Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记

Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记（一）软件：matlab2013a

工具箱：Matlab Robotic Toolbox v9.8

Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记根据Robot Toolbox demonstrations目录，将分三大部分阐述：

1、General(Rotations,Transformations,Trajectory)

2、Arm(Robot,Animation,Forwarw kinematics,Inverse

kinematics,Jacobians,Inverse dynamics,Forward dynamics,Symbolic,Code generation)

3、Mobile(Driving to a

pose,Quadrotor,Braitenberg,Bug,D*,PRM,SLAM,Particle filter) General/Rotations

%绕x轴旋转pi/2得到的旋转矩阵

(1)r = rotx(pi/2);

%matlab默认的角度单位为弧度，这里可以用度数作为单位

(2)R = rotx(30, 'deg') * roty(50, 'deg') * rotz(10, 'deg');

%求出R等效的任意旋转变换的旋转轴矢量vec和转角theta

(3)[theta,vec] = tr2angvec(R);

%旋转矩阵用欧拉角表示，R = rotz(a)*roty(b)*rotz(c)

(4)eul = tr2eul(R);

%旋转矩阵用roll-pitch-yaw角表示，R = rotx(r)*roty(p)*rotz(y) (5)rpy = tr2rpy(R);

%旋转矩阵用四元数表示

（6）q = Quaternion(R);

%将四元数转化为旋转矩阵

(7)q.R;

%界面,可以是“rpy”，“eluer”角度单位为度。

(8)tripleangle('rpy');

General/Transformations

%沿x轴平移0.5，绕y轴旋转pi/2，绕z轴旋转-pi/2（1）t = transl(0.5, 0.0, 0.0) * troty(pi/2) * trotz(-pi/2) %将齐次变换矩阵转化为欧拉角

（2）tr2eul(t)

%将齐次变换矩阵转化为roll、pitch、yaw角

（3）tr2rpy(t)

General/Trajectory

clear;

clc;

p0 = -1;% 定义初始点及终点位置

p1 = 2;

p = tpoly(p0, p1, 50);% 取步长为50

figure(1);

plot(p);%绘图，可以看到在初始点及终点的一、二阶导均为零

[p,pd,pdd] = tpoly(p0, p1, 50);%得到位置、速度、加速度

%p为五阶多项式，速度、加速度均在一定范围内

figure(2);

subplot(3,1,1); plot(p); xlabel('Time'); ylabel('p');

subplot(3,1,2); plot(pd); xlabel('Time'); ylabel('pd');

subplot(3,1,3); plot(pdd); xlabel('Time'); ylabel('pdd');

%另外一种方法：

[p,pd,pdd] = lspb(p0, p1, 50);

figure(3);

subplot(3,1,1); plot(p); xlabel('Time'); ylabel('p');

subplot(3,1,2); plot(pd); xlabel('Time'); ylabel('pd');% 可以看到速度是呈

梯形

subplot(3,1,3); plot(pdd); xlabel('Time'); ylabel('pdd');

%三维的情况：

p = mtraj(@tpoly, [0 1 2], [2 1 0], 50);

figure(4);

plot(p)

%对于齐次变换矩阵的情况

T0 = transl(0.4, 0.2, 0) * trotx(pi);% 定义初始点和目标点的位姿T1 = transl(-0.4, -0.2, 0.3) * troty(pi/2) * trotz(-pi/2);

T = ctraj(T0, T1, 50);

first=T(:,:,1);%初始位姿矩阵

tenth=T(:,:,10);%第十个位姿矩阵

figure(5);

tranimate(T);%动画演示坐标系自初始点运动到目标点的过程

Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记（二）

Arm/Robots

机器人是由多个连杆连接而成的，机器人关节分为旋转关节和移动关节。创建机器人的两个最重要的函数是：Link和SerialLink。

1、Link类

一个Link包含了机器人的运动学参数、动力学参数、刚体惯性矩参数、电机和传动参数。

操作函数：

%A 连杆变换矩阵

% RP 关节类型: 'R' 或'P'

% friction 摩擦力

% nofriction 摩擦力忽略

% dyn 显示动力学参数

% islimit 测试关节是否超出软限制

% isrevolute 测试是否为旋转关节

% isprismatic 测试是否为移动关节

% display 连杆参数以表格形式显示

% char 转为字符串

运动学参数：

% theta 关节角度

% d 连杆偏移量

% a 连杆长度

% alpha 连杆扭角

% sigma 旋转关节为0，移动关节为1

% mdh 标准的D&H为0，否则为1

% offset 关节变量偏移量

% qlim 关节变量范围[min max]

动力学参数：

% m 连杆质量

% r 连杆相对于坐标系的质心位置3x1

% I 连杆的惯性矩阵（关于连杆重心）3x3

% B 粘性摩擦力(对于电机)1x1或2x1

% Tc 库仑摩擦力1x1或2x1

电机和传动参数：

% G 齿轮传动比

% Jm 电机惯性矩(对于电机)

2、SerialLink类

操作函数：

% plot 以图形形式显示机器人

% teach 驱动机器人

% isspherical 测试机器人是否有球腕关节

% islimit 测试机器人是否抵达关节极限

% fkine 前向运动学求解

% ikine6s 6旋转轴球腕关节机器人的逆向运动学求解% ikine3 3旋转轴机器人的逆向运动学求解

% ikine 采用迭代方法的逆向运动学求解

% jacob0 在世界坐标系描述的雅克比矩阵

% jacobn 在工具坐标系描述的雅克比矩阵

% maniplty 可操纵性度

% jtraj 关节空间轨迹

% accel 关节加速度

% coriolis 关节柯氏力

% dyn 显示连杆的动力学属性

% fdyn 关节运动

% friction 摩擦力

% gravload 关节重力

% inertia 关节惯性矩阵

% nofriction 设置摩擦力为0

% rne 关节的力/力矩

% payload 在末端坐标系增加负载

% perturb 随机扰动连杆的动力学参数

属性：

% links 连杆向量(1xN)

