利用MATLAB软件对音频信号进行频谱分析与处理
利用Matlab进行频谱分析的方法
利用Matlab进行频谱分析的方法引言频谱分析是信号处理和电子工程领域中一项重要的技术，用于分析信号在频率域上的特征和频率成分。
在实际应用中，频谱分析广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
Matlab是一种强大的工具，可以提供许多功能用于频谱分析。
本文将介绍利用Matlab进行频谱分析的方法和一些常用的工具。
一、Matlab中的FFT函数Matlab中的FFT（快速傅里叶变换）函数是一种常用的频谱分析工具。
通过使用FFT函数，我们可以将时域信号转换为频域信号，并得到信号的频谱特征。
FFT 函数的使用方法如下：```Y = fft(X);```其中，X是输入信号，Y是输出的频域信号。
通过该函数，我们可以得到输入信号的幅度谱和相位谱。
二、频谱图的绘制在进行频谱分析时，频谱图是一种直观和易于理解的展示形式。
Matlab中可以使用plot函数绘制频谱图。
首先，我们需要获取频域信号的幅度谱。
然后，使用plot函数将频率与幅度谱进行绘制。
下面是一个示例：```X = 1:1000; % 时间序列Y = sin(2*pi*10*X) + sin(2*pi*50*X); % 输入信号Fs = 1000; % 采样率N = length(Y); % 信号长度Y_FFT = abs(fft(Y)); % 计算频域信号的幅度谱f = (0:N-1)*(Fs/N); % 频率坐标plot(f, Y_FFT);```通过上述代码，我们可以得到输入信号在频谱上的特征，并将其可视化为频谱图。
三、频谱分析的应用举例频谱分析可以应用于许多实际问题中。
下面将介绍两个常见的应用举例：语音信号分析和图像处理。
1. 语音信号分析语音信号分析是频谱分析的一个重要应用领域。
通过对语音信号进行频谱分析，我们可以探索声波的频率特性和信号的频率成分。
在Matlab中，可以使用wavread 函数读取音频文件，并进行频谱分析。
下面是一个示例：```[waveform, Fs] = wavread('speech.wav'); % 读取音频文件N = length(waveform); % 信号长度waveform_FFT = abs(fft(waveform)); % 计算频域信号的幅度谱f = (0:N-1)*(Fs/N); % 频率坐标plot(f, waveform_FFT);```通过上述代码，我们可以获取语音信号的频谱特征，并将其可视化为频谱图。
基于MATLAB的音频信号的分析与处理
HEBEINONGJI 农 机
机电·教育·推广
摘 要：本文主要通过 matlab 编程处理音频信号，并设计基本回声系统、IIR 和 FIR 滤波器，分析信号的时域、频域及 音频信号的特点，最终得到对音乐信号处理的结果。
关键词：matlab 程序；音频信号；滤波器设计
基于 MATLAB 的音频信号的分析与处理
与原声音乐对比，再观察滤波后的信号与原信号对比，最终确定
合适的 a 值。 2.2 程序 单回声滤波器 T=0.3； a=0.7； b1=[1,zeros(1,T*f-1),a] ； w=-pi:2*pi/1024:pi； [H,w]=freqz（b1,a）； plo（t w/2*pi,abs（H）） figure plo（t w/2*pi,angle（H）） y1=filte（r b1,1,x）； sound（y1，f） 无限回声滤波器 b2=[zeros（1，T*f），1]； a2=[1,zeros（1，T*f-1）,-a]； w=-pi:2*pi/1024:pi； [H2,w]=freqz（b2,a2）； plo（t w/2*pi,abs（H2）） figure plo（t w/2*pi，angle（H2）） 全通滤波器 b3=[a,zeros（1,T*f-1）,-1]； a3=[1,zeros（1,T*f-1）,-a]； [H3,w]=freqz（b3,a3,1024)； plo（t w/2*pi，abs（H3）） plo（t w/2*pi,abs（H3）） 2.3 分析与结论 （1）单回声滤波器又称为梳状滤波器。 （2）信号通过单回声、无限回声滤波器后的幅值与相位均发
46
