MatLab常用知识Word格式文档下载.docx
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8）
Meshgrid
Repmat
2.3矩阵的创建
X=randn（n,3）随机数产生矩阵
直接输入
使用逗号、空格隔开时表示是不同列元素，使用分号隔开时，表示是不同行。
2.4点运算的意义
y=x.^2（x为向量）
点运算是指对矩阵中的每个元素进行运算。
这是一种不同于矩阵的乘除运算的另外一种运算法则。
注意：
点运算符必须放在乘号、除号和指数符号的前面。
因为直接写成y=x^2表示的意思是：
两个矩阵相乘，而此时两个行矩阵相乘不满足相乘条件。
故必然会出错。
而如果x是符号向量，则y=x^2是正确的。
y=1./x^2
2.5向量的点积、叉积和混合积
dot（）
cross（）
2.6矩阵运算
矩阵的乘法A*B
2.7矩阵提取
2.8矩阵的扩充
直接增加：
x=[x,y]%在x后面直接增加y
第3章绘图
3.1问题
如何使自变量的步长是不同的?
3.2二维图形绘制
plot函数——向量绘图、
其中plot（Y）非常方便，可以直接将一个向量进行绘图
ezplot函数——符号函数的绘图
对于常用的数学函数我们经常采用ezplot更简单，基本形式为：
symsx
y=sin（x）+x^2+log（x）+3^x
ezplot（y）
ezplot函数—隐函数绘图
3.3三维图形绘制
3.3.1三维曲线plot3（）
3.3.2三维曲面绘制mesh（）、surf（）、contour（）
3.3.3离散三维绘图stem3stairs
3.3.4方向、速度图
3.4符号函数的绘图
符号曲线绘图ezplot
符号曲面绘图ezmesh（easymesh之意）
ezcontour画等高线ezcontour（'
x*sin（t）'
[-4,4]）
ezcontourf画带填充颜色等高线ezcontourf（'
ezmesh画三维网线图ezmesh（'
sin（x）*exp（-t）'
'
cos（x）*exp（-t）'
x'
[0,2*pi]）
ezmeshc画带等高线的三维网线图ezmeshc（'
sin（x）*t'
[-pi,pi]）
ezpolar画极坐标图ezpolar（'
sin（t）'
[0,pi/2]）
ezsurf画三维曲面图ezsurf（'
x*cos（t）'
t'
[0,10*pi]）
ezsurfc画带等高线的三维曲面图
ezsurfc（'
[0,pi,0,2*pi]）
3.5强大的图形修饰功能
Matlab中集成了LATEX（一种科学文档排版系统），可以将上下标很好的表现出来。
3.6辅助功能
Figure——创建一个新窗口
Hold——保留当前figure功能
Holdon将多图放在一个图上
Subplot——子窗口
显示各轴范围xlim,ylim,zlim
注释title
LineSpec线属性：
颜色、线型等
plot（t,sin（2*t）,'
-mo'
'
LineWidth'
2,'
MarkerEdgeColor'
k'
'
MarkerFaceColor'
[.491.63],'
MarkerSize'
12）
第4章插值与拟合
4.1interp插值
yi=interp1（x,Y,xi,method）一维
ZI=interp2（X,Y,Z,XI,YI）;
二维
4.2polyfit多项式拟合
p=polyfit（x,y,6）;
第5章多项式
5.1符号变量
symsXYZLzLcxC
Tzm=[1000;
0100;
001Z;
0001]
Tmx=[100-X;
001Lz;
Txc=[cos（C）-sin（C）00;
sin（C）cos（C）00;
001Lcx;
5.2多项式的构造方式
矩阵形式A=[123]表示
在Matlab中经常使用矩阵表示多项式，其实Matlab将很多东西都是采用矩阵表示。
利用符号变量
其实符号变量有更大的适用范围，而不仅仅是表示多项式，它可以表示绝大数常见的数学函数。
5.3常见数学函数（符号变量形式）的处理
（1）微积分diff（f）int（f）另外，还可以进行多阶微积分处理
（2）求根solve（f）
（3）极限limit（f）
（4）傅里叶变换fourier（f）
（5）拉普拉斯变换laplace（f）
（6）级数
常见数学函数（矩阵形式）的处理
5.4Matlab多项式
poly的运用：
通过Matlab可以进行求根、求值、求导。
sym（symbol）函数进行使用多项式，也有很多好处。
这是数值运算与符号运算的区别
一般，sym形式的符号多项式更具有优势，更常用。
而数值式的多项式适合于工程中的近似处理
5.5Subs函数——非常有用
将符号表达式中的变量使用特定值代替；
SingleSubstitution.
