Matlab+Toolbox+工具箱1
Matlab Toolbox 工具箱
Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。
工具箱介绍
Matlab包含两部分内容：基本部分和根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱。
Symbolic Math
PDE
Optimization
Signal process
Image Process
Statistics
Control System
System Identification
……
一、工具箱简介
?功能型工具箱——通用型
功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、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，能够用于多种学科。
?领域型工具箱——专用型
领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。
控制系统工具箱
Control System Toolbox
?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、斜坡响应）
?频域响应（Bode图、Nyquist图）
?根轨迹、极点配置
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——系统辨识工具箱
?Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱?Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
?Image Processing Toolbox——图象处理工具箱?Database Toolbox——数据库工具箱
?Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
?Neural Network Toolbox——神经网络工具箱?Optimization Toolbox——优化工具箱?Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
?Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
?Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
?Spline Toolbox——样条工具箱?Statistics Toolbox——统计工具箱?Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱?Simulink Toolbox——动态仿真工具箱?Virtual Reality Toolbox——虚拟现实工具箱?Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每个新出的版本都在增加、更新完善。
工具箱介绍
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。
工具箱介绍
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工具箱的安装
Matlab工具箱的安装
9Matlab的所有工具箱都安装在$MATLAB\toolbox 目录中，其中$MATLAB表示Matlab的安装目录。
9用户如果想安装自己的工具箱，只需将包含所有M函数文件的目录名添加到Matlab的搜索路径中。
工具箱安装实例
安装工具箱ncm
9下载ncm.zip并将全部文件解压到目录ncm中
9将目录ncm复制到$MATLAB\toolbox\
9将目录$MATLAB\toolbox\ncm添加到当前搜索路径，或永久添加到Matlab搜索路径中。
MATLAB Optimization Toolbox
Optimization Tree
Figure 1: Optimization tree.
数据拟合
?用插值的方法对一函数进行近似,要求所得到的插值多项式经过已知插值节点;在n比较大的情况下,插值多项式往往是高次多项式,这也就容易出现振荡现象（龙格现象），即虽然在插值节点上没有误差,但在插值节点之外插值误差变得很大,从“整体”上看,插值逼近效果将变得“很差”。
?数据拟合是求一个简单的函数,例如是一个低次多项式,不要求通过已知的这些点,而是要求在整体上“尽量好”的逼近原函数。
You open the Curve Fitting Tool with the cftool command.
cftool
load census
data
Matlab优化工具箱函数简介
Matlab优化工具箱函数简介 一维搜索问题fminbnd 无约束极小值fminunc, fminsearch 约束极小值fmincon 线性规划linprog 二次规划quadprog 1．一维搜索问题 优化工具箱函数fminbnd 对应问题：min f(x) x1
matlab拟合工具箱的使用
matlab拟合工具箱使用 2011-06-17 12:53 1.打开CFTOOL工具箱。在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。也可以在命令窗口中直接输入”cftool”，打开工具箱。 2.输入两组向量x，y。 首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量和y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。 例如在命令行里输入下列数据: x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; y=[0.012605,0.013115,0.016866,0.014741,0.022353,0.019278,0.041803,0.0 38026,0.038128,0.088196]; 3.数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data 选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。
CRC16并行计算的Matlab推导
CRC16并行计算的Matlab推导 本文使用的CRC16的生成多项式为： 其对应的串行编码图如下图所示。 假设输入数据的位宽为8比特，即{I7,I6,I5,I4,I3,I2,I1,I0}，I为Input的首字母。I0表示最低比特位，I7表示最高比特位。 在串行模式下，I0先输入CRC16计算模块，于是I0输入后各个寄存器的状态变化如下： = = = = = = = = = = =
= = = = = 可以将以上表达式组成矩阵乘法的形式，则有： '0D T D S I =?+? （1） 其中，D 为0D ~15D 构成的列向量，用转置矩阵的形式表示为： () 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15T D D D D D D D D D D D D D D D D D =同理，'D 是'0D ~'15D 构成的列向量，用转置矩阵的形式表示为： () '' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '0123456789101112131415T D D D D D D D D D D D D D D D D D = 表达式（1）中的矩阵T ，表示为： 00000000000000110000000000000000100000000000001001000000000000000010000000000000000100000000000000001000000000000000010000000000000000100000000000000001000000000000000010000000000000000100000000000T =0000010000000000000000100000000000000001000000000000000011?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?
