Matlab快速学习手册
《基于MATLAB的电力系统短路故障的仿真报告_论文手册》

中国石油大学胜利学院本科生毕业设计( 论文)手册题目电力系统短路故障分析及仿真研究学生姓名梅西学号 201107013120 专业班级自动化一班指导教师马拉多纳2015 年6月10日目录本科生毕业设计(论文)任务书........................ 错误!未定义书签。
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本科生毕业设计(论文)任务书论文题目电力系统短路故障分析与仿真研究一、研究的主要内容1.电力系统故障分析主要研究电力系统故障(包括短路,断线和非正常操作)时,故障电流,电压及其在电网中的分布。
短路电流计算失效分析的主要内容。
的短路电流计算的目的是确定短路故障的严重程度,选择电气设备的参数。
调谐保护,负序和零序电流分布的分析系统,以确定它的电气设备和系统。
2. 本课题研究的目的及意义随工厂供电系统要求正常地不间断地对用电负荷供电,以保证工厂生产和生活的正常进行。
系统中最常见的故障就是短路。
短路电流比正常电流要大得多,在大电力系统中,短路电流可达几万安甚至几十万安。
电力系统的短路故障是严重的,而又是发生几率最多的故障,一般来说,最严重的短路是三相短路。
当发生短路时,其短路电流可以达到数万安以至十几万安,它们所产生的热效应和电动力效应将使电气设备遭受严重破坏。
信号与系统_专题1

《信号与系统》课程研究性学习手册姓名学号同组成员指导教师时间信号的时域分析专题研讨【目的】(1) 掌握基本信号及其特性,了解实际信号的建模。
(2) 掌握基本信号的运算,加深对信号时域分析基本原理和方法的理解,并建立时频之间的感性认识。
(3) 学会仿真软件MA TLAB的初步使用方法,掌握利用MATLAB进行信号表示和信号运算。
【研讨内容】题目1:基本信号的产生,语音的读取与播放1)生成一个正弦信号,改变正弦信号的频率(可选择262,294,330,349,392,440,494,523Hz),观察波形变化,并听其声音的变化。
2)将频率为262,294,330,262,262,294,330,262,330,349,392,392,330,349,392,392Hz的正弦信号按顺序播放,听其声音的变化。
3)生成一个幅度为1、基频为2Hz、占空比为50%的周期方波。
4)观察一定时期内的股票上证指数变化,生成模拟其变化的指数信号。
5)分别录制一段男声、女声信号,进行音频信号的读取与播放,画出其时域波形。
【温馨提示】(1)利用MATLAB函数wavread(file)读取.wav格式文件。
(2)利用MATLAB函数sound(x, fs)播放正弦信号和声音信号。
【题目分析】【仿真程序】【仿真结果】【结果分析】提示:应从以下几方面对结果进行分析:(1) 随着正弦信号(角)频率的变化,其波形有什么变化,听到的声音又有变化?它们之间有什么关系?(2) 男声和女声信号的时域波形有什么区别?【自主学习内容】【阅读文献】【发现问题】(专题研讨或相关知识点学习中发现的问题):根据声音信号的什么特征能有效区分出男声和女声?【问题探究】【研讨内容】题目2:信号的基本运算(语音信号的翻转、展缩)1)将原始音频信号在时域上进行延展、压缩,2)将原始音频信号在时域上进行幅度放大与缩小,3)将原始音频信号在时域上进行翻转,【题目分析】【仿真程序】【仿真结果】【结果分析】【自主学习内容】【阅读文献】【发现问题】(专题研讨或相关知识点学习中发现的问题):【问题探究】系统的时域分析专题研讨【目的】(1) 掌握系统响应的时域求解,加深对系统时域分析基本原理和方法的理解。
matlab学习资料的一些超强网站的网址及简介

MATLAB 早期版本第一版: /thread-6567-1-30.html备注:你见过MATLAB 最早的版本吗?下载一份MATLAB 1.0,(只有182K, 只有20来个函数) 体会一下吧。
MATLAB早期表示矩阵是用<> 而不是[]。
MATLAB入门教程: /thread-40422-1-11.htmlMatlab初学课件二: /thread-464-1-30.htmlMatlab 初学课件三: /thread-895-1-28.html备注:控制系统的数学描述与建模Matlab 初学课件四: /thread-1243-1-28.html备注: 控制系统的分析方法Matlab 初学课件五: /thread-1299-1-28.htmlMatlab 课件六傅立叶分析/thread-5270-1-30.html备注:为了便于这类问题的分析,MATLAB提供了函数fft,ifft,fft2,ifft2和fftshift。
这类函数集执行一维和二维离散富里哀变换及其逆变换。
