matlab工具箱应用pdf

❶ Matlab工具箱应用指南的图书目录

目录
第1章 统计工具箱
1.1 统计工具箱简介
1.2 概率分布及函数总览
1.2.1 概率密度函数
1.2.2 累积分布函数与逆累积分布函数
1.2.3 随机数产生器
1.2.4 均值和方差
1.3 参数估计
1.3.1 参数估计函数
1.3.2 对数似然函数
1.4 描述性统计
1.4.1 概述
1.4.2 中心趋势（位置）度量
1.4.3 散布度量
1.4.4 处理缺失数据的函数
1.4.5 中心矩
1.4.6 百分位数及其图形描述
1.4.7 相关系数
1.4.8 样本峰度和样本偏度
1.4.9 自助法(Bootstrap)
1.5 假设检验
1.5.1 概述
1.5.2 函数详解
1.6 统计绘图
1.6.1 概述
1.6.2 box图
1.6.3 误差条图
1.6.4 函数的交互轮廓图
1.6.5 交互线绘制
1.6.6 名称或实例标记
1.6.7 绘制最小二乘拟合线
1.6.8 正态概率图
1.6.9 帕累托图
1.6.10 分位数-分位数图
1.6.11 回归残差图
1.6.12 参考多项式
1.6.13 参考线
1.6.14 交互内插轮廓图
1.6.15 威布尔图
1.7 线性模型
1.7.1 概述
1.7.2 方差分析
1.7.3 回归分析
1.7.4 多项式回归
1.7.5 二次响应曲面工具
1.8 非线性回归模型
1.8.1 概述
1.8.2 非线性建模示例
1.8.3 非线性回归函数详解
1.9 多元统计分析
1.9.1 概述
1.9.2 主成分分析函数详解
1.9.3 主成分分析示例
1.10 试验设计
1.10.1 概述
1.10.2 试验设计基本过程
1.10.3 实验设计函数详解
1.11 统计工序管理图
1.11.1 概述
1.11.2 管理图
1.11.3 工序能力
1.12 文件输入/输出
参考文献
第2章 偏微分方程工具箱
2.1 有限元法
2.2 区域划分及有限元网格描述函数
2.3 求解偏微分方程的函数
2.4 其他常用函数
参考文献
第3章 样条工具箱
3.1 三次插值样条函数
3.1.1 三次插值样条函数的定义
3.1.2 三次插值样条函数的构造
3.1.3 工具箱中关于三次插值样条的函数
3.2 PP形式的样条函数的构造及操作
3.2.1 分段多项式形式的样条函数
3.2.2 工具箱中关于PP形式样条函数的函数
3.3 B形式样条函数的构造及使用
3.3.1 预备知识
3.3.2 B样条函数(Basic spline function)
3.3.3 B样条函数的性质
3.3.4 工具箱中关于B形式样条函数的函数
3.4 张量积样条函数
3.4.1 二元样条函数
3.4.2 工具箱中关于张量积函数的函数
3.5 其他函数
3.5.1 对样条函数进行操作的函数
3.5.2 对节点进行操作的函数
3.5.3 独立函数
3.6 举例
3.6.1 使用张量积样条函数对多变元函数的近似法
3.6.2 Chebyshev样条函数的构造
参考文献
第4章 优化工具箱
4.1 优化工具箱简介
4.2 优化工具箱基础
4.2.1 一个简单的例子
4.2.2 约束方程的规范化
4.2.3 参数设置与附加参数传递
4.2.4 表达式优化
4.3 线性规划
4.3.1 线性规划概述
4.3.2 lp函数
4.4 非线性规划
4.4.1 无约束规划
4.4.2 二次规划
4.4.3 有约束规划
4.5 最小最大(minmax)问题
4.6 半无限(Semi-infinite)问题
4.7 多目标(Goal Attainment)规划
4.8 最小二乘最优
4.8.1 问题概述
4.8.2 nnls函数——非负线性最小二乘求解
4.8.3 conls函数——约束线性最小二乘求解
4.8.4 leastsq函数——非线性最小二乘求解
4.8.5 curvefit函数——非线性数据拟合
4.9 方程求解
参考文献
附录 Matlab函数参考
附录1 常用命令
附录2 运算符号与特殊字符
附录3 语言结构与调试
附录4 基本矩阵及矩阵处理
附录5 特殊矩阵
附录6 数学函数
附录7 坐标转换
附录8 矩阵函数
附录9 数据分析与Fourier变换函数
附录10 多项式处理函数
附录11 非线性数值方法
附录12 稀疏矩阵函数
附录13 图形绘制
附录14 特殊图形
附录15 图形处理
附录16 GUI（图形用户接口）
附录17 声音处理
附录18 字符串处理函数
附录19 文件输入输出函数
附录20 位操作
附录21 复杂数据类型
附录22 日期与时间
附录23 动态数据交换
参考文献

