Matlab特征根求解

差分方程 matlab

Matlab求解差分方程问题 用Matlab求解差分方程问题

一阶线性常系数差分方程

高阶线性常系数差分方程

线性常系数差分方程组

差分方程 matlab

差分方程是在离散时段上描述现 实世界中变化过程的数学模型

例1、 某种货币1年期存款的年利率是r ， 现存入M元，问年后的本金与利息之和 是多少？ Xk+1=(1+r)xk , k = 0 , 1 , 2

以k=0时x0=M代入，递推n次可得n年后本息为

xn = (1 + r ) M

n

差分方程 matlab

污水处理厂每天可将处理池的污水浓度 降低一个固定比例q，问多长时间才能将 污水浓度降低一半？ 记第k天的污水浓度为ck,则第k+1天的污 水浓度为 ck+1=(1-q)ck,k=0,1,2, 从k=0开始递推n次得

cn = (1 q) c0

n

以cn=c0/2代入即求解。

差分方程 matlab

一阶线性常系数差分方程

濒危物种的自然演变和人工孵化 问题 Florida沙丘鹤属于濒危物种，它在较好

自然环境下，年均增长率仅为1.94%，而在中 等和较差环境下年均增长率分别为 -3.24% 和 -3.82%，如果在某自然保护区内开始有100只 鹤，建立描述其数量变化规律的模

摘要

摘 要

随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。

要提取语音信号特征参数，首先必须对语音信号进行数字化处理，本文采用Matlab录音工具录音，由计算机自动完成模拟信号到数字信号的转换。其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数，比较了浊音、清音特征参数的区别。最后，利用算得的特征参数，完成了清音、浊音、静音的判别和浊音基音周期的提取。

本文采用Matlab软件提取参数，仿真判别清、浊音的不同算法，并从准确性和高效性两方面，结合软件可视化功能，对算法进行了评价。运用Matlab实现语音信号特征参数提取具有方法简单、速度快、误差小等优点，能够大大提高研究精度和效率。

关键词：语音信号；特征参数；提取；Matlab

I

Abstract

ABSTRACT

With the development of computer technology, spe

摘要

摘 要

随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。

要提取语音信号特征参数，首先必须对语音信号进行数字化处理，本文采用Matlab录音工具录音，由计算机自动完成模拟信号到数字信号的转换。其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数，比较了浊音、清音特征参数的区别。最后，利用算得的特征参数，完成了清音、浊音、静音的判别和浊音基音周期的提取。

本文采用Matlab软件提取参数，仿真判别清、浊音的不同算法，并从准确性和高效性两方面，结合软件可视化功能，对算法进行了评价。运用Matlab实现语音信号特征参数提取具有方法简单、速度快、误差小等优点，能够大大提高研究精度和效率。

关键词：语音信号；特征参数；提取；Matlab

I

Abstract

ABSTRACT

With the development of computer technology, spe

实验七 matlab求解级数有关计算

1.级数的基本概念

常数项级数：称用加号将数列

an的项连成的式子

a1?a2?a3???an??

为（常数项）无穷级数，简记为

?an?1?n。称级数

?an?1?n前n项构成的和

nSn?a1?a2?a3???an??akk?1

为级数的部分和。若n??limSn?S，则称级数n?1?a?n收敛，其和为S。

Taylor级数：设函数f(x)在包含x?a的区域内具有各阶导数，则称幂级数

?n?0?f(n)(a)f(2)(a)f(n)(a)n2(x?a)?f(a)?f'(a)(x?a)?(x?a)???(x?a)n??n!2!n!

为函数f(x)在x?a的Taylor级数，当a?0时称为Maclaurin(麦克劳林)级数。 2．级数的MATLAB命令

MATLAB中主要用symsum,taylor求级数的和及进行Taylor展开。 symsum(s,v,a,b) 表达式s关于变量v从a到b求和 taylor(f,a,n) 将函数f在a点展为n-1阶Taylor多项式 可以用help symsum, help taylor查阅有关这些命令的详细信息 例1 先用taylor命令观测函

实验七 matlab求解级数有关计算

1.级数的基本概念

常数项级数：称用加号将数列

an的项连成的式子

a1?a2?a3???an??

为（常数项）无穷级数，简记为

?an?1?n。称级数

?an?1?n前n项构成的和

nSn?a1?a2?a3???an??akk?1

为级数的部分和。若n??limSn?S，则称级数n?1?a?n收敛，其和为S。

Taylor级数：设函数f(x)在包含x?a的区域内具有各阶导数，则称幂级数

?n?0?f(n)(a)f(2)(a)f(n)(a)n2(x?a)?f(a)?f'(a)(x?a)?(x?a)???(x?a)n??n!2!n!

