当前位置：文档视界 › MATLAB 程序范例

MATLAB 程序范例

第一题

x=-3:0.1:3; %x取-3到3

y=1:0.1:5; %y取1到5

[x,y]=meshgrid(x,y); %创建网格数据

a=3.*(1-x).*exp(-x.^2-(y+1).^2);

b=10.*(x./5-x.^3-y.^5).*exp(-x.^2-y.^2);

c=(1./3).*exp(-(x+1).^2-y.^2);

z=a-b-c; %输入函数式

subplot(2,2,1);

mesh(x,y,z); %画出立体网状图

hidden off %显示被遮盖的网线

axis tight

title('图形的隐含部分表现出来')

subplot(2,2,2)

mesh(x,y,z)

shading flat

title('带阴影的三维图形')

z=peaks(x,y); %计算函数值

subplot(2,2,3);

meshc(x,y,z); %绘制带等高线的三维图形title('带等高线的三维图形')

subplot(2,2,4)

contour3(x,y,z,20); %绘制三维图形的等高线xlabel('X-axis'),ylabel('Y-axis'),zlabel('Z-axis')

title(‘三维图形的等高线’)

sum=0;

for i=0:63,

part=1;

for j=1:i,

part=2.^j;

end

fprintf('part(%d)=%d.\n',i,part); sum=sum+part;

end

sum

sum=0;

i=0;

k=0;

while i<63

i=i+1;

k=2.^i;

sum=sum+k

end

>> part(0)=1.

part(1)=2.

part(2)=4.

part(3)=8.

part(4)=16.

part(5)=32.

part(6)=64.

part(7)=128.

part(8)=256.

part(9)=512.

part(10)=1024.

part(11)=2048.

part(12)=4096.

part(13)=8192.

part(14)=16384.

part(15)=32768.

part(16)=65536.

part(17)=131072.

part(18)=262144.

part(19)=524288.

part(20)=1048576.

part(21)=2097152.

part(22)=4194304.

part(23)=8388608.

part(24)=16777216.

part(25)=33554432.

part(26)=67108864.

part(27)=134217728.

part(28)=268435456.

part(29)=536870912.

part(30)=1073741824.

part(34)=1.717987e+010. part(35)=3.435974e+010. part(36)=6.871948e+010. part(37)=1.374390e+011. part(38)=2.748779e+011. part(39)=5.497558e+011. part(40)=1.099512e+012. part(41)=2.199023e+012. part(42)=4.398047e+012. part(43)=8.796093e+012. part(44)=1.759219e+013. part(45)=3.518437e+013. part(46)=7.036874e+013. part(47)=1.407375e+014. part(48)=2.814750e+014. part(49)=5.629500e+014. part(50)=1.125900e+015. part(51)=2.251800e+015. part(52)=4.503600e+015. part(53)=9.007199e+015. part(54)=1.801440e+016. part(55)=3.602880e+016. part(56)=7.205759e+016. part(57)=1.441152e+017. part(58)=2.882304e+017. part(59)=5.764608e+017. part(60)=1.152922e+018. part(61)=2.305843e+018. part(62)=4.611686e+018. part(63)=9.223372e+018. sum =

1.8447e+019

sum =

126

sum =

254

sum =

510

2046 sum =

4094 sum =

8190 sum =

16382 sum =

32766 sum =

65534 sum =

131070 sum =

262142 sum =

524286 sum =

1048574 sum =

2097150 sum =

4194302 sum =

8388606 sum =

16777214 sum =

33554430 sum =

67108862 sum =

134217726 sum =

268435454 sum =

536870910 sum =

1.0737e+009 sum =

2.1475e+009 sum =

4.2950e+009 sum =

8.5899e+009 sum =

1.7180e+010 sum =

3.4360e+010

5.4976e+011 sum =

1.0995e+012 sum =

2.1990e+012 sum =

4.3980e+012 sum =

8.7961e+012 sum =

1.7592e+013 sum =

3.5184e+013 sum =

7.0369e+013 sum =

1.4074e+014 sum =

2.8147e+014 sum =

5.6295e+014 sum =

1.1259e+015 sum =

2.2518e+015 sum =

4.5036e+015 sum =

9.0072e+015 sum =

1.8014e+016 sum =

3.6029e+016 sum =

7.2058e+016 sum =

1.4412e+017 sum =

2.8823e+017 sum =

5.7646e+017 sum =

1.1529e+018 sum =

2.3058e+018

A=[4,12,20;12,45,78;20,78,136] %输入矩阵A

入B=[1,2,3;4,5,6;7,8,9] %输入矩阵B

I=eye(3) %输入单位矩阵I

A+5*B

A-B*I

A.*B %矩阵A、B内元素对元素的相乘运算A*B %进行矩阵相乘运算

A.^B %矩阵A、B中元素对元素进行指数运算A/B %矩阵A右除矩阵B

A\B %矩阵A左除矩阵B

A =

4 12 20

12 45 78

20 78 136

B =

1 2 3

4 5 6

7 8 9

I =

1 0 0

0 1 0

0 0 1

ans =

9 22 35

32 70 108

55 118 181

ans =

3 10 17

8 40 72

13 70 127

ans =

4 24 60

48 225 468

140 624 1224

ans =

192 228 264

738 873 1008

1284 1518 1752

ans =

1.0e+019 *

0.0000 0.0000 0.0000

0.0000 0.0001 1.5917

Warning: Matrix is singular to working precision.

> In C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\c.m at line 9

Inf Inf Inf

Warning: Matrix is singular to working precision.

> In C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\c.m at line 10

ans =

Inf Inf Inf

第四题

t=-1:0.025:1 %对t的取值，步长为0.025

x=sin(t.^-1) %输入函数

plot(x,'-m')

t =

Columns 1 through 15

-1.0000 -0.9750 -0.9500 -0.9250 -0.9000 -0.8750 -0.8500 -0.8250 -0.8000 -0.7750 -0.7500 -0.7250 -0.7000 -0.6750 -0.6500

Columns 16 through 30

-0.6250 -0.6000 -0.5750 -0.5500 -0.5250 -0.5000 -0.4750 -0.4500 -0.4250 -0.4000 -0.3750 -0.3500 -0.3250 -0.3000 -0.2750

Columns 31 through 45

-0.2500 -0.2250 -0.2000 -0.1750 -0.1500 -0.1250 -0.1000 -0.0750 -0.0500 -0.0250 0 0.0250 0.0500 0.0750 0.1000

Columns 46 through 60

0.1250 0.1500 0.1750 0.2000 0.2250 0.2500 0.2750 0.3000 0.3250 0.3500 0.3750 0.4000 0.4250 0.4500 0.4750

