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页数:260

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出版时间:2008-11

价格:29.00元

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isbn号码:9787121074592

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《精通MATLAB：数据分析、可视化与算法实现》 一本带您深入探索MATLAB强大功能的实用指南 在当今高度依赖数据驱动决策的时代，掌握一款高效的计算和可视化工具已成为科学研究、工程设计和数据分析领域不可或缺的技能。MATLAB，作为一款集数值计算、图形显示、程序设计于一体的强大软件，早已成为全球科学家、工程师和分析师的首选平台。本书《精通MATLAB：数据分析、可视化与算法实现》，并非一本泛泛而谈的入门手册，而是一本旨在将您从MATLAB的初学者引导至熟练使用者，甚至精通者的深度实践指南。我们专注于揭示MATLAB在数据处理、科学计算、图像处理、信号分析、机器学习等核心应用领域的强大能力，并提供大量实用的代码示例和案例研究，助您高效地解决现实世界中的复杂问题。 本书内容概览： 本书的结构设计旨在循序渐进，从基础概念的巩固，到高级功能的深入挖掘，再到实际应用的拓展。我们相信，理论与实践的结合是掌握任何复杂技术的关键。因此，本书的每一章节都力求兼顾概念的清晰阐述和代码的实际演示。 第一部分：MATLAB基础与高效编程 本部分将为您打下坚实的MATLAB编程基础，并引导您掌握更高效、更具可读性的编程风格。 MATLAB环境与核心概念： 从MATLAB的安装与基本界面介绍开始，我们将详细讲解变量、数据类型、运算符、表达式等基本概念。更重要的是，我们会引入MATLAB强大的矩阵运算特性，让您体会到其在处理大规模数据时的效率优势。我们将展示如何有效地管理工作区，理解脚本文件和函数文件的区别与联系，以及如何利用MATLAB的在线帮助系统快速查找信息。 控制流程与函数设计： 熟练掌握条件语句（if-else, switch-case）和循环结构（for, while）是编写复杂程序的基石。本书将提供丰富的示例，展示如何在实际问题中灵活运用这些控制结构。在此基础上，我们将深入讲解M函数的设计与编写，包括函数的参数传递、返回值、局部与全局变量，以及递归函数的概念。理解函数设计是模块化编程、代码复用的关键，能够极大地提升您的开发效率和代码的可维护性。 数据结构与文件 I/O： 除了基本的数值类型，MATLAB还提供了多种强大的数据结构，如结构体（struct）、元胞数组（cell array）和表（table）。我们将详细介绍这些数据结构的特点、创建方法和常用操作，并展示它们在组织和管理复杂数据集时的优势。同时，文件输入输出（I/O）是数据处理不可或缺的一环。本书将覆盖从文本文件（.txt, .csv）、二进制文件到MATLAB特有数据文件（.mat）的读写方法，并讲解如何高效地处理大型数据集，例如使用`readtable`和`writetable`等函数。 调试与性能优化： 编写代码只是第一步，发现并修复错误（调试）以及优化代码性能同样重要。本书将介绍MATLAB内置的调试工具，如断点设置、单步执行、变量监视等，帮助您快速定位和解决程序中的bug。此外，我们还将探讨提高MATLAB代码运行效率的多种策略，包括利用向量化操作、避免循环、选择合适的数据结构以及使用MATLAB的性能分析工具（如`tic`和`toc`，`profile`），让您的程序在处理大规模数据时更具竞争力。 第二部分：数据分析与科学计算的利器 MATLAB在数据分析和科学计算领域的功能尤为突出。本部分将带您领略其强大的数据处理、统计分析和数值计算能力。 数据预处理与探索性分析： 现实世界的数据往往是杂乱的，预处理是数据分析的关键第一步。本书将涵盖数据清洗（缺失值处理、异常值检测与处理）、数据变换（归一化、标准化、对数变换）和特征工程（特征提取、特征选择）等技术。我们将结合实际数据集，演示如何利用MATLAB的统计函数和绘图工具进行探索性数据分析（EDA），识别数据中的模式、趋势和相关性，为后续建模提供依据。 统计分析与建模： 本部分将深入讲解MATLAB在统计分析方面的应用。我们将覆盖描述性统计（均值、方差、中位数等）、推断性统计（假设检验、置信区间）、相关性分析、回归分析（线性回归、多项式回归、多元回归）以及方差分析（ANOVA）等核心统计方法。通过实际案例，您将学会如何使用MATLAB函数来执行这些分析，并解释分析结果。 数值计算与优化： MATLAB在数值计算方面拥有世界级的精度和速度。本书将重点介绍其在求解线性方程组、矩阵分解、特征值与特征向量计算、插值与拟合、数值积分与微分、常微分方程（ODE）求解以及非线性方程求解等方面的应用。我们将展示如何利用MATLAB的丰富函数库，高效地解决各种复杂的数值问题，并探讨不同算法的适用性和性能。 优化算法应用： 优化问题在工程、经济、机器学习等领域无处不在。本书将介绍MATLAB的优化工具箱，覆盖线性规划、非线性规划、整数规划、组合优化等问题。您将学习如何构建目标函数和约束条件，并利用MATLAB的优化求解器找到最优解。 第三部分：强大的可视化能力 “一图胜千言”。MATLAB卓越的可视化能力能够帮助您清晰地展示数据、理解模型和传达结果。 基础绘图与定制： 从基本的二维曲线图（plot）、散点图（scatter）、柱状图（bar）、饼图（pie）到三维图形（surf, mesh），本书将全面介绍MATLAB的图形绘制功能。更重要的是，我们将深入讲解如何定制图形的各个元素，包括坐标轴标签、标题、图例、颜色、线型、标记，以及如何创建多子图（subplot）来展示多个图形。 高级可视化技术： 为了更深入地洞察数据，本书将介绍一些高级可视化技术。这包括但不限于： 统计图表： 直方图（histogram）、箱线图（boxplot）、小提琴图（violin plot）等，用于展示数据分布和统计特征。 地理空间可视化： 如何在地图上绘制数据点、区域，进行地理可视化分析。 图像与视频处理可视化： 对图像进行可视化展示，包括颜色映射、亮度对比度调整等。 交互式图形： 利用MATLAB的图形交互功能，如数据游标、缩放、平移，以及创建简单的交互式应用。 动画制作： 如何创建动态的图形来展示随时间变化的数据或过程。 图表美化与导出： 本书将提供关于如何制作出版级质量图表的实用技巧，包括如何调整图形的分辨率、格式，以及如何将图形导出为各种常用格式（如PNG, JPG, EPS, PDF）以便于报告和论文使用。 第四部分：特定领域的MATLAB应用 本部分将聚焦于MATLAB在几个关键工程和科学领域的实际应用，通过具体案例展示其强大的解决问题能力。 信号处理与分析： MATLAB拥有强大的信号处理工具箱。我们将介绍信号的基本概念，如采样、傅里叶变换（FFT）、滤波器设计（FIR, IIR）、频谱分析、时域与频域分析等。通过实际的音频、振动信号处理案例，您将学会如何利用MATLAB进行信号的滤波、降噪、特征提取等操作。 图像处理与计算机视觉基础： 图像是重要的信息载体。本书将涵盖图像的基本操作，如图像的读取、显示、转换（灰度化、二值化）、增强、滤波、形态学操作（腐蚀、膨胀）等。我们将介绍图像分割、边缘检测、特征点检测等基础的计算机视觉技术，并通过具体案例展示MATLAB在图像分析方面的应用。 机器学习与数据挖掘入门： 随着大数据时代的到来，机器学习成为热门领域。本书将介绍MATLAB的机器学习工具箱，从基础概念入手，包括监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类）。我们将讲解线性模型、支持向量机（SVM）、决策树、K-means聚类等常用算法，并通过数据集演示模型的训练、评估和预测。 Simulink建模与仿真： Simulink是MATLAB的图形化仿真工具，特别适用于建模和仿真动态系统。本书将简要介绍Simulink的基本使用方法，包括模型构建、模块库的使用、仿真参数设置以及结果分析。通过一个简单的控制系统仿真案例，您将初步体验Simulink在系统建模和仿真方面的强大能力。 本书特色： 强调实践与应用： 本书的编写理念是将理论知识转化为解决实际问题的能力。每一章都配有大量的代码示例，涵盖了从简单到复杂的各种应用场景。 深入浅出，循序渐进： 我们力求用清晰易懂的语言解释复杂的概念，并根据学习者的认知曲线，逐步深入到MATLAB的高级功能。 贴近工程实际： 本书中的案例研究均来源于实际的工程和科学问题，能够帮助读者更好地理解MATLAB在各领域的应用价值。 注重编程规范与效率： 除了教授如何实现功能，我们还注重培养读者的良好编程习惯，包括代码的可读性、模块化和性能优化。 提供丰富的学习资源： 本书的配套资源（如代码示例、数据集）将帮助读者更方便地进行学习和实践。 目标读者： 本书适合以下读者群体： 高校学生： 学习与MATLAB相关的课程，需要掌握MATLAB进行实验、项目和毕业设计的学生。 科研人员： 需要使用MATLAB进行数据分析、数值计算、仿真和可视化研究的科研工作者。 工程师： 在各个工程领域（如电子、机械、自动化、航空航天、通信、生物医学等）需要利用MATLAB进行设计、分析和仿真的工程师。 数据分析师： 需要利用MATLAB进行数据清洗、探索性分析、统计建模和可视化的专业人士。 对MATLAB感兴趣的初学者： 希望系统学习MATLAB并掌握其强大功能的自学者。 《精通MATLAB：数据分析、可视化与算法实现》将成为您掌握MATLAB、提升问题解决能力、在专业领域取得更大成就的得力助手。无论您是刚刚接触MATLAB，还是希望深化现有技能，本书都将为您提供宝贵的知识和实践指导。现在，就让我们一起开启这段精彩的MATLAB探索之旅吧！

