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 2018-10-17
 
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1 . ÊýÖµ¼ÆËã

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a=1%±äÁ¿¸³ÖµÔËËã
b=2
c=a+b

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 10] ¾ØÕ󣬻ù±¾ÔËËãµ¥Ôª

rng(0) %ÉèÖÃËæ»úÖÖ×Ó£¬±ãÓÚ¶ÁÕßÑéÖ¤

A = ones(2, 5) * 6 % ÔªËØÈ«²¿Îª6µÄ2*5¾ØÕó

B = rand(3, 5)

C = [A; B] % Êý×éºÏ²¢

format long % ³¤¸ñʽÏÔʾ

format short % ¶Ì¸ñʽÏÔʾ

2 . ¾ØÕóºÍÊý×é²Ù×÷

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¾ØÕó¼ÆËãÊÇÖ¸ÏßÐÔ´úÊýµÄ¹æÔò¼ÆËã

A=[1 2;3 4]; % ²âÊÔ¾ØÕóA

B=[4 3;2 1]; % ²âÊÔ¾ØÕóB

r1=100+A % ¾ØÕóA¼ÓÉÏÒ»¸ö³£Êý

r2_1=A*B % Á½¸ö¾ØÕóÏà³Ë£¬¾ØÕó³Ë·¨

r2_2=A.*B % Á½¸ö¾ØÕóÏà³Ë£¬Êý×é³Ë·¨

3 . Ï¡Êè¾ØÕó

B = bucky;

spy(B)

D=full(B)

A=reshape(1:18,2,3,3) % ÈýάÊý×é

4.Âß¼­ÐÍ

M=magic(4) sum(M)%ÿһÁеĺÍÏàµÈ
M>6 %´óÓÚ6µÄÔªËØ
a='matlab'%×Ö·û´®

5.½á¹¹Êý×é

employee.name='henry';
employee.sex='male'
employee.age=25;
employee.number=12345;

%Ò²¿É¶¨Òå¶þάÊý×é
employee(2).name='lee';
employee(2).sex='female';
employee(2).age=23;
employee(2).number=98765;
employee(2)

6.Ôª°ûÊý×é

ϱêͨ¹ýÊý×Ö±àºÅ¿ÉÑ­»·£¬ÔªËØÀïÃæÊÇÊý¾ÝÀàÐÍ¡£

7.ÈÕÆÚºÍʱ¼ä

t = datetime(2017,6,28,6:7,0,0)
datenum(t)%2014bÒÔǰµÄ°æ±¾ÊÊÓÃ
datevec(t)
t=Day = 27:28%ÐÞ¸ÄÈÕÆÚ

matlab¿ÉÒÔÖ±½Óµ¼ÈëexcelµÄÊý¾Ý

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closeall:»æÍ¼´°¿Ú¹Ø±Õ

8.²î·Ö

rng(0) %ÉèÖÃËæ»úÖÖ×Ó
A=randperm(9) %Éú³ÉËæ»úÊýÁÐ
B = diff(A) %ÇóÊýÁеIJî·Ö

9.ÌݶÈÇó½â

v = -2:0.2:2;
[x,y] = meshgrid(v);
z = x .*exp(-x.^2 - y.^2); %´´½¨²âÊÔÊý¾Ý
[px,py] = gradient(z,.2,.2); %ÇóÌݶÈ
contour(v,v,z),hold on,quiver(v,v,px,py),hold off %»æÖƵȸßÏߺÍÌݶȷ½Ïò

10.һά²îÖµÊý×é

x=0:10;
y=cos(x);
xi=0:0.25:10;
strmod={'nearest','linear','spline','pchip'} %½«²îÖµ·½·¨´æ´¢µ½Ôª°ûÊý×é
strlb={'(a)method=nearest','(b)method=linear',...
'(c)method=spline','(d)method=pchip'}%»æÍ¼±êÇ©
for i=1:4
yi=interp1(x,y,xi,strmod{i});%²åÖµ
subplot(2,2,i) %×Óͼ
plot(x,y,'ro',xi,yi,'b'),xlabel(strlb(i))
end

11.¼ÆËãÄâºÏ

rng(0) %ÉèÖÃËæ»úÖÖ×Ó
x=1:1:10;
y=-0.9*x.^2+10*x+rand(1,10).*5;%²úÉú²âÊÔÊý¾Ý
plot(x,y,'o') %»æÖƲ¢±ê³öԭʼÊý¾Ýµã
p=polyfit(x,y,2)
xi=1:0.5:10;
yi=polyval(p,xi); %¼ÆËãÄâºÏµÄ½á¹û
hold on
plot(xi,yi); %»æÖÆÄâºÏ½á¹ûͼ
hold off