Columns 61 through 75

0.5000 0.5250 0.5500 0.5750 0.6000 0.6250 0.6500 0.6750 0.7000 0.7250 0.7500 0.7750 0.8000 0.8250 0.8500

Columns 76 through 81

0.8750 0.9000 0.9250 0.9500 0.9750 1.0000

x =

Columns 1 through 15

-0.8415 -0.8550 -0.8687 -0.8825 -0.8962 -0.9098 -0.9233 -0.9364 -0.9490 -0.9609 -0.9719 -0.9817 -0.9899 -0.9960 -0.9995

Columns 16 through 30

-0.9996 -0.9954 -0.9859 -0.9696 -0.9447 -0.9093 -0.8605 -0.7952 -0.7094 -0.5985 -0.4573 -0.2806 -0.0646 0.1906 0.4748

Columns 31 through 45

0.7568 0.9643 0.9589 0.5387 -0.3742 -0.9894 0.5440 -0.6940 -0.9129 -0.7451 NaN 0.7451 0.9129 0.6940 -0.5440

Columns 46 through 60

0.9894 0.3742 -0.5387 -0.9589 -0.9643 -0.7568 -0.4748 -0.1906 0.0646 0.2806 0.4573 0.5985 0.7094 0.7952 0.8605

Columns 61 through 75

0.9093 0.9447 0.9696 0.9859 0.9954 0.9996 0.9995 0.9960 0.9899 0.9817 0.9719 0.9609 0.9490 0.9364 0.9233

Columns 76 through 81

0.9098 0.8962 0.8825 0.8687 0.8550 0.8415

t=-pi:pi/100:pi %给出t的取值范围，步长为pi/100

t =

-2.6704 -2.6389 -2.6075 -2.5761 -2.5447 -2.5133 -2.4819 -2.4504 -2.4190 -2.3876 -2.3562 -2.3248 -2.2934 -2.2619 -2.2305

Columns 31 through 45

-2.1991 -2.1677 -2.1363 -2.1049 -2.0735 -2.0420 -2.0106 -1.9792 -1.9478 -1.9164 -1.8850 -1.8535 -1.8221 -1.7907 -1.7593

Columns 46 through 60

-1.7279 -1.6965 -1.6650 -1.6336 -1.6022 -1.5708 -1.5394 -1.5080 -1.4765 -1.4451 -1.4137 -1.3823 -1.3509 -1.3195 -1.2881

Columns 61 through 75

-1.2566 -1.2252 -1.1938 -1.1624 -1.1310 -1.0996 -1.0681 -1.0367 -1.0053 -0.9739 -0.9425 -0.9111 -0.8796 -0.8482 -0.8168

Columns 76 through 90

-0.7854 -0.7540 -0.7226 -0.6912 -0.6597 -0.6283 -0.5969 -0.5655 -0.5341 -0.5027 -0.4712 -0.4398 -0.4084 -0.3770 -0.3456

Columns 91 through 105

-0.3142 -0.2827 -0.2513 -0.2199 -0.1885 -0.1571 -0.1257 -0.0942 -0.0628 -0.0314 0 0.0314 0.0628 0.0942 0.1257

Columns 106 through 120

0.1571 0.1885 0.2199 0.2513 0.2827 0.3142 0.3456 0.3770 0.4084 0.4398 0.4712 0.5027 0.5341 0.5655 0.5969

Columns 121 through 135

0.6283 0.6597 0.6912 0.7226 0.7540 0.7854 0.8168 0.8482 0.8796 0.9111 0.9425 0.9739 1.0053 1.0367 1.0681

Columns 136 through 150

1.0996 1.1310 1.1624 1.1938 1.2252 1.2566 1.2881 1.3195 1.3509 1.3823 1.4137 1.4451 1.4765 1.5080 1.5394

Columns 151 through 165

1.5708 1.6022 1.6336 1.6650 1.6965 1.7279 1.7593 1.7907 1.8221 1.8535 1.8850 1.9164 1.9478 1.9792

2.0106

Columns 166 through 180

2.0420 2.0735 2.1049 2.1363 2.1677 2.1991 2.2305 2.2619 2.2934 2.3248 2.3562 2.3876 2.4190 2.4504 2.4819

Columns 181 through 195

2.5133 2.5447 2.5761 2.6075 2.6389 2.6704 2.7018 2.7332 2.7646 2.7960 2.8274 2.8588 2.8903 2.9217 2.9531

Columns 196 through 201

2.9845

3.0159 3.0473 3.0788 3.1102 3.1416

>>（2）x=sin(tan(t))-tan(sin(t)) %输入函数

x =

Columns 1 through 15

0.0000 0.0628 0.1257 0.1888 0.2520 0.3154 0.3792 0.4433 0.5079 0.5729 0.6385 0.7046 0.7714 0.8388 0.9069

Columns 16 through 30

0.9757 1.0453 1.1156 1.1866 1.2583 1.3306 1.4035 1.4766

1.5500 1.6232 1.6960 1.7678 1.8380 1.9059 1.9702

Columns 31 through 45

2.0296 2.0821 2.1254 2.1561 2.1700 2.1614 2.1230 2.0456 1.9179 1.7278 1.4654 1.1333 0.7708 0.5062 0.6354

1.3376 1.0158 0.7626 0.5687 0.4225 0.3129 0.2312 0.1705 0.1254 0.0920 0.0672 0.0489 0.0355 0.0256 0.0183

Columns 76 through 90

0.0130 0.0092 0.0064 0.0045 0.0031 0.0021 0.0014 0.0009 0.0006 0.0004 0.0002 0.0001 0.0001 0.0000 0.0000

Columns 91 through 105

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000

Columns 106 through 120

-0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0001 -0.0001 -0.0002 -0.0004 -0.0006 -0.0009 -0.0014

Columns 121 through 135

-0.0021 -0.0031 -0.0045 -0.0064 -0.0092 -0.0130 -0.0183 -0.0256 -0.0355 -0.0489 -0.0672 -0.0920 -0.1254 -0.1705 -0.2312

Columns 136 through 150

-0.3129 -0.4225 -0.5687 -0.7626 -1.0158 -1.3376 -1.7252 -2.1387 -2.4495 -2.3613 -1.4855 -0.5326 -2.4567 -1.7362 -1.1621

Columns 151 through 165

-1.1510 -1.9494 -1.3652 -0.6279 -2.5288 -1.5466 -0.6354 -0.5062 -0.7708 -1.1333 -1.4654 -1.7278 -1.9179 -2.0456 -2.1230