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坦白讲，我购买这本书的初衷，主要是希望找到一本能够帮助我系统复习大学数学知识，并快速衔接到研究生阶段学习的桥梁书。遗憾的是，本书在某些基础概念的铺陈上显得有些过于简略，仿佛默认读者已经完全掌握了预备知识。比如，在处理极限和连续性的讨论时，作者直接采用了更偏向于拓扑学的定义，对于从未接触过“ε-δ”严格证明的新手来说，这无疑是一个陡峭的门槛。我不得不频繁地去查阅其他更基础的参考书来填补这些知识空白，这无疑打断了我的学习流畅性。如果作者能在开篇部分，花更多的篇幅来夯实这些分析学的基础，逐步引导读者进入更高级的抽象层面，这本书的普适性会大大提高。尽管如此，它在介绍高等数学的高级应用方面还是展现出了它的价值，例如在优化理论和控制系统中的应用部分，内容的前瞻性和深度是值得肯定的。但总的来说，对于需要从零开始全面打牢基础的读者，这本书可能更适合作为进阶读物而非入门指南。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了沉稳的深蓝色调，配上简洁的白色字体，立刻营造出一种专业而严谨的学术氛围。纸张的质感也相当不错，厚实且光滑，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。不过，我最欣赏的是它内部的排版布局。清晰的章节划分和合理的图表位置，使得复杂的数学概念在视觉上得到了很好的梳理。尤其是那些关键公式和定理，都用加粗或醒目的边框进行了突出显示，即便是初次接触这些内容的读者，也能迅速抓住重点。书中的插图和示意图绘制得非常精细，几何图形的透视感和函数图像的准确性都达到了很高的水准，这对于理解抽象的数学思想至关重要。翻阅全书，感觉就像是在一本精心制作的艺术品中学习数学，这种愉悦感是很多传统教材所不具备的。我可以想象，如果这本书被用作课程教材，学生们会因为其出色的视觉体验而更愿意去深入探索其中的知识。整体来看，从包装到内页的每一个细节，都体现出了出版方对读者体验的重视，这无疑是它吸引我的一个重要因素。

