一、选择题(每题3分)
1．计算最精确的是___
a.1/3+pi
2.下列变量名中___是合法变量。
a. ht, 1_a b. nan, b_3 c. 5%, t2 d. z.6 for
3. 创建gui会产生___文件。
a. mdl b. fig c. mat
4. 要产生向量[9 8.25 7.5 6.75 6]的语句为。
a. linspace(6,9,5) b. 6:-0.75:9 c. linspace(9,6,5) d.9:0.75:6
5. 已知a=[2 3 4],b=1:4, 下面的运算表达式对的是___
a. a/bb. a-b c. a’*b d. a.*b
二、填空题(每题4分)
1．符号表达式的符号表示式为finverse(f,’t’)的运行结果是。
2．matlab中微分方程表示为。
3．矩阵，取出的表达式为将中间一列取出的表达式为。
4. 文本为“hello”，创建文本对象句柄并运用图形句柄将文本字体设为蓝色。
5. f=inline(‘x^2+y’),f(3,6feval(f, 7,2
三、写出程序运行后的结果( 每空3分)
1)>>a=[1 2;3 42) >p =’game’;
>> repmat(a,1,2>>p(1,2)=}
> p=[1 2;3 4];
> p= ;
>3^a>>p(1
> p(3
> p(2
3) a=[5 7 5;6 3 8;1 3 9];
b=[5 6 7]
v=b>5
vx=b<6
a(v,x四、编程题
1.有一组测量数据满足，t的变化范围为0~10，间隔0.5。
将图形窗分三幅子图，分别用不同的线型和标记点画出a=0.3（蓝色实线）、a=0.4（红色点划线星号）和a=0.
6（绿色虚线圆圈）三种情况下的曲线。在每幅子图中添加标题（，字体要求为10号）、图例和坐标轴。（15分）
2. 1）产生一个50*50的魔方矩阵，求该矩阵中的最大值、最小值、均值和标准差。
2）利用符号计算方法求极限 (14 分)
3．编写函数(perfect_其功能为：在3位整数（100~999）中寻找既是某个数的平方，又有两位数字相同的整数，例如等，并依次从小到大存入矩阵a中；最后函数返回矩阵a。（15分）
附加题 (30 分)
最近几年，粒子滤波器（particle filter）作为一个有效的信号处理方法，已经成为一个新的研究热点。粒子滤波器是一种通过蒙特卡罗（monte carlo）**实现非线性递归贝叶斯滤波的一项技术，其主要思想是将期望的后验概率密度函数表示为一个随机采样粒子及关联权值的集合，有关参数的估计可通过这些粒子和权值进行，当采样的粒子数目非常大时，这一monte carlo特性几乎与通常函数描述的后验概率密度函数是等价的，因此与其他次优方法相比，粒子滤波器具有更好的性能。
在粒子滤波器设计过程中遇到的一个常见问题就是粒子的退化现象。由于粒子权值方差只会随时间而单调递增，经过少数几次迭代后，大量的粒子对于计算后验概率密度函数几乎没有贡献。一种好的解决粒子退化的方法就是对采样粒子进行重采样。
重采样的基本思想是在保持粒子数不变的情况下，取消权值小的粒子，同时增加权值大的区域的粒子数。现在已经有多种重采样方法，如：残差重采样、分层重采样、系统重采样。
其中系统重采样是一个比较好的方法，该方法的伪**流程图如下图所示。
其中，表示粒子数，表示产生一个之间服从均匀分布的数。表示具有个粒子、每个粒子的维数的维的粒子存储矩阵，表示粒子权值矩阵，分别对应个粒子的权值。表示粒子的权值。
根据上面的提示，请编写matlab程序**实现系统重采样，步骤如下：
1） 编写主函数。
产生个服从均匀分布的一维粒子。
粒子权值按如下方法计算：
其中，表示所有粒子的平均值。
2）调用重采样函数，名称为：输入参数为，输出参数为。其中，表示所有粒子的索引号（如：
y=[1 3 45 6]表示有4个粒子，则第1粒子索引号为1，第2粒子索引号为2，……表示重采样后粒子索引号。
3）根据新的索引号，对所有粒子值进行重新分配，得到。
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