⑴ matlab 解答
Matlab常用工具箱MATLAB包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包。工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包。功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算，可視化建模模擬，文字處理及實時控制等功能。學科工具包是專業性比較強的工具包，控制工具包，信號處理工具包，通信工具包等都屬於此類。
開放性使MATLAB廣受用戶歡迎。除內部函數外，所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件，用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包。
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱 [編輯本段]常用函數Matlab內部常數[3]
eps：浮點相對精度
exp：自然對數的底數e
i 或 j：基本虛數單位
inf 或 Inf：無限大， 例如1/0
nan或NaN：非數值（Not a number），例如0/0
pi：圓周率 p（= 3.1415926...）
realmax：系統所能表示的最大數值
realmin：系統所能表示的最小數值
nargin: 函數的輸入引數個數
nargout: 函數的輸出引數個數
lasterr：存放最新的錯誤信息
lastwarn：存放最新的警告信息
MATLAB常用基本數學函數
abs(x)：純量的絕對值或向量的長度
angle(z)：復數z的相角(Phase angle)
sqrt(x)：開平方
real(z)：復數z的實部
imag(z)：復數z的虛部
conj(z)：復數z的共軛復數
round(x)：四捨五入至最近整數
fix(x)：無論正負，捨去小數至最近整數
floor(x)：地板函數，即捨去正小數至最近整數
ceil(x)：天花板函數，即加入正小數至最近整數
rat(x)：將實數x化為分數表示
rats(x)：將實數x化為多項分數展開
sign(x)：符號函數 (Signum function)。
當x<0時，sign(x)=-1；
當x=0時，sign(x)=0;
當x>0時，sign(x)=1。
rem(x,y)：求x除以y的餘數
gcd(x,y)：整數x和y的最大公因數
lcm(x,y)：整數x和y的最小公倍數
exp(x) ：自然指數
pow2(x)：2的指數
log(x)：以e為底的對數，即自然對數或
log2(x)：以2為底的對數
log10(x)：以10為底的對數
MATLAB常用三角函數
sin(x)：正弦函數
cos(x)：餘弦函數
tan(x)：正切函數
asin(x)：反正弦函數
acos(x)：反餘弦函數
atan(x)：反正切函數
atan2(x,y)：四象限的反正切函數
sinh(x)：雙曲正弦函數
cosh(x)：雙曲餘弦函數
tanh(x)：雙曲正切函數
asinh(x)：反雙曲正弦函數
acosh(x)：反雙曲餘弦函數
atanh(x)：反雙曲正切函數
適用於向量的常用函數有
min(x): 向量x的元素的最小值
max(x): 向量x的元素的最大值
mean(x): 向量x的元素的平均值
median(x): 向量x的元素的中位數
std(x): 向量x的元素的標准差
diff(x): 向量x的相鄰元素的差
sort(x): 對向量x的元素進行排序（Sorting）
length(x): 向量x的元素個數
norm(x): 向量x的歐氏（Euclidean）長度
sum(x): 向量x的元素總和
prod(x): 向量x的元素總乘積
cumsum(x): 向量x的累計元素總和
cumprod(x): 向量x的累計元素總乘積
dot(x, y): 向量x和y的內積
cross(x, y): 向量x和y的外積
MATLAB基本繪圖函數
plot: x軸和y軸均為線性刻度（Linear scale）
loglog: x軸和y軸均為對數刻度（Logarithmic scale）
semilogx: x軸為對數刻度，y軸為線性刻度
semilogy: x軸為線性刻度，y軸為對數刻度
matlab插值和樣條plot繪圖函數的參數
字元 顏色 字元 圖線型態
y 黃色 . 點
k 黑色 o 圓
w 白色 x x
b 藍色 + +
g 綠色 * *
r 紅色 - 實線
c 亮青色 : 點線
m 錳紫色 -. 點虛線
-- 虛線
註解
xlabel('Input Value'); % x軸註解
ylabel('Function Value'); % y軸註解
title('Two Trigonometric Functions'); % 圖形標題
legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 圖形註解
grid on; % 顯示格線
二維繪圖函數
bar 長條圖
errorbar 圖形加上誤差范圍