这些函数允许人们完成很多信号处理任务。
除此之外,还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具。
Matlab 综合辅导与指南七: /thread-2290-1-27.htmlMatlab 综合辅导与指南八: /thread-2710-1-26.htmlMATLAB 产品应用基础: /thread-5518-1-24.html备注: MathWorks公司/北京九州恒润科技有限公司/MATLAB产品体系/MATLAB基本操作/桌面工具应用/使用帮助/基本数据类型/脚本文件和函数文件/图形应用基础/创建图形用户界面/Simulink基本操作创建动态系统/简单系统/离散系统/连续系统/混合系统/M语言S函数的编写计算机辅助设计与仿真技术概述: /thread-463-1-19.htmlMATLAB语言——演算纸式的科学工程计算语言: /thread-38843-1-16. html高技术计算环境——MATLAB使用指南: /thread-38845-1-16.html MatLab工程数学应用: /thread-38842-1-16.htmlMatlab基础与应用(范群数): /thread-6682-1-15.htmlMATLAB编程风格指南:/thread-4519-1-10.htmlMATLAB 数学工具软件: /thread-47520-1-9.htmlMATLAB程序设计语言: /thread-40102-1-8.html精通MATLAB综合辅导指南: /thread-32130-1-8.html初学者必学-matlab常用函数: /thread-31205-1-8.htmlMATLAB教程: /thread-41283-1-8.html台湾人写的matlab基础教程: /thread-3059-1-7.html麻省理工学院电子工程与计算机科学学院MATLAB使用指南: /thread -42756-1-7.htmlMATLAB程序设计教程: /thread-52282-1-6.htmlmatlab教程数理统计工具箱应用简介: /thread-50750-1-6.htmlmatlab详细手册: /thread-1921-1-6.htmlmatlab程序实例: /thread-1939-1-5.htmlmatlab绘图详解,比较基础明了: /thread-41583-1-4.html备注:详细介绍了MATLAB下的绘图方法,为学习MATLAB绘图的很好的教材......matlab中文帮助........入门级读物: /thread-42024-1-4.html哈工大matlab基础及应用讲义: /thread-40084-1-3.html数值方法(MATLAB版)(第三版)(英文原版): /thread-54574-1-2. html两本2007年出版的英文版matlab新书: /thread-39094-1-3.html精通matlab7.0(北航张志涌): /thread-42583-1-1.html中科院的MATLAB课件: /thread-51128-1-1.htmlMatlab循序渐进: /thread-36882-1-1.htmlMatlab7官方学习手册(英文版): /thread-45504-1-1.html。
opencv 使用手册

opencv 使用手册OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多函数,这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法。
OpenCV 使用 C/C++ 开发,同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。
OpenCV 是跨平台的,可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。
OpenCV 的应用领域非常广泛,包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。
OpenCV 还提供了机器学习模块,可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
要使用 OpenCV,首先需要安装 OpenCV 库。
可以使用 pip 命令安装opencv-python 和 opencv-contrib-python。
安装完成后,可以通过以下命令导入 OpenCV 模块:```pythonimport cv2 as cv```然后可以调用 OpenCV 提供的各种函数来处理图像和视频。
