matlab函数

一. 二维数据曲线图 1.1 绘制二维曲线的基本函数 1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例: t=0:0.1:2*pi; x=2 * t; y=t.*sin(t).*sin(t); plot(x, y); 2． 含多个输入参数的plot函数 plot函数可以包含若干组向量对，每一组可以绘制出一条曲线。含多个输入参数的plot函数调用格式为：plot(x1，y1，x2，y2，…，xn，yn) 例: x=linspace(0,2*pi,100); plot(x,sin(x),x,2*sin(x),x,3*sin(x)) 3． 含选项的plot函数 Matlab提供了一些绘图选项，用于确定所绘曲线的线型、颜色和数据点标记符号。这些选项如表所示： 例: 用不同的线型和颜色在同一坐标内绘制曲线 及其包络线。 x=(0:pi/100:2*pi)'; y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1]; y2=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); x1=(0:12)/2; y3=2*exp(-0.5*x1).*sin(2*pi*x1); plot(x,y1,'k:',x,y2,'b--',x1,y3,'rp'); 在该plot函数中包含了3组绘图参数

一，函数文件 在matlab中，M文件分为脚本文件和函数文件。如果M文件的第一个可执行语句以function开头，那这个M文件就是函数文件。函数文件内定义的变量为局部变量，只在函数文件内部起作用，当函数文件执行完后，这些内部变量将被清除。 本文介绍如何规范地编写一个函数文件。 通常，函数文件由函数声明行、H1行、在线帮助文本区、编写和修改记录、函数主体等几个部分组成。格式如下： function 输出形参表 = 函数名(输入形参表) 在线帮助文本区，其中第一行为H1行 编写和修改记录 函数主体 函数声明行 由关键字function引导，指明这是一个函数文件，并定义函数名、输入参数和输出参数。 函数名应当与文件名一致（保存函数文件时会默认以函数名作为文件名予以保存），如果两者不一致，MATLAB将以文件名为准，以后调用时使用文件名调用该函数。 在脚本文件中编写函数时，需以end结尾；独立的函数文件不需以end结尾。 MATLAB中的函数文件名必须以字母开头，可以是字母、下划线、数字的任意组合，但不可以超过31个字符。 H1行 紧随函数声明行之后的以“%”开头的第一注释行。 H1行包括大写的函数名和函数功能简要描述，采用lookfor命令可在命令行窗口显示H1行的信息。 建议在编写H1注释行时，尽量采用英文表述，这是为了之后的使用过程中关键词检索的方便。 在线帮助文本区

数据准备 由于自己没有完整的手写数字集，故采用MNIST手写数字字符库进行训练和识别，这里给出MNIST字符库官方网站: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 由于是国外的网站，可能会遇到进不去的情况，又是进去也会一直转圈，下载不到东西。不过没关系啦，小编已经给大家准备好的数据集，具体获取方法见文章末尾。 图片数据导入 读取图片数据 这里选取6000张图像（0到9每个数字600张）来训练模型 train_fileName = 'D : \Desktop\matlab_code\machine_learning\handwritting_recognize\train_images\' ; train_Files = dir ( strcat ( train_fileName , '*.bmp' ) ) ; LengthFiles = length ( train_Files ) ; train_img_arr = [ ] ; for i = 1 : LengthFiles srcimg = imread ( strcat ( train_fileName , train_Files ( i ) . name ) ) ; img_arr = reshape ( srcimg , 1 , numel ( srcimg ) ) ; % 图像展开为一行 img

Matlab中与滤波相关的函数：imfilter 和fspecial。imfilter完成滤波操作，fspecial用于创建一些预定义的二维滤波器供imfilter调用。 imfilter函数： 函数格式：g=imfilter(f, w, option1, option2,…) 参数说明： f是要进行滤波操作的对象； w是滤波操作使用的模板 是一个二维数组； g是滤波后的输出图像； option1、option2是可选项 具体可以包括： （1）边界选项 合法值 含义 X（X代表一个具体的数字） 用固定数值X填充虚拟边界，默认为0 ‘symmetric’ 填充虚拟边界的内容是通过对靠近原图像边缘的像素关于边缘镜像得到 ‘replicate’ 填充虚拟边界的内容总是重复与它最近的边缘像素 ‘circular’ 周期性填充虚拟边界的内容（认为原图像具有周期性） （2）尺寸选择 合法值 含义 ‘same’ 输出图像g与输入图像f尺寸相同 ‘full’ g的尺寸为填充虚拟边界后的f的尺寸，因而大于f的尺寸 （3）模式选项：指滤波过程使用卷积还是相关 合法值 含义 ‘conv’ 滤波过程为卷积 ‘con’ 滤波过程为相关 fspecial创建预定义的二维滤波器 函数格式：h=fspecial（type，parameters） 参数说明： type用于指定滤波器的类型，type的一些合法值如下：

先上个结果图 本来是想写一步，贴一张图的，但是有点事，直接贴代码吧 clear %% 做出主体图像 a=0.0001;%设置常量a fun=@(x) x./(x.*x+a);%定义函数 x=0:0.001:0.2; y=fun(x); plot(x,y); %设置x,y观察的范围[xmin xmax ymin ymax] axis([0 0.1 0 fun(0.01)+10]) %% 做极值点x坐标的虚线 hold on y=0:2:fun(0.01); x=0.01*ones(size(y)); plot(x,y,'--b'); %% 做极值点y坐标的虚线 x=0:0.005:0.01; y=fun(0.01)*ones(size(x)); plot(x,y,'--b'); %% 修改x坐标及相应标签 set(gca,'XTick',[0 0.01 0.05 0.1 ]); set(gca,'XTicklabel',{'0' '0.01' '0.05' '0.1'}); %% 设置x,y坐标名称及图像标题 xlabel('x'),ylabel('y'),title('function y=x/(x*x+a),a=0.0001'); 来源： CSDN 作者： Toblerone_Wind 链接： https://blog.csdn.net/qq_42276781/article

