background image

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


background image

 

About the Tutorial 

MATLAB is a programming language developed by MathWorks. It started out as a 
matrix programming language where linear algebra programming was simple. It 
can be run both under interactive sessions and as a batch job. 

This tutorial gives you aggressively a gentle introduction of MATLAB programming 
language.  It  is  designed  to  give  students  fluency  in  MATLAB  programming 
language. Problem-based MATLAB examples have been given in simple and easy 
way to make your learning fast and effective. 

Audience 

This tutorial has been prepared for the beginners to help them understand basic 
to advanced functionality of MATLAB. After completing this tutorial you will find 
yourself at a moderate level of expertise in using MATLAB from where you can 
take yourself to next levels. 

Prerequisites 

We  assume  you  have  a  little  knowledge  of  any  computer  programming  and 
understand concepts like variables, constants, expressions, statements, etc. If you 
have done programming  in any other high-level  language  like  C, C++ or Java, 
then it will be very much beneficial and learning MATLAB will be like a fun for you. 

Copyright & Disclaimer Notice 

 Copyright 2014 by Tutorials Point (I) Pvt. Ltd.  

All the content and graphics published in this e-book are the property of Tutorials Point (I) 
Pvt. Ltd.  The user of this e-book is prohibited to reuse, retain, copy, distribute or republish 
any contents or a part of contents of this e-book in any manner without written consent 
of the publisher.   

We strive to update the contents of our website and tutorials as timely and as precisely as 
possible, however, the contents may contain inaccuracies or errors. Tutorials Point 

(I) 

Pvt. 

Ltd.  provides  no  guarantee  regarding  the  accuracy,  timeliness  or  completeness  of  our 
website or its contents including this tutorial. If you discover any errors on our website or 
in this tutorial, please notify us at 

contact@tutorialspoint.com 

 

 

 


background image

ii 

 

Table of Contents 

About the Tutorial ···································································································································· i

 

Audience ·················································································································································· i

 

Prerequisites ············································································································································ i

 

Copyright & Disclaimer Notice ················································································································· i

 

Table of Contents ···································································································································· ii

 

1.

 

OVERVIEW ··························································································································· 1

 

MATLAB's Power of Computational Mathematics ··················································································· 1

 

Features of MATLAB ································································································································ 1

 

Uses of MATLAB ······································································································································ 2

 

2.

 

ENVIRONMENT ···················································································································· 3

 

Local Environment Setup························································································································· 3

 

Understanding the MATLAB Environment ······························································································· 4

 

3.

 

BASIC SYNTAX ······················································································································ 7

 

Hands on Practice···································································································································· 7

 

Use of Semicolon (;) in MATLAB ·············································································································· 8

 

Adding Comments ··································································································································· 8

 

Commonly used Operators and Special Characters ················································································· 9

 

Special Variables and Constants ············································································································ 10

 

Naming Variables ·································································································································· 11

 

Saving Your Work ·································································································································· 11

 

4.

 

VARIABLES ························································································································· 12

 

Multiple Assignments···························································································································· 13

 

I have forgotten the Variables! ·············································································································· 13

 

Long Assignments ································································································································· 14

 


background image

iii 

 

The format Command ··························································································································· 15

 

Creating Vectors ···································································································································· 17

 

Creating Matrices ·································································································································· 18

 

5.

 

COMMANDS ······················································································································ 20

 

Commands for Managing a Session ······································································································· 20

 

Commands for Working with the System ······························································································ 20

 

Input and Output Commands ················································································································ 22

 

Vector, Matrix, and Array Commands ··································································································· 23

 

Plotting Commands ······························································································································· 25

 

6.

 

M-FILES ····························································································································· 27

 

The M Files ············································································································································ 27

 

Creating and Running Script File ············································································································ 27

 

7.

 

DATA TYPES ······················································································································· 30

 

Data Types Available in MATLAB ··········································································································· 30

 

Data Type Conversion ··························································································································· 32

 

Determination of Data Types ················································································································ 34

 

8.

 

OPERATORS ······················································································································· 39

 

Arithmetic Operators ···························································································································· 39

 

Functions for Arithmetic Operations ····································································································· 42

 

Relational Operators ····························································································································· 46

 

Logical Operators ·································································································································· 49

 

Functions for Logical Operations ··········································································································· 50

 

Bitwise Operations ································································································································ 55

 

Set Operations ······································································································································ 57

 

9.

 

DECISION MAKING············································································································· 60

 


background image

iv 

 

if... end Statement ································································································································ 61

 

if...else...end Statement ························································································································ 63

 

if...elseif...elseif...else...end Statements ································································································ 64

 

The Nested if Statements ······················································································································ 66

 

The switch Statement ··························································································································· 67

 

The Nested Switch Statements ·············································································································· 69

 

10.

 

LOOP TYPES ······················································································································· 71

 

The while Loop ······································································································································ 72

 

The for Loop ·········································································································································· 73

 

The Nested Loops ·································································································································· 76

 

Loop Control Statements······················································································································· 78

 

The break Statement ····························································································································· 79

 

The continue Statement ························································································································ 80

 

11.

 

VECTORS ··························································································································· 83

 

Row Vectors ·········································································································································· 83

 

Column Vectors ····································································································································· 83

 

Referencing the Elements of a Vector ··································································································· 84

 

Vector Operations ································································································································· 85

 

Addition and Subtraction of Vectors ····································································································· 85

 

Scalar Multiplication of Vectors ············································································································ 86

 

Transpose of a Vector ··························································································································· 86

 

Appending Vectors ································································································································ 87

 

Magnitude of a Vector ·························································································································· 89

 

Vector Dot Product ······························································································································· 90

 

Vectors with Uniformly Spaced Elements ······························································································ 90

 


background image

 

12.

 

MATRIX ······························································································································ 92

 

Referencing the Elements of a Matrix ··································································································· 92

 

Deleting a Row or a Column in a Matrix ································································································ 94

 

Matrix Operations ································································································································· 96

 

Addition and Subtraction of Matrices ··································································································· 96

 

Division (Left, Right) of Matrix ·············································································································· 97

 

Scalar Operations of Matrices ··············································································································· 98

 

Transpose of a Matrix ··························································································································· 99

 

Concatenating Matrices ························································································································ 99

 

Matrix Multiplication ·························································································································· 101

 

Determinant of a Matrix ····················································································································· 102

 

Inverse of a Matrix ······························································································································ 102

 

13.

 

ARRAYS ···························································································································· 104

 

Special Arrays in MATLAB ··················································································································· 104

 

A Magic Square ··································································································································· 106

 

Multidimensional Arrays ····················································································································· 106

 

Array Functions ··································································································································· 109

 

Sorting Arrays ····································································································································· 112

 

Cell Array ············································································································································ 113

 

Accessing Data in Cell Arrays ··············································································································· 114

 

14.

 

COLON NOTATION ··········································································································· 116

 

15.

 

NUMBERS ························································································································ 119

 

Conversion to Various Numeric Data Types ························································································· 119

 

Smallest and Largest Integers ·············································································································· 121

 

Smallest and Largest Floating Point Numbers ····················································································· 123

 


background image

vi 

 

16.

 

STRINGS··························································································································· 125

 

Rectangular Character Array ··············································································································· 126

 

Combining Strings into a Cell Array ····································································································· 128

 

String Functions in MATLAB ················································································································ 129

 

17.

 

FUNCTIONS ····················································································································· 134

 

Anonymous Functions ························································································································· 135

 

Nested Functions ································································································································ 138

 

Private Functions ································································································································ 139

 

Global Variables ·································································································································· 140

 

18.

 

DATA IMPORT ·················································································································· 142

 

Low-Level File I/O································································································································ 146

 

Import Text Data Files with Low-Level I/O ·························································································· 147

 

19.

 

DATA OUTPUT ················································································································· 152

 

Writing to Diary Files ··························································································································· 154

 

Exporting Data to Text Data Files with Low-Level I/O ·········································································· 154

 

20.

 

PLOTTING ························································································································ 156

 

Adding Title, Labels, Grid Lines, and Scaling on the Graph··································································· 158

 

Drawing Multiple Functions on the Same Graph ················································································· 159

 

Setting Colors on Graph ······················································································································ 160

 

Setting Axis Scales ······························································································································· 161

 

Generating Sub-Plots ·························································································································· 162

 

21.

 

GRAPHICS ························································································································ 164

 

Drawing Bar Charts ····························································································································· 164

 

Drawing Contours ······························································································································· 165

 

Three-Dimensional Plots ····················································································································· 167

 


background image

vii 

 

22.

 

ALGEBRA ························································································································· 169

 

Solving Basic Algebraic Equations in MATLAB ····················································································· 169

 

Solving Quadratic Equations in MATLAB ····························································································· 171

 

Expanding and Collecting Equations in MATLAB ·················································································· 176

 

Expanding and Collecting Equations in Octave ···················································································· 177

 

Factorization and Simplification of Algebraic Expressions ··································································· 179

 

23.

 

CALCULUS························································································································ 181

 

Calculating Limits ································································································································ 181

 

Verification of Basic Properties of Limits using Octave ········································································ 184

 

Left and Right Sided Limits ·················································································································· 185

 

24.

 

DIFFERENTIAL ·················································································································· 188

 

Verification of Elementary Rules of Differentiation ············································································· 189

 

Derivatives of Exponential, Logarithmic, and Trigonometric Functions ··············································· 193

 

Computing Higher Order Derivatives ··································································································· 198

 

Finding the Maxima and Minima of a Curve ························································································ 200

 

Solving Differential Equations ············································································································· 204

 

25.

 

INTEGRATION ·················································································································· 206

 

Finding Indefinite Integral Using MATLAB ··························································································· 206

 

Finding Definite Integral Using MATLAB ······························································································ 210

 

26.

 

POLYNOMIALS ················································································································· 216

 

Evaluating Polynomials ······················································································································· 216

 

Polynomial Curve Fitting ····················································································································· 217

 

27.

 

TRANSFORMS ·················································································································· 219

 

The Laplace Transform ························································································································ 219

 

The Inverse Laplace Transform ············································································································ 220

 


background image

viii 

 

The Fourier Transforms ······················································································································· 222

 

Inverse Fourier Transforms ················································································································· 224

 

28.

 

GNU OCTAVE TUTORIAL ·································································································· 225

 

MATLAB vs Octave ······························································································································ 225

 

29.

 

SIMULINK ························································································································ 229

 

Using Simulink ····································································································································· 230

 

 


background image

 

MATLAB  (matrix  laboratory)  is  a  fourth-generation  high-level  programming 
language  and  interactive  environment  for  numerical  computation,  visualization 
and programming. 

MATLAB is developed by MathWorks. 

It allows matrix manipulations; plotting of functions and data; implementation of 
algorithms; creation of user interfaces; interfacing with programs written in other 
languages,  including  C,  C++,  Java,  and  FORTRAN;  analyze  data;  develop 
algorithms; and create models and applications. 

It  has  numerous  built-in  commands  and  math  functions  that  help  you  in 
mathematical calculations, generating plots, and performing numerical methods. 

MATLAB's Power of Computational Mathematics 

MATLAB is used in every facet of computational mathematics. Following are some 
commonly used mathematical calculations where it is used most commonly: 

  Dealing with Matrices and Arrays 

  2-D and 3-D Plotting and graphics 

  Linear Algebra 

  Algebraic Equations 

  Non-linear Functions 

  Statistics 

  Data Analysis 

  Calculus and Differential Equations 

  Numerical Calculations 

  Integration 

  Transforms 

  Curve Fitting 

  Various other special functions 

Features of MATLAB 

Following are the basic features of MATLAB: 

1. 

OVERVIEW 


background image

 

  It  is  a  high-level  language  for  numerical  computation,  visualization  and 

application development. 

  It also provides an interactive environment for iterative exploration, design 

and problem solving. 

  It  provides  vast  library  of  mathematical  functions  for  linear  algebra, 

statistics, Fourier analysis, filtering, optimization, numerical integration and 

solving ordinary differential equations. 

  It  provides  built-in  graphics  for  visualizing  data  and  tools  for  creating 

custom plots. 

  MATLAB's  programming  interface  gives  development  tools  for  improving 

code quality, maintainability, and maximizing performance. 

  It provides tools for building applications with custom graphical interfaces. 

  It provides functions for integrating MATLAB based algorithms with external 

applications and languages such as C, Java, .NET and Microsoft Excel. 

Uses of MATLAB 

MATLAB  is  widely  used  as  a  computational  tool  in  science  and  engineering 
encompassing the fields of physics, chemistry, math and all engineering streams. 
It is used in a range of applications including: 

  signal processing and Communications 

  image and video Processing 

  control systems 

  test and measurement 

  computational finance 

  computational biology 

 


background image

 

Local Environment Setup 

Setting  up  MATLAB  environment  is  a  matter  of  few  clicks.  The  installer  can  be 
downloaded from

 http://in.mathworks.com/downloads/web_downloads

MathWorks provides the licensed product, a trial version and a student version as 
well. You need to log into the site and wait a little for their approval. 

After downloading the installer the software can be installed through few clicks. 

 

2. 

ENVIRONMENT 


background image

 

 

Understanding the MATLAB Environment 

MATLAB development IDE can be launched from the icon created on the desktop. 
The  main  working  window  in  MATLAB  is  called  the  desktop.  When  MATLAB  is 
started, the desktop appears in its default layout: 

 

The desktop has the following panels: 

Current Folder

 

- This panel allows you to access the project folders and files. 


background image

 

 

Command Window

 

- This is the main area where commands can be entered at 

the command line. It is indicated by the command prompt (>>). 

 

Workspace

 

- The workspace shows all the variables created and/or imported from 

files. 

 


background image

 

Command History

 

- This panel shows or rerun commands that are entered at 

the command line. 

 

Set up GNU Octave 

If you are willing to use Octave on your machine (Linux, BSD, OS X or Windows), 
then 

kindly 

download 

latest 

version 

from

  http://www.gnu.org/software/octave/download.html

.  You  can  check  the  given 

installation instructions for your machine 

 

 

 


background image

 

MATLAB  environment  behaves  like  a  super-complex  calculator.  You  can  enter 
commands at the >> command prompt. 

MATLAB is an interpreted environment. In other words, you give a command and 
MATLAB executes it right away. 

Hands on Practice 

Type a valid expression, for example, 

5

 

+

 

5

 

And press ENTER 

When  you  click  the  Execute  button,  or  type  Ctrl+E,  MATLAB  executes  it 
immediately and the result returned is: 

ans 

=

 

10

 

Let us take up few more examples: 

3

 

^

 

2

        

%

 

3

 raised to the power of 

2

 

When  you  click  the  Execute  button,  or  type  Ctrl+E,  MATLAB  executes  it 
immediately and the result returned is: 

ans = 9 

Another example, 

sin

(

pi 

/2)

    

%

 sine of angle 

90o

 

When  you  click  the  Execute  button,  or  type  Ctrl+E,  MATLAB  executes  it 
immediately and the result returned is: 

ans = 1 

 

3. 

BASIC SYNTAX 


background image

 

Another example, 

7/0

   

      

%

 

Divide

 

by

 zero 

When  you  click  the  Execute  button,  or  type  Ctrl+E,  MATLAB  executes  it 
immediately and the result returned is: 

ans 

=

 

Inf

 

warning

:

 division 

by

 zero 

Another example, 

732

 

*

 

20.3

   

When  you  click  the  Execute  button,  or  type  Ctrl+E,  MATLAB  executes  it 
immediately and the result returned is: 

ans 

=

  

1.4860e+04

 

MATLAB provides some special expressions for some mathematical symbols, like 
pi for π, Inf for ∞, i (and j) for √-1 etc.

 

Nan

 

stands for 'not a number'. 

Use of Semicolon (;) in MATLAB 

Semicolon (;) indicates end of statement. However, if you want to suppress and 
hide the MATLAB output for an expression, add a semicolon after the expression. 

For example, 

=

 

3;

 

=

 x 

+

 

5

 

When  you  click  the  Execute  button,  or  type  Ctrl+E,  MATLAB  executes  it 
immediately and the result returned is: 

=

  

8

 

Adding Comments 

The percent symbol (%) is used for indicating a comment line. For example, 


background image

 

=

 

9

      

%

 assign the value 

9

 to x 

You can also write a block of comments using the block comment operators % { 
and % }. 

The  MATLAB  editor  includes  tools  and  context  menu  items  to  help  you  add, 
remove, or change the format of comments. 

Commonly used Operators and Special Characters 

MATLAB supports the following commonly used operators and special characters: 

Operator 

Purpose 

Plus; addition operator. 

Minus; subtraction operator. 

Scalar and matrix multiplication operator. 

.* 

Array multiplication operator. 

Scalar and matrix exponentiation operator. 

.^ 

Array exponentiation operator. 

Left-division operator. 

Right-division operator. 

.\ 

Array left-division operator. 

./ 

Array right-division operator. 

Colon; generates regularly spaced elements and represents 
an entire row or column. 


background image

10 

 

( ) 

Parentheses;  encloses  function  arguments  and  array 
indices; overrides precedence. 

[ ] 

Brackets; enclosures array elements. 

Decimal point. 

… 

Ellipsis; line-continuation operator 

Comma; separates statements and elements in a row 

Semicolon; separates columns and suppresses display. 

Percent  sign;  designates  a  comment  and  specifies 
formatting. 

Quote sign and transpose operator. 

._ 

Non-conjugated transpose operator. 

Assignment operator. 

 

Special Variables and Constants 

MATLAB supports the following special variables and constants: 

Name 

Meaning 

ans 

Most recent answer. 

eps 

Accuracy of floating-point precision. 

i,j 

The imaginary unit √-1. 

Inf 

Infinity. 


background image

11 

 

NaN 

Undefined numerical result (not a number). 

pi 

The number π 

Naming Variables 

Variable  names  consist  of  a  letter  followed  by  any  number  of  letters,  digits  or 
underscore. 

MATLAB is

 

case-sensitive

Variable  names  can  be  of  any  length,  however,  MATLAB  uses  only  first  N 
characters, where N is given by the function

 

namelengthmax

Saving Your Work 

The

 

save

 

command is used for saving all the variables in the workspace, as a file 

with .mat extension, in the current directory. 

For example, 

save myfile 

You can reload the file anytime later using the

 

load

 

command. 

load myfile 

 

 

 


background image

12 

 

In MATLAB environment, every variable is an array or matrix. 

You can assign variables in a simple way. For example, 

=

 

3

        

%

 defining x 

and

 initializing it 

with

 a value 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

     

3

 

It creates a 1-by-1 matrix named

 

x

 

and stores the value 3 in its element. Let us 

check another example, 

=

 sqrt

(16)

  

%

 defining x 

and

 initializing it 

with

 an expression 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

     

4

 

Please note that: 

Once a variable is entered into the system, you can refer to it later. 
Variables must have values before they are used. 
When  an  expression  returns  a  result  that  is  not  assigned  to  any  variable,  the 

system assigns it to a variable named ans, which can be used later. 
For example, 

sqrt

(78)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

    

8.8318

 

4. 

VARIABLES 


background image

13 

 

You can use this variable

 

ans

9876/

ans 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

   

1.1182e+03

 

Let's look at another example: 

=

 

7

 

*

 

8;

 

=

 x 

*

 

7.89

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

  

441.8400

 

Multiple Assignments 

You can have multiple assignments on the same line. For example, 

=

 

2;

 b 

=

 

7;

 c 

=

 a 

*

 b; 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

c = 

    14 

I have forgotten the Variables! 

The

 

who

 

command displays all the variable names you have used. 

who 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 


background image

14 

 

Your

 variables are

:

 

a    ans  b    c    x    y     

The

 

whos

 

command displays little more about the variables: 

Variables currently in memory 
Type of each variables 
Memory allocated to each variable 
Whether they are complex variables or not 

whos 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

  Name      Size            Bytes  Class     Attributes 

 

  a         1x1                 8  double               

  ans       1x1                 8  double               

  b         1x1                 8  double               

  c         1x1                 8  double               

  x         1x1                 8  double               

  y         1x1                 8  double       

The

 

clear

 

command deletes all (or the specified) variable(s) from the memory. 

clear x     % it will delete x, won't display anything 

clear      % it will delete all variables in the workspace 

             %  peacefully and unobtrusively  

Long Assignments 

Long assignments can be extended to another line by using an ellipses (...). For 
example, 

initial_velocity = 0; 

acceleration = 9.8; 


background image

15 

 

time = 20; 

final_velocity = initial_velocity ... 

    + acceleration * time 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

final_velocity = 

   196 

The

 

format

 

Command 

By  default,  MATLAB  displays  numbers  with  four  decimal  place  values.  This  is 
known as short format

However, if you want more precision, you need to use the

 

format

 

command. 

The

 

format long

 

command displays 16 digits after decimal. 

For example: 

format long 

x = 7 + 10/3 + 5 ^ 1.2 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

x = 

  17.231981640639408 

Another example, 

format 

short

 

=

 

7

 

+

 

10/3

 

+

 

5

 

^

 

1.2

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

x = 

   17.2320 

The

 

format bank

 

command rounds numbers to two decimal places. For example, 


background image

16 

 

format bank 

daily_wage = 177.45; 

weekly_wage = daily_wage * 6 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

weekly_wage 

=

 

       

1064.70

 

MATLAB displays large numbers using exponential notation. 

The

 

format  short  e

 

command  allows  displaying  in  exponential  form  with  four 

decimal places plus the exponent. 

For example, 

format 

short

 e 

4.678

 

*

 

4.9

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

   

2.2922e+01

 

The

 

format  long  e

 

command  allows  displaying  in  exponential  form  with  four 

decimal places plus the exponent. For example, 

format 

long

 e 

=

 pi 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

     

3.141592653589793e+00

 

The

 

format rat

 

command gives the closest rational expression resulting from a 

calculation. For example, 

format rat 


background image

17 

 

4.678

 

*

 

4.9

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

   

2063/90

   

Creating Vectors 

A vector is a one-dimensional array of numbers. MATLAB allows creating two types 
of vectors: 

Row vectors 
Column vectors 
Row vectors

 

are created by enclosing the set of elements  in square brackets, 

using space or comma to delimit the elements. 

For example, 

=

 

[7

 

8

 

9

 

10

 

11]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

  

Columns

 

1

 through 

4

 

       

7

              

8

              

9

             

10

        

  

Column

 

5

 

      

11

     

Another example, 

=

 

[7

 

8

 

9

 

10

 

11];

 

=

 

[2,

 

3,

 

4,

 

5,

 

6];

 

res 

=

 r 

+

 t 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 


background image

18 

 

res 

=

 

  

Columns

 

1

 through 

4

 

       

9

             

11

             

13

             

15

        

  

Column

 

5

 

      

17

 

Column vectors

 

are created by enclosing the set of elements in square brackets, 

using semicolon (;) to delimit the elements. 

=

 

[7;

  

8;

  

9;

  

10;

 

11]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

       

7

        

       

8

        

       

9

        

      

10

        

      

11

   

Creating Matrices 

A matrix is a two-dimensional array of numbers. 

In MATLAB, a matrix is created by entering each row as a sequence of space or 
comma separated elements, and end of a row is demarcated by a semicolon. For 
example, let us create a 3-by-3 matrix as: 

=

 

[1

 

2

 

3;

 

4

 

5

 

6;

 

7

 

8

 

9]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

       

1

              

2

              

3

        

       

4

              

5

              

6

        


background image

19 

 

       

7

              

8

              

9

        

 

 

 


background image

20 

 

MATLAB  is  an  interactive  program  for  numerical  computation  and  data 
visualization. You can enter a command by typing it at the MATLAB prompt '>>' 
on the

 

Command Window

In this section, we will provide lists of commonly used general MATLAB commands. 

Commands for Managing a Session 

MATLAB provides various commands for managing a session. The following table 
provides all such commands: 

Command 

Purpose 

clc 

Clears command window. 

clear 

Removes variables from memory. 

exist 

Checks for existence of file or variable. 

global 

Declares variables to be global. 

help 

Searches for a help topic. 

lookfor 

Searches help entries for a keyword. 

quit 

Stops MATLAB. 

who 

Lists current variables. 

whos 

Lists current variables (long display). 

Commands for Working with the System 

MATLAB  provides  various  useful  commands  for  working  with  the  system,  like 
saving the current work in the workspace as a file and loading the file later. 

5. 

COMMANDS 


background image

21 

 

It  also  provides  various  commands  for  other  system-related  activities  like, 
displaying date, listing files in the directory, displaying current directory, etc. 

The following table displays some commonly used system-related commands: 

Command 

Purpose 

cd 

Changes current directory. 

date 

Displays current date. 

delete 

Deletes a file. 

diary 

Switches on/off diary file recording. 

dir 

Lists all files in current directory. 

load 

Loads workspace variables from a file. 

path 

Displays search path. 

pwd 

Displays current directory. 

save 

Saves workspace variables in a file. 

type 

Displays contents of a file. 

what 

Lists all MATLAB files in the current directory. 

wklread 

Reads .wk1 spreadsheet file. 

 

 

 

 


background image

22 

 

Input and Output Commands 

MATLAB provides the following input and output related commands: 

Command 

Purpose 

disp 

Displays contents of an array or string. 

fscanf 

Read formatted data from a file. 

format 

Controls screen-display format. 

fprintf 

Performs formatted writes to screen or file. 

input 

Displays prompts and waits for input. 

Suppresses screen printing. 

 

The

 

fscanf

 

and

 

fprintf

 

commands behave like C scanf and printf functions. They 

support the following format codes: 

Format Code 

Purpose 

%s 

Format as a string. 

%d 

Format as an integer. 

%f 

Format as a floating point value. 

%e 

Format as a floating point value in scientific notation. 

%g 

Format in the most compact form: %f or %e. 

\n 

Insert a new line in the output string. 

\t 

Insert a tab in the output string. 

 


background image

23 

 

The format function has the following forms used for numeric display: 

Format Function  Display up to 

format short 

Four decimal digits (default). 

format long 

16 decimal digits. 

format short e 

Five digits plus exponent. 

format long e 

16 digits plus exponents. 

format bank 

Two decimal digits. 

format + 

Positive, negative, or zero. 

format rat 

Rational approximation. 

format compact  Suppresses some line feeds. 

format loose 

Resets to less compact display mode. 

Vector, Matrix, and Array Commands 

The  following  table  shows  various  commands  used  for  working  with  arrays, 
matrices and vectors: 

Command 

Purpose 

cat 

Concatenates arrays. 

find 

Finds indices of nonzero elements. 

length 

Computes number of elements. 

linspace 

Creates regularly spaced vector. 


background image

24 

 

logspace 

Creates logarithmically spaced vector. 

max 

Returns largest element. 

min 

Returns smallest element. 

prod 

Product of each column. 

reshape 

Changes size. 

size 

Computes array size. 

sort 

Sorts each column. 

sum 

Sums each column. 

eye 

Creates an identity matrix. 

ones 

Creates an array of ones. 

zeros 

Creates an array of zeros. 

cross 

Computes matrix cross products. 

dot 

Computes matrix dot products. 

det 

Computes determinant of an array. 

inv 

Computes inverse of a matrix. 

pinv 

Computes pseudoinverse of a matrix. 

rank 

Computes rank of a matrix. 

rref 

Computes reduced row echelon form. 


background image

25 

 

cell 

Creates cell array. 

celldisp 

Displays cell array. 

cellplot 

Displays graphical representation of cell array. 

num2cell 

Converts numeric array to cell array. 

deal 

Matches input and output lists. 

iscell 

Identifies cell array. 

