matlab如何表示指数函数

在matlab中指数函数是这样表示的，其指数用上三角形“^”加数字来表示。例如：

1、指数函数的底为x，指数为25，则按下列形式来表达

x^25

2、指数函数的底为5，指数为x，则按下列形式来表达

5^x

定义窗函数：w(n)=hann(n);

离散函数x(n)加窗：y(n)=x(n)w(n);

这里w(n)不一定定义为hann，也可以是hanning、blackman什么的或者干脆是矩形窗（0，0，0，0，，1，1，1，，1，1，，0，0，0）这样的，具体的看需求。

常用的窗函数：

bartlett，巴特利特窗口

调用格式：w = bartlett(L)，%L在列向量中返回一个点的Bartlett窗口w，其中L 必须是一个正整数。

blackman，布莱克曼窗口

调用格式：w = blackman(N)，%返回N列向量中的点对称Blackman窗口w，其中N是一个正整数。

bohmanwin，Bohman窗口

调用格式：w = bohmanwin(L)，%L在列向量中返回一个点Bohman窗口w。Bohman窗口是两个半持续时间余弦波瓣的卷积。在时域中，它是一个三角形窗口和一个余弦单周期的乘积，加上一个术语可以将边界处的一阶导数设置为零。Bohman窗脱落为1 / 瓦特^4。

chebwin，切比雪夫窗口

调用格式：w= chebwin(L,r)，%返回w包含长度LChebyshev窗口的列向量，  其傅里叶变换旁瓣幅度r 低于主瓣幅度dB。默认值为r1000 dB。

gausswin，高斯窗口

调用格式：w = gausswin(N,Alpha)，%返回一个N与Alpha标准差的倒数成比例的高斯点高斯窗口。窗口的宽度与α的值成反比。α值越大，窗口越窄。的值α的默认值至25。

hamming，海明窗口

调用格式：w = hamming(L) ，%返回一个L点对称的Hamming窗口。

hann，汉恩（汉宁）窗口

调用格式：w = hann(L)，%返回一个L对称的Hann窗口。

kaiser，凯撒窗口

调用格式：w = kaiser(L,beta)，%返回L列向量中的-point Kaiser窗口w。beta是Kaiser窗口参数，它影响窗口傅里叶变换的旁瓣衰减。默认值为beta05。

rectwin，矩形窗口

调用格式：w = rectwin(L)，%返回L列向量中  的矩形窗口长度w。该功能是为了完整性而提供的; 矩形窗口相当于没有窗口。

taylorwin，泰勒窗口

调用格式：w = taylorwin(n)，%n在列向量中返回一个点泰勒窗口，w。这个向量中的值是窗口权重或系数。

triang，三角窗口

调用格式：w = triang(L)，%返回L列向量中的一个点三角窗口。

具体应用场合可以查看有关数字信号处理方面的书籍。

y=exp(x)

方法一：比如任意定义函数如下：function r=ff(x) r=sin(x);定义一个求积分的函数integr()，函数如下定义：function result=integr(a,b,n,fun) ;h=(b-a)/n; x=[a:h:b]; y=fun(x);%fun为传入的函数指针，可以直接作为引用result=sum(y);则可以通过如下方式使用：integr(0,1,1000,@ff)%‘@’即表示ff作为函数指针传入，有时也叫做函数句柄。

方法二：把f(x)函数名作为字符串传入，则在Integr()中只需将f(x)函数名及其参数写为一个字符串，使用eval(字符串)执行即可，如：function result=integr(a,b,n,fun)%定义积分函数，a为积分下限，b为积分上限，n为划分区间的个数，fun为需进行计算的函数的文件名h=(b-a)/n; x=[a:h:b]; y=eval([fun,'(x)']);%将函数名fun和其参数x合成一个字符串并执行字符串，即执行计算fun(x)，注意不能丢了fun的括号。result=sum(y);在命令窗口引用即可：将'ff'换为其他函数名字符串即可进行计算其数值积分。integr(0,1,1000,'ff')001时停止，分别用for和while 结构实现。

matlab中指数函数拟合 。如：x=025,05,1,15,2,3,4,6,8

y=1921,1815,1536,1410,1298,932,745,524,301

步骤：数据点应该近似服从指数分布

General model Exp1:

f(x)=aexp(bx)

Coefficients(with 95% confidence bounds):

a=2025(1953, 2096)

b=-02416(-02615, -02216)

Goodness of fit:

SSE:1147

R-square:09956

Adjusted R-square:0995

RMSE:04049