1、MATLAB常用函数使用说明 matlab常用到的永久变量 ans:计算结果的默认变量名。 i j:基本虚数单位。 eps:系统的浮点(F10a9Bg个oht): inf: 无限大,例1/0 nan NaN:非数值(N航a nmnb谢) pi:圆周率n(n=3.1415926..)。 realmax:系统所能表示的最大数值。 realmin: 系统所能表示的最小数值, nargin: 函数的输入参数个数: nargout:函数的输出多数个数 ①matlab的所有运算都定义在复数城上。对于方根问题运算只返回处于第一象限的解。 ⑦matlab分别用左斜/和右\来表示“
2、左除和“右除”运算。对于标量运算而言,这两者的作用没有区别:但对于矩阵运算来说,二者将产生不同的结果。 多项式的表示方法和运算 p(x)=x^3-3x-5 可以表示为p=[1 0 –3 5],求x=5时的值用plotval(p,5) 也可以求向量:a=[3 4 5],plotval(p,a) 函数roots求多项式的根 roots(p) p=[1 0 -3 5]; r=roots(p) 由根重组多项式poly(根) q=poly(r) real(q) 有时会产生虚根,这时用real抽取实根即可 conv(a,b)函数 多项式乘法(执行两个数组的
3、卷积) a=[1 2 3 4]; b=[1 4 9 16]; c=conv(a,b) 多项式的加减法,低阶的多项式必须用首零填补,使其与高阶多项式有同样的阶次 多项式除法 [q , r]=deconv(c , b) 表示b/c q为商多项式,r为余数 多项式的导数 polyder(f) f=[ 2 4 5 6 2 1]; s=polyder(f) 多项式的曲线拟合 x=[1 2 3 4 5]; y=[5.6 40 150 250 498.9]; p=polyfit(x,y,n) 数据的n次多项式拟合 poly:矩阵的特征多项式、根集对应的多项
4、式 x2=1:0.1:5; n取1时,即为最小二乘法 y2=polyval(p,x2); 计算多项式的值 (polyvalm计算矩阵多项式) plot(x,y,'*',x2,y2);grid on 最小二乘法 x=[1 2 3 4 5]; y=[5.6 40 150 250 498.9]; plot(x,y,’*’),lsline 多项式插值 YI=interp1(x,y,XI,’method’) 一维插值 (XI为插值点的自变量坐标向量,可以为数组或单个数。 method为选择插值算法的方法,包括: linear(线性插值) cubic(立方插值)
5、 spline(三次样条插值) nearst(最近临插值) 一维博里叶变换插值使用函数interpft实现,计算含有周期函数值的矢量的傅里叶变换 然后使用更多的点进行傅里叶变换的逆变换,函数的使用格式如下:y=interpft(x,n) 其中x是含有周期函数值的矢量,并为等距的点,n为返同等间距点的个数。 求解一元函数的最小值 y=fminbnd('humps',0.3,1) humps为一内置函数 求解多元函数的最小值 函数fminserch用于求多元函数的最小值。它可以指定一个开始的矢量,并非指定一个区间。此函数返回一个矢量为此多元函数局部最小函数值对应的自
6、变量 纹理成图功能 由warp函数的纹理成图功能实现平面图像在空间三维曲面上的显示。 将文件名为flowers.tif的图像分别投影到圆柱形和球星表面上 1. i=imread('flowers.tif'); 2. [x,y,z]=cylinder; 3. subplot(1,2,1),warp(x,y,z,i); 4. [x,y,z]=sphere(50); 5. subplot(1,2,2),warp(x,y,z,i); 6. warp(x,y,z,i); 复制代码 求函数的零点 求函数humps在[1,2]区间上的零点 fzero(‘h
7、umps’,[1,2]); 也可以给一个初始值 fzero(‘humps’,0.9); 对于多项式可直接由roots求其根 roots(‘4*x^3+……’); 也可以用solve c=sym('c','real'); x=sym('x','real'); s=solve(x^3-x+c) 函数定积分 q=quadl(‘humps’,0,1) 求humps函数在0 1区间上的定积分,也可以用quad语句 二重积分 首先计算内积分,然后借助内积分的中间结果再求出二重积分的值,类似于积分中的分步积分法。 Result=dblquad(‘integrnd’,xin,xma
8、x.,ymin,ymax) integrnd为被积函数的名称字符串 符号积分运算int(f),最精确的是符号积分法 计算s=∫12[∫01xydx]dy syms x y 中间为空格,不能为逗号 s=int(int(‘x^y’,’x’,0,1),’y’,1,2) 引号可省略 vpa(s) 显示s的值 内积分限为函数的二重积分 I=∫14[∫√y2(x2+y2)dx]dy 符号法I=vpa(int(int(‘x^2+y^2’,’x’,sqrt(y),2),’y’,1,4) 微分运算(diff) 微分是描述一个函数在一点处的斜率,是函数的微观性质、因此积
