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MATLAB机器学习工具箱的使用方法

MATLAB机器学习工具箱的使用方法

MATLAB机器学习工具箱的使用方法1. 引言在现代科技发展的背景下,机器学习在各个领域中的应用越来越广泛。

而MATLAB作为一款功能强大的数学软件,其机器学习工具箱为用户提供了丰富的算法和工具,方便快捷地进行机器学习任务。

本文将详细介绍MATLAB机器学习工具箱的使用方法,帮助读者更好地利用这个工具箱进行数据分析、模型训练和结果评估等任务。

2. 数据预处理在进行机器学习任务之前,首先需要对数据进行预处理。

MATLAB机器学习工具箱提供了多种数据预处理的方法和函数,如数据清洗、特征选择、数据变换等。

可以使用`preprocess`函数对数据进行缺失值处理,使用`featureselect`函数进行特征选择,或者使用`datapreprocessing`函数进行数据变换。

通过这些预处理的方法,可以使得数据更好地适用于后续的机器学习算法。

3. 特征工程特征工程是机器学习中一个重要的环节,它的目的是将原始数据转换为能够更好地反映问题特点的特征。

MATLAB机器学习工具箱提供了丰富的特征工程方法和函数,如特征提取、特征转换和特征选择等。

可以使用`featureextract`函数对原始数据进行特征提取,使用`featuretransform`函数进行特征转换,或者使用`featureselect`函数进行特征选择。

这些方法和函数的灵活使用可以帮助用户更好地理解数据并选择合适的特征。

4. 模型选择与训练在进行机器学习任务的过程中,选择适合问题的机器学习模型是非常重要的。

MATLAB机器学习工具箱提供了多种常见的机器学习模型,如线性回归、决策树、支持向量机等。

可以使用`fitmodel`函数来选择和训练机器学习模型。

用户可以根据具体的问题需求选择合适的模型,并通过调整模型参数来优化模型性能。

5. 模型评估与调优在完成模型的训练之后,需要对模型的性能进行评估和调优。

MATLAB机器学习工具箱提供了多种模型评估的方法和函数,如交叉验证、ROC曲线分析、精确度和召回率等。

Matlab深度学习工具箱使用方法

Matlab深度学习工具箱使用方法

Matlab深度学习工具箱使用方法深度学习作为一种强大的机器学习技术,已经在许多领域展现了出色的性能和应用潜力。

为了帮助广大研究人员和工程师更好地使用深度学习技术,MathWorks公司推出了Matlab深度学习工具箱。

本文将介绍该工具箱的基本使用方法,并结合实例演示其强大的功能。

一、准备工作在使用Matlab深度学习工具箱之前,我们需要进行一些准备工作。

首先,确保你的电脑已经安装了Matlab软件和深度学习工具箱。

其次,如果你希望使用GPU进行运算加速,还需要确保你的电脑上安装了适当的GPU驱动程序。

二、创建深度学习模型在Matlab深度学习工具箱中,我们可以使用各种各样的函数和工具来创建深度学习模型。

首先,我们需要选择适合我们任务的网络结构。

Matlab深度学习工具箱中提供了许多常见的深度学习网络结构,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。

