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Matlab的信号处理仿真应用讲述
上 海 电 力 学 院
报 告
课程名称: Matlab的信号处理仿真应用
班 级:
姓 名: 学 号:
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:
MATLAB的演示功能
例3:绘制复杂的3d图形
t = linspace(0, 2*pi, 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)
axis off
axis equal
colormap(hsv(1024))
shading interp
material shiny
lighting phong
camlight(left, infinite)
view([-160 25]) 图三:复杂3D图形的绘制
结果如图三;
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a
b = [2;4;23];%建立列向量b
x = 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 = polyfit(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 = polyval(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
图七:MATLAB cftool下的多项式拟合
二:MATLAB数据及其运算
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+2.5
b =
3.5000 5.5000 7.5000
4.5000 6.5000 8.5000
c=b-a
c =
2.5000 2.5000 2.5000
2.5000 2.5000 2.5000
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