12.¹ØÓÚÎó²î

a=0

for n=1:10000

a=a+0.1; % 0.1ÒÔ¶þ½øÖÆ´æ´¢»áÓнضÏÎó²î

end

13.¿ÉÊÓ»¯

14.¸ÅÂÊ·Ö²¼

15.Êý¾ÝI/O

16.ÓÅ»¯Ëã·¨

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17.1ÐźŴ¦Àí»ù±¾ÀíÂÛ

17.1.1ÐźŵÄÉú³É

17.1.2Êý×ÖÂ˲¨Æ÷½á¹¹

17.2 IIRÂ˲¨Æ÷¾­µäÉè¼Æ

17.2.1 IIRÂ˲¨Æ÷Ö±½ÓÉè¼Æ·¨

17.2.2 IIRÂ˲¨Æ÷

17.2.3 ¹ãÒå°ÍÌØÎÖ˹IIRÂ˲¨Æ÷Éè¼Æ

17.3 FIRÂ˲¨Æ÷µÄMATLANʵÏÖ

17.3.1 FIRÂ˲¨Æ÷Éè¼Æ

17.3.2 fir1º¯Êý

17.3.3 fir2º¯Êý

18.1 ͼÏñÎļþµÄ²Ù×÷

18.1.1 ²éѯͼÏñÎļþµÄÐÅÏ¢

18.1.2 ͼÏñÎļþµÄ¶Áд

18.1.3 ͼÏñÎļþµÄÏÔʾ

18.1.4 ͼÏñ¸ñʽµÄת»»

18.2 ͼÏñµÄ¼¸ºÎÔËËã

18.2.1 ͼÏñµÄÆ½ÒÆ

18.2.2 ͼÏñµÄ¾µÏñ±ä»»

18.2.3 ͼÏñËõ·Å

18.2.4 ͼÏñµÄÐýת

18.2.5 ͼÏñµÄ¼ôÇÐ

18.3 ͼÏñµÄÕý½»±ä»»

18.3.1 ¸µÀïÒ¶±ä»»

18.3.2 ÀëÉ¢ÓàÏұ任

18.3.3 Radon񄯯

18.4 MATLABͼÏñÔöÇ¿

18.4.1 ÏñËØÖµ¼°Æäͳ¼ÆÌØÐÔ

18.4.2 ¶Ô±È¶ÈÔöÇ¿

18.4.3 Ö±·½Í¼¾ùºâ»¯

18.4.4 ¿ÕÓòÂ˲¨ÔöÇ¿

18.4.5 ƵÓòÔöÇ¿

19.1 »úÆ÷ѧϰºÍÉñ¾­ÍøÂç

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Êýѧ½¨Ä££ºÒ»½â¾öij¸öʱ¼äÎÊÌâΪĿµÄ£¬¾­¹ý¼ò»¯£¬´ÓÖгéÏó¹é½á³öÀ´µÄÊýѧÎÊÌâ¾ÍÊǸÃÎÊÌâµÄÊýѧģÐÍ£¬Õâ¸ö¹ý³Ì³ÆÎªÊýѧ½¨Ä£

Êýѧ½¨Ä££ºÓÃÎÄ×Ö¡¢·ûºÅ¡¢Í¼±ê¡¢¹«Ê½¡¢¿òͼµÈÃèÊö¿Í¹ÛÊÂÎïµÄÄ³Ð©ÌØÕ÷ºÍÄÚÔÚÁªÏµµÄÄ£ÐÍ¡£

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½¨Á¢ÊýѧģÐÍ£¬ÌÖÂÛÈô¸É×¼Ôò¾ö¶¨³ö·¿Îݵġ°ºÏ·¨ÈÝÁ¿¡±£¬¿¼ÂǼ¸ÖÖ²»Í¬µÄ·¿Îݽṹ¡£

½«Ä£ÐÍÓÃÓÚÄãËùÔÚѧԺ£¨»ò¸½½ü³ÇÕò£©µÄ¹«¹²ÉèÊ©ÖУ¬Èç¹û¸ÃÀàÉèÊ©ÒѱêÓС°ºÏ·¨¡±ÈËÊýµÄ»°£¬Ç뽫ģÐÍËùµÃ½á¹ûÓëÖ®±È½Ï

