Matlab使用说明
Matlab用法简介
量对应元素的运算
x.*y=[x1*y1 x2*y2 x3*y3] (乘积) x./y=[x1/y1 x2/y2 x3/y3] (右除，右 边的y做分母) x.\y=[y1/x1 y2/x2 y3/x3] (左除，左 边的x做分母) x.^5=[x1^5 x2^5 x3^5] (乘幂) 2.^x=[2^x1 2^x2 2^x3] x.^y=[x1^y1 x2^y2 x3^y3]
左除“ \ ”：
求矩阵方程AX=B的解；（ A 、B的行要保持一致） 解为 X=A\B； 当A为方阵且可逆时有X=A\B=inv(A)*B；
右除“ / ”：
求矩阵方程XA=B的解 （A 、B的列要保持一致） 解为 X=B/A ， 当A为方阵且可逆时有X=B/A=B*inv(A)
矩阵的运算(左除和右除)
1. meshgrid指令：生成网格点
观察meshgrid指令的效果。 程序：
a=-3;b=3;c=-3;d=3;n=10; x=linspace(a,b,n); y=linspace(c,d,n); [X,Y]=meshgrid(x,y); plot(X,Y,'+')
观察结果
2. 计算函数值
3. 绘图指令
两个坐标系，用于绘制不同尺度的函数。
绘制平面曲线（线型、点形和颜色的控制）
plot(x,y,‘颜色＋线型＋点形’) plot(x,y,‘颜色＋线型＋点形’,x,y,‘颜 色＋线型＋点形’,… ) 句柄图形和 set 命令改变属性值，可套 用：
h=plot(x,y), set(h,‘属性’,属性值,‘属性’,属性值,…) 或plot(x,y,'属性','属性值')设置图形对象 的属性。
MATLAB中对矩阵的基本操作
MATLAB中对矩阵的基本操作在MATLAB中，可以对矩阵进行多种基本操作，包括创建矩阵、访问元素、改变矩阵的大小、插入和删除元素、矩阵的运算等。
以下是对这些操作的详细说明：1.创建矩阵：在MATLAB中，可以使用多种方式创建矩阵。
其中最常用的方式是使用方括号将元素排列成行或列，例如：```A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];```这将创建一个3x3的矩阵A，其元素为1到92.访问元素：可以使用括号和下标来访问矩阵中的元素。
下标从1开始计数。
例如，要访问矩阵A的第二行第三列的元素，可以使用以下代码：```A(2,3);```这将返回矩阵A的第二行第三列的元素。
3.改变矩阵的大小：可以使用函数如reshape和resize来改变矩阵的大小。
reshape函数可以将矩阵重新组织为不同的行和列数。
例如，以下代码使用reshape 将3x3的矩阵A重新组织为1x9的矩阵B：```B = reshape(A, 1, 9);```resize函数可以改变矩阵的大小，可以用来增加或减少矩阵的行和列数。
例如，以下代码将矩阵A的大小改变为2x6：```A = resize(A, 2, 6);```4.插入和删除元素：可以使用括号和下标来插入和删除矩阵中的元素。
例如，以下代码会在矩阵A的第二行的末尾插入一个元素10：```A(2, end+1) = 10;```同时，可以使用括号和下标来删除矩阵中的元素。
以下代码将删除矩阵A的第一行的第二个元素：```A(1,2)=[];```这将删除矩阵A的第一行的第二个元素。
5.矩阵的运算：-矩阵乘法：使用*符号进行矩阵乘法运算。
例如，以下代码将矩阵A 与矩阵B相乘：```C=A*B;```-矩阵加法和减法：使用+和-符号进行矩阵加法和减法运算。
例如，以下代码将矩阵A和矩阵B相加得到矩阵C：```C=A+B;```-矩阵转置：使用'符号进行矩阵的转置操作。
例如，以下代码将矩阵A转置：```B=A';```-矩阵相乘：使用.*符号进行矩阵的元素级相乘运算。
MATLAB函数拟合指令MATLAB拟合函数使用说明
MATLAB函数拟合指令MATLAB拟合函数使用说明一维数据拟合：在MATLAB中，可以使用polyfit和fit函数进行一维数据的拟合。
1. polyfit函数：polyfit函数用于将数据集拟合到一个多项式模型。
语法如下：```[p, S] = polyfit(x, y, n)```其中，x和y表示数据集的x轴和y轴值，n是一个整数，表示拟合的多项式阶数。
p是一个包含多项式系数的向量，S是一个结构体，包含了拟合误差和其他信息。
2. fit函数：fit函数用于将数据集拟合到自定义的非线性函数模型。
语法如下：```f = fit(x, y, model)```其中，x和y表示数据集的x轴和y轴值，model表示自定义的非线性函数模型。
可以使用fittype函数创建一个函数模型对象，例如：```model = fittype('a * exp(b * x)');```然后，将这个函数模型传递给fit函数即可。