例如,可以使用 `()` 函数读取图像,使用 `()` 函数显示图像,使用 `()` 函数等待用户按键,使用 `()` 函数关闭所有窗口。
以下是一个简单的示例代码,用于读取一张图片并显示出来:```pythonimport cv2 as cv读取图片img = ("./data/")显示图片("image", img)等待用户按键,按下 q 键退出while True:if (1000) & 0xFF == ord("q"):break()```以上是 OpenCV 的基本使用手册,更多详细信息和函数文档可以在OpenCV 官方网站上查看。
MatlabRoboticToolbox工具箱学习笔记

MatlabRoboticToolbox⼯具箱学习笔记Matlab Robotic Toolbox⼯具箱学习笔记(⼀)软件:matlab2013a⼯具箱:Matlab Robotic Toolbox v9.8Matlab Robotic Toolbox⼯具箱学习笔记根据Robot Toolbox demonstrations⽬录,将分三⼤部分阐述:1、General(Rotations,Transformations,Trajectory)2、Arm(Robot,Animation,Forwarw kinematics,Inversekinematics,Jacobians,Inverse dynamics,Forward dynamics,Symbolic,Code generation)3、Mobile(Driving to apose,Quadrotor,Braitenberg,Bug,D*,PRM,SLAM,Particle filter) General/Rotations%绕x轴旋转pi/2得到的旋转矩阵(1)r = rotx(pi/2);%matlab默认的⾓度单位为弧度,这⾥可以⽤度数作为单位(2)R = rotx(30, 'deg') * roty(50, 'deg') * rotz(10, 'deg');%求出R等效的任意旋转变换的旋转轴⽮量vec和转⾓theta(3)[theta,vec] = tr2angvec(R);%旋转矩阵⽤欧拉⾓表⽰,R = rotz(a)*roty(b)*rotz(c)(4)eul = tr2eul(R);%旋转矩阵⽤roll-pitch-yaw⾓表⽰,R = rotx(r)*roty(p)*rotz(y) (5)rpy = tr2rpy(R);%旋转矩阵⽤四元数表⽰(6)q = Quaternion(R);%将四元数转化为旋转矩阵(7)q.R;%界⾯,可以是“rpy”,“eluer”⾓度单位为度。
计算机软件使用方法速查手册

计算机软件使用方法速查手册第一章:计算机软件的安装与卸载计算机软件是指用于计算机上运行的各种应用程序或系统软件。
在使用计算机软件之前,首先需要进行软件的安装与卸载。
下面将介绍计算机软件的安装与卸载方法。
1.1 软件安装软件安装是指将计算机软件从安装程序中拷贝到计算机硬盘上,并进行相应的配置和设置。
常见的软件安装步骤如下:1. 下载软件安装包,保存到本地磁盘。
2. 双击安装包文件,打开安装向导。
3. 阅读软件使用协议,选择接受或拒绝。
4. 选择安装路径和目标文件夹。
5. 配置软件的选项和参数。
6. 点击“安装”按钮,等待安装程序完成。
7. 完成安装后,点击“完成”按钮退出安装向导。
1.2 软件卸载软件卸载是指将计算机上已安装的软件从系统中彻底删除。
软件卸载的方法如下:1. 进入控制面板,点击“程序”或“程序和功能”。
2. 在软件列表中找到需要卸载的软件。
3. 右键点击软件,并选择“卸载”或“更改/卸载”。
4. 点击“是”或“确定”按钮确认卸载操作。
5. 等待卸载程序完成,并点击“完成”按钮。
第二章:常见办公软件的基本操作2.1 文字处理软件文字处理软件是用于创建、编辑和格式化文本的工具。
常见的文字处理软件有Microsoft Word和WPS Office等。
以下是文字处理软件的基本操作技巧:1. 打开软件,在新建文档中输入文本。
2. 设置字体、字号和样式。
3. 插入图片、表格和图表等对象。
4. 进行文本的格式化,如对齐、缩进和行距等。
5. 进行文档的保存和打印。
2.2 电子表格软件电子表格软件是用于数据处理和分析的工具。
常见的电子表格软件有Microsoft Excel和WPS Office等。
以下是电子表格软件的基本操作技巧:1. 打开软件,在新建工作表中输入数据。
2. 进行数据的格式化,如设置单元格格式和数据类型。
3. 进行数据的排序和筛选。
4. 使用公式和函数进行计算和数据分析。
5. 进行表格的打印和保存。
Matlab编程实例视频教程系列45:深度学习(卷积神经网络)图像数据集读取输入 卷积层全连接层
