matlab自学经典
MATLAB经典教程
MATLAB经典教程1.MATLAB基础-MATLAB的安装和启动-基本操作：变量、数据类型、矩阵和数组-MATLAB的算术和逻辑运算-控制流程：循环和条件语句2.数据处理和可视化-数据输入和输出-数据处理和运算-图形绘制：线图、散点图、柱状图等3.MATLAB编程-函数定义和使用-脚本文件和函数文件-调试和错误处理-MATLAB编程技巧和最佳实践4.数值计算-方程求解：根的寻找和优化-线性代数：矩阵运算、特征值和特征向量-微分和积分：数值求解和符号计算-傅里叶变换和信号处理5.统计分析-基本统计量的计算-假设检验和置信区间-数据拟合和回归分析-实验设计和方差分析6.图像处理-图像读取和显示-像素操作：调整亮度、对比度等-图像滤波和增强-特征提取和图像分割7.机器学习-监督学习和无监督学习-分类和聚类算法-特征选择和降维-深度学习和神经网络8.信号处理-时域信号和频域信号分析-滤波和去噪-时频分析和小波变换-对齐和匹配信号9.控制系统-系统建模和传递函数-反馈控制和PID控制-系统响应分析和稳定性-状态空间和观测器设计10.数学建模-建立数学模型-参数估计和模型验证-模型求解和预测-灵敏度分析和优化这是一份简要的MATLAB经典教程，涵盖了MATLAB的各个方面。
学习这些基础知识和技巧可以帮助你在使用MATLAB时更加熟练和高效。
当然，这只是一个起点，你可以根据自己的需求和兴趣来进一步学习和应用MATLAB。
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矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算，如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中，可以使用inv() 函数来求矩阵的逆，使用det() 函数来求矩阵的行列式，使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如，A的逆可以表示为 inv(A)，A的行列式可以表示 为det(A)，A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词：了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述：特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x，特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用，如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵，例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
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03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头，可以包含字母、 数字和下划线，但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用，如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算，可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词：了解矩阵的分解方法，如LU分解、QR分解等。
• 详细描述：在MATLAB中，可以使用lu()函数进行LU分解，使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分，便于计算和分析。
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控制流语句
使用条件语句（如if-else）和 循环语句（如for）来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算，如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ，用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能，如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量，可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型， 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型，包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值，包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数，如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词：MATLAB提供了许多内置函 数，可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆：使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量：使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值：使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解：使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
MATLAB基础知识与操作
运行结果: ans = (x^3-1)*(x-1) >> symdiv(s1,s2) 运行结果: ans = (x^3-1)/(x-1) >> sympow(s1,s2) 运行结果: ans = (x^3-1)^(x-1)
1.7.3符号表达式的化简函数
符号数学工具箱提供了符号表达式的因式分解、展开、合并、化简、通分等数 例1.9对表达式 进行因式分解。 >> syms x %在命令窗口创建符号变量x >> f=factor(x^3-1) 运行结果: f= (x-1)*(x^2+x+1)
第一章 Matlab基础知识与基本操作 1.4 Matlab语言基础 1.4.1数值计数 1.4.2变量
Matlab的数值采用的是常用的十进制数表示法，可以带小数点或者负号。以下 计数都是合法的。 2 -33 0.03 3.43158 2.6-e2.1e46 Matlab的具体命名规则和特殊规则见教材表1.2和表1.3所示。 1．数学运算符：+（加）、-（减）、*（乘）， \（左除）、/（右除）、^（乘幂 ） 2．关系运算符：《（小于）、》（大于）、《=（小于等于）、》=（大于等于 ）、==（等于），~=（不等于） 3．逻辑运算符：&（逻辑与运算）、|（逻辑或运算）、~（逻辑非运算）
