MATLAB-simulink的数值运算
simulink数学运算的取整模块

simulink数学运算的取整模块Simulink是一款在MATLAB环境下建模和仿真多域动力学系统的工具。
在Simulink中,数学运算是模型设计和仿真的基本组成部分之一。
其中,取整运算是一种常见的数学运算,在许多控制和信号处理应用中起着重要的作用。
在Simulink中,提供了几种不同的取整模块用于处理不同类型的数值和需求。
这些模块可以根据需求而选择,以确保对输入信号进行正确的取整处理。
1. 向上取整模块:向上取整模块用于将输入信号取整到最接近且大于输入信号的整数。
在Simulink中,可以使用向上取整模块来处理需要向正无穷方向取整的信号。
例如,在某些应用中,需要整数倍的采样频率,这时可以使用向上取整模块将采样频率取整到最接近且大于原始采样频率的整数值。
2. 向下取整模块:向下取整模块用于将输入信号取整到最接近且小于输入信号的整数。
在Simulink中,可以使用向下取整模块来处理需要向负无穷方向取整的信号。
例如,在某些控制系统中,需要整数倍的控制周期,这时可以使用向下取整模块将控制周期取整到最接近且小于原始控制周期的整数值。
3. 四舍五入模块:四舍五入模块用于将输入信号取整到最接近的整数。
在Simulink中,可以使用四舍五入模块来处理需要最接近整数的信号。
例如,在某些信号处理应用中,需要将连续信号取样为离散信号,这时可以使用四舍五入模块将连续信号取整到最接近的整数值。
4. 向零取整模块:向零取整模块用于将输入信号取整到最接近且距离零最近的整数。
在Simulink 中,可以使用向零取整模块处理需要接近零的信号。
例如,在某些数值处理应用中,需要将浮点数转换为整数,而且需要尽量减小舍入误差,这时可以使用向零取整模块将浮点数取整到最接近且距离零最近的整数。
除了上述几种常用的取整模块外,Simulink还提供了其他一些取整模块,如模长度取整模块和向上/向下舍入模块等,以满足更复杂的数学运算需求。
在使用Simulink的取整模块时,需要注意数值范围和溢出问题。
Matlab-Simulink基本模块操作

第2章 Simulink模块操作
表 2-2 控制模块方块图的参数
参数
定义
ScreenColor BackgroundColor
模型方块 图的背景色 模块和标 注的背景色
Fore groun dColor
模块和标 注的前景色
第2章 Simulink模块操作
用户可以把这些参数设置为如下任一值: 'black','white','red','green','blue','cyan','magenta',
第2章 Simulink模块操作
Simulink模块操作
2.1 模块操作 2.2 改变模块外观 2.3 设置模块参数 2.4 标注方块图 2.5 模块属性对话框 2.6 显示模块输出 2.7 控制和显示模块的执行顺序 2.8 查表编辑器 2.9 鼠标和键盘操作概述
第2章 Simulink模块操作
2.1 模 块 操 作
2.1.1 Simulink模块类型 用户在创建模型时必须知道,Simulink把模块分为两种
类型:非虚拟模块和虚拟模块。非虚拟模块在仿真过程中起 作用,如果用户在模型中添加或删除了一个非虚拟模块,那 么Simulink会改变模型的动作方式;相比而言,虚拟模块在 仿真过程中不起作用,它只是帮助以图形方式管理模型。此 外,有些Simulink模块在某些条件下是虚拟模块,而在其他 条件下则是非虚拟模块,这样的模块称为条件虚拟模块。表 2-1列出了Simulink中的虚拟模块和条件虚拟模块。
第2章 Simulink模块操作 图2-10
第2章 Simulink模块操作
2.2.3 指定方块图颜色 Simulink允许用户在方块图中指定任何模块或标注的前景色
matlab simulink 里的矩阵运算

matlab simulink 里的矩阵运算Matlab Simulink 中的矩阵运算矩阵运算是Matlab Simulink 中常用到的一种操作,通过矩阵运算,我们可以进行高效且方便的线性代数计算。
本文将详细介绍Matlab Simulink 中的矩阵运算,并逐步回答与之相关的问题。
一、Matlab Simulink 中的矩阵在Matlab Simulink 中,矩阵是一种经常用到的数据结构。
矩阵是由行和列组成的二维数组,用于存储和处理多个相关数据。
1.1 矩阵的定义和表示在Matlab Simulink 中,可以通过使用方括号"[]" 表示矩阵。
下面是一个简单的例子:A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]这个例子定义了一个3x3 的矩阵A,其中包含了9 个元素。
