MATLAB工具箱应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:苏金明

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:45.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505392885

丛书系列:

图书标签:

• 控制科学与技术
• matlab
• Expertise
• 工程技术
• 信息&计算机
• MATLAB
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• 工具箱
• 应用
• 科学计算
• 工程分析
• 数据处理
• 算法实现
• 数值计算
• 仿真
• 建模
• 数学软件

《MATLAB工具箱应用》是一本聚焦于MATLAB强大工具箱在实际工程和科研领域应用的实用指南。本书深入浅出地讲解了如何有效利用MATLAB丰富的工具箱来解决复杂问题，涵盖了从数据分析、信号处理、图像识别到控制系统设计、优化计算等多个关键学科方向。 本书并非一本零基础入门MATLAB编程的教材，而是假定读者对MATLAB的基本语法和操作已有一定了解。因此，内容将直接切入工具箱的应用层面，通过大量贴近实际的案例，引导读者掌握各项工具箱的核心功能和高级技巧。 本书内容涵盖但不限于以下几个核心工具箱的应用： 信号处理工具箱 (Signal Processing Toolbox): 信号生成与分析: 详细介绍如何使用工具箱中的函数生成各种类型的信号（如正弦波、方波、噪声等），并进行频谱分析、时域分析、自相关与互相关分析。 滤波器设计与应用: 深入讲解FIR和IIR滤波器的设计方法，包括窗函数法、频率采样法、最优设计法等，并示范如何在不同应用场景下（如噪声抑制、信号去模糊）应用这些滤波器。 谱估计: 介绍经典谱估计方法（如周期图法、Welch法）以及现代谱估计方法（如AR模型、ARIMA模型），并探讨它们在识别信号频率成分、分析随机信号特性方面的优劣。 小波分析: 讲解小波变换的基本原理，并演示如何使用工具箱进行信号的分解、去噪、特征提取以及信号压缩。 应用实例: 包含语音信号处理（如降噪、特征提取）、生物医学信号分析（如心电图、脑电图信号的处理）、通信信号分析等典型案例。 图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox): 图像读写与显示: 演示如何读取、写入和显示各种格式的图像，并进行图像的基本操作，如缩放、裁剪、旋转等。 图像增强与去噪: 详细介绍对比度调整、直方图均衡化、各种空间域和频率域的去噪算法（如中值滤波、高斯滤波、傅里叶变换去噪），以及如何根据图像特性选择合适的增强和去噪策略。 图像分割: 讲解阈值分割、边缘检测（如Sobel、Canny算子）、区域生长、Watershed算法等分割技术，并示范如何将这些技术应用于目标提取。 图像变换与复原: 介绍几何变换、颜色空间转换，以及图像复原技术（如维纳滤波、盲去卷积）在恢复模糊或失真图像中的应用。 形态学处理: 讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作，及其在形状分析、去噪、连接断开部分等方面的应用。 特征提取与匹配: 介绍SIFT、SURF等特征提取算法，以及如何进行图像匹配，应用于目标识别、图像拼接等场景。 应用实例: 涵盖医学图像处理（如细胞分割、病灶检测）、工业视觉检测（如缺陷识别）、遥感图像分析等。 