Matlab工具箱中地BP与RBF函数
Matlab工具箱中的BP与RBF函数 Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置合适的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。限于篇幅，仅对本章所用到的函数进行介绍，其它的函数及其用法请读者参考联机文档和帮助。 1 BP与RBF网络创建函数 在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。 表 1 神经网络创建函数 (1) newff函数 功能：创建一个前馈BP神经网络。 调用格式：net = newff(PR,[S1 S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF) 参数说明： ?PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵； ?S i–S NI层网络第i层的神经元个数； ?TF i - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为'tansig'，
可设置为logsig，purelin等； ?BTF -反向传播网络训练函数，默认为'trainlm'，可设置为trainbfg，trainrp，traingd等； ?BLF -反向传播权值、阈值学习函数，默认为'learngdm'； ?PF -功能函数，默认为'mse'； (2) newcf函数 功能：创建一个N层的层叠(cascade)BP网络 调用格式：net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 参数同函数newff。 (3) newrb函数 功能：创建一个径向基神经网络。径向基网络可以用来对一个函数进行逼近。newrb函数用来创建一个径向基网络，它可以是两参数网络，也可以是四参数网络。在网络的隐层添加神经元，直到网络满足指定的均方误差要求。 调用格式：net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD) 参数说明： ?P：Q个输入向量构成的R×Q矩阵； ?T：Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵； ?GOAL：均方误差要求，默认为0。 ?SPREAD：分散度参数，默认值为1。SPREAD越大，网络逼近的函数越平滑，但SPREAD取值过大将导致在逼近变化比较剧烈的函
MATLAB常用工具箱
MATLAB有三十多个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。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用
实验一、复变函数与特殊函数图形的绘制
实验一、复变函数与特殊函数图形的绘制 一、复变函数图形的绘制 例题：编程绘制出复变函数31/31 ，的图形。 z z , z 解： %experiment1.m close all clear all m=30; r=(0:m)'/m; theta=pi*(-m:m)/m; z=r*exp(i*theta); w=z.^3; blue=0.2; x=real(z); y=imag(z); u=real(w); v=imag(w); v=v/max(max(abs(v))); %%函数值虚部归一化 M=max(max(u)); m=min(min(u)); axis([-1 1 -1 1 m M]) caxis([-1 1]) %%指定颜色值的范围 s=ones(size(z)); subplot(131) mesh(x,y,m*s,blue*s) %%画投影图 hold on surf(x,y,u,v) %%画表面图 xlabel('x') ylabel('y') zlabel('u') title('z^3') hold off colormap(hsv(64)) %%画色轴 w=z.^(1/3); x=real(z); y=imag(z); subplot(132) for k=0:2 rho=abs(w);
phi=angle(w)+k*2*pi/3; u=rho.*cos(phi); v=rho.*sin(phi); v=v/max(max(abs(v))); %%函数值虚部归一化 M=max(max(max(M,u))); m=min(min(min(m,u))); surf(x,y,u,v) %%画表面图 axis([-1 1 -1 1 m M]) hold on end s=ones(size(z)); mesh(x,y,m*s,blue*s) %%画投影图 xlabel('x') ylabel('y') zlabel('u') title('z^{1/3}') colormap(hsv(64)) %%画色轴 w=1./z; w(z==0)=NaN; x=real(z); y=imag(z); u=real(w); v=imag(w); v=v/max(max(abs(v))); %%函数值虚部归一化 M=max(max(max(M,u))); m=min(min(min(m,u))); subplot(133) surf(x,y,u,v) %%画表面图 hold on axis([-1 1 -1 1 m M]) s=ones(size(z)); mesh(x,y,m*s,blue*s) %%画投影图 xlabel('x') ylabel('y') zlabel('u') title('1/z') colormap(hsv(64)) %%画色轴
MATLAB工具箱介绍
MATLAB工具箱介绍 序号工具箱备注 数学、统计与优化 1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱 2Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 3Statistics Toolbox统计学工具箱4Curve Fitting Toolbox曲线拟合工具箱5Optimization Toolbox优化工具箱 6Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 7Neural Network Toolbox神经网络工具箱 8Model-Based Calibration Toolbox 基于模型矫正工具箱 信号处理与通信 9Signal Processing Toolbox 信号处理工具箱 10DSP System Toolbox DSP[size=+0]系统工具箱 11Communications System Toolbox 通信系统工具箱 12Wavelet Toolbox小波工具箱 13Fixed-Point Toolbox定点运算工具箱14RF Toolbox射频工具箱 15Phased Array System Toolbox 相控阵系统工具箱 控制系统设计与分析 16Control system Toolbox控制系统工具箱 17System Indentification Toolbox 系统辨识工具箱 18Fuzzy Logic Toolbox模糊逻辑工具箱19Robust Control Toolbox鲁棒控制工具箱 20Model Predictive Control Toolbox 模型预测控制工具箱 21Aerospace Toolbox航空航天工具箱
MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法Word版
Windows下MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方 法 1MATLAB分布式并行计算服务器介绍 MATLAB Distributed Computing Server可以使并行计算工具箱应用程序得到扩展，从而可以使用运行在任意数量计算机上的任意数量的worker。MATLAB Distributed Computing Server还支持交互式和批处理工作流。此外，使用Parallel Computing Toolbox 函数的MATLAB 应用程序还可利用MATLAB Compiler （MATLAB 编译器）编入独立的可执行程序和共享软件组件，以进行免费特许分发。这些可执行应用程序和共享库可以连接至MATLAB Distributed Computing Server的worker，并在计算机集群上执行MATLAB同时计算，加快大型作业执行速度，节省运行时间。 MATLAB Distributed Computing Server 支持多个调度程序：MathWorks 作业管理器（随产品提供）或任何其他第三方调度程序，例如Platform LSF、Microsoft Windows Compute Cluster Server（CCS）、Altair PBS Pro，以及TORQUE。 使用工具箱中的Configurations Manager（配置管理器），可以维护指定的设置，例如调度程序类型、路径设置，以及集群使用政策。通常，仅需更改配置名称即可在集群间或调度程序间切换。 MATLAB Distributed Computing Server 会在应用程序运行时在基于用户配置文件的集群上动态启用所需的许可证。这样，管理员便只需在集群上管理一个服务器许可证，而无需针对每位集群用户在集群上管理单独的工具箱和模块集许可证。 作业（Job）是在MATLAB中大量的操作运算。一个作业可以分解不同的部分称为任务（Task），客户可以决定如何更好的划分任务，各任务可以相同也可以不同。MALAB中定义并建立作业及其任务的会话（Session）被称为客户端会话，通常这是在你用来编写程序那台机器上进行的。客户端用并行计算工具箱来定义和建立作业及其任务，MDCE通过计算各个任务来执行作业并负责把结果返
MATLAB绘图功能大全
Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab 还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法，在此基础上，再介绍可以操作和控制各种图形对象的低层绘图操作。 一、二维绘图 二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。 （一）绘制二维曲线的基本函数 在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。 1．plot函数的基本用法
plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x 坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。plot函数的应用格式 plot(x,y) 其中x,y为长度相同的向量，存储x坐标和y坐标。 例51 在[0 , 2pi]区间，绘制曲线 程序如下：在命令窗口中输入以下命令 >> x=0:pi/100:2*pi; >> y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线 注意：指数函数和正弦函数之间要用点乘运算，因为二者是向量。 例52 绘制曲线 这是以参数形式给出的曲线方程，只要给定参数向量，再分别求出x,y向量即可输出曲线： >> t=-pi:pi/100:pi; >> x=t.*cos(3*t); >> y=t.*sin(t).*sin(t); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线 以上提到plot函数的自变量x,y为长度相同的向量，这是最常见、最基本的用法。实际应用中还有一些变化。
(实例)matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 核心函数： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群 【输入参数】 num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B], 如 precision--变量进行二进制编码时指定的精度 F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度) (2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,... termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverO ps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数 【输出参数】 x--求得的最优解 endPop--最终得到的种群 bPop--最优种群的一个搜索轨迹 【输入参数】 bounds--代表变量上下界的矩阵 evalFN--适应度函数 evalOps--传递给适应度函数的参数 startPop-初始种群 opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega 的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0] termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm'] termOps--传递个终止函数的参数,如[100] selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect'] selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08] xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover simpleXover'] xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0] mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation'] mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]
