Matlab数据处理与分析-复习总结.docx

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1、1、save文件名[变量名表][-append][-ascii]load文件名[变量名表][-ascii]2、linspace(a,b,n)与a:(b-a)/(n-1):b等价3、伴随矩阵:compan(p)其中p是一个多项式的系数向量,高次幂系数排在前,低次幂排在后。4、diag(A)函数提取矩阵A主对角线元素。diag(A,k)提取第k条对角线的元素。diag(V,k)第k条对角线元素为向量V的元素。5、上三角矩阵triu(A)triu(A,k)下三角矩阵tril(A)tril(A,k)6、转置运算符是单撇号(‘)rot90(A,k)将矩阵A逆时针

2、旋转90度的k倍fliplr(A)矩阵的左右翻转flipud(A)矩阵的上下翻转7、det(A)方阵的行列式值rank(A)矩阵的秩trace(A)矩阵的迹,对角线元素之和8、(1)if条件语句组end(2)if条件语句组1else语句组2end(3)if条件1语句组1elseif条件2语句组2……elseif条件m语句组melse语句组nend9、switch表达式case表达式1语句组1case表达式2语句组2……case表达式m语句组otherwise语句组nend10、try语句先试探性执行语句组1,如果语句组1在执行过程中出现错误,则将错误信

3、息赋给保留的lasterr变量,并转去执行语句组2。try语句组1catch语句组2end11、(1)for循环变量=表达式1:表达式2:表达式3循环体语句end(2)for循环变量=矩阵表达式循环体语句end12、while(条件)循环体语句end13、function输出形参表=函数名(输入形参表)注释说明部分函数体语句14、[输出实参表]=函数名(输入实参表)15、全局变量global16、plotplotyy17、title(图形名称)xlabel(x轴说明)ylabel(y轴说明)text(x,y,图形说明)legend(图例1,图例2,…)

4、18、axis([xminxmaxyminymaxzminzmax])axisequal:纵、横坐标轴采用等长刻度。axissquare:产生正方形坐标系(缺省为矩形)。axisauto:使用缺省设置。axisoff:取消坐标轴。axison:显示坐标轴。19、gridon/offboxon/offholdon/off20、subplot(m,n,p)21、polar(theta,rho,选项)22、低层绘图操作23、maxminmean(X):返回向量X的算术平均值;median(X):返回向量X的中值;sum(X):返回向量X各元素的和。prod(

5、X):返回向量X各元素的乘积。cumsum(X):返回向量X累加和向量。cumprod(X):返回向量X累乘积向量。std(X)返回一个标准方差。注:默认dim=1列处理,dim=2行处理24、元素排序[Y,I]=sort(A,dim,mode)mode指明升序还是降序,若取’ascend’则按升序,若取’descend’,则按降序;25、一维数据插值Y1=interp1(X,Y,X1,'method')二维数据插值Z1=interp2(X,Y,Z,X1,Y1,'method')method是插值方法,允许的取值有‘linear’、‘nearest’、

6、‘cubic’、‘spline’26、polyfit函数来求得最小二乘拟合多项式的系数,再用polyval函数按所得的多项式计算所给出的点上的函数近似值27、多项式乘法:conv(P1,P2):P1、P2是两个多项式系数向量;多项式除法:[Q,r]=deconv(P1,P2),其中Q返回多项式P1除以P2的商式,r返回P1除以P2的余式。这里,Q和r仍是多项式系数向量。28、Y=polyval(P,x)Y=polyvalm(P,x)29、多项式求根x=roots(P)30、LU分解方阵[L,U]=lu(A):满足A=LU。[L,U,P]=lu(A):满

7、足PA=LU。实现LU分解后,线性方程组Ax=b的解x=U(Lb)或x=U(LPb),31、QR分解方阵[Q,R]=qr(A):满足A=QR。[Q,R,E]=qr(A):满足AE=QR。实现QR分解后,线性方程组Ax=b的解x=R(Qb)或x=E(R(Qb))。32、Cholesky分解矩阵A是对称正定的Cholesky分解将矩阵A分解成一个下三角矩阵和上三角矩阵的乘积。设上三角矩阵为R,则下三角矩阵为其转置,即A=R'R。R=chol(A):产生一个上三角阵R,使R‘R=A。[R,p]=chol(A):这个命令格式将不输出出错信息。当

8、A为对称正定的,则p=0,R与上述格式得到的结果相同;否则p为一个正整数。实现Cholesky

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