MATLAB Onlinevorlesung. Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge Seite 1

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MATLAB Onlinevorlesung Dipl.Inf. (FH) Patrick Rogge Schnorrstraße 56 01069 Dresden E-Mail: rogge@htw-dresden.de Telefon: 0351 / 462-2389 Internet: www.htw-mechlab.de Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge Seite 2

1.0 Ziel und Ablauf des Kurses Ziel Erlernen von grundlegenden Kenntnissen im Umgang mit MATLAB Erste Erfahrungen mit den Programmierung in MATLAB Ablauf 1. Erarbeiten der einzelnen Lektionen bis zur KW 49 (Ende November) 2. Treffen für ein Kurzpraktikum im Raum Z302 zur selbstständigen Bearbeitung einer zweiten Praktikumsaufgaben (Termin wird in der Vorlesung vereinbart) Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB Seite 3

Inhaltsverzeichnis - MATLAB Onlinevorlesung 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB 1.1 Einführung in MATLAB 1.1.1 Was ist MATLAB 1.1.2 Wieso sollten Sie MATLAB kennenlernen 1.1.3 Vorteile von MATLAB 1.2 Erste Schritte mit MATLAB 1.3.1 Benutzeroberfläche 1.3.2 Dokumentation verwenden 1.3.3 Literatur 1.3 Ausblick 2. Dateiarbeit 2.1 Ziel dieser Einheit 2.2 Importfunktionen von MATLAB Daten 2.2.1 csv-dateien lesen (einfache strukturierte Daten) 2.2.2 xls-dateien lesen (Microsoft Excel) 2.3 Speichern und Lesen von MATLAB Daten 2.3.1 Speichern von Variablen aus Workspace 2.3.2 Laden von Variablen in Workspace 2.4 Ausblick Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge MATLAB Onlinevorlesung Seite 4

Inhaltsverzeichnis - MATLAB Onlinevorlesung 3. Zahlen und Matrizen 3.1 Ziel dieser Einheit 3.2 Definition von Zahlen und Matrizen 3.3 Matrix Operationen 3.4 Matrizen, Funktionen und Konstanten 3.4.1 Konstanten 3.4.2 Trigonometrische Funktionen 3.4.3 Einige Standardfunktionen 3.5 Ausblick 4. Diagramme erstellen 4.1 Ziel dieser Einheit 4.2 Der plot Befehl 4.3 Allgemeines zu Diagrammen 4.3.1 Achsenbeschriftung 4.3.2 Legende und Titel 4.4 Diagrammarten 4.4.1 Balkendiagramm 4.4.2 Kreisdiagramm 4.5 Ausblick Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge Seite 5

Inhaltsverzeichnis - MATLAB Onlinevorlesung 5. Schleifen und Bedingungen 5.1 Ziel dieser Einheit 5.2 Verzweigungen 5.2.1 if - Verzweigung 5.2.2 find Befehl 5.3 Schleifen 5.3.1 for - Schleifen 5.3.2 while Schleife 5.4 Ausblick 6. Funktionen 6.1 Ziel dieser Einheit 6.2 Eine erste Funktion 6.3 m-file als Funktion 6.4 Unterfunktionen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge Seite 6

1. Allgemeines und Einführung in MATLAB 1.1 Einführung in MATLAB 1.1.1 Was ist MATLAB 1.1.2 Wieso sollten Sie MATLAB kennenlernen 1.1.3 Vorteile von MATLAB 1.2 Erste Schritte mit MATLAB 1.2.1 Benutzeroberfläche 1.2.2 Dokumentation verwenden 1.2.3 Literatur 1.3 Ausblick Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB Seite 7

1.1.1 Was ist MATLAB MATLAB ist ein kommerzielles Softwarepaket zur Lösung mathematischer Probleme und zur grafischen Darstellung der Ergebnisse Matlab ist primär für numerische Berechnungen mithilfe von Matrizen ausgelegt, woher sich auch der Name ableitet: MATrix LABoratory. Wird vertrieben durch die Firma MathWorks Studentenlizenzen unter: http://www.mathworks.de/academia/student_version/index.html Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB Seite 8