2019 年 IIR 程序 Fdatool plo（t x） hold on [b3,a3]=t（f Hdi）； x1=filte（r b3，a3，x）； sound（x1，f)） sound（x，f） plo（t x1,'r'） figure X=ff（t x）； N=length（x）； f1=0:f/N:f-f/N； plo（t f1/1000，abs（X））； hold on Xi=ff（t x1）； Ni=length（x1）； fi=0:f/Ni:f-f/Ni； plot(fi/1000,abs（Xi）,'r'） 2.3.2.1FIR 程序 fdatool a=0.7； [b4,a4]=t（f Hdf）； x2=filte（r b4,a4,x）； sound（x2,f） Xf=ff（t x2）； Nf=length（x2）； ff=0:f/Nf:f-f/Nf； plot(ff/1000,abs（Xf）） 2.3.3 分析结论 （1）信号经低通滤波器后，高频分量被滤除。 （2）相同指标下，IIR 滤波器比 FIR 滤除效果好。 （3）经滤波器滤波后，音乐信号声音更加圆润，噪声更小。 参考文献： [1]高西全,丁美玉.数字信号处理[M].西安电子科技大学出版 社,2000. [2]陈亚勇.MATLAB 信号处理详解[M].人民邮电出版社,2000. [3]杨树斌.数字信号处理实践教程（第一版）[M].华中科技大 学出版社,2010.
用MATLAB设计对信号进行频谱分析和滤波处理的程序
用MATLAB设计对信号进行频谱分析和滤波处理的程序设计出一套完整的系统，对信号进行频谱分析和滤波处理：1．产生一个连续信号，包含低频，中频，高频分量，对其进行采样，进行频谱分析，分别设计三种高通，低通，带通滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波后信号的频谱。
2.采集一段含有噪音的语音信号（可以录制含有噪音的信号，或者录制语音后再加进噪音信号），对其进行采样和频谱分析，根据分析结果设计出一合适的滤波器滤除噪音信号。
完整的程序%写上标题%设计低通滤波器：[N,Wc]=buttord()%估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth低通滤波器[h,f]=freqz(); %求数字低通滤波器的频率响应figure(2); % 打开窗口2subplot(221); %图形显示分割窗口plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图title(巴氏低通滤波器'');grid; %绘制带网格的图像sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数subplot(222);plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形xlabel('时间 (seconds)');ylabel('时间按幅度');SF=fft(sf,256); %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换w= %新信号角频率subplot(223);plot()); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图title('低通滤波后的频谱图');%设计高通滤波器[N,Wc]=buttord()%估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc[a,b]=butter(N,Wc,'high'); %设计Butterworth高通滤波器[h,f]=freqz(); %求数字高通滤波器的频率响应figure(3);subplot(221);plot()); %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图title('巴氏高通滤波器');grid; %绘制带网格的图像sf=filter(); %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数subplot(222);plot(t,sf); ;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形xlabel('Time(seconds)');ylabel('Time waveform');w; %新信号角频率subplot(223);plot()); %绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图title('高通滤波后的频谱图');%设计带通滤波器[N,Wc]=buttord([)%估算得到Butterworth带通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth带通滤波器[h,f]=freqz(); %求数字带通滤波器的频率响应figure(4);subplot(221);plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth带通滤波器的幅频响应图title('butter