第一章第一章matlab基础知识与基本操作基础知识与基本操作132菜单和工具栏表11matlab部分菜单和工具栏菜单工具使用说明filenewmfile新建m文件fileimportdata导入数据文件filesaveworkspaceas将工作间的所有变量和数据保存为数据文件filesetpath设置matlab文件搜索路径filepreference设置matlab选项如数据显示格式字体等desktopdockundock在组合窗口分离窗口之间切换desktopdesktoplayout窗口布局选择一般都是用默认defaultcurrentdirectory设置matlab当前工作目录第一章第一章matlab基础知识与基本操作基础知识与基本操作14matlab语言基础141数值计数matlab的数值采用的是常用的十进制数表示法的数值采用的是常用的十进制数表示法计数都是合法的计数都是合法的
自学MATLAB(四)特征值与特征向量
自学MATLAB（四）特征值与特征向量特征值与特征向量在线性代数中占据着重要的地位，也是MATLAB中常用的计算工具。
特征值和特征向量能够帮助我们理解矩阵的性质以及解决许多实际问题。
特征值和特征向量的概念可以通过以下方式来理解：对于一个n维矩阵A，如果存在一个非零向量x，使得Ax与x平行，即Ax=λx，其中λ是一个实数，则称λ为矩阵A的特征值，x为矩阵A对应于特征值λ的特征向量。
在MATLAB中，我们可以使用“eig”函数来计算一个矩阵的特征值和特征向量。
下面是一个简单的例子：```matlabA=[42;13];[V, D] = eig(A)```上述代码中，我们定义了一个2x2的矩阵A，然后使用“eig”函数来计算矩阵A的特征值和特征向量。
函数返回的结果V是一个包含特征向量的矩阵，D是一个对角矩阵，对角线上的元素就是矩阵A的特征值。
除了使用“eig”函数，MATLAB还提供了其他一些函数来进行特征值和特征向量的计算，比如“eigs”函数可以用来计算稀疏矩阵的特征值和特征向量。
```matlabdata = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];[coeff, score, latent, explained] = pca(data);```上述代码中，我们定义了一个3x3的矩阵data，然后使用“pca”函数对data进行降维操作。
函数返回的结果coeff是一个包含特征向量的矩阵，score是降维后的数据，latent是降维后的数据的特征值，explained是解释每个主成分方差的百分比。
除了PCA，特征值和特征向量还可以应用于图像处理、信号处理、机器学习等领域。
比如在图像处理中，特征向量可以表示图像的主要特征，特征值可以用来度量特征的重要性。
总结来说，特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，也是MATLAB中常用的计算工具。
MATLAB提供了丰富的函数来进行特征值和特征向量的计算，并且特征值和特征向量在实际问题中有着广泛的应用。
MATLAB经典教程(全)PPT课件
MATLAB的优势
易于学习、使用灵活、高效的数值计 算和可视化功能、强大的工具箱支持。
发展历程
从最初的数值计算工具，逐渐发展成 为一款功能强大的科学计算软件，广 泛应用于工程、科学、经济等领域。
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分，如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数，以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
矩阵大小
使用`size`函数获取矩阵的行数 和列数。
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素，如 `A(i,j)`表示访问矩阵A的第i行第j 列元素。
矩阵基本操作
包括矩阵的加、减、数乘、转置 等操作。
矩阵运算及性质
矩阵乘法 满足乘法交换律和结合律，但不满足 乘法交换律。
矩阵的逆
对于方阵，若存在一矩阵B，使得 AB=BA=I（I为单位矩阵），则称B 为A的逆矩阵。
Hale Waihona Puke 03 数据分析与可视化数据导入、导出及预处理
数据导入
介绍如何使用MATLAB导入各种格式的数据文件， 如.csv、.txt、.xlsx等。
数据导出
讲解如何将MATLAB中的数据导出为常见的数据文件格式，以 便于数据共享和交换。
数据预处理
阐述数据清洗、数据变换、数据规约等预处理技术，为后续的数 据分析和可视化奠定基础。
01
02
matlab教程ppt(完整版)
汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号（=）定义变 量。
详细描述
直接输入：在 MATLAB中，可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ，`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建： MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵，如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵， `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ，可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图， 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
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03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ，可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ，可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
matlab 自学文档
