matlab函数

（一）前言 本文介绍一个使用Matlab进行求分段函数积分值的方法。 首先介绍如何使用int()对连续函数进行积分的求解，然后介绍一个对分段函数进行求积分的例子。 （二）使用Matlab求定积分 Matlab中求积分的函数为int()，调用形式为int(func, 'x', a, b)，其中func为被积函数，x为积分变量，[a, b]为被积区间。 如int(x^2, 'x', 1, 2)为求函数y=x^2在区间[1, 2]的积分值，结果为7/3。 注意：在使用int()进行积分时，需要将积分变量定义为系统变量(我使用具体的值的时候经常出现问题)。并且许多系统自带的函数不能用int()进行积分，实际上自己写的函数(即函数文件名)也不能写在func参数上，而直接将x^2写入就没问题。这个部分如果以后知道了原因或者具体的细节再进行补充。 （三）分段函数的数值积分 对于分段函数，我们不能直接把整个函数直接写入func参数中(毕竟表达式都不一样，但是如果函数文件可以的话或许可以解决)，我这里写一个参数可变的积分函数进行分段函数积分的求解，函数如下： %myint.m function [ out ] = myint(t, F1, L1, R1, F2, L2, R2, F3, L3, R3, F4, L4, R4) % MYINT 分段函数积分 % 最多支持4段 % 第一个参数为积分变量

多项式及其函数 多项式及其函数 Matlab用一维向量表示多项式 例：创建一个通用的一维向量转化为字符串格式的表达式 function s = pprintf(p) %pprintf 该函数可将一维向量转变为字符串格式的数学表达式 % p：输入参数，格式为一维向量 % s：输出参数，格式为字符串 if nargin>1 %输入参数过多时的判断 error("Too much input arguements"); end while(p(1)==0) %输入向量的元素全为0 p(1)=[]; end L=length(p); %计算向量长度 s=''; for v=1:L if p(v)==0 %当常数项为0 continue; elseif L==1 %当向量长度为1 s=strcat(num2str(p(v))); elseif v==L %当v为向量最后一个值 s=strcat(s,'+',num2str(p(v))); elseif v==1 %当v为向量第一个值 s=strcat(num2str(p(v)),'x^{',num2str(L-v),'}'); elseif p(v)==1 当向量元素的值为1 s=strcat(s,'+','x^{',num2str(L-v),'}'); else s=strcat(s,'+',num2str(p(v)),'x^{'

匿名函数： 匿名函数是不存储在程序文件中、但与数据类型是 function_handle 的变量相关的函数。匿名函数可以接受输入并返回输出，就像标准函数一样。但是，它们可能只包含一个可执行语句。 例如，创建用于计算平方数的匿名函数的句柄： sqr = @(x) x.^2; 向量化和预分配（提高程序执行速度）： 向量化：要使得matlab更高速工作，把.m文件算法向量化，其他语言使用for循环，Matlab可用向量或矩阵运算。 例：原算法: x=0.01; for k=1:1001 y(k)=log10(x); x=x+0.01; end 向量化： x=0.01:0.01:1001; y=log10(x); 预分配：代码无法向量化，通过通过预分配加快for循环 例： r=zeros(1,32); for n=1:32 r(n)=rank(magic(r)); end 函数的函数： 一种以标量为变量的非线性函数，以函数名为自变量的函数，1️以函数名为自变量的函数。求零点，最优化，求积分和常微分方程。 例（简单实现hump函数功能）： MATLAB中有一个内置函数是humps，该函数是下列函数的特例： 当q=0.3，r=0.9和s=6的时候就是humps函数。 a=0:0.002:1; b=humps(a); plot(a,b) function b=humps b=1./((x-.3)

