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Matlab 程序设计实验报告
班级:08 通信
姓名:翁惠柳
学号:222008315222023
实验 一
: matlab 的基本操作
一、实验目的: 1, 熟悉掌握基本矩阵的建立。 2, 掌握一些简单操作、逻辑操作以及关系运算。 3, 熟悉 MATLAB 的矩阵、数组运算及其函数的使用方法; 4, 掌握定位矩阵元素的方法。 二、实验内容: 1、 利用基本矩阵产生 3*3 和 15*8 的单位阵、全 1 阵、全 0 阵、均匀分布的随机阵([-1,1] 之间) 、正态分布随机阵(均值为 1,方差为 4) 。 2、 利用 diag 等函数产生下列矩阵:
0 0 8 a = 0 7 5 2 3 0
2 0 4 b = 0 5 0 7 0 8
然后利用 reshape 函数将它们变成行向量。 3、 产生一均匀分布的(-5,5)之间的随机阵(50*2) ,要求精确到小数点后一位。 4、 编程是实现当 α ∈ [- π , π ],间隔为 1 ° 时求解正弦和余弦的值。 5、 利用 rand 函数产生(0,1)间均匀分布的 10*10 的随机矩阵 A,然后统计 A 中大于等于 0.6 的元素个数。 6、 利用 randn 函数产生均值为 0,方差为 1 的 10*10 正态分布随机矩阵 A,然后统计 A 中 大于-1.5 且小于 0.5 的元素个数。 7、 编程实现下表功能: b a a<1 a>=1 语句 1 语句 3 语句 2 语句 4 b<=0.5 b>0.5
8、 有一矩阵 A,找出矩阵中大于 1 的元素,并将它们重新排列成列向量 B。 9、 在一矩阵 A(100*3)中,存在奇异值(假设大于 100 的值认为是奇异值) ,编程实现删 去奇异值所在的行。 10、 在给定的 100*100 矩阵中,删去整行全为 0 的行,删去整行全为 0 的列。 三、实验结果: 1、程序 的单位阵: 、程序:3*3的单位阵: 的单位阵 >>a=eye(3) a = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 15*8的单位阵 的单位阵: 的单位阵1
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>>a=eye(15,8) a= 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3*3 的全 1 阵: >>a=ones(3) a= 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15*8 的全 1 阵 >>a=ones(15,8) a= 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3*3 的全 0 阵: >>a=zeros(3) a= 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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0 0 0 0 0 0 0 0 0 15*8 的全 0 阵: >>a=zeros(15,8) a= 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3*3 的均匀分布随机阵([-1,1]之间) : >>r=2*rand(3,3)-1 r= 0.6294 0.8268 -0.4430 0.8116
0.2647 0.0938 -0.7460 -0.8049 0.9150 3*3 的正态分布随机阵(均值为 1,方差为 4) : >>r=2*randn(3,3)+1 r= 6.5389 2.4508 0.5901 -1.6998 0.8739 0.7517 7.0698 2.4295 3.9794 15*8 的均匀分布随机阵([-1,1]之间) : >>r=2*rand(15,8)-1 r= Columns 1 through 5 0.5844 -0.9077 0.9190 -0.8057 0.3115 0.6469 -0.9286 0.3897 0.6983 -0.3658 0.8680 0.9004
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0.4187 0.5094 -0.4479 0.3594 0.3102 -0.6748
0.3982 0.7818 0.9186 0.0944 -0.7228 -0.7014
0.2321 -0.0534 -0.2967 0.6617 0.1705 0.0994
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0.3575 -0.9311 -0.7620 -0.4850 0.8344 0.5155 -0.1225 -0.0033 0.6814 -0.4283 0.4863 -0.2369 0.9195 -0.4914 0.5144 -0.2155 0.5310 -0.3192 0.6286 0.5075 0.3110 0.5904 0.1705 -0.5130 -0.2391 -0.6576 -0.6263 -0.5524 0.8585 0.1356 0.4121 -0.0205 0.5025 -0.3000 -0.8483 -0.9363 -0.1088 -0.4898 -0.6068 -0.8921 -0.4462 0.2926 0.0119 -0.4978 0.0616 Columns 6 through 8 0.5583 0.3784 0.5498 0.8680 0.4963 0.6346 -0.7402 -0.0989 0.7374 0.1376 -0.8324 -0.8311 -0.0612 -0.5420 -0.2004 -0.9762 0.8267 -0.4803 -0.3258 -0.6952 0.6001 -0.6756 0.6516 -0.1372 0.5886 0.0767 0.8213 -0.3776 0.9923 -0.6363 0.0571 -0.8436 -0.4724 -0.6687 -0.1146 -0.7089 0.2040 -0.7867 -0.7279 -0.4741 0.9238 0.7386 0.3082 -0.9907 0.1594 15*8 的正态分布随机阵(均值为 1,方差为 4) : >>r=2*randn(15,8)+1 r= Columns 1 through 5 1.0670 2.0401 1.6151 -1.7234 2.6521 -1.6674 0.9599 -1.5142 1.9101 4.0540 3.2550 0.9305 -0.7309 -0.6974 1.9338 1.7004 -0.5963 0.6469 0.3302 0.5806 0.4019 3.0374 2.5828 2.1056 2.2504 1.0458 0.7336 -1.6640 3.0782 1.3665 0.4760 -0.4291 -3.6597 -1.2353 -1.0595 -2.5004 3.7028 -1.8982 3.5213 2.8984 0.4287 0.5505 1.6670 2.3203 1.6141 -0.6627 -0.1781 1.7827 0.8643 1.2703 -0.9584 0.4125 1.9034 0.6096 2.0305 -1.3128 -0.6959 0.7394 0.5648 1.5228 -0.0671 -1.2403 1.3674 0.3938 -0.8830 -3.0053 6.0520 0.0477 1.0461 0.6753 2.9285 4.3110 2.7240 1.1026 0.7079
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Columns 6 through 8 -0.0640 0.1107 4.3642 0.6881 -0.7515 1.5521 0.0324 0.4777 -0.4240 1.8868 -1.3484 1.7838 0.6155 -1.5014 0.4519 -0.8959 4.0601 -0.4822 0.5020 -0.0156 -1.1284 0.3588 4.2069 1.0249 3.4694 -5.0584 0.5407 0.0860 -2.0123 3.4849 2、a矩阵: 、 >> v1=[8 -7 2];
-1.1334 2.8675 1.7006 0.9420 1.3649 -2.1301 0.8309 4.2079 1.1967 1.0827 -0.4683 0.9384 1.4647 1.8528 0.2544
>> v2=[5 3];>> c=fliplr(diag(v1))+fliplr(diag(v2,-1)) c= 0 0 8 0 -7 5 2 3 0 b 矩阵: >> v1=[2 5 8]; 4 >> v2=[4 0 7]; >> c=diag(v1)+fliplr(diag(v2)) c= 2 0 4 0 5 0 7 0 8 3、>>a=5-round(100*rand(50,2))/10 、 a= 2.3000 1.0000 4.6000 -1.2000 -1.7000 3.5000 0.7000 1.2000 0.5000 3.4000 -1.1000 -2.6000 4.4000 -3.7000
5
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1.8000 -2.7000 -2.0000 3.7000 3.7000 4.1000 4.9000 0.8000 -1.6000 -2.2000 -0.3000 3.9000 -1.3000 3.7000 3.7000 4.0000 3.6000 3.3000 3.0000 1.8000 1.8000 2.8000 2.5000 -3.9000 -2.0000 -0.6000 3.2000 2.9000 4.2000 -4.1000 -2.1000 -0.6000 1.9000 3.3000 -1.2000 -4.9000 3.3000 2.4000 1.0000
4.3000 -1.8000 1.0000 -4.8000
1.5000 -1.9000 2.1000 -0.3000 -3.3000 -1.0000 1.6000 2.0000 0.5000 0.8000 1.4000 -0.6000 -2.4000 0.8000 0.7000 3.8000 4.8000 2.1000 1.8000 -1.5000 -4.6000 -4.4000 0.4000 2.6000 -2.6000 -2.6000 -2.4000 -2.4000 3.9000 -1.8000 0.4000 2.9000 4.0000 -3.2000 3.2000 3.4000 -1.7000 -3.9000 -0.2000 -2.0000 3.5000 -4.5000 -0.4000
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4、脚本:x=[-pi:pi/180:pi] 、脚本: y1=sin(x) y2=cos(x) 结果: 结果 x = Columns 1 through 5 -3.1416 -3.1241 -3.1067 Columns 6 through 10
-3.0892
-3.0718