多维数据拟合：在MATLAB中，可以使用fit函数进行多维数据的拟合。
1. fit函数：fit函数也可以用于多维数据的拟合，只需将数据集转换为table格式。
语法如下：```f = fit(x, y, model)```其中，x和y表示多维数据集的自变量和因变量，model表示自定义的非线性函数模型。
自定义函数模型的建立：除了使用内置的多项式模型和其他简单模型，也可以自定义非线性函数模型。
需要定义一个函数句柄，例如：``````然后，将这个函数句柄传递给fittype函数，创建一个函数模型对象，例如：```model = fittype(func);```最后将这个函数模型对象传递给fit函数。
拟合结果的可视化：拟合结果可以通过绘制原始数据和拟合函数来进行可视化。
可以使用plot函数绘制原始数据点，使用plot函数、plotfit函数或者ezplot函数绘制拟合函数曲线。
总结：MATLAB提供了多种函数拟合方法，可以用于一维和多维数据拟合。
MATLAB常用函数使用说明
MATLAB常用函数使用说明1. plot函数：用于绘制二维图形。
可以绘制直线、曲线、散点图等。
示例代码如下：```matlabx = 0:pi/100:2*pi;y = sin(x);plot(x,y)```2. subplot函数：用于在同一图中绘制多个子图。
可以按照网格状排列或自定义排列子图。
示例代码如下：```matlabsubplot(2,1,1);plot(x,y);title('Sin(x)');subplot(2,1,2);plot(x,cos(x));title('Cos(x)');```3. surf函数：用于绘制三维曲面图。
可以绘制正弦曲面、高斯曲面等。
示例代码如下：```matlabx=-2:0.1:2;y=-2:0.1:2;[X,Y] = meshgrid(x,y);Z=X.^2+Y.^2;surf(X,Y,Z);```4. imread函数：用于读取图像文件。
可以读取常见的图像格式，如JPEG、PNG等。
示例代码如下：```matlabimg = imread('image.jpg');imshow(img);```5. imwrite函数：用于写入图像文件。
可以将图像保存为指定格式的文件。
示例代码如下：```matlabimg = imread('image.jpg');imwrite(img,'output.png');6. fft函数：用于计算傅里叶变换。
可以用于信号频谱分析、滤波器设计等。
示例代码如下：```matlabx = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*20*t);y = abs(fft(x));plot(y);```7. filter函数：用于滤波器设计与信号滤波。
可以设计低通、高通、带通滤波器等。
示例代码如下：```matlabb = fir1(31,0.5);y = filter(b,1,x);plot(y);```8. eig函数：用于计算矩阵的特征值和特征向量。
matlab使用说明书
Matlab使用说明书一、将电化学噪声的代码装载到matlab程序中以便使用1、打开matlab操作界面2、左上角file子菜单中set path，点击Add Folder在指定的位置将my files装载进入matlab的程序中。
Save 完后close。
二、ECN analyzer使用细则大致浏览EN图形特征在窗口中输入ecda命令回车后便会弹出“石维工作室荣誉出品”的窗口，单击“电化学噪声分析器”，ECN analyzer窗口便会展现在眼前。
单击“获取文件夹”从指定的目录下获取实验数据，双击任何一个“.dat”文件后，该文件中所有“.dat”文件就会自动获取到对应的目录下。
注意：加载前一定要检查一下所装载的文件是否完整，如若不完整可能是测试不到1h就被停止测试导致，对于这样的文件一定要将其删除，否则可能会使matlab界面卡死。
也会在Rn计算中出现偏差。
检查ECN analyzer中所有作图窗口中“参与计算”确定全部不被勾选后，单击“EN总制图”这样程序就会自动的将左边所获取的所有文件依次显示成图形，这样一方面可以大致浏览文件中EN图形特征，同时也可以发现一些非正常现象的文件，从而将其清理。
如果觉得还没看清楚图形特征也可再次点击“EN browse”重新浏览图形特征。
或直接点击左侧的单个文件逐一浏览EN特征。
确定合适的“分解层数”、“窗口宽度”、“电流阀值”、“最小峰高”按钮功能解释：分解层数：小波滤波的一个关键参数，它决定是否滤波完全，从而除去背景噪声，显现由电化学反应引起的EN的特征。
“窗口宽度”、“电流阀值”、“最小峰高”分别对应设置为：50s、1e-8A、0.2时表示在每50s的范围内，将经过小波滤波后的高频信号曲线取极值，求出所有峰点，在这些峰点中计算出各自对应的峰高，并以最大峰高的0.2倍为界限，低于最大峰高的0.2倍的峰舍弃，同于低于电流阀值的也一并舍弃。