我们可以根据具体的任务需求选择合适的网络结构。

接下来,我们需要定义模型的输入和输出。

在Matlab深度学习工具箱中,我们可以使用图像数据存储对象(ImageDatastore)和标签数据存储对象(Datastore)来管理和预处理我们的数据。

同时,我们还可以使用预处理函数来对数据进行增强和归一化等操作,以提高模型的性能。

最后,我们可以使用trainNetwork函数来训练我们的深度学习模型。

在该函数中,我们需要指定训练数据、验证数据、损失函数和优化器等参数。

训练完成后,我们可以使用classify函数对新的数据进行分类预测,或使用predict函数对数据进行其他类型的预测。

三、模型调优与评估在创建深度学习模型之后,我们通常需要对其进行调优和评估。

在Matlab深度学习工具箱中,我们可以使用HyperparameterTuner对象来进行超参数的自动调优。

通过指定待调优的超参数范围和调优目标,我们可以在指定的训练框架中自动寻找最优的超参数组合。

(完整版)Matlab学习系列13.数据插值与拟合

(完整版)Matlab学习系列13.数据插值与拟合

13. 数据插值与拟合实际中,通常需要处理实验或测量得到的离散数据(点)。

插值与拟合方法就是要通过离散数据去确定一个近似函数(曲线或曲面),使其与已知数据有较高的拟合精度。

1.如果要求近似函数经过所已知的所有数据点,此时称为插值问题(不需要函数表达式)。

2.如果不要求近似函数经过所有数据点,而是要求它能较好地反映数据变化规律,称为数据拟合(必须有函数表达式)。

插值与拟合都是根据实际中一组已知数据来构造一个能够反映数据变化规律的近似函数。

区别是:【插值】不一定得到近似函数的表达形式,仅通过插值方法找到未知点对应的值。

【拟合】要求得到一个具体的近似函数的表达式。

因此,当数据量不够,但已知已有数据可信,需要补充数据,此时用【插值】。

当数据基本够用,需要寻找因果变量之间的数量关系(推断出表达式),进而对未知的情形作预测,此时用【拟合】。

一、数据插值根据选用不同类型的插值函数,逼近的效果就不同,一般有:(1)拉格朗日插值(lagrange插值)(2)分段线性插值(3)Hermite(4)三次样条插值Matlab 插值函数实现:(1)interp1( ) 一维插值(2)intep2( ) 二维插值(3)interp3( ) 三维插值(4)intern( ) n维插值1.一维插值(自变量是1维数据)语法:yi = interp1(x0, y0, xi, ‘method’)其中,x0, y0为原离散数据(x0为自变量,y0为因变量);xi为需要插值的节点,method为插值方法。

注:(1)要求x0是单调的,xi不超过x0的范围;(2)插值方法有‘nearest’——最邻近插值;‘linear’——线性插值;‘spline’——三次样条插值;‘cubic’——三次插值;默认为分段线性插值。

例1 从1点12点的11小时内,每隔1小时测量一次温度,测得的温度的数值依次为:5,8,9,15,25,29,31,30,22,25,27,24.试估计每隔1/10小时的温度值。

