用Matlab求矩阵中的未知数--求位姿矩阵逆解的Matlab方法

修改了一下。

在fg1中，同时得到sin(q1）=0和cos(q1)＝0，似乎是矛盾的啊！sin(q1)=0,意味着cos(q1)＝1，而不是0。不知我计算的对不对？

clc;clear

syms q1 q2 q3 q4 q5 v t T H C isletter

T01=[0 0 1 0;-sin(q1) -cos(q1) 0 0;cos(q1) -sin(q1) 0 10;0 0 0 1];

T12=[cos(q2) -sin(q2) 0 11;0 0 -1 0;sin(q2) cos(q2) 0 0;0 0 0 1];

T23=[cos(q3) -sin(q3) 0 12;sin(q3) cos(q3) 0 0;0 0 1 0;0 0 0 1];

T34=[cos(q4) -sin(q4) 0 13;sin(q4) cos(q4) 0 0;0 0 1 0;0 0 0 1];

T45=[sin(q5) cos(q5) 0 14;0 0 1 0;cos(q5) -sin(q5) 0 0;0 0 0 1];

l=[0 0 1 vt;1 0 0 cos(pit)/T;0 1 0 H-C/2sin(pit/T);0 0 0 1];

f1=inv(T01)l;g1=T12T23T34T45;

f2=inv(T01)inv(T12)l;g2=T23T34T45;

fg1=simplify(f1-f2) %fg1==0

fg2=simplify(f2-g2) %fg2==0

%[q1,q2,q3,q4,q5]=solve('fg1=0','fg2=0','q1,q2,q3,q4,q5')

在MATLAB中，可以使用结构体来实现状态量的统一赋值。结构体是一种可以存储多种数据类型的数据结构，可以将不同的状态量存储在结构体的不同字段中，从而实现统一赋值。

例如，可以定义一个名为“state”的结构体，其中包含了几个不同的状态量字段，如下所示：

```

stateposition = [0, 0, 0]; % 位置状态量

statevelocity = [0, 0, 0]; % 速度状态量

stateattitude = [0, 0, 0]; % 姿态状态量

```

这样就可以通过访问结构体字段来获取或设置不同的状态量。例如，可以使用以下代码来获取位置状态量：

```

pos = stateposition;

```

也可以使用以下代码来设置速度状态量：

```

statevelocity = [1, 2, 3];

```

使用结构体可以方便地管理和处理不同的状态量，提高代码的可读性和可维护性。当然，这只是一种方法，还有其他方法可以实现状态量的统一赋值，具体需要根据实际情况来选择。

根据代码内容和注释，似乎表达的是对于一个给定的参数组合，求出特定函数的雅可比矩阵并且算出其特值和特征向量，然后绘制特征值的实部与虚部的关系图。您的代码中有些错误。