Plotting Commands 

MATLAB  provides  numerous  commands  for  plotting  graphs.  The  following  table 
shows some of the commonly used commands for plotting: 

Command 

Purpose 

axis 

Sets axis limits. 

fplot 

Intelligent plotting of functions. 

grid 

Displays gridlines. 

plot 

Generates xy plot. 

print 

Prints plot or saves plot to a file. 

title 

Puts text at top of plot. 

xlabel 

Adds text label to x-axis. 

ylabel 

Adds text label to y-axis. 

axes 

Creates axes objects. 


background image

26 

 

close 

Closes the current plot. 

close all 

Closes all plots. 

figure 

Opens a new figure window. 

gtext 

Enables label placement by mouse. 

hold 

Freezes current plot. 

legend 

Legend placement by mouse. 

refresh 

Redraws current figure window. 

set 

Specifies properties of objects such as axes. 

subplot 

Creates plots in sub windows. 

text 

Places string in figure. 

bar 

Creates bar chart. 

loglog 

Creates log-log plot. 

polar 

Creates polar plot. 

semilogx 

Creates semi log plot. (logarithmic abscissa). 

semilogy 

Creates semi log plot. (logarithmic ordinate). 

stairs 

Creates stairs plot. 

stem 

Creates stem plot. 

 

 

 


background image

27 

 

So far, we have used MATLAB environment as a calculator. However, MATLAB is 
also a powerful programming language, as well as an interactive computational 
environment. 

In previous chapters, you have learned how to enter commands from the MATLAB 
command prompt. MATLAB also allows you to write series of commands into a file 
and execute the file as complete unit, like writing a function and calling it. 

The M Files 

MATLAB allows writing two kinds of program files: 

Scripts

 

- script files are program files with

 

.m extension. In these files, you write 

series of commands, which you want to execute together. Scripts do not accept 
inputs and do not return any outputs. They operate on data in the workspace. 
Functions

 

- functions files are also program files with

 

.m extension. Functions 

can accept inputs and return outputs. Internal variables are local to the function. 
You can use the MATLAB editor or any other text editor to create your

 

.m

 

files. In 

this section, we will discuss the script files. A script file contains multiple sequential 
lines of MATLAB commands and function calls. You can run a script by typing its 
name at the command line. 

Creating and Running Script File 

To create scripts files, you need to use a text editor. You can open the MATLAB 
editor in two ways: 

Using the command prompt 
Using the IDE 
If you are using the command prompt, type

 

edit

 

in the command prompt. This 

will open the editor.  You can directly type

 

edit

 

and then  the filename (with  .m 

extension) 

edit  

Or

 

edit 

<filename>

 

6. 

M-FILES 


background image

28 

 

The above command will create the file in default MATLAB directory. If you want 
to store all program  files  in a specific folder, then you will have to provide the 
entire path. 

Let us create a folder named progs. Type the following commands at the command 
prompt(>>): 

mkdir progs    

%

 create directory progs under 

default

 directory 

chdir progs    

%

 changing the current directory to progs 

edit  prog1

.

m  

%

 creating an m file named prog1

.

If you are creating the file for first time, MATLAB prompts you to confirm it. Click 
Yes. 

 

Alternatively, if you are using the IDE, choose NEW -> Script. This also opens the 
editor  and  creates  a  file  named  Untitled.  You  can  name  and  save  the  file  after 
typing the code. 

Type the following code in the editor: 

NoOfStudents

 

=

 

6000;

 

TeachingStaff

 

=

 

150;

 

NonTeachingStaff

 

=

 

20;

 

Total

 

=

 

NoOfStudents

 

+

 

TeachingStaff

 

...

 

    

+

 

NonTeachingStaff;

 


background image

29 

 

disp

(Total);

 

After creating and saving the file, you can run it in two ways: 

Clicking the

 

Run

 

button on the editor window or 

Just typing the filename (without extension) in the command prompt: >> prog1 
The command window prompt displays the result: 

6170

 

Example 

Create a script file, and type the following code: 

=

 

5;

 b 

=

 

7;

 

=

 a 

+

 b 

=

 c 

+

 sin

(

b

)

 

=

 

5

 

*

 d 

=

 exp

(-

d

)

 

When the above code is compiled and executed, it produces the following result: 

=

 

    

12

 

=

 

   

12.6570

 

=

 

   

63.2849

 

=

 

   

3.1852e-06

 

 

 

 


background image

30 

 

MATLAB  does  not  require  any  type  declaration  or  dimension  statements. 
Whenever MATLAB encounters a new variable name, it creates the variable and 
allocates appropriate memory space. 

If the variable already exists, then MATLAB replaces the original content with new 
content and allocates new storage space, where necessary. 

For example, 

Total

 

=

 

42

 

The above statement creates a 1-by-1 matrix named 'Total' and stores the value 
42 in it. 

Data Types Available in MATLAB 

MATLAB provides 15 fundamental data types. Every data type stores data that is 
in the form of a matrix or array. The size of this matrix or array is a minimum of 
0-by-0 and this can grow up to a matrix or array of any size. 

The following table shows the most commonly used data types in MATLAB: 

Data Type 

Description 

int8 

8-bit signed integer 

uint8 

8-bit unsigned integer 

int16 

16-bit signed integer 

uint16 

16-bit unsigned integer 

int32 

32-bit signed integer 

uint32 

32-bit unsigned integer 

int64 

64-bit signed integer 

7. 

DATA TYPES 


background image

31 

 

uint64 

64-bit unsigned integer 

single 

single precision numerical data 

double 

double precision numerical data 

logical 

logical values of 1 or 0, represent true and false respectively 

char 

character data (strings are stored as vector of characters) 

cell array 

array of indexed cells, each capable of storing an array of a 
different dimension and data type 

structure 

C-like  structures,  each  structure  having  named  fields 
capable of storing an array of a different dimension and data 
type 

function handle  pointer to a function 

user classes 

objects constructed from a user-defined class 

java classes 

objects constructed from a Java class 

Example 

Create a script file with the following code: 

str 

=

 

'Hello World!'

 

=

 

2345

 

=

 

double(

n

)

 

un 

=

 uint32

(789.50)

 

rn 

=

 

5678.92347

 

=

 int32

(

rn

)

 

 

 


background image

32 

 

When the above code is compiled and executed, it produces the following result: 

str 

=

 

Hello

 

World!

 

=

 

   

2345

 

=

 

   

2345

 

un 

=

 

   

790

 

rn 

=

 

   

5.6789e+03

 

=

 

   

5679

 

Data Type Conversion 

MATLAB provides various functions for converting a value from one data type to 
another. The following table shows the data type conversion functions: 

Function 

Purpose 

Char 

Convert to character array (string) 

int2str 

Convert integer data to string 

mat2str 

Convert matrix to string 

num2str 

Convert number to string 

str2double 

Convert string to double-precision value 


background image

33 

 

str2num 

Convert string to number 

native2unicode 

Convert numeric bytes to Unicode characters 

unicode2native 

Convert Unicode characters to numeric bytes 

base2dec 

Convert base N number string to decimal number 

bin2dec 

Convert binary number string to decimal number 

dec2base 

Convert decimal to base N number in string 

dec2bin 

Convert decimal to binary number in string 

dec2hex 

Convert decimal to hexadecimal number in string 

hex2dec 

Convert hexadecimal number string to decimal number 

hex2num 

Convert  hexadecimal  number  string  to  double-precision 
number 

num2hex 

Convert singles and doubles to IEEE hexadecimal strings 

cell2mat 

Convert cell array to numeric array 

cell2struct 

Convert cell array to structure array 

cellstr 

Create cell array of strings from character array 

mat2cell 

Convert array to cell  array with potentially different sized 
cells 

num2cell 

Convert array to cell array with consistently sized cells 

struct2cell 

Convert structure to cell array 


background image

34 

 

Determination of Data Types 

MATLAB provides various functions for identifying data type of a variable. 

Following table provides the functions for determining the data type of a variable: 

Function 

Purpose 

is 

Detect state 

isa 

Determine if input is object of specified class 

iscell 

Determine whether input is cell array 

iscellstr 

Determine whether input is cell array of strings 

ischar 

Determine whether item is character array 

isfield 

Determine whether input is structure array field 

isfloat 

Determine if input is floating-point array 

ishghandle 

True for Handle Graphics object handles 

isinteger 

Determine if input is integer array 

isjava 

Determine if input is Java object 

islogical 

Determine if input is logical array 

isnumeric 

Determine if input is numeric array 

isobject 

Determine if input is MATLAB object 

isreal 

Check if input is real array 

isscalar 

Determine whether input is scalar 


background image

35 

 

isstr 

Determine whether input is character array 

isstruct 

Determine whether input is structure array 

isvector 

Determine whether input is vector 

class 

Determine class of object 

validateattributes  Check validity of array 

whos 

List variables in workspace, with sizes and types 

 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

3

 

isinteger

(

x

)

 

isfloat

(

x

)

 

isvector

(

x

)

 

isscalar

(

x

)

 

isnumeric

(

x

)

 

  

=

 

23.54

 

isinteger

(

x

)

 

isfloat

(

x

)

 

isvector

(

x

)

 

isscalar

(

x

)

 

isnumeric

(

x

)

 

  

=

 

[1

 

2

 

3]

 


background image

36 

 

isinteger

(

x

)

 

isfloat

(

x

)

 

isvector

(

x

)

 

isscalar

(

x

)

 

  

=

 

'Hello'

 

isinteger

(

x

)

 

isfloat

(

x

)

 

isvector

(

x

)

 

isscalar

(

x

)

 

isnumeric

(

x

)

 

When you run the file, it produces the following result: 

=

 

     

3

 

ans 

=

 

     

0

 

ans 

=

 

     

1

 

ans 

=

 

     

1

 

ans 

=

 

     

1

 

ans 

=

 

     

1

 

=

 

   

23.5400

 


background image

37 

 

ans 

=

 

     

0

 

ans 

=

 

     

1

 

ans 

=

 

     

1

 

ans 

=

 

     

1

 

ans 

=

 

     

1

 

=

 

     

1

     

2

     

3

 

ans 

=

 

     

0

 

ans 

=

 

     

1

 

ans 

=

 

     

1

 

ans 

=

 

     

0

 

=

 

Hello

 

ans 

=

 

     

0

 

ans 

=

 

     

0

 


background image

38 

 

ans 

=

 

     

1

 

ans 

=

 

     

0

 

ans 

=

 

     

0

 

 

 

 


background image

39 

 

An operator is a symbol that tells the compiler to perform specific mathematical 
or  logical  manipulations.  MATLAB  is  designed  to  operate  primarily  on  whole 
matrices and arrays. Therefore, operators in MATLAB work both on scalar and non-
scalar data. MATLAB allows the following types of elementary operations: 

Arithmetic Operators 
Relational Operators 
Logical Operators 
Bitwise Operations 
Set Operations 

Arithmetic Operators 

MATLAB allows two different types of arithmetic operations: 

Matrix arithmetic operations 
Array arithmetic operations 

Matrix arithmetic operations are same as defined in linear algebra. Array operations are executed 

element by element, both on one-dimensional and multidimensional array. 

The matrix operators and array operators are differentiated by the period (.) symbol. However, as 

the addition and subtraction operation is same for matrices and arrays, the operator is same for 

both cases. The following table gives brief description of the operators: 

Operator  Description 

Addition or unary plus. A+B adds the values stored in variables A 
and B. A and B must have the same size, unless one is a scalar. A 
scalar can be added to a matrix of any size. 

Subtraction or unary minus. A-B subtracts the value of B from A. A 
and B must have the same size, unless one is a scalar. A scalar can 
be subtracted from a matrix of any size. 

8. 

OPERATORS 


background image

40 

 

Matrix multiplication. C = A*B is the linear algebraic product of the 
matrices A and B. More precisely, 

 

For non-scalar A and B, the number of columns of A must be equal 
to the number of rows of B. A scalar can multiply a matrix of any 
size. 

.* 

Array multiplication. A.*B is the element-by-element product of the 
arrays A and B. A and B must have the same size, unless one of 
them is a scalar. 

Slash or matrix right division. B/A is roughly the same as B*inv(A). 
More precisely, B/A = (A'\B')'. 

./ 

Array right division. A./B is the matrix with elements A(i,j)/B(i,j). A 
and B must have the same size, unless one of them is a scalar. 

Backslash  or  matrix  left  division.  If  A  is  a  square  matrix,  A\B  is 
roughly the same as inv(A)*B, except it is computed in a different 
way.  If  A  is  an  n-by-n  matrix  and  B  is  a  column  vector  with  n 
components, or a matrix with several such columns, then X = A\B 
is  the  solution  to  the  equation

 

AX  =  B.  A  warning  message  is 

displayed if A is badly scaled or nearly singular. 

.\ 

Array left division. A.\B is the matrix with elements B(i,j)/A(i,j). A 
and B must have the same size, unless one of them is a scalar. 

Matrix power. X^p is X to the power p, if p is a scalar. If p is an 
integer, the power is computed by repeated squaring. If the integer 
is negative, X is inverted first. For other values of p, the calculation 
involves eigenvalues and eigenvectors, such that if [V,D] = eig(X), 
then X^p = V*D.^p/V. 

.^ 

Array power. A.^B is the matrix with elements A(i,j) to the B(i,j) 
power. A and B must have the same size, unless one of them is a 
scalar. 


background image

41 

 

Matrix  transpose.  A'  is  the  linear  algebraic  transpose  of  A.  For 
complex matrices, this is the complex conjugate transpose. 

.' 

Array  transpose.  A.'  is  the  array  transpose  of  A.  For  complex 
matrices, this does not involve conjugation. 

Example 

The  following  examples  show  the  use  of  arithmetic  operators  on  scalar  data. 
Create a script file with the following code: 

=

 

10;

 

=

 

20;

 

=

 a 

+

 b 

=

 a 

-

 b 

=

 a 

*

 b 

=

 a 

/

 b 

=

 a \ b 

=

 

7;

 

=

 

3;

 

=

 x 

^

 y 

When you run the file, it produces the following result: 

=

 

    

30

 

=

 

   

-10

 

=

 

   

200

 

=

 

    

0.5000

 


background image

42 

 

=

 

     

2

 

=

 

   

343

 

Functions for Arithmetic Operations 

Apart  from  the  above-mentioned  arithmetic  operators,  MATLAB  provides  the 
following commands/functions used for similar purpose: 

Function 

Description 

uplus(a) 

Unary plus; increments by the amount a 

plus (a,b) 

Plus; returns a + b 

uminus(a) 

Unary minus; decrements by the amount a 

minus(a, b) 

Minus; returns a - b 

times(a, b) 

Array multiply; returns a.*b 

mtimes(a, b) 

Matrix multiplication; returns a* b 

rdivide(a, b) 

Right array division; returns a ./ b 

ldivide(a, b) 

Left array division; returns a.\ b 

mrdivide(A, B) 

Solve systems of linear equations

 

xA = B

 

for

 

x 

mldivide(A, B) 

Solve systems of linear equations

 

Ax = B

 

for

 

x 

power(a, b) 

Array power; returns a.^b 

mpower(a, b) 

Matrix power; returns a ^ b 


background image

43 

 

cumprod(A) 

Cumulative product; returns an array of the same size 
as the array A containing the cumulative product. 

If  A  is  a  vector,  then  cumprod(A)  returns  a  vector 
containing the cumulative product of the elements of 
A. 

If  A  is  a  matrix,  then  cumprod(A)  returns  a  matrix 
containing the cumulative products for each column 
of A. 

If A is a multidimensional array, then cumprod(A) acts 
along the first non-singleton dimension. 

cumprod(A, dim) 

Returns the cumulative product along dimension

 

dim

cumsum(A) 

Cumulative  sum;  returns  an  array  A  containing  the 
cumulative sum. 

If  A  is  a  vector,  then  cumsum(A)  returns  a  vector 
containing the cumulative sum of the elements of A. 

If  A  is  a  matrix,  then  cumsum(A)  returns  a  matrix 
containing the cumulative sums for each column of A. 

If A is a multidimensional array, then cumsum(A) acts 
along the first non-singleton dimension. 

cumsum(A, dim) 

Returns  the  cumulative  sum  of  the  elements  along 
dimension

 

dim

diff(X) 

Differences  and  approximate  derivatives;  calculates 
differences between adjacent elements of X. 

If  X  is  a  vector,  then  diff(X)  returns  a  vector,  one 
element  shorter  than  X,  of  differences  between 
adjacent  elements:  [X(2)-X(1)  X(3)-X(2)  ...  X(n)-
X(n-1)] 

If X is a matrix, then diff(X) returns a matrix of row 
differences: [X(2:m,:)-X(1:m-1,:)] 

diff(X,n) 

Applies

 

diff

 

recursively  n  times,  resulting  in  the  nth 

difference. 


background image

44 

 

diff(X,n,dim) 

It is the nth difference function calculated along the 
dimension specified by scalar dim. If order n equals 
or exceeds the length of dimension dim, diff returns 
an empty array. 

prod(A) 

Product of array elements; returns the product of the 
array elements of A. 

If A is a vector, then prod(A) returns the product of 
the elements. 

If  A  is  a  nonempty  matrix,  then  prod(A)  treats  the 
columns of A as vectors and returns a row vector of 
the products of each column. 

If A is an empty 0-by-0 matrix, prod(A) returns 1. 

If  A  is  a  multidimensional  array,  then  prod(A)  acts 
along  the  first  non-singleton  dimension  and  returns 
an  array  of  products.  The  size  of  this  dimension 
reduces to 1 while the sizes of all other dimensions 
remain the same. 

The prod function computes and returns B as single if 
the input, A, is single. For all other numeric and logical 
data types, prod computes and returns B as double 

prod(A,dim) 

Returns  the  products  along  dimension  dim.  For 
example, if A is a matrix, prod(A,2) is a column vector 
containing the products of each row. 

prod(___,datatype) 

Multiplies in and returns an array in the class specified 
by datatype. 

sum(A) 

Sum of array elements; returns sums along different 
dimensions of an array. If A is floating point, that is 
double or single, B is accumulated natively, that is in 
the same class as A, and B has the same class as A. 
If A is not floating point, B is accumulated in double 
and B has class double. 

If  A  is  a  vector,  sum(A)  returns  the  sum  of  the 
elements. 


background image

45 

 

If A is a matrix, sum(A) treats the columns of A as 
vectors, returning a row vector of the sums of each 
column. 

If  A  is  a  multidimensional  array,  sum(A)  treats  the 
values  along  the  first  non-singleton  dimension  as 
vectors, returning an array of row vectors. 

sum(A,dim) 

Sums  along  the  dimension  of

 

A

 

specified  by 

scalar

 

dim

sum(..., 'double') 

sum(..., dim,'double') 

Perform  additions  in  double-precision  and  return  an 
answer of type double, even if A has data type single 
or an integer data type. This is the default for integer 
data types. 

sum(..., 'native') 

sum(..., dim,'native') 

Perform  additions  in  the  native  data  type  of  A  and 
return an answer of the same data type. This is the 
default for single and double. 

ceil(A) 

Round toward positive infinity; rounds the elements 
of A to the nearest integers greater than or equal to 
A. 

fix(A) 

Round toward zero 

floor(A) 

Round toward negative infinity; rounds the elements 
of A to the nearest integers less than or equal to A. 

idivide(a, b) 

idivide(a, b,'fix') 

Integer division with rounding option; is the same as 
a./b  except  that  fractional  quotients  are  rounded 
toward zero to the nearest integers. 

idivide(a, b, 'round') 

Fractional  quotients  are  rounded  to  the  nearest 
integers. 

idivide(A, B, 'floor') 

Fractional  quotients  are  rounded  toward  negative 
infinity to the nearest integers. 


background image

46 

 

idivide(A, B, 'ceil') 

Fractional quotients are rounded toward infinity to the 
nearest integers. 

mod (X,Y) 

Modulus  after  division;  returns  X  -  n.*Y  where  n  = 
floor(X./Y). If Y is not an integer and the quotient X./Y 
is within round off error of an integer, then n is that 
integer. The inputs X and Y must be real arrays of the 
same size, or real scalars (provided Y ~=0). 

Please note: 

mod(X,0) is X 

mod(X,X) is 0 

mod(X,Y) for X~=Y and Y~=0 has the same sign as 

rem (X,Y) 

Remainder after division; returns X - n.*Y where n = 
fix(X./Y). If Y is not an integer and the quotient X./Y 
is within round off error of an integer, then n is that 
integer. The inputs X and Y must be real arrays of the 
same size, or real scalars (provided Y ~=0). 

Please note that: 

rem(X,0) is NaN 

rem(X,X) for X~=0 is 0 

rem(X,Y) for X~=Y and Y~=0 has the same sign as 
X. 

round(X) 

Round to nearest integer; rounds the elements of X 
to  the  nearest  integers.  Positive  elements  with  a 
fractional part of 0.5 round up to the nearest positive 
integer. Negative elements with a fractional part of -
0.5 round down to the nearest negative integer. 

Relational Operators 

Relational operators can also work on both scalar and non-scalar data. Relational 
operators  for  arrays  perform  element-by-element  comparisons  between  two 
arrays and return a logical array of the same size, with elements set to logical 1 
(true) where the relation is true and elements set to logical 0 (false) where it is 
not. 


background image

47 

 

The following table shows the relational operators available in MATLAB: 

Operator  Description 

Less than 

<= 

Less than or equal to 

Greater than 

>= 

Greater than or equal to 

== 

Equal to 

~= 

Not equal to 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

100;

 

=

 

200;

 

if

 

(

>=

 b

)

 

max 

=

 a 

else

 

max 

=

 b 

end

 

When you run the file, it produces following result: 

max 

=

 

   

200

 

Apart  from  the  above-mentioned  relational  operators,  MATLAB  provides  the 
following commands/functions used for the same purpose: 


background image

48 

 

Function 

Description 

eq(a, b) 

Tests whether a is equal to b 

ge(a, b) 

Tests whether a is greater than or equal to b 

gt(a, b) 

Tests whether a is greater than b 

le(a, b) 

Tests whether a is less than or equal to b 

lt(a, b) 

Tests whether a is less than b 

ne(a, b) 

Tests whether a is not equal to b 

isequal 

Tests arrays for equality 

isequaln 

Tests arrays for equality, treating NaN values as equal 

Example 

Create a script file and type the following code: 

%

 comparing two values 

=

 

100;

 

=

 

200;

 

if

 

(

ge

(

a

,

b

))

 

max 

=

 a 

else

 

max 

=

 b 

end

 

%

 comparing two different values 

=

 

340;

 

=

 

520;

 


background image

49 

 

if

 

(

le

(

a

,

 b

))

 

disp

(' a is either less than or equal to b')

 

else

 

disp

(' a is greater than b')

 

end

 

When you run the file, it produces the following result: 

max 

=

 

   

200

 

 a 

is

 either less than 

or

 equal to b 

Logical Operators 

MATLAB offers two types of logical operators and functions: 

Element-wise - These  operators operate on corresponding elements of logical 

arrays. 
Short-circuit - These operators operate on scalar and logical expressions. 
Element-wise logical operators operate element-by-element on logical arrays. The 
symbols &, |, and ~ are the logical array operators AND, OR, and NOT. 

Short-circuit  logical  operators  allow  short-circuiting  on  logical  operations.  The 
symbols && and || are the logical short-circuit operators AND and OR. 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

5;

 

=

 

20;

 

   

if

 

(

 a 

&&

 b 

)

 

        disp

('Line 1 - Condition is true');

 

   

end

 

   

if

 

(

 a 

||

 b 

)

 

       disp

('Line 2 - Condition is true');

 


background image

50 

 

   

end

 

   

%

 lets change the value of a 

and

 b  

   a 

=

 

0;

 

   b 

=

 

10;

 

   

if

 

(

 a 

&&

 b 

)

 

       disp

('Line 3 - Condition is true');

 

   

else

 

       disp

('Line 3 - Condition is not true');

 

   

end

 

   

if

 

(~(

&&

 b

))

 

    

      disp

('Line 4 - Condition is true');

 

   

end

 

When you run the file, it produces following result: 

Line

 

1

 

-

 

Condition

 

is

 

true

 

Line

 

2

 

-

 

Condition

 

is

 

true

 

Line

 

3

 

-

 

Condition

 

is

 

not

 

true

 

Line

 

4

 

-

 

Condition

 

is

 

true

 

Functions for Logical Operations 

Apart from the above-mentioned logical operators, MATLAB provides the following 
commands or functions used for the same purpose: 

Function 

Description 

and(A, B) 

Finds  logical  AND  of  array  or  scalar  inputs; 
performs a logical AND of all input arrays A, B, etc. 
and  returns  an  array  containing  elements  set  to 
either  logical  1  (true)  or  logical  0  (false).  An 


background image

51 

 

element of the output array is set to 1 if all input 
arrays  contain  a  nonzero  element  at  that  same 
array location. Otherwise, that element is set to 0. 

not(A) 

Finds logical NOT of array or scalar input; performs 
a logical NOT of input array A and returns an array 
containing elements set to either logical 1 (true) or 
logical 0 (false). An element of the output array is 
set  to  1  if  the  input  array  contains  a  zero  value 
element  at  that  same  array  location.  Otherwise, 
that element is set to 0. 

or(A, B) 

Finds logical OR of array or scalar inputs; performs 
a  logical  OR  of  all  input  arrays  A,  B,  etc.  and 
returns an array containing elements set to either 
logical 1 (true) or logical 0 (false). An element of 
the  output  array  is  set  to  1  if  any  input  arrays 
contain  a  nonzero  element  at  that  same  array 
location. Otherwise, that element is set to 0. 

xor(A, B) 

Logical  exclusive-OR;  performs  an  exclusive  OR 
operation on the corresponding elements of arrays 
A and B. The resulting element C(i,j,...) is logical 
true  (1)  if  A(i,j,...)  or  B(i,j,...),  but  not  both,  is 
nonzero. 

all(A) 

Determine  if  all  array  elements  of  array  A  are 
nonzero or true. 

If A is a vector, all(A) returns logical 1 (true) if all 
the  elements  are  nonzero  and  returns  logical  0 
(false) if one or more elements are zero. 

If A is a nonempty matrix, all(A) treats the columns 
of A as vectors, returning a row vector of  logical 
1's and 0's. 

If  A  is  an  empty  0-by-0  matrix,  all(A)  returns 
logical 1 (true). 

If A is a multidimensional array, all(A) acts along 
the  first  non-singleton  dimension  and  returns  an 
array of logical values. The size of this dimension 


background image

52 

 

reduces to 1 while the sizes of all other dimensions 
remain the same. 

all(A, dim) 

Tests  along  the  dimension  of  A  specified  by 
scalar

 

dim

any(A) 

Determine if any array elements are nonzero; tests 
whether  any  of  the  elements  along  various 
dimensions of an array is a nonzero number or is 
logical  1  (true).  The  any  function  ignores  entries 
that are NaN (Not a Number). 