MATLAB机器学习工具箱应用指南

MATLAB机器学习工具箱应用指南

MATLAB机器学习工具箱应用指南第一章:介绍MATLAB机器学习工具箱MATLAB机器学习工具箱是一款强大且广泛使用的软件工具,用于开发和部署机器学习模型。

它提供了丰富的功能和算法,可应用于数据预处理、特征选择、模型训练和评估等各个方面。

本章将介绍MATLAB机器学习工具箱的主要特点和使用场景。

第二章:数据预处理在机器学习任务中,数据预处理是非常重要的一步。

MATLAB机器学习工具箱提供了丰富的功能和算法来处理原始数据。

例如,你可以使用数据清洗工具来处理缺失值和异常值。

此外,你还可以使用特征缩放工具将数据归一化,以提高模型的性能。

本章将详细介绍MATLAB机器学习工具箱中的数据预处理功能和使用方法。

第三章:特征选择特征选择是机器学习中的关键步骤,可以帮助减少特征空间的维度并提高模型的性能。

MATLAB机器学习工具箱提供了多种特征选择算法,如相关系数、方差选择和基于树的方法等。

本章将介绍这些算法的原理和使用方法,并结合实例演示如何在MATLAB环境下进行特征选择。

第四章:模型训练与评估MATLAB机器学习工具箱支持多种机器学习算法,包括支持向量机、神经网络、决策树等。

本章将重点介绍这些算法的原理和使用方法,并结合实例演示如何使用MATLAB进行模型训练和评估。

此外,你还可以通过交叉验证等技术来评估模型的性能和泛化能力。

第五章:模型部署与应用完成了模型训练和评估后,下一步就是将模型部署到实际应用中。

MATLAB机器学习工具箱提供了丰富的功能和接口,可用于模型导出、部署和集成。

你可以将训练好的模型部署到MATLAB生产服、Python环境或者嵌入式设备中。

此外,你还可以使用MATLAB Compiler将模型转换为可执行文件,以供其他用户使用。

第六章:实战案例分析本章将通过几个实战案例来展示MATLAB机器学习工具箱的应用。

例如,你可以使用工具箱中的算法来预测股票市场的趋势,或者通过图像分类算法来识别手写数字。

MATLAB深度学习模型的迁移学习技巧

MATLAB深度学习模型的迁移学习技巧

MATLAB深度学习模型的迁移学习技巧深度学习模型的迁移学习是一种有效的方式,可以加快模型训练速度并提高模型性能。

在MATLAB中,我们可以利用迁移学习技巧来将已经训练好的模型应用于新的任务。

一、迁移学习的概念迁移学习是指通过利用已经训练好的模型在新任务上进行训练的技术。

传统的机器学习方法一般需要从头开始训练模型,但是深度学习模型具有大量的参数,需要大量的数据和计算资源进行训练。

而迁移学习可以利用已经训练好的模型的特征提取能力,将其迁移到新的任务上,从而减少训练时间和资源消耗。

二、迁移学习的应用场景迁移学习在深度学习领域有着广泛的应用。

例如,当我们需要训练一个图像分类模型时,可以使用已经在大规模图像数据上训练好的模型作为基础模型,然后通过微调或特征提取的方式将其应用到新的图像数据上。

另外,迁移学习也可以用于自然语言处理、语音识别等任务。

三、迁移学习的技巧1. 微调微调是指在迁移学习过程中,保持基础模型的大部分参数不变,只对少数层进行重新训练的方法。

这样可以利用基础模型在大规模数据上学习到的抽象特征,并在新任务上进行微调以适应新任务的特征。

在MATLAB中,可以使用`trainNetwork`函数来实现微调。

2. 特征提取特征提取是指在基础模型的顶层添加一个新的全连接层,然后只对这个新的层进行训练的方法。

这样可以利用基础模型已经学到的特征提取能力,将其应用于新任务。

在MATLAB中,可以使用`features`函数来提取基础模型的特征,并使用`trainNetwork`函数来训练新添加的全连接层。

3. 数据增强数据增强是指在训练过程中对输入数据进行一定的随机扰动,从而扩充训练数据量,增加模型的泛化性能。

在MATLAB中,可以使用`imageDataAugmenter`函数来实现数据增强,可以通过调整图像的旋转、平移、缩放等参数来生成更多的训练样本。

4. 迁移学习模型选择在迁移学习中,选择适合的基础模型非常重要。

matlab学习文档

matlab学习文档

MATLAB学习指南第1章.基本MATLAB指令1.1.基本数量运算首先,我们来谈一谈怎样向程序中添加注释(例如此行)。

注释就是我们向程序中添加的文字,用来解释我们在做什么。

所以,如果我们或其他人以后读到此代码,就能很容易地理解代码在执行什么指令。

在一个MATLAB文件中,如果百分号%出现在一行文字中,百分号后面的所有文字都是注释,而不是MATLAB想要进行解释的指令。

首先,我们向屏幕输入信息,告诉计算机我们开始运行1.1节。

指令disp('字符串')在屏幕上展示了文本字符串。

接下来,我们令一个变量等于1。

如果x没有被声明,这一指令先为变量x在内存中分配一个空间,然后又将x的值1存储在所分配的空间中。

同时,这一指令会将"x = 1"显示在屏幕上。

通常,我们不希望像这样的输出结果把屏幕弄得杂乱,所以我们在指令的最后加上一个分号就可以使指令变得“不可见”。

例如,我们使用下列指令把x的值“不可见地”变为2,然后将结果显示在屏幕上。

