matlab函数

fplot函数的格式：fplot(f, lims, 选项) 其中f代表一个函数，通常采用函数句柄的形式。lims为x轴的取值范围，用二元向量[xmin, xmax]描述，默认值为[-5, 5]。选项定义与plot函数相同，具体可参见： https://blog.csdn.net/Mrweng1996/article/details/104338453 。 代码示例： clc; clear all; f = @(x)sin(1./x); %构建匿名函数 fplot(f,[0,0.2],'b'); 运行结果： 来源： CSDN 作者： 星尘亦星辰 链接： https://blog.csdn.net/Mrweng1996/article/details/104340345

本文代码出自网络上一位大神，年久失源，若代码原作者申明版权，请联系我进行删除！ 高维函数属于NP问题，目前无标准方程可解。 用于求解“非劣解”逼近“最优解”的办法有很多，现在介绍“群智能算法”求解“高维函数”： 示例算法：遗传算法 待优化函数：f(x)=10 sin(5 x)+7*abs(x-5)+10） 【暂时先放MATLAB主程序代码，具体的算法分析会慢慢补充。 【需要MATLAB完整代码的去文章顶部的链接里面拿。 function genetic_algorithm_main ( ) clear ; clc ; popsize = 100 ; % 种群大小 chromlength = 10 ; % （染色体长度）二进制编码长度 pc = 0.6 ; % 交叉概率 pm = 0.001 ; % 变异概率 pop = initpop ( popsize , chromlength ) ; % 初始化种群 for i = 1 : 100 % 计算适应度值（函数值） % 函数“cal_objvalue里面就存着需要解的高维函数 : objvalue = 10 * sin ( 5 * x ) + 7 * abs ( x - 5 ) + 10 ; ” objvalue = cal_objvalue ( pop ) ; % 得到目标函数值objvalue fitvalue =

持续更新... 1.读写*.txt格式文件 2.读写*.xlsx格式文件 （1）写入excel文件：xlswrite()函数 常用语句为：xlswrite(filename,Data,sheet,Range) 其中：filename表示文件名称；Data表示待写入的数据、文本；sheet表示写入excel中的工作表标签，该参数缺省时，默认为Sheet1；Range表示工作表中的指定区域，该参数缺省时，默认为A1。 clc;clear all; filename = 'study.xlsx'; Data1 = [1,2,3;6,5,4;7,8,9]; % 都是数字的矩阵 Data2 = {1,2,3;'a','b','c';7,'d',9}; % 包括数字和文本的元胞数组 headers = {'AAA','BBB','CCC'}; % 都是文本的元胞数组 xlswrite(filename,Data1,1,'A1'); % 将矩阵Data1存储到study.xlsx中的第一个工作表(默认为Sheet1)A1位置,如果不存在study.xlsx文件,则创建该文件 xlswrite(filename,Data2,2,'A2'); % 将元胞数组Data2存储到study.xlsx中的第二个工作表 xlswrite(filename,[headers;Data2],'demo','A1

所有的设计均是为了得到更逼近理想滤波器的滤波器，而衡量逼近程度的准则有多种，其中最常用的是最大误差最小准则。采用这种准则进行滤波器设计的函数就是firpm函数。 firpm函数语法的5种基本形式 b = firpm ( n , f , a ) b = firpm ( n , f , a , w ) b = firpm ( n , f , a , 'ftype' ) b = firpm ( n , f , a , w , 'ftype' ) [ b , data ] = firpm ( . . . ) 利用凯塞窗函数设计一个低通FIR滤波器，过渡带为1000~1500Hz，采样频率为8000Hz，通带波纹最大为0.01，阻带波纹最大为0.05,。利用海明窗以及firpm函数设计相同的低通滤波器，截止频率为1500Hz，滤波器阶数为凯塞窗函数求取的值。绘制出三种方法设计的幅度响应曲线。 实现代码 fs = 8000 ; % 采样频率 fc = [ 1000 1500 ] ; % 过渡带 mag = [ 1 0 ] ; % 窗函数的理想滤波器幅度 dev = [ 0.01 0.05 ] ; % 纹波 [ n , wn , beta , ftype ] = kaiserord ( fc , mag , dev , fs ) ; % 获取凯塞窗参数 fpm = [ 0 fc ( 1 ) *

文章目录 方法一：多项式拟合polyfit 方法二：工具箱拟合cftool 方法三：指定函数拟合 方法一：多项式拟合polyfit x = [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] ; y = [ 9 7 6 3 - 1 2 5 7 20 ] ; P = polyfit ( x , y , 3 ) % 三阶多项式拟合 xi = 0 : .2 : 10 ; yi = polyval ( P , xi ) ; % 求对应y值 plot ( xi , yi , x , y , 'r*' ) ; 运行结果： 多项式系数：P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698 即 P=0.1481 * x^3 + -1.4030 * x^2 +1.8537 * x + 8.2698 方法二：工具箱拟合cftool x = [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] ; y = [ 9 7 6 3 - 1 2 5 7 20 ] ; cftool ( x , y ) 运行结果： 拟合类型中我们选择polynominal（多项式），拟合阶数选择3，运行结果中可见R平方值高达0.94，属于比较准确的. 方法三：指定函数拟合 1、已知数据 2、作出散点图，观察 3、拟合 运行结果： 参考文献： matlab在数学建模中的应用 （卓金武） 指定函数拟合运用可参考： 人口增长模型，附代码 来源：