freexyn编程实例视频教程系列45Matlab与深度学习(卷积神经网络)45.0 概述1.主要内容运用Matlab编程处理深度学习在图像的分类识别和回归预测方面的应用,主要内容就是学习卷积神经网络。
作者:freexyn45.1一个实例入门深度学习1 深度学习概念2 流程数据准备:训练数据,验证数据,测试数据知识准备:神经网络的概念和用法(推荐系列43)典型的深度学习神经网络:卷积神经网络3 编程演示:一个手写体识别实例入门深度学习45.2 图像数据集读取并输入网络:表table1 介绍图像数据集(看66.35)THE MNIST DATABASE of handwritten digits2 图像数据(灰度图和彩色图)在Matlab中表达方式3 数据集读取到Matlab,介绍图像集和标签集数据格式(元胞数组,分类数组),并预览图像;4 作为训练/验证数据传递给卷积神经网络的格式(table)45.3 网络分类识别并计算准确率classify1 使用已训练好的深度神经网络对图像进行分类识别;2 计算识别准确率;3 可视化预览识别结果,以及识别有误的结果。
45.4 图像输入层imageInputLayer1 图像输入层(imageInputLayer)把二维图像输入到网络2 数据归一化(四种归一化方法);'zerocenter' (default)'zscore''rescale-symmetric''rescale-zero-one''none'45.5 卷积的原理1 卷积的基本概念和运算定义2 深度网络中卷积的原理3 概念:滤波器filter、步长stride、特征图Feature Maps、填充Padding、膨胀因子DilationFactor45.6 卷积层convolution2dLayer1 卷积层属性列表介绍;2 权重参数可视化。
matlab工具箱下载安装和使用方法的汇总Toolbox大全
matlab工具箱下载安装和使用方法的汇总Toolbox大全Maplesoft《Maple Toolbox for MATLAB》Sergiy Iglin《Graph Theory Toolbox》(图论工具箱)Koert Kuipers《Branch And Bound toolbox 2.0》(BNB20分支定界工具箱)Howard Wilson《Numerical Integration T oolbox》(NIT数值积分工具箱)Anton Zaicenco《FEM toolbox for solid mechanics》(固体力学有限元工具箱)Nicholas J. Higham《The Matrix Computation Toolbox》(矩阵计算工具箱)Paolo Di Prodi《robotic toolbox》(机器人工具箱)Moein Mehrtash《GPS Navigation T oolbox 》(GPS导航工具箱)J.Divahar 《Airfoil_Analyzer_toolbox》(翼型分析工具箱)Rasmus Anthin《Multivariable Calculus T oolbox 》(多变量微积分工具箱)《Time frequency analysis toolbox》(时频分析工具箱)Johan L?fberg《Yet A LMI Package》(YLMIP优化工具箱)NCSU-IE 《Genetic Algorithm Optimization Toolbox 》(GAOT 遗传算法优化工具箱)Dahua Lin《Statistical Learning Toolbox》(统计学习工具箱)Richard Frost《Simulated Annealing Tools 》(satools模拟退火工具箱)陈益《simple genetic algorithms laboratory》(SGALAB简单遗传算法实验室)Eric Debreuve《Active Contour Toolbox》(主动轮廓线工具箱)Alaa Tharwat《Alaa Tharwat ToolBox》(模式识别&数字图像处理工具箱)Brian Birge《Particle Swarm Optimization T oolbox》(PSO粒子群优化工具箱)Hartmut Pohlheim《Genetic and Evolutionary Algorithm toolbox》(遗传和进化工具箱)Gonzalez《DIPUM Toolbox》(数字图像处理工具箱)Jouni Hartikainen《EKF/UKF Toolbox for Matlab》(扩展卡曼滤波工具箱)Frederic Moisy《EzyFit toolbox 