fplot 較精確的函數圖形
polar 極座標圖
hist 累計圖
rose 極座標累計圖
stairs 階梯圖
stem 針狀圖
fill 實心圖
feather 羽毛圖
compass 羅盤圖
quiver 向量場圖[4]
⑵ 如何使用matlab中的ident工具箱進行系統辨
系統自帶直接用外部或者自編需要先把文件夾拷貝tools文件夾下再設置路徑 Matlab常用工具箱介紹(英漢對照) Matlab Main Toolbox--matlab主工具箱 Control System Toolbox--控制系統工具箱 Communication Toolbox--通訊工具箱 Financial Toolbox--財政金融工具箱 System Identification Toolbox--系統辨識工具箱 Fuzzy Logic Toolbox--模糊邏輯工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox--高階譜分析工具箱 Image Processing Toolbox--圖象處理工具箱 LMI Control Toolbox--線性矩陣等式工具箱 Model predictive Control Toolbox--模型預測控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox--μ分析工具箱 Neural Network Toolbox--神經網路工具箱 Optimization Toolbox--優化工具箱 Partial Differential Toolbox--偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox--魯棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox--信號處理工具箱 Spline Toolbox--樣條工具箱 Statistics Toolbox--統計工具箱 Symbolic Math Toolbox--符號數學工具箱 Simulink Toolbox--動態模擬工具箱 System Identification Toolbox--系統辨識工具箱 Wavele Toolbox--小波工具箱 例:控制系統工具箱包含下功能: 連續系統設計和離散系統設計 狀態空間和傳遞函數及模型轉換 時域響應(脈沖響應、階躍響應、斜坡響應) 頻域響應(Bode圖、Nyquist圖) 根軌跡、極點配置 較常見matlab控制箱有: 控制類: 控制系統工具箱(control systems toolbox) 系統識別工具箱(system identification toolbox) 魯棒控制工具箱(robust control toolbox) 神經網路工具箱(neural network toolbox) 頻域系統識別工具箱(frequency domain system identification toolbox) 模型預測控制工具箱(model predictive control toolbox) 多變數頻率設計工具箱(multivariable frequency design toolbox) 信號處理類: 信號處理工具箱(signal processing toolbox) 濾波器設計工具箱(filter design toolbox) 通信工具箱(communication toolbox) 小波分析工具箱(wavelet toolbox) 高階譜分析工具箱(higher order spectral analysis toolbox) 其工具箱: 統計工具箱(statistics toolbox) 數學符號工具箱(symbolic math toolbox) 定點工具箱(fixed-point toolbox) 射頻工具箱(RF toolbox) 1990年MathWorks軟體公司Matlab提供了新控制系統模型化圖形輸入與模擬工具並命名Simulab使得模擬軟體進入了模型化圖形組態階段1992年正式命名Simulink即simu(模擬)和link(連接)matlab7.0里simulink6.0版本matlab6.5里simulink5.0版本 MATLABSIMULINK子庫建模、分析各種物理和數學系統軟體用框圖表示系統各環節用帶方向連線表示各環節輸入輸出關系 啟動SIMULINK十分容易只需MATLAB命令窗口鍵入SIMULINK命令此時出現SIMULINK窗口包含七模型庫分別信號源庫、輸出庫、離散系統庫、線性系統庫、非線性系統庫及擴展系統庫 1.信號源庫 包括階躍信號、正弦波、白雜訊、時鍾、常值、文件、信號發生器等各種信號源其信號發生器產生正弦波、方波、鋸齒波、隨機信號等波形 2.輸出庫 包括示波器模擬窗口、MATLAB工作區、文件等形式輸出 3.離散系統庫 包括五種標准模式:延遲零-極點濾波器離散傳遞函數離散狀態空間 4.線性系統庫 提供七種標准模式:加法器、比例環節、積分環節、微分環節、傳遞函數、零-極點、狀態空間 5.