所以“窗口宽度”、“电流阀值”、“最小峰高”这三个参数决定最终选取峰的数目，为了保证所选峰合理性，可以适当调整上述三个参数，如将分解层数适当调大，电流阀值降低、最小峰高也降低便可将一些小峰选入其中，但实际应用中，太小的峰没有什么意义。
MATLAB指令用法查找
1. “MATLAB 指令查找”用法说明MATLAB 的功能是通过指令来实现的，要掌握一个软件的使用，就要学会它的指令。
MATLAB 的指令有数千条，对于绝大多数用户而言，要全部掌握这些指令是不可能的，而且也没有必要，因为要用到全部指令的机会几乎为零，本书也不过用到了数百条指令。
但是，有时为了某种特殊用途，需要用到某个特殊指令，这时如何找到这个指令就很重要了。
对此，MATLAB 有一套很完善的指令查找系统，就是按功能查找与按字母顺序查找。
初学者由于不熟悉这套系统的使用方法而很少使用，所以下面对这套指令查找系统作些介绍。
首先，如图点击指令窗口左下角的 start\help 菜单，打开下面的对话框，图中，图形放大部分中的 By Category 就是按功能分类查找，而 Alphabetical List 指令列表，也即按字母顺序查找。
点击 By Category ，出现的是功能分类的一级目录，如下图 所示，再点击任何一条目录，又出现第二级目录，例如点击Mathmatics，出现的是下图，再点击其中的一条目录，又出现第三级目录，如点击Elementary Math，出现的下图，这时又出现第四级目录以及第四级目录下的各种具体的指令，再往下点击就是指令的用法解释。
每级目录都会有简单的说明，而且目录的层次也会在左边的目录系统中体现出来（左边的兰色亮条）。
这时，就可以了解每条指令的具体用法，如下图所示。
至此，查找过程结束。
如果在菜单 Start\help 之后，点击 Alphabetical List 打开的界面是按字母顺序列出的所有指令，点击具体的指令也能找到对应的指令说明。
不过此时，左边的目录系统不会随指令的不同产生相应的改变。
第四 级目录 具体 的指令为了让初学者了解功能分类目录的含义，下面选择性的翻译了部分比较常用内容，以供参考。
2.Function Reference 指令分类总目录2.1. Desktop Tools and Development Environment 桌面工具与运行环境Startup, Command Window, help, editing and debugging, tuning, other general functions 启动，指令窗口，帮助系统，编辑与调试程序，调整，其它一般性功能。
实验1_Matlab操作入门
实验一 Matlab操作入门实验目的：1．了解Matlab的工作环境。
掌握help命令的使用。
了解general函数库中有哪些常用的函数，掌握who, whos, clear, save, load 等命令的使用。
2．掌握矩阵的输入方法；掌握利用elmat函数库中一些函数，如linspace, logspace, zeros, ones, eye, rand, randn, magic等创建矩阵的方法。
3．了解elmat函数库中的预定义变量。
4．掌握elmat函数库中diag, blkdiag, triu, tril, fliplr, flipud, rot90等函数的用法。
5．掌握elmat函数库中ndims, size, numel, length,disp等函数的使用。
6．掌握datafun函数库中的一些基本统计函数max, min, mean, median, sum, prod 等的基本用法。
7．掌握matfun函数库中的一些基本矩阵操作函数的使用：inv(A)—求矩阵A的逆，det(A)—求矩阵A的行列式值， rank(A)-求矩阵的秩，trace(A)-求矩阵Ａ的迹（即主对角线元素之和），norm(A)-求向量或矩阵的范数，cond(A)-求矩阵Ａ的条件数，etc。
实验内容：一、Matlab环境1．启动Matlab，了解Matlab的主要窗口：命令窗口，当前目录窗口，工作空间窗口，历史命令窗口。
2．输入help, 了解你的计算机上安装的Matlab中，有哪些帮助主题（函数库、工具箱）。
3．输入 help general（通用命令函数库）, 了解Matlab中有哪些通用的命令。
4．输入 help syntax，阅读具体的内容，了解Matlab语句或命令的格式。
5．输入 help format, 了解format命令的使用格式。
6．输入help timefun（时间、日期函数库）, 了解有哪些时间和日期函数。
Matlab GUIDE使用说明(Matlab GUI界面)
去年做了一些关于Matlab GUI的程序，现在又要做相关的东西，回想起来，当时很多经验没有记录下来，现在回顾起来始终觉得不爽，所以从现在开始，一定要勤写记录。
