大学毕业设计-MATLAB语言程序设计
毕业设计基于matlab

毕业设计基于matlab毕业设计基于MATLAB的应用一、引言毕业设计是大学生在校期间的重要任务之一,它是对所学知识的综合运用和实践能力的考验。
在选择毕业设计的题目时,很多学生会选择基于MATLAB的设计,因为MATLAB是一种功能强大的工具,可以帮助学生完成各种复杂的计算和数据分析任务。
本文将探讨毕业设计基于MATLAB的应用。
二、MATLAB的功能和特点MATLAB是一种高级的技术计算语言和环境,它具有许多强大的功能和特点。
首先,MATLAB可以进行各种数值计算,如矩阵运算、方程求解、插值和拟合等。
其次,MATLAB还可以进行数据可视化,通过绘制图表和图像,直观地展示数据的分布和趋势。
此外,MATLAB还支持编写脚本和函数,以实现自动化的计算和分析。
三、基于MATLAB的毕业设计案例1. 图像处理图像处理是MATLAB的一个重要应用领域,许多毕业设计都选择了基于MATLAB的图像处理项目。
例如,可以设计一个基于MATLAB的人脸识别系统,通过图像处理算法提取人脸特征并进行比对。
另外,还可以设计一个基于MATLAB的图像滤波器,对图像进行去噪或增强等处理。
2. 信号处理信号处理是另一个常见的MATLAB应用领域。
可以设计一个基于MATLAB的音频压缩算法,通过信号处理技术减少音频文件的大小而不影响音质。
此外,还可以设计一个基于MATLAB的语音识别系统,通过分析声音信号提取语音特征并进行识别。
3. 数据分析数据分析是MATLAB的又一个重要应用领域。
可以设计一个基于MATLAB的数据挖掘系统,通过分析大量的数据,发现其中的规律和趋势。
此外,还可以设计一个基于MATLAB的金融模型,通过对金融数据的分析和建模,预测股票价格或者进行投资策略优化。
四、毕业设计的步骤和注意事项进行毕业设计时,需要按照一定的步骤进行,并注意一些事项。
首先,需要明确设计的目标和要求,确定所需的数据和算法。
其次,需要进行详细的设计和实现,编写MATLAB代码并进行测试。
matlab毕业设计题目

matlab毕业设计题目Matlab毕业设计题目在大学的最后一年,毕业设计是每位学生都要面对的重要任务。
而对于计算机科学和工程专业的学生来说,Matlab毕业设计题目是一个常见的选择。
Matlab是一种强大的数学计算软件,它具有广泛的应用领域,包括信号处理、图像处理、机器学习等等。
在这篇文章中,我将探讨一些可能的Matlab毕业设计题目,并讨论它们的应用和挑战。
1. 信号处理与滤波器设计信号处理是Matlab的一个重要应用领域。
你可以选择设计一个数字滤波器,用于去除信号中的噪声或者实现其他特定的信号处理任务。
这个题目涉及到数字信号处理的基本原理和滤波器设计方法。
你需要研究滤波器的性能指标,并使用Matlab编写代码来实现你的设计。
这个题目不仅考验你对信号处理理论的理解,还需要你具备编程和算法设计的能力。
2. 图像处理与计算机视觉图像处理是另一个常见的Matlab应用领域。
你可以选择设计一个图像处理算法,用于实现图像增强、边缘检测、目标识别等任务。
这个题目需要你熟悉图像处理的基本原理和常用算法,如卷积、滤波、边缘检测等。
你需要使用Matlab编写代码,并通过实验验证你的算法的性能。
这个题目不仅考验你对图像处理理论的掌握,还需要你具备编程和实验设计的能力。
3. 机器学习与数据分析机器学习是近年来非常热门的领域,它在各个行业都有广泛的应用。
你可以选择设计一个机器学习算法,用于解决一个实际的问题,如垃圾邮件过滤、文本分类、图像识别等。
这个题目需要你熟悉机器学习的基本原理和常用算法,如逻辑回归、支持向量机、深度学习等。
你需要使用Matlab编写代码,并通过实验验证你的算法的性能。
这个题目不仅考验你对机器学习理论的掌握,还需要你具备编程和数据分析的能力。
4. 数值计算与优化数值计算是Matlab的一个重要应用领域。
你可以选择设计一个数值计算算法,用于解决一个实际的数学问题,如求解微分方程、优化问题等。
这个题目需要你熟悉数值计算的基本原理和常用算法,如数值积分、数值求解等。
基于MATLAB-ELMD毕业设计大论文

内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书(毕业论文)题目:用于振动信号处理的最优噪声参数选择的ELMD算法研究与应用学生姓名:学号:专业:电子信息工程班级:指导教师:用于振动信号处理的最优噪声参数选择的ELMD算法研究与应用摘要局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法是目前一种较新的用于旋转机械振动信号特征提取的自适应时频分析方法,但该方法的不足是在其分解过程中会发生模态混叠现象,最终使分解结果失真。
现针对其模态混叠现象提出一种基于噪声辅助的时频分析方法—总体局部均值分解(Ensemble local mean decomposition,ELMD)方法。
EMLD方法是在目标信号中多次添加不同序列的白噪声,然后对添加了白噪声后的信号进行LMD分解,最后取多次分解结果的平均值作为最终的分解结果。
该方法是通过LMD方法与经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)方法和总体平均经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法相结合得到的。
分解结果表明ELMD方法能有效克服原LMD方法的模态混叠现象。
为了得到更好的分解效果,需要对加入LMD的白噪声参数进行最优参数选择,最优噪声参数选择直接关系着ELMD算法的性能优劣。
而白噪声的两个重要参数是:白噪声的幅度A N和加入白噪声次数N E。