控制系统工具箱 (Control System Toolbox): 系统建模: 演示如何使用传递函数、零极点增益、状态空间等多种形式表示连续时间和离散时间系统，并讲解如何从物理模型或实验数据建立系统模型。 系统分析: 介绍时域分析（如阶跃响应、脉冲响应）、频域分析（如Bode图、Nyquist图、Nichols图）、根轨迹分析、稳定性分析（如Routh-Hurwitz判据、Nyquist判据）等。 控制器设计: 详细讲解PID控制器、超前/滞后补偿器、状态反馈控制器、观测器设计等经典与现代控制理论在MATLAB中的实现。 系统仿真: 演示如何使用Simulink配合控制系统工具箱进行复杂控制系统的仿真，包括系统响应分析、参数调优。 应用实例: 包含电机控制、飞行器姿态控制、机器人路径规划、过程控制等典型工程问题。 优化工具箱 (Optimization Toolbox): 线性规划: 讲解如何使用`linprog`函数求解线性规划问题，包括资源分配、生产计划等。 二次规划: 演示如何使用`quadprog`函数求解二次规划问题，在某些机器学习算法和控制问题中具有重要应用。 非线性规划: 深入讲解如何使用`fmincon`等函数求解有约束和无约束的非线性规划问题，包括目标函数梯度、Hessian矩阵的计算与使用。 求解器选择与调优: 指导读者如何根据问题的特点选择合适的求解器，并进行参数调优以提高求解效率和精度。 应用实例: 涵盖投资组合优化、参数估计、工程设计优化、机器学习模型参数寻优等。 统计与机器学习工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox): 数据预处理: 介绍数据清洗、缺失值处理、特征缩放、特征选择等常用方法。 统计建模: 讲解线性回归、逻辑回归、方差分析(ANOVA)、协方差分析(ANCOVA)等统计模型。 分类器设计: 演示如何使用支持向量机(SVM)、决策树、K近邻(KNN)、朴素贝叶斯等多种分类算法，并进行模型评估（如混淆矩阵、ROC曲线）。 聚类分析: 介绍K-means、层次聚类等算法，应用于数据分组和模式识别。 降维技术: 讲解主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法，用于简化数据结构、去除冗余。 模型训练与评估: 强调模型过拟合与欠拟合的判断，以及交叉验证、模型选择等重要概念。 应用实例: 涵盖市场细分、客户流失预测、疾病诊断、欺诈检测等。 本书的特点在于其强调实践性。每一章都围绕一个或几个核心工具箱，通过一系列由浅入深的例子来阐述概念和方法。这些例子均来源于真实的工程或科研场景，力求让读者在学习理论的同时，能够立即将其应用到自己的工作中。书中的代码示例清晰、易于理解，并附有详细的注释，方便读者进行修改和扩展。 此外，本书还注重方法论的指导。在介绍具体工具箱功能的同时，也会探讨解决问题的一般思路和策略，例如如何将复杂问题分解为可管理的子问题，如何选择合适的工具箱来解决特定的问题，以及如何对结果进行有效的分析和解读。 通过阅读《MATLAB工具箱应用》，读者将能够： 熟练掌握MATLAB核心工具箱的各项功能。 提升利用MATLAB解决复杂工程和科研问题的能力。 掌握从问题分析到模型建立、算法实现、结果验证的完整流程。 为进一步深入学习更高级的MATLAB应用打下坚实的基础。 本书适合于在校高年级本科生、研究生，以及在电子工程、通信工程、自动化、机械工程、航空航天、生物医学工程、数据科学等领域从事研究或工程开发的专业人士。它将成为您在MATLAB应用领域不可或缺的参考手册和实践指南。

