MATLAB语言常用算法程序集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:龚纯//王正林

出品人:

页数:550

译者:

出版时间:2011-3

价格:79.00元

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isbn号码:9787121129629

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《MATLAB语言常用算法程序集》 本书特色 本书旨在为广大MATLAB用户提供一套系统、实用、易于上手的算法程序集。本书内容聚焦于MATLAB语言在科学计算、工程分析、数据处理等领域中常用算法的实现，涵盖了从基础的数值运算到复杂的数据建模与优化等多个方面。我们力求在保证算法科学性和准确性的同时，注重程序代码的清晰性、可读性和复用性，使读者能够快速理解、学习并灵活运用。 内容概要 本书共分为九章，每一章都围绕一个核心的算法主题展开，并提供了高质量的MATLAB程序实现。 第一章：数值计算基础算法 本章将涵盖MATLAB中最基本的数值计算算法，包括但不限于： 线性代数运算： 矩阵的加减乘除、转置、求逆、行列式计算、特征值与特征向量求解、线性方程组的求解（如高斯消元法、LU分解、QR分解）。 数值积分与微分： 定积分和不定积分的数值计算方法（如梯形法则、辛普森法则、龙贝格积分、牛顿-科茨公式），以及数值微分方法。 方程求根： 标量方程和向量方程的求根方法（如二分法、牛顿法、割线法、不动点迭代法）。 第二章：数据分析与可视化算法 本章将介绍处理和可视化数据的常用算法，为数据驱动的决策提供支持： 统计分析： 描述性统计（均值、方差、标准差、中位数、分位数），相关性分析，回归分析（线性回归、多项式回归），假设检验（t检验、F检验）。 数据平滑与滤波： 移动平均、Savitzky-Golay滤波器、中值滤波、高斯滤波等，用于去除数据噪声。 数据可视化： 绘制各种常用图表（折线图、散点图、柱状图、饼图、三维图、等高线图），并提供定制化选项，使数据呈现更直观。 第三章：信号处理算法 本章将聚焦于信号分析与处理中常用的算法，是通信、控制、音频视频处理等领域的基础： 傅里叶变换： 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），用于分析信号的频率成分。 滤波器设计与实现： FIR滤波器（窗函数法、频率采样法）、IIR滤波器（脉冲响应不变法、双线性变换法），以及各种滤波器的应用（低通、高通、带通、带阻）。 时域分析： 卷积、相关运算，用于分析信号之间的相互影响。 第四章：图像处理基础算法 本章将介绍MATLAB在图像处理方面的常用算法，为图像分析、增强、识别等应用打下基础： 图像增强： 对比度拉伸、直方图均衡化、灰度变换、空间域滤波（平滑、锐化）。 图像复原： 图像去噪（如维纳滤波、均值滤波），运动模糊复原。 图像分割： 阈值分割、边缘检测（Sobel, Prewitt, Canny算子）、区域生长法。 第五章：优化算法 本章将深入探讨各种优化问题及其在MATLAB中的实现方法： 无约束优化： 梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法（DFP、BFGS）。 约束优化： 惩罚函数法、乘子法、序列二次规划法（SQP）。 全局优化： 模拟退火、遗传算法、粒子群优化算法。 第六章：机器学习基础算法 本章将介绍一些基础的机器学习算法，帮助读者入门机器学习领域： 监督学习： 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、朴素贝叶斯。 无监督学习： K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）。 模型评估与选择： 交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线。 第七章：系统辨识与控制算法 本章将介绍用于系统建模、分析和控制的算法： 系统辨识： 传递函数模型、状态空间模型辨识，ARX、ARMAX、OE、BJ模型。 PID控制器设计： 经典PID整定方法（Ziegler-Nichols方法）、模型预测控制（MPC）基础。 状态估计： 卡尔曼滤波器及其变种。 第八章：数值微分方程求解 本章将提供求解常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的常用数值方法： 常微分方程（ODE）： 欧拉法、改进欧拉法、Runge-Kutta方法（RK4）、隐式方法。 偏微分方程（PDE）： 有限差分法（FDM）、有限元法（FEM）的基础思想和简单应用。 第九章：工程应用案例 本章将前面各章的算法融会贯通，通过具体的工程问题，展示MATLAB在实际应用中的强大能力： 金融建模： 期权定价（Black-Scholes模型）、风险管理。 通信系统仿真： 误码率分析、信道编码。 结构动力学分析： 模态分析、瞬态响应。 机器人学： 运动学与动力学仿真。 本书特点 强调实践： 每一项算法都配有详细的MATLAB代码，代码风格规范，注释清晰，易于理解和修改。 循序渐进： 从基础算法入手，逐步深入到复杂算法，适合不同水平的MATLAB用户。 结构清晰： 章节划分明确，内容组织合理，方便读者查找和学习特定算法。 应用导向： 结合实际工程应用案例，帮助读者理解算法的价值和用途。 代码复用性强： 提供的程序代码经过精心设计，方便读者直接移植到自己的项目中。 适用读者 在校学生： 学习数值计算、信号处理、图像处理、控制理论、机器学习等课程的学生。 科研人员： 需要进行科学计算、数据分析、模型仿真和算法实现的科研工作者。 工程师： 在电子、通信、控制、机械、计算机等领域从事工程设计、开发和优化的工程师。 MATLAB爱好者： 希望深入学习MATLAB高级功能和算法应用的MATLAB用户。 本书将是您在MATLAB平台上进行高效科学计算和工程实践的得力助手。

