Matlab简单实例学习.docx
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Matlab简单实例学习
Matlab程序代码
绘制的函数图象。
fv
clear;
t=0:
0.02:
10;
f1=10/sqrt（7.75）.*exp（-1.5*t）;
f2=sin（sqrt（7.75）.*t）;
y=f1.*f2;
plot（t,y,'-k',t,y,'ok'）;
xlabel（'t'）;ylabel（'y（t）'）;title（'函数图像'）
axis（[-210-0.52]）
拉氏变换
clear;
clc;
symsstfs1fs2fs3ft1ft2ft3;
L=1,C=0.1,R=[1.535];
h1=1/（L*C*s^2+R
（1）*C*s+1）;
h2=1/（L*C*s^2+R
（2）*C*s+1）;
h3=1/（L*C*s^2+R（3）*C*s+1）;
fs1=h1*（1/s）;
fs2=h2*（1/s）;
fs3=h3*（1/s）;
ft1=ilaplace（fs1,s,t）;
ft2=ilaplace（fs2,s,t）;
ft3=ilaplace（fs3,s,t）;
ezplot（t,ft1）;
holdon;
ezplot（t,ft2）;
holdon;
ezplot（t,ft3）;
信号编码
对[11011101001]进行编码。
clear;
clc;
c=[11011101001]
fori=1:
length（c）
ifi==1
d1（i）=0;d2（i）=0;
elseifi==2
d1（i）=c（i-1）;d2（i）=c（i-1）;
elseifi==3
d1（i）=mod（c（i-1）+c（i-2）,2）;
d2（i）=c（i-1）;
else
d1（i）=mod（c（i-1）+c（i-2）,2）;
d2（i）=mod（c（i-1）+c（i-3）,2）;
end
end
d1
d2
迭代法
使用一般迭代法求解方程的解。
第一根：
clear;
clc;
x0=10;err=1;
while（err>10^-6）
F1=x0;
F2=log（3*x0^2）;
err=abs（F1-F2）;
x0=F2;
end
x0
第二根：
clear;
clc;
x=1;err=1;
while（err>10^-6）
F1=x;
F2=sqrt（exp（x）/3）;
err=abs（F1-F2）;
x=F2;
end
x
第三根：
clear;
clc;
x=10;err=1;
while（err>10^-6）
F1=x;
F2=-sqrt（exp（x）/3）;
err=abs（F1-F2）;
x=F2;
end
x
牛顿迭代法
使用牛顿迭代法求解方程的解。
symsxfxfx1;
fx=2*x^3-4*x^2+3*x-6;
fx1=diff（fx）
err=1;k=1;x0=1.5;
while（err>10^-6&&k<=1000）
x1=x0-（subs（fx,x,x0））/（subs（fx1,x,x0））
x0=x1;
err=abs（x0-x1）
k=k+1;
end
k
x0
牛顿迭代法求解
使用牛顿迭代法求解方程的解。
第一解：
symsxfxfx1;
fx=x.^3-sin（x）-12*x+1;
fx1=diff（fx）;
err=1;k=1;x0=-4;
while（err>10^-6&&k<=1000）
x1=x0-（subs（fx,x,x0））/（subs（fx1,x,x0））;
err=abs（x0-x1）;
x0=x1;
k=k+1;
end
k
x0
第二解：
symsxfxfx1;
fx=x.^3-sin（x）-12*x+1;
fx1=diff（fx）;
err=1;k=1;x0=0;
while（err>10^-6）&&（k<=1000）
x1=x0-（subs（fx,x,x0））/（subs（fx1,x,x0））;
err=abs（x0-x1）;
x0=x1;
k=k+1;
end
k
x0
第三解：
symsxfxfx1;
fx=x.^3-sin（x）-12*x+1;
fx1=diff（fx）;
err=1;k=1;x0=4;
while（err>10^-6）&&（k<=1000）
x1=x0-（subs（fx,x,x0））/（subs（fx1,x,x0））;
err=abs（x0-x1）;
x0=x1;
k=k+1;
end
k
x0
普通迭代法求解
使用普通迭代法求解方程的解。
clear;
clc;
err1=1;err2=1;err3=1;x01=3;x02=0;x03=-3;k=3;
while（err1>10^-6）&&（err2>10^-6）&&（err3>10^-6）&&（k<1000）
F11=x01;
F12=（sin（x01）+12*x01-1）^（1/3）;
err1=abs（F11-F12）;
x01=F12;%第一解
F21=x02;
F22=（x02^3-sin（x02）+1）/12;
err2=abs（F21-F22）;
x02=F22;%第二解
F31=x03;
F32=-sqrt（（sin（x03）-1）/x03+12）;
err3=abs（F31-F32）;
x03=F32;%第三解
