matlab数值分析实验报告
Matlab数值分析实验报告
引言
数值分析是一门研究利用计算机进行数值计算和模拟的学科，它在科学计算、
工程技术和金融等领域有着广泛的应用。本次实验报告将介绍在Matlab环境下进行的数值分析实验，包括数值微分、数值积分和线性方程组求解等内容。
一、数值微分
数值微分是通过数值方法计算函数的导数，常用的数值微分方法有前向差分、
后向差分和中心差分。在Matlab中，可以使用diff函数来计算函数的导数。例如，对于函数f(x)=x^2，在Matlab中可以使用如下代码进行数值微分的计算：
```matlab
syms x;
f = x^2;
df = diff(f, x);
```
二、数值积分
数值积分是通过数值方法计算函数的定积分，常用的数值积分方法有梯形法则、辛普森法则和龙贝格积分法。在Matlab中，可以使用trapz、quad和integral
等函数来进行数值积分的计算。例如，对于函数f(x)=sin(x)，可以使用如下代码进行数值积分的计算：
```matlab
x = linspace(0, pi, 100);
y = sin(x);
integral_value = trapz(x, y);
```
三、线性方程组求解
线性方程组求解是数值分析中的重要问题，常用的求解方法有高斯消元法和LU 分解法。在Matlab中，可以使用\操作符来求解线性方程组。例如，对于线性方程组Ax=b，可以使用如下代码进行求解：
```matlab
A = [1, 2; 3, 4];
b = [5; 6];
x = A\b;
```
四、实验结果与分析
在本次实验中，我们分别使用Matlab进行了数值微分、数值积分和线性方程组求解的计算。通过实验结果可以发现，Matlab提供了丰富的数值计算函数和工具，能够方便地进行数值分析的计算和求解。
数值微分的计算结果与解析解相比较，可以发现数值微分的误差随着步长的减小而减小，但是当步长过小时，数值微分的误差会受到舍入误差的影响。
数值积分的计算结果与解析解相比较，可以发现数值积分的误差随着采样点的增加而减小，但是当采样点过多时，数值积分的计算时间会增加。
线性方程组的求解结果与解析解相比较，可以发现Matlab能够快速、准确地求解线性方程组，对于大规模的线性方程组求解，Matlab的性能也非常出色。
结论
通过本次实验，我们深入了解了Matlab在数值分析中的应用。Matlab提供了丰富的数值计算函数和工具，能够方便地进行数值微分、数值积分和线性方程组求解等计算。在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的数值方法和Matlab函数来进行数值分析的计算和求解。数值分析的结果不仅可以用于科学研究和工程设计，还可以为决策提供重要的参考依据。
实验报告 实验项目名称函数逼近与快速傅里叶变换实验室数学实验室 所属课程名称数值逼近 实验类型算法设计 实验日期 班级 学号 姓名 成绩
512*x^10 - 1280*x^8 + 1120*x^6 - 400*x^4 + 50*x^2 - 1 并得到Figure，图像如下： 实验二：编写程序实现[-1,1]上n阶勒让德多项式，并作画（n=0,1，…，10 在一个figure中）。要求：输入Legendre(-1,1,n)，输出如a n x n+a n-1x n-1+…多项式。 在MATLAB的Editor中建立一个M-文件，输入程序代码，实现勒让德多项式的程序代码如下： function Pn=Legendre(n,x) syms x; if n==0 Pn=1; else if n==1 Pn=x; else Pn=expand((2*n-1)*x*Legendre(n-1)-(n-1)*Legendre(n-2))/(n); end x=[-1:0.1:1]; A=sym2poly(Pn); yn=polyval(A,x); plot (x,yn,'-o'); hold on
end 在command Windows中输入命令：Legendre（10），得出的结果为： Legendre(10) ans = (46189*x^10)/256 - (109395*x^8)/256 + (45045*x^6)/128 - (15015*x^4)/128 + (3465*x^2)/256 - 63/256 并得到Figure，图像如下： 实验三：利用切比雪夫零点做拉格朗日插值，并与以前拉格朗日插值结果比较。 在MATLAB的Editor中建立一个M-文件，输入程序代码，实现拉格朗日插值多项式的程序代码如下： function [C,D]=lagr1(X,Y) n=length(X); D=zeros(n,n); D(:,1)=Y'; for j=2:n for k=j:n D(k,j)=(D(k,j-1)- D(k-1,j-1))/(X(k)-X(k-j+1)); end end C=D(n,n); for k=(n-1):-1:1
