MATLAB 7.6从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:400

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出版时间:2009-5

价格:50.00元

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isbn号码:9787121085192

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 编程
• 数值计算
• 科学计算
• 工程计算
• 数据分析
• 算法
• 入门
• 教程
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• 6

深入探索计算科学的基石：MATLAB 编程与应用进阶指南 本书旨在为已经掌握 MATLAB 基础操作和基本语法，并希望进一步提升在数值计算、数据分析、算法实现和工程应用方面能力的读者提供一份详尽而深入的指南。它将引导您超越入门级别，真正将 MATLAB 强大的功能融入到复杂问题的解决之中。 --- 第一部分：MATLAB 高级编程技术与效率优化 本部分将聚焦于如何编写出更高效、更具可读性和可维护性的 MATLAB 代码。我们将深入探讨 MATLAB 的内部机制，以便更好地利用其并行计算和向量化优势。 1. 向量化编程的精髓与实践： 超越循环的性能飞跃： 深入剖析为什么向量化操作在 MATLAB 中如此关键。讲解如何识别代码中的瓶颈，并将其转化为高效的矩阵和向量运算。 内置函数的高级用法： 详细介绍 `bsxfun`（以及在后续版本中被推荐替代的隐式扩展机制）、`accumarray`、`spdiags` 等用于复杂数组操作的函数，展示它们在数据聚合和稀疏矩阵构建中的威力。 函数句柄与匿名函数深度应用： 如何使用函数句柄（Function Handles）构建灵活的、可传递的运算模块，尤其是在与优化工具箱、微分方程求解器结合使用时的技巧。 2. 内存管理与大数据处理策略： 内存分析工具的实战运用： 学习使用 MATLAB 提供的内存分析工具（如 `whos`, `memory`, Profiler）来精确诊断程序中的内存泄漏和高消耗点。 数据类型与存储效率： 探讨不同数据类型（如 `double`, `single`, 定点数）对内存和计算速度的影响。讲解如何通过选择合适的数据类型来优化大型数据集的处理。 稀疏矩阵的深度应用（Sparse Matrix）： 详细介绍稀疏矩阵的创建、存储机制（如 CSR, CSC 格式的 MATLAB 实现）及其在求解大规模线性系统（如有限元分析）中的关键作用。 3. 程序结构与健壮性设计： 面向对象编程（OOP）基础在 MATLAB 中的应用： 详细介绍类（Class）的定义、属性（Properties）的封装、方法的重载以及继承机制。通过实际案例展示如何使用 OOP 来构建结构清晰、易于扩展的仿真框架或数据模型。 错误处理与调试进阶： 掌握 `try-catch-end` 块的规范用法，实现优雅的错误恢复机制。深入学习调试器的高级功能，如条件断点、数据观察点和执行流控制。 代码打包与部署： 介绍如何使用 MATLAB Compiler™ 将 M 文件封装成独立的应用程序（Standalone Applications）或动态链接库（DLLs），从而实现无需安装 MATLAB 环境的部署。 --- 第二部分：数值计算与算法实现深度解析 本部分将把重点从语言特性转移到如何使用 MATLAB 强大的数值计算引擎来精确求解工程和科学领域中的核心问题。 4. 线性代数的高级求解： 矩阵分解的战略选择： 深入解析 LU、Cholesky、QR、SVD（奇异值分解）的适用场景、计算复杂度和数值稳定性。重点讨论在病态矩阵问题中，SVD 如何提供更可靠的解。 特征值问题的迭代求解： 探讨 `eig` 函数背后的算法原理（如 QR 算法）。对于超大型矩阵，介绍使用 Arnoldi/Lanczos 算法的迭代求解器（如 `eigs`）来查找部分特征值。 大规模线性方程组的求解： 对比直接法（如矩阵分解）和迭代法（如 Jacobi, Gauss-Seidel, CG, GMRES）的优缺点，并指导读者根据矩阵特性选择最优的求解策略。 5. 微分方程的精确与近似求解： 常微分方程（ODE）求解器精研： 详述 `ode45`, `ode23s`, `ode15s` 等核心求解器的内在机制（如 Runge-Kutta 方法、BDF 方法）。重点讲解如何根据问题刚性（Stiffness）选择合适的求解器。 刚性方程的挑战与应对： 专门分析刚性 ODEs 的特点，以及如何调整求解器的容错参数和事件检测功能。 偏微分方程（PDE）的数值解法概述： 介绍 PDE Toolbox 的基本框架，侧重于有限元方法（FEM）在 MATLAB 中的实现思路，并演示如何定义域、边界条件和材料属性。 6. 优化理论与应用： 无约束优化算法剖析： 深入讲解梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法（BFGS）的核心迭代步骤，并分析其收敛性。 约束优化工具箱（Optimization Toolbox）的高级应用： 掌握 `fmincon` 的工作原理，理解序列二次规划（SQP）和内点法（Interior-Point Methods）。重点是如何正确设置目标函数、梯度信息和 Hessian 矩阵以加速求解。 全局优化策略： 介绍遗传算法（GA）、模拟退火（Simulated Annealing）等全局搜索方法，并阐述其在规避局部最优解时的应用。 --- 第三部分：数据分析、可视化与信号处理前沿 本部分将帮助读者利用 MATLAB 在数据科学和工程信号处理领域进行高级分析和交互式可视化。 7. 高级数据导入、清洗与预处理： `timetable` 与时间序列数据管理： 详细讲解 `timetable` 数据类型，如何高效地处理带有时间戳的数据，包括插值、重采样和时间对齐。 数据拟合与回归分析： 不仅限于线性回归，深入探讨多项式拟合、非线性最小二乘法（`lsqcurvefit`）的应用，以及如何使用模型评估指标（如 R-squared, RMSE）来判断模型质量。 异常值检测与数据平滑： 应用统计学方法（如 Z-score, IQR）识别异常数据，并使用 Savitzky-Golay 滤波器等高级技术进行数据平滑。 8. 交互式可视化与 App 设计： 3D 绘图与复杂曲面渲染： 掌握 `surf`, `mesh` 的高级参数，学习使用 `slice`, `isosurface` 来可视化三维数据场的内部结构。 图形对象句柄的深度控制： 通过操作图形对象的句柄（Handle Graphics），实现动态更新图表、自定义坐标轴标签、添加交互式控件（如滑块、按钮）等功能。 App Designer 基础与实践： 从简单的界面构建开始，逐步过渡到使用 App Designer 创建专业、易于用户操作的桌面应用程序，实现数据输入、后台计算和结果显示的完整流程。 9. 信号与系统分析的深化： 傅里叶分析进阶： 详细解释 FFT 算法的原理，并指导读者如何正确选择采样率、窗函数（如 Hanning, Blackman）以避免频谱泄漏，准确分析信号的频率成分。 小波变换（Wavelet Transform）的应用： 介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）在信号去噪、特征提取方面的优势，并提供实际的去噪案例。 数字滤波器设计： 深入讲解 FIR 和 IIR 滤波器的设计准则。重点掌握 `designfilt` 函数，理解窗函数法和频率采样法的区别，并对比 Butterworth, Chebyshev, Elliptic 等滤波器的性能特性。 --- 本书的特色在于其强烈的“实践导向”和“原理剖析”相结合的风格。它不仅告诉您“如何使用”某个函数，更重要的是解释了“为什么这样使用”，并提供了大量源自真实工程问题的案例代码，确保读者能够将所学知识融会贯通，成为真正精通 MATLAB 的高级用户。

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