MATLAB R2013a 工具箱手册大全 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

栾颖 著

图书标签:

• MATLAB
• R2013a
• 工具箱
• 技术
• 编程
• 科学计算
• 工程
• 数学
• 软件
• 手册
• 大全

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302359944

版次：1

商品编码：11522697

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：649

字数：1029000

正文语种：中文

编辑推荐

　　精心提炼数百个典型实例，全部源于作者的实际工作和具体应用。
　　提供书中全部源程序代码，可快速进阶到实用阶段。
　　采用图、表、例等多种形式，灵活讲解经典实例。
　　由浅人深，理论结合实际，案例丰富实用，教您轻松学习MATLAB编程。

内容简介

　　《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》以MATLABR2013a为平台，系统、全面地介绍了MATLAB常用工具箱中各个函数的使用。在介绍每个函数中都配备相应的实例，让读者更易掌握，从而将函数应用到各个工程领域中。
　　《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》共13章，第1章介绍了MATLAB的基础知识，其余12章介绍了MATLAB的常用工具箱，主要包括MATLAB可视化工具箱、图像处理工具箱、控制系统工具箱、神经网络工具箱、模糊逻辑工具箱、数字信号工具箱、统计工具箱、小波变换工具箱、偏微分方程工具箱、样条工具箱、优化工具箱和财政金融工具箱等。
　　《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》内容丰富、实例全面、应用性强，可作为零基础的MATLAB初学者学习阅读；可作为需要全面学习MATLAB人员的教材；可作为MATLAB技术爱好者的入门手册；可作为广大科研工作人员的参考必备丛书；也可作为一本全面涵盖MATLAB各项内容的查询手册。

内页插图

目录

第1章 MATLAB软件简述
1.1 MATLAB软件概述
1.1.1 MATLAB历史
1.1.2 MATLAB主要功能
1.1.3 MATLAB工具箱
1.1.4 MATLAB基本功能及特性
1.1.5 MATLAB R2013新特性
1.2 MATLAB R2013a安装与激活
1.3 MATLAB帮助系统
1.3.1 帮助命令
1.3.2 帮助窗口
1.3.3 Demo演示
1.4 演示MATLAB实例
1.5 MATLAB数组与矩阵
1.5.1 数据类型
1.5.2 数组及运算
1.5.3 矩阵的基本运算
1.5.4 矩阵的分解
1.5.5 稀疏矩阵
1.6 流程控制
1.6.1 顺序结构
1.6.2 分支结构
1.6.3 循环控制语句
1.6.4 错误控制语句
1.6.5 程序终止语句

第2章 MATLAB可视化工具箱
2.1 基本二维绘图
2.1.1 line函数
2.1.2 plot函数
2.1.3 polar函数
2.1.4 plotyy函数
2.1.5 loglog、semilogx、semilogy函数
2.1.6 subplot函数
2.1.7 hold函数
2.1.8 axis函数
2.1.9 grid函数
2.1.1 0box函数
2.2 图形标注
2.2.1 title函数
2.2.2 xlabel函数
2.2.3 legend函数
2.2.4 colorbar函数
2.2.5 text/gtext函数
2.3 特殊二维绘图
2.3.1 bar函数
2.3.2 hist函数
2.3.3 area函数
2.3.4 pie函数
2.3.5 scatter函数
2.3.6 plotmatrix函数
2.3.7 contour函数
2.3.8 errorbar函数
2.3.9 fill函数
2.3.10 stem函数
2.3.11 stairs函数
2.3.12 feather函数
2.3.13 quiver函数
2.3.14 compass函数
2.4 常用三维绘图
2.4.1 plot3函数
2.4.2 meshgrid函数
2.4.3 mesh函数
2.4.4 surf函数
2.4.5 griddata函数
2.5 特殊三维绘图
2.5.1 cylinder函数
2.5.2 sphere函数
2.5.3 bar3函数
……
第3章 MATLAB图像处理工具箱
第4章 MATLAB控制系统工具箱
第5章 MATLAB神经网络工具箱
第6章 MATLAB模糊逻辑工具箱
第7章 MATLAB数字信号工具箱
第8章 MATLAB统计工具箱
第9章 MATLAB小波变换工具箱
第10章 MATLAB偏微分方程工具箱
第11章 MATLAB样条工具箱
第12章 MATLAB优化工具箱
第13章 MATLAB财政金融工具箱
参考文献

