MATLAB编程与工程应用——第6章MATLAB数据分析与多项式计算.ppt

MATLAB数据分析与多项式计算 MATLAB数据分析与多项式计算 第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 多项式计算 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 一、最大值和最小值 1. 格式1 [y,I]=max(x) [y,I]=min(x) x可以是向量，也可以是矩阵。 如果x是向量，则输出y是一个数，表示向量x中所有元素的最大/小值；输出I是最大/小元素的下标。 如果x是矩阵，则输出y是一个行向量，其第i个元素为矩阵x第i列所有元素的最大/小值；输出I是一个行向量，其第i个元素中x的第i列中最大/小元素的行号。 如果x中包括复数元素，则按模取最大/小值。 例6.1 求向量的最大值/最小值 exp6_1.m MATLAB数据分析与多项式计算 一、最大值和最小值 2. 格式2 [y,I]=max(x,[],dim) [y,I]=min(x,[],dim) x是一个矩阵，dim取1或2。 dim取1时，该函数和max(x)完全相同； dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是x矩阵的第i行上的最大/小值。 例6.2 分别求3×4矩阵x中各列和各行元素中的最大值，并求整个矩阵的最大值和最小值。exp6_2.m MATLAB数据分析与多项式计算 一、最大值和最小值 3. 格式3 U=max(x,y) U=min(x,y) 如果x为标量，则y可为标量、向量或矩阵 如果x为向量或矩阵，则y可为标量或与x同维的向量或矩阵 x,y是两个同型的向量或矩阵，结果U是与x,y同型的向量或矩阵，U的每个元素等于x,y对应元素的较大/小者。 如果y是一个标量，结果U是与x同型的向量或矩阵，U的每个元素等于x对应元素和y中的较大/小者。 例6.3 求两个2×3矩阵x, y所有同一位置上的较大元素构成的新矩阵p。exp6_3.m MATLAB数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 二、求和、积、均值与中值 1. 求和 y=sum(x,dim) 如果x是向量，则y为x中各元素之和 如果x是矩阵，且dim=1，y是一个行向量，其第i个元素为x的第i列之和 如果x是矩阵，且dim=2，y是一个列向量，其第i个元素为x的第i行之和 不给出dim参数，则dim缺省为1 例6.4 求矩阵A每行元素之和及全部元素之和。exp6_4.m MATLAB数据分析与多项式计算 二、求和、积、均值与中值 2. 求积 y=prod(x,dim) 3. 求均值 y=mean(x,dim) 4. 求中值 y=median(x,dim) 其用法与sum函数相同 例6.5 求向量x的平均值和中值 exp6_5.m MATLAB数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 三、累加和、累乘积 y=cumsum(x,dim) y=cumprod(x,dim) 如果x是一个向量，则y为x的累加和/积向量， 如果x是一个矩阵，且dim=1，则y是一个矩阵，其第i列为x第i列的累加和/积列向量 如果x是一个矩阵，且dim=2，则y是一个矩阵，其第i行为x第i行的累加和/积行向量 例6.6 求向量1:10的累加和向量 exp6_6.m MATLAB数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 四、标准方差与相关系数 1. 标准方差 y=std(x,flag,dim) x为向量，y为标量，是x中所有元素的标准方差 x为矩阵，且dim=1，y为行向量，为x各列元素的标准方差 x为矩阵，且dim=2，y为列向量，为x各行元素的标准方差 flag=0，则 否则 MATLAB数据分析与多项式计算 四、标准方差与相关系数 2. 相关系数 y=corrcoef(x) 返回从矩阵X形成的一个相关系数矩阵。 此相关系数矩阵的大小与矩阵X一样。 它把矩阵X的每列作为一个变量，然后求它们的相关系数。 例6.7 生成满足正态分布的10000×5随机矩阵，然后求各列元素的均值和标准方差，再求这5列随机数据的相关系数矩阵。exp6_7.m MATLAB数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 五、排序 [y,I]=sort(x,dim) 如果x是向量，则y为x中各元素按升序排列而成的新向量 如果x是矩阵，且dim=1，y为x按列排序所得的矩阵 如果x是矩阵，且dim=2，y为x按行排序所得的矩阵 不给出dim参数，则dim缺省为1 I记录Y中元素在A中的位置 例6.8 对二维矩阵做各种排序 exp6_8.m MATLAB数据分析与多项式计算 6.2 数据插值 一、一维数据插值 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，