9、分对函数的形状在小范围内的改变不敏感,而微分很敏感。 —个函数的小的变化,容易产生相邻点的斜率的大的改变。由干微分这个固有的困难.所以尽可能避免数值微分.特别是对实验获得的数据进行微分。在这种情况,最好用最小二乘曲线拟合这种数据,然后对所得到的多项式进行微分;或用另一种方法对点数据进行三次样条拟合,然后寻找样条微分,但是,有时微分运算是不能避免的,在MATLAB中.用函数diff汁算一个矢量或者矩阵的微分(也可以理解为差分)。 a=[1 2 3 3 3 7 8 9]; b=diff(a) 一次微分 bb=diff(a,2) 二次微分 实际上diff(a)=[a(2)-a(1),a(3)
10、a(2),……,a(n)-a(n-1)] 对于求矩阵的微分,即为求各列矢量的微分,从矢量的微分值可以判断矢量的单调性、是否等间距以及是否有重复的元素。 符号微分运算(diff) syms x t a f =cos(a*x) df =diff(f) 由findsym的规则,隐式的指定对x进行微分 dfa=diff(f,'a') 指定对变量a进行微分 dfa=diff(f,'a',3) 三次微分 diff函数不仅作用在标量上,还可以在矩阵上,运算规则就是按矩阵的元素分别进行微分 syms a x A=[cos(a*x),sin(a*x),-sin(a*x),cos(a
11、x)]; dA=diff(A) 微分方程dsolve 在matlab中,符号表达式中包含字母D用来表示微分运算,D2,D3分别对应第二,第三阶导数,D2y表示d2y/dt2 把t缺省了 y=dsolve(‘Dy=f(y)’) 单个方程,单个输出 [u,v]=dsolve(‘Du=f(u,v)’,’Dv=g(u,v)’) 2个方程,2个输出 s=dsolve(‘Dx=f(x,y,z)’,’Dy=g(x,y,z)’,’Dz=k(x,y,z)’) s.x s.y s.z 3个方程,架构数组 dsolve('Dx=-a*x') 结果:C1*exp(-a*t) 没给定初值,所以
12、结果中含参变量 x=dsolve('Dx=-a*x','x(0)=1','s') 结果exp(-a*s) 给定了初值,独立变量设为s 计算多元函数的梯度 fx=gradient(f) f是一个矢量返回f的一维数值梯度,fx对应于x方向的微分。 [x,y]=meshgrid(-2:.2:2,-2:.2:2); z=x.*exp(-x.^2-y.^2); [px,py]=gradient(z,.2,.2); contour(z),hold on 画等值线 quiver(px,py) matlab字符串运算 利用sym命令创建表达式 f=sym(‘cos(x)+
13、sin(x)’)或 syms x , f=cos(x)+sin(x) diff(f) 求其导数 (也可直接用命令f=diff(‘cos(x)+cos(y)’) 当字符表达式中含有多于一个的变量时,只有—个变量是独立变量。如果不告诉matlab哪一个变量是独立变量,则可以通过findsym命令询问 利用findsym命令查询独立变量 f=sym('sin(a*x)+b') findsym(f,1) 给出独立变量(一个变量,如果为2则给出2个变量) findsym(f) 给出所有变量 符号表达式的化简和替换 collect函数 collect(f,v)表示将f
14、表示为关于符号变量v的多项式形式,即关于v合并同类项,v缺省,则用findsym确定的缺省变量 syms x y f=x^2*y+y*x-x^2-2*x+1 collect(f) 得到(-1+y)*x^2+(y-2)*x+1 collect(f,y) 得到(x+x^2)*y+1-x^2-2*x expand函数 expand(f)将f展开,写成和的形式 syms x expand((x-1)^3) 得到x^3-3*x^2+3*x-1 horner函数 horner(f)将f写成镶嵌套形式 syms x horner(x^3-6*x^2) 得到(-6+x)*x^2
15、factor函数 factor(f)将f转换成低阶有理多项式的乘积 syms x f=x^3-6*x^2+11*x-6 factor(f) 得到 (x-1)*(x-2)*(x-3) simplify(f)函数 综合化简 simple(f) 函数的最简形式 syms x f=2*sin(x^2)+cos(3*x) simple(f) 如果不想看到中间过程,可z=simple(f) 有时使用两次simple命令可以得到最简式 如果想知道哪个简化命令得到最后结果,可以加一个参数how [z,how]=simple(f) 符号表达式的替换 subs(f,new,o
16、ld) f='a*x^2+b*x+c' subs(f,'t','x') 得到a*(t)^2+b*(t)+c subs是一个符号函数,返回一个符号变量 subexpr函数 有时matlab返回的符号表达式难以理解,用subexpr函数,可以将表达式中重复出现的子式用一个符号表示,从而简化表达形式 c=sym('c','real'); x=sym('x','real'); s=solve(x^3-x+c) a=subexpr(s) 得到sigma = -108*c+12*(-12+81*c^2)^(1/2) a = [ 1/6*sigma^(1/3)+2/sigma^(