bandpass filter');grid; %绘制带网格的图像sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数subplot(222);plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的时域图形xlabel('Time(seconds)');ylabel('Time waveform');SF=fft(); %对叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换w=( %新信号角频率subplot(223);plot(')); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的频谱图title('带通滤波后的频谱图');。
基于MATLAB实现对语音信号频谱分析
的起点移至 处截取信号 ，再做傅里叶变换而得到
的一个频谱函数。这是直接将频率轴方向来理解的。
另一种解释是从时间轴方向来理解，当频率固定时，
例如
，则
可以看作是信号经过一个中心频
率为 的带通滤波器产生的输出。这是因为窗口函数
通常具有低通频率响应，而指数 对语音信号
有调制的作用，使频谱产生移位，即将 频谱中
对应于频率 的分量平移到零频。
3、短时傅里叶反变换(倒谱分析)
傅里叶变换建立了信号从时域到频域的变换桥
梁，而傅里叶反变换则建立了信号从频域到时域的
变换桥梁这两个域之间的变换为一对一映射关系。
我们知道，
可以看作是加窗后函数的傅里叶变
换，为了实现反变换，将
进行频率采样，即令
图2 频谱分析过程
，则有
2、短时傅里叶变换(频谱分析)
公司推出的一种面向工程和科学计算的交互式计算软 的录音机功能可以用麦克风直接录制一段女声“世界
件，它以矩阵运算为基础，把计算、可视化、程序设 上最遥远的距离不是生与死，而是我就站在你面前
计融合到了一个简单易用的交互式工作环境中。同时 你确不知道我爱你”，并保存为WAV 格式文件，供
由于Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程 MATLAB 相关函数直接读取、写入或播放。本文以
三、语音信号分析及MATLAB的实现 1、语音信号的频谱分析过程 傅里叶频谱分析是语音信号频域分析中广泛采用的 一种方法。语音波是一个非平稳过程，因此适用于周 期、瞬变或平稳随机信号的标准傅里叶变换不能直接 表示语音信号，而应该用短时傅里叶变换对语音信号 的频谱进行分析，相应的频谱称为“短时谱”。 进行频谱分析时，在时域数据进行短时FFT处理之 前都要进行加窗处理。在FFT处理之后，普通频谱分析 可以进行频域上的滤波处理，从而使频谱更加平滑。 最后IFFT处理观察恢复后的时域信号图形，频谱分析过 程(如图2所示)。
matlab对语音信号的频谱分析及滤波资料
一．综合实验题目应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波二．主要内容录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；课程设计应完成的工作：1、语音信号的采集;2、语音信号的频谱分析;3、数字滤波器的设计;4、对语音信号进行滤波处理;5、对滤波前后的语音信号频谱进行对比分析;三．具体要求1、学生能够根据设计内容积极主动查找相关资料;2、滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整;3、对设计结果进行独立思考和分析;4、设计完成后,要提交相关的文档;1)课程设计报告书(纸质和电子版各一份,具体格式参照学校课程设计管理规定),报告内容要涵盖设计题目、设计任务、详细的设计过程、原理说明、频谱图的分析、调试总结、心得体会、参考文献（在报告中参考文献要做标注，不少于5篇）。
2)可运行的源程序代码(电子版)四．进度安排在基本要求的基础上,学生可根据个人对该课程设计的理解,添加一些新的内容。
五．成绩评定（1）平时成绩：无故旷课一次，平时成绩减半；无故旷课两次平时成绩为0分，无故旷课三次总成绩为0分。
迟到15分钟按旷课处理（2）设计成绩：按照实际的设计过程及最终的实现结果给出相应的成绩。