前言/序言

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。由于MATLAB功能强大，简单易学，并且对问题的描述和求解符合人们的思维方式和数学表达习惯，因此它得到了广泛的应用，已成为高校教师、科研人员和工程技术人员的必学软件。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，因此使用MATLAB可极大地提高人们的工作效率和质量，大大简化了程序的复杂性、掌握软件的简易性等。
MATLAB和Mathematica、Maple、MathCAD并称为四大数学软件，代表了当今国际科学软件的先进水平。MATLAB软件提供三十多个工具箱，这些工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱。功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科； 而领域型工具箱专业性很强，如控制系统工具箱、信号处理工具箱、财政金融工具箱等。MATLAB的这些工具箱使MATLAB在各个领域得到了广泛的应用，越来越多用户迫切需要尽快掌握MATLAB解决基本的问题。而目前市场上专门详细介绍MATLAB工具箱使用的相关书籍很少，应市场需求，编写了该丛书。本书主要着眼点有：
�~ 内容全面。详细地介绍了MATLAB常用的工具箱，适用于各个领域的科学工作者。
�~ 易学易懂。对每个函数的使用进行了详细介绍，同时结合实例分析说明函数的应用，使读者简单、明了、快速地掌握工具箱中各函数的用法。
�~ 面向需求。对MATLAB常用工具箱进行详细的介绍，基本能满足解决各研究领域实际问题的需要。
本书特色主要表现在：
�~ 内容由浅入深，系统、全面
本书为便于读者能最大程度地掌握MATLAB，先对MATLAB软件的各项基础知识，从最基础的发展史、安装、使用环境到常用的数值计算、程序控制等内容，全部系统地介绍给读者，使读者快速通俗地了解到MATLAB，为学习MATLAB在各领域中的应用打下坚实的基础。
�~ 详细介绍MATLAB工具箱
MATLAB工具箱的使用，可以为各个领域的用户带来诸多方便。MATLAB拥有强大的工具箱，可快速解决信号处理、神经网络、小波分析、金融财政等复杂问题。本书详细地介绍MATLAB常用工具箱中的各个函数，旨在使用户在最短时间内掌握并解决最复杂的问题。
�~ 实例丰富，操作性强
本书介绍每个函数都配备相应的实例进行总结说明，供读者演练，以使读者能快速较好地操作及应用相应的函数。
�~ 语言通俗，图文并茂
对于程序的运行结果，书中给出了大量的图形，让读者更直观地分析问题、解决问题。
本书共包括13章，下面阐述每章的主要内容：
第1章介绍了MATLAB软件，主要包括MATLAB的发展史、特性、功能、程序设计等内容。
第2章介绍了MATLAB可视化工具箱，主要包括MATLAB基本二维绘图、特殊二维绘图、常用三维绘图、特殊三维绘图及四维绘图等内容。
第3章介绍了MATLAB图像处理工具箱，主要包括MATLAB图像的基本操作、图像类型及转换、图像的基本运算、图像的几何变换等内容。
第4章介绍了MATLAB控制系统工具箱，主要包括线性系统的表示、模型互联、模型间的转换、时频域分析等内容。
第5章介绍了MATLAB神经网络工具箱，主要包括感知器网络、线性神经网络、BP神经网络、径向基神经网络、自组织神经网络等内容。
第6章介绍了MATLAB模糊逻辑工具箱，主要包括模糊逻辑系统的管理、输入输出语言变量、隶属度函数、模糊推理基本运算等内容。
第7章介绍了MATLAB数字信号工具箱，主要包括产生信号、计算随机信号、信号采样率、模拟滤波器设计、FIR滤波器设计等内容。
第8章介绍了MATLAB统计工具箱，主要包括参数估计、区间估计、统计作图、假设检验、方差分析、回归分析等内容。
第9章介绍了MATLAB小波变换工具箱，主要包括一维小波分析、二维小波分析、离散平稳小波变换、小波包等内容。
第10章介绍了MATLAB偏微分方程工具箱，主要包括几何处理函数、偏微分方程算法函数、图形界面等内容。
第11章介绍了MATLAB样条工具箱，主要包括三次插值样条、B样条曲线、样条函数操作等内容。
第12章介绍了MATLAB优化工具箱，主要包括优化参数设置、最小二乘、线性规划与整数规划、非线性规划、二次规划等内容。
第13章介绍了MATLAB财政金融工具箱，主要包括日期和货币数据处理、金融数据可视化与获取、证券计算、证券数据管理等内容。
本书可作为零基础的MATLAB的学者学习阅读；可作为需要全面学习MATLAB人员的教材；可作为MATLAB技术爱好者的入门手册；可作为广大科研工作人员的参考必备丛书；也可作为一本全面涵盖MATLAB各项内容的查询手册。
本书主要由栾颖编写，参加编写的还有刘超、邓俊辉、梁朗星、李旭波、张棣华、刘泳、邓耀隆、何正风和周品。
由于时间仓促，加之作者水平有限，书中错误和疏漏之处在所难免，诚恳地期望得到各领域的专家和广大读者的批评指正。

