实验八 数据处理与多项式处理(matlab)
实验八 数据处理与多项式处理
1.1实验目的
1.2实验内容
1.3流程图
1.4程序清单
1.5运行结果及分析
1.6实验的收获与体会
1.1实验目的
1,掌握数据统计和分析的方法;
2,掌握数值插值与曲线拟合的方法;
3,掌握多项式计算的常用运算。
1.2实验内容
1.3流程图
1.4程序清单
clc
clear
%% 1
A=rand(30000,1);
pjz=mean(A)
bzfc=std(A)
zdz=max(A)
zxz=min(A)
bfb=length(find(A>0.5))/30000
%% 2
P=45+(95-45)*rand(100,5)
[Y,U]=max(P)
[Y1,U1]=min(P)
mean(P)
std(P,0,1)
K=sum(P,2)
[E,F]=max(K)
[E1,F1]=min(K)
[zcj,xsxh]=-sort(-K,1)
%% 3
h=6:2:18;
t1=[18 20 22 25 30 28 24]
t2=[15 19 24 28 34 32 30]
h2=6.5:2:17.5;
t1c=interp1(h,t1,h2,'spline')
t2c=interp1(h,t2,h2,'spline')
%% 4
x=1:10:101
lgx=[0 1.0414 1.3222 1.4914 1.6128 1.7076 1.7853 1.8513 1.9085 1.959 2.0043]
P=polyfit(x,lgx,5)
Y1=polyval(P,x)
plot(x,lgx,':o',x,Y1,'-*')
legend('lgx','多项式')
%% 5
p1=[1 2 4 0 5]
p2=[1 2]
p3=[1 2 3];
p2=[0 0 0 p2]
p3=[0 0 p3]
p4=conv(p2,p3)
p=p1+p4(1,length(p4)-4:length(p4))
x=roots(p)
A=[ -1 1.2 -1.4 ;0.75 2 3.5 ;0 5 2.5];
every=polyval(p,A)
juzhen=polyvalm(p,A)
1.5运行结果及分析
1.
2.
3.
4
5.
1.6实验的收获与体会
本次实验过后,我掌握了数据统计和分析的方法和数值插值与曲线拟合的方法,以及多项式计算的常用运算。
这次实验对接的是实际问题,可以对实际的数据进行处理。得到一些数据然后输入matlab里面,无论是取平均值,标准差还是做各种差值处理,matlab里面都有相应的函数可供直接调用,为我们省下不少时间,减弱了自己计算的繁琐步骤。
同时matlab进行的数值计算对于其他数学问题也非常有帮助,在别的问题里面需要花费10-20分钟的时间进行列式和计算的工作,放在matlab里面简简单单一个函数,一行代码就可以在1分钟内解决,而且计算精度和准确度得到了保障。
总之,经过这次实验收获很大,对学习帮助很大。
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