1 第2行应该注意大小写，应该为clc而不是CLC。

2 第3行也应该注意大小写，应该为Close All而不是close all。

3 代码开头没有载入数据，因此其中的参数设置无效。您要使用代码，请首先定义这些参数的值，或者从文件中载入。

4 在构建Jacobian矩阵时，您涉及到若干个变量但却未定义，比如n、l1、Vm、C等等。请先确定它们的含义并赋值。

5 对应的A矩阵应该由4个分别为矩阵A11、A12、B11、B12的子矩阵按照行合并而成，而不是把它们放在两个方括号内的两行当中。

6 程序结尾调用的是Im1而非lm1数组，这会引起名字不存在的异常。

7 如果需要让程序顺利运行，最重要的是要保证所有符号、数字、标点等都是正确的，比如、、/、+、-等等。在您的代码中似乎有些错误的符号，所以这点需要检查。

下面是针对您的代码的修改建议，请注意审查：

```matlab

clc; close all;

%% 参数

n = 67239;

k1 = -67494;

l1 = 078 10^-3;

k2 = 1656;

l2 = 48 10^-3;

= 0447;

beta = 165 10^11;

l = 33296 10^-3;

VD = 1747;

R = 5000;

CC = linspace(1, 400, 400);

Vm = 10275;

X = 99004;

%% Initialize arrays to store real and imaginary parts of eigenvalues

Re1 = zeros(length(CC), 2);

lm1 = zeros(length(CC), 2);

%% 求雅可比矩阵

for i = 1:length(CC)

C = CC(i);

A11 = (beta / (n + X)^2) (k1 Vm sign(l1 - Vm / (n + X)) + k2 Vm sign(l2 - Vm / (n + X)) - n Vm A12 = -(beta / (n + X)) (X + k1 sign(l1 - Vm / (n + X)) + k2 sign(l2 - V / (n + X)));

B11 = Vm / (C (n + X)^2);

B12 = -(1 / C) (1 / (n + X) + 1 /);

A = [A11, A12; B11, B12];

[V, D] = eig(A);

%% 求矩阵的特征值特征向量

X = diag(D);

Re1(i, :) = real(X);

lm1(i, :) = imag(X);

end

%% Plot the real part vS the imaginary part

figure;

plot(Re1(:, 1), lm1(:, 1), 'o-', 'DisplayName', 'Eigenvalue 1');

hold on;

plot(Re1(:, 2), lm1(:, 2), 'x-', 'DisplayName', 'Eigenvalue 2');

xlabel('Real Part');

ylabel('lmaginary Part');

title('Real vs Imaginary Parts of Eigenvalues');

legend('show');

```

希望对您有帮助

只是不同版本的Matlab，其编译器的使用方法有一定的差异，这一点要引起一定的注意。

在确定安装好Matlab Compiler后，还需要对Compiler进行适当的配置，方法是在Matlab命令窗口输入：

Mbuild –setup

然 后根据提示执行相应的 *** 作，使用者可根据自己计算机中现有编译器的情况选择合适的编译器，如VC++ 60、VC++70、Bland C的编译器等，目前Matlab好象还不支持VC++80(我计算机安装的就是VC++2005，Matlab就无法识别)。当然，如果你的计算机里根 本就没有安装其他任何语言的编译器，也可选择Matlab自带的Lcc编译器，其实这个编译器对大多数用户已经够用了(我就是选择的Matlab自带的 Lcc编译器)。