2.20》(快速拟合工具箱)Constell,Inc《Constellation T oolbox for Matlab》(星座工具箱和手册)Kevin Murphy《Hidden Markov Model (HMM) T oolbox》(隐马尔可夫模型工具箱)Janos Abonyi《Fuzzy Cluster Analysis Toolbox》(模糊聚类和数据分析工具箱)Ben Barrowes《Mathematica Symbolic Toolbox for MATLAB》《Math modl toolbox》(数学建模工具箱)Zoubin Ghahramani《Machine Learning Toolbox》(机器学习,主要是HMM)Sheffield《genetic arithmetic toolbox》(GATBX遗传算法工具箱)Gerald Recktenwald 《Numerical Methods with MATLAB》(NMM1.5数值分析工具箱)Matlab数据关联规则挖掘的工具箱(箱内含使用手册)分享与讨论Martin Ohlin《TrueTime-1.5 Toolbox》Evan Ruzanski《Comprehensive DSP Toolbox v1.0》(综合数字信号处理工具箱)Minh Do《Contourlet toolbox》(Contourlet变换影像处理工具箱)Mike Brookes《Voice box》(语音处理工具箱)Mike Craymer《Geodetic T oolbox》(大地测量学工具箱)Ian Nabney《Pattern analysis toolbox》(Netlab模式分析工具箱)Gabriel Peyre《Toolbox Fast Marching》(快速步进工具箱)John Buck《Computer Explorations Toolbox》(数字信号和系统工具箱)Eric Debreuve《Active Contour Toolbox》(主动轮廓线工具箱)Rasmus Anthin《Finite Element T oolbox 2.1》(有限元工具箱)。
Maple Toolbox for Matlab 工具箱的使用向导MapleToolboxforMATLAB操
特征细节:
交互式技术文档环境
• 完整的文档组件 ( 文本、数学、图形、动画等 ), 您可以制作专业水平的、图文并茂的技术文件 让您的文件具有可读性和交互性,同时用户可以 捕获结果中的知识。并可以利用这个技术文件。 • 直观的二维数学编辑器,让您编写出印刷水准的 数学文件。
The Maple™ Toolbox for MATLAB®
The Maple Toolbox for MATLAB includes:
Maple 10 - the most powerful and intuitive tool for solving complex mathematical problems and creating rich, executable technical documents. Maple - MATLAB Connector - a two-way link between Maple and MATLAB, enabling users to define variables in either environment and use them in the other.
jacobian - compute the Jacobian matrix symsum - symbolic sum
Polynomial Manipulation
coeffs collect exp expand factor findsym gcd horner lcm mod - extract all coefficients of a multivariate polynomial - collect coefficients - the exponential function - expand - factor a multivariate polynomial - find symbols - greatest common divisor of polynomials - horner form - least common multiple - computation over the integers modulo m
机器人编程与操作手册