最终将得到的最优噪声参数选择的ELMD算法应用于振动信号的故障诊断。
关键词:局部均值分解;模态混叠;白噪声;总体局部均值分解;最优噪声参数选择For the research and application of ensemble local mean decomposition algorithm to select the optimal noise parameters of thevibration signal processingAbstractThe local mean decomposition (LMD) method is a new time-frequency analysis method for adaptive extraction of rotating machinery vibration signal characteristics, but the shortage of the method is the mode aliasing phenomenon in the decomposition process, the decomposition results distortion.The overlapping phenomenon presents a time-frequency noise assisted analysis method based on local mean decomposition for the general mixed modes —Ensemble local mean decomposition(ELMD) method.The EMLD method is to add the different sequences of white noise in the target signal,then the signal with noise is decomposed by LMD, finally ,taking the average number of decomposition results as the final decomposition result. This method is through the LMD method and the empirical mode decomposition (EMD) and ensemble empirical mode decomposition method(EEMD) is obtained with the method combining. Decomposition results show that the ELMD method to the original LMD method can effectively overcome the aliasing. To get a better decomposition results, it needs to do a optimal parameter selection for the white noise parameters which is added to LMD, the selection of optimal noise parameters directly affects the performance of the ELMD algorithm. The two important parameters: the white noise amplitude AN and the adding white noise frequency NE. The final will choose the optimal noise parameters of ELMD algorithm is applied to the fault diagnosis of vibration signals.Key words:Local mean decomposition; Modal aliasing; With noise; Ensemble local mean decomposition; The optimal noise parameters Selection目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 旋转机械振动信号处理研究的意义和现状 (1)1.1.1 旋转机械振动信号处理研究的意义 (1)1.1.2 旋转机械振动信号处理研究的现状 (1)1.2 本文研究内容和结构安排 (2)1.2.1 本文研究内容 (2)1.2.2 本文结构安排 (3)第二章常用的时频分析方法 (4)2.1 短时傅里叶变换 (4)2.2 Cohen类时频分布 (5)2.2.1 Wigner分布 (5)2.3 小波变换 (6)2.4 Hilbert—Huang变换 (7)第三章总体局部均值分解方法 (8)3.1 局部均值分解(LMD) (8)3.1.1 LMD算法 (8)3.2 总体平均经验模态分解(EEMD) (14)3.2.1 经验模态分解(EMD)方法简介 (14)3.2.2 EMD基本原理 (14)3.2.3 EMD方法的分解过程 (15)3.2.4 模态混叠 (16)3.2.5 EEMD方法简介 (17)3.3 总体局部均值分解(ELMD)算法研究 (19)3.3.1 ELMD算法研究 (19)3.3.2 ELMD算法编程及仿真 (20)第四章最优噪声参数选择的ELMD算法研究 (24)4.1 ELMD算法的最优噪声参数 (24)4.2 最优噪声参数选择的ELMD算法的研究方案 (25)4.2.1 最优噪声参数选择的ELMD算法理论研究 (25)4.2.2 ELMD算法的最优噪声参数选择 (27)4.2.3 通过最优噪声参数选择的ELMD算法的仿真应用 (29)4.3 用于振动信号的最优噪声参数选择的ELMD算法的应用 (31)第五章总结与展望 (34)5.1 研究总结 (34)5.2 研究展望 (35)第一章绪论1.1旋转机械振动信号处理研究的意义和现状1.1.1旋转机械振动信号处理研究的意义旋转机械振动信号处理研究就是一个在旋转机械故障诊断中对旋转机械振动信号特征提取的过程。
