matlab作业第10章
第10章 LTI系统的MATLAB辅助
(10.2)
3 .创建状态空间模型
状态空间模型是采用线性微分或差分方程来描述 系统的动态行为。 连续时间系统具有如下的一般形式
dx Ax Bu dt
y Cx Du
(10.3)
使用ss命令创建系统的状态空间模型的调用格式为
sys = ss(A, B, C, D)
例 10.1 在MATLAB中创建下面系统的状态空间模型：
–Feedin:sys1的输入向量,指定哪些sys1的输入与 反馈环相连 –Feedout:sys1的输出向量,指定sys1的哪些输出 端用于反馈
10.3 系统分析工具
控制系统工具箱为用户提供了一整套用于LTI模 型的时域和频域分析工具。 这些函数大都支持所有类
型的系统, 包括连续和离散系统、 SISO或MIMO系统甚
y=step(num,den,t)，y=step(sys, t) num和den为系统传递函数的分子和分母多项式系数，t为 仿真时间向量，一般可以由t=0:step:end等步长地产生。 该函数返回值y为系统输出。 [y,t,x]=step(num,den), [y,t,x]=step(sys) 此时时间向量t由系统模型的特性自动生成, 状态变量x 返回为空矩阵。 [y,x,t]=step(A,B,C,D,iu)： A,B,C,D为系统的状态空间描述，iu用来指明输入变量 的序号。x为系统返回的状态轨迹。
– 闭环特征根：roots(p) , p:闭环特征多项式 – [z, p, k]=ss2zp(a,b,c,d) – [z, p, k]=tf2zp(num,den)
已知某系统的模型如下所示：
1 2 x 4 7 y 2 2 1 6 7 2 5 2 1 0 3 0 x u 8 5 0 1 6 1 6 1x 7u
MATLAB基础教程(第四版) 第10章 MATLAB GUI设计
2019年9月27日
第4页
MATLAB R2018b 基础教程
GUI 简介（1/3）
GUI概述
MATLAB 中的 GUI 程序为事件驱动的程序。事件包括按下按钮，鼠标单击等。GUI 中的每个 控件与用户定义的语句相关。当在界面上执行某项操作时，则开始执行相关的语句。 MATLAB 提供了两种创建图形用户接口的方法：通过 GUI 向导创建的方法和编程创建 GUI 的方法。 MATLAB R2018b提供了另一种创建图形用户界面的方法：通过AppDesigner面向 对象的方式创建GUI。用户可以通过需要，选择适当的方法创建图形用户接口。通常可以参考 下面的建议。
2019年9月27日
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MATLAB R2018b 基础教程
通过向导创建GUI界面（3/3）
创建菜单
1. 创建菜单栏 “快捷键” “在此菜单项上方放置分隔线” “在此菜单项前添加选中标记” “启用此项” “MenuSelectedFcn” “更多属性” 2. 创建右键菜单
2019年9月27日
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MATLAB R2018b 基础教程
编写GUI代码（1/4）
GUI文件 通常情况下，一个GUI包含两个文件，一个FIG文件和一个
M文件。 M文件通常包含一个与文件同名的主函数，各个控件对应
的响应函数，这些响应函数为主函数的子函数。
2019年9月27日
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MATLAB R2018b 基础教程
第13页
MATLAB R2018b 基础教程
编写GUI代码（4/4）
通过GUIDE创建GUI实例
1. 创建GUI界面 2. 编写响应函数代码
2019年9月27日
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MATLAB7.0使用详解-第10章 SIMULINK高级仿真技术
10.3.1
使能子系统（Enable Subsystem）
• 使能子系统（Enable Subsystem）将控制信号分 为允许（enable）和禁止（disenable）两种。当 控制信号为正时，即控制信号为允许状态，系统 可以执行使能子系统中的模块；否则就禁止模块 功能。
10.3.2 触发子系统（Triggered Subsystem）
10.2 子系统的封装
• 使用子系统技术可以很好的优化系统模型得界面，是系统 模型的可读性更强。在对系统进行仿真时，首先要对系统 模块参数进行设置，对子系统也是如此，需要对子系统所 有模块进行合适的参数设置。 • 在第8章的例子中，子系统中模块的参数是逐一设置的，这 会给用户带来极大的不便。子系统的封装技术则是对子系 统的包装，使其成为一个真正意义上的SIMULINK模块，通 过封装，可以简化模型，用户使用一个动态设置的对话框 代替多个静态对话框，省去了对子系统内部结构的了解， 为用户的直接调用提供了方便。 • 一个已经创建的子系统的封装方法主要是通过使用下图所 示的封装编辑器来实现的，在封装编辑器中用户可以设置 封装参数设置、图标、初始以及文本。归纳起来，即设定 子系统初始值及特性、生成模块图标以及创建模块帮助文 档和描述信息。
10.4 SIMULINK的模型调试