-3.0543 -3.0369 -3.0194 -3.0020 -2.9845……Columns 356 through 360 3.0543 3.0718 3.0892 3.1067 3.1241 Column 361 3.1416 y1 = Columns 1 through 5 -0.0000 -0.0175 -0.0349 -0.0523 -0.0698 Columns 6 through 10………Columns 356 through 360 0.0872 0.0698 0.0523 0.0349 0.0175 Column 361 0.0000 y2 = Columns 1 through 5 -1.0000 -0.9998 -0.9994 Columns 6 through 10 -0.9962 -0.9945 -0.9925 -0.9962 -0.9976 -0.9986 Column 361 -1.0000 5、A=rand(10,10) 、 b=A>0.6 [i,j,v]=find(b) c=sum(v) A= Columns 1 through 5 0.6981 0.1904 0.6665 0.3689 0.1781 0.4607 0.1280 0.9816 0.9991 0.1564 0.1711 0.8555 0.0326 0.6448 0.5612 0.3763 0.8819 0.1909 0.6692 0.4283
-0.9986 -0.9903 -0.9994
-0.9976 -0.9877……Columns 356 through 360 -0.9998
0.4820 0.1206 0.5895 0.2262 0.3846 0.5830 0.2518 0.2904 0.6171 0.2653
0.8244 0.9827 0.7302 0.3439 0.5841 0.1078 0.9063 0.8797 0.8178 0.2607
0.5944 0.0225 0.4253 0.3127 0.1615 0.1788 0.4229 0.0942 0.5985 0.4709
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Columns 6 through 10 0.6959 0.7184 0.6999 0.9686 0.6385 0.5313 0.0336 0.3251 0.0688 0.1056 0.3196 0.6110 0.5309 0.7788 0.6544 0.4235 0.4076 0.0908 0.8200 0.2665 b= Columns 1 through 9 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 c= 37 6、A=randn(10,10) b=-0.5<A<0.5 [i,j,v]=find(b) c=sum(v)
0.1537 0.2810 0.4401 0.5271 0.4574 0.8754 0.5181 0.9436 0.6377 0.9577
0.2407 0.6761 0.2891 0.6718 0.6951 0.0680 0.2548 0.2240 0.6678 0.8444
0.3445 0.7805 0.6753 0.0067 0.6022 0.3868 0.9160 0.0012 0.4624 0.4243
1 1 1 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 1 0
1 1 0 0 0 1 1 0 0
0 0 0 0 0 1 0 1 1
0 1 0 1 1 0 0 0
A= Columns 1 through 5 -0.1132 -0.6264 -0.5933 -0.9870 0.3277 1.6360 0.2495 0.4013 0.7596 -0.2383 -0.4251 -0.9930 0.9421 -0.6572 0.2296 0.5894 0.9750 0.3005 -0.6039 0.4400 -0.0628 -0.6407 -0.3731 0.1769 -0.6169 -2.0220 1.8089 0.8155 -0.3075 0.2748 -0.9821 -1.0799 0.7989 -0.1318 0.6011 0.6125 0.1992 0.1202 0.5954 0.0923 -0.0549 -1.5210 0.5712 1.0468 1.7298 -1.1187 -0.7236 0.4128 -0.1980 -0.6086 Columns 6 through 10 -0.7371 0.1017 0.3893 2.2272 -1.0322 -1.7499 2.7873 0.7512 -0.0692 1.3312 0.9105 -1.1667 1.7783 -0.5073 -0.4189
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0.8671 -0.0799 0.8985 0.1837 0.2908 0.1129 0.4400
-1.8543 -1.1407 -1.0933 -0.4336 -0.1685 -0.2185 0.5413
1.2231 -1.2833 -2.3290 0.9019 -1.8356 0.0668 0.0355
0.2358 0.2458 0.0700 -0.6086 -1.2226 0.3165 -1.3429
-0.1403 0.8998 -0.3001 1.0294 -0.3451 1.0128 0.6293
b
