的机器学习算法并不是一件容易的事。
Matlab提供了丰富的机器学习工具箱和函数,可以帮助工程师和科学家开发出新的机器学习算法。
例如,某个研究团队想要开发一种基于深度学习的图像分类算法。
他们可以利用Matlab提供的深度学习工具箱,通过构建神经网络模型和训练样本数据,来实现图像分类的自动化。
该算法可以广泛应用于图像识别、智能监控等领域。
案例三:控制系统设计与仿真在控制系统设计中,Matlab是一个不可或缺的工具。
控制系统的设计需要对系统进行分析和建模,然后通过调整控制器参数来实现期望的控制效果。
Matlab提供了丰富的控制系统工具箱,可以帮助工程师完成控制系统的建模和仿真。
例如,在飞机自动驾驶系统的设计中,工程师可以使用Matlab来建立飞机的数学模型,并根据不同的控制策略进行仿真。
通过与实际飞机系统进行对比和调整,可以优化控制系统的性能。
案例四:图像处理和计算机视觉Matlab在图像处理和计算机视觉领域也有很好的应用。
例如,在自动驾驶汽车的视觉系统中,需要对实时采集的图像进行处理和分析。
MATLAB智能算法30个案例分析

MATLAB智能算法30个案例分析1.线性回归:通过拟合数据,预测未知的连续变量。
2.逻辑回归:基于已知输入和输出数据,通过对数斯蒂格回归模型,进行二元分类。
3.决策树:通过对已知数据进行分类预测,构建一棵决策树模型。
4.随机森林:通过构建多个决策树模型,进行分类和回归分析。
5.支持向量机:通过找到一个最优超平面,对数据进行二元分类。
6.高斯混合模型:基于多个高斯分布,对数据进行聚类分析。
7.K均值聚类:通过对数据进行分组,找到数据的簇结构。
8.主成分分析:找到最具有代表性的主成分,实现数据的降维和可视化。
9.独立成分分析:在多变量数据中,找到相互独立的成分。
10.关联规则挖掘:通过分析大规模数据集,找到数据项之间的关联规则。
11.朴素贝叶斯分类器:基于贝叶斯理论,进行分类和预测。
12.遗传算法:通过模拟进化过程,找到最优解。
13.粒子群算法:通过模拟粒子在空间中的移动,优化问题的解。
14.蚁群算法:通过模拟蚂蚁在空间中的行为,解决优化问题。
15.神经网络:通过多层神经元之间的连接,进行模式识别和预测。
16.卷积神经网络:通过卷积层和池化层,进行图像分类和目标检测。
17.循环神经网络:通过循环连接,进行时间序列预测和自然语言处理。
18.支持张量分解的非负矩阵分解:通过分解张量,进行数据降维和特征提取。
19.马尔科夫链:通过状态转移概率,对随机过程进行建模和分析。
20.K最近邻算法:通过找到与未知样本最接近的训练样本,进行分类和回归分析。
21.高斯过程回归:利用高斯过程进行回归分析和置信区间估计。
22.隐马尔科夫模型:通过观测序列推断隐藏状态序列。
23.时序聚类:通过对时间序列数据进行聚类分析,找到相似的模式。
24.大规模机器学习:通过将数据划分为小批量,进行机器学习模型的训练。
25.非线性最小二乘:通过最小化非线性函数的残差平方和,拟合数据。
26.分类集成学习:通过结合多个分类器的预测结果,提高分类准确率。
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变量名、函数名区分字母的大小写。如SIN、Sin与 sin是不同的
对6.5以前的版本,变量名字符不超过31个,对6.5 版本,变量名最多可包含63个字符。超出长度的字 符被忽略
变量必须以字母开头,之后可以是任意字母、数字 或者下滑线,但不能是空格和标点
Matlab不支持汉字,汉字不能出现在变量名和文件 名中
用text命令可以在图形的任意指定位置增加标记和 其他文本信息,格式是text(x,y,’string’).
