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刘浩，韩晶 著

图书标签:

• MATLAB
• R2012a
• 自学
• 教程
• 编程
• 科学计算
• 工程
• 数学
• 入门
• 完全自学一本通

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121188329

版次：1

商品编码：11181850

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-01-01

页数：772

正文语种：中文

编辑推荐

　　真正的MATLAB入门书、进阶、实践一本通
　　美国MathWorks公司推荐用书
　　《MATLAB R2012a 完全自学一本通》结构严谨、内容全面、图文并茂、实例丰富，既适合信号处理、通信工程、自动控制、机械电子、自动化、电力电气等专业的本科生、研究生、教师和科技工作者学习使用，也可以作为广大MATLAB爱好者的自学用书。

内容简介

　　《MATLAB R2012a 完全自学一本通》面向MATLAB的初中级读者，在介绍MATLAB R2012a集成环境的基础上，对MATLAB使用中常用的知识和工具进行了详细的介绍，书中各章均提供了大量有针对性的算例，供读者实战练习。 根据内容的侧重点不同，全书分为20章：第1~5章为基础部分，讲解MATLAB概述、数学计算基础知识、数组和矩阵、编程基础及数据的可视化等；第6~8章为数学应用部分，讲解数据分析与处理、符号数学计算和概率统计等；第9~15章为工程应用部分，讲解偏微分方程、优化、图像处理、信号处理、小波分析等工具箱、Simulink基础及应用等；第16~20章为知识拓展部分，讲解句柄图形、GUI编程、文件I/O、编译器和应用程序接口等内容。为了使用户能够更好地操作MATLAB，本书中示例的命令都记录在M文件及其他相关文件中，用户可以将相关的目录设置为工作目录，直接使用M文件进行操作，以便快速掌握MATLAB的使用方法。

作者简介

　　刘浩，毕业于北京航空航天大学，曾就职于五洲工程设计研究院（兵器五院），现为中国科学院光电研究院员工，高级工程师，机械设计组组长。从事光机结构设计、精密机械设计工作。熟练掌握相关有限元分析软件，已从事机械设计及仿真计算工作十余年。精通ANSYS、Matlab、UG、Pro/Engineer等软件。