改一下程序函数加个滞后求仿真结果主程序%chap5_2.m%GA(Generic Algorithm)Program is to optimize PID Parameters clear all;close all;global rin yout timefSize=30;CodeL=3;MinX(1)=zeros(1);MaxX(1)=20*ones(1);MinX(2)=zeros(1);MaxX(2)=1.0*ones(1);MinX(3)=zeros(1);MaxX(3)=1.0*ones(1);Kpid(:,1)=MinX(1)+(MaxX(1)-MinX(1))*rand(Size,1);Kpid(:,2)=MinX(2)+(MaxX(2)-MinX(2))*rand(Size,1);Kpid(:,3)=MinX(3)+(MaxX(3)-MinX(3))*rand(Size,1);G=100;BsJ=0;%***************Start Running***************for kg=1:1:Gtime(kg)=kg;%******Step1:Evaluate BestJ******for i=1:1:SizeKpidi=Kpid(i,:);[Kpidi,BsJ]=chap5_2f(Kpidi,BsJ);BsJi(i)=BsJ;end[OderJi,IndexJi]=sort(BsJi);BestJ(kg)=OderJi(1);BJ=BestJ(kg);Ji=BsJi+1e-10;%Avoiding deviding zerofi=1./Ji;%Cm=max(Ji);%fi=Cm-Ji;[Oderfi,Indexfi]=sort(fi);%Arranging fi small to biggerBestfi=Oderfi(Size);%Let Bestfi=max(fi)BestS=Kpid(Indexfi(Size),:);%Let BestS=E(m),m is the Indexfi belong to max(fi)kgBJBestS%******Step2:Select and Reproduct Operation******fi_sum=sum(fi);fi_Size=(Oderfi/fi_sum)*Size;fi_S=floor(fi_Size);%Selecting Bigger fi valuer=Size-sum(fi_S);Rest=fi_Size-fi_S;[RestValue,Index]=sort(Rest);for i=Size:-1:Size-r+1fi_S(Index(i))=fi_S(Index(i))+1;%Adding rest to equal Size endk=1;for i=Size:-1:1%Select the Sizeth and Reproduce firstlyfor j=1:1:fi_S(i)TempE(k,:)=Kpid(Indexfi(i),:);%Select and Reproducek=k+1;%k is used to reproduceendend%************Step3:Crossover Operation************Pc=0.90;for i=1:2:(Size-1)temp=rand;if Pc>temp%Crossover Conditionalfa=rand;TempE(i,:)=alfa*Kpid(i+1,:)+(1-alfa)*Kpid(i,:);TempE(i+1,:)=alfa*Kpid(i,:)+(1-alfa)*Kpid(i+1,:);endendTempE(Size,:)=BestS;Kpid=TempE;%************Step4:Mutation Operation************** Pm=0.10-[1:1:Size]*(0.01)/Size;%Bigger fi,smaller Pm Pm_rand=rand(Size,CodeL);Mean=(MaxX+MinX)/2;Dif=(MaxX-MinX);for i=1:1:Sizefor j=1:1:CodeLif Pm(i)>Pm_rand(i,j)%Mutation ConditionTempE(i,j)=Mean(j)+Dif(j)*(rand-0.5);endendend%Guarantee TempE(Size,:)belong to the best individual TempE(Size,:)=BestS;Kpid=TempE;endBestfiBestSBest_J=BestJ(G)figure(1);plot(time,BestJ);xlabel('Times');ylabel('Best J');figure(2);plot(timef,rin,'r',timef,yout,'b');xlabel('Time(s)');ylabel('rin,yout');子程序function[Kpidi,BsJ]=pid_gaf(Kpidi,BsJ)global rin yout timefts=0.001;sys=tf(400,[1,50,0]);dsys=c2d(sys,ts,'z');[num,den]=tfdata(dsys,'v');rin=1.0;u_1=0.0;u_2=0.0;y_1=0.0;y_2=0.0;x=[0,0,0]';B=0;error_1=0;tu=1;s=0;P=100;for k=1:1:Ptimef(k)=k*ts;r(k)=rin;u(k)=Kpidi(1)*x(1)+Kpidi(2)*x(2)+Kpidi(3)*x(3);if u(k)>=10u(k)=10;endif u(k)<=-10u(k)=-10;endyout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2; error(k)=r(k)-yout(k);%------------Return of PID parameters-------------u_2=u_1;u_1=u(k);y_2=y_1;y_1=yout(k);x(1)=error(k);%Calculating Px(2)=(error(k)-error_1)/ts;%Calculating Dx(3)=x(3)+error(k)*ts;%Calculating Ierror_2=error_1;error_1=error(k);if s==0if yout(k)>0.95&yout(k)<1.05tu=timef(k);s=1;endendendfor i=1:1:PJi(i)=0.999*abs(error(i))+0.01*u(i)^2*0.1;B=B+Ji(i);if i>1erry(i)=yout(i)-yout(i-1);if erry(i)<0B=B+100*abs(erry(i)); endendendBsJ=B+0.2*tu*10;。
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b b24ac
x1,2
2a
(a0)
0 2个不相等实数根
0 2个相等实数根
0 2个复数根
精选课件
16
第三代过程语言：算法语言 FORTRAN、BASIC、Pascal、C
✓ C程序 #include <stdio.h>
✓ FORTRAN程序
#include <math.h> void solv(float a,float b,float c)
中期和最后大作业将在下堂课之前传到云盘更新课件和交章节作业发到公邮：matlab_hit1@， 密码163com 163信箱
章节作业文件名字：专业+姓名+第几次
12月5号交最后大作业
2020/9/19
精选课件
2
Matlab Matrix Laboratory
➢ 以矩阵作为数据操作的基本单位的程序设计语言； ➢ 科学计算、高级编程、数据可视化、系统仿真； ➢ 交互式程序设计的计算环境； ➢ 可用工程设计、有效数值计算和科学研究等领域。
其中 c ij a i1 b 1j a i2 b 2j ... a itb tj
精选课件
12
1.1 MATLAB发展历史 Matlab——Matrix Laboratory
美国新墨西哥大学Cleve Moler 在70年代后期设计 矩阵运算语言.