（3）设计报告成绩：按照提交报告的质量给出相应的成绩。
课程设计成绩=平时成绩（30%）+设计成绩（30%）+设计报告成绩（40%）目录第一节实验任务 (3)第二节实验原理 (3)2.1 采样频率、位数及采样定理 (3)2.2 时域信号的FFT分析 (4)2.3 IIR数字滤波器设计原理 (4)2.4 FIR数字滤波器设计原理 (4)第三节实验过程 (5)3.1原始语音信号采样后的时域、频域分析 (5)3.2采样后信号的FFT变换分析 (7)3.3双线性变换法设计IIR数字滤波器 (8)3.4窗函数法设计FIR数字滤波器 (11)第四节心得体会 (14)第五节参考文献 (15)应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波第一节实验任务录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号。
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波频谱分析是对信号的频率特性进行研究和描述的一种方法，而滤波是对信号进行去除或者强调特定频率成份的处理。
在语音信号处理中，频谱分析及滤波常用于去除噪声、增强语音信号的清晰度和可听度。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数用于频谱分析和滤波。
下面将详细介绍如何使用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波的步骤和方法。
1. 导入语音信号首先，我们需要将含噪声的语音信号导入到Matlab中进行处理。
可以使用Matlab提供的`audioread()`函数读取语音文件，并将其存储为一个向量。
```matlab[y, Fs] = audioread('noisy_speech.wav');```其中，`y`是读取到的语音信号向量，`Fs`是采样率。
如果语音文件的采样率不是默认的16kHz，可以使用`resample()`函数调整采样率。
2. 绘制时域波形为了对语音信号有一个直观的了解，可以绘制其时域波形图。
使用Matlab的`plot()`函数可以实现这一目标。
```matlabt = (0:length(y)-1)/Fs;plot(t, y);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Time Domain Waveform');```这段代码将绘制出含噪声语音信号的时域波形图，横轴表示时间，纵轴表示信号的幅值。
3. 进行频谱分析频谱分析可以匡助我们了解语音信号在不同频率上的能量分布情况。
在Matlab 中，可以使用`fft()`函数对语音信号进行傅里叶变换，得到其频谱。
```matlabN = length(y);Y = fft(y);P = abs(Y).^2/N;f = Fs*(0:(N/2))/N;plot(f, 10*log10(P(1:N/2+1)));xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Power (dB)');title('Power Spectrum');```上述代码将绘制出含噪声语音信号的功率谱图，横轴表示频率，纵轴表示功率（以分贝为单位）。
利用MATLAB软件对音频信号进行频谱分析与处理
利用MATLAB软件对音频信号进行频谱分析与处理一、简介频谱分析是通过对信号的频率成分进行分析，它允许我们了解信号的特性，计算信号的能量分布，同时还可以用来定位造成干扰的频率组件，以及检测和分析信号的变化。
MATLAB是一种编程语言和科学计算软件，它可以非常便捷地实现对音频信号的频谱分析和处理。
二、实现方法1.导入音频信号在使用MATLAB进行频谱分析时，首先需要先将音频信号导入MATLAB环境中。
可以使用audioplayer和audioread函数来完成这一步骤，示例代码如下：[audioData, fs] = audioread(‘AudioFile.wav’);player = audioplayer(audioData, fs);play(player);其中audioData表示从wav文件中读取的音频数据，fs表示采样率，player表示存储audioData和fs的audioplayer实例，play函数可以播放音频文件。
2.信号预处理针对所记录的音频信号，需要进行一些基本的信号处理操作，包括去噪、均衡、时域平均等。