编者2014年3月

MATLAB R2013a 工具箱手册大全 概述 MATLAB 是一款强大的交互式计算环境和编程语言，广泛应用于工程、科学、金融等众多领域。其核心优势在于提供了海量的高级计算、可视化和编程功能，能够极大地提高研究和开发人员的工作效率。而 MATLAB 的真正威力，则体现在其丰富多样的工具箱中。这些工具箱为特定应用场景提供了专业化的函数集和算法，使得用户能够轻松解决复杂问题，而无需从头开始编写底层代码。 本书《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》旨在为广大 MATLAB 用户提供一份详尽、权威的工具箱使用指南。本书涵盖了 MATLAB R2013a 版本中推出的所有官方工具箱，从基础的数学计算到高端的信号处理、图像分析、机器学习、深度学习、控制系统设计、金融建模等，力求为用户提供一个全面、系统、易于查阅的参考资源。我们相信，通过本书的学习和实践，用户将能够更深入地理解和掌握 MATLAB 工具箱的强大功能，从而在各自的研究和工作领域取得更大的突破。 内容亮点 本书最大的亮点在于其内容的全面性和内容的深度。我们不仅收录了 MATLAB R2013a 版本中所有现有的官方工具箱，而且对每个工具箱都进行了深入的剖析。每一章都围绕一个特定的工具箱展开，详细介绍了该工具箱的架构、核心概念、主要函数及其参数、用法示例以及在实际问题中的应用。 1. 数值计算与优化 基础数学库 (Basic Matrix Library)：虽然不直接称为一个独立的工具箱，但 MATLAB 的核心在于其强大的矩阵运算能力。本书将从矩阵的创建、操作、代数运算、线性方程组求解、特征值问题、奇异值分解等基础数学运算入手，为后续工具箱的学习打下坚实基础。 优化工具箱 (Optimization Toolbox)：在科学计算和工程设计中，优化问题无处不在。本书将详细讲解如何利用优化工具箱解决单变量和多变量函数的最小值/最大值问题，包括无约束优化、约束优化、线性规划、二次规划、非线性规划以及全局优化等。我们将重点介绍 `fminunc`、`fmincon`、`linprog`、`quadprog` 等核心函数，并通过实际案例展示其在工程参数调整、资源分配等问题中的应用。 曲线拟合工具箱 (Curve Fitting Toolbox)：对实验数据进行建模和拟合是科学研究的重要环节。本书将深入探讨如何使用曲线拟合工具箱进行多项式拟合、非参数拟合（如平滑样条）、自定义非线性模型拟合，以及如何进行拟合优度评估和置信区间计算。`fit`、`cfit`、`predint` 等函数的应用将得到详细阐述。 全局优化工具箱 (Global Optimization Toolbox)：对于存在多个局部最优解的复杂优化问题，局部优化方法往往难以获得全局最优解。本书将介绍全局优化工具箱中的全局搜索算法，如遗传算法 (`ga`)、模拟退火算法 (`simulannealing`)、粒子群算法 (`particleswarm`) 等，并展示它们在复杂工程设计、参数优化等场景下的威力。 2. 信号处理与通信 信号处理工具箱 (Signal Processing Toolbox)：信号分析和处理是 MATLAB 最为擅长的领域之一。本书将全面介绍该工具箱的功能，包括时域和频域分析（FFT、功率谱密度）、滤波器设计（FIR、IIR、自适应滤波器）、信号变换（傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换）、信号生成与操作（正弦波、噪声、卷积、相关）等。`fft`、`ifft`、`filter`、`firpm`、`designfilt`、`stft`、`wavedec` 等函数将贯穿始终。 通信工具箱 (Communications Toolbox)：在现代通信系统中，信号的生成、调制、解调、编码、解码等是核心任务。本书将详细讲解通信工具箱的强大功能，涵盖调制解调技术（AM、FM、QAM、PSK）、信道编码（卷积码、BCH码、RS码）、误码率分析、眼图分析、星座图分析等。`comm.PSKModulator`、`comm.QAMDemodulator`、`comm.ConvolutionalEncoder`、`comm.AWGNChannel` 等对象导向的函数用法将得到深入阐述。 音频工具箱 (Audio Toolbox)：对于处理和分析音频信号的用户，本书将介绍音频工具箱的功能，包括音频文件的读取和写入、音频信号的滤波、均衡、混响、频谱分析，以及音频信号的合成和播放。 3. 图像与视频处理 图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)：图像处理是 MATLAB 最具代表性的应用领域之一。本书将涵盖图像的读取、显示、类型转换、增强（对比度调整、直方图均衡化）、滤波（平滑、锐化、去噪）、形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）、分割（阈值分割、边缘检测、区域生长）、特征提取（角点检测、SIFT特征）等所有核心功能。`imread`、`imshow`、`imadjust`、`histeq`、`imfilter`、`imerode`、`imdilate`、`imsegkmeans`、`edge`、`detectSIFTFeatures` 等函数将是讲解的重点。 计算机视觉工具箱 (Computer Vision Toolbox)：在图像处理的基础上，计算机视觉工具箱进一步提供了更高级的功能，如目标检测、跟踪、三维重建、立体视觉、相机标定、运动估计等。本书将介绍如何利用该工具箱实现人脸检测、对象跟踪、SLAM（同步定位与地图构建）等经典计算机视觉任务。