k=k+1;
end
x=[x01x02x03]
调用matlab函数求解方程。
clear;
clc;
symsxab;
p=x.^2-a*x-4*b;
r=solve（p,x）;
r
clear;%roots求解法
clc;
symsx;
p=[1000-12-3];
r=roots（p）;
r
clear;%solve求解法
clc;
symsx;
p=x.^6-x.^2+2*x-3;
r=solve（p,x）;
r
clear;clc;
symsxf;
f=@（x）x.*sin（x）-1;
x0=1;tol=1e-6;
z1=fzero（f,x0）;
x0=2.7;tol=1e-6;
z2=fzero（f,x0）;
z=[z1z2]
clear;clc;%求非线性方程组的解
symx;
fun='[x
（1）-x
（2）^2,x
（2）-cos（x
（1））]'
x0=[1,2]
f=fsolve（fun,x0）
clear;clc;%求解非线性方程的解
symsx;
fun='[sin（x）-log（x+0.1）]';
x0=1;
f=fsolve（fun,x0）
矩阵基本操作
clear;clc;%加、减、乘省略，只需补零即可运算
A=[1234;2312;111-1;10-2-6];
B=[5;6;7;8];
C1=A\B%左除
C2=det（A）%求行列式
C3=inv（A）%求逆
C4=A^3%求幂
C5=rank（A）%求秩
C6=A'%求转置
C7=rref（A）%行变换简
求解方程的解。
clear;clc;
A=[42-1;3-12;1130];
b=[2;10;8];
rref（A）
rref（[A,b]）
R1=rank（A）
R2=rank（[A,b]）
求解方程的解。
clear;clc;
A=[2310;1-240;38-20;4-190];
b=[4;-5;13;-6];
rref（A）
rref（[A,b]）
R1=rank（A）
R2=rank（[A,b]）
求解方程的解。
clear;clc;
A=[1111;12-14;2-3-1-5;31211];
b=[5;-2;-2;0];
rref（A）
rref（[A,b]）
R1=rank（A）
R2=rank（[A,b]）
多项式拟合
clear;clc;
x=0:
0.1:
1;
y=[2.32.52.12.53.23.63.03.14.15.13.8];%输入数据
[p1,s1]=polyfit（x,y,2）;
[p2,s2]=polyfit（x,y,3）;
[p3,s3]=polyfit（x,y,7）;%求得多项式系数p
y1=polyval（p1,x）;
y2=polyval（p2,x）;
y3=polyval（p3,x）;%由p得到x的多项式
r1=corrcoef（y,y1）
r2=corrcoef（y,y2）
r3=corrcoef（y,y3）%计算相关系数
plot（x,y,'.k',x,y1,'.r',x,y2,'.g',x,y3,'.b'）;%图像中Insert->Legend可加标注。
最小二乘拟合
functiony=f（x）%f文件定义
t=[0.250.511.523468];
c=[19.2118.1515.3614.1012.989.327.455.243.01];
y=c-x
（1）.*exp（-x
（2）.*t）;
clear;clc;%主程序
t=[0.250.511.523468];
c=[19.2118.1515.3614.1012.989.327.455.243.01];
[p,s]=polyfit（t,c,7）;%求七阶多项式拟合
y1=polyval（p,t）;
r1=corrcoef（c,y1）
x0=[12];
[x]=lsqnonlin（'f',x0）%最小二乘拟合
x
y2=x
（1）.*exp（-x
（2）.*t）;
r2=corrcoef（c,y2）
v=0:
0.01:
8;
y11=polyval（p,v）;
plot（t,c,'ok',v,y11,'b',t,y2,'r'）;
legend（'原函数','多项拟合','最小二乘拟合'）;
最小二乘拟合
functiony=f1（x）%定义f1
t=[0.51.01.52.02.53.0];
c=[1.752.453.814.808.008.60];
y=c-x
（1）.*exp（-x
（2）.*t）;
clear;clc;%主程序
t=[0.51.01.52.02.53.0];
c=[1.752.453.814.808.008.60];
[p,s]=polyfit（t,c,7）;
y1=polyval（p,t）;
r1=corrcoef（c,y1）
x0=[12];
[x]=lsqnonlin（'f1',x0）
y=x
（1）.*exp（-x
（2）.*t）;
r2=corrcoef（c,y）
v=0.5:
0.01:
3;
y11=polyval（p,v）;
y2=x
（1）.*exp（-x
（2）.*v）;
plot（t,c,'o',v,y11,'r',v,y2,'g'）;
legend（'数据','七次多项式拟合','最小
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