17、1/3)] [ -1/12*sigma^(1/3)-1/sigma^(1/3)+1/2*i*3^(1/2)*(1/6*sigma^(1/3)-2/sigma^(1/3))] [ -1/12*sigma^(1/3)-1/sigma^(1/3)-1/2*i*3^(1/2)*(1/6*sigma^(1/3)-2/sigma^(1/3))] pretty函数有时也能起到同样的作用。 Pretty(f) 显示函数的习惯书写形式 线性方程组的求解 求解线性方程组,用反斜杠\ a=hilb(3) b=[1 2 3]' a\b 矩阵的特征值和特征向量 用eig(v,d)函数,[v
18、d]=eig(A); 其中d将返回特征值,v返回相应的特征向量,缺省第二个参数将只返回特征值 syms a b c real A=[a b c; b c a; c a b]; [v,d]=eig(A); 为了观察更清楚,使用以前学过的替换函数,这里不用默认的sigma,而改用M,显式的代替繁琐的表达子式 vv=subexpr(v); vs=subs(vv,'m','sigma') 运行结果为 vs = [ 1, 1, 1] [ -(c+(m)-a)/(c-b), -(c-(m)-a)/(c-b), 1] [ -(a-(m)-b)/(c-b), -(a+(m)-b)/(c-
19、b), 1] 再用m替换d中的表达子式 dd=subexpr(d); ds=subs(dd,’m’,’sigma’) 运行结果为ds = [ (m), 0, 0] [ 0, -(m), 0] [ 0, 0, c+a+b] note 求特征值也可用以下命令 f=poly(A) poly函数 用来求A的特征多项式 d=solve(f) solve(f)函数用来求多项式的解 svd( )函数 求矩阵的奇异值分解,将矩阵分解为两个正交矩阵和对角矩阵的乘积 a=sym(hilb(2)) [u,s,v]=svd(a) 代数方程和方程组 代数方程的求解可用solve
20、f)命令,如果f不含=,matlab将给表达式置零。方程的未知量在默认的情况下由findsym决定或显式指出 syms a b c x solve(a*x^2+b*x+c) 以x为默认变量 solve(a*x^2+b*x+c,a) 指定对a为变量 求含有等号的方程的解(一定要加单引号) f=solve(‘cos(x)=sin(x)’) x=solve('exp(x)=tan(x)') 如果不能求得符号解,就计算可变精度解。 求解方程组与单方程类似 解一个三元一次方程 v=solve('a*u^2+v^2','u-v=1','a^2-5*a+6') 结果为v =
21、 a: [4x1 sym] u: [4x1 sym] v: [4x1 sym] 极限运算limit limit(f) 求x到0的极限 limit(f,x,a)或limit(f,a) 求x到a的极限 limit(f,a,’left’) limit(f,a,’right’) 求x到a的左极限和右极限 limit(f,inf) 求x趋于无穷的极限 符号求和symsum(s) symsum(s) 以默认的findsym决定的变量求和 symsum(s,v) 以s中指定的变量v求和 symsum(s,a,b) symsum(s,v,a,b) 从a到b的有限项求和 s
22、yms k n symsum(k) 从0到k求和 symsum(k,0,n-1) 从0到n-1求和 symsum(1/k^2,1,inf) 无限项求和 泰勒级数taylor(f) taylor(f)表示求f的5阶talor展开,可以增加参数指定展开的阶数(默认式5),也可以对于多元函数指定展开的变量,还可以指定在哪个点展开 syms x t taylor(exp(-x)) taylor(log(x),6,1) 在1点的6阶taylor展开 taylor(x^t,3,t) 对t的3阶taylor展开 fourier变换 fourier分析可以将信号转换为不同
23、频率的正弦曲线。可对离散数据进行分析,也可对连续时间系统进行分析,特别在信号和图形处理领域。离散变换(DFT)作用于有限数据的采集,最有效的是快速fourier变换(FFT) F=fourier(f) 独立变量x,返回关于参数w的函数 F=fourier(f,v) 返回函数F关于符号对象v的函数 F=fourier(f,u,v) 对关于u的函数f进行变换,而不是缺省的w,返回函数F是关于v的函数 syms t v w x fourier(1/t) fourier(exp(-t)*sym('Heaviside(t)'),v) fourier(diff(sym('F(x)')),x,w) Fourier逆变换 f=ifourier(F) 缺省独立变量w,返回关于x的函数对w进行积分 f=ifourier(F,v) 返回函数f是关于符号对象v的函数,而不是缺省的x f=ifourier(F,u,v) 是关于u的函数f进行变换,而不是缺省的x,返回函数f是关于v的函数






