matlab数学工具箱学习
Matlab-Robotic-Toolbox工具箱学习笔记
Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记（一）软件：matlab2013a工具箱：Matlab Robotic Toolbox v9.8Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记根据Robot Toolbox demonstrations目录，将分三大部分阐述：1、General(Rotations,Transformations,Trajectory)2、Arm(Robot,Animation,Forwarw kinematics,Inversekinematics,Jacobians,Inverse dynamics,Forward dynamics,Symbolic,Code generation)3、Mobile(Driving to apose,Quadrotor,Braitenberg,Bug,D*,PRM,SLAM,Particle filter) General/Rotations%绕x轴旋转pi/2得到的旋转矩阵(1)r = rotx(pi/2);%matlab默认的角度单位为弧度，这里可以用度数作为单位(2)R = rotx(30, 'deg') * roty(50, 'deg') * rotz(10, 'deg');%求出R等效的任意旋转变换的旋转轴矢量vec和转角theta(3)[theta,vec] = tr2angvec(R);%旋转矩阵用欧拉角表示，R = rotz(a)*roty(b)*rotz(c)(4)eul = tr2eul(R);%旋转矩阵用roll-pitch-yaw角表示，R = rotx(r)*roty(p)*rotz(y) (5)rpy = tr2rpy(R);%旋转矩阵用四元数表示（6）q = Quaternion(R);%将四元数转化为旋转矩阵(7)q.R;%界面,可以是“rpy”，“eluer”角度单位为度。
MATLAB机器学习工具箱的使用方法
MATLAB机器学习工具箱的使用方法1. 引言在现代科技发展的背景下，机器学习在各个领域中的应用越来越广泛。
而MATLAB作为一款功能强大的数学软件，其机器学习工具箱为用户提供了丰富的算法和工具，方便快捷地进行机器学习任务。
本文将详细介绍MATLAB机器学习工具箱的使用方法，帮助读者更好地利用这个工具箱进行数据分析、模型训练和结果评估等任务。
2. 数据预处理在进行机器学习任务之前，首先需要对数据进行预处理。
MATLAB机器学习工具箱提供了多种数据预处理的方法和函数，如数据清洗、特征选择、数据变换等。
可以使用`preprocess`函数对数据进行缺失值处理，使用`featureselect`函数进行特征选择，或者使用`datapreprocessing`函数进行数据变换。
通过这些预处理的方法，可以使得数据更好地适用于后续的机器学习算法。
3. 特征工程特征工程是机器学习中一个重要的环节，它的目的是将原始数据转换为能够更好地反映问题特点的特征。
MATLAB机器学习工具箱提供了丰富的特征工程方法和函数，如特征提取、特征转换和特征选择等。
可以使用`featureextract`函数对原始数据进行特征提取，使用`featuretransform`函数进行特征转换，或者使用`featureselect`函数进行特征选择。
这些方法和函数的灵活使用可以帮助用户更好地理解数据并选择合适的特征。
4. 模型选择与训练在进行机器学习任务的过程中，选择适合问题的机器学习模型是非常重要的。
MATLAB机器学习工具箱提供了多种常见的机器学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
可以使用`fitmodel`函数来选择和训练机器学习模型。
用户可以根据具体的问题需求选择合适的模型，并通过调整模型参数来优化模型性能。
5. 模型评估与调优在完成模型的训练之后，需要对模型的性能进行评估和调优。
MATLAB机器学习工具箱提供了多种模型评估的方法和函数，如交叉验证、ROC曲线分析、精确度和召回率等。
Matlab深度学习工具箱使用方法
Matlab深度学习工具箱使用方法深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域展现了出色的性能和应用潜力。
为了帮助广大研究人员和工程师更好地使用深度学习技术，MathWorks公司推出了Matlab深度学习工具箱。
本文将介绍该工具箱的基本使用方法，并结合实例演示其强大的功能。
一、准备工作在使用Matlab深度学习工具箱之前，我们需要进行一些准备工作。
首先，确保你的电脑已经安装了Matlab软件和深度学习工具箱。
其次，如果你希望使用GPU进行运算加速，还需要确保你的电脑上安装了适当的GPU驱动程序。
二、创建深度学习模型在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用各种各样的函数和工具来创建深度学习模型。
首先，我们需要选择适合我们任务的网络结构。
Matlab深度学习工具箱中提供了许多常见的深度学习网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
我们可以根据具体的任务需求选择合适的网络结构。
接下来，我们需要定义模型的输入和输出。
在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用图像数据存储对象（ImageDatastore）和标签数据存储对象（Datastore）来管理和预处理我们的数据。
同时，我们还可以使用预处理函数来对数据进行增强和归一化等操作，以提高模型的性能。