If A is a vector, any(A) returns logical 1 (true) if 
any of the elements of A is a nonzero number or is 
logical 1 (true), and returns logical 0 (false) if all 
the elements are zero. 

If  A  is  a  nonempty  matrix,  any(A)  treats  the 
columns of A as vectors, returning a row vector of 
logical 1's and 0's. 

If  A  is  an  empty  0-by-0  matrix,  any(A)  returns 
logical 0 (false). 

If A is a multidimensional array, any(A) acts along 
the  first  non-singleton  dimension  and  returns  an 
array of logical values. The size of this dimension 
reduces to 1 while the sizes of all other dimensions 
remain the same. 

any(A,dim) 

Tests  along  the  dimension  of  A  specified  by 
scalar

 

dim

False 

Logical 0 (false) 

false(n) 

is an n-by-n matrix of logical zeros 

false(m, n) 

is an m-by-n matrix of logical zeros. 

false(m, n, p, ...) 

is an m-by-n-by-p-by-... array of logical zeros. 


background image

53 

 

false(size(A)) 

is an array of logical zeros that is the same size as 
array A. 

false(...,'like',p) 

is an array of logical zeros of the same data type 
and sparsity as the logical array p. 

ind = find(X) 

Find  indices  and  values  of  nonzero  elements; 
locates  all  nonzero  elements  of  array  X,  and 
returns  the  linear  indices  of  those  elements  in  a 
vector.  If  X  is  a  row  vector,  then  the  returned 
vector  is  a  row  vector;  otherwise,  it  returns  a 
column vector. If X contains no nonzero elements 
or  is  an  empty  array,  then  an  empty  array  is 
returned. 

ind = find(X, k) 

ind = find(X, k, 'first') 

Returns at most the first k indices corresponding 
to the nonzero entries of X. k must be a positive 
integer, but it can be of any numeric data type. 

ind = find(X, k, 'last') 

returns at most the last k indices corresponding to 
the nonzero entries of X. 

[row,col] = find(X, ...) 

Returns the row and column indices of the nonzero 
entries  in  the  matrix  X.  This  syntax  is  especially 
useful when working with sparse matrices. If X is 
an  N-dimensional  array  with  N  >  2,  col  contains 
linear indices for the columns. 

[row,col,v] = find(X, ...)  Returns a column or row vector v of the nonzero 

entries in X, as well as row and column indices. If 
X is a logical expression, then v is a logical array. 
Output  v  contains  the  non-zero  elements  of  the 
logical array obtained by evaluating the expression 
X. 

islogical(A) 

Determine if input is logical array; returns true if A 
is  a  logical  array  and  false  otherwise.  It  also 
returns  true  if  A  is  an  instance  of  a  class  that  is 
derived from the logical class. 


background image

54 

 

logical(A) 

Convert numeric values to logical; returns an array 
that  can  be  used  for  logical  indexing  or  logical 
tests. 

True 

Logical 1 (true) 

true(n) 

is an n-by-n matrix of logical ones. 

true(m, n) 

is an m-by-n matrix of logical ones. 

true(m, n, p, ...) 

is an m-by-n-by-p-by-... array of logical ones. 

true(size(A)) 

is an array of logical ones that is the same size as 
array A. 

true(...,'like', p) 

is an array of logical ones of the same data type 
and sparsity as the logical array p. 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

60;

 

%

 

60

 

=

 

0011

 

1100

    

=

 

13;

 

%

 

13

 

=

 

0000

 

1101

  

=

 bitand

(

a

,

 b

)

      

%

 

12

 

=

 

0000

 

1100

   

=

 bitor

(

a

,

 b

)

       

%

 

61

 

=

 

0011

 

1101

  

=

 bitxor

(

a

,

 b

)

      

%

 

49

 

=

 

0011

 

0001

  

=

 bitshift

(

a

,

 

2)

    

%

 

240

 

=

 

1111

 

0000

 

*/

 

=

 bitshift

(

a

,-2)

    

%

 

15

 

=

 

0000

 

1111

 

*/

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

    

12

 

=

 


background image

55 

 

    

61

 

=

 

    

49

 

=

 

   

240

 

=

 

    

15

 

Bitwise Operations 

Bitwise operators work on bits and perform bit-by-bit operation. The truth tables 
for &, |, and ^ are as follows: 

p & q 

p | q 

p ^ q 

Assume if A = 60; and B = 13; Now in binary format they will be as follows: 

A = 0011 1100 

B = 0000 1101 

----------------- 

A&B = 0000 1100 

A|B = 0011 1101 

A^B = 0011 0001 

~A  = 1100 0011 

MATLAB  provides  various  functions  for  bit-wise  operations  like  'bitwise  and', 
'bitwise or' and 'bitwise not' operations, shift operation, etc. 


background image

56 

 

The following table shows the commonly used bitwise operations: 

 

Function 

Purpose 

bitand(a, b) 

Bit-wise AND of integers

 

a

 

and

 

b 

bitcmp(a) 

Bit-wise complement of

 

a 

bitget(a,pos) 

Get bit at specified position

 

pos, in the integer array

 

a 

bitor(a, b) 

Bit-wise OR of integers

 

a

 

and

 

b 

bitset(a, pos) 

Set bit at specific location

 

pos

 

of

 

a 

bitshift(a, k) 

Returns

 

a

 

shifted  to  the  left  by

 

k

 

bits,  equivalent  to 

multiplying  by  2

k

.  Negative  values  of  k  correspond  to 

shifting  bits  right  or  dividing  by  2

|k|

 

and  rounding  to  the 

nearest integer towards negative infinite. Any overflow bits 
are truncated. 

bitxor(a, b) 

Bit-wise XOR of integers

 

a

 

and

 

b 

swapbytes 

Swap byte ordering 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

60;

 

%

 

60

 

=

 

0011

 

1100

    

=

 

13;

 

%

 

13

 

=

 

0000

 

1101

  

=

 bitand

(

a

,

 b

)

      

%

 

12

 

=

 

0000

 

1100

   

=

 bitor

(

a

,

 b

)

       

%

 

61

 

=

 

0011

 

1101

  

=

 bitxor

(

a

,

 b

)

      

%

 

49

 

=

 

0011

 

0001

  

=

 bitshift

(

a

,

 

2)

    

%

 

240

 

=

 

1111

 

0000

 

*/

 

=

 bitshift

(

a

,-2)

    

%

 

15

 

=

 

0000

 

1111

 

*/

 


background image

57 

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

    

12

 

=

 

    

61

 

=

 

    

49

 

=

 

   

240

 

=

 

    

15

 

Set Operations 

MATLAB provides various functions for set operations, like union, intersection and 
testing for set membership, etc. 

The following table shows some commonly used set operations: 

Function 

Description 

intersect(A,B) 

Set  intersection  of  two  arrays;  returns  the  values 
common to both A and B. The values returned are in 
sorted order. 

intersect(A,B,'rows') 

Treats  each  row  of  A  and  each  row  of  B  as  single 
entities and returns the rows common to both A and 
B.  The  rows  of  the  returned  matrix  are  in  sorted 
order. 

ismember(A,B) 

Returns  an  array  the  same  size  as  A,  containing  1 
(true)  where  the  elements  of  A  are  found  in  B. 
Elsewhere, it returns 0 (false). 


background image

58 

 

ismember(A,B,'rows')  Treats  each  row  of  A  and  each  row  of  B  as  single 

entities  and  returns  a  vector  containing  1  (true) 
where  the  rows  of  matrix  A  are  also  rows  of  B. 
Elsewhere, it returns 0 (false). 

issorted(A) 

Returns  logical  1  (true)  if  the  elements  of  A  are  in 
sorted order and logical 0 (false) otherwise. Input A 
can be a vector or an N-by-1 or 1-by-N cell array of 
strings.  A  is  considered  to  be  sorted  if  A  and  the 
output of sort(A) are equal. 

issorted(A, 'rows') 

Returns logical 1 (true) if the rows of two-dimensional 
matrix  A  are  in  sorted  order,  and  logical  0  (false) 
otherwise. Matrix A is considered to be sorted if A and 
the output of sortrows(A) are equal. 

setdiff(A,B) 

Sets difference of two arrays; returns the values in A 
that are not in B. The values in the returned array are 
in sorted order. 

setdiff(A,B,'rows') 

Treats  each  row  of  A  and  each  row  of  B  as  single 
entities and returns the rows from A that are not in 
B.  The  rows  of  the  returned  matrix  are  in  sorted 
order. 

The 'rows' option does not support cell arrays. 

setxor 

Sets exclusive OR of two arrays 

union 

Sets union of two arrays 

unique 

Unique values in array 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

[7

 

23

 

14

 

15

 

9

 

12

 

8

 

24

 

35]

 

=

 

[

 

2

 

5

 

7

 

8

 

14

 

16

 

25

 

35

 

27]

 

=

 

union(

a

,

 b

)

 


background image

59 

 

=

 intersect

(

a

,

 b

)

 

=

 setdiff

(

a

,

 b

)

 

When you run the file, it produces the following result: 

=

 

     

7

    

23

    

14

    

15

     

9

    

12

     

8

    

24

    

35

 

=

 

     

2

     

5

     

7

     

8

    

14

    

16

    

25

    

35

    

27

 

=

 

  

Columns

 

1

 through 

11

 

     

2

     

5

     

7

     

8

     

9

    

12

    

14

    

15

    

16

    

23

    

24

 

  

Columns

 

12

 through 

14

 

    

25

    

27

    

35

 

=

 

     

7

     

8

    

14

    

35

 

=

 

     

9

    

12

    

15

    

23

    

24

 

 

 


background image

60 

 

Decision  making  structures  require  that  the  programmer  should  specify  one  or 
more conditions to be evaluated or tested by the program, along with a statement 
or  statements  to  be  executed  if  the  condition  is  determined  to  be  true,  and 
optionally, other statements to be executed if the condition is determined to be 
false. 

Following is the general form of a typical decision making structure found in most 
of the programming languages: 

 

MATLAB  provides  following  types  of  decision  making  statements.  Click  the 
following links to check their detail: 

Statement 

Description 

if ... end statement 

An if ... end statement consists 
of a boolean expression followed 
by one or more statements. 

if...else...end statement 

An if statement can be followed 
by  an  optional  else  statement, 
which  executes  when  the 
boolean expression is false. 

9. 

DECISION MAKING 


background image

61 

 

If... elseif...elseif...else...end statements  An if statement can be followed 

by  one  (or  more)  optional 
elseif...  and  an  else  statement, 
which  is  very  useful  to  test 
various conditions. 

nested if statements 

You 

can 

use 

one if or elseif statement inside 
another if or elseif statement(s). 

switch statement 

A  switch  statement  allows  a 
variable to be tested for equality 
against a list of values. 

nested switch statements 

You 

can 

use 

one  switch  statement  inside 
another switch statement(s). 

if... end Statement 

An

 

if  ...  end

 

statement  consists  of  an

 

if

 

statement  and  a  boolean  expression 

followed by one or more statements. It is delimited by the

 

end

 

statement. 

Syntax 

The syntax of an if statement in MATLAB is: 

if

 

<expression>

 

%

 statement

(

s

)

 will execute 

if

 the 

boolean

 expression 

is

 

true

  

<statements>

 

end

 

If the expression evaluates to true, then the block of code inside the if statement 
will be executed. If the expression evaluates to false, then the first set of code 
after the end statement will be executed. 

 

 

 


background image

62 

 

Flow Diagram 

 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

10;

 

%

 check the condition 

using

 

if

 statement  

   

if

 a 

<

 

20

  

   

%

 

if

 condition 

is

 

true

 

then

 

print

 the following  

       fprintf

('a is less than 20\n'

 

);

 

   

end

 

fprintf

('value of a is : %d\n',

 a

);

 

When you run the file, it displays the following result: 

is

 less than 

20

 

value of a 

is

 

:

 

10

 


background image

63 

 

if...else...end Statement 

An if statement can be followed by an optional else statement, which executes 
when the expression is false. 

Syntax 

The syntax of an if...else statement in MATLAB is: 

if

 

<expression>

 

%

 statement

(

s

)

 will execute 

if

 the 

boolean

 expression 

is

 

true

  

<

statement

(

s

)>

 

else

 

<

statement

(

s

)>

 

%

 statement

(

s

)

 will execute 

if

 the 

boolean

 expression 

is

 

false

  

end

 

If  the  boolean  expression  evaluates  to  true,  then  the  if  block  of  code  will  be 
executed, otherwise else block of code will be executed. 

Flow Diagram 

 

Example 

Create a script file and type the following code: 


background image

64 

 

=

 

100;

 

%

 check the 

boolean

 condition  

   

if

 a 

<

 

20

  

        

%

 

if

 condition 

is

 

true

 

then

 

print

 the following  

       fprintf

('a is less than 20\n'

 

);

 

   

else

 

       

%

 

if

 condition 

is

 

false

 

then

 

print

 the following  

       fprintf

('a is not less than 20\n'

 

);

 

   

end

 

   fprintf

('value of a is : %d\n',

 a

);

 

When the above code is compiled and executed, it produces the following result: 

is

 

not

 less than 

20

 

value of a 

is

 

:

 

100

 

if...elseif...elseif...else...end Statements 

An

 

if

 

statement  can  be  followed  by  one  (or  more)  optional

 

elseif...

 

and 

an

 

else

 

statement, which is very useful to test various conditions. 

When using if... elseif...else statements, there are few points to keep in mind: 

An if can have zero or one else's and it must come after any elseif's. 
An if can have zero to many elseif's and they must come before the else. 
Once an else if succeeds, none of the remaining elseif's or else's will be tested. 

Syntax 

if

 

<

expression 

1>

 

%

 

Executes

 

when

 the expression 

1

 

is

 

true

  

<

statement

(

s

)>

 

elseif 

<

expression 

2>

 

%

 

Executes

 

when

 the 

boolean

 expression 

2

 

is

 

true

 


background image

65 

 

<

statement

(

s

)>

 

Elseif

 

<

expression 

3>

 

%

 

Executes

 

when

 the 

boolean

 expression 

3

 

is

 

true

  

<

statement

(

s

)>

 

else

  

%

  executes 

when

 the none of the above condition 

is

 

true

  

<

statement

(

s

)>

 

end

 

Example 

Create a script file and type the following code in it: 

=

 

100;

 

%

check the 

boolean

 condition  

   

if

 a 

==

 

10

  

         

%

 

if

 condition 

is

 

true

 

then

 

print

 the following  

       fprintf

('Value of a is 10\n'

 

);

 

    elseif

(

 a 

==

 

20

 

)

 

       

%

 

if

 

else

 

if

 condition 

is

 

true

  

       fprintf

('Value of a is 20\n'

 

);

 

    elseif a 

==

 

30

  

        

%

 

if

 

else

 

if

 condition 

is

 

true

   

       fprintf

('Value of a is 30\n'

 

);

 

   

else

 

        

%

 

if

 none of the conditions 

is

 

true

 

       fprintf('None

 of the values are matching\n

'); 

   fprintf('Exact

 value of a 

is:

 

%

d\n

', a ); 


background image

66 

 

   end

 

When the above code is compiled and executed, it produces the following result: 

None

 of the values are matching 

Exact

 value of a 

is:

 

100

 

The Nested if Statements 

It is always legal in MATLAB to nest if-else statements which means you can use 
one if or elseif statement inside another if or elseif statement(s). 

Syntax 

The syntax for a nested if statement is as follows: 

if

 

<

expression 

1>

 

%

 

Executes

 

when

 the 

boolean

 expression 

1

 

is

 

true

  

   

if

 

<

expression 

2>

 

      

%

 

Executes

 

when

 the 

boolean

 expression 

2

 

is

 

true

     

  

end

 

end

 

You can nest elseif...else in the similar way as you have nested if statement. 

Example 

Create a script file and type the following code in it: 

=

 

100;

 

=

 

200;

 

    

%

 check the 

boolean

 condition  

   

if(

 a 

==

 

100

 

)

 

    

       

%

 

if

 condition 

is

 

true

 

then

 check the following  

       

if(

 b 

==

 

200

 

)

 


background image

67 

 

        

          

%

 

if

 condition 

is

 

true

 

then

 

print

 the following  

          fprintf

('Value of a is 100 and b is 200\n'

 

);

 

       

end

 

        

   

end

 

   fprintf

('Exact value of a is : %d\n',

 a 

);

 

   fprintf

('Exact value of b is : %d\n',

 b 

);

 

When you run the file, it displays: 

Value

 of a 

is

 

100

 

and

 b 

is

 

200

 

Exact

 value of a 

is

 

:

 

100

 

Exact

 value of b 

is

 

:

 

200

 

The switch Statement 

A switch block conditionally executes one set of statements from several choices. 
Each choice is covered by a case statement. 

An evaluated switch_expression is a scalar or string. 

An  evaluated  case_expression  is  a  scalar,  a  string  or  a  cell  array  of  scalars  or 
strings. 

The switch block tests each case until one of the cases is true. A case is true when: 

For numbers,

 

eq(case_expression,switch_expression). 

For strings,

 

strcmp(case_expression,switch_expression). 

For objects that support the eq function,eq(case_expression,switch_expression). 
For a cell array case_expression, at  least one of the elements of the cell array 

matches switch_expression, as defined above for numbers, strings and objects. 
When a case is true, MATLAB executes the corresponding statements and then 
exits the switch block. 

The

 

otherwise

 

block is optional and executes only when no case is true. 

Syntax 


background image

68 

 

The syntax of switch statement in MATLAB is: 

switch

 

<switch_expression>

 

   

case

 

<case_expression>

 

     

<statements>

 

   

case

 

<case_expression>

 

     

<statements>

 

     

...

 

     

...

 

   otherwise 

       

<statements>

 

end

 

Example 

Create a script file and type the following code in it: 

grade 

=

 

'B';

 

   

switch(

grade

)

 

   

case

 

'A'

  

      fprintf

('Excellent!\n'

 

);

 

   

case

 

'B'

  

       fprintf

('Well done\n'

 

);

 

   

case

 

'C'

  

      fprintf

('Well done\n'

 

);

 

   

case

 

'D'

 

      fprintf

('You passed\n'

 

);

 

    

   

case

 

'F'

  

     fprintf

('Better try again\n'

 

);

 


background image

69 

 

      

   otherwise 

     fprintf

('Invalid grade\n'

 

);

 

   

end

 

When you run the file, it displays: 

Well

 

done

 

Your

 grade 

is

  B 

The Nested Switch Statements 

It  is  possible  to  have  a  switch  as  part  of  the  statement  sequence  of  an  outer 
switch. Even if the case constants of the inner and outer switch contain common 
values, no conflicts will arise. 

Syntax 

The syntax for a nested switch statement is as follows: 

switch(

ch1

)

  

   

case

 

'A'

  

   fprintf

('This A is part of outer switch');

 

      

switch(

ch2

)

  

         

case

 

'A'

 

           fprintf

('This A is part of inner switch'

 

);

 

          

case

 

'B'

   

          fprintf

('This B is part of inner switch'

 

);

 

       

end

    

case

 

'B'

 

fprintf

('This B is part of outer switch'

 

);

 

end

 


background image

70 

 

Example 

Create a script file and type the following code in it: 

=

 

100;

 

=

 

200;

 

switch(

a

)

  

      

case

 

100

  

         fprintf

('This is part of outer switch %d\n',

 a 

);

 

         

switch(

b

)

  

            

case

 

200

 

               fprintf

('This is part of inner switch %d\n',

 a 

);

 

         

end

 

end

 

fprintf

('Exact value of a is : %d\n',

 a 

);

 

fprintf

('Exact value of b is : %d\n',

 b 

);

 

When you run the file, it displays: 

This

 

is

 part of outer 

switch

 

100

 

This

 

is

 part of inner 

switch

 

100

 

Exact

 value of a 

is

 

:

 

100

 

Exact

 value of b 

is

 

:

 

200

 

 

 

 


background image

71 

 

There  may  be  a  situation  when  you  need  to  execute  a  block  of  code  several 
number  of  times.  In  general,  statements  are  executed  sequentially.  The  first 
statement in a function is executed first, followed by the second, and so on. 

Programming  languages  provide  various  control  structures  that  allow  for  more 
complicated execution paths. 

A loop statement allows us to execute a statement or group of statements multiple 
times  and  following  is  the  general  form  of  a  loop  statement  in  most  of  the 
programming languages: 

 

MATLAB provides following types of loops to handle looping requirements. Click 
the following links to check their detail: 

Loop Type 

Description 

while loop 

Repeats  a  statement  or  group  of  statements  while  a 
given  condition  is  true.  It  tests  the  condition  before 
executing the loop body. 

10. 

LOOP TYPES 


background image

72 

 

for loop 

Executes a sequence of statements multiple times and 
abbreviates the code that manages the loop variable. 

nested loops 

You can use one or more loops inside any another loop. 

The while Loop 

The while loop repeatedly executes statements while condition is true. 

Syntax 

The syntax of a while loop in MATLAB is: 

while

 

<expression>

 

   

<statements>

 

end

 

The  while  loop  repeatedly  executes  program  statement(s)  as  long  as  the 
expression remains true. 

An  expression  is  true  when  the  result  is  nonempty  and  contains  all  nonzero 
elements (logical or real numeric). Otherwise, the expression is false. 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

10;

 

%

 

while

 loop execution  

while(

 a 

<

 

20

 

)

 

  fprintf

('value of a: %d\n',

 a

);

 

  a 

=

 a 

+

 

1;

 

end

 

When you run the file, it displays the following result: 

value of a

:

 

10

 

value of a

:

 

11

 


background image

73 

 

value of a

:

 

12

 

value of a

:

 

13

 

value of a

:

 

14

 

value of a

:

 

15

 

value of a

:

 

16

 

value of a

:

 

17

 

value of a

:

 

18

 

value of a

:

 

19

 

The for Loop 

A

 

for loop

 

is a repetition control structure that allows you to efficiently write a 

loop that needs to execute a specific number of times. 

Syntax 

The syntax of a

 

for loop

 

in MATLAB is: 

for

 index 

=

 values 

  

<

program statements

>

 

          

...

 

end

 

values

 

has one of the following forms: 

Format 

Description 

initval:endval 

increments the index variable from

 

initval

 

to

 

endval

 

by 1, 

and 

repeats 

execution 

of

 

program 

statements

 

until

 

index

 

is greater than

 

endval

initval:step:endval  increments

 

index

 

by the value step on each iteration, or 

decrements when step is negative. 


background image

74 

 

valArray 

creates a column vector

 

index

 

from subsequent columns 

of arrayvalArray

 

on each iteration. For example, on the 

first iteration, index = valArray(:,1). The loop executes 
for  a  maximum  of  n  times,  where  n  is  the  number  of 
columns of

 

valArray, given by numel(valArray, 1, :). The 

input

 

valArray

 

can be of any MATLAB data type, including 

a string, cell array, or struct. 

 

Example 1 

Create a script file and type the following code: 

for

 a 

=

 

10:20

  

  fprintf

('value of a: %d\n',

 a

);

 

end

 

When you run the file, it displays the following result: 

value of a

:

 

10

 

value of a

:

 

11

 

value of a

:

 

12

 

value of a

:

 

13

 

value of a

:

 

14

 

value of a

:

 

15

 

value of a

:

 

16

 

value of a

:

 

17

 

value of a

:

 

18

 

value of a

:

 

19

 

value of a

:

 

20

 

 

 


background image

75 

 

Example 2 

Create a script file and type the following code: 

for

 a 

=

 

1.0:

 

-0.1:

 

0.0

 

   disp

(

a

)

 

end

 

When you run the file, it displays the following result: 

1

 

 

    

0.9000

 

 

    

0.8000

 

 

    

0.7000

 

 

    

0.6000

 

 

    

0.5000

 

 

    

0.4000

 

 

    

0.3000

 

 

    

0.2000

 

 

    

0.1000

 

 


background image

76 

 

     

0

 

Example 3 

Create a script file and type the following code: 

for

 a 

=

 

[24,18,17,23,28]

 

   disp

(

a

)

 

end

 

When you run the file, it displays the following result: 

    

24

 

 

    

18

 

 

    

17

 

 

    

23

 

 

    

28

 

The Nested Loops 

MATLAB allows to use one loop inside another loop. Following section shows few 
examples to illustrate the concept. 

Syntax 

The syntax for a nested for loop statement in MATLAB is as follows: 

for

 m 

=

 

1:

    

for

 n 

=

 

1:

        

<statements>;

 

    

end

 


background image

77 

 

end

 

The syntax for a nested while loop statement in MATLAB is as follows: 

while

 

<expression1>

 

   

while

 

<expression2>

 

       

<statements>

 

   

end

 

end

 

Example 

Let us use a nested for loop to display all the prime numbers from 1 to 100. Create 
a script file and type the following code: 

for

 i

=2:100

 

       

for

 j

=2:100

 

        

if(~

mod

(

i

,

j

))

  

            

break;

 

%

 

if

 factor found

,

 

not

 prime 

        

end

  

      

end

 

      

if(

>

 

(

i

/

j

))

 

          fprintf

('%d is prime\n',

 i

);

 

      

end

 

end

 

When you run the file, it displays the following result: 

2

 

is

 prime 

3

 

is

 prime 

5

 

is

 prime 

7

 

is

 prime 


background image

78 

 

11

 

is

 prime 

13

 

is

 prime 

17

 

is

 prime 

19

 

is

 prime 

23

 

is

 prime 

29

 

is

 prime 

31

 

is

 prime 

37

 

is

 prime 

41

 

is

 prime 

43

 

is

 prime 

47

 

is

 prime 

53

 

is

 prime 

59

 

is

 prime 

61

 

is

 prime 

67

 

is

 prime 

71

 

is

 prime 

73

 

is

 prime 

79

 

is

 prime 

83

 

is

 prime 

89

 

is

 prime 

97

 

is

 prime 

Loop Control Statements 

Loop  control  statements  change  execution  from  its  normal  sequence.  When 
execution leaves a scope, all automatic objects that were created in that scope 
are destroyed. 

MATLAB  supports  the  following  control  statements.  Click  the  following  links  to 
check their detail. 


background image

79 

 

Control Statement 

Description 

break statement 

Terminates the

 

loop

 

statement and transfers execution 

to the statement immediately following the loop. 

continue statement 

Causes the loop to skip the remainder of its body and 
immediately retest its condition prior to reiterating. 

The break Statement 

The break statement terminates execution of

 

for

 

or

 

while

 

loop. Statements in the 

loop that appear after the break statement are not executed. 

In nested loops, break exits only from the loop in which it occurs. Control passes 
to the statement following the end of that loop. 