去噪可以用MATLAB内置的函数完成，例如：audioData_NoiseRemoved = denoise(audioData,‘meanspectrum’);均衡是指将频谱的一些区域调整到更好的水平，可以用equalizer函数实现：audioData_Equalized = equalizer(audioData, ‘bandwidth’, 0.2);时域平均则可以使用conv函数实现：audioData_Meaned = conv(audioData, [1/N 1/N ... 1/N]);3.频谱分析频谱分析的主要工作是计算信号的谱密度，也就是每一个频率分量的能量。
使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧
使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧声音信号处理是一门重要的领域，它涵盖了音频合成、语音识别、音频修复等多个应用方向。
Matlab是一款功能强大的数学软件，也可以用于声音信号处理。
本文将介绍使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧，包括声音读取、时域分析、频域分析、滤波和音频合成等内容。
1. 声音读取首先，我们需要将声音文件读取到Matlab中进行处理。
Matlab提供了`audioread`函数用于读取声音文件。
例如，我们可以使用以下代码读取一个wav格式的声音文件：```matlab[y, Fs] = audioread('sound.wav');```其中，`y`是声音信号的向量，每个元素代表一个采样点的数值；`Fs`是采样率，即每秒采样的次数。
通过这个函数，我们可以将声音文件以数字信号的形式加载到Matlab中进行后续处理。
2. 时域分析在声音信号处理中，常常需要对声音信号在时域上进行分析。
我们可以使用Matlab的绘图函数来展示声音信号的波形。
例如，以下代码可以绘制声音信号的波形图：```matlabt = (0:length(y)-1)/Fs;plot(t, y);xlabel('Time(s)');ylabel('Amplitude');title('Sound waveform');```这段代码中，`t`是时间轴，通过除以采样率，我们可以得到每个采样点对应的时间。
`plot`函数用于绘制声音信号的波形图，横轴表示时间，纵轴表示振幅。
通过这种方式，我们可以直观地观察声音信号的时域特征。
3. 频域分析除了时域分析，频域分析也是声音信号处理中常用的方法。
通过对声音信号进行傅里叶变换，我们可以得到声音信号在频域上的表示。
Matlab提供了`fft`函数用于进行傅里叶变换。
以下代码可以绘制声音信号的频谱图：```matlabN = length(y);f = (-N/2:N/2-1)/N*Fs;Y = fftshift(fft(y));plot(f, abs(Y));xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Magnitude');title('Sound spectrum');```在这段代码中，`N`是声音信号的长度，`f`是频率轴，通过调整`f`的取值范围可以实现将零频移动到中心位置。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本科毕业设计说明书（论文）第I 页共I 页毕业设计说明书（论文）外文摘要本科毕业设计说明书（论文）第II 页共I 页目次1 引言 (1)1．1 研究背景 (1)1.2 本文主要研究内容 (1)2 MATLAB简介 (3)2.1 什么是MATLAB (3)2.2 MATLAB的发展历史 (3)2.3 MATLAB系统 (4)2.4 MATLAB的主要功能和特性 (6)3. 数字滤波器简介 (8)3.1 数字滤波器的定义及分类 (8)3.2 数字滤波器设计方法 (10)4.音频信号频谱分析的软件实现 (13)4.1 数字滤波器设计 (13)4.2 音频信号频谱分析 (17)4.3 界面设计 (37)结论 (43)致谢 (44)参考文献 (45)本科毕业设计说明书（论文）第1 页共45 页1 引言1.1 研究背景在计算机技术日新月异的今天，计算机已同人们的日常生活和工作越来越紧密的联系在一起。
而在工程计算领域中，计算机技术的应用正逐步把科技人员从繁重的计算工作中解放出来。
在科学研究和工程应用的过程中，往往需要进行大量的数学计算，传统的纸笔和计算器已根本不能满足海量计算的要求。