`vision.CascadeObjectDetector`、`vision.OpticalFlow`、`estimateFundamentalMatrix`、`stereoCameraCalibrator` 等函数将深入讲解。 视频和摄像头接口 (Vision and Camera Interface)：对于需要直接从摄像头或视频文件获取图像流的用户，本书将介绍如何使用相关接口进行视频采集、处理和保存。 4. 数据分析与统计 统计工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox)：数据分析和统计建模是科学研究和商业决策的基础。本书将详细介绍统计工具箱的各项功能，包括描述性统计、概率分布、假设检验、方差分析、回归分析（线性回归、逻辑回归）、分类（决策树、SVM、K近邻）、聚类分析、主成分分析（PCA）等。`mean`、`std`、`ttest`、`anova`、`fitlm`、`fitcknn`、`kmeans`、`pca` 等函数将得到详尽的阐述，并结合实际数据集进行演示。 探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis)：本书还将强调如何利用 MATLAB 的可视化功能进行探索性数据分析，包括散点图、箱线图、直方图、热力图等，以帮助用户发现数据中的模式和关联。 5. 控制系统设计与仿真 控制系统工具箱 (Control System Toolbox)：控制理论是工程领域不可或缺的一部分。本书将全面介绍控制系统工具箱，包括系统表示（传递函数、零极点模型、状态空间模型）、时域分析（瞬态响应、稳态响应）、频域分析（Bode图、Nyquist图、Nichols图）、根轨迹分析、PID控制器设计、状态反馈控制、可观测性和可控性分析、线性二次调节器（LQR）等。`tf`、`ss`、`step`、`bode`、`rlocus`、`pid`、`lqr` 等函数是讲解的核心。 模型预测控制工具箱 (Model Predictive Control Toolbox)：对于需要实现高级控制策略的用户，本书将介绍模型预测控制（MPC）的基本原理和工具箱的使用方法，包括模型构建、优化问题求解、控制器设计等。 6. 机器学习与深度学习 机器学习工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox - 扩展部分)：本书将更深入地探讨机器学习工具箱在监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类、降维）方面的应用。重点将放在更复杂的算法，如支持向量机 (`fitcsvm`)、集成学习 (`fitensemble`，如 Bagging、Boosting) 以及各种模型的性能评估和调优。 深度学习工具箱 (Deep Learning Toolbox)：随着深度学习的兴起，MATLAB 提供了强大的深度学习工具箱。本书将介绍神经网络的基本结构（全连接网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）、层类型、激活函数、损失函数、优化器，以及如何构建、训练和部署深度学习模型。`layerGraph`、`trainingOptions`、`trainNetwork`、`predict` 等函数将是核心讲解内容。我们将通过图像识别、文本分类等经典应用来展示深度学习的威力。 7. 其他重要工具箱 金融工具箱 (Financial Toolbox)：为金融领域的专业人士提供量化分析、投资组合优化、风险管理、期权定价等功能。 经济学工具箱 (Econometrics Toolbox)：用于时间序列分析、计量经济学模型估计、预测等。 并行计算工具箱 (Parallel Computing Toolbox)：讲解如何利用多核处理器和 GPU 加速 MATLAB 计算，提高处理大规模数据的效率。 数据库连接工具箱 (Database Toolbox)：介绍如何连接和操作各种数据库，实现数据导入导出。 Simulink (简要介绍)：虽然 Simulink 是一个独立的图形化建模和仿真环境，但它与 MATLAB 工具箱紧密集成。本书将简要介绍 Simulink 的基本概念以及其与 MATLAB 工具箱的协同工作方式，尤其是在控制系统和信号处理领域。 本书特点 循序渐进，结构清晰：本书按照工具箱的领域和功能进行划分，从基础到高级，逐步深入，确保读者能够轻松理解。 内容详实，覆盖全面：尽可能收录了 MATLAB R2013a 版本中的所有重要工具箱，并对其核心功能进行详细介绍。 理论与实践相结合：每项功能都配有丰富的代码示例，直观易懂，读者可以复制代码并进行修改实验，快速掌握。 注重应用场景：不仅讲解函数用法，更强调在实际工程和科学问题中的应用，帮助读者解决实际问题。 专业术语准确：力求使用专业、准确的术语，并对关键概念进行解释。 目标读者 本书适合以下人群： MATLAB 初学者：想要系统学习 MATLAB 工具箱功能，快速入门科研或工程应用。 MATLAB 进阶用户：希望深入了解特定工具箱的高级功能，解决更复杂的问题。 工程师和研究人员：在电子工程、通信工程、机械工程、航空航天、生物医学、金融、物理、化学等领域需要利用 MATLAB 进行数据分析、建模、仿真和算法开发。 计算机科学和数据科学专业的学生：学习和掌握 MATLAB 在数值计算、机器学习、深度学习等领域的应用。 结语 MATLAB R2013a 版本凭借其强大的功能和不断完善的工具箱，持续为科学研究和工程实践提供强大的支持。本书《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》将是您在 MATLAB 学习和应用道路上不可或缺的良师益友。我们希望通过本书，能够激发您对 MATLAB 工具箱更深入的探索，并帮助您在各自的专业领域取得卓越的成就。

