如何学习MATLAB (书籍篇)

注：红色表示武汉大学图书馆的索书号，蓝色为本人为该书写的内容提要)

多次被朋友问到：如何快速入门并掌握MATLAB？碍于时间关系，总没能做过多的思考。现在觉得很有必要将这个问题搞个详细的分析。

1如何快速入门MATLAB并掌握MATLAB

如果你是学计算机的可以直接跳转到第二部分。建议你看看，可能会有所收获。其实，任何一门程序语言都是相通的，这正是大学计算机课程为什么只开设一门程序设计课程就可以了的一个很大的原因。如果你有C的基础就可以很快入门任何一门程序语言，加上几天的上机摸索，多参考基本教程，如果你够幸运一个星期就可以掌握一门程序语言。

MATLAB语言在欧美的使用程度就如同我们考试要带计算器一样，相当普及。任何一门课程都会使用MATLAB的。所以，对于工科学生来说，所学的任何一门课程，都可以用MATLAB来检验自己的学习程度。对于教材中的图形，都可以用MATLAB来重现；对于教材中所提出的所谓高深的理论或算法都可以编写自己的程序来检验对其理解的程度。我的理解是：只有你能够把程序编写出来，那就是真的理解该理论了。比如，我在大三学电力系统分析的时候，就自己编写了牛—拉法求潮流的程序，计算暂态稳定的简单程序，计算发电机短路电流的程序等等。自然地这些专业课程都学得不错。

2怎样入门MATLAB

经过多年的发展MATLAB的功能相当强大，积聚了当今世界上各行各业的顶级人士的精华。要学好、用好MATLAB不是短期所能为的。当然，要快速掌握它还是比较轻松的。大致可以分为一下几个阶段。

2.1MATLAB基本操作

这个阶段的目的在于掌握M文件和M函数的编写，掌握MATLAB的语法规则。对任何一门程序的掌握都是通过掌握该程序的语法来完成的。语句的表达对于任何语言都是一样的，如：x+y,x^2,sqrt(x)等等，所以重点是掌握语言三种结构的描述方法：顺序结构、分支结构和循环结构。只要知道了程序是怎么顺序执行的（有没有标号、结束时用分号还是不用还是逗号）、分支结构中的if语句和switch语句和循环结构中的for语句和while语句是怎么执行的，知道子程序的结构，那么你就基本掌握该语言了，至于类呀什么的，用到的时候再学。

在该阶段对于学习MATLAB比较好的书大致有

[1]张平.MATLAB基础应用简明教程[M].北京:航空航天大学,2001.TP213MA/Z278

[2]林雪松等.MATLAB7.0应用集锦[M].北京:机械工业出版社,2005.9.TP213MA/L534

[3]姚俊等.simulink建模与仿真[M].西安:西安电子科技大学,2002.8.TP213MA/Y237

2.2提高阶段

当学了一种语言后，重在应用，不用很快就会生疏的。这时，可以看看别人是怎么应用MATLAB来解决实际问题的，同时也学到了分析问题、解决问题的能力，以后用得到的。可以看的书大致有

[1]胡守信等.基于MATLAB的数学实验[M].北京:科学出版社,2004.TP213MA/H499

主要侧重于基本介绍。

[2]刘福来等译.用Maple和MATLAB解决科学计算问题[M].高等教育出版社/施普林格出版社,1999.5.TP213MA/G144

相对于对常微分方程描述较详细。

[3]曾建军.MATLAB语言与数学建模[M].合肥:安徽大学出版社,2005.6.TP213MA/Z173

涉及的面多一些，在看完前两本后，可适当加强。

2.3精通MATLAB

MATLAB包含的学科领域很广，包括的工具箱很多，对电气学科可能比较有用的工具箱大致有：神经网络工具箱、小波分析工具箱、模糊工具箱、控制工具箱、遗传算法、支持相量机工具箱、随机微分方程工具箱等等。

