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2 u8 m$ n5 K j3 ~) R: a
matlab数据分析与多项式计算
' Z$ S( Z0 E3 m5 z4 u) J1 数据统计处理: k# C, j3 n8 w( e4 @- N
向量, O& D, J. I" z- H7 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) O" L% l6 d; a3 u
min使用方法相同
, }- c1 E7 Y& o/ @7 P矩阵 P- T9 O7 g; }! i7 T
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） q' Q! J& ^/ V6 m9 Z
[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
# F7 _" h% y& a% Amax(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
( s: v* o: _" Y/ f8 _" x w5 R" Dmin用法同max* p- U' S7 G9 L! D5 c
向量或矩阵对应元素比较
: I7 D+ I4 J M; F1 D: P& h' M G Cmax(A,B) %A,B同型向量或矩阵，元素依次比较并返回5 a" a6 s& `6 c9 R& V# N5 v
min同max
' a- ~ ?! @$ ^
' M/ g' k. ^! \; D求和求积8 v: o8 S# @/ r) L8 y2 }0 B9 B- s
向量' i P1 w1 m' d* l! `' p
sum(x) %返回元素和2 }5 R( v9 ^7 T' R% K6 E6 z. L
prod(x) %返回元素积
. J+ w0 N9 E) g矩阵
/ l5 K$ _9 v$ C% r! I/ l. v7 [, vsum(A) %返回一个行向量（分别求各列和）
( }0 r- R( E! }prod(A) %分别求各列积，返回行向量
: o* ~/ |8 L+ Z8 xsum(A,dim) %dim取1，同sum(A)，取2，求各行和' A" j3 c$ \. {
prod(A,dim) %雷同sum
T( f, ]9 o! \% F
. E) F2 l X5 ~; Q8 Q* K ?均值和中值! U! |! |7 r4 ~
mean. ~- j' \6 S0 f- [. M j. ]
median %用法及解释同上
) L( b% y9 v t7 X+ K! @% b$ L
- k) X* v% Z3 M) w3 k& c累加与累乘
& d3 {& X$ }* ]cumsum
" A( x1 v0 {( {$ Jcumprod %用法及解释同上，输出矩阵，依次累乘2 L! N( E+ E: p! E
2 j- @; g5 b5 e8 n标准方差与相关系数
6 ?" L, N: C$ B. ~; d9 s. Tstd(x) %向量x，返回标准方差& y# Y+ k1 L1 q# @! P
std(A) %矩阵A，返回方差行向量( E* V/ K' e) X& X
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.。。。0 [6 Y7 q+ C" n
相关系数
- l0 }+ T8 q5 `( _3 j4 [corrcoef(A) %返回从矩阵x形成的一个相关矩阵
# E5 G4 L" z: ]6 d8 N4 O) L7 Qcorrcoef(x,y) %x,y是向量，& M$ Y. e( v4 b6 H8 ~% K, |
% d8 C# i" y0 H7 p0 D0 z
排序
& ?9 @% g8 l$ k0 K" G9 l6 nsort(x) %升序排列: T; o7 ^- h( @3 a" e
sort(A,dim) %同上，dim决定按列还是按行' |+ d# z: K3 W8 r! N
0 i0 J" N! W8 T" t6 I1 U+ p2 插值
, q/ ?& d8 X7 U0 n! P4 x一维数据插值! _% ]1 G5 U* G
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’
. _2 e. L1 a; B- a9 F, N# E. J
, W: Q2 W8 V6 \( {5 [$ _二维数据插值: N5 a" A: O, p" K, G+ @5 G( M
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
% G% c' w! A, w3 S" }3 E- B* p; y. E7 P3 e3 Y- k4 N+ _ Y" s
3 曲线拟合8 \2 C. Y% g3 t
[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
7 V. t e& P( _) g" T$ [4 j% I6 r
% |9 {9 |! y' x8 v/ z n4 离散傅里叶变换9 K' Y& P# M) x$ K0 {) J
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
6 N& a3 w* S. J- j$ offt(x/A,N) %限定向量/矩阵列长度为N，小于N则补0
+ o9 k4 U1 C( G( s: X. y6 Rfft(A,[],dim)或fft(A,N,dim) %解释同前 U: ?7 {% [4 _. F; k+ u+ n
0 Z: n8 F" k2 ~8 E, v: U! ~8 @: ]5 多项式运算# Z0 a6 R7 g, q- V, N
求值0 |) X6 z+ p/ [* M+ y
polyval(p,x) %对x中每个值求多项式的值% _. F, G; G( a- P) Z
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
- [; i5 w8 l u- i! j求根9 R0 @/ S- m6 m0 {9 ^! X Q) P
x=roots§ %根依次存到向量x中5 I0 x4 ^, n1 B
p=poly(x) %以x的值做根建立多项式p; L5 ~* W1 s7 e+ ?, e$ @
乘除
! v1 o8 y9 W4 t% Pconv(p1,p2) %p1与p2乘积
2 \6 R! C3 \+ p5 k[q,r]=deconv(p1,p2) %q为商，r为余数
/ A+ \2 p0 c! E; V S8 R求导! }6 x; w: W. @- ?2 Q6 g; r
polyder§ %求p的导数
" ^; M% v U; N# dp=polyder(p1,p2) %求p1*p2导数
9 T2 w( Y3 _7 X0 B7 m- s5 k8 W5 _% k3 p[p,q]=polyder(p1,p2) %求p1/p2导数，p为分子，q为分母
5 L6 S5 \" `# ?4 w1 Z# d9 }+ @) o6 ~* z4 A
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发表于 2021-4-20 13:54
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