配置好编译器后，自然就是对自己编写的M文件进行编译了。

将M文件编译为独立可执行文件的语法是：

某些论坛讲是

，不知有何区别，大家可以尝试一下

其中fun1就是最后的可执行文件的名称。

其他的方法还有：

已有guim文件和guifig文件

1 在matlab的command窗口中输入

mcc -B sgl GUIm

2将上步生成的文件包括m 文件和fig文件一起考到待运行的机器

此时仍需matlab所必需的动态连接库。

首先，Matlab是一个工具，它不是一个方法。

其次，我给你推荐一本书

《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》

然后它的目录可以回答你的问题：

第1章 数学建模常规方法及其MATLAB实现

11 MATLAB与数据文件的交互

111 MATLAB与Excel的交互

112 MATLAB与TXT交互

113 MATLAB界面导入数据的方法

12 数据拟合方法

121 多项式拟合

122 指定函数拟合

123 曲线拟合工具箱

13 数据拟合应用实例

131 人口预测模型

132 薄膜渗透率的测定

14 数据的可视化

141 地形地貌图形的绘制

142 车灯光源投影区域的绘制（CUMCM2002A）

15 层次分析法（AHP）

151 层次分析法的应用场景

152 AHPMATLAB程序设计

第2章 规划问题的MATLAB求解

21 线性规划

211 线性规划的实例与定义

212 线性规划的MATLAB标准形式

213 线性规划问题解的概念

214 求解线性规划的MATLAB解法

22 非线性规划

221 非线性规划的实例与定义

222 非线性规划的MATLAB解法

223 二次规划

23 整数规划

231 整数规划的定义

232 01整数规划

233 随机取样计算法

第3章 数据建模及MATLAB实现

31 云模型

311 云模型基础知识

312 云模型的MATLAB程序设计

32 Logistic回归

321 Logistic模型

322 Logistic回归MATLAB程序设计

33 主成分分析

331 PCA基本思想

332 PCA步骤

333 主成分分析MATLAB程序设计

34 支持向量机（SVM）

341 SVM基本思想

342 理论基础

343 支持向量机MATLAB程序设计

35 K均值（KMeans）

351 KMeans原理、步骤和特点

352 KMeans聚类MATLAB程序设计

36 朴素贝叶斯判别法

361 朴素贝叶斯判别模型

362 朴素贝叶斯判别法MATLAB设计

37 数据建模综合应用

参考文献

第4章 灰色预测及其MATLAB实现

41 灰色系统基本理论

411 灰色关联度矩阵

412 经典灰色模型GM（1,1）

413 灰色Verhulst模型

42 灰色系统的程序设计

421 灰色关联度矩阵的程序设计

422 GM（1,1）的程序设计

423 灰色Verhulst模型的程序设计

43 灰色预测的MATLAB程序

431 典型程序结构

432 灰色预测程序说明

44 灰色预测应用实例

441 实例一长江水质的预测（CUMCM2005A）

442 实例二预测与会代表人数（CUMCM2009D）

45 小结

参考文献

第5章 遗传算法及其MATLAB实现

51 遗传算法基本原理

511 人工智能算法概述

512 遗传算法生物学基础

513 遗传算法的实现步骤

514 遗传算法的拓展

52 遗传算法的MATLAB程序设计

521 程序设计流程及参数选取

522 MATLAB遗传算法工具箱

53 遗传算法应用案例

531 案例一：无约束目标函数最大值遗传算法求解策略

532 案例二：CUMCM中多约束非线性规划问题的求解

533 案例三：BEATbx遗传算法工具箱的应用——电子商务中转化率影响因素研究

参考文献

第6章 模拟退火算法及其MATLAB实现

61 算法的基本理论

611 算法概述

612 基本思想

613 其他一些参数的说明

614 算法基本步骤

615 几点说明

62 算法的MATLAB实现

621 算法设计步骤

622 典型程序结构

63 应用实例：背包问题的求解

631 问题的描述

632 问题的求解

64 模拟退火程序包ASA简介

641 ASA的优化实例

642 ASA的编译

643 MATLAB版ASA的安装与使用

65 小结

66 延伸阅读

参考文献

第7章 人工神经网络及其MATLAB实现

71 人工神经网络基本理论

711 人工神经网络模型拓扑结构

712 常用激励函数

713 常见神经网络理论

72 BP神经网络的结构设计

721 鲨鱼嗅闻血腥味与BP神经网络训练

722 透视神经网络的学习步骤

723 BP神经网络的动态拟合过程

73 RBF神经网络的结构设计

731 梯度训练法RBF神经网络的结构设计

732 RBF神经网络的性能

74 应用实例

741 基于MATLAB源程序公路运量预测

742 基于MATLAB工具箱公路运量预测

743 艾滋病治疗最佳停药时间的确定（CUMCM2006B）

744 RBF神经网络预测新客户流失概率

75 延伸阅读

751 从金融分析中的小数定理谈神经网络的训练样本遴选规则

752 小议BP神经网络的衍生机理

参考文献

第8章粒子群算法及其MATLAB实现

81 PSO算法相关知识

811 初识PSO算法

812 PSO算法的基本理论

813 PSO算法的约束优化

814 PSO算法的优缺点

82 PSO算法程序设计

821 程序设计流程

822 PSO算法的参数选取

823 PSO算法MATLAB源程序范例

83 应用案例：基于PSO算法和BP算法训练神经网络

831 如何评价网络的性能

832 BP算法能够搜索到极值的原理

833 PSOBP神经网络的设计指导原则

834 PSO算法优化神经网络结构

835 PSOBP神经网络的实现

参考文献

第9章 蚁群算法及其MATLAB实现

91 蚁群算法原理

911 蚁群算法基本思想

912 蚁群算法数学模型

913 蚁群算法流程

92 蚁群算法的MATLAB实现

921 实例背景

922 算法设计步骤

923 MATLAB程序实现

924 程序执行结果与分析