编程与操作手册第1章概述 (3)1.1 发展简史 (3)1.1.1 工业发展 (4)1.1.2 服务发展 (4)1.1.3 摸索发展 (4)1.2 分类与应用领域 (4)1.2.1 按照应用领域分类 (4)1.2.2 按照驱动方式分类 (4)1.2.3 按照控制方式分类 (5)1.3 基本组成与原理 (5)1.3.1 机械结构 (5)1.3.2 驱动系统 (5)1.3.3 传感器 (5)1.3.4 控制系统 (5)1.3.5 算法 (5)第2章编程基础 (5)2.1 编程语言概述 (5)2.1.1 实际应用中的编程语言 (5)2.1.2 编程语言的选择 (6)2.2 编程流程与规范 (6)2.2.1 编程流程 (6)2.2.2 编程规范 (6)2.3 编程基本概念 (7)2.3.1 编程范式 (7)2.3.2 编程框架 (7)2.3.3 编程关键技术 (7)第3章操作系统 (7)3.1 操作系统概述 (7)3.1.1 操作系统的功能 (8)3.1.2 操作系统的特点 (8)3.2 常见操作系统介绍 (8)3.2.1 ROS (8)3.2.2 Android (8)3.2.3 Windows IoT (8)3.3 操作系统的基本操作 (9)3.3.1 启动与关闭 (9)3.3.2 系统配置 (9)3.3.3 软件安装与卸载 (9)3.3.4 文件管理 (9)3.3.5 网络设置 (9)第4章运动控制 (9)4.1.1 运动控制概念 (9)4.1.2 运动控制系统组成 (9)4.1.3 运动控制算法 (9)4.2 运动学模型 (10)4.2.1 运动学基本概念 (10)4.2.2 运动学建模 (10)4.2.3 运动学求解方法 (10)4.3 路径规划与控制 (10)4.3.1 路径规划概念与方法 (10)4.3.2 路径规划算法 (10)4.3.3 路径跟踪控制 (10)4.3.4 避障控制 (10)第5章视觉系统 (10)5.1 视觉系统概述 (10)5.2 视觉硬件与软件 (11)5.2.1 硬件部分 (11)5.2.2 软件部分 (11)5.3 视觉算法与应用案例 (11)5.3.1 视觉算法 (11)5.3.2 应用案例 (12)第6章感知与交互 (12)6.1 感知技术概述 (12)6.1.1 感知技术基本原理 (12)6.1.2 感知技术在领域的应用 (12)6.2 传感器及其在中的应用 (12)6.2.1 常见传感器类型 (12)6.2.2 传感器在中的应用 (13)6.3 交互技术 (13)6.3.1 语音交互 (13)6.3.2 视觉交互 (13)6.3.3 肢体交互 (13)6.3.4 联合交互 (13)第7章自主导航 (13)7.1 自主导航基础 (13)7.1.1 自主导航概念 (13)7.1.2 自主导航系统组成 (13)7.1.3 自主导航关键技术 (13)7.2 地图构建与定位 (14)7.2.1 地图构建方法 (14)7.2.2 定位技术 (14)7.2.3 SLAM技术 (14)7.3 路径跟踪与避障 (14)7.3.1 路径规划方法 (14)7.3.3 避障策略 (14)第8章编程实战 (14)8.1 编程环境搭建 (14)8.1.1 硬件环境准备 (14)8.1.2 软件环境配置 (15)8.2 编程实例 (15)8.2.1 基础编程 (15)8.2.2 复杂编程 (15)8.3 编程调试与优化 (15)8.3.1 调试方法 (15)8.3.2 优化策略 (15)第9章安全与维护 (16)9.1 安全规范与标准 (16)9.1.1 安全规范 (16)9.1.2 安全标准 (16)9.2 安全防护措施 (16)9.2.1 硬件防护 (16)9.2.2 软件防护 (16)9.3 维护与保养 (17)9.3.1 日常维护 (17)9.3.2 定期保养 (17)第10章应用案例与未来发展 (17)10.1 应用领域案例解析 (17)10.1.1 工业制造领域 (17)10.1.2 医疗服务领域 (17)10.1.3 农业领域 (17)10.1.4 服务业领域 (17)10.2 行业发展趋势 (18)10.2.1 市场规模持续扩大 (18)10.2.2 技术融合加速 (18)10.2.3 产品多样化 (18)10.2.4 安全性和可靠性不断提高 (18)10.3 技术创新与挑战 (18)10.3.1 关键技术突破 (18)10.3.2 人机交互能力提升 (18)10.3.3 自主导航与定位技术 (18)10.3.4 法律法规与伦理问题 (18)第1章概述1.1 发展简史技术的发展可追溯至20世纪初期。
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Matlab快速学习手册 一、矩阵 1 矩阵表示 由m行n列构成的数组称为(m×n)阶矩阵。 用"[]"方括号定义矩阵; 其中方括号内","逗号或" "空格号分隔矩阵列数值; ";"分号或"Enter"回车键分隔矩阵行数值。 例:a=[a11 a12 a13;a21 a22 a23]或a=[a11,a12,a13;a21,a22,a23]定义了一个2*3 阶矩阵a。 aij可以为数值、变量、表达式或字符串,如为数值与变量得先赋值,表达式和变量可以以任何组合形式出现,字符串须每一行中的字母个数相等 ,调用时缺省状态按行顺序取字母,如a(1)为第一行第一个字母。
