MATLAB總結(jié)

MATLAB總結(jié)

一、散點(diǎn)圖

1．1．命令plot

功能線性二維圖。在線條多于一條時(shí)，若用戶沒(méi)有指定使用顏色，則plot循環(huán)使用由當(dāng)前坐標(biāo)軸顏色順序?qū)傩裕╟urrentaxesColorOrderproperty）定義的顏色，以區(qū)別不同的線條。在用完上述屬性值后，plot又循環(huán)使用由坐標(biāo)軸線型順序?qū)傩裕╝xesLineStyleOrderproperty）定義的線型，以區(qū)別不同的線條。

用法plot(X,Y)當(dāng)X,Y均為實(shí)數(shù)向量，且為同維向量（可以不是同型向量），X=[x(i)]，

Y=[y(i)]，則plot(X,Y)先描出點(diǎn)(x(i)，y(i))，然后用直線依次相連；若X，Y為復(fù)數(shù)向量，則不考慮虛數(shù)部分。若X，Y均為同維同型實(shí)數(shù)矩陣，X=[X(i)]，Y=[Y(i)]，其中X(i),Y(i)為列向量，則plot(X,Y)依次畫(huà)出plot(X(i),Y(i))，矩陣有幾列就有幾條線；若X，Y中一個(gè)為向量，另一個(gè)為矩陣，且向量的維數(shù)等于矩陣的行數(shù)或者列數(shù)，則矩陣按向量的方向分解成幾個(gè)向量，再與向量配對(duì)分別畫(huà)出，矩陣可分解成幾個(gè)向量就有幾條線；在上述的幾種使用形式中，若有復(fù)數(shù)出現(xiàn)，則復(fù)數(shù)的虛數(shù)部分將不被考慮。

plot(Y)若Y為實(shí)數(shù)向量，Y的維數(shù)為m，則plot(Y)等價(jià)于plot(X,Y)，其中x=1：m；

若y為實(shí)數(shù)矩陣，則把y按列的方向分解成幾個(gè)列向量，而y的行數(shù)為n，則plot(Y)等價(jià)于plot(X,Y)其中x=[1;2;…;n]；在上述的幾種使用形式中，若有復(fù)數(shù)出現(xiàn)，則復(fù)數(shù)的虛數(shù)部分將不被考慮。

plot(X1,Y1,X2,Y2,…)，其中Xi與Yi成對(duì)出現(xiàn)，plot(X1,Y1,X2,Y2,…)將分別按順序

取兩數(shù)據(jù)Xi與Yi進(jìn)行畫(huà)圖。若其中僅僅有Xi或Yi是矩陣，其余的為向量，向量維數(shù)與矩陣的維數(shù)匹配，則按匹配的方向來(lái)分解矩陣，再分別將配對(duì)的向量畫(huà)出。

plot(X1,Y1,LineSpec1,X2,Y2,LineSpec2…)將按順序分別畫(huà)出由三參數(shù)定義

Xi,Yi,LineSpeci的線條。其中參數(shù)LineSpeci指明了線條的類型，標(biāo)記符號(hào)，和畫(huà)線用的顏色。在plot命令中我們可以混合使用三參數(shù)和二參數(shù)的形式：

plot(X1,Y1,LineSpec1,X2,Y2,X3,Y3,LineSpec3)

plot(…,"PropertyName",PropertyValue,…)對(duì)所有的用plot生成的line圖形對(duì)象中指定

的屬性進(jìn)行恰當(dāng)?shù)脑O(shè)置。

h=plot(…)返回line圖形對(duì)象句柄的一列向量，一線條對(duì)應(yīng)一句柄值。

說(shuō)明參數(shù)LineSpec功能定義線的屬性。Maltab允許用戶對(duì)線條定義如下的特性：1．線型

表7-1

定義符線型-實(shí)線（缺省值）--劃線：點(diǎn)線-.點(diǎn)劃線2．線條寬度指定線條的寬度，取值為整數(shù)（單位為像素點(diǎn)）3．顏色表7-2定義符顏色定義符顏色R（red）紅色M(magenta)品紅G(green)綠色y(yellow)黃色b(blue)蘭色k(black)黑色c(cyan)青色w(white)白色4．標(biāo)記類型表7-3定義符標(biāo)記類型定義符標(biāo)記類型定義符標(biāo)記類型+加號(hào)d棱形s正方形o(字母)小圓圈^向上三角形h正六角星*星號(hào)v向下三角形P正五角星.實(shí)點(diǎn)>向右三角形x交叉號(hào)指定標(biāo)記符顏色或者是標(biāo)記符（小圓圈、正方形、棱形、正五角星、正六角星和四個(gè)方向的三角形）周邊線條的顏色。取值在上表。

