MATLAB總結(jié)

MATLAB總結(jié)

一、散點圖

1．1．命令plot

功能線性二維圖。在線條多于一條時，若用戶沒有指定使用顏色，則plot循環(huán)使用由當前坐標軸顏色順序?qū)傩裕╟urrentaxesColorOrderproperty）定義的顏色，以區(qū)別不同的線條。在用完上述屬性值后，plot又循環(huán)使用由坐標軸線型順序?qū)傩裕╝xesLineStyleOrderproperty）定義的線型，以區(qū)別不同的線條。

用法plot(X,Y)當X,Y均為實數(shù)向量，且為同維向量（可以不是同型向量），X=[x(i)]，

Y=[y(i)]，則plot(X,Y)先描出點(x(i)，y(i))，然后用直線依次相連；若X，Y為復數(shù)向量，則不考慮虛數(shù)部分。若X，Y均為同維同型實數(shù)矩陣，X=[X(i)]，Y=[Y(i)]，其中X(i),Y(i)為列向量，則plot(X,Y)依次畫出plot(X(i),Y(i))，矩陣有幾列就有幾條線；若X，Y中一個為向量，另一個為矩陣，且向量的維數(shù)等于矩陣的行數(shù)或者列數(shù)，則矩陣按向量的方向分解成幾個向量，再與向量配對分別畫出，矩陣可分解成幾個向量就有幾條線；在上述的幾種使用形式中，若有復數(shù)出現(xiàn)，則復數(shù)的虛數(shù)部分將不被考慮。

plot(Y)若Y為實數(shù)向量，Y的維數(shù)為m，則plot(Y)等價于plot(X,Y)，其中x=1：m；

若y為實數(shù)矩陣，則把y按列的方向分解成幾個列向量，而y的行數(shù)為n，則plot(Y)等價于plot(X,Y)其中x=[1;2;…;n]；在上述的幾種使用形式中，若有復數(shù)出現(xiàn)，則復數(shù)的虛數(shù)部分將不被考慮。

plot(X1,Y1,X2,Y2,…)，其中Xi與Yi成對出現(xiàn)，plot(X1,Y1,X2,Y2,…)將分別按順序

取兩數(shù)據(jù)Xi與Yi進行畫圖。若其中僅僅有Xi或Yi是矩陣，其余的為向量，向量維數(shù)與矩陣的維數(shù)匹配，則按匹配的方向來分解矩陣，再分別將配對的向量畫出。

plot(X1,Y1,LineSpec1,X2,Y2,LineSpec2…)將按順序分別畫出由三參數(shù)定義

Xi,Yi,LineSpeci的線條。其中參數(shù)LineSpeci指明了線條的類型，標記符號，和畫線用的顏色。在plot命令中我們可以混合使用三參數(shù)和二參數(shù)的形式：

plot(X1,Y1,LineSpec1,X2,Y2,X3,Y3,LineSpec3)

plot(…,"PropertyName",PropertyValue,…)對所有的用plot生成的line圖形對象中指定

的屬性進行恰當?shù)脑O置。

h=plot(…)返回line圖形對象句柄的一列向量，一線條對應一句柄值。

說明參數(shù)LineSpec功能定義線的屬性。Maltab允許用戶對線條定義如下的特性：1．線型

表7-1

定義符線型-實線（缺省值）--劃線：點線-.點劃線2．線條寬度指定線條的寬度，取值為整數(shù)（單位為像素點）3．顏色表7-2定義符顏色定義符顏色R（red）紅色M(magenta)品紅G(green)綠色y(yellow)黃色b(blue)蘭色k(black)黑色c(cyan)青色w(white)白色4．標記類型表7-3定義符標記類型定義符標記類型定義符標記類型+加號d棱形s正方形o(字母)小圓圈^向上三角形h正六角星*星號v向下三角形P正五角星.實點>向右三角形x交叉號指定標記符顏色或者是標記符（小圓圈、正方形、棱形、正五角星、正六角星和四個方向的三角形）周邊線條的顏色。取值在上表。

在所有的能產(chǎn)生線條的命令中，參數(shù)LineSepc可以定義線條的下面三個屬性：線型、標記符號、顏色進行設置。對線條的上述屬性的定義可用字符串來定義，如：plot(x,y,"-.or")

結(jié)合x和y，畫出點劃線（-.），在數(shù)據(jù)點（x，y）處畫出小圓圈（o），線和標記都用紅色畫出。其中定義符（即字符串）中的字母、符號可任意組合。若沒有定義符，則畫圖命令plot自動用缺省值進行畫圖。若僅僅指定了標記符，而非線型，則plot只在數(shù)據(jù)點畫出標記符。

1．2．命令scatter(x1,y,50,c,"o","filled")

二、一元線性回歸

2．1．命令polyfit最小二乘多項式擬合[p，S]=polyfit（x，y，m）

多項式y(tǒng)=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1

其中x=（x1，x2，…，xm）x1…xm為（n*1）的矩陣;y為（n*1）的矩陣；

p=（a1，a2，…，am+1）是多項式y(tǒng)=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系數(shù)；S是一個矩陣，用來估計預測誤差.2．2．命令polyval多項式函數(shù)的預測值

Y=polyval（p，x）求polyfit所得的回歸多項式在x處的預測值Y；p是polyfit函數(shù)的返回值；x和polyfit函數(shù)的x值相同。2．3．命令polyconf殘差個案次序圖

[Y，DELTA]=polyconf（p，x，S，alpha）求polyfit所得的回歸多項式在x處的預測值Y及預測值的顯著性為1-alpha的置信區(qū)間DELTA；alpha缺省時為0.05。p是polyfit函數(shù)的返回值；x和polyfit函數(shù)的x值相同；S和polyfit函數(shù)的S值相同。

2．4命令polytool（x，y，m）一元多項式回歸命令2．5．命令regress多元線性回歸（可用于一元線性回歸）b=regress(Y,X)

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)b回歸系數(shù)

bint回歸系數(shù)的區(qū)間估計r殘差

rint殘差置信區(qū)間

stats用于檢驗回歸模型的統(tǒng)計量，有三個數(shù)值：相關系數(shù)R2、F值、與F對應的概率p,相關系數(shù)R2越接近1，說明回歸方程越顯著；F>F1-α（k，n-k-1）時拒絕H0，F(xiàn)越大，說明回歸方程越顯著；與F對應的概率p時拒絕H0，回歸模型成立。

Y為n*1的矩陣；

X為（ones(n,1),x1,…,xm）的矩陣；alpha顯著性水平（缺省時為0.05）。

三、多元線性回歸

3．1．命令regress（見2。5）3．2．命令rstool多元二項式回歸命令：rstool（x，y，’model’,alpha）x為n*m矩陣y為n維列向量

model由下列4個模型中選擇1個（用字符串輸入，缺省時為線性模型）：linear（線性）：

purequadratic（純二次）：interaction（交叉）：quadratic（完全二次）：

alpha顯著性水平（缺省時為0.05）返回值beta系數(shù)返回值rmse剩余標準差返回值residuals殘差--------------------------------------------五、其它

命令gridon

命令axis（坐標軸）([06000.025])命令figure彈出新的畫圖窗口命令獲取矩陣的某行某列

x(n,:);獲取矩陣的第n行x(:,n);獲取矩陣的第n列命令rcoplot

畫出殘差及其置信區(qū)間：rcoplot（r，rint）glmfit一般線性模型擬合regstats回歸統(tǒng)計量診斷regstats(responses,DATA,"model")"

stats=regstats(responses,DATA,"model","whichstats")"Q"QfromtheQRDecompositionofX"R"RfromtheQRDecompositionofX

"beta"RegressionCoefficients"covb"CovarianceofRegressionCoefficients"yhat"FittedValuesoftheResponseData"r"Residuals

"mse"MeanSquaredError

"leverage"Leverage"hatmat"Hat(Projection)Matrix"s2_i"Delete-1Variance"beta_i"Delete-1Coefficients"standres"StandardizedResiduals"studres"StudentizedResiduals"dfbetas"ScaledChangeinRegression

Coefficients"dffit"ChangeinFittedValues"dffits"ScaledChangeinFittedValues"covratio"ChangeinCovariance"cookd"Cook"sDistance"all"Createalloftheabovestatistics命令bar(條圖)命令pie(餅圖)命令hist(直方圖)命令help

命令mean(平均值)命令inv(逆概率分布)命令pdf(密度)命令cdf(分布函數(shù))命令stat(均差與方差)命令rnd(隨機函數(shù))命令std(標準差)命令var(方差)命令median(中位數(shù))命令skewness(偏度)命令kurtosis(峰度)命令norm（正態(tài)分布）命令t（t分布）命令f（f分布）命令chr2（x2分布）命令poiis（泊松分布）

擴展閱讀：matlab心得

學習Matlab心得體會

學習Matlab已經(jīng)有一段時間了，對Matlab編程有了一定的了解。下面談談自己近期的學習心得。

第一節(jié)的時候我們對Matlab有了初步的認識：Matlab是“矩陣實驗室（matrixlaboratoy）”的縮寫，它是一種與數(shù)學水平密切相關的算法語言，專門針對科學、工程計算及繪圖的需求。Matlab的應用范圍非常廣，包括信號和圖像處理、通訊、控制系統(tǒng)設計、測試和處理、財務建模和分析以及計算機生物學等眾多應用領域。附加的工具箱擴展了Matlab環(huán)境，以解決這些領域的特定性問題。比如說在自動控制理論中用的比較多的是根軌跡，相平面，傳遞函數(shù)，拉普拉斯變換，乃氏曲線等。在電機控制里面還有很多仿真實驗，也經(jīng)常用，對于輔助分析，也是很好用的。

我們已經(jīng)學習過C語言，不難發(fā)現(xiàn)Matlab的編程基本語法學習起來很快的，和C語言很類似，而且支持C語言函數(shù)的，或者說函數(shù)就是用C語言編的。大一時學習線性代數(shù)，對矩陣又有了一定的了解,為今天學習Matlab打下了一定的基礎。從matlab的名字的來源可以看出，它以矩陣運算常見，在當今的科學計算中，幾乎無處不用矩陣運算，這是它的優(yōu)勢得到了充分的體現(xiàn)。

隨著學習的課時的增加，我們對Matlab的有了深入而實質(zhì)性的了解。首先我們學習了Matlab的數(shù)學運算、程序設計、程序調(diào)試、Matlab繪圖及圖形句柄，最后我們又學習了Matlab的圖形用戶界面設計。經(jīng)過幾次實驗課，我們學會了M文件編程及程序調(diào)試，學會利用help這一命令對程序進行解釋。

Matlab是以解釋方式工作的，即它對每條語句解釋后立即執(zhí)行，若有錯誤也立即做出反應，便于對程序進行修改，大大減輕了編程和調(diào)試的工作量。它靈活、方便，程序調(diào)試手段豐富，調(diào)試速度快。Matlab語言像Basic和C語言一樣規(guī)定了矩陣的算算術運算符、關系運算符、邏輯運算符、條件運算符及賦值運算符等。Matlab的繪圖功是十分方便的,在調(diào)用繪圖函數(shù)時調(diào)整自變量可繪制出不同顏色的點、線、復線或多重線，這是通用的編程語言所不及的。Matlab的工作環(huán)境主要由命令窗口、圖形窗口、和文本編輯窗口組成。

當然，matlab與其它計算機語言相比，有其獨特的優(yōu)點。特點如下：Matlab把編輯、編譯、連接以及執(zhí)行融為一體，加快了編寫、修改、和調(diào)試程序的速度，或者說是一種比VB還要簡單的語言。Matlab語言的內(nèi)容極為豐富，它的各種函數(shù)都與數(shù)學領域有關，它的起點高，編程效率高，用戶使用方便，智能化程度高，人機交互性好，功能豐富，可擴展性強。

通過這段時間的理論學習及實驗，我覺得要提高matlab編程能力的方法有以下幾點：（1）利用help，lookfor等功能對程序進行編譯修改。（2）多上網(wǎng)查資料，上論壇，搜索帖子、發(fā)帖子問人（3）閱讀別人、特別是一些高級技術人員的程序，在閱讀的過程中進行學習，學習別人的編程方法。（4）還要有一本matlab的函數(shù)工具詞典，可以盡量多的熟悉matlab自帶的函數(shù)，因為matlab自帶的函數(shù)特別多，基本上能夠滿足一般的數(shù)據(jù)和矩陣的計算。當然了，正如所有的程序語言一樣，“3分課本7分上機”，一定要動手才行，不能光看。多想、多思考、多嘗試，才是正路。

記得上第一節(jié)課時，老師給我們放得ppt上有這樣一句話：學會Matlab將改變你的一生，網(wǎng)絡對你的改變將遠遠的超過一臺獨立的計算機！作為一名電氣工程及其自動化的一名學生，學好Matlab是非常有用的，擴展就業(yè)方向，為將來就業(yè)打下良好的基礎!

最后，感謝老師您這么久以來對我們的諄諄教導!我們不會忘記您對我們的細心輔導，不會忘記您在我們瞌睡的時候給我們的講的故事

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