load count.datmx=max(count)mx = 114 145 257mu=mean(count)mu = 32.0000 46.5417 65.5833sigma=std(count)sigma = 25.3703 41.4057 68.0281對有些函數(shù)還可給出地位。,matlab min函數(shù)用法
數(shù)學(xué)建模是用數(shù)學(xué)方法處理各種實(shí)踐成績的橋梁，它已經(jīng)滲透到各個(gè)畛域，而且施展出越來越重要的作用。面對人造科學(xué)和工程運(yùn)用中的難題，大局部人無從動手，而個(gè)他人卻能短工夫內(nèi)給出實(shí)在可行的處理計(jì)劃，網(wǎng)站優(yōu)化，其差別往往在于駕馭數(shù)學(xué)知識的才能不同。古代計(jì)算機(jī)技術(shù)的運(yùn)用不只縮小了計(jì)算謬誤，而且加強(qiáng)了數(shù)學(xué)運(yùn)用者處理成績的才能。MATLAB是一款常用的數(shù)據(jù)解決軟件，為了更好的運(yùn)用MATLAB軟件，我將整頓好的MATLAB函數(shù)分享到昔日頭條上，以利己利人查閱。
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MATLAB提供的很少數(shù)據(jù)剖析與統(tǒng)計(jì)函數(shù)都是面向列的，即矩陣中的每一列代表一個(gè)變量的多個(gè)觀測值，其列數(shù)對應(yīng)于變量數(shù)，行數(shù)對應(yīng)于測量點(diǎn)數(shù)。
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max和min函數(shù)可求出數(shù)據(jù)的最大值和最小值，mean和std函數(shù)可求出數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，sum和prod函數(shù)可求出數(shù)據(jù)元素和與數(shù)據(jù)元素積。例如，對MATLAB內(nèi)含的某城市24小時(shí)的車流量數(shù)據(jù)count.dat可作剖析： copyright limeiseo
load count.dat 利美網(wǎng)絡(luò)
mx=max(count)
mx = 114 145 257
利美網(wǎng)絡(luò)
mu=mean(count)
mu = 32.0000 46.5417 65.5833
sigma=std(count)
sigma = 25.3703 41.4057 68.0281
copyright limeiseo
對有些函數(shù)還可給出地位，例如，在求出最小值的同時(shí)，可失去最小值所在的地位(行號)： copyright limeiseo
[mx,indx]=min(count)
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mx = 7 9 7 limeiseo（加v分享）
indx = 2 23 24 本文利美網(wǎng)絡(luò)（nippyllc.com）整理發(fā)布
1、協(xié)方差和相干系數(shù)
cov函數(shù)可能求出單個(gè)變量的協(xié)方差，而corrcoef函數(shù)可求出兩個(gè)變量之間的相干系數(shù)，例如：
cv=cov(count) 利美網(wǎng)絡(luò)
cv = 1.0e+003 *
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0.6437 0.9802 1.6567 利美知識百科
0.9802 1.7144 2.6908
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1.6567 2.6908 4.6278
cr=corrcoef(count) 利美網(wǎng)絡(luò)
cr =
1.0000 0.9331 0.9599
0.9331 1.0000 0.9553 利美知識百科
0.9599 0.9553 1.0000 copyright limeiseo
2、數(shù)據(jù)預(yù)解決
利美網(wǎng)絡(luò)
在MATLAB中遇到超出范圍的數(shù)據(jù)時(shí)均用NaN (非數(shù)值) 示意，而且在任何運(yùn)算中，只需蘊(yùn)含NaN，就將它傳遞到后果中，因此在對數(shù)據(jù)停止剖析前，應(yīng)答數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的NaN作剔除解決。例如：
a=[1 2 3;5 NaN 8;7 4 2];
利美項(xiàng)目圈
sum(a) 利美知識百科
ans = 13 NaN 13 利美網(wǎng)絡(luò)
在矢量x中刪除NaN元素，可有下列四種方法： limeiseo（加v分享）
(1) ?i=find(~isnan(x))；x=x(i)。 利美知識百科
(2) ?x=x(find(~isnan(x)))。
利美知識百科
(3) ?x=x(~isnan(x))。 本文利美網(wǎng)絡(luò)（nippyllc.com）整理發(fā)布
(4) ?x(isnan(x))=[ ]。 利美項(xiàng)目圈
在矩陣X中刪除NaN所在的行，可輸入 利美項(xiàng)目圈
X(any(isnan(X)')，：)=[ ]； 本文利美網(wǎng)絡(luò)（nippyllc.com）整理發(fā)布
通過這種預(yù)解決后的數(shù)據(jù)，可停止各種剖析和統(tǒng)計(jì)操作。 利美知識百科
3、回歸和曲線擬合
對給定的數(shù)據(jù)停止擬合，可采用多項(xiàng)式回歸，也可采用其它信號方式的回歸，其根本原理是最小二乘法，這一性能實(shí)如今MATLAB中顯得輕而易舉。
例1：設(shè)經(jīng)過測量失去一組工夫t與變量y的數(shù)據(jù)： copyright limeiseo
t=[0 .3 .8 1.1 1.6 2.3]; 利美網(wǎng)絡(luò)
y=[0.5 0.82 1.14 1.25 1.35 1.40]; 利美項(xiàng)目圈
停止回歸，可失去兩種不同的后果。MATLAB程序如下：
copyright limeiseo
t=[0 .3 .8 1.1 1.6 2.3]'; 本文利美網(wǎng)絡(luò)（nippyllc.com）整理發(fā)布
y=[.5 .82 1.14 1.25 1.35 1.40]'; 利美項(xiàng)目圈
X1=[ones(size(t)) t t.^2]; 本文利美網(wǎng)絡(luò)（nippyllc.com）整理發(fā)布