在所有的能產(chǎn)生線條的命令中，參數(shù)LineSepc可以定義線條的下面三個(gè)屬性：線型、標(biāo)記符號(hào)、顏色進(jìn)行設(shè)置。對(duì)線條的上述屬性的定義可用字符串來(lái)定義，如：plot(x,y,"-.or")

結(jié)合x(chóng)和y，畫(huà)出點(diǎn)劃線（-.），在數(shù)據(jù)點(diǎn)（x，y）處畫(huà)出小圓圈（o），線和標(biāo)記都用紅色畫(huà)出。其中定義符（即字符串）中的字母、符號(hào)可任意組合。若沒(méi)有定義符，則畫(huà)圖命令plot自動(dòng)用缺省值進(jìn)行畫(huà)圖。若僅僅指定了標(biāo)記符，而非線型，則plot只在數(shù)據(jù)點(diǎn)畫(huà)出標(biāo)記符。

1．2．命令scatter(x1,y,50,c,"o","filled")

二、一元線性回歸

2．1．命令polyfit最小二乘多項(xiàng)式擬合[p，S]=polyfit（x，y，m）

多項(xiàng)式y(tǒng)=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1

其中x=（x1，x2，…，xm）x1…xm為（n*1）的矩陣;y為（n*1）的矩陣；

p=（a1，a2，…，am+1）是多項(xiàng)式y(tǒng)=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系數(shù)；S是一個(gè)矩陣，用來(lái)估計(jì)預(yù)測(cè)誤差.2．2．命令polyval多項(xiàng)式函數(shù)的預(yù)測(cè)值

Y=polyval（p，x）求polyfit所得的回歸多項(xiàng)式在x處的預(yù)測(cè)值Y；p是polyfit函數(shù)的返回值；x和polyfit函數(shù)的x值相同。2．3．命令polyconf殘差個(gè)案次序圖

[Y，DELTA]=polyconf（p，x，S，alpha）求polyfit所得的回歸多項(xiàng)式在x處的預(yù)測(cè)值Y及預(yù)測(cè)值的顯著性為1-alpha的置信區(qū)間DELTA；alpha缺省時(shí)為0.05。p是polyfit函數(shù)的返回值；x和polyfit函數(shù)的x值相同；S和polyfit函數(shù)的S值相同。

2．4命令polytool（x，y，m）一元多項(xiàng)式回歸命令2．5．命令regress多元線性回歸（可用于一元線性回歸）b=regress(Y,X)

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)b回歸系數(shù)

bint回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)r殘差

rint殘差置信區(qū)間

stats用于檢驗(yàn)回歸模型的統(tǒng)計(jì)量，有三個(gè)數(shù)值：相關(guān)系數(shù)R2、F值、與F對(duì)應(yīng)的概率p,相關(guān)系數(shù)R2越接近1，說(shuō)明回歸方程越顯著；F>F1-α（k，n-k-1）時(shí)拒絕H0，F(xiàn)越大，說(shuō)明回歸方程越顯著；與F對(duì)應(yīng)的概率p時(shí)拒絕H0，回歸模型成立。

Y為n*1的矩陣；

X為（ones(n,1),x1,…,xm）的矩陣；alpha顯著性水平（缺省時(shí)為0.05）。

三、多元線性回歸

3．1．命令regress（見(jiàn)2。5）3．2．命令rstool多元二項(xiàng)式回歸命令：rstool（x，y，’model’,alpha）x為n*m矩陣y為n維列向量

model由下列4個(gè)模型中選擇1個(gè)（用字符串輸入，缺省時(shí)為線性模型）：linear（線性）：

purequadratic（純二次）：interaction（交叉）：quadratic（完全二次）：

alpha顯著性水平（缺省時(shí)為0.05）返回值beta系數(shù)返回值rmse剩余標(biāo)準(zhǔn)差返回值residuals殘差--------------------------------------------五、其它

命令gridon

命令axis（坐標(biāo)軸）([06000.025])命令figure彈出新的畫(huà)圖窗口命令獲取矩陣的某行某列

x(n,:);獲取矩陣的第n行x(:,n);獲取矩陣的第n列命令rcoplot

畫(huà)出殘差及其置信區(qū)間：rcoplot（r，rint）glmfit一般線性模型擬合regstats回歸統(tǒng)計(jì)量診斷regstats(responses,DATA,"model")"

stats=regstats(responses,DATA,"model","whichstats")"Q"QfromtheQRDecompositionofX"R"RfromtheQRDecompositionofX

"beta"RegressionCoefficients"covb"CovarianceofRegressionCoefficients"yhat"FittedValuesoftheResponseData"r"Residuals

"mse"MeanSquaredError

"leverage"Leverage"hatmat"Hat(Projection)Matrix"s2_i"Delete-1Variance"beta_i"Delete-1Coefficients"standres"StandardizedResiduals"studres"StudentizedResiduals"dfbetas"ScaledChangeinRegression

Coefficients"dffit"ChangeinFittedValues"dffits"ScaledChangeinFittedValues"covratio"ChangeinCovariance"cookd"Cook"sDistance"all"Createalloftheabovestatistics命令bar(條圖)命令pie(餅圖)命令hist(直方圖)命令help

命令mean(平均值)命令inv(逆概率分布)命令pdf(密度)命令cdf(分布函數(shù))命令stat(均差與方差)命令rnd(隨機(jī)函數(shù))命令std(標(biāo)準(zhǔn)差)命令var(方差)命令median(中位數(shù))命令skewness(偏度)命令kurtosis(峰度)命令norm（正態(tài)分布）命令t（t分布）命令f（f分布）命令chr2（x2分布）命令poiis（泊松分布）

擴(kuò)展閱讀：matlab心得

學(xué)習(xí)Matlab心得體會(huì)

學(xué)習(xí)Matlab已經(jīng)有一段時(shí)間了，對(duì)Matlab編程有了一定的了解。下面談?wù)勛约航�期的學(xué)習(xí)心得。

第一節(jié)的時(shí)候我們對(duì)Matlab有了初步的認(rèn)識(shí)：Matlab是“矩陣實(shí)驗(yàn)室（matrixlaboratoy）”的縮寫(xiě)，它是一種與數(shù)學(xué)水平密切相關(guān)的算法語(yǔ)言，專門(mén)針對(duì)科學(xué)、工程計(jì)算及繪圖的需求。Matlab的應(yīng)用范圍非常廣，包括信號(hào)和圖像處理、通訊、控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、測(cè)試和處理、財(cái)務(wù)建模和分析以及計(jì)算機(jī)生物學(xué)等眾多應(yīng)用領(lǐng)域。附加的工具箱擴(kuò)展了Matlab環(huán)境，以解決這些領(lǐng)域的特定性問(wèn)題。比如說(shuō)在自動(dòng)控制理論中用的比較多的是根軌跡，相平面，傳遞函數(shù)，拉普拉斯變換，乃氏曲線等。在電機(jī)控制里面還有很多仿真實(shí)驗(yàn)，也經(jīng)常用，對(duì)于輔助分析，也是很好用的。

我們已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)C語(yǔ)言，不難發(fā)現(xiàn)Matlab的編程基本語(yǔ)法學(xué)習(xí)起來(lái)很快的，和C語(yǔ)言很類似，而且支持C語(yǔ)言函數(shù)的，或者說(shuō)函數(shù)就是用C語(yǔ)言編的。大一時(shí)學(xué)習(xí)線性代數(shù)，對(duì)矩陣又有了一定的了解,為今天學(xué)習(xí)Matlab打下了一定的基礎(chǔ)。從matlab的名字的來(lái)源可以看出，它以矩陣運(yùn)算常見(jiàn)，在當(dāng)今的科學(xué)計(jì)算中，幾乎無(wú)處不用矩陣運(yùn)算，這是它的優(yōu)勢(shì)得到了充分的體現(xiàn)。

隨著學(xué)習(xí)的課時(shí)的增加，我們對(duì)Matlab的有了深入而實(shí)質(zhì)性的了解。首先我們學(xué)習(xí)了Matlab的數(shù)學(xué)運(yùn)算、程序設(shè)計(jì)、程序調(diào)試、Matlab繪圖及圖形句柄，最后我們又學(xué)習(xí)了Matlab的圖形用戶界面設(shè)計(jì)。經(jīng)過(guò)幾次實(shí)驗(yàn)課，我們學(xué)會(huì)了M文件編程及程序調(diào)試，學(xué)會(huì)利用help這一命令對(duì)程序進(jìn)行解釋。

Matlab是以解釋方式工作的，即它對(duì)每條語(yǔ)句解釋后立即執(zhí)行，若有錯(cuò)誤也立即做出反應(yīng)，便于對(duì)程序進(jìn)行修改，大大減輕了編程和調(diào)試的工作量。它靈活、方便，程序調(diào)試手段豐富，調(diào)試速度快。Matlab語(yǔ)言像Basic和C語(yǔ)言一樣規(guī)定了矩陣的算算術(shù)運(yùn)算符、關(guān)系運(yùn)算符、邏輯運(yùn)算符、條件運(yùn)算符及賦值運(yùn)算符等。Matlab的繪圖功是十分方便的,在調(diào)用繪圖函數(shù)時(shí)調(diào)整自變量可繪制出不同顏色的點(diǎn)、線、復(fù)線或多重線，這是通用的編程語(yǔ)言所不及的。Matlab的工作環(huán)境主要由命令窗口、圖形窗口、和文本編輯窗口組成。

當(dāng)然，matlab與其它計(jì)算機(jī)語(yǔ)言相比，有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。特點(diǎn)如下：Matlab把編輯、編譯、連接以及執(zhí)行融為一體，加快了編寫(xiě)、修改、和調(diào)試程序的速度，或者說(shuō)是一種比VB還要簡(jiǎn)單的語(yǔ)言。Matlab語(yǔ)言的內(nèi)容極為豐富，它的各種函數(shù)都與數(shù)學(xué)領(lǐng)域有關(guān)，它的起點(diǎn)高，編程效率高，用戶使用方便，智能化程度高，人機(jī)交互性好，功能豐富，可擴(kuò)展性強(qiáng)。

通過(guò)這段時(shí)間的理論學(xué)習(xí)及實(shí)驗(yàn)，我覺(jué)得要提高matlab編程能力的方法有以下幾點(diǎn)：（1）利用help，lookfor等功能對(duì)程序進(jìn)行編譯修改。（2）多上網(wǎng)查資料，上論壇，搜索帖子、發(fā)帖子問(wèn)人（3）閱讀別人、特別是一些高級(jí)技術(shù)人員的程序，在閱讀的過(guò)程中進(jìn)行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)別人的編程方法。（4）還要有一本matlab的函數(shù)工具詞典，可以盡量多的熟悉matlab自帶的函數(shù)，因?yàn)閙atlab自帶的函數(shù)特別多，基本上能夠滿足一般的數(shù)據(jù)和矩陣的計(jì)算。當(dāng)然了，正如所有的程序語(yǔ)言一樣，“3分課本7分上機(jī)”，一定要?jiǎng)邮植判�，不能光看。多想、多思考、多嘗試，才是正路。

記得上第一節(jié)課時(shí)，老師給我們放得ppt上有這樣一句話：學(xué)會(huì)Matlab將改變你的一生，網(wǎng)絡(luò)對(duì)你的改變將遠(yuǎn)遠(yuǎn)的超過(guò)一臺(tái)獨(dú)立的計(jì)算機(jī)！作為一名電氣工程及其自動(dòng)化的一名學(xué)生，學(xué)好Matlab是非常有用的，擴(kuò)展就業(yè)方向，為將來(lái)就業(yè)打下良好的基礎(chǔ)!

最后，感謝老師您這么久以來(lái)對(duì)我們的諄諄教導(dǎo)!我們不會(huì)忘記您對(duì)我們的細(xì)心輔導(dǎo)，不會(huì)忘記您在我們瞌睡的時(shí)候給我們的講的故事

友情提示：本文中關(guān)于《MATLAB總結(jié)》給出的范例僅供您參考拓展思維使用，MATLAB總結(jié)：該篇文章建議您自主創(chuàng)作。

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