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MATLAB總結(jié)

網(wǎng)站:公文素材庫 | 時(shí)間:2019-05-29 15:20:14 | 移動(dòng)端:MATLAB總結(jié)

MATLAB總結(jié)

MATLAB總結(jié)

一、散點(diǎn)圖

1.1.命令plot

功能線性二維圖。在線條多于一條時(shí),若用戶沒有指定使用顏色,則plot循環(huán)使用由當(dāng)前坐標(biāo)軸顏色順序?qū)傩裕╟urrentaxesColorOrderproperty)定義的顏色,以區(qū)別不同的線條。在用完上述屬性值后,plot又循環(huán)使用由坐標(biāo)軸線型順序?qū)傩裕╝xesLineStyleOrderproperty)定義的線型,以區(qū)別不同的線條。

用法plot(X,Y)當(dāng)X,Y均為實(shí)數(shù)向量,且為同維向量(可以不是同型向量),X=[x(i)],

Y=[y(i)],則plot(X,Y)先描出點(diǎn)(x(i),y(i)),然后用直線依次相連;若X,Y為復(fù)數(shù)向量,則不考慮虛數(shù)部分。若X,Y均為同維同型實(shí)數(shù)矩陣,X=[X(i)],Y=[Y(i)],其中X(i),Y(i)為列向量,則plot(X,Y)依次畫出plot(X(i),Y(i)),矩陣有幾列就有幾條線;若X,Y中一個(gè)為向量,另一個(gè)為矩陣,且向量的維數(shù)等于矩陣的行數(shù)或者列數(shù),則矩陣按向量的方向分解成幾個(gè)向量,再與向量配對分別畫出,矩陣可分解成幾個(gè)向量就有幾條線;在上述的幾種使用形式中,若有復(fù)數(shù)出現(xiàn),則復(fù)數(shù)的虛數(shù)部分將不被考慮。

plot(Y)若Y為實(shí)數(shù)向量,Y的維數(shù)為m,則plot(Y)等價(jià)于plot(X,Y),其中x=1:m;

若y為實(shí)數(shù)矩陣,則把y按列的方向分解成幾個(gè)列向量,而y的行數(shù)為n,則plot(Y)等價(jià)于plot(X,Y)其中x=[1;2;…;n];在上述的幾種使用形式中,若有復(fù)數(shù)出現(xiàn),則復(fù)數(shù)的虛數(shù)部分將不被考慮。

plot(X1,Y1,X2,Y2,…),其中Xi與Yi成對出現(xiàn),plot(X1,Y1,X2,Y2,…)將分別按順序

取兩數(shù)據(jù)Xi與Yi進(jìn)行畫圖。若其中僅僅有Xi或Yi是矩陣,其余的為向量,向量維數(shù)與矩陣的維數(shù)匹配,則按匹配的方向來分解矩陣,再分別將配對的向量畫出。

plot(X1,Y1,LineSpec1,X2,Y2,LineSpec2…)將按順序分別畫出由三參數(shù)定義

Xi,Yi,LineSpeci的線條。其中參數(shù)LineSpeci指明了線條的類型,標(biāo)記符號,和畫線用的顏色。在plot命令中我們可以混合使用三參數(shù)和二參數(shù)的形式:

plot(X1,Y1,LineSpec1,X2,Y2,X3,Y3,LineSpec3)

plot(…,"PropertyName",PropertyValue,…)對所有的用plot生成的line圖形對象中指定

的屬性進(jìn)行恰當(dāng)?shù)脑O(shè)置。

h=plot(…)返回line圖形對象句柄的一列向量,一線條對應(yīng)一句柄值。

說明參數(shù)LineSpec功能定義線的屬性。Maltab允許用戶對線條定義如下的特性:1.線型

表7-1

定義符線型-實(shí)線(缺省值)--劃線:點(diǎn)線-.點(diǎn)劃線2.線條寬度指定線條的寬度,取值為整數(shù)(單位為像素點(diǎn))3.顏色表7-2定義符顏色定義符顏色R(red)紅色M(magenta)品紅G(green)綠色y(yellow)黃色b(blue)蘭色k(black)黑色c(cyan)青色w(white)白色4.標(biāo)記類型表7-3定義符標(biāo)記類型定義符標(biāo)記類型定義符標(biāo)記類型+加號d棱形s正方形o(字母)小圓圈^向上三角形h正六角星*星號v向下三角形P正五角星.實(shí)點(diǎn)>向右三角形x交叉號指定標(biāo)記符顏色或者是標(biāo)記符(小圓圈、正方形、棱形、正五角星、正六角星和四個(gè)方向的三角形)周邊線條的顏色。取值在上表。

在所有的能產(chǎn)生線條的命令中,參數(shù)LineSepc可以定義線條的下面三個(gè)屬性:線型、標(biāo)記符號、顏色進(jìn)行設(shè)置。對線條的上述屬性的定義可用字符串來定義,如:plot(x,y,"-.or")

結(jié)合x和y,畫出點(diǎn)劃線(-.),在數(shù)據(jù)點(diǎn)(x,y)處畫出小圓圈(o),線和標(biāo)記都用紅色畫出。其中定義符(即字符串)中的字母、符號可任意組合。若沒有定義符,則畫圖命令plot自動(dòng)用缺省值進(jìn)行畫圖。若僅僅指定了標(biāo)記符,而非線型,則plot只在數(shù)據(jù)點(diǎn)畫出標(biāo)記符。

1.2.命令scatter(x1,y,50,c,"o","filled")

二、一元線性回歸

2.1.命令polyfit最小二乘多項(xiàng)式擬合[p,S]=polyfit(x,y,m)

多項(xiàng)式y(tǒng)=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1

其中x=(x1,x2,…,xm)x1…xm為(n*1)的矩陣;y為(n*1)的矩陣;

p=(a1,a2,…,am+1)是多項(xiàng)式y(tǒng)=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系數(shù);S是一個(gè)矩陣,用來估計(jì)預(yù)測誤差.2.2.命令polyval多項(xiàng)式函數(shù)的預(yù)測值

Y=polyval(p,x)求polyfit所得的回歸多項(xiàng)式在x處的預(yù)測值Y;p是polyfit函數(shù)的返回值;x和polyfit函數(shù)的x值相同。2.3.命令polyconf殘差個(gè)案次序圖

[Y,DELTA]=polyconf(p,x,S,alpha)求polyfit所得的回歸多項(xiàng)式在x處的預(yù)測值Y及預(yù)測值的顯著性為1-alpha的置信區(qū)間DELTA;alpha缺省時(shí)為0.05。p是polyfit函數(shù)的返回值;x和polyfit函數(shù)的x值相同;S和polyfit函數(shù)的S值相同。

2.4命令polytool(x,y,m)一元多項(xiàng)式回歸命令2.5.命令regress多元線性回歸(可用于一元線性回歸)b=regress(Y,X)

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)b回歸系數(shù)

bint回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)r殘差

rint殘差置信區(qū)間

stats用于檢驗(yàn)回歸模型的統(tǒng)計(jì)量,有三個(gè)數(shù)值:相關(guān)系數(shù)R2、F值、與F對應(yīng)的概率p,相關(guān)系數(shù)R2越接近1,說明回歸方程越顯著;F>F1-α(k,n-k-1)時(shí)拒絕H0,F(xiàn)越大,說明回歸方程越顯著;與F對應(yīng)的概率p時(shí)拒絕H0,回歸模型成立。

Y為n*1的矩陣;

X為(ones(n,1),x1,…,xm)的矩陣;alpha顯著性水平(缺省時(shí)為0.05)。

三、多元線性回歸

3.1.命令regress(見2。5)3.2.命令rstool多元二項(xiàng)式回歸命令:rstool(x,y,’model’,alpha)x為n*m矩陣y為n維列向量

model由下列4個(gè)模型中選擇1個(gè)(用字符串輸入,缺省時(shí)為線性模型):linear(線性):

purequadratic(純二次):interaction(交叉):quadratic(完全二次):

alpha顯著性水平(缺省時(shí)為0.05)返回值beta系數(shù)返回值rmse剩余標(biāo)準(zhǔn)差返回值residuals殘差--------------------------------------------五、其它

命令gridon

命令axis(坐標(biāo)軸)([06000.025])命令figure彈出新的畫圖窗口命令獲取矩陣的某行某列

x(n,:);獲取矩陣的第n行x(:,n);獲取矩陣的第n列命令rcoplot

畫出殘差及其置信區(qū)間:rcoplot(r,rint)glmfit一般線性模型擬合regstats回歸統(tǒng)計(jì)量診斷regstats(responses,DATA,"model")"

stats=regstats(responses,DATA,"model","whichstats")"Q"QfromtheQRDecompositionofX"R"RfromtheQRDecompositionofX

"beta"RegressionCoefficients"covb"CovarianceofRegressionCoefficients"yhat"FittedValuesoftheResponseData"r"Residuals

"mse"MeanSquaredError

"leverage"Leverage"hatmat"Hat(Projection)Matrix"s2_i"Delete-1Variance"beta_i"Delete-1Coefficients"standres"StandardizedResiduals"studres"StudentizedResiduals"dfbetas"ScaledChangeinRegression

Coefficients"dffit"ChangeinFittedValues"dffits"ScaledChangeinFittedValues"covratio"ChangeinCovariance"cookd"Cook"sDistance"all"Createalloftheabovestatistics命令bar(條圖)命令pie(餅圖)命令hist(直方圖)命令help

命令mean(平均值)命令inv(逆概率分布)命令pdf(密度)命令cdf(分布函數(shù))命令stat(均差與方差)命令rnd(隨機(jī)函數(shù))命令std(標(biāo)準(zhǔn)差)命令var(方差)命令median(中位數(shù))命令skewness(偏度)命令kurtosis(峰度)命令norm(正態(tài)分布)命令t(t分布)命令f(f分布)命令chr2(x2分布)命令poiis(泊松分布)

擴(kuò)展閱讀:matlab心得

學(xué)習(xí)Matlab心得體會

學(xué)習(xí)Matlab已經(jīng)有一段時(shí)間了,對Matlab編程有了一定的了解。下面談?wù)勛约航诘膶W(xué)習(xí)心得。

第一節(jié)的時(shí)候我們對Matlab有了初步的認(rèn)識:Matlab是“矩陣實(shí)驗(yàn)室(matrixlaboratoy)”的縮寫,它是一種與數(shù)學(xué)水平密切相關(guān)的算法語言,專門針對科學(xué)、工程計(jì)算及繪圖的需求。Matlab的應(yīng)用范圍非常廣,包括信號和圖像處理、通訊、控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、測試和處理、財(cái)務(wù)建模和分析以及計(jì)算機(jī)生物學(xué)等眾多應(yīng)用領(lǐng)域。附加的工具箱擴(kuò)展了Matlab環(huán)境,以解決這些領(lǐng)域的特定性問題。比如說在自動(dòng)控制理論中用的比較多的是根軌跡,相平面,傳遞函數(shù),拉普拉斯變換,乃氏曲線等。在電機(jī)控制里面還有很多仿真實(shí)驗(yàn),也經(jīng)常用,對于輔助分析,也是很好用的。

我們已經(jīng)學(xué)習(xí)過C語言,不難發(fā)現(xiàn)Matlab的編程基本語法學(xué)習(xí)起來很快的,和C語言很類似,而且支持C語言函數(shù)的,或者說函數(shù)就是用C語言編的。大一時(shí)學(xué)習(xí)線性代數(shù),對矩陣又有了一定的了解,為今天學(xué)習(xí)Matlab打下了一定的基礎(chǔ)。從matlab的名字的來源可以看出,它以矩陣運(yùn)算常見,在當(dāng)今的科學(xué)計(jì)算中,幾乎無處不用矩陣運(yùn)算,這是它的優(yōu)勢得到了充分的體現(xiàn)。

隨著學(xué)習(xí)的課時(shí)的增加,我們對Matlab的有了深入而實(shí)質(zhì)性的了解。首先我們學(xué)習(xí)了Matlab的數(shù)學(xué)運(yùn)算、程序設(shè)計(jì)、程序調(diào)試、Matlab繪圖及圖形句柄,最后我們又學(xué)習(xí)了Matlab的圖形用戶界面設(shè)計(jì)。經(jīng)過幾次實(shí)驗(yàn)課,我們學(xué)會了M文件編程及程序調(diào)試,學(xué)會利用help這一命令對程序進(jìn)行解釋。

Matlab是以解釋方式工作的,即它對每條語句解釋后立即執(zhí)行,若有錯(cuò)誤也立即做出反應(yīng),便于對程序進(jìn)行修改,大大減輕了編程和調(diào)試的工作量。它靈活、方便,程序調(diào)試手段豐富,調(diào)試速度快。Matlab語言像Basic和C語言一樣規(guī)定了矩陣的算算術(shù)運(yùn)算符、關(guān)系運(yùn)算符、邏輯運(yùn)算符、條件運(yùn)算符及賦值運(yùn)算符等。Matlab的繪圖功是十分方便的,在調(diào)用繪圖函數(shù)時(shí)調(diào)整自變量可繪制出不同顏色的點(diǎn)、線、復(fù)線或多重線,這是通用的編程語言所不及的。Matlab的工作環(huán)境主要由命令窗口、圖形窗口、和文本編輯窗口組成。

當(dāng)然,matlab與其它計(jì)算機(jī)語言相比,有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。特點(diǎn)如下:Matlab把編輯、編譯、連接以及執(zhí)行融為一體,加快了編寫、修改、和調(diào)試程序的速度,或者說是一種比VB還要簡單的語言。Matlab語言的內(nèi)容極為豐富,它的各種函數(shù)都與數(shù)學(xué)領(lǐng)域有關(guān),它的起點(diǎn)高,編程效率高,用戶使用方便,智能化程度高,人機(jī)交互性好,功能豐富,可擴(kuò)展性強(qiáng)。

通過這段時(shí)間的理論學(xué)習(xí)及實(shí)驗(yàn),我覺得要提高matlab編程能力的方法有以下幾點(diǎn):(1)利用help,lookfor等功能對程序進(jìn)行編譯修改。(2)多上網(wǎng)查資料,上論壇,搜索帖子、發(fā)帖子問人(3)閱讀別人、特別是一些高級技術(shù)人員的程序,在閱讀的過程中進(jìn)行學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)別人的編程方法。(4)還要有一本matlab的函數(shù)工具詞典,可以盡量多的熟悉matlab自帶的函數(shù),因?yàn)閙atlab自帶的函數(shù)特別多,基本上能夠滿足一般的數(shù)據(jù)和矩陣的計(jì)算。當(dāng)然了,正如所有的程序語言一樣,“3分課本7分上機(jī)”,一定要?jiǎng)邮植判,不能光看。多想、多思考、多嘗試,才是正路。

記得上第一節(jié)課時(shí),老師給我們放得ppt上有這樣一句話:學(xué)會Matlab將改變你的一生,網(wǎng)絡(luò)對你的改變將遠(yuǎn)遠(yuǎn)的超過一臺獨(dú)立的計(jì)算機(jī)!作為一名電氣工程及其自動(dòng)化的一名學(xué)生,學(xué)好Matlab是非常有用的,擴(kuò)展就業(yè)方向,為將來就業(yè)打下良好的基礎(chǔ)!

最后,感謝老師您這么久以來對我們的諄諄教導(dǎo)!我們不會忘記您對我們的細(xì)心輔導(dǎo),不會忘記您在我們瞌睡的時(shí)候給我們的講的故事

友情提示:本文中關(guān)于《MATLAB總結(jié)》給出的范例僅供您參考拓展思維使用,MATLAB總結(jié):該篇文章建議您自主創(chuàng)作。

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