matlab樣條工具箱下載

A. 有會使用matlab的高手嗎

MATLAB工具箱介紹
有三十多個工具箱大致可分為兩類: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
另外,虛機團上產品團購,超級便宜

B. matlab作用

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爛雀以用，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：://mathworks

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，而且飢乎早更加簡單，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 *** 。

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++ 。

在計算要求相同的頃咐情況下，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 *** 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

munication 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 擴展了MATLAB piler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 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！

C. MATLAB中如何使用樣條工具箱，在下面的程序中我想把我的數據導進去希望大家多多幫助，謝謝大家！

原先的knots和points是從data_example.mat中導入的，你可以從工作區選中兩個變數雙擊進去看看它們的size，然後根據你的需要，用自己的數據給兩個變數賦值

D. matlab里的樣條工具箱在哪兒

matlab里的樣條工具箱，通常分布在狀態欄之中，者陵我們把狀態欄打開，從搜索引擎搜索工具箱虛前就首譽戚可以得到。

E. MATLAB信號處理工具箱到哪裡下載

安裝程序里有啊，安裝的時候選上就行了

F. MATLAB入門與實戰的目錄

第1章基礎准備及入門
1.1認識MATLAB
1.1.1MATLAB的歷史
1.1.2MATLAB的主要功能
1.1.3MATLAB7.0新增功能
1.2視窗下的MATLAB環境
1.2.1Desktop簡介
1.2.2CommandWindow運行入門
1.2.3CommandWindow簡介
1.2.4最簡單的計算器使用法
1.2.5數值、變數和表達式
1.2.6計算結果的圖形表示
1.3CommandWindow操作要旨
1.4CommandHistory窗口
1.4.1CommandHistory窗口簡介
1.4.2歷史指令罩團行的再運行
1.5CurrentDirectory、路徑設置器和文件管理
1.5.1CurrentDirectory瀏覽器簡介
1.5.2MATLAB的搜索路徑
1.5.3MATLAB搜索路徑的擴展和修改
1.6WorkspaceBrowser和ArrayEditor
1.6.1WorkspaceBrowser簡介
1.6.2現場菜單用於內存變數的查閱和刪除
1.6.3ArrayEditor數組編輯器和大數組的輸入
1.7LaunchPad交互界面分類目錄窗
1.8Editor/Debugger和腳本編寫初步
1.8.1Editor/Debugger簡介
1.8.2M腳本文件編寫初步
1.9幫助系統
1.9.1幫助方式概述
1.9.2HelpNavigator/Browser簡介
第2章矩陣及其基本運算
2.1引導
2.2創建新矩陣
2.2.1建立新矩陣
2.2.2向量和子矩陣的生成
2.2.3MATLAB中的特殊矩陣
2.2.4高維矩陣
