matlab程序设计题目

好的，针对 Matlab 程序设计，以下是一个示例题目：

编写一个 Matlab 程序，输入一个整数 n（n>0），输出一个 n 行 n 列的杨辉三角形矩阵。

提示：杨辉三角形是一个二维数列，第 n 行有 n 个数，其余补零，第一个和最后一个数都为 1，中间的数为上一行相邻两数之和。

例如，当 n=5 时，杨辉三角形如下：

1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1

你可以根据上述要求进行编写，如果有任何问题，请随时提问。

相关问题

MATLAB程序设计题目 如图 1 所示，在xoy平面存在一个点目标 T，其坐标(xT, yT)未知，yT >0。现在 A 点(0 m, 0 m)发射一脉冲信号，该脉冲信号沿路径 1 直线传播到达点目标 T，经目标 T 散射后分别沿路径 2 和路径 3 直线传播至 B 点(0.18 m, 0 m)和 C 点(0.25 m, 0 m)，假设脉冲信号在传播过程波形保持不变，传播速度为 1000 m/s。A、B 和 C 三点处脉冲信号的波形如图 2 所示，波形数据见 tABC.txt （包含 4 列，第 1 列为时间（单位 s）数据，第 2 列为 A 点发射的脉冲信号幅度数据，第 3 列和 4 列分别为 B 点和 C 点接收的脉冲信号幅度数据），求目标 T 的坐标为多少？用matlab求解

以下MATLAB程序的实现，假设波形数据存储在名为tABC.txt的文本文件中：

% 读取波形数据
data = load('tABC.txt');
tA = 0;               % 发射时刻
tB = data(2, 1);      % B点接收时刻
tC = data(3, 1);      % C点接收时刻
A1 = data(1, 2);      % 发射信号幅度
A2 = data(2, 2);      % B点接收信号幅度
A3 = data(3, 2);      % C点接收信号幅度

% 计算各点距离
v = 1000;             % 传播速度
d2 = v * (tB - tA);   % AB距离
d3 = v * (tC - tA);   % AC距离
syms xT yT d1
d1 = sqrt(xT^2 + yT^2);  % AT距离

% 解方程组
eq1 = (A1^2/A2^2) * (0.18 - xT)^2 + yT^2 == d1^2;
eq2 = (A1^2/A3^2) * (0.25 - xT)^2 + yT^2 == d1^2;
eq3 = d2^2 == (d1^2 * A2^2) / A1^2;
eq4 = d3^2 == (d1^2 * A3^2) / A1^2;
sol = solve([eq1, eq2, eq3, eq4], [xT, yT, d1]);

% 输出目标T的坐标
xT = double(sol.xT)
yT = double(sol.yT)

运行以上代码后，MATLAB会输出目标T的坐标。注意，上述代码中的syms命令用于定义符号变量，可以在MATLAB中代数求解方程组。

matlab课程设计题目及程序

这里给出一个基于 MATLAB 的课程设计题目以及对应的程序，仅供参考：

题目：使用 MATLAB 实现一个简单的人脸识别系统。

程序：

首先需要准备一个包含多个人脸图像的数据集，可以使用已有的数据集或者自己收集并处理。

1. 读入数据集并进行预处理

faceDataset = imageDatastore('faceDatasetPath', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[trainingDataset, validationDataset] = splitEachLabel(faceDataset, 0.8, 'randomized');
imageSize = [224 224];
inputLayer = imageInputLayer(imageSize);
numClasses = numel(categories(faceDataset.Labels));
augmentedTrainingDataset = augmentedImageDatastore(imageSize, trainingDataset, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb');
augmentedValidationDataset = augmentedImageDatastore(imageSize, validationDataset, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb');

2. 定义卷积神经网络模型

layers = [
    inputLayer
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

3. 训练模型

options = trainingOptions('adam', ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', 1e-4, ...
    'ValidationData', augmentedValidationDataset, ...
    'ValidationFrequency', 30, ...
    'ValidationPatience', Inf, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');
trainedNet = trainNetwork(augmentedTrainingDataset, layers, options);

4. 使用训练好的模型进行人脸识别

testImage = imread('testImagePath');
testImage = imresize(testImage, imageSize(1:2));
testImage = imadjust(testImage);
predictedLabel = classify(trainedNet, testImage);
imshow(testImage)
title(['Predicted: ', char(predictedLabel)])