❷ Matlab工具箱怎么用

有的工具箱有用户交互界面，可以直接在MATLAB的启动菜单下进入；
有的没有用户界面，但是有相关的程序（或者说函数）供调用；即使有界面的工具箱，也是有相应的函数的。
可以从帮助（Help）中查询MATLAB的工具箱的详细使用方法。
帮助里面对主题进行了分类，进入工具箱那一类即可

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❻ 如何使用matlab中的工具箱

使用matlab中的工具箱方法：
MATLAB自带工具箱
查看方式：
我们首先详细介绍一下MATLAB自带工具箱的使用。
在我们不熟悉一些调用工具箱的命令的时候，我们可以按照如下图所示：
在MATLAB主窗口中，点击左下角start--toolboxes,就会罗列出你的MATLAB已经安装的所有工具箱，可以根据你的需要选择你将要使用的工具箱。我们可以看到有拟合工具箱、金融工具箱、最优化工具箱等等。
调用（打开）方式：
下面我们介绍一下如何打开一个工具箱。
我们以调用拟合工具箱为例，进行详细的示例。
调用方式一：
按照如下图所示的步骤：
点击主窗口左下角start--toolboxes--curve
fitting--curve
fitting
tool
单击，就可以打开拟合工具箱.
调用方式二：
在上一步中，我们在start--toolboxes--curve
fitting--curve
fitting
tool
，到这里的时候，会看到在其后面有一个简写
cftool
如下图，这就是我们的拟合工具箱调用命令函数。在MATLAB主窗口中输入cftool
，回车，同样可以打开拟合工具箱。
工具箱的使用：
拟合工具箱打开之后，如下，我们就可以进行多种曲线拟合了。
关于MATLAB拟合工具箱等，一些工具箱的详细用法，由于篇幅的有限，在我的其他经验中都会陆续给出，有兴趣的可以查看。
非自带工具箱
非自带工具箱，需另外下载，然后按照一定的步骤导入，导入后一般不能像上面工具箱一样，通过界面操作，一般都通过函数使用。由于工具箱的导入有几个小的细节需要注意，所以在我的其他经验中，关于如何导入工具箱，我也进行了详细的介绍。

❼ matlab工具箱怎么用

matlab工具箱是把解决一类问题的函数放到一个工具包里，我们一般默认下用的是Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱，当你把matlab工具箱用addpath（’‘）命令添加到目录下时，其中的函数就可以直接调用了！你也可以把自己编辑的函数打包成为工具箱。

❽ 如何使用matlab中的工具箱

如果是系统自带的，你可以直接用，如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下，再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱

例如：控制系统工具箱包含如下功能：
连续系统设计和离散系统设计
状态空间和传递函数以及模型转换
时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）
频域响应（Bode图、Nyquist图）
根轨迹、极点配置

较为常见的matlab控制箱有：

控制类：

控制系统工具箱(control systems toolbox)
系统识别工具箱（system identification toolbox）
鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）
神经网络工具箱（neural network toolbox）
频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）
多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）

信号处理类：
信号处理工具箱（signal processing toolbox）
滤波器设计工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）

其它工具箱：
统计工具箱(statistics toolbox)
数学符号工具箱（symbolic math toolbox）
定点工具箱（fixed-point toolbox）
射频工具箱（RF toolbox）

1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。matlab7.0里的simulink为6.0版本，matlab6.5里的simulink为5.0版本。

MATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件，它用框图表示系统的各个环节，用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。
启动SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令，此时出现一个SIMULINK窗口，包含七个模型库，分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。
1.信号源库
包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源，其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。
2.输出库
包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。
3.离散系统库
包括五种标准模式：延迟，零-极点，滤波器，离散传递函数，离散状态空间。
4.线性系统库
提供七种标准模式：加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。
5.非线性系统库
提供十三种常用标准模式：绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。
6.系统连接库包括输入、输出、多路转换等模块，用于连接其他模块。
7.系统扩展库
考虑到系统的复杂性，SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库，每一种又有多种模型供选择。
使用时只要从各子库中取出模型，定义好模型参数，将各模型连接起来，然后设置系统参数，如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法，用户根据仿真要求选择适当的算法。

当然，不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。

另外，Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库，给快速建模提供了很大的便利。

❾ 求雷英杰《Matlab遗传算法工具箱及应用》高清版.pdf

MATLAB遗传算法工具箱及应用.pdf 文件大小:9.58 M
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MATLAB遗传算法工具箱及应用.pdf 文件大小:9.57 M
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