2.2.5高維矩陣構作和操作函數匯總
2.2.6「非數」和「空」矩陣
2.3矩陣構造技法綜合
2.4矩陣運算
2.4.1加法和減乎簡法
2.4.2乘法
2.4.3除法
2.4.4轉置和共軛
2.4.5元素操作算術運算
2.4.6元素操作函數
2.4.7矩陣的乘方與函數
第3章基本運算入門
3.1常用數學函數
3.1.1常見數學函數
3.1.2三角函數和雙曲線函數
3.1.3復數函數
3.1.4最大值和最小值
3.1.5求和、乘積和差分
3.1.6簡單統計命令
3.1.7排序
3.2關系和邏輯運算及多項式運算
3.2.1關系操作符
3.2.2邏輯操作符
3.2.3關系與邏輯函數
3.3字元串
3.3.1字元串入門
3.3.2字元串的分配(屬性和標識)
3.3.3顯示和輸入
3.3.4字元串求值
3.3.5復雜字元串的創建
3.3.6字元串轉換函數
3.3.7字元串操作函數
第4章M文件初步
4.1入門
4.2M文件分類和操作
4.2.1函數文件
4.2.2非函數文件
4.2.3M文件的操作
4.3M文件的結構
4.3.1函數文件的基本結構
4.3.2函數調用
4.3.3函數參數的可調性
4.3.4全局變數與局部變數
4.3.5實戰：M函數文件操作練習
第5章基本繪圖
5.1二維圖形
5.1.1基本平面圖形命令
5.1.2平面圖形命令
5.1.3二維圖形注釋命令
5.2三維圖形
5.2.1三維曲線、面填色命令
5.2.2三維圖形等高線
5.2.3曲面與網格圖命令
5.2.4三維數據的其他表現形式命令
第6章矩陣高級運算
6.1矩陣分解
6.1.1Cholesky分解
6.1.2LU分解
6.1.3QR分解
6.1.4Schur分解
6.1.5實Schur分解轉化成復Schur分解
6.1.6特徵值分解
6.1.7奇異值分解
6.1.8廣義奇異值分解
6.1.9特徵物頃橘值問題的QZ分解
6.1.10海森伯格形式的分解
6.2線性方程組的求解
6.2.1求線性方程組的唯一解或特解(第一類問題)
6.2.2求線性齊次方程組的通解
6.2.3求非齊次線性方程組的通解
6.2.4線性方程組的LQ解法
6.2.5雙共軛梯度法解方程組
6.2.6穩定雙共軛梯度方法解方程組
6.2.7復共軛梯度平方法解方程組
6.2.8共軛梯度的LSQR方法
6.2.9廣義最小殘差法
6.2.10最小殘差法解方程組
6.2.11預處理共軛梯度方法
6.2.12准最小殘差法解方程組
6.3特徵值與二次型
6.3.1特徵值與特徵向量的求法
6.3.2提高特徵值的計算精度
6.3.3復對角矩陣轉化為實對角矩陣
6.3.4正交基
6.3.5二次型
6.4秩與線性相關性
6.4.1矩陣和向量組的秩以及向量組的線性相關性
6.4.2求行階梯矩陣及向量組的基
6.5稀疏矩陣技術
6.5.1稀疏矩陣的創建
6.5.2將稀疏矩陣轉化為滿矩陣
6.5.3稀疏矩陣非零元素的索引
6.5.4外部數據轉化為稀疏矩陣
6.5.5基本稀疏矩陣
6.5.6稀疏矩陣的運算
6.5.7畫稀疏矩陣非零元素的分布圖形
6.5.8矩陣變換
6.5.9稀疏矩陣的近似歐幾里德范數和條件數
6.5.10稀疏矩陣的分解
6.5.11稀疏矩陣的特徵值分解
第7章數值計算
7.1引言
7.2函數極值點
7.2.1一元函數的極小值點
7.2.2多元函數的極小值點
7.3求零點
7.4積分
7.4.1一元函數的數值積分
7.4.2多重數值積分
7.5微分
7.6微分方程
7.7曲線擬合
7.8插值
7.8.1一維插值
7.8.2二維插值
7.8.3實戰：插值M文件應用練習
第8章專業數值運算
8.1三次樣條
8.1.1基本特徵
8.1.2分段多項式
8.1.3積分
8.1.4微分
8.2多項式及其操作
8.2.1多項式的表達和創建
8.2.2多項式的根
8.2.3乘法
8.2.4加法
8.2.5除法
8.2.6導數
8.2.7估值
8.2.8有理多項式
8.3Fourier分析
8.3.1快速Fourier變換
8.3.2Fourier級數
第9章符號計算
9.1符號表達式
9.2符號表達式運算
9.2.1提取分子和分母
9.2.2標准代數運算
