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  • PAGE1 实验二 用MATLAB求解系统函数极点分布 实验目的 学会使用MATLAB软件并学会求解给定函数的零点与...完成教材P126习题4-10 用MATLAB软件H(s) 实验步骤 参考教材124页例4-17根据所给代码进行求解系统函数 例4-17
  • x的取值为30 40 50 60 70 80 90 函数表示式为Y=33593.077(0.8)^1.938x^—1.06 怎么在matlab中列式取值
  • 您需要一个平滑的 R^n -> R 函数的优化算法 . 由于您只能访问准系统Matlab,因此最好从文件...下载LMFnlsq并添加到您的Matlab路径 .Example为方便起见,创建一个名为 regr_fun 的函数:function y = regr_fun(par...

    您需要一个平滑的 R^n -> R 函数的优化算法 . 由于您只能访问准系统Matlab,因此最好从文件交换中获取算法 . 为了说明,我选择LMFnlsq,这应该足够了,因为你有一个小问题,虽然它似乎更一般,这里有点矫枉过正 .

    下载LMFnlsq并添加到您的Matlab路径 .

    Example

    为方便起见,创建一个名为 regr_fun 的函数:

    function y = regr_fun(par, x)

    alpha = par(1);

    beta = par(2);

    gamma = par(3);

    y = (1 - alpha + alpha./sqrt(1 + 2*beta*(gamma*x).^2./alpha)).^(-1) - 1;

    end

    曲线拟合(与 regr_fun 在同一文件夹中):

    %---------------------------------------------------------------------

    % DUMMY DATA

    %---------------------------------------------------------------------

    % Generate data from known model contaminated with random noise

    rng(333) % for reproducibility

    alpha = 2;

    beta = 0.1;

    gamma = 0.1;

    par = [alpha, beta, gamma];

    xx = 1:50;

    y_true = regr_fun(par, xx);

    yy = y_true + normrnd(0,1,1,50);

    %---------------------------------------------------------------------

    % FIT MODEL

    %---------------------------------------------------------------------

    % intial point of solver

    p0 = [1,1,1];

    obj_fun = @(p) sum((regr_fun(p, xx) - yy).^2);

    % optimization

    p_fit = LMFnlsq(obj_fun, p0);

    y_fit = regr_fun(p_fit, xx);

    %---------------------------------------------------------------------

    % PLOT

    %---------------------------------------------------------------------

    plot(xx, yy, 'o')

    hold on

    plot(xx, y_true)

    plot(xx, y_fit, '--')

    9fe64855-3014-4ab5-a960-51a42c74622d.png

    Note

    虽然 matlab.codetools.requiredFilesAndProducts 也列出了符号工具箱,但是对于这个问题它不需要,并且该函数也应该在没有它的情况下运行 .

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  • 利用Matlab实现已知数据拟合

    千次阅读 2018-03-07 14:02:43
    利用Matlab实现已知数据拟合 已知大量数据和基本公式,但是不知道系数,此时可以利用下面的代码来实现 clear all; clc; close all; x=[426;514;645;739;1000;1100;1170;1250;1370;1520;1540;1650;1720;1750;...

    利用Matlab实现已知数据拟合
    已知大量数据和基本公式,但是不知道系数,此时可以利用下面的代码来实现

    clear all;
    clc;
    close all;
    
    x=[426;514;645;739;1000;1100;1170;1250;1370;1520;1540;1650;1720;1750;2010;2210;2300;2540;2720;2850;3000;3150];
    
    y=[3609;3577;3517;3481;3442;3451;3440;3437;3419;3404;3397;3395;3383;3399;3409;3362;3368;3353;3335;3348;3371;3355];
    
    p=fittype('a*x.^-1+c','independent','x')
    f=fit(x,y,p)
    plot(f,x,y);
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  • 已知函数及区间,区间内极值 matlab程序。适用于已经知道函数及区间的极大值与极小值的malab
  • 先把x生成线性间距列,再从这些列对应的y值里找最接近已知y值的值,比方说已知y=0,x x=linspace(1,800,800); y=polyval(p,x); >> min(abs(y-0)) ans = 0.7526 >> [~,ind]=min(abs(y-0)) ind

    数据

    x、y两组数据,三次拟合得到拟合系数p

    p = polyfit(x,y,3);
    

    已知x值求y

    y=polyval(p,x);
    

    已知y值求x

    1 solve

    >> syms x;
    >> y=-0.0019*x^2+2.7413*x-109.8133;%我把p的值直接掏出来了
    >> x=solve(y==0);
    >> x=vpa(x,4)
     
    x =
     
      41.24
     1402.0
    
    >> syms x;
    >> f=x^2-4-12;
    >> solve(f)
     
    ans =
     
     -4
      4
     
    >> solve(f==0)
     
    ans =
     
     -4
      4
     
    >> solve(f==1)
     
    ans =
     
      17^(1/2)
     -17^(1/2)
     
    

    2 min

    方法有点蠢,但勉强能用。先把x生成线性间距列,再从这些列对应的y值里找最接近已知y值的值,比方说已知y=0,求x
    如果嫌这个不够精确可以多插值一点x值

    x=linspace(1,800,800);
    y=polyval(p,x);
    
    >> min(abs(y-0))
    
    ans =
    
        0.7526
    
    >> [~,ind]=min(abs(y-0))
    
    ind =
    
        41
    
    >> y=polyval(p,41)
    
    y =
    
       -0.7526
    
    

    3 find

    >> x=-pi/2:pi/50:pi;
    >> y=sin(x); 
    >> id=find(y==1);
    >> x(id)
    
    ans =
    
        1.5708
    
    >> y(id)
    
    ans =
    
         1
    
    展开全文
  • 有时候传递函数太长,算系数太麻烦,matlab上有一个函数可以方便计算。 比如有一个传递函数是G(s)= num=conv([1 3],conv([2 5],conv([3 6],[4 7]))); den=conv([1 4],conv([2 7],conv([6 8],conv([3 5],[8 9])))); ...