从简单的例子说起吧。
创建Matlab GUI界面通常有两种方式：1，使用.m文件直接动态添加控件2.使用GUIDE快速的生成GUI界面显然第二种可视化编辑方法算更适合写大型程序。
一：创建GUI1.在.m文件中动态添加例如h_main=figure(‘name’,‘a demo of gui design’,‘menubar’,‘none’,…'numbertitle','off','position',[100100300100]);h_edit=uicontrol('style','edit','backgroundcolor',[111],'position',[20205020],...'tag','myedit','string','1','horizontalalignment','left');h_but1=uicontrol('style','pushbutton','position',[20505020],'string','INC',...'callback',['v=eval(get(h_edit,''string''));',...'set(h_edit,''string'',int2str(v+1));']);h_but2=uicontrol('style','pushbutton','position',[80505020],'string','DEC',...'callback',['v=eval(get(h_edit,''string''));','set(h_edit,''string'',int2str(v-1));']);2.使用GUIDE帮助创建GUI在Command里面输入GUIDE或者从菜单里面，或者从快捷按钮均可进入GUIDE新建并且保存后，会生成相应的fig文件和m文件，在Layout编辑视图，可以使用如下工具：Layout Editor：布局编辑器；Alignment Tool：对齐工具；Property Inspector：对象属性观察器；Object Browser：对象浏览器；Menu Editor：菜单编辑器。
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MATLAB校园行上海科技大学MATLAB数据分析实践卓金武MathWorks讲师简介卓金武高级工程师，大学计划经理技术领域：数据分析、优化、数据挖掘、量化投资等MATLAB科学计算方向获奖情况：2次获全国大学生数学建模竞赛一等奖(2003, 2004)，1次获全国研究生数学建模竞赛一等奖(2007)；著作：《MATLAB在数学建模中的应用》（第1,2版）《量化投资——MATLAB数据挖掘技术与实践》《大数据挖掘：系统方法与实例分析》MathWorks®MathWorks是领先的为工程师和科学家提供数学计算软件的供应商。
公司于1984 年创立，总部位于美国马萨诸塞州内迪克，在全球15 个国家有3500 名员工▪Headquarters:Natick, Massachusetts USA ▪Other US Locations:California, Michigan,Texas, Washington DC▪Europe:France, Germany, Italy,Spain, the Netherlands,Sweden, Switzerland, UK ▪Asia-Pacific:Australia, China, India,Japan, Korea▪Worldwide trainingand consulting▪Distributors in 25 countries Earth’s topography on an equidistant cylindrical projection, created with MATLAB® and Mapping Toolbox™.MathWorks®SIMULINK 仿真以及基于模型设计MATLAB 科学计算语言数学，统计，优化应用程序数据库和报告快速原型与HIL 仿真验证、确认和测试仿真图示和报告基于事件的建模物理建模代码生成并行计算控制系统信号处理和通讯图像和视频处理测试测量金融计算生物计算应用MATLAB 家族基于MATLAB 和Simulink 的近百种工具箱和扩展模块正应用于当下的各行各业内容提要▪MATLAB高效编程技巧▪MATLAB 数据分析流程▪MATLAB 常用数据分析方法▪数据分析实践MATLAB量化投资入门实例-股票的评价•目标:如何来评价股票的价值和风险•方法:–将股票的数据导入MATLAB–交互式地探索数据并确定评估股票的方法–用脚本自动实现对一只股票价值和风险的评估MATLAB客户端界面MATLAB 科学计算流程Reporting and DocumentationOutputs for DesignDeploymentShareExplore & Discover Data Analysis & ModelingAlgorithm DevelopmentApplication DevelopmentFilesSoftwareHardwareAccessCode & ApplicationsAutomateMATLAB导入数据的方法1 右键导入数据Array:包含多个值的变量(任意长度，任意维度) Matrix:数值型2-D array (m-by-n) Vector:1-D array (1-by-n or m-by-1)Scalar:单个值股票评价的实现-交互式数据探索数据建模MATLAB入门要点总结MATLAB入门的要求：能用脚本实现某个项目或问题的解决方案获取帮助：doc/help脚本结构：✓分节✓注释借助菜单：✓导入数据✓绘图面板✓运行/分节运行✓发布功能入门后如何提高：以项目为载体，不断拓展外沿，积累经验、提高技能程序开发方式valuevariablestructure精炼并提升代码▪可维护的▪可重用/ 更广泛▪强壮的functionscriptcommand line各股票的综合评价值及最佳股票内容提要▪MATLAB高效编程技巧▪MATLAB 数据分析流程▪MATLAB 常用数据分析方法▪数据分析实践数据分析“Data analytics is a process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, suggesting conclusions, and supporting decision-making.”---Wikipedia数据分析应用MATLAB lets engineers do Data Science themselves 2MATLAB 使得数据分析变得简单MATLAB 数据分析典型工作流程Reporting and DocumentationOutputs for DesignDeploymentShareExplore & Discover Data Analysis & ModelingAlgorithm DevelopmentApplication DevelopmentFilesSoftwareHardwareAccessCode & ApplicationsAutomateMATLAB 支持多种数据源文件访问•Text •Spreadsheet •XML•CDF/HDF •Image•Audio•Video •Geospatial/Maps •Web content硬件访问•Data acquisition•Image capture•GPU•Lab instruments 通信协议•CAN (Controller Area Network)•DDS (Data Distribution Service)•OPC (OLE for Process Control)•XCP (eXplicit Control Protocol)•TCP/IP•I²C etc.数据库访问•ODBC•JDBC•HDFS (Hadoop)数据分析步骤123456789101112510152025303540数据统计分析可视化数据处理与建模缺失值去噪回归假设检验分布率神经网络)sin(6542321ββββββ++++=x x x y 机器学习/深度学习/数据挖掘内容提要▪MATLAB高效编程技巧▪MATLAB 数据分析流程▪MATLAB 常用数据分析方法▪数据分析实践数据可视化Basic Histogram Custom Number of Bins By Group With a Normal Distribution Fit3D Histogram Scatter Plot Pie Chart>> load fisheririsBox Plot假设检验13014015016017018019020021000.010.020.030.040.050.06Height [cm]Men Womenttest ttest2vartest vartest2vartestn ztestttest ttest2ztest>>[h,p,ci,stats] = ttest2(hmen,hwomen,0.05,'right')ttest ttest2normal distributionstesting meansunknown variancecomparing two samples ttest2回归方法199019952000200520103.544.555.566.57YearC o n s u m p t i o n [106b a r r e l s /d a y ]Data Model)sin(6542321ββββββ++++=x x x yMATLAB机器学习聚类（Clustering）目的:对未标记数据根据选定的特征进行分组；回归（Regression）目标:确定多个变量之间的依赖关系。
分类（Classification）目标:利用有标签的数据训练一个分类模型。
●Classification LearnerClassification Learner app是MATLAB 推出的一个新的应用程序（APP）。
它囊括了MATLAB的有监督机器学习算法，并以图形化的方式实现特征选取、检查验证、模型训练以及结果评估。
▪2015a 推出，并加入到Statistics and Machine Learning Toolbox▪R2015b加入如下功能:–Discriminant analysis–Dimension reduction via PCA–Parallel coordinates plot–Categorical predictors▪R2016b增加并行计算功能预测: 将训练模型集成到应用中MODEL PREDICTION模型生成模型训练CLASSIFICATION REGRESSION数据预处理SUMMARYSTATISTICSCLUSTER ANALYSIS数据导入PCA FILTERS NEW DATA分类分析工作流程训练: 迭代训练，直到获得满意结果内容提要▪MATLAB高效编程技巧▪MATLAB 数据分析流程▪MATLAB 常用数据分析方法▪数据分析实践▪MATLAB2017a新功能案例：涡轮发动机的预测性维护数据：数据取自100个同种型号发动机多个传感器的数据工程背景:▪执行计划式维护▪依然有故障发生▪已收集了故障记录以及这些故障发生前的传感器的数据▪能预测出故障还有多久就会发生吗Data provided by NASA PCoE/tech/dash/pcoe/prognostic-data-repository/?H i s t o r i c a lL i v eEngine1Engine2Engine100Initial Use/Prior MaintenanceTime (Flights)Engine200Recording Starts Failure Maintenance????数据是如何记录的.exe.lib .dllMATLABCompiler SDK MATLABCompilerMATLABRuntimeMATLAB Coder 部署模型到产品中效果演示预测式维护的意义增加可用时间和安全性更可靠降低维护成本更经济优化供应链管理更出名目标:训练股票聚类和分类模型数据:股票交易数据方法:–提取有效特征–训练模型–用测试数据进行测试数据点数据点层次聚类结果相关程度图5001000150020002500300035004000450050010001500200025003000350040004500距离矩阵:s p e a r m a n0.20.40.60.811.21.41.61.8基于交易数据的量化择股21111015172425 21828 7 8 6132230 1192312141627 326 920 4 5290.50.60.70.80.91数据点距离CPCC: 0.5406股票的聚类结果——层次聚类股票的分类模型——决策树技术关键与结果Steps Challenge Solution获取、探索、分析数据数据的多样性扩展数据支持signal, images, financial, Textual,geospatial, and several others formats预处理数据缺乏专业工具高质量数据预处理函数库Industry-standard algorithms for Finance,Statistics, Signal, Image processing训练模型周期长可交互的APP操作流程Focus on machine learning, not programing评估模型多种问题：过度拟合速度-精度-复杂度集成的最佳实践Model validation tools built into appRich documentation with step by step guidance反复灵活的架构更适合定制化的流程Complete machine learning platform MATLAB在机器学习方面的优势和劣势深度学习vs.神经网络神经网络：深度学习：案例: 基于深度学习的图像识别目标:训练深度学习机方法:–提取有效特征–训练深度学习模型–用测试数据进行测试技术关键与结果内容提要▪MATLAB高效编程技巧▪MATLAB 数据分析流程▪MATLAB 常用数据分析方法▪数据分析实践▪MATLAB2017a新功能MATLAB 2017aWhat's New –MATLAB®Product Family●Regression LearnerRegression Learner App是MATLAB 2017a推出的一个新的应用程序（APP）。