MATLAB实验小结论文数学建模 MATLAB实验小结 摘要：本实验使用MATLAB对数学建模问题进行了探究和求解。主要使用了MATLAB的数值计算和数据可视化功能，通过建立数学模型和运用MATLAB的工具包，对实验所选的问题进行了分析和求解。实验结果表明，MATLAB在数学建模问题的求解中具有较强的效率和准确性，有助于提高数学建模的研究能力和水平。本实验对MATLAB在数学建模领域的应用进行了总结和讨论，并对今后的研究方向提出了建议。 关键词：MATLAB；数学建模；模型分析；数值计算；可视化 第一部分：引言 数学建模是应用数学与实际问题相结合，通过建立数学模型对实际问题进行分析和求解的一种研究方法。而MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，可以辅助研究人员进行数学建模问题的研究和分析。本实验旨在探究MATLAB在数学建模问题中的应用能力，并评估其效果和准确性。 第二部分：实验设计 本实验选择了一个典型的数学建模问题作为研究对象，通过建立数学模型对其进行分析和求解。首先，我们对选定的问题进行了背景研究，了解了该问题的相关理论和方法。然后，我们
利用MATLAB的数值计算功能，通过编写MATLAB脚本对 问题进行求解和分析。最后，我们通过对实验结果的评估和比对，对MATLAB的性能进行了总结和评价。 第三部分：实验结果 我们在实验中使用MATLAB对一个拟合问题进行了求解。首先，我们从实验数据中提取了需要拟合的函数的参数。然后，我们利用MATLAB的数据可视化功能，绘制出实验数据和拟 合函数之间的关系图。通过对图像的分析，我们发现拟合效果较好，与实验数据吻合度较高，证明了我们的模型的可靠性和准确性。 为了进一步验证模型的准确性，我们进行了灵敏度分析。结果表明，当模型参数发生变化时，模型输出变化较小，具有一定的鲁棒性。这说明我们的模型对参数扰动具有一定的鲁棒性，并能保持较高的拟合效果。 第四部分：讨论与分析 从实验结果来看，MATLAB在数学建模问题的分析和求解中 表现出了较高的效率和准确性。通过利用MATLAB的工具包，我们能够更快、更直观地了解问题的本质和结构，进而建立和求解数学模型。MATLAB的数值计算和可视化功能能够帮助 我们更好地分析和展示实验结果，有助于提高研究的可信度和可靠性。
MATLAB程序设计语言 实 验 报 告 专业及班级___________________ 姓名___________________ 学号___________________ 日期___________________
实验一 MATLAB 的基本使用 一、 实验目的 1.了解MA TALB 程序设计语言的基本特点，熟悉MATLAB 软件的运行环境； 2.掌握变量、函数等有关概念，掌握M 文件的创建、保存、打开的方法，初步具备将一般数学问题转化为对应计算机模型处理的能力； 3.掌握二维图形绘制的方法，并能用这些方法实现计算结果的可视化。 二、 MATLAB 的基础知识 通过本课程的学习，应基本掌握以下的基础知识： 一. MATLAB 简介 二. MATLAB 的启动和退出 三. MATLAB 使用界面简介 四. 帮助信息的获取 五. MATLAB 的数值计算功能 六. 程序流程控制 七. M 文件 八. 函数文件 九. MATLAB 的可视化 三、上机练习 1. 仔细预习第二部分内容，关于MATLAB 的基础知识。 2. 熟悉MATLAB 环境，将第二部分所有的例子在计算机上练习一遍 3、已知矩阵???? ??????=??????????=123456789,987654321B A 。求A*B ，A .* B ，比较二者结果是否相同。并利用MA TLAB 的内部函数求矩阵A 的大小、元素和、长度以及最大 值。 解：>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; >> B=[9 8 7;6 5 4;3 2 1]; >> A*B ans = 30 24 18 84 69 54 138 114 90 >> A.*B ans = 9 16 21 24 25 24
实验五 MATLAB 数值计算 一、实验目的 1．掌握求数值导数和数值积分的方法。 2．掌握代数方程数值求解的方法。 3．掌握常微分方程数值求解的方法。 二、实验的设备及条件 计算机一台（带有MATLAB7.0以上的软件环境）。 设计提示 1．参考本节主要内容，学习并理解相关函数的含义及调用方法。 三、实验内容 1．线性系统方程：分别使用左除（\）和求逆（inv ）求解下面系统方程的 解： ?? ???=+=+=++377251463c b b a c b a 2. 数值积分：使用quad 和trapz 求解?-5 03/dx xe x 的数值积分，并与其解析解9243/5+--e 相比较； 3. 请完成教材P154页中实验指导环节的实验内容第2题 4. 请完成教材P155页中思考练习的第3题（1），并绘制解在该求解区间（即 [0,5]）上的图像；。 5、请完成教材P164页实验指导环节的实验内容第5题。 （提示：该函数的符号导数，可以通过函数diff 求得。首先定义符号变表 达式，如求sin(x)的一阶符号导数，可以先定义f=’sin(x)’;df=diff(f);可求得df=cos(x)。其中df 即为函数f 的一阶符号导数）。
