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1 资深作者编著，图书质量更有保证：一线资深工程师执笔，系统归纳和总结了智能算法的实战经验。2 配套源码及课件，便于读者动手实践：理论必须联系实践，本书提供源代码及教学课件，方便教师及读者学习使用。3 内含丰富实例，利于读者二次开发：书中提供了十几个优化算法的典型实例，读者可以据此二次开发。配套学习资源下载地址为清华大学出版社网站本书页面。系列畅销图书如下：MATLAB 编程指南计算、编程、仿真、算法及应用MATLABSimulink系统仿真MATLAB GUI程序设计MATLAB智能算法MATLAB数学建模MATLAB优化算法MATLAB信号处理MATLAB图像处理MATLAB优化算法
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| 內容簡介： |
MATLAB是适合多学科、多工作平台、开放性很强的大型科学应用软件。本书以MATLAB R2016a软件为基础，全面阐述MATLAB的功能及编程方法，帮助读者尽快掌握MATLAB的应用技巧。
全书共分为22章，从MATLAB简介开始，详细介绍了数组、矩阵、符号运算、MATLAB绘图、数据分析、微积分方程、MATLAB优化、函数、程序设计、图形用户界面、Simulink仿真系统及其建模应用、工具箱等内容。此外，本书还详细介绍了神经网络、信号处理和图形处理等工具箱的应用； 附录中给出了MATLAB基本命令和Simulink基本模块的介绍，便于读者使用和研究。为了使用户能够更好地操作MATLAB，本书中示例的命令已记录在M文件及其他相关文件中，读者可以将相关的目录设置为工作目录，直接使用M文件进行操作，以便快速掌握MATLAB的使用方法。
本书是一本全面的MATLAB综合性参考图书。本书深入浅出，实例丰富，内容翔实，既可以作为高等院校理工科的本科生、研究生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。
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| 關於作者： |
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付文利 毕业于哈尔滨工业大学信息技术专业，研究生学历。现就职于烽火通信集团，担任系统工程师。精通MATLAB科学计算、Simulink系统仿真、Visual C 程序设计等，在国内外期刊发表论文多篇。在工作实践中长期使用MATLAB Simulink，对其编程与应用有深刻的理解。
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| 目錄：
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目录
第一部分MATLAB基础知识
第1章MATLAB概述
1.1MATLAB简介
1.2MATLAB的特点及应用领域
1.3MATLAB R2016a的工作环境
1.3.1操作界面
1.3.2命令行窗口
1.3.3命令历史记录窗口
1.3.4输入变量
1.3.5当前文件夹窗口和路径管理
1.3.6搜索路径
1.3.7工作区窗口和数组编辑器
1.3.8变量的编辑命令
1.3.9存取数据文件
1.4MATLAB R2016a的帮助系统
1.4.1纯文本帮助
1.4.2演示帮助
1.4.3帮助导航
1.4.4帮助文件窗口
1.4.5帮助文件索引窗
本章小结
第2章MATLAB基础
2.1基本概念
2.1.1MATLAB数据类型概述
2.1.2整数类型
2.1.3浮点数类型
2.1.4复数
2.1.5无穷量（Inf）和非数值量（NaN）
2.1.6数值类型的显示格式
2.1.7确定数值类型的函数
