1. matlab软件有哪些常用指令有哪些专用工具箱
matlab命令
一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
2、who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节。
3、功能键:
功能键 快捷键 说明
方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入
方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入
方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符
方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符
Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符
Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移一个字符
home Ctrl+A 光标移到行首
End Ctrl+E 光标移到行尾
Esc Ctrl+U 清除一行
Del Ctrl+D 清除光标所在的字符
Backspace Ctrl+H 删除光标前一个字符
Ctrl+K 删除到行尾
Ctrl+C 中断正在执行的命令
4、clc可以命令窗口显示的内容,但并不清除工作空间。
二、函数及运算
1、运算符:
+:加, -:减, *:乘, /: 除, \:左除 ^: 幂,‘:复数的共轭转置, ():制定运算顺序。
2、常用函数表:
sin( ) 正弦(变量为弧度)
Cot( ) 余切(变量为弧度)
sind( ) 正弦(变量为度数)
Cotd( ) 余切(变量为度数)
asin( ) 反正弦(返回弧度)
acot( ) 反余切(返回弧度)
Asind( ) 反正弦(返回度数)
acotd( ) 反余切(返回度数)
cos( ) 余弦(变量为弧度)
exp( ) 指数
cosd( ) 余弦(变量为度数)
log( ) 对数
acos( ) 余正弦(返回弧度)
log10( ) 以10为底对数
acosd( ) 余正弦(返回度数)
sqrt( ) 开方
tan( ) 正切(变量为弧度)
realsqrt( ) 返回非负根
tand( ) 正切(变量为度数)
abs( ) 取绝对值
atan( ) 反正切(返回弧度)
angle( ) 返回复数的相位角
atand( ) 反正切(返回度数)
mod(x,y) 返回x/y的余数
sum( ) 向量元素求和
3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得。
4、常用常数的值:
pi 3.1415926…….
realmin 最小浮点数,2^-1022
i 虚数单位
realmax 最大浮点数,(2-eps)2^1022
j 虚数单位
Inf 无限值
eps 浮点相对经度=2^-52
NaN 空值
三、数组和矩阵:
1、构造数组的方法:增量发和linspace(first,last,num)first和last为起始和终止数,num为需要的数组元素个数。
2、构造矩阵的方法:可以直接用[ ]来输入数组,也可以用以下提供的函数来生成矩阵。
ones( ) 创建一个所有元素都为1的矩阵,其中可以制定维数,1,2….个变量
zeros() 创建一个所有元素都为0的矩阵
eye() 创建对角元素为1,其他元素为0的矩阵
diag() 根据向量创建对角矩阵,即以向量的元素为对角元素
magic() 创建魔方矩阵
rand() 创建随机矩阵,服从均匀分布
randn() 创建随机矩阵,服从正态分布
randperm() 创建随机行向量
horcat C=[A,B],水平聚合矩阵,还可以用cat(1,A,B)
vercat C=[A;B],垂直聚合矩阵, 还可以用cat(2,A,B)
repmat(M,v,h) 将矩阵M在垂直方向上聚合v次,在水平方向上聚合h次
blkdiag(A,B) 以A,和B为块创建块对角矩阵
length 返回矩阵最长维的的长度
ndims 返回维数
numel 返回矩阵元素个数
size 返回每一维的长度,[rows,cols]=size(A)
reshape 重塑矩阵,reshape(A,2,6),将A变为2×6的矩阵,按列排列。
rot90 旋转矩阵90度,逆时针方向
fliplr 沿垂轴翻转矩阵
flipud 沿水平轴翻转矩阵
transpose 沿主对角线翻转矩阵
ctranspose 转置矩阵,也可用A’或A.’,这仅当矩阵为复数矩阵时才有区别
inv 矩阵的逆
det 矩阵的行列式值
trace 矩阵对角元素的和
norm 矩阵或矢量的范数,norm(a,1),norm(a,Inf)…….
