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Matlab我就不解释了，你查查，介绍很多，是一种很强大的数据图形处理软件。PIV就是Particle Image Velocimetry 的缩写，是粒子图像测速的意思，这是一门实验技术，网上也有详细介绍（但貌似中文的不太多，英文的论文材料不少），研究流体运动的方法。
统计分析：Matlab 板块中的统计工具箱可完成提取模式、假设检验、分类和聚类等繁琐的事情。物理模拟：物理模拟是Matlab 用途之一。可用于建立数学模型，组织数据，对真实物理系统进行观察，比如微分方程求解，三维绘图作为结果展示。
matlab实验报告写法如下：实验简介：首先需要简单介绍你的实验目的、实验内容、实验原理以及所使用的MATLAB函数和算法。实验环境：描述实验时使用的MATLAB版本、相关工具和计算机配置等。实验步骤与分析：详细描述实验过程，包括数据采集、处理、分析和结果解释等步骤，并对每个步骤进行详细解释。
实验二MATLAB程序设计实验目的掌握利用if语句实现选择结构的方法。掌握利用switch语句实现多分支选择结构的方法。掌握利用for语句实现循环结构的方法。掌握利用while语句实现循环结构的方法。掌握MATLAB函数的编写及调试方法。实验的设备及条件计算机一台（带有MATLAB0以上的软件环境）。
实验五MATLAB数值计算实验目的1．掌握求数值导数和数值积分的方法。2．掌握代数方程数值求解的方法。3．掌握常微分方程数值求解的方法。实验的设备及条件计算机一台（带有MATLAB0以上的软件环境）。设计提示1．参考本节主要内容，学习并理解相关函数的含义及调用方法。
【实验结果与分析】（1） 执行后得 Q=4404 （2） 执行后得 S≈43294 （3） 执行后得 （4） Q≈0.65933 【运行过程】【实验总结】通过本次实验，我不仅掌握了MATLAB的基本操作和技能，还成功地将MATLAB应用于数值计算、数据处理和图像处理等多个领域。
就是分析信号的时域和频域的性质，通过分析你会发现时域、频域的规律。据个例子，你要是一个cos2πft 信号，时域看是个余弦信号，频域看的话可以看到频谱就是 f处有冲击。这是简单的例子，如果要是复杂的信号，就需要界主matlab来分析他们的频率分量，可以帮助你处理信号，比如滤波等。
在MATLAB中实现最小二乘法拟合通常采用polyfit函数进行。
matlab计算色散程序求助。用最小二乘法拟合曲线然后来画图 20 给出数据：f=[0.3，0.35，0.4，0.45，0.5，0.55，0.6，0.65]；neff=[581758，603279，6201195，633563，644216，652796，659783，665534]；c=3e8。w=2*pi*f画出D随f的曲线图。
matlab中用最小二乘拟合的常用函数有polyfit（多项式拟合）、nlinfit（非线性拟合）以及regress（多元线性回归）。自变量有2个或以上时，应变量一个，可以使用的有nlinfit和regress，线性时用regress，非线性时用nlinfit。对于进阶matlab使用者还有更多的选择，如拟合工具箱、fit函数、interp系列插值拟合等等。
当知道某两个量之间的函数形式，却不知道它的具体参数时，可以使用最小二乘法来拟合该参数。而matlab可以很容易的实现这一点。先看一个具体的例子，最后来说明该命令在matlab中的具体用法。例子如下图所示，已知y与x之间是满足指数关系的，但不知道具体的参数，用已知的数据估计这些参数值。
最小二乘法原理：在我们研究两个变量（x，y）之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据（x_{1}，y_{1}.x_{2}，y_{2}...x_{m}，y_{m}）；将这些数据描绘在x-y直角坐标系中，若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如（式1-1）。
Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。强大处理 MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。
Matlab的特点 高效的数值计算：Matlab以矩阵运算为基础，内建大量高效的数值计算函数，可以便捷地处理向量和矩阵运算，非常适合科学计算和工程分析。 强大的数据可视化：Matlab提供丰富的数据可视化工具，如二维、三维图形绘制，图像处理等，帮助用户直观地展示和分析数据。
MATLAB具有以下六个特点：编程效率高 用MATLAB编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题，MATLAB语言也可通俗地称为演算纸式的科学算法语言。由于它编写简单，所以编程效率高，易学易懂。
MATLAB的特点 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算，可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境，它将数值分析，矩阵计算和科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中。
Matlab的主要特点包括：简单易学：Matlab的语法简单明了，学习曲线相对较平缓，适合初学者使用。强大的工具箱：Matlab提供了丰富的工具箱，涵盖了各种数学和应用领域，用户可以根据需要选择相应的工具箱。高效的数值计算：Matlab提供了高效的数值计算引擎，可以快速求解线性代数方程组、求解微积分方程等。
要预估下一年每月的销售值，得先准备1-3年的销售数据，以作线性回归的基础数据。一般使用数据透视来快捷地处理数据。数据与处理完就可以使用处理好的数据进行数据预估了。预估前预估值需要月份还是年份的需要与数据匹配，数据是月份就做月份，年份就做年份，不然容易出错。
MATLAB代码对一组数据用最小二乘法处理。急急急~ 10 设三只被测电阻分别为x1，x2，x3。先用普通万用表测得组合量值记入下表：组合量X1X2X3X1+X2X2+X3X1+X2+X3测得值0.05551160.6040.6680.720用最小二乘法求各电阻测量的估计值及... 设三只被测电阻分别为x1，x2，x3。
可以用函数 TREND（known_ys，known_xs） 来计算直线，或用函数 GROWTH（known_ys， known_xs） 来计算指数曲线。这些不带参数 new_xs 的函数可在实际数据点上根据直线或曲线来返回 y 的数组值，然后可以将预测值与实际值进行比较。还可以用图表方式来直观地比较二者。
map-reduce、hive之类；后面接触spark和storm再说了。 文本类（选学，有公司要求的话会用即可）这部分不熟，基本要知道次感化、分词、情感分析啥的。 工具类 语言：非大数据类R、Python最多（比较geek的也有用julia的，不差钱和某些公司要求的用SAS、Matlab）；大数据可能还会用到scala和java。
先下载适合你电脑的numpy安装文件，比如python6文件，下载好后将文件放到python安装目录下的scripts文件夹中。如果python安装正确的话这个文件夹中应该还有pip和easy_install。然后将上述文件夹路径加入到系统变量中。
