MATLAB编程入门
MATLAB编程入门与应用
MATLAB编程入门与应用第一章：MATLAB简介与安装1.1 MATLAB的定义与概述1.2 MATLAB的优势与应用领域1.3 MATLAB的安装与配置第二章：MATLAB基础语法2.1 MATLAB的变量与数据类型2.2 MATLAB的算术运算与逻辑运算2.3 MATLAB的控制流程语句2.4 MATLAB的函数与脚本文件第三章：向量与矩阵运算3.1 MATLAB中的向量与矩阵定义与操作3.2 常见的向量与矩阵运算函数3.3 矩阵运算的应用案例第四章：数据可视化与绘图4.1 MATLAB绘图基础4.2 MATLAB中的二维绘图函数与参数4.3 MATLAB中的三维绘图函数与参数4.4 数据可视化的应用案例第五章：数据处理与统计分析5.1 数据导入与导出5.2 数据清洗与预处理5.3 常见的数据处理与统计分析函数5.4 数据处理与统计分析的应用案例第六章：图像处理与计算机视觉6.1 图像处理基础6.2 MATLAB中的图像处理函数与工具箱6.3 图像处理与计算机视觉的应用案例第七章：信号处理与数字信号处理7.1 信号处理基础7.2 MATLAB中的信号处理函数与工具箱7.3 信号处理与数字信号处理的应用案例第八章：机器学习与深度学习8.1 机器学习与深度学习基础8.2 MATLAB中的机器学习与深度学习工具箱8.3 机器学习与深度学习的应用案例第九章：MATLAB编程技巧与调试9.1 MATLAB编程技巧与规范9.2 MATLAB中的调试方法与工具9.3 常见的MATLAB编程问题与解决方法第十章：MATLAB与其他编程语言的结合10.1 MATLAB与C/C++的结合10.2 MATLAB与Python的结合10.3 MATLAB与Java的结合第十一章：MATLAB在工程与科学领域的应用11.1 MATLAB在工程领域的应用11.2 MATLAB在科学研究中的应用11.3 MATLAB在其他领域的应用与前景展望结语通过本文的介绍，读者对MATLAB的编程入门与应用有了更加全面的了解。
完整版Matlab入门教程
完整版Matlab入门教程Matlab是一种专门用于数学计算和算法开发的软件工具，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
本文将为大家介绍如何入门使用Matlab。
Matlab基础操作Matlab的界面分为命令窗口、编辑器窗口和工作区窗口。
在命令窗口中输入命令，Matlab将立即执行该命令并在命令窗口中输出结果。
在编辑器窗口中编写程序，然后可以通过运行该程序来执行Matlab的各种功能。
工作区窗口中显示了Matlab当前打开的变量和数据。
Matlab的基本数据类型包括数值型、字符型和逻辑型。
数值型数据可以分为整型和浮点型，字符型数据表示任意字符序列，逻辑型数据只有两个值true和false。
Matlab中的运算符包括数学运算符、比较运算符和逻辑运算符。
数学运算符包括加、减、乘、除和幂运算。
比较运算符包括等于、大于、小于、大于等于、小于等于和不等于。
逻辑运算符包括与、或和非运算。
Matlab中的流程控制语句包括if语句、for循环语句和while循环语句。
if语句用于根据条件执行不同的代码块，for循环语句用于重复执行特定的代码块，while循环语句用于在满足特定条件的情况下重复执行代码块。
Matlab图形界面Matlab也可以基于图形界面进行操作。
Matlab的图形用户界面(GUI)界面工具箱提供了一组用于创建自定义GUI的工具。
GUI由一系列图形和控件组成，可以通过Matlab中的回调函数响应用户的交互操作。
Matlab图形输出Matlab中可以将图形输出为图片格式，如jpg和png等格式。
Matlab还可以将图形输出为矢量格式，如pdf和eps 等格式。
矢量图形可以无限缩放而不失去清晰度。
Matlab还可以生成动画和视频，通过Matlab中的动画工具箱来实现。
Matlab编程Matlab提供了丰富的编程功能，可以编写复杂的算法和应用程序。
Matlab支持多种编程语言，如Matlab脚本语言、Matlab函数语言、C语言、Java语言和Python语言等。
MATLAB求解编程
NIND=200;MAXGEN=2000;NV AR=55;max=5000000;P=0.3;M=3;N=5;L=7;A=[313000000 378000000 465000000] ;M=[20000 10000 30000 40000 40000] ;D=[165 150 200 100 150 300 200] ;f=[6000000;4000000;6000000;700000;5000000] ;V=[80;80;90;955;100] ;a=[15;20;24;20;15;20;20;15;20;24;20;15;24;20;15] ;C=[20;15;15;20;15;20;15;20;25;20;25;15;15;15;15;15;15;20;20;25;20;30;20;20;20;20;25;20;20;1 5;15;15;20;20;20;20] ;P=3;for i=l:NINDwhile 0<1for j=1:5chroml(i,j)=round(rand(i)) ;endif(sum(chroml(i,:),3)>=1)&(sum(chroml(i,:) ,3)<=P)breakendendendsumb=zeros(NIND,5) ;sumd=zeros(NIND,5);for i=l:NINDfor j=l:5if chrom1(i,j)=0chrom3(i,(2*(j-1)+1):(3*j))=0;chrom3(i, (7*(j-l)+1):(8*j))=0;elsewhile chroml(i,j)=l chrom3(i,(3*(j-1)+1):(3*j)=rand(i,3).* min(A[M(j)M(j)]);sumb(i,j)=sum(chrom3(i,(3*(j-l)+1):(3*j)),3);chrom3(j,(7*(j-1)+1):(7*j))=rand(1,7).