MATLAB仿真在其它领域中的应用.docx
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1、目 录一、 引言 2二、 Matlab 的特点及发展 3三、 matlab 仿真在各个领域的具体应用 31.MATLAB 在测绘领域中的应用 31.1 线性方程组的解算 31.2 曲线拟合 31.3 平差解算 31.4 绘图功能 4.2.在地理信息系统中的应用 52.1 Map 工具箱 5.2.2 三维绘图 5.3、在遥感图像处理中的应用 54.MATLAB 图形处理在电类课程领域中的应用 64.1 单相及三相交流电波形 64.2 自动控制系统中的时域及频域波形 64.3 通信统中的各类调制波形 65.基于 MATLAB 数值方法在机械工程领域的应用分析 75.1 数值仿真技术 75.2 选数
2、值算法 8四、结束语 8参考目录 8.1 / 8MATLAB 仿真在其它领域中的应用一、引言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,主要应用于 工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处
3、理、信号检测、金融建模设计与 分析等领域。MATLAB 仿真的应用在各种领域,包括信号和图像处理、通讯、控制系统设 计、 测试和测量、 财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。 附加的工具 箱(单独提供的专用 MATLAB 函数集)扩展了 MATLAB 环境,以解决这些应用领 域内特定类型的问题。二、 matlab 的特点及发展MATLAB 对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。 一般来说, 它们都是由特定领域的专家开发的, 用户可以直接使用工具箱学习、 应用和评估 不同的方法而不需要自己编写代码。1、 MATLAB 自产生之日起就具有方便的数据可视化功能,以将向量和矩阵用图形
4、 表现出来, 并且可以对图形进行标注和打印。 高层次的作图包括二维和三维的可 视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。 MATLAB 同 样表现了出色的处理能力。 同时对一些特殊的可视化要求, 应用广泛的模块集合 工具箱2、 MATLAB 把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域,诸如数据采集、 数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小 波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI 控制、鲁棒控制、 模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及2 / 8半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、 DSP
5、与通讯、电力系统仿真等,都在 工具箱(Toolbox)家族中有了自己的一席之地。3、 Matlab 是一个高级的矩阵/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。用户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,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。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。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。三、 matlab 仿真在各个领域的具体应用1.MATLA
6、B 在测绘领域中的应用MATLAB中的 M 文件的语法与其他的高级语言类似,是一种程序化的编程语 言, 同时也是一种解释性的编程语言,即逐行解释运行程序,程序更容易调试。 它只 是一个简单的 ASCII 码文本文件,语法比一般的高级语言都要简单,与数学语言比 较接近,更容易掌握和理解。1.1 线性方程组的解算在测绘数据平差处理中最常见的问题是解线性方程组,而在 MATLAB 中求解 线性方程组相对简单。对于 A 为系数矩阵,B 为右端向量,X 为未知数的任意一个 线性方程组,方程组解的存在性是线性代数的基本问题。简单来说,当矩阵 A 的行 列式不为 0 时,有唯一解。当解存在时,有几种解算办法
7、, 比如全选主元高斯消去、 LU 分解或直接使用矩阵求逆等,其解可书写为 X = A-1B。当方程数与未知量数目不等时,通常不存在唯一解,在约束 条件下可以得到唯一解。 在 MATLAB 中,使用除法算子可按最小二乘法解求方程 组,设有方程组:2x1+x2-5x3+x4=8x1-3x2-6x4=92x2-x3+2x4=-5x1+4x2-7x3+6x4=0B 矩阵为8 9-5 0T,则 X 的解:X = A/B = (3,-4,-1,1)T。3 / 81.2 曲线拟合给定一组测量数据(xi,yi),i =0,1,2,m,从中找出自变量 x 和因变量 y 之间的 函数关系 y=f(x)。 由于测量
8、数据往往不够准确, 因此并不是要求 y=f(x)经过所有的 观测点(xi,yi),而只要求在给定点 xi 上误差 Vi=f(xi)-yi 按照某种标准达到最小,通 常采用欧氏范数V 2= min 作为误差衡量度的标准,即所谓的最小二乘法。在 MATLAB中实现最小二乘拟合通常可以采用如下两种途径:利用 Polyfit 函数进行 多项式拟合;利用矩阵除法解决复杂函数的拟合。1.3 平差解算测绘数据处理对于一个平差问题 ,可以应用不同的平差方法,各种平差的具体 解算分析各种平差方法的计算可以看出 ,对于测量平差的计算主要是对矩阵的运 算,这些计算公式若采用 MATLAB 进行程序设计,会大大减少编
9、程时间,而且编写的程序和平差的原理 解算过程类似 , 非常容易理解与掌握 5 。下面以间接平差的计算为例 , 说明 MATLAB 设计程序的办法。采用间接平差进行平差解算,主要公式为:误差方程 V= BX- l 法方程式 BTPB x-BTPl = 0其解为 x= (BTPB)-1BTPl观测量和参数平差值 L = L+ V,X = X0+ x1.4 绘图功能在研究偶然误差的规律性中,可以很方便地实现频率直方图的绘制。可以直接绘制出频率直方图。 绘制出的频率直方图见图, 而且还可以将多幅图形4 / 8绘制在同一个视窗。可以将数据绘制在同一视窗内 ,对两组观测值频率直方图进 行比较 ,可知第一组
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