9.2.3高級運算
9.2.4變換函數
9.2.5變數替換
9.2.6微分和積分
9.3符號表達式畫圖
9.4符號表達式簡化和格式化
9.5可變精度算術運算
9.6方程求解
9.6.1求解單個代數方程
9.6.2代數方程組求解
9.6.3單個微分方程
9.6.4微分方程組
9.7線性代數和矩陣
9.7.1符號矩陣
9.7.2代數運算
9.7.3線性代數運算
9.7.4其他特性
9.8符號工具箱函數總結
第10章MATLAB程序設計
10.1順序結構語句
10.1.1表達式語句
10.1.2賦值語句
10.1.3空語句
10.1.4輸入語句
10.1.5輸出語句
10.1.6變數值的保存與恢復
10.2選擇結構
10.2.1If語句
10.2.2switch語句
10.2.3try語句
10.2.4選擇語句的嵌套
10.3循環結構語句
10.3.1for循環結構
10.3.2循環嵌套
10.3.3While循環
10.3.4break語句
10.4MATLAB控制流功能概括
10.5文件讀寫函數
10.6局部工作空間和基本工作空間
10.7規則和屬性
10.7.1M文件函數
10.7.2變數
10.7.3函數調用
10.8MATLAB編程技巧實戰
第11章圖形處理
11.1通用圖形函數命令
11.1.1圖形對象句柄命令
11.1.2軸的產生和控制命令
11.1.3圖形句柄操作命令
11.1.4圖形窗口的控制命令
11.2顏色與光照模式命令
11.2.1顏色控制命令
11.2.2色圖控制命令
第12章句柄圖形
12.1誰需要句柄圖形
12.2什麼是句柄圖形對象
12.3句柄對象
12.4通用函數get和set
12.5查找對象
12.6用滑鼠選擇對象
12.7位置和單位
12.8圖形列印
12.9默認屬性
12.10非文件式屬性
12.11句柄圖形實戰
12.11.1自製游標形狀
12.11.2任意布置子圖和軸外注釋
12.11.3製作個性化雙坐標系
12.11.4連續變焦和飛馳圖形
12.11.5動畫製作示例
12.11.6surface指令衍生不同曲面
12.11.7紋理影射和曲面彩繪
12.11.8三維塊建模和著色
12.11.9滑鼠拖動字對象
12.12實用函數
12.13屬性名和屬性值
12.14小結
12.15關鍵詞索引
第13章圖形用戶界面GUI製作
13.1創建圖形界面GUIr的理由
13.2GUI對象層次結構
13.3菜單
13.3.1菜單的布置
13.3.2建立菜單和子菜單
13.3.3菜單實戰舉例
13.3.4菜單屬性
13.3.5菜單快捷鍵
13.3.6菜單的外觀
13.3.7顏色控制
13.3.8菜單項去能
13.3.9回調屬性
13.3.10實戰：M文件舉例
13.4控制框
13.4.1建立不同類型的控制框
13.4.2控制框屬性
13.4.3控制框布置的考慮
13.4.4實戰：M文件舉例
13.5編程和回調考慮
第14章Simulink互動式模擬集成環境
14.1引導
14.1.1Simulink啟動與界面說明
14.1.2Simulink模型窗的組成
14.2模型的創建
14.2.1模擬模塊
14.2.2信號線操作
14.2.3常用的Source庫信源
14.2.4常用的Sink庫信宿
14.3示波器
14.3.1示波器界面簡介
14.3.2示波器縱坐標范圍的手工設置
14.4Simulink在控制系統模擬中應用
14.4.1ControlSystemToolbox(控制系統工具箱)
14.4.2Simulink子模塊庫中與控制系統模擬有關的子模塊庫
14.5Simulink命令集
第15章MATLAB應用開發
15.1將C或Fortran源程序轉換為m文件
15.2在其他語言中調用MATLAB
15.3MATLAB應用界面開發工具的使用
15.4用MATLAB編譯器產生獨立外部應用程序
15.5從C或Fortran調用MATLAB
附錄A工具箱函數匯總
A.1統計工具箱函數
A.2優化工具箱函數
A.3樣條工具箱函數
A.4偏微分方程數值解工具箱函數
A.5MATLAB工具箱編寫技巧
附錄BMATLAB常用命令大全
參考文獻
……