*(rep([M(j)],[11]));sumd(i,j)=sum(chrom3(i,(7*(j-l)+1):(7*j)),3);chrom3(i,(7*(j-l)+1):(7*j))=(sumb(i,j)/sumd(i,j))*chrom3(i,(7*(j-l)+1):(7*j));if sumb(i,j)<=1.0*M(j)breakendendendendendchrom=[chroml chrorn2 chrom3];%产生初始种群[objvalue]=calobjvaluc(chrom,M,N,L,A,C, V,f);[fitvalue,restriction]=calfitvalue(objvalue,chrom,max,M,N,L,A,M,D,P); [bestindividual,bestfit,bestrestriction,nopos]=best(chrom,fitvalue,restriction);gem=0;while gen<MAXGEN,[objvalue]=calobjvalue(chrom,M,N,L,A,C,V,D);[fitvalue,restriction]=calfitvalue(objvalue,chrom,max,M,N,L,A,M,D,P); [bestindividuall,bestfitl,bestrestrictionl,noposl]=best(chrom,fitvalue,restriction);if bestrestriction>bestrestrictionlbestindividual=bestindividual l;besttit=-bestfitl;bestrestriction=bestrestriction l;endif bestrestriction =bestrcstrictionl)&(bestfit<bestfitl)bestindividual=beStindividual l;besttit=-bestfitl;bestrestriction=bestrestrictionl:endchrom(noposl,:)=bestindividual;[newchrom]=selection(chrom,fitvalue);[newchrom]=crossover(newchrom,M,N,1);[newchrom]=mutation(newchrom,P,M,N,1);[bestindividual2,bestfit2,bestrestrietion2,nopos2]=best(newchrom,fitvalue, restrietion); If bestrestriction>bestrestriction2bestindividual=bestindividual2;bestfit=bestfit2;bestrestriction=bestrestriction2;endif(bestrestriction=bestrestriction2)&(bestfit<bestfit2)bestindividual=bestindividual2;bestfit =-bestfit2;bestrestriction =bestrestriction2;endchrom=newchrom;gen=gen+1;endbestindividual,bestfit,bestrestriction%目标函数Function[objvalue]=ealobjvalue(chrom,M,N,L,A, V,f)Chrom1= chrom(:,1:N);Chrom2=chrom(:,(N+1):(N+M*N));chrom3= chrom (:,(N+M*N+1):(N+M*N+N*L));[NIND,NV AR]=size(chrom);for i=l:NINDfor j=l:Nu(i,j)=7300*sum(chrom2(i,(2*(j-l)+1):(2*j)),2);endendobjvalue=chrom2*a*7300+chrom3*c*3650+sqrt(u).* chroml*V+chroml*f; %适应度计算和约束判断Function[fitvalue restrection]=ealfitvalue(objvalue,chrom, max,M,N,l,A,M,D,P)Global gen;[NIND,NV AR]=size(chrom);Chroml=chrom (:,1:N);chrom2=Chrom(:,(N+1):(N+M*n));chrom3=Chrom(:,(N+M*N*N+1):(N+M*N+N*1));restriction=zeros(NIND,1);r=zeros(NIND,M);s=zeros(NIND,N);t=zeros(NIND,1);u=zeros(NIND,3);p=zeros(NIND,n);for i=l:NINDfor j=l:Mr(i,j)=A(j)-sum((chrom2(i,j:m:m*}n)),2);if r(i,j)<0restriction(i,1)=restriction(i,1)+1;endendfor j=l:lt(i,j)=sum((chrom3(i,j:l:n*1)),2)-D(j);if t(i,j)<0restriction(i,1)=-restriction(i,l)+1;endendfor j=l:ns(i,j)=chroml(i,j)*M(j)-sum(chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)),2);p(i,j)=abs(sum(chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)),2)-sum(chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)),2));if s(i,j)<0restrietion(i,1)=restriction(i,1)+l;endif p(i,j)>=l e-3restriction(i,1)=restriction(i,l)+l;endendu(i,1)=P-sum(chroml(i,:),2);if