四、实验报告要求（包含预习报告要求和最终报告要求） 1.实验名称 2.实验目的 3.实验设备及条件 4.实验内容及要求 5.实验程序设计 指程序代码。 6.实验结果及结果分析 实验结果要求必须客观,有数据的可以记录数据，没有数据的简单描述实验现象。结果分析是对实验结果的理论评判。 7.实验中出现的问题及解决方法 8. 思考题的回答 五、 实验报告的提交方式 Word 文档，命名方式:实验号_你的学号_姓名!!! 例如本次实验：实验一_000000001_张三.doc （信息101提交报告邮箱）：E_mail: matlab_xx01@https://www.doczj.com/doc/e519046387.html, (网络工程101提交作业邮箱)：E_mail: Matlab_wg01@https://www.doczj.com/doc/e519046387.html, （注意网络班 的M 是大写的) 下一次课前提交,过期不收! 六、 参考文献 参考教材和Matlab 帮助文件。 1.实验名称 MATLAB 数值计算 2.实验目的 1．掌握求数值导数和数值积分的方法。 2．掌握代数方程数值求解的方法。 3．掌握常微分方程数值求解的方法。 预习报告 要求 最终报告要求
MATLAB 数学实验报告 指导老师： 班级： 小组成员： 时间：201_/_/_
Matlab第二次实验报告 小组成员： 1题目：实验四;MATLAB选择结构与应用实验 目的：掌握if选择结构与程序流程控制;重点掌握break;return;pause语句的应用.. 问题：问题1：验证“哥德巴赫猜想”;即：任何一个正偶数n>=6均可表示为两个质数的和..要求编制一个函数程序;输入一个正偶数;返回两个质数的和.. 问题分析：由用户输入一个大于6的偶数;由input语句实现..由if判断语句判断是否输入的数据符合条件..再引用质数判断函数来找出两个质数;再向屏幕输出两个质数即可.. 编程：function z1;z2=geden; n=input'please input n' if n<6
disp'data error'; return end if modn;2==0 for i=2:n/2 k=0; for j=2:sqrti if modi;j==0 k=k+1; end end for j=2:sqrtn-i if modn-i;j==0 k=k+1; end end if k==0 fprintf'two numbers are' fprintf'%.0f;%.0f';i;n-i break end end
end 结果分析： 如上图;用户输入了大于6的偶数返回两个质数5和31;通过不断试验;即可验证哥德巴赫猜想.. 纪录：if判断语句与for循环语句联合嵌套使用可使程序结构更加明晰;更快的解决问题.. 2题目：实验四;MATLAB选择结构与应用实验 目的：用matlab联系生活实际;解决一些生活中常见的实际问题..
佛山科学技术学院 实 验 报 告 课程名称 数值分析 实验项目 常微分方程问题初值问题数值解法 专业班级 姓 名 学 号 指导教师 陈剑 成 绩 日 期 一. 实验目的 1、理解如何在计算机上实现用Euler 法、改进Euler 法、Runge －Kutta 算法求一阶常微分方程初值问题 ⎩⎨ ⎧=∈='1 )(] ,[),,()(y a y b a x y x f x y 的数值解。 2、利用图形直观分析近似解和准确解之间的误差。 二、实验要求 （1） 按照题目要求完成实验内容； （2） 写出相应的Matlab 程序； （3） 给出实验结果(可以用表格展示实验结果)； （4） 分析和讨论实验结果并提出可能的优化实验。 （5） 写出实验报告。 三、实验步骤 1、用Matlab 编写解常微分方程初值问题的Euler 法、改进Euler 法和经典的四阶Runge-Kutta 法。 2、给定初值问题 ⎪⎩⎪⎨⎧ =≤≤-=; 1)1(, 21,1')1(2y x x y x y
