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标题:
matlab数据分析与多项式计算
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作者:
uqHZau
时间:
2021-4-20 13:54
标题:
matlab数据分析与多项式计算
) [3 R" K" M0 @4 }1 j
matlab数据分析与多项式计算
- l) K5 O: e8 u
1 数据统计处理
) k8 V+ S5 E9 g- q4 W$ A2 }* F' _
向量
) Y5 j" `+ v8 M* E+ o3 k- X: O# Q
[y,m]=max(x) %x向量最大值存入y，有复数则按模取，最大值序号存入m
' [7 ~+ C+ ^/ ^& n- i# L
min使用方法相同
. ^! Q; q. \: L, |: ?# C% F" F
矩阵
+ p+ v/ y/ h+ h! Q, k/ R7 \& L
max(A) %返回一行向量，向量第m个元素是矩阵A第m列上最大值（找到每一列最大值排成行向量）
* {. ?" Z$ o9 Y2 s) d
[y,u]=max(A) %返回行向量y，u，y记录每列最大值，u记录每列最大值行号
* r" A/ u- A6 v; {
max(A,[],dim) %dim取1时，函数和max(A)相同，取2时返回一个列向量其第m个元素是A第m行上最大值
$ V4 a1 n7 h$ g( p$ h: O
min用法同max
) O$ K) T9 N2 X+ S: C8 M
向量或矩阵对应元素比较
8 m3 i4 C- B+ C4 I {
max(A,B) %A,B同型向量或矩阵，元素依次比较并返回
/ t0 ?' i- D E5 W" D
min同max
8 S5 K; J. }6 k5 y, X- @! D4 R# \
* m6 b/ ~6 {# T" ^2 f
求和求积
/ Q0 s) z6 l( b7 P- p
向量
0 r; f5 R0 L, U: w1 q
sum(x) %返回元素和
c) {5 i$ l8 b2 ]$ E9 A4 n
prod(x) %返回元素积
8 y. W5 J! U5 s8 n7 h$ r6 b) D
矩阵
* z# b4 `* \3 a% D# c j
sum(A) %返回一个行向量（分别求各列和）
, d8 _. C* `! p" v) N
prod(A) %分别求各列积，返回行向量
4 _. h% b; n3 n& t2 K m- F
sum(A,dim) %dim取1，同sum(A)，取2，求各行和
3 U/ Y$ C7 F+ y" l: j4 u
prod(A,dim) %雷同sum
[% u: Y# ?" K7 E1 t
, S' a2 d# M7 a4 d# s! w) e* N8 G5 G
均值和中值
1 w3 C9 L; ]* r2 n2 Q8 h7 G; _; Y
mean
" v4 n$ T: _3 H
median %用法及解释同上
8 L% f5 M, S- c( l
8 c* ^2 @0 T5 e* _8 c
累加与累乘
: E" [; p9 b, T' @
cumsum
5 x6 `# f- U2 ~* r% |2 \ H3 r
cumprod %用法及解释同上，输出矩阵，依次累乘
+ V" x+ c8 o& q: i3 l; F# n
( k7 ^: T. x( o- @ J
标准方差与相关系数
7 R; c" K- m3 I7 Z. U V
std(x) %向量x，返回标准方差
B$ J9 E# q+ H( }2 M
std(A) %矩阵A，返回方差行向量
! C; s4 ?# T8 S' p2 p
std(A,flag,dim) %dim同前，flag取0，按σ1所列公式计算标准方程，取1时，按σ2.。。。
. p0 k9 d# f9 C7 g6 q! [
相关系数
2 P0 x( ?. b/ g1 `, E1 X
corrcoef(A) %返回从矩阵x形成的一个相关矩阵
* y$ [) K" I7 k+ \' k
corrcoef(x,y) %x,y是向量，
9 i$ T. t! n3 Q" v2 n
3 q0 I) m: i* h! P0 G" S
排序
1 b& s( Z: }* ~" B1 K
sort(x) %升序排列
* g4 S1 O. t! Y+ c
sort(A,dim) %同上，dim决定按列还是按行
# V: r- X& e' `0 W: K
) l$ t' D1 @; i1 r8 e( x6 f
2 插值
8 z+ T' w" g7 H* e! X
一维数据插值
* S2 g6 v7 Y2 }# e1 \+ Q
Y1=interp1(X,Y,X1,‘method’) %函数根据X,Y的值，计算函数在X1处的值。X,Y是两个等长的已知向量，分别描述采样点和样本值，X1是一个向量或标量，描述欲插值的点，Y1是一个与X1等长的插值结果。method是插值方法，允许的取值有‘linear’、‘nearest’、‘cubic’、‘spline’
% t1 ` q5 \( S
6 O# a2 o9 l4 Y9 Z
二维数据插值
# _/ T0 U7 l! ?, V9 D$ l
Z1=interp2(X,Y,Z,X1,Y1,‘method’) %其中X,Y是两个向量，分别描述两个参数的采样点，Z是与参数采样点对应的函数值，X1,Y1是两个向量或标量，描述欲插值的点。Z1是根据相应的插值方法得到的插值结果。 method的取值与一维插值函数相同。X,Y,Z也可以是矩阵形式
: c8 K' t O8 i( [4 L9 R
, w1 r, ?/ m( n- M. {6 n
3 曲线拟合
& W/ E5 \" A3 _9 B
[p,s]=polyfit(x,y,m) %求最小二乘拟合多项式系数，函数根据采样点x和采样点函数值y，产生一m次多项式p及其在采样点的误差向量s
- Z# @- ~* K: H* C1 H9 H
% n5 ~0 G/ b, q; K5 r/ F- V' ?0 |: p
4 离散傅里叶变换
" }6 u- d2 l5 |5 ~* _) z8 _6 O
fft(x/A) %返回向量x或返回A矩阵列的离散傅里叶变换，若x长度为N，N为偶数，则以2为基数，否则以非2为基数变换
0 Q: j5 ]5 \+ `# `* S
fft(x/A,N) %限定向量/矩阵列长度为N，小于N则补0
1 M& _ q" e! {& Q9 e9 D
fft(A,[],dim)或fft(A,N,dim) %解释同前
6 M+ T A8 d! ?' Q* u: J0 I
B# n. J3 x8 L- c
5 多项式运算
: J# G/ o; ?& m: ~! b0 S: b2 ?3 C4 e
求值
3 Y! ?& ], y( s4 c, Y5 p
polyval(p,x) %对x中每个值求多项式的值
- o. C1 D0 ?7 K j% ~4 Y" M
polyvalm(p,A) %求矩阵，要求矩阵为方阵，以A为自变量求多项式的值
7 ]2 z3 K# {1 {# ~1 l$ W+ s3 R
求根
' y1 J, D& W8 b1 J( y
x=roots§ %根依次存到向量x中
$ Y4 D. F# B; V; T
p=poly(x) %以x的值做根建立多项式p
; `! ^: |0 e3 Q! g
乘除
9 f' R! R. |+ J) ]
conv(p1,p2) %p1与p2乘积
. h M- d9 x `6 Z
[q,r]=deconv(p1,p2) %q为商，r为余数
4 u O' r5 [# X
求导
3 q( v8 N9 f4 J' A, U, V
polyder§ %求p的导数
# a) `" o& ]1 y, }
p=polyder(p1,p2) %求p1*p2导数
3 b' R5 h( x. Y0 U5 G7 h
[p,q]=polyder(p1,p2) %求p1/p2导数，p为分子，q为分母
: t$ e1 x/ l3 ^$ j, n
* x$ K+ |( `" v& x& A. j
作者:
youOK
时间:
2021-4-20 15:04
matlab数据分析与多项式计算
作者:
Jame33
时间:
2021-4-20 18:45
matlab数据分析与多项式计算
: ~( a. I- X6 w [; t' A+ U! h
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