G. 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。

H. 數學建模MATLAB工具箱是什麼怎麼用

Matlab工具箱已經成為一個系列產品，Matlab主工具箱和各種工具箱（toolbox ）。
工具箱簡介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用來擴充Matlab的數值計算、符號運算功能、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，能夠用於多種學科。
2領域型工具箱 —— 專用型
領域型工具箱是學科專用工具箱，其專業性很強，比如控制系統工具箱（ Control System Toolbox）；信號處理工具箱（Signal Processing Toolbox）；財政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。只適用於本專業。

3
Matlab常用工具箱
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
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
Database Toolbox——資料庫工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
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
Virtual Reality Toolbox——虛擬現實工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每個新出的版本都在增加、更新完善。

I. 如何使用matlab中的工具箱

首先，將下載的工具箱文件解壓，將文件夾復制到MATLAB安裝目錄下toolbox文件夾下專。
其次，在MATLAB命令行中輸屬入如下命令：
>>cd D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox % 找到你的工具箱
>> addpath(genpath('D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox')) %增加路徑
>> savepath %永久保存路徑
最後，檢查是否成功：
>>which hog %隨便輸入所加入工具箱中的一個m文件
D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox\channels\hog.m %得到此文件路徑，即載入正確

J. matlab軟體有哪些常用指令有哪些專用工具箱

matlab命令
一、常用對象操作：除了一般windows窗口的常用功能鍵外。
1、!dir 可以查看當前工作目錄的文件。 !dir& 可以在dos狀態下查看。
2、who 可以查看當前工作空間變數名， whos 可以查看變數名細節。
3、功能鍵：
功能鍵 快捷鍵 說明
方向上鍵 Ctrl+P 返回前一行輸入
方向下鍵 Ctrl+N 返回下一行輸入
方向左鍵 Ctrl+B 游標向後移一個字元
方向右鍵 Ctrl+F 游標向前移一個字元
Ctrl+方向右鍵 Ctrl+R 游標向右移一個字元
Ctrl+方向左鍵 Ctrl+L 游標向左移一個字元
home Ctrl+A 游標移到行首
End Ctrl+E 游標移到行尾
Esc Ctrl+U 清除一行
Del Ctrl+D 清除游標所在的字元
Backspace Ctrl+H 刪除游標前一個字元
Ctrl+K 刪除到行尾
Ctrl+C 中斷正在執行的命令
4、clc可以命令窗口顯示的內容，但並不清除工作空間。
二、函數及運算
1、運算符：
＋：加， －：減， *：乘， /： 除， \：左除 ^： 冪，『：復數的共軛轉置， （）：制定運算順序。
2、常用函數表：
sin( ) 正弦（變數為弧度）
Cot( ) 餘切（變數為弧度）
sind( ) 正弦（變數為度數）
Cotd( ) 餘切（變數為度數）
asin( ) 反正弦（返回弧度）
acot( ) 反餘切（返回弧度）
Asind( ) 反正弦（返回度數）
acotd( ) 反餘切（返回度數）
cos( ) 餘弦（變數為弧度）
exp( ) 指數
cosd( ) 餘弦（變數為度數）
log( ) 對數
acos( ) 余正弦（返回弧度）
log10( ) 以10為底對數
acosd( ) 余正弦（返回度數）
sqrt( ) 開方
tan( ) 正切（變數為弧度）
realsqrt( ) 返回非負根
tand( ) 正切（變數為度數）
abs( ) 取絕對值
atan( ) 反正切（返回弧度）
angle( ) 返回復數的相位角
atand( ) 反正切（返回度數）
mod(x,y) 返回x/y的余數
sum( ) 向量元素求和
3、其餘函數可以用help elfun和help specfun命令獲得。
4、常用常數的值：
pi 3.1415926…….
realmin 最小浮點數，2^-1022
i 虛數單位
realmax 最大浮點數，（2－eps）2^1022
j 虛數單位
Inf 無限值
eps 浮點相對經度＝2^-52
NaN 空值
三、數組和矩陣：
1、構造數組的方法：增量發和linspace(first,last,num)first和last為起始和終止數，num為需要的數組元素個數。
