MATLAB工具箱分解课件

第9章MATLAB工具箱第9章MATLAB工具箱第9章MATLAB工具箱学习目标MATLAB工具箱的含义；MATLAB工具箱的作用与功能；MATLAB工具箱所应用的主要领域；MATLAB工具箱的使用方法。第9章MATLAB工具箱学习目标9.1

MATLAB工具箱概述MATLAB工具箱其实就是一些M文件的集合，用户可以修改工具箱中的函数，甚至可以通过编制M文件来任意添加工具箱中原来没有的工具函数。此功能充分体现了MATLAB语言的开放性。许多的专业领域在MATLAB中都有自己的工具箱，假如用户发现自己的专业领域没有该工具箱的话，也可以自己开发一个。9.1MATLAB工具箱概述MATLAB工具箱其实就是一MATLAB有20多个工具箱，大致可分为两类。一类是功能型工具箱，该工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。另一类是领域型工具箱，该工具箱专业性很强，如控制工具箱（ControlToolbox）、信号处理工具箱（SignalProcessingToolbox）等。MATLAB有20多个工具箱，大致可分为两类。9.2

打开MATLAB工具箱的方式打开MATLAB工具箱的方式通常有两种。一种方式是打开MATLAB软件之后，在MATLAB窗口的左下角，单击“Start”按钮，选择其中Toolboxes命令另一种方式是在MATLAB命令提示符下输入相应工具箱的命令，也可以打开相应的工具箱。9.2打开MATLAB工具箱的方式打开MATLAB工具箱9.3

MATLAB工具箱简要介绍1．通信工具箱（CommunicationToolbox）2．控制系统工具箱（ControlSystemToolbox）3．财政金融工具箱（FinancialTooLbox）4．频率域系统辨识工具箱（FrequencyDomainSystemldentificationToolbox）5．模糊逻辑工具箱（FuzzyLogicToolbox）6．高阶谱分析工具箱（Higher-OrderSpectralAnalysisToolbox）7．图像处理工具箱（ImageProcessingToolbox）8．线性矩阵不等式控制工具箱（LMIControlToolbox）9．模型预测控制工具箱（ModelPredictiveControlToolbox）10．u分析与综合工具箱（u-AnalysisandSynthesisToolbox）9.3MATLAB工具箱简要介绍1．通信工具箱（Comm11．神经网络工具箱（NeurslNetworkToolbox）12．优化工具箱（OptimizationToolbox）13．偏微分方程工具箱（PartialDifferentialEquationToolbox）14．鲁棒控制工具箱（RobustControlToolbox）15．信号处理工具箱（SignalProcessingToolbox）16．样条工具箱（SPlineToolbox）17．数理统计工具箱（StatisticsToolbox）18．符号数学工具箱（SymbolicMathToolbox）19．系统辨识工具箱（SystemIdentificationToolbox）20．小波工具箱（WaveletToolbox）11．神经网络工具箱（NeurslNetworkTool9.4