1.1.2 Wieso sollten Sie MATLAB kennenlernen In der Industrie verwendet man MATLAB, um einfache mathematische Probleme numerisch zu lösen Im Bereich der mathematischen Software-Entwicklung (Industrie und Forschung) wird MATLAB als Entwicklungsumgebung verwendet, um dann numerische Codes, die z.b. in C geschrieben werden, zu testen und zu verbessern Es gibt bereits heute sehr viele Zusatzbausteine (Toolboxen) für MATLAB, um komplexe Aufgaben einfach zu lösen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB Seite 9

1.1.3 Vorteile von MATLAB Einfaches Programmieren Automatische Speicherverwaltung Automatische Typkonvertierung Detaillierte Fehlermeldungen Hohe Qualität der implementierten Routinen Open Source vieler Routinen Vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten Einfaches Einlesen von Daten Routinen für dünnbesetzte Matrizen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB Seite 10

1.2.1 Benutzeroberfläche Aktuelles Arbeitsverzeichnis Menü Array Editor Kommandoverlauf Workspace Kommandofenster Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB Seite 11

1.2.2 Dokumentation verwenden Aufruf über F1, über Menü Help -> MATLAB Help oder Eingabe von doc in die Kommandozeile Suche über Kategorien (Contents) Suche über Index nach Funktionsnamen Freie Suche Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB Seite 12

1.2.3 Literatur [1] Einführung in MATLAB/Simulink ; Bosl, Angelika; 2012; Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG http://www.hanser-elibrary.com/doi/book/10.3139/9783446428942 [2] MATLAB 7 Eine Einführung ; Christoph Überhuber, Stefan Katzenbeisser und Dirk Praetorius http://www.springerlink.com/content/q41041/?mud=mp [3] MATLAB und Simulink ; Ottmar Beucher; 2008; Addison Wesley in Pearson Education Deutschland http://swbplus.bsz-bw.de/bsz281901635cov.htm Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB Seite 13

1.3 Ausblick Importfunktionen von MATLAB verwenden Speichern und Lesen von Variablen und Dateien Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 1. Allgemeines und Einführung in MATLAB Seite 14

2. Dateiarbeit 2.1 Ziel dieser Einheit 2.2 Importfunktionen von MATLAB Daten 2.2.1 csv-dateien lesen (einfache strukturierte Daten) 2.2.2 xls-dateien lesen (Microsoft Excel) 2.3 Speichern und Lesen von MATLAB Daten 2.3.1 Speichern von Variablen aus Workspace 2.3.2 Laden von Variablen in Workspace 2.4 Ausblick Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 2. Dateiarbeit Seite 15

2.1 Ziel dieser Einheit Sie können..csv Dateien in den Workspace einlesen.xlc Dateien in den Workspace einlesen Variablen aus dem Workspace in eine.mat Datei abspeichern Variable aus einer.mat Datei in den Workspace laden Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 2. Dateiarbeit Seite 16

2.2.1 csv-dateien lesen Einlesen einer.csv Datei in aktuellen Workspace >> M = csvread( dateiname ); Einlesen bestimmter Zeilen und Spalten >> M = csvread( dateiname ', row, col); Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 2. Dateiarbeit Seite 17

2.2.2 xls-dateien lesen Einlesen einer.xls Datei in aktuellen Workspace >> M = xlsread( dateiname.xls ); Einlesen einer ganzen Spalten >> columnb = xlsread(' dateiname.xls ', 'B:B') Einlesen eines bestimmten Bereiches >> subseta = xlsread(' dateiname.xls ', ' B2:C3 ') Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 2. Dateiarbeit Seite 18

2.3.1 Speichern von Variablen aus Workspace Speichern von allen Variablen aus aktuellen Workspace in eine.mat Datei >> save( datei.mat ); Speichern einzelner Variablen aus aktuellen Workspace in eine.mat Datei >> save( datei.mat ', 'var1', 'var2',...); Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 2. Dateiarbeit Seite 19

