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　　MATLAB在学术与工程的应用非常广泛，且其工具箱种类多，扩充性强，学习容易，因此，新版不断推出，也让工程人员能够愈来愈容易去发展其工程设计的理念，不必再在程式语言的语法上花费太多时间。本书在内容方面，取材自2006a版，主要针对新手与进阶的读者而编写，常用且重要的部分，笔者已经尽量予以纳入，不过遗珠之憾在所难免，幸好，MATLAB的HELP功能完备，相信读者在读完本书后，一定具备自行寻找解答的方法。此次除了针对上一版的一些错误进行订正外，也在图形处理与数学运算上作一些增修，尽量希望能配合教学进度上的需求。

深入探索现代计算的基石：一本关于科学计算与工程应用的综合指南 本书旨在为读者提供一个全面、深入的现代科学计算平台——MATLAB——的系统学习路径，同时拓展至该平台在工程、科学研究及数据分析等前沿领域的实际应用。 这不仅仅是一本工具书，更是一部引导读者从基础语法掌握迈向高级算法实现与复杂系统建模的实践手册。 本书结构严谨，内容覆盖广泛，旨在满足从初学者到有经验的工程师和研究人员的不同需求。我们将彻底摒弃对特定教材的直接引用或描述，专注于介绍该领域核心概念、关键技术以及解决实际问题的策略。 --- 第一部分：基础构建——扎实的计算思维与环境掌握 本部分致力于为读者打下坚实的计算基础。现代工程和科学问题的解决，离不开对数据结构、数值精度和高效编程范式的理解。 1. 核心环境与界面导航： 我们将详细解析现代科学计算环境的各个组件，包括命令窗口、工作区、历史记录以及强大的可视化界面。重点在于如何高效地管理文件、设置路径，并利用集成开发环境（IDE）的调试和性能分析工具，以优化日常的工作流程。 2. 基础数据类型与操作： 深入探讨MATLAB处理的核心数据结构——矩阵和数组。内容将超越简单的向量和矩阵运算，涵盖稀疏矩阵的处理技术、字符串操作，以及在处理高维数据时的内存效率考量。理解数据的内在组织方式，是进行高效计算的第一步。 3. 流程控制与函数式编程的启蒙： 详尽介绍条件语句（if-else、switch）、循环结构（for、while）的正确使用，并探讨如何利用向量化操作来替代冗长的循环，这是实现高性能计算的关键所在。同时，引入自定义函数（Function）的编写规范、输入输出参数的管理，以及局部与全局工作区的区别。 4. 经典的数值计算： 基础的代数运算是科学计算的基石。本章将重点介绍线性代数运算的内在机制，如矩阵分解（LU, QR, Cholesky）、特征值问题求解，并深入讨论数值稳定性在这些运算中的重要性。强调理论与实际计算结果之间的关系。 --- 第二部分：数据可视化与探索性分析 数据是科学发现的载体。本部分专注于如何将抽象的计算结果转化为直观、易于理解的图形化表示，这是沟通和决策制定的关键环节。 1. 二维图形的高级定制： 不仅教授如何绘制基本的线图和散点图，更侧重于图形的美学与信息传达效率。内容包括多坐标轴的叠加、图形对象的句柄操作、自定义颜色映射（Colormaps）的创建、图例和注释的精细化控制，以满足期刊发表级别的要求。 2. 三维与复杂曲面渲染： 探索三维数据可视化技术，如表面图（Surface Plot）、网格图（Mesh Plot）的绘制，以及等高线图（Contour Plot）的生成。