评分☆☆☆☆☆

我是一名自由职业的软件开发者，主要为科研机构和小型企业提供定制化的数据分析和可视化解决方案。MATLAB一直是我赖以生存的工具之一，因为它的强大功能和灵活的接口，能够满足各种复杂的需求。当我看到《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》这本书时，我立刻感到一股惊喜。我主要关注的是其中的Statistics and Machine Learning Toolbox和Deep Learning Toolbox（虽然R2013a的深度学习功能可能相对基础，但其基础概念的讲解依然重要）。这本书对统计学和机器学习算法的讲解非常深入，从基础的回归分析、分类算法，到更复杂的聚类、降维技术，都提供了详细的理论介绍和MATLAB实现。我特别喜欢书中关于模型评估和选择的部分，它详细讲解了交叉验证、精度、召回率、F1分数等各种评估指标，并且给出了如何在MATLAB中进行这些评估的清晰代码示例。这对于我为客户选择最适合的机器学习模型至关重要。在可视化方面，书中详细介绍了MATLAB强大的绘图功能，不仅仅是简单的二维、三维图，还包括了定制化的图表、交互式图形以及如何将这些可视化结果导出为各种格式。我之前在为客户展示复杂的多元数据关系时，常常为如何做出既美观又能清晰传达信息的图表而苦恼，这本书提供的解决方案，让我茅塞顿开，例如如何利用scatter plot和density plot的组合来展示变量之间的关联性。另外，书中对一些实用工具箱的介绍，如GUIDE（图形用户界面开发环境），也让我受益匪浅。我之前都是通过命令行来操作MATLAB，但有时为了给客户提供一个易于使用的工具，需要开发GUI。这本书对GUIDE的讲解，从组件布局到事件处理，都进行了详细的介绍，让我能够快速上手，为客户开发出专业的交互式应用。总的来说，这本书的全面性和深入性，让我能够更自信地应对各种数据分析和可视化挑战。