2.1.8常量与变量
2.1.9标量、向量、矩阵与数组
2.1.10字符串
2.1.11运算符
2.1.12命令、函数、表达式和语句
2.2向量运算
2.2.1向量的生成
2.2.2向量的加减和数乘运算
2.2.3向量的点、叉积运算
2.3矩阵运算
2.3.1矩阵元素的存储次序
2.3.2矩阵元素的表示及相关操作
2.3.3矩阵的创建
2.3.4矩阵的代数运算
2.4字符串运算
2.4.1字符串变量与一维字符数组
2.4.2对字符串的多项操作
2.4.3二维字符数组
本章小结
第3章数组
3.1MATLAB中的数组
3.2数组的创建
3.2.1创建空数组
3.2.2创建一维数组
3.2.3创建二维数组
3.2.4创建三维数组
3.2.5创建低维标准数组
3.2.6创建高维标准数组
3.3数组的属性
3.3.1数组结构
3.3.2数组大小
3.3.3数组维度
3.3.4数组数据类型
3.3.5数组内存的占用
3.4创建特殊数组
3.4.101数组
3.4.2对角数组
3.4.3随机数组
3.4.4魔方数组
3.5数组操作
3.5.1数组的保存和装载
3.5.2数组索引和寻址
3.5.3数组的扩展和裁剪
3.5.4数组形状的改变
3.5.5数组运算
3.5.6数组的查找
3.5.7数组的排序
3.5.8高维数组的降维操作
3.6多维数组及其操作
3.6.1多维数组的属性
3.6.2多维数组的操作
3.7关系运算和逻辑运算
3.7.1关系运算
3.7.2逻辑运算
3.7.3常用函数
本章小结
第4章矩阵
4.1矩阵的基本特征参数
4.1.1矩阵的基本参数
4.1.2条件数、矩阵的稳定性
4.1.3特征值和特征向量的基本概念
4.2矩阵的生成
4.2.1实数值矩阵输入
4.2.2复数矩阵输入
4.2.3符号矩阵的生成
4.2.4大矩阵的生成
4.3矩阵运算
4.3.1矩阵分析
4.3.2矩阵特征值和特征向量的计算
4.4矩阵分解
4.4.1Cholesky分解
4.4.2使用Cholesky分解求解方程组
4.4.3不完全Cholesky分解
4.4.4LU分解
4.4.5不完全RU分解
4.4.6QR分解
4.4.7操作QR分解结果
4.4.8奇异值分解
4.5常用的数学函数
4.5.1三角函数
4.5.2指数和对数函数
4.5.3复数函数
4.6稀疏矩阵技术
4.6.1基本稀疏矩阵
4.6.2稀疏矩阵的函数
本章小结
第5章符号运算
5.1符号运算的基本概念
5.1.1符号对象
5.1.2创建符号对象与函数命令
5.1.3符号常量
5.1.4符号变量
5.1.5符号表达式、符号函数与符号方程
5.1.6函数命令findsym
5.1.7数组、矩阵与符号矩阵
5.2符号运算的基本内容
5.2.1符号变量代换及其函数subs
5.2.2符号对象转换为数值对象的函数
5.2.3符号表达式的化简
5.2.4符号运算的其他函数
5.2.5两种特定的符号运算函数
5.3符号微积分运算及应用
5.3.1MATLAB符号极限运算
5.3.2符号函数微分运算
5.3.3符号函数积分运算
5.3.4符号卷积
5.3.5符号积分的变换
5.4符号矩阵及其运算
5.4.1符号矩阵的建立与访问
5.4.2符号矩阵的基本运算
5.4.3符号矩阵的化简
5.4.4符号矩阵的微分与积分
5.4.5符号矩阵的Laplace变化
5.5MATLAB符号方程求解
5.5.1符号代数方程求解
5.5.2符号微分方程求解
5.6符号函数图形计算器
5.6.1符号函数图形计算器的界面
5.6.2符号函数图形计算器的输入框操作
5.6.3符号函数图形计算器的按钮操作
本章小结
第二部分MATLAB数据处理
第6章MATLAB二维绘图
6.1数据图像绘制简介
6.1.1离散数据可视化
6.1.2连续函数可视化
6.2二维图形的基本绘图命令
6.2.1二维图形绘制步骤
6.2.2二维图形基本绘图命令plot
6.2.3快速方程式画图fplot，ezplot