1.2 矩阵的运算Matlab Simulink 提供了一系列矩阵运算函数,用于执行各种矩阵操作。
下面我们将逐步回答与矩阵运算相关的问题。
问题1:如何计算两个矩阵的加法和减法?答:在Matlab Simulink 中,可以使用"+" 运算符执行矩阵的加法操作,使用"-" 运算符执行矩阵的减法操作。
下面是一个示例代码:A = [1, 2; 3, 4];B = [5, 6; 7, 8];C = A + B 矩阵加法D = A - B 矩阵减法在这个示例中,我们定义了两个2x2 的矩阵A 和B,并计算了它们的加法和减法。
结果存储在矩阵C 和D 中。
问题2:如何计算矩阵的乘法?答:在Matlab Simulink 中,可以使用"*" 运算符执行矩阵的乘法操作。
下面是一个示例代码:A = [1, 2; 3, 4];B = [5, 6; 7, 8];E = A * B 矩阵乘法在这个示例中,我们定义了两个2x2 的矩阵A 和B,并计算了它们的乘法。
matlab函数以及simulink模块的使用---S-function

matlab函数以及simulink模块的使⽤---S-function⼀、simulink中S-function(S- function模块,位于 Simulink/User- Defined Functions模块库中)1、S- function属性窗⼝介绍(1)S- function name:S- functioni的名字,随便写,⾃⼰认识即可(2)S- function parameters:S- function的模块参数,默认为空(3)S-function modS- function的模块,⽆需修改,采⽤系统默认模块即可也就是说,这三个参数,只需要修改第⼀个参数为模块命名即可(4)点击Edit,可以进⼊S- function!的代码编辑界⾯2、S- function内部函数介绍(1)[sys, X0,str,ts]= functionName(t,x,u,flag)这是函数的总⼊⼝,收到信号后,⾸先进⼊这个函数.这个函数包含⼀个 switch语句,根据情况进⼊不同的⼦函数.(2)[sys, XO,str,ts, simstate Compliance]= mdllnitialize Sizes;S- function进⾏基本的设置,具体参数会在后⾯进⾏介绍。
相当于构造函数(3)sys= mdlDerivatives(t,x,u);该函数仅在连续系统中被调⽤,⽤于产⽣控制系统状态的导数(4)sys= mdlUpdate(t, x,u);该函数仅在离散系统中被词⽤,⽤于产⽣控制系统的下⼀个状态(5)sys= mdlOutputs(t, x,u);产⽣(传递)系统输出(6)sys= mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u)获得下⼀次系统执⾏( next hit)的时间,该时间为绝对时间,此函数仅在采样时间数组中指定变量离散时间采样时间[-2 0]时会被调⽤(7)sys= mdiTerminate(t,x,u)相当于构析函数,结束该仿真模块时被调⽤3、S- function的执⾏顺序(1)在仿真开始时,执⾏ mdllnitialize Sizes(2)若系统包含连续部分,则调⽤ mdlDerivatives;若系统包含离散部分,则调⽤ mdlUpdate(3)调⽤ mdlOutputs,产⽣输出(4)若满⾜条件,则执⾏ mdlGetTimeOfNextVarHit(5)循环执⾏1--3,直⾄仿真停⽌(6)执⾏ mdITerminate,仿真停⽌4、S- function输⼊输出参数含义(1)输⼊参数t,x,u,flagt:系统时间x:系统状态u:系统输⼊,即在 simulink models中连接⾄S- function的线上的数据。
MATLAB-SIMULINK讲解完整版

点击图3-2中“树状结构目录窗口”中各模块库名前带 “+”的小方块可展开二级子模块库的目录。“模块窗口” 中显示的是用户在“树状结构目录窗口”中选中的模块库所 包含的模块图标。如果显示的模块图标前带“+”的小方块, 表明该图标下还有三级目录,直接点击该图标可在该窗口中 展现三级目录下的模块图标。
为了叙述方便,本书将模块库中以图标形式表示的典型 环节称为模块,将用典型环节模块组成的系统仿真模型简称 为模型。
在SIMULINK中创建子系统一般有两种方法。