2运算方法:A+B,A-B,8A,A的平方,A*B,矩阵A的逆. A+B:矩阵相加 >>A=ones(3);B=magic(3);C=A+B A-B:矩阵相减 >>%同上 C=A-B 8A :数与矩阵相乘 >>8*A A的平方,>>A.^2; A*B 矩阵相乘:A*B 矩阵相乘 A.*B对应元素相乘 矩阵A的逆. inv(A); 注意: 像带点"."时对应元素相乘((如A.*B)),不带时矩阵相乘(如A*B). 3 常用函数如下:函数命令 说明 size(a) [d1,d2,d3,..]=size(a) 求矩阵的大小,对m*n二维矩阵,第一个为行数m,第二个为 列数n; 对多维矩阵,第N个为矩阵第N维的长度。 cat(k,a,b) 矩阵合并,运行a = magic(3) b = pascal(3) c = cat(4,a,b) 改4为3或2或1,自己体会合并后的效果。 k=1,合并后形如 [a;b],行添加矩阵(要求a,b的列数相等才能合并); k=2,合并后形如[a,b],列添加矩阵(要求a,b的行数相等才能合并),以此类推,n维的矩 阵合并,要求n-1维维数相等才可以)。 fliplr(a) 矩阵左右翻转 flipud(a) 矩阵上下翻转 rot90(a) rot90(a,k) 矩阵逆时针旋转90度(把你的头顺时针旋转90看原数就可以知道结果了) k参数定义为逆时针旋转90*k度。 flipdim(a,k) 矩阵对应维数数值翻转,如k=1时,行(上下)翻转,k=2时,列(左右)翻转。 tril(a) tril(a,k) 矩阵的下三角部分(包括对角线元素),对应k=0时的取值数。 k参数设置为正负数值对应对角线向上或向下移动k行划分下三角元素。 triu(a) tril(a,k) 矩阵的上三角部分(包括对角线元素),对应k=0时的取值数。 k参数设置为正负数值对应对角线向上或向下移动k行划分上三角元素。 diag(a) diag(a,k) 生成对角矩阵或取出对角元素,对应k=0时的取值数。 k参数设置为正负数值对应对角线向上或向下移动k行取对角元素或生成对角矩阵。 repmat(a,m,n) 矩阵复制,把矩阵a作为一个单位计算,复制成m*n的矩阵,其每 一元素都含一个矩阵a,实际结果为一个size(a,1)*m行,size(a,2)*n列的矩阵。 w=meshgrid(s,t) [u,v]=meshgrid(s,t) 生成行m=size(t,1)*size(t,2),列n=size(s,1)*size(s,2)) 阶的两个矩阵。其中u为按行顺序取s的n个矩阵元数,按列排列重复m行,v为按列顺序取t的m个矩阵元数 ,按行排列重复n列。只生成一个矩阵时,w=u。 eye(a) eye(a,k) 生成a阶单位方阵 k参数设置为生成a×k阶单位矩阵,即生成a阶单位方阵后,取前k列,不足补0。 ones(a) ones(a,k) 生成a阶全1方阵 k参数设置生成a×k阶全1矩阵。 zeros(a) zeros(a,k) 生成a阶全0方阵 k参数设置生成a×k阶全0矩阵。 inv(a) 生成a的逆矩阵
% l 求矩阵的长度的函数 a=[10,2,12;34,2,4;98,34,6]; size(a) % % ans = % % 3 3 % length(a) % % ans = % % 3
% 1. 通过在矩阵变量后加‟的方法来表示转置运算 a=[10,2,12;34,2,4;98,34,6]; a' % % ans = % % 10 34 98 % % 2 2 34 % % 12 4 6
% 2. 矩阵求逆 inv(a) % ans = % % -0.0116 0.0372 -0.0015 % % 0.0176 -0.1047 0.0345 % % 0.0901 -0.0135 -0.0045
% 3. 矩阵求伪逆 pinv(a) % % ans = % % -0.0116 0.0372 -0.0015 % % 0.0176 -0.1047 0.0345 % % 0.0901 -0.0135 -0.0045 % % 4. 左右反转
fliplr(a) % % ans = % % 12 2 10 % % 4 2 34 % % 6 34 98 % % 5. 矩阵的特征值 [u,v]=eig(a) % u = % % -0.2960 0.3635 -0.3600 % % -0.2925 -0.4128 0.7886 % % -0.9093 -0.8352 0.4985 % % v = % % 48.8395 0 0 % % 0 -19.8451 0 % % 0 0 -10.9943