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我是在一个朋友的推荐下接触到这本关于数学方法应用的书籍的，说实话，一开始我抱着一种观望的态度，毕竟市面上的“应用型”教材常常是理论深度不足，或者案例过于陈旧。然而，这本书彻底颠覆了我的刻板印象。它并没有简单地罗列公式，而是将高等数学中的微积分、线性代数等核心理论，巧妙地嵌入到一系列贴近现代工程和科学研究的实际情境中去。例如，在讲解偏微分方程时，它引入了热传导问题的数值模拟过程，这让我第一次真切地体会到那些抽象方程在现实世界中的物理意义。书中对算法的描述也极其详尽，每一步的逻辑推导都清晰可见，即便是对于我这种工程背景稍弱的读者来说，也能够跟随作者的思路一步步构建出解决方案。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的编排方式，极大地激发了我对数学工具的兴趣，让我不再仅仅把它们看作是考试的工具，而是强大的分析武器。我特别喜欢它在每章末尾设置的“挑战性思考题”，这些题目往往需要综合运用多章节的知识点，极大地锻炼了我的综合分析能力。

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阅读这本书的过程，简直就是一场对计算思维的“洗礼”。我一直认为，纯粹的理论推导容易让人感到枯燥乏味，而完全脱离理论的计算则流于表面，唯有两者的完美结合才能真正展现数学的魅力。这本书在这方面做得堪称典范。它不仅仅展示了如何进行符号运算，更重要的是，它深入探讨了在计算机环境中，如何将连续的数学问题转化为可被数值求解的离散模型。书中对于不同数值方法的选择标准、误差分析以及收敛性的讨论，都极为细致和严谨。我尤其欣赏作者在讲解矩阵分解（如QR分解、SVD）时，不仅给出了其代数定义，还配上了清晰的几何解释，这使得我对矩阵的“操作”有了更直观的认识。通过跟随书中的例子进行实际操作（虽然我使用的是其他软件环境），我深刻体会到了“好算法胜过蛮力计算”的真谛。这本书真正教会了我如何像一个数学家那样思考问题，并用高效的计算工具去解决它们，这种思维模式的转变，对我当前的工作大有裨益。

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这本书的作者在知识体系的构建上展现出一种非常独特的“跨界”视野。它似乎并不满足于仅仅停留在数学系内部的知识框架内，而是积极地将高等数学与物理学、经济学中的前沿问题进行了深度融合。比如，在讲述向量场和线积分时，作者巧妙地引用了电磁学中的高斯定律和斯托克斯定理，用物理直观来佐证纯粹的数学推导。这种跨学科的叙事方式，极大地丰富了我的知识面，让我能够看到不同学科之间深层次的逻辑共通性。然而，这种宏大的叙事结构也带来了一个小小的挑战：不同学科的术语体系有时会在同一页面上出现，对于初次接触其中一门学科的读者来说，需要投入额外的精力去适应这种术语的快速切换。尽管如此，这本书所提供的“全景图”视角是其他专注于单一领域的教材无法比拟的。它成功地搭建了一座桥梁，让原本看似孤立的知识点相互关联起来，形成了一个更宏大、更富有洞察力的知识网络。这是一本需要细细品味、反复研读才能真正领会其深意的宝藏之书。

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