非線性系統庫 提供十三種常用標准模式:絕對值、乘法、函數、回環特性、死區特性、斜率、繼電器特性、飽和特性、開關特性等 6.系統連接庫 包括輸入、輸出、多路轉換等模塊用於連接其模塊 7.系統擴展庫 考慮系統復雜性SIMULINK另提供十二種類型擴展系統庫每種又有多種模型供選擇 使用時只要從各子庫取出模型定義好模型參數各模型連接起來設置系統參數模擬時間、模擬步長、計算方法等SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及專用於線性系統LinSim演算法用戶根據模擬要求選擇適當演算法 當同版本Matlab/Simulink內容有所同 另外Simulink還提供了諸航空航天、CDMA、DSP、機械、電力系統等專業模塊庫給快速建模提供了大便利
⑶ MATLAB系統辨識工具箱所得到模型的初始狀態問題
分析了一下代碼，應該是調用predict函數（[email protected]），初值估計的代專碼應該在子函數x0iniest中，你可屬以自己跟蹤運行看看相應的演算法，或者，舉一個具體的實例，我可以結合具體實例幫助你做分析。
⑷ 怎麼使用matlab系統辨識工具箱
如果是系統自帶的，你可以直接用，如果是外部的或者是自編的你需要先把文件夾拷貝到tools文件夾下，再設置路徑。
Matlab常用工具箱介紹(英漢對照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
例如：控制系統工具箱包含如下功能：
連續系統設計和離散系統設計
狀態空間和傳遞函數以及模型轉換
時域響應（脈沖響應、階躍響應、斜坡響應）
頻域響應（Bode圖、Nyquist圖）
根軌跡、極點配置
較為常見的matlab控制箱有：
控制類：
控制系統工具箱(control systems toolbox)
系統識別工具箱（system identification toolbox）
魯棒控制工具箱（robust control toolbox）
神經網路工具箱（neural network toolbox）
頻域系統識別工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型預測控制工具箱（model predictive control toolbox）
多變數頻率設計工具箱（multivariable frequency design toolbox）
信號處理類：
信號處理工具箱（signal processing toolbox）
濾波器設計工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高階譜分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）
其它工具箱：
統計工具箱(statistics toolbox)
數學符號工具箱（symbolic math toolbox）
定點工具箱（fixed-point toolbox）
射頻工具箱（RF toolbox）
1990年，MathWorks軟體公司為Matlab提供了新的控制系統模型化圖形輸入與模擬工具，並命名為Simulab，使得模擬軟體進入了模型化圖形組態階段，1992年正式命名為Simulink，即simu（模擬）和link（連接）。matlab7.0里的simulink為6.0版本，matlab6.5里的simulink為5.0版本。
MATLAB的SIMULINK子庫是一個建模、分析各種物理和數學系統的軟體，它用框圖表示系統的各個環節，用帶方向的連線表示各環節的輸入輸出關系。
啟動SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口鍵入「SIMULINK」命令，此時出現一個SIMULINK窗口，包含七個模型庫，分別是信號源庫、輸出庫、離散系統庫、線性系統庫、非線性系統庫及擴展系統庫。
1.信號源庫
包括階躍信號、正弦波、白雜訊、時鍾、常值、文件、信號發生器等各種信號源，其中信號發生器可產生正弦波、方波、鋸齒波、隨機信號等波形。
2.輸出庫
包括示波器模擬窗口、MATLAB工作區、文件等形式的輸出。
3.離散系統庫
包括五種標准模式：延遲，零-極點，濾波器，離散傳遞函數，離散狀態空間。
4.線性系統庫
提供七種標准模式：加法器、比例環節、積分環節、微分環節、傳遞函數、零-極點、狀態空間。
5.非線性系統庫
提供十三種常用標准模式：絕對值、乘法、函數、回環特性、死區特性、斜率、繼電器特性、飽和特性、開關特性等。
6.系統連接庫包括輸入、輸出、多路轉換等模塊，用於連接其他模塊。
7.系統擴展庫
考慮到系統的復雜性，SIMULINK另提供十二種類型的擴展系統庫，每一種又有多種模型供選擇。
使用時只要從各子庫中取出模型，定義好模型參數，將各模型連接起來，然後設置系統參數，如模擬時間、模擬步長、計算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及專用於線性系統的LinSim演算法，用戶根據模擬要求選擇適當的演算法。