毕业设计用matlab仿真

毕业设计用matlab仿真篇一:【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真基于matlab的人脸识别系统设计与仿真第一章绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。
首先阐述了人脸图像识别意义;然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题;接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成;最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。
1.1 研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情,并形成了一个人脸图像识别研究领域,.这一领域除了它的重大理论价值外,也极具实用价值。
在进行人工智能的研究中,人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力,以及识别事物、处理事物的能力,因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制,并努力将这些机制用于实践,如各种智能机器人的研制。
人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的,因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情,而让机器来实现却很难,如人脸图像的识别,语音识别,自然语言理解等。
如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制,就能够逐步地了解人类是如何存储信息,并进行处理的,从而最终了解人类的思维机制。
同时,进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。
如同人的指纹一样,人脸也具有唯一性,也可用来鉴别一个人的身份。
现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世,并在安检等部门得到应用,但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。
人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性,因为它取样方便,可以不接触目标就进行识别,从而开发研究的实际意义更大。
并且与指纹图像不同的是,人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照,图像尺寸,旋转,姿势变化等。
使得同一个人,在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同,有时更会有很大的差别,给识别带来很大难度。
基于matlab毕业设计题目

基于Matlab的毕业设计题目:基于Matlab的图像处理与识别系统设计一、题目背景图像处理与识别是计算机视觉领域的重要应用,Matlab作为一种强大的数学软件,提供了丰富的图像处理工具箱,使得图像处理与识别变得更加容易。
本毕业设计旨在利用Matlab 实现一个基于图像处理的毕业设计项目,通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别,实现对图像的自动识别。
二、设计目标1. 对输入的图像进行预处理,包括去噪、增强等操作,提高图像质量。
2. 利用Matlab提供的图像特征提取方法,提取出图像中的关键特征,如边缘、纹理等。
3. 实现基于分类器的图像识别系统,能够根据特征分类并识别出不同的图像。
4. 评估系统性能,通过对比实验和分析,验证系统的准确性和稳定性。
三、设计思路1. 采集不同类型和背景的图像数据集,包括待识别图像和参考图像。
2. 对采集到的图像进行预处理,包括去噪、增强等操作,提取出有用的特征。
3. 利用Matlab提供的图像特征提取方法,如边缘检测、纹理分析等,提取出关键特征。
4. 根据提取的特征,设计分类器,实现图像的自动识别。
5. 对系统性能进行评估,包括准确率、召回率、F1得分等指标。
四、技术实现1. 使用Matlab的图像处理工具箱对图像进行预处理,包括灰度化、去噪、增强等操作。
2. 利用Matlab的滤波器对图像进行边缘检测,如Sobel滤波器、Canny滤波器等。
3. 使用纹理分析方法对图像进行纹理特征提取,如灰度共生矩阵等方法。
4. 根据提取的特征,设计分类器,如支持向量机(SVM)、神经网络等。
5. 使用Matlab的优化工具箱对分类器进行训练和优化,提高分类器的准确率和稳定性。
五、实验结果与分析1. 实验数据集:采集不同类型和背景的图像数据集,包括待识别图像和参考图像。
实验数据集需要涵盖多种场景和类别,如人脸识别、手势识别、交通标志识别等。
2. 实验结果:对不同类型和背景的图像进行测试,验证系统的准确性和稳定性。