normest 估计矩阵的最大范数矢量
chol 矩阵的cholesky分解
cholinc 不完全cholesky分解
lu LU分解
luinc 不完全LU分解
qr 正交分解
kron(A,B) A为m×n,B为p×q,则生成mp×nq的矩阵,A的每一个元素都会乘上B,并占据p×q大小的空间
rank 求出矩阵的刺
pinv 求伪逆矩阵
A^p 对A进行操作
A.^P 对A中的每一个元素进行操作
四、数值计算
1、线性方程组求解
(1)AX=B的解可以用X=A\B求。XA=B的解可以用X= A/B求。如果A是m×n的矩阵,当m=n时可以找到唯一解,m<n,不定解,解中至多有m个非零元素。如果m>n,超定系统,至少找到一组解。如果A是奇异的,且AX=B有解,可以用X=pinv(A)×B返回最小二乘解
(2)AX=b, A=L×U,[L,U]=lu(A), X=U\(L\b),即用LU分解求解。
(3)QR(正交)分解是将一矩阵表示为一正交矩阵和一上三角矩阵之积,A=Q×R[Q,R]=chol(A), X=Q\(U\b)
(4)cholesky分解类似。
2、特征值
D=eig(A)返回A的所有特征值组成的矩阵。[V,D]=eig(A),还返回特征向量矩阵。
3、A=U×S×UT,[U,S]=schur(A).其中S的对角线元素为A的特征值。
4、多项式Matlab里面的多项式是以向量来表示的,其具体操作函数如下:
conv 多项式的乘法
deconv 多项式的除法,【a,b】=deconv(s),返回商和余数
poly 求多项式的系数(由已知根求多项式的系数)
polyeig 求多项式的特征值
Polyfit(x,y,n) 多项式的曲线拟合,x,y为被拟合的向量,n为拟合多项式阶数。
polyder 求多项式的一阶导数,polyder(a,b)返回ab的导数
[a,b]=polyder(a,b)返回a/b的导数。
polyint 多项式的积分
polyval 求多项式的值
polyvalm 以矩阵为变量求多项式的值
resie 部分分式展开式
roots 求多项式的根(返回所有根组成的向量)
注:用ploy(A)求出矩阵的特征多项式,然后再求其根,即为矩阵的特征值。
5、插值常用的插值函数如下:
griddata 数据网格化合曲面拟合
Griddata3 三维数据网格化合超曲面拟合
interp1 一维插值(yi=interp1(x,y,xi,’method’)Method=nearest/linear/spline/pchip/cubic
Interp2 二维插值zi=interp1(x,y,z,xi,yi’method’),bilinear
Interp3 三维插值
interpft 用快速傅立叶变换进行一维插值,help fft。
mkpp 使用分段多项式
spline 三次样条插值
pchip 分段hermit插值
6、函数最值的求解
fminbnd(‘f’,x1,x2,optiset(,))求f在 x1和x2之间的最小值。Optiset选项可以有‘Display’+‘iter’/’off’/’final’,分别表示显示计算过程/不显示/只显示最后结果。fminsearch求多元函数的最小值。fzero(‘f’,x1)求一元函数的零点。X1为起始点。同样可以用上面的选项。
五、图像绘制:
1、基本绘图函数
plot 绘制二维线性图形和两个坐标轴
plot3 绘制三维线性图形和两个坐标轴
fplot 在制定区间绘制某函数的图像。fplot(‘f’,区域,线型,颜色)
loglog 绘制对数图形及两个坐标轴(两个坐标都为对数坐标)semilogx 绘制半对数坐标图形
semilogy 绘制半对数坐标图形
2、线型: 颜色 线型
y 黄色 . 圆点线 v 向下箭头
g 绿色 -. 组合 > 向右箭头
b 蓝色 + 点为加号形 < 向左箭头
m 红紫色 o 空心圆形 p 五角星形
c 蓝紫色 * 星号 h 六角星形
w 白色 . 实心小点 hold on 添加图形
r 红色 x 叉号形状 grid on 添加网格
k 黑色 s 方形 - 实线
d 菱形 -- 虚线 ^ 向上箭头
3、可以用subplot(3,3,1)表示将绘图区域分为三行三列,目前使用第一区域。此时如要画不同的图形在一个窗口里,需要hold on。
2. matlab工具箱有哪些实例
function nTabs(thisObj,Num){
if(thisObj.className == "active")return;
var tabObj = thisObj.parentNode.id;
var tabList = document.getElementById(tabObj).getElementsByTagName("li");
for(i=0; i <tabList.length; i++)
{
3. MATLAB 有哪些好用的第三方工具箱
工具箱是在要用的时候才去用它,觉得基础的东西学好了,就找个一个专题来做,这时候再考虑学什么工具箱
4. matlab中有多少工具箱
From 0 to infinite
Toolbox 可以自己开发的
5. MATLAB 有哪些好用的第三方工具箱
matlab工具箱就是省去了matlab编程的过程,
他就是把程序转换成界面,便于初学者的学习,操作。
里面有各种工具箱,比如小波工具箱,
神经网络工具箱,
粒子算法优化工具箱,仿真模拟工具箱等等
6. MATLAB工具箱有哪些作用
MATLAB附带了很多工具箱(Toolbox),而且每次发布新版本时,工具箱几乎都要增加。按F1键打开MATLAB的“Help”,在窗口左边显示了MATLAB所有的工具箱。
一般来说,每个工具箱针对一个具体的问题,如图像处理工具箱(Image.Processing.Toolbox)专门针对数字图像处理问题,偏微分方程工具箱(Partial.Differential.Equation.Toolbox)是偏微分方程(组)求解函数的集合。一个工具箱中包含若干函数。实际上,工具箱也是一个函数库,在功能方面与MATLAB主体中的数值计算和数据可视化部分相同。
但有一点区别:主体部分的核心函数都是内置函数,是用C语言编写并编译过的;而工具箱中的函数都是基于MATLAB的二次开发,即用MATLAB语言写的.m文件。用Editor打开这些文件,就可以看到源代码。
7. MATLAB 有哪些好用的第三方工具箱
看你用在哪个行业,工具箱很多
8. matlab需要安装哪些工具箱
至于Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语,我这里不想多说什么
感兴趣的网友,可以直接查看Matlab的帮助系统,在那里你可以得到最直接的答复,但是你需要一定的英文基础哦
添加工具箱的方法很多,所有方法都是为了达到同一个目的,将工具箱的所在路径添加到Matlab的搜索路径下就可以了
下面介绍一种最简单的操作吧,下面以安装mathmodl(数学建模工具箱)为例进行说明
a、将你所需要安装的工具箱解压到$MatlabRoot\toolbox中(其实任意路径都是可以的,但是为了方便管理,我们一般都安装在这里),$MatlabRoot是你的Matlab安装路径,你可以在Matlab中输入matlabroot命令获取
(1)在Matlab输入如下内容(当然你可以直接使用资源管理器进入toolbox目录)
>>
matlabroot
ans
=
D:\Program
Files\MATLAB\R2008a
>>
winopen(ans)
(2)此时会自动跳到Matlab的安装目录下,双击打开目录下的toolbox文件夹
(3)将mathmodl工具箱复制到toolbox中
b.将刚才mathmodl的路径添加到Matlab搜索路径下(可以使用Matlab命令行,也可是用Matlab菜单操作,为了简便我们这里使用第二种)
(1)在Matlab中如下操作,File——>Set
Path...——>点击Add
with
subfolders...
(2)在浏览文件中,选择刚才的安装路径$MatlabRoot/toolbox/mathmodl后,点击确定
(3)此时返回到Set
Path对话框,点击左下角的保存按钮(记住一定要保存),此时工具箱彻底安装完毕,点击Close关闭对话框
c.测试下新安装工具箱是可以使用,在Matlab中输入如下内容
>>help
mathmodl%输入工具箱名称,此时一般会返回该工具箱的说明,也就是mathmodl路径下content.m中的内容
%在命令行中输入如下,此时会返回mathmodl路径下所有的文件
>>what
mathmodl
%再到mathmodl中随便找一个不与Matlab中重名的函数,比如DYNPROG.M,在命令行中输入
>>which
DYNPROG.M
D:\My
Documents\MATLAB\DYNPROG.M
d.工具箱更新缓存,否则每次Matlab启动的时候会给出警告
(1)File——>Preferences——>General——>选中enable
toolbox
path
cache——>点击updata
toolbox
path
cache
(2)完成上面的就可以关闭Preferences对话框了
(3)此时一个工具箱彻底安装完毕
(4)如果以后启动Matlab的时候警告说toolbox
path
cache失效,那么重复第一步操作就万事OK了
====================================================================
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当然如果你对Matlab的命令比较熟悉的话,你可以直接使用命令进行工具箱安装操作,方法如下
(1)将工具箱解压到任意路径,但是推荐MatlabRoot下的Toolbox中
(2)在Matlab中输入
>>addpath('Your_ToolBox_Full_Path')%注意必须是文件夹路径
>>savepath
9. matlab 7.10自带的工具箱有哪些
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱
10. 数学建模MATLAB工具箱是什么怎么用
Matlab工具箱已经成为一个系列产品,Matlab主工具箱和各种工具箱(toolbox )。
工具箱简介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能够用于多种学科。
2领域型工具箱 —— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具箱,其专业性很强,比如控制系统工具箱( Control System Toolbox);信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox);财政金融工具箱( Financial Toolbox)等等。只适用于本专业。
3
Matlab常用工具箱
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
Database Toolbox——数据库工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
Virtual Reality Toolbox——虚拟现实工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每个新出的版本都在增加、更新完善。