评分☆☆☆☆☆

《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》这本书，初拿到手时，我就被它厚实的体积和沉甸甸的分量所震撼。我是一名初入工程计算领域的研究生，MATLAB对我来说是学习和研究过程中不可或缺的利器。我一直听说R2013a版本在某些工具箱方面有其独到的优化和新功能，因此对这本书充满了期待。打开目录，密密麻麻的工具箱名称让我眼花缭乱，从最基础的Simulink，到后来我需要接触的信号处理、图像处理、优化、统计等等，几乎涵盖了我所能想到和可能用到的所有领域。我最先翻阅的是MATLAB本身的基础部分，虽然我自认为已经掌握了MATLAB的基本语法和常用函数，但这本书的讲解方式让我耳目一新。它不仅仅是罗列函数，而是通过大量的图示和实际案例，一步步引导读者理解函数的原理和应用场景。我记得其中关于矩阵运算的部分，通过一个简单的图像处理例子，清晰地展示了矩阵乘法如何应用于图像的旋转和缩放，这种直观的教学方式，让我这个初学者也能迅速抓住核心概念。而且，书中的代码示例都非常精炼，并且附带了详细的注释，即便是不太熟悉某个函数的用户，也能通过阅读注释快速理解代码的逻辑。我还在学习过程中遇到过一些调试的困难，以往都是在网上零散地搜索，效率不高。但这本书在每个工具箱的讲解后面，都附带了“常见问题与解答”环节，这真的是太贴心了。它预判了我们这些新手可能会遇到的坑，并且给出了清晰的解决思路。比如，在数据导入导出时，书中详细讲解了不同文件格式（如.mat, .txt, .csv）的读写方法，并针对各种编码问题和数据对齐问题提供了解决方案。我之前花费了大量时间在处理CSV文件中的乱码问题上，这本书提供的针对性方法，让我茅塞顿开。总的来说，这本书不仅是一本手册，更像是一位循循善诱的老师，让我能够更扎实、更高效地掌握MATLAB的各项技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是一本值得推荐的MATLAB学习和参考资料。作为一个常年与MATLAB打交道的软件工程师，我一直致力于不断提升自己的技能，并保持对新工具的敏感度。R2013a版本对我来说，虽然已经使用了一段时间，但我总觉得还有一些更深层次的技巧和用法没有完全掌握。拿到《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》这本书后，我最先翻阅的是关于“MATLAB Compiler”和“MATLAB Production Server”的部分。这些工具对于我将MATLAB算法部署到生产环境至关重要。书中对如何打包MATLAB代码、如何生成独立的应用程序（standalone applications）以及如何利用MATLAB Production Server来提供Web服务或与其他应用程序集成，都进行了非常详细和系统性的讲解。我之前在尝试打包MATLAB应用程序时，遇到过一些依赖性问题和性能瓶颈，这本书提供了很多实用的解决方案，例如关于如何优化打包过程、如何处理 MEX 文件以及如何进行性能调优的建议。我特别欣赏书中关于“大规模数据处理与分布式计算”的章节，它详细介绍了如何利用Parallel Computing Toolbox来并行化执行计算任务，以及如何与Hadoop等大数据平台集成。这对于我们处理海量数据和加速模型训练非常有帮助。书中还对“MATLAB与C/C++语言的互操作性”进行了深入的讲解，包括如何编写MEX文件、如何利用MATLAB Engine API来从C/C++程序中调用MATLAB函数。这对于我将MATLAB开发的算法集成到现有的C++代码库中，提供了清晰的指导。总的来说，这本书的内容非常丰富，它不仅仅是工具箱的说明书，更是一本关于如何将MATLAB技术应用于实际工程项目、解决复杂问题的指南。它帮助我系统地梳理了MATLAB的各项高级功能，并为我提供了许多实用的技巧和最佳实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样一个在工业界摸爬滚打了十年的资深工程师来说，无疑是一个福音。我们公司一直在使用MATLAB进行产品仿真和算法开发，但随着业务的扩展和新技术的引入，我们对MATLAB的深入应用需求也越来越迫切。