matlab的电气毕业设计

matlab的电气毕业设计摘要:1.MATLAB 介绍2.电气毕业设计的意义和重要性3.如何利用MATLAB 进行电气毕业设计4.MATLAB 在电气毕业设计中的应用案例5.总结正文:一、MATLAB 介绍MATLAB(Matrix Laboratory)是一款广泛应用于科学计算、数据分析、可视化以及算法开发的编程软件。
其强大的数值计算和数据处理功能使得MATLAB 在众多领域都有着广泛的应用,其中就包括电气工程领域。
二、电气毕业设计的意义和重要性电气毕业设计是电气工程专业学生在完成学业前的一项重要任务,它不仅是对学生所学知识的一次综合应用和检验,也是培养学生创新意识和实践能力的有效途径。
而一个好的电气毕业设计,往往能够为学生的未来职业生涯增添重要的砝码。
三、如何利用MATLAB 进行电气毕业设计MATLAB 在电气毕业设计中的应用主要体现在以下几个方面:1.数值计算:MATLAB 可以进行各种复杂的数学运算,包括矩阵运算、微积分、线性代数等,这对于电气毕业设计中的数值计算部分非常有帮助。
2.方案仿真:MATLAB 提供了丰富的工具箱,可以对电气系统的各种方案进行仿真,以验证其可行性和有效性。
3.数据处理:MATLAB 可以对实验数据进行处理,包括数据分析、数据可视化等,这有助于电气毕业设计的结果更加直观和易于理解。
四、MATLAB 在电气毕业设计中的应用案例以电力系统设计为例,学生可以利用MATLAB 进行电力系统的建模、仿真、稳定性分析等工作,以完成电力系统的设计。
五、总结总的来说,MATLAB 在电气毕业设计中发挥着重要的作用,它不仅可以帮助学生进行复杂的数学运算和方案仿真,也可以对实验数据进行处理,使得毕业设计的结果更加直观和易于理解。
matlab 毕业设计

matlab 毕业设计
有许多可以使用MATLAB进行毕业设计的项目选择。
以下是
一些可能的方向:
1. 信号处理和图像处理:使用MATLAB来分析和处理信号和
图像,例如噪声滤波、图像增强、图像识别等。
2. 控制系统设计:使用MATLAB来设计和模拟控制系统,例
如PID控制器、状态空间模型等。
3. 机器学习和模式识别:使用MATLAB来开发机器学习模型,例如分类器、聚类算法等。
4. 电力系统分析:使用MATLAB来分析和优化电力系统,例
如电网稳定性分析、电力负荷预测等。
5. 通信系统设计:使用MATLAB来设计和模拟通信系统,例
如调制解调器设计、信道编码等。
6. 数值计算和优化:使用MATLAB来解决数值计算和优化问题,例如线性规划、非线性最优化等。
这只是一些可以使用MATLAB进行毕业设计的示例,具体的
选题可以根据个人兴趣和学校的要求来确定。
同时,可以向指导教师咨询以获取更多的建议和项目选择。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文

基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用,通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究,提出一种有效的控制系统设计方案,并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述,包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例,对其进行分析和设计。
在这个过程中,我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具,对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后,我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析,我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中,通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法,深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
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MATLAB语言程序设计
系别:电子电气工程系
班级:08级自动化班
姓名:XXX
学号:
1.编写一个求圆的面积的函数文件。
>> f(1)
s =
3.1416
>> f(2)
s =
12.5664
通过此题掌握了独立文件与函数文件的区别。
2.三次抛物线的方程为:y=a*x^3+b*x^2+c*x
试探讨参数a,b和c对其图形的影响。
>> clear all;
>> subplot(1,3,1)
>> fplot('(-2:2)*x.^3+x.^2+x',[-2 2]) %绘制变量a=-2,-1,0,1,2时的图形
>> grid,axis('equal'),axis([-2 2 -4 4]) %显示网格,纵横坐标轴保持一致图
>> %显示区间
>> subplot(1,3,2)
>> fplot('x.^3+(-2:2)x.^2+x',[-2 2]) %绘制变量b=-2,-1,0,1,2时的图形
>> fplot('x.^3+(-2:2)*x.^2+x',[-2 2]) %绘制变量b=-2,-1,0,1,2时的图形
>> grid,axis('equal'),axis([-2 2 -4 4])
>> subplot(1,3,3)
>> fplot('x.^3+x.^2+(-2:2)*x',[-2 2]) %绘制变量c=-2,-1,0,1,2时的图形