1) 通过“子系统”模块的方法 该方法要求在用户的模型里添加一个称为Subsystem的 子系统模块,然后再往该模块里加入组成子系统的各种模块。 这种方法适合于采用自上而下设计方式的用户,具体实现步 骤如下: (1) 新建一个空白模型。 (2) 打开“端口和子系统”(Ports&Subsystems)模块库, 选取其中的“子系统”(Subsystem)模块并把它复制到新建的 仿真平台窗口中。
第3章 SIMULINK应用基础
3.1 SIMULINK仿真环境 3.2 SIMULINK的基本操作 3.3 SIMULINK系统建模 3.4 SIMULINK运行仿真 3.5 SIMULINK模块库 3.6 SIMULINK系统仿真应用 习题
3.1 SIMULINK仿真环境 SIMULINK是MATLAB的一个分支产品,主要用来实 现对工程问题的模型化及动态仿真。SIMULINK体现了模块 化设计和系统级仿真的思想,采用模块组合的方法使用户能 够快速、准确地创建动态系统的计算机模型,使得建模仿真 如同搭积木一样简单。SIMULINK现已成为仿真领域首选的 计算机环境。
单击模块,拖曳模块到合适的位置,松开鼠标按键
方法 1:选中模块,选择菜单命令[Format>Rotate Block], 模块顺时针旋转 90°;选择菜单命令[Format>Flip Block],
MATLAB-Simulink的基础应用..

第3节 仿真模型的搭建方法与步骤
3.1 传感器输出特性仿真
例:已知某直流比较仪的输出特性曲线表达式为: I1=kI2+I0 式中I1和I2分别是一次电流和二次电流,I0为比较 仪的偏置系数,k为比较仪的灵敏度,已知k=114和 I0=110mA,试用Simulink绘制该比较仪的输出特性曲 线。 1. 调用功能模块 确定需要哪些功能模块,并找到所在的模块库。需 要以下模块:Ramp、Constant、Gain、sum、scope。
2
第2节 Simulink的操作方法
2.1 Simulink的运行操作
1、运行Simulink的方法 在MATLAB的命令窗口直接键入“simulink”; 利用MATLAB工具条上的Simulink快捷键图标; 在MATLAB菜单中,选择“File-New-Model” 2、打开已存在的模型文件 在MATLAB主窗口中直接键入文件名(不加扩展 名); 在MATLAB菜单中,选择“File-Open-Model” 利用MATLAB工具条上的“打开”图标。
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4. 由功能模块组合成子系统 将现有的多个功能模块组合起来,形成新的功能模块。 例:构建下图所示的子系统
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第4节 电力系统仿真初探
4.1 电力系统元件库简介
4.1.1 启动电力系统元件库 1. 利用指令窗口启动 在指令窗口中输入以下指令即可。 >> powerlib 2. 利用“开始”导航区启动 Start→Simulink →SimPowerSystem →Block Library 8.1.2 退出电力系统元件库 1. 单击“电力系统元件库”对话框中的File菜单,激活Exit Matlab命令即可; 2. 单击“电力系统元件库”对话框右上角上的“×”按钮即 15 可完成退出。
matlab中simulink使用技巧
参加数学建模已经很多年了,算来其中所学多源于网络上各位前辈的无私奉献。
饮水当思源,承志以后继。
故而添加此分类,用于交流我这些年的心得。
心得分为软件和算法两类,软件可能会包括m atlab/simulin k,maple,mathema ti ca,spss(被收购成了pa sw),ansys,ansoft/maxwell,comsol,p scad,tc,算法可能有GA,NNs。
当然,受到专业研究所限,很多时候无法得心应手,献丑于此,只为提醒自己要做到更好。
恰巧,我在自己学校的b bs上申请了相关版面的版主职位,也希望自己能整理出些基础教学,以备后生晚辈们入门。
暂时的想法是,先说些simu link的相关知识,因为工科学生最常用的就是这个仿真环境,而其他软件又恰好对他保留了接口,可以说这个软件成为了算法的中心。
以后将陆续说些si muli nk不能完成的任务,并推荐能完成这些任务的工具。
开始吧——simulin k可以视作m a tlab下的工具库,matlab版本不断更新,si mulin k也不断更新,当前版本为ma tlab2011b。
首先要明确,simulin k的作用为求解常微分方程(组)!且这是他唯一的作用!也就是说偏微分方程在sim ulink中是无法求解的,需要其他工具或软件作为接口,或者你够牛的,就直接写个有限元的程序。