R2013a版本虽然不是最新版本，但其稳定性和在某些专业领域（如嵌入式系统开发、通信系统设计）的强大功能，使其依然是我们团队的首选。我拿到这本《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》后，首先被吸引的是其对各个工具箱的深入剖析。它不仅仅停留在API的介绍，而是从工程应用的视角出发，详细讲解了每个工具箱的核心算法、关键参数的含义以及在实际项目中的应用策略。例如，在自动控制工具箱（Control System Toolbox）的章节，书中不仅详细列举了PID控制器、状态空间模型等经典概念的MATLAB实现，还结合了实际的电机控制、飞行器姿态控制等案例，展示了如何利用这些工具箱进行系统建模、仿真和调优。特别是关于模型预测控制（MPC）的部分，书中给出了详细的算法推导和代码实现，这对于我正在进行的一个复杂工业流程控制项目非常有帮助。书中的许多篇章都花了大量篇幅介绍工具箱之间的协同工作。在实际项目中，我们很少只用到一个工具箱，更多的是需要将信号处理、优化算法、并行计算等多个工具箱有机地结合起来。这本书在这方面做得非常出色，它展示了如何在一个项目中有效地集成Simulink与Stateflow，如何利用Parallel Computing Toolbox来加速大型数据集的处理，以及如何通过Embedded Coder来生成高效的嵌入式代码。我特别欣赏书中对于一些高级主题的讲解，比如在Wavelet Toolbox中，它详细介绍了小波变换在信号去噪和特征提取方面的应用，并提供了多个不同场景下的实战代码。这对于我们团队在研发新的信号处理算法时，提供了宝贵的参考。这本书内容翔实，结构清晰，对于我们这些需要快速掌握新技术、解决实际工程难题的工程师来说，绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读博士生，研究方向涉及复杂系统建模和仿真。MATLAB作为我研究生涯中的重要伙伴，它的每一个更新和新功能都对我意义重大。R2013a版本在我刚开始博士研究时就已经广泛使用了，我一直认为自己对其中的Simulink、Stateflow以及一些基础的科学计算工具箱已经相当熟悉了。但当我翻开这本《MATLAB R2013a 工具箱手册大全》后，我才意识到自己之前的理解有多么片面。这本书对Simulink和Stateflow的讲解，不仅仅是基础模块的介绍，更深入地探讨了如何构建复杂的、模块化的系统模型，如何进行高效的仿真和代码生成。我尤其关注书中关于“模型重用与组件化设计”的章节，它详细介绍了如何创建可重用的Simulink库，以及如何利用Stateflow进行状态机的高效建模。这对于我正在进行的一个大型项目，需要集成多个子系统，并进行统一的仿真和验证，提供了极大的帮助。书中还对一些高级的仿真技巧进行了深入的讲解，例如关于“仿真性能优化”的章节，它提供了一些关于如何选择合适的求解器、如何进行模型简化以及如何利用MATLAB的性能分析工具来找出仿真瓶颈的实用建议。这对于我处理那些计算量巨大的复杂系统仿真至关重要，可以大大缩短我的实验周期。此外，我之前对Financial Toolbox和 Econometrics Toolbox 的应用了解不多，但这本书对这两个工具箱的详细介绍，让我看到了它们在经济学和金融学领域强大的建模和分析能力。书中通过具体的案例，展示了如何利用这些工具箱进行时间序列分析、风险评估和投资组合优化。虽然我的研究方向与金融不直接相关，但了解这些工具箱的功能，拓宽了我的视野，甚至可能在我的研究中找到新的分析角度。这本书的深度和广度，让我对MATLAB这个强大的平台有了更深层次的认识。

评分☆☆☆☆☆

好，实惠。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

不错哦，以后还来买

评分☆☆☆☆☆

●

评分☆☆☆☆☆

还是不错的。就是内容还是不太全

评分☆☆☆☆☆

●

评分☆☆☆☆☆

按照微软雅黑

评分☆☆☆☆☆

1.5

评分☆☆☆☆☆

很不错的工具书，内容全面，适合查阅

评分☆☆☆☆☆

第