2020/4/23
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>> plot(x,y,x,z) >> grid >> title(‘sin(x) and cos(x)’) >> xlabel(‘independent variable x’) >> ylabel(‘dependent variable y and z’) >> text(2,0.8.’sin(x)’)
号将导致matlab出错。 inc缺省值为1,可以取正数或负数。
2020/4/23
16
语句生成矩阵
3.linspace命令
a=linspace(1,10,5);%产生线性等间距的列向量
4.logspace命令
b=logspace(0,2,10);%产生对数等间距的列向量
5.矩阵连接
c=[a b];
for 和end之间的命令串按数组array的每一列执行 一次,直到n次后终止。
2020/4/23
19
1 For循环应当注意的一些方面
1. for循环不能使用内部重新赋值循环变量而终止; 2. for循环内部接受任何有效的MATLAB数组; 3. for循环可以嵌套; 4. 只要有矩阵形式可以解决的问题,不要使用for循
2020/4/23
24
线型和标记
Plot命令中,在每一对数组数据后面,给plot一个 附加参量,就可以指定所要的颜色和线型。 >>plot(x,y,’rd’,x,z,’k--’,x,y,’b-.’,x,z,’co’) b蓝色,c青色,g绿色,k黑色,m紫红色,r红色,w白 色,y黄色
加格线和标注,grid on命令在当前图形的单位标 记处加格线。grid off命令取消格线。
2020/4/23
6
1.4 解决物理问题常用的软件
Mathmatica 数学计算功能。复杂符号计 算,主要在理论界
MAGIC 电磁粒子仿真软件 仿真软件:HFSS、CST等等
2020/4/23
7
二、MATLAB基础使用
2.1 MATLAB操作界面简介 操作桌面的缺省外貌
与先前版本相比,6.x版引入大量的交互工作界 面,如通用操作界面、帮助界面、演示界面等
2020/4/23
15
三、MATLAB的数组(矩阵)及其运算
3.1 数组(矩阵)的创建 1.直接输入法
整个输入数组必须以方括号“[]”为其首尾 数组的行与行之间必须用”;”或者【Enter】隔离 数组元素必须由逗号”,”或空格分隔
2.一维数组的冒号生成法 x=a:inc:b
a是数组的第一个元素,inc是间隔,b是最后一个元素 a,inc,b之间的冒号须在英文状态下输入。中文中的冒
2020/4/23
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plot应用举例——画一个圆
程序如下:
2
R=2;
1
t=0:pi/20:2*pi;
0
x=R*sin(t);y=R*cos(t)
-1
plot(x,y,'b:'),grid
-2
-2
-1
0
1
2
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27
例1——无阻力抛射体的运动
设试目 计标算相物对体于在射真点空的中高飞度行为的y时f 间,和给距定离初。速,
6. 数组生成函数 zeros ones eye rand randn
2020/4/23
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3.2 矩阵运算
矩阵的转置 用符号’来表示和实现 非共轭转置 .’