最后，我们可以使用trainNetwork函数来训练我们的深度学习模型。
在该函数中，我们需要指定训练数据、验证数据、损失函数和优化器等参数。
训练完成后，我们可以使用classify函数对新的数据进行分类预测，或使用predict函数对数据进行其他类型的预测。
三、模型调优与评估在创建深度学习模型之后，我们通常需要对其进行调优和评估。
在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用HyperparameterTuner对象来进行超参数的自动调优。
通过指定待调优的超参数范围和调优目标，我们可以在指定的训练框架中自动寻找最优的超参数组合。
第五讲matlab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 等等
例如：控制系统工具箱
• 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
Matlab6新增工具箱有：
• 虚拟现实工具箱 • 电力系统工具箱 • 仪器仪表控制工具箱 • 报告编辑工具箱
工具箱的扩充功能：
用户可以修改工具箱中的函数， 更为重要的是用户可以通过编制 m 文件来任意地添加工具箱中原来没 有的工具函数。此功能充分体现了 matlab语言的开发性。
二、通用工具箱
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ处理工具箱
• LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具 箱
Matlab常用工具箱
• 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
1. Matlab主工具箱 • 前面课程所介绍的数值计算、符号运算、
绘图以及句柄绘图都是matlab主工具箱 的内容，是matlab的基本部分，也是我 们课程的重点。 • Matlab主工具箱位于：
MATLAB的机器学习工具箱使用教程
MATLAB的机器学习工具箱使用教程机器学习是当今科技领域的热门话题，它的应用范围广泛，从自动驾驶到语音识别，无所不在。
而MATLAB作为一款功能强大的数学软件，其机器学习工具箱提供了丰富的函数和算法，可以帮助用户快速构建和训练机器学习模型。
本文将为大家介绍MATLAB的机器学习工具箱的使用方法和一些实用技巧。
一、数据准备在使用MATLAB的机器学习工具箱之前，首先需要准备好数据集。
数据集是机器学习模型的基础，它包含了训练样本和对应的标签。
在MATLAB中，可以使用csvread()函数读取CSV格式的数据文件，并将其转换为矩阵形式。
例如，假设我们有一个名为data.csv的数据文件，其中包含了1000个样本和10个特征，可以使用以下代码读取数据：```matlabdata = csvread('data.csv');```读取数据后，可以使用size()函数查看数据的维度，以确保数据读取正确。
同时，还可以使用plot()函数绘制数据的分布情况，以便更好地了解数据的特征。
二、数据预处理在构建机器学习模型之前，通常需要对数据进行预处理，以提高模型的性能和稳定性。
常见的数据预处理方法包括特征缩放、特征选择、数据平衡等。
特征缩放是指将数据的特征值缩放到相同的尺度范围内，以避免某些特征对模型的影响过大。
MATLAB提供了scale()函数可以实现特征缩放。
例如，可以使用以下代码对数据进行特征缩放：```matlabscaled_data = scale(data);```特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以减少模型的复杂度和计算开销。
MATLAB提供了featureSelection()函数可以实现特征选择。
例如，可以使用以下代码对数据进行特征选择：```matlabselected_data = featureSelection(data);```数据平衡是指通过增加或减少样本数量，使得不同类别的样本数量相等，以避免模型对某些类别的偏见。
matlab讲义课件第13章_Matlab工具箱
• x=
• 0.0000 • 15.0000 • 3.0000
color —— 颜色和光照函数库 polyfun —— 多项式函数库 sparfun —— 稀疏矩阵函数库 strfun —— 字符串函数库 demos —— matlab演示函数库 uitools —— 图形界面函数库 datatypes —— 数据类型函数库 graphics —— 句柄绘图函数库 graph3d —— 三维绘图
simulink 的一般结构：
输入
系统
输出
仿真原理
• 当在框图视窗中进行仿真的同时，matlab 实际上是运行保存于simulink内存中s函数 的映象文件，而不是解释运行该mdl文件。
结构图创建方法
• 一个动态系统的创建过程，就是一个方框 图的绘制过程
• 具体步骤： • 在matlab命令窗口键入simulink
模糊学习、聚类以及Sugeno推理 神经网络工具箱
神经网络系统具有集体运算的能力 和自适应的学习能力。具有很强的容错 性和鲁棒性，善于联想、综合和推广。
matlab6功能扩充的工具箱有：
• 控制系统工具箱、图象处理工具箱、 神经元网络工具箱、信号处理工具箱、 simulink仿真工具箱
Matlab6新增工具箱有：
Graph annotation. title - Graph title. xlabel - X-axis label. ylabel - Y-axis label. text - Text annotation. gtext - Mouse placement of text. grid - Grid lines.