2.3.2 Laden von Variablen in Workspace Laden von Variablen aus einer.mat Datei in den aktuellen Workspace mit >> load dateiname; Lade einzelner Variablen (X Y Z) aus.mat Datei in den aktuellen Workspace mit >> load dateiname X Y Z; Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 2. Dateiarbeit Seite 20

2.4 Ausblick Definition von Zahlen Matrizen erstellen und Operationen durchführen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 2. Dateiarbeit Seite 21

3. Zahlen und Matrizen 3.1 Ziel dieser Einheit 3.2 Definition von Zahlen und Matrizen 3.3 Matrix Operationen 3.4 Matrizen, Funktionen und Konstanten 3.4.1 Konstanten 3.4.2 Trigonometrische Funktionen 3.4.3 Einige Standardfunktionen 3.5 Ausblick Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 22

3.1 Ziel dieser Einheit Sie können. Sie kennen Zahlen Datentyp und können diese verwenden Matrizen anlegen Einfache Mathematische Operationen mit Matrix durchführen Konstanten benutzen Trigonometrische Funktionen wie sin oder cos verwenden Standard-Funktionen wie Absolutwert benutzen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 23

3.2 Definition von Zahlen und Matrizen Da MATLAB automatisch Datentypen anpasst, benötigt man gewöhnlich nicht mehr als die grundlegenden Datentypen: matrix, string, cell, struct. Jede Zahl wird als eine 1 x 1 Matrix, Jeder Zeilenvektor der Länge n als eine 1 x n Matrix und Jeder Spaltenvektor der Länge n als eine n x 1 Matrix interpretiert Eine umfassende Übersicht aller Datentypen erhält man mit >> help datatypes >> Im Folgenden werden wir uns mit Zahlen und mit Matrizen beschäftigen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 24

3.2 Definition von Zahlen und Matrizen Anlegen einer Variablen mit Wertzuweisung für spätere Verwendung >> a = 1; oder >> b = 3.1; oder >> c = -6.1; Variablen werden im Workspace abgelegt = Zuweisung: Im Gegensatz zu einigen Programmiersprachen verwendet MATLAB ein einfaches Gleichheitszeichen als Zuweisungsoperator Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 25

3.2 Definition von Zahlen und Matrizen Anlegen einer 3x3 Matrix a mit Werten >> a = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9;]; [ ] eckige Klammern/Matrix: Ein Paar eckiger Klammern definiert eine Matrix. Die Größe der Matrix wird automatisch anhand der Einträge zwischen den eckigen Klammern ermittelt. Kommas "," trennen zwei Einträge, die in der gleichen Zeile stehen, und Semikolons ";" trennen zwei Zeilen voneinander. Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 26

3.2 Definition von Zahlen und Matrizen Zum anschauen des Inhaltes der Variable a wollen, geben wir einfach den Namen ein und drücken [Return]. >> a ans = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Einzelner Wert der Matrix a kann über Variablenname(Zeile,Spalte) angezeigt werden, z.b.: >> a(1,1) ans = 1 Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 27

3.2 Definition von Zahlen und Matrizen Der Zugriff auf einzelne Matrixelemente kann über Variablenname(Zeile,Spalte) erfolgen, z.b.: Oder >> a(1,1) = 5; >> a(2,3) = -12; Man kann auch auf einen ganzen Vektor mit dem : zugreifen >> b = a(:,2); Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 28

3.2 Definition von Zahlen und Matrizen Löschen der Matrix a mit >> clear a; Vektoren werden in MATLAB als Matrizen interpretiert >> b = [1;2;3]; Weitere Datentypen sind Zeichenketten (string) >> c = hello world ; Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 29

3.3 Matrix Operationen Unitäre Operatoren Negation (negiert die Werte der Matrix a) >> b = -a; Transposition (transponiert Matrix a) >> b = a!; Binäre Operatoren wie aus der linearen Algebra >> b = a + a; >> d = a - b; Die Binäre Operatoren sind ebenfalls auf Zahlen anwendbar Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 30

3.4.1 Konstanten Einige wichtige Konstanten wie pi sind in MATLAB bereits definiert >> pi ans = 3.1416 Oder e >> exp(1) ans = 2.7182 Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 31

