MATLAB教程-第六章.ppt

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1、第六章 数值计算,MATLAB提供大量具有强大数值计算功能的函数。本章着重介绍关于数值计算的函数。,目录,6.1 多项式运算6.2 插 值 运 算6.3 数 据 分 析6.4 功 能 函 数 6.5 微分方程组数值解 习 题,6.1 多项式运算,1多项式表示法 2多项式求值 3多项式乘法和除法 4多项式的微积分,5多项式的根和由根创建多 6多项式部分分式展开 7多项式曲线拟合 8多曲线拟合图形用户接口,MATLAB提供了关于多项式的函数：多项式的值；多项式的根和微分；多项式拟合曲线；部分分式。,多项式函数,1多项式表示法,MATLAB采用行向量表示多项式系数，多项式系数按降幂排列。函数poly

2、2str()将多项式系数向量转换为完整形式。,2多项式求值,函数polyval()计算多项式的值，其具体使用方法如下：y=polyval(p,x)，p为多项式系数行向量，x代入多项式的值；Y=polyvalm(p,X)，把矩阵X代入多项式p中进行计算。,3多项式乘法和除法,函数conv()和deconv()进行多项式乘法和除法，其具体使用方法如下：w=conv(u,v)，实现多项式乘法，返回结果多项式的系数行向量；q,r=deconv(u,v)，实现多项式除法。,4多项式的微积分,（1）多项式的微分 函数polyder()计算多项式的微分，其具体使用方法如下：k=polyder(p)，返回多项

3、式p微分的系数向量；k=polyder(a,b)，返回多项式a b乘积微分的系数向量；,q,d=polyder(b,a)，返回多项式b/a微分的系数向量。,（2）多项式的积分,函数polyint()计算多项式的不定积分，其具体使用方法如下：s=polyint(p,k)，返回多项式p不定积分的系数向量。,5多项式的根和由根创建多项式,（1）多项式的根 函数roots()求多项式的根，其具体使用方法如下：r=roots(c)，返回多项式c的所有根r。,（2）由根创建多项式 函数poly()实现由根创建多项式，其具体使用方法如下：p=poly(r)，输入r是多项式所有根，返回值为多项式的系数向量；p

4、=poly(A)，输入A是方阵，返回值为A的特征多项式的系数向量。,6多项式部分分式展开,函数residue()将多项式之比按部分分式展开，其具体使用方法如下：r,p,k=residue(b,a)，求多项式b/a的部分分式展开；b,a=residue(r,p,k)，从部分分式得到多项式向量。,7多项式曲线拟合,函数polyfit()采用最小二乘法对给定数据进行多项式拟合，其具体使用方法如下：p=polyfit(x,y,n)，采用n次多项式p来拟合数据x和y。,运行结果如下图所示。,8多曲线拟合图形用户接口,曲线拟合的图形用户接口可通过图形窗口的【Tools】菜单中【Basic Fitting】

5、选项启动。,运行结果如下图所示。,6.2 插 值 运 算,6.2.1 一维插值6.2.2 二维插值,插值是根据已知输入/输出数据集和当前输入估计输出值。MATLAB提供大量的插值函数，如下表所示。,插值函数,6.2.1 一维插值,一维插值就是对函数y=f(x)进行插值，一维插值的原理如下图所示。,函数interp1()实现一维插值，其具体使用方法如下：yi=interp1(x,y,xi)，x，y是已知数据集且具有相同长度的向量；yi=interp1(y,xi)，默认x为1:n，其中n为向量y的长度；yi=interp1(x,y,xi,method)，method用于指定插值的方法。,运行结果如

6、下图所示。,6.2.2 二维插值,二维插值是对两变量的函数z=f(x,y)进行插值，二维插值的原理如下图所示：,函数interp2()实现二维插值,其具体使用方法如下：zi=interp2(x,y,z,xi,yi)，x,y,z为原始数据，返回值zi是插值结果；zi=interp2(z,xi,yi)，若z=nm，则x=1:n，y=1:m；zi=interp2(x,y,z,xi,yi,method)，method用于指定插值的方法。,运行结果如下图所示。,6.3 数 据 分 析,6.3.1 基本数据分析函数 6.3.2 协方差和相关系数矩阵 6.3.3 有限差分和梯度 6.3.4 信号滤波和卷积

