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1、上海电力学院课程报告课程名称：Matlab的信号处理仿真应用班级：2014071姓名：郭茂学号：20140898-12-一：MATLAB概述与入门1.MATLAB强大的计算功能及命令窗口的简单使用简单计算：例1.计算sin(45°)>>sin(45*pi/180)运行窗口如图一；图一：例2.计算半径为5.2m的圆的周长和面积。>>radius=5.2;%圆的半径>>area=pi*radius^2,circle_len=2*pi*radius运行窗口如图二；图二：2.MATLAB的演示功能例3：绘制复杂的3d图形t=linspace(0,2*p
2、i,512);[u,v]=meshgrid(t);a=-0.4;b=.5;c=.1;n=3;x=(a*(1-v/(2*pi)).*(1+cos(u))+c).*cos(n*v);y=(a*(1-v/(2*pi)).*(1+cos(u))+c).*sin(n*v);z=b*v/(2*pi)+a*(1-v/(2*pi)).*sin(u);surf(x,y,z,y)axisoffaxisequalcolormap(hsv(1024))shadinginterpmaterialshinylightingphongcamlight('left','inf
3、inite')view([-16025])图三：复杂3D图形的绘制结果如图三；-12-例4.求解线性方程组a=[2,3,-1;8,2,3;45,3,9];％建立系数矩阵ab=[2;4;23];％建立列向量bx=inv(a)*b图四：运行结果所得结果如图四：运用MATLAB中的INV函数（如图五，MALAB中的help指令）求得系数的逆矩阵，进而所得线性方程组的解；图五：INV函数的说明例5.多项式曲线拟合x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]原函数：y=[1.2,3,4,4,5,4.7,5,5.2,6,7.2]一次多项式拟合：p1=p
4、olyfit(x,y,1)三次多项式拟合：p3=polyfit(x,y,3)plot原始数据、一次拟合曲线和三次拟合曲线x2=1:0.1:10;y1=polyval(p1,x2)y3=polyval(p3,x2)plot(x,y,’*’,x2,y1,‘:’,x2,y3)拟合图形如图六：图六：拟合结果由图可见，三次拟合结果较好。Polyfit：多项式函数拟合:a=polyfit(xdata,ydata,n)，其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 ；Polyval：y=po
5、lyval(p,x)返回n次多项式p在x处的值。输入变量p是一个长度为n+1的向量，其元素为按降幂排列的多项式系数；Plot：plot(x1,y1,x2,y2,……)在此格式中，每对x,y必须符合plot(x,y)中的要求，不同对之间没有影响，命令将对每一对x,y绘制曲线。-12-3.小结：结合第一讲PPT中的各个例程，基本熟悉了MATLAB的部分操作，它各样的函数，简洁的编程语言，强大的矩阵运算功能及演示功能着实吸引了我。在多项式拟合那个例程中我经查阅资料运用MATLAB中的cftool得到了更加简明准确的拟合关系。如下图七：图七：MATLA
6、Bcftool下的多项式拟合二：MATLAB数据及其运算1.MATLAB数值表示及数组的简单运算例6.数组加减法>>a=zeros(2,3);>>a(:)=1:6;>>b=a+2.5b=3.50005.50007.50004.50006.50008.5000>>c=b-ac=2.50002.50002.50002.50002.50002.5000图八运行结果如图八；zeros(m,n)：产生m×n的double类零矩阵，zeros(n)产生n×n的全0方阵。按着同维矩阵依次相加即可；2.结构数组变量例7.使用struct创建结构数组变量>>st
7、udent=struct('name',{'张三','李四'},'scores',{[5060],[6580]});student(1),student(2)如图九；图九-12-例8.计算平均值；（课后思考问题）数据如例7；计算平均值（使用mean函数）计算每科考试的平均值>>average1=mean(cat(1,student.scores))注：成绩张三：50；60；李四：65；80；average1=57.500070.0000思考：如何计算每个学生成绩的平均值？average2=mean(cat(1,student.scores),2
8、)average2=55.0000图十72.5000如图十；cat函数:排列结构数组某字段的值，格式：cat(dim,structurefield)，
