matlab自带的例子[共3页]

1、matlab 自带的例子 【篇一： matlab 自带的例子】matlab 中有许多有意思的实例，具体如下，运行的时候只要将 “：”前面的代码复制到 matlab 中就可以了，随之会出现各种各样的演示 实例，很有意思哦。 平面与立体绘图graf2d ：xy 平面绘图（火柴棒）graf2d2 ：xyz 立体绘图（切片）hndlgraf ：平面显示线型处理窗口及命令演示hndlaxis ：平面显示处理窗口及命令演示graf3d ：立体显示处理窗口及命令演示 复杂函数的三维绘图cplxdemo ：复杂的 xyz 立体图形 等高线绘制quivdemo ：等高线箭头显示 动画lorenz ： loren

2、z 吸引子动画显示 电影vibes ： l-形薄膜振动 fourier 变换sshow sunspots ：太阳黑点数据的傅里叶分析fftdemo ：分析噪声序列中两组数据的相关度 数据拟合sshow fitdemo ：显示非线性数据拟合过程census ：预测世界人口spline2d ：样条拟合 稀疏矩阵sshow sparsity ：降阶 游戏xpbombs ：仿 windows 系统自带的扫雷游戏life ：生命发展游戏 三维效果图klein1 ：肤色三维效果图tori4 ：四个首尾相接的圆环spharm2 ： 球形和声cruller ：类似油饼的东西xpklein ： klein 瓶

3、bottlemodes ： l-形薄膜的 12 中模态logo ：matlab 的 logoxpquad ：不同比例的巴尔体超四方体truss ：二维桁架的 12 个模模态travel ：旅行商问题动画演示wrldtrv ：在地球仪上演示两地间的飞行线路makevase ：通过点击鼠标来制作花瓶xpsound ：声音样本分析funfuns ：综合了找零点，最小化和单输入函数积分功能sshow e2pi ： epi 或者 piequake ：地震波可视化penny ：便士可视化imageext ：改变图像的映 *色earthmap ：地球仪 优化工具箱bandem ：香蕉最优化展示 expo-s

4、tyle banana optimizationsshow filtdem ：滤波效果演示 filter effect demosshow filtdem2 ：滤波设计演示 filter design democztdemo ： fft 和 czt ( 两种不同类型的 z-变换算法 )phone ：演示电话通声音的时间与频率的关系sigdemo1 ：离散信号的时频图，可用鼠标设置sigdemo2 ：连续信号的时频图，可用鼠标设置filtdemo ：低通滤波器的交互式设计moddemo ：声音信号的调制sosdemo ：数字滤波器的切片图 神经网络工具箱neural ：神经网络模块组firdem

5、o ：二维 fir 滤波器nlfdemo ：非线性滤波器dctdemo ：dct 演示mlpdm1 ：利用多层感知器神经网络拟合曲线动画mlpdm2 ：利用多层感知器神经网络进行 xor 问题运算 模糊逻辑工具箱invkine ：运动逆问题juggler ：跳球戏法fcmdemo ： fc*cp ： 类似倒立摆动画slcp1 ：类似倒立摆动画 cart and a varying poleslcpp1 ：类似倒立摆动画，有两个摆，一个可以变化sltbu ：卡车支援slbb ：类似于翘翘板【篇二： matlab 自带的例子】最近在学 svm 分类，找了一些资料，自己用 matlab 演示了一遍两

6、类分类问题。matlab r2010a, 自带的 svm 集成了两个函数 svmtrain 和svmclassify ，这两个函数的功能使用可以查看 matlab 帮助文档(help svmtrain), 一个用来训练样本，一个用来测试分类matlab 代码：clear,clc% 训练数据 20 x 2,20 行代表 20 个训练样本点，第一列代表横坐标，第二列纵坐标 traindata = -3 0;4 0;4 -2;3 -3;-3 -2;1 -4;-3 -4;0 1; -1 0;. 2 2; 3 3; -2 -1;-4.5 -4; 2 -1;5 -4;-2 2;-2 -3;0 2;1 -2;20;%group 20 x 1, 20 行代表训练数据对应点属于哪一类（ 1 类，-1类）group = 1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1;testdata = 3 -1;3 1;-2 1;-1 -2;2 -3;-3 -3;% 测试数据 svmstruct= svmtrain(traindata,group,showplot,true); % traingroup =svmclassify(svmstruct,testdata,showplot,true); % testholdon;plot(testdata(:,