目录

第1章 MATLAB R2012A概述
1.1 MATLAB R2012a简介
1.1.1 MathWorks及其产品概述
1.1.2 MATLAB的发展历史
1.1.3 MATLAB与其他数学软件
1.1.4 MATLAB的主要特点
1.1.5 MATLAB的系统组成
1.1.6 MATLAB工具箱简介
1.1.7 MATLAB R2012a新特性
1.2 MATLAB R2012a的安装与卸载
1.2.1 系统要求
1.2.2 安装过程
1.2.3 MATLAB 的卸载
1.3 MATLAB R2012a的目录结构
1.4 MATLAB R2012a的工作环境
1.4.1 Start按钮
1.4.2 菜单栏
1.4.3 工具栏
1.4.4 命令窗口（Command Window）
1.4.5 工作空间（Workspace）
1.4.6 命令历史窗口（Command History）
1.5 MATLAB R2012a的通用命令
1.6 MATLAB R2012a的文件管理
1.6.1 当前目录浏览器和路径管理器
1.6.2 搜索路径及其设置
1.7 MATLAB R2012a的帮助系统
1.7.1 纯文本帮助
1.7.2 演示（Demos）帮助
1.7.3 帮助导航浏览器
1.8 MATLAB使用初步
1.9 本章小结
第2章 MATLAB基础知识
2.1 数据类型
2.1.1 数值类型
2.1.2 逻辑类型
2.1.3 字符和字符串
2.1.4 函数句柄
2.1.5 结构体类型
2.1.6 单元数组类型
2.1.7 单元数组类型（cell）
2.1.8 map容器类型
2.2 基本矩阵操作
2.2.1 矩阵和数组的概念及其区别
2.2.2 矩阵的构造
2.2.3 矩阵大小及结构的改变
2.2.4 矩阵下标引用
2.2.5 矩阵信息的获取
2.2.6 矩阵的保存和加载
2.3 运算符
2.3.1 算术运算符
2.3.2 关系运算符
2.3.3 逻辑运算符
2.3.4 运算优先级
2.4 字符串处理函数
2.4.1 字符串的构造
2.4.2 字符串比较函数
2.4.3 字符串查找和替换函数
2.4.4 字符串--数值转换
2.5 本章小结
第3章 数组与矩阵
3.1 数组运算
3.1.1 数组的创建和操作
3.1.2 数组的常见运算
3.2 矩阵操作
3.2.1 创建矩阵
3.2.2 改变矩阵大小
3.2.3 重构矩阵
3.3 矩阵元素的运算
3.3.1 矩阵加减运算
3.3.2 矩阵乘法运算
3.3.3 矩阵的除法运算
3.3.4 矩阵的幂运算
3.3.5 矩阵元素的查找
3.3.6 矩阵元素的排序
3.3.7 矩阵元素的求和
3.3.8 矩阵元素的求积
3.3.9 矩阵元素的差分
3.4 矩阵运算
3.4.1 矩阵分析
3.4.2 矩阵分解
3.4.3 特征值和特征向量
3.5 稀疏矩阵
3.5.1 稀疏矩阵的存储方式
3.5.2 稀疏矩阵的生成
3.5.3 稀疏矩阵的运算
3.6 本章小结
第4章 MATLAB编程基础
4.1 M文件编辑器
4.2 变量
4.2.1 变量的命名
4.2.2 变量的类型
4.2.3 MATLAB默认的特殊变量
4.2.4 关键字
4.3 MATLAB的控制流
4.3.1 顺序结构
4.3.2 if-else-end分支结构
4.3.3 switch-case
4.3.4 try-catch结构
4.3.5 for循环结构
4.3.6 while循环结构
4.4 控制程序流的其他常用指令
4.4.1 return指令
4.4.2 input和keyboard指令
4.4.3 yesinput指令
4.4.4 pause指令
4.4.5 continue指令
4.4.6 break指令
4.4.7 error和warning指令
4.5 脚本和函数
4.5.1 脚本
4.5.2 函数
4.5.3 M文件的一般结构
4.5.4 匿名函数、子函数、私有函数与私有目录
4.5.6 重载函数
4.5.7 eval、feval函数和内联函数
4.5.8 内联函数
4.5.9 向量化和预分配
4.5.10 函数的函数
4.5.11 P码文件
4.6 M文件中变量的检测与传递
4.6.1 输入/输出变量检测指令
4.6.2 "可变数量"输入/输出变量
4.6.3 跨空间变量传递
4.7 MATLAB程序的调试
4.7.1 程序调试的基本概念
4.7.2 直接调试法
4.7.3 使用调试函数进行调试
4.7.4 工具调试法
4.7.5 程序的性能优化技术
4.8 小结
第5章 数据可视化
5.1 图形绘制
5.1.1 离散数据及离散函数
5.1.2 连续函数
5.1.3 图形绘制示例
5.1.4 图形绘制的基本步骤
5.2 二维图形绘制
5.2.1 plot指令
5.2.2 格栅
5.2.3 文字说明
5.2.4 线型、标记和颜色
5.2.5 坐标轴设置
5.2.6 图形迭绘
5.2.7 子图绘制
5.2.7 交互式绘图
5.2.8 双坐标轴绘制
5.2.9 fplot绘图指令
5.2.10 explot绘图指令
5.2.11 特殊坐标轴绘图
5.2.12 二维特殊图形函数
5.3 三维图形绘制
5.3.1 曲线图绘制
5.3.2 网格图绘制
5.3.3 曲面图的绘制
5.3.4 光照模型
5.3.5 绘制等值线图
5.4 四维图形可视化
5.4.1 用颜色描述第四维
5.4.2 其他函数
5.5 本章小结
第6章 数据分析
6.1 多项式及其函数
6.1.1 多项式的表达式和创建
6.1.2 多项式求根
6.1.3 多项式的四则运算
6.1.4 多项式的导数、积分与估值
6.1.5 多项式运算函数及操作指令
6.1.6 有理多项式
6.2 数据插值
6.2.1 一维插值
6.2.2 二维插值
6.3 函数的极限
6.3.1 极限的概念
6.3.2 求极限的函数
6.4 函数数值积分
6.4.1 数值积分问题的数学表述
6.4.2 一元函数的数值积分
6.4.3 多重数值积分
6.5 本章小结
第7章 符号数学计算
7.1 MATLAB符号计算概述
7.2 符号对象和符号表达式
7.2.1 符号对象的创建命令
7.2.2 符号对象的创建示例
7.2.3 符号计算中的运算符和函数
7.2.4 符号对象的类别识别函数
7.2.5 符号表达式中的变量确定
7.2.6 符号精度计算
7.3 符号表达式操作
7.3.1 符号表达式显示
7.3.2 符号表达式合并
7.3.3 符号表达式展开
7.3.4 符号表达式嵌套
7.3.5 符号表达式分解
7.3.6 符号表达式化简
7.4 符号表达式替换
7.4.1 subs替换函数
7.4.2 subexpr替换函数
7.5 符号函数的操作
7.5.1 复合函数操作
7.5.2 反函数操作
7.6 符号微积分
7.6.1 符号表达式的极限
7.6.2 符号表达式的微分
7.6.3 符号表达式的积分
7.6.4 符号表达式的级数求和
7.6.5 符号表达式的泰勒级数
7.7 符号积分变换
7.7.1 傅里叶变换及其反变换
7.7.2 拉普拉斯变换及其反变换
7.7.3 Z变换及其反变换
7.8 符号代数方程求解
7.9 符号微分方程求解
7.10 符号分析可视化
7.10.1 funtool分析界面
7.10.2 taylortool分析界面
7.11 本章小结
第8章 概率统计
8.1 产生随机变量
8.1.1 二项分布的随机数据的产生
8.1.2 正态分布的随机数据的产生
8.1.3 常见分布的随机数产生
8.2 概率密度计算
8.2.1 通用函数概率密度值
8.2.2 专用函数概率密度值
8.3 累积概率分布
8.3.1 通用函数累积概率值
8.3.