u(i,1)<0restriction(i,1)=restriction(i,l)+1;endu(i,2)=sum(chroml(i,:),2)-1;if u(i,2)<0restrigtion(i,1)=restriction(i,1)+l;endif(objvalue(i,1)<max)fitvaluc(i,1)=max-objvaluc(i,1);elsefitvalue(i,1)=0.0;endend%找出最优个体和最差个体function[bestindividual,bestfit,bestrestriction,nopos]=best(chrom,fitvalue,restriction); [NIND,NV AR]=size(chrom);pos=l;for i=l:NINDif restriction(pos,1)>restriction(i,1)pos=i;endif(restriction(pos,1)=restriction(i,1))&(fitvalue(pos,1)<fitvalue(i,1)) pos=i;endendbestindividual=chrom(pos,:);bestfit=fitvalue(pos);bestrestriction= restriction (pos,:);nopos=1;for i=l:NINDif restriction(nopos,1)<restriction(i,1)nopos=i;endif(restriction(nopos,1)=restriction(i,1))&(fitvalue(nopos,1)>fitvalue(i,1)) nopos=i;endend%选择Function[newchrom]=selection(chrom,fitvalue)totalfit=sum(fitvalue);fitvalue=:fitvalue/totalfit;fitvalue=cumsum(fitvalue);[NIND,NV AR]=size(chrom);ms=sort(rand(NIND,1));fitin=1;newin=1;while newin<=NINDif(ms(newin))<fitvalue(fitin)temp(newin,:)=chrom(fitin,:);newin=newin+1;elsefitin=fitin+1;endif fitin>=NINDfitin=NIND;endendnewchrom=temp;%交叉Function[newchrom]=crossover(chrom,M,N,1)global gen;[NIND,SVAR]=size(chrom);chrom1=chrom(:,l:n);chrom2=chrom(:, (N+1) : (N+M*N)) ;chrom3=chrom(:, (N+m*n+1) : (N+M*N+N*1)) ; newchrom=zeros(NIND,NV AR) ;P=0.75;for i=l:2:NIND-1if(rand<P)point=ceil(rand*(N-1));ifpoint<5newchrom(i,:)=[chroml(i,l:point)chromI(i+1,point+1:n) ... chrom2(i,l:M*point)chrom2(i+l,M*point+1:M*N) ... chrom3(i,1:l*point)chrom3(i+l,1*point+l:N*1)]; newchrom(i+l,:)=[chroml(i+l,1:point)chroml(i,point+l:n) ... chrom2(i+l,l:m*point)chrom2(i,M*point+l:M*N) ...chrom3(i+1,1:l*point)chrom3(i,1*point+l:N*1)];elsenewchrom(i,:)=chrom(i,:);newchrom(i+1,:)=chrom(i+l,:);endelsenewchrom(i,:)=chromo,:);newchrom(i+l,:)=chrom(i+l,:);endend%变异Function[newchrom]=mutation(chrom,P,M,N,L)global gen;FieldDR=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;20000 20000 10000 10000 30000 30000 40000 40000 40000 40000];RANGE=[0 0 0 0 0 0 0;165 150 200 100 150 300 200];[NIND,NV AR]=size(chrom);chroml=chrom(:,l:N);chrom2=chrom(:, (N+1):(N+M*N));chrom3=chrom(:, (N+M*N+1):(N+M*n+ 1));newchrom=zeros(NIND,NV AR);newchroml=zeros(NIND,N);newchrom2=zeros(NIND,M*N);newchrom3=zeros(NIND,N*1);for i=1:NINDfor j=l:Nif chrom l(i,j)=0newchrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j))=0;newchrom3(i,1*(j-l)+1):(1*j)=0;elseif round(rand)=0newchrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j))=chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)+ ...(FieldDR(2,(M*(j-1)+1):(M*j))=chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)))*(1-rand^((1-gen/2000)^10));newchrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)=chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j) + ...