3.4.2 Trigonometrische Funktionen MATLAB hat trigonometrische Funktionen, die bzgl. des Bogenmaes rechnen: sin, cos, tan, cot, >> sin(pi) >> 3e12-3*10 b12 >> sin(3e12*pi) >> sind(3e12*180) >> Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 32

3.4.3 Einige Standardfunktionen Kurz einige Verfahren zu Standard-Funktionen exp(a) Exponentialfunktion log(a) natürlicher Logarithmus log2(a) Logarithmus zur Basis 2 log10(a) dekadischer Logarithmus real(a) Realteil imag(a) Imaginärteil abs(a) Absolutwert, Betrag sign(a) Vorzeichen, Richtung norm(a) 2-(Matrix-/Vektor-)Norm norm(a; p) p-(matrix-/vektor-)norm Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 33

3.5 Ausblick Diagramme zeichnen, beschriften und Legenden erstellen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 3. Zahlen und Matrizen Seite 34

4. Diagramme erstellen 4.1 Ziel dieser Einheit 4.2 Der plot Befehl 4.3 Allgemeines zu Diagrammen 4.3.1 Achsenbeschriftung 4.3.2 Legende und Titel 4.4 Diagrammarten 4.4.1 Balkendiagramm 4.4.2 Kreisdiagramm 4.5 Ausblick Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 4. Diagramme erstellen Seite 35

4.1 Ziel dieser Einheit Sie können. Den plot Befehl anwenden Diagramme skalieren, beschriften und Legenden erstellen Verschiedene Diagrammarten anwenden Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 4. Diagramme erstellen Seite 36

4.2 Der plot Befehl Der Aufruf von plot öffnet ein eigenes Graphikfenster >> x = -pi:.1:pi; >> y = sin(x); >> plot(x,y) Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 4. Diagramme erstellen Seite 37

4.3.1 Achsenbeschriftung Die Beschriftung der Achsen eines Diagrammes erfolgt mit den Befehler xlabel( ) und ylabel( ) >> x = -pi:.1:pi; >> y = sin(x); >> plot(x,y) >> xlabel('x'); >> ylabel('y'); Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 4. Diagramme erstellen Seite 38

4.3.2 Legende und Titel Die Beschriftung der Achsen eines Diagrammes erfolgt mit den Befehl xlabel( ) und ylabel( ) >> x = -pi:.1:pi; >> y = sin(x); >> plot(x,y) >> xlabel('x'); >> ylabel('y'); >> legend('sinus'); >> title('sinus - Kurve'); Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 4. Diagramme erstellen Seite 39

4.4.1 Balkendiagramm Neben dem Standard plot Befehl gibt es auch noch weitere Diagrammart in MATLAB, wie z.b. das Balkendiagramm bar >> y = [75.995 91.972 105.711 123.203 131.669... 150.697 179.323 203.212 226.505 249.633 281.422]; >> bar(y); Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 4. Diagramme erstellen Seite 40

4.4.2 Kreisdiagramm Oder das Kreisdiagramm pie >> x = [1 3 0.5 2.5 2]; >> explode = [0 1 0 0 0]; >> pie(x,explode) Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 4. Diagramme erstellen Seite 41

4.5 Ausblick if-verzweigung für boolsche Ausdrücke verwenden Was sind Schleifen und was kann man damit machen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 4. Diagramme erstellen Seite 42

5. Schleifen und Bedingungen 5.1 Ziel dieser Einheit 5.2 Verzweigungen 5.2.1 if - Verzweigung 5.2.2 find Befehl 5.3 Schleifen 5.3.1 for - Schleifen 5.3.2 while Schleife 5.4 Ausblick Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 5. Schleifen und Bedingungen Seite 43

5.1 Ziel dieser Einheit Sie können. Verzweigungen anwenden For und while Schleife einsetzen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 5. Schleifen und Bedingungen Seite 44