精彩书摘

　　Simulink是MATLAB系列工具软件包中最重要的组成部分。它能够对包括连续系统、离散系统及连续离散的混合系统进行充分的建模与仿真；能够借助其他工具直接从模型中生成可以直接投入运行的执行代码；可以仿真离散事件系统的动态行为；在众多专业工具箱的帮助下完成诸如DSP、电力系统等专业系统的设计与仿真。
　　4.1.1 Simulink的基本概念
　　Simulink是一个进行动态系统建模、仿真和综合分析的集成软件包。它可以处理的系统包括：线性、非线性系统；离散、连续及混合系统；单任务、多任务离散事件系统。
　　在Simulink提供的图形用户界面GUI上，只要进行鼠标的简单拖拉操作就可构造出复杂的仿真模型。它外表以方块图形呈现，且采用分层结构。从建模角度讲，这既适于自上而下（Top—down）的设计流程（概念、功能、系统、子系统、直至器件），又适于自下而上（Bottum－up）的逆程设计。
　　从分析研究角度讲，这种Sinmlink模型不仅能让用户知道具体环节的动态细节，而且能让用户清晰地了解各器件、各子系统、各系统间的信息交换，掌握各部分之间的交互影响。
　　在Simulink环境中，用户将摆脱理论演绎时需做理想化假设的无奈，观察到现实世界中摩擦、风阻、齿隙、饱和、死区等非线性因素和各种随机因素对系统行为的影响。在Simulink环境中，用户可以在仿真进程中改变感兴趣的参数，实时地观察系统行为的变化。
　　Simulink的每个模块对于用户来说都相当于一个“黑匣子”，用户只需知道模块的输入和输出及模块功能即可，而不必管模块内部是怎么实现的。
　　因此，用户使用Simulink进行系统建模的任务就是如何选择合适的模块并把他们按照自己的模型结构连接起来，最后进行调试和仿真。如果仿真结果不满足要求，可以改变模块的相关参数再运行仿真，直到结果满足要求为止。至于在仿真时各个模块是如何执行的、各模块间是如何通信的、仿真的时间是如何采样的及事件是如何驱动的等细节问题，用户都不用去管，因为这些事情Simulink都解决了。如何添加和删除模块、如何连接各个模块及如何修改模块的参数和属性等问题在本章后面的各小节会陆续给予详细的介绍。
　　1.模块与模块框图 Simulink模块框图是动态系统的图形显示，由一组称为模块的图标组成，模块之间的连接是连续的。每个模块代表了动态系统的某个单元，并且产生输出宏。模块之间的连线表明模块的输入端口与输出端口之间的信号连接。
　　模块的类型决定了模块输出与输入、状态和时间之间的关系；一个模块框图可以根据需要包含任意类型的模块。
　　模块代表了动态系统功能单元，每个模块包括一组输入、状态和一组输出等几个部分，模块的输出是仿真时间、输入或状态的函数。
　　模块中的状态是一组能够决定模块输出的变量，一般当前状态的值决定于以前时刻的状态值或输入，这样，具有状态变化的模块就必须存储以前时刻的输入或状态值，这样的模块称为记忆功能模块。
　　例如Simulink的积分（Integrator）模块就是典型的记忆功能模块。模块当前的输出是该模块从仿真开始到当前时刻这一时间段内输入信号的积分。
　　当前时刻的积分取决于历史输入，因此积分就是该模块的一组状态变量。另一个典型的例子就是Simulink中的单纯记忆（Memory）模块，该模块能够存储当前时刻的输入值并在将来的某个时刻进行输出。
　　Simulink的增益（Gain）模块是无状态变量的典型例子。增益模块的输出完全由当前的输入值决定，因此不存在状态变量。其他的无状态变量的模块还有求和模块（sum）和点乘模块（Product）等。
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前言/序言