MATLAB在复变函数与积分变换里的应用
MATLAB在复变函数与积分变换里的应用 目录 1复数的生成 (1) 2 复常数的运算 (1) 2.1—2.3 求复数的实部、虚部、模、幅角、共轭复数 (1) 2.4—2..8两个复数之间进行乘除法运算、幂运算、指数对数运算及方程求根 (2) 2..9MA TLAB极坐标绘图 (6) 3 泰勒级数的展开 (3) 4 留数计算和有理函数的部分分式展开 (4) 4.1 留数计算 (4) 4.2 有理函数的部分分式展开 (5) 5 Fourier变换及其逆变换 (6) 6 Laplace变换及其逆变换由拉普拉斯曲面图观察频域与复频域的关系 (7) 参考文献 (10)
复变函数与积分变换理论性较强,又是解决实际问题的强有力的工具. 本文利用MATLAB讨论了复变函数与积分变换中的复数运算、泰勒级数的展开、留数、有理函数展开、Fourier 变换、Laplace变换和图形绘制等几个问题.可以使用MATLAB来进行复变函数的各种运算，还可以使用matlab进行Taylor级数展开以及Laplace变换和Fourier变换。 1.复数的生成 复数的生成有两种形式。 a: z=a+b*i example1:>> z=2+3*i z = 2.0000 + 3.0000i b: z=r*exp(i*theta) example2: >> z=2*exp(i*30) z = 0.3085 - 1.9761i 2.复数的运算 2.1、复数的实部和虚部 复数的实部和虚部的提取可由函数real和imag实现。 调用形式 real(x)返回复数的实部 imag(x)返回复数的虚部 example3: >> z=4+5*i; >> real(z) ans = 4 >> imag(z) ans = 5
MATLAB模型预测控制工具箱函数..
MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；
⑤ MPC 传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D 为通用状态空间矩阵； minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆ minfo(1)=dt ，系统采样周期，默认值为1； ◆ minfo(2)=n ，系统阶次，默认值为系统矩阵A 的阶次； ◆ minfo(3)=nu ，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆ minfo(4)=nd ，测量扰的数目，默认值为0； ◆ minfo(5)=nw ，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆ minfo(6)=nym ，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆ minfo(7)=nyu ，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o ，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。 例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解：MATLAB 命令如下：
Matlab+Toolbox+工具箱1
Matlab Toolbox 工具箱 Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。
工具箱介绍 Matlab包含两部分内容：基本部分和根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱。 Symbolic Math PDE Optimization Signal process Image Process Statistics Control System System Identification ……
一、工具箱简介 ?功能型工具箱——通用型 功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、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，能够用于多种学科。
?领域型工具箱——专用型 领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。
控制系统工具箱 Control System Toolbox ?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、斜坡响应） ?频域响应（Bode图、Nyquist图） ?根轨迹、极点配置
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——系统辨识工具箱 ?Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱?Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Parallel Computing with MATLAB(并行计算)