大致可以看以下的书籍

[1]陈永春.MATLABM语言高级编程[M].北京:清华大学出版社,2003.TP213MA/C354-2

可只看GUI界面设计部分，是设计GUI入门好书。

[2]邱晓林.基于MATLAB的动态模型与系统仿真工具—Simulink3.0/4.x[M].西安:西安交通大学出版社,2003.10.TP391.9/Q376

该书有Simulink各个模块的使用说明，是学Simulink时的重要参考书。

[3]黄永安,马路.MATLAB7.0/Simulink6.0建模仿真开发与高级工程应用[M].北京:清华大学出版社,2005.12.TP391.9/H686

S函数是使用Simulink的最高境界，只需看本书对应的一章即可，只十几页。

2.4参考书籍

以下这些书籍是使用过程中的参考书，不必吃透，之后用到时翻翻，可能会提高程序代码的效率，编写出很多实用简洁的算法程序。把它们当英语字典一样用就可以了。

《精通MATLAB7》或《精通MATLAB6》等等

《MATLAB函数库查询辞典》

3MATLAB的一些使用算法参考书籍

以下这些书籍中有当今很流行、很热门的算法的原始代码，程序都不长，很容易掌握，并为自己所用。

[1]刘金琨.先进PID控制与MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社,2003.1.TP273/L587.2

该书是使用程序设计控制算法最好的书籍（个人认为），并且该书还包括了各种实用、流行且很热的算法，比如：遗传算法、模糊、神经网络算法的基础原始程序，是学习这些算法编程的最佳选择。

[2]刘金琨.滑模变结构控制与MATLAB仿真北京清华大学出版社,2005.10.TP273/L587.2-2

主要涉及各种滑模控制，S函数与Simulink仿真，各种神经网络控制。

[3]薛定宇.控制系统计算机辅助设计MATLAB语言与应用（2版）[M].北京:清华大学出版社,2005.7.TP273/X516a

该书被一直被认为是控制理论仿真最好的书籍，设计的东东有神经网络PID的S函数仿真、遗传算法、最小二乘在线辨识等等。

[4]雷英杰.MATLAB遗传算法工具箱及应用[M].西安:西安电子科技大学,2005.4.TP18/L259

该书是英国谢菲尔德大学版遗传算法工具箱的中文版使用说明，该工具箱是使用最广泛的遗传算法工具箱，并有很多测试实例。可以很快嵌套到自己的项目中。

[5]张晓华.系统建模与仿真[M].北京:清华大学出版社,2006.12.N945.12/Z285

该书教你如何从最初的物理模型出发，抽象出数学模型，并最总用Simulink仿真，实例表述清晰各个案例都可以自己重现出来。学完该书后，任何建模仿真的问题都不会称为问题。

[6]宋来忠等.数学建模与实验[M].北京:科学出版社,2005.O141.4/S736

这是一本数模的基础书，但是很多例子很实用，还是列在这里供参考。包括：假设检验、层次分析、整数规划等等，讲得很浅显、通俗，但很实用。

注：其他还有一些好的MATLAB的书籍，大致分布在信号处理、高等数学实验、数学建模、仿真、控制理论和程序设计语言几个地方。

matlab入门经典范例

num1=[13]; den1=conv([1,1],[1,0]); G1=tf(num1,den1); num2=[5.096,13]; ssys1=conv([1,1],[1,0]); ssys2=conv([0.098,1],[1]); den2=conv( ssys1,ssys2); G2=tf(num2,den2); figure(1) margin(G1); hold on margin(G2); num1=[13]; den1=conv([1,1],[1,0]); G1=tf(num1,den1); num2=[5.096,13]; ssys1=conv([1,1],[1,0]); ssys2=conv([0.098,1],[1]); den2=conv( ssys1,ssys2); G2=tf(num2,den2); figure(1) margin(G1); hold on margin(G2); num=[4.56,10]; ssys1=conv([1,1],[1,0]); ssys2=conv([0.114,1],[1]); den=conv( ssys1,ssys2); G=tf(num,den); figure(1) bode(G) num=[4.56,10]; ssys1=conv([1,1],[1,0]); ssys2=conv([0.114,1],[1]); den=conv( ssys1,ssys2); G=tf(num,den); figure(1) msrgin(G); num1=[13]; den1=conv([1,1],[1,0]);