% gravity 重力的方向[gx gy gz]

% base 机器人基座的位姿(4x4)

% tool 机器人的工具变换矩阵[ T6 to tool tip] (4x4)

% qlim 关节范围[qmin qmax] (Nx2)

% offset 偏置(Nx1)

% name 机器人名字（在图形中显示）

% manuf 注释, 制造商名

% comment 注释, 总评

% plotopt options for plot() method (cell array)

% n 关节数

% config 机器人结构字符串, 例如'RRRRRR'

% mdh 运动学中约定的布尔数(0=DH, 1=MDH)

怎样创建一个机器人？

%Link调用格式：

%{

（1）L = Link() 创建一个带默认参数的连杆

（2）L = Link(L1)复制连杆L1

（3）L = Link(OPTIONS) 创建一个指定运动学、动力学参数的连杆

OPTIONS可以是：

% 'theta',TH joint angle, if not specified joint is revolute

% 'd',D joint extension, if not specified joint is prismatic

% 'a',A joint offset (default 0)

% 'alpha',A joint twist (default 0)

% 'standard' defined using standard D&H parameters (default).

% 'modified' defined using modified D&H parameters.

% 'offset',O joint variable offset (default 0)

% 'qlim',L joint limit (default [])

% 'I',I link inertia matrix (3x1, 6x1 or 3x3)

% 'r',R link centre of gravity (3x1)

% 'm',M link mass (1x1)

% 'G',G motor gear ratio (default 0)

% 'B',B joint friction, motor referenced (default 0)

% 'Jm',J motor inertia, motor referenced (default 0)

% 'Tc',T Coulomb friction, motor referenced (1x1 or 2x1), (default [0 0])

% 'revolute' for a revolute joint (default)

% 'prismatic' for a prismatic joint 'p'

% 'standard' for standard D&H parameters (default).

% 'modified' for modified D&H parameters.

% 'sym' consider all parameter values as symbolic not numeric

注：不能同时指定“theta”和“d”

连杆的惯性矩阵(3x3)是对称矩阵，可以写成3x3矩阵,也可以是[Ixx Iyy Izz Ixy Iyz Ixz]

所有摩擦均针对电机而不是负载

齿轮传动比只用于传递电机的摩擦力和惯性矩给连杆坐标系。

%}

%SerialLink调用格式：

%{

（1）R = SerialLink(LINKS, OPTIONS)，OPTIONS可以是：'name'、'comment'、'manufacturer' 'base'、'tool'、'gravity'、'plotopt'

（2）R = SerialLink(DH, OPTIONS),矩阵DH的构成：每个关节一行，每一行为[theta d a alpha]

（默认为旋转关节），第五列（sigma）为可选列，sigma=0（默认）为旋转关节，sigma=1为移动关节

（3）R = SerialLink(OPTIONS) 没有连杆的机器人

（4）R = SerialLink([R1 R2 ...], OPTIONS) 机器人连接, 将R2的基座连接到R1的末端.

（5）R = SerialLink(R1, options) 复制机器人R1

%}

L1 = Link('d', 0, 'a', 1, 'alpha', pi/2);%定义连杆1，没有写theta说明theta为关节变量

L1.a;%查看a的值

L1.d;%查看d的值

%还可以L1.RP，L1.display，L1.mdh,L1.isprismatic，L1.isrevolute等等，这样就可以查看一些默认值

L2 = Link('d', 0, 'a', 1, 'alpha', 0);

bot = SerialLink([L1 L2], 'name', 'my robot');

bot.n;%查看连杆数目

bot.fkine([0.1 0.2]);%前向运动学

bot.plot([0.1 0.2]);%绘制机器人

定义完连杆和机器人便可以求机器人前和逆向运动学、动力学等等。

L1.参数或属性(）：查看连杆的参数或属性

L1.操作函数（参数）：操作连杆参数

bot.属性（）：查看机器人的属性

bot.操作函数（参数）：操作机器人，可以进行前向、逆向运动学求解等

实例：Stanford Manipulator

D-H参数表：

clear;

clc;

L1 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', -pi/2);%定义连杆

L2 = Link('d', 1, 'a', 0, 'alpha', pi/2);

L3 = Link('theta', 0, 'a', 0, 'alpha', 0);

L4 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', -pi/2);

L5 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', pi/2);

L6 = Link('d', 1, 'a', 0, 'alpha', 0);

bot = SerialLink([L1 L2 L3 L4 L5 L6]);%连接连杆

bot.display();%显示D-H参数表

forward_kinematics=bot.fkine([-0.2 0.1 10 0.1 1 2])%前向运动学

求出末端的齐次变换矩阵：

clear;

clc;

L1 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', -pi/2,'sym');%定义连杆

L2 = Link('d', 'd2', 'a', 0, 'alpha', pi/2,'sym');

L3 = Link('theta', 0, 'a', 0, 'alpha', 0,'sym');

L4 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', -pi/2,'sym');

L5 = Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha', pi/2,'sym');