Getting Started with Parallel Computing using MATLAB: Interactive and Scheduled Applications Created by S. Zaranek, E. Johnson and A. Chakravarti 1.Objectives This user guide provides an end user with instructions on how to get started running parallel MATLAB applications using a desktop computer or a cluster. 2.Assumptions User has access to MATLAB and Parallel Computing Toolbox on the desktop computer or head node of the cluster. If running on a cluster: MATLAB Distributed Computing Server has been installed by an administrator on the cluster. The desktop MATLAB client has been configured to connect to the cluster. If this has not been done, you should contact the cluster administrator. 3. Getting the Example Files Unzip the demoFiles.zip file that was provided along with this guide. You can add the files to the MATLAB path by running the addpath command in MATLAB. >> addpath
Matlab在复变函数中应用解读
Matlab在复变函数中应用 数学实验（一） 华中科技大学数学系 二○○一年十月
MATLAB在复变函数中的应用 复变函数的运算是实变函数运算的一种延伸，但由于其自身的一些特殊的性质而显得不同，特别是当它引进了“留数”的概念，且在引入了Taylor级数展开Laplace 变换和Fourier变换之后而使其显得更为重要了。 使用MATLAB来进行复变函数的各种运算；介绍留数的概念及MAT–LAB的实现；介绍在复变函数中有重要应用的Taylor展开（Laurent展开Laplace变换和Fourier变换）。 1 复数和复矩阵的生成 在MATLAB中，复数单位为)1 j i，其值在工作空间中都显示为 =sq rt = (- 0+。 .1 i 0000 1.1 复数的生成 复数可由i z+ =。 a =语句生成，也可简写成bi a z* + b 另一种生成复数的语句是) exp(i theta r =，也可简写成) =， z* exp(theta * i r z* 其中theta为复数辐角的弧度值，r为复数的模。 1.2 创建复矩阵 创建复矩阵的方法有两种。 （1）如同一般的矩阵一样以前面介绍的几种方式输入矩阵 例如：)] i A* * i i = + 3[i * - + * , ), 23 5 33 6 exp( 2 3 , exp( 9 （2）可将实、虚矩阵分开创建，再写成和的形式 例如： )2,3( re=； rand im=； )2,3( rand
im i re com *+= ] 5466.07271.05681.02897.07027.05341.08385.03420.03704.03412.03093.06602.0[i i i i i i com ++++++= 注意 实、虚矩阵应大小相同。 2 复数的运算 1．复数的实部和虚部 复数的实部和虚部的提取可由函数real 和imag 实现。 调用形式 )(x real 返回复数x 的实部 )(x imag 返回复数x 的虚部 2．共轭复数 复数的共轭可由函数conj 实现。 调用形式 )(x conj 返回复数x 的共轭复数 3．复数的模和辐角 复数的模和辐角的求解由功能函数abs 和angle 实现。 调用形式 )(x abs 复数x 的模 )(x angle 复数x 的辐角 例：求下列复数的实部与虚部、共轭复数、模与辐角 （1） i 231 + （2）i i i --131 （3）i i i 2)52)(43(-+ （4）i i i +-2184 由MATLAB 输入如下：
MATLAB分布式并行计算环境
前言：之前在本博客上发过一些关于matlab并行计算的文章，也有不少网友加我讨论关于这方面的一些问题，比如matlab并行计算环境的建立，并行计算效果，数据传递等等，由于本人在研究生期间做论文的需要在这方面做过一些研究，但总体感觉也就是一些肤浅的应用，现已工作，已很少再用了，很多细节方面可能也记不清了，在这里将以前做的论文内容做一些整理，将分几个小节，对matlab并行计算做个一个简要的介绍，以期对一些初学者有所帮助，当然最主要的还是多看帮助文档及相关技术文章！有不当之处敬请各位网友指正， 3.1 Matlab并行计算发展简介 MATLAB技术语言和开发环境应用于各个不同的领域，如图像和信号处理、控制系统、财务建模和计算生物学。MA TLAB通过专业领域特定的插件（add-ons）提供专业例程即工具箱(Toolbox)，并为高性能库(Libraries)如BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms，用于执行基本向量和矩阵操作的标准构造块的标准程序)、FFTW(Fast Fourier Transform in the West，快速傅里叶变换)和LAPACK(Linear Algebra PACKage，线性代数程序包)提供简洁的用户界面，这些特点吸引了各领域专家，与使用低层语言如C语言相比可以使他们很快从各个不同方案反复设计到达功能设计。 计算机处理能力的进步使得利用多个处理器变得容易，无论是多核处理器，商业机群或两者的结合，这就为像MATLAB一样的桌面应用软件寻找理论机制开发这样的构架创造了需求。已经有一些试图生产基于MATLAB的并行编程的产品，其中最有名是麻省理工大学林肯实验室(MIT Lincoln Laboratory)的pMATLAB和MatlabMPI，康耐尔大学(Cornell University)的MutiMATLAB和俄亥俄超级计算中心(Ohio Supercomputing Center)的bcMPI。 MALAB初期版本就试图开发并行计算，80年代晚期MA TLAB的原作者，MathWorks 公司的共同创立者Cleve Moler曾亲自为英特尔HyperCube和Ardent电脑公司的Titan超级计算机开发过MATLAB。Moler 1995年的一篇文章“Why there isn't a parallel MATLAB?[**]”中描述了在开了并行MA TLAB语言中有三个主要的障碍即：内存模式、计算粒度和市场形势。MATLAB全局内存模式的多数并行系统的分布式模式意味着大数据矩阵在主机和并行机之间来回传输。与语法解析和图形例程相比，那时MA TLAB只花了小部分的时间行例程上，这使得并行上的努力并不是很有吸引力。最后一个障碍对于一个资源有限的组织来讲确实是一个现实，即没有足够多的MA TLAB用户将其用于并行机上，因此公司还是把注意力放在单个CPU的MA TLAB开发上。然而这并不妨碍一些用户团体开发MA TLAB并行计算功能，如上面提到的一些实验室和超级计算中心等。 