Columns 166 through 180

-2.1614 -2.1700 -2.1561 -2.1254 -2.0821 -2.0296 -1.9702 -1.9059 -1.8380 -1.7678 -1.6960 -1.6232 -1.5500 -1.4766 -1.4035

Columns 181 through 195

-1.3306 -1.2583 -1.1866 -1.1156 -1.0453 -0.9757 -0.9069 -0.8388 -0.7714 -0.7046 -0.6385 -0.5729 -0.5079 -0.4433 -0.3792

Columns 196 through 201

-0.3154 -0.2520 -0.1888 -0.1257 -0.0628 -0.0000

>> plot(x,'-y') %用黄色的细实线画出图形

t =

Columns 1 through 15

-3.1416 -3.1102 -3.0788 -3.0473 -3.0159 -2.9845 -2.9531 -2.9217 -2.8903 -2.8588 -2.8274 -2.7960 -2.7646 -2.7332 -2.7018

Columns 16 through 30

-2.6704 -2.6389 -2.6075 -2.5761 -2.5447 -2.5133 -2.4819 -2.4504 -2.4190 -2.3876 -2.3562 -2.3248 -2.2934 -2.2619 -2.2305

Columns 31 through 45

-2.1991 -2.1677 -2.1363 -2.1049 -2.0735 -2.0420 -2.0106 -1.9792 -1.9478 -1.9164 -1.8850 -1.8535 -1.8221 -1.7907 -1.7593

Columns 46 through 60

-1.7279 -1.6965 -1.6650 -1.6336 -1.6022 -1.5708 -1.5394 -1.5080 -1.4765 -1.4451 -1.4137 -1.3823 -1.3509 -1.3195 -1.2881

Columns 61 through 75

-1.2566 -1.2252 -1.1938 -1.1624 -1.1310 -1.0996 -1.0681 -1.0367 -1.0053 -0.9739 -0.9425 -0.9111 -0.8796 -0.8482 -0.8168

Columns 76 through 90

-0.7854 -0.7540 -0.7226 -0.6912 -0.6597 -0.6283 -0.5969 -0.5655

-0.0628 -0.0314 0 0.0314 0.0628 0.0942 0.1257

Columns 106 through 120

0.1571 0.1885 0.2199 0.2513 0.2827 0.3142 0.3456 0.3770 0.4084 0.4398 0.4712 0.5027 0.5341 0.5655 0.5969

Columns 121 through 135

0.6283 0.6597 0.6912 0.7226 0.7540 0.7854 0.8168 0.8482 0.8796 0.9111 0.9425 0.9739 1.0053 1.0367 1.0681

Columns 136 through 150

1.0996 1.1310 1.1624 1.1938 1.2252 1.2566 1.2881 1.3195 1.3509 1.3823 1.4137 1.4451 1.4765 1.5080 1.5394

Columns 151 through 165

1.5708 1.6022 1.6336 1.6650 1.6965 1.7279 1.7593 1.7907 1.8221 1.8535 1.8850 1.9164 1.9478 1.9792

2.0106

Columns 166 through 180

2.0420 2.0735 2.1049 2.1363 2.1677 2.1991 2.2305 2.2619 2.2934 2.3248 2.3562 2.3876 2.4190 2.4504 2.4819

Columns 181 through 195

2.5133 2.5447 2.5761 2.6075 2.6389 2.6704 2.7018 2.7332 2.7646 2.7960 2.8274 2.8588 2.8903 2.9217 2.9531

Columns 196 through 201

2.9845

3.0159 3.0473 3.0788 3.1102 3.1416

x =

Columns 1 through 15

0.0000 0.0628 0.1257 0.1888 0.2520 0.3154 0.3792 0.4433 0.5079 0.5729 0.6385 0.7046 0.7714 0.8388 0.9069

Columns 16 through 30

0.9757 1.0453 1.1156 1.1866 1.2583 1.3306 1.4035 1.4766

1.5500 1.6232 1.6960 1.7678 1.8380 1.9059 1.9702

Columns 31 through 45

2.0296 2.0821 2.1254 2.1561 2.1700 2.1614 2.1230 2.0456 1.9179 1.7278 1.4654 1.1333 0.7708 0.5062 0.6354

Columns 46 through 60

1.5466

2.5288 0.6279 1.3652 1.9494 1.1510 1.1621 1.7362

2.4567 0.5326 1.4855 2.3613 2.4495 2.1387 1.7252

Columns 61 through 75

1.3376 1.0158 0.7626 0.5687 0.4225 0.3129 0.2312 0.1705 0.1254 0.0920 0.0672 0.0489 0.0355 0.0256 0.0183

Columns 76 through 90

0.0130 0.0092 0.0064 0.0045 0.0031 0.0021 0.0014 0.0009 0.0006 0.0004 0.0002 0.0001 0.0001 0.0000 0.0000

Columns 91 through 105

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000

Columns 106 through 120

-0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0001 -0.0001 -0.0002 -0.0004 -0.0006 -0.0009 -0.0014

Columns 121 through 135

-0.0021 -0.0031 -0.0045 -0.0064 -0.0092 -0.0130 -0.0183 -0.0256 -0.0355 -0.0489 -0.0672 -0.0920 -0.1254 -0.1705 -0.2312

Columns 151 through 165

-1.1510 -1.9494 -1.3652 -0.6279 -2.5288 -1.5466 -0.6354 -0.5062 -0.7708 -1.1333 -1.4654 -1.7278 -1.9179 -2.0456 -2.1230

Columns 166 through 180

-2.1614 -2.1700 -2.1561 -2.1254 -2.0821 -2.0296 -1.9702 -1.9059 -1.8380 -1.7678 -1.6960 -1.6232 -1.5500 -1.4766 -1.4035

Columns 181 through 195

-1.3306 -1.2583 -1.1866 -1.1156 -1.0453 -0.9757 -0.9069 -0.8388 -0.7714 -0.7046 -0.6385 -0.5729 -0.5079 -0.4433 -0.3792

Columns 196 through 201

-0.3154 -0.2520 -0.1888 -0.1257 -0.0628 -0.0000

第五题

A=[7.5,3.5,0,0;8,22,4.1,0;0,9,103,-1.5;0,0,3.7,19.3]

B=[5,7,6,5;7,10,8,7;6,8,10,9;5,7,9,10]