7、6.3.5 傅立叶变换,MATLAB提供大量数据分析的函数，首先给出如下约定：一维数据分析时，数据可以用行向量或者列向量来表示；二维数据分析时，数据可以用多个向量或者二维矩阵来表示。,6.3.1 基本数据分析函数,1最大值、最小值、平均值、中间值、元素求和 2标准差和方差 3元素排序,基本数据分析函数,续表,1最大值、最小值、平均值、中间值、元素求和,运行结果如下，并如下图所示。,2标准差和方差,3元素排序,MATLAB提供对实数、复数和字符串的排序函数。函数sort()实现数值的排序；函数sortrows()实现对行的排序。,6.3.2 协方差和相关系数矩阵,函数cov()计算随机变量的协方

8、差矩阵，其具体使用方法如下：C=cov(X)，计算X代表的随机变量的协方差矩阵；C=cov(x,y)，x和y必须是具有相同长度的向量；,C=cov(X,1)，计算X代表的随机变量的协方差矩阵；C=cov(x,y,1)，x和y必须是具有相同长度的向量。,函数corrcoef()计算随机变量的相关系数矩阵，其具体使用方法如下：R=corrcoef(X)，返回X代表的随机变量的相关系数矩阵；R=corrcoef(x,y)，x和y必须是具有相同长度的向量。,6.3.3 有限差分和梯度,函数diff()计算差分，其具体使用方法如下：Y=diff(X)，X可以是向量或矩阵；Y=diff(X,n)，返回n阶

9、差分；Y=diff(X,n,dim)，返回在dim维上的n阶差分。,运行结果如下图所示。,函数gradient()计算梯度，其具体使用方法如下：FX=gradient(F)，返回F在x方向上的梯度；FX,FY=gradient(F)，FX是F在x方向的近似偏导数，FY是F在y方向的近似偏导数；Fx,Fy,Fz,.=gradient(F)，返回N个方向的近似偏导数；,.=gradient(F,h)，h用于指定所有方向上自变量的间距；.=gradient(F,h1,h2,.)，用多个标量来指定各个方向上自变量的间距。,运行结果如下图所示。,6.3.4 信号滤波和卷积,1一维数字滤波 2信号卷积 3

10、去除信号直流或线性成分,MATLAB提供如下表所示的信号滤波和卷积的函数。,信号滤波和卷积函数,1一维数字滤波,函数filter()实现一维数字滤波，该函数的具体使用方法如下：y=filter(b,a,X)，X为用于滤波的数据，Y为数据X通过滤波器之后的值；y,zf=filter(b,a,X)，附加返回一个表示数据延迟时间的量zf；,y,zf=filter(b,a,X,zi)，zi为初始数据延迟，zf等于最终数据延迟；y=filter(b,a,X,zi,dim)，在dim维上进行数据滤波。,2信号卷积,函数conv()计算卷积。,运行结果如下图所示。,3去除信号直流或线性成分,detrend(

11、)函数实现去除信号中的直流或者线性成分，其具体使用方法如下：y=detrend(x)，如果x是一个向量，从信号x中减去线性成分；如果x是一个矩阵，去除x所有列中的线性成分；,y=detrend(x,constant)，如果x是一个向量，减去信号中的直流成分；如果x是一个矩阵，去除所有列中的直流成分；y=detrend(x,linear,bp)，从信号x中减去分段线性函数。,6.3.5 傅立叶变换,1一维傅立叶变换和逆变换2二维傅立叶变换和逆变换,傅立叶变换既可以对连续信号进行变换，也可以对离散信号进行变换。本小节只介绍离散傅立叶变换。,傅立叶变换函数,1一维傅立叶变换和逆变换,函数fft()实