6.3二维图形的修饰
6.3.1色彩、线型和点型
6.3.2坐标轴的调整
6.3.3刻度和分格线
6.3.4设置坐标框
6.3.5图形标识
6.3.6图案填充
6.4子图绘制法
6.5特殊图形的绘制
6.5.1特殊坐标图形的绘制
6.5.2特殊二维图形的绘制
6.6二维绘图的实际应用
本章小结
第7章MATLAB三维绘图
7.1三维绘图基础
7.1.1三维绘图基本步骤
7.1.2三维绘图基本命令
7.1.3三维坐标标记及图形标记
7.2三维网格曲面
7.2.1绘制三维曲面
7.2.2栅格数据的生成
7.2.3网格曲面的绘制命令
7.2.4隐藏线的显示和关闭
7.3三维阴影曲面的绘制
7.3.1带有等高线的阴影曲面绘制
7.3.2具有光照效果的阴影曲面绘制
7.4三维图形的控制
7.4.1设置视角位置
7.4.2设置坐标轴
7.5三维图形特殊处理
7.5.1透视、裁剪和镂空
7.5.2色彩控制
7.5.3照明和材质处理
7.5.4简洁绘图指令
7.6特殊三维图形
7.6.1螺旋线
7.6.2抛物面
7.6.3柱状图
7.6.4柱体
7.6.5饼状图
7.6.6双曲面
7.6.7三维等高线
7.6.8三维离散序列图
7.6.9其他图形
7.7三维绘图的实际应用
本章小结
第8章数据分析
8.1插值
8.1.1一维插值命令及实例
8.1.2二维插值命令及实例
8.1.3样条插值
8.2曲线拟合
8.2.1多项式拟合
8.2.2加权最小方差（WLS）拟合原理及实例
8.3曲线拟合图形界面
8.3.1曲线拟合
8.3.2绘制拟合残差图形
8.3.3进行数据预测
8.4傅里叶分析
8.4.1离散傅里叶变换
8.4.2FFT和DFT
8.5图像数据分析处理
本章小结
第9章微积分方程
9.1微分方程的基础及其应用
9.1.1微分方程的概念
9.1.2常微分方程的解
9.1.3微分方程的数值解法
9.1.4偏微分方程的数值解
9.2积分方程的基础及其应用
9.2.1积分的有关理论
9.2.2数值积分的MATLAB应用
9.2.3高斯积分的MATLAB应用
9.2.4反常积分的MATLAB应用
9.2.5重积分的MATLAB应用
9.3多种求积算法的分析比较
9.3.1牛顿科茨求积公式及其MATLAB实现
9.3.2复化求积公式及其MATLAB实现
9.3.3龙贝格求积公式及其MATLAB实现
9.3.4高斯勒让德求积公式及其MATLAB实现
9.3.5各种求积公式的分析比较
9.4MATLAB求方程极值解
9.4.1一元函数的极限
9.4.2多元函数的极值
本章小结
第10章MATLAB优化
10.1常见优化问题
10.1.1无约束非线性优化
10.1.2有约束规划
10.1.3目标规划
10.1.4最大最小化问题
10.1.5线性规划
10.1.6二次规划
10.1.7多目标规划
10.1.8非线性方程的优化解
10.2最小二乘最优问题
10.2.1约束线性最小二乘
10.2.2非线性数据（曲线）拟合
10.2.3非负线性最小二乘
10.3代数方程的求解
本章小结
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| 內容試閱：
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前言
作为数值计算、符号运算和模型仿真等多种功能的实现工具，MATLAB这一强大的科学计算软件越来越受到业界的广泛认可，它已成为信号处理、通信原理、自动控制等专业基础课程的首选实验平台。
目前，许多高校开设了MATLAB相关课程，广大师生迫切需要一本有效学习MATLAB课程的优秀教材； 大量的MATLAB研究工作者也需要一本书籍作为各类MATLAB培训和MATLAB相关应用开发的参考书。
本书基于MATLAB R2016a，详细讲解了MATLAB的基础知识和核心内容。全书力求从实用的角度出发，通过大量经典案例，对MATLAB 的功能、操作和相关应用做了详细介绍，使读者快速掌握MATLAB的各种应用。
