函式
函式使用
描述備註
max[y,k]=max(a)/max(a)
取向量a或矩陣a的最大元素y為序號k對應的值
如果元素為複數則按模取最大值
min[y,k]=min(a)/max(a)
取向量a或矩陣a的最小元素y為序號k對應的值
mean
mean(a)
矩陣的平均值
median
median(a)
矩陣的中值
資料個數為偶數時，等於中間兩元數的平均值；為奇數時，為中間元素值
sumsum(a)
向量元素的和
prod
prod(a)
向量元素的積
cusum
cusum()
累加和函式
cumprod
cumprod()
累乘積函式
stdstd(x)
向量x的標準差
std(a)
矩陣各列的標準差
std(a,flag,dim)
flag定義標準差的計算公式
預設flag=0，dim=1
corrcoef
corrcoef(a)
返回矩陣a的相關係數矩陣
corrcoef(x,y)
返回向量x與向量y的相關係數
與corrcoef([x,y])一樣
sort
sort(x)
向量x按公升序排列
[y,i]=sort(a,dim,mode)
矩陣向量排序
mode指定公升序或降序，dim指定按行或按列
%生成10x5的隨機矩陣服從正態度分布
>> a = randn(10,5)
a = -0.3031 0.9492 -0.8757 1.2347 -0.9480
0.0230 0.3071 -0.4838 -0.2296 -0.7411
0.0513 0.1352 -0.7120 -1.5062 -0.5078
0.8261 0.5152 -1.1742 -0.4446 -0.3206
1.5270 0.2614 -0.1922 -0.1559 0.0125
0.4669 -0.9415 -0.2741 0.2761 -3.0292
-0.2097 -0.1623 1.5301 -0.2612 -0.4570
0.6252 -0.1461 -0.2490 0.4434 1.2424
0.1832 -0.5320 -1.0642 0.3919 -1.0667
-1.0298 1.6821 1.6035 -1.2507 0.9337
>> mean_a = mean(a)
mean_a =
0.2160 0.2068 -0.1892 -0.1502 -0.4882
>> max_a = max(max(a))
max_a =
1.6821
>> min_a = min(min(a))
min_a =
-3.0292
>> sum_a_2 = sum(a')
sum_a_2 =
0.0571 -1.1244 -2.5395 -0.5981 1.4527 -3.5018 0.4398 1.9160 -2.0878 1.9388
>> sum_a = sum(a(:)) %矩陣a的所有元素之和
sum_a =
-4.0472
>> sort_a = sort(a)
sort_a =
-1.0298 -0.9415 -1.1742 -1.5062 -3.0292
-0.3031 -0.5320 -1.0642 -1.2507 -1.0667
-0.2097 -0.1623 -0.8757 -0.4446 -0.9480
0.0230 -0.1461 -0.7120 -0.2612 -0.7411
0.0513 0.1352 -0.4838 -0.2296 -0.5078
0.1832 0.2614 -0.2741 -0.1559 -0.4570
0.4669 0.3071 -0.2490 0.2761 -0.3206
0.6252 0.5152 -0.1922 0.3919 0.0125
0.8261 0.9492 1.5301 0.4434 0.9337
1.5270 1.6821 1.6035 1.2347 1.2424
>> sort_a_2 = sort(a,2,'descend')
sort_a_2 =
1.2347 0.9492 -0.3031 -0.8757 -0.9480
0.3071 0.0230 -0.2296 -0.4838 -0.7411
0.1352 0.0513 -0.5078 -0.7120 -1.5062
0.8261 0.5152 -0.3206 -0.4446 -1.1742
1.5270 0.2614 0.0125 -0.1559 -0.1922
0.4669 0.2761 -0.2741 -0.9415 -3.0292
1.5301 -0.1623 -0.2097 -0.2612 -0.4570
1.2424 0.6252 0.4434 -0.1461 -0.2490
0.3919 0.1832 -0.5320 -1.0642 -1.0667
1.6821 1.6035 0.9337 -1.0298 -1.2507
函式使用
描述備註
conv
conv(p1,p2)
多項式相乘
deconv
[q,r]=deconv(p1,p2)
多項式相除,q為商式，r為余式
p1=conv(q,p2)+r
polyder
p=polyder(p1)
多項式p1的導函式
p=polyder(p,q)
求p x q的導函式
[p,q]=polyder(p,q)
p/q的導函式，分子存入p，分母存入q
polyval
polyval(p,x)
代數多項式求值，p為係數向量，x可以為標量，向量，矩陣
元素在多項式的取值
polyvalm
polyvalm(p,x)
矩陣多項式求值
如上，但要求x為方陣
roots
roots(p1)
多項式p1求根
% 生成多項式
>> f=[3,-5,0,-7,5,6];
>>g=[3,5,-3];
>>g1=[0,0,0,g];
>> f+g1
ans =
3 -5 0 -4 10 3
>> f-g1
ans =
3 -5 0 -10 0 9
>> conv(f,g)
ans =
9 0 -34 -6 -20 64 15 -18
>> [q,r]=deconv(f,g)
q = 1.0000 -3.3333 6.5556 -16.5926
r = 0 0 0 0 107.6296 -43.7778
>> conv(g,q)+r
ans =
3.0000 -5.0000 0 -7.0000 5.0000 6.0000
函式使用
描述備註
interp1
interp1(x,y,x1,method)
一維插值函式
method為插入方式，如linear線性插入
函式函式使用
描述備註
polyfit
p=polyfit(x,y,m)
最小二乘擬合多項式係數
m表示多項式次數
[p,s]=polyfit(x,y,m)
最小二乘擬合多項式係數
s表示取樣點誤差
[p,s,mu]=polyfit(x,y,m)
最小二乘擬合多項式係數
mu(1)指定mean(x)，mu(2)指定std(x)
MATLAB資料分析與多項式計算
matlab 求向量的最大值最小值 1 y max x 返回向量x的最大值存入y，如果x中包含複數元素，則按模取最大值 2 y,i max x 返回向量x的最大值存入y，最大值的序號存入i，如果x中包含複數元素，則按模取最大值。3 min x 和max x 的用法相同 求矩陣的最大值最小值 1 ma...
MATLAB資料分析與多項式計算
求最大值函式 max x 返回最大值。max x，k 返回最大值和序號 求函式最小是 min 求平均值 mean 求中值 median 求和函式 sum 累加和 cumsum 函式 求積函式 prod 累乘積 cumprod 函式 求標準差 std 相關係數函式 corrcoef a 返回由矩陣a所...
MATLAB 5 資料分析與多項式計算
目錄 5.1資料統計分析 5.2多項式計算 5.3資料插值 5.4曲線擬合 max x 返回向量x的最大值,如果包含複數元素,按模取最大值 min x y,k max x 返回向量x的最大值存入y,最大值元素序號存入k y,k min x max x 返回乙個行向量,向量的第i個元素是矩陣的第i列的...