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MATLAB教程第8章MATLAB综合实训

MATLAB综合实训是对之前学过的知识进行综合运用的一个实践环节。

在该实训中，我们需要利用所掌握的MATLAB技能完成一个综合性的任务，

包括数据处理、图像处理、信号处理等方面。在本章中，我们将介绍

MATLAB综合实训的基本要求和步骤，并给出一个具体的实例来帮助理解。

1.数据处理：从给定的数据集中提取出需要的数据，并进行相应的处

理。例如，计算数据的平均值、方差等统计量，或者对数据进行排序、过

滤等操作。

2.图像处理：对给定的图像进行处理，可以包括图像增强、滤波、边

缘检测等操作。也可以利用图像处理工具箱中的函数完成一些特定的任务。

3.信号处理：对给定的信号进行处理，可以包括信号滤波、谱分析、

频域变换等操作。也可以利用信号处理工具箱中的函数完成一些特定的任

务。

4.建模与仿真：根据给定的问题，设计相应的数学模型，并进行仿

真分析。例如，可以利用ODE求解器求解一些常微分方程，或者使用

Simulink进行系统级建模与仿真。

下面以一个实例来说明MATLAB综合实训的步骤和方法。假设我们有

一组学生成绩数据，包括学号、姓名和成绩。我们需要完成以下任务：

1.根据成绩对学生进行排名，并输出前5名学生的学号和姓名；

2.计算所有学生的平均成绩和方差，并绘制成绩的直方图；

3.根据成绩数据，计算学生之间的相关系数矩阵，并绘制热力图；

4.假设我们有一个学生的成绩缺失，根据其他学生的成绩数据，利用

K近邻算法进行插补；

5.在插补后的数据上，利用线性回归建立学生的成绩预测模型，并进

行模型评估。

首先，我们需要读取成绩数据。可以使用MATLAB中的readtable函

数将Excel文件中的数据读入到MATLAB的表格结构中。

```matlab

data=readtable(scores.xlsx);

```

接下来，我们可以根据成绩对学生进行排名，并输出前5名学生的学

号和姓名。

```matlab

sorted_data=sortrows(data,成绩,descend);

top5_data=sorted_data(1:5,{学号,姓名});

disp(top5_data);

```

然后，我们可以计算所有学生的平均成绩和方差，并绘制成绩的直方

图。

```matlab

avg_score=mean(data.成绩);

var_score=var(data.成绩);

histogram(data.成绩);

xlabel(成绩);

ylabel(频数);

title(成绩分布直方图);

```

接下来，我们可以计算学生之间的相关系数矩阵，并绘制热力图。

```matlab

corr_matrix=corrcoef(data.成绩);

heatmap(corr_matrix,Colormap,hot,ColorbarVisible,

off);

title(相关系数矩阵);

```

然后，我们可以使用K近邻算法对缺失的成绩进行插补。

```matlab

missing_data=data;

missing_index=ismissing(missing_data.成绩);

known_data=missing_data(~missing_index,:);

missing_data=missing_data(missing_index,:);

k=5;

fori=1:size(missing_data,1)

dist=pdist2(missing_data{i,成绩},known_data{:,成绩

});

[~,nearest_index]=