MATLAB实验4：数据拟合与多项式计算

本篇文档是关于MATLAB实验的第四次实践报告，由计算机科学与信息工程学院信息安全专业101班的吴传统同学在2012年11月进行。实验主要涵盖了数据分析与多项式计算的相关内容，旨在提升学生对MATLAB软件的掌握。 首先，实验强调了数据统计和分析的重要性，要求学生通过MATLAB实现数据处理，如计算平均值（B=mean(A)）、标准差（C=std(A)）、最大值和最小值（D、E），以及对矩阵的求和（F=sum(A,2)）和乘积（G=prod(F)）。这些操作展示了MATLAB在处理数值数据方面的实用性和效率。 其次，实验涉及到多项式计算，具体任务是使用给定的压力传感器测试数据（p和u值）进行拟合，目标是找到一个多项式表达式[pic]来近似压力与电压之间的关系。学生需确定系数a、b、c和d，并将拟合曲线与实际数据点一同绘制在图上。这个环节不仅考验了学生的数学建模能力，也检验了他们如何利用MATLAB进行非线性拟合和可视化。 此外，实验还包含了一部分编程练习，如创建随机矩阵（A=randn(10,5)）并进行排序（H=sort(A)和I=sort(A,2,’descend’）等，这些操作有助于学生熟悉MATLAB的基础矩阵操作和数据组织。 在实验步骤中，还演示了如何使用MATLAB的内置函数如sin()和tan()生成特定周期函数（x=sin(t)和y=tan(t)），以及使用interp1()函数进行数据插值，生成更精细的函数曲线（y1=interp1(t,x,x1,'spline')和y2=interp1(t,y,x1,'spline')）。这些内容展示了MATLAB在函数计算和数据处理中的灵活性。 总结来说，本次MATLAB实验涵盖了数据分析、多项式拟合、基础矩阵操作和函数计算等多个方面，旨在通过实际操作帮助学生深化理解和掌握MATLAB这一强大的数值计算工具。对于希望在数据科学或工程领域发展的学生来说，这是一次宝贵的实践经验。