一、三维绘图 1.曲线图 plot3(X1,Y1,Z1,...)：以默认线性属性绘制三维点集（X1,Y1,Z1）确定的曲线 plot3(X1,Y1,Z1,LineSpec)：以参数LineSpec确定的线性属性绘制三维点集 plot3(X1,Y1,Z1,'PropertyName',PropertyValue,...)：根据指定的属性绘制三维曲线 theta = 0:0.01*pi:2*pi; x = sin(theta); y = cos(theta); z = cos(4*theta); plot3(x,y,z,'LineWidth',2); hold on; theta = 0:0.02*pi:2*pi; x = sin(theta); y = cos(theta); z = cos(4*theta); plot3(x,y,z,'rd','MarkerSize',10,'LineWidth',2); 2.网格图 绘制函数z=f(x,y)的三维网格图的过程： 确定自变量x和y的取值范围和取值间隔 利用meshgrid函数生成“格点”矩阵 计算自变量采样“格点”上的函数值：Z = f(x,y) matlab中提供了mesh函数用于实现绘制网格图： mesh(X,Y,Z)：绘制三维网格图，颜色与曲面的高度相匹配 mesh(Z)：系统默认颜色与网格区域的情况下绘制数据Z的网格图

What is 拉普拉斯变换？ 先放一张Matlab绘制的很有立体感的图，我们后面会了解。 初学时我可看不大明白，因为得先明白什么是傅里叶变换，再放图 傅里叶变换的真理就是任何一个原始的周期性（非周期性可以在T趋于 ∞ \infty ∞ 时变成周期性）函数，可以由多个正余弦波叠加来近似。它实质是是频域函数和时域函数的转换 一. 引入拉氏变换的实际背景： 傅氏变换必须在整个实轴上有定义，但在工程实际问题中，许多以时间t为自变量的函数在时间t<0时是无意义的。通常在信号与系统中用到的就是这种单边拉普拉斯变换（有时也将t=0_考虑进去），也就是因果信号（含有输入信号和输出信号的信号系统）的拉氏变换。 1.1定义 傅里叶正变换： F ( ω ) F(ω) F ( ω ) = F [ f ( t ) ] \mathscr{F}[f(t)] F [ f ( t ) ] = ∫ − ∞ + ∞ f ( t ) e − j ω t d t \int_{-\infty}^{+\infty} f(t)e^{-jωt}dt ∫ − ∞ + ∞ ​ f ( t ) e − j ω t d t 在傅氏变换的基础上，去掉t<0时的实轴范围，并对于复参数s=β+jω, 则有积分： F ( S ) F(S) F ( S ) = L [ f ( t ) ] \mathscr{L}[f(t)] L [ f ( t )

线性回归 主要内容包括： 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系: p r i c e = w a r e a ⋅ a r e a + w a g e ⋅ a g e + b \mathrm{price} = w_{\mathrm{area}} \cdot \mathrm{area} + w_{\mathrm{age}} \cdot \mathrm{age} + b p r i c e = w a r e a ​ ⋅ a r e a + w a g e ​ ⋅ a g e + b 数据集 我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在这个数据上面寻找模型参数来使模型的预测价格与真实价格的误差最小。在机器学习术语里，该数据集被称为训练数据集（training data set）或训练集（training set），一栋房屋被称为一个样本（sample），其真实售出价格叫作标签（label），用来预测标签的两个因素叫作特征（feature）。特征用来表征样本的特点。 损失函数 在模型训练中

概率和数理统计是大学数学的重要内容，无论是在科学研究还是在工程实际中都有着非常广泛的应用。在MATLAB中，提供了专门的统计工具箱Staticstics，该工具箱有几百个专用于求解概率和数理统计问题的函数。本章将详细的介绍随机数的产生，随机变量的概率密度函数和数字特征，以及假设检验、方差分析和统计绘图等。 0.随机数 随机数的产生是概率统计的基础，概率论和数理统计就是对各种样本数据进行分析。在MATLAB中，各种样本数据可以用一些经典的随机分布数来表示。下面对常用的二项分布、均匀分布、指数分布、正态分布等随机数据进行详细的介绍。 <1>二项分布随机分布 在MATLAB中，使用函数binornd()产生二项分布的随机数据。该函数的的调用方式如下：R=binornd(N,P):在该函数中N和P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N和P的二项分布随机数。R=binornd(N,P,M):在该函数中参数M指定随机数的个数，与返回结果R同维数。 <2>泊松分布 在MATLAB中，使用函数poissrnd()产生泊松分布的随机数据。该函数的调用方式如下：R=poissrnd(LAMBDA):在该函数中LAMBDA为泊松分布的参数，返回服从参数为LAMBDA的泊松分布随机数，其中R与LAMBDA维数相同。R=poissrnd(LAMBDA,M,N):在该函数中LAMBDA为泊松分布的参数

程序代码： y1计算结果如下：（结果可用 pretty(simple(y1)) 再简化） 使用函数语法说明： solve——求解函数变量 求解过程： 第一步告诉电脑方程中所含有的变量，包括参数和未知变量 第二步指明方程，未知数和限制条件，具体含义如下 第三步为获得方程的解，有多个参量可用[ , , ]表示 来源： CSDN 作者： ofcinderella 链接： https://blog.csdn.net/ofcinderella/article/details/104246395