matlab经典习题及解答

命令历史窗口除了用于查询以前键入的命令外，还可以直接执行命令历史窗口中选定的内容、将选定的内容拷贝到剪贴板中、将选定内容直接拷贝到M文件中。 1.8 如何设置当前目录和搜索路径，在当前目录上的文件和在搜索路径上的文件有什么区别？当前目录可以在当前目录浏览器窗口左上方的输入栏中设置，搜索路径可以通过选择操作桌面的file 菜单中的Set Path菜单项来完成。在没有特别说明的情况下，只有当前目录和搜索路径上的函数和文件能够被MATLAB运行和调用，如果在当前目录上有与搜索路径上相同文件名的文件时则优先执行当前目录上的文件，如果没有特别说明，数据文件将存储在当前目录上。 1.9 在MATLAB中有几种获得帮助的途径？在MATLAB中有多种获得帮助的途径：（1）帮助浏览器：选择view菜单中的Help菜单项或选择Help菜单中的MATLAB Help菜单项可以打开帮助浏览器；（2）help命令：在命令窗口键入“help”命令可以列出帮助主题，键入“help 函数名”可以得到指定函数的在线帮助信息；（3）lookfor命令：在命令窗口键入“lookfor 关键词”可以搜索出一系列与给定关键词相关的命令和函数（4）模糊查询：输入命令的前几个字母，然后按Tab键，就可以列出所有以这几个字母开始的命令和函数。注意：lookfor和模糊查询查到的不是详细信息，通常还需要在确定了具体函数名称后用help命令显示详细信息。第2章MATLAB矩阵运算基础页脚内容2

BP神经网络matlab实例(简单而经典)

p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化 net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的BP网络 net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真 anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据 y=anew'; 1、BP网络构建（1）生成BP网络 = (,[1 2...],{ 1 2...},,,) net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF R?维矩阵。 PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2 S S SNl：各层的神经元个数。 [ 1 2...] TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。 { 1 2...} BTF：训练用函数的名称。（2）网络训练 = net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV [,,,,,] (,,,,,,) （3）网络仿真 = [,,,,] (,,,,) Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T {'tansig','purelin'},'trainrp' BP网络的训练函数训练方法训练函数梯度下降法traingd 有动量的梯度下降法traingdm 自适应lr梯度下降法traingda 自适应lr动量梯度下降法traingdx 弹性梯度下降法trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgf

matlab经典编程例题

以下各题均要求编程实现，并将程序贴在题目下方。 1．从键盘输入任意个正整数，以0结束，输出那些正整数中的素数。 clc;clear; zzs(1)=input('请输入正整数：');k=1; n=0;%素数个数 while zzs(k)~=0 flag=0;%是否是素数，是则为1 for yz=2:sqrt(zzs(k))%因子从2至此数平方根 if mod(zzs(k),yz)==0 flag=1;break;%非素数跳出循环 end end if flag==0&zzs(k)>1%忽略0和1的素数 n=n+1;sus(n)=zzs(k); end k=k+1; zzs(k)=input('请输入正整数：'); end disp(['你共输入了' num2str(k-1) '个正整数。它们是：']) disp(zzs(1:k-1))%不显示最后一个数0 if n==0 disp('这些数中没有素数！')%无素数时显示 else disp('其中的素数是：') disp(sus) end 2．若某数等于其所有因子（不含这个数本身）的和，则称其为完全数。编程求10000以内所有的完全数。 clc;clear;

wq=[];%完全数赋空数组 for ii=2:10000 yz=[];%ii的因子赋空数组 for jj=2:ii/2 %从2到ii/2考察是否为ii的因子 if mod(ii,jj)==0 yz=[yz jj];%因子数组扩展，加上jj end end if ii==sum(yz)+1 wq=[wq ii];%完全数数组扩展，加上ii end end disp(['10000以内的完全数为：' num2str(wq)])%输出 3．下列这组数据是美国1900—2000年人口的近似值（单位：百万）。（1）若. 2c + = y+ 与试编写程序计算出上式中的a、b、c; 的经验公式为 t at bt y （2）若.bt 的经验公式为 y= 与试编写程序计算出上式中的a、b; y ae t （3）在一个坐标系下，画出数表中的散点图（红色五角星），c + =2中 ax bx y+拟合曲线图(蓝色实心线),以及.bt y=(黑色点划线)。 ae （4）图形标注要求:无网格线,横标注“时间t”，纵标注“人口数(百万)”，图形标题“美国1900—2000年的人口数据”。（5）程序中要有注释，将你的程序和作好的图粘贴到这里。 clf;clc;clear %清除图形窗、屏幕、工作空间 t=1900:10:2000; y=[76 92 106 123 132 151 179 203 227 250 281]; p1=polyfit(t,y,2);%二次多项式拟合

matlab学习笔记(入门)