重点讨论如何处理非结构化数据点的三维插值，并渲染出具有物理意义的体积数据。 3. 动画与动态可视化： 对于时变系统或迭代算法的演示，动态可视化是不可或缺的工具。本章介绍如何利用帧缓冲技术或专门的动画函数，创建流畅、可交互的仿真过程演示，从而直观地展示系统演化。 4. 探索性数据分析（EDA）工具： 介绍如何利用内置工具箱进行数据的初步统计描述、异常值检测以及数据分布的直方图分析，帮助研究者在深入建模前快速掌握数据集的特征。 --- 第三部分：面向工程应用的算法实现与建模 本部分将理论知识与实际工程问题紧密结合，展示如何利用该计算平台解决复杂的系统建模、优化和信号处理挑战。 1. 科学求解器与数值积分/微分： 详述求解常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的数值方法。不仅覆盖经典的龙格-库塔（Runge-Kutta）方法，还将深入介绍特定于工程应用的刚性方程求解器（Stiff Solvers）的选择与参数调整，以及如何使用有限元或有限差分方法建立基本的PDE模型框架。 2. 优化理论与实践： 从无约束优化（如梯度下降法、牛顿法）到约束优化（如线性规划、二次规划），系统地介绍如何构建目标函数和约束条件。重点放在工具箱中提供的全局优化策略，以应对复杂多峰值优化问题。 3. 信号处理与系统辨识： 针对电子、控制和通信工程领域，本章详细介绍傅里叶变换（FFT）的应用、滤波器设计（FIR/IIR）的原理与实现。同时，探讨如何利用频域和时域分析工具对实际采集的信号进行去噪、特征提取和系统动态参数的估计。 4. 统计建模与机器学习基础： 介绍如何利用该平台进行回归分析、方差分析（ANOVA）。对于现代数据驱动的科学研究，本章将提供构建和训练基础线性模型、支持向量机（SVM）以及初级神经网络模型的实用指南，强调模型的可解释性和泛化能力。 --- 第四部分：高效编程与跨平台集成 掌握高性能计算的技巧，并确保代码能够在不同系统和应用环境中无缝运行，是专业应用的关键。 1. 性能优化与并行计算： 深入剖析代码剖析器（Profiler）的使用，识别性能瓶颈。重点讲解向量化编程的深层技巧，以及如何利用多核处理器进行并行计算（如使用Parfor循环或GPU加速），以大幅缩短大型模拟的运行时间。 2. 文件I/O与数据交换： 讲解如何高效地读写二进制、文本文件，特别是处理大型数据集时的内存映射技术。同时，详细介绍与其他主流格式（如CSV、HDF5）以及数据库系统的接口连接方法。 3. 软件工程实践： 强调编写模块化、可维护代码的重要性。介绍如何构建复杂的项目结构、使用版本控制的最佳实践，以及编写清晰、结构化的帮助文档。 4. 外部接口与系统集成： 探讨如何将计算内核封装为可被其他编程语言（如C/C++、Python）调用的函数或库。对于涉及实时控制或硬件交互的应用，介绍与外部硬件接口（如仪器驱动或COM接口）的通信机制。 --- 通过对以上四大模块内容的系统学习和实践，读者将能够构建起一套坚实的科学计算能力，无论是面对复杂的数据分析任务，还是进行前沿的工程系统设计与仿真，都能游刃有余，真正将计算工具转化为解决实际问题的强大引擎。本书的侧重点始终在于“如何应用”和“如何优化”，而非简单地罗列命令。

