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matlab数据分析与多项式计算

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发表于 2021-4-20 13:54 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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+ @; m5 O# c8 F( ?4 l
matlab数据分析与多项式计算
; F3 P3 W$ K% F* U2 e! Z; \' J1 数据统计处理
% [% y! i) w+ |) C( s向量
  A3 d' u$ Z8 D3 H[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
& V1 n! T/ Z6 s8 ~min使用方法相同
! k6 |' A+ C. z0 \' D矩阵+ {( l! I1 v3 s/ }8 K+ c3 I& `& b
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)- X5 d4 \1 x  O3 i8 k3 t
[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
% o. f' q. o; [* Ymax(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
5 c+ p" t2 ~' K/ Gmin用法同max3 Y$ b' [/ }. ?
向量或矩阵对应元素比较2 K4 q" u3 I% }  |+ z
max(A,B) %A,B同型向量或矩阵,元素依次比较并返回
$ v6 ~9 v( _. N, _min同max
/ p8 ~1 y( e# t/ l8 {0 F) a) J7 b0 b8 H/ ^0 T
求和求积) r& L$ g7 D7 Z2 @4 |9 `( g( f
向量
! r# s% B+ [( D/ \sum(x) %返回元素和
1 `' V6 H( [; |0 o0 |prod(x) %返回元素积
; C; I+ e! |* L; s: q, g+ i5 t矩阵6 S: q7 A8 n( K- k% d
sum(A) %返回一个行向量(分别求各列和)
1 Q, D4 d6 X  A" y0 w, Sprod(A) %分别求各列积,返回行向量
. q9 l6 d- J5 lsum(A,dim) %dim取1,同sum(A),取2,求各行和+ u5 n' g0 x/ `/ ^/ X2 s
prod(A,dim) %雷同sum
, m/ t. u% C. |1 T# U
2 q) f1 b* N4 q* Y  L均值和中值
8 |* d$ M& K0 ^mean1 z* z7 @' a$ S: q- n9 v
median %用法及解释同上
) c$ S1 A. |; D8 o
3 H6 N9 \: _; U0 a. u% r累加与累乘* r. x! d0 q8 A/ }) Z4 X6 `
cumsum
" o: G( t  F0 ~( lcumprod %用法及解释同上,输出矩阵,依次累乘9 E, I7 r- F' m. M& g! ?
+ _* {% z5 s. `
标准方差与相关系数. `, E& i- S% T- ?
std(x) %向量x,返回标准方差
) g* \5 Y- x4 p) C) v0 E7 Astd(A) %矩阵A,返回方差行向量
9 n6 }$ T* D% _# x: l& K9 Ustd(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.。。。6 {8 g! s: `8 r  Y: S
相关系数0 G6 @: @- K  o% q8 ]1 ?
corrcoef(A) %返回从矩阵x形成的一个相关矩阵7 P2 d7 {3 P+ J* Z7 F% ?
corrcoef(x,y) %x,y是向量," w  C1 t" Z5 N4 w# A! w' b

. B0 b% O& [. o2 j* ^6 u% o排序
, ~( y( {( I1 I" V" }- M6 u$ Q+ Gsort(x) %升序排列
7 _! {* N- E) t3 o) q1 @sort(A,dim) %同上,dim决定按列还是按行( ~/ ~# A4 v; {- o

6 E, n0 A4 y8 w' M' q# B5 C2 插值% S3 b5 r/ L6 }$ k$ J$ ~0 A
一维数据插值
5 h2 h  A1 n& l- C6 j% QY1=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’0 `# A; [# X& G" M
% T1 Z1 `" q& L$ q
二维数据插值! j, p9 p0 w# H* \+ K# J  b
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
/ N+ D% u! r' k7 x( h' t. [8 m! m5 y; B$ Z! k
3 曲线拟合
2 V0 X- W6 L7 r$ O[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
3 }9 a. \$ V+ \6 c' `$ Y6 R2 z3 \
' T  m' Y% [# t9 R8 {. F$ f4 离散傅里叶变换
" F7 n( ~& }3 d1 j7 G7 V: wfft(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
# B- s5 X" f/ [& m3 z2 n7 K4 Ffft(x/A,N) %限定向量/矩阵列长度为N,小于N则补07 ?, b5 _- f! U; q
fft(A,[],dim)或fft(A,N,dim) %解释同前
1 Q6 C8 G$ @0 c; m% @
* i# C% s6 T; r9 J7 y5 多项式运算
  o4 a/ V9 ^7 r+ R, G! b. I求值
4 u: b! A9 {) A0 X0 H! L2 d; Fpolyval(p,x) %对x中每个值求多项式的值( ]# ^6 h5 S2 l9 V. v
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
- s% H0 I8 c; c) S求根: q; g& y# s" u" b8 m6 D1 g# G
x=roots§ %根依次存到向量x中
% r! d8 |, [. \1 i( @. U$ ~. dp=poly(x) %以x的值做根建立多项式p
7 O3 _) Z, y" a6 O乘除
' p9 ^' s9 C1 ]) q" k2 m3 S6 l$ V6 cconv(p1,p2) %p1与p2乘积
  z) e( `1 N& F[q,r]=deconv(p1,p2) %q为商,r为余数
( s- I% h/ {- p8 b0 T求导: h( i6 A: ^) u/ q6 a: h, Y# d! ^
polyder§ %求p的导数: G  J  ?/ e: }# ~0 }
p=polyder(p1,p2) %求p1*p2导数
7 q, E: g3 i- u[p,q]=polyder(p1,p2) %求p1/p2导数,p为分子,q为分母+ O5 d( J- t+ {+ N+ q2 j5 K2 i
/ q& n1 q7 a! C" b: ^

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发表于 2021-4-20 15:04 | 只看该作者
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发表于 2021-4-20 18:45 | 只看该作者
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