matlab基础知识 PPT课件
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matlab基础 ppt课件
1. 在命令窗口的命令行直接输入命令 2. M文件
2011年03月14日
天津医科大学 生物医学工程学院 信号与系统
M文件
M文件有两种形式，扩展名均为 .m • 命令文件 • 函数文件 M文件的建立: File/New/M-File
2011年03月14日
天津医科大学 生物医学工程学院 信号与系统
• 命令文件
2011年03月14日
天津医科大学 生物医学工程学院 信号与系统
当前路径 命令窗口
工作空间
2011年03月14日
天津医科大学 生物医学工程学院 信号与系统
为什么学习 MATLAB
2011年03月14日
天津医科大学 生物医学工程学院 信号与系统
2011年03月14日
天津医科大学 生物医学工程学院 信号与系统
MATLAB基本概念
1. 命令窗口 （Command Window）：在命令窗口内可以 进行数值计算、关系运算和逻辑运算、或调用Matlab
的各种指令和程序。
例1. 例2.
2011年03月14日
天津医科大学 生物医学工程学院 信号与系统
注： 1. 所有指令、变量名称都要区分字母的大小写； 2. 应该指定输出变量的名称，否则MATLAB将以ans作为默认 的输出变量名； 3. 如果不需要在屏幕上显示结果，可以在命令后面加上分号； 4. 如果要执行多个命令，可以将它们编缉为一个程序（方法见 后面介绍）； 5. 其它常用符号指令。
函数文件与命令文件的区别
函数文件 命令文件
• 一般带有参数和返回结果（也 有一些函数文件不带参数和返回 结果）；
• 没在参数和返回结果； • 程序的开头不用定义函数名； • 通过生成和访问全局变量可以 与外界和其他函数交换数据； • 文件执行结束后变量保存在内 存中不丢失。
MATLAB教程完整PPT
通过结构体数组的下标引用，可以访问任意元素的所
有属性，同时可以对属性进行赋值。
2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.2.5 2.2.6
矩阵的构造 矩阵大小的改变 矩阵下标引用 矩阵信息的获取 矩阵结构的改变 稀疏矩阵
在MATLAB中，所有的数据均以二维、三维或高维矩
阵的形式存储，每个矩阵的单元可以是数值类型、逻辑类 型、字符类型或者其他任何数据类型。
1 3 5 3× 2
1 3 5 3× 2 2 4 6 4 5 8 3× 3 6 9 1 2 4 4 7 3× 5 5 8 6 9
+
7
=
3 5
10 11 12
6 10 11 12
2 4 6
4
5 8 2× 3
6 9
+
7
≠
1 3 5
2 4 6
4 7
5 8
6 9
除了矩阵合并符“[]”外，还可以使用矩阵合并函数。 矩阵合并函数的描述和基本调用格式如下表所示。
2008年，推出MATLAB 7.6版；
开发环境 编程 数值处理
图形化
图形用户界面 文件I/O和外部应用程序接口
MATLAB对PC系统的要求
1.2 MATLAB的目录结构
续表
1.3 MATLAB的工作环境
这里只简单介绍默认情况下的菜单和工具栏。
【File】菜单主要用于对文件的处理。
选择MATLAB主窗口菜单的【Help】|【Demos】选项； 在命令窗口输入demos； 直接在帮助页面上选择Demos页。
Click and drag waveform to change fundamental frequency and amplitude 1
有属性，同时可以对属性进行赋值。
2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.2.5 2.2.6
矩阵的构造 矩阵大小的改变 矩阵下标引用 矩阵信息的获取 矩阵结构的改变 稀疏矩阵
在MATLAB中，所有的数据均以二维、三维或高维矩
阵的形式存储，每个矩阵的单元可以是数值类型、逻辑类 型、字符类型或者其他任何数据类型。
1 3 5 3× 2
1 3 5 3× 2 2 4 6 4 5 8 3× 3 6 9 1 2 4 4 7 3× 5 5 8 6 9
+
7
=
3 5
10 11 12
6 10 11 12
2 4 6
4
5 8 2× 3
6 9
+
7
≠
1 3 5
2 4 6
4 7
5 8
6 9
除了矩阵合并符“[]”外，还可以使用矩阵合并函数。 矩阵合并函数的描述和基本调用格式如下表所示。
2008年，推出MATLAB 7.6版；
开发环境 编程 数值处理
图形化
图形用户界面 文件I/O和外部应用程序接口
MATLAB对PC系统的要求
1.2 MATLAB的目录结构
续表
1.3 MATLAB的工作环境
这里只简单介绍默认情况下的菜单和工具栏。
【File】菜单主要用于对文件的处理。
选择MATLAB主窗口菜单的【Help】|【Demos】选项； 在命令窗口输入demos； 直接在帮助页面上选择Demos页。
Click and drag waveform to change fundamental frequency and amplitude 1
matlab教程ppt(完整版)
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。
matlab教程ppt(完整版)
，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(完整版)
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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
2024版年度Matlab简介PPT课件
代码实现
2024/2/2
详细讲解案例的代码实现过程，包括 算法设计、数据结构选择、函数编写
等。
案例分析
分析案例涉及的知识点、难点及解决 方案，引导学生深入理解并掌握相关 知识。
结果展示与讨论 展示案例运行结果，并引导学生进行 讨论，分析程序优缺点及改进方向。
31
课程设计或项目实践指导
2024/2/2
2024/2/2
27
程序设计实践案例分
06
析
2024/2/2
28
程序设计风格规范讲解
命名规范