L6 = Link('d', 'd6', 'a', 0, 'alpha', 0,'sym');

bot = SerialLink([L1 L2 L3 L4 L5 L6]);%连接连杆

syms theta1 theta2 d3 theta4 theta5 theta6;

forward_kinematics=bot.fkine([theta1 theta2 d3 theta4 theta5 theta6])%前向运动学Stanford arm的运动学逆解：

clear;

clc;

clear L

% th d a alpha

L(1) = Link([ 0 0 0 -pi/2 0]);%定义连杆

L(2) = Link([ 0 1 0 pi/2 0]);

L(3) = Link([ 0 0 0 0 1]);

L(4) = Link([ 0 0 0 -pi/2 0]);

L(5) = Link([ 0 0 0 pi/2 0]);

L(6) = Link([ 0 1 0 0 0]);

bot = SerialLink(L, 'name', 'Stanford arm');%连接连杆

T=transl(1,2,3)*trotz(60,'deg')*troty(30,'deg')*trotz(90,'deg')

inverse_kinematics=bot.ikine(T,'pinv');%逆向运动学

theta1=inverse_kinematics(1);

theta2=inverse_kinematics(2);

d3=inverse_kinematics(3);

theta4=inverse_kinematics(4);

theta5=inverse_kinematics(5);

theta6=inverse_kinematics(6);

forward_kinematics=bot.fkine([theta1 theta2 d3 theta4 theta5 theta6])%前向运动学，验证结果的准确性.

%求解结果为T与forward_kinematics一致。正确。

求解Stanford arm在世界坐标系描述的雅克比矩阵

clear;

clc;

clear L

% th d a alpha

L(1) = Link([ 0 0 0 -pi/2 0]);%定义连杆

L(2) = Link([ 0 1 0 pi/2 0]);

L(3) = Link([ 0 0 0 0 1]);

L(4) = Link([ 0 0 0 -pi/2 0]);

L(5) = Link([ 0 0 0 pi/2 0]);

L(6) = Link([ 0 1 0 0 0]);

bot = SerialLink(L, 'name', 'Stanford arm');%连接连杆

syms theta1 theta2 d3 theta4 theta5 theta6;

J0=vpa(bot.jacob0([theta1 theta2 d3 theta4 theta5 theta6]),4)

求平面二自由度机器人在世界坐标系描述的雅克比矩阵

D-H参数表：

clear;

clc;

clear L

L(1) = Link('d',0,'a','a1','alpha',0,'sym');%定义连杆

L(2) = Link('d',0,'a','a2','alpha',0,'sym');

bot = SerialLink(L, 'name', 'Planar 2-dof robot');%连接连杆

syms theta1 theta2;

J0=bot.jacob0([theta1 theta2]);

J0=simplify(J0)

求得：

J0 =

[ - a2*sin(theta1 + theta2) - a1*sin(theta1), -a2*sin(theta1 + theta2)] [ a2*cos(theta1 + theta2) + a1*cos(theta1), a2*cos(theta1 + theta2)]

[ 0, 0] [ 0, 0] [ 0, 0] [ 1, 1]

matlab信号与系统实验报告

实验一 基本信号的产生与运算 一、 实验目的 学习使用MATLAB 产生基本信号、绘制信号波形、实现信号的基本运算。 二、 实验原理 MATLAB 提供了许多函数用于产生常用的基本信号：如阶跃信号、脉冲信号、指数信号、正弦信号和周期方波等等。这些信号是信号处理的基础。 1、 利用MATLAB 产生下列连续信号并作图。 （1）51),1(2)(<<---=t t u t x （2）300),3 2sin()(3.0<<=-t t e t x t （3）1.01.0,3000cos 100cos )(<<-+=t t t t x （4）2000),8.0cos()1.0cos()(<<=t t t t x ππ 答：（1）、 >> t=-1:0.02:5; >> x=(t>1); >> plot(t,-2*x); >> axis([-1,5,-3,1]); >> title('杨婕婕 朱艺星'); >> xlabel('x(t)=-2u(t-1)'); （2）、 >> t=0:0.02:30; >> x=exp(-0.3*t).*sin(2/3*t); >> plot(t,x);

>> title('杨婕婕朱艺星'); >> xlabel('x(t)=exp(-0.3*t).*sin(2/3*t)'); 因为原函数在t=15后x(t)取值接近于零，所以将横坐标改成0到15，看得更清晰 axis([0,15,-0.2,0.6]); （3）>> t=-0.1:0.01:0.1;x=cos(100*t)+cos(3000*t);plot(t,x); >> title('杨婕婕朱艺星'); >>xlabel('x=cos(100*t)+cos(3000*t)'); 因为t的间隔取太大，以至于函数不够准确，缩小t的间隔： t=-0.1:0.002:0.2;x=cos(100*t)+cos(3000*t); plot(t,x);title('杨婕婕') >> t=-0.1:0.0001:0.1; x=cos(100*t)+cos(3000*t); >> plot(t,x);title('杨婕婕朱艺星'); >> xlabel('x=cos(100*t)+cos(3000*t)');