为函数f(x)在x?a的Taylor级数，当a?0时称为Maclaurin(麦克劳林)级数。 2．级数的MATLAB命令

MATLAB中主要用symsum,taylor求级数的和及进行Taylor展开。 symsum(s,v,a,b) 表达式s关于变量v从a到b求和 taylor(f,a,n) 将函数f在a点展为n-1阶Taylor多项式 可以用help symsum, help taylor查阅有关这些命令的详细信息 例1 先用taylor命令观测函

数学建模中运用matlab的具体方法。

数学建模竞赛

数学建模中运用matlab的具体方法。

几种常见的数学方法及软件求解一、曲线拟合及MATLAB软件求解 已知离散点上的数据集 [( x1 , y1 )( x2 , y2 ) ( xn , yn )],

求得一解析函数y=f(x)使y=f(x)在原离散点 xi 上尽可能 接近给定 yi 的值，这一过程叫曲线拟合。最常用的 曲线拟合是最小二乘法曲线拟合，拟合结果可使误差的 平方和最小，即找出使

i 1

n

f ( xi ) yi

2

最小的f(x).

数学建模中运用matlab的具体方法。

格式：p=polyfit(x,y,n). 说明：求出已知数据x,y 的n次拟合多项式f(x)的系 数p,x 必须是单调的。 例1 已知某函数的离散值如表xi yi 0.5 1.75 1.0 2.45 1.5 3.81 2.0 4.80 2.5 7.00 3.0 8.65

求二次拟合多项式. 先画函数离散点的图形 输入命令 ： >> x=[0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0]; >> y=[1.75 2.45 3.81 4.80 7.00 8.60]; >> scatter(x,y,5) 结果见图3

利用Matlab绘制系统的根轨迹

本章前面的内容介绍了控制系统根轨迹的绘制以及利用系统大致的根轨迹图分析系统性能的方法，若要由根轨迹获得系统在某一特定参数下准确的性能指标或者准确的闭环极点，需要依据幅值条件精确地作图。如果利用MATLAB工具箱中函数，则可方便、准确地作出根轨迹图，并利用图对系统进行分析。

MATLAB工具箱中，求系统根轨迹的几个常用函数有rlocus, rlocfind, sgrid，下面通过具体的例子来说明这些函数的应用。

例4-13 控制系统的开环传递函数为 G(s)H(s)=

绘制系统的根轨迹图。

解 利用函数rlocus函数可直接作出系统的根轨迹图，程序如下： % example4-13 % num=[1,5];

dun=[1,6,11,6,0]; rlocus(num,dun) 执行该程序后，可得到如图4-20所示的根轨迹。

图4-20 例4-13题根轨迹图

利用函数rolcus可画出系统的根轨迹图后，可用rlocfind函数在根轨迹上选择任意极点，得到相应的开环增益 和其它闭环极点。

例4-14 控制系统

实验四用MATLAB求解状态空间模型

1、实验设备

MATLAB软件

2、实验目的

①学习线性定常连续系统的状态空间模型求解、掌握MATLAB中关于求解该模型的主要函数；

②通过编程、上机调试，进行求解。

3、实验原理说明

Matlab提供了非常丰富的线性定常连续系统的状态空间模型求解(即系统运动轨迹的计算)的功能，主要的函数有：

初始状态响应函数initial()、阶跃响应函数step()以及可计算任意输入的系统响应数值计算函数lsim()和符号计算函数sym_lsim()。

数值计算问题可由基本的Matlab函数完成，符号计算问题则需要用到Matlab 的符号工具箱。

4、实验步骤

①根据所给状态空间模型，依据线性定常连续系统状态方程的解理论，采用MATLAB编程。

②在MATLAB界面下调试程序，并检查是否运行正确。

习题1：试在Matlab中计算如下系统在[0,5s]的初始状态响应，并求解初始状态响应表达式。

Matlab程序如下：A=[0 1; -2 -3];

B=[]; C=[]; D=[];

011 232????

==

????

--

????x x x

x0=[1; 2];

sys=ss(A,B,C,D);

[y,t,x]=initial(sys,x0,0:5);

Matlab 求解金属槽槽内电位分布

摘要

运用有限差分法将场域离散为许多小网格，将求解连续函数?的泊松方程的问题换为求解网格节点上?的差分方程组的问题。用matlab程序计算出槽内电位分

布的结果。通过数值解和精确解的比较来验证有限差分法的可行性。

关键词:有限差分法; Matlab；金属槽槽内电位

Solving the metal slots potential with Matlab

Abstract: Using the finite difference method (FDM)field is discreted into many

small grid, transform ing the problem solving poisson equation with continuous function ? for solving the differential equations of grid node ?. We use Matlab program to calculate the potential distribution in slot results. The values got from these tw

%直接帧间差分，计算阈值并进行二值化处理（效果不好）

clc;

clear;

Im1 = double(imread('')); %读取背景图片

Im2 = double(imread(''); %读取当前图片

[X Y Z] = size(Im2); %当前图片的各维度值

DIma = zeros(X,Y);

for i = 1:X

for j = 1:Y

DIma(i,j) =Im1(i,j) - Im2(i,j); %计算过帧间差分值

end

end

figure,imshow(uint8(DIma)) %显示差分图像

title('DIma')

med = median(DIma); %计算二值化阈值：差值图像中值

mad = abs(mean(DIma) - med); %中值绝对差

T = mean(med + 3**mad) %初始阈值

Th =5*T; %调整阈值

BW = DIma <= Th; %根据阈值对图像进行二值化处理

figure,imshow(BW)

%se = strel('disk',2); %膨胀处理

%BW = im