DA=det(A) %求解矩阵A的值

DB=det(B) %求解矩阵B的值

tA=trace(A) %求解矩阵A的迹

tB=trace(B) %求解矩阵B的迹

rA=rank(A) %求解矩阵A的秩

rB=rank(B) %求解矩阵B的秩

pA=poly(A) %求解矩阵A的特征多项式pB=poly(B) %求解矩阵B的特征多项式

A =

7.5000 3.5000 0 0

8.0000 22.0000 4.1000 0

0 9.0000 103.0000 -1.5000

0 0 3.7000 19.3000

B =

5 7

6 5

7 10 8 7

6 8 10 9

5 7 9 10

DA =

2.6776e+005

DB =

tA=

151.8000

tB =

rA =

rB =

pA =

1.0e+005 *

0.0000 -0.0015 0.0570 -0.7457 2.6776

pB =

1.0000 -35.0000 146.0000 -100.0000 1.0000

第六题

A=[7,2,1,-2;9,15,3,-2;-2,-2,11,5;1,3,2,13]

A =

7 2 1 -2

9 15 3 -2

-2 -2 11 5

1 3

2 13

>> b=[4,7,-1,0]'

b =

-1

>> x=A\b

x =

0.4979

0.1445

0.0629

-0.0813

>> ra=rank(A) %A的秩

ra =

>> rab=rank([A,b]) %看b是否在A的列空间中

rab =

xs=A\b; %求出特解

xg=null(A); %求出奇次方程解

c=rand(1); %随机数

ba=A*(xs+c*xg); %计算A与“一个随机的全解”的乘积ba norm(ba-b) %检查ba与b的接近程度

第七题

syms x %生成符号变量

f0=sym(sin(x)/x) %建立符号表达式

int(f0,x,0,2) %计算表达式f0在变量x从0到2的定积分

syms x

a=1/((x-0.3).^2+0.01);

b=1/((x-0.9).^2+0.04);

f1=sym(a-b-6)

int(f1,x,0,1) %计算表达式f1在变量x从0到1的定积分

f2=sym(exp(x.^2))

f3=sym(1/(4-sin(16*pi*x)))

int(f2,x,0,2) %计算表达式f2从0到2的定积分

int(f3,x,2,4) %计算表达式f3从2到4的定积分

f=f2+f3

f0 =

sin(x)/x

ans =

sinint(2)

f1 =

1/((x-3/10)^2+1/100)-1/((x-9/10)^2+1/25)-6

ans =

10*atan(7)-5*atan(1/2)-6+10*atan(3)-5*atan(9/2)

f2 =

exp(x^2)

f3 =

1/(4-sin(16*pi*x))

ans =

-1/2*i*erf(2*i)*pi^(1/2)

ans =

2/15*15^(1/2)

f =

exp(x^2)+1/(4-sin(16*pi*x))

第八题

x0=1:10;

%创建横坐标向量

y0=[-2.9414,-1.3807,-1.1918,-0.7284,-0.5484,-0.2656,-0.963,0.9794,0.9800,1.8860]; %创建纵坐标向量

p=polyfit(x0,y0,3)

%进行三阶多项式拟合

x1=1:0.1:10

y1=polyval(p,x1)

%计算拟合曲线数据

plot(x0,y0,'o',x1,y1,'m')

%绘制原始数据和拟合曲线

hold on

x=1:0.25:10;

%创建插值点

y1=interp1(x0,y0,x,'cubic')

%三次插值

plot(x0,y0,'*',x,y1,'-g')

%绘制图形

legend('原始数据','拟合插值','三次插值') %图形标注

p =

0.0190 -0.3074 1.8106 -4.2733

x1 =

Columns 1 through 12

1.0000 1.5000

2.0000 2.5000

3.0000 3.5000

4.0000 4.5000

5.0000 5.5000

6.0000 6.5000

Columns 13 through 19

7.0000 7.5000 8.0000 8.5000 9.0000 9.5000 10.0000

y1 =

Columns 1 through 12

-2.7512 -2.1852 -1.7303 -1.3722 -1.0967 -0.8897 -0.7369 -0.6240 -0.5369 -0.4614 -0.3832 -0.2881

Columns 13 through 19

-0.1619 0.0096 0.2406 0.5454 0.9382 1.4332 2.0445

y1 =

Columns 1 through 12

-2.9414 -2.3974 -1.9224 -1.5666 -1.3807 -1.3164 -1.2777 -1.2433 -1.1918 -1.0938 -0.9590 -0.8247

Columns 13 through 24

-0.7284 -0.6741 -0.6335 -0.5953 -0.5484 -0.4733 -0.3795 -0.2995 -0.2656 -0.3746 -0.6143 -0.8540

Columns 25 through 36

-0.9630 -0.6596 0.0081 0.6757 0.9794 0.9796 0.9797 0.9798 0.9800 1.0580 1.2633 1.5534

Column 37

1.8860

插值MATLAB实现(牛顿差商插值误差龙格现象切比雪夫插值)

插值MATLAB实现（牛顿差商插值误差龙格现象切比雪夫插值）插值是数值分析中的一种方法，通过已知数据点的函数值来估计函数在其他点的值。MATLAB提供了多种方法来实现插值，包括牛顿差商插值、插值误差分析、龙格现象和切比雪夫插值。下面将详细介绍这些方法的实现原理和MATLAB代码示例。 1.牛顿差商插值：牛顿差商插值是一种基于多项式插值的方法，其中差商是一个连续性的差分商。该方法的优势在于可以快速计算多项式的系数。以下是MATLAB代码示例： ```matlab function [coeff] = newton_interpolation(x, y) n = length(x); F = zeros(n, n); F(:,1)=y'; for j = 2:n for i = j:n F(i,j)=(F(i,j-1)-F(i-1,j-1))/(x(i)-x(i-j+1)); end end

coeff = F(n, :); end ``` 该代码中，输入参数x和y分别表示已知数据点的x坐标和y坐标，返回值coeff表示插值多项式的系数。 2.插值误差分析：插值误差是指插值函数与原始函数之间的差异。一般来说，通过增加插值节点的数量或使用更高次的插值多项式可以减小插值误差。以下是MATLAB代码示例： ```matlab function [error] = interpolation_error(x, y, x_eval) n = length(x); p = polyfit(x, y, n-1); y_eval = polyval(p, x_eval); f_eval = sin(pi*x_eval); error = abs(f_eval - y_eval); end ``` 该代码中，输入参数x和y分别表示已知数据点的x坐标和y坐标，x_eval表示插值节点的x坐标，error表示插值误差。

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数学建模程序代码

matlab数学建模程序代码摘要： 1.引言 2.Matlab数学建模简介 3.Matlab数学建模程序代码实例 a.线性规划模型 b.非线性规划模型 c.动态规划模型 d.排队论模型 e.图论模型 f.神经网络模型 4.结论正文： Matlab是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言。在数学建模领域，Matlab也发挥着重要的作用。本文将介绍Matlab数学建模的基本知识，并通过实例代码展示不同类型的数学建模问题的解决方法。首先，我们需要了解Matlab数学建模的基本概念。Matlab提供了一系列用于解决各种数学建模问题的工具箱和函数。例如，线性规划（LP）、非线性规划（NLP）、动态规划（DP）、排队论（QT）、图论（GT）和神经网络（NN）等。这些工具箱和函数可以帮助我们快速地构建和求解数学模型。接下来，我们将通过实例代码展示如何使用Matlab解决不同类型的数学