當然，不同版本的Matlab/Simulink內容有所不同。
另外，Simulink還提供了諸如航空航天、CDMA、DSP、機械、電力系統等專業模塊庫，給快速建模提供了很大的便利。
⑸ matlab模糊推理代碼問題
分為兩類:功能型工具箱和領域型工具箱。
功能型工具箱主要用來擴充MATLAB的符號計算功能、圖形建模模擬功能、文字處理功能以及與硬體實時交互功能，能用於多種學科。
領域型工具箱是專業性很強的。如圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信號處理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，將MATLAB工具箱內所包含的主要內容做簡要介紹：
1) 圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二維濾波器設計和濾波
* 圖像恢復增強
* 色彩、集合及形態操作
* 二維變換
* 圖像分析和統計
可由結構圖直接生成可應用的C語言源代碼。
2)控制系統工具箱(Control System Toolbox)。
魯連續系統設計和離散系統設計
* 狀態空間和傳遞函數
* 模型轉換
* 頻域響應：Bode圖、Nyquist圖、Nichols圖
* 時域響應：沖擊響應、階躍響應、斜波響應等
* 根軌跡、極點配置、LQG
3)財政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利潤分析，市場靈敏度分析
* 業務量分析及優化
* 偏差分析
* 資金流量估算
* 財務報表
4)頻率域系統辨識工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨識具有未知延遲的連續和離散系統
* 計算幅值／相位、零點／極點的置信區間
* 設計周期激勵信號、最小峰值、最優能量諾等
5)模糊邏輯工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互設計界面
* 自適應神經—模糊學習、聚類以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK動態模擬
* 可生成C語言源代碼用於實時應用
(6)高階譜分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高階譜估計
* 信號中非線性特徵的檢測和刻畫
* 延時估計
* 幅值和相位重構
* 陣列信號處理
* 諧波重構
(7) 通訊工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多個函數和150多個SIMULINK模塊用於通訊系統的模擬和分析
——信號編碼
——調制解調
——濾波器和均衡器設計
——通道模型
——同步
(8)線性矩陣不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基於GUI的LMI編輯器
* LMI問題的有效解法
* LMI問題解決方案
(9)模型預測控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨識及驗證
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 階躍響應和狀態空間模型
(10)u分析與綜合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析與綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 模型降階
* 連續和離散系統
* u分析與綜合理論
(11)神經網路工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自組織、徑向基函數等網路
* 競爭、線性、Sigmoidal等傳遞函數
* 前饋、遞歸等網路結構
* 性能分析及應用
(12)優化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 線性規劃和二次規劃
* 求函數的最大值和最小位
* 多目標優化
* 約束條件下的優化
* 非線性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二維偏微分方程的圖形處理
* 幾何表示
* 自適應曲面繪制，
* 有限元方法
(14)魯棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最優綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 奇異值模型降階
* 譜分解和建模
(15)信號處理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 數字和模擬濾波器設計、應用及模擬
* 譜分析和估計
* FFT，DCT等變換
* 參數化模型