>> grid,axis('equal'),axis([-2 2 -4 4])
>> gtext('a=2'),gtext('a=-2'),gtext('a=0') %用gtext命令在其他两个子图上标注字符程序运行结果如下:
分析:由图可得a=0时,此函数为抛物线,a>0时,随着a的增大,其图形越来越陡,a<0时,随着a的减小,其图形越来越陡,且a<0时,图形的极值点增多。
随着b,c的增大,其图形越来越陡。
3.设计GUI,通过调节滑块可以画出不同频率的三角波形,同时学习法对Push Button、Checkbox、Slider、Axes、Popup Menu、Static Text控件的使用和操作。
布局好的控件如下:
添加的代码如下:
运行结果如下:
通过此题,掌握了对Push Button、Checkbox、Slider、Axes、Popup Menu、Static Text控件的使用和操作,知道了图形用户界面设计工具GUIDE的强大功能。
4.运算放大电路如图所示,试分析放大器开环增益和频率响应对整个电路闭环频率响应的影响,并绘出曲线。
>> z2=[20,100,500]*1000;z1=2000; %设置元件参数
>> A0=2e6;w1=500;w2=2e6;w3=5e7;
>> w=logspace(2,8); %设定频率数组
>> b=A0*w1*w2*w3;
>> a=poly([-w1,-w2,-w3]); %列出运算放大器分子分母系数向量>> A=polyval(b,j*w)./polyval(a,j*w); %求放大器开环频率响应
>> for i=1:3
z12(i)=z2(i)/z1;
H(i,:)=-z12(i)./(1+(1+z12(i))./A); %求放大器闭环响应
semilogx(w,abs(H(i,:))),hold on %画出频率-增益曲线
end
>> v=axis;axis(v); %保持w坐标
>> semilogx(w,abs(A))
>> hold off
运行结果如下:
>> z2=[20,100,500]*1000;z1=2000; %设置元件参数
>> A0=2e6;w1=50;w2=2e6;w3=5e7;
>> w=logspace(2,8); %设定频率数组
>> b=A0*w1*w2*w3;
>> a=poly([-w1,-w2,-w3]); %列出运算放大器分子分母系数向量>> A=polyval(b,j*w)./polyval(a,j*w); %求放大器开环频率响应
>> for i=1:3
z12(i)=z2(i)/z1;
H(i,:)=-z12(i)./(1+(1+z12(i))./A); %求放大器闭环响应
semilogx(w,abs(H(i,:))), hold on %画出频率-增益曲线
end
>> v=axis;axis(v); %保持w坐标
>> semilogx(w,abs(A))
将w1减小10倍的H(w)的图如下:
由题可知,Z2越大,越容易造成运算放大器的自激现象。
消除自激可以通过减小w1,或增大w2,w3,在放大器已选定的情况下通常只能用加消振电容的方法减小w1。
5.分别利用命令和simulink模型求y=∫cos(t)dt的结果,其中初值分别为y1(0)=0和y2(0)=1。
(1)simulink模型求解如下:y1(0)=0时:
其结果如下:
y2(0)=1时:
其结果如下:
(2)命令求解如下: >> clear
>> f='cos(x)'; %定义被积函数 >> F=int(f) %求积分 F = sin(x)
6.许多工业控制过程都可以等效成二阶环节,设计典型二阶环节H(s)=20/(1.6s 2+4.4s+1)的
NB
NS
ZR
PS
PB
NB PB PB PS PS ZR NS PB PS PS ZR ZR ZR PS PS ZR ZR NS PS PS ZR ZR NS NS PB
ZR
ZR
NS
NS
NB
e
u de
u为输出信号,e与de为输入信号。
u,e,de的取值范围均在[-6 6]之间。
在命令窗口下输入命令‘fuzzy’弹出如下界面:
在Edit菜单下点击Add Variable下的input,分别点击input1和input2,在Name中改其名称分别为‘e’和‘de’,将output1名字改为‘u’得到如下图形:
双击输入信号e,进入Membership Function Editor窗口界面,将其Range与Display Range都改为[-6 6],然后在membership function plots下删掉原有的三个输入波形,得图如下:
在Edit菜单下,打开Add Mfs窗口,修改Number of MFs为5,
点击OK按钮。
然后依次选中五个波形在Name中分别对其进行命名,对de与u做相同的操作,得出如下图形:
然后,返回到FIS Editor界面,双击Untitled进入Rule Editor界面,按照表格对其输入输出进行添加,完成后如下图所示:
然后点击Close,在File菜单下选中Export中的To workplace,修改它的workspace variable 为
mohu,如下所示:
点击OK按钮,就可以在如下的仿真电路中进行仿真
得出的仿真波形如下:
若运行有错误提示,则在FIS Editor窗口下的Defuzzification中重新选取一种识别模糊控制的方法,如下图所示:
通过这几个题,使我认识到matlab的功能极其强大,不仅可以应用于数学方面,而且可以应用于我们所学的几乎所有的专业课,求解时还可以使用多种方法,不仅可以使用命令求解,而且可以使用simulink模型求解,因此在以后的学习中,我会经常使用此软件,来达到对此软件的熟练掌握。