脚本和函数 脚本： 特点：按照文件中所输入的指令执行，一段matlab指令集合。运行后，运算过程产生的所有变量保存在基本工作区。可以进行图形输出，如plot()函数。 举例： 脚本文件ex4_15.m： array=zeros(1,32); for n=3:32 %3-32递增的循环 array(n)=rank(magic(n)); end array; bar(array) 相关函数（超链接显示详细内容）： 零矩阵 ： X = zeros ( n ) 返回一个 n × n 的全零矩阵。 幻方矩阵 ： M = magic ( n ) 返回由 1 到 n 2 的整数构成并且总行数和总列数相等的 n × n 矩阵。阶次 n 必须为大于或等于 3 的标量。 求矩阵的秩 ： k = rank ( A ) 返回矩阵 A 的秩。 条形图 ：bar ( y ) 创建一个条形图， y 中的每个元素对应一个条形。如果 y 是矩阵，则 bar 根据 y 中的行对条形分组。 函数： 特点：以function开始的m文件。函数文件定义的变量为局部变量，函数执行完后清除。函数是一个“黑箱”，把数据输入进行加工处理再输出。 function [y1,...,yN] = myfun(x1,...,xM) 实例： 函数文件average.m function y=average(x) [a,b]=size(x);

匿名函数，子函数，私有函数等函数类型 匿名函数： 匿名函数没有函数名，也不是.m文件，只包含一个表达式和输入输出参数。 Fxy=@(x,y)x.^y+3*x*y x,y为输入输入参数，Fxy为函数名 子函数： 在 Matlab中， 多个函数写入一个.m文件中。其中出现的第一个函数称为主函数，其他函数称为子函数，保存时文件名与主函数名相同，外部程序只能调用主函数。 特点： 子函数只能被同一文件下的其他函数调用 通过名称调用函数时优先调用子函数，再调用内置函数。 同一文件的主函数，子函数工作区独立，各个函数之间的信息传递通过输入输出参数实现。 Help,lookfor无法显示子函数的相关信息 function F=ex4_19(n) A=1; w=2; phi=pi/2; signal=createsig(A,w,phi); F=signal.^n; %%%%%%%%subfunction%%%%%%%%%% function signal=createsig(A,w,phi) x=0:pi/100:pi*2; signal=A*sin(w*x+phi); 私有函数和私有目录： 私有函数指位于私有目录private下的函数文件。 特点： 私有函数构造与普通函数相同。 私有函数只能被private目录下的M文件直接调用。 使用指令调用私有函数，优先级仅次于Matlab内置函数和子函数

目录 matlab时频处理工具箱 1. 工具箱 2.EMD工具箱安装方法 3. 时频分析工具箱安装 4. adaptive time frequency analysis 时频工具箱函数 一、信号产生函数： 二、噪声产生函数 三、模糊函数 四、Affine类双核线性时频处理函数 五、Cohen类双核线性时频处理函数 六、其他处理函数： 非平稳信号的时频分析-----Gabor变换 matlab时频处理工具箱 标签： 信号处理与分析 1. 工具箱 emd 时频分析（TFTB） 自适应时频分析tfa ============================================================== 2.EMD工具箱安装方法 下载emd工具箱：地址- http://download.csdn.net/detail/makenothing/6969345 ，（免费链接： http://download.csdn.net/detail/makenothing/9734265 ）下载后解压放在matlab的toolbox工作路径下package_emd文件夹。 打开matlab，选择File- Set Path- Add with Subfolders-你刚才下载的工具箱（package_emd）点进去- Save- Close。 此时选择work下package

python数组和矩阵使用总结 1、数组和矩阵常见用法 Python 使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作。使用这个包，需要导入numpy。 SciPy包以NumPy包为基础，大大的扩展了numpy的能力。因此只要导入了scipy，不必在单独导入numpy了！为了使用的方便，scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容。 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的。 以下默认已经：import numpy as np 以及 impor scipy as sp numpy的基本类型是 多维数组 ，把matrix看做是array的子类。 1.建立矩阵 a1=np.array([1,2,3],dtype=int) #建立一个一维数组，数据类型是int。也可以不指定数据类型，使用默认。几乎所有的数组建立函数都可以指定数据类型，即dtype的取值。 a2=np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #建立一个二维数组。此处和MATLAB的二维数组（矩阵）的建立有很大差别。 同样，numpy中也有很多内置的特殊矩阵： b1=np.zeros((2,3)) #生成一个2行3列的全0矩阵。注意，参数是一个tuple：(2,3)，所以有两个括号。完整的形式为：zeros(shape,dtype=)。相同的结构，有 ones() 建立全1矩阵。 empty(

原理简介 离散傅立叶、离散余弦和离散小波变换是图像、音频信号常用基础操作，时域信号转换到不同变换域以后，会导致不同程度的能量集中，信息隐藏利用这个原理在变换域选择适当位置系数进行修改，嵌入信息，并确保图像、音频信号经处理后感官质量无明显变化。 变换定义 一维离散傅立叶变换对定义： 一维离散余弦变换对定义： 一维连续小波变换对定义： 二维离散傅立叶变换对定义： 二维离散余弦变换对定义： 用离散傅立叶变换分析合成音频和图像 分析合成音频文件包括以下步骤： l 读取音频文件数据 l 一维离散傅立叶变换 l 一维离散傅立叶逆变换 l 观察结果 第一步：读取音频文件数据 新建一个 m 文件，另存为 example11.m，输入以下命令： clc; clear; len = 40000; [fn, pn] = uigetfile('*.wav', '请选择音频文件'); [x, fs] = wavread(strcat(pn, fn), len); uigetfile 是文件对话框函数，提供图形界面供用户选择所需文件，返回目标的目录名和文件名。 函数原型：y= wavread (FILE) 功能：读取微软音频格式（wav）文件内容 输入参数：file 表示音频文件名，字符串 返回参数：y 表示音频样点，浮点型 第二步：一维离散傅立叶变换 新建一个 m 文件，另存为 example12.m

目录 1. 引言(Introduction) 1.1 Welcome 1.2 什么是机器学习(What is Machine Learning) 1.3 监督学习(Supervised Learning) 1.4 无监督学习(Unsupervised Learning) 2 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示(Model Representation) 2.2 代价函数(Cost Function) 2.3 代价函数 - 直观理解1(Cost Function - Intuition I) 2.4 代价函数 - 直观理解2(Cost Function - Intuition II) 2.5 梯度下降(Gradient Descent) 2.6 梯度下降直观理解(Gradient Descent Intuition) 2.7 线性回归中的梯度下降(Gradient Descent For Linear Regression) 3 Linear Algebra Review 3.1 Matrices and Vectors 3.2 Addition and Scalar Multiplication 3.3 Matrix Vector Multiplication 3.4 Matrix Matrix

　　插值的通俗解释就是一种 用一些已知的数据去预测想要的数据 的方法。 多项式插值 　　多项式插值是最常见的一种 函数插值 (插值函数为多项式)。 $${p_n}(x) = {a_0} + {a_1}x + {a_2}{x^2} + \cdots + {a_n}{x^n}$$ 　　从几何上看可以理解为：已知 平面上n+1个不同点，要寻找一条n次插值多项式函数$p(x)$通过曲线$f(x)$上已知的这n+1个点 。使$p(x)$接近$f(x)$。 　　而将n个点代入多项式函数，则可 用方程组表示，即 $$\left\{\begin{array}{l}{a_{0}+a_{1} x_{0}+a_{2} x_{0}^{2}+\cdots+a_{n} x_{0}^{n}=y_{0}} \\ {a_{0}+a_{1} x_{1}+a_{2} x_{1}^{2}+\cdots+a_{n} x_{1}^{n}=y_{1}} \\ {\ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots} \\ {a_{0}+a_{1} x_{n}+a_{2} x_{n}^{2}+\cdots+a_{n} x_{n}^{n}=y_{n}}\end{array}\right.$$ 　　当系数矩阵满秩时