MATLAB的产生是与数学计算紧密联系在一起的， MATLAB由主包和功能各异的工具箱组成，其基本数据结构是矩阵，它具有非常强大的计算功能，正是凭借其杰出的性能，MATLAB现在已成为世界上应用最广泛的工程计算应用软件之一。
MATLAB在国外的高校已成为大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本程序设计语言。
信号处理是科学研究和工程技术许多领域都需要进行的一个重要环节，这种处理包括信号的检测、变换、滤波、传输、信号提取等。
传统上对信号的处理大都采用模拟系统来实现，然而，随着人们对信号处理要求的不断提高，以及模拟信号处理中一些不可克服的缺点，对信号的许多处理转而采用数字的方法来进行。
信号处理技术是开发具有自主知识产权的各类先进产品的瓶颈，是一项关键技术。
MATLAB是一种面向科学与工程计算的高级语言，已成为数学、信息、控制、经济等诸多学科实用的仿真软件。
MATLAB是一套用于科学计算的可视化高性能语言与软件环境。
它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示与一体，构成了一个界面友好的用户环境。
信号处理是MATLAB应用最成功的领域之一，MATLAB将信号处理中的许多常用算法编写成了可调用的函数，汇集构成了信号处理工具箱。
它的信号处理工具箱包含了各种经典的和现代的数字信号处理技术，是一个非常优秀的算法研究与辅助设计的工具。
1.2 本文主要研究内容MATLAB具有非常强大的计算功能，凭借其杰出的性能，MATLAB现在已经成为世界上应用最广泛的工程计算应用软件之一。
MATLAB已经是理工科的学生必须掌握的应用软件了。
本文利用MATLAB处理音频信号，掌握了MATLAB的使用方法，详细了解了MATLAB的产生发展过程及原理。
分析了三种音频信号的频谱，运用MATLAB设计了低通、高通、带通、带阻等四种IIR数字滤波器，并分析了这三种音频信号通过四种不同滤波器后的频谱，比较了前后频谱的不同。
设计IIR数字滤波器的方法不尽相同，本科毕业设计说明书（论文）第2 页共45 页带通滤波器和带阻滤波器采用的是巴特沃思滤波器，低通滤波器采用的是椭圆滤波器，而高通滤波器采用的是切比雪夫II滤波器。
为了操作简便，特地在任务之外又设计了一个操作界面，这样就使得运行MATLAB程序变得更加简便了。
本科毕业设计说明书（论文）第3 页共45 页2 MATLAB简介2.1 什么是MATLAB在科学研究和工程应用的过程中，往往需要进行大量的数学计算，传统的纸笔和计算器已经根本无法满足海量计算的要求。
一些技术人员尝试用Basic、Fortran以及C语言编制程序来减轻计算的工作量，但是编制程序不仅要掌握所用语言的语法，还需要对有关算法进行深入分析，这对大多数科技工作者来说有一定的难度。
为了满足用户对工程数学计算的要求，一些软件公司相继推出了一批数学类科技应用软件，如MATLAB、Xmath、Mathematica、Maple等。
其中MATLAB以其强大的功能和易用性受到越来越多的科技工作者的欢迎。
MATLAB起初是作为矩阵实验室（Matricx Laboratory）提供对LINPACK和EISPACK矩阵软件包的接口（LINPACK是解线性方程的Fortran程序库，EISPACK是解决特征值问题的Fortran程序库）。
与Basic、Fortran以及C语言比较，MATLAB的语法规则更简单，编程特点更接近人的思维方式，用MATLAB写程序有如在便笺上列公式和求解，因而MATLAB被称为“科学便笺式”的科学工程计算语言[1]。
MATLAB由主包和功能各异的工具箱组成，其基本数据结构是矩阵。
正如MATLAB 的名字“矩阵实验室”，MATLAB起初主要是用来对矩阵进行操作的。
MATLAB具有非常强大的计算功能，正是凭借其杰出的性能，MATLAB现在已成为世界上应用最广泛的工程计算应用软件之一。
2.2 MATLAB的发展历史2.2.1 MATLAB的产生上世纪70年代中期，Cleve Moler及他的同事在美国国家基金会的帮助下，开发了LINPACK和EISPACK的Fortran子程序库。
不久，Cleve Moler在给学生开线性代数课时，为了让学生能使用LINPACK和EISPACK子程序库又不至于在编程上花费太多的时间，为学生编写了使用LINPACK和EISPACK的接口程序，他将这个接口程序取名为MATLAB（即matrix和laboratory的前三位字母组合，意为“矩阵实验室”）。
80年代初期，Cleve Moler、John Little采用C语言编写MATLAB的核心，合作开发了MATLAB的第二代专业版。
不久他们成立了MathWorks公司并将MATLAB正式推向市场。