MATLAB常用工具箱的使用方法在这里选择模糊逻辑工具箱、数理统计工具箱、符号数学工具箱作为应用实例，通过这3个工具箱的具体应用来说明其他工具箱也有类似的使用方法。以此来引导读者自学自己感兴趣的其他工具箱。9.4MATLAB常用工具箱的使用方法在这里选择模糊逻辑9.4.1MATLAB模糊逻辑工具箱应用MATLAB模糊逻辑工具箱为模糊控制器的设计提供了一种非常便捷的途径，通过它读者不需要进行复杂的模糊化、模糊推理及反模糊化运算，只需要设定相应参数，就可以很快得到读者所需要的控制器，而且修改也非常方便。9.4.1MATLAB模糊逻辑工具箱应用MATLAB模糊1．MATLAB模糊逻辑工具箱打开方式在MATLAB窗口的左下角单击Start按钮选择Toolboxes→FuzzyLogic→FISEditorViewer命令，打开MATLAB模糊逻辑工具箱，如图1．MATLAB模糊逻辑工具箱打开方式2．模糊控制器的设计在模糊逻辑工具箱中File→NewFIS→Mamdani命令，打开如图9-3所示的模糊控制系统编辑器。2．模糊控制器的设计3．确定模糊控制器结构确定模糊控制器结构即根据具体的系统确定输入、输出量。这里根据需要选取标准的二维控制结构，即输入为误差I和误差变化IC，输出为控制量O。在模糊控制系统编辑器中的Name文本框中输入I，因为要用的是两个输入，所以选择Edit→Addvariable→input命令，添加一个输入量，然后修改input2为IC。在模糊控制系统编辑器中单击右边的output1图形，在Name文本框中将output1修改为O。应该注意这里的变量都是精确量。相应的模糊量I、IC和为O，结果如图9-4所示。3．确定模糊控制器结构第9章-MATLAB工具箱分解课件4．输入/输出变量的模糊化双击模糊控制系统编辑器右上角的I图形，打开一个新界面，在Range和DisplayRange文本框中，可以输入取值范围。在Name文本框中填写隶属函数的名称。在Type下拉列表框中选择trimf选项（三角形隶属函数曲线），当然也可选其他形状。在Params（参数）下拉列表框中选择三角形涵盖的区间，并填写3个值，分别为三角形底边的左端点、中点和右端点在横坐标上的值。这些值可以由读者自己确定。4．输入/输出变量的模糊化5．模糊推理决策算法设计首先要确定模糊规则。对于这个二维控制结构以及相应的输入模糊集，可以制定36条模糊控制规则。选择View→Rules命令，再选择Edit→Rules命令，单击Addrule按钮。6．对输出模糊量的解模糊选择File→Exporttodisk命令，即可得到一个.fis文件，这个文件就是读者所设计的模糊控制器。5．模糊推理决策算法设计9.4.2MATLAB数理统计工具箱应用MATLAB的数理统计工具箱主要功能是概率分布和随机数生成、多变量分析、回归分析、主元分析、假设检验。MATLAB的数理统计工具箱是MATLAB工具箱中较为简单的一个。9.4.2MATLAB数理统计工具箱应用MATLAB的数1．打开数理统计工具箱在MATLAB窗口的左下角单击Start按钮选择Toolboxes→Statistics命令，如图9-7所示。其中有4个功能窗口，可以根据需要打开相应的内容。1．打开数理统计工具箱2．数理统计工具箱的参数估计函数函数说明betafitβ分布数据的参数估计和置信区间betalikeβ对数似然函数binofit二项数据参数估计和置信区间expfit指数数据参数估计和置信区间gamfitγ分布数据的参数估计和置信区间gamlikeγ对数似然函数mle最大似然估计normlike正态对数似然函数normfit正态数据参数估计和置信区间poissfit泊松数据参数估计和置信区间unifit均匀分布数据参数估计weibfitWeibull数据参数估计和置信区间2．数理统计工具箱的参数估计函数函3．数理统计工具箱的累积分布函数函数说明betacdfβ累积分布函数binocdf二项累积分布函数cdf计算选定的累积分布函数chi2cdf累积分布函数2χexpcdf指数累积分布函数fcdfF累积分布函数gamcdfγ累积分布函数geocdf几何累积分布函数hygecdf超几何累积分布函数logncdf对数正态累积分布函数nbincdf负二项累积分布函数ncfcdf偏F累积分布函数nctcdf偏t累积分布函数3．数理统计工具箱的累积分布函数函数说ncx2cdf偏累积分布函数2χnormcdf正态累积分布函数poisscdf泊松累积分布函数aylcdfReyleighr累积分布函数tcdft累积分布函数unidcdf离散均匀分布累积分布函数unifcdf连续均匀分布累积分布函数weibcdfWeibull累积分布函数ncx2cdf偏累积分布函数2χnormcdf正态累积分布函4．数理统计工具箱的概率密度函数函数说明betapdfβ概率密度函数binopdf二项概率密度函数chi2pdf概率密度函数2χexppdf指数概率密度函数fpdfF概率密度函数gampdfγ概率密度函数geopdf几何概率密度函数hygepdf超几何概率密度函数lognpdf对数正态概率密度函数nbinpdf负二项概率密度函数ncfpdf偏F概率密度函数nctpdf偏t概率密度函数4．数理统计工具箱的概率密度函数函数说ncx2pdf偏概率密度函数2χnormpdf正态分布概率密度函数pdf指定分布的概率密度函数poisspdf泊松分布的概率密度函数aylpdfRayleighr概率密度函数tpdft概率密度函数unidpdf离散均匀分布概率密度函数unifpdf连续均匀分布概率密度函数weibpdfWeibull概率密度函数ncx2pdf偏概率密度函数2χnormpdf正态分布概率5．数理统计工具箱的逆累积分布函数函数说明betainv逆β累积分布函数binoinv逆二项累积分布函数chi2inv逆累积分布函数2χexpinv逆指数累积分布函数finv逆F累积分布函数gaminv逆γ累积分布函数geoinv逆几何累积分布函数hygeinv逆超几何累积分布函数logninv逆对数正态累积分布函数5．数理统计工具箱的逆累积分布函数函数6．数理统计工具箱的分布矩函数函数说明betastat计算β分布的均值和方差binostat二项分布的均值和方差chi2stat计算分布的均值和方差2χexpstat计算指数分布的均值和方差fstat计算F分布的均值和方差gemstat计算γ分布的均值和方差geostat计算几何分布的均值和方差hygestat计算超几何分布的均值和方差lognstat计算对数正态分布的均值和方差nbinstat计算负二项分布的均值和方差ncfstat计算偏F分布的均值和方差6．数理统计工具箱的分布矩函数函数说7．数理统计工具箱的统计特征函数

