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1、%******************************读取数据*************************************MATLAB读取数据Xlsread(‘lujing’,’mingcheng’)%******************************输出数据*************************************MATLAB输出Excel数据Xlswrite(‘eular.xla’,[A],’sheet1’)%************************
2、******三维曲面*************************************三维曲面x1=[0.050.050.050.10.050.10.200000000];x2=[0.10.250.120.1200000.050.080.10.120.150.20.25];y1=[153130146133160154140133165169171186175156152];y2=[7.225.576.6666.68.215.14.667.588.268.998.737.7176.49];y3=[112
3、1001318880727280116838080646874];scatter3(x1,x2,y2)figure[X,Y,Z]=griddata(x1,x2,y2,linspace(min(x1),max(x1))',linspace(min(x2),max(x2)),'v4');%插值pcolor(X,Y,Z);shadinginterp%伪彩色图figure,contourf(X,Y,Z)%等高线图figure,surf(X,Y,Z);%三维曲面%****************************
4、**各种距离*************************************pdist(X)—样本X中各n维向量的欧氏距离pdist(X,'cityblock')—各n维向量的绝对距离pdist(X,‘minkowski'，r)—闵可夫斯基距离pdist(X,'mahal')—各n维向量的马氏距离mean(A)—A中各列向量的均值Var(A)—A中各列向量的方差Std(A)—A中各列向量的标准差Cov(A)—A中各列向量的协方差矩阵Corrcoef(A)—A中各列向量的相关矩阵命令：[x,fval]
5、=fminbnd(F,a,b)%******************************泰勒公式*************************************计算F在a,b之间取极小值时的x与y(即fval).格式：taylor(F,a)功能：F在x=a处的泰勒级数前5项格式：taylor(F,v)功能：F对变量v的泰勒展式前5项格式：taylor(F,v,n)功能：求F的n阶泰勒展式,且(n缺省时默认为5）%******************************一维插值********
6、*****************************x=[-2*pi:0.5*pi:2*pi];y=cos(x);xi=-2*pi:0.3*pi:2*pi;y_nearest=interp1(x,y,xi,‘nearest’)%最近邻插值y_linear=interp1(x,y,xi)%双线性差值y_spline=interp1(x,y,xi,‘spline’)%三次样条插值y_cubic=interp1(x,y,xi,‘cubic’)%双三次插值plot(x,y,'o',xi,y_nearest,'-
7、',xi,y_linear,'r*',xi,y_spline,'k:',xi,y_cubic,'k-');legend('originaldata','nearest','linear','spline','cubic')%******************************曲线拟合*************************************x1=[2:16];y1=[6.42,8.2,9.58,9.5,9.7,10,9.93,9.99,10.49,10.59,10.6,10.8,10.
8、6,10.9,10.76];b01=[0.1435,0.084];%初始参数值fun1=inline('x./(b(1)+b(2)*x)','b','x');%定义函数[b1,r1,j1]=nlinfit(x1,y1,fun1,b01);y=x1./(0.1152+0.0845*x1);%根据b1写出具体函数plot(x1,y1,'*',x1,y,'-or');R2=1-sum((y-y1).^2)