有几个因素使并行MATLAB工程在MathWorks公司内部变得很重要，首先MATALB 已经成长为支持大规模工程的领先工程技术计算环境；其次现今的微处理器可以有两个或四个内核，将来可能会更多甚至个人并行机，采用更复杂的分层存储结构，MA TLAB可以利用多处理器计算机或网络机群；最后是用户团体中要求全面成熟解决方案的呼声也越来越高[] Cleve Moler. Parallel MATLAB: Multiple Processors and Multi Cores, Th eMathWorks News&Notes 。 有三种途径可以用MATLAB来创建一个并行计算系统。第一种途径是主要是把MATLAB或相似程序翻译为低层语言如C或FORTRAN，并用注解和其它机制从编译器中生成并行代码，如CONLAB和FALCON工程就是这样。把MATLAB程序翻译为低层C或FORTRAN语言是个比较困难的问题，实际上MathWorks公司的MA TLAB编译软件就能转换生成C代码到生成包含MATLAB代码和库并支持各种语言特性的包装器。
MATLAB工具箱函数
表Ⅰ-11 线性模型函数 函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较 多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断 续表 函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵 表Ⅰ-12 非线性回归函数 函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合（牛顿法）nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘 表Ⅰ-13 试验设计函数 函数描述 cordexch D-优化设计（列交换算法）daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵（正交数组）rowexch D-优化设计（行交换算法） 表Ⅰ-14 主成分分析函数 函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析 表Ⅰ-15 多元统计函数 函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析 表Ⅰ-16 假设检验函数 函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验 表Ⅰ-17 分布检验函数 函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验 表Ⅰ-18 非参数函数 函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验
MATLAB并行计算解决方案
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5a4254180.html, MATLAB并行计算解决方案 作者：姚尚锋刘长江唐正华 来源：《计算机时代》2016年第09期 DOI：10.16644/https://www.360docs.net/doc/5a4254180.html,33-1094/tp.2016.09.021 摘要：为了利用分布式和并行计算来解决高性能计算问题，本文介绍了利用MATHWORKS公司开发的并行计算工具箱在MATLAB中建模与开发分布式和并行应用的一些方法；包括并行for循环、批处理作业、分布式数组、单程序多数据（SPMD）结构等。用这些方法可将串行MATLAB应用程序转换为并行MATLAB应用程序，且几乎不需要修改代码和低级语言编写程序，从而提高了编程和程序运行的效率。用这些方法来执行模型，可以解决更大的问题，覆盖更多的仿真情景并减少桌面资源。 关键词：建模；仿真；并行计算； MATLAB 中图分类号：TP31 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）09-73-03 Parallel computing solutions with MATLAB Yao Shangfeng， Liu Changjiang， Tang Zhenghua， Dai Di （Simulation Training Center， Armored Force Institute， Bengbu， Anhui 233050， China） Abstract： For the use of distributed and parallel computing to solve the problem of high-performance computing， this article describes the use of Parallel Computing Toolbox developed by MATHWORKS Company and some methods of parallel applications， including parallel for loop，batch jobs， distributed arrays， Single Program Multiple Data （SPMD） structure. by the methods， the serial MATLAB applications can be converted to parallel MATLAB applications，and almost no need to modify the code and program in low level languages， thereby increasing the efficiency of programming and operation. Use this method to perform model can solve bigger problems， cover more simulation scenarios and reduce the desktop resources. Key words： modeling； simulation； parallel computing； MATLAB 0 引言 用户面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求，他们使用分布式和并行计算来解决高性能计算问题。MATHWORKS公司开发的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）[1-5]可以在MATLAB中建模和开发分布式和并行应用，并在多核处理器和多核计算机中执行，解决计算、数据密集型问题[2]，而且并不离开即使的开发环境；无需更改代码，即可在计算机