1. 本书特点
1 由浅入深，循序渐进： 本书以初、中级读者为对象，首先从MATLAB基本知识讲起，再以各种MATLAB应用案例帮助读者尽快掌握MATLAB的应用技能。
2 步骤详尽、内容新颖： 本书结合作者多年的MATLAB使用经验与实际工程应用案例，将MATLAB的各种经典功能、使用技巧详细地讲解给读者。本书在讲解过程中步骤详尽、内容新颖，讲解过程辅以相应的图片，使读者在阅读时一目了然，从而快速把握书中所讲内容。
3 实例典型，轻松易学： 通过学习经典应用案例的具体操作是掌握MATLAB使用方法最好的方式。本书通过综合应用案例，透彻、详尽地讲解了MATLAB的各种应用。
2. 本书内容
本书面向初、中级读者，在介绍MATLAB 编程环境基础上，详细讲解了MATLAB计算、仿真及应用的基础知识和核心内容。书中各章均提供了大量的针对性案例，并辅以插图和注释，供读者实战练习，快速掌握数学建模的MATLAB应用。
全书共22章，可分为四部分。
第一部分为MATLAB基础知识，主要介绍MATLAB特点、向量运算、矩阵和字符串运算、数组的操作、数值运算、MATLAB符号方程求解等内容。具体的章节安排如下：
第1章MATLAB概述；
第2章MATLAB基础；
第3章数组；
第4章矩阵；
第5章符号运算。
第二部分为MATLAB数据处理，主要介绍二维绘图、三维绘图、曲线拟合、多种求积算法、最小二乘最优问题、随机数、统计图表的绘制、M文件、参数传递等内容。具体的章节安排如下：
第6章MATLAB二维绘图；
第7章MATLAB三维绘图；
第8章数据分析；
第9章微积分方程；
第10章MATLAB优化；
第11章概率和数理统计；
第12章函数。
第三部分为MATLAB程序和GUI设计，主要介绍程序结构和控制语句、免疫算法、小波分析算法、GUI对象的创建、人工神经网络的基本原理、三种常见的专业神经网络GUI设计等内容。具体的章节安排如下：
第13章MATLAB程序设计；
第14章经典智能算法的MATLAB实现；
第15章图形用户界面；
第16章神经网络GUI设计。
第四部分为Simulink应用和MATLAB工具箱，主要介绍Simulink系统仿真、子系统操作方法、模型调试、神经网络工具箱、随机信号处理、图像处理工具箱在图像分割中的应用等内容。具体的章节安排如下：
第17章Simulink基础；
第18章Simulink子系统；
第19章Simulink仿真与调试；
第20章神经网络工具箱；
第21章信号处理工具箱；
第22章图像处理工具箱。
3. 读者对象
本书适合于MATLAB初学者和期望提高MATLAB应用能力的读者，具体的读者对象如下：
★ MATLAB爱好者；
★ 初学MATLAB的技术人员；
★ 大中专院校的教师和在校生；
★ 相关培训机构的教师和学员；
★ 参加工作实习的菜鸟；
★ 广大科研工作人员。
4. 读者服务
为了方便解决本书疑难问题，如果读者在学习过程中遇到与本书有关的技术问题，可以发邮件到邮箱caxart@126.com，或者访问博客http：blog.sina.com.cncaxart，编者会尽快给予解答。
另外，本书所涉及的素材文件（程序代码）已经上传到清华大学出版社网站本书页面，读者可以从网上下载。
本书主要由付文利、刘刚编著。此外，王广、张岩、温正、林晓阳、任艳芳、唐家鹏、孙国强、高飞等也参与了本书的编写工作，在此一并表示感谢。
虽然作者在本书的编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望读者能够及时指出，共同促进本书质量的提高。
最后再次希望本书能为读者的学习和工作提供帮助！
编著者
2017年12月
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