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1、1上机资料三、MATLAB 语言工具箱工具箱Matlab 对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集工具箱。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，而不需要自己 编写代码。 目前， Matlab 已经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、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式 系统开发、定点仿真、DSP 与通讯、电力系统仿真等，都在
2、工具箱（Toolbox）家族中有了 自己的一席之地。 Matlab 工具箱（toolbox ）已经成为一个系列产品，Matlab 主工具箱和各种应用工具 箱。 功能型工具箱 通用型。功能型工具箱主要用来扩充 matlab 的数值计算功能、符 号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种 学科。属于这类的典型工具箱有：符号运算工具箱和框图仿真工具箱。 领域型工具箱 专用型。领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如 控制系统工具箱（ Control System Toolbox） ；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox） ；财
3、政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。由于商业上的考虑，这些工具 箱没有横向的依赖关系，各个工具箱可以独立选购。一、信号处理工具箱一、信号处理工具箱 MATLAB 信号处理工具箱(signal processing toolbox) 是一个建立在 MATLAB 数值计 算环境上的工具集合，它的大多数功能是通过函数的调用来实现的，工具箱函数根据常用 的信号处理应用需求，整合了数据生成、数据计算以及数据图形化的功能，从而最大限度 地方便信号处理系统设计人员的工作。信号处理工具箱它在波形生成、滤波器的设计、参 数模型以及频谱分析中有着广泛的运用。 1 1信号及其表示信号及其表示
4、连续时间信号：时间变化连续。如 y=x(t) 离散时间信号(序列)：时间离散，如 x(nT)=x(t)|t=nT. 表：工具箱中的信号产生函数函数名功能函数名功能sawtooth产生锯齿波或三角波信号pulstran产生冲激串square产生方波信号rectpuls产生非周期的方波信号sinc产生 sinc 函数波形tripuls产生非周期的三角波信号chirp产生调频余弦信号diric产生 Dirichlet 或周期 sinc 函数gauspuls产生高斯正弦脉冲信号gmonopuls产生高斯单脉冲信号vco电压控制振荡器产生正弦波t=0:0.01:3*pi; y=sin(2*t); plo
5、t(t,y) 产生矩形脉冲信号t=-3:0.01:3; y=rectpuls(t-1,2); plot(t,y) axis(-3 ,3 ,-2 ,2)产生周期锯齿波t=0:0.001:2.5; y=sawtooth(2*pi*30*t); plot(t,y) axis(0 0.2 -1 1)012345678910-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81-3-2-10123-2-1.5-1-0.500.511.5200.020.040.060.080.10.120.140.160.180.2-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81绘制离散时间信号
6、的棒状图。其中 x(-1)=-1, x(0)=1, x(1)=2, x(2)=1, x(3)=0, x(4)=-1。 n=-3:5; %定位时间变量x=0,0,-1,1,2,1,-1,0,0; stem(n,x); grid; % 绘制棒状图 line(-3,5,0,0); %画 x 轴线xlabel(n); ylabel(xn)2 2信号的基本运算信号的基本运算 信号的相加与相乘t=0:0.01:2; f1=exp(-3*t); f2=0.2*sin(4*pi*t); f3=f1+f2; f4=f1.*f2; subplot(2,2,1);plot(t,f1); title(f1(t); s
7、ubplot(2,2,2);plot(t,f2); title(f2(t); subplot(2,2,3);plot(t,f3); title(f1+f2); subplot(2,2,4);plot(t,f4); title(f1.*f2);已知 f(t)=sin(t)/t,试通过反褶、移位、尺度变换由 f(t)得到 f(-2t+3) 的波形. syms t;f=sin(t)/t;%定义符号函数 f1=subs(f,t,t+3); %进行移位 f2=subs(f1,t,2*t);%进行尺度变换 f3=subs(f2,t,-t); %进行反褶subplot(2,2,1); ezplot(f,-8
8、,8);grid on; % ezplot 是符号函数绘图命令subplot(2,2,2); ezplot(f1,-8,8);grid on; subplot(2,2,3); ezplot(f2,-8,8);grid on; subplot(2,2,4); ezplot(f3,-8,8);grid on;-3-2-1012345-1-0.500.511.52nxn00.511.5200.20.40.60.81f1(t)00.511.52-0.2-0.100.10.2f2(t)00.511.52-0.500.51f1+f200.511.52-0.100.10.20.3f1.*f2-50500.5