Flow Diagram 

 

 

 

 

Example 

Create a script file and type the following code: 


background image

80 

 

=

 

10;

 

%

 

while

 loop execution  

 

while

 

(

<

 

20

 

)

 

      fprintf

('value of a: %d\n',

 a

);

 

      a 

=

 a

+1;

 

      

if(

 a 

>

 

15)

 

         

%

 terminate the loop 

using

 

break

 statement  

          

break;

 

      

end

  

  

end

 

When you run the file, it displays the following result: 

value of a

:

 

10

 

value of a

:

 

11

 

value of a

:

 

12

 

value of a

:

 

13

 

value of a

:

 

14

 

value of a

:

 

15

 

The continue Statement 

The continue statement is used for passing control to next iteration of for or while 
loop. 

The  continue  statement  in  MATLAB  works  somewhat  like  the  break  statement. 
Instead of forcing termination, however, 'continue' forces the next iteration of the 
loop to take place, skipping any code in between. 

Flow Diagram 


background image

81 

 

 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

10;

 

%while

 loop execution  

while

 a 

<

 

20

 

  

if

 a 

==

 

15

 

      

%

 skip the iteration  

      a 

=

 a 

+

 

1;

 

      

continue;

 

  

end

 

  fprintf

('value of a: %d\n',

 a

);

 

  a 

=

 a 

+

 

1;

      

end

 

 

 

 


background image

82 

 

When you run the file, it displays the following result: 

value of a

:

 

10

 

value of a

:

 

11

 

value of a

:

 

12

 

value of a

:

 

13

 

value of a

:

 

14

 

value of a

:

 

16

 

value of a

:

 

17

 

value of a

:

 

18

 

value of a

:

 

19

 

 

 

 


background image

83 

 

A vector is a one-dimensional array of numbers. MATLAB allows creating two types 
of vectors: 

Row vectors 
Column vectors 

Row Vectors 

Row vectors

 

are created by enclosing the set of elements  in square brackets, 

using space or comma to delimit the elements. 

=

 

[7

 

8

 

9

 

10

 

11]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

  

Columns

 

1

 through 

4

 

       

7

              

8

              

9

             

10

        

  

Column

 

5

 

      

11

     

Column Vectors 

Column vectors

 

are created by enclosing the set of elements in square brackets, 

using semicolon to delimit the elements. 

=

 

[7;

  

8;

  

9;

  

10;

 

11]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

       

7

        

       

8

        

11. 

VECTORS 


background image

84 

 

       

9

        

      

10

        

      

11

  

 

Referencing the Elements of a Vector 

You can reference one or more of the elements of a vector in several ways. The 
i

th

component of a vector v is referred as v(i). For example: 

=

 

[

 

1;

 

2;

 

3;

 

4;

 

5;

 

6];

 

%

 creating a column vector of 

6

 elements 

v

(3)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

     

3

  

When you reference a vector with a colon, such as v(:), all the components of the 
vector are listed. 

=

 

[

 

1;

 

2;

 

3;

 

4;

 

5;

 

6];

 

%

 creating a column vector of 

6

 elements 

v

(:)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

     

1

 

     

2

 

     

3

 

     

4

 

     

5

 

     

6

 

 


background image

85 

 

MATLAB allows you to select a range of elements from a vector. 

For example, let us create a row vector

 

rv

 

of 9 elements, then we will reference 

the elements 3 to 7 by writing

 

rv(3:7)

 

and create a new vector named

 

sub_rv

rv 

=

 

[1

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8

 

9];

 

sub_rv 

=

 rv

(3:7)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

sub_rv 

=

 

     

3

     

4

     

5

     

6

     

7

 

Vector Operations 

In this section, let us discuss the following vector operations: 

Addition and Subtraction of Vectors

 

Scalar Multiplication of Vectors

 

Transpose of a Vector

 

Appending Vectors

 

Magnitude of a Vector

 

Vector Dot Product

 

Vectors with Uniformly Spaced Elements

 

Addition and Subtraction of Vectors 

You can add or subtract two vectors. Both the operand vectors must be of same 
type and have same number of elements. 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[7,

 

11,

 

15,

 

23,

 

9];

 

=

 

[2,

 

5,

 

13,

 

16,

 

20];

 

=

 A 

+

 B

;

 

=

 A 

-

 B

;

 


background image

86 

 

disp

(

C

);

 

disp

(

D

);

 

When you run the file, it displays the following result: 

9

    

16

    

28

    

39

    

29

 

5

     

6

     

2

     

7

   

-11

 

Scalar Multiplication of Vectors 

When you multiply a vector by a number, this is called the

 

scalar multiplication

Scalar multiplication produces a new vector of same type with each element of 
the original vector multiplied by the number. 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

12

 

34

 

10

 

8];

 

=

 

5

 

*

 v 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

    

60

   

170

    

50

    

40

 

Please note that you can perform all scalar operations on vectors. For example, 
you can add, subtract and divide a vector with a scalar quantity. 

Transpose of a Vector 

The transpose operation changes a column vector into a row vector and vice versa. 
The transpose operation is represented by a single quote ('). 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

];

 

tr 

=

 r

'; 


background image

87 

 

v = [1;2;3;4]; 

tv = v';

 

disp

(

tr

);

 disp

(

tv

);

 

When you run the file, it displays the following result: 

     

1

 

     

2

 

     

3

 

     

4

 

 

     

1

     

2

     

3

     

4

 

Appending Vectors 

MATLAB allows you to append vectors together to create new vectors. 

If you have two row vectors r1 and r2 with n and m number of elements, to create 
a row vector r of n plus m elements, by appending these vectors, you write: 

=

 

[

r1

,

r2

]

 

You can also create a matrix r by appending these two vectors, the vector r2, will 
be the second row of the matrix: 

=

 

[

r1

;

r2

]

 

However, to do this, both the vectors should have same number of elements. 

Similarly, you can append two column vectors c1 and c2 with n and m number of 
elements. To create a column vector c of n plus m elements, by appending these 
vectors, you write: 

=

 

[

c1

;

 c2

]

 

You can also create a matrix c by appending these two vectors; the vector c2 will 
be the second column of the matrix: 


background image

88 

 

=

 

[

c1

,

 c2

]

 

However, to do this, both the vectors should have same number of elements. 

Example 

Create a script file with the following code: 

r1 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

];

 

r2 

=

 

[5

 

6

 

7

 

8

 

];

 

=

 

[

r1

,

r2

]

 

rMat 

=

 

[

r1

;

r2

]

 

  

c1 

=

 

[

 

1;

 

2;

 

3;

 

4

 

];

 

c2 

=

 

[5;

 

6;

 

7;

 

8

 

];

 

=

 

[

c1

;

 c2

]

 

cMat 

=

 

[

c1

,

c2

]

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

     

1

     

2

     

3

     

4

     

5

     

6

     

7

     

8

 

rMat 

=

 

     

1

     

2

     

3

     

4

 

     

5

     

6

     

7

     

8

 

=

 

     

1

 

     

2

 

     

3

 

     

4

 

     

5

 


background image

89 

 

     

6

 

     

7

 

     

8

 

cMat 

=

 

     

1

     

5

 

     

2

     

6

 

     

3

     

7

 

     

4

     

8

 

Magnitude of a Vector 

Magnitude of a vector v with elements v1, v2, v3, …, vn, is given by the equation: 

|v| = √(v1

2

 

+ v2

2

 

+ v3

2

 

+ … + vn

2

You need to take the following steps to calculate the magnitude of a vector: 

Take the product of the vector with itself, using

 

array multiplication

 

(.*). This 

produces a vector sv, whose elements are squares of the elements of vector v. 
sv = v.*v; 
Use the sum function to get the

 

sum

 

of squares of elements of vector v. This is 

also called the dot product of vector v. 
dp= sum(sv); 
Use the

 

sqrt

 

function to get the square root of the sum which is also the magnitude 

of the vector v. 
mag = sqrt(s); 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[1:

 

2:

 

20];

 

sv 

=

 v

.*

 v

;

     

%

the vector 

with

 elements  

                

%

 

as

 square of v

's elements 

dp = sum(sv);    % sum of squares -- the dot product 

mag = sqrt(dp);  % magnitude 


background image

90 

 

disp('Magnitude:'); disp(mag);

 

When you run the file, it displays the following result: 

Magnitude:

 

   

36.4692

 

Vector Dot Product 

Dot product of two vectors a = (a1, a2, …, an) and b = (b1, b2, …, bn) is given 
by: 

a.b = ∑(ai.bi) 

Dot product of two vectors a and b is calculated using the

 

dot

 

function. 

dot

(

a

,

 b

);

 

Example 

Create a script file with the following code: 

v1 

=

 

[2

 

3

 

4];

 

v2 

=

 

[1

 

2

 

3];

 

dp 

=

 dot

(

v1

,

 v2

);

 

disp

('Dot Product:');

 disp

(

dp

);

 

When you run the file, it displays the following result: 

Dot

 

Product:

 

    

20

 

Vectors with Uniformly Spaced Elements 

MATLAB allows you to create a vector with uniformly spaced elements. 

To create a vector v with the first element f, last element l, and the difference 
between elements is any real number n, we write: 


background image

91 

 

=

 

[

:

 n 

:

 l

]

 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[1:

 

2:

 

20];

 

sqv 

=

 v

.^2;

 

disp

(

v

);

disp

(

sqv

);

 

When you run the file, it displays the following result: 

1

     

3

     

5

     

7

     

9

    

11

    

13

    

15

    

17

    

19

 

1

     

9

    

25

    

49

    

81

   

121

   

169

   

225

   

289

   

361

 

 

 

 


background image

92 

 

A matrix is a two-dimensional array of numbers. 

In MATLAB, you create a matrix by entering elements in each row as comma or 
space delimited numbers and using semicolons to mark the end of each row. 

For example, let us create a 4-by-5 matrix

 

a

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5;

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6;

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7;

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

     

1

     

2

     

3

     

4

     

5

 

     

2

     

3

     

4

     

5

     

6

 

     

3

     

4

     

5

     

6

     

7

 

     

4

     

5

     

6

     

7

     

8

 

Referencing the Elements of a Matrix 

To reference an element in the m

th

 

row and n

th

 

column, of a matrix

 

mx, we write: 

mx

(

m

,

 n

);

 

For example, to refer to the element in the 2

nd

 

row and 5

th

 

column, of the matrix

 

a

as created in the last section, we type: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5;

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6;

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7;

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8];

 

a

(2,5)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

     

6

 

12. 

MATRIX 


background image

93 

 

To reference all the elements in the m

th

 

column we type A(:,m). 

Let us create a column vector v, from the elements of the 4

th

 

row of the matrix a: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5;

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6;

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7;

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8];

 

=

 a

(:,4)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

     

4

 

     

5

 

     

6

 

     

7

 

You can also select the elements in the m

th

 

through n

th

 

columns, for this we write: 

a

(:,

m

:

n

)

 

Let  us  create  a  smaller  matrix  taking  the  elements  from  the  second  and  third 
columns: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5;

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6;

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7;

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8];

 

a

(:,

 

2:3)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

     

2

     

3

 

     

3

     

4

 

     

4

     

5

 

     

5

     

6

 

In the same way, you can create a sub-matrix taking a sub-part of a matrix. 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5;

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6;

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7;

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8];

 


background image

94 

 

a

(:,

 

2:3)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

     

2

     

3

 

     

3

     

4

 

     

4

     

5

 

     

5

     

6

 

In the same way, you can create a sub-matrix taking a sub-part of a matrix. 

For example, let us create a sub-matrix

 

sa

 

taking the inner subpart of a: 

3

     

4

     

5

      

4

     

5

     

6

      

To do this, write: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5;

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6;

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7;

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8];

 

sa 

=

 a

(2:3,2:4)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

sa 

=

 

     

3

     

4

     

5

 

     

4

     

5

     

6

 

Deleting a Row or a Column in a Matrix 

You can delete an entire row or column of a matrix by assigning an empty set of 
square braces [] to that row or column. Basically, [] denotes an empty array. 

For example, let us delete the fourth row of a: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5;

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6;

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7;

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8];

 


background image

95 

 

a

(

 

4

 

,

 

:

 

)

 

=

 

[]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

     

1

     

2

     

3

     

4

     

5

 

     

2

     

3

     

4

     

5

     

6

 

     

3

     

4

     

5

     

6

     

7

 

Next, let us delete the fifth column of a: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5;

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6;

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7;

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8];

 

a

(:

 

,

 

5)=[]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

     

1

     

2

     

3

     

4

 

     

2

     

3

     

4

     

5

 

     

3

     

4

     

5

     

6

 

     

4

     

5

     

6

     

7

 

Example 

In this example, let us create a 3-by-3 matrix m, then we will copy the second 
and third rows of this matrix twice to create a 4-by-3 matrix. 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

;

 

4

 

5

 

6;

 

7

 

8

 

9];

 

new_mat 

=

 a

([2,3,2,3],:)

 

When you run the file, it displays the following result: 

new_mat 

=

 

     

4

     

5

     

6

 


background image

96 

 

     

7

     

8

     

9

 

     

4

     

5

     

6

 

     

7

     

8

     

9

 

Matrix Operations 

In  this  section,  let  us  discuss  the  following  basic  and  commonly  used  matrix 
operations: 

Addition and Subtraction of Matrices

 

Division of Matrices

 

Scalar Operations of Matrices

 

Transpose of a Matrix

 

Concatenating Matrices

 

Matrix Multiplication

 

Determinant of a Matrix

 

Inverse of a Matrix

 

Addition and Subtraction of Matrices 

You can add or subtract matrices. Both the operand matrices must have the same 
number of rows and columns. 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

;

 

4

 

5

 

6;

 

7

 

8

 

9];

 

=

 

[

 

7

 

5

 

6

 

;

 

2

 

0

 

8;

 

5

 

7

 

1];

 

=

 a 

+

 b 

=

 a 

-

 b 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

     

8

     

7

     

9

 

     

6

     

5

    

14

 


background image

97 

 

    

12

    

15

    

10

 

=

 

    

-6

    

-3

    

-3

 

     

2

     

5

    

-2

 

     

2

     

1

     

8

 

Division (Left, Right) of Matrix 

You can divide two matrices using left (\) or right (/) division operators. Both the 
operand matrices must have the same number of rows and columns. 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3

 

;

 

4

 

5

 

6;

 

7

 

8

 

9];

 

=

 

[

 

7

 

5

 

6

 

;

 

2

 

0

 

8;

 

5

 

7

 

1];

 

=

 a 

/

 b 

=

 a \ b 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

 

  

-0.52542

   

0.68644

   

0.66102

 

  

-0.42373

   

0.94068

   

1.01695

 

  

-0.32203

   

1.19492

   

1.37288

 

 

=

 

 

  

-3.27778

  

-1.05556

  

-4.86111

 

  

-0.11111

   

0.11111

  

-0.27778

 


background image

98 

 

   

3.05556

   

1.27778

   

4.30556

 

Scalar Operations of Matrices 

When you add, subtract, multiply or divide a matrix by a number, this is called 
the

 

scalar operation

Scalar operations produce a new matrix with same number of rows and columns 
with each element of the original matrix added to, subtracted from, multiplied by 
or divided by the number. 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

10

 

12

 

23

 

;

 

14

 

8

 

6;

 

27

 

8

 

9];

 

=

 

2;

 

=

 a 

+

 b 

=

 a 

-

 b 

=

 a 

*

 b 

=

 a 

/

 b 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

    

12

    

14

    

25

 

    

16

    

10

     

8

 

    

29

    

10

    

11

 

=

 

     

8

    

10

    

21

 

    

12

     

6

     

4

 

    

25

     

6

     

7

 

=

 

    

20

    

24

    

46

 


background image

99 

 

    

28

    

16

    

12

 

    

54

    

16

    

18

 

=

 

    

5.0000

    

6.0000

   

11.5000

 

    

7.0000

    

4.0000

    

3.0000

 

   

13.5000

    

4.0000

    

4.5000

 

Transpose of a Matrix 

The  transpose  operation  switches  the  rows  and  columns  in  a  matrix.  It  is 
represented by a single quote('). 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

10

 

12

 

23

 

;

 

14

 

8

 

6;

 

27

 

8

 

9]

 

=

 a

'

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

    

10

    

12

    

23

 

    

14

     

8

     

6

 

    

27

     

8

     

9

 

=

 

    

10

    

14

    

27

 

    

12

     

8

     

8

 

    

23

     

6

     

9

 

Concatenating Matrices 

You can concatenate two matrices to create a larger matrix. The pair of square 
brackets '[]' is the concatenation operator. 


background image

100 

 

MATLAB allows two types of concatenations: 

Horizontal concatenation 
Vertical concatenation 
When you concatenate two matrices by separating those using commas, they are 
just appended horizontally. It is called horizontal concatenation. 

Alternatively,  if  you  concatenate  two  matrices  by  separating  those  using 
semicolons, they are appended vertically. It is called vertical concatenation. 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

10

 

12

 

23

 

;

 

14

 

8

 

6;

 

27

 

8

 

9]

 

=

 

[

 

12

 

31

 

45

 

;

 

8

 

0

 

-9;

 

45

 

2

 

11]

 

=

 

[

a

,

 b

]

 

=

 

[

a

;

 b

]

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

    

10

    

12

    

23

 

    

14

     

8

     

6

 

    

27

     

8

     

9

 

=

 

    

12

    

31

    

45

 

     

8

     

0

    

-9

 

    

45

     

2

    

11

 

=

 

    

10

    

12

    

23

    

12

    

31

    

45

 

    

14

     

8

     

6

     

8

     

0

    

-9

 

    

27

     

8

     

9

    

45

     

2

    

11

 

=

 


background image

101 

 

    

10

    

12

    

23

 

    

14

     

8

     

6

 

    

27

     

8

     

9

 

    

12

    

31

    

45

 

     

8

     

0

    

-9

 

    

45

     

2

    

11

 

Matrix Multiplication 

Consider two matrices A and B. If A is an m x n matrix and B is an n x p matrix, 
they  could  be  multiplied  together  to  produce  an  m  x  n  matrix  C.  Matrix 
multiplication  is  possible  only  if  the  number  of  columns  n  in  A  is  equal  to  the 
number of rows n in B. 

In matrix multiplication, the elements of the rows in the first matrix are multiplied 
with corresponding columns in the second matrix. 

Each element in the (i, j)

th

 

position, in the resulting matrix C, is the summation of 

the products of elements in i

th

 

row of first matrix with the corresponding element 

in the j

th 

column of the second matrix. 

Matrix multiplication in MATLAB is performed by using the * operator. 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3;

 

2

 

3

 

4;

 

1

 

2

 

5]

 

=

 

[

 

2

 

1

 

3

 

;

 

5

 

0

 

-2;

 

2

 

3

 

-1]

 

prod 

=

 a 

*

 b 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

     

1

     

2

     

3

 

     

2

     

3

     

4

 

     

1

     

2

     

5

 


background image

102 

 

=

 

     

2

     

1

     

3

 

     

5

     

0

    

-2

 

     

2

     

3

    

-1

 

prod 

=

 

    

18

    

10

    

-4

 

    

27

    

14

    

-4

 

    

22

    

16

    

-6

 

Determinant of a Matrix 

Determinant  of  a  matrix  is  calculated  using  the

 

det

 

function  of  MATLAB. 

Determinant of a matrix A is given by det(A). 

Example 

Create a script file with the following code: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3;

 

2

 

3

 

4;

 

1

 

2

 

5]

 

det

(

a

)

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

     

1

     

2

     

3

 

     

2

     

3

     

4

 

     

1

     

2

     

5

 

ans 

=

 

    

-2

 

Inverse of a Matrix 

The inverse of a matrix A is denoted by A

−1

 

such that the following relationship 

holds: 


background image

103 

 

AA

−1

 

=

 A

−1A

 

=

 

1

 

The inverse of a matrix does not always exist.

 

If the determinant of the matrix is 

zero, then the inverse does not exist and the matrix is singular. 

Inverse of a matrix in MATLAB is calculated using the

 

inv

 

function. Inverse of a 

matrix A is given by inv(A). 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

[

 

1

 

2

 

3;

 

2

 

3

 

4;

 

1

 

2

 

5]

 

inv

(

a

)

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

     

1

     

2

     

3

 

     

2

     

3

     

4

 

     

1

     

2

     

5

 

ans 

=

 

   

-3.5000

    

2.0000

    

0.5000

 

    

3.0000

   

-1.0000

   

-1.0000

 

   

-0.5000

         

0

    

0.5000

 

 

 

 


background image

104 

 

All variables of all data types in MATLAB are multidimensional arrays. A vector is 
a one-dimensional array and a matrix is a two-dimensional array. 

We have already discussed vectors and matrices. In this chapter, we will discuss 
multidimensional arrays. However, before that, let us discuss some special types 
of arrays. 

Special Arrays in MATLAB 

In this section, we will discuss some functions that create some special arrays. For 
all these functions, a single argument creates a square array, double arguments 
create rectangular array. 

The

 

zeros()

 

function creates an array of all zeros: 

For example: 

zeros

(5)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

     

0

     

0

     

0

     

0

     

0

 

     

0

     

0

     

0

     

0

     

0

 

     

0

     

0

     

0

     

0

     

0

 

     

0

     

0

     

0

     

0

     

0

 

     

0

     

0

     

0

     

0

     

0

 

The

 

ones()

 

function creates an array of all ones: 

For example: 

ones

(4,3)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

13. 

ARRAYS 


background image

105 

 

ans 

=

 

     

1

     

1

     

1

 

     

1

     

1

     

1

 

     

1

     

1

     

1

 

     

1

     

1

     

1

 

The

 

eye()

 

function creates an identity matrix. 

For example: 

eye

(4)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

     

1

     

0

     

0

     

0

 

     

0

     

1

     

0

     

0

 

     

0

     

0

     

1

     

0

 

     

0

     

0

     

0

     

1

 

The

 

rand()

 

function creates an array of uniformly distributed random numbers on 

(0,1): 

For example: 

rand

(3,

 

5)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

    

0.8147

    

0.9134

    

0.2785

    

0.9649

    

0.9572

 

    

0.9058

    

0.6324

    

0.5469

    

0.1576

    

0.4854

 

    

0.1270

    

0.0975

    

0.9575

    

0.9706

    

0.8003

 


background image

106 

 

A Magic Square 

A

 

magic square

 

is a square that produces the same sum, when its elements are 

added row-wise, column-wise or diagonally. 

The

 

magic()

 

function creates a magic square array. It takes a singular argument 

that gives the size of the square. The argument must be a scalar greater than or 
equal to 3. 

magic

(4)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

    

16

     

2

     

3

    

13

 

     

5

    

11

    

10

     

8

 

     

9

     

7

     

6

    

12

 

     

4

    

14

    

15

     

1

 

Multidimensional Arrays 

An array having more than two dimensions is called a multidimensional array in 
MATLAB. Multidimensional arrays in MATLAB are an extension of the normal two-
dimensional matrix. 

Generally to generate a multidimensional array, we first create a two-dimensional 
array and extend it. 

For example, let's create a two-dimensional array a. 

=

 

[7

 

9

 

5;

 

6

 

1

 

9;

 

4

 

3

 

2]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

=

 

     

7

     

9

     

5

 

     

6

     

1

     

9

 

     

4

     

3

     

2

 


background image

107 

 

The array

 

a

 

is a 3-by-3 array; we can add a third dimension to

 

a, by providing the 

values like: 

a

(:,

 

:,

 

2)=

 

[

 

1

 

2

 

3;

 

4

 

5

 

6;

 

7

 

8

 

9]

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

a

(:,:,1)

 

=

 

     

7

     

9

     

5

 

     

6

     

1

     

9

 

     

4

     

3

     

2

 

 

a

(:,:,2)

 

=

 

     

1

     

2

     

3

 

     

4

     

5

     

6

 

     

7

     

8

     

9

 

We can also create multidimensional arrays using the ones(), zeros() or the rand() 
functions. 

For example, 

=

 rand

(4,3,2)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

b

(:,:,1)

 

=

 

    

0.0344

    

0.7952

    

0.6463

 

    

0.4387

    

0.1869

    

0.7094

 

    

0.3816

    

0.4898

    

0.7547

 

    

0.7655

    

0.4456

    

0.2760

 

 

b

(:,:,2)

 

=

 

    

0.6797

    

0.4984

    

0.2238

 


background image

108 

 

    

0.6551

    

0.9597

    

0.7513

 

    

0.1626

    

0.3404

    

0.2551

 

    

0.1190

    

0.5853

    

0.5060

 

We  can  also  use  the

 

cat()

 

function  to  build  multidimensional  arrays.  It 

concatenates a list of arrays along a specified dimension: 

Syntax for the cat() function is: 

=

 cat

(

dim

,

 A1

,

 A2

...)

 

Where, 

B

 

is the new array created 

A1,

 

A2, ... are the arrays to be concatenated 

dim

 

is the dimension along which to concatenate the arrays 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

=

 

[9

 

8

 

7;

 

6

 

5

 

4;

 

3

 

2

 

1];

 

=

 

[1

 

2

 

3;

 

4

 

5

 

6;

 

7

 

8

 

9];

 

=

 cat

(3,

 a

,

 b

,

 

[

 

2

 

3

 

1;

 

4

 

7

 

8;

 

3

 

9

 

0])

 

When you run the file, it displays: 

c

(:,:,1)

 

=

 

     

9

     

8

     

7

 

     

6

     

5

     

4

 

     

3

     

2

     

1

 

c

(:,:,2)

 

=

 

     

1

     

2

     

3

 

     

4

     

5

     

6

 

     

7

     

8

     

9

 

c

(:,:,3)

 

=

 


background image

109 

 

     

2

     

3

     

1

 

     

4

     

7

     

8

 

     

3

     

9

     

0

 

Array Functions 

MATLAB provides the following functions to sort, rotate, permute, reshape, or shift 
array contents. 

Function 

Purpose 

length 

Length of vector or largest array dimension 

ndims 

Number of array dimensions 

numel 

Number of array elements 

size 

Array dimensions 

iscolumn 

Determines whether input is column vector 

isempty 

Determines whether array is empty 

ismatrix 

Determines whether input is matrix 

isrow 

Determines whether input is row vector 

isscalar 

Determines whether input is scalar 

isvector 

Determines whether input is vector 

blkdiag 

Constructs block diagonal matrix from input arguments 

circshift 

Shifts array circularly 

ctranspose 

Complex conjugate transpose 


background image

110 

 

diag 

Diagonal matrices and diagonals of matrix 

flipdim 

Flips array along specified dimension 

fliplr 

Flips matrix from left to right 

flipud 

Flips matrix up to down 

ipermute 

Inverses permute dimensions of N-D array 

permute 

Rearranges dimensions of N-D array 

repmat 

Replicates and tile array 

reshape 

Reshapes array 

rot90 

Rotates matrix 90 degrees 

shiftdim 

Shifts dimensions 

issorted 

Determines whether set elements are in sorted order 

sort 

Sorts array elements in ascending or descending order 

sortrows 

Sorts rows in ascending order 

squeeze 

Removes singleton dimensions 

transpose 

Transpose 

vectorize 

Vectorizes expression 

Examples 

The following examples illustrate some of the functions mentioned above. 