变量、函数、文件等命名需清晰明了，遵循一定 规则，便于代码阅读和维护。
缩进与对齐
采用统一的缩进和对齐方式，使代码结构清晰， 易于阅读。
ABCD
2024/2/2
注释规范
重要代码段前需添加注释，解释代码功能、思路 及实现方法等，提高代码可读性。
2024/2/2
scatter3函数
用于绘制三维散点图，可自定义点的大小、 颜色等。
surf函数
用于绘制三维曲面图，可自定义网格线、颜 色等。
20
图像处理基本功能展示
imread函数
用于读取图像文件，支持多种格式。
imshow函数
用于显示图像，可自定义显示区域、 颜色映射等。
2024/2/2
imwrite函数
件执行不同的代码块。
循环语句
02
Matlab提供了for循环和while循环两种循环结构，用于重复执
行某段代码。
其他流程控制语句
03
Matlab还支持break、continue、return等流程控制语句，用
于在特定条件下控制程序的执行流程。
Matlab第一章PPT课件
S = sparse(i,j,s,m,n)，其中，i和j 分别是稀疏矩阵非零元素的行和列下标，s 为相应的非零元素的值，m和n分别是矩阵 的行数和列数。例2.46
可编辑课件
62
➢ MATLAB还提供一些函数用于创建特殊 稀疏矩阵，这些函数如下表所示。
可编辑课件
63
2．查看稀疏矩阵
MATLAB提供一些函数用于查看稀疏 矩阵的信息，如下表所示。
可编辑课件
42
➢ A(i,k1:k2) 返回矩阵A第i行的自k1到k2 列的所有元素。
➢ A(:,j) 返回矩阵A第j列的所有元素。 ➢ A(k1:k2,j) 返回矩阵A第j列的自k1到k2
行的 所有元素。 若A是多维矩阵，也可以通过类似的方
法实现对其访问。 例2.31~2.32
可编辑课件
43
可编辑课件
44
可编辑课件
45
问. • 在matlab命令窗口输入 • A=[1,2,3;4,5,6]; • 运行A(4)结果是 ？ • 运行A(2,3)结果是？
可编辑课件
46
写出执行以下代码后C，D，E的值
A=[1,2,3;4:6;7:9]; C=[A;[10,11,12]], D=C(1:3,[2 3]) E=C(2,[1 2])
10
2．逻辑类型
在MATLAB中逻辑类型包含true和 false，分别由1和0表示。在MATLAB中用 函数logical()将任何非零的数值转换为 true（即1），将数值0转换为false（即 0）。
可编辑课件
11
3．字符和字符串类型
在MATLAB中，数据类型（char）表 示一个字符。一个char类型的1n数组称 为字符串string。
可编辑课件
62
➢ MATLAB还提供一些函数用于创建特殊 稀疏矩阵，这些函数如下表所示。
可编辑课件
63
2．查看稀疏矩阵
MATLAB提供一些函数用于查看稀疏 矩阵的信息，如下表所示。
可编辑课件
42
➢ A(i,k1:k2) 返回矩阵A第i行的自k1到k2 列的所有元素。
➢ A(:,j) 返回矩阵A第j列的所有元素。 ➢ A(k1:k2,j) 返回矩阵A第j列的自k1到k2
行的 所有元素。 若A是多维矩阵，也可以通过类似的方
法实现对其访问。 例2.31~2.32
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43
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44
可编辑课件
45
问. • 在matlab命令窗口输入 • A=[1,2,3;4,5,6]; • 运行A(4)结果是 ？ • 运行A(2,3)结果是？
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46
写出执行以下代码后C，D，E的值
A=[1,2,3;4:6;7:9]; C=[A;[10,11,12]], D=C(1:3,[2 3]) E=C(2,[1 2])
10
2．逻辑类型
在MATLAB中逻辑类型包含true和 false，分别由1和0表示。在MATLAB中用 函数logical()将任何非零的数值转换为 true（即1），将数值0转换为false（即 0）。
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11
3．字符和字符串类型
在MATLAB中，数据类型（char）表 示一个字符。一个char类型的1n数组称 为字符串string。
matlab教程(全)资料ppt课件
矩阵创建与基本操作
创建矩阵
使用`[]`或`zeros`、`ones`等函数创建矩阵
矩阵大小
使用`size`、`length`等函数获取矩阵大小
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素，支持单个元素和子 矩阵访问
矩阵合并与拆分
使用`cat`、`horzcat`、`vertcat`等函数合并 或拆分矩阵
04
03
MATLAB的应用领域
MATLAB被广泛应用于算法开发、数据可视化、数 据分析以及数值计算等领域。
MATLAB的特点
MATLAB具有简单易用、高效灵活、可视化 强等特点，支持多种编程范式，包括命令式 编程、面向对象编程等。
MATLAB安装与启动
01
安装步骤
下载MATLAB安装包，解压后运行安装程序，按照提示 进行安装。
设置模型参数
介绍如何设置模型的仿真时间、步长等参数，以及如何进行模型的优化和调试 。
系统仿真与分析
运行Simulink模型
详细讲解如何启动仿真、暂停仿真以及停止 仿真，并介绍仿真过程中的注意事项。
查看仿真结果
介绍如何查看仿真结果，包括示波器、数据 记录器等工具的使用。
分析仿真结果
讲解如何对仿真结果进行分析和处理，包括 数据的导出、处理和分析等。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数，如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点，而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值，如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分，如差分法、中心差分法、 五点差分法等。