入?门?篇

第一章　开始使用MATLAB

第二章　MATLAB语法

第三章　MATLAB绘图

第四章　MATLAB数学运算

第五章　MATLAB GUI设计

 

精?进?篇

第六章　SIMULINK设计

第七章　Fuzzy程式设计

第八章　类神经网路程式设计

第九章　影像处理设计

第十章　控制系统模拟分析

参考文献

 

评分☆☆☆☆☆

我本身就是一个对编程有一定兴趣，但又不太熟悉Matlab的初学者。《Matlab 入门与精进(附光碟)》这本书的光碟资源，对我来说是绝对的加分项。我一直觉得，学习一门新的编程语言，最好的方式就是动手去实践，而光碟里提供的各种源码和例程，就能直接满足我这个需求。我希望这本书能从最最基础的部分讲起，比如Matlab的界面介绍，变量的定义，基本的数据类型，以及最简单的数学运算。然后，逐步深入到函数的使用，流程控制语句，例如if-else、for、while循环。更重要的是，我非常期待它能详细讲解Matlab强大的矩阵运算能力，以及如何利用它来进行各种数据处理。图形绘制也是我非常看重的一个部分，我希望能够学会如何绘制各种类型的二维和三维图形，并且能够自定义图形的样式，使其更加美观和专业。如果书中还能包含一些关于Simulink的介绍，那将是我最大的惊喜，因为Simulink在工程领域有着广泛的应用。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校学生，经常会遇到各种需要进行数据分析和仿真的课程，《Matlab 入门与精进(附光碟)》这本书的出现，让我看到了解决这些问题的曙光。我最看重的就是它所附带的光碟，这意味着我可以在学习的同时，直接下载和运行书中的示例代码，并且不用担心代码的正确性。我期待这本书能够非常系统地讲解Matlab的基础知识，比如它的开发环境，各种数据类型的操作，以及基本的数学函数的使用。然后，逐步深入到如何进行数据可视化，绘制出清晰、直观的图表。对于工程类专业的学生来说，学会如何利用Matlab进行矩阵运算、求解线性方程组、进行数值积分和微分，以及实现一些基本的数值算法是非常重要的。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，结合大量的实例，来讲解这些内容，让我能够真正地理解其背后的原理，而不是仅仅停留在“调包”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本《Matlab 入门与精进(附光碟)》的出现，简直是及时雨！我一直想学习Matlab，但市面上的书要么过于晦涩难懂，要么内容太浅，不够深入。这本真的是把新手和想要进阶的人都考虑到了。光碟附带的资源就够让人期待了，不用自己东拼西凑找例子，可以直接跟着操作，这一点就省去了多少麻烦！尤其对于我这种理工科背景，但又觉得数学理论有些抽象的读者来说，通过Matlab的实际操作来理解那些复杂的公式和算法，会直观很多。书的章节编排也很合理，从最基础的语法、数据类型开始，循序渐进地介绍各种函数库的应用。我特别关注的是它如何讲解矩阵运算和图形绘制，这两块是我觉得Matlab最核心也最常用的功能。希望它能把这些部分讲得透彻，让我能真正掌握用Matlab解决工程问题的能力。而且，这本书的名字就带有“精进”二字，暗示着它不只会教基础，更会引导读者掌握一些进阶技巧，这对我来说是最大的吸引力。我希望它能包含一些常用的算法实现，比如数据拟合、信号处理、图像处理的基础方法，甚至是一些优化算法的入门。如果能有一些实际的应用案例分析，那就更完美了！

评分☆☆☆☆☆

老实说，我在买这本《Matlab 入门与精进(附光碟)》之前，对市面上很多Matlab书籍都有些犹豫。很多书的封面看起来都很专业，但内容翻开来却发现是用一种非常学术化的语言编写的，让人读起来就头昏眼花，更别提理解和运用了。这本《Matlab 入门与精进》给我的第一印象就非常不一样。它的排版清晰，文字描述也比较接地气，更像是请了一位经验丰富的工程师在手把手教你。我尤其看重的是它附带的光碟，这说明作者在编写这本书的时候，就考虑到读者实际动手操作的需求。我期待光碟里能有大量的示例代码，并且这些代码都经过了精心设计，能够很好地演示书中所讲的概念。另外，我希望这本书在讲解过程中，能够穿插一些实际的工程应用场景，比如如何利用Matlab进行数据采集、数据分析，甚至是一些简单的控制系统仿真。这样一来，学习过程就不会枯燥乏味，而是充满了实际的意义。我还希望能看到一些关于Matlab程序设计规范的介绍，比如如何编写高效、可读性强的代码，这对于初学者来说非常重要，能够帮助我们养成良好的编程习惯。

评分☆☆☆☆☆

说实话，自从我接触到工程领域以来，Matlab这个名字就经常出现在各种文献和交流中，但一直苦于没有一本真正能够带领我入门的教材。《Matlab 入门与精进(附光碟)》这本书，从书名上来看，就给了我一种“靠谱”的感觉。它不像有些书那样只停留在基础的语法层面，而是明确地提到了“精进”二字，这让我看到了它能帮助我从小白进阶到能够解决实际问题的希望。光碟的附带，则解决了我在学习过程中最头疼的问题——找例子，找代码。我希望这本书能够覆盖Matlab的常用工具箱，比如信号处理工具箱、图像处理工具箱，甚至是优化工具箱。当然，对于入门者来说，掌握基础的M文件编写，以及如何利用Matlab进行数值计算是必不可少的。我更看重的是它能否在讲解过程中，提供一些实用的编程技巧和经验，比如如何提高代码的运行效率，如何进行代码的调试，以及如何组织自己的项目。