当然,常微分方程是不够的,为适应数字控制电路等离散系统,simulin k可以求解离散的常微分方程,也就是差分方程,略微麻烦,不做重点介绍。
然后来看看si mulink求解常微分方程(组)的方法,首先要把方程写成如下形式:y1'=f1(y1,y2,...yn,t)y2'=f2(y1,y2...yn,t)...yn'=fn(y1,y2...yn,t)至于如何写成这种形式,就是降阶了,线性代数里说的很多了,比如y1=y;y2=y1'=y';y3=y2'=y''...需要注意的是,等号右侧不能有导数项,如果等号右边出现了导数项,则说明这个方程需要积分一次。
matlab之simulink最通俗教程
matlab之simulink最通俗教程Simulink是MATLAB的一个重要工具箱,用于建模和仿真控制系统。
Simulink提供了一种图形化建模环境,可以方便地构建复杂系统,并对其进行仿真和分析。
本文将详细介绍Simulink的基本原理和使用方法,以便初学者快速入门。
Simulink模型由各种模块组成,这些模块可以是系统组件、数学算法或信号处理函数。
用户可以使用Simulink库中的预定义模块,也可以自己编写MATLAB函数来创建自定义模块。
模块之间的连接通过信号线进行,可以传递各种类型的信号,如数值、布尔值和字符串。
使用Simulink建模的第一步是创建一个新模型。
在MATLAB命令窗口中输入“simulink”命令即可打开Simulink库浏览器。
然后,可以从左侧的“Simulink Library Browser”面板中拖动所需的模块到模型窗口中。
常用的模块包括输入输出模块、数学运算模块和逻辑控制模块。
在模型中添加模块后,可以使用鼠标将它们连接在一起。
要创建连接线,只需点击模块输出端口并将鼠标拖动到另一个模块的输入端口。
连接线将自动连接两个模块,形成信号传递路径。
连接线上可以添加箭头标记,用于指定信号的流动方向。
模型的参数和设置可以在模型窗口的右侧“Properties”面板中进行调整。
例如,可以设置模块的初始状态、仿真时间范围和采样时间。
还可以为模块添加注释、设置显示颜色和调整模块大小等。
Simulink提供了多种仿真和分析工具,用于评估模型的性能和行为。
可以使用“Simulate”按钮开始仿真并观察模型的实时响应。
仿真结果可以以图表或波形图的形式显示,并可以保存和导出到MATLAB工作空间中进行后续处理。
还可以使用模型验证和优化工具来检查模型的准确性和效率。
除了基本的建模和仿真功能外,Simulink还支持代码生成和硬件连接。
可以将Simulink模型转换为C代码,并嵌入到嵌入式系统中。
matlab simulink每一模块的介绍
matlab simulink每一模块的介绍
MATLAB Simulink是一款用于建立和仿真动态系统模型的软
件工具。
它基于MATLAB编程语言,并提供了图形化界面,
用户可以使用各种模块来构建复杂的系统模型。
以下是Simulink中一些常用模块的介绍:
1. Constant(常数):用于设置系统中的常数值,如常数信号
输入、定值代码等。
2. Gain(增益):用于调整或放大输入信号的幅度,可以根据需求进行增益设置。
3. Sum(求和):用于将多个输入信号相加,可以选择不同的
输入端口进行加法运算。
4. Product(乘积):用于将多个输入信号相乘,可以选择不
同的输入端口进行乘法运算。
5. Integrator(积分器):用于对输入信号进行积分运算,可以用于模拟系统的积分环节。
6. Derivative(导数器):用于对输入信号进行求导运算,可
以用于模拟系统的微分环节。
7. Transfer Fcn(传递函数):用于建立系统的传递函数模型,可以根据系统参数设置传递函数的分子和分母。
8. Scope(作用域):用于显示系统模型中的信号变化情况,
可以在仿真过程中实时监测信号。
9. To Workspace(输出到工作区):用于将信号输出到工作区,以便后续分析或处理。
这仅是Simulink中一小部分常用模块的介绍,实际上
Simulink提供了大量的模块供用户选择和使用,可以根据具体
的系统模型需求进行选择和组合。
同时,用户还可以借助自定义模块进行更复杂系统的建模和仿真。
MATLAB-SIMULINK实用教程第2章数组、矩阵及其运算
【例2-14】 计算多项式的
( x + 2 x + 3x + 4)(10x + 20x + 30) 卷积。
3 2 2
9.张量积
命令格式:
C=kron (A,B) 则C为mp×nq矩阵。 %A为m×n矩阵,B为p×q矩阵,
【例2-15】
1 2 3 1 2 , B 4 5 6 A 3 4 7 8 9
2.1 数组的创建 1.3.2 Windows下安装MATLAB
1.直接输入法