程序设计 1.顺序结构 数据的输入：A=input(提示信息，选项)； 数据的输出：disp(输出项) %disp函数输出格式更紧凑 程序的暂停：pause(延迟描述) 如果省略延迟时间，直接使用pause,则将暂停程序，直到用户按任意键后程序继续执行 若要强行中止程序的运行可按ctrl+c键 2.选择结构 if语句 switch语句 switch语句根据表达式的取值不同，分别执行不同的语句，switch case otherwise end switch子句后面的表达式应为一个标量或一个字符串； case子句后面的表达式不仅可以为一个标量或一个字符串，还可以为一个元胞矩阵。 try语句 try语句是一种试探性执行的语句，try catch end try语句先试探性的执行语句1，如果在执行过程中出现错误，则将错误信息赋给保留的laster变量，并转去执行语句组2 3.循环结构 for语句和while语句 for循环变量=初值：步长：终值 循环体语句 end while条件 循环体语句 end break语句和continue语句 break语句用于终止循环的执行 continue语句控制 跳过循环体中的某些语句 局部变量与全局变量 函数名称与说明 函数的调用 一般格式是：[输出实参表]=函数名(输入实参表) 注意：函数调用时，各实参出现的顺序、个数、应与函数定义时相同。

GUIDE 属性设置 name 更改名字 logo 在GUI的“.m”文件中的OpeningFcn函数或者OutputFcn函数中添加以下代码： % 设置页面左上角的 LogoI = imread( 'Logo.jpg' ); % Logo.jpg为指定的图标javaImage = im2java( I );newIcon = javax.swing.ImageIcon( javaImage );figFrame = get( handles.figure1, 'JavaFrame' ); % 取得Figure的JavaFramefigFrame.setFigureIcon( newIcon ); % 修改图标 本问题参考了网址： https://blog.csdn.net/hycwoaiyl/article/details/80113594 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Daniel__Shi」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接： https://blog.csdn.net/shitao99/article/details/85955726 全局变量 “在函数或基本工作空间中，用global声明的变量为全局变量。” “声明了全局变量的函数或基本工作空间，共享该全局变量，都可以给它赋值。

表1 解常微分方程主要MATLAB指令 主题词 意义 主题词 意义 ode45 4、5阶Runge-kutta法 ode23s 刚性方程组二阶Rosenbrock法 ode23 2、3阶Runge-kutta法 ode23tb 刚性方程组低精度算法 ode113 多步Adams算法 bvpinit 边值问题预估计 odeset 解ode选项设置 bvp4c 边值问题解法 ode23t 适度刚性问题梯形算法 deval 微分方程解的求值 ode15s 刚性方程组多步Gear法 微分方程的相关知识 1、微分方程的概念 含有未知的函数及其某些阶的导数以及自变量本身的方程称为微分方程。如果未知函数是一元函数，称为常微分方程。如果未知函数是多元函数，称为偏微分方程。联系一些未知函数的一组微分方程称为微分方程组。微分方程中出现的未知函数的导数的最高阶数称为微分方程的阶。如果方程中未知函数及其各阶导数都是一次的，称为线性常微分方程。若各系数为常数，称之为常系数（或定常、自治、时不变）的。 2、初等积分法 有些方程可以直接通过积分求解。例如，一阶常系数线性常微分方程 y’=ay+b (a!=0) 可化为 dy/(ay+b)=dt 两边积分可得通解为： y(t)=Cexp(at)-a^-1b 其中C为任意常数 3、常系数线性微分方程 例1 求x’’+0.2x’+3.92x=0的通解。 解：

四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性（可选） 五、Octave教程(Octave Tutorial) 5.1 基本操作 5.2 移动数据 5.3 计算数据 5.4 绘图数据 5.5 控制语句：for，while，if语句 5.6 向量化 5.7 工作和提交的编程练习 第2周 四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 参考视频: 4 - 1 - Multiple Features (8 min).mkv 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为 \(\left( {x_{1}},{x_{1}},...,{x_{n}} \right)\) 。 增添更多特征后，我们引入一系列新的注释： \(n\) 代表特征的数量 \({x^{\left( i \right)}}\) 代表第 \(i\) 个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量（vector）。 比方说，上图的

limit(F,x,a)计算当x→a时符号表达式F=F(x)的极限值; limit(F,a)用函数findsym(F)确定F中的自变量x，再计算当x→a时F=F(x)的极限值; limit(F)用函数findsym(F)确定F中的自变量x，再计算当x→0时F=F(x)的极限值; limit(F,x,a,'right')计算时F=F(x)的左极限; limit(F,x,a,'left')计算时F=F(x)的右极限; 举个例子： 比如要求当x趋向于5 时，表达式(2*x-10)/(x^3-125)的极限，matlab的程序如下： syms x; limit((2*x-10)/(x^3-125),5); ans=2/75 来源： https://www.cnblogs.com/WJ-0808/p/5753679.html