x=2;x的值发生了改变,但是却没有显示在屏幕上 disp('我们已经改变了x的值');然后,通过输入“x”,不带分号,我们显示x的值。

现在,我们来看如何声明其它变量。

y=2*x; 对y的值进行初始化,使其等于x的值的2倍。

x=x+1;使x的值增加1。

z=2*x; 声明了另一变量z。

因为在声明变量z时x的值已经发生了变化,所以z不等于y。

接下来,我们想看存储在内存中的变量的列表。

我们使用指令“who”来实现。

通过使用“whos”我们能得到更多的信息我们也可使用这些指令来得到有关仅有的某些变量的信息。

我们想要去掉变量“差”。

使用指令“clear”来实现。

接下来,我们想要去掉变量x和y。

我们再次使用指令“clear”。

一般来说,好的程序设计模式都要求每行只编写一个指令;但是,MATLAB却允许将多个指令放在一行。

更普遍的情况是,由于语句结构的长度使得我们希望一个指令能够分成多行。

MatLab实习心得体会3篇

MatLab实习心得体会 (2)MatLab实习心得体会 (2)精选3篇(一)在MatLab实习的期间,我学到了很多关于MatLab编程和数据分析的知识。

以下是我在实习中的心得体会:1. 学习编程基础知识:在实习开始前,我掌握了一些基础的编程知识,包括变量、数组、循环和条件语句等。

这些知识为我在MatLab实习中的编程工作打下了坚实的基础。

2. 探索MatLab的功能和工具箱:MatLab是一个非常强大的工具,它提供了许多功能和工具箱来帮助进行数据分析和建模。

在实习期间,我学会了如何使用MatLab的统计工具箱、图像处理工具箱等,这些工具使得我的数据分析工作更加高效和精确。

3. 学会解决问题的方法和技巧:在实习中,我碰到了许多编程和数据分析方面的问题。

通过解决这些问题,我学会了使用MatLab的调试工具和查找解决方案的能力。

这些经验使我在处理实际问题时变得更加自信和独立。

4. 提高编码速度和效率:MatLab是一个强大的编程语言,但在编写大型程序时,编码速度和效率非常重要。

在实习中,我意识到了编码速度和效率的重要性,并学会了一些提高编码速度和效率的技巧,如函数重用、向量化编程等。

5. 与团队合作和沟通能力:在实习期间,我有机会与其他团队成员一起工作,并参与一些团队项目。

这让我学会了与他人合作和沟通的重要性,如分享代码、交流想法和解决问题。

总的来说,MatLab实习使我获得了许多宝贵的经验和技能。

我不仅学到了关于MatLab编程和数据分析的知识,还提高了解决问题、合作和沟通的能力。

这些经验将对我未来的学习和职业发展产生积极的影响。

MatLab实习心得体会 (2)精选3篇(二)在进行MatLab实习的过程中,我学到了很多关于MatLab的知识和技巧,也锻炼了自己的解决问题的能力。

以下是我在实习过程中的一些心得体会:1. 熟练掌握基本语法:MatLab有很多基本的函数和语法,熟练掌握这些基本知识对于编写代码至关重要。

学习笔记-MATLAB

学习笔记-MATLAB⼀,基操1,命令窗⼝中的标点符号:空格:⽤于输⼊变量之间的分隔符以及数组⾏元素之间的分隔符。

逗号:⽤于要显⽰计算结果的命令之间的分隔符;⽤于输⼊变量之间的分隔符;⽤于数组⾏元素之间的分隔符。

点号:⽤于数值中的⼩数点。

分号:⽤于不显⽰计算结果命令⾏的结尾;⽤于不显⽰计算结果命令之间的分隔符;⽤于数组元素⾏之间的分隔符。

冒号:⽤于⽣成⼀维数值数组,表⽰⼀维数组的全部元素或多维数组的某⼀维的全部元素。

百分号:⽤于注释的前⾯,在它后⾯的命令不需要执⾏。

单引号:⽤于括住字符串。

圆括号:⽤于引⽤数组元素;⽤于函数输⼊变量列表;⽤于确定算术运算的先后次序。

⽅括号:⽤于构成向量和矩阵;⽤于函数输出列表。

花括号:⽤于构成元胞数组。

下划线:⽤于⼀个变量、函数或⽂件名中的连字符。

续⾏号:⽤于把后⾯的⾏与该⾏连接以构成⼀个较长的命令。

“At”号:⽤于放在函数名前形成函数句柄;⽤于放在⽬录名前形成⽤户对象类⽬录。

+,-,*,/,Λ:算术运算符。

2,数值计算结果的显⽰格式:命令含义范例format short短格式(默认) 3.1416(⼩数点后4位有效)format short e短格式科学格式 3.1416e+000(5位科学计数)format long长格式 3.141592653589793(15位)format long e长格式科学格式 3.141592653589793e+000format rat有理格式355/113format hex⼗六进制格式400921fb54442d18format bank 银⾏格式 3.14(元⾓分格式)3,命令窗⼝的常⽤控制命令:clc: 清屏。

清除命令窗⼝中的所有已显⽰的内容。

clear: 删除内存中的变量。

what:列出当前⽬录下的M、MAT、MEX⽂件清单。

dir:显⽰当前⽬录或指定当前⽬录下的⽂件。

cd 路径:改变或显⽰当前⼯作⽬录;路径可省略,省略时为显⽰当前⼯作⽬录;cd ..表⽰回到上⼀级⽬录。

使用Matlab进行深度学习和人工智能应用

使用Matlab进行深度学习和人工智能应用导言:随着人工智能和深度学习技术的快速发展,越来越多的研究者和工程师开始使用Matlab进行深度学习和人工智能应用开发。

