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MATLAB 6实例教程
MATLAB 6实例教程

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工业技术

  • 电子书积分:14 积分如何计算积分?
  • 作 者:郝红伟编著
  • 出 版 社:北京:中国电力出版社
  • 出版年份:2001
  • ISBN:7508306570
  • 页数:444 页
图书介绍:MATLAB6是美国MathWorks公司推出的一款优秀的数学工具软件。本书结合大量实例介绍了MATLAB6的基本使用方法、科学计算功能、图形功能和工具箱编程等。
《MATLAB 6实例教程》目录

第一篇 基础篇 3

第1章 MATLAB 6给我们带来了什么 3

1.1 MATLAB的起源和应用 3

1.2 MATLAB与其他数学软件 4

1.3 MATLAB 6的新特性 5

第2章 MATLAB基础 8

2.1 矩阵介绍 8

2.2 矩阵操作中的数据显示格式 10

2.3 矩阵的一般运算符和操作符 12

2.4 关系运算符 18

2.5 逻辑运算及逻辑函数 20

2.6 字符串操作 30

3.1 1矩阵、零矩阵和单位矩阵 48

第3章 特定矩阵的建立 48

3.2 随机数和随机矩阵 50

3.3 从已存在的矩阵中生成对角向量和三角矩阵 51

3.4 空矩阵 54

3.5 向量和子矩阵的生成 55

3.6 MATLAB中的特殊矩阵 58

第4章 线性方程系统 61

4.1 行列式、逆和秩 61

4.2 线性系统的求解和LU因式分解 66

4.3 行梯形矩阵 70

4.4 Cholesky因式分解 71

4.5 QR因式分解 72

4.6 范数和条件数 75

4.7 超定方程组和欠定方程组 78

5.1 稀疏矩阵存储的优点 82

第5章 稀疏矩阵 82

5.2 稀疏矩阵的生成 83

5.3 稀疏矩阵运算 83

5.4 稀疏矩阵的转换与分解 85

第6章 数据处理 91

6.1 曲线拟合 91

6.2 数值插值 98

6.3 数值微商 106

6.4 数值积分 108

第二篇 进阶篇 115

第7章 MATLAB程序设计基础 115

7.1 程序结构与控制 115

7.2 M文件与M函数 128

8.1 MATLAB中的图形窗口 138

第8章 二维绘图 138

8.2 基本图形绘制 139

8.3 图形处理 141

第9章 三维图形 151

9.1 plot3函数 151

9.2 改变视角 154

9.3 两个变量的标量函数 155

9.4 杂乱或散射数据的插值 158

9.5 网格图 159

9.6 曲面图 162

9.7 等值线图 166

9.8 三维数据的二维图 167

9.9 其他函数 170

9.10 动画 173

10.1 颜色映像理解 174

第10章 颜色的使用 174

10.2 颜色映像使用 176

10.3 颜色映像显示 176

10.4 颜色映像的建立和修改 178

10.5 用颜色描述第四维 181

10.6 照明模型 186

第11章 句柄图形 188

11.1 句柄图形的概述 188

11.2 什么是句柄图形对象 189

11.3 句柄对象 190

11.4 通用get和set函数 190

11.5 查找对象 194

11.6 用鼠标选择对象 198

11.7 位置和单位 199

11.8 图形打印 200

11.9 默认属性 201

11.10 非文件式属性 203

第12章 创建图形用户界面 205

12.1 图形界面GUI的概述 205

12.2 GUI对象层次结构 206

12.3 菜单 207

12.4 控制框 218

12.5 编程和回调考虑 229

12.6 指针和鼠标按钮事件 238

12.7 中断回调的规则 239

12.8 M文件举例 240

12.9 对话框和请求程序 250

第13章 MATLAB与其他编程语言结合 257

13.1 介绍MATLAB和C语言 257

13.2 MATLAB和C语言结合 258

14.1 Simulink环境介绍 277

第14章 Simulink的介绍 277

14.2 Simulink的仿真程序 282

第三篇 高级篇 287

第15章 信号处理工具箱 287

15.1 引言 287

15.2 用MATLAB进行信号处理的基本知识 288

15.3 滤波器的实现与分析 294

15.4 信号变换 310

15.5 统计信号处理 314

第16章 小波工具箱 324

16.1 小波分析的基本理论 324

16.2 GUI用法简介 330

16.3 小波分析应用 358

17.1 神经网络工具箱简介 363

第17章 神经网络工具箱 363

17.2 感知器 364

17.3 线性神经网络 366

17.4 BP网络 367

17.5 径向基函数网络 369

17.6 自组织网络 371

17.7 回归网络 372

17.8 神经网络的应用实例 372

第18章 优化工具箱 376

18.1 优化工具箱概述 376

18.2 算法介绍 377

18.3 工具箱的使用举例 385

附录A MATLAB命令参考 395

附录B TOOLBOX函数 418

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