([165 150 200 100 150 300 200]-chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)))*(1-rand^((1*gen/2000)^10));elseif round(rand)=lnewChrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j) ) = Chrom2 (i,(M*(j-1)+1):(M*j)) ...(chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j))-[00])*(1-rand^((1-gen/2000)^10));newchrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)):chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)) ...(chrom3(i,(1*(j-1)+1):(N))-[0 0 0 0 0 0 0 0])*(1-rand^((1*gen/2000)^10));endendendendnewchrom1=chrom1;newchrom=[newchrom1 newchrom2 newchrom3];endendnewchrom1=chrom1;newchrom=[newchrom1 newchrom2 newchrom3];bestindividualbestindividual=columms 1 through 171.0000 1.0000 0 0 1.000 80.3686 20.6636 0 0 23.7458 50.7648 63.57695 0 0 123.6753 39.7648 19.5769 0 0 289.6753 columms 18 through 3419.5849 50.7648 45.7985 64.2875 19.9768 53.6843 135.6752 32.6437 24.5342 27.9485 9.9873 24.7638 125.7958 27.8745 columms 35 through 510 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0columms 52 through 5595.7482 35.9862 83.4768 28.4769 74.5867 113.4786 44.4873。
matlab教程ppt(完整版)
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编程基础入门教程
MATLAB编程基础入门教程Chapter 1: Introduction to MATLAB ProgrammingMATLAB is a widely used programming language and environment that is specifically designed for numerical computing. In this chapter, we will provide a comprehensive introduction to MATLAB programming and its fundamental concepts.1.1 MATLAB EnvironmentMATLAB provides an interactive environment where users can write and execute their programs. It offers a user-friendly interface that includes a command window, an editor, and a workspace. The command window allows users to execute commands directly and see the output instantly. The editor is used to write and save MATLAB programs, while the workspace displays the variables and their values.1.2 Variables and Data TypesIn MATLAB, variables are used to store data. They can be assigned values of different data types, including numeric data types such as integers, floating-point numbers, and complex numbers. MATLAB also supports character and string data types. Understanding data types is crucial for performing accurate calculations and data manipulations.1.3 Basic OperationsMATLAB supports a wide range of arithmetic and logical operations. Users can perform basic operations such as addition,subtraction, multiplication, and division on both scalars and arrays. MATLAB also provides functions for more complex mathematical operations such as exponentiation, logarithm, and trigonometric functions.1.4 