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这本书的封面设计得相当有吸引力，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种专业而又不失现代感的感觉。我原本以为这会是一本侧重于MATLAB基础语法的枯燥教材，但翻开目录后才发现，它巧妙地将理论与实际应用紧密结合。特别是关于信号处理和模糊逻辑的部分，作者没有停留在教科书式的讲解，而是深入探讨了如何利用内置工具箱解决实际工程中的复杂问题。书中穿插了大量实际案例的仿真结果和代码片段，对于初学者来说，这无疑是一座“实战宝库”。例如，在讲解数据可视化时，作者详尽地演示了如何定制复杂的3D图形，并将其应用于流体力学模型的展示，这一点是我之前在其他资料中很少见到的深度。这本书的排版也非常清晰，公式推导过程逻辑严谨，关键概念的解释准确到位，使得即便是跨专业的读者也能较快地跟上节奏。整体来说，它提供了一个非常扎实的平台，让人能快速掌握工具箱的精髓，而不是仅仅停留在“会用”的层面，而是达到了“精通”的境界。

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这本书的叙事风格极其流畅自然，读起来完全没有传统技术书籍那种生硬的感觉，更像是一位经验丰富的工程师在与同行交流心得。我尤其欣赏作者在讲解复杂算法时所采用的类比手法，比如将迭代优化过程比喻成在山区中寻找最高峰，这极大地降低了抽象概念的理解门槛。它并非一股脑地塞给你一堆命令和函数，而是循序渐进地引导你理解“为什么”要使用这个工具箱的某个特定模块，以及它背后的数学原理是什么。在涉及系统辨识那一章，作者没有使用过于晦涩的术语，而是通过一个汽车悬挂系统的建模实例，清晰地展示了从数据采集到模型验证的完整流程，其中的步骤拆解得极为细致。对于我这种偏向应用研究的人来说，这种贴近实际工作流的讲解方式价值连城。它教会我的不仅仅是操作技巧，更是一种系统化解决问题的思维框架。读完这一部分，我立刻能够自信地将学到的知识应用到我手头的实验室数据分析项目中，效率提升是肉眼可见的。

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这本书的深度和广度令人印象深刻，它似乎覆盖了MATLAB工具箱生态中几乎所有核心模块的应用前沿。我原本以为它会聚焦于某个单一领域，比如纯粹的控制系统，但惊喜地发现，它对金融建模、生物信息学的数据挖掘也有涉猎，并且给出了相当深入的算法实现示例。这种跨学科的视野，对于我这种需要处理多类型数据流的研究人员来说，是极其宝贵的资源。特别是关于并行计算工具箱的使用技巧，书中提供了一些高性能计算集群上的部署策略，这远远超出了我预期的内容范围，让我对如何优化大型仿真任务有了全新的认识。作者对细节的把握近乎苛刻，每一个函数的参数设置、每一个循环的效率考量，都有详细的注释和解释。这使得本书不仅可以作为参考手册，更可以作为代码审查和优化进阶的指南。它帮助我审视了自己过去代码中一些低效的写法，并提供了更现代、更符合MATLAB最佳实践的解决方案。

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这本书的侧重点似乎更偏向于“问题解决”而非“工具介绍”，这一点非常符合我作为一名解决实际工程问题工程师的需求。它花了大量的篇幅去解构一些行业内公认的难题，然后展示如何利用MATLAB工具箱提供的模块化功能块，像搭积木一样高效地构建出可行的解决方案。例如，在处理非线性动态系统的建模时，书中并没有直接给出最终的公式，而是详细描述了如何从原始测量数据出发，通过一系列工具箱的迭代筛选和模型对比，最终确定最优模型结构的过程。这种“从零到一”的思维路径的完整呈现，是其他只介绍函数用法的书籍无法比拟的。这本书的价值在于它教授了一种“工具箱思维”——即面对一个复杂问题时，快速识别出哪个或哪几个工具箱的组合能够最有效地解决它，并且能够快速地配置和部署解决方案。它更像是一张高级工程师的“方法论地图”，而非简单的功能列表，对于提升个人解决复杂工程问题的能力，帮助极大。

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我必须承认，这本书的阅读体验非常愉悦，这在技术书籍中是比较少见的。作者在文本中融入了一些幽默的“小贴士”和对常见编程误区的警示，使得漫长的学习过程变得轻松起来。比如，在讲解GUI设计时，他特意提到了一个关于控件响应速度的“陷阱”，并给出了一个非常巧妙的规避方法，这显然是基于多年开发经验的总结，而非书本知识的简单复述。这本书的结构组织也极其合理，它巧妙地将“工具介绍”和“应用场景剖析”穿插进行。读者在学习完某个工具箱的核心功能后，紧接着就能看到一个与之配套的、复杂的应用实例，这种即学即用的设计大大增强了学习的成就感和即时反馈。这本书成功地将枯燥的“工具手册”提升到了“技术精进宝典”的层次，它不仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这样做是最好的”，其对工程哲学的探讨也值得称道。

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觉得以后不太可能会再读了,所以就选读过算了.

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