(1)使用分号,创建一维列数组。
>> D1=[pi;log(5);7+2;2^3] D1 = 3.1416 1.6094 9.0000 8.0000
(2)使用空格,创建一维行数组。
>> D2=[pi log(5) 7+2 2^3] D2 = 3.1416 1.6094 9.0000
2.2.2 加、减运算
加、减运算符为“+”和“−”。运算规则 为对应元素相加、减,即按线性代数中矩阵的 “+”、“−”运算进行。 【例2-6】 加、减运算符示例。
2.2.3 乘法
乘法运算符为“*”。运算规则和线性代 数中矩阵乘法运算相同,即放在前面的矩阵的 各行元素,分别与放在后面的矩阵的各列元素 对应相乘并相加。
zeros ones
magic
linspace logspace
魔方矩阵
线性空间向量 对数空间向量
rand
randn eye
元素服从均匀分布的随机矩阵
元素服从正态分布的随机矩阵 对角线上元素为1的矩阵(单位矩阵)
2.1.4 矩阵元素的标识
找到满足某一条件的矩阵元素称为矩阵元 素的标识。 【例2-3】 找出数组A中所有绝对值大于 3的元素。
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(2) 矩阵的加和减
矩阵的加减法的运算符为“+”和“-”。 矩阵只有同阶方可进行加减运算,标量可以和矩 阵进行加减运算但应对矩阵的每个元素施加运算。 例如 >>A=[1 2 3;4 5 6]; B=A+1 B=
1.5 MATLAB的数值运算
MATLAB具有强大的数值能力,它不仅 能对矩阵和向量进行相应的运算,而且也可 处理多项式的解、数据分析、函数的极值、 线性方程组的解、函数的微积分和函数绘图 等问题。
1
1.5.1 矩阵运算
MATLAB的基本数据单元是不需要指定 维数的复数矩阵,它提供了各种矩阵的运算 与操作,因它既可以对矩阵整体地进行处理, 也可以对矩阵的某个或某些元素进行单独地 处理,所以在MATLAB环境下矩阵的操作同 数的操作一样简单。
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矩阵的元素
MATLAB还允许对一个矩阵的单个元素进行赋 值和操作,例如如果想将A矩阵的第2行第3列的元 素赋为100,则可通过下面的语句来完成
>>A(2,3)=100 结果显示: A=
12 3 4 5 100 78 9 这时将只改变此元素的值,而不影响其它元素的值。
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矩阵的元素
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2. 矩阵的基本运算
矩阵运算是MATLAB的基础,MATLAB 的矩阵运算功能十分强大,并且运算的形式 和一般的数学表示十分相似。
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(1) 矩阵的转置
矩阵转置的运算符为“ ' ”。例如 >>A
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矩阵的转置
如果是复数的矩阵,则转置(’)将同时对复数进行 共轭处理,而 (.’)则只是将其排列形式进行转置。 例: >>b=[1+2i 2-7i]' b=
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1. 矩阵的实现
在 MATLAB 语 言 中 不 必 描 述 矩 阵 的 维 数和类型,它们是由输入的格式和内容来确 定的,例如当
A=[1 2]时,把A当作一个2维行向量; A=5时,把A当作一个标量; A=1+2i时,把A当作一个复数。
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(1) 矩阵的赋值
矩阵可以用以下几种方式进行赋值: 直接列出元素的形式; 通过语句和函数产生; 建立在文件中; 从外部的数据文件中装入。
n=length(x) 其中,x为要测试的向量名,而返回的n为向量x的 元素个数。
如果对一个矩阵A用length(A)函数测试,则返 回该矩阵行、列的最大值,即该函数等效于 max(size(A))。
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(2) 矩阵的元素
MATLAB的矩阵元素可用任何表达式来描述, 它既可以是实数,也可以是复数,例如
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简单矩阵的输入