建模问题。 1.线性规划模型线性规划是一种常见的优化问题，它的基本形式可以表示为： $minimize quad c^Tx$ $subject quad to:$ $Ax leq b$ $x geq 0$ 在Matlab中，我们可以使用intlinprog函数求解线性规划问题。下面是一个实例： ```matlab f = [-1, 1, 1; -1, 2, 1; -1, 1, 2]; % 目标函数系数向量 A = [1, 1, 1; 1, 1, 1; 1, 1, 1]; % 约束条件系数矩阵 b = [3, 3, 3]; % 约束条件右端向量 lb = [0, 0, 0]; % 变量下限 [x, fval] = intlinprog(f, [], [], A, b, lb); disp(x); disp(fval); ``` 2.非线性规划模型非线性规划问题的一般形式为： $minimize quad g(x)$ $subject quad to:$

MATLAB 程序范例

第一题 x=-3:0.1:3; %x取-3到3 y=1:0.1:5; %y取1到5 [x,y]=meshgrid(x,y); %创建网格数据 a=3.*(1-x).*exp(-x.^2-(y+1).^2); b=10.*(x./5-x.^3-y.^5).*exp(-x.^2-y.^2); c=(1./3).*exp(-(x+1).^2-y.^2); z=a-b-c; %输入函数式 subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); %画出立体网状图 hidden off %显示被遮盖的网线 axis tight title('图形的隐含部分表现出来') subplot(2,2,2) mesh(x,y,z) shading flat title('带阴影的三维图形') z=peaks(x,y); %计算函数值 subplot(2,2,3); meshc(x,y,z); %绘制带等高线的三维图形title('带等高线的三维图形') subplot(2,2,4) contour3(x,y,z,20); %绘制三维图形的等高线xlabel('X-axis'),ylabel('Y-axis'),zlabel('Z-axis') title(‘三维图形的等高线’)

sum=0; for i=0:63, part=1; for j=1:i, part=2.^j; end fprintf('part(%d)=%d.\n',i,part); sum=sum+part; end sum sum=0; i=0; k=0; while i<63 i=i+1; k=2.^i; sum=sum+k end >> part(0)=1. part(1)=2. part(2)=4. part(3)=8. part(4)=16. part(5)=32. part(6)=64. part(7)=128. part(8)=256. part(9)=512. part(10)=1024. part(11)=2048. part(12)=4096. part(13)=8192. part(14)=16384. part(15)=32768. part(16)=65536. part(17)=131072. part(18)=262144. part(19)=524288. part(20)=1048576. part(21)=2097152. part(22)=4194304. part(23)=8388608. part(24)=16777216. part(25)=33554432. part(26)=67108864. part(27)=134217728. part(28)=268435456. part(29)=536870912. part(30)=1073741824.

matlab包络谱代码

matlab包络谱代码当涉及到包络谱的分析，MATLAB是一个非常强大的工具。包络谱通常用于分析振动信号或者其他非稳态信号的特性。在MATLAB中，你可以使用多种方法来计算和绘制包络谱。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用MATLAB计算和绘制信号的包络谱： matlab. % 生成一个示例信号。 fs = 1000; % 采样频率。 t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量。 f1 = 5; % 信号频率。 f2 = 150; % 包络频率。 x = sin(2pif1t).sin(2pif2t); % 信号。

% 计算包络。 [b,a] = butter(4, 0.1); % 设计一个低通滤波器。 envelope = abs(hilbert(filter(b, a, x))); % 使用希尔伯特变换计算包络。 % 绘制原始信号和包络。 subplot(2,1,1); plot(t, x); title('原始信号'); subplot(2,1,2); plot(t, envelope); title('包络'); 在这个示例中，我们首先生成了一个示例信号x，然后使用希

尔伯特变换和低通滤波器计算了信号的包络，并将原始信号和包络绘制在了一张图上。除了这种方法之外，MATLAB还提供了其他函数和工具箱，用于计算和分析包络谱，比如`envspectrum`函数、`envelope`函数等。你可以根据你的具体需求选择合适的方法来计算和分析包络谱。总的来说，MATLAB是一个非常适合信号处理和分析的工具，它提供了丰富的函数和工具箱，可以帮助你高效地计算和分析信号的包络谱。希望这个简单的示例能够帮助你开始使用MATLAB进行包络谱分析。

matlab小波分解程序

matlab小波分解程序小波分解是一种信号处理的方法，可以用于信号的分析和压缩。在MATLAB中，可以使用内置的`wavedec`函数来进行小波分解。下面是一个简单的MATLAB小波分解程序示例： matlab. % 创建一个示例信号。 x = randn(1,1024); % 选择小波基和分解级别。 wname = 'db4'; % 选择小波基，这里使用db4小波。 level = 3; % 选择分解级别。 % 进行小波分解。 [c, l] = wavedec(x, level, wname);

% 从分解系数和长度信息中重构近似和细节系数。 appx = wrcoef('a',c,l,wname,level); % 近似系数。 det1 = wrcoef('d',c,l,wname,1); % 第一层细节系数。 det2 = wrcoef('d',c,l,wname,2); % 第二层细节系数。 det3 = wrcoef('d',c,l,wname,3); % 第三层细节系数。 % 绘制原始信号和重构的近似信号。 t = 1:1024; subplot(2,1,1); plot(t, x); title('Original Signal'); subplot(2,1,2);

plot(t, appx); title('Approximation Coefficients'); % 显示细节系数。 figure; subplot(3,1,1); plot(t, det1); title('Detail Coefficients Level 1'); subplot(3,1,2); plot(t, det2); title('Detail Coefficients Level 2'); subplot(3,1,3);