补充学习3—matlab工具箱介绍PPT教学课件
pathtool 也可以使用菜单: File Set Path ✓修改 Matlab 的相关配置文件 pathdef.m % 位于 $MATLAB\toolbox\local\
无需手工修改该配置文件，可以先使用 path 或
addpath 命令将指定的目录加入到当前搜索路径中，
然后使用 saveptah 命令将当前搜索路径写入
2020/12/10
7
Matlab 搜索路径
数学实验
Matlab 搜索路径
当用户在 Matlab 的命令窗口中输入一个命令时， Matlab 会按照一个固定的路径取查找该命令，然后 执行它，这个固定的路径就称为搜索路径。
path % 显示 Matlab 的搜索路径
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添加搜索路径
pathdef.m
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10
永久添加到搜索路径 数学实验
✓将前面添加路径的命令加到 Matlab 的启动文件中 startup.m % 位于 $MATLAB\toolbox\local\ 该文件的初始文件名为startupsav.m，修改后将文件 名改为 startup.m 即可。
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2020/12/10
2
Matlab 工具箱
数学实验
放入一个目录中的为某种目的专门编写的一组 Matlab 函数就可以组成一个工具箱。
从某种意义上说，任何一个 Matlab 语言的使用 者都可以是工具箱的作者。
2020/12/10
3
工具箱介绍
数学实验
在一个工具箱中，应该有一个名为 Contents.m 的文件，用来描述工具箱中所有 Matlab 函数的名 称和意义。在该文件中第 1 行应该给出该工具箱的 名称，在第 2 行中给出该工具箱的版本与修改时间 等信息。然后分类地给出该工具箱中各类函数的最 基本功能。注意，本文件中所有的语句都应该是注 释语句，由百分号 % 引导，空行也应该由 % 引导。
MATLAB系统辨识工具箱学习详细教程
MATLAB系统辨识工具箱学习详细教程MATLAB系统辨识工具箱是MATLAB软件中的一个工具箱，用于进行系统辨识和模型建模的分析。
该工具箱提供了多种辨识算法和工具，可以对线性和非线性系统进行辨识，并生成对应的数学模型。
下面将为您详细介绍MATLAB系统辨识工具箱的学习过程。
首先，在使用MATLAB系统辨识工具箱前，需要安装MATLAB软件并具备一定的MATLAB编程基础。
如果您还没有安装MATLAB或者对MATLAB不够熟悉，建议您先进行相关的学习和了解。
1.学习基本概念：在开始学习MATLAB系统辨识工具箱之前，需要了解一些基本概念，例如系统辨识、模型建模、参数估计等。
可以通过阅读相关的系统辨识的教材或者进行在线，对相关概念有一个基本的了解。
2.熟悉MATLAB系统辨识工具箱界面：3.数据导入：在进行系统辨识之前，首先需要准备好系统辨识所需的数据。
数据可以是实验数据或者仿真数据，可以是时域数据或者频域数据。
在系统辨识工具箱界面的“数据导入”区域，可以将数据导入到MATLAB中进行后续的辨识分析。
4.选择模型类型：在进行系统辨识之前，需要选择适合的数学模型类型。
MATLAB系统辨识工具箱提供了多种常见的模型类型，包括ARX模型、ARMAX模型、OE模型、TFE模型等。
选择合适的模型类型对辨识结果的精度和准确性有重要的影响。
5.选择辨识算法：在选择模型类型后，需要选择合适的辨识算法进行参数估计和模型建模。
MATLAB系统辨识工具箱提供了多种常用的辨识算法，例如最小二乘法、极大似然法、递推最小二乘法等。
选择合适的辨识算法也对辨识结果的精度和准确性有重要的影响。
6.进行系统辨识：在选择了合适的模型类型和辨识算法后，可以在系统辨识工具箱界面中点击“辨识”按钮，开始进行系统辨识分析。
系统辨识工具箱会根据所选的模型类型和辨识算法，对输入的数据进行参数估计和模型建模，并生成相应的辨识结果。
7.结果分析和评估：在系统辨识完成后，可以在系统辨识工具箱界面中查看辨识结果和模型质量评估。