Matlab作为一种强大的工具,为用户提供了丰富的函数库和开发环境,使得开发人员能够更加高效地进行模型构建、数据处理和结果分析。

本文将介绍如何使用Matlab进行深度学习和人工智能应用开发,并探讨其中的一些优势和挑战。

一、深度学习与人工智能概述深度学习是人工智能领域的一个重要分支,其基于多层感知器和神经网络模型,旨在通过反向传播算法训练网络模型,从而实现智能识别、分类、预测等任务。

人工智能则是指通过计算机模拟人类的智能思维和决策过程,以解决复杂问题和提升工作效率。

二、Matlab深度学习工具箱Matlab提供了强大的深度学习工具箱,包括了一系列用于构建、训练和评估深度学习模型的函数和算法。

其中包括了常用的神经网络模型,如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)等。

在Matlab中,用户可以通过简单的几行代码就能构建并训练一个深度学习模型。

三、Matlab在深度学习中的优势相对于其他编程语言,使用Matlab进行深度学习和人工智能应用开发有以下优势:1.易于上手Matlab提供了友好的用户界面和交互式编程环境,使得初学者能够快速上手。

通过Matlab,用户无需深入理解数学推导和算法细节,就能够进行深度学习模型的构建和训练。

2.丰富的函数库Matlab拥有丰富的函数库和工具箱,涵盖了深度学习、数据处理、图像处理、信号处理等众多领域。

这些函数库不仅大大减轻了工程师的开发负担,还提供了高效的算法实现,加速了模型的训练和推理过程。

3.可视化工具Matlab提供了强大的可视化工具,用户可以通过图形界面直观地展示模型的训练过程和结果分析。

Matlab中的深度学习框架与实例教程

Matlab中的深度学习框架与实例教程深度学习作为一种强大的机器学习技术,已经在各个领域取得了许多突破性的进展。

而Matlab作为一种广泛使用的科学计算工具,在深度学习领域也有着强大的支持和应用。

本文将介绍Matlab中的深度学习框架与实例教程,帮助读者了解如何使用Matlab进行深度学习的研究和开发。

一、Matlab中的深度学习框架Matlab提供了强大的深度学习框架,使用户能够轻松地构建、训练和部署深度学习模型。

其中最重要的框架是深度学习工具箱(Deep Learning Toolbox),它提供了丰富的函数和工具,支持各种深度学习网络的构建和训练。

在深度学习工具箱中,最核心的对象是神经网络(neural network)对象。

通过定义一个神经网络对象,用户可以构建自己的深度学习网络模型。

Matlab提供了多种类型的神经网络层和激活函数,用户可以根据具体的任务需求选择合适的组合方式。

除了神经网络对象,深度学习工具箱还提供了其他重要的函数和工具。

例如,用户可以使用数据存储器(Datastore)对象来读取和预处理大规模数据集,通过迁移学习工作流(Transfer Learning Workflow),用户可以快速地将训练好的网络模型迁移到新任务上。

此外,深度学习工具箱还支持GPU加速,大大提高了深度学习训练和预测的速度。

二、深度学习实例教程为了帮助读者更好地理解和掌握Matlab中的深度学习框架,下面将介绍几个实例教程,其中涵盖了深度学习的常见应用场景。

1. 图像分类图像分类是深度学习中最常见的任务之一。

在Matlab中,可以使用深度学习工具箱构建一个图像分类网络。

用户可以选择使用预训练模型,也可以从头开始构建自己的网络。

首先,需要准备一个适当的图像数据集。

可以使用Datastore对象来读取和预处理图像数据。

然后,构建一个神经网络对象,并定义每个层次的结构和激活函数。

接下来,使用训练数据对网络进行训练,并使用测试数据对网络进行评估。

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第二章 MATLab环境 2.1MATLab入门 一旦MATLab被启动,就可以看到MATLab的提示符(》或EDU》)。在MATLab提示符厚输入quit或exit就可以退出MATLab程序,若使用Windows菜单,则可以在File菜单项中选择EXIT MATLAB或者单击屏幕右上角“关闭”图标,退出MATLAB程序。 2.2MATLAB窗口 MATLAB有多个显示窗口,默认的有四个窗口。命令窗口(command windows)面积较大,部署在右侧;当前路径(current directory)、工作区(workspace)和历史命令窗口(command history windows)堆叠在左侧。窗口左上方的标签可以用来打开隐藏窗口。左下角start键替代旧版本中的launch pad窗口,此外,文档窗口(document windows)、图形窗口(graphics windows)和编辑窗口(editing windows)可以在需要时自动打开。 2.2.1命令窗口 Command windows可以用来保存计算结果,但是不能用来保存命令,如果要保存命令,需要使用编辑窗口创建M文件。 2.2.2历史命令窗口 历史命令窗口记录所有运行过的命令。当退出MATLAB或运行clc命令时,命令窗口会被清空,但历史命令窗口仍然会保存所有运行过的命令,使用编辑菜单可以清空所有历史命令。双击历史命令窗口中的命令行就可以把该命令调回命令窗口并运行,或单击并拖曳命令代码到命令窗口加以执行。 2.2.3工作区窗口 工作区窗口的工作区列出的信息描述程序创建的所有变量。 矩阵中存储数据的默认类型是双精度浮点数。 一维矩阵输入的方法: B = [1, 2, 3, 4] 此命令返回 B= 1 2 3 4 其中的逗号可有可无,不输入逗号也可以得到同样的结果。 可以用类似的方式定义二维矩阵。每一行用分号隔开,例如,输入 C = [1 2 3 4; 10 20 30 40; 5 10 15 20] 则输出为 C = 1 2 3 4 10 20 30 40 5 10 15 20 2.2.4当前路径窗口 2.2.5文档窗口 双击工作区的任何一个变量就会自动打开文档窗口,该窗口包括一个数组编辑器(array editor)。变量的数值以一种表格的形式显示,数值在数组编辑器里进行修改。 在命令行后面加分号能抑制显示输出结果,这样就不会在命令窗口中重复出现该变量的值。 C = [1 2 3 4; 10 20 30 40; 5 10 15 20]; 文档窗口/数组编辑器可以与工作区窗口配合使用创建显得数组。用鼠标在工作区窗口的顶部快捷键上慢慢划过,就会看到各个图标的响应功能。单击创建新变量图标,在变量列表中出现一个新的变量unnamed。单击右键在弹出菜单中选择rename,可以修改变量名;双击变量名,可以通过数组编辑器给变量赋值。 2.2.6图形窗口 在需要作图时,图形窗口会自动弹出。需要使用绘图命令plot。必须在绘制好的图形上增加标题和坐标名称。 2.2.7编辑窗口 File→New→M-file,这样就可以打开编辑窗口。在编辑窗口中输入和保存多个命令,但并不一定执行。在命令提示符后输入edit或在工具栏里选择New File按钮也可以打开编辑窗口。 2.3使用MATLAB求解问题 2.3.1变量的使用 变量名必须以字母开始。MATLAB7.5所允许的最长变量名为63个字符,后续的其他字母无效,可以使用namelengthmax命令来保证这一点。 变量名允许使用的字符仅包括字母、数字和下划线。变量名应该简短易记,用命令isvarname来保证这一点。 变量名区分大小写。 MATLAB程序中保留的关键字不能作为变量名。使用命令iskeyword查看关键字: iskeyword ans = break case catch classdef continue else elseif end for function global if otherwise parfor persistent return switch try while MATLAB允许重新指定内置函数名作为变量名。 2.3.2MATLAB中的矩阵 MATLAB中的基本数据类型是矩阵。单值变量成为标量,可以表示成1×1的矩阵。按列或按行排列的一组数据就是一维矩阵,称为矢量。数据表称为二维矩阵。 MATLAB处理两个标量之间的运算方法与其他计算机程序相同。 MATLAB不区分“空格”,用户可以在命令中加入一些空格,但不会影响其含义。