matlab数据预测实例

matlab数据预测实例 MATLAB是一种广泛使用的数学软件，它可以用于数据分析、建模和预测。在本文中，我们将介绍一个MATLAB数据预测的实例，以帮助读者更好地理解如何使用MATLAB进行数据预测。首先，我们需要准备一些数据。我们可以使用MATLAB自带的数据集，也可以使用自己的数据集。在本例中，我们将使用自带的数据集，该数据集包含了从1980年到2016年的美国GDP数据。接下来，我们需要将数据导入MATLAB中。我们可以使用MATLAB 自带的导入工具，也可以使用自己的代码进行导入。在本例中，我们将使用MATLAB自带的导入工具。我们可以通过以下命令将数据导入MATLAB中： ```matlab data = readtable('USGDP.csv'); ``` 这将把数据读入一个名为“data”的表格中。我们可以使用以下命令来查看数据：

```matlab head(data) ``` 这将显示前几行数据，以便我们了解数据的结构和内容。接下来，我们需要对数据进行预处理。我们可以使用MATLAB的数据处理工具箱来进行预处理。在本例中，我们将使用MATLAB自带的数据处理工具箱。我们可以使用以下命令来对数据进行预处理： ```matlab data = fillmissing(data,'previous'); data = table2array(data(:,2)); data = normalize(data); ``` 这将使用前一个非缺失值来填充缺失值，并将数据转换为数组。然后，我们将对数据进行归一化处理，以便更好地进行预测。接下来，我们需要选择一个预测模型。在本例中，我们将使用ARIMA 模型。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它可以对时间序列数据进行建模和预测。我们可以使用MATLAB的时间序列工具箱来构建ARIMA模型。在本例中，我们将使用以下命令来构建ARIMA模

matlab_简明实例教程

matlab_简明实例教程 MATLAB是一种强大的科学计算工具，广泛应用于科学研究、数据分析和工程计算等领域。它具有简单易用的语法和丰富的函数库，可以快速实现复杂的计算任务。本教程将为你提供一些简单实例，帮助你入门MATLAB。 1.计算圆的面积和周长 ```matlab radius = input('请输入圆的半径：'); area = pi * radius^2; circumference = 2 * pi * radius; disp(['圆的面积为：', num2str(area)]); disp(['圆的周长为：', num2str(circumference)]); ``` 2.计算两个向量的点积 ```matlab v1 = input('请输入向量1（用逗号分隔元素）：'); v2 = input('请输入向量2（用逗号分隔元素）：'); dot_product = dot(v1, v2); disp(['两个向量的点积为：', num2str(dot_product)]);

``` 3.绘制正弦曲线 ```matlab x = 0:0.1:2*pi; y = sin(x); plot(x, y); xlabel('x'); ylabel('sin(x)'); title('正弦曲线'); ``` 4.求解方程 ```matlab syms x; eqn = x^2 - 4 == 0; sol = solve(eqn, x); disp(['方程的解为：', char(sol)]); ``` 5.读取和写入文件 ```matlab

filename = 'data.txt'; data = importdata(filename); disp('文件中的数据：'); disp(data); output = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; dlmwrite('result.txt', output, 'delimiter', '\t', 'precision', 4); disp('结果已保存到result.txt文件中。'); ``` 6.统计分析数据 ```matlab data = [10 20 30 40 50]; mean_value = mean(data); median_value = median(data); std_deviation = std(data); disp(['数据的平均值：', num2str(mean_value)]); disp(['数据的中位数：', num2str(median_value)]); disp(['数据的标准差：', num2str(std_deviation)]); ```

matlab数据拟合实例

matlab数据拟合实例 Matlab是一种常用的科学计算软件，可以进行数据分析和拟合。数据拟合是指根据给定的数据集，找到一个数学模型使得模型的曲线与实际数据的曲线最吻合。在本文中，我们将以一个具体的实例来展示如何使用Matlab进行数据拟合。假设我们有一个数据集，包含了一些横坐标和纵坐标的数值。我们想要找到一个函数曲线，使得该曲线能够最好地拟合这些数据点。首先，我们需要导入数据到Matlab环境中。在Matlab中，可以使用"importdata"函数来导入数据。假设我们的数据存储在一个名为"data.txt"的文本文件中，可以使用以下代码导入数据： data = importdata('data.txt'); 接下来，我们需要选择一个合适的数学模型来拟合数据。常见的模型包括线性模型、多项式模型、指数模型等。在本例中，我们选择使用二次多项式来拟合数据。我们需要创建一个二次多项式模型。可以使用"polyfit"函数来实现。"polyfit"函数需要两个输入参数：数据的横坐标和纵坐标，以及一个可选的参数，表示多项式的次数。在本例中，我们选择二次多项式，因此多项式的次数为2。

coefficients = polyfit(data(:,1), data(:,2), 2); 该函数将返回一个包含多项式系数的向量。系数的顺序从高次到低次排列。在本例中，系数向量的第一个元素表示二次项的系数，第二个元素表示一次项的系数，第三个元素表示常数项的系数。接下来，我们可以使用"polyval"函数来计算拟合曲线上各点的纵坐标值。该函数需要两个输入参数：多项式系数向量和横坐标值。在本例中，我们使用从数据集中提取的横坐标值作为输入参数。 y_fit = polyval(coefficients, data(:,1)); 现在，我们已经得到了拟合曲线上各点的纵坐标值。我们可以使用Matlab的绘图函数来绘制原始数据和拟合曲线。以下是绘图的代码：figure; plot(data(:,1), data(:,2), 'o', 'MarkerSize', 5); % 绘制原始数据点 hold on; plot(data(:,1), y_fit, 'r-', 'LineWidth', 2); % 绘制拟合曲线 legend('原始数据', '拟合曲线'); xlabel('横坐标'); ylabel('纵坐标'); title('数据拟合示例');

matlab gui实例

matlab gui实例 MATLAB GUI实例 MATLAB GUI是一种基于图形用户界面的交互式工具，它可以帮助用户快速创建自己的图形界面，并且可以通过简单的拖放操作来实现各种功能。在本文中，我们将介绍一个简单的MATLAB GUI实例，以帮助初学者更好地理解和掌握这一工具。首先，我们需要创建一个新的MATLAB GUI。在MATLAB主界面中，选择“新建”->“GUI”->“App Designer”，然后选择“Blank App”模板。接下来，我们需要添加一些基本的组件，例如按钮、文本框和列表框。这些组件可以通过拖放操作从左侧的“组件”面板中添加到GUI窗口中。在本例中，我们将创建一个简单的计算器应用程序，用户可以通过输入两个数字和选择一个操作符来计算结果。因此，我们需要添加两个文本框用于输入数字，一个列表框用于选择操作符，一个按钮用于触发计算操作，并且一个文本框用于显示结果。这些组件可以通过以下代码添加到GUI窗口中： ```matlab

classdef Calculator < matlab.apps.AppBase % Properties that correspond to app components properties (Access = public) UIFigure matlab.ui.Figure Number1EditField matlab.ui.control.NumericEditField Number2EditField matlab.ui.control.NumericEditField OperatorListBox matlab.ui.control.ListBox CalculateButton matlab.ui.control.Button ResultEditField matlab.ui.control.NumericEditField end % Callbacks that handle component events methods (Access = private) % Button pushed function: CalculateButton function CalculateButtonPushed(app, event) % Get the input values num1 = app.Number1EditField.Value; num2 = app.Number2EditField.Value; op = app.OperatorListBox.Value; % Calculate the result

matlab 代码例子

matlab 代码例子标题：Matlab代码例子 1. 矩阵乘法在Matlab中，可以使用'*'运算符来进行矩阵乘法。例如，下面的代码演示了如何计算两个矩阵的乘积： ```matlab A = [1 2; 3 4]; B = [5 6; 7 8]; C = A * B; disp(C); ``` 2. 求解线性方程组 Matlab提供了求解线性方程组的函数`linsolve`，可以方便地求解形如Ax=b的线性方程组。下面的代码演示了如何使用`linsolve`函数求解一个线性方程组： ```matlab A = [1 2; 3 4]; b = [5; 6]; x = linsolve(A, b); disp(x); ```