12、现一维离散傅立叶变换，其具体使用方法如下：Y=fft(X)，如果X是向量，返回向量X的傅立叶变换；如果X是矩阵，函数对矩阵X的每一列进行傅立叶变换；,Y=fft(X,n)，用输入n指定傅立叶变换的长度；Y=fft(X,dim)，在dim维上进行傅立叶变换；Y=fft(X,n,dim)，在dim维上进行傅立叶变换，并指定傅立叶变换的长度。,函数ifft()实现一维离散傅立叶逆变换，其具体使用方法与函数fft()类似，只是添加一个选项。y=ifft(.,symmetric)；y=ifft(.,nonsymmetric)。,2二维傅立叶变换和逆变换,函数fft2()实现二维傅立叶变换，用函数ifft

13、2来实现二维傅立叶逆变换。函数fft2()的具体使用方法如下：Y=fft2(X)，X是矩阵，对矩阵X进行二维傅立叶变换；Y=fft2(X,m,n)，m和n指定傅立叶变换的长度。,6.4 功 能 函 数,1函数的表示 2函数画图 3函数最小值和零点 4数值积分 5在功能函数中使用含参函数,函数可以通过以下方式来表示：M文件；匿名函数；函数inline()。,1函数的表示,2函数画图,MATLAB提供函数画图的函数如下表所示。,函数画图的函数,以函数fplot()为例介绍画图函数的用法，其具体使用方法如下：fplot(function,limits)，function为待画图的函数，limits是

14、横坐标数值范围或横纵坐标数值范围；,fplot(function,limits,LineSpec)，LineSpec指定画图的线条属性；fplot(function,limits,tol)，tol指定画图相对精度；fplot(function,limits,tol,LineSpec)，指定画图的线条属性和画图相对精度。,运行结果如下图所示。,3函数最小值和零点,求函数的最小值和零点的函数，如下表所示。,求函数最小值和零点,（1）求一元函数最小值,函数fminbnd()求一元函数在给定区间内的最小值，其具体使用方法如下：x=fminbnd(fun,x1,x2)，在区间x1 x2内寻找函数最小值；

15、,x=fminbnd(fun,x1,x2,options)，使用options选项来指定的优化器的参数；x,fval=fminbnd(.)，附加返回函数最小值。,（2）求多元函数的最小值,函数fminsearch()求多元函数的最小值。其具体使用方法如下：x=fminsearch(fun,x0)，在初始x0附近寻找局部最小值；x=fminsearch(fun,x0,options)，使用options选项来指定优化器的参数；,x,fval=fminsearch(.)，附加返回函数最小值。,（3）求一元函数的零点,函数fzero()求一元函数的零点，其具体使用方法如下：x=fzero(fun,x

16、0)，在x0点附近寻找函数的零点；x=fzero(fun,x0,x1)，在x0,x1区间内寻找函数的零点；,x=fzero(fun,x0,options)，用options指定寻找零点的优化器参数；x,fval=fzero(.)，附加自变量为x时的函数值。,（4）优化器参数,函数optimset()设定优化器参数，其具体使用方法如下：options=optimset(param1,value1,param2,value2,.)，用参数名和对应的参数值设定优化器的参数；,optimset，显示优化器的所有参数名和有效的参数值；options=optimset，返回一个优化器的结构体；option

17、s=optimset(optimfun)，返回函数optimfun()对应的优化器参数；,options=optimset(oldopts,param1,value1,.)，在原优化器参数oldopts的基础上，改动指定优化器参数；options=optimset(oldopts,newopts)，用newopts的所有非空参数覆盖oldopts中的值。,在函数optimset()中常用的优化器参数如下表所示。,优化器参数,函数optimget()得到目前优化器的参数，其具体使用方法如下：val=optimget(options,param)，返回优化器参数param的值；val=optimg

18、et(options,param,default)，返回优化器参数param的值。,4数值积分,MATLAB提供一些的数值积分函数，如下表所示。,数值积分函数,（1）一元函数的数值积分,函数quad()和函数quadl()来计算一元函数的积分。函数quad()的具体使用方法如下：q=quad(fun,a,b)，计算函数fun在a b区间内的定积分；,q=quad(fun,a,b,tol)，以绝对误差容限tol计算函数fun在a b区间内的定积分；q=quad(fun,a,b,tol,trace)，当trace为非零值时，显示迭代过程的中间值。,（2）矢量数值积分,矢量数值积分等价于多个一元定积

