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3 I/ [! r3 ?0 H' O& {
matlab数据分析与多项式计算; ?& E& O- p$ q* U
1 数据统计处理) O" [9 m7 V7 Q% v( l% ^
向量- z1 s6 n6 p! @' ] Q* r
[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/ x7 y; I3 {9 g, ^# v: g$ |
min使用方法相同: p* Q y5 D/ r& c8 c/ K/ n7 x
矩阵
0 E5 E# f( z# N% x+ n% n, n3 [( fmax(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）
( L! t1 ], h, T+ N. e3 S1 ]( _$ \9 V[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
2 E, e: ^( G+ x( q1 emax(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
+ D1 P3 ?# ]: w" Gmin用法同max
6 y: n5 }2 _0 U& [0 s, o向量或矩阵对应元素比较
5 g+ ^9 ~5 R; h+ y6 o! F1 z* H3 cmax(A,B) %A,B同型向量或矩阵，元素依次比较并返回- I: D3 t, D. f
min同max1 S, V# k0 }( t0 C4 N% T1 d1 L
" C* Y$ P/ D, g. T- A求和求积
7 h2 z) K0 `$ N" q& Y向量8 F/ @- t; L* U J6 ~
sum(x) %返回元素和% C2 A; k: B* J* b1 ~) L/ N
prod(x) %返回元素积
5 Y8 W; |, \1 X4 t3 J矩阵- b2 _' ]$ b0 [& b+ k* N1 x4 n' F
sum(A) %返回一个行向量（分别求各列和）( G1 |, ^" A5 }
prod(A) %分别求各列积，返回行向量8 T0 ]5 K, h" B# W
sum(A,dim) %dim取1，同sum(A)，取2，求各行和
' C, G; ?! v1 Oprod(A,dim) %雷同sum: f) B" A# L9 }, K( p" R5 Y
6 ?9 |8 h1 g3 q9 x
均值和中值) I$ W9 E- H3 e& l: c) B3 S- a3 J# E
mean! M6 }( D9 m1 O' K. ]
median %用法及解释同上
0 a. Q3 S0 _4 n- @4 ~
2 g- a& i5 m$ v' E累加与累乘4 g$ ]. \; ]! ^2 V! |
cumsum8 ?% f: P5 G2 ?9 X G, r
cumprod %用法及解释同上，输出矩阵，依次累乘
; M- C5 a9 Q: ?8 K% k4 X: a9 B6 x0 h+ ]( |% v
标准方差与相关系数
1 A& y* V) V) `6 ~0 m) istd(x) %向量x，返回标准方差
1 `. [0 j$ l3 S2 s: d' Y* B2 }+ wstd(A) %矩阵A，返回方差行向量
`8 L# B# ?2 n/ y) c( g1 Vstd(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.。。。
* o& U9 h2 R! o相关系数
3 I3 Q) T3 T- |; m( M% D2 Kcorrcoef(A) %返回从矩阵x形成的一个相关矩阵
2 i5 W9 J& [6 ?0 lcorrcoef(x,y) %x,y是向量，$ a5 Q: a1 z" N+ `
* {' F$ T$ ], K" p8 v+ ^! p排序
' K, P2 ~& Q% b5 S2 y) msort(x) %升序排列4 X4 \0 y6 U+ k2 l" G) U4 a
sort(A,dim) %同上，dim决定按列还是按行/ ?% Z% G5 _& T% P8 C& c
7 n' X( Z* }6 T. M. {$ _' a
2 插值6 |9 A2 V) Z" z( x
一维数据插值
3 l2 m/ G; p; h/ D/ B, e! H3 AY1=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’- j( `- Z6 G$ C8 H$ e/ k; E
5 b$ Q+ G0 X2 _; b1 ?0 E' [
二维数据插值( D/ L. S1 Z% C" m" C
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+ R/ s1 V! L- q' q
3 c7 V' ^- f7 s8 \+ ^1 }3 曲线拟合
" P' o! J% @ ~* U. H5 e5 R; Q[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s2 K8 e( ?8 }, N$ G. R1 J$ c& Z6 ^& V
3 N, }% a2 `; Q& j- V6 z
4 离散傅里叶变换4 z: V0 t) e6 [: {, M! S) P- I
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& c$ G# G1 n! q- x2 v
fft(x/A,N) %限定向量/矩阵列长度为N，小于N则补0
4 u' s, N7 f- B5 x: e8 o( S+ yfft(A,[],dim)或fft(A,N,dim) %解释同前
$ { w: S7 G( W& b
! e$ g* Q3 z9 Q+ I ?/ W5 多项式运算, P2 t) f% j8 @
求值
3 A2 [0 i: _1 ^/ S8 Y3 Dpolyval(p,x) %对x中每个值求多项式的值
6 \; _ m; E/ W ~. e) x8 Opolyvalm(p,A) %求矩阵，要求矩阵为方阵，以A为自变量求多项式的值, u& e" p, O9 v$ J, Q; H
求根7 p8 L( T/ S2 T$ R$ D% G6 S( X
x=roots§ %根依次存到向量x中
; V( q4 z0 h( m% ]p=poly(x) %以x的值做根建立多项式p
1 W) t5 ?6 M2 X. P+ u乘除, j8 N# S( N' h# Y; h
conv(p1,p2) %p1与p2乘积0 F+ w, }! I1 t) U
[q,r]=deconv(p1,p2) %q为商，r为余数
8 `/ \# L8 ^ {1 g' d求导
* J# ?/ y h9 r1 J; R! a J6 ~5 Zpolyder§ %求p的导数5 T4 H8 }/ p6 T
p=polyder(p1,p2) %求p1*p2导数( u% C; \0 h5 B; [6 o4 B& r
[p,q]=polyder(p1,p2) %求p1/p2导数，p为分子，q为分母" S- p3 c! C/ s% U
0 k# K! k1 }/ }4 }7 z4 S |
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发表于 2021-4-20 13:54
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