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不得不说，这本书的编写质量着实令人惊艳，完全超出了我一开始的预期。我是一名有着几年MATLAB使用经验的在职工程师，平时工作中经常会接触到各种优化问题和数据分析任务。我一直在寻找一本能够系统性地梳理这些常用算法，并提供高质量MATLAB实现的书籍。这本书的内容覆盖面非常广，从经典的排序算法、搜索算法，到更复杂的机器学习预处理、信号处理中的滤波算法，几乎涵盖了我工作中会遇到的绝大部分场景。让我印象深刻的是，书中并没有使用过于晦涩的数学语言，而是用一种非常工程化的视角来讲解算法，并且重点突出算法在实际应用中的考量，比如计算效率、数值稳定性以及在MATLAB中的并行计算技巧。书中对一些高级算法的介绍，如SVM、聚类算法等，也附带了详细的参数解释和应用案例，让我能够快速上手，并在我的项目中有针对性地进行尝试。特别是关于数据降维和特征提取的部分，书中提供了PCA和LDA的MATLAB实现，并分析了它们在不同数据集上的表现，这对我理解和选择合适的降维方法非常有帮助。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的前辈在指导我如何更好地利用MATLAB解决实际问题，这种“授人以渔”的教学方式，让我受益匪浅。

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我一直觉得，学习编程最重要的一点就是动手实践，而《MATLAB语言常用算法程序集》这本书就提供了绝佳的实践机会。它不是那种干巴巴的理论讲解，而是真正将算法“活”了起来。我最欣赏的是它将每个算法都拆解成一个个可执行的MATLAB代码片段，并且对代码的每一部分都做了详尽的注释，让我能够清晰地理解代码的逻辑和实现细节。很多时候，我只需要稍作修改，就能将书中的代码应用到我自己的小项目中，这种即插即用的感觉非常棒。书中的一些算法，比如图像处理中的边缘检测和特征匹配算法，让我对计算机视觉有了全新的认识。我尝试着将书中的代码应用到我拍摄的照片上，看到算法能够准确地识别出图像中的关键点和轮廓，那种成就感是无与伦比的。此外，书中对一些经典算法的优化方法也进行了介绍，例如使用向量化操作来提高计算速度，这让我意识到MATLAB的强大之处不仅在于其丰富的函数库，更在于其高效的执行机制。这本书让我体会到了学习算法的乐趣，也让我对MATLAB这门语言有了更深层次的理解。