Control Flow StatementsControl flow statements allow users to control the flow of program execution. MATLAB supports various control flow statements, including if-else statements, for loops, while loops, and switch statements. These statements enable users to write programs that can make decisions or repeat steps based on certain conditions.Chapter 2: MATLAB Programming TechniquesIn this chapter, we will delve deeper into MATLAB programming techniques that will enhance the efficiency and readability of your code.2.1 Functions and ScriptsFunctions and scripts are two fundamental components of MATLAB programming. Functions are reusable pieces of code that accept inputs and produce outputs. They allow for modular and organized programming. Scripts, on the other hand, are collections of code that execute in a specific order. They are useful for automating a series of commands or calculations.2.2 File I/O OperationsMATLAB provides functions to read and write data from and to different file formats. These file I/O operations are crucial for data analysis and processing tasks. MATLAB supports file formats such as text files, spreadsheets, images, and audio files. Understanding how to efficiently read and write data from different file formats will greatly enhance your data processing capabilities.2.3 Error HandlingError handling is an essential aspect of programming. MATLAB provides mechanisms to catch and handle errors that may occur during program execution. By implementing proper error handling techniques, you can make your code more robust and prevent unexpected crashes or undesired outcomes.2.4 Debugging and ProfilingDebugging is the process of identifying and fixing errors or bugs in your code. MATLAB provides debugging tools that allow you to step through your code, set breakpoints, and inspect variables. Profiling, on the other hand, helps identify code bottlenecks and optimize the performance of your programs. Profiling tools provide insights into the execution time and memory usage of different parts of your code.Chapter 3: MATLAB Graphics and VisualizationMATLAB offers powerful tools for creating highly visual and interactive graphics. In this chapter, we will explore MATLAB'sgraphics capabilities and techniques for creating professional-quality visualizations.3.1 Basic PlottingMATLAB provides functions for creating basic 2D and 3D plots. Users can plot data points, lines, surfaces, and volumes. They can also customize the appearance of plots by changing colors, line styles, and markers. Understanding how to create and customize basic plots will enable you to effectively visualize your data.3.2 Advanced