本科毕业设计说明书（论文）第4 页共45 页2.2.2 MATLAB的发展MathWorks公司自1984年正式推出MATLAB后，经过这些年的不断研究，增加了许多功能。
例如MathWorks公司于2001年推出MATLAB6.0版本，6.x版在继承和发展其原有的数值计算和图形可视能力的同时，出现了以下几个重要变化：（1）推出了SIMULINK。
这是一个交互式操作的动态系统建模、仿真、分析集成环境。
它的出现使人们有可能考虑许多以前不得不做简化假设的非线性因素、随机因素，从而大大提高了人们对非线性、随机动态系统的认知能力。
（2）开发了与外部进行直接数据交换的组件，打通了MATLAB进行实时数据分析、处理和硬件开发的道路。
（3）推出了符号计算工具包。
MathWorks公司此举加快结束了国际上数值计算、符号计算孰优孰劣的长期争论，促成了两种计算的互补发展新时代。
（4）构作了Notebook 。
MathWorks 公司瞄准应用范围最广的Word ，运用DDE和OLE，实现了MATLAB与Word的无缝连接，从而为专业科技工作者创造了融科学计算、图形可视、文字处理于一体的高水准环境。
2.3 MATLAB系统经过不断发展，MATLAB已经自成体系。
MATLAB包括五个部分：MATLAB语言、MATLAB 工作环境、MATLAB图像处理系统、MATLAB数学函数库、MATLAB应用程序接口。
2.3.1 MATLAB语言MATLAB语言是一种高级矩阵语言。
随着MathWorks公司的不断研究，MATLAB语言已经成为带有独特的数据结构、输入输出、流程控制语句和函数，并且面向对象的高级语言。
MATLAB语言在工程计算方面具有无可比拟的优异性能。
它集计算、数据可视化和程序设计为一体，并能将问题和解决方案以用户熟悉的数字符号表示出来[2]。
2.3.2 MATLAB工作环境MATLAB工作环境是一个集成了许多应用程序和工具的工作空间。
在这个工作空间中，用户或程序开发者可以应用不同的功能完成他们的工作。
MATLAB工作环境给用户提供了在工作空间内管理变量和输入、输出数据的功能，并给用户提供了不同的工具用以管理、调试M文件和MATLAB应用程序。
MATLAB工作环境主要包括以下部分：a.命令窗口命令窗口是MATLAB提供给用户的操作界面，在命令窗口中，用户可以实现MATLAB本科毕业设计说明书（论文）第5 页共45 页的各种功能。
b.M文件编辑器（M文件是MATLAB所特有的使用该语言编写的磁盘文件）M文件编辑器是MATLAB为用户提供的用于编辑M文件的程序。
c.M文件调试器同其他语言类似，MATLAB为用户提供了用于调试M文件的程序。
d.MATLAB工作空间MATLAB工作空间是显示用户在MATLAB中通过命令进行操作的变量的集合的窗口。
e.在线帮助文档MATLAB为用户提供了强大的在线帮助，通过使用MATLAB提供的帮助，用户可以查询函数的用法，学习MATLAB的使用。
2.3.3 MATLAB图像处理系统MATLAB的图像处理系统为用户提供了非常丰富的函数，用以将工程计算的结果可视化。
MATLAB图像处理系统的功能主要包括：a. 绘制二维图形；b.绘制三维图形；c.定制图形用户界面（GUI）。
2.3.4 MATLAB数学函数库MATLAB数学函数库包含了大量的数学函数，该函数库既包含了诸如求和、正弦、余弦之类的简单函数，也包含了转置矩阵、快速傅立叶变换等复杂函数[3]。
MATLAB数学函数通过两种方式提供给用户：a.内部函数MATLAB内部数学函数是一些较为简单的函数，因为这些函数是直接内置于MATLAB 的核心中的，所以其执行效率很高。
b.以M文件的形式提供的函数MATLAB中以以M文件的形式提供的函数极大地扩展了MATLAB的功能，使得MATLAB 能够应用于越来越多的领域。
2.3.5 MATLAB应用程序接口MATLAB应用程序接口（API）实际上是一个让MATLAB语言同Ｃ语言和Fortran 等其他高级语言进行交互的函数库。
该函数库的函数通过动态链接来读写MATLAB文本科毕业设计说明书（论文）第6 页共45 页件[4]。
MATLAB应用程序接口的主要功能如下：a.从MATLAB中调用C和Fortran程序；b.从MATLAB中输入和输出数据；c.在MATLAB和其他应用程序之间建立客户机/服务器关系。
2.4 MATLAB的主要功能和特性2.4.1 MATLAB的主要功能经过MathWorks 公司的不断完善，MATLAB已具备越来越多的功能：a.数值计算功能MATLAB作为世界顶尖的数学应用软件，其出色的数值计算能力是使之优于数值计算软件的决定性因素之一。