• 如同诸多系统设置平台一样，SIMULINK也具有界 面友好、功能强大的调试功能。SIMULINK提供了 一个图形化的调试界面，简化了调试操作。 simulink调试器是一个定位和诊断模型错误的工 具．通过SIMULINK调试工具，用户可以采用多种 方式对模型进行调试，发现其中可能存在的问题 并加以修改，从而使得用户的模型设计、仿真、 分析更加快速、便捷。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
(完整版)Matlab第十讲教案
西南科技大学本科生课程备课教案计算机技术在安全工程中的应用——Matlab入门及应用授课教师：徐中慧班级：专业：安全技术及工程第十章 MATLAB自定义函数课型：新授课教具：多媒体教学设备，matlab教学软件一、目标与要求✧通过解说与实例练习，掌握matlab创建函数M文件的方法✧掌握matlab中全局变量与局部变量的定义与用法✧通过解说与实例练习，掌握在matlab主函数M文件中创建子函数✧在实例练习过程中，回顾利用伪码编写简单程序的方法✧掌握通过创建matlab函数M文件解决生活中的计算问题二、教学重点与难点本堂课教学的重点在于引导学生掌握matlab中函数M文件的创建及应用。
本堂课的难点在于理解matlab中函数M文件主函数与子函数的区别及调用，局部变量与全局变量的定义与应用范围的区别。
三、教学方法本课程主要通过讲授法、演示法、练习法等相结合的方法来引导学生掌控本堂课的学习内容。
1)通过讲授法向学生讲述创建matlab函数M文件的基本方法、全局变量与局部变量的定义及用法等。
2)通过运用多媒体设备现场演示matlab创建函数M文件的应用实例。
3)在掌握创建matlab函数M文件基本方法的基础上，采用练习法引导学生创建函数M文件解决实际问题。
四、教学内容课后习题五（1）拉力测试装置在测试过程中，被测样本受均匀外力的作用产生形变。
下图中显示的是一组拉力测试数据。
根据以下公式计算应力与形变：00l l F A l σε-=和＝ 其中，σ是产生的应力，单位为lbf/in 2(psi);F 为施加的外力，单位为lbf;A 为样本的截面积，单位为in 2；ε为产生的形变，单位为in/in ；l 为样本的长度；0l 为样本的原始长度。
（a ）测试样本是直径为0.505in 的金属杆，根据直径可以计算出金属杆的截面积，进一步利用所提供的数据计算金属杆的应力和形变。
（b ）以形变为x 轴，应力为y 轴，作x-y 线图。
matlab章课后作业
matlab章课后作业MATLAB基础教程1~8章作业Matlab第⼀章1.阐述Matlab的功能Matlab作为⼀种⾼级计算软件，是进⾏算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的交互式应⽤开发环境，已被⼴泛应⽤于不同领域。
Matlab的基本功能包括：数学计算功能、图形化显⽰功能、M 语⾔编程功能、编译功能、图形⽤户界⾯开发功能、Simulink建模仿真功能、⾃动代码⽣成功能。
Matlab第⼆章1．创建double的变量，并进⾏计算。
(1)a=87，b=190，计算a+b、a-b、a*b。
(2)创建uint8 类型的变量，数值与(1)中相同，进⾏相同的计算。
>> a=87,b=190a =87b =190>> a+bans =277>> a-bans =-103>> a*bans =16530>> c=uint8(87), d=uint8(190)c =87d =190>> c+dans =255>> c-dans =>> c*dans =2552.计算(1)sin(60)(2)e^3(3)cos(3π/4)>> sind(60)ans =0.8660>> exp(3)ans =20.0855>> cos(3*pi/4)ans =-0.70713.设u=2，v=3，计算：(1)(2)(3)>> u=2;>> v=3;>> 4*u*v/log(v)ans =21.8457>> (exp(u)+v)^2/(v^2-u) ans = 15.4189>> sqrt(u-3*v)/(u*v) ans =0 + 0.4410i 4.计算如下表达式：(1)(2)>> (3-5*i)*(4+2*i)ans =22.0000 -14.0000i >> sin(2-8*i) 1.3553e+003 +6.2026e+002i5.判断下⾯语句的运算结果。
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行 处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智 能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
matlab课后习题答案(1-9章)要点
1 数字1.5e2，1.5e3 中的哪个与1500相同吗？1.5e32 请指出如下5个变量名中，哪些是合法的？abcd-2xyz_3 3chan a 变量ABCDefgh 2、5是合法的。
3 在MATLAB 环境中，比1大的最小数是多少？ 1+eps4 设 a = -8 , 运行以下三条指令，问运行结果相同吗？为什么？w1=a^(2/3) w2=(a^2)^(1/3) w3=(a^(1/3))^2w1 = -2.0000 + 3.4641i ;w2 = 4.0000 ;w3 =-2.0000 + 3.4641i 5 指令clear, clf, clc 各有什么用处？clear 清除工作空间中所有的变量。
clf 清除当前图形。
clc 清除命令窗口中所有显示。
第二章1 说出以下四条指令产生的结果各属于哪种数据类型，是“双精度”对象，还是“符号”符号对象？3/7+0.1双; sym(3/7+0.1)符; sym('3/7+0.1') 符;; vpa(sym(3/7+0.1)) 符;2 在不加专门指定的情况下，以下符号表达式中的哪一个变量被认为是自由符号变量. sym('sin(w*t)'),sym('a*exp(-X)'),sym('z*exp(j*th)') symvar(sym('sin(w*t)'),1) w a z3 （1）试写出求三阶方程05.443=-x 正实根的程序。
注意：只要正实根，不要出现其他根。
（2）试求二阶方程022=+-a ax x 在0>a 时的根。
（1）reset(symengine)syms x positive solve(x^3-44.5) ans =(2^(2/3)*89^(1/3))/2（2）求五阶方程022=+-a ax x 的实根 syms a positive %注意：关于x 的假设没有去除 solve(x^2-a*x+a^2)Warning: Explicit solution could not be found. > In solve at 83 ans =[ empty sym ]syms x clear syms a positivesolve(x^2-a*x+a^2) ans =a/2 + (3^(1/2)*a*i)/2 a/2 - (3^(1/2)*a*i)/24 观察一个数（在此用@记述）在以下四条不同指令作用下的异同。
第10章MATLAB特征值与特征向量的计算
第10章MATLAB特征值与特征向量的计算MATLAB是一种非常强大的数值分析和科学计算工具，可以用于计算矩阵的特征值和特征向量。
特征值和特征向量是矩阵分析中非常重要的概念，具有广泛的应用。
在MATLAB中，计算矩阵的特征值和特征向量有多种方法。
下面将介绍其中两种常用的方法。
一种方法是使用eig函数。
该函数可以计算矩阵的特征值和特征向量。
用法如下：```MATLAB[A, D] = eig(B)```其中，B是要计算特征值和特征向量的矩阵，A是一个由特征向量组成的矩阵，D是一个由特征值组成的对角矩阵。
特征值和特征向量的对应关系是D的对角线上的值与A的列是一一对应的。
另一种方法是使用eigs函数。
该函数可以计算矩阵的部分特征值和特征向量。
用法如下：```MATLAB[V, E] = eigs(A, k)```其中，A是要计算特征值和特征向量的矩阵，k是要计算的特征值和特征向量的数量。
这两种方法的计算结果是一样的，只是使用的方法略有不同。
eig函数计算所有的特征值和特征向量，而eigs函数只计算部分特征值和特征向量。
计算矩阵的特征值和特征向量在很多领域中都有重要的应用。
例如，在图像处理中，特征值和特征向量可以用于图像压缩和识别；在控制系统中，特征值和特征向量可以用于分析系统的稳定性和性能等。
虽然MATLAB提供了方便的函数来计算特征值和特征向量，但在实际应用中，需要注意以下几点：1.确保输入的矩阵是方阵，否则将无法计算特征值和特征向量。
2.需要注意计算所得的特征值和特征向量的精度。
MATLAB中的计算结果可能存在误差，因此在应用中需要进行适当的误差处理。
3.特征值和特征向量的计算量较大，如果矩阵的维度较大，可能会导致计算时间过长。
对于大规模问题，可以考虑使用近似方法来计算特征值和特征向量。
总之，MATLAB提供了方便的函数来计算矩阵的特征值和特征向量，这对于很多领域的数值分析和科学计算都非常有用。
在使用这些函数时，需要注意输入矩阵的维度和计算结果的精度，并选择适当的方法来计算特征值和特征向量。
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10-2建立一个图形窗口，使之背景颜色为红色，并在窗口上保留原有的菜单项，而且在按下鼠标左键之后显示出Left Button Pressed 字样。
>> hf=figure('color','r','windowbuttondownfcn','axis off;text(0.1,0.5,''Left Button Pressed'',''fontsize'',30)')
hf =
1
10-3利用图形对象绘制下列曲线，要求先利用缺省属性绘制曲线，然后通过图形句柄操作来改变曲线的颜色、线型和线宽，并利用文字对象给曲线添加文字标注。
（1）4
2
11x x y ++= x=0:0.1:10;
y=((1+x.^2)/(1+x.^4));
hf=plot(x,y);
>> set(hf,'color','r','linestyle',':','marker','*','linewidth',1);
（4）⎪⎩⎪⎨⎧==325t
y t x >> t=0:2:100;
>> x=t.*t;
>> y=5*t.^3;
>> hf=plot(x,y);
>>set(hf,'color','b','linestyle',':','marker','p','linewidth',0.3);
10-4利用图形对象绘制下列三维图形，要求与上题相同。
（1）⎪⎩
⎪⎨⎧===t z t y t x sin cos
>> t=0:0.1:2*pi;
>> x=cos(t);
>> y=sin(t);
>> z=t;
>> hf=plot3(x,y,z);
z
（4）3y
>> x=0:1:50;
>> y=0:1:50;
>> z=y.^3;
>> hf=plot3(x,y,z);。