Zur Datenanalyse stellt MATLAB unter anderem die folgenden Befehle
bereit:
| Grundlegende Funktionen |
| |
max, min |
Bestimmung maximaler bzw. minimaler Elemente |
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mean, median |
Mittelwert bzw. Median |
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sort, sum |
Aufsteigende Sortierung bzw. Summation von Elementen |
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cumsum, cumprod |
kumulierte Summe bzw. kummuliertes Produkt |
| Finite Differenzen |
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diff |
Differenzen aufeinanderfolgender Elemente |
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gradient |
numerisch genäherter Gradient |
| Sonstige Funktionen |
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conv, deconv |
Multiplikation bzw. Division von Polynomen |
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fft, ifft |
diskrete Fourier-Transformation und deren Inverse |
Eine Übersicht der verfügbaren Funktionen zur Datenanalyse gibt der Befehl
help matlab/datafun
.
(Autoren: Hörner/Wipper)
Datenanalyse für einen Vektor mit 7 Zufallszahlen:
>> data=rand(1,7)
data =
0.6400 0.2473 0.3527 0.1879 0.4906 0.4093 0.4635
>> [max(data) min(data) mean(data) median(data)]
ans =
0.6400 0.1879 0.3988 0.4093
>> sort(data)
ans =
0.1879 0.2473 0.3527 0.4093 0.4635 0.4906 0.6400
>> diff(data)
ans =
-0.3927 0.1054 -0.1648 0.3028 -0.0814 0.0543
In der zweiten Eingabezeile wurden die Ergebnisse der Funktionen max,
min, mean und median der Einfachheit halber in einem Vektor
zusammengefasst.
Beim Befehl cumprod bzw. cumsum entspricht der -te Eintrag im
Ergebnisvektor dem Produkt bzw. der Summe der Elemente 1 bis im
Parametervektor. Wendet man beispielsweise cumprod auf den Vektor mit
den Elementen 1 bis 7 an, so erhält man einen Vektor mit den Elementen
bis :
>> fakultaeten=cumprod(1:7)
fakultaeten =
1 2 6 24 120 720 5040
Polynome können mit Hilfe der MATLAB-Funktion conv bzw. deconv multipliziert bzw. dividiert werden. Zu übergeben sind dabei jeweils
die Koeffizientenvektoren der Polynome. So steht beispielsweise
>> conv([1 -2 3],[2 1])
ans =
2 -3 4 3
für die Rechnung
und
>> [q,r]=deconv([2 -3 4 3],[1 -2])
q =
2 1 6
r =
0 0 0 15
für die Rechnung
(Autoren: Hörner/Wipper)
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automatisch erstellt
am 5.2.2008 |