(16)樣條工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多項式和B樣條
* 樣條的構造
* 曲線擬合及平滑
* 函數微分、積分
(17)統計工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和隨機數生成
* 多變數分析
* 回歸分析
* 主元分析
* 假設檢驗
(18)符號數學工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符號表達式和符號矩陣的創建
* 符號微積分、線性代數、方程求解
* 因式分解、展開和簡化
* 符號函數的二維圖形
* 圖形化函數計算器
(19)系統辨識工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 狀態空間和傳遞函數模型
* 模型驗證
* MA，AR，ARMA等
* 基於模型的信號處理
* 譜分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基於小波的分析和綜合
* 圖形界面和命令行介面
* 連續和離散小波變換及小波包
* 一維、二維小波
* 自適應去噪和壓縮
⑹ 如何使用matlab中的ident工具箱進行系統辨識數學模型
使用matlab工具箱更為方便和直觀： 1. 把u，y信號導入到工作空間里。 2. 用版ident命令打開matlab系統辨識權工具箱，然後點擊import data，從新打開界面里導入工作空間的數據。然後可以通過圖形查看該輸入輸出信號，或者在proprocess進行信號預處理。 3. 根據你的模型在estimate里選擇linear parameter models，個人覺得你應該選擇ARX結構，確定階數，然後進行估計。 4. 在主界面里查看估計模型，並且可以和實際輸出比較，看看擬合度。 詳細使用方面參考 幫助文檔 System Identification Toolbox User's Guide
⑺ Matlab問題－－如何用遺傳演算法優化BP神經網路這篇文獻（中文）是如何做的
MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）之意。除具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處理，可視化建模模擬和實時控制等功能。
MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等語言完相同的事情簡捷得多.在新的版本中也加入了對C,FORTRAN,c++ ,JAVA的支持.可以直接調用,用戶也可以將自己編寫的實用程序導入到MATLAB函數庫中方便自己以後調用，此外許多的MATLAB愛好者都編寫了一些經典的程序，用戶可以直接進行下載就可以用，非常的方便。
MATLAB的基礎是矩陣計算,但是由於他的開放性,並且mathwork也吸收了像maple等軟體的優點,使MATLAB成為一個強大的數學軟體
當前流行的MATLAB 6.5/7.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模模擬,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬於此類.
開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包.
Matlab的官方網站：http://www.mathworks.com
Matlab的優勢和特點
（1）友好的工作平台和編程環境
MATLAB由一系列工具組成。這些工具方便用戶使用MATLAB的函數和文件，其中許多工具採用的是圖形用戶界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、歷史命令窗口、編輯器和調試器、路徑搜索和用於用戶瀏覽幫助、工作空間、文件的瀏覽器。隨著MATLAB的商業化以及軟體本身的不斷升級，MATLAB的用戶界面也越來越精緻，更加接近Windows的標准界面，人機交互性更強，操作更簡單。而且新版本的MATLAB提供了完整的聯機查詢、幫助系統，極大的方便了用戶的使用。簡單的編程環境提供了比較完備的調試系統，程序不必經過編譯就可以直接運行，而且能夠及時地報告出現的錯誤及進行出錯原因分析。
（2）簡單易用的程序語言
Matlab一個高級的距陣/陣列語言，它包含控制語句、函數、數據結構、輸入和輸出和面向對象編程特點。用戶可以在命令窗口中將輸入語句與執行命令同步，也可以先編寫好一個較大的復雜的應用程序(M文件)後再一起運行。新版本的MATLAB語言是基於最為流行的C＋＋語言基礎上的，因此語法特徵與C＋＋語言極為相似，而且更加簡單，更加符合科技人員對數學表達式的書寫格式。使之更利於非計算機專業的科技人員使用。而且這種語言可移植性好、可拓展性極強，這也是MATLAB能夠深入到科學研究及工程計算各個領域的重要原因。
（3）強大的科學計算機數據處理能力