% 6. 上下反转 flipud(a) % ans = % % 98 34 6 % % 34 2 4 % % 10 2 12 % % 7. 旋转90度
rot90(a) % % ans = % % 12 4 6 % % 2 2 34 % % 10 34 98 % % 8. 取出上三角和下三角
triu(a) % % ans = % % 10 2 12 % % 0 2 4 % % 0 0 6
tril(a) % % ans = % % 10 0 0 % % 34 2 0 % % 98 34 6
[l,u]=lu(a) % % l = % % 0.1020 0.1500 1.0000 % % 0.3469 1.0000 0 % % 1.0000 0 0 % % u = % % 98.0000 34.0000 6.0000 % % 0 -9.7959 1.9184 % % 0 0 11.1000 % % 9. 正交分解
[q,r]=qr(a) % % q = % % -0.0960 -0.1232 -0.9877 % % -0.3263 -0.9336 0.1482 % % -0.9404 0.3365 0.0494 % % r = % % -104.2113 -32.8179 -8.0989 % % 0 9.3265 -3.1941 % % 0 0 -10.9638 % % 10.奇异值分解
[u,s,v]=svd(a) % % u = % % 0.1003 -0.8857 0.4532 % % 0.3031 -0.4066 -0.8618 % % 0.9477 0.2239 0.2277 % % s = % % 109.5895 0 0 % % 0 12.0373 0 % % 0 0 8.0778 % % v = % % 0.9506 -0.0619 -0.3041 % % 0.3014 0.4176 0.8572 % % 0.0739 -0.9065 0.4156 % % 11.求矩阵的范数
norm(a) % % ans = % % 109.5895
norm(a,1) % % ans = % % 142
norm(a,inf) % % ans = % % 138 二、GUI控件的属性 ToggleButton的value属性的意义和应用一般来说GUI中的value属性值是表征该控件当前所处的状态,我们可以通过get获取其属性从而了解控件当前状态,另外通过set设置属性达到控制控件状态的目的,在通常情况下,value属性的取值又与控件min和max属性有关的,默认情况下max=1,min=0,value=0,而value==max时一般表示被选中或者处于按下状态,value==min时一般表示未选中或者弹起状态,但是max和min的值我们可以根据需要重新人工设置,不一定要1和0,但是一般不建议改动,除非万不得已,比如text控件,为了输入多行文字,必须将max设置为大于1的整数才可以。 GUI中提供了两个【确定】控件,这就是PushButton和ToggleButton,这两个没有本质的区别,只是PushButton是一个单击触发按钮完成以后恢复原始状态,,而ToggleButton会有两种状态,按下和弹起,我们可以根据需要设置两种状态分别对应不同的结果,但是我们如何知道当前状态到底是【按下】还是【弹起】状态呢?这就需要我们用到ToggleButton的value属性了,当处于【按下】时,value==max,而【弹起】时,value==min。 比如在ToggleButton_tag_creatfcn()中输 set(hObject,'max',100,'min',10); set(hObject,'value',10); 在ToggleButton_tag_callback()中输入 value=get(hObject,'value'); max=get(hObject,'max'); min=get(hObject,'min'); if value==max set(hObject,'string',['value=' num2str(value) ',max=' num2str(max) ',so the state is down']); else set(hObject,'string',['value=' num2str(value) ',min=' num2str(min) ',so the state is up']); end 效果
RadioButton、CheckBox的value属性的应用其实RadioButton、CheckBox的value的效果意义都和ToggleButton一样.