图论算法及其MATLAB程序代码

图论算法及其MATLAB 程序代码 求赋权图G =(V ,E ,F )中任意两点间的最短路的Warshall-Floyd 算法： 设A =(a ij )n ×n 为赋权图G =(V ,E ,F )的矩阵,当v i v j ∈E 时a ij =F (v i v j ),否则取a ii =0,a ij =+∞(i ≠j ),d ij 表示从v i 到v j 点的距离,r ij 表示从v i 到v j 点的最短路中一个点的编号. ①赋初值.对所有i ,j ,d ij =a ij ,r ij =j .k =1.转向② ②更新d ij ,r ij .对所有i ,j ,若d ik +d k j ＜d ij ,则令d ij =d ik +d k j ,r ij =k ,转向③. ③终止判断.若d ii ＜0,则存在一条含有顶点v i 的负回路,终止;或者k =n 终止;否则令k =k +1,转向②. 最短路线可由r ij 得到. 例1求图6-4中任意两点间的最短路. 解：用Warshall-Floyd 算法,MATLAB 程序代码如下： n=8;A=[0281Inf Inf Inf Inf 206Inf 1Inf Inf Inf 8607512Inf 1Inf 70Inf Inf 9Inf Inf 15Inf 03Inf 8 Inf Inf 1Inf 3046 Inf Inf 29Inf 403 Inf Inf Inf Inf 8630];%MATLAB 中,Inf 表示∞ D=A;%赋初值 for (i=1:n)for (j=1:n)R(i,j)=j;end ;end %赋路径初值 for (k=1:n)for (i=1:n)for (j=1:n)if (D(i,k)+D(k,j)

信号(MATLAB)实验指导书

《信号与系统》实验指导书 张建奇骆崇编写 浙江工业大学之江学院信息工程分院 2012年2月

目录 实验一MATLAB的基本使用 (1) 一、实验目的 (1) 二、实验原理 (1) 三、实验内容与要求 (8) 四、实验报告 (9) 实验二时域波形的MATLAB实现 (10) 一、实验目的 (10) 二、预习要求 (10) 三、实验原理 (10) 四、实验内容与要求 (18) 五、实验报告 (19) 实验三用MATLAB对系统时域分析 (20) 一、实验目的 (20) 二、预习要求 (20) 三、实验原理 (20) 四、实验内容与要求 (29)

实验一MATLAB的基本使用 一、实验目的 1、了解和掌握MATLAB的基本操作 2、了解MATLAB的库函数 3、会用MATLAB进行简单的操作。 二、实验原理 1、界面操作 MATLAB是“MATrix LABoratory”的缩写（矩阵实验室），它是由美国Mathworks公司于1984年正式推出的一种科学计算软件，由于其强大的功能，在欧美的一些大学里MATLAB已经成为许多诸如数字信号处理、自动控制理论等高级教程的主要工具软件，同时也成为理工科学生，必须掌握的一项基本技能。 当需要运行程序时，只需选择桌面上（或开始）中的MATLAB6.5应用程序图标即可 通常情况下，MATLAB的工作环境主要由一下几个窗口组成： 命令窗口（Command Window）

工作区间浏览器（Workspace） 历史命令窗口（Command History） 图形窗口(Figure) 文本编辑窗口(Editor) 当前路径窗口（Current Directory） MATLAB的命令窗与命令操作 当用户使用命令窗口进行工作时，在命令窗口中可以直接输入相应的命令，系统将自动显示信息。 例如在命令输入提示符“>>”后输入指令： >>t=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]; 按回车键(Enter)后，系统即可完成对变量t的赋值。 MATALB提供了非常方便的在线帮助命令(help)，它可提供各个函数的用法指南，包括格式、参数说明、注意事项及相关函数等内容。 2、图形窗 MATLAB图形窗(Figure)主要用于显示用户所绘制的图形。 通常，只要执行了任意一种绘图命令，图形窗就会自动产生。

不错的Matlab神经网络工具箱实用指南

Matlab的神经网络工具箱实用指南 文章摘要:第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。 第一章介绍 1．神经网络 神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。 一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。 神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。 如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统，并应用到工程、金融和其他实际项目中去。 一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。 神经网络领域已经有50年的历史了，但是实际的应用却是在最近15年里，如今神经网络仍快速发展着。因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例

实验1 用MATLAB进行信号频谱分析(推荐文档)

实验1 用MATLAB 进行信号频谱分析 一、实验目的 ㈠ 初步掌握MATLAB 产生常用离散时间信号的编程方法。 ㈡ 学习编写简单的FFT 算法程序，对离散信号进行幅频谱分析。 ㈢ 观察离散时间信号频谱的特点。 二、实验原理 ㈠ 常用的离散时间信号 在 MATLAB 语言主要是研究离散信号的。常用的离散信号有： 1．单位取样序列 ???≠==000 1)(n n n δ 2．单位阶跃序列 ?? ?<≥=0 01 )(n n n u 3．实指数序列 R a n a n x n ∈?=;)( 4．复指数序列 n e n x n j ?=+)(0)(ωσ 5．正(余)弦序列 )c o s ()(0θω+=n n x n ? 6．周期序列 n N n x n x ?+=)()( ㈡ 离散信号的产生 离散信号的图形显示使用stem 指令。 在 MATLAB 中的信号处理工具箱中,主要提供的信号是离散信号。

由于MATLAB 对下标的约定为从1开始递增，例如x=[5,4,3,2,1,0],表示x(1)=5,x(2)=4,X(3)=3… 因此要表示一个下标不由1开始的数组x(n)，一般应采用两个矢量，如 n=[-3，-2，-1，0，l ，2，3，4，5]； x=[1，-l ，3，2，0，4，5，2，1]； 这表示了一个含9个采样点的矢量：X(n)={x(-3)，x(-2)，x(-1)，x(0)，x(1)，x(2)，x(3)，x(4)，x(5)}。 1．单位取样序列 ?? ?≠==δ0 001)(n n n 这一函数实现的方法有二： 方法一：可利用MATLAB 的zeros 函数。 x=zeros(1，N)； %建立一个一行N 列的全零数组 x(1)=1； %对X （1）赋1 方法二：可借助于关系操作符实现 n=1:N; x=[n==1]; %n 等于1时逻辑关系式结果为真，x=1；n 不等于1时为假，x=0 如要产生 ?????≤<<=≤≤=-δ2 0210 100)(10)(n n n n n n n n n n n n 则可采用MATLAB 实现： n=n1:n2； x=[(n-n0)==0]；%n=n0时逻辑关系式结果为真，x=1；n ≠n0时为

(整理)matlab16常用计算方法.