《MATLAB R2012a 完全自学一本通》是一本专为希望深入掌握MATLAB R2012a软件的用户设计的学习指南。本书旨在提供一个全面、系统且易于理解的学习路径，从零基础入门到高级应用，帮助读者迅速提升MATLAB的应用能力。 内容梗概： 本书内容涵盖了MATLAB R2012a的方方面面，旨在让读者能够独立完成从数据处理、科学计算到工程仿真等各类任务。我们将从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法和应用。 第一部分：MATLAB R2012a 基础入门 第一章：MATLAB 概述与安装指南 MATLAB是什么？ its historical development and significance in scientific and engineering fields. R2012a版本的新特性和优势。 详细的安装步骤，包括系统要求、软件下载、安装过程中的注意事项和常见问题解答。 初次启动MATLAB，熟悉其集成开发环境（IDE），包括命令行窗口、命令历史窗口、当前文件夹窗口、工作区窗口以及脚本编辑器等。 第二章：MATLAB 基础语法与数据类型 变量的定义、赋值与命名规则。 MATLAB支持的基本数据类型：数值型（整型、浮点型）、逻辑型、字符型、字符串型。 不同数据类型之间的转换方法。 MATLAB的运算符：算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符、数组运算符等。 表达式的构建与求值。 第三章：MATLAB 矩阵与数组操作 矩阵和向量的创建方法：直接输入、冒号运算符、linspace、logspace、ones、zeros、eye、rand、randn等函数。 矩阵和向量的索引与切片：单个元素、子矩阵、逻辑索引。 矩阵与向量的基本运算：加、减、乘、除（点运算）、转置、共轭转置。 常用的矩阵函数：size、length、disp、isempty、find、sum、mean、std、sort、max、min等。 特殊矩阵的生成与操作。 第四章：MATLAB 控制流与流程控制 条件语句：if-elseif-else-end结构，用于根据条件执行不同的代码块。 多分支选择语句：switch-case-otherwise-end结构，适用于多个条件的判断。 循环语句：for循环，用于重复执行已知次数的代码；while循环，用于重复执行直到满足特定条件的代码。 循环控制语句：break（跳出循环）、continue（跳过当前迭代）。 第五章：MATLAB 函数的编写与调用 函数的基本结构：function [输出参数] = 函数名(输入参数)。 局部变量与全局变量的作用域。 函数返回多个输出参数的方法。 匿名函数（Anonymous Functions）的应用。 函数句柄（Function Handles）的概念与使用。 函数文件（.m文件）的创建、保存与调用。 脚本文件（.m文件）与函数文件的区别。 第二部分：MATLAB R2012a 进阶应用 第六章：MATLAB 二维与三维图形绘制 二维绘图函数：plot、fplot、scatter、bar、hist、pie、semilogx、semilogy、loglog等。 图形的定制：坐标轴标签、标题、图例、网格线、颜色、线型、标记。 图形的叠加与子图：hold on/off、subplot。 三维绘图函数：plot3、surf、mesh、contour、surface、sphere。 三维图形的视角调整与交互式操作。 图形的导出与保存：print、saveas。 第七章：MATLAB 数据可视化与图像处理 更高级的数据可视化技术：imagesc、imshow、getframe。 图像的读取、显示与保存。 图像的基本操作：裁剪、缩放、旋转、颜色空间转换。 图像增强技术：对比度调整、直方图均衡化、滤波（线性滤波、非线性滤波）。 图像分割与边缘检测。 形态学处理：膨胀、腐蚀、开运算、闭运算。 第八章：MATLAB 文件I/O操作 文本文件读写：load、save、fprintf、fscanf、fgetl、fgets、fopen、fclose。 二进制文件读写：fread、fwrite。 Excel文件读写：xlsread、xlswrite。 CSV文件读写。 MATLAB工作区变量的保存与加载。 第九章：MATLAB 结构体与元胞数组 结构体（Structs）：创建、访问、修改结构体字段，结构体数组。 