matlab实验体会
MATLAB实验心得
1000360217兰海雪
首先我们知道，MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
本学期我们也使用到MATLAB,经过这几次的自主实验，我发现MATLAB确实是非常的强大。而且操作起来也非常的简单。可以说Matlab其实还是一个高级的距阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。我们可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序(M文件)后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。即便是是我们这样的普通人也能很好的使用，而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。不得不说这确实是一个很好用的软件。
首先我们在进行行列式与方程组的求解时，就能很好的应用它。此时我们就只需要掌握以下命令：clear-----------清除工作空间的各种变量clc-------------清除工作窗口
[m,n]=size(A)------m,n分别为Ａ的行数与列数det(A)----------计算A的行列式rank(A)-----------计算A的秩
U=rref(A)----对矩阵Ａ进行初等行变换，Ｕ为Ａ的行最简型矩阵A(:,i)=b------------将b赋值给A的第i列A(:,1：4)----------取矩阵A的第1列到第4列A(i,j)--------------引用矩阵A的第i行第j列的元素symsx-----------定义x为符号变量＝＝---------关系运算符号：等于
factor(D)------------对符号变量多项式D进行因式分解solve(D)-----------求符号变量多项式D＝0的解例如：
我们求以下非齐次线性方程组的通解：
2x14x2x34x416x523x16x22x36x423x57x2x5x2x19x4323451
在MATLAB中,我们可以这么做：
A=[24-1416;-3-62-6-23;36-4619;125219]b=[-2;7;-23;43]
[R,s]=rref([A,b])%将增广矩阵的行最简形矩阵赋给R[m,n]=size(A)
x0=zeros(n,1)%将特解x0初始化为n维零向量；r=length(s)
x0(s,:)=R(1:r,end)%将矩阵R的最后一列按基准元素的位置给特解x0赋值null(A,"r")
容易吧!你看，我们只需要一些简单的代码就能快速的把这么复杂的题给解出来了，省掉了很多繁琐的计算过程，大大的节约了我们宝贵的时间。更重要的是这还不容易出错，如果你用手算，在计算过程中一个不小心算错了一个数，可想而知答案肯定错了。所以使用MATLAB还可以保证你的正确率。
其实我觉得最有趣的还是它对图片的处理功能，我们知道图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。所以说MATLAB是非常棒的，某些方面甚至堪比PHOTOSHOP，可以说能对图片能起到加密的作用。
其实MATLAB的功能还有很多，远超我以上所说的。比如：对向量组正交化；化二次型为标准型；判定矩阵的正定性；求矩阵特征值与特征向量；判定矩阵的正定性等等。但由于时间和学习的关系，其中还有好多个功能我都还没有使用过，仅仅听过别人的介绍。我相信在以后的日子里，我会逐步去了解它，运用它。只有当你完全能理解和使用它的时候,你才会知道它的强大。
扩展阅读：matlab实验心得总结
通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。
就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。
再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。就此而言，我坦诚的说自己所掌握的还是十分的有限的，但是老师给我们介绍的相关方法和技巧还是十分有效果的，如果自己真的想在这方面有什么建树对自己以后的要求还是需要更改的要求的，万不可以就此止步不前，自命不凡，我们还需掌握和了解还有许多许多，我们真正所掌握的只是皮毛，要想取得更大的成绩就得不断的去努力学习和汲取相关的知识和技巧。万不可自以为傲，裹足不前，matlab真的是个非常强大和有用的工具我们真正的能把它学懂学透的话还是需要下非常大的功夫和努力的。然而，不是说兴趣才是最大的老师嘛，我也相信，只要你自己有兴趣，即使它再怎么强大和难搞，我们能做的还是非常多的，关键的就只是在于你自己的态度了。我这里想说的事，matlab对于我来说是非常有吸引力的，我不敢说自己多么喜欢它，但是兴趣确实蛮高的，所以我相信在以后的学习和工作当中matlab将成为我非常有用的帮忙工具和好伙伴，也许这要说有点太草率了，但是我觉得对它的评价怎么也不会让每一个接触过它的人吝啬是自己赞美之词。它不仅仅可以用来建模分析函数，还可以用来进行图形的建模和仿真，还可以用来分析系统和函数的参数稳定性等等。再次就不一一列举了，我怕三天也不会说完的。最后我再次也希望通过这篇总结来表达自己对知道老师的感谢之情，谢谢您的不懈努力和耐心指导，才使得我再这次的实验过程中收获的这么多，也正式您的不吝教诲才使得我们在这次实验中学习和收获了许多的有用的知识和技巧，我相信在以后的学习或者工作中一定有其用武之地。过多的感谢无以言表，万分感激，百口不胜言表，至此敬礼！
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