MCM03ÎÊÌ⣺Gammaµ¶ÖÎÁÆ·½°¸

·ÅÉäÍâ¿ÆÓõ¥Ò»¸ß¼ÁÁ¿ÉäÏßÕÕÉä­ÄÚµÄÄÔÁö¡£Gammaµ¶ÊÇÒ»¸öîÜ-60Դͨ¹ý¿ø×´Îï·¢Éä³öÀ´µÄ²¢½»»áÓÚÒ»¸öµã£¬´Ó¶øÔÚÓÐЧ¼ÁÁ¿µÄˮƽÉÏÐγÉÒ»¸ö½üËÆÇòÐεķֲ¼£¨³ÆÎª¡°shot¡±£©¡£Ëĸö¿ø×´Îï·Ö±ð¾ßÓÐ4¡¢8¡¢14ºÍ18mmµÄÉäÊøÍ¨µÀÖ±¾¶¡£´ó¶àÊýÄ¿±êÌå»ýÒªÓÃ1µ½15¸ö¡°shot¡±¼ÓÒÔ´¦Àí¡£Ä¿±êÌå»ýͨ³£ÊÇÒ»¸öº¬Êý°ÙÍò¸öµãµÄ3DÊý×ÖͼÏñ¡£ÄãµÄÈÎÎñÊÇÓÃÇòÌåÌî³äÎÊÌâÄ£ÐÍÀ´½¨Á¢×îÓŵÄGammaµ½ÖÎÁÆ·½°¸¡£Éè¼ÆËã·¨±ØÐëÊÇÏ൱ÓÐЧÂʵÄ

ICM2017ÎÊÌ⣺ÓÅ»¯»ú³¡°²¼ì¿ÚÂÿÍͨÐУ¨ÅŶÓÎÊÌ⣩

½¨Á¢Ò»¸ö»ò¶à¸öÄ£ÐÍ£¬Ñо¿ÂÿÍͨ¹ý°²¼ì¿ÚµÄÁ÷Á¿£¬È·¶¨Æ¿¾±£¬Ã÷È·Åжϵ±Ç°Á÷³ÌÎÊÌâÇøÓòλÖÃ

Éè¼ÆÁ½¸ö»ò¶à¸ö¶ÔÏÖÓÐϵͳµÄDZÔڸĽø£¬Ìá¸ßÂÿÍͨÐÅ£¬¼õÉٵȴýʱ¼ä¡£Ä£ÄâÕâЩ±ä»¯Õ¹Ê¾¸Ä½øÈçºÎÓ°ÏìÁ÷³Ì

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¶ÔÓÚÈÎÒâ¸ø¶¨ÕÛµþ×À¸ß¶ÈºÍÔ²×ÀÃæÖ±¾¶£¬ÌÖÂÛ³¤·½ÐÎÆ½°å²ÄÁϺÍÕÛµþ×ÀµÄ×îÓÅ£¨ÎȹÌÐԺ㬼ӹ¤·½±ã£¬ÓòÄ×îÉÙ£©Éè¼Æ½«¸Ã²ÎÊý

¸ù¾Ý¿Í»§ÈÎÒâÉ趨µÄÕÛµþ×À¸ß¶È£¬×ÀÃæ±ßÔµÏßµÄÐÎ×´´óСºÍ×À½Å±ßÔµÏߵĴóÖÂÐÎ×´£¬¸ø³öËùÐèÆ½°å²ÄÁϵÄÐÎ×´³ß´çºÍ×îÓżӹ¤²ÎÊý¡£

CUMCM16ÎÊÌ⣺ϵ²´ÏµÍ³µÄÉè¼Æ

¼ÆËã·çËÙΪ12m/sºÍ24m/sʱ¸ÖͰºÍ¸÷½Ú¸Ö¹ÜµÄÇãб½Ç¶È¡¢ÃªÁ´ÐÎ×´¡¢¸¡±êµÄ³ÔË®Éî¶ÈºÍÓζ¯ÇøÓò

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- Ë®Éî16-20m£¬º£Ë®ËÙ¶È<1.5m/s£¬·çËÙ<36m/s£¬Çë¸ø³ö¿¼ÂÇ·çÁ¦¡¢Ë®Á÷Á¦ºÍË®ÉîÇé¿öϵÄϵ²´ÏµÍ³Éè¼Æ¡£

   
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