93 算法关键参数的设定

931 参数设定的准则

932 蚂蚁数量

933 信息素因子

934 启发函数因子

935 信息素挥发因子

936 信息素常数

937 最大迭代次数

938 组合参数设计策略

94 应用实例：最佳旅游方案（苏北赛2011B）

941 问题描述

942 问题的求解和结果

95 本章小结

参考文献

第10章 小波分析及其MATLAB实现

101 小波分析基本理论

1011 傅里叶变换的局限性

1012 伸缩平移和小波变换

1013 小波变换入门和多尺度分析

1014 小波窗函数自适应分析

102 小波分析MATLAB程序设计

1021 小波分析工具箱函数指令

1022 小波分析程序设计综合案例

103 小波分析应用案例

1031 案例一：融合拓扑结构的小波神经网络

1032 案例二：血管重建引出的图像数字水印

参考文献

第11章 计算机虚拟及其MATLAB实现

111 计算机虚拟基本知识

1111 从3G移动互联网协议WCDMA谈MATLAB虚拟

1112 计算机虚拟与数学建模

1113 数值模拟与经济效益博弈

112 数值模拟MATLAB程序设计

1121 微分方程组模拟

1122 服从概率分布的随机模拟

1123 蒙特卡罗模拟

113 动态仿真MATLAB程序设计

1131 MATLAB音频处理

1132 MATLAB常规动画实现

114 应用案例：四维水质模型

1141 问题的提出

1142 问题的分析

1143 四维水质模型准备

1144 条件假设与符号约定

1145 四维水质模型的组建

1146 模型求解

1147 计算机模拟情境

参考文献

下篇 真题演习

第12章 **中的数学（CUMCM2002B）

121 问题的提出

122 模型的建立

1221 模型假设与符号说明

1222 模型的准备

1223 模型的建立

123 模型的求解

1231 求解的思路

1232 MATLAB程序

1233 程序结果

124 技巧点评

参考文献

第13章 露天矿卡车调度问题（CUMCM2003B）

131 问题的提出

132 基本假设与符号说明

1321 基本假设

1322 符号说明

133 问题分析及模型准备

134 原则①：数学模型（模型1）的建立与求解

1341 模型的建立

1342 模型求解

135 原则②：数学模型（模型2）的建立与求解

136 技巧点评

参考文献

第14章 奥运会商圈规划问题（CUMCM2004A）

141 问题的描述

142 基本假设、名词约定及符号说明

1421 基本假设

1422 符号说明

1423 名词约定

143 问题分析与模型准备

1431 基本思路

1432 基本数学表达式的构建

144 设置MS网点数学模型的建立与求解

1441 模型建立

1442 模型求解

145 设置MS网点理论体系的建立

146 商区布局规划的数学模型

1461 模型建立

1462 模型求解

147 模型的评价及使用说明

1471 模型的优点

1472 模型的缺点

148 技巧点评

参考文献

第15章 交巡警服务平台的设置与调度（CUMCM2011B）

151 问题的提出

152 问题的分析

153 基本假设

154 问题1模型的建立与求解

1541 交巡警服务平台管辖范围分配

1542 交巡警的调度

1543 最佳新增服务平台设置

155 问题2模型的建立和求解

1551 全市服务平台的合理性分析问题的模型与求解

1552 搜捕嫌疑犯实例的模型与求解

156 模型的评价与改进

1561 模型优点

1562 模型缺点

157 技巧点评

参考文献

第16章 葡萄酒的评价（CUMCM2012A）

161 问题的提出

162 基本假设

163 问题①模型的建立和求解

1631 问题①的分析

1632 模型的建立和求解

164 问题②模型的建立和求解

1641 问题②的基本假设和分析

1642 模型的建立和求解

165 问题③模型的建立和求解

1651 问题③的分析

1652 模型的建立和求解

166 问题④模型的建立和求解

1661 问题④的分析

1662 模型的建立和求解

167 论文点评

参考文献

附件数学建模参赛经验

一、如何准备数学建模竞赛

二、数学建模队员应该如何学习MATLAB

三、如何在数学建模竞赛中取得好成绩

四、数学建模竞赛中的项目管理和时间管理

五、一种非常实用的数学建模方法——目标建模法

什么是数字图像处理？

数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

数字图像处理的主要目的

一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面

（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。

（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。

（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。

数字图像处理的常用方法

数字图像处理常用方法有以下几个方面：

1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是图像处理中研究的热点之一。

5）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

6）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

数字图像处理的应用工具

数字图像处理的工具可分为三大类：

第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。

第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。

第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。

由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。

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