矩阵的四则运算 +-*/ \ 点乘:.* 右除:./ 左除:.\
矩阵的乘方 ^矩阵乘方 .^元素对元素的乘方
2020/4/23
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四、流程控制
为了便于应用,MATLAB提供了一些流程控制的命 令。这些命令对脚本编写带来了一些方便,但是需 要注意的是,尽量不要使用这些流程控制命令,尤 其是循环控制命令。
1 for循环 for循环允许一组命令以固定的次数重复,它的一
般形式是
for x=array command end
2020/4/23
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怎样获得详尽的帮助信息
1. 首先是MATLAB窗口中的help命令,它最常用、最快,往往也是最 有效的。给出关键字就能找到相应的说明。Help命令简单易用,但 是它要求准确给出关键字,如果记忆不准,就很难找到。这时就应 该用第二种方案。
2. Help Desk:这是MATLAB的HTML格式的帮助文档,有着很好的 组织。可以在命令行键入helpdesk,进入“Matlab Help Desk”。 Help Desk的搜索可以使用不完全关键字,这样即使遇到记忆模糊 的情况也可以很快查到。
指令窗、历史指令窗、工作空间浏览器和只有 窗名的当前目录窗
“开始”按钮(matlab6.5版本新加)
通用操作界面
2020/4/23
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通用交互界面介绍
内存数组编辑器(Array Editor) 在工作空间浏览器中对变量操作时才启动
交互界面分类目录窗(Lauch Pad)。 可展开成树状结构,列着所有交互界面。
70年代末期,Cleve Moler 在新墨西哥大学给学 生开线性代数,为学生编写了接口程序,这程序取 名为MATLAB,即MATrix LABoratory
1983年春天,工程师John Little与Moler、 Steve Bangert一起开发了第二代专业版MATLAB
1984年,MathWorks公司成立,MATLAB正是推 向市场。
2020/4/23
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1.2 Matlab的版本演化
Matlab 1.0 Pc matlab->matlab 386 Matlab3.5+simulink Matlab 4.0:simlink内嵌 Matlab 5.0 :全面的面向对象 Matlab 5.1~5.3 Matlab 6.0 Matlab 6.5:购并了MATRIXx Matlab 7.0:2004
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特殊变量
特殊变量 ans pi eps inf Nan或nan ij
realmin realmax
取值 用于结果的缺省变量名 圆周率 计算机的最小数 无穷大 如1/0 不定量 如0/0
i=j= 1
最小的可用正实数 最大的可用正实数
2020/4/23
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2.5 复数
不需要特殊的处理。复数可以表示为:>>a=10-9i >>a=10-9j % i=j=sqrt(-1)
3. 前面两种方法所得到的帮助信息常常是不够细致的,需要用第三种 途径来补充,这就是电子版的使用手册。MATLAB里包含了大量关 于MATLAB安装、使用、编程以及各种工具箱等的电子版手册,全 部为PDF格式,具有搜索功能,因此也可以在指定的手册中搜索关键 字,使用非常方便。
2020/4/23
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2.4 Matlab变量
◆建模 无阻力抛射体的飞行是中学物理就解决了的 问题,本题的不同点是目标和射点不在同一 高度上,用MATLAB可使整个计算和绘图过 程自动化。其好处是快速地计算物体在不同 初速和射角下的飞行时间和距离。关键是在
求落点时间 t f 时,需要解一个二次线性代速
方程。
2020/4/23
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MATLAB程序
while expression
commonds
end
只要表达式expression里的所有元素为真,就执 行命令串commands。通常表达式求值给一个标 量值,单数组值也同样有效。
2020/4/23
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3 if-else-end结构
很多情况下,命令的序列必须根据关系的检验有条 件的执行,它由if-else-end结构提供。它的结构 如下:
M文件编辑/调试器(Editor/Debugger) 当进行“打开文件”操作时才启动。
帮助导航/浏览器(Help avigator/Browser) 详尽展示由超文本写成的在线帮助。
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2.2 Matlab命令的两种执行方式
一.交互式的命令执行方式
用户在命令窗口逐条输入命令,matlab逐条执 行,这种方式操作简单直观,但速度慢,中间 过程无法保留。通用操作界面
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2 plot(x,y,’s’)
x,y为同维向量时,绘制以x、y元素为横、 纵坐标的曲线。
3 plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’,…)
在此格式中,每个绘线“三元组”(x,y,’s’) 的结构和作用,与plot(x,y,’s’) 相同,不同 的三元组之间没有约束。
二.M命令文件的程序设计方式
将有关命令编成程序存储在一个文件(扩展名 为.m)中,matlab自动依次执行,可调试复杂 的程序(调试时只显示第一个错误),是实际应 用中主要的执行方式
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2.3 帮助的使用
MATLAB中有以下几种方法获得帮助:帮助命令、帮 助窗口、MATLAB帮助台、在线帮助页或用Web菜单 直接链接到MathWorks公司的主页。
clear;y0=0;x0=0;
%初始位置
vMag=input(‘输入初始速度(m/s):’); %输入初始速度的大小和方向