1983年, Cleve Moler到Standford大学讲学，Jack Little等C语言开发了第二代专业版。
X1I=SQRT(-D)/(2.0*A) X2I=-X1I GOTO 34 20 X2R=X1
term1 = -b/twoa;
X1I=0.0
term2 = sqrt(fabs(disc))/twoa; if(disc < 0.0) printf("Complex root: \n real part = %f, image part = %f\n",term1,term2); else
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11
矩阵的乘法: A*B <==> mtimes
设
A
a1i 1
行
am1
a1t
amt mt
b11
B
j
列
bt1
b1n
btn tn
c11 则 ABC
c1n
前矩阵 后矩阵
A的列数 B的行数
cm1
cmn mn
(i 1 ,2 ,...m ; j 1 ,2 ,...n )
精选课件
3
Matlab
线性代数 数值分析 数理统计 自动控制理论 数字信号处理 动态系统仿真 图像处理
基本教学工具
大学生、硕士生、博士生必须掌握基本工具
精选课件
4
课程介绍
定位：公共基础选修课 学时：30学时
目标：了解MATLAB，能够掌握简单的矩阵运算、数值计算、符号运 算及基本图形绘制和简单编程。对MATLAB图形用户界面设计与 simulink了解。
精选课件
13
Matlab 的发行
1984年，Matlab 1.0 （操作系统 DOS，数值计算及数据图形化） 1993年，Matlab 4.0 （93年推出Windows版，加入 simulink） 1993年，Matlab 4.1（符号运算工具箱） Maple 1994年，Matlab 4.2（广泛重视和应用） 1997年，Matlab 5.3（真正实现32位运算） 2002年，Matlab 6.5（采用JIT加速器） 2004年，Matlab 7.0
精选课件
6
分章学时安排及讲授内容
2020/9/19
精选课件
7
2020/9/19
精选课件
8
2020/9/19
平时30分： 三次任意时的签到 两次作章节业 中期大作业：40分随时交 最后大作业：30分
12月5号交最后大作业
精选课件
9
第一章 MATLAB基础入门
2020/9/19
精选课件
10
2020/9/19
精选课件
14
200语法基础部分变化不大 界面、使用风格改进，特别增加数据库
精选课件
matlab201515a
1.2 MATLAB主要功能特点和应用
1 、语言简洁紧凑，使用方便，易学易用
“演算纸式科学算法语言”
例编写程序求一元二次方程的根 a2xbx c0
求根公式为
精选课件
5
分章学时安排及讲授内容（30学时）
第一章 MATLAB 入门（2学时） 第二章 MATLAB 语言基础（5学时） 第三章 MATLAB程序设计基础（3学时） 第四章 数值计算功能（4学时） 第五章 符号运算（4学时） 第六章 MATLAB 绘图（4学时）可视化编程 第七章 MATLAB的GUI 程序设计（4学时） 第八章 Simulink 基础（4学时）框图设计环境
Matlab 语言及其应 用
精选课件
1
下载matlab 2014b,Matlabr2009b软件、教案、章节作业 、第二章-第六章小结和例题和 2016春中期和期末大作业 答案和交卷规定在云盘网址： /s/1skJW0R7
章节作业和大作业可以参考第二章-第六章小结和例题和 2016春中期和 期末大作业答案和交卷
(30行)
4 READ (5,5) A,B,C 5 FORMAT (3F4.1)
(23行)
{ double disc,twoa,term1,term2; if (a == 0.0) if (b == 0.0)
IF (A) 15,35,15 15 X1R=-B/(2.0*A) D=B*B-4.0*A*C
X2I=0.0 GOTO 34 X2R=X1R-SQRT(D)/(2.0*A)
printf("No answer due to input error!\n");
IF (D) 10,20,30
else
10 X2R=X1R
printf("The single root is: %f\n",-c/b); else { disc = b * b - 4 * a * c; twoa = 2 * a;
Cleve Moler
1984年Cleve Moler和Jack Little成立Math works 公司, Matlab推向市场. （迈斯沃克公司）
MathWorks公司出品的商业数学软件
Jack Little
中国网站为/