imwrite 格式控制符 %e指数表示法 Fclose(file) %q由双引号界定的引用串 %s字符串 \\n换行 \\t制表 \\b退格 %f定点或十进制表示法 %g定点或指数表示法
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Eps两个浮点数之间可能出现的最小差 Pi圆周率 False逻辑假 Inf无穷大 NaN非数值 基本数学函数 Exp(x)指数函数 Fix(x)将x向0方向舍入取整 Floor(x)将x向负无穷舍入取整 Round(x)将x就近取整 Sqrt(x)开方 Sin(x)正弦 Cos(x)余弦 Tan(x)正切 向量数组矩阵操作 Cumsum(v) Deal() Det(a) Diag(a) Eye() find Fliplr() Inv(a) Length(a) Magic(c) 计算v中元素的累积和 给变量分配返回的元胞数组型结果 计算矩阵行列式的值 抽取aj矩阵的对角元素或以向量a为对角建立矩阵 生成单位阵 左右翻转矩阵 矩阵求逆 获取a的最大维数 生成魔方矩阵 Asin(x)反正弦 Acos(x)反余弦 Atan(x)反正切 Atan2(y,x)给定x和y，计算反正切 True逻辑真 Log(x)自然对数 Log10(x)以10为底的对数 Mod(x,a)计算x/a的余数 Rem(x,a)同上 Linspace(fr,t,n) 定义一个线性间隔的向量 [v,in]=max(a) Mean(a) Ones(n,m) Prod(x) Rand(n,m) Randn(n,m) Size(a) sparse [v,in]=sort(v) Sum(a) Zeros(n,m) Meshgrid(x,y) 2-D绘图 bar barh contour hist loglog pie plot polar semilogx semilogy 3-D绘图 Bar3 Barh3 gplot Mesh(x,y,z) Meshc(x,y,z) Meshz(x,y,z) meshgrid(n,m) peaks Pie3 Plot3() sphere surf surfc waterfall plotyy 查找a中最大元素的值和位置 计算a中元素的平均值 生成1矩阵 计算x中所有元素的乘积 产生0,1之前均匀分布的对应维数矩阵 产生0,1之间正态分布的对应维数矩阵 得到数组a的维数大小 定义稀疏矩阵 对向量v进行排序 计算a中元素之和 产生对应维数的0数组 将向量x,y分别映射成二维数组 产生条状图 产生水平条状图 产生等高线图 产生直方图 产生x,y轴均为对数尺度的图 产生饼图 产生x-y图 产生极坐标图 仅x轴为对数尺度产生x-y图 近y轴为对数尺度产生x-y图 三维条状图 水平三维条状图 按图论法则绘图 绘制曲面的网格图 绘制带有等高线的曲面网格图 绘制带有扩展垂直线的曲面网格图 产生三维绘图用的网格 产生采样矩阵用来要是绘图函数 绘制三维饼状图 绘制三维曲线图 演示绘图的例程函数 绘制曲面图 绘制带有等高线图的曲面图 产生仅在x轴具有扩展垂直线的网格曲面图
图形外观指示符 - 实线 ： 点线 -. 点划线 色图值,与colormap命令搭配使用 hsv autumn bone colorcube copper flag hot jet pink prism spring summer white winter cool -- 虚线 . 圆点 O 圆圈 X x符 + 加号 * 星号 S 方块符 D 菱形符 < 朝左三角符 > 朝右三角符 P 五星角符 H 六星角符
Cftool拟合工具箱的用法：
1.在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个\按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录\下有一个\，点开\，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。 下面给你简单介绍一下它的使用方法。
首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。 例如在命令行里输入下列数据:
x=(0:0.02:0.98)';
y=sin(4*pi*x+rand(size(x)));
此时x-y之间的函数近似的为正弦关系，频率为2，但是存在一个误差项。 可以通过作图看出它们的大体分布:
plot(x,y,'*','markersize',2); 打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的\按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。
点击Fitting...按钮，出现Fitting对话框，Fitting对话框分为两部分，上面为Fit Editor，下面为Table of Fits,有时候窗口界面比较小，Fit Editor部分会被收起来，只要把Table of Fits上方的横条往下拉就可以看见Fit Editor。在Fit Editor里面点击New Fit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在Data Set选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Type of fit选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是： Custom Equations 用户自定义函数 Expotential e指数函数
Fourier 傅立叶函数，含有三角函数 Gaussian 正态分布函数，高斯函数
Interpolant 插值函数，含有线性函数，移动平均等类型的拟合 Polynomial 多项式函数 Power 幂函数
Rational 有理函数（不太清楚，没有怎么用过）
Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚） Sum of sin functions正弦函数类 Weibull 威布尔函数（没用过）
不好意思，没有学过数理统计，所以很多东西都是用了才知道，翻译也就不太准确。不过在Type of fit选框下方有一个列表框，基本上各个函数类里的函数都写成解析式列在下方以供选择，所以找合适的函数还是比较容易的。
在这个Type of fit选框中选择好合适的类型，并选好合适的函数形式。于是点击Apply按钮，就开始进行拟合或者回归了。此时在Curve Fitting Tool窗口上就会出现一个拟合的曲线。这就是所要的结果。
在上面的例子中，选择sum of sin functions中的第一个函数形式，点击Apply按钮，就可以看见拟合得到的正弦曲线。
在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有 General model of sin1: ....... (函数形式）
Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间内的拟合常数） a1=... ( ... ...) （等号后面是平均值，括号里是范围）
....
Godness of fit: (统计结果） SSE: ... （方差）
R-squared: ... (决定系数，不知道做什么的）
Adjusted R-squared: ... (校正后的决定系数，如何校正的不得而知） RMSE: ... (标准差）
上面的例子中经过拟合得到的函数最后为
y=0.9354*sin(12.36x+6.886)
频率为1.98加减0.03，和原来设置的频率为2符合，相对误差为1.5%。
这是曲线拟合工具箱的一个最简单的使用方法，上面还有很多功能，写是写不完的，自己参照这个基本的思路，翻着英汉词典，看着帮助，然后一个按钮一个按钮的试吧。
另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时弹出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等编辑环境中使用，就不多说了。
要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到了。
一些总结： （1）help 命令 可以查其用法 （2）“；”的用法 不加“；”显示结果 加“；”时不显示结果
（3）数列之间的运算要加\
（4）在matlb中函数总是以离散数列形式给出的 (5)常数： pi=圆周率； j=i=虚单元；
ans=计算机结果的缺省变量名 （6）数列：a=[1 5 8 0 2] 矩阵：a=[1 5 8;0 8 4]
改变数列的某一个项的值：a(1)=11,则a=[11 5 8 0 2]//注意不是a(0)
一：matlb的序列的表示方法 1：枚举法
eg a=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 2:已知首相尾相，与等差 eg a=0:1:9
或者简写成 a=\等差1可省略) 3：已知首相尾相，与序列总数 eg a=linspace(0,9,10)
应用：x轴可写为 x=[0:n-1] 二：画图
1：画出离散图形:stem
eg stem(y) 注意，此时的x由系统自定。
stem(x,y) 注意，x与y数列的点数一定要相同。 2：画出连续图形：plot eg plot(x,y)