19、分。,（3）二重和三重积分,函数dblquad()计算二重积分。其具体使用方法如下：q=dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax)，计算二元函数的二重积分；q=dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,tol)，用tol指定绝对计算精度；,q=dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,tol,method)，用method指定计算一维积分时采用的函数。,5在功能函数中使用含参函数,功能函数中的含参函数的两种解决方法：嵌套函数匿名函数,编写M文件的函数时：首先将含参函数的参数作为输入；其次在其中调用功能函数，形成嵌套；最后通过调用

20、该函数进行计算。,（1）用嵌套函数提供函数参数,运行结果如下图所示。,（2）用匿名函数提供函数参数,用匿名函数提供函数参数的具体步骤如下：创建一个含参函数，并保存为M文件格式；调用功能函数的M文件中给参数赋值；用含参函数创建匿名函数；把匿名函数句柄传递给功能函数计算。,6.5 微分方程组数值解,6.5.1 常微分方程组的初值问题 6.5.2 延迟微分方程的问题 6.5.3 常微分方程组的边界问题,在MATLAB中，可以计算微分方程数值解，如：常微分方程组的初值问题；延迟微分方程的问题；常微分方程组的边界问题。,6.5.1 常微分方程组的初值问题,1显式常微分方程组 2设置解法器参数 3线性隐式

21、常微分方程组 4完全隐式常微分方程组,在MATLAB中可以计算以下初值问题的数值解。显式常微分方程组；线性隐式常微分方程组；完全隐式常微分方程组。,1显式常微分方程组,在MATLAB中，用函数实现不同的解法，如下表所示。,常微分方程组解法对比,2设置解法器参数,函数odeset()设定解法器参数，其具体使用方法如下：options=odeset(name1,value1,name2,value2,)，用参数名和相应参数值设定解法器的参数；,options=odeset(oldopts,name1,value1,)，修改原来的解法器options结构体oldopts；options=odeset

22、(oldopts,newopts)，合并两个解法器options结构体oldopts和newopts；odeset，显示所有的参数值和它们的默认值。,常微分方程组解法器参数,3线性隐式常微分方程组,线性隐式常微分方程组可以利用解法器参数options来求解。,运行结果如下图所示。,4完全隐式常微分方程组,函数ode15i()求解完全隐式常微分方程组，其具体使用方法如下：t,Y=ode15i(odefun,tspan,y0,yp0)；t,Y=ode15i(odefun,tspan,y0,yp0,options)。,函数decic()得到自洽初始值，其具体使用方法如下：y0mod,yp0mod=d

23、ecic(odefun,t0,y0,fixed_y0,yp0,fixed_yp0)；y0mod,yp0mod=decic(odefun,t0,y0,fixed_y0,yp0,fixed_yp0,options)。,运行结果如下图所示。,6.5.2 延迟微分方程的问题,函数dde23()求解延迟微分方程组，其具体使用方法如下：sol=dde23(ddefun,lags,history,tspan)；sol=dde23(ddefun,lags,history,tspan,option)，option结构体用于设置解法器的参数。,函数dde23()的返回值是一个结构体，它包含7个属性，其中重要的5个

24、属性如下：sol.x，dde23选择计算的时间点；sol.y，在时间点x上的解y(x)；sol.yp，在时间点x上解的一阶导数y(x)；,sol.history，方程初始值；sol.solver，解法器的名字dde23；若需得到tint时刻的解，可以使用函数deval，即yint=deval(sol,tint)。,6.5.3 常微分方程组的边界问题,函数bvp4c()的具体使用方法如下：sol=bvp4c(odefun,bcfun,solinit)，odefun代表常微分方程组的函数，bcfun是描述边界条件的函数，solinit是对方程解的猜测解；sol=bvp4c(odefun,bcfun,solinit,options)，使用options结构体来设定解法器的参数。,运行结果如下图所示。,习 题,