Length, Dimension and Number of elements: 

Create a script file and type the following code into it: 


background image

111 

 

=

 

[7.1,

 

3.4,

 

7.2,

 

28/4,

 

3.6,

 

17,

 

9.4,

 

8.9];

 

length

(

x

)

  

%

 length of x vector 

=

 rand

(3,

 

4,

 

5,

 

2);

 

ndims

(

y

)

    

%

 

no

 of dimensions 

in

 array y 

=

 

['Zara',

 

'Nuha',

 

'Shamim',

 

'Riz',

 

'Shadab'];

 

numel

(

s

)

   

%

 

no

 of elements 

in

 s 

When you run the file, it displays the following result: 

ans 

=

 

     

8

 

ans 

=

 

     

4

 

ans 

=

 

    

23

 

Circular Shifting of the Array Elements: 

Create a script file and type the following code into it: 

=

 

[1

 

2

 

3;

 

4

 

5

 

6;

 

7

 

8

 

9]

  

%

 the original array a 

=

 circshift

(

a

,1)

  

%

  circular shift first dimension values down 

by

 

1.

 

=

 circshift

(

a

,[1

 

-1])

 

%

 circular shift first dimension values 

%

 down 

by

 

1

  

                         

%

 

and

 second dimension values to the left 

%

 

by

 

1.

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

     

1

     

2

     

3

 

     

4

     

5

     

6

 

     

7

     

8

     

9

 

 


background image

112 

 

=

 

     

7

     

8

     

9

 

     

1

     

2

     

3

 

     

4

     

5

     

6

 

 

=

 

     

8

     

9

     

7

 

     

2

     

3

     

1

 

     

5

     

6

     

4

 

Sorting Arrays 

Create a script file and type the following code into it: 

=

 

[

 

23

 

45

 

12

 

9

 

5

 

0

 

19

 

17]

  

%

 horizonal vector 

sort

(

v

)

   

%

sorting v 

=

 

[2

 

6

 

4;

 

5

 

3

 

9;

 

2

 

0

 

1]

  

%

  two dimensional array 

sort

(

m

,

 

1)

   

%

 sorting m along the row 

sort

(

m

,

 

2)

   

%

 sorting m along the column 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

    

23

    

45

    

12

     

9

     

5

     

0

    

19

    

17

 

ans 

=

 

     

0

     

5

     

9

    

12

    

17

    

19

    

23

    

45

 

=

 

     

2

     

6

     

4

 

     

5

     

3

     

9

 

     

2

     

0

     

1

 


background image

113 

 

ans 

=

 

     

2

     

0

     

1

 

     

2

     

3

     

4

 

     

5

     

6

     

9

 

ans 

=

 

     

2

     

4

     

6

 

     

3

     

5

     

9

 

     

0

     

1

     

2

 

Cell Array 

Cell  arrays  are  arrays  of  indexed  cells  where  each  cell  can  store  an  array  of  a 
different dimensions and data types. 

The

 

cell

 

function is used for creating a cell array. Syntax for the cell function is: 

=

 cell

(

dim

)

 

=

 cell

(

dim1

,...,

dimN

)

 

=

 cell

(

obj

)

 

Where, 

C

 

is the cell array; 

dim

 

is a scalar integer or vector of integers that specifies the dimensions of cell 

array C; 
dim1, ... , dimN

 

are scalar integers that specify the dimensions of C; 

obj

 

is One of the following: 

Java array or object 
.NET array of type System.String or System.Object 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

=

 cell

(2,

 

5);

 

=

 

{'Red',

 

'Blue',

 

'Green',

 

'Yellow',

 

'White';

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5}

 


background image

114 

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

  

    

'Red'

    

'Blue'

    

'Green'

    

'Yellow'

    

'White'

 

    

[

  

1]

    

[

   

2]

    

[

    

3]

    

[

     

4]

    

[

    

5]

 

Accessing Data in Cell Arrays 

There are two ways to refer to the elements of a cell array: 

Enclosing the indices in first bracket (), to refer to sets of cells 
Enclosing the indices in braces {}, to refer to the data within individual cells 
When you enclose the indices in first bracket, it refers to the set of cells. 

Cell array indices in smooth parentheses refer to sets of cells. 

For example: 

=

 

{'Red',

 

'Blue',

 

'Green',

 

'Yellow',

 

'White';

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5};

 

c

(1:2,1:2)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

  

    

'Red'

    

'Blue'

 

    

[

  

1]

    

[

   

2]

 

You can also access the contents of cells by indexing with curly braces. 

For example: 

=

 

{'Red',

 

'Blue',

 

'Green',

 

'Yellow',

 

'White';

 

1

 

2

 

3

 

4

 

5};

 

c

{1,

 

2:4}

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

   

Blue

 


background image

115 

 

ans 

=

 

   

Green

 

ans 

=

 

   

Yellow

 

 

 

 


background image

116 

 

The

 

colon(:)

 

is one of the most useful operator in MATLAB. It is used to create 

vectors, subscript arrays, and specify for iterations. 

If you want to create a row vector, containing integers from 1 to 10, you write: 

1:10

 

MATLAB executes the statement and returns a row vector containing the integers 
from 1 to 10: 

ans 

=

 

     

1

     

2

     

3

     

4

     

5

     

6

     

7

     

8

     

9

    

10

 

If you want to specify an increment value other than one, for example: 

100:

 

-5:

 

50

 

MATLAB executes the statement and returns the following result: 

ans 

=

 

   

100

    

95

    

90

    

85

    

80

    

75

    

70

    

65

    

60

    

55

    

50

 

Let us take another example: 

0:

pi

/8:

pi 

MATLAB executes the statement and returns the following result: 

ans 

=

 

  

Columns

 

1

 through 

7

 

         

0

    

0.3927

    

0.7854

    

1.1781

    

1.5708

    

1.9635

    

2.3562

 

  

Columns

 

8

 through 

9

 

    

2.7489

    

3.1416

 

14. 

COLON NOTATION 


background image

117 

 

You can use the colon operator to create a vector of indices to select rows, columns 
or elements of arrays. 

The following table describes its use for this purpose (let us have a matrix A): 

Format 

Purpose 

A(:,j) 

is the jth column of A. 

A(i,:) 

is the ith row of A. 

A(:,:) 

is  the  equivalent  two-dimensional  array.  For  matrices  this  is  the 
same as A. 

A(j:k) 

is A(j), A(j+1),...,A(k). 

A(:,j:k) 

is A(:,j), A(:,j+1),...,A(:,k). 

A(:,:,k) 

is the k

th

 

page of three-dimensional array A. 

A(i,j,k,:)  is  a  vector  in  four-dimensional  array  A.  The  vector  includes 

A(i,j,k,1), A(i,j,k,2), A(i,j,k,3), and so on. 

A(:) 

is all the elements of A, regarded as a single column. On the left 
side of an assignment statement, A(:) fills A, preserving its shape 
from  before.  In  this  case,  the  right  side  must  contain  the  same 
number of elements as A. 

Example 

Create a script file and type the following code in it: 

=

 

[1

 

2

 

3

 

4;

 

4

 

5

 

6

 

7;

 

7

 

8

 

9

 

10]

 

A

(:,2)

      

%

 second column of A 

A

(:,2:3)

    

%

 second 

and

 third column of A 

A

(2:3,2:3)

  

%

 second 

and

 third rows 

and

 second 

and

 third columns 

 

 


background image

118 

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

 

     

1

     

2

     

3

     

4

 

     

4

     

5

     

6

     

7

 

     

7

     

8

     

9

    

10

 

 

ans 

=

 

     

2

 

     

5

 

     

8

 

 

ans 

=

 

     

2

     

3

 

     

5

     

6

 

     

8

     

9

 

 

ans 

=

 

     

5

     

6

 

     

8

     

9

 

 

 

 


background image

119 

 

MATLAB  supports  various  numeric  classes  that  include  signed  and  unsigned 
integers  and  single-precision  and  double-precision  floating-point  numbers.  By 
default,  MATLAB  stores  all  numeric  values  as  double-precision  floating  point 
numbers. 

You can choose to store any number or array of numbers as integers or as single-
precision numbers. 

All numeric types support basic array operations and mathematical operations. 

Conversion to Various Numeric Data Types 

MATLAB provides the following functions to convert to various numeric data types: 

Function 

Purpose 

Double 

Converts to double precision number 

Single 

Converts to single precision number 

int8 

Converts to 8-bit signed integer 

int16 

Converts to 16-bit signed integer 

int32 

Converts to 32-bit signed integer 

int64 

Converts to 64-bit signed integer 

uint8 

Converts to 8-bit unsigned integer 

uint16 

Converts to 16-bit unsigned integer 

uint32 

Converts to 32-bit unsigned integer 

uint64 

Converts to 64-bit unsigned integer 

15. 

NUMBERS 


background image

120 

 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 single

([5.32

 

3.47

 

6.28])

 

.*

 

7.5

 

=

 

double([5.32

 

3.47

 

6.28])

 

.*

 

7.5

 

=

 int8

([5.32

 

3.47

 

6.28])

 

.*

 

7.5

 

=

 int16

([5.32

 

3.47

 

6.28])

 

.*

 

7.5

 

=

 int32

([5.32

 

3.47

 

6.28])

 

.*

 

7.5

 

=

 int64

([5.32

 

3.47

 

6.28])

 

.*

 

7.5

 

When you run the file, it shows the following result: 

=

 

   

39.9000

   

26.0250

   

47.1000

 

=

 

 

   

39.9000

   

26.0250

   

47.1000

 

=

 

   

38

   

23

   

45

 

=

 

     

38

     

23

     

45

 

=

 

          

38

          

23

          

45

 

=

 

                   

38

                   

23

                   

45

 

Example 

Let us extend the previous example a little more. Create a script file and type the 
following code: 

=

 int32

([5.32

 

3.47

 

6.28])

 

.*

 

7.5

 


background image

121 

 

=

 int64

([5.32

 

3.47

 

6.28])

 

.*

 

7.5

 

=

 num2cell

(

x

)

 

When you run the file, it shows the following result: 

=

 

          

38

          

23

          

45

 

=

 

                   

38

                   

23

                   

45

 

=

  

    

[38]

    

[23]

    

[45]

 

Smallest and Largest Integers 

The functions

 

intmax()

 

and

 

intmin()

 

return the maximum and minimum values 

that can be represented with all types of integer numbers. 

Both  the  functions  take  the  integer  data  type  as  the  argument,  for  example, 
intmax(int8) or intmin(int64) and return the maximum and minimum values that 
you can represent with the integer data type. 

Example 

The following example illustrates how to obtain the smallest and largest values of 
integers. Create a script file and write the following code in it: 

%

 displaying the smallest 

and

 largest 

signed

 integer data 

str 

=

 

'The range for int8 is:\n\t%d to %d ';

 

sprintf

(

str

,

 intmin

('int8'),

 intmax

('int8'))

 

str 

=

 

'The range for int16 is:\n\t%d to %d ';

 

sprintf

(

str

,

 intmin

('int16'),

 intmax

('int16'))

 

str 

=

 

'The range for int32 is:\n\t%d to %d ';

 

sprintf

(

str

,

 intmin

('int32'),

 intmax

('int32'))

 

str 

=

 

'The range for int64 is:\n\t%d to %d ';

 


background image

122 

 

sprintf

(

str

,

 intmin

('int64'),

 intmax

('int64'))

 

  

%

 displaying the smallest 

and

 largest 

unsigned

 integer data 

str 

=

 

'The range for uint8 is:\n\t%d to %d ';

 

sprintf

(

str

,

 intmin

('uint8'),

 intmax

('uint8'))

 

str 

=

 

'The range for uint16 is:\n\t%d to %d ';

 

sprintf

(

str

,

 intmin

('uint16'),

 intmax

('uint16'))

 

str 

=

 

'The range for uint32 is:\n\t%d to %d ';

 

sprintf

(

str

,

 intmin

('uint32'),

 intmax

('uint32'))

 

str 

=

 

'The range for uint64 is:\n\t%d to %d ';

 

sprintf

(

str

,

 intmin

('uint64'),

 intmax

('uint64'))

 

When you run the file, it shows the following result: 

ans 

=

 

The

 range 

for

 int8 

is:

 

 

-128

 to 

127

  

ans 

=

 

The

 range 

for

 int16 

is:

 

 

-32768

 to 

32767

  

ans 

=

 

The

 range 

for

 int32 

is:

 

 

-2147483648

 to 

2147483647

  

ans 

=

 

The

 range 

for

 int64 

is:

 

 

-9223372036854775808

 to 

9223372036854775807

  

ans 

=

 

The

 range 

for

 uint8 

is:

 


background image

123 

 

 

0

 to 

255

  

ans 

=

 

The

 range 

for

 uint16 

is:

 

 

0

 to 

65535

  

ans 

=

 

The

 range 

for

 uint32 

is:

 

 

0

 to 

4294967295

  

ans 

=

 

The

 range 

for

 uint64 

is:

 

 

0

 to 

1.844674e+19

 

Smallest and Largest Floating Point Numbers 

The  functions

 

realmax()

 

and

 

realmin()

 

return  the  maximum  and  minimum 

values that can be represented with floating point numbers. 

Both the functions when called with the argument 'single', return the maximum 
and minimum values that you can represent with the single-precision data type 
and when called with the argument 'double', return the maximum and minimum 
values that you can represent with the double-precision data type. 

Example 

The following example illustrates how to obtain the smallest and largest floating 
point numbers. Create a script file and write the following code in it: 

%

 displaying the smallest 

and

 largest single

-

precision  

%

 floating point number 

str 

=

 

'The range for single is:\n\t%g to %g and\n\t %g to  %g';

 

sprintf

(

str

,

 

-

realmax

('single'),

 

-

realmin

('single'),

 

...

 

    realmin

('single'),

 realmax

('single'))

 

%

 displaying the smallest 

and

 largest 

double-

precision  

%

 floating point number 


background image

124 

 

str 

=

 

'The range for double is:\n\t%g to %g and\n\t %g to  %g';

 

sprintf

(

str

,

 

-

realmax

('double'),

 

-

realmin

('double'),

 

...

 

    realmin

('double'),

 realmax

('double'))

 

When you run the file, it displays the following result: 

ans 

=

 

The

 range 

for

 single 

is:

 

 

-3.40282e+38

 to 

-1.17549e-38

 

and

 

 

 

1.17549e-38

 to  

3.40282e+38

 

ans 

=

 

The

 range 

for

 

double

 

is:

 

 

-1.79769e+308

 to 

-2.22507e-308

 

and

 

 

 

2.22507e-308

 to  

1.79769e+308

 

  

 

 


background image

125 

 

Creating a character string is quite simple in MATLAB. In fact, we have used it 
many times. For example, you type the following in the command prompt: 

my_string 

=

 

'Tutorial''s Point'

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

my_string 

=

 

Tutorial's Point

 

MATLAB considers all variables as arrays, and strings are considered as character 
arrays. Let us use the whos command to check the variable created above: 

whos 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

Name

           

Size

            

Bytes

  

Class

    

Attributes

 

my_string      

1x16

               

32

  

char

 

Interestingly, you can use numeric conversion functions like

 

uint8

 

or

 

uint16

 

to 

convert  the  characters  in  the  string  to  their  numeric  codes.  The

 

char

 

function 

converts the integer vector back to characters: 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

my_string 

=

 

'Tutorial''s Point'

;

 

str_ascii 

=

 uint8

(

my_string

)

        

%

 

8

-

bit ascii values 

str_back_to_char

=

 

char

(

str_ascii

)

   

str_16bit 

=

 uint16

(

my_string

)

       

%

 

16

-

bit ascii values 

str_back_to_char 

=

 

char

(

str_16bit

)

  

 

 

16. 

STRINGS 


background image

126 

 

When you run the file, it displays the following result: 

str_ascii 

=

 

  

Columns

 

1

 through 

14

 

   

84

  

117

  

116

  

111

  

114

  

105

   

97

  

108

   

39

  

115

   

32

   

80

  

111

  

105

 

  

Columns

 

15

 through 

16

 

  

110

  

116

 

str_back_to_char 

=

 

Tutorial's Point 

str_16bit = 

  Columns 1 through 10 

     84    117    116    111    114    105     97    108     39    115 

  Columns 11 through 16 

     32     80    111    105    110    116 

str_back_to_char = 

Tutorial'

Point

 

Rectangular Character Array 

The  strings  we  have  discussed  so  far  are  one-dimensional  character  arrays; 
however, we need to store more than that. We need to store more dimensional 
textual data in our program. This is achieved by creating rectangular character 
arrays. 

Simplest way of creating a rectangular character array is by concatenating two or 
more  one-dimensional  character  arrays,  either  vertically  or  horizontally  as 
required. 

You can combine strings vertically in either of the following ways: 

Using  the  MATLAB  concatenation  operator

 

[]

 

and  separating  each  row  with  a 

semicolon (;).Please note that in this method each row must contain the same 

number of characters. For strings with different lengths, you should pad with space 

characters as needed. 


background image

127 

 

Using  the

 

char

 

function.  If  the  strings  are  of  different  lengths,  char  pads  the 

shorter  strings  with  trailing  blanks  so  that  each  row  has  the  same  number  of 
characters. 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

doc_profile 

=

 

['Zara Ali                             ';

 

...

 

               

'Sr. Surgeon                          ';

 

...

 

               

'R N Tagore Cardiology Research Center']

 

doc_profile 

=

 

char('Zara Ali',

 

'Sr. Surgeon',

 

...

 

                   

'RN Tagore Cardiology Research Center')

 

When you run the file, it displays the following result: 

doc_profile 

=

 

Zara

 

Ali

                              

Sr.

 

Surgeon

                           

R N 

Tagore

 

Cardiology

 

Research

 

Center

 

doc_profile 

=

 

Zara

 

Ali

                             

Sr.

 

Surgeon

                          

RN 

Tagore

 

Cardiology

 

Research

 

Center

 

You can combine strings horizontally in either of the following ways: 

Using the MATLAB concatenation operator,

 

[]

 

and separating the input strings with 

a comma or a space. This method preserves any trailing spaces in the input arrays. 
Using  the  string  concatenation  function,

 

strcat.  This  method  removes  trailing 

spaces in the inputs 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

name 

=

     

'Zara Ali                             ';

 

position 

=

 

'Sr. Surgeon                          ';

  


background image

128 

 

worksAt 

=

  

'R N Tagore Cardiology Research Center';

 

profile 

=

 

[

name 

', '

 position 

', '

 worksAt

]

 

profile 

=

 strcat

(

name

,

 

', ',

 position

,

 

', ',

 worksAt

)

 

When you run the file, it displays the following result: 

profile 

=

 

Zara

 

Ali

                             

,

 

Sr.

 

Surgeon

                          

,

 R N 

Tagore

 

Cardiology

 

Research

 

Center

 

profile 

=

 

Zara

 

Ali,Sr.

 

Surgeon,

R N 

Tagore

 

Cardiology

 

Research

 

Center

 

Combining Strings into a Cell Array 

From  our  previous  discussion,  it  is  clear  that  combining  strings  with  different 
lengths could be a pain as all strings in the array has to be of the same length. 
We have used blank spaces at the end of strings to equalize their length. 

However, a more efficient way to combine the strings is to convert the resulting 
array into a cell array. 

MATLAB cell array can hold different sizes and types of data in an array. Cell arrays 
provide a more flexible way to store strings of varying length. 

The

 

cellstr

 

function converts a character array into a cell array of strings. 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

name 

=

     

'Zara Ali                             ';

 

position 

=

 

'Sr. Surgeon                          ';

  

worksAt 

=

  

'R N Tagore Cardiology Research Center';

 

profile 

=

 

char(

name

,

 position

,

 worksAt

);

 

profile 

=

 cellstr

(

profile

);

 

disp

(

profile

)

 

When you run the file, it displays the following result: 


background image

129 

 

'Zara Ali'

 

'Sr. Surgeon'

 

'R N Tagore Cardiology Research Center'

 

String Functions in MATLAB 

MATLAB  provides  numerous  string  functions  creating,  combining,  parsing, 
comparing and manipulating strings. 

Following table provides brief description of the string functions in MATLAB: 

Function 

Purpose 

Functions for storing text in character arrays, combine character arrays, etc. 

blanks 

Create string of blank characters 

cellstr 

Create cell array of strings from character array 

char 

Convert to character array (string) 

iscellstr 

Determine whether input is cell array of strings 

ischar 

Determine whether item is character array 

sprintf 

Format data into string 

strcat 

Concatenate strings horizontally 

strjoin 

Join strings in cell array into single string 

Functions for identifying parts of strings, find and replace substrings 

ischar 

Determine whether item is character array 

isletter 

Array elements that are alphabetic letters 


background image

130 

 

isspace 

Array elements that are space characters 

isstrprop 

Determine whether string is of specified category 

sscanf 

Read formatted data from string 

strfind 

Find one string within another 

strrep 

Find and replace substring 

strsplit 

Split string at specified delimiter 

strtok 

Selected parts of string 

validatestring 

Check validity of text string 

symvar 

Determine symbolic variables in expression 

regexp 

Match regular expression (case sensitive) 

regexpi 

Match regular expression (case insensitive) 

regexprep 

Replace string using regular expression 

regexptranslate 

Translate string into regular expression 

Functions for string comparison 

strcmp 

Compare strings (case sensitive) 

strcmpi 

Compare strings (case insensitive) 

strncmp 

Compare first n characters of strings (case sensitive) 

strncmpi 

Compare  first  n  characters  of  strings  (case 
insensitive) 


background image

131 

 

Functions  for  changing  string  to  upper-  or  lowercase,  creating  or 
removing white space 

deblank 

Strip trailing blanks from end of string 

strtrim 

Remove leading and trailing white space from string 

lower 

Convert string to lowercase 

upper 

Convert string to uppercase 

strjust 

Justify character array 

Examples 

The following examples illustrate some of the above-mentioned string functions: 

Formatting Strings 

Create a script file and type the following code into it: 

=

 pi

*1000*

ones

(1,5);

 

sprintf

(' %f \n %.2f \n %+.2f \n %12.2f \n %012.2f \n',

 A

)

 

When you run the file, it displays the following result: 

ans 

=

 

 

3141.592654

  

 

3141.59

  

 

+3141.59

  

      

3141.59

  

 

000003141.59

 

Joining Strings 

Create a script file and type the following code into it: 

%

cell array of strings 


background image

132 

 

str_array 

=

 

{

'red'

,

'blue'

,

'green'

,

 

'yellow'

,

 

'orange'

};

 

 

%

 

Join

 strings 

in

 cell array 

into

 single 

string

 

str1 

=

 strjoin

(

"-"

,

 str_array

)

 

str2 

=

 strjoin

(

","

,

 str_array

)

 

When you run the file, it displays the following result: 

str1 

=

 

red blue green yellow orange 

str2 

=

 

red 

,

 blue 

,

 green 

,

 yellow 

,

 orange 

Finding and Replacing Strings 

Create a script file and type the following code into it: 

students 

=

 

{'Zara Ali',

 

'Neha Bhatnagar',

 

...

 

            

'Monica Malik',

 

'Madhu Gautam',

 

...

 

            

'Madhu Sharma',

 

'Bhawna Sharma',...

 

            

'Nuha Ali',

 

'Reva Dutta',

 

...

 

            

'Sunaina Ali',

 

'Sofia Kabir'};

 

  

%

 

The

 strrep 

function

 searches 

and

 replaces 

sub-string.

 

new_student 

=

 strrep

(

students

(8),

 

'Reva',

 

'Poulomi')

 

%

 

Display

 first names 

first_names 

=

 strtok

(

students

)

 

 

 

When you run the file, it displays the following result: 

new_student 

=

  


background image

133 

 

    

'Poulomi Dutta'

 

first_names 

=

  

  

Columns

 

1

 through 

6

 

    

'Zara'

    

'Neha'

    

'Monica'

    

'Madhu'

    

'Madhu'

    

'Bhawna'

 

  

Columns

 

7

 through 

10

 

    

'Nuha'

    

'Reva'

    

'Sunaina'

    

'Sofia'

 

Comparing Strings 

Create a script file and type the following code into it: 

str1 

=

 

'This is test'

 

str2 

=

 

'This is text'

 

if

 

(

strcmp

(

str1

,

 str2

))

 

 sprintf

('%s and %s are equal',

 str1

,

 str2

)

 

else

 

 sprintf

('%s and %s are not equal',

 str1

,

 str2

)

 

end

 

When you run the file, it displays the following result: 

str1 

=

 

This

 

is

 test 

str2 

=

 

This

 

is

 text 

ans 

=

 

This

 

is

 test 

and

 

This

 

is

 text are 

not

 equal 


background image

134 

 

A  function  is  a  group  of  statements  that  together  perform  a  task.  In  MATLAB, 
functions are defined in separate files. The name of the file and of the function 
should be the same. 

Functions operate on variables within their own workspace, which is also called 
the

 

local workspace, separate from the workspace you access at the MATLAB 

command prompt which is called the

 

base workspace

Functions can accept more than one input arguments and may return more than 
one output arguments 

Syntax of a function statement is: 

function

 

[

out1

,

out2

,

 

...,

 outN

]

 

=

 myfun

(

in1

,

in2

,

in3

,

 

...,

 inN

)

 

Example 

The following function named

 

mymax

 

should be written in a file named

 

mymax.m

It takes five numbers as argument and returns the maximum of the numbers. 

Create a function file, named mymax.m and type the following code in it: 

function

 max 

=

 mymax

(

n1

,

 n2

,

 n3

,

 n4

,

 n5

)

 

%This

 

function

 calculates the maximum of the 

%

 five numbers given 

as

 input 

max 

=

  n1

;

 

if(

n2 

>

 max

)

 

    max 

=

 n2

;

 

end

 

if(

n3 

>

 max

)

 

   max 

=

 n3

;

 

end

 

if(

n4 

>

 max

)

 

    max 

=

 n4

;

 

17. 

FUNCTIONS 


background image

135 

 

end

 

if(

n5 

>

 max

)

 

    max 

=

 n5

;

 

end

 

The first line of a function starts with the keyword

 

function. It gives the name of 

the function and order of arguments. In our example, the

 

mymax

 

function has five 

input arguments and one output argument. 

The comment lines that come right after the function statement provide the help 
text. These lines are printed when you type: 

help mymax 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

This

 

function

 calculates the maximum of the 

 five numbers given 

as

 input 

You can call the function as: 

mymax

(34,

 

78,

 

89,

 

23,

 

11)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans 

=

 

    

89

 

Anonymous Functions 

An  anonymous  function  is  like  an  inline  function  in  traditional  programming 
languages,  defined  within  a  single  MATLAB  statement.  It  consists  of  a  single 
MATLAB expression and any number of input and output arguments. 

You can define an anonymous function right at the MATLAB command line or within 
a function or script. 

This way you can create simple functions without having to create a file for them. 

The syntax for creating an anonymous function from an expression is 


background image

136 

 

=

 

@(

arglist

)

expression 

Example 

In this example, we will write an anonymous function named power, which will 
take  two  numbers  as  input  and  return  first  number  raised  to  the  power  of  the 
second number. 

Create a script file and type the following code in it: 

power 

=

 

@(

x

,

 n

)

 x

.^

n

;

 

result1 

=

 power

(7,

 

3)

 

result2 

=

 power

(49,

 

0.5)

 

result3 

=

 power

(10,

 

-10)

 

result4 

=

 power 

(4.5,

 

1.5)

 

When you run the file, it displays: 

result1 

=

 

   

343

 

result2 

=

 

     

7

 

result3 

=

 

   

1.0000e-10

 

result4 

=

 

    

9.5459

 

Primary and Sub-Functions 

Any function other than an anonymous function must be defined within a file. Each 
function  file  contains  a  required  primary  function  that  appears  first  and  any 
number of optional sub-functions that comes after the primary function and used 
by it. 

Primary functions can be called from outside of the file that defines them, either 
from command line or from other functions, but sub-functions cannot be called 
from command line or other functions, outside the function file. 


background image

137 

 

Sub-functions  are  visible  only  to  the  primary  function  and  other  sub-functions 
within the function file that defines them. 

Example 

Let  us  write  a  function  named  quadratic  that  would  calculate  the  roots  of  a 
quadratic  equation.  The  function  would  take  three  inputs,  the  quadratic  co-
efficient, the linear co-efficient and the constant term. It would return the roots. 

The function file quadratic.m will contain the primary function

 

quadratic

 

and the 

sub-function

 

disc, which calculates the discriminant. 

Create a function file

 

quadratic.m

 

and type the following code in it: 

function

 

[

x1

,

x2

]

 

=

 quadratic

(

a

,

b

,

c

)

 

%this

 

function

 returns the roots of  

%

 a quadratic equation

.

 

%

 

It

 takes 

3

 input arguments 

%

 which are the co

-

efficients of x2

,

 x 

and

 the  

%

constant term 

%

 

It

 returns the roots 

=

 disc

(

a

,

b

,

c

);

  

x1 

=

 

(-

+

 d

)

 

/

 

(2*

a

);

 

x2 

=

 

(-

-

 d

)

 

/

 

(2*

a

);

 

end

 

%

 

end

 of quadratic 

 

function

 dis 

=

 disc

(

a

,

b

,

c

)

  

%function

 calculates the discriminant 

dis 

=

 sqrt

(

b

^2

 

-

 

4*

a

*

c

);

 

end

 

%

 

end

 of 

sub-function

 

You can call the above function from command prompt as: 

quadratic

(2,4,-4)

 


background image

138 

 

MATLAB will execute the above statement and will give the following result: 

ans 

=

 

    

0.7321

 

Nested Functions 

You  can  define  functions  within  the  body  of  another  function.  These  are  called 
nested functions. A nested function contains any or all of the components of any 
other function. 

Nested functions are defined within the scope of another function and they share 
access to the containing function's workspace. 

A nested function follows the below syntax: 

function

 x 

=

 A

(

p1

,

 p2

)

 

...

 

B

(

p2

)

 

   

function

 y 

=

 B

(

p3

)

 

   

...

 

   

end

 

...

 

end

 

Example 

Let us rewrite the function

 

quadratic, from previous example, however, this time 

the disc function will be a nested function. 

Create a function file

 

quadratic2.m

 

and type the following code in it: 

function

 

[

x1

,

x2

]

 

=

 quadratic2

(

a

,

b

,

c

)

 

function

 disc  

%

 nested 

function

 

=

 sqrt

(

b

^2

 

-

 

4*

a

*

c

);

 

end

 

%

 

end

 of 

function

 disc 


background image

139 

 

disc

;

 

x1 

=

 

(-

+

 d

)

 

/

 

(2*

a

);

 

x2 

=

 

(-

-

 d

)

 

/

 

(2*

a

);

 

end

 

%

 

end

 of 

function

 quadratic2 

You can call the above function from command prompt as: 

quadratic2

(2,4,-4)

 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

    0.7321 

Private Functions 

A private function is a primary function that is visible only to a limited group of 
other functions. If you do not want to expose the implementation of a function(s), 
you can create them as private functions. 

Private functions reside in

 

subfolders

 

with the special name

 

private

They are visible only to functions in the parent folder. 

Example 

Let  us  rewrite  the

 

quadratic

 

function.  This  time,  however,  the

 

disc

 

function 

calculating the discriminant, will be a private function. 

Create a subfolder named private in working directory. Store the following function 
file disc.m

 

in it: 

function

 dis 

=

 disc

(

a

,

b

,

c

)

  

%function

 calculates the discriminant 

dis 

=

 sqrt

(

b

^2

 

-

 

4*

a

*

c

);

 

end

 

%

 

end

 of 

sub-function

 

Create a function quadratic3.m in your working directory and type the following 
code in it: 


background image

140 

 

function

 

[

x1

,

x2

]

 

=

 quadratic3

(

a

,

b

,

c

)

 

%this

 

function

 returns the roots of  

%

 a quadratic equation

.

 

%

 

It

 takes 

3

 input arguments 

%

 which are the co

-

efficients of x2

,

 x 

and

 the  

%

constant term 

%

 

It

 returns the roots 

=

 disc

(

a

,

b

,

c

);

  

x1 

=

 

(-

+

 d

)

 

/

 

(2*

a

);

 

x2 

=

 

(-

-

 d

)

 

/

 

(2*

a

);

 

end

 

%

 

end

 of quadratic3 

You can call the above function from command prompt as: 

quadratic3(2,4,-4) 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

    0.7321 

Global Variables 

Global variables can be shared by more than one function. For this, you need to 
declare the variable as global in all the functions. 

If you want to access that  variable  from  the base workspace,  then declare  the 
variable at the command line. 

The global declaration must occur before the variable is actually used in a function. 
It  is  a  good  practice  to  use  capital  letters  for  the  names  of  global  variables  to 
distinguish them from other variables. 

Example 

Let us create a function file named average.m and type the following code in it: 


background image

141 

 

function

 avg 

=

 average

(

nums

)

 

global

 TOTAL 

avg 

=

 sum

(

nums

)/

TOTAL

;

 

end

 

Create a script file and type the following code in it: 

global

 TOTAL

;

 

TOTAL 

=

 

10;

 

=

 

[34,

 

45,

 

25,

 

45,

 

33,

 

19,

 

40,

 

34,

 

38,

 

42];

 

av 

=

 average

(

n

)

 

When you run the file, it will display the following result: 

av 

=

 

   

35.5000

 

 

 

 


background image

142 

 

Importing  data  in  MATLAB  means  loading  data  from  an  external  file. 
The

 

importdata function allows loading various data files of different formats. It 

has the following five forms: 

S.N.  Function and Description 

A = importdata(filename) 

Loads data into array A from the file denoted by

 

filename

A = importdata('-pastespecial') 

Loads data from the system clipboard rather than from a file. 

A = importdata(___, delimiterIn) 

Interprets

 

delimiterIn

 

as the column separator in ASCII file, filename, or 

the  clipboard  data.  You  can  use

 

delimiterIn

 

with  any  of  the  input 

arguments in the above syntaxes. 

A = importdata(___, delimiterIn, headerlinesIn) 

Loads data from ASCII file, filename, or the clipboard, reading numeric 
data starting from line

 

headerlinesIn+1

[A, delimiterOut, headerlinesOut] = importdata(___) 

dditionally  returns  the  detected  delimiter  character  for  the  input  ASCII 
file  indelimiterOut

 

and  the  detected  number  of  header  lines 

in

 

headerlinesOut,  using  any  of  the  input  arguments  in  the  previous 

syntaxes. 

By default, Octave does not have support for

 

importdata()

 

function, so you will 

have to search and install this package to make following examples work with your 
Octave installation. 

Example 1 

Let us load and display an image file. Create a script file and type the following 
code in it: 

18. 

DATA IMPORT 


background image

143 

 

filename 

=

 

'smile.jpg';

 

=

 importdata

(

filename

);

 

image

(

A

);

 

When you run the file, MATLAB displays the image file. However, you must store 
it in the current directory. 

 

Example 2 

In this example, we import a text file and specify Delimiter and Column Header. 
Let  us  create  a  space-delimited  ASCII  file  with  column  headers, 
named

 

weeklydata.txt

Our text file weeklydata.txt looks like this: 

SunDay

  

MonDay

  

TuesDay

  

WednesDay

  

ThursDay

  

FriDay

  

SaturdDay

 

95.01

   

76.21

   

61.54

    

40.57

       

55.79

    

70.28

   

81.53

 

73.11

   

45.65

   

79.19

    

93.55

       

75.29

    

69.87

   

74.68

 

60.68

   

41.85

   

92.18

    

91.69

       

81.32

    

90.38

   

74.51

 

48.60

   

82.14

   

73.82

    

41.03

       

0.99

     

67.22

   

93.18

 

89.13

   

44.47

   

57.63

    

89.36

       

13.89

    

19.88

   

46.60

 

Create a script file and type the following code in it: 

filename 

=

 

'weeklydata.txt';

 

delimiterIn 

=

 

' ';

 


background image

144 

 

headerlinesIn 

=

 

1;

 

=

 importdata

(

filename

,

delimiterIn

,

headerlinesIn

);

 

%

 

View

 data 

for

 k 

=

 

[1:7]

 

   disp

(

A

.

colheaders

{1,

 k

})

 

   disp

(

A

.

data

(:,

 k

))

 

   disp

(' ')

 

end

 

When you run the file, it displays the following result: 

SunDay

 

   

95.0100

 

   

73.1100

 

   

60.6800

 

   

48.6000

 

   

89.1300

 

  

MonDay

 

   

76.2100

 

   

45.6500

 

   

41.8500

 

   

82.1400

 

   

44.4700

 

  

TuesDay

 

   

61.5400

 

   

79.1900

 


background image

145 

 

   

92.1800

 

   

73.8200

 

   

57.6300

 

 

WednesDay

 

   

40.5700

 

   

93.5500

 

   

91.6900

 

   

41.0300

 

   

89.3600

 

  

ThursDay

 

   

55.7900

 

   

75.2900

 

   

81.3200

 

    

0.9900

 

   

13.8900

 

  

FriDay

 

   

70.2800

 

   

69.8700

 

   

90.3800

 

   

67.2200

 

   

19.8800

 

 

SatureDay

 

   

81.5300

 


background image

146 

 

   

74.6800

 

   

74.5100

 

   

93.1800

 

   

46.6000

 

Example 3 

In this example, let us import data from clipboard. 

Copy the following lines to the clipboard: 

Mathematics is simple 

Create a script file and type the following code: 

=

 importdata

('-pastespecial')

 

When you run the file, it displays the following result: 

=

  

    

'Mathematics is simple'

 

Low-Level File I/O 

The

 

importdata

 

function is a high-level function. The low-level file I/O functions in 

MATLAB allow the most control over reading or writing data to a file. However, 
these functions need more detailed information about your file to work efficiently. 

MATLAB provides the following functions for read and write operations at the byte 
or character level: 

Function 

Description 

fclose 

Close one or all open files 

feof 

Test for end-of-file 

ferror 

Information about file I/O errors 


background image

147 

 

fgetl 

Read line from file, removing newline characters 

fgets 

Read line from file, keeping newline characters 

fopen 

Open file, or obtain information about open files 

fprintf 

Write data to text file 

fread 

Read data from binary file 

frewind 

Move file position indicator to beginning of open file 

fscanf 

Read data from text file 

fseek 

Move to specified position in file 

ftell 

Position in open file 

fwrite 

Write data to binary file 

Import Text Data Files with Low-Level I/O 

MATLAB provides the following functions for low-level import of text data files: 

The

 

fscanf

 

function reads formatted data in a text or ASCII file. 

The

 

fgetl

 

and

 

fgets

 

functions read one line of a file at a time, where a newline 

character separates each line. 
The

 

fread

 

function reads a stream of data at the byte or bit level. 

Example 

We have a text data file 'myfile.txt' saved in our working directory. The file stores 
rainfall data for three months; June, July and August for the year 2012. 

The  data  in  myfile.txt  contains  repeated  sets  of  time,  month  and  rainfall 
measurements at five places. The header data stores the number of months M; 
so we have M sets of measurements. 

The file looks like this: 

Rainfall

 

Data

 


background image

148 

 

Months:

 

June,

 

July,

 

August

 

  

M

=3

 

12:00:00

 

June-2012

 

17.21

  

28.52

  

39.78

  

16.55

 

23.67

 

19.15

  

0.35

   

17.57

  

NaN

   

12.01

 

17.92

  

28.49

  

17.40

  

17.06

 

11.09

 

9.59

   

9.33

   

NaN

    

0.31

  

0.23

  

10.46

  

13.17

  

NaN

    

14.89

 

19.33

 

20.97

  

19.50

  

17.65

  

14.45

 

14.00

 

18.23

  

10.34

  

17.95

  

16.46

 

19.34

 

09:10:02

 

July-2012

 

12.76

  

16.94

  

14.38

  

11.86

 

16.89

 

20.46

  

23.17

  

NaN

    

24.89

 

19.33

 

30.97

  

49.50

  

47.65

  

24.45

 

34.00

 

18.23

  

30.34

  

27.95

  

16.46

 

19.34

 

30.46

  

33.17

  

NaN

    

34.89

  

29.33

 

30.97

  

49.50

  

47.65

  

24.45

 

34.00

 

28.67

  

30.34

  

27.95

  

36.46

 

29.34

 

15:03:40

 

August-2012

 

17.09

  

16.55

  

19.59

  

17.25

 

19.22

 

17.54

  

11.45

  

13.48

  

22.55

 

24.01

 

NaN

    

21.19

  

25.85

  

25.05

 

27.21

 


background image

149 

 

26.79

  

24.98

  

12.23

  

16.99

 

18.67

 

17.54

  

11.45

  

13.48

  

22.55

 

24.01

 

NaN

    

21.19

  

25.85

  

25.05

 

27.21

 

26.79

  

24.98

  

12.23

  

16.99

 

18.67

 

We will import data from this file and display this data. Take the following steps: 

Open the file with

 

fopen

 

function and get the file identifier. 

Describe the data in the file with

 

format specifiers, such as '%s' for a string, 

'%d' for an integer, or '%f' for a floating-point number. 
To skip literal characters in the file, include them in the format description. To skip 

a data field, use an asterisk ('*') in the specifier. 
For example, to read the headers and return the single value for M, we write: 

=

 fscanf

(

fid

,

 

'%*s %*s\n%*s %*s %*s %*s\nM=%d\n\n',

 

1);

 

By default,

 

fscanf

 

reads data according to our format description until it does not 

find any match for the data, or it reaches the end of the file. Here we will use for 
loop for reading 3 sets of data and each time, it will read 7 rows and 5 columns. 
We will create a structure named

 

mydata

 

in the workspace to store data read from 

the file. This structure has three fields -

 

time,

 

month, and

 

raindata

 

array. 

Create a script file and type the following code in it: 

filename = '/data/myfile.txt'; 

rows = 7; 

cols = 5; 

  

% open the file 

fid = fopen(filename); 

  

% read the file headers, find M (number of months) 

M = fscanf(fid, '%*s %*s\n%*s %*s %*s %*s\nM=%d\n\n', 1); 

  

% read each set of measurements 


background image

150 

 

for n = 1:M 

    mydata(n).time = fscanf(fid, '%s', 1); 

    mydata(n).month = fscanf(fid, '%s', 1); 

  

    % fscanf fills the array in column order, 

    % so transpose the results 

    mydata(n).raindata  = ... 

      fscanf(fid, '%f', [rows, cols]); 

end 

for n = 1:M 

    disp(mydata(n).time), disp(mydata(n).month) 

    disp(mydata(n).raindata) 

end 

  

% close the file 

fclose(fid); 

When you run the file, it displays the following result: 

12:00:00

 

June-2012

 

   

17.2100

   

17.5700

   

11.0900

   

13.1700

   

14.4500

 

   

28.5200

       

NaN

    

9.5900

       

NaN

   

14.0000

 

   

39.7800

   

12.0100

    

9.3300

   

14.8900

   

18.2300

 

   

16.5500

   

17.9200

       

NaN

   

19.3300

   

10.3400

 

   

23.6700

   

28.4900

    

0.3100

   

20.9700

   

17.9500

 

   

19.1500

   

17.4000

    

0.2300

   

19.5000

   

16.4600

 

    

0.3500

   

17.0600

   

10.4600

   

17.6500

   

19.3400

 


background image

151 

 

 

09:10:02

 

July-2012

 

   

12.7600

       

NaN

   

34.0000

   

33.1700

   

24.4500

 

   

16.9400

   

24.8900

   

18.2300

       

NaN

   

34.0000

 

   

14.3800

   

19.3300

   

30.3400

   

34.8900

   

28.6700

 

   

11.8600

   

30.9700

   

27.9500

   

29.3300

   

30.3400

 

   

16.8900

   

49.5000

   

16.4600

   

30.9700

   

27.9500

 

   

20.4600

   

47.6500

   

19.3400

   

49.5000

   

36.4600

 

   

23.1700

   

24.4500

   

30.4600

   

47.6500

   

29.3400

 

 

15:03:40

 

August-2012

 

   

17.0900

   

13.4800

   

27.2100

   

11.4500

   

25.0500

 

   

16.5500

   

22.5500

   

26.7900

   

13.4800

   

27.2100

 

   

19.5900

   

24.0100

   

24.9800

   

22.5500

   

26.7900

 

   

17.2500

       

NaN

   

12.2300

   

24.0100

   

24.9800

 

   

19.2200

   

21.1900

   

16.9900

       

NaN

   

12.2300

 

   

17.5400

   

25.8500

   

18.6700

   

21.1900

   

16.9900

 

   

11.4500

   

25.0500

   

17.5400

   

25.8500

   

18.6700

 

 

 

 


background image

152 

 

Data export in MATLAB means to write into files. MATLAB allows you to use your 
data  in  another  application  that  reads  ASCII  files.  For  this,  MATLAB  provides 
several data export options. 

You can create the following type of files: 

Rectangular, delimited ASCII data file from an array. 
Diary (or log) file of keystrokes and the resulting text output. 
Specialized ASCII file using low-level functions such as fprintf. 
MEX-file to access your C/C++ or FORTRAN routine that writes to a particular text 
file format. 
Apart from this, you can also export data to spreadsheets. 

There are two ways to export a numeric array as a delimited ASCII data file: 

Using the

 

save

 

function and specifying the

 

-ASCII

 

qualifier 

Using the

 

dlmwrite

 

function 

Syntax for using the save function is: 

save my_data.out num_array -ASCII 

where,

 

my_data.out

 

is  the  delimited  ASCII  data  file  created,

 

num_array

 

is  a 

numeric array and

 

�ASCII

 

is the specifier. 

Syntax for using the

 

dlmwrite

 

function is: 

dlmwrite('my_data.out', num_array, 'dlm_char') 

where,

 

my_data.out

 

is  the  delimited  ASCII  data  file  created,

 

num_array

 

is  a 

numeric array and

 

dlm_char

 

is the delimiter character. 

Example 

The following example demonstrates the concept. Create a script file and type the 
following code: 

num_array = [ 1 2 3 4 ; 4 5 6 7; 7 8 9 0]; 

save array_data1.out num_array -ASCII; 

type array_data1.out 

19. 

DATA OUTPUT 


background image

153 

 

dlmwrite('array_data2.out', num_array, ' '); 

type array_data2.out 

When you run the file, it displays the following result: 

   

1.0000000e+00

   

2.0000000e+00

   

3.0000000e+00

   

4.0000000e+00

 

   

4.0000000e+00

   

5.0000000e+00

   

6.0000000e+00

   

7.0000000e+00

 

   

7.0000000e+00

   

8.0000000e+00

   

9.0000000e+00

   

0.0000000e+00

 

 

1

 

2

 

3

 

4

 

4

 

5

 

6

 

7

 

7

 

8

 

9

 

0

 

Please note that the save -ascii command and the dlmwrite function does not work 
with cell arrays as input. To create a delimited ASCII file from the contents of a 
cell array, you can 

Either, convert the cell array to a matrix using the

 

cell2mat

 

function 

Or export the cell array using low-level file I/O functions. 
If you use the

 

save

 

function to write a character array to an ASCII file, it writes 

the ASCII equivalent of the characters to the file. 

For example, let us write the word 'hello' to a file: 

h = 'hello'; 

save textdata.out h -ascii 

type textdata.out 

MATLAB executes the above statements and displays the following result which is 
the characters of the string 'hello' in 8-digit ASCII format. 

1.0400000e+02

   

1.0100000e+02

   

1.0800000e+02

   

1.0800000e+02

   

1.1100000e+02

 


background image

154 

 

Writing to Diary Files 

Diary files are activity logs of your MATLAB session. The diary function creates an 
exact copy of your session in a disk file, excluding graphics. 

To turn on the diary function, type: 

diary 

Optionally, you can give the name of the log file, say: 

diary logdata.out 

To turn off the diary function: 

diary off 

You can open the diary file in a text editor. 

Exporting Data to Text Data Files with Low-Level I/O 

So far, we have exported numeric arrays. However, you may need to create other 
text files, including combinations of numeric and character data, nonrectangular 
output  files,  or  files  with  non-ASCII  encoding  schemes.  For  these  purposes, 
MATLAB provides the low-level fprintf

 

function. 

As in low-level I/O file activities, before exporting, you need to open or create a 
file with the fopen

 

function and get the file identifier. By default, fopen opens a 

file for read-only access. You should specify the permission to write or append, 
such as 'w' or 'a'. 

After processing the file, you need to close it with

 

fclose(fid)

 

function. 

The following example demonstrates the concept: 

Example 

Create a script file and type the following code in it: 

% create a matrix y, with two rows 

x = 0:10:100; 

y = [x; log(x)]; 

  


background image

155 

 

% open a file for writing 

fid = fopen('logtable.txt', 'w'); 

  

% Table Header 

fprintf(fid, 'Log     Function\n\n'); 

  

% print values in column order 

% two values appear on each row of the file 

fprintf(fid, '%f    %f\n', y); 

fclose(fid); 

% display the file created 

type logtable.txt 

When you run the file, it displays the following result: 

Log     Function 

0.000000    -Inf 

10.000000    2.302585 

20.000000    2.995732 

30.000000    3.401197 

40.000000    3.688879 

50.000000    3.912023 

60.000000    4.094345 

70.000000    4.248495 

80.000000    4.382027 

90.000000    4.499810 

100.000000    4.605170 

 


background image

156 

 

To plot the graph of a function, you need to take the following steps: 

Define

 

x,  by  specifying  the

 

range  of  values

 

for  the  variable

 

x,  for  which  the 

function is to be plotted 

Define the function,

 

y = f(x) 

Call the

 

plot

 

command, as

 

plot(x, y) 

Following  example  would  demonstrate  the  concept.  Let  us  plot  the  simple 
function

 

y = x

 

for the range of values for x from 0 to 100, with an increment of 5. 

Create a script file and type the following code: 

x = [0:5:100]; 

y = x; 

plot(x, y) 

When you run the file, MATLAB displays the following plot: 

 

Let us take one more example to plot the function y = x

2

. In this example, we will 

draw two graphs with the same function, but in second time, we will reduce the 
value  of  increment.  Please  note  that  as  we  decrease  the  increment,  the  graph 
becomes smoother. 

20. 

PLOTTING 


background image

157 

 

Create a script file and type the following code: 

=

 

[1

 

2

 

3

 

4

 

5

 

6

 

7

 

8

 

9

 

10];

 

=

 

[-100:20:100];

 

=

 x

.^2;

 

plot

(

x

,

 y

)

 

When you run the file, MATLAB displays the following plot: 

 

Change the code file a little, reduce the increment to 5: 

=

 

[-100:5:100];

 

=

 x

.^2;

 

plot

(

x

,

 y

)

 

 

 

 

 

 

 

 


background image

158 

 

MATLAB draws a smoother graph: 

 

Adding Title, Labels, Grid Lines, and Scaling on the Graph 

MATLAB allows you to add title, labels along the x-axis and y-axis, grid lines and 
also to adjust the axes to spruce up the graph. 

The

 

xlabel

 

and

 

ylabel

 

commands generate labels along x-axis and y-axis. 

The

 

title

 

command allows you to put a title on the graph. 

The

 

grid on

 

command allows you to put the grid lines on the graph. 

The

 

axis equal

 

command allows generating the plot with the same scale factors 

and the spaces on both axes. 
The

 

axis square

 

command generates a square plot. 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

[0:0.01:10];

 

=

 sin

(

x

);

 

plot

(

x

,

 y

),

 xlabel

('x'),

 ylabel

('Sin(x)'),

 title

('Sin(x) Graph'),

 

grid on

,

 axis equal 

 

 


background image

159 

 

MATLAB generates the following graph: 

 

Drawing Multiple Functions on the Same Graph 

You  can  draw  multiple  graphs  on  the  same  plot.  The  following  example 
demonstrates the concept: 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

[0

 

:

 

0.01:

 

10];

 

=

 sin

(

x

);

 

=

 cos

(

x

);

 

plot

(

x

,

 y

,

 x

,

 g

,

 

'.-'),

 legend

('Sin(x)',

 

'Cos(x)')

 

 

 

 

 

 

 

 


background image

160 

 

MATLAB generates the following graph: 

 

Setting Colors on Graph 

MATLAB provides eight basic color options for drawing graphs. The following table 
shows the colors and their codes: 

Code 

Color 

White 

Black 

Blue 

Red 

Cyan 

Green 

Magenta 

Yellow 


background image

161 

 

 

Example 

Let us draw the graph of two polynomials 

f(x) = 3x

4

 

+ 2x

3

+ 7x

2

 

+ 2x + 9 and 

g(x) = 5x

3

 

+ 9x + 2 

Create a script file and type the following code: 

=

 

[-10

 

:

 

0.01:

 

10];

 

=

 

3*

x

.^4

 

+

 

2

 

*

 x

.^3

 

+

 

7

 

*

 x

.^2

 

+

 

2

 

*

 x 

+

 

9;

 

=

 

5

 

*

 x

.^3

 

+

 

9

 

*

 x 

+

 

2;

 

plot

(

x

,

 y

,

 

'r',

 x

,

 g

,

 

'g')

 

When you run the file, MATLAB generates the following graph: 

 

Setting Axis Scales 

The axis command allows you to set the axis scales. You can provide minimum 
and maximum values for x and y axes using the axis command in the following 
way: 

axis ( [xmin xmax ymin ymax] ) 

 


background image

162 

 

The following example shows this: 

Example 

Create a script file and type the following code: 

=

 

[0

 

:

 

0.01:

 

10];

 

=

 exp

(-

x

).*

 sin

(2*

+

 

3);

 

plot

(

x

,

 y

),

 axis

([0

 

10

 

-1

 

1])

 

When you run the file, MATLAB generates the following graph: 

 

Generating Sub-Plots 

When you create an array of plots in the same figure, each of these plots is called 
a subplot. The

 

subplot

 

command is used for creating subplots. 

Syntax for the command is: 

subplot(m, n, p) 

where,

 

m

 

and

 

n

 

are  the  number  of  rows  and  columns  of  the  plot  array 

and

 

p

 

specifies where to put a particular plot. 

Each  plot  created  with  the  subplot  command  can  have  its  own  characteristics. 
Following example demonstrates the concept: 


background image

163 

 

Example 

Let us generate two plots: 

y = e

−1.5x

sin(10x) 

y = e

−2x

sin(10x) 

Create a script file and type the following code: 

=

 

[0:0.01:5];

 

=

 exp

(-1.5*

x

).*

sin

(10*

x

);

 

subplot

(1,2,1)

 

plot

(

x

,

y

),

 xlabel

('x'),

ylabel

('exp(–1.5x)*sin(10x)'),

axis

([0

 

5

 

-1

 

1])

 

=

 exp

(-2*

x

).*

sin

(10*

x

);

 

subplot

(1,2,2)

 

plot

(

x

,

y

),

xlabel

('x'),

ylabel

('exp(–2x)*sin(10x)'),

axis

([0

 

5

 

-1

 

1])

 

When you run the file, MATLAB generates the following graph: 

 

 

 


background image

164 

 

This  chapter  will  continue  exploring  the  plotting  and  graphics  capabilities  of 
MATLAB. We will discuss: 

Drawing bar charts 
Drawing contours 
Three dimensional plots 

Drawing Bar Charts 

The

 

bar

 

command draws a two dimensional bar chart. Let us take up an example 

to demonstrate the idea. 

Example 

Let us have an imaginary classroom with 10 students. We know the percent of 
marks obtained by these students are 75, 58, 90, 87, 50, 85, 92, 75, 60 and 95. 
We will draw the bar chart for this data. 

Create a script file and type the following code: 

=

 

[1:10];

 

=

 

[75,

 

58,

 

90,

 

87,

 

50,

 

85,

 

92,

 

75,

 

60,

 

95];

 

bar

(

x

,

y

),

 xlabel

('Student'),

ylabel

('Score'),

 

title

('First Sem:')

 

print

 

-

deps graph

.

eps 

 

 

 

 

 

 

 

 

21. 

GRAPHICS 


background image

165 

 

When you run the file, MATLAB displays the following bar chart: 

 

Drawing Contours 

A contour line of a function of two variables is a curve along which the function 
has a constant value. Contour lines are used for creating contour maps by joining 
points of equal elevation above a given level, such as mean sea level. 

MATLAB provides a

 

contour

 

function for drawing contour maps. 

Example 

Let us generate a contour map that shows the contour lines for a given function g 
=  f(x,  y).  This  function  has  two  variables.  So,  we  will  have  to  generate  two 
independent  variables,  i.e.,  two  data  sets  x  and  y.  This  is  done  by  calling 
the

 

meshgrid

 

command. 

The

 

meshgrid

 

command is used for generating a matrix of elements that give the 

range over x and y along with the specification of increment in each case. 

Let us plot our function g = f(x, y), where −5 ≤ x ≤ 5, −3 ≤ y ≤ 3. Let us take an 
increment of 0.1 for both the values. The variables are set as: 

[x,y] = meshgrid(–5:0.1:5, –3:0.1:3); 

Lastly, we need to assign the function. Let our function be: x

2

 

+ y

2

 

Create a script file and type the following code: 

[x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-3:0.1:3); %independent variables 


background image

166 

 

g = x.^2 + y.^2;                     % our function 

contour(x,y,g)                       % call the contour function 

print -deps graph.eps 

When you run the file, MATLAB displays the following contour map: 

 

Let us modify the code a little to spruce up the map: 

[x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-3:0.1:3); %independent variables 

g = x.^2 + y.^2;                     % our function 

[C, h] = contour(x,y,g);             % call the contour function 

set(h,'ShowText','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2) 

print -deps graph.eps 

 

 

 

 

 

 

 


background image

167 

 

When you run the file, MATLAB displays the following contour map: 

 

Three-Dimensional Plots 

Three-dimensional plots basically display a surface defined by a function in two 
variables, g = f (x,y). 

As before, to define g, we first create a set of (x,y) points over the domain of the 
function using the

 

meshgrid

 

command. Next, we assign the function itself. Finally, 

we use the

 

surf command to create a surface plot. 

The following example demonstrates the concept: 

Example 

Let us create a 3D surface map for the function g = xe

-(x2 + y2)

 

Create a script file and type the following code: 

[x,y] = meshgrid(-2:.2:2); 

g = x .* exp(-x.^2 - y.^2); 

surf(x, y, g) 

print -deps graph.eps 

 

 

 


background image

168 

 

When you run the file, MATLAB displays the following 3-D map: 

 

You can also use the

 

mesh

 

command to generate a three-dimensional surface. 

However, the

 

surf

 

command displays both the connecting lines and the faces of 

the surface in color,  whereas, the

 

mesh

 

command creates a wireframe surface 

with colored lines connecting the defining points. 

 


background image

169 

 

So far, we have seen that all the examples work in MATLAB as well as its GNU, 
alternatively called Octave. But for solving basic algebraic equations, both MATLAB 
and  Octave  are  little  different,  so  we  will  try  to  cover  MATLAB  and  Octave  in 
separate sections. 

We will also discuss factorizing and simplification of algebraic expressions. 

Solving Basic Algebraic Equations in MATLAB 

The

 

solve

 

function is used for solving algebraic equations. In its simplest form, 

the solve function takes the equation enclosed in quotes as an argument. 

For example, let us solve for x in the equation x-5 = 0 

solve('x-5=0') 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

 5 

You can also call the solve function as: 

y = solve('x-5 = 0') 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

y = 

 5 

You may even not include the right hand side of the equation: 

solve('x-5') 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

22. 

ALGEBRA 


background image

170 

 

 

5

 

If the equation involves multiple symbols, then MATLAB by default assumes that 
you are solving for x, however, the solve command has another form: 

solve(equation, variable) 

where, you can also mention the variable. 

For example,  let us solve the equation v  – u – 3t

2

 

= 0, for v. In this case, we 

should write: 

solve('v-u-3*t^2=0', 'v') 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

 3*t^2 + u 

Solving Basic Algebraic Equations in Octave 

The

 

roots

 

command is used for solving algebraic equations in Octave and you can 

write above examples as follows: 

For example, let us solve for x in the equation x-5 = 0 

roots([1, -5]) 

Octave will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

 5 

You can also call the solve function as: 

y = roots([1, -5]) 

 

Octave will execute the above statement and return the following result: 


background image

171 

 

y = 

 5 

Solving Quadratic Equations in MATLAB 

The

 

solve

 

function can also solve higher order equations. It is often used to solve 

quadratic equations. The function returns the roots of the equation in an array. 

The  following  example  solves  the  quadratic  equation  x

2

 

-7x  +12  =  0.  Create  a 

script file and type the following code: 

eq = 'x^2 -7*x + 12 = 0'; 

s = solve(eq); 

disp('The first root is: '), disp(s(1)); 

disp('The second root is: '), disp(s(2)); 

When you run the file, it displays the following result: 

The first root is:  

The second root is:  

Solving Quadratic Equations in Octave 

The following example solves the quadratic equation x

2

 

-7x +12 = 0 in Octave. 

Create a script file and type the following code: 

s = roots([1, -7, 12]); 

 

disp('The first root is: '), disp(s(1)); 

disp('The second root is: '), disp(s(2)); 

When you run the file, it displays the following result: 


background image

172 

 

The first root is:  

 4 

The second root is:  

 3 

Solving Higher Order Equations in MATLAB 

The

 

solve

 

command can also solve higher order equations. For example, let us 

solve a cubic equation as (x-3)

2

(x-7) = 0 

solve('(x-3)^2*(x-7)=0') 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

  3 

  3 

  7 

In case of higher order equations, roots are long containing many terms. You can 
get the numerical value of such roots by converting them to double. The following 
example solves the fourth order equation x

4

 

− 7x

3

 

+ 3x

2

 

− 5x + 9 = 0. 

Create a script file and type the following code: 

eq = 'x^4 - 7*x^3 + 3*x^2 - 5*x + 9 = 0'; 

s = solve(eq); 

disp('The first root is: '), disp(s(1)); 

disp('The second root is: '), disp(s(2)); 

disp('The third root is: '), disp(s(3)); 

disp('The fourth root is: '), disp(s(4)); 

% converting the roots to double type 

disp('Numeric value of first root'), disp(double(s(1))); 


background image

173 

 

disp('Numeric value of second root'), disp(double(s(2))); 

disp('Numeric value of third root'), disp(double(s(3))); 

disp('Numeric value of fourth root'), disp(double(s(4))); 

When you run the file, it returns the following result: 

The first root is:  

6.630396332390718431485053218985 

 The second root is:  

1.0597804633025896291682772499885 

 The third root is:  

- 0.34508839784665403032666523448675 - 
1.0778362954630176596831109269793*i 

 The fourth root is:  

- 0.34508839784665403032666523448675 + 
1.0778362954630176596831109269793*i 

Numeric value of first root 

    6.6304 

Numeric value of second root 

    1.0598 

Numeric value of third root 

  -0.3451 - 1.0778i 

Numeric value of fourth root 

  -0.3451 + 1.0778i 

 

 

 

 

Please note that the last two roots are complex numbers. 


background image

174 

 

Solving Higher Order Equations in Octave 

The following example solves the fourth order equation x

4

 

− 7x

3

 

+ 3x

2

 

− 5x + 9 = 

0. 

Create a script file and type the following code: 

v = [1, -7,  3, -5, 9]; 

 

s = roots(v); 

% converting the roots to double type 

disp('Numeric value of first root'), disp(double(s(1))); 

disp('Numeric value of second root'), disp(double(s(2))); 

disp('Numeric value of third root'), disp(double(s(3))); 

disp('Numeric value of fourth root'), disp(double(s(4))); 

When you run the file, it returns the following result: 

Numeric value of first root 

 6.6304 

Numeric value of second root 

-0.34509 + 1.07784i 

Numeric value of third root 

-0.34509 - 1.07784i 

Numeric value of fourth root 

 1.0598 

Solving System of Equations in MATLAB 

The

 

solve

 

function can also be used to generate solutions of systems of equations 

involving  more  than  one  variables.  Let  us  take  up  a  simple  example  to 
demonstrate this use. 

Let us solve the equations: 


background image

175 

 

5x + 9y = 5 

3x – 6y = 4 

Create a script file and type the following code: 

=

 solve

('5*x + 9*y = 5','3*x - 6*y = 4');

 

s

.

s

.

When you run the file, it displays the following result: 

ans 

=

 

 

22/19

 

ans 

=

 

-5/57

 

In same way, you can solve larger linear systems. Consider the following set of 
equations: 

x + 3y -2z = 5 

3x + 5y + 6z = 7 

2x + 4y + 3z = 8 

Solving System of Equations in Octave 

We have a little different approach to solve a system of 'n' linear equations in 'n' 
unknowns. Let us take up a simple example to demonstrate this use. 

Let us solve the equations: 

5x + 9y = 5 

3x – 6y = 4 

Such a system of linear equations can be written as the single matrix equation Ax 
= b, where A is the coefficient matrix, b is the column vector containing the right-
hand  side  of  the  linear  equations  and  x  is  the  column  vector  representing  the 
solution as shown in the below program: 

 

Create a script file and type the following code: 


background image

176 

 

A = [5, 9; 3, -6]; 

b = [5;4]; 

A \ b 

When you run the file, it displays the following result: 

ans = 

 

   1.157895 

  -0.087719 

In same way, you can solve larger linear systems as given below: 

x + 3y -2z = 5 

3x + 5y + 6z = 7 

2x + 4y + 3z = 8 

Expanding and Collecting Equations in MATLAB 

The

 

expand

 

and  the

 

collect

 

commands  expands  and  collects  an  equation 

respectively. The following example demonstrates the concepts: 

When  you  work  with  many  symbolic  functions,  you  should  declare  that  your 
variables are symbolic. 

Create a script file and type the following code: 

syms x %symbolic variable x 

syms y %symbolic variable x 

% expanding equations 

expand((x-5)*(x+9)) 

expand((x+2)*(x-3)*(x-5)*(x+7)) 

expand(sin(2*x)) 

expand(cos(x+y)) 

  


background image

177 

 

% collecting equations 

collect(x^3 *(x-7)) 

collect(x^4*(x-3)*(x-5)) 

When you run the file, it displays the following result: 

ans = 

 x^2 + 4*x - 45 

 ans = 

 x^4 + x^3 - 43*x^2 + 23*x + 210 

 ans = 

 2*cos(x)*sin(x) 

 ans = 

cos(x)*cos(y) - sin(x)*sin(y) 

 ans = 

 x^4 - 7*x^3 

 ans = 

 x^6 - 8*x^5 + 15*x^4

 

Expanding and Collecting Equations in Octave 

You  need  to  have

 

symbolic

 

package,  which  provides

 

expand

 

and 

collect

 

command to expand and collect an equation, respectively. The following 

example demonstrates the concepts: 

When  you  work  with  many  symbolic  functions,  you  should  declare  that  your 
variables  are  symbolic  but  Octave  has  different  approach  to  define  symbolic 
variables.  Notice  the  use  of  Sin

 

and

 

Cos  which  are  also  defined  in  symbolic 

package. 

 

Create a script file and type the following code: 

% first of all load the package, make sure it’s installed. 


background image

178 

 

pkg load symbolic 

 

% make symbols module available 

symbols 

 

% define symbolic variables 

x = sym ('x'); 

y = sym ('y'); 

z = sym ('z'); 

 

% expanding equations 

expand((x-5)*(x+9)) 

expand((x+2)*(x-3)*(x-5)*(x+7)) 

expand(Sin(2*x)) 

expand(Cos(x+y)) 

  

% collecting equations 

collect(x^3 *(x-7), z) 

collect(x^4*(x-3)*(x-5), z) 

When you run the file, it displays the following result: 

ans = 

 

-45.0+x^2+(4.0)*x 

ans = 

 

210.0+x^4-(43.0)*x^2+x^3+(23.0)*x 


background image

179 

 

ans = 

 

sin((2.0)*x) 

ans = 

 

cos(y+x) 

ans = 

 

x^(3.0)*(-7.0+x) 

ans = 

 

(-3.0+x)*x^(4.0)*(-5.0+x) 

Factorization and Simplification of Algebraic Expressions 

The

 

factor

 

function factorizes an expression and the

 

simplify

 

function simplifies 

an expression. The following example demonstrates the concept: 

Example 

Create a script file and type the following code: 

syms x 

syms y 

factor(x^3 - y^3) 

factor([x^2-y^2,x^3+y^3]) 

simplify((x^4-16)/(x^2-4)) 

When you run the file, it displays the following result: 

ans = 

(x - y)*(x^2 + x*y + y^2) 


background image

180 

 

 ans = 

 [ (x - y)*(x + y), (x + y)*(x^2 - x*y + y^2)] 

 ans = 

 x^2 + 4 

 


background image

181 

 

MATLAB  provides  various  ways  for  solving  problems  of  differential  and  integral 
calculus, solving differential equations of any degree and calculation of limits. Best 
of  all,  you  can  easily  plot  the  graphs  of  complex  functions  and  check  maxima, 
minima and other stationery points on a graph by solving the original function, as 
well as its derivative. 

This chapter will deal with problems of calculus.. In this chapter, we will discuss 
pre-calculus  concepts  i.e.,  calculating  limits  of  functions  and  verifying  the 
properties of limits. 

In the next chapter

 

Differential, we will compute derivative of an expression and 

find  the  local  maxima  and  minima  on  a  graph.  We  will  also  discuss  solving 
differential equations. 

Finally, in the

 

Integration

 

chapter, we will discuss integral calculus. 

Calculating Limits 

MATLAB provides the

 

limit

 

command for calculating limits. In its most basic form, 

the

 

limit command takes expression as an argument and finds the limit of the 

expression as the independent variable goes to zero. 

For example, let us calculate the limit of a function f(x) = (x

3

 

+ 5)/(x

4

 

+ 7), as x 

tends to zero. 

syms x 

limit((x^3 + 5)/(x^4 + 7)) 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

 5/7 

The  limit  function  falls  in  the  realm  of  symbolic  computing;  you  need  to  use 
the

 

syms function to tell MATLAB which symbolic variables you are using. You can 

also compute limit of a function, as the variable tends to some number other than 
zero. To calculate lim

 

x->a

(f(x)), we use the limit command with arguments. The 

first being the expression and the second is the number, that

 

x

 

approaches, here 

it is

 

a

23. 

CALCULUS 


background image

182 

 

For example, let us calculate limit of a function f(x) = (x-3)/(x-1), as x tends to 
1. 

limit((x - 3)/(x-1),1) 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

 NaN 

Let's take another example, 

limit(x^2 + 5, 3) 

MATLAB will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

 14 

Calculating Limits using Octave 

Following is Octave version of the above example using

 

symbolic

 

package, try to 

execute and compare the result: 

pkg load symbolic 

symbols 

x=sym("x"); 

 

subs((x^3+5)/(x^4+7),x,0) 

Octave will execute the above statement and return the following result: 

ans = 

0.7142857142857142857 

Verification of Basic Properties of Limits 


background image

183 

 

Algebraic Limit Theorem provides some basic properties of limits. These are as 
follows: 

 

Let us consider two functions: 

f(x) = (3x + 5)/(x - 3) 
g(x) = x

2

 

+ 1. 

Let us calculate the limits of the functions as x tends to 5, of both functions and 
verify the basic properties of limits using these two functions and MATLAB. 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

syms x 

f = (3*x + 5)/(x-3); 

g = x^2 + 1; 

l1 = limit(f, 4) 

l2 = limit (g, 4) 

lAdd = limit(f + g, 4) 

lSub = limit(f - g, 4) 

lMult = limit(f*g, 4) 

lDiv = limit (f/g, 4) 

When you run the file, it displays: 

l1 = 

 17 

   

l2 = 


background image

184 

 

17 

   

lAdd = 

 34 

  

lSub = 

 0 

   

lMult = 

289 

   

lDiv = 

Verification of Basic Properties of Limits using Octave 

Following is Octave version of the above example using

 

symbolic

 

package, try to 

execute and compare the result: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

f = (3*x + 5)/(x-3); 

g = x^2 + 1; 

 

l1=subs(f, x, 4) 

l2 = subs (g, x, 4) 

lAdd = subs (f+g, x, 4) 


background image

185 

 

lSub = subs (f-g, x, 4) 

lMult = subs (f*g, x, 4) 

lDiv = subs (f/g, x, 4) 

Octave will execute the above statement and return the following result: 

l1 = 

 

17.0 

l2 = 

 

17.0 

lAdd = 

 

34.0 

lSub = 

 

0.0 

lMult = 

 

289.0 

lDiv = 

 

1.0 

Left and Right Sided Limits 

When a function has a discontinuity for some particular value of the variable, the 
limit  does  not  exist  at  that  point.  In  other  words,  limits  of  a  function  f(x)  has 


background image

186 

 

discontinuity at x = a, when the value of limit, as x approaches x from left side, 
does not equal the value of the limit as x approaches from right side. 

This  leads to the concept of left-handed and right-handed  limits. A  left-handed 
limit is defined as the limit as x -> a, from the left, i.e., x approaches a, for values 
of x < a. A right-handed limit is defined as the limit as x -> a, from the right, i.e., 
x approaches a, for values of x > a. When the left-handed limit and right-handed 
limit are not equal, the limit does not exist. 

Let us consider a function: 

f(x) = (x - 3)/|x - 3| 

We will show that lim

x->3

 

f(x) does not exist. MATLAB helps us to establish this fact 

in two ways: 

By plotting the graph of the function and showing the discontinuity 
By computing the limits and showing that both are different. 
The left-handed and right-handed limits are computed by passing the character 
strings 'left' and 'right' to the limit command as the last argument. 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

f = (x - 3)/abs(x-3); 

ezplot(f,[-1,5]) 

l = limit(f,x,3,'left') 

r = limit(f,x,3,'right') 

 

 

 

 

 

 

 

When you run the file, MATLAB draws the following plot, 


background image

187 

 

 

and displays the following output: 

l = 

 -1 

   

r = 

 

 

 


background image

188 

 

MATLAB  provides  the

 

diff

 

command  for  computing  symbolic  derivatives.  In  its 

simplest form, you pass the function you want to differentiate to diff command as 
an argument. 

For example, let us compute the derivative of the function f(t) = 3t

2

 

+ 2t

-2

 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

syms t 

f = 3*t^2 + 2*t^(-2); 

diff(f) 

When the above code is compiled and executed, it produces the following result: 

ans = 

6*t - 4/t^3 

Following is Octave equivalent of the above calculation: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

t = sym("t"); 

f = 3*t^2 + 2*t^(-2); 

differentiate(f,t) 

 

 

 

 

24. 

DIFFERENTIAL 


background image

189 

 

Octave executes the code and returns the following result: 

ans = 

 

-(4.0)*t^(-3.0)+(6.0)*t 

Verification of Elementary Rules of Differentiation 

Let us briefly state various equations or rules for differentiation of functions and 
verify these rules. For this purpose, we will write f'(x) for a first order derivative 
and f"(x) for a second order derivative. 

Following are the rules for differentiation: 

Rule 1 

For any functions f and g and any real numbers a and b are the derivative of the 
function: 

h(x) = af(x) + bg(x)

 

with respect to x is given by: 

h'(x) = af'(x) + bg'(x) 

Rule 2 

The

 

sum

 

and

 

subtraction

 

rules state that if f and g are two functions, f' and g' 

are their derivatives respectively, then, 

(f + g)' = f' + g' 

(f - g)' = f' - g' 

Rule 3 

The

 

product

 

rule  states  that  if  f  and  g  are  two  functions,  f'  and  g'  are  their 

derivatives respectively, then, 

(f.g)' = f'.g + g'.f 

Rule 4 

The

 

quotient

 

rule  states  that  if  f  and  g  are  two  functions,  f'  and  g'  are  their 

derivatives respectively, then, 

(f/g)' = (f'.g - g'.f)/g

2

 

Rule 5 

The

 

polynomial

 

or elementary power rule states that, if

 

y = f(x) = x

n

, then

 

f' = 

n. x

(n-1)

 


background image

190 

 

A direct outcome of this rule is that the derivative of any constant is zero, i.e., if

 

= k, any constant, then 

f' = 0 

Rule 6 

The

 

chain

 

rule  states  that,  the  derivative  of  the  function  of  a  function

 

h(x)  = 

f(g(x))

 

with respect to x is, 

h'(x)= f'(g(x)).g'(x) 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

syms x 

syms t 

f = (x + 2)*(x^2 + 3) 

der1 = diff(f) 

f = (t^2 + 3)*(sqrt(t) + t^3) 

der2 = diff(f) 

f = (x^2 - 2*x + 1)*(3*x^3 - 5*x^2 + 2) 

der3 = diff(f) 

f = (2*x^2 + 3*x)/(x^3 + 1) 

der4 = diff(f) 

f = (x^2 + 1)^17 

der5 = diff(f) 

f = (t^3 + 3* t^2 + 5*t -9)^(-6) 

der6 = diff(f) 

When you run the file, MATLAB displays the following result: 

f = 

 (x^2 + 3)*(x + 2) 

  


background image

191 

 

 der1 = 

 2*x*(x + 2) + x^2 + 3 

   

f = 

 (t^(1/2) + t^3)*(t^2 + 3) 

  

 der2 = 

 (t^2 + 3)*(3*t^2 + 1/(2*t^(1/2))) + 2*t*(t^(1/2) + t^3) 

   

f = 

 (x^2 - 2*x + 1)*(3*x^3 - 5*x^2 + 2) 

   

der3 = 

 (2*x - 2)*(3*x^3 - 5*x^2 + 2) - (- 9*x^2 + 10*x)*(x^2 - 2*x + 1) 

  

 f = 

 (2*x^2 + 3*x)/(x^3 + 1) 

   

der4 = 

 (4*x + 3)/(x^3 + 1) - (3*x^2*(2*x^2 + 3*x))/(x^3 + 1)^2 

   

f = 

 (x^2 + 1)^17 

   

der5 = 

 34*x*(x^2 + 1)^16 


background image

192 

 

   

f = 

1/(t^3 + 3*t^2 + 5*t - 9)^6 

   

der6 = 

 -(6*(3*t^2 + 6*t + 5))/(t^3 + 3*t^2 + 5*t - 9)^7 

Following is Octave equivalent of the above calculation: 

pkg load symbolic 

symbols 

x=sym("x"); 

t=sym("t"); 

f = (x + 2)*(x^2 + 3)  

der1 = differentiate(f,x)  

f = (t^2 + 3)*(t^(1/2) + t^3)  

der2 = differentiate(f,t)  

f = (x^2 - 2*x + 1)*(3*x^3 - 5*x^2 + 2)  

der3 = differentiate(f,x)  

f = (2*x^2 + 3*x)/(x^3 + 1)  

der4 = differentiate(f,x)  

f = (x^2 + 1)^17  

der5 = differentiate(f,x)  

f = (t^3 + 3* t^2 + 5*t -9)^(-6)  

der6 = differentiate(f,t) 


background image

193 

 

Derivatives of Exponential, Logarithmic, and Trigonometric 
Functions 

The  following  table  provides  the  derivatives  of  commonly  used  exponential, 
logarithmic and trigonometric functions: 

Function 

Derivative 

c

a.x

 

c

a.x

.ln c.a (ln is natural logarithm) 

e

x

 

e

x

 

ln x 

1/x 

ln

c

1/x.ln c 

x

x

 

x

x

.(1 + ln x) 

sin(x) 

cos(x) 

cos(x) 

-sin(x) 

tan(x) 

sec

2

(x), or 1/cos

2

(x), or 1 + tan

2

(x) 

cot(x) 

-csc

2

(x), or -1/sin

2

(x), or -(1 + cot

2

(x)) 

sec(x) 

sec(x).tan(x) 

csc(x) 

-csc(x).cot(x) 

Example 

Create a script file and type the following code into it: 

syms x 

y = exp(x) 

diff(y) 

y = x^9 


background image

194 

 

diff(y) 

y = sin(x) 

diff(y) 

y = tan(x) 

diff(y) 

y = cos(x) 

diff(y) 

y = log(x) 

diff(y) 

y = log10(x) 

diff(y) 

y = sin(x)^2 

diff(y) 

y = cos(3*x^2 + 2*x + 1) 

diff(y) 

y = exp(x)/sin(x) 

diff(y) 

When you run the file, MATLAB displays the following result: 

=

 

 exp(x) 

 ans = 

 exp(x) 

  

  

y = 

x^9 


background image

195 

 

 ans = 

 9*x^8 

   

y = 

 sin(x) 

 ans = 

 cos(x) 

   

y = 

 tan(x) 

ans = 

 tan(x)^2 + 1 

  

 y = 

 cos(x) 

 ans = 

 -sin(x) 

   

y = 

 log(x) 

 ans = 

 1/x 

   

y = 

 log(x)/log(10) 

 ans = 


background image

196 

 

 1/(x*log(10)) 

  

y = 

 sin(x)^2 

  ans = 

 2*cos(x)*sin(x) 

  

 y = 

  

cos(3*x^2 + 2*x + 1) 

 ans = 

 -sin(3*x^2 + 2*x + 1)*(6*x + 2) 

   

y = 

 exp(x)/sin(x) 

 ans = 

 exp(x)/sin(x) - (exp(x)*cos(x))/sin(x)^2 

Following is Octave equivalent of the above calculation: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

y = Exp(x) 

differentiate(y,x) 

 

y = x^9 


background image

197 

 

differentiate(y,x) 

 

y = Sin(x) 

differentiate(y,x) 

 

y = Tan(x) 

differentiate(y,x) 

 

y = Cos(x) 

differentiate(y,x) 

 

y = Log(x) 

differentiate(y,x) 

 

% symbolic packages does not have this support 

%y = Log10(x) 

%differentiate(y,x) 

 

y = Sin(x)^2 

differentiate(y,x) 

 

y = Cos(3*x^2 + 2*x + 1) 

differentiate(y,x) 

 

y = Exp(x)/Sin(x) 

differentiate(y,x) 


background image

198 

 

Computing Higher Order Derivatives 

To compute higher derivatives of a function f, we use the syntax

 

diff(f,n)

Let us compute the second derivative of the function y = f(x) = x .e

-3x

 

f = x*exp(-3*x); 

diff(f, 2) 

MATLAB executes the code and returns the following result: 

ans = 

9*x*exp(-3*x) - 6*exp(-3*x) 

Following is Octave equivalent of the above calculation: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

f = x*Exp(-3*x); 

 

differentiate(f, x, 2) 

Example 

In this example, let us solve a problem. Given that a function

 

y = f(x) = 3 sin(x) 

+  7  cos(5x).  We  will  have  to  find  out  whether  the  equation

 

f"  +  f  =  -

5cos(2x)

 

holds true. 