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0lim sin x xx e e x -→-代码：>> clear>> syms x>> f=(exp(x)-exp(-x))/sin(x)f =-(exp(-x) - exp(x))/sin(x)>> limit(f,x,0)ans =2 2.nn mm a x a x ax --→lim代码：>> clear>> syms x a m n>> f=(x^m-a^m)/(x^n-a^n)f =(a^m - x^m)/(a^n - x^n)>> limit(f,x,a)ans =(a^(m - n)*m)/nnx x x 21lim ⎪⎭⎫⎝⎛+∞→代码：>> clear>> syms x>> f=exp(1/(x-1));>> limit(f,x,-1,'left');ans =exp(-1/2) 4.111lim -+→x x e代码:>> clear>> syms x>> f=exp(1/(x-1));>> limit(f,x,-1,'right');ans =exp(-1/2)计算下列导数选了 1 2 题1）)1ln(2x x e e y ++=代码:>> y=log(exp(x)+(1+exp(2*x))^(1/2));>> diff(f)ans =(exp(x) + exp(2*x)/(exp(2*x) + 1)^(1/2))/(exp(x) + (exp(2*x) + 1)^(1/2))2）xe y 1sin 2-=代码: >> y=exp(-(sin(1/x))^2);>> diff(y)ans =(2*cos(1/x)*sin(1/x)*exp(-sin(1/x)^2))/x^24、求曲线在t=0相应点处的切线方程和法线方程。
⎩⎨⎧==-t tey e x 2切线：1）求斜率k:>> syms x y t>> x=2*exp(t);>> y=exp(-t);>> k=diff(y)/diff(x);>> subs(k,t,0)ans = -1/2求切点将t带入x y得到点（2，1）clearsyms x y tz=2*exp(t);y=exp(-t);k=diff(y)/diff(z);subs(k,t,0)答案-1/2代入点x-2=-1/2*(y-1)得到y=2*x+5法线斜率由切线斜率得k=2; 带入点斜式：x-2=2*(y-1)结果y=1/2*x二、应用型实验解:>>syms l g T T1 l0;%l0为L0不是10>> T=2*pi*sqrt(l/g);%写出函数>>T1=2*pi*((l+l0)/g)^(1/2);%写出T1函数（加长后的）>>T1=subs(T1,[l,g],[20,980])%带入数值T1=2*pi*(1/49+l0/980)^(1/2)>>T=subs(T,[l,g],[20,980])%带入数值T =(2*pi)/7>>l0=solve('(2*pi)/7+0.05-2*pi*(1/49 +l0/980)^(1/2)=0',l0) l0=2.2902284282674665857737488584312答案为2.2902284282674665857737488584312带入验算T1-(T+0.05)=3.5696e-18误差挺小的了验算过程：>>F=T1-(T+0.05);>>subs(F,'l0',2.2902284282674665857737488584312); >>double(ans)%将表达式转换为数值ans=3.5696e-181）解：对x(t)求导就行了>> syms x u t b>> x=u*t+u*(1/b-t)*log(1-b*t)x =t*u - u*log(1 - b*t)*(t - 1/b)>> v=diff(x,t)v =u - u*log(1 - b*t) - (b*u*(t - 1/b))/(b*t - 1)2)对v(t)求导就可以了>>a=diff(v,t)a =(b^2*u*(t - 1/b))/(b*t - 1)^2 - (2*b*u)/(b*t - 1)3)将u=3*10^3 b=7.5*10^-3 带入v(t,u,b);>>v=subs(v,[u,b],[3*10^3,7.5*10^-3]);v=3000 - (45*(t - 400/3))/(2*((3*t)/400 - 1)) - 3000*log(1 -(3*t)/400)>>subs(v,'t',0)% 将t=0带入ans=0>>double(subs(v,’t’,120))%将t=120带入6.9078e+034)、将u=3*10^3 b=7.5*10^-3 带入a(t,u,b);然后依次带入t=0 t=120>>subs(a,'t',0)ans =45/2(m/s)>>subs(a,’t’,120)ans=225(m/s)求不定积分： 1.;12⎰-+x x xdx代码:>>syms x y>>y=x/sqrt(1+x-x^2);>>int(y)ans =- (log(x*i + (- x^2 + x + 1)^(1/2) - i/2)*i)/2 - (- x^2 + x +1)^(1/2)2.;)1ln(2dx x ⎰+ 代码:>> f=log(1+x^2);>> f1=int(f)f1 =2*atan(x) - 2*x + x*log(x^2 + 1)3. ⎰+;sin 1cos sin 4dx x x x代码:>>f=(sin(x)*cos(x))/(1+(sin(x))^4);>> f1=int(f)f1 =atan(2*tan(x)^2 + 1)/2.cos bxdx e ax ⎰代码:>> syms a b x>> f=exp(a*x)*cos(b*x);f1=int(f,x)f1 =(exp(a*x)*(a*cos(b*x) + b*sin(b*x)))/(a^2 + b^2)计算定积分:1.;)sin(ln 1dx x e⎰>> syms x >> f=sin(log(x))f =sin(log(x))>> f1=double(int(f,1,exp))f1= 0.90932.;12ln 0dx e x ⎰->>f=sqrt(exp(x)-1);>>f1=double(int(f,0,log(2))) f1= 0.4292 3.⎰-ex x dx 12;)(ln 1代码:>> f=1/x*sqrt(1-(log(x))^2)f =(1 - log(x)^2)^(1/2)/x>> f1=int(f,1,exp(1))f1 =asin(log(3060513257434037/1125899906842624))/2 + (log(3060513257434037/1125899906842624)*(1 - log(3060513257434037/1125899906842624)^2)^(1/2))/2 >> double(f1)ans =0.7854 + 0.0000i4..0222dx ex x ⎰∞-代码:>> f=x^2*exp(-2*x^2)f =x^2*exp(-2*x^2)>> f1=double(int(f,0,+Inf))f1 =0.1567求下列极限1.;arctan 20lim x dtt xx ⎰+∞→代码>>syms t x f>> f=atan(t)f =atan(t)>> f=int(f,0,x)f =x*atan(x) - log(x^2 + 1)/2>> f=f/x^2f =-(log(x^2 + 1)/2 - x*atan(x))/x^2>> limit(f,x,+Inf)ans =02.;2sin 020lim π-⎰→x dt t xx代码>> f=sin(t)^2f = sin(t)^2>> f=int(f,t,0,x)f =x/2 - sin(2*x)/4>> f=f/(x-pi/2)f =-(x/2 - sin(2*x)/4)/(pi/2 - x)>> limit(f,'x',0)ans=0代码>> syms t x f>> f=(3*t+1)/(t^2-t+1);>> y=int(f,'t',0,x);>> y1=diff(y);>> solve(y)ans =-1/31）代码：>>x=[220 200 140 120 100 120 140 200 220];% >>y=[50 45 40 38 34 38 40 45 50];%>>S=0;>>for i=1:9S=S+sqrt(x(i)^2+y(i)^2);end;>>SS=1.5098e+03 （米）2）不会。