MATLAB实验8：数据处理与多项式计算

一、实验目的

1.掌握数据统计与分析的方法

2.掌握数值插值与曲线拟合的方法及其应用

3.掌握多项式的常用计算

二、实验内容

1.利用matlab提供的rand函数生成30000个符合均匀分布的随机数，然后检验随机数的性质：

（1）均值和标准方差。

（2）最大元素和最小元素。

（3）大于0.5的随机数个数占总数的百分比。

A=rand(1,30000)
z1=mean(A)
z2=std(A)
z3=max(A)
z4=min(A)
i=0
for j=1:30000
if A(j)>0.5
i=i+1
end
end
z5=i/30000

2.将100个学生5门功课的成绩存入矩阵P中，进行如下处理：

（1）分别求每门课的最高分、最低分及相应的学生序号。

（2）分别求每门课的平均分和标准方差。

（3）5门课的总分

（4）将5门课总分从大到小顺序存入zcj中，相应学生序号存入xsxh

提示:上机调试时,为避免输入学生成绩的麻烦,可用取值范围在[45,95]之间的随机矩阵来表示学生成绩。

P=45+50*rand(100,5)
[max,a]=max(P)
[min,b]=min(P)
z6=mean(P)
z7=std(P)
B=sum(P,2)
[zcj,xsxh]=sort(B,1,'descend')

3．某气象观测站测得某日6;00~18;00之间每隔2h的室内外温度(℃)如实验表1所示。

试用三次样条插值分别求出该日室内外6:30~-17:30之间每隔2h各点的近似温度(℃)。

m=6:2:18;
n=6.5:2:17.5;
t1=[18,20,22,25,30,28,24];
t2=[15,19,24,28,34,32,30];
t3=spline(m,t1,n)
t4=spline(m,t2,n)

4. 已知lgx在[1,101]区间10个整数采样点的函数值如实验表2所示。

试求lgx的5次拟合多项式p(x),并绘制出lgx和p(x)在[1,101]区间的函数曲线。

x=1:10:101
y=log10(x)
p=polyfit(x,y,5)
y1=polyval(p,x)
plot(x,log10(x),x,y1)

5.有3个多项式P1(x)= x^4+2x^3+4x^2+5，P2(x)=x+2，P3=x^2+2x+3，试进行下列操作:

p0=[1 2 4 0 5];
pq=[1 2];
pw=[1 2 3];
syms x;
p1=poly2sym(p0)
p2=poly2sym(pq)
p3=poly2sym(pw)

（第五题非原创，原址：(17条消息) matlab 实验四数据处理与多项式计算_位沁QQ3423988359的博客-CSDN博客_数据处理与多项式计算）

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