3. 绘制函数图像 Matlab的绘图功能非常强大，可以绘制各种函数的图像。下面的代码演示了如何绘制一个简单的函数图像： ```matlab x = linspace(0, 2*pi, 100); y = sin(x); plot(x, y); ``` 4. 随机数生成 Matlab提供了多种生成随机数的函数，下面的代码演示了如何生成一个服从正态分布的随机数向量： ```matlab mu = 0; sigma = 1; n = 100; x = mu + sigma * randn(n, 1); disp(x); ``` 5. 求解最优化问题 Matlab的优化工具箱提供了多种求解最优化问题的函数，下面的代码演示了如何使用`fmincon`函数求解一个无约束的最优化问题：

```matlab fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; x0 = [1; 1]; x = fmincon(fun, x0); disp(x); ``` 6. 矩阵特征值与特征向量 Matlab提供了计算矩阵特征值和特征向量的函数，下面的代码演示了如何计算一个矩阵的特征值和特征向量： ```matlab A = [1 2; 3 4]; [V, D] = eig(A); disp(V); disp(D); ``` 7. 数值积分 Matlab提供了多种数值积分的函数，下面的代码演示了如何使用`quad`函数计算一个函数的定积分： ```matlab fun = @(x) sin(x); a = 0;

matlab编写m文件的例子

matlab编写m文件的例子一、矩阵运算在MATLAB中，矩阵运算是一项重要的功能。下面以几个示例来说明如何使用MATLAB进行矩阵运算。 1. 矩阵的加法假设有两个矩阵A和B，它们的维度相同。我们可以通过使用"+" 运算符来对这两个矩阵进行相加。例如： ```matlab A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; B = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1]; C = A + B; disp(C); ``` 上述代码将输出矩阵C，即A和B对应位置元素相加的结果。 2. 矩阵的乘法矩阵的乘法在MATLAB中有两种形式：点乘和矩阵乘。点乘使用".*" 运算符，而矩阵乘使用"*" 运算符。下面分别介绍这两种运算。点乘示例：