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这本书在我的MATLAB学习历程中扮演了一个非常重要的角色，它让我从一个只会调包的用户，逐渐成长为一个能够理解和实现算法的人。我的感受是，这本书的结构非常合理，从基础的算法开始，循序渐进地引入更复杂的概念，让学习过程不至于太吃力。我特别喜欢它在讲解算法时，会经常性地引用一些实际的例子，比如在介绍蒙特卡洛方法时，书中就举了一个计算圆周率的例子，通过简单的几行代码，就能直观地看到算法的运行过程和结果，这大大增强了我学习的兴趣。此外，书中对于算法的局限性和适用范围也有很清晰的说明，这让我能够更理性地看待和选择算法，避免在不合适的场景下使用，从而提高工作效率。在我进行信号处理相关的项目时，书中关于傅里叶变换和拉普拉斯变换的讲解，以及相应的MATLAB实现，给了我很大的启发。我通过书中的示例，能够更好地理解信号的频谱特性，并学会如何利用MATLAB进行滤波和降噪。这本书真正让我体会到了MATLAB的强大之处，以及掌握算法知识的重要性。

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这本《MATLAB语言常用算法程序集》简直是我近期最大的收获！作为一名刚入门MATLAB不久的学生，我一直觉得MATLAB的强大之处在于其丰富的算法库，但直接使用那些函数总觉得隔靴搔痒，不够透彻。这本书的出现，恰好填补了我这个空白。它并没有止步于简单地罗列算法，而是深入浅出地讲解了每种算法的原理，从最基础的数学概念讲起，一步步推导出算法的实现思路，然后才引出MATLAB的实现代码。我尤其喜欢它对数据结构和复杂度分析的讲解，这让我对算法的效率有了更直观的认识，也为我以后解决更复杂的问题打下了坚实的基础。书中提供的代码示例非常实用，不仅贴合了算法的讲解，还包含了许多优化和边界处理的技巧，让我在实践中受益匪浅。例如，在学习图论算法时，书中不仅提供了BFS和DFS的实现，还详细解释了如何使用邻接矩阵和邻接表来表示图，并且对不同表示方式的优缺点进行了对比分析，这让我对图的存储和遍历有了更深刻的理解。书中对数值分析算法的讲解也让我眼前一亮，那些复杂的积分和微分方程的数值解法，在书中变得清晰明了，配合着MATLAB强大的矩阵运算能力，让我能轻松地将理论应用于实际的工程问题中。这本书真的让我觉得，MATLAB不再仅仅是一个工具，而是一个可以用来深入理解和探索算法世界的绝佳平台。

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作为一名从事科研工作的学生，我一直都在寻找能够帮助我更深入理解各种算法原理并将其应用于科研项目的书籍。《MATLAB语言常用算法程序集》这本书可以说是我的“及时雨”。它并没有停留在对算法的表面描述，而是深入到算法的数学基础和逻辑推导过程，这对于我理解算法的内在机制至关重要。书中对一些复杂算法的讲解，例如优化算法中的梯度下降法和牛顿法，通过图示和详细的数学推导，让我茅塞顿开，不再仅仅是将它们视为黑箱操作。更重要的是，书中提供了大量的MATLAB代码实现，并且这些代码都经过了充分的测试和验证，我可以直接将它们作为我科研项目的基础，在此之上进行二次开发和改进。例如，在进行数据拟合时，书中提供了多种拟合算法的实现，包括多项式拟合、指数拟合和高斯拟合等，并对它们的适用场景进行了详细的分析，这为我选择合适的模型提供了重要的参考。这本书让我感觉，MATLAB不仅仅是用来做数值计算的工具，更是一个强大的算法研发和实验平台，能够帮助我加速科研进程。

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CD好像很有用

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