5.2.1 if - Verzweigung Der if Befehl wird gefolgt von einer Bedingung und, falls diese noch ausgewertet werden muss, sollte die Bedingung in einer runden Klammer stehen Zwischen dem if Befehl und dem abschließenden end Befehl können beliebig viele Anweisungen und beliebig viele elseif Befehle stehen >> if (a > 1) >> disp( a ist groesser als 1 ); >> elseif(a > -3 && a < 1) >> ( a ist groesser als -3 und kleiner als 1 ); >> else >> fprintf( a liegt irgendwo anders ); >> end Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 5. Schleifen und Bedingungen Seite 45

5.2.1 if - Verzweigung Folgende boolsche Funktionen/Operationen stehen zur Verfügung ~a a nicht a a&&b a und b a b a oder b xor(a, b) a und nicht b oder b und nicht a Als Vergleichsoperationen stehen zur Verfügung > Größer < kleiner >= größer gleich <= kleiner gleich == gleich Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 5. Schleifen und Bedingungen Seite 46

5.2.2 find Befehl Häufig möchte man nur mit einer Auswahl von Komponenten eines Vektors oder einer Matrix arbeiten. Um dies einfach zu realisieren, gibt es die vektorisierte Abfrage find >> X = [1 0 4-3 0 0 0 8 6]; >> find(x > 2) Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 5. Schleifen und Bedingungen Seite 47

5.3.1 for - Schleifen Dieser Schleifentyp eignet sich, wenn eine bestimmte Anzahl an Schleifen-Durchläufen benötigt wird >> for i=1:10 >> b(i) = i; >> end >> b Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 5. Schleifen und Bedingungen Seite 48

5.3.2 while Schleife Hier benutzen wir wieder eine boolsche Bedingung und führen die Schleife solange aus, bis diese Bedingung nicht mehr erfüllt ist >> i = 1; >> while (i<9.5) >> i = i+pi; >> fprintf( i hat jetzt den Wert i = %f,i); >> end Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 5. Schleifen und Bedingungen Seite 49

5.4 Ausblick Ein erstes eigenes.m-file Funktionen anlegen Funktionsparameter übergeben und Rückgabeparameter empfangen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 5. Schleifen und Bedingungen Seite 50

6. Funktionen 6.1 Ziel dieser Einheit 6.2 Eine erste Funktion 6.3 m-file als Funktion 6.4 Unterfunktionen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 6. Funktionen Seite 51

6.1 Ziel dieser Einheit Sie können..m Files anlegen Funktionen definieren Funktionsparameter übergeben Funktionsrückgabewerte definieren Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 6. Funktionen Seite 52

6.2 Eine erste Funktion Skripte und Funktionen werden dazu verwendet, größere Anweisungsabschnitte wiederverwendbar zu machen Sie erlauben auch eine bessere Behandlung von Programmierfehlern Der wesentliche Unterschied zwischen Skripten und Funktionen liegt in der Verwendung von Variablen >> function [y,x] = plotsin(n); >> x = -pi:.1:pi; >> y = sin(x); >> plot(x,y) plotsin Funktionsname, n Übergabeparameter, x und y Rückgabeparameter Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 6. Funktionen Seite 53

6.3 m-file als Funktion Falls der Editor nicht geöffnet ist, kann man den Editor über das File-Menü öffnen (File->New->M-File) Wir geben nun Folgendes im Editor ein >> display( Ein erstes Skript ); >> clear >> who >> A = [1; 2; 3; 4; 5; 6] >> who Speichern dieses Skript(m-File) als Skript1.m Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 6. Funktionen Seite 54

6.3 m-file als Funktion Nun können wir das Skript über das Kommandofenster oder aus einem anderen Skript herausbenutzen Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 6. Funktionen Seite 55

6.4 Unterfunktionen In einem M-File, das als Funktion definiert ist, können weitere Funktionen erklärt werden, aber diese sind nur lokal verfügbar, außerhalb dieses M-Files sind sie nicht aufrufbar >> function [y,x] = plotsin(n); >> x = -pi:.1:pi; >> y = sin(x); >> anzeige(x,y); >> >> function [y,x] = anzeige(x,y); >> plot(x,y) Dipl.-Inf. (FH) Patrick Rogge 6. Funktionen Seite 56