中南大学matlab课程设计.docxVIP

一、《MATLAB程序设计实践》Matlab基础班级：学号：姓名：表示多晶体材料织构的三维取向分布函数（f＝f（φ1，φ，φ2））是一个非常复杂的函数，难以精确的用解析函数表达，通常采用离散空间函数值来表示取向分布函数，Data.txt是三维取向分布函数的一个实例。由于数据量非常大，不便于分析，需要借助图形来分析。请你编写一个matlab程序画出如下的几种图形来分析其取向分布特征：（1）用Slice函数给出其整体分布特征；（2）用pcolor或contour函数分别给出(φ2＝0,5,10,15,20,25,30,35…90)切面上f分布情况(需要用到subplot函数)；(3) 用plot函数给出沿α取向线(φ1=0~90，φ＝45，φ2＝0)的f分布情况。流程图解：将文件Data.txt内的数据按照要求读取到矩阵f(phi1,phi,phi2)中，代码如下：fid=fopen(data.txt);%读取数据文件Data.txtfori=1:18tline=fgetl(fid);endphi1=1;phi=1;phi2=1;line=0;f=zeros(19,19,19);while ~feof(fid)tline=fgetl(fid);data=str2num(tline);line=line+1;if mod(line,20)==1 phi2=(data/5)+1;phi=1;elsefor phi1=1:19f(phi1,phi,phi2)=data(phi1);endphi=phi+1;endendfclose(fid);将以上代码保存为readtext.m文件并在MATLAB中运行，运行结果如下图所示：将以下代码保存为code1_1.m文件：fopen(readtext.m);readtext;[x,y,z]=meshgrid(0:5:90,0:5:90,0:5:90);slice(x,y,z,f,[45,90],[45,90],[0,45])%运用slice函数绘制图形运行结果如右图所示将以下代码保存为code1_2_1.m文件：fopen(readtext.m);readtext;fori=1:19subplot(5,4,i)pcolor(f(:,:,i))%运用pcolor函数绘制图形end运行结果如右图所示将以下代码保存为code1_2_2.m文件：fopen(readtext.m);%运用contour函数绘制图形readtext;fori=1:19subplot(5,4,i)contour(f(:,:,i))end运行结果如右图所示：φ1=0~90，φ＝45，φ2＝0所对应的f(φ1,φ,φ2)即为f(:,10,1)。将以下代码保存为code1_3.m文件：fopen(readtext.m);readtext;plot([0:5:90],f(:,10,1),-bo)%运用plot函数绘制图形text(60,6,\phi=45 \phi2=0)运行结果如下图所示：编程实现以下科学计算算法，并举一例应用之。（参考书籍《精通MATLAB科学算法》，王正林等著，电子工业出版社，2009年）“多项式拟合”。思考：多项式拟合是用多项式拟合曲线的一种方式，低次数下运用此方法符合较好，但较高次数下波动太大，失去真实性。1.1 多项式曲线拟合概述对给定数据点（xi,yi）(i=1,2,...N），构造m次多项式， P（x）=+（mN ）由曲线拟合定义，应该使得下式取极小值：通过简单的计算可得出系数是下面的线性方程组的解：=其中,ck=bk=在MATLAB中编程实现的多项式曲线拟合函数为:multifit功能：离散实验数据点的多项式曲线拟合。调用格式：A=multifit(X,Y,m)其中：X为实验数据点的x坐标向量； Y为实验数据点的y坐标向量； m为拟合多项式的次数； A为拟合多项式的系数向量。1.2 多项式曲线拟合编程流程图1.3 多项式曲线拟合的MATLAB程序代码function A=multifit(X,Y,m)%离散实验数据点的多项式曲线拟合%实验数据点的x坐标向量：X%实验数据点的y坐标向量：Y%拟合多项式的次数：m%拟合多项式的系数向量：AN=length(X);M=length(Y);if(N ~= M)disp(数据点坐标不匹配！);return;endc(1:(2*m+1))=0;b(1:(m+1))=0;for j=1:(2*m+1) %求出c和bfor k=1:Nc(j)=c(j)+X(k)^(j-1);if(j(m+2))b(j)=b(j)+Y(k)*X(k)^(j-1);endendendC(1,:)=c(1:(m+1