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1 [; V2 n$ X; `/ B' Smatlab数据分析与多项式计算5 J, P! u5 p/ A. |
1 数据统计处理. ~4 W# v V) B( @" }
向量# s7 e1 k, U6 t4 z
[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m1 L/ q# \% r; N3 C' X
min使用方法相同
# I+ O! Z: V; ]! \0 s/ ^矩阵2 b2 e* p1 a9 ^& ]7 _/ ]
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）: h6 @0 k0 [3 P8 z# X" T4 }6 m, M5 U m
[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/ H3 O; |: d* C; g* J2 x. i
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, K' C6 x/ d' q' R3 K
min用法同max
L, h5 B' B( E, i向量或矩阵对应元素比较' t* T5 t. K2 a0 R' ^
max(A,B) %A,B同型向量或矩阵，元素依次比较并返回* x/ H2 I) W9 y' h' D& `& A
min同max
, N' n3 y8 A6 c2 Z
6 T, J- E5 n2 h& Y T: ]5 s求和求积
- j% Q: T/ H/ ]: U" ]: s6 ~' X' B+ f向量/ S( S( F; R0 X3 X/ ~# O
sum(x) %返回元素和
: E! G0 I: }" t: Jprod(x) %返回元素积# z/ K" \6 p6 u" B+ a' F: q
矩阵
' b- M5 C. f% J4 a8 E% E0 m1 osum(A) %返回一个行向量（分别求各列和）
5 c3 w f5 N+ Y4 A8 O' z$ Q6 ~; uprod(A) %分别求各列积，返回行向量& T2 Y! P, ~* d U8 }
sum(A,dim) %dim取1，同sum(A)，取2，求各行和9 z! q" n: u# O1 H% O$ u" p
prod(A,dim) %雷同sum4 l+ @* a9 R2 o9 c+ e0 m
! ~; \ Y( X# P! ?: K# J/ Z& M8 V
均值和中值
m2 t" [( k3 Z' t" @8 ^9 umean% [5 A+ i5 d3 Z- w; H8 [
median %用法及解释同上: W" E1 O3 ]+ E2 i
/ M' o( `5 @8 Y; m d. z: a累加与累乘% ^. v+ B& p/ ?$ ~
cumsum
3 d# B) ~, |; k7 N. k, Ccumprod %用法及解释同上，输出矩阵，依次累乘
' P# z- N/ A) L1 @, F3 F0 M; @$ t1 r0 M7 i* o. B
标准方差与相关系数
( ^! j% R" O. ~, Astd(x) %向量x，返回标准方差
# v# N: u3 {4 o% Ostd(A) %矩阵A，返回方差行向量# Q3 k/ s7 G. g: H
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.。。。
& @9 s, |: ~; S" a相关系数+ ]3 U/ l7 [* r" \# F
corrcoef(A) %返回从矩阵x形成的一个相关矩阵" c# E. e0 O7 ? G5 V. f
corrcoef(x,y) %x,y是向量，
% @/ m; B4 [: e" {" M$ ~2 [
' m% F: r4 W+ \; i1 k5 c9 G \- v排序
' B0 c0 H7 b& a3 ?sort(x) %升序排列3 |- b1 i. H& y2 L! T# w. v6 Q$ k
sort(A,dim) %同上，dim决定按列还是按行
9 b- C" o8 S5 n+ Q$ r ]) \% }% A1 ?5 M
2 插值
. n5 p& L9 H, z- H一维数据插值5 V" D# x# X* |" [
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’
9 U; D' z5 Y* o3 t( ]) C# {- a% z) Z3 E* P/ _4 L; ~6 z
二维数据插值6 O1 u$ N& 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
; Y2 e' s6 [( X# v; {
6 w! L" U: G0 p) C7 N3 曲线拟合
& j- O e6 B4 ^& j[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s9 `2 ^9 d% Q8 j3 u0 m
+ W S1 b9 T6 D# ^
4 离散傅里叶变换
5 Q% D7 E0 S1 t7 @' s) [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
2 v u" @/ h: c: P0 dfft(x/A,N) %限定向量/矩阵列长度为N，小于N则补0
; i, W" K. L- F1 vfft(A,[],dim)或fft(A,N,dim) %解释同前. u G7 E4 z% P) n0 g. p1 O
% t' X2 V+ Y* W4 \1 l6 v+ X/ y& B Z
5 多项式运算5 s$ B! _8 Z- C6 T
求值
A/ t# Y- `+ _polyval(p,x) %对x中每个值求多项式的值
E% e r$ A% \6 K4 M$ l$ F/ Jpolyvalm(p,A) %求矩阵，要求矩阵为方阵，以A为自变量求多项式的值
8 X5 Y: h, U1 x' k求根
& Q, O( a T7 `3 ?* f0 M& f0 Xx=roots§ %根依次存到向量x中* m9 O( J4 I* t2 w
p=poly(x) %以x的值做根建立多项式p
# ?' W3 @6 C& W$ a0 s& N乘除
4 Y+ k1 `& u0 p& E; H& Sconv(p1,p2) %p1与p2乘积
& \ I3 ]' @' ]# D6 D/ J6 }[q,r]=deconv(p1,p2) %q为商，r为余数( n. S* q( V* m
求导
9 d- Q. L* }$ C1 _6 I. U6 [polyder§ %求p的导数
& I6 ~% G+ @1 p; Op=polyder(p1,p2) %求p1*p2导数
; y1 A% O/ u' }9 Y[p,q]=polyder(p1,p2) %求p1/p2导数，p为分子，q为分母7 q- b4 \' O. e/ D3 U3 F
# t+ R* E4 O7 q s% {
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发表于 2021-4-20 13:54
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