用户可以在加号或减号的前后假如空格,以使表达式的可读性更强,但不能在乘号和除号的前后加入空格。 复杂矩阵只能手工输入,但等差和等比矩阵却可以很方便地创建。命令 b = 1:5和命令 b =[1:5]的结果相同,都会输出矩阵 b = 1 2 3 4 5 其中的方括号是可选的,默认步长是1。如果步长为其他值,则需要把相应的步长值放于等号右边等差数组的第一个元素和最后一个元素之间。例如, c = 1:2:5 输出结果为 c = 1 3 5 如果需要计算元素间的步长,则使用命令linspace,确定数组中初始元素、最终元素和步数,就可以得到相应的数组。例如, d = linspace (1,10,3) 返回结果 d = 1 5.5 10 用命令logspace可以创建一个等比数组,需要三个输入值。前两个数值分别作为10的指数,最后一个值是数组中元素的个数。命令行如下: e = logspace (1,3,3) 返回结果 e = 10 100 1000 矩阵定义中可以使用算数运算。例如,a = [0:pi/10:pi] 矩阵和标量经常进行运算,加减法和标量的加减法没有任何区别,但乘除运算略有区别。在矩阵运算中,乘号*有特殊意义。因为MATLAB所有运算都涉及矩阵所以需要一个用于对应元素相乘的新运算符,该运算符是.*。例如a .*b其结果是:矩阵a中的第一个元素乘以矩阵b中的第一个元素,矩阵a中的第二个元素乘以矩阵b中的第二个元素,矩阵a中的第n个元素乘以矩阵b中的第n个元素。对应元素间相除(./)和幂运算(.^)的运算规则与点乘的运算规则类似。 矩阵的另一个常用运算符是转置,转置运算就是将矩阵的行和列进行位置互换。例如,degress’ 2.3.3数值显示 科学技术法 在MATLAB中,科学技术法是在十进制小数部分与指数部分之间放置字母e,与计算器记数方法类似。 显示格式 在MATLAB里有多种显示格式,无论选择哪一种,MATLAB都是用双精度浮点数进行计算。 除非调用特殊的函数,否则MATLAB不区分整数和浮点数。 不论用哪种显示格式,进行运算时使用双精度浮点数。 MATLAB允许指定特殊的现实方式,以便显示额外的位数。若需要现实小数点厚15位,则可以使用命令 format long 利用下列命令可以显示4位有效数字 format short 当被显示的数值太大或太小,以至于不能用默认的格式显示时,MATLAB自动用科学记数法显示。 利用命令 format short e(4位有效数字)或 format long e(15位有效数字)可以指定MATLAB用科学记数法显示所有的数值。 经常使用的另外两个数值显示格式命令式 format short eng 和 format long eng,这两种显示方式类似与科学记数法,但10的指数必须是3的倍数。 还有两种比较常用的显示格式是 format+和format rat。用format+格式显示矩阵时,只显示元素的正负号。如果元素是正的,就会输出正号;如果与元素是负的,就会输出负号;如果元素为0,则没有输出。命令format rat指定用有理数(分数)的形式显示数值。 使用format short g或format long g命令可以自动选择定点或浮点的最佳显示格式。 format命令还可以调整命令窗口中显示数据的疏密程度,默认方式(format loose)是用户输入的信息和计算机返回的信息之间相隔一行,format compact命令能够将这些空行去掉。 format bank命令仅显示实际值的2位有效数字。 2.4内容保存 2.4.1日志 日志功能可以把MATLAB的工作过程记录在一个文档里,以便日后使用。MATLAB命令行和运行结果,乃至错误信息都能够被保存下来。在命令提示符后输入下列命令课激活日志功能:diary 或diary on,在此状态相爱输入命令diary或diary off,则终止记录功能,并在当前目录中产生一个日志文档。双击日志文件名就可以打开文件,所记录的内容就会出现在编辑窗口中。使用“记事本”之类的文本编辑器可以对文件进行编辑。后续的记录内容可以添加到文件的末尾处,若希望存储在不同的文件里,则需要指定文件名:diary 或diary(‘filename’)。 在此我们用角括号(<>)来表示用户定义的文件名。 2.4.2变量存储 为了保存命令窗口创建的变量(MATLAB主界面左侧工作区窗口显示的变量),需要把工作区的内容保存到文件里。文件的默认保存格式是名为MAT文件的二进制文件。在命令提示符厚输入下列信息可把工作区中的变量保存到文档里: save 其中,save是MATLAB命令,file_name为用户定义的文件名。实际上,专门制定文件名是没有必要的,若不指定文件名,则MATLAB会自动将文件命名为matlab.mat。在主菜单中选择 File→Save Workspace As 此时提示输入文件名。输入下列内容可恢复工作区: load 其中,load是命令,file_name是用户定义的文件名。若输入load命令,则MATLAB会打开一个默认的matlab.mat文件。 输入命令 clear,clc 可清空工作区和命令窗口。输入命令 whos 可确认工作区是否为空。 利用下面的命令,MATLAB在当前路径中可保存一个或多个矩阵: save variable_list是需要存储到文件中的变量名列表。

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