在matlab中用输入量给变量赋值?
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MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件,其中许多工具采用的是图形用户界面。用输入量给变量赋值方法为:
1、使用=号进行赋值,会将等号右边的值赋给左面,比如x=13,则x就是13了。
2、可以对变量进行进一步赋值,也可以包含以前的变量,比如y=x+13。
3、以上是一维赋值,也可以赋值多维矩阵比如A=[0 1 2 3]。
4、在左下角的工作区workspace中可以看到所有的变量,也可以使用who命令来查看所有变量。
5、使用命令clear 变量,比如clear A,会将变量A从内存中清除。
注意事项:
在通常情况下,可以用MATLAB来代替底层编程语言,如C和C++ 。在计算要求相同的情况下,使用MATLAB的编程工作量会大大减少。
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比如说你要给变量n赋值,你可以这样写:
n=input('请输入n的值:');
当你运行的时候,再主窗口会提示,请输入n的值:
当你输入值后,那个值就赋给了变量n
需要说明的是输入n的格式,你应该知道matlab中的变量都是以矩阵形式存在的吧,所以如果n是一个m*k的矩阵的话,比如1 2 3,应该输入[1 2 3],如果n只是1*1的矩阵(就是一个数),那么直接输入就是了,不需要中括号
你看下面一个利用DFT求线性卷积的例子,也涉及到了输入量赋给变量
% Program 5_4
% Linear Convolution Via the DFT
%
% Read in the two sequences
x = input('Type in the first sequence = ');
h = input('Type in the second sequence = ');
% Determine the length of the result of convolution
L = length(x)+length(h)-1;
% Compute the DFTs by zero-padding
XE = fft(x,L); HE = fft(h,L);
% Determine the IDFT of the product
y1 = ifft(XE.*HE);
% Plot the sequence generated by DFT-based convolution and
% the error from direct linear convolution
n = 0:L-1;
subplot(2,1,1)
stem(n,y1)
xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');
title('Result of DFT-based linear convolution')
y2 = conv(x,h);
error = y1-y2;
subplot(2,1,2)
stem(n,error)
xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude')
title('Error sequence')
n=input('请输入n的值:');
当你运行的时候,再主窗口会提示,请输入n的值:
当你输入值后,那个值就赋给了变量n
需要说明的是输入n的格式,你应该知道matlab中的变量都是以矩阵形式存在的吧,所以如果n是一个m*k的矩阵的话,比如1 2 3,应该输入[1 2 3],如果n只是1*1的矩阵(就是一个数),那么直接输入就是了,不需要中括号
你看下面一个利用DFT求线性卷积的例子,也涉及到了输入量赋给变量
% Program 5_4
% Linear Convolution Via the DFT
%
% Read in the two sequences
x = input('Type in the first sequence = ');
h = input('Type in the second sequence = ');
% Determine the length of the result of convolution
L = length(x)+length(h)-1;
% Compute the DFTs by zero-padding
XE = fft(x,L); HE = fft(h,L);
% Determine the IDFT of the product
y1 = ifft(XE.*HE);
% Plot the sequence generated by DFT-based convolution and
% the error from direct linear convolution
n = 0:L-1;
subplot(2,1,1)
stem(n,y1)
xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');
title('Result of DFT-based linear convolution')
y2 = conv(x,h);
error = y1-y2;
subplot(2,1,2)
stem(n,error)
xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude')
title('Error sequence')
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