对于比较小的简单矩阵可以使用直接排列的形 式输入,把矩阵的元素直接排列到方括号中,每行 内的元素间用空格或逗号分开,行与行的内容用分 号隔开。例如,矩阵
在MATLAB下的输入方式为 >>A=[1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]
或 >>A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
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矩阵的元素
MATLAB还允许对子矩阵进行定义和处理。例 如:
>>A(1:3,1:2:5) %取A矩阵的第1行到第3行内, 且位于第1,2,5列上的所有元素构成的子矩阵
>>A(2:3,:) %取A矩阵的第2行和第3行所有元素 构成的子矩阵
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(3) 特殊矩阵的实现
在MATLAB中特殊矩阵可以利用函数来建立。 (1) 单位矩阵函数eye( ) 基本格式:
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利用语句或函数产生矩阵
在MATLAB中,矩阵也可利用下面的语 句来产生:
s1:s2:s3 其中,s1为起始值;s3为终止值;s2为步矩。 使用这样的命令就可以产生一个由s1开始, 以步距s2自增,并终止于s3的行向量。
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利用语句或函数产生矩阵
例如:
>>y=0:pi/4:pi 结果显示:
y=
0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416 如果S2省略,则可以认为自增步距为1,例如
如果给出的行数或列数大于原来矩阵的范围,则 MATLAB将自动扩展原来的矩阵,并将扩展后未赋值的矩 阵元素置为0。例如如果想把矩阵A的第4行第5列元素的值 定义为8,就可以通过下面语句来完成。 >>A(4,5)=8 结果显示:
A= 12 3 00 4 5 100 0 0 78 9 00 00 0 08
A=eye(n) %产生一个n阶的单位矩阵A A=eye(size(B)) %产生与B矩阵同阶的单位 矩阵A 如:A=eye(5)
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特殊矩阵的实现
(2) 零矩阵函数zeros( ) (3) 1矩阵函数ones( ) (4) 随机元素矩阵函数rand( ) (5) 对角矩阵函数diag( ) (6) 伴随矩阵函数compan( ) (7) 上三角矩阵函数triu( )和下三角矩阵函数 tril( )
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简单矩阵的输入
对于比较大的矩阵,可以用回车键代替分号, 对每一行的内容分行输入,也可利用续行符号 (…),把一行的内容分两行来输入。例如,
>>A=[ 1 2 3 ; 4 5 6 7 8 9]
或 >>A=[1 2 3 ;4 5… 6; 7 8 9]
输入后A矩阵将一直保存在工作空间中,除非 被替代和清除,在MATLAB的命令窗口中可随时查 看其内容。
>>B=[ -1/3 1.3; sqrt(3) (1+2+3)*i]
结果显示:
B=
-0.3333 1.3000
1.7321
0+6.0000i
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矩阵的元素
MATLAB允许把矩阵作为元素来建立新的矩阵, 例如,利用A矩阵通过下面的语句
>>C=[A;[10,11,12]] 结果显示:
C= 123 456 789
>>x=1:5 结果显示:
x=
12345
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利用语句或函数产生矩阵
利用size( )函数可测取一个矩阵的维数,该 函数的调用格式为
[n, m]=size(A) 其中:A为要测试的矩阵名,而返回的两个参数n和 m分别为A矩阵的行数和列数。
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利用语句或函数产生矩阵
当要测试的变量是一个向量时,当然仍可由 size( )函数来得出其大小,更简洁地,用户可以使 用length( )函数来求出,该函数的调用格式为