matlab 实战项目代码

Matlab是一种非常强大的数学软件，可以在科学计算和工程应用中广泛使用。以下是一些Matlab实战项目的代码示例：

1. 信号处理：用Matlab实现数字滤波器设计、语音信号分析、图像处理等。
相关代码：

% 数字滤波器设计
fs = 1000; % 采样频率
f1 = 50; % 通带边界1
f2 = 150; % 通带边界2
f3 = 200; % 阻带边界1
f4 = 300; % 阻带边界2
Rp = 1; % 通带最大衰减量
Rs = 60; % 阻带最小衰减量
[n, Wn] = buttord([f1, f2]/(fs/2), [f3, f4]/(fs/2), Rp, Rs); % 计算巴特沃斯滤波器阶数和截止频率
[b, a] = butter(n, Wn); % 计算巴特沃斯滤波器系数

% 语音信号分析
[y, fs] = audioread('speech.wav'); % 读取语音信号
t = (0:length(y)-1)/fs; % 时间向量
subplot(211); plot(t, y); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Original speech signal');
y_filt = filter(b, a, y); % 应用滤波器
subplot(212); plot(t, y_filt); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Filtered speech signal');

% 图像处理
I = imread('image.jpg'); % 读取图像
I_gray = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
I_bw = imbinarize(I_gray); % 二值化图像
se = strel('disk', 5); % 创建一个半径为5的圆形结构元素
I_dil = imdilate(I_bw, se); % 膨胀图像
I_fill = imfill(I_dil, 'holes'); % 填充空洞
imshow(I_fill);

2. 机器学习：用Matlab实现分类、回归、聚类等机器学习任务。
相关代码：

% 分类
load fisheriris; % 加载鸢尾花数据集
X = meas(:,1:2); % 取前两个特征变量
Y = species; % 目标变量
SVMModel = fitcsvm(X,Y); % 训练支持向量机模型
d = 0.02;
[x1Grid,x2Grid] = meshgrid(min(X(:,1)):d:max(X(:,1)),...
min(X(:,2)):d:max(X(:,2)));
xGrid = [x1Grid(:),x2Grid(:)];
[~,scores] = predict(SVMModel,xGrid);
subplot(1,2,1);
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y);
hold on;
contour(x1Grid,x2Grid,reshape(scores(:,2),size(x1Grid)),[0 0],'k');
hold off;
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');

% 回归
load carsmall; % 加载汽车数据集
X = [Weight,Horsepower]; % 自变量
Y = MPG; % 因变量
lm = fitlm(X,Y); % 线性回归模型拟合
subplot(1,2,2);
plotResiduals(lm,'probability');
xlabel('Standardized Residuals');
ylabel('Probability');

% 聚类
load fisheriris; % 加载鸢尾花数据集
X = meas; % 特征变量
rng(1); % 设置随机数种子，保证结果可重复
idx = kmeans(X,3,'Distance','cityblock'); % 执行k均值聚类算法
subplot(121);
gscatter(X(:,3),X(:,4),species,idx);
xlabel('Petal length');
ylabel('Petal width');
title('Actual');
subplot(122);
gscatter(X(:,3),X(:,4),idx);
xlabel('Petal length');
ylabel('Petal width');
title('Clustered');

以上只是Matlab实战项目的冰山一角，Matlab可以应用在很多领域，例如控制系统设计、仿真、物理建模等。如果您有具体的应用场景，我可以为您提供更加详细的代码示例。