9、1tsin(t)/t-50500.51tsin(t+3)/(t+3)-505-0.200.20.40.60.8tsin(2 t+3)/(2 t+3)-505-0.200.20.40.60.8t-sin(2 t-3)/(-2 t+3)卷积运算： 12 01 0tf telse,( ), 202 0ttf telse,( ), t11=0; t12=1; t21=0; t22=2; t1=t11:0.001:t12; ft1=2.*rectpuls(t1-0.5,1); subplot(3,1,1); plot(t1,ft1);axis(0 3 0 4) t2=t21:0.001:t22; ft2
10、=t2; subplot(3,1,2); plot(t2,ft2);axis(0 3 0 4) t3=t11+t21:0.001:t12+t22; ft3=conv(ft1,ft2) ft3=ft3*0.001 subplot(3,1,3); plot(t3,ft3);axis(0 3 0 4)3 3线性系统时域分析线性系统时域分析求系统的冲激响应、阶跃响应及对输入的响21 1 30 8sH sss( ).u tt( )sin( )应.num=1,1; den=1,1.3,0.8; T=0:0.1:3; y1=impulse(num,den,T); y2=step(num,den,T); U=
11、sin(T); y3=lsim(num,den,U,T); subplot(1,3,1); plot(T,y1);title(脉冲响应)subplot(1,3,2); plot(T,y2);title(阶跃响应)subplot(1,3,3); plot(T,y3);title(输入为 u(t)=sin(t)的响应)00.511.522.5302400.511.522.5302400.511.522.5302402400.10.20.30.40.50.60.70.80.91为 为 为 为02400.20.40.60.811.21.4为 为 为 为02400.20.40.60.811.21.4为
12、为 为 u(t)=sin(t)为 为 为4 4连续时间信号的频域分析（傅立叶变换）连续时间信号的频域分析（傅立叶变换）求门信号的傅立叶变换。11 01tf tt,| |( ),| |dt=0.02; t0=2; t=-t0:dt:t0; f=Heaviside(t+1)-Heaviside(t-1); w1=10*pi;N=500;k=0:N; w=k*w1/N; F=f*exp(-j*t*w)*dt; F=real(F); w=-fliplr(w),w(2:501); %双边谱F=fliplr(F),F(2:501); subplot(211) plot(t,f),axis(-2 2 -0.
13、5 1.5) subplot(212),plot(w,F)求系统的频响特性.频响特性是指系统在正弦激励下稳态21 1 30 8sH sss( ). 响应随信号频率变化的特性.num=1,1; den=1,1.3,0.8; W=0:0.1:100; h=freqs(num,den,W); subplot(2,1,1); plot(W,abs(h);title(幅频特性)axis(0,20,0,1.5); set(gca,xtick,0,10,20); set(gca,ytick,0,1/sqrt(2),1.25); grid on; subplot(2,1,2); plot(W,angle(h)
14、;title(相频特性)axis(0,20,-pi/2,0.2); set(gca,xtick,0,10,20); set(gca,ytick,-pi/2,-pi/4,0); grid on;-2-1.5-1-0.500.511.52-0.500.511.5-40-30-20-10010203040-0.500.511.520102000.70711.25为 为 为 为01020-1.5708-0.78540为 为 为 为二、图像处理工具箱二、图像处理工具箱图像处理的目的：在于提高图像质量，使模糊的图像变得清晰；提取图像的有效特，以便进行模式识别；通过图像变换和有效编码来压缩其频带或数据，以便
15、传输与存储。集成在 Matlab 中的图像处理工具箱包含了数字图像处理的大多数经典算法，提供了一个非常方便快捷的算法研究平台，可让用户把精力集中在算法而不是编程上，从而大大提高了工作效率。图图 像像 处处 理理 实实 验（一）图象处理变换验（一）图象处理变换1 傅立叶变换傅立叶变换熟悉其概念和原理,实现对一幅灰度图像的快速傅立叶变换,并求其变换后的系数分布.% 图象的 FFT 变换clc;I=imread(001.bmp); subplot(1,2,1)imshow(I);title(原图);I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,2)imhist(I1);title(直方图);
16、colorbar;J=fft2(I1); figure;subplot(1,2,1)imshow(J);title(FFT 变换结果); subplot(1,2,2)K=fftshift(J);imshow(K);title(零点平移);figure;imshow(log(abs(K),),colormap(jet(64),colorbar;title(系数分布图);2 离散余弦变换离散余弦变换熟悉其概念和原理,实现对一幅灰度和彩色图像作的离散余弦变换,选择适当的 DCT 系数阈值对其进行 DCT 反变换.% 图象的 DCT 变换为 为0100200010002000300040005000600070008000900010
