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MATLAB基礎(chǔ)及應(yīng)用(第6版)
MATLAB數(shù)值計算本章要點數(shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計數(shù)值插值曲線擬合求解常微分方程交互式工具5.1數(shù)據(jù)分析一、數(shù)據(jù)統(tǒng)計函數(shù)名稱功能函數(shù)名稱功能max(x)找x各列的最大元素min(x)找x各列的最小元素mean(x)求x各列的平均值sum(x)求x各列元素之和median(x)找x各列的中間值元素sort(x)使x的各列元素按遞增排序prod(x)求x各列元素之積二、離差和相關(guān)
函數(shù)名稱功能函數(shù)名稱功能var(x)x各列的方差cov(x,y)兩個矩陣x和y的協(xié)方差std(x)x各列的標準差corrcoef(x)x的自相關(guān)陣range(x)x各列的極差corrcoef(x,y)兩個矩陣x和y的互相關(guān)系數(shù),結(jié)果為方陣cov(x)x的協(xié)方差陣corr2(x,y)兩個矩陣x和y的相關(guān)系數(shù)5.2數(shù)值運算一、多項式名稱函數(shù)格式說明創(chuàng)建多項式P=[a0a1a2…an-1an]P為多項式(以下各函數(shù)中P均為多項式),a0a1a2
…an-1an為按降冪順序排列的多項式系數(shù)P=poly(A)A為向量。創(chuàng)建以向量A中元素為根的多項式求根roots(P)求該多項式的根,以列向量的形式給出求值polyval(P,A)當A為標量時,求多項式P在自變量x=A時的值;當A為向量時,求x分別等于A中每個元素時,多項式的值polyvalm(P,m)m為n×n階方陣。求x分別等于m中每一個元素時,多項式的值(結(jié)果為n×n階方陣)多項式乘法conv(P1,P2)P1多項式與P2多項式相乘多項式除法[q,r]=deconvP1,P2)P1多項式與P2多項式相除。q為商,r為余數(shù)多項式求導(dǎo)p=polyder(P)多項式P的導(dǎo)函數(shù)P=polyder(P1,P2)P1多項式與P2多項式乘積的導(dǎo)函數(shù)[q,r]=polyder(P1,P2)P1多項式與P2多項式相除后的導(dǎo)函數(shù),導(dǎo)函數(shù)的分子放入q,分母放入r二、插值與擬合
1.數(shù)值插值(1)一維插值函數(shù):Z1=interp1(X,Y,X1,‘參數(shù)’)說明:X是向量,表示采樣點;Y是采樣點上的樣本值,與X等長;X1可是向量或標量,表示欲插值的點;Z1是與X1等長的插值結(jié)果。(2)二維插值函數(shù):Z1=interp2(X,Y,Z,X1,Y1,‘參數(shù)’)說明:X是長度為M的向量、Y是長度為N的向量,表示采樣點;Z是與采樣點對應(yīng)的樣本值,長度為N×M;X1、Y1是向量或標量,長度可以不等,表示欲插值的點;Z1是插值結(jié)果。二維插值是對雙變量函數(shù)同時做插值。線性插值主要參數(shù)參數(shù)說明特點nearest鄰近點插值法。根據(jù)已知兩點間的插值點與這兩點之間的位置遠近插值。當插值點距離前點近時,取前點的值,否則取后點的值速度最快,但平滑性差linear線性插值。把相鄰的數(shù)據(jù)點用直線連接,按所生成的曲線進行插值,是默認的插值方法占有的內(nèi)存較鄰近點插值方法多,運算時間也稍長,與鄰近點插值不同,其結(jié)果是連續(xù)的,但在頂點處的斜率會改變spline三次樣條插值。用已知數(shù)據(jù)求出樣條函數(shù)后,按照樣條函數(shù)插值運算時間長,但內(nèi)存的占有較立方插值方法要少,三次樣條插值的平滑性很好,但如果輸入的數(shù)據(jù)不一致或數(shù)據(jù)點過近,可能出現(xiàn)很差的插值結(jié)果cubic立方插值法,也稱三次多項式插值。用已知數(shù)據(jù)構(gòu)造出三次多項式進行插值需要較多的內(nèi)存和運算時間,平滑性很好bicubic雙立方插值法。利用已知的數(shù)據(jù)點擬合一個雙立方曲面,然后根據(jù)插值點的坐標插值,每個插值點的值由該點附近的六個點的坐標確定二維插值函數(shù)獨有。插值點處的值和該點值的導(dǎo)數(shù)都連續(xù)2.曲線擬合MATLAB的曲線擬合函數(shù)如下:函數(shù):[P,S]=polyfit(X,Y,N)說明:X、Y是兩個等長的向量,X是采樣點,Y是采樣點函數(shù)值,N是多項式的次數(shù);P是一個長度為N+1的向量,代表N次多項式;S是采樣點的誤差向量。三、函數(shù)的極值和零點
函數(shù)名稱函數(shù)格式說明函數(shù)極小值x=fminbnd(‘fun’,a,b)fun為待求極值的單變量函數(shù),a、b為求極值的區(qū)間。x為函數(shù)極值點,y為極值點的函數(shù)值[x,y]=fminbnd(‘fun’,a,b)函數(shù)零點x=fzero(‘fun’,a)a為極值點附近的初始值,[ab]為求零點的區(qū)間,x為函數(shù)零點,y為零點的函數(shù)值。若沒有零點,則返回Nan(非數(shù))x=fzero(‘fun’,[ab])[x,y]=fzero(‘fun’,a)[x,y]=fzero(‘fun’,[ab])5.3常微分方程的數(shù)值求解一、常微分方程的解法數(shù)值解法的基本思想是:先取一系列離散的點,通常取等步長h,使,再求每個點對應(yīng)的y(xn),用y(xn)近似(n=1,2,…)的值。主要有歐拉法、線性多步法、預(yù)估校正法、龍格—庫塔法等,其中以龍格—庫塔法使用最多。二、龍格—庫塔法的實現(xiàn)
基于龍格—庫塔法,MATLAB提供了求常微分方程數(shù)值解的函數(shù),其函數(shù)格式如下:函數(shù):[X,Y]=ode23(‘f’,[x0,xn],y0)[X,Y]=ode45(‘f’,[x0,xn],y0)說明:X,Y是兩個向量。X對應(yīng)自變量x在求解區(qū)間[x0,xn]的一組采樣點,其采樣密度是自適應(yīng)的,無需指定;Y是與X對應(yīng)的一組解。f是一個M函數(shù)文件,代表待求解方程。[x0,xn]代表自變量的求解區(qū)間。y0=y(x0),由方程的初值給定。函數(shù)在求解區(qū)間[x0,xn]內(nèi),自動設(shè)定采樣點向量X,并求出解函數(shù)y在采樣點X處的樣本值。5.4交互式工具5.4.1隨機數(shù)生成工具MATLAB的randtool函數(shù)可以打開一個利用直方圖顯示隨機數(shù)的圖形用戶界面,用戶可以改變隨機樣本直方圖上的參數(shù)和樣本大小來得到不同的觀測結(jié)果。
在命令窗中輸入命令randtool后回車,打開的隨機數(shù)生成工具窗口隨機數(shù)生成工具窗口5.4.2概率分布觀察工具
MATLAB的disttool函數(shù)可以打開圖形用戶界面,并生成多種概率分布的交互式函數(shù)圖形,用戶可以通過改變分布函數(shù)類型和參數(shù)得到不同的觀測結(jié)果。
在命令行窗中輸入命令disttool后回車,打開的概率分布函數(shù)工具窗口。概率分布函數(shù)工具窗口5.4.3交互式擬合工具
MATLAB的曲線擬合工具箱是一個專門用于數(shù)據(jù)擬合操作的工具箱,可以使用多種工具來擬合曲線。使用曲線擬合工具箱之前,需要提供一組供分析的數(shù)據(jù),可以使用下列數(shù)據(jù):>>x=0:6;>>y=[0,20,60,68,77,110,152];建立完分析數(shù)據(jù)后,在命令行窗口輸入cftool后回車,即可打開曲線擬合器窗口。如圖5-4所示。曲線擬合器窗口單擊“選擇數(shù)據(jù)”按鈕,彈出“選擇擬合”對話框,在“X數(shù)據(jù)”下拉框,從中選擇自變量“x”,同樣在“Y數(shù)據(jù)”下拉框中選擇因變量“y”。MATLAB就會使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)繪圖,并自動為數(shù)據(jù)集指定一個名字,也可以在“擬合名稱”輸入框中自己命名。在中間的“擬合類型”下拉框可以選擇擬合算法,可以試用多種擬合算法,以找出最佳擬合圖形。例如選擇“平滑樣條”,觀察“擬合圖”窗口。5.4.4圖形窗口的擬合和統(tǒng)計工具
MATLAB的圖形窗口中提供了簡單方便的數(shù)據(jù)擬合和基本統(tǒng)計工具。
數(shù)據(jù)擬合工具可以對所繪制的曲線使用多種方法進行擬合;
基本統(tǒng)計工具可提供最小值、最大值、平均值、中位值、標準差、數(shù)據(jù)范圍等統(tǒng)計運算。1.數(shù)據(jù)擬合工具使用數(shù)據(jù)擬合工具首先需要創(chuàng)建一幅圖形,在命令行窗口輸入以下程序:>>x=0:5;>>y=[0,17,50,63,74,102];>>plot(x,y,'o')>>axis([-1,7,-15,125])在打開的圖形窗口中,單擊“工具”→“基本擬合”菜單,則打開“基本擬合”窗口。
在圖中的“繪制擬合圖”中選擇擬合方法(可同時選多種);
“顯示方程”復(fù)核框可以選擇是否在圖形上顯示擬合多項式;
“繪制殘差圖”復(fù)核框選中時會產(chǎn)生第二幅圖形,
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