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x
$ c1 ~- r; M; M
matlab数据分析与多项式计算
6 b: W+ U, r# }% N/ s0 l; ~1 数据统计处理
4 e8 ] }! v% h' K向量
' E: O6 K8 \+ B$ }( {* E: A[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% f5 d3 W9 t* r: a" t8 a- G6 e
min使用方法相同
3 T! T3 A5 r/ J6 v3 }" d L) i矩阵
* L' K# n5 ? Q* Qmax(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）
, S6 X/ i$ q* b, j# L[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
i! J2 u" S+ I) l$ Fmax(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$ z4 R, d' ~0 ?5 l2 [
min用法同max6 l" P. q9 q$ z( W
向量或矩阵对应元素比较
2 M! _, [' q5 Ymax(A,B) %A,B同型向量或矩阵，元素依次比较并返回
7 X/ {9 L; g' B, p4 ]* h5 v0 T( Jmin同max
' a- w G& u# U$ M% M: o0 c) Q0 L9 i/ i- B* Y
求和求积
R% T6 }5 f e% N) c2 W1 ?5 H向量
u( c" C3 m) R8 }4 I. L6 n+ Qsum(x) %返回元素和 l8 c6 X2 ]6 W- p2 q( ~: H
prod(x) %返回元素积
# \: ^$ G$ }6 r( V: w' u矩阵0 ]' F0 h0 |6 k
sum(A) %返回一个行向量（分别求各列和）+ I3 c5 D" t6 j8 p
prod(A) %分别求各列积，返回行向量 }9 P' a+ M1 L* W/ v
sum(A,dim) %dim取1，同sum(A)，取2，求各行和/ \- c4 ]1 |1 y! k9 R+ O
prod(A,dim) %雷同sum( T2 G! ]& ?. w* K* [+ s
2 C# w1 B# V) D# k- }. g1 g" X( R
均值和中值; S8 c6 ?4 F* [5 i5 r8 d" s
mean: u% ?& Q& o* T( Y; Q
median %用法及解释同上; M1 ^$ A& f1 X9 {7 s; H
4 z: X) c- v3 Q- P: f5 ^累加与累乘
- L* G3 w( ^$ q# i; w1 P" c# zcumsum F7 z9 `2 y) s+ e1 Y. O
cumprod %用法及解释同上，输出矩阵，依次累乘6 k* h- v9 J4 p- y% e& l; R7 \& ~( p
( G* |' y2 Y: R* O6 G! `
标准方差与相关系数' z+ T8 U% f) x6 E3 \' z
std(x) %向量x，返回标准方差) V; H" F% r( ]$ v
std(A) %矩阵A，返回方差行向量
7 ?7 P0 q: D# ~: m0 Wstd(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.。。。
' A" H+ }% g3 _9 }& n9 k. L' h% I相关系数
, L- D+ K' P, ncorrcoef(A) %返回从矩阵x形成的一个相关矩阵
" O6 ~# x4 A6 P! N; ocorrcoef(x,y) %x,y是向量，% A1 E' m* u) p5 [ [
* w6 v j1 F, V6 A排序0 Z- W9 w, c- k& K( z% }
sort(x) %升序排列
2 Z0 z# c; M2 U# j$ |1 I% _2 f. x8 jsort(A,dim) %同上，dim决定按列还是按行4 k- g1 N5 _9 c4 c) Z
: [4 m) B" v* M4 U
2 插值7 a# Y( W3 ~+ B& X& E0 B# X9 {
一维数据插值- d$ U6 z& \) _* \) K
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’8 Y3 a+ |, Y) A- f! q
8 z; I" W0 l0 H2 M% `二维数据插值
% ]* y. l& ]) `" LZ1=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% A, p+ A, b* ]% |
" z; s' _: J( X" W/ o
3 曲线拟合
1 s" b% X7 w4 t# [$ e: d; P[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s1 t" S+ t( C+ ~4 P- ~ E
3 p! p6 Z0 e! [7 d; c4 离散傅里叶变换
+ s& ?$ O3 U9 W5 b# g ?- [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/ ~& \% [6 I2 j+ p/ X# L) K
fft(x/A,N) %限定向量/矩阵列长度为N，小于N则补0) n1 W$ H/ o0 m6 N: T+ R
fft(A,[],dim)或fft(A,N,dim) %解释同前
M2 R: h; [( g2 ^$ v! B% v9 G& A1 j! E0 a7 M5 |6 X2 p O
5 多项式运算7 K. {3 \- O, m) a% A% ^
求值) ]( u& f7 ?4 S a3 |
polyval(p,x) %对x中每个值求多项式的值( b5 T4 r$ o0 C, a( H" y+ \" O5 B
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 E9 i2 u$ k ^. J
求根
! Y8 ?- n' p+ `# @x=roots§ %根依次存到向量x中
( L1 l, x, L1 g* I. f+ gp=poly(x) %以x的值做根建立多项式p4 w6 h# E! w- C7 }* G4 } J
乘除
) m' P3 m8 Z' H: `9 xconv(p1,p2) %p1与p2乘积
. |2 q8 _+ z" x% N! o0 {0 N" k[q,r]=deconv(p1,p2) %q为商，r为余数6 Q0 W# L; P1 g0 `# E# p* b
求导* `" t1 b2 v9 D4 I1 z: |' \7 |
polyder§ %求p的导数
* c8 ^% s. Z. U+ Np=polyder(p1,p2) %求p1*p2导数
' F$ O! t) ? e* b+ w[p,q]=polyder(p1,p2) %求p1/p2导数，p为分子，q为分母
# f' i3 L0 _; Z, Y# G8 ]& g0 f6 p G8 u V1 ?% }7 F) B
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发表于 2021-4-20 13:54
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