MATLAB是一個包含大量計算演算法的集合。其擁有600多個工程中要用到的數學運算函數，可以方便的實現用戶所需的各種計算功能。函數中所使用的演算法都是科研和工程計算中的最新研究成果，而前經過了各種優化和容錯處理。在通常情況下，可以用它來代替底層編程語言，如C和C++ 。在計算要求相同的情況下，使用MATLAB的編程工作量會大大減少。MATLAB的這些函數集包括從最簡單最基本的函數到諸如距陣，特徵向量、快速傅立葉變換的復雜函數。函數所能解決的問題其大致包括矩陣運算和線性方程組的求解、微分方程及偏微分方程的組的求解、符號運算、傅立葉變換和數據的統計分析、工程中的優化問題、稀疏矩陣運算、復數的各種運算、三角函數和其他初等數學運算、多維數組操作以及建模動態模擬等。
（4）出色的圖形處理功能
MATLAB自產生之日起就具有方便的數據可視化功能，以將向量和距陣用圖形表現出來，並且可以對圖形進行標注和列印。高層次的作圖包括二維和三維的可視化、圖象處理、動畫和表達式作圖。可用於科學計算和工程繪圖。新版本的MATLAB對整個圖形處理功能作了很大的改進和完善，使他不僅在一般數據可視化軟體都具有的功能（例如二維曲線和三維曲面的繪制和處理等）方面更加完善，而且對於一些其他軟體所沒有的功能（例如圖形的光照處理、色度處理以及四維數據的表現等），MATLAB同樣表現了出色的處理能力。同時對一些特殊的可視化要求，例如圖形對話等，MATLAB也有相應的功能函數，保證了用戶不同層次的要求。另外新版本的MATLAB還著重在圖形用戶界面（GUI）的製作上作了很大的改善，對這方面有特殊要求的用戶也可以得到滿足。
（5）應用廣泛的模塊集合工具箱
MATLAB對許多專門的領域都開發了功能強大的模塊集和工具箱。一般來說，他們都是由特定領域的專家開發的，用戶可以直接使用工具箱學習、應用和評估不同的方法而不需要自己編寫代碼。目前，MATLAB已經把工具箱延伸到了科學研究和工程應用的諸多領域，諸如數據採集、資料庫介面、概率統計、樣條擬合、優化演算法、偏微分方程求解、神經網路、小波分析、信號處理、圖像處理、系統辨識、控制系統設計、LMI控制、魯棒控制、模型預測、模糊邏輯、金融分析、地圖工具、非線性控制設計、實時快速原型及半物理模擬、嵌入式系統開發、定點模擬、DSP與通訊、電力系統模擬等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
（6）實用的程序介面和發布平台
新版本的MATLAB可以利用MATLAB編譯器和C/C++數學庫和圖形庫，將自己的MATLAB程序自動轉換為獨立於MATLAB運行的C和C++代碼。允許用戶編寫可以和MATLAB進行交互的C或C＋＋語言程序。另外，MATLAB網頁服務程序還容許在Web應用中使用自己的MATLAB數學和圖形程序。
MATLAB的一個重要特色就是他有一套程序擴展系統和一組稱之為工具箱的特殊應用子程序。工具箱是MATLAB函數的子程序庫，每一個工具箱都是為某一類學科專業和應用而定製的，主要包括信號處理、控制系統、神經網路、模糊邏輯、小波分析和系統模擬等方面的應用。
（7）應用軟體開發（包括用戶界面）
在開發環境中，使用戶更方便地控制多個文件和圖形窗口；在編程方面支持了函數嵌套，有條件中斷等；在圖形化方面，有了更強大的圖形標注和處理功能，包括對性對起連接注釋等；在輸入輸出方面，可以直接向Excel和HDF5。
(8) Matlab常用工具箱介紹(英漢對照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
例如：控制系統工具箱包含如下功能：
連續系統設計和離散系統設計
狀態空間和傳遞函數以及模型轉換
時域響應（脈沖響應、階躍響應、斜坡響應）
頻域響應（Bode圖、Nyquist圖）
根軌跡、極點配置
1.補充新的內容：
MATLAB R2007b正式發布了！MATLAB 2007b於2007年秋節正式發布，TMW正式發布了MATLAB R2007b，新版本涵蓋：Simulink 7、新產品Simulink Design Verifier、Link for Analog Devices VisualDSP以及82個產品模塊的更新升級及Bug修訂。從現在開始，MathWorks公司將每年進行兩次產品發布，時間分別在每年的3月和9 月，而且，每一次發布都會包含所有的產品模塊，如產品的new feature、bug fixes和新產品模塊的推出。
在R2007b中（MATLAB 7.4,Simulink 6.6），主要更新了多個產品模塊、增加了多達350個新特性、增加了對64位Windows的支持，並新推出了.net工具箱。R2007b, released on March 1, 2007, includes updates to MATLAB and Simulink, two new procts released since R2007b, and updates and bug fixes to 82 other procts. R2007b adds support for the Intel® based Mac, Windows Vista™, and 64-bit Sun Solaris™ SPARC platforms.
這次的升級做了重大的增強，也升級了以下各版本，提供了MATLAB、SIMULINK的升級以及其他最新的模塊的升級。這個Matlab 2007版本不僅僅提高了產品質量，同時也提供了新的用於數據分析、大規模建模、固定點開發、編碼等新特徵。
其中MATLAB Builder for .net擴展了MATLAB Compiler的功能，主要有：
可以打包MATLAB函數，使網路程序員可以通過C#，VB.net等語言訪問這些函數；
創建組件來保持MATLAB的靈活性；
創建COM組件；
將源自MATLAB函數的錯誤作為一個標準的管理異常來處理。
R2007b 提供了重大的新功能： 直接在命令行使用 Real-Time Workshop 的 嵌入式 MATLAB 函數的 C 代碼生成。 另外，Simulink 中的嵌入式 MATLAB 函數塊支持多 M 文件中的演算法。
MATLAB R2007b新版本中，產品模塊進行了一些調整，MATLAB Builder for COM的功能集成到MATLAB Builder for .net中去了，Finacial Time Series Toolbox的功能集成到Financial Toolbox中了。MATLAB 將高性能的數值計算和可視化集成在一起，並提供了大量的內置函數，從而被廣泛地應用於科學計算、控制系統、信息處理等領域的分析、模擬和設計工作，而且利用 MATLAB 產品的開放式結構，可以非常容易地對 MATLAB 的功能進行擴充，從而在不斷深化對問題認識的同時，不斷完善 MATLAB 產品以提高產品自身的競爭能力。
作為和Mathematica、Maple並列的三大數學軟體。其強項就是其強大的矩陣計算以及模擬能力。要知道Matlab的由來就是Matrix + Laboratory = Matlab，所以這個軟體在國內也被稱作《矩陣實驗室》。每次MathWorks發布Matlab的同時也會發布模擬工具Simulink。在歐美很多大公司在將產品投入實際使用之前都會進行模擬試驗，他們所主要使用的模擬軟體就是Simulink。Matlab提供了自己的編譯器：全面兼容C++以及 Fortran兩大語言。所以Matlab是工程師，科研工作者手上最好的語言，最好的工具和環境。Matlab 已經成為廣大科研人員的最值得信賴的助手和朋友！
⑻ 從matlab系統辨識工具箱導出傳遞函數模型
謝邀。
如果想通過程序代碼實現傳遞函數的功能，需要將辨識得到內的傳遞函數離散化並轉化成容差分方程，然後通過當前時刻和前幾個時刻的數據即可計算得到當前時刻輸出。k-1時刻的
舉一個簡單的例子說吧
假設單輸入單輸出傳遞函數是G=1/(s+1)
按采樣周期Ts=0.01s離散得到離散傳遞函數G'=Y/U=0.00995z^-1/(1-0.99z^-1)
轉化為差分方程為y(k)=0.99*y(k-1)+0.00995*u(k-1)
也就是說想要得到k時刻的輸出y，需要通過k-1時刻的輸出y與k-1時刻的輸入u，編寫程序時對之前時刻的數據加以記錄即可
辨識工具箱我這邊只是淺嘗輒止，項目最後使用了神經網路辨識的方式，而且負責這塊的人也並不是我。只是按照我自己僅有的理解加以解答，不知道是否對您有所幫助。能力所限，如果沒有幫助還請見諒。
⑼ 怎麼從二階或者高階的響應波形中看出該濾波器是哪種類型,階數以及反求傳遞函數.
濾波器主要還是看頻域特性，比如說是低通還是高通這些，光從時域波形上看有些困難，尤其是階數的判斷不太好辦，一般都是把高階系統近似成一階環節加一個延遲環節的。MATLAB里有一個系統辨識工具箱，可以根據時域或者頻域的數據辨識系統的數學模型，支持的數學模型有傳遞函數和空間狀態方程等，都可以。不過事先也需要自己確定階數，有無零點，有無延遲，極點是過阻尼還是欠阻尼等等。設置好以後可以辨識，辨識出來後會顯示傳遞函數以及結果與實際的誤差。你可以各種情況都試一試，然後看誤差的大小選一個。網路文庫里有一篇叫什麼系統辨識的」MATLAB實現(手把手)「的文章，你可以看看，文章的後半部分就是說怎麼用系統辨識工具箱ident實現的，還是比較詳細的，其實用法本身也不難。
⑽ 系統辨識與建模 辨識方法有哪些
主要內容包括：線性系統的辨識，多變數線性系統的辨識，線性系統的非參數表示和辨識，非線性系統的辨識，時間序列建模，房室模型（多用於醫學、生物工程中）的辨識，神經網路模型的辨識，模糊系統的建模與辨識，遺傳演算法及其在辨識中的應用，辨識的實施等。各種方法都給出具體的計算步驟或框圖，並結合實例或模擬例子給予說明，盡量使讀者易學會用。 本書為天津市高校「十五」規劃教材，可作為高等學校自動化、系統工程、經濟管理、應用數學等專業的高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可作為有關科技工作者、工程技術和管理人員的參考書。 圖書目錄第1章引論(1)1.1建模與系統辨識概述1.1.1系統辨識研究的對象1.1.2系統辨識1.1.3系統辨識的目的1.1.4辨識中的先驗知識1.1.5先驗知識的獲得1.1.6系統辨識的基本步驟1.2數學模型1.2.1概述1.2.2線性系統的4種數學模型1.3本書的指導思想和布局第2章線性靜態模型的辨識(12)2．1問題的提出2．2最小二乘法（ls）2.2.1最小二乘估計2.2.2最小二乘估計的性質2.2.3逐步回歸方法2.3病態方程的求解方法2.3.1病態對參數估計的影響2.3.2條件數2.3.3病態方程的求解方法2.4模型參數的最大似然估計（ml）2.4.1最大似然准則2.4.2最大似然估計243鬆弛演算法習題第3章離散線性動態模型的最小二乘估計(27)3．1問題的提法及一次完成最小二乘估計3.2最小二乘估計的遞推演算法(rls)3.2.1遞推最小二乘法3.2.2初始值的選擇3.2.3計算步驟及舉例3.3時變系統的實時演算法3.3.1漸消記憶（指數窗）的遞推演算法3.3.2限定記憶（固定窗）的遞推演算法3.3.3變遺忘因子的實時演算法3.4遞推平方根演算法3.5最大似然估計(ml)習題第4章相關(有色)雜訊情形的辨識演算法(42)4.1輔助變數法4.2增廣最小二乘法(els)4.2.1增廣最小二乘法4.2.2改進的增廣最小二乘法4.3最大似然法（ml）44閉環系統的辨識4．4．1問題的提出4．4．2可辨識性443閉環條件下的最小二乘估計習題第5章模型階的辨識5.1單變數線性系統階的辨識5.1.1損失函數檢驗法5.1.2f檢驗法5.1.3赤池信息准則（aic准則）5.2階與參數同時辨識的遞推演算法5.2.1辨識階次的基本思想和方法5.2.2階的遞推辨識演算法5.2.3幾點說明5.3模擬研究5.3.1辨識方法的模擬研究5.3.2對模型適用性的模擬研究5.3.3控制系統設計中的計算機模擬研究習題*第6章多變數線性系統的辨識6.1不變數、適宜選擇路線及規范形6.1.1代數等價系統6.1.2適宜選擇路線與不變數6.1.3適宜選擇路線與規范形6.2輸入/輸出方程6.2.1輸入/輸出方程一般形式6.2.2pcf規范形對應的輸入/輸出方程6.3pcf規范形的辨識6.3.1結構確定及參數辨識6.3.2*和*的實現演算法習題第7章線性系統的非參數表示和辨識7.1線性系統的非參數表示7.1.1脈沖響應函數7.1.2markov參數（hankel模型）7.2估計脈沖響應函數的相關方法7.2.1相關方法的基本原理7.2.2偽隨機二位式信號（m序列）7.2.3用m序列做輸入信號時脈沖響應函數的估計7.2.4估計h(t)的具體步驟與實施習題第8章非線性系統辨識8.1引言8.2單純形搜索法8.2.1問題的提法8.2.2單純形搜索法8.3迭代演算法的基本原理8.3.1迭代演算法的一般步驟8.3.2可接受方向8.4牛頓—拉夫森演算法8.5麥誇特方法*8.6數據處理的分組方法