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x
: j" ^! W* Y1 z M1 P) M. q, j# @. K
matlab数据分析与多项式计算% n' w+ y9 _/ X) J- y9 i. G q
1 数据统计处理
, |1 {) i7 l1 L: S! w5 Y! v6 G向量3 z2 ^& N" [4 E) d6 g( T
[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
4 x/ T! L# W3 G0 Omin使用方法相同
5 n, U7 z% M1 |) _. s4 ?矩阵
6 z, Z. w; _* e) j/ R; `+ {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）
8 o U) z1 I. K1 b$ w( z3 @' 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
* B% f# `" p1 T" F/ xmax(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- T: _2 H' \/ s" s* M
min用法同max
% d% R' e9 [$ h- P4 m向量或矩阵对应元素比较, e( z6 ? I5 w" t( t
max(A,B) %A,B同型向量或矩阵，元素依次比较并返回$ ]2 L1 B# r# d! ] G0 z
min同max
9 b* K' |# R5 `% F2 P8 r6 V
, N1 B+ r5 l5 S! l+ W9 r求和求积
; t3 N7 x& t: \3 H向量
& @3 m2 N5 U( K/ {. _1 @4 Usum(x) %返回元素和$ O9 p. Q% G' |& S# |
prod(x) %返回元素积8 e% s$ q, }4 f) i, g3 H# ` D7 L( Y
矩阵5 `& I2 i! F4 G! j9 V" o9 s
sum(A) %返回一个行向量（分别求各列和）
9 x' [% }5 s7 r: U9 Z) hprod(A) %分别求各列积，返回行向量+ U; ]9 q8 u/ R/ t' K6 w
sum(A,dim) %dim取1，同sum(A)，取2，求各行和3 u" m d5 a& Z7 |6 k1 v
prod(A,dim) %雷同sum0 X( p0 V. I6 ]
* r. r# f" g6 D% w
均值和中值
3 I) ?$ B4 P+ L7 \- T/ a1 Smean
9 I7 A/ Q) w* @, Jmedian %用法及解释同上+ k! T0 X- F4 _" E ]
?% C! d3 ?+ \9 s' |+ _9 W累加与累乘* m5 l0 Q/ F; }# U
cumsum" S- i9 o+ ^. F' J6 F; _& f
cumprod %用法及解释同上，输出矩阵，依次累乘6 B* P k& P- L4 a$ k
9 j# u' ~1 j8 u
标准方差与相关系数
$ O1 f# z. u2 R0 ystd(x) %向量x，返回标准方差) k, M& S# o9 B
std(A) %矩阵A，返回方差行向量
9 q2 T- G4 m6 }# ]$ Xstd(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.。。。6 j8 U- M( r6 W% y/ Q2 t/ u" g
相关系数0 e9 i5 |& o/ c, L, C% W
corrcoef(A) %返回从矩阵x形成的一个相关矩阵) U# C4 }* K7 {0 v" [ l( p
corrcoef(x,y) %x,y是向量，* Q5 g: e% h4 C. d
* J! f- h S1 Q _* `排序
/ g, g, i, M$ D: O: Z' F3 F! rsort(x) %升序排列
6 K3 N) j4 f$ U* `% t) tsort(A,dim) %同上，dim决定按列还是按行
" c3 n' x3 c4 i% e8 X. @4 b- C8 b: Q& s0 o0 \/ f7 J
2 插值
; i1 f+ ~5 N; X) M8 J一维数据插值
! l& i5 T# y5 j" k; h1 }/ hY1=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’; R) b; V2 w4 G3 M) U
: @# J; y8 F' _3 I
二维数据插值0 S) K3 ~& p, a
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' _4 o1 H% n J8 Y" H0 P
) l: j" O7 U' n* f m% W9 D: ~8 j0 S% y
3 曲线拟合- a. k: L9 V) V( b, W7 ~4 m, i7 X
[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s3 J) Z0 B1 ]. o/ Y0 L5 M4 ~2 \
2 D: R; _7 j1 y8 U! l7 k
4 离散傅里叶变换( |3 Y1 l" m0 n z+ E" d" k1 m
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7 s' P Y* a" T2 @1 p
fft(x/A,N) %限定向量/矩阵列长度为N，小于N则补0" R) S. V/ w- n) D
fft(A,[],dim)或fft(A,N,dim) %解释同前
: m, a+ K. m* i4 Q: P g. T, B: l4 m. h2 ?3 M' B: x; q8 p
5 多项式运算) T+ \% F! ~# @" \% ^
求值
7 e: I: F4 O( x1 X" {) c4 `polyval(p,x) %对x中每个值求多项式的值
) S$ f! b5 \0 I9 A* Hpolyvalm(p,A) %求矩阵，要求矩阵为方阵，以A为自变量求多项式的值: z- D/ n8 @( K5 Y- U% |
求根
7 }* Y, y) q1 V0 {x=roots§ %根依次存到向量x中6 p! h) N* d" z& R5 E$ D
p=poly(x) %以x的值做根建立多项式p% Z, N( d0 q* D7 F0 w
乘除
8 Y3 E1 a5 T6 f* n2 cconv(p1,p2) %p1与p2乘积
( w3 Z) s; Y: a. y* E[q,r]=deconv(p1,p2) %q为商，r为余数
0 _; S7 |, V; }' O2 m求导: E; D9 @* y5 b; M% _/ N
polyder§ %求p的导数
& z, |1 b: h6 o" M4 c9 ?1 G, u& `p=polyder(p1,p2) %求p1*p2导数
5 @ g$ b3 s! j7 A[p,q]=polyder(p1,p2) %求p1/p2导数，p为分子，q为分母1 W4 m: ]" [2 Z8 x9 F( C" [6 Y
" p" ^/ l" \' q9 S# Z
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发表于 2021-4-20 13:54
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