函数说明corrcoef计算互相关系数cov计算协方差矩阵geomean计算样本的几何平均值harmmean计算样本数据的调和平均值iqr计算样本的四分位差kurtosis计算样本的峭度mad计算样本数据平均绝对偏差mean计算样本的均值median计算样本的中位数moment计算任意阶的中心矩prctile计算样本的百份位数range计算样本的范围7．数理统计工具箱的统计特征函数

函数8．数理统计工具箱的统计绘图函数函数说明boxplot在矩形框内画样本数据errorbar在曲线上画误差条fsurfht画函数的交互轮廓线gline在图中交互式画线gname用指定的标志画点lsline画最小二乘拟合线normplot画正态检验的正态概率图pareto画统计过程控制的Pareto图qqplot画两样本的分位数-分位数图refcurve在当前图中加一多项式曲线refline在当前坐标中画参考线surfht画交互轮廓线weibplot画Weibull概率图8．数理统计工具箱的统计绘图函数函数9．数理统计工具箱的统计处理控制函数函数说明capable处理能力索引capaplot画处理能力图ewmaplot画指数加权移动平均图histfit叠加正态密度直方图normspec在规定的极限内画正态密度图schart画标准偏差图xbarplot画水平条图9．数理统计工具箱的统计处理控制函数函10．数理统计工具箱的假设检验函数函数说明ranksum计算母体产生的两独立样本的显著性概率和假设检验的结果signrank计算两匹配样本中位数相等的显著性概率和假设检验的结果signtest计算两匹配样本的显著性概率和假设检验的结果ttest对单个样本均值进行t检验ttest2对两样本均值差进行t检验ztest对已知方差的单个样本均值进行z检验10．数理统计工具箱的假设检验函数函数说11．数理统计工具箱的试验设计函数函数说明cordexch配位交叉算法D—优化试验设计daugmentD—优化增强试验设计dcovary使用指定协变数的D—优化试验设计ff2n两水平全因素试验设计fullfact全因素试验设计hadamardHadamard正交试验rowexch行交换算法D—优化试验设计11．数理统计工具箱的试验设计函数函9.4.3MATLAB符号数学工具箱应用MATLAB符号数学工具箱主要功能是表达式和符号矩阵的创建，符号微积分、线性代数、方程求解，因式分解、展开和简化，符号函数的二维图形及图形化函数计算器等。MATLAB符号运算是通过集成在MATLAB中的符号数学工具箱（SymbolicMathToolbox）来实现的。和其他的工具箱有所不同，该工具箱不是基于矩阵的数值分析，而是使用字符串来进行符号分析与运算。MATLAB的符号数学工具箱可以完成几乎所有的符号运算功能。9.4.3MATLAB符号数学工具箱应用MATLAB符号1．符号表达式的运算函数函数说明[n,d]=numden(a)提取符号表达式a的分子和分母，并将其存放在n和d中n=numden(a)提取符号表达式a的分子和分母，只将分子存放在n中symadd(a,b)返回符号表达式a和b的和，也可直接用a+bsymsub(a,b)返回符号表达式a和b的差，也可直接用a-bsymmul(a,b)返回符号表达式a和b的积，也可直接用a×bsymdiv(a,b)返回符号表达式a和b的商，也可直接用a/bsympow(a,b)返回符号表达式a的b次幂，也可直接用a^bcompose(f,g)返回复合函数f(g(y))compose(f,g,z)返回自变量为z的复合函数f(g(z))compose(f,g,x,z)返回复合函数f(g(z))，并使x成为f函数的独立变量1．符号表达式的运算函数函数说2．符号与数值间的转换以及符号的可变精度计算函数函数说明numeric(p)将符号表达式p转化为数值表达式eval(p)将符号表达式p转化为数值表达式sym2poly(p)将符号多项式p转换成它的MATLAB等价系数向量digit察看现在系统中的算术运算精度digit(n)将系统的运算精度调整为小数点后n位2．符号与数值间的转换以及符号的可变精度计算函数函3．符号表达式的化简函数函数说明pretty(f)将符号表达式化简成与高等数学课本上显示符号表达式形式类似collect(f)合并符号表达式的同类项horner(f)将一般的符号表达式转换成嵌套形式的符号表达式factor(f)对符号表达式进行因式分解expand(f)对符号表达式进行展开3．符号表达式的化简函数函数说4．符号矩阵函数函数说明transpose(A)符号矩阵的转置determ(A)符号矩阵的行列式det(A)符号矩阵的行列式inv(A)符号矩阵求逆rank(A)符号矩阵求秩[B,C]=eig(A)B为A的特征向量，C为A特征值svd(A)返回A的奇异值singvals(A)返回A的奇异值[B,C]=jordan(A)B为转换矩阵，其列是特征向量，C为约当标准型，它是特征值的对角矩阵，即其对角线元素是特征值4．符号矩阵函数函数说5．符号微积分函数函数说明

Limit(f,x,a)返回符号表达式f当x趋向于a时的极限Limit(f,a)返回符号表达式f由findsym(f)返回独立变量趋向于a时的极限Limit(