a=X1\y; 利美網(wǎng)絡(luò)
X2=[ones(size(t)) exp(–t) t.*exp(–t)];
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b=X2\y;
利美網(wǎng)絡(luò)
T=[0:.1:2.5]'; 本文利美網(wǎng)絡(luò)（nippyllc.com）整理發(fā)布
Y1=[ones(size(T)) T T.^2]*a;
Y2=[ones(size(T)) exp(-T) T.*exp(-T)]*b; 利美知識百科
figure(1)
利美知識百科
subplot(1,2,1) 利美項(xiàng)目圈
plot(T,Y1,'-',t,y,'o'),grid on 利美項(xiàng)目圈
title('多項(xiàng)式回歸') 利美網(wǎng)絡(luò)
subplot(1,2,2) limeiseo（加v分享）
plot(T,Y2,'-',t,y,'o'),grid on limeiseo（加v分享）
title('指數(shù)函數(shù)回歸') 利美項(xiàng)目圈
例2 已知變量y與x1，x2無關(guān)，測得一組數(shù)據(jù)為 copyright limeiseo
x1=[.2 .5 .6 .8 1.0 1.1 ]'; copyright limeiseo
x2=[.1 .3 .4 .9 1.1 1.4 ]'; 利美知識百科
y=[.17 .26 .28 .23 .27 .24]';
利美網(wǎng)絡(luò)
采用來擬合，則有 利美項(xiàng)目圈
x1=[.2 .5 .6 .8 1.0 1.1]';
x2=[.1 .3 .4 .9 1.1 1.4]'; 利美知識百科
y=[.17 .26 .28 .23 .27 .24]'; limeiseo（加v分享）
X=[ones(size(x1)) x1 x2];
a=X\y copyright limeiseo
a = 0.1018 0.4844 ?0.2847
利美知識百科
因此數(shù)據(jù)的擬合模型為
y=0.1018+0.4844x1?0.2487x2 limeiseo（加v分享）
4、傅里葉剖析與FFT 利美網(wǎng)絡(luò)
應(yīng)用MATLAB提供的FFT函數(shù)可方便地計(jì)算出信號的傅里葉變換，從而在頻域上對信號停止剖析。 利美知識百科
例1 ：混合頻率信號成分剖析。有一信號x由三種不同頻率的正弦信號混合而成，經(jīng)過失去信號的DFT，確定出信號的頻率及其強(qiáng)度關(guān)系，程序如下： 利美網(wǎng)絡(luò)
t=0:1/119:1; copyright limeiseo
x=5*sin(2*pi*20*t)+3*sin(2*pi*30*t)+sin(2*pi*45*t);
y=fft(x); limeiseo（加v分享）
m=abs(y);
f=(0:length(y) -1)'*119/length(y);
figure(1) 利美網(wǎng)絡(luò)
subplot(2,1,1),plot(t,x),grid on
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title('多頻率混合信號') limeiseo（加v分享）
ylabel('Input \itx'),xlabel('Time ')
subplot(2,1,2),plot(f,m)
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ylabel('Abs. Magnitude'),grid on 利美知識百科
xlabel('Frequency (Hertz)') 利美項(xiàng)目圈
例2 ：信號在傳輸過程中，因?yàn)槭苄诺阑颦h(huán)境影響，在接納端失去的是噪聲環(huán)境下的信號。咱們應(yīng)用FFT函數(shù)對這一信號停止傅里葉剖析，從而確定信號的頻率，seo教程，程序如下：
利美網(wǎng)絡(luò)
t=0:1/199:1;
利美項(xiàng)目圈
x=sin(2*pi*50*t)+1.2*randn(size(t)); ％噪聲中的信號 limeiseo（加v分享）
y=fft(x);
m=abs(y);
利美網(wǎng)絡(luò)
f=(0:length(y) -1)'*199/length(y);
figure(1) 利美網(wǎng)絡(luò)
subplot(2,1,1),plot(t,x),grid on 利美網(wǎng)絡(luò)
title('信號檢測')
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ylabel('Input \itx'),xlabel('Time ') 利美項(xiàng)目圈
subplot(2,1,2),plot(f,m) limeiseo（加v分享）
ylabel('Abs. Magnitude'),grid on 利美網(wǎng)絡(luò)
xlabel('Frequency (Hertz)')
例3 ：地理學(xué)家記載了300年來太陽黑子的流動情況，咱們對這組數(shù)據(jù)停止傅里葉剖析，從而得出太陽黑子的流動周期。MATLAB程序如下： copyright limeiseo
load sunspot.dat
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year=sunspot(:,1);
copyright limeiseo
wolfer=sunspot(:,2);
利美項(xiàng)目圈
figure(1)
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subplot(2,1,1) copyright limeiseo
plot(year,wolfer)
title('原始數(shù)據(jù)')
Y=fft(wolfer);
N=length(Y);
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Y(1)=[];
power=abs(Y(1:N/2)).^2;
nyquist=1/2;
freq=(1:N/2)/(N/2)*nyquist;
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period=1./freq;
subplot(2,1,2) 利美項(xiàng)目圈
plot(period,power) 本文利美網(wǎng)絡(luò)（nippyllc.com）整理發(fā)布
title('功率譜'), grid on
利美知識百科
關(guān)注微信