Plotting TechniquesMATLAB's advanced plotting techniques allow users to create more complex visualizations. These techniques include plotting multiple data sets on the same graph, adding legends and labels, creating subplots, and customizing axes properties. By mastering these techniques, you can generate informative and aesthetically pleasing visualizations.3.3 Animation and Interactive GraphicsMATLAB provides tools for creating animations and interactive graphics. Animation allows you to visualize changes in data over time. Interactive graphics enable users to interact with plots by zooming, panning, or selecting data points. Understanding how to create animations and interactive graphics will enhance the engagement and effectiveness of your visualizations.Chapter 4: MATLAB Applications and ExtensionsMATLAB offers a wide range of toolboxes and extensions that extend its functionality and allow users to solve specific technical problems. In this chapter, we will explore some popular MATLAB toolboxes and their applications.4.1 Signal Processing ToolboxThe Signal Processing Toolbox provides functions for analyzing and processing signals. It offers tools for filtering, spectral analysis, time-frequency analysis, and wavelet analysis. This toolbox is widely used in fields such as telecommunications, audio processing, and biomedical engineering.4.2 Image Processing ToolboxThe Image Processing Toolbox is designed for image analysis and manipulation tasks. It offers functions for image enhancement, segmentation, morphological operations, and spatial transformations. This toolbox finds applications in fields such as medical imaging, computer vision, and remote sensing.4.3 Control System ToolboxThe Control System Toolbox provides tools for analyzing and designing control systems. It offers functions for modeling, simulation, and control system design. This toolbox is valuable for engineers working in fields such as robotics, aerospace, and industrial automation.4.4 Machine Learning ToolboxThe Machine Learning Toolbox enables users to implement various machine learning algorithms. It provides functions for classification, regression, clustering, and dimensionality reduction. This toolbox is widely used in data analysis, pattern recognition, and predictive modeling.Conclusion:MATLAB is a powerful and versatile programming language for numerical computing. In this tutorial, we have covered the essential concepts and techniques required for getting started with MATLAB programming. By mastering these foundation skills, you can explore more advanced topics and unlock the full potential of MATLAB as a tool for technical computation and data visualization.。
2023修正版matlab程序设计入门
matlab程序设计入门1. 引言Matlab是一种较为常用的科学计算软件，广泛应用于工程、科学、金融等领域。
本文档将介绍Matlab程序设计的基本知识，帮助读者快速入门并掌握基本的编程技巧。
2. Matlab概述Matlab是由MathWorks公司开发的一种解释型高级编程语言和环境。
它的优势在于强大的计算和图形功能，使得它成为了数据可视化、矩阵运算和算法开发的首选工具。
Matlab支持使用脚本文件（以.m为扩展名）编写程序，也可以通过交互式命令行进行实时计算和调试。
它还提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行各种数学分析和绘图操作。
3. 安装和配置Matlab在开始使用Matlab之前，我们首先需要和安装Matlab软件。
我们可以在MathWorks官方网站上购买和Matlab，在安装过程中按照提示完成安装。
在安装完成后，我们可能需要配置Matlab的环境变量，以便在命令行中使用Matlab命令。
具体的配置方法可以参考Matlab官方文档或者相关的教程。
4. Matlab基本语法Matlab的语法类似于其他编程语言，但也具有一些特殊的特性。
下面是一些Matlab编程的基本要点：4.1 变量和数据类型在Matlab中，我们可以使用变量来存储和操作数据。
变量名是区分大小写的，并且可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头。
Matlab支持多种数据类型，包括数值型（如整数、浮点数）、字符串和逻辑型（true或false）。
变量可以通过赋值语句进行初始化和更新。
4.2 数组和矩阵Matlab的一个重要特性是对数组和矩阵的支持。
我们可以使用一维或多维数组来存储和处理数据。
矩阵则是一种特殊的二维数组，通常用于表示线性代数中的向量和矩阵。
Matlab提供了丰富的函数和运算符来对数组和矩阵进行操作，如索引、切片、运算等。
4.3 控制流语句Matlab支持常见的控制流语句，如条件语句（if-else）、循环语句（for、while）和函数定义等。
MATLAB编程基础与语法规范
MATLAB编程基础与语法规范IntroductionMATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境。
它具有强大的数值计算能力和图形可视化功能，因此被广泛用于数据分析、数值模拟、图像处理等应用。
本文将介绍MATLAB编程的基础知识和语法规范，帮助读者快速上手和编写高效、可读性强的MATLAB代码。
一、MATLAB基础知识1. 安装与启动MATLAB首先，我们需要下载并安装MATLAB软件。
安装完成后，直接双击图标即可启动MATLAB。
在MATLAB命令行窗口中，我们可以输入MATLAB代码并执行，得到相应的结果。
2. 变量和数据类型在MATLAB中，可以使用变量来存储数据。
MATLAB支持多种数据类型，比如整数(int)、浮点数(double)、字符(char)、逻辑值(logical)等。
在使用变量之前，需要先为其指定一个合适的数据类型，并为其赋值。
3. 数组和矩阵操作数组和矩阵是MATLAB中最常用的数据结构。
MATLAB提供了丰富的矩阵操作函数，比如创建矩阵、矩阵的加减乘除运算、矩阵转置等。
在使用矩阵操作函数时，需要注意矩阵的维度和尺寸是否匹配。
4. 条件语句和循环语句条件语句和循环语句是编程中常用的控制结构。
MATLAB提供了if语句、switch语句和for循环、while循环等语句来实现条件判断和循环执行。
在使用这些语句时，需要注意条件表达式的书写和循环次数的控制。
二、MATLAB语法规范1. 注释在编写MATLAB代码时，注释是非常重要的。
它们可以帮助他人理解代码的用途和实现方式。
MATLAB支持两种注释方式：行注释和块注释。
行注释以符号“%”开头，块注释以符号“%{”开始，以“%}”结束。
合理的注释可以提高代码的可读性和可维护性。
2. 标识符命名在命名MATLAB变量和函数时，需要遵循一定的规范。
标识符可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头。
此外，不推荐使用MATLAB的保留字作为标识符。
MATLAB编程
高
关系 数组 逻辑 先决 逻辑
低
MATLAB编程与应用基础
赋值语句＝优先级最低
第五章
MATLAB编程
操作符优先级举例
• • • • • >>x=3,b=(x>=1:5) >>x=3,b=x>=1:5 >>x=3,b=1:x>=5 >>x=3,x*1:5>=x.*0.5 >>x=3,b=3;x&b>2
a=28；b=11 a=28；b=11 28 c=**(a,b) a→11100 b→01011
a数位非
数位异或
Hale Waihona Puke MATLAB编程与应用基础
第五章
MATLAB编程
级别
操作符
类别
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
括号（） 括号（） 转置. ，共轭转置‘ 点幂.^ 转置.’，共轭转置‘，幂^，点幂.^ 代数正+ 代数负- 逻辑非~ 代数正+，代数负-，逻辑非~ 点乘.* 点除./. .*， ./.\ 乘*，除\/，点乘.*，点除./.\ 加+，减冒号运算： 冒号运算： 关系运算:>,<,= 关系运算:>,<,= =,>=,<=,~= 数组& 数组| 先决&& 先决或|| 数组 运算
>>a = 3 >>b = 2;
MATLAB编程与应用基础
第五章
MATLAB编程
3.1 M文件编程基础
3.1.2 M文件编写和运行
点击MATLAB桌面上 图标，弹出M文件编辑器。 将指令写入M文件编辑调试器的空白框中（通常在空白框第一行 写入包含文件名的注释）。 点击M文件编辑器的 图标，并在保存对话框中填写目录和文件 名，再按【保存】键，脚本文件即存于指定的目录上。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