数据类：double，unit8，unit16，unit32，int8，int16，int32，single，char，logical！Matlab中所有数值计算都可以用double类来进行！，unit8实际中最常用的图像图像类型：亮度图像，二值图像，索引图像，RGB图像亮度图像：是数据矩阵，若是unit8或uint16则是【0,255】或者是【0，65535】，若是double 类，则像素取值是浮点数二值图像只有：0和1的逻辑数组！、简单操作：读图并显示详细情况 >> f=imread('E:\image\book.pgm');whos Name Size Bytes Class Attributes f 289x338 97682 uint8 将图像垂直翻转： >> f=imread('E:\image\book.pgm');fp=f(end:-1:1, : );imshow(fp) 将图像上下左右翻转： f=imread('E:\image\book.pgm');fc=f(end:-1:1,end:-1:1);imshow(fc) 将图像二次采样并显示详情： >> fs=f(1:2:end,1:2:end);imshow(fs) >> whos fs Name Size Bytes Class Attributes fs 145x169 24505 uint8 将图像取出一部分： >> fg=f(200:250,200:300);imshow(fg) 显示图像中的一条水平扫描线： >> plot(f(200, : ) 将两幅图像进行相乘： f=imread('c:\image\liangdian.jpg');g=imread('c:\image\shuiguo.jpg'); g=g(300:715,500:1149);f=f(1:416,1:650);f d=double(f);gd=double(g); p=fd.*gd;数组乘！ pmax=max(p(:));pmin=min(p(:));取最大最小值！ pn=mat2gray(p);figure,imshow(pn) 亮度变化：函数imadjust是对灰度图像进行亮度变化的基本ipt工具： g=imadjust（f，[low-in high-in]，[low-in high-in]，gamma） Gamma为1线性映射，大于1，则映射被加权至更低（更暗的）输出值，小于一，加权至更高的输出值明暗反转图像（负片）参数不同： >> f=imread('E:\image\book.pgm');g=imadjust(f, [0 1],[1 0 ]);imshow(g) >> f=imread('E:\image\book.pgm');g=imadjust(f, [0 1],[1 0 ],2);imshow(g) >> f=imread('E:\image\book.pgm');g=imadjust(f, [0 1],[1 0 ],0.5);imshow(g) 另外也可以这样：进行明暗反转： g=imcomplement(f);imshow(g) 将0.5到0.75之间的灰度级拓展到0-1，可用于突出我们感兴趣的亮度带

Matlab经典案例

1、三维曲线 >> t=0:pi/50:10*pi; >> plot3(sin(2*t),cos(2*t),t) >> axis square >> grid on 2、一窗口多图形 >> t=-2*pi:0.01:2*pi; >> subplot(3,2,1) >> plot(t,sin(t)) >> subplot(3,2,2) >> plot(t,cos(t)) >> subplot(3,2,3) >> plot(t,tan(t)) >> axis([-pi pi -100 100]) >> subplot(3,2,4) >> plot(t,cot(t)) >> axis([-pi pi -100 100]) >> subplot(3,2,5) >> plot(t,atan(t)) >> subplot(3,2,6) >> plot(t,acot(t)) 3、图形样式、标注、题字(也可以利用菜单直接 Insert) >> x=0:pi/20:2*pi; >> plot(x,sin(x),'b-.') >> hold on >> plot(x,cos(x),'r--') >> hold on >> plot(x,sin(x)-1,'g:')

>> hold on >> plot(x,cos(x)-1) >> xlabel('x'); >> xlabel('x轴'); >> ylabel('y轴'); >> title('图形样式、标注等'); >> text(pi,sin(pi),'x=\pi'); >> legend('sin(x)','cos(x)','sin(x)-1','cos(x)-1'); >> [x1,y1]=ginput(1) %利用鼠标定位查找线上某点的值x1 = 2.0893 y1 = -0.5000 >> gtext('x=2.5') %鼠标定位放置所需的值在线上 4、 >> fplot('[sin(x),cos(x),sqrt(x)-1]',[0 2*pi]) M文件：myfun.m 内容如下： function y=myfun(x) y(:,1)=sin(x); y(:,2)=cos(x); y(:,3)=x^(1/2)-1; 再运行：>> fplot('myfun',[0 2*pi]) 同样可以得到右图 5、 >> [x,y]=fplot('sin',[0 2*pi]); >> [x1,y1]=fplot('cos',[0 2*pi]); >> plot(x,y,'-r',x1,y1,'-.k') >> legend('y=sinx','y=cosx') 6、