常用计算方法 1．超越方程的求解 一超越方程为 x (2ln x – 3) -100 = 0 求超越方程的解。 [算法]方法一：用迭代算法。将方程改为 01002ln()3 x x =- 其中x 0是一个初始值，由此计算终值x 。取最大误差为e = 10-4，当| x - x 0| > e 时，就用x 的值换成x 0的值，重新进行计算；否则| x - x 0| < e 为止。 [程序]P1_1abs.m 如下。 %超越方程的迭代算法 clear %清除变量 x0=30; %初始值 xx=[]; %空向量 while 1 %无限循环 x=100/(2*log(x0)-3); %迭代运算 xx=[xx,x]; %连接结果 if length(xx)>1000,break ,end %如果项数太多则退出循环（暗示发散） if abs(x0-x)<1e-4,break ,end %当精度足够高时退出循环 x0=x; %替换初值 end %结束循环 figure %创建图形窗口 plot(xx,'.-','LineWidth',2,'MarkerSize',12)%画迭代线'.-'表示每个点用.来表示，再用线连接 grid on %加网格 fs=16; %字体大小 title('超越方程的迭代折线','fontsize',fs)%标题 xlabel('\itn','fontsize',fs) %x 标签 ylabel('\itx','fontsize',fs) %y 标签 text(length(xx),xx(end),num2str(xx(end)),'fontsize',fs)%显示结果 [图示]用下标作为自变量画迭代的折线。如P0_20_1图所示，当最大误差为10-4时，需要迭代19次才能达到精度，超越方程的解为27.539。 [算法]方法二：用求零函数和求解函数。将方程改为函数 100()2ln()3f x x x =-- MATLAB 求零函数为fzero ，fzero 函数的格式之一是 x = fzero(f,x0) 其中，f 表示求解的函数文件，x0是估计值。fzero 函数的格式之二是 x = fzero(f,[x1,x2])

Matlab数理统计工具箱常用函数命令大全

Matlab数理统计工具箱应用简介 1．概述 Matlab的数理统计工具箱是Matlab工具箱中较为简单的一个，其牵扯的数学知识是大家都很熟悉的数理统计，因此在本文中，我们将不再对数理统计的知识进行重复，仅仅列出数理统计工具箱的一些函数，这些函数的意义都很明确，使用也很简单，为了进一步简明，本文也仅仅给出了函数的名称，没有列出函数的参数以及使用方法，大家只需简单的在Matlab工作空间中输入“help 函数名”，便可以得到这些函数详细的使用方法。 2．参数估计 betafit 区间 3．累积分布函数 betacdf β累积分布函数 binocdf 二项累积分布函数 cdf 计算选定的累积分布函数 chi2cdf 累积分布函数2χ expcdf 指数累积分布函数 fcdf F累积分布函数 gamcdf γ累积分布函数 geocdf 几何累积分布函数 hygecdf 超几何累积分布函数 logncdf 对数正态累积分布函数 nbincdf 负二项累积分布函数 ncfcdf 偏F累积分布函数 nctcdf 偏t累积分布函数 ncx2cdf 偏累积分布函数2χ normcdf 正态累积分布函数 poisscdf 泊松累积分布函数 raylcdf Reyleigh累积分布函数 tcdf t 累积分布函数 unidcdf 离散均匀分布累积分布函数 unifcdf 连续均匀分布累积分布函数 weibcdf Weibull累积分布函数 4．概率密度函数 betapdf β概率密度函数 binopdf 二项概率密度函数 chi2pdf 概率密度函数2χ

exppdf 指数概率密度函数 fpdf F概率密度函数 gampdf γ概率密度函数 geopdf 几何概率密度函数 hygepdf 超几何概率密度函数 lognpdf 对数正态概率密度函数 nbinpdf 负二项概率密度函数 ncfpdf 偏F概率密度函数 nctpdf 偏t概率密度函数 ncx2pdf 偏概率密度函数2χ normpdf 正态分布概率密度函数 pdf 指定分布的概率密度函数 poisspdf 泊松分布的概率密度函数 raylpdf Rayleigh概率密度函数 tpdf t概率密度函数 unidpdf 离散均匀分布概率密度函数unifpdf 连续均匀分布概率密度函数weibpdf Weibull概率密度函数5．逆累积分布函数 Betainv 逆β累积分布函数 binoinv 逆二项累积分布函数 chi2inv 逆累积分布函数2χ expinv 逆指数累积分布函数 finv 逆F累积分布函数 gaminv 逆γ累积分布函数 geoinv 逆几何累积分布函数 hygeinv 逆超几何累积分布函数 logninv 逆对数正态累积分布函数 nbininv 逆负二项累积分布函数 ncfinv 逆偏F累积分布函数 nctinv 逆偏t累积分布函数 ncx2inv 逆偏累积分布函数2χ norminv 逆正态累积分布函数 possinv 逆正态累积分布函数 raylinv 逆Rayleigh累积分布函数 tinv 逆t累积分布函数 unidinv 逆离散均匀累积分布函数 unifinv 逆连续均匀累积分布函数 weibinv 逆Weibull累积分布函数

matlab信号与系统实验报告

实验一 基本信号的产生与运算 一、 实验目的 学习使用MATLAB 产生基本信号、绘制信号波形、实现信号的基本运算。 二、 实验原理 MATLAB 提供了许多函数用于产生常用的基本信号：如阶跃信号、脉冲信号、指数信号、正弦信号和周期方波等等。这些信号是信号处理的基础。 1、 利用MATLAB 产生下列连续信号并作图。 （1）51),1(2)(<<---=t t u t x （2）300),3 2 sin()(3.0<<=-t t e t x t （3）1.01.0,3000cos 100cos )(<<-+=t t t t x （4）2000),8.0cos()1.0cos()(<<=t t t t x ππ 答：（1）、 >> t=-1:0.02:5; >> x=(t>1); >> plot(t,-2*x); >> axis([-1,5,-3,1]); >> title('杨婕婕 朱艺星'); >> xlabel('x(t)=-2u(t-1)');

（2）、 >> t=0:0.02:30; >> x=exp(-0.3*t).*sin(2/3*t); >> plot(t,x); >> title('杨婕婕朱艺星'); >> xlabel('x(t)=exp(-0.3*t).*sin(2/3*t)');

因为原函数在t=15后x(t)取值接近于零，所以将横坐标改成0到15，看得更清晰 axis([0,15,-0.2,0.6]);

（3）>> t=-0.1:0.01:0.1;x=cos(100*t)+cos(3000*t);plot(t,x); >> title('杨婕婕朱艺星'); >>xlabel('x=cos(100*t)+cos(3000*t)'); 因为t的间隔取太大，以至于函数不够准确，缩小t的间隔：t=-0.1:0.002:0.2;x=cos(100*t)+cos(3000*t); plot(t,x);title('杨婕婕')

Matlab使用技巧

Matlab-scope示波器菜单调用命令set(0,'ShowHiddenHandles','on'); set(gcf,'menubar','figure'); 一般的测量检测模块是把示波器输入端连到要测量的参数所在点或者回路。Multimeter则不一样。楼主有没有注意过有的模块的连接是尖头的，有的是一个圆圈形状的？可以理解为尖头的是弱电或数字信号，可以用示波器直接测。圆头的是强电信号，不能直接用示波器。对于这样的信号，一般是：有些器件（强电器件）打开后，器件设置单中最后有一栏是“测量量”，选择测量什么信号以后，再用Multimeter“不接触测量”。比如：一个RLC模块，最后一栏选定“测量所有电流电压”。注意这之前Multimeter打开左栏是空白的，外观是一个“回”里面一个“0”，选定RLC“测量所有电流电压”后打开Multimeter，左栏就有RLC的电流电压什么的了。选定要测的，移到右栏，就可以用示波器测波形了。此后“回”里面就不是“0”了，而是用户选择测量的数据个数了。matlab 6.5/7.0——simulink模型无法保存及其兼容性问题完整解决方案2009-06-25 09:45 mdl文件在6.5里面做的，但是到了7.0里面却打不开，下面就是相关信息：Warning: Unable to load model file 'd:\MATLAB7\work\*.mdl'. Run "bdclose all;

set_param(0, 'CharacterEncoding', Enc)" where Enc is one of windows-1252, ISO-8859-1, then load the model. The first character that is not supported in the current character encoding setting ('ibm-1386_P100-2002') occurs on line 1795, byte offset 21. To correctly load models with non-ASCII characters, you must explicitly use the character encoding that was used to save the file. Type "help slCharacterEncoding" for more information on setting character encoding and to learn more about which encodings are commonly found on your platform. 或 者是直接保存出现如下信息：Error while saving model 'untitled'using the character encoding setting 'ibm..... 问题产生原因：模型中含有不能识别的字符，比如中文等等，尤其是matlab对中文的支持不是很 好（不知道是不是D版的原因）。解决的办法：（1）在工作空间中输入下列命令，然后打开bdclose all; set_param(0,'CharacterEncoding','windows-1252') 或（2）在工作空间中输入下列命令，然后打开bdclose all set_param(0, 'CharacterEncoding', 'ISO-8859-1') 或（3）在工作空间中输入下列命令，然后

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 2

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 最近研究了一下遗传算法，因为要用遗传算法来求解多元非线性模型。还好用遗传算法的工具箱予以实现了，期间也遇到了许多问题。首先，我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程。 基本原理：遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染色体都对应问题的一个解。从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期望的终止条件。 运算流程： Step 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。 参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设置变量的取值范围。 Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6：按变异概率执行离散变异操作。 Step 7：计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。 Step 8：判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果。 其次，运用遗传算法工具箱。 运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便，遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库 。目前，基于Matlab的遗传算法工具箱也很多，比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算

matlab编程技巧

1、. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环，或者计算时间太长，可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断。MATLAB这时可能正疲于应付，响应会有些滞后。 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口，接下的绘图命令可以将图画在它里面，而不会覆盖以前的绘图窗口。当有多个figure窗口时，在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象。所谓的当前figure窗口，也就是最后一次查看的窗口(可以用命令gcf得到)。 figure(N)，将编号为N的窗口置为当前figure，出现在所有窗口的最前面，如果该窗口不存在，则新建一个编号为N的空白figure。 3. 注释掉一段程序：%{、%}。 经典方法是用 if 0，但缺点是不够直观，注释掉的内容仍然保持代码的颜色。现在可以用 %和{ 的组合。输入%{后，后面的代码都会变绿，在注释结束的地方再加上 %} 。 也可以选中要注释内容，在右键菜单中选择Comment (Uncomment去掉注释标记)，或使用快捷键Ctrl+R。 将光标放在需要注释的行中，按Ctrl+R，将该行变为注释。取消注释也是一样的，快捷键为Ctrl+T。 4. doc 命令名，打开命令的帮助文档 与help命令不同，帮助文档MATLAB Help中对命令的描述更详细，往往还有一些例子，更便于理解。 5. clc 清屏 清除命令窗口中的所有输入和输出信息，不影响命令的历史记录。 6. clear 和clear all clear 变量名：可以清除workspace中的无用的变量，尤其是一些特别大的矩阵，不用时及时清理，可以减少内存占用。 clear all 清除所有的变量，使workspace一无所有，当重新开始一次算法验证时，最好执行一次，让workspace中的变量一目了然。 7. close all 如果开了多个绘图窗口，用这个命令将它们一起关掉。 8. 上下光标键↑↓ 在命令窗口中，上下光标键可以将历史记录中的命令复制到输入位置，便于快速重新执行。如果输入命令的前几个字母如 [row, col] =，再使用光标键，则只会选择以这些字母开始的命令。 9. Tab补全 对名称记得不太清楚的命令，可以输入开头的几个字母，然后按Tab键，当只有一个以这些字母开头的命令时，将自动补全命令名，否则显示一个命令名列表，方便从中选择。当然，只在命令窗口中有效。 10. cell模式 在一个长长的脚本m文件中，可能需要对其中的一段反复修改，查看执行效果，这时，cell模式就非常有用了。cell模式相当于将其中的代码拷贝到命令窗口中运行。两个%后接一个空格(%% )开始一个cell。将输入光标放到一个cell中时，背景将变为浅黄色，Ctrl+Enter执行cell中的代码。 执行cell中代码时不需要保存m文件，该m文件可以不在路径列表中。 cell模式中，断点不起作用，当然，调用的子程序中的断点还是正常的。 11. 获取文件列表，批处理

MATLAB工具箱函数

表Ⅰ-11 线性模型函数 函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较 多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断 续表 函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵 表Ⅰ-12 非线性回归函数 函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合（牛顿法）nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘 表Ⅰ-13 试验设计函数 函数描述 cordexch D-优化设计（列交换算法）daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵（正交数组）rowexch D-优化设计（行交换算法） 表Ⅰ-14 主成分分析函数 函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析 表Ⅰ-15 多元统计函数 函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析 表Ⅰ-16 假设检验函数 函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验 表Ⅰ-17 分布检验函数 函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验 表Ⅰ-18 非参数函数 函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验

基带信号眼图实验——matlab仿真

基带信号眼图实验——matlａb 仿真

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数字基带信号的眼图实验——matla ｂ仿真 一、实验目的 1、掌握无码间干扰传输的基本条件和原理，掌握基带升余弦滚降系统的实现方法； 2、通过观察眼图来分析码间干扰对系统性能的影响，并观察在输入相同码率的ＮRZ 基带信号下，不同滤波器带宽对输出信号码间干扰大小的影响程度； 3、熟悉MATL ＡB 语言编程。 二、实验预习要求 1、复习《数字通信原理》第七章７.1节——奈奎斯特第一准则内容； 2、复习《数字通信原理》第七章7．2节——数字基带信号码型内容； 3、认真阅读本实验内容,熟悉实验步骤。 三、实验原理和电路说明 １、基带传输特性 基带系统的分析模型如图3-1所示,要获得良好的基带传输系统，就应该 () n s n a t nT δ-∑() H ω() n s n a h t nT -∑基带传输抽样判决 图3-１?基带系统的分析模型 抑制码间干扰。设输入的基带信号为()n s n a t nT δ-∑，s T 为基带信号的码元周期,则经过基 带传输系统后的输出码元为 ()n s n a h t nT -∑。其中 1 ()()2j t h t H e d ωωωπ +∞ -∞ = ? ?（3-1） 理论上要达到无码间干扰,依照奈奎斯特第一准则,基带传输系统在时域应满足： 10()0,s k h kT k =?=? ? ， 为其他整数 ?? ?(３－２) 频域应满足：

matlab数学工具箱学习

0lim sin x x x e e x -→- 代码： >> clear >> syms x >> f=(exp(x)-exp(-x))/sin(x) f =-(exp(-x) - exp(x))/sin(x) >> limit(f,x,0) ans =2 2. n n m m a x a x a x --→lim 代码： >> clear >> syms x a m n >> f=(x^m-a^m)/(x^n-a^n) f =(a^m - x^m)/(a^n - x^n) >> limit(f,x,a) ans =(a^(m - n)*m)/n

n x x x 21lim ??? ??+∞→ 代码： >> clear >> syms x >> f=exp(1/(x-1)); >> limit(f,x,-1,'left'); ans =exp(-1/2) 4. 11 1lim -+→x x e 代码: >> clear >> syms x >> f=exp(1/(x-1)); >> limit(f,x,-1,'right'); ans =exp(-1/2)