f1 = 1 1 11 1 1 全1矩阵
由于MATLAB语言库函数与用户文件的形式相同，所以 用户文件可以像库函数一样随意调用。所以用户可根据自己 的需要任意扩充函数库。
3.语言简单内涵丰富
MATLAB语言中最重要的成分是函数，其一般形式为：
Function [a,b,c…]=fun(d,e,f…)
fun是自定义的函数名，只要不与库函数名相重，并且 符合字符串的书写规则即可。这里的函数既可以是数学上的 函数，也可以是程序块或子程序，内涵十分丰富。每个函数 建立一个同名的M文件，如上述函数的文件名为fun.m。这种 文件简单、短小、高效，并且便于调试。
MATLAB编程入门
目录
第1章 MATLAB简介 第2章 MATLAB基本语法 2.1 变量及其赋值 2.2 矩阵的初等运算 2.3 元素群运算 2.4 逻辑判断及流程控制 2.5 基本绘图方法 2.6 M文件及程序调试 第3章 MATLAB在电路中的应用 3.1 电阻电路 3.2 动态电路 3.3 正弦稳态电路 3.4 频率响应 3.5 二端口电路
f4=eye(2) f5=linspace(0,1,5) fb1=[f1,f3;f4,f2] fb2=[fb1;f5]
全1矩阵 全0矩阵 魔方矩阵：元素由1到nn的自然数组成，每行、每 列及两对角线上的元素之和均等于(n3+n)/2。 单位矩阵是n×n阶的方阵。对角线上元素为1。 线性分割函数
大矩阵可由小矩阵组成，其行列数必须正确，恰 好填满全部元素。
u=conj(z) （共轭）
u = 1.0000 - 2.0000i 3.0000 - 4.0000i 5.0000 - 6.0000i 7.0000 - 8.0000i
v=conj(z)’ （转置）
v = 1.0000 + 2.0000i 5.0000 + 6.0000i 3.0000 + 4.0000i 7.0000 + 8.0000i
w=z’ （共轭转置） u=conj(z) （共轭） v=conj(z)’ （转置）
复数的虚数部分用i或j表示，如 曾用过i, j 作变量，用clear i,j 复数矩阵有两种赋值方法：
①将其元素逐个赋予复数； ②将其实部和虚部矩阵分别赋值。
Z’复数矩阵共轭转置：行列互换， 各元素的虚部反号。 函数conj（z）共轭：只把各元 素的虚部反号。 转置conj（z）’：行列互换。
MATLAB只有一种数据格式，双精度（即64位）二进制， 对应于十进制16位有效数和±308次幂。
（2）矩阵及其元素的赋值
变量=表达式（数）
元素之间用逗号、空格分开。不同行以分
a=[1 2 3; 4 5 6;7 8 9]
号隔开。语句结尾用回车或逗号，会显示
x=[-1.3 sqrt(3) (1+2+3)/5*4]
结果，如果不想显示结果，用分号。
x(5)=abs(x(1)) a(4,3)=6.5
a = 1.0000 2.0000
3.0000
元素用（）中的数字（下标）来注明，一
维用一个下标，二维用两个下标，逗号分 开。
4.0000 5.0000 6.0000
7.0000 8.0000 9.0000
0
0 6.5000
MATLAB语言有如下优点：
1.编程简单使用方便
MATLAB的基本数据单元是既不需要指定维数、也不需要 说明数据类型的矩阵，而且数学表达式和运算规则与通常的习 惯相同。因此，在MATLAB环境下，数组的操作与数的操作 一样简单。
MATLAB的矩阵和向量操作功能是其他语言无法比拟的。
2.函数库可任意扩充
如果赋值元素的下标超过原来矩阵的大 小，矩阵的行列会自动扩展。
a(5,:)=[5,4,3]
全行赋值，用冒号。
b=a([2,4],[1,3])
提取交点元素；
a([2,4,5], : )=[]
Байду номын сангаас
抽取某行元素用空矩阵。
a/7
（3）复数
c=3+5.2i z=[1+2i,3+4i; 5+6i,7+8i] z=[1,3; 5,7]+[2,4; 6,8]*i f=sqrt(1+2i) f*f
这些工具箱提供了用户在特别应用领域所需的许多函数， 这使得用户不必花大量的时间编写程序就可以直接调用这些 函数，达到事半功倍的效果。
第二章 MATLAB基本语法
2.1 变量及其赋值 （1）标识符与数
标识符是标识变量名、常量名、函数名和文件名的字符 串的总称。标识符可以是英文字母、数字和下划线等符号。 标识符第1个字符必须是英文字母，MATLAB对大、小写敏 感。
（4）变量检查
who
检查工作空间中的变量；
whos
检查变量的详细特征
inf
无穷大 1/0；
NaN
非数（Not a Number） 0/0 inf/inf 0*inf。
系统不停止运算，结果仍为inf或NaN。
（5）基本赋值矩阵
f1=ones(3,2) f2=zeros(2,3) f3=magic(3)
4.简便的绘图功能
MATLAB具有二维和三维绘图功能，使用方法十分简便。 而且用户可以根据需要在坐标图上加标题。坐标轴标记。文 本注释及栅格等，也可一指定图线形式(如实线、虚线等)和 颜色，也可以在同一张图上画不同函数的曲线，对于曲面图 还可以画出等高线。
5.丰富的工具箱
由于MATLAB的开放性，许多领域的专家都为MATLAB 编写了各种程序工具箱。
第一章 MATLAB简介
MATLAB(MATrix LABoratory,即矩阵实验室)是 MathWork公司推出的一套高效率的数值计算和可视化软件。
MATLAB是当今科学界最具影响力、也是最具活力的软件， 它起源于矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。
它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量 的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功 能。
z = 1.0000 + 2.0000i 3.0000 + 4.0000i 5.0000 + 6.0000i 7.0000 + 8.0000i
w=z'（共轭转置）
w = 1.0000 - 2.0000i 5.0000 - 6.0000i 3.0000 - 4.0000i 7.0000 - 8.0000i