 

 

Create a script file and type the following code into it: 

syms x 

y = 3*sin(x)+7*cos(5*x);  % defining the function 

lhs = diff(y,2)+y;        %evaluating the lhs of the equation 


background image

199 

 

rhs = -5*cos(2*x);        %rhs of the equation 

if(isequal(lhs,rhs)) 

    disp('Yes, the equation holds true'); 

else 

    disp('No, the equation does not hold true'); 

end 

disp('Value of LHS is: '), disp(lhs); 

When you run the file, it displays the following result: 

No, the equation does not hold true 

Value of LHS is:  

-168*cos(5*x) 

Following is Octave equivalent of the above calculation: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

y = 3*Sin(x)+7*Cos(5*x);           % defining the function 

lhs = differentiate(y, x, 2) + y;  %evaluting the lhs of the equation 

rhs = -5*Cos(2*x);                 %rhs of the equation 

 

if(lhs == rhs) 

    disp('Yes, the equation holds true'); 

else 

    disp('No, the equation does not hold true'); 

end 


background image

200 

 

disp('Value of LHS is: '), disp(lhs); 

Finding the Maxima and Minima of a Curve 

If we are searching for the local maxima and minima for a graph, we are basically 
looking for the highest or lowest points on the graph of the function at a particular 
locality, or for a particular range of values of the symbolic variable. 

For a function y = f(x) the points on the graph where the graph has zero slope are 
called stationary points. In other words stationary points are where f'(x) = 0. 

To  find  the  stationary  points  of  a  function  we  differentiate,  we  need  to set  the 
derivative equal to zero and solve the equation. 

Example 

Let us find the stationary points of the function f(x) = 2x

3

 

+ 3x

2

 

− 12x + 17 

Take the following steps: 

First let us enter the function and plot its graph: 

syms x 

y = 2*x^3 + 3*x^2 - 12*x + 17;  % defining the function 

ezplot(y) 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
MATLAB executes the code and returns the following plot: 


background image

201 

 

 

Here is Octave equivalent code for the above example: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym('x'); 

y = inline("2*x^3 + 3*x^2 - 12*x + 17"); 

 

ezplot(y) 

print -deps graph.eps 

Our aim is to find some local maxima and minima on the graph, so let us find the 
local maxima and minima for the interval [-2, 2] on the graph. 

syms x 

y = 2*x^3 + 3*x^2 - 12*x + 17;  % defining the function 

ezplot(y, [-2, 2]) 

 
MATLAB executes the code and returns the following plot: 


background image

202 

 

 

Here is Octave equivalent code for the above example: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym('x'); 

y = inline("2*x^3 + 3*x^2 - 12*x + 17"); 

 

ezplot(y, [-2, 2]) 

print -deps graph.eps 

Next, let us compute the derivative 

g = diff(y) 

MATLAB executes the code and returns the following result: 

g = 

6*x^2 + 6*x - 12 

Here is Octave equivalent of the above calculation: 


background image

203 

 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

 

y = 2*x^3 + 3*x^2 - 12*x + 17; 

g = differentiate(y,x) 

Let us solve the derivative function, g, to get the values where it becomes zero. 

s = solve(g) 

MATLAB executes the code and returns the following result: 

s =  

  

 1 

 

 -2 

Following is Octave equivalent of the above calculation: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

 

y = 2*x^3 + 3*x^2 - 12*x + 17; 

g = differentiate(y,x) 

roots([6, 6, -12]) 

This agrees with our plot. So let us evaluate the function f at the critical points x 

=  1,  -2.  We  can  substitute  a  value  in  a  symbolic  function  by  using  the

 

subs 

command. 


background image

204 

 

subs(y, 1), subs(y, -2) 

MATLAB executes the code and returns the following result: 

ans = 

 10 

ans = 

 37 

Following is Octave equivalent of the above calculation: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

 

y = 2*x^3 + 3*x^2 - 12*x + 17; 

g = differentiate(y,x) 

 

roots([6, 6, -12]) 

 

subs(y, x, 1), subs(y, x, -2) 

Therefore, The minimum and maximum values on the function f(x) = 2x

3

 

+ 3x

2

 

− 

12x + 17, in the interval [-2,2] are 10 and 37. 

Solving Differential Equations 

MATLAB  provides  the

 

dsolve

 

command  for  solving  differential  equations 

symbolically. 

The most basic form of the

 

dsolve

 

command for finding the solution to a single 

equation is: 


background image

205 

 

dsolve('eqn')  

where

 

eqn

 

is a text string used to enter the equation. 

It returns a symbolic solution with a set of arbitrary constants that MATLAB labels 
C1, C2, and so on. 

You can also specify initial and boundary conditions for the problem, as comma-
delimited list following the equation as: 

dsolve('eqn','cond1', 'cond2',…)   

For the purpose of using dsolve command,

 

derivatives are indicated with a D

For example, an equation like f'(t) = -2*f + cost(t) is entered as: 

'Df = -2*f + cos(t)' 

Higher derivatives are indicated by following D by the order of the derivative. 

For example the equation f"(x) + 2f'(x) = 5sin3x should be entered as: 

'D2y + 2Dy = 5*sin(3*x)' 

Let us take up a simple example of a first order differential equation: y' = 5y. 

s = dsolve('Dy = 5*y') 

MATLAB executes the code and returns the following result: 

s = 

 C2*exp(5*t) 

Let us take up another example of a second order differential equation as: y" - y 
= 0, y(0) = -1, y'(0) = 2. 

dsolve('D2y - y = 0','y(0) = -1','Dy(0) = 2') 

MATLAB executes the code and returns the following result: 

ans = 

 exp(t)/2 - (3*exp(-t))/2 

 


background image

206 

 

Integration deals with two essentially different types of problems. 

In the first type, derivative of a function is given and we want to find the function. 

Therefore, we basically reverse the process of differentiation. This reverse process 
is  known  as  anti-differentiation,  or  finding  the  primitive  function,  or  finding  an 

indefinite integral
The second type of problems involve adding up a very large number of very small 

quantities and then taking a limit as the size of the quantities approaches zero, 

while the number of terms tend to infinity. This process leads to the definition of 
the

 

definite integral

Definite integrals are used for finding area, volume, center of gravity, moment of 
inertia, work done by a force, and in numerous other applications. 

Finding Indefinite Integral Using MATLAB 

By  definition,  if  the  derivative  of  a  function  f(x)  is  f'(x),  then  we  say  that  an 
indefinite integral of f'(x) with respect to x is f(x). For example, since the derivative 
(with respect to x) of x

2

 

is 2x, we can say that an indefinite integral of 2x is x

2

In symbols: 

f'(x

2

) = 2x, therefore, 

∫ 2xdx = x

2

. 

Indefinite integral is not unique, because derivative of x

2

 

+ c, for any value of a 

constant c, will also be 2x. 

This is expressed in symbols as: 

∫ 2xdx = x

2

 

+ c

Where, c is called an 'arbitrary constant'. 

MATLAB  provides  an

 

int

 

command  for  calculating  integral  of  an  expression.  To 

derive an expression for the indefinite integral of a function, we write: 

int(f); 

For example, from our previous example: 

syms x  

25. 

INTEGRATION 


background image

207 

 

int(2*x) 

MATLAB executes the above statement and returns the following result: 

ans = 

 x^2 

Example 1 

In  this  example,  let  us  find  the  integral  of  some  commonly  used  expressions. 
Create a script file and type the following code in it: 

syms x n 

int(sym(x^n)) 

f = 'sin(n*t)' 

int(sym(f)) 

syms a t 

int(a*cos(pi*t)) 

int(a^x) 

When you run the file, it displays the following result: 

ans = 

 piecewise([n == -1, log(x)], [n ~= -1, x^(n + 1)/(n + 1)]) 

f = 

sin(n*t) 

ans = 

 -cos(n*t)/n 

 ans = 

 (a*sin(pi*t))/pi 

 ans = 

 a^x/log(a) 


background image

208 

 

Example 2 

Create a script file and type the following code in it: 

syms x n 

int(cos(x)) 

int(exp(x)) 

int(log(x)) 

int(x^-1) 

int(x^5*cos(5*x)) 

pretty(int(x^5*cos(5*x))) 

int(x^-5) 

int(sec(x)^2) 

pretty(int(1 - 10*x + 9 * x^2)) 

int((3 + 5*x -6*x^2 - 7*x^3)/2*x^2) 

pretty(int((3 + 5*x -6*x^2 - 7*x^3)/2*x^2)) 

Note that the

 

pretty

 

command returns an expression in a more readable format. 

When you run the file, it displays the following result: 

ans = 

  

sin(x) 

  

  

ans = 

  

exp(x) 

  

  


background image

209 

 

ans = 

  

x*(log(x) - 1) 

  

  

ans = 

  

log(x) 

  

  

ans = 

  

(24*cos(5*x))/3125 + (24*x*sin(5*x))/625 - (12*x^2*cos(5*x))/125 + 
(x^4*cos(5*x))/5 - (4*x^3*sin(5*x))/25 + (x^5*sin(5*x))/5 

  

  

                                    2             4  

  24 cos(5 x)   24 x sin(5 x)   12 x  cos(5 x)   x  cos(5 x)  

  ----------- + ------------- - -------------- + ----------- -  

     3125            625             125              5  

    

        3             5  

  

    4 x  sin(5 x)   x  sin(5 x)  

     ------------- + -----------  

          25              5 

  


background image

210 

 

ans = 

  

-1/(4*x^4) 

  

  

ans = 

  

tan(x) 

  

  

        2  

  x (3 x  - 5 x + 1) 

  

ans = 

  

- (7*x^6)/12 - (3*x^5)/5 + (5*x^4)/8 + x^3/2 

  

  

       6      5      4    3  

    7 x    3 x    5 x    x  

  - ---- - ---- + ---- + --  

     12     5      8     2 

Finding Definite Integral Using MATLAB 

By  definition,  definite  integral  is  basically  the  limit  of  a  sum.  We  use  definite 
integrals to find areas such as the area between a curve and the x-axis and the 
area between two curves. Definite integrals can also be used in other situations, 
where the quantity required can be expressed as the limit of a sum. 


background image

211 

 

The

 

int

 

command can be used for definite integration by passing the limits over 

which you want to calculate the integral. 

To calculate 

 

we write, 

int(x, a, b) 

For example, to calculate the value of

we write: 

int(x, 4, 9) 

MATLAB executes the above statement and returns the following result: 

ans = 

 65/2 

Following is Octave equivalent of the above calculation: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

 

f = x; 

 

c = [1, 0]; 

integral = polyint(c); 

 

a = polyval(integral, 9) - polyval(integral, 4); 

 


background image

212 

 

display('Area: '), disp(double(a)); 

An alternative solution can be given using quad() function provided by 
Octave as follows: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

f = inline("x"); 

[a, ierror, nfneval] = quad(f, 4, 9); 

 

display('Area: '), disp(double(a)); 

Example 1 

Let us calculate the area enclosed between the x-axis, and the curve y = x

3

−2x+5 

and the ordinates x = 1 and x = 2. 

The required area is given by: 

 

Create a script file and type the following code: 

f = x^3 - 2*x +5; 

a = int(f, 1, 2) 

display('Area: '), disp(double(a)); 

When you run the file, it displays the following result: 

a = 

23/4 

Area:  

    5.7500 

Following is Octave equivalent of the above calculation: 


background image

213 

 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

 

f = x^3 - 2*x +5; 

 

c = [1, 0, -2, 5]; 

integral = polyint(c); 

 

a = polyval(integral, 2) - polyval(integral, 1); 

 

display('Area: '), disp(double(a)); 

An alternative solution can be given using quad() function provided by Octave as 
follows: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

 

f = inline("x^3 - 2*x +5"); 

 

[a, ierror, nfneval] = quad(f, 1, 2); 

display('Area: '), disp(double(a)); 

 

Example 2 


background image

214 

 

Find the area under the curve: f(x) = x

2

 

cos(x) for −4 ≤ x ≤ 9. 

Create a script file and write the following code: 

f = x^2*cos(x); 

ezplot(f, [-4,9]) 

a = int(f, -4, 9) 

disp('Area: '), disp(double(a)); 

When you run the file, MATLAB plots the graph: 

 

The output is given below: 

a = 

  

8*cos(4) + 18*cos(9) + 14*sin(4) + 79*sin(9) 

  

Area:  

    0.3326 

Following is the Octave equivalent of the above calculation: 


background image

215 

 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

 

f = inline("x^2*cos(x)"); 

 

ezplot(f, [-4,9]) 

print -deps graph.eps 

 

[a, ierror, nfneval] = quad(f, -4, 9); 

 

display('Area: '), disp(double(a)); 

 


background image

216 

 

MATLAB represents polynomials as row vectors containing coefficients ordered by 
descending powers. For example, the equation P(x) = x

4

 

+ 7x

3

 

- 5x + 9 could be 

represented as: 

p = [1 7 0 -5 9]; 

Evaluating Polynomials 

The

 

polyval

 

function is used for evaluating a polynomial at a specified value. For 

example, to evaluate our previous polynomial

 

p, at x = 4, type: 

p = [1 7 0  -5 9]; 

polyval(p,4) 

MATLAB executes the above statements and returns the following result: 

ans = 

   693 

MATLAB also provides the

 

polyvalm

 

function for evaluating a matrix polynomial. 

A matrix polynomial is a

 

polynomial

 

with matrices as variables. 

For example, let us create a square matrix X and evaluate the polynomial p, at X: 

p = [1 7 0  -5 9]; 

X = [1 2 -3 4; 2 -5 6 3; 3 1 0 2; 5 -7 3 8]; 

polyvalm(p, X) 

MATLAB executes the above statements and returns the following result: 

ans = 

        2307       -1769        -939        4499 

        2314       -2376        -249        4695 

        2256       -1892        -549        4310 

26. 

POLYNOMIALS 


background image

217 

 

        4570       -4532       -1062        9269 

Finding the Roots of Polynomials 

The

 

roots

 

function calculates the roots of a polynomial. For example, to calculate 

the roots of our polynomial p, type: 

p = [1 7 0  -5 9]; 

r = roots(p) 

MATLAB executes the above statements and returns the following result: 

r = 

  -6.8661 + 0.0000i 

  -1.4247 + 0.0000i 

   0.6454 + 0.7095i 

   0.6454 - 0.7095i 

The function

 

poly

 

is an inverse of the roots function and returns to the polynomial 

coefficients. For example: 

p2 = poly(r) 

MATLAB executes the above statements and returns the following result: 

p2 = 

    1.0000    7.0000    0.0000   -5.0000    9.0000 

Polynomial Curve Fitting 

The

 

polyfit

 

function finds the coefficients of a polynomial that fits a set of data in 

a least-squares sense. If x and y are two vectors containing the x and y data to 
be fitted to a n-degree polynomial, then we get the polynomial fitting the data by 
writing: 

p = polyfit(x,y,n) 


background image

218 

 

Example 

Create a script file and type the following code: 

x = [1 2 3 4 5 6]; y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4 978.67];  %data 

p = polyfit(x,y,4)   %get the polynomial 

% Compute the values of the polyfit estimate over a finer range,  

% and plot the estimate over the real data values for comparison: 

x2 = 1:.1:6;           

y2 = polyval(p,x2); 

plot(x,y,'o',x2,y2) 

grid on 

When you run the file, MATLAB displays the following result: 

p = 

    4.1056  -47.9607  222.2598 -362.7453  191.1250 

The following graph will be plotted: 

 


background image

219 

 

MATLAB provides command for working with transforms, such as the Laplace and 
Fourier transforms. Transforms are used in science and engineering as a tool for 
simplifying analysis and look at data from another angle. 

For example, the Fourier transform allows us to convert a signal represented as a 
function of time to a function of frequency. Laplace transform allows us to convert 
a differential equation to an algebraic equation. 

MATLAB provides the

 

laplace,

 

fourier

 

and

 

fft

 

commands to work with Laplace, 

Fourier and Fast Fourier transforms. 

The Laplace Transform 

The Laplace transform of a function of time f(t) is given by the following integral: 

 

Laplace transform is also denoted as transform of f(t) to F(s). You can see this 
transform or integration process converts f(t), a function of the symbolic variable 
t, into another function F(s), with another variable s. 

Laplace transform turns differential equations into algebraic ones. To compute a 
Laplace transform of a function f(t), write: 

laplace(f(t)) 

Example 

In this example, we will compute the Laplace transform of some commonly used 
functions. 

Create a script file and type the following code: 

syms s t a b w 

laplace(a) 

laplace(t^2) 

laplace(t^9) 

laplace(exp(-b*t)) 

27. 

TRANSFORMS 


background image

220 

 

laplace(sin(w*t)) 

laplace(cos(w*t)) 

When you run the file, it displays the following result: 

ans = 

 1/s^2 

 

 ans = 

 2/s^3 

 

 ans = 

 362880/s^10 

 

 ans = 

 1/(b + s) 

   

ans = 

 w/(s^2 + w^2) 

   

ans = 

 s/(s^2 + w^2) 

The Inverse Laplace Transform 

MATLAB  allows  us  to  compute  the  inverse  Laplace  transform  using  the 
command

 

ilaplace

 

For example, 


background image

221 

 

ilaplace(1/s^3) 

MATLAB will execute the above statement and display the result: 

ans = 

 t^2/2 

Example 

Create a script file and type the following code: 

syms s t a b w 

ilaplace(1/s^7) 

ilaplace(2/(w+s)) 

ilaplace(s/(s^2+4)) 

ilaplace(exp(-b*t)) 

ilaplace(w/(s^2 + w^2)) 

ilaplace(s/(s^2 + w^2)) 

When you run the file, it displays the following result: 

ans = 

t^6/720 

 

 ans = 

 2*exp(-t*w) 

 

 ans = 

 cos(2*t) 

 

 ans = 

 ilaplace(exp(-b*t), t, x) 


background image

222 

 

 

 ans = 

 sin(t*w) 

 

 ans = 

 cos(t*w) 

The Fourier Transforms 

Fourier  transforms  commonly  transforms  a  mathematical  function  of  time,  f(t), 
into a new function, sometimes denoted by or F, whose argument is frequency 
with  units  of  cycles/s  (hertz)  or  radians  per  second.  The  new  function  is  then 
known as the Fourier transform and/or the frequency spectrum of the function f. 

Example 

Create a script file and type the following code in it: 

syms x  

f = exp(-2*x^2);  %our function 

ezplot(f,[-2,2])  % plot of our function 

FT = fourier(f)  % Fourier transform 

 

 

 

 

 

 

 

When you run the file, MATLAB plots the following graph: 


background image

223 

 

 

The following result is displayed: 

FT = 

 (2^(1/2)*pi^(1/2)*exp(-w^2/8))/2 

Plotting the Fourier transform as: 

ezplot(FT) 

Gives the following graph: 

 


background image

224 

 

Inverse Fourier Transforms 

MATLAB  provides  the

 

ifourier

 

command  for  computing  the  inverse  Fourier 

transform of a function. For example, 

f = ifourier(-2*exp(-abs(w))) 

MATLAB will execute the above statement and display the result: 

f = 

-2/(pi*(x^2 + 1)) 

 

 

 


background image

225 

 

GNU Octave is a high-level programming language like MATLAB and it is mostly 
compatible with MATLAB. It is also used for numerical computations. 

Octave has the following common features with MATLAB: 

  Matrices are fundamental data type. 

  It has built-in support for complex numbers. 

  It has built-in math functions and libraries. 

  It supports user-defined functions. 

GNU Octave is also freely redistributable software. You may redistribute it and/or 
modify it under the terms of the GNU General Public License (GPL) as published 
by the Free Software Foundation. 

MATLAB vs Octave 

Most MATLAB programs run in Octave, but some of the Octave programs may not 
run in MATLAB because, Octave allows some syntax that MATLAB does not. 

For example, MATLAB supports single quotes only, but Octave supports both single 
and double quotes for defining strings. If you are looking for a tutorial on Octave, 
then kindly go through this tutorial from beginning which covers both MATLAB as 
well as Octave. 

Compatible Examples 

Almost all the examples covered in this tutorial are compatible with MATLAB as 
well as Octave. Let's try following example in MATLAB and Octave which produces 
same result without any syntax changes: 

This example creates a 3D surface map for the function g = xe

-(x2 + y2)

. Create a 

script file and type the following code: 

[x,y] = meshgrid(-2:.2:2); 

g = x .* exp(-x.^2 - y.^2); 

surf(x, y, g) 

print -deps graph.eps 

 

28. 

GNU OCTAVE TUTORIAL 


background image

226 

 

When you run the file, MATLAB displays the following 3-D map: 

 

Non-compatible Examples 

Though all the core functionality of MATLAB is available in Octave, there are some 
functionality  for  example,  Differential  &  Integration  Calculus,  which  does  not 
match exactly in both the languages. This tutorial has tried to give both type of 
examples where they differed in their syntax. 

Consider  following  example  where  MATLAB  and  Octave  make  use  of  different 
functions to get the area of a curve: f(x) = x

2

 

cos(x) for −4 ≤ x ≤ 9. Following is 

MATLAB version of the code: 

f = x^2*cos(x); 

ezplot(f, [-4,9]) 

a = int(f, -4, 9) 

disp('Area: '), disp(double(a)); 

 

 

 

 

 

 


background image

227 

 

When you run the file, MATLAB plots the graph: 

 

The following result is displayed

:

 

a = 

  

8*cos(4) + 18*cos(9) + 14*sin(4) + 79*sin(9) 

  

Area:  

    0.3326 

But  to  give  area  of  the  same  curve  in  Octave,  you  will  have  to  make  use 
of

 

symbolic package as follows: 

pkg load symbolic 

symbols 

 

x = sym("x"); 

 

f = inline("x^2*cos(x)"); 


background image

228 

 

 

ezplot(f, [-4,9]) 

print -deps graph.eps 

 

[a, ierror, nfneval] = quad(f, -4, 9); 

 

display('Area: '), disp(double(a)); 

 

 

 


background image

229 

 

Simulink  is a simulation and model-based design environment for dynamic and 
embedded  systems,  integrated  with  MATLAB.  Simulink,  also  developed  by 
MathWorks,  is  a  data  flow  graphical  programming  language  tool  for  modeling, 
simulating and analyzing multi-domain dynamic systems. It is basically a graphical 
block diagramming tool with customizable set of block libraries. 

It allows you to incorporate MATLAB algorithms into models as well as export the 
simulation results into MATLAB for further analysis. 

Simulink supports: 

  system-level design 

  simulation 

  automatic code generation 

  testing and verification of embedded systems 

There are several other add-on products provided by MathWorks and third-party 
hardware and software products that are available for use with Simulink. 

The following list gives a brief description of some of them: 

  Stateflow

 

allows developing state machines and flow charts. 

  Simulink  Coder

 

allows  the  generation  of  C  source  code  for  real-time 

implementation of systems automatically. 

  xPC  Target

 

together  with

 

x86-based  real-time  systems

 

provide  an 

environment to simulate and test Simulink and Stateflow models in real-

time on the physical system. 

  Embedded Coder

 

supports specific embedded targets. 

  HDL  Coder

 

allows  to  automatically  generate  synthesizable  VHDL  and 

Verilog. 

  SimEvents

 

provides  a  library  of  graphical  building  blocks  for  modelling 

queuing systems. 

Simulink  is  capable  of  systematic  verification  and  validation  of  models  through 
modelling style checking, requirements traceability and model coverage analysis. 

Simulink Design Verifier allows you to identify design errors and to generate test 
case scenarios for model checking. 

 

29. 

SIMULINK 


background image

230 

 

Using Simulink 

To open Simulink, type in the MATLAB work space: 

simulink 

Simulink  opens  with  the

 

Library  Browser.  The  Library  Browser  is  used  for 

building simulation models. 

 

On the  left side window pane, you will  find several  libraries categorized on the 
basis of various systems, clicking on each one will display the design blocks on 
the right window pane. 


background image

231 

 

Building Models 

To create a new model, click the

 

New

 

button on the Library Browser's toolbar. 

This opens a new untitled model window 

 

A Simulink model is a block diagram. 

Model elements are added by selecting the appropriate elements from the Library 
Browser and dragging them into the Model window. 

Alternately,  you  can  copy  the  model  elements  and  paste  them  into  the  model 
window. 

Examples 

Drag and drop items from the Simulink library to make your project. 

For  the  purpose  of  this  example,  two  blocks  will  be  used  for  the  simulation  - 
A

 

Source

 

(a  signal)  and  a

 

Sink

 

(a  scope).  A  signal  generator  (the  source) 

generates  an  analog  signal,  which  will  then  be  graphically  visualized  by  the 
scope(the sink). 


background image

232 

 

 

Begin  by  dragging  the  required  blocks  from  the  library  to  the  project  window. 
Then, connect the blocks together which can be done by dragging connectors from 
connection points on one block to those of another. 

Let us drag a 'Sine Wave' block into the model. 


background image

233 

 

 

Select 'Sinks' from the library and drag a 'Scope' block into the model. 

 

Drag a signal line from the output of the Sine Wave block to the input of the Scope 
block. 


background image

234 

 

 

 

 

Run the simulation by pressing the 'Run' button, keeping all parameters default 
(you can change them from the Simulation menu) 

You should get the below graph from the scope. 

 




رفعت المحاضرة من قبل: Bilal AL Qazzaz
المشاهدات: لقد قام 11 عضواً و 532 زائراً بقراءة هذه المحاضرة








تسجيل دخول

أو
عبر الحساب الاعتيادي
الرجاء كتابة البريد الالكتروني بشكل صحيح
الرجاء كتابة كلمة المرور
لست عضواً في موقع محاضراتي؟
اضغط هنا للتسجيل