    有时候传递函数太长,算系数太麻烦,matlab上有一个函数可以方便计算。
    比如有一个传递函数是G(s)=在这里插入图片描述

    num=conv([1 3],conv([2 5],conv([3 6],[4 7])));
    den=conv([1 4],conv([2 7],conv([6 8],conv([3 5],[8 9]))));
    printsys(num,den)
     
    num/den = 
     
                 24 s^4 + 222 s^3 + 759 s^2 + 1137 s + 630
       ------------------------------------------------------------
       288 s^5 + 3348 s^4 + 14554 s^3 + 29442 s^2 + 27968 s + 10080
    

    就可以解决问题了。

    展开全文
  • 使用 matlab 绘制三维图形的方法 三维曲线 plot3 函数与 plot 函数用法十分相似其调用格式为 plot3(x1,y1,z1,选项 1,x2,y2,z2, 选项 2,xn,yn,zn,选项 n)其中每一组 x,y,z 组成一组曲线的坐标参数选项的定义和 plot ...
  • matlab 求已知概率密度函数的随机数生成

    万次阅读 多人点赞 2018-06-03 16:52:13
    N=10000; %需要随机数的个数 a=zeros(N,1); %存放随机数的数列 n=0; f1=@(t) 1./(1.2*pi*(1+5*(t-7.3).^2)); f2=@(t) 1./(1.05*pi*(1+6*(t-8.2).^2)); tt=linspace(0,24,1000);...%根据公式计算...
  • MATLAB数据处理,针对x坐标不均匀离散点求导,二次求导后有较大波动,针对波动进行一些简单优化(非常规方法,仅具参考作用)。
  • matlab学习---已知函数进行作图

    千次阅读 2021-05-31 21:31:20
    已知基本函数,然后画图。 % 画出y=1/(x+1)的函数曲线,x∈[0, 100]。 %生成x x=0:1:100; % y=x; %可直接运行 % y=x.^2;%可直接运行 % y=1./(x+1);%可直接运行,注意这个关键的点,没有这个点就会报错 % %组合函数y=...
  • 数据为 t=[0.1,1.1,2.3,3.4,4.5,5.7,6.7]; y=[0,94.0,84.0,77.0,69.0,62.0,56.0]; 所求函数形式为 Ae-βt cos(wt+Φ) 最后要求出β的值 (-βt 为e的上标,即e指数形式)t=[0.1,1
  • matlab开发-离散传递函数识别。确定系统的离散传递函数
  • 本博文源于matlab基础,主要讲述已知随机变量分布律期望还有已知随机变量的概率密度期望与方差
  • 函数计算没有长期平均水平的... 当希望通过最大似然估计这些参数时,只需运行 Matlab 函数 mle,将 conv_pdf 和考虑的样本数据作为输入。 例子: x = -1:0.01:3; 初始化 = [0 0]; 参数 = [5 0.2 20 0.5 0.1 0.2]
  • 怎样用MATLAB进行数据拟合,得到函数

    万次阅读 多人点赞 2019-11-25 08:53:49
    首先我们先把数据输进去,我这里为了简便,就用很简单的数据,最后要写上画图的代码: clear all clc x=linspace(0,10,100); y=linspace(0,10,100); plot(x,y) 运行之后,得到图,这时,我们再点击工具栏APP-Curve ...
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  • matlab求解一隐函数.doc

    2020-09-14 13:59:21
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  • 1. 已知离散时间系统的差分方程为 2y(n) - y(n-1) - 3y(n-2)=2x(n) - x(n-1) n x(n)= 0.5 u(n) , y(-1)=1,y(-2)=3 , 试用 filter 函数求系统的零输入响应零状态响应和 响应. 解将差分方程 Z 变换得 2Y(z ) [z 1Y(z )...
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  • MATLAB传递函数代码

    千次阅读 2019-06-22 18:41:09
    今天MATLAB发生了一件非常稀奇的事,采用扩展描述函数法对LLC谐振变换器进行小信号建模时,由于建出传递函数比较复杂,分子是6阶,分母是7阶,然后进行画bode图时,采用s=zpk('s')时,即用零极点表示形式,发现分子...
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  • matlab求传递函数

    千次阅读 2018-10-31 19:16:13
    用csvread()导入matlab m=csvread('C:\Users\lgv\Desktop\ggg.csv') 给输出赋值 y=m(:,3); y为第三列 用find()找到输出的第一个和最后一个非零元素的索引值 k1=find(y,1); 第一个 k2=find(y,1,'last'); ...
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空空如也

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