⎪ ⎩ ⎪⎨⎧=≤≤++-=31)0(10,25050')2(2y x x x y y 要求：（a ）用Euler 法和改进的Euler 法(步长均取h=0.05)及经典的四阶Runge-Kutta 法(h=0.1)求（1）的数值解，并打印)10,....2,1,0(1.01=+=i i x 的值。 (b) 用经典的四阶Runge-Kutta 方法解(2)，步长分别取h=0.1, 0.05,0.025,计算并打印 )10,....2,1,0(1.0==i i x 个点的值，与准确解2503 1 )(x e x y x +=-比较，并列表写出在 x=0.2,0.5,0.8处，对于不同步长h 下的误差，讨论同一节点处，误差随步长的变化规律。 （c ）用Matlab 绘图函数绘制（2）的精确解和近似解的图形。 四、实验结果 %Euler.m function y = Euler(x0,xn,y0,h) %Euler 法解方程f_xy ； %x0,y0为初始条件； %x0,xn 为求值区间； %h 为步长； %求区间个数： n = (xn-x0)/h; %矩阵x 存储n+1个节点： x = [x0:h:xn]'; %矩阵y 存储节点处的值： y = [y0;zeros(n,1)]; %矩阵y_存储节点处导数值： y_(1)= f_xy(x0,y0); y_ = [y_(1);zeros(n,1)]; %进行迭代（欧拉法迭代；求导数）： for i = 2:n+1 y (i) = y(i-1)+h*y_(i-1); y_(i) = f_xy(x(i),y(i)); end
实验1 3. 先求下列表达式的值，然后显示MATLAB 工作空间的使用情况并保存全部变量。 (1) 0 122sin851z e =+ (2) z=pi/(x+y),其中x=12,y=10^(-5) (3) 21ln(2z x =，其中2120.45 5i x +??=??-?? (4) 0.30.330.3sin(0.3)ln , 3.0, 2.9,,2.9,3.022 a a e e a z a a --+=++=-- z1=2*sin(85*pi/180)/(1+exp(2)) z1 = 0.2375 >> x=12,y=1*10^(-5); z2=pi/(x+y) x = 12 z2 = 0.2618 >> z3=1/2*log(x+sqrt(1+x^2)),x=[2 1+2*i;-0.45 5];
z3 = 1.5899 >>a=-3.0:0.1:3.0;z4=(exp(0.3.*a)-exp(-0.3.*a))./2.*sin(a+0.3)+log((0.3+a)./2), 4. 已知： 1234413134787,2033657327A B --???? ???? ==???? ????-???? 求下列表达式的值： (1) A*B 和A.*B (2) A^3和A.^3 (3) A/B 及B\A (4) [A,B]和[A([1,3],:);B^2] A=[12 34 -4;34 7 87;3 65 7];B=[1 3 -1;2 0 3;3 -2 7]; A*B A.*B A^3 A.^3 A/B B\A [A,B] [A([1,3],:);B^2] 5. 设有矩阵A 和B 123453 01667891017 69,11121314150 23416171819209 702122232425413 11A B ????????-??? ?????==-????????????????
matlab实验报告 引言： Matlab（矩阵实验室）是一款功能强大的数值计算和科学计算 软件，广泛应用于工程、科学和经济等领域。本实验报告将探讨 我在使用Matlab进行实验过程中的心得体会和实验结果。 实验一：图像处理 在这个实验中，我使用Matlab对一张图像进行了处理，并应用了各种图像处理算法。这包括图像增强、边缘检测和图像分割等 技术。通过Matlab的图像处理工具箱，我能够轻松调用各种算法 函数，并对图像进行快速处理。实验结果表明，Matlab图像处理 工具箱提供了丰富的函数和算法，极大地方便了我们的图像处理 工作。 实验二：模拟信号处理 模拟信号处理是Matlab中的一个重要应用领域。在这个实验中，我模拟了一个带噪声的正弦信号，并使用Matlab进行了噪声滤波 和频谱分析。通过使用Matlab的滤波函数，我能够有效地去除信 号中的噪声，并还原出原始信号。同时，Matlab提供了功能强大
的频谱分析工具，我可以轻松地对信号的频率特性进行分析和可 视化。 实验三：数据分析与统计 数据分析与统计是Matlab的另一个重要应用领域。在这个实验中，我使用Matlab对一组实验数据进行了分析和统计。通过使用Matlab的统计函数和工具，我能够计算出数据的均值、方差、标 准差等统计指标，并绘制出数据的直方图和散点图。这些统计分 析结果对我的实验研究提供了有力的支持，并帮助我更好地理解 实验数据。 实验四：数值计算与优化 数值计算与优化是Matlab的核心功能之一。在这个实验中，我使用Matlab进行了一组数值计算和优化实验。通过使用Matlab的 数值计算函数和优化工具箱，我能够快速计算出复杂的数学问题，并找到最优解。同时，在进行优化实验时，我可以设置各种约束 条件和目标函数，从而得到最优解的参数值。这些数值计算和优 化工具极大地提高了我的研究效率和准确度。 结论：
计算方法matlab实验报告 计算方法MATLAB实验报告 引言： 计算方法是一门研究如何用计算机来解决数学问题的学科。在计算方法的学习过程中，MATLAB作为一种强大的数值计算软件，被广泛应用于科学计算、工程计算、数据分析等领域。本实验报告将介绍在计算方法课程中使用MATLAB 进行的实验内容和实验结果。 一、二分法求方程根 在数值计算中，求解非线性方程是一个常见的问题。二分法是一种简单而有效的求解非线性方程根的方法。在MATLAB中，可以通过编写函数和使用循环结构来实现二分法求解方程根。 实验步骤： 1. 编写函数f(x)，表示待求解的非线性方程。 2. 设定初始区间[a, b]，满足f(a) * f(b) < 0。 3. 利用二分法迭代求解方程根，直到满足精度要求或迭代次数达到预设值。实验结果： 通过在MATLAB中编写相应的函数和脚本，我们成功求解了多个非线性方程的根。例如，对于方程f(x) = x^3 - 2x - 5，我们通过二分法迭代了5次，得到了方程的一个根x ≈ 2.0946。 二、高斯消元法解线性方程组 线性方程组的求解是计算方法中的重要内容之一。高斯消元法是一种常用的求解线性方程组的方法，它通过矩阵变换将线性方程组化为上三角矩阵，从而简
化求解过程。在MATLAB中，可以利用矩阵运算和循环结构来实现高斯消元法。实验步骤： 1. 构建线性方程组的系数矩阵A和常数向量b。 2. 利用高斯消元法将系数矩阵A化为上三角矩阵U，并相应地对常数向量b进 行变换。 3. 利用回代法求解上三角矩阵U，得到线性方程组的解向量x。 实验结果： 通过在MATLAB中编写相应的函数和脚本，我们成功求解了多个线性方程组。 例如，对于线性方程组： 2x + 3y - z = 1 3x - 2y + 2z = -3 -x + y + 3z = 7 经过高斯消元法的计算，我们得到了方程组的解x = 1，y = -2，z = 3。 三、数值积分方法 数值积分是计算方法中的重要内容之一，它用于计算函数在给定区间上的定积分。在MATLAB中，可以利用多种数值积分方法来近似计算定积分的值，如梯 形法则、辛普森法则等。 实验步骤： 1. 编写待积分函数f(x)。 2. 选择适当的数值积分方法，如梯形法则或辛普森法则。 3. 利用MATLAB中相应的函数进行数值积分计算。 实验结果：
数值分析实验报告 实验背景 数值分析是研究利用数值方法解决数学问题的一门学科。在实际科学计算中， 很多问题往往无法通过解析方法得到精确解，因此需要借助数值分析方法来近似求解。本实验使用Matlab软件来进行数值分析实验。 实验目的 本实验旨在通过数值方法解决给定问题，并验证结果的准确性和有效性。 实验步骤 1.导入数据：首先，我们需要从外部文件或手动输入数据来进行数值分 析。在Matlab中，可以使用load()函数或手动输入数据来导入数据。 2.数据预处理：对导入的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、 异常值处理等。通过Matlab提供的函数和方法，可以方便地进行数据预处理。 3.数据分析：根据实验要求，使用合适的数值方法进行数据分析。常见 的数值方法包括插值、拟合、积分、微分等。根据具体情况选择合适的方法，并使用Matlab提供的相关函数进行计算。 4.结果可视化：将分析得到的结果可视化展示，以便更直观地理解数据 分析的结果。在Matlab中，可以使用plot、bar、histogram等函数进行数据可视化。 5.结果验证：对分析结果进行验证，比较数值方法得到的近似解与理论 解的差异。通过对比分析，可以评估数值方法的准确性和有效性。 6.结果讨论：对实验结果进行讨论和总结。分析实验中遇到的问题、方 法的优缺点，并提出改进的建议。 实验结果 根据实验步骤，我们得到了以下实验结果： 1. 经过数据预处理，得到了清洗后 的数据集。 2. 使用插值方法对缺失值进行填充，并对异常值进行处理。 3. 应用拟 合方法，得到了拟合曲线，并计算了相关的拟合误差。 4. 使用数值积分方法，计 算了给定函数的积分值。 5. 进行结果可视化，展示了数据分析的结果。
matlab实验报告 Matlab实验报告 引言： Matlab（Matrix Laboratory）是一种高级的计算机编程语言和环境，主要用于数值计算、数据分析和可视化。它的功能强大，被广泛应用于科学研究、工程设 计和教学实验等领域。本实验报告将介绍我在使用Matlab进行实验过程中的一些经验和收获。 一、Matlab的基本语法和数据类型 Matlab的语法与其他编程语言相比较简单，但仍然需要掌握一些基本的语法规则。例如，Matlab中的变量命名不区分大小写，但建议使用小写字母来命名变量。Matlab支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。在实验中， 我常常使用数值型数据进行计算和分析。 二、Matlab中的矩阵运算 矩阵运算是Matlab的重要特性之一，它使得处理大量数据变得更加高效和简便。我在实验中经常使用矩阵运算来进行数据的处理和分析。例如，我可以使用矩 阵乘法来计算两个矩阵的乘积，或者使用矩阵的转置来进行数据的重排和变换。Matlab还提供了丰富的矩阵运算函数，如求逆矩阵、特征值分解等，这些函数 大大简化了复杂计算的过程。 三、Matlab的数据可视化 Matlab提供了强大的数据可视化功能，可以帮助我们更直观地理解和展示数据。在实验中，我常常使用Matlab绘制曲线图、散点图和柱状图等，以便更清晰地观察数据的分布和趋势。Matlab的绘图函数丰富多样，可以根据不同的需求选
择合适的图形类型和样式。此外，Matlab还支持图像处理和三维可视化等高级功能，这些功能在科学研究和工程设计中有着广泛的应用。 四、Matlab的编程和调试 Matlab不仅是一种计算工具，还是一种编程语言。通过编写脚本和函数，我们可以实现更复杂的计算和操作。在实验中，我常常使用Matlab编写自定义函数来实现特定的功能。编程过程中，我注意到Matlab的调试功能非常强大，可以帮助我们找出代码中的错误和问题。Matlab提供了断点调试、变量监视和错误提示等功能，这些功能对于提高代码的可靠性和效率非常有帮助。 五、Matlab在科学研究中的应用 Matlab在科学研究中有着广泛的应用。它可以用于数据处理、数值模拟、图像处理、信号处理等多个领域。在实验中，我使用Matlab进行了一些科学研究，例如分析实验数据、拟合曲线、求解微分方程等。Matlab的强大功能和灵活性使得科学研究变得更加高效和精确。 结论： 通过本次实验，我深刻认识到Matlab作为一种强大的计算工具和编程语言，在科学研究和工程设计中的重要性。Matlab的基本语法和数据类型、矩阵运算、数据可视化、编程和调试等方面的应用，使得我能够更好地处理和分析数据，提高工作效率。我相信在今后的学习和研究中，我会继续深入学习和应用Matlab，为科学研究和工程实践做出更大的贡献。
MATLAB语言及其应用实验报告.doc 一、实验目的 1、熟悉MATLAB语言及其基本操作； 2、掌握利用MATLAB进行数据分析和可视化的方法； 3、掌握MATLAB应用于科学计算的基本方法。 二、实验环境 MATLAB R2018a 三、实验内容及方法 3.1 实验内容 1、打开MATLAB环境； 2、读入数据文件，并对数据进行分析和处理； 3、通过MATLAB绘制图表，对数据进行可视化。 四、实验细节及流程 4.1 读入数据文件 本实验使用的数据文件为sales.xlsx，其中包括2018年各个季度的销售数据。首先，通过以下命令导入数据： data=xlsread('sales.xlsx'); 4.2 数据分析和处理 1、计算各季度销售总额 通过以下代码计算每个季度的销售额并求和，得到每年的销售总额： Q1=data(:,2); TotalSales=sum([Q1 Q2 Q3 Q4],2); 2、计算增长率 根据每年的销售总额，计算出每年的增长率。具体代码如下：
GrowthRate(1)=0; for i=2:length(TotalSales) GrowthRate(i)=((TotalSales(i)-TotalSales(i-1))/TotalSales(i-1))*100; end SalesGrowth=[TotalSales GrowthRate]; 3、计算每个季度的均值和标准差 meanQ1=mean(Q1); stdQ1=std(Q1); 4、计算出每年第一个季度的销售额所占比例 首先，我们将第一个季度的销售额单独提出来，具体代码如下： 4.3 数据可视化 1、柱形图 对于销售总额，使用柱形图进行可视化，具体代码如下： 结果如下图所示： 图1 销售总额 2、线性图 3、箱形图 boxplot([Q1 Q2 Q3 Q4],{'Q1','Q2','Q3','Q4'}); 图3 每个季度的销售额 4、饼图 pie(FirstQSalesRatio(:,1)); 五、结论 本实验通过对销售数据的分析和可视化，得出以下结论： 1、2018年销售总额呈逐年上升趋势，其中2017年到2018年的增长率最高；
matlab实验报告实验二 Matlab实验报告实验二 引言 Matlab是一种功能强大的数学软件，广泛应用于科学研究和工程实践中。在实验二中，我们将探索Matlab的图像处理功能，并通过实际案例来展示其应用。图像处理基础 图像处理是指对图像进行数字化处理的过程，其目的是改善图像质量、提取有用信息或实现特定的应用需求。在Matlab中，我们可以利用各种函数和工具箱来实现图像处理的各种任务，如图像增强、滤波、分割和特征提取等。 实验步骤 1. 图像读取与显示 在Matlab中，我们可以使用imread函数读取图像文件，并使用imshow函数将图像显示在屏幕上。例如，我们可以读取一张名为"lena.jpg"的图像，并显示出来： ```matlab img = imread('lena.jpg'); imshow(img); ``` 2. 图像灰度化 图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。在Matlab中，我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。例如，我们可以将上一步读取的图像转换为灰度图像：
```matlab gray_img = rgb2gray(img); imshow(gray_img); ``` 3. 图像二值化 图像二值化是将灰度图像转换为二值图像的过程，其中只包含黑色和白色两种颜色。在Matlab中，我们可以使用imbinarize函数将灰度图像二值化。例如，我们可以将上一步得到的灰度图像二值化： ```matlab binary_img = imbinarize(gray_img); imshow(binary_img); ``` 4. 图像平滑 图像平滑是指去除图像中的噪声或细节，使得图像更加平滑和清晰。在Matlab 中，我们可以使用imfilter函数对图像进行平滑处理。例如，我们可以对上一步得到的二值图像进行平滑处理： ```matlab smooth_img = imfilter(binary_img, fspecial('average')); imshow(smooth_img); ``` 5. 图像边缘检测 图像边缘检测是指提取图像中物体边缘的过程，常用于目标检测和图像分割。
matlab入门实验报告 Matlab入门实验报告 引言： Matlab是一种功能强大的数值计算和科学计算软件，广泛应用于工程、科学和 金融等领域。本实验报告旨在分享我在学习和使用Matlab过程中的一些经验和心得，希望对初学者有所帮助。 一、Matlab的基本操作 Matlab的基本操作包括变量定义、运算符使用、矩阵操作等。通过简单的例子，我们可以快速上手Matlab。 首先，我们可以定义一个变量并进行简单的运算。例如，我们定义一个变量a，并赋值为5，然后进行加法运算。 a = 5; b = a + 3; disp(b); 接下来，我们可以进行矩阵的操作。例如，我们定义一个3x3的矩阵A，并对 其进行转置操作。 A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; B = A'; disp(B); 二、Matlab的图形绘制功能 Matlab具有强大的图形绘制功能，可以绘制各种类型的图形，如曲线图、散点图、柱状图等。下面是一个简单的例子，展示了如何使用Matlab绘制曲线图。
首先，我们定义一个自变量x和一个因变量y，并生成一组数据。 x = linspace(0, 2*pi, 100); y = sin(x); 然后，我们使用plot函数将数据绘制成曲线图。 plot(x, y); 通过设置不同的参数，我们可以对图形进行进一步的美化和定制。例如，我们 可以设置x轴和y轴的标签，并添加图例。 xlabel('x'); ylabel('y'); legend('sin(x)'); 三、Matlab的数据分析功能 Matlab提供了丰富的数据分析功能，可以进行数据的统计、拟合、回归等操作。下面是一个简单的例子，展示了如何使用Matlab进行线性回归分析。 首先，我们生成一组随机数据，并假设其满足线性关系。 x = linspace(0, 10, 100); y = 2*x + 3 + randn(size(x)); 然后，我们使用polyfit函数进行线性回归分析，并得到拟合的系数。 p = polyfit(x, y, 1); disp(p); 最后，我们可以使用polyval函数根据拟合的系数生成拟合曲线，并将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上。 y_fit = polyval(p, x);
电子科大matlab与数值分析第一次上机实践报告范文实践内容：MATLAB软件操作及程序设计 学院： 姓名： 学号： 指导老师： 实践日期： 题目（一） 编程实现以下数列的图像，用户能输入不同的初始值以及系数。并以某，y为坐标显示图像 某(n+1)=a某某(n)-b某(y(n)-某(n)^2);y(n+1)=b某某(n)+a某 (y(n)-某(n)^2) 题目分析：此题要求是让我们编一个m程序，并且能够实现不同初值和系数画出图像。这道题的重点有两个，一个是用循环生成两个数列，一个是做出图像。对于生成数列，我采用for循环，而画出图像，由于某（n）和y（n）是离散的，我采用的是画出一些列点，故用catter(某,y)函数。试题答案： functionhuatu(某1,y1,a,b,N)%获得变量N表示数列长度%函数huatu(某1,y1,a,b,N)绘制一些列点 %参数某1，y1为两个数列的初值，a，b位系数，N为数列长度某(1)=某1;y(1)=y1;
forn=1:(N-1)%循环实现递归算出数列某(n+1)=a某某(n)-b某(y(n)-某(n)^2);y(n+1)=b某某(n)+a某(y(n)-某(n)^2);end catter(某,y,'.','r')%描点法画出图像，图像是一系列点，但有时因为数 据%问题点不是很明显 题目（二） 2.编程实现奥运5环图，允许用户输入环的直径。题目分析： 本题又是一个作图题，重点是如何处理任意半径的问题、图形颜色和保持五个图形。针对本题，我把圆心坐标设置为和半径有关的量，用循环画五个图形，并用holdon保持图形，而且用a某iequal保持横纵坐标等距。题目答案： functionf=wuehuan(r) %函数wuehuan(r)能够绘制给定参数的奥运五环t=0:.01:2某pi;%生成一系列角度 a=[-2.4某r,0,2.4某r,-1.2某r,1.2某r];%确定五个横坐标 b=[0,0,0,-r,-r];%确定五个纵坐标color=['b','k','r','y','g'];%确定五种颜色 forn=1:5%循环话五个正园某=r某co(t)+a(n);y=r某 in(t)+b(n);plot(某,y,color(n)) holdon%保持画过的园不被覆盖a某iequal%保正横纵等距 3.实现对输入任意长度向量元素的冒泡排序的升序排列。不允许使用ort函数。题目分析：
matlab数值积分实验小结 Matlab是一种常用的数值计算软件，它提供了许多数值积分的函数，可以用于求解各种复杂的积分问题。本文将通过实验来讨论Matlab 的数值积分功能，并总结其使用方法和注意事项。 我们需要明确数值积分的概念。在数学中，积分是求解曲线下面的面积或曲线长度的一种方法。而数值积分则是通过数值计算的方式来近似求解积分值。在Matlab中，有多种数值积分方法可以选择，包括梯形法则、辛普森法则和高斯求积法等。 在实际使用中，我们首先需要定义被积函数。在Matlab中，可以使用`function`关键字来定义一个函数，然后通过函数句柄来引用该函数。例如，我们定义一个被积函数f(x) = x^2，可以使用以下代码： ``` function y = f(x) y = x^2; end ``` 接下来，我们可以使用Matlab的数值积分函数来计算积分值。例如，使用梯形法则可以通过`trapz`函数来实现，使用辛普森法则可以通过`quad`函数来实现。这些函数的使用方法都非常简单，只需
要将被积函数和积分区间作为输入参数即可。 下面我们以梯形法则为例，来演示如何使用Matlab进行数值积分。假设我们要计算函数f(x) = x^2在区间[0, 1]上的积分值。可以使用以下代码来实现： ``` a = 0; % 积分下限 b = 1; % 积分上限 n = 100; % 划分区间的个数 x = linspace(a, b, n+1); % 划分区间 y = f(x); % 计算被积函数的值 integral_value = trapz(x, y); % 计算积分值 ``` 在上述代码中，我们首先通过`linspace`函数将积分区间划分成n个小区间，并生成对应的x值。然后，通过调用被积函数f(x)计算出每个小区间对应的y值。最后，通过`trapz`函数来计算出积分值。这样，我们就可以得到函数f(x)在区间[0, 1]上的积分值。 除了梯形法则，Matlab还提供了其他的数值积分方法。例如，使用辛普森法则可以通过`quad`函数来实现，使用高斯求积法可以通过`integral`函数来实现。这些函数在使用方法上略有不同，但基本思
实验一MATLAB操作基础 实验目的和要求： 1、熟悉MATLAB的操作环境及基本操作方法。 2、掌握MATLAB的搜索路径及设置方法。 3、熟悉MATLAB帮助信息的查阅方法 实验内容： 1、建立自己的工作目录，再设置自己的工作目录设置到MATLAB搜索路径下，再试验 用help命令能否查询到自己的工作目录。 2、在MATLAB的操作环境下验证课本；例1-1至例1-4，总结MATLAB的特点。 例1-1
例1-2 例1-3 例1-4
3、利用帮助功能查询inv、plot、max、round等函数的功能。 4、完成下列操作： （1）在matlab命令窗口输入以下命令： x=0:pi/10:2*pi; y=sin(x); （2）在工作空间窗口选择变量y，再在工作空间窗口选择回绘图菜单命令或在工具栏中单击绘图命令按钮，绘制变量y的图形，并分析图形的含义。
5、访问mathworks公司的主页，查询有关MATLAB的产品信息。 主要教学环节的组织： 教师讲授实验目的、开发环境界面、演示实验过程，然后同学上机练习。 思考题： 1、如何启动与退出MATLAB集成环境？ 启动： （1）在windows桌面，单击任务栏上的开始按钮，选择‘所有程序’菜单项，然后选择MATLAB程序组中的MATLABR2008b程序选项，即可启动MATLAB 系统。 （2）在MATLAB的安装路径中找到MATLAB系统启动程序matlab.exe，然后运行它。 （3）在桌面上建立快捷方式后。双击快捷方式图标，启动MATLAB。 退出： （1）在MATLAB主窗口file菜单中选择exitMATLAB命令。 （2）在MATLAB命令窗口中输入exit或quit命令。 （3）单击MATLAB主窗口的关闭按钮。 2、简述MATLAB的主要功能。 MATLAB是一种应用于科学计算领域的数学软件，它主要包括数值计算和符号 计算功能、绘图功能、编程语言功能以及应用工具箱的扩展功能。