元胞数组（Cell Arrays）：创建、访问、修改元胞内容，元胞数组的应用场景。 结构体与元胞数组之间的相互转换。 第十章：MATLAB 符号计算工具箱 (Symbolic Math Toolbox) 符号变量的定义。 符号表达式的化简、展开、求解方程。 符号积分与微分。 符号级数求和。 泰勒展开。 符号矩阵操作。 `syms`、`solve`、`diff`、`int`、`taylor`等函数的使用。 第三部分：MATLAB R2012a 专题应用 第十一章：MATLAB 信号处理工具箱 (Signal Processing Toolbox) 信号的生成与表示。 时域与频域分析：傅里叶变换（fft）、短时傅里叶变换（stft）、功率谱密度（psd）。 滤波器设计与应用：FIR滤波器、IIR滤波器、低通、高通、带通、带阻滤波器。 信号的滤波、重采样、卷积。 常用信号处理函数：`fft`、`ifft`、`fir1`、`filter`、`fftfilt`。 第十二章：MATLAB 优化工具箱 (Optimization Toolbox) 目标函数与约束条件的定义。 单变量与多变量函数的极值搜索。 线性规划与二次规划。 非线性规划。 全局优化算法。 常用函数：`fminbnd`、`fminunc`、`linprog`、`quadprog`。 第十三章：MATLAB 统计与机器学习工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox) 描述性统计：均值、方差、中位数、标准差等。 概率分布的生成与拟合。 假设检验。 回归分析：线性回归、多项式回归。 聚类分析。 分类器：决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）。 降维技术：主成分分析（PCA）。 模型评估与选择。 第十四章：MATLAB Simulink 仿真基础 Simulink环境介绍。 模块库的使用：Sources, Sinks, Continuous, Discrete, Math Operations等。 创建简单的Simulink模型。 信号线的连接与参数设置。 仿真运行与结果分析。 Scope模块的应用。 第十五章：MATLAB R2012a 实用技巧与项目实践 性能优化技巧：向量化编程、预分配内存。 调试技巧：断点设置、单步执行、变量查看。 代码规范与注释的重要性。 基于MATLAB的工程应用案例分析，例如： 数据采集与分析系统。 数字信号处理应用。 控制系统设计与仿真。 图像处理与模式识别。 简单的科学计算模型。 如何利用MATLAB文档和在线资源进行自主学习。 本书特色： 循序渐进： 从基础概念到高级功能，由浅入深，确保读者能够扎实掌握。 实战导向： 强调理论与实践相结合，通过大量的代码示例和案例分析，帮助读者理解和应用所学知识。 语言通俗易懂： 避免使用过于晦涩的专业术语，用清晰明了的语言解释复杂的概念。 覆盖全面： 涵盖MATLAB R2012a的核心功能和常用工具箱，为读者提供一个完整的学习框架。 解决实际问题： 旨在帮助读者解决在学习、科研或工程实践中遇到的实际问题。 无论您是初次接触MATLAB的学生、需要提升技能的研究人员，还是希望利用MATLAB解决工程问题的工程师，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。通过本书的学习，您将能够自信地使用MATLAB R2012a进行各种计算、分析和仿真任务。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的深度和广度都超出了我的预期。我本来只是想找一本能让我快速入门的书，没想到《MATLAB R2012a 完全自学一本通》竟然涵盖了如此之多的高级主题。我尤其对其中关于“M语言编程”、“面向对象编程”以及“ Simulink建模仿真”的章节印象深刻。作者并没有简单地介绍语法，而是深入剖析了这些高级功能的原理和应用场景，并提供了许多实用的技巧和最佳实践。我尝试着跟着书中的例子，在MATLAB中实现了几个复杂的数据处理流程，效果非常显著。书中还提供了很多扩展阅读的建议，这让我意识到MATLAB的应用领域远不止我想象的那么简单。虽然有些章节的内容对我来说还有些挑战，但我相信随着我不断地练习和深入，这些内容最终都会融会贯通。总的来说，这本书非常适合那些希望系统学习MATLAB，并追求更深层次理解的读者。它不仅仅是一本入门指南，更像是一本可以伴随你不断成长的MATLAB宝典。