= Columns 1 through 9 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 Column 10 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 c= 29 7、a=[0.53 0.97 1.05 1.34 0.78 2.20 0.67] b=[0.34 0.67 0.45 0.89 0.12 0.67 0.24] if and(a<1,b<=0.5) disp('a<1 and b<=0.5') elseif and(a<1,b>0.5) disp('a<1 and b>0.5' ) elseif and(a>=1,b<=0.5) disp('a>=1 and b<0.5') elseif and(a>=1,b>0.5) disp('a>=1 and b>0.5') else disp('error')
0 0 1 0 0 0 1 1 0 1
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end a = 0.5300 b = 0.3400 error
0.9700 0.6700
1.0500 0.4500
1.3400 0.8900
0.7800 0.1200
2.2000 0.6700
0.6700 0.2400
8、A=[0.53 0.97 1.05;1.23 0.67 1.56;0.34 1.98 0.36]; b=A>1; c=A.*b; [i,j,v]=find(c) v= 1.2300 1.9800 1.0500 1.5600 9、A=rand(100,3)+99.1 b=A>100; c=A.*b; [i,j,B]=find(c) A = 100.0879 99.7312 99.8829 99.2704 99.4551 99.7938 99.3578 100.0970 99.5440 99.1600 99.9667 99.2257 99.4089 99.8261 99.1098……
99.6882 99.4662 99.9068
B= 100.0879 100.0828 100.0569…… 100.0870 100.0386 100.0419 10、A=[1 2 0 3 0;0 0 0 0 0;1 8 0 5 0;3 4 0 5 0;6 4 0 2 0] b=any(A) [i,j,v]=find(1-b) A(:,j)=[] B=A' c=any(B) [i,j,v]=find(1-c) B(:,j)=[]
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A=B' A = 1 0 1 3 6 A = 1 1 3 6 2 8 4 4 3 5 5 2 2 0 8 4 4 0 0 0 0 0 3 0 5 5 2 0 0 0 0 0
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实验 二 : matlab 绘图(1)
一、实验目的: 1. 熟练掌握 MATLAB 绘制基本函数图像。 2. 掌握对曲线加上标题、轴标记和曲线说明。 3. 掌握多条曲线的绘制方法。 4. 理解 axis 的使用方法。 二、实验内容: 1、 常用的三角函数的绘制,如正弦函数,余弦函数,正切函数,余切函数。 2、 画出对数和指数函数的曲线,并分别加上标题、轴标记和曲线说明(这里可采用多种方 法来标注曲线) 。 3、 将图形窗口分成两格,分别绘制正割和余割函数,并加上适当的标注。 4、 设有函数 y = e x +5 + x 3 ,在半对数坐标系中绘制曲线 ( x ∈ [1,10]) 。 5、 绘制出多峰函数 peaks 和三角函数的多条曲线。 6、 将图形窗口分成两个窗格,并分别绘制出以下函数在[-3,3]区间上的曲线:
y1 = 2 x + 5 y 2 = x 2 3x + 1三、实验结果: 1、程序: x=0:pi/50:2*pi 、程序 k=[1 26 51 76 101]; x(k)=[]; figure(1) subplot(2,2,1) plot(x,sin(x)),grid subplot(2,2,2) plot(x,cos(x)),grid subplot(2,2,3) plot(x,tan(x)),grid subplot(2,2,4) plot(x,cot(x)),grid
on on on on
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Matlab 程序设计实验报告
2、程序:x=0.01:.01:1; 、程序 y1=log10(x) y2=exp(x) figure(1) plot(x,y1,'k-',x,y2,'k--'), grid on legend('\ity=log_{10}(x)','\ity=e^x') title('y=log_{10}(x) and y=e^x') ylabel('y'),xlabel('x')
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3、程序:x=0:pi/40:4*pi 、程序 figure(1) subplot(2,1,1) plot(x,sec(x)),grid on title('sec(x)') ylabel('y'),xlabel('x') subplot(2,1,2) plot(x,csc(x)),grid on title('
csc(x)') ylabel('y'),xlabel('x')
结果:
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4、程序:x=(1:.1:10) 、程序: y=exp(x+5)+x.^3 semilogx(x,y,'k-') title('y=e^(x+5)+x.^3') ylabel('y'),xlabel('x') 结果:
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5、程序: 、程序: (1)[x,y]=meshgrid(-3:.15:3); z=peaks(x,y) x1=x(1,:) plot(x1,z),grid on 结果: 结果: