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9 c8 m2 h2 a+ G$ Z( \* r) v. xmatlab数据分析与多项式计算
% T( u" U9 a; s9 H1 数据统计处理
. f! D% S. @; O4 A& [. k向量7 n7 N: n! F; R. o
[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( h0 d1 T: G5 o1 p- n
min使用方法相同
. |; e0 V& e* k. f! V5 a矩阵
- N n: l( w$ `; G, Smax(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）* K7 I- f6 f& i Z: a& q
[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
0 G \% t2 G) S2 G0 v1 _9 w5 Z+ Umax(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
* F& k0 E# l; d* j1 Hmin用法同max
) r0 U1 E! i" ?& H3 E: r7 q! P" I9 o向量或矩阵对应元素比较
+ u. Q+ a! F+ b- @max(A,B) %A,B同型向量或矩阵，元素依次比较并返回9 p3 H, N# z! H) E5 Q! Y6 n
min同max9 _6 E9 X; R5 C- Y
9 [: Z% e5 e6 V
求和求积
& E! Q+ [; D4 V# q1 W" l向量
7 E% z( L, X( \sum(x) %返回元素和2 D5 m2 \0 U+ W" o% m
prod(x) %返回元素积
9 W9 |7 h6 [9 A, d" e$ [* i矩阵; w: K! `9 t+ M6 L3 g7 j8 j
sum(A) %返回一个行向量（分别求各列和）9 W* K. E$ E. Y b% Y2 H: \
prod(A) %分别求各列积，返回行向量5 D; }, o! ]( f/ b# E8 a% }- E
sum(A,dim) %dim取1，同sum(A)，取2，求各行和
9 S7 i9 t! E) s9 g3 E; uprod(A,dim) %雷同sum
1 B: Q2 X( ?0 C! R! A
; r# Y2 h: w$ [; q& a& P7 W+ f均值和中值6 E0 F$ H' t, ?" J; \3 T& ]" j
mean
' U3 }8 C% \! y1 d. M9 \. }' C1 g2 imedian %用法及解释同上; A+ N Y5 P" H$ n8 W+ v' }
" \& T6 T P3 ^# @. y
累加与累乘
3 x% f8 }: p4 F. G8 acumsum
: v) J6 K, B, {* C5 }cumprod %用法及解释同上，输出矩阵，依次累乘/ P, y: B% p8 l' M8 D9 a- L
- V5 |# K. L" c标准方差与相关系数5 A: S& \! K. F$ k
std(x) %向量x，返回标准方差
3 ]7 Y- L, `. G9 tstd(A) %矩阵A，返回方差行向量) h- h& k9 M4 t) N e# @& x- W. i
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.。。。2 z8 g) K$ f) D
相关系数$ L, ^5 z% F/ ? `; f
corrcoef(A) %返回从矩阵x形成的一个相关矩阵
8 ^) i% Z) m2 w a; ^8 i7 ^corrcoef(x,y) %x,y是向量，
. f5 ]$ _ A7 D G3 o' v% k- @* G( c" E$ ?
排序
" g: m6 z; X4 z5 f" |sort(x) %升序排列
# x: k V" h2 N0 A4 Y1 B+ }sort(A,dim) %同上，dim决定按列还是按行
9 k* H! Y1 r) |
$ }! }0 q- R" o* V7 V3 h2 插值4 U! L$ f% b; n( `, t/ G/ `- l3 o
一维数据插值. d8 q- c+ W3 b9 S y1 h) n
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’
% [. `5 [% a V6 s5 x% Y+ m# r0 N, |. K! ^1 y# P1 C
二维数据插值- Z9 ?. W% h" ]1 x9 R
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% v8 l3 i1 {6 v
* S" ^" y' ^& y: G V$ l0 I
3 曲线拟合
7 r: G% Q K3 h1 O3 S; C[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s
- [9 L: f) i/ q2 c1 ?& s/ z' _0 l p3 i( _# h
4 离散傅里叶变换
/ `( }$ U( W9 A* P' y) ifft(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" U3 c; R8 J0 L# P! F
fft(x/A,N) %限定向量/矩阵列长度为N，小于N则补0
# T. b8 { D3 v: s1 tfft(A,[],dim)或fft(A,N,dim) %解释同前5 Y% P; V5 T5 I$ n7 {/ j1 m! D
0 _4 {3 a% T/ O1 {
5 多项式运算8 s6 m2 l( c( |: x% L5 I2 N
求值: }3 e" W* Y; @5 G6 [
polyval(p,x) %对x中每个值求多项式的值$ ~. u! e$ N) A" u! o2 x% G/ {4 H
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
# L: R! j( t$ T7 f" o# S2 I求根
5 D( F( Y8 P1 {# @( q8 D/ H2 ^x=roots§ %根依次存到向量x中. B$ k& ^) Z6 v. r8 L+ R1 y
p=poly(x) %以x的值做根建立多项式p# ?6 {. q4 M& K3 i% f, P' J
乘除8 c8 t4 C$ x: O& S d9 }+ Z# \+ {9 ~
conv(p1,p2) %p1与p2乘积( O7 J2 W) X4 g2 U z5 i( Y2 v$ x
[q,r]=deconv(p1,p2) %q为商，r为余数) `$ E3 w& E5 C5 U
求导
5 J/ v8 f" z! |; L9 \5 _! `) M& Epolyder§ %求p的导数
- w$ G: y. T* e. m ip=polyder(p1,p2) %求p1*p2导数2 I @% v+ n& M/ e* S
[p,q]=polyder(p1,p2) %求p1/p2导数，p为分子，q为分母$ `" z+ J7 T# m6 h- h1 G
' J# B% s9 z+ R5 y: h
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发表于 2021-4-20 13:54
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