计算下列导数选了 1 2 题 1） )1ln(2x x e e y ++= 代码: >> y=log(exp(x)+(1+exp(2*x))^(1/2)); >> diff(f) ans =(exp(x) + exp(2*x)/(exp(2*x) + 1)^(1/2))/(exp(x) + (exp(2*x) + 1)^(1/2)) 2） x e y 1 sin 2-= 代码: >> y=exp(-(sin(1/x))^2); >> diff(y) ans =(2*cos(1/x)*sin(1/x)*exp(-sin(1/x)^2))/x^2 4、求曲线在t=0相应点处的切线方程和法线方程。 ???==-t t e y e x 2 切线：

信号与系统MATLAB实验总汇

实验一、MATLAB 编程基础及典型实例 一、实验目的 （1）熟悉MATLAB 软件平台的使用； （2）熟悉MATLAB 编程方法及常用语句； （3）掌握MATLAB 的可视化绘图技术； （4）结合《信号与系统》的特点，编程实现常用信号及其运算。 示例一：在两个信号进行加、减、相乘运算时，参于运算的两个向量要有相同的维数，并且它们的时间变量范围要相同，即要对齐。编制一个函数型m 文件，实现这个功能。function [f1_new,f2_new,n]=duiqi(f1,n1,f2,n2) a=min(min(n1),min(n2)); b=max(max(n1),max(n2)); n=a:b; f1_new=zeros(1,length(n)); f2_new=zeros(1,length(n)); tem1=find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1); f1_new(tem1)=f1; tem2=find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1); f2_new(tem2)=f2; 四、实验内容与步骤 （2）绘制信号x(t)=)3 2sin(2t e t ?的曲线，t 的范围在0~30s ，取样时间间隔为0.1s 。t=0:0.1:30; y=exp(-sqrt(2)*t).*sin(2*t/3); plot(t,y);

（3）在n=[-10:10]范围产生离散序列：?? ?≤≤?=Other n n n x ,033,2)(,并绘图。n=-10:1:10; z1=((n+3)>=0); z2=((n-3)>=0); x=2*n.*(z1-z2); stem(n,x);（4）编程实现如下图所示的波形。 t=-2:0.001:3; f1=((t>=-1)&(t<=1)); f2=((t>=-1)&(t<=2)); f=f1+f2; plot(t,f); axis([-2,3,0,3]);

MATLAB使用方法1

A a abs绝对值、模、字符的ASCII码值acos反余弦 acosh反双曲余弦 acot反余切 acoth反双曲余切 acsc反余割 acsch反双曲余割 align启动图形对象几何位置排列工具all所有元素非零为真 angle相角 ans表达式计算结果的缺省变量名any所有元素非全零为真 area面域图 argnames函数M文件宗量名 asec反正割 asech反双曲正割 asin反正弦 asinh反双曲正弦 assignin向变量赋值 atan反正切 atan2四象限反正切 atanh反双曲正切 autumn红黄调秋色图阵 axes创建轴对象的低层指令 axis控制轴刻度和风格的高层指令 B b bar二维直方图 bar3三维直方图 bar3h三维水平直方图 barh二维水平直方图 base2dec X进制转换为十进制 bin2dec二进制转换为十进制blanks创建空格串 bone蓝色调黑白色图阵 box框状坐标轴 break while或for环中断指令brighten亮度控制C c capture（3版以前）捕获当前图形 cart2pol直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph直角坐标变为球坐标 cat串接成高维数组 caxis色标尺刻度 cd指定当前目录 cdedit启动用户菜单、控件回调函数设计工具 cdf2rdf复数特征值对角阵转为实数块对角阵 ceil向正无穷取整 cell创建元胞数组 cell2struct元胞数组转换为构架数组celldisp显示元胞数组内容 cellplot元胞数组内部结构图示 char把数值、符号、内联类转换为字符对象 chi2cdf分布累计概率函数 chi2inv分布逆累计概率函数 chi2pdf分布概率密度函数 chi2rnd分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel等位线标识 cla清除当前轴 class获知对象类别或创建对象 clc清除指令窗 clear清除内存变量和函数 clf清除图对象 clock时钟 colorcube三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef设置色彩缺省值 colormap色图 colspace列空间的基 close关闭指定窗口 colperm列排序置换向量 comet彗星状轨迹图 comet3三维彗星轨迹图 compass射线图

Matlab各工具箱功能简介(部分)

Ｔoolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox? 提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析 执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利 用符号运算表达式为 MATLAB、Simulink 和Simscape? 生成代码。 ?? Symbolic Math Toolbox 包含 MuPAD 语言，并已针对符号运算 表达式的处理和执?行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库， 其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的 数论和组合论。此外，还可以使用 MuPAD 语言编写自定义的符 号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和 数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次 使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状 和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值 问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地 探索解决方案。你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问 题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电 磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 Statistics and

Matlab常用工具箱及常用函数

Matlab常用工具箱 MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包.工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包. Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 常用函数Matlab内部常数[3] eps：浮点相对精度 exp：自然对数的底数e i或j：基本虚数单位 inf或Inf：无限大, 例如1/0 nan或NaN：非数值（Not a number）,例如0/0 pi：圆周率p（= 3.1415926...） realmax：系统所能表示的最大数值 realmin：系统所能表示的最小数值 nargin: 函数的输入引数个数 nargout: 函数的输出引数个数 lasterr：存放最新的错误信息 lastwarn：存放最新的警告信息 MATLAB常用基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle)