matlab课件.ppt2000
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MATLAB教程PPT课件
矩阵元素赋值
大矩阵可以把小矩阵作为其元素
例：>> A=[A ; 11 12 13]
在原矩阵的下方加一行
如何在原矩阵的右边添加一列？
13
矩阵元素的引用
单个元素的引用
例：>> A(2,3) 利用小括弧和元素所在的位置(下标)
x ( i ) ：向量 x 中的第 i 个元素 A ( i, j ) ：矩阵 A 中的第 i 行，第 j 列元素
例：>> lookfor inverse
which 显示指定函数所在的目录
例：>> which eig
其它相关命令 cd、dir、more
17
Matlab 变量
变量命名原则
以字母开头 后面可以跟 字母、数字 和 下划线 长度不超过 63 个字符（6.5 版本以前为 19 个） 变量名 区分字母的 大小 写
15
Matlab帮助系统
联机帮助
help 显示指定命令的简短使用说明
例：>> help eig >> help help
详细使用帮助 doc 以网页形式显示指定命令的帮助页
例：>> doc eig
其它相关命令 helpdesk、helpwin
16
Matlab 查找命令
lookfor 按指定的关键词查询与之相关的命令
7
Matlab 的特点与功能
Matlab 丰富的工具箱（toolbox）
根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱 Symbolic Math Signal process PDE Image Process Optimization Statistics Control System System Identification ……
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饼图
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
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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
02
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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，展示数据和模型结果。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库，进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法，如线性回归、决策 树、支持向量机等，以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构，如卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN）等，以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算，如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析，包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具，如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数，如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行，是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现，根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具，支 持多种统计分析方法，可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算，支持 多种数值计算方法，包括线性代数、微积 分、微分方程等。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库，进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法，如线性回归、决策 树、支持向量机等，以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构，如卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN）等，以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算，如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析，包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具，如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数，如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行，是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现，根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具，支 持多种统计分析方法，可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算，支持 多种数值计算方法，包括线性代数、微积 分、微分方程等。
matlab教程ppt(全)
目的
全面了解 Matlab软件包 激发对Matlab软件的学习兴趣。
2014-8-22
Application of Matlab Language
4
1.1 MATLAB的历史及影响 • 70年代中期，Cleve Moler博土及其同事在美国国家基金会 的帮助下，开发了LINPACK和EISPACK的FORTRAN语言 子程序库，这两个程序库代表了当时矩阵运算的最高水平。 到了70年代后期，身为美国新墨西哥州大学计算机系系主 任的CIeve Moler，在给学生上线性代数课时，为了让学生 能使用这两个子程序库，同时又不用在编程上花费过多的 时间，开始着手用FORTRAN语言为学生编写使用 LINPACK和EISPACK的接口程序，他将这个程序取名为 MATLAB，其名称是由MATrix和 LABoratory（矩阵实验室） 两个单词的前三个字母所合成。 在1978年，Malab就面世了。这个程序获得了很大的成功， 受到了学生的广泛欢迎。在以后的几年里，Matlab在多所 大学里作为教学辅助软件使用，并作为面向大众的免费软 件广为流传。
2014-8-22
Application of Matlab Language
10
1.3
MATLAB编程语言的特点
MATL编程规则，与其他编程语言（如C、Fortran等）相比更接 近于常规数学表示。对于数组变量的使用，不需类型声明，无需事先申请内存空间。
2014-8-22 Application of Matlab Language 5
•
Cleve Moler
•
•
将MATLAB商品化的不是Cleve Moler,而是一个名叫Jack Little
的人。当免费的MATLAB软件到Stanford大学，Jack Little正在该 校主修控制，便接触到了当时MATLAB，直觉告诉他，这是一个 具有巨大发展潜力的软件。因此他在毕业沒多久，就开始用C语 言重新编写了MATLAB的核心。在Moler的协助下，于1984年成 立MathWorks公司，首次推出MATLAB商用版。在其商用版推出 的初期，MATLAB就以其优秀的品质（高效的数据计算能力和开 放的体系结构）占据了大部分数学计算软件的市场，原来应用于 控制领域里的一些封闭式数学计算软件包（如英国的UMIST、瑞 Jack Little
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转置
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。
秩
可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱，可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱，可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱，可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式，可以 逐行执行代码，查看变量值，设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数，可以在程 序运行过程中输出日志信息，帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后，结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量，其中`varname`是变量名， `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ，`a = 10`将值10赋给变量a。
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。
秩
可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱，可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱，可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱，可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式，可以 逐行执行代码，查看变量值，设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数，可以在程 序运行过程中输出日志信息，帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后，结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量，其中`varname`是变量名， `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ，`a = 10`将值10赋给变量a。
第1章 MATLAB操作基础PPT教学课件
2020/12/10
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• 1.3.2 主窗口
1．菜单栏 在MATLAB 6.5主窗口的菜单栏，共包含、View、 Web、Window和Help 6个菜单项。
• 2．工具栏 MATLAB 6.5主窗口的工具栏共提供了10个命令 按钮。这些命令按钮均有对应的菜单命令，但比 菜单命令使用起来更快捷、方便。
1994年，MATLAB 4.2版
1997年，MATLAB 5.0版
1999年，MATLAB 5.3版
2000年，MATLAB 6.0版
2001年，MATLAB 6.1版
2002年，MATLAB 6.5版
2004年，MATLAB 7.0版
2020/12/10
2
1.1.2 MATLAB的主要功能
• 1．数值计算和符号计算功能
11
• 1.3.4 工作空间窗口
工作空间是MATLAB用于存储各种变量和 结果的内存空间。在该窗口中显示工作空 间中所有变量的名称、大小、字节数和变 量类型说明，可对变量进行观察、编辑、 保存和删除。
2020/12/10
12
• 1.3.5 当前目录窗口和搜索路径
1．当前目录窗口 当前目录是指MATLAB运行文件时的工作 目录，只有在当前目录或搜索路径下的文 件、函数可以被运行或调用。
2020/12/10
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• 1.3.3 命令窗口
命令窗口是MATLAB的主要交互窗口，用
于输入命令并显示除图形以外的所有执行 结果。
MATLAB命令窗口中的“>>”为命令提示 符，表示MATLAB正在处于准备状态。在
命令提示符后键入命令并按下回车键后， MATLAB就会解释执行所输入的命令，并 在命令后面给出计算结果。
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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。
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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
02
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
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
02
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经典教程(全)PPT课件
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感谢您的观看
信号时域分析和频域分析
时域分析
研究信号随时间变化的规律，包括波形、幅度、频率、相位等。
频域分析
将信号转换为频域表示，研究信号的频谱结构和频率特性，包括幅 度谱、相位谱、功率谱等。
时域与频域关系
时域和频域是信号分析的两个方面，它们之间存在对应关系，可以 通过傅里叶变换相互转换。
数字信号处理基础
数字信号表示
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
数据统计描述性分析
描述性统计量
介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等常见 描述性统计量的计算方法和意义。
数据分布形态
通过直方图、箱线图等图形展示数据的分布形态 ，帮助用户了解数据的整体特征。
数据间关系
探讨协方差、相关系数等统计量在揭示数据间关 系方面的应用。
数据可视化方法
二维图形绘制
详细讲解MATLAB中二维图形的绘制方法，包括线图、散点图、 柱状图等。
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
设A为n阶方阵，若存在数λ和n维非零向量x，使得Ax=λx ，则称λ为A的特征值，x为A的对应于特征值λ的特征向量 。
特征值与特征向量的性质
包括特征值的和等于方阵对角线元素之和、特征值的积等 于方阵的行列式等性质。
MATLAB求解
使用MATLAB内置函数`eig`求解方阵的特征值和特征向量 。
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MATLAB 主界面
此处编程直接运行不必保存
编程界面
运行之前要存盘
Debug
存盘
Save and Run
一定要存在
第一个字母不能为数字
文件夹
work
Simulink（结构图仿真）
双击，得下图
拖动各个环节
求时域性能指标
10 (s ) 2 s s 10
在MATLAB主界面键入;
n=10;d=[1 1 10];step(n,d)
回车便得阶跃响应曲线，右键点击
空白处
得下拉菜单
峰值、峰值时间及超调量 调整时间 上升时间 稳态情况
hold on, Plot（一个坐标系中画多条曲线）
1 1 (s ) 2 s s1
1 2 (s ) 2 s 0.4s 1
n=1;d1=[1 1 1];d2=[1 0.4 1]; [y1,x1,t]=step(n,d1); 右键点击 空白处 plot(t,y1) [y2,x2,t]=step(n,d2);
建立数学模型
n=15; d=[0.1 1 0]; 开环： 闭环只需加一句：
[n1,d1]=cloop(n,d);
或者直接写：
开环： n=conv(15,[1 –1.62]); d=conv([1 1.79 0],[0.1 1]);
求阶跃响应，继续写：
n=15; d=[0.1 1 15];
[n1,d1]=cloop(n,d); step(n1,d1)
LTI Viewer
键入n=1;d=[1 1 1];sys=tf(n,d);
MATLAB 主
点击
点击 点击
界面定义sys右键点击空白处源自点击点击点击
ok
sys
根轨迹法方法rlocus
方法1：
K* GH= s(s+1)(s+2)
绘制根轨迹。
n=1;d=[1 3 2 0];rlocus(n,d) Debug Save and Run
hold on plot(t,y2,'r')
要什么有什么!
subplot
（一张纸上画多条曲线）
(2,2,1) (2,2,2)
n=1; d1=[1 1 1]; d2=[1 0.4 1]; (2,2,3) (2,2,4) d3=[1 1]; [y1,x1,t]=step(n,d1); subplot(2,2,1), plot(t,y1)
回车后得下图
根轨迹法方法rltool
方法2：
点 击 它 要 啥 有 啥
点击它即可绘制零度根轨迹
频率域曲线的绘制
画伯德图: bode(n,d) 画奈奎斯特曲线：nyquist(n,d)
或者用“要啥有啥”
零点数多于极点数时，此法不适用！
将GH分子变号即可 绘制零度根轨迹
根轨迹法方法rltool
方法2：
k* s(s 1)( s 2)
MATLAB主界面键入 n=1;d=[1 3 2 0];sys=tf(n,d);rltool(sys);
n=1;d=[1 3 2 0];sys=tf(n,d);rltool(sys);
[y2,x2,t]=step(n,d2); subplot(2,2,2), plot(t,y2,'r') [y3,x3,t]=step(n,d3); subplot(2,2,3), plot(t,y3,'g') [y4,x4,t]=impulse(n,d2); subplot(2,2,4), plot(t,y4,'y')
此处编程直接运行不必保存
编程界面
运行之前要存盘
Debug
存盘
Save and Run
一定要存在
第一个字母不能为数字
文件夹
work
Simulink（结构图仿真）
双击，得下图
拖动各个环节
求时域性能指标
10 (s ) 2 s s 10
在MATLAB主界面键入;
n=10;d=[1 1 10];step(n,d)
回车便得阶跃响应曲线，右键点击
空白处
得下拉菜单
峰值、峰值时间及超调量 调整时间 上升时间 稳态情况
hold on, Plot（一个坐标系中画多条曲线）
1 1 (s ) 2 s s1
1 2 (s ) 2 s 0.4s 1
n=1;d1=[1 1 1];d2=[1 0.4 1]; [y1,x1,t]=step(n,d1); 右键点击 空白处 plot(t,y1) [y2,x2,t]=step(n,d2);
建立数学模型
n=15; d=[0.1 1 0]; 开环： 闭环只需加一句：
[n1,d1]=cloop(n,d);
或者直接写：
开环： n=conv(15,[1 –1.62]); d=conv([1 1.79 0],[0.1 1]);
求阶跃响应，继续写：
n=15; d=[0.1 1 15];
[n1,d1]=cloop(n,d); step(n1,d1)
LTI Viewer
键入n=1;d=[1 1 1];sys=tf(n,d);
MATLAB 主
点击
点击 点击
界面定义sys右键点击空白处源自点击点击点击
ok
sys
根轨迹法方法rlocus
方法1：
K* GH= s(s+1)(s+2)
绘制根轨迹。
n=1;d=[1 3 2 0];rlocus(n,d) Debug Save and Run
hold on plot(t,y2,'r')
要什么有什么!
subplot
（一张纸上画多条曲线）
(2,2,1) (2,2,2)
n=1; d1=[1 1 1]; d2=[1 0.4 1]; (2,2,3) (2,2,4) d3=[1 1]; [y1,x1,t]=step(n,d1); subplot(2,2,1), plot(t,y1)
回车后得下图
根轨迹法方法rltool
方法2：
点 击 它 要 啥 有 啥
点击它即可绘制零度根轨迹
频率域曲线的绘制
画伯德图: bode(n,d) 画奈奎斯特曲线：nyquist(n,d)
或者用“要啥有啥”
零点数多于极点数时，此法不适用！
将GH分子变号即可 绘制零度根轨迹
根轨迹法方法rltool
方法2：
k* s(s 1)( s 2)
MATLAB主界面键入 n=1;d=[1 3 2 0];sys=tf(n,d);rltool(sys);
n=1;d=[1 3 2 0];sys=tf(n,d);rltool(sys);
[y2,x2,t]=step(n,d2); subplot(2,2,2), plot(t,y2,'r') [y3,x3,t]=step(n,d3); subplot(2,2,3), plot(t,y3,'g') [y4,x4,t]=impulse(n,d2); subplot(2,2,4), plot(t,y4,'y')