评分☆☆☆☆☆

我是一个工程专业的学生，平时需要处理大量的数据和进行各种仿真计算，MATLAB是我的必备工具。《MATLAB R2012a 完全自学一本通》这本书对我的学习和研究起到了至关重要的作用。它在基础知识的讲解上非常扎实，对MATLAB的矩阵运算、函数定义、流程控制等核心概念都做了清晰的阐述。我尤其欣赏书中关于“数值计算与优化”、“数据可视化”等章节的讲解，通过大量的图表和实例，让我能够直观地理解算法的运行过程和结果的呈现方式。这本书还提供了一些关于如何提高代码效率和调试技巧的建议，这对于我们这种需要处理大规模数据和复杂模型的学生来说，非常有帮助。我尝试着将书中学到的知识应用到我自己的课程项目中，结果发现效率得到了极大的提升，并且能够更深入地分析我的实验数据。这本书的编写风格也很严谨，但又不失通俗易懂，非常适合我这种需要快速掌握并实际应用知识的学生。

评分☆☆☆☆☆

我是一名自由职业者，经常需要处理各种图像和视频相关的项目，MATLAB的图像处理工具箱对我来说是必不可少的。《MATLAB R2012a 完全自学一本通》这本书的图像处理章节让我眼前一亮。书中详细讲解了图像的读写、增强、滤波、分割、特征提取等各种经典算法，并且提供了大量的代码示例，让我能够轻松地实现各种复杂的图像处理任务。我尝试着将书中的代码应用到我的项目中，例如人脸识别、目标跟踪等，效果非常好。除了基础的图像处理，书中还涉及了一些更高级的主题，比如三维图像处理和医学影像分析，这让我对MATLAB在这些领域的应用有了更深的认识。这本书的优点在于，它不仅讲解了算法的原理，更注重实际操作，让我能够快速上手，并且解决实际问题。而且，书中还提供了一些关于如何优化算法和提高处理速度的技巧，这对于我们这种需要处理大量图像数据的用户来说，非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一个从事科学研究的学者，之前一直使用其他软件进行数据分析，但为了更高效和灵活地处理一些特殊问题，我决定学习MATLAB。《MATLAB R2012a 完全自学一本通》这本书为我提供了一个非常好的学习平台。虽然我之前有一定的编程基础，但对于MATLAB特有的矩阵运算和符号计算能力，我还有待深入了解。这本书的优点在于，它能够从零开始，将MATLAB的强大功能一一展现出来，并且能够有效地将理论知识与实际科研问题相结合。我特别喜欢书中关于“信号处理与控制系统”、“机器学习与深度学习”等章节的介绍，这些都是我目前研究领域中非常关键的技术。书中提供了许多前沿算法的MATLAB实现方法，并且对代码的解释也非常到位，让我能够迅速地将这些方法应用到我的研究中。我曾尝试过一些在线教程，但总觉得不够系统，而这本书则提供了一个完整的知识体系，让我能够更全面地掌握MATLAB在科学研究中的应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太棒了！作为一个对MATLAB一窍不通的初学者，我一直被各种复杂的编程语言搞得头疼，但《MATLAB R2012a 完全自学一本通》就像一盏明灯，彻底照亮了我学习MATLAB的道路。首先，它的内容组织非常合理，从最基础的界面介绍、变量类型、基本运算开始，循序渐进地引导读者进入MATLAB的世界。我特别喜欢书中对每一个概念的解释都非常详细，而且配有大量生动形象的图示和代码示例，让我能够一目了然地理解。即使我之前对编程一无所知，也能轻松跟上进度。书中还特别强调了实际应用，通过大量的案例分析，让我看到了MATLAB在数据分析、图像处理、信号处理等领域的强大功能，这极大地激发了我学习的动力。而且，书中的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在耐心指导你一样，没有任何枯燥的技术术语堆砌，读起来一点都不费劲。我曾尝试过其他一些MATLAB书籍，但总是觉得内容要么过于理论化，要么跳跃性太大，而这本书恰恰弥补了这些不足，它真正做到了“完全自学”，让我能够独立掌握MATLAB的核心知识和应用技巧。

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