matlab经典代码大全

哈哈哈 MATLAB 显示正炫余炫图：plot(x,y1,'* r',x,y2,'o b') 定义【0,2π】；t=0:pi/10:2*pi; 定义函数文件：function [返回变量列表]=函数名（输入变量列表）顺序结构：选择结构 1）if-else-end语句其格式为： if 逻辑表达式程序模块1； else 程序模块2； End 图片读取：%选择图片路径 [filename, pathname] = ... uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'},'选择图片'); %合成路径+文件名 str=[pathname,filename]; %为什么pathname和filename要前面出现的位置相反才能运行呢？？？%读取图片 im=imread(str); %使用图片 axes(handles.axes1); %显示图片 imshow(im); 边缘检测： global im str=get(hObject,'string'); axes (handles.axes1); switch str case ' 原图' imshow(im); case 'sobel' BW = edge(rgb2gray(im),'sobel'); imshow(BW); case 'prewitt' BW = edge(rgb2gray(im),'prewitt');

imshow(BW); case 'canny' BW = edge(rgb2gray(im),'canny'); imshow(BW);Canny算子边缘定位精确性和抗噪声能力效果较好，是一个折中方案 end; 开闭运算： se=[1,1,1;1,1,1;1,1,1;1,1,1]; %Structuring Element I=rgb2gray(im); imshow(I,[]);title('Original Image'); I=double(I); [im_height,im_width]=size(I); [se_height,se_width]=size(se); halfheight=floor(se_height/2); halfwidth=floor(se_width/2); [se_origin]=floor((size(se)+1)/2); image_dilation=padarray(I,se_origin,0,'both'); %Image to be used for dilation image_erosion=padarray(I,se_origin,256,'both'); %Image to be used for erosion %%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% Dilation %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%% for k=se_origin(1)+1:im_height+se_origin(1) for kk=se_origin(2)+1:im_width+se_origin(2) dilated_image(k-se_origin(1),kk-se_origin(2))=max(max(se+image_dilation(k-se_origin(1):k+halfh eight-1,kk-se_origin(2):kk+halfwidth-1))); end end figure;imshow(dilated_image,[]);title('Image after Dilation'); %%%%%%%%%%%%%%%%% %%% Erosion %%% %%%%%%%%%%%%%%%%% se=se'; for k=se_origin(2)+1:im_height+se_origin(2) for kk=se_origin(1)+1:im_width+se_origin(1) eroded_image(k-se_origin(2),kk-se_origin(1))=min(min(image_erosion(k-se_origin(2):k+halfwidth -1,kk-se_origin(1):kk+halfheight-1)-se)); end end figure;imshow(eroded_image,[]);title('Image after Erosion'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% Opening(Erosion first, then Dilation) %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

(完整版)matlab经典习题及解答

第1章 MATLAB 概论 1.1 与其他计算机语言相比较，MATLAB 语言突出的特点是什么？ MATLAB 具有功能强大、使用方便、输入简捷、库函数丰富、开放性强等特点。 1.2 MATLAB 系统由那些部分组成？ MATLAB 系统主要由开发环境、MATLAB 数学函数库、MATLAB 语言、图形功能和应用程序接口五个部分组成。 1.4 MATLAB 操作桌面有几个窗口？如何使某个窗口脱离桌面成为独立窗口？又如何将脱离出去的窗口重新放置到桌面上？在MATLAB 操作桌面上有五个窗口，在每个窗口的右上角有两个小按钮，一个是关闭窗口的Close 按钮，一个是可以使窗口成为独立窗口的Undock 按钮，点击Undock 按钮就可以使该窗口脱离桌面成为独立窗口，在独立窗口的view 菜单中选择Dock ……菜单项就可以将独立的窗口重新防止的桌面上。 1.5 如何启动M 文件编辑/调试器？在操作桌面上选择“建立新文件”或“打开文件”操作时，M 文件编辑/调试器将被启动。在命令窗口中键入edit 命令时也可以启动M 文件编辑/调试器。 1.6 存储在工作空间中的数组能编辑吗？如何操作？存储在工作空间的数组可以通过数组编辑器进行编辑：在工作空间浏览器中双击要编辑的数组名打开数组编辑器，再选中要修改的数据单元，输入修改内容即可。 1.7 命令历史窗口除了可以观察前面键入的命令外，还有什么用途？命令历史窗口除了用于查询以前键入的命令外，还可以直接执行命令历史窗口中选定的内容、将选定的内容拷贝到剪贴板中、将选定内容直接拷贝到M 文件中。 1.8 如何设置当前目录和搜索路径，在当前目录上的文件和在搜索路径上的文件有什么区别？当前目录可以在当前目录浏览器窗口左上方的输入栏中设置，搜索路径可以通过选择操作桌面的file 菜单中的Set Path 菜单项来完成。在没有特别说明的情况下，只有当前目录和搜索路径上的函数和文件能够被MATLAB 运行和调用，如果在当前目录上有与搜索路径上相同文件名的文件时则优先执行当前目录上的文件，如果没有特别说明，数据文件将存储在当前目录上。 1.9 在MATLAB 中有几种获得帮助的途径？在MATLAB 中有多种获得帮助的途径：（1）帮助浏览器：选择view 菜单中的Help 菜单项或选择Help 菜单中的MATLAB Help 菜单项可以打开帮助浏览器；（2）help 命令：在命令窗口键入“help ” 命令可以列出帮助主题，键入“help 函数名”可以得到指定函数的在线帮助信息；（3）lookfor 命令：在命令窗口键入“lookfor 关键词”可以搜索出一系列与给定关键词相关的命令和函数（4）模糊查询：输入命令的前几个字母，然后按Tab 键，就可以列出所有以这几个字母开始的命令和函数。注意：lookfor 和模糊查询查到的不是详细信息，通常还需要在确定了具体函数名称后用help 命令显示详细信息。第2章 MATLAB 矩阵运算基础 2.1 在MATLAB 中如何建立矩阵?? ? ???194375，并将其赋予变量a ？ >> a=[5 7 3;4 9 1] 2.2 有几种建立矩阵的方法？各有什么优点？可以用四种方法建立矩阵： ①直接输入法，如a=[2 5 7 3]，优点是输入方法方便简捷； ②通过M 文件建立矩阵，该方法适用于建立尺寸较大的矩阵，并且易于修改； ③由函数建立，如y=sin(x)，可以由MATLAB 的内部函数建立一些特殊矩阵； ④通过数据文件建立，该方法可以调用由其他软件产生数据。 2.3 在进行算术运算时，数组运算和矩阵运算各有什么要求？进行数组运算的两个数组必须有相同的尺寸。进行矩阵运算的两个矩阵必须满足矩阵运算规则，如矩阵a 与b 相乘（a*b ）时必须满足a 的列数等于b 的行数。

Matlab100个实例程序

程序代码：(代码标记[code]...[/code] ) 1-32是：图形应用篇 33-66是：界面设计篇 67-84是：图形处理篇 85-100是：数值分析篇实例1：三角函数曲线（1） function shili01 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[198 56 350 300],... 'name','实例01'); h1=axes('parent',h0,... 'visible','off'); x=-pi:0.05:pi; y=sin(x); plot(x,y); xlabel('自变量X'); ylabel('函数值Y'); title('SIN( )函数曲线'); grid on 实例2：三角函数曲线（2） function shili02 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 350],... 'name','实例02'); x=-pi:0.05:pi; y=sin(x)+cos(x); plot(x,y,'-*r','linewidth',1); grid on xlabel('自变量X'); ylabel('函数值Y'); title('三角函数');

实例3：图形的叠加 function shili03 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 350],... 'name','实例03'); x=-pi:0.05:pi; y1=sin(x); y2=cos(x); plot(x,y1,... '-*r',... x,y2,... '--og'); grid on xlabel('自变量X'); ylabel('函数值Y'); title('三角函数'); 实例4：双y轴图形的绘制 function shili04 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 250],... 'name','实例04'); x=0:900;a=1000;b=0.005; y1=2*x; y2=cos(b*x); [haxes,hline1,hline2]=plotyy(x,y1,x,y2,'semilogy','plot'); axes(haxes(1)) ylabel('semilog plot'); axes(haxes(2)) ylabel('linear plot'); 实例5：单个轴窗口显示多个图形 function shili05 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 250],... 'name','实例05'); t=0:pi/10:2*pi;

MATLAB课程设计报告(绝对完整)

课程设计任务书学生姓名：董航专业班级：电信1006班指导教师：阙大顺，李景松工作单位：信息工程学院课程设计名称：Matlab应用课程设计课程设计题目：Matlab运算与应用设计5 初始条件：以上版本软件；课程设计辅导资料：“Matlab语言基础及使用入门”、“Matlab及在电子信息课程中的应用”、线性代数及相关书籍等；先修课程：高等数学、线性代数、电路、Matlab应用实践及信号处理类相关课程等。要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）课程设计内容：根据指导老师给定的7套题目，按规定选择其中1套完成；本课程设计统一技术要求：研读辅导资料对应章节，对选定的设计题目进行理论分析，针对具体设计部分的原理分析、建模、必要的推导和可行性分析，画出程序设计框图，编写程序代码（含注释），上机调试运行程序，记录实验结果（含计算结果和图表），并对实验结果进行分析和总结。具体设计要求包括：初步了解Matlab、熟悉Matlab界面、进行简单操作； MATLAB的数值计算：创建矩阵矩阵运算、多项式运算、线性方程组、数值统计；基本绘图函数：plot, plot3, mesh, surf等，要求掌握以上绘图函数的用法、简单图形标注、简单颜色设定等；使用文本编辑器编辑m文件，函数调用；能进行简单的信号处理Matlab编程；按要求参加课程设计实验演示和答辩等。课程设计说明书按学校“课程设计工作规范”中的“统一书写格式”撰写，具体包括：目录；与设计题目相关的理论分析、归纳和总结；与设计内容相关的原理分析、建模、推导、可行性分析；程序设计框图、程序代码（含注释）、程序运行结果和图表、实验结果分析和总结；课程设计的心得体会（至少500字）；参考文献（不少于5篇）；其它必要内容等。时间安排：周（分散进行）参考文献： (美)穆尔,高会生,刘童娜,李聪聪．MATLAB实用教程(第二版) . 电子工业出版社,2010. 王正林,刘明．精通MATLAB(升级版) .电子工业出版社,2011. 陈杰. MATLAB宝典(第3版) . 电子工业出版社,2011. 刘保柱,苏彦华,张宏林. MATLAB 从入门到精通(修订版) . 人民邮电出版社,2010. 指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日

【良心出品】matlab实验经典

实验二 DFS和DFT 一、实验目的（1）加深对离散周期序列傅立叶级数（DFS）和离散傅里叶变换（DFT）基本概念的理解。（2）掌握用Matlab语言求解周期序列傅里叶级数和离散傅里叶变换的变换和逆变换的方法。（3）观察离散周期序列的重复周期数对频谱特性的影响，理解离散序列周期卷积及其线性卷积的区别（4）了解有限长序列傅立叶变换（DFT）与周期序列傅里叶级数（DFS）、离散时间傅里叶变换（DTFT）的联系。（5）了解使用FFT 计算有限长序列和无限长序列信号频谱的方法二、实验原理 2.1 周期序列的傅里叶级数变换和逆变换例：已知一个周期性矩形序列的脉冲宽度占周期的1/4，一个周期的采样点数为16点，显示3个周期的信号序列波形。要求：（1）用傅里叶级数求信号的幅度频谱和相位频谱（2）求傅里叶级数逆变换的图形，与原信号图形进行比较 Matlab程序如下： N = 16; xn = [ones(1,N/4),zeros(1,3*N/4)]; xn = [xn xn xn]; n = 0:3*N-1; k = 0:3*N-1; Xk = xn*exp(-j*2*pi/N).^(n'*k); x = (Xk*exp(j*2*pi/N).^(n'*k))/(3*3*N); subplot(2,2,1),stem(n,xn); title('x(n)');axis([-1,3*N,1.1*min(xn),1.1*max(xn)]); subplot(2,2,2),stem(n,abs(x)); title('IDFS|X(k)|');axis([-1,3*N,1.1*min(xn),1.1*max(xn)]); subplot(2,2,3),stem(k,abs(Xk)); title('|X(k)|');axis([-1,3*N,1.1*min(abs(Xk)),1.1*max(abs(Xk))]); subplot(2,2,4),stem(k,angle(Xk)); title('arg|X(k)|');axis([-1,3*N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))]); 2.2 离散傅里叶级数变换和逆变换的通用子程序由上面例子可知，周期序列进行傅里叶级数变换和逆变换，是依据变换公式进行程序编写的，无论信号如何变化，求解的公式总是一样的。因此，可以将其编写成通用的子程序。（1）离散傅立叶级数变换通用子程序dfs.m function Xk = dfs(xn,N) n = 0:N-1; k = 0:N-1; WN = exp(-j*2*pi/N); nk = n'*k; Xk = xn*WN.^nk;

matlab入门经典教程--第四章数值计算

第四章数值计算 4.1引言本章将花较大的篇幅讨论若干常见数值计算问题：线性分析、一元和多元函数分析、微积分、数据分析、以及常微分方程（初值和边值问题）求解等。但与一般数值计算教科书不同，本章的讨论重点是：如何利用现有的世界顶级数值计算资源MATLAB。至于数学描述，本章将遵循“最低限度自封闭”的原则处理，以最简明的方式阐述理论数学、数值数学和MATLAB计算指令之间的在联系及区别。对于那些熟悉其他高级语言（如FORTRAN，Pascal，C++）的读者来说，通过本章，MATLAB 卓越的数组处理能力、浩瀚而灵活的M函数指令、丰富而友善的图形显示指令将使他们体验到解题视野的豁然开朗，感受到摆脱烦琐编程后的眉眼舒展。对于那些经过大学基本数学教程的读者来说，通过本章，MATLAB精良完善的计算指令，自然易读的程序将使他们感悟“教程”数学的基础地位和局限性，看到从“理想化”简单算例通向科学研究和工程设计实际问题的一条途径。对于那些熟悉MATLAB基本指令的读者来说，通过本章，围绕基本数值问题展开的容将使他们体会到各别指令的运用场合和在关系，获得综合运用不同指令解决具体问题的思路和借鉴。由于MATLAB的基本运算单元是数组，所以本章容将从矩阵分析、线性代数的数值计算开始。然后再介绍函数零点、极值的求取，数值微积分，数理统计和分析，拟合和插值，Fourier分析，和一般常微分方程初值、边值问题。本章的最后讨论稀疏矩阵的处理，因为这只有在大型问题中，才须特别处理。从总体上讲，本章各节之间没有依从关系，即读者没有必要从头到尾系统阅读本章容。读者完全可以根据需要阅读有关节次。除特别说明外，每节中的例题指令是独立完整的，因此读者可以很容易地在自己机器上实践。 MATLAB从5.3版升级到6.x版后，本章容的变化如下： ●MATLAB从6.0版起，其矩阵和特征值计算指令不再以LINPACK和EISPACK库为基础，而建筑在计算速度更快、运行更可靠的LAPACK和ARPACK程序库的新基础上。因此，虽然各种矩阵计算指令没有变化，但计算结果却可能有某些不同。这尤其突出地表现在涉及矩阵分解、特征向量、奇异向量等的计算结果上。对此，用户不必诧异，因为构成空间的基向量时不唯一的，且新版的更可信。本书新版全部算例结果是在6.x版上给出的。 ●在5.3版本中，泛函指令对被处理函数的调用是借助函数名字符串进行的。这种调用方式在6.x版中已被宣布为“过渡期允许使用但即将被淘汰的调用方式”；而新的调用方式是借助“函数句柄”进行的。因此，关于述泛函指令，本章新版着重讲述如何使用“函数句柄”，同时兼顾“函数名字符串”调用法。 ●MATLAB从6.0版起，提供了一组专门求微分方程“边值问题”数值解的指令。适应这种变化，本章新增第4.14.5节，用2个算例阐述求解细节。 ● 5.3版中的积分指令quad8已经废止；6.x版启用新积分指令quad l；6.5版新增三重积分指令triplequad。本章新版对此作了相应的改变。 4.2LU分解和恰定方程组的解