```matlab A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; B = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1]; C = A .* B; disp(C); ``` 上述代码将输出矩阵C，即A和B对应位置元素相乘的结果。矩阵乘示例： ```matlab A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; B = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1]; C = A * B; disp(C); ``` 上述代码将输出矩阵C，即A和B的矩阵乘积。 3. 矩阵的转置在MATLAB中，可以使用 "transpose" 函数或 ".'" 运算符对矩阵进行转置。下面是一个示例：

```matlab A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; B = transpose(A); C = A.'; disp(B); disp(C); ``` 上述代码将分别输出矩阵B和C，它们都是矩阵A的转置。二、图像处理 MATLAB也提供了丰富的图像处理函数，下面以几个示例来说明如何使用MATLAB进行图像处理。 1. 读取图像使用"imread" 函数可以读取图像文件。例如，我们可以读取一张名为 "image.jpg" 的图像文件： ```matlab I = imread('image.jpg'); imshow(I); ```

小波阈值去噪matlab程序

小波阈值去噪matlab程序小波阈值去噪是一种常用的信号处理方法，可以在Matlab中使用Wavelet Toolbox来实现。下面是一个简单的小波阈值去噪的Matlab程序示例： matlab. % 生成含有噪声的信号。 t = 0:0.001:1; y = sin(2pi100t) + randn(size(t)); % 进行小波阈值去噪。 wname = 'db4'; % 选择小波基函数。 level = 5; % 选择分解的层数。 noisySignal = wdenoise(y, 'DenoisingMethod',

'UniversalThreshold', 'ThresholdRule', 'Soft', 'Wavelet', wname, 'Level', level); % 绘制结果。 figure. subplot(2,1,1)。 plot(t,y)。 title('含噪声信号')。 subplot(2,1,2)。 plot(t,noisySignal)。 title('去噪后信号')。在这个示例中，首先生成了一个含有噪声的信号，然后使用`wdenoise`函数进行小波阈值去噪。在`wdenoise`函数中，我们选择了小波基函数为db4，分解的层数为5，DenoisingMethod为

UniversalThreshold，ThresholdRule为Soft。最后绘制了含噪声信号和去噪后的信号。需要注意的是，小波阈值去噪的具体参数选择和调整需要根据实际情况进行，上述示例仅供参考。希望这个简单的示例可以帮助你开始在Matlab中实现小波阈值去噪。

matlab调用cplex求解优化问题编程简单例子

Matlab是一种强大的科学计算软件，它不仅可以进行数据分析和可视化，还可以进行数值计算和优化问题求解。而Cplex是一种著名的数学优化软件包，可以用来解决线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。在本文中，我们将介绍如何在Matlab中调用Cplex来求解优化问题，并给出一个简单的例子，帮助读者更好地理解这个过程。【步骤】 1. 安装Matlab和Cplex 我们需要在电脑上安装Matlab和Cplex软件。Matlab全球信息湾上有学术版可以免费下载，而Cplex是商业软件，需要购买授权。安装完成后，我们需要将Cplex的路径添加到Matlab的搜索路径中，以便Matlab可以找到Cplex的相关函数。 2. 编写Matlab脚本接下来，我们需要编写一个Matlab脚本来调用Cplex求解优化问题。我们需要定义优化问题的目标函数、约束条件和变量范围。我们可以使用Cplex的函数来创建优化问题，并设置相应的参数。我们调用Cplex的求解函数来求解这个优化问题。以下是一个简单的例子：

定义优化问题 f = [3; 5; 2]; 目标函数系数 A = [1 -1 1; 3 2 4]; 不等式约束系数 b = [20; 42]; 不等式约束右端项 lb = [0; 0; 0]; 变量下界 ub = []; 变量上界创建优化问题 problem = cplexoptimset(); problem.Display = 'on'; 显示求解过程 [x, fval, exitflag, output] = cplexmilp(f, A, b, [], [], [], [], lb, ub, [], problem); 显示结果 disp(['最优解为：', num2str(x)]); disp(['目标函数值为：', num2str(fval)]); disp(['退出信息为：', output.cplexstatusstring]); ``` 在这个例子中，我们定义了一个线性整数规划问题，目标函数为3x1 + 5x2 + 2x3，约束条件为x1 - x2 + x3 <= 20和3x1 + 2x2 + 4x3 <= 42。我们使用cplexmilp函数创建优化问题，并调用求解函数来

matlab决策树代码例子

matlab决策树代码例子当涉及到决策树的代码示例时，MATLAB提供了一个强大的工具箱，称为Statistics and Machine Learning Toolbox。下面是一个使用MATLAB的决策树分类器的简单代码示例： matlab. % 导入数据。 load fisheriris. X = meas; Y = species; % 创建决策树模型。 tree = fitctree(X, Y); % 可视化决策树。

view(tree, 'Mode', 'Graph'); % 预测新样本。 newX = [5 3.5 1.4 0.2; 6 3 4.5 1.5]; predictedY = predict(tree, newX); disp(predictedY); 这个示例中，我们首先导入了经典的鸢尾花数据集（fisheriris），其中包含了鸢尾花的测量数据（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）以及对应的鸢尾花种类。然后，我们使用`fitctree`函数创建了一个决策树分类器模型，其中`X`是输入特征矩阵，`Y`是对应的目标变量。接下来，我们使用`view`函数可视化生成的决策树模型，可以以图形方式展示决策树的结构。最后，我们使用新的样本数据`newX`来预测其所属的鸢尾花种

类，并使用`predict`函数进行预测。这只是一个简单的决策树代码示例，你可以根据自己的需求进行更复杂的决策树模型构建和预测。MATLAB的决策树工具箱提供了更多的选项和功能，例如控制树的最大深度、最小叶节点数等参数，以及交叉验证和剪枝等技术来优化模型。

人工势场法matlab代码

人工势场法matlab代码人工势场法是一种在机器人路径规划中常用的方法。以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于实现人工势场法。 matlab % 初始化参数 N = 100; % 障碍物数量机器人位置 = [0 0]; % 机器人初始位置 goal = [10 10]; % 目标位置 d = pdist2(robot_position, goal, 'euclidean'); % 计算机器人到目标的距离 f = -d; % 目标吸引力 g = zeros(N,2); % 障碍物引力 for i = 1:N g(i,:) = [20*(i-1) -20*(i-1) 20*(i-1) -20*(i-1)]; % 障碍物引力 end g = g+f; % 总势场 % 更新机器人位置 robot_position = robot_position + 0.01 * g(1,:); plot(robot_position(1), robot_position(2), 'ko', 'MarkerSize', 30, 'LineWidth', 3);

hold on; plot(goal(1), goal(2), 'r*', 'MarkerSize', 50, 'LineWidth', 5); hold on; for i = 1:N plot(g(i,1), g(i,2), 'b*', 'MarkerSize', 30, 'LineWidth', 3); end hold off; 在这个代码中，首先初始化了一些参数，包括机器人的初始位置、目标位置、机器人到目标的距离以及障碍物的引力。然后，计算了总势场，并使用它来更新机器人的位置。最后，使用 plot 函数将机器人的位置、目标位置以及障碍物的引力绘制在图中。以下是两个关于人工势场法的 MATLAB 代码示例：示例一： matlab % 初始化参数 N = 20; % 障碍物数量 robot_position = [0 0]; % 机器人初始位置 goal = [10 10]; % 目标位置 obstacle_positions = rand(N,2); % 随机生成障碍物

matlab单位换算程序示例

matlab单位换算程序示例以下是一个示例程序，用于将不同单位间的数值进行转换。 ```matlab % 输入待转换的数值和单位 value = input('请输入数值：'); unit = input('请输入单位：', 's'); % 检查输入的单位，并进行相应的转换计算 switch unit case 'cm' m_value = value / 100; % 将厘米转换为米 mm_value = value * 10; % 将厘米转换为毫米 case 'm' cm_value = value * 100; % 将米转换为厘米 mm_value = value * 1000; % 将米转换为毫米 case 'mm' cm_value = value / 10; % 将毫米转换为厘米 m_value = value / 1000; % 将毫米转换为米 otherwise error('不支持的单位'); end % 输出转换结果 disp(['厘米：' num2str(cm_value)]); disp(['米：' num2str(m_value)]); disp(['毫米：' num2str(mm_value)]); ```

该程序首先通过 `input` 函数获取待转换的数值和单位。然后使用 `switch` 语句来检查输入的单位，并根据不同的单位进行相应的转换计算。最后，使用 `disp` 函数输出转换结果。使用该程序时，可以在MATLAB 命令窗口中输入数值和单位，程序会根据输入的单位进行转换，并输出转换结果。例如，如果输入数值为 "100"，单位为 "cm"，程序会输出厘米、米和毫米三种单位的转换结果。

matlab gui 实例

matlab gui 实例以下是一个简单的Matlab GUI实例，用于计算两个数的平均值： ```matlab function myGUI % 创建主窗口 fig = uifigure('Name', '计算平均值', 'Position', [100 100 300 200]); % 创建两个输入框和按钮 input1 = uieditfield(fig, 'numeric', 'Position', [20 150 100 30]); input2 = uieditfield(fig, 'numeric', 'Position', [180 150 100 30]); button = uibutton(fig, 'Position', [120 100 60 30], 'Text', '计算'); % 添加按钮的回调函数 button.ButtonPushedFcn = @(src, event)calculateAverage(src, input1, input2); end % 计算平均值的函数 function calculateAverage(src, input1, input2) % 获取输入框的值 num1 = input1.Value; num2 = input2.Value;

% 计算平均值 average = (num1 + num2) / 2; % 显示结果对话框 uialert(src.Parent, sprintf('平均值为：%g', average), '结果', 'Icon', 'info'); end ``` 你可以将以上代码保存为一个.m文件，然后在Matlab命令窗口中运行`myGUI`函数，即可启动GUI应用程序。该应用程序中有两个输入框和一个计算按钮，点击按钮后会弹出一个对话框显示计算得到的平均值。

matlab编程实例100例

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; [x,y]=meshgrid(t); subplot(2,2,1) plot(sin(t),cos(t)) axis equal subplot(2,2,2) z=sin(x)-cos(y); plot(t,z) axis([0 2*pi -2 2])