subs（a+b,a,4）returns4+b.
MultipleSubstitutions.
subs（cos（a）+sin（b）,{a,b},{sym（'
alpha'
）,2}）returns
cos（alpha）+sin
（2）
第6章函数
6.1S函数
6.2M文件
6.2.1脚本式M文件、函数式M文件
脚本式M文件，可以通过M文件的文件名字进行调用，可以理解为将commandline写在m文件中，即命令的简单叠加，类似于批处理。
没有特殊的格式，不需要写function关键词。
而函数式M文件，以function关键词开头。
也是通过文件名字进行调用，不过一般让文件名与函数名相同。
以下是比较标准的格式：
6.2.2函数句柄
fhandle=@functionname
在M函数名字之前加一个@符号，就可以将句柄赋值给fhandle。
fhandle（arg1,arg2,...,argn）
调用的时候，就将句柄当函数名字使用。
6.2.3主函数、子函数
6.2.4函数调用
函数调用可以在CommandWindow或者在另一个M文件中。
functionname（）
fhandle（）
6.3专题——数字PID控制的仿真
6.3.1SimuLink和M文件的联合使用
在M文件中，建立一个函数。
在Simulink中添加一个MATLABFcn控件，然后将其属性参数中的函数设定为用户将要建立的M文件的函数名。
6.4相关内容
Z变换
第7章MatLabSimulink相关知识
7.1快捷键
7.1.1Simulink模块
Ctrl+R模块旋转90°
+I模块旋转180°
+T开始仿真
+E配置参数对话框
7.2求解器
7.2.1系统方程的刚性
7.2.2ode45求解器
这是最常用的一个方法，精度适中，是很多时候的首选。
它是利用Taylor级数取近似解，主要误差是Taylor的截断项。
ode45采用4、5阶Taylor级数分别进行计算，并将这两个值进行相减，如果大于系统设定值，则缩短步长，如果远小于则放大步长。
7.2.3ode23求解器
其与ode45非常类似，只不过是使用Taylor的2、3阶进行处理。
一般其步长要比ode45小，从而达到与之同样的精度。
处理“中度刚度”问题的能力更强。
7.2.4ode113求解器
其是一个多步预报校正算法。
采用多项式方法，从而计算导数次数比前两个少，在处理光滑系统时，速度更快。
7.2.5ode15sode23sode23tb
求解刚性方程。
7.3Scope的设置
如何一个scope上显示多个视图
双击Scope模块，弹出显示模块，然后单击工具栏中parameters，进行设置。
将多条曲线显示到一个Scope中
如何设置scope的参数
7.4设置仿真性能与计算精度
7.4.1设置对话框
提高精度的常用方法：
选择适当的求解器：
系统是刚性的，则选择odel15s或ode23t等求解器；
系统不是刚性的，则选择ode45
确定误差：
多次尝试，以找到合适误差设置值
调整仿真步长：
多次尝试，以找到合适步长
7.5子系统、子系统的封装
选择框图，右键生成子系统（CreateSubsystem）；
将生成的子系统，右键生成封装（MaskSubsystem）
编辑封装：
图标、封装后的变量、初始化（对封装的变量的初始化）、辅助信息（如帮助文件、提示）
7.6Simin、Simout、ToFile、FromFile
从文件和工作空间变量读取到仿真模型中。
Sinks（接收器）：
Source
第8章调试
8.1常用操作
设置断点：
开始：
Continue：
F5
单步执行：
F10
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