2、構造矩陣的方法：可以直接用[ ]來輸入數組，也可以用以下提供的函數來生成矩陣。
ones( ) 創建一個所有元素都為1的矩陣，其中可以制定維數，1，2….個變數
zeros() 創建一個所有元素都為0的矩陣
eye() 創建對角元素為1，其他元素為0的矩陣
diag() 根據向量創建對角矩陣，即以向量的元素為對角元素
magic() 創建魔方矩陣
rand() 創建隨機矩陣，服從均勻分布
randn() 創建隨機矩陣，服從正態分布
randperm() 創建隨機行向量
horcat C=[A,B]，水平聚合矩陣，還可以用cat(1,A,B)
vercat C=[A;B]，垂直聚合矩陣, 還可以用cat(2,A,B)
repmat(M,v,h) 將矩陣M在垂直方向上聚合v次，在水平方向上聚合h次
blkdiag（A，B） 以A，和B為塊創建塊對角矩陣
length 返回矩陣最長維的的長度
ndims 返回維數
numel 返回矩陣元素個數
size 返回每一維的長度，[rows,cols]=size(A)
reshape 重塑矩陣，reshape(A,2,6),將A變為2×6的矩陣，按列排列。
rot90 旋轉矩陣90度，逆時針方向
fliplr 沿垂軸翻轉矩陣
flipud 沿水平軸翻轉矩陣
transpose 沿主對角線翻轉矩陣
ctranspose 轉置矩陣，也可用A』或A.』，這僅當矩陣為復數矩陣時才有區別
inv 矩陣的逆
det 矩陣的行列式值
trace 矩陣對角元素的和
norm 矩陣或矢量的范數，norm（a，1），norm（a，Inf）…….
normest 估計矩陣的最大范數矢量
chol 矩陣的cholesky分解
cholinc 不完全cholesky分解
lu LU分解
luinc 不完全LU分解
qr 正交分解
kron（A，B） A為m×n，B為p×q，則生成mp×nq的矩陣，A的每一個元素都會乘上B，並占據p×q大小的空間
rank 求出矩陣的刺
pinv 求偽逆矩陣
A^p 對A進行操作
A.^P 對A中的每一個元素進行操作
四、數值計算
1、線性方程組求解
（1）AX=B的解可以用X＝A\B求。XA=B的解可以用X= A/B求。如果A是m×n的矩陣，當m＝n時可以找到唯一解，m<n，不定解，解中至多有m個非零元素。如果m>n，超定系統，至少找到一組解。如果A是奇異的，且AX=B有解，可以用X＝pinv（A）×B返回最小二乘解
（2）AX=b, A＝L×U，[L,U]=lu(A), X=U\(L\b),即用LU分解求解。
（3）QR（正交）分解是將一矩陣表示為一正交矩陣和一上三角矩陣之積，A＝Q×R[Q,R]=chol(A), X=Q\(U\b)
（4）cholesky分解類似。
2、特徵值
D＝eig（A）返回A的所有特徵值組成的矩陣。[V,D]=eig(A),還返回特徵向量矩陣。
3、A＝U×S×UT，[U,S]=schur(A).其中S的對角線元素為A的特徵值。
4、多項式Matlab裡面的多項式是以向量來表示的，其具體操作函數如下：
conv 多項式的乘法
deconv 多項式的除法，【a，b】＝deconv（s），返回商和余數
poly 求多項式的系數（由已知根求多項式的系數）
polyeig 求多項式的特徵值
Polyfit（x，y，n） 多項式的曲線擬合，x，y為被擬合的向量，n為擬合多項式階數。
polyder 求多項式的一階導數，polyder（a，b）返回ab的導數
[a,b]＝polyder（a，b）返回a/b的導數。
polyint 多項式的積分
polyval 求多項式的值
polyvalm 以矩陣為變數求多項式的值
resie 部分分式展開式
roots 求多項式的根（返回所有根組成的向量）
註：用ploy（A）求出矩陣的特徵多項式，然後再求其根，即為矩陣的特徵值。
5、插值常用的插值函數如下：
griddata 數據網格化合曲面擬合
Griddata3 三維數據網格化合超曲面擬合
interp1 一維插值（yi=interp1(x,y,xi,』method』)Method=nearest/linear/spline/pchip/cubic
Interp2 二維插值zi=interp1(x,y,z,xi,yi』method』),bilinear
Interp3 三維插值
interpft 用快速傅立葉變換進行一維插值，help fft。
mkpp 使用分段多項式
spline 三次樣條插值
pchip 分段hermit插值
6、函數最值的求解
fminbnd（『f』，x1，x2，optiset（,））求f在 x1和x2之間的最小值。Optiset選項可以有『Display』+『iter』/』off』/』final』,分別表示顯示計算過程/不顯示/只顯示最後結果。fminsearch求多元函數的最小值。fzero（『f』，x1）求一元函數的零點。X1為起始點。同樣可以用上面的選項。
五、圖像繪制：
1、基本繪圖函數
plot 繪制二維線性圖形和兩個坐標軸
plot3 繪制三維線性圖形和兩個坐標軸
fplot 在制定區間繪制某函數的圖像。fplot（『f』，區域，線型，顏色）
loglog 繪制對數圖形及兩個坐標軸（兩個坐標都為對數坐標）semilogx 繪制半對數坐標圖形
semilogy 繪制半對數坐標圖形
2、線型： 顏色 線型
y 黃色 . 圓點線 v 向下箭頭
g 綠色 -. 組合 > 向右箭頭
b 藍色 + 點為加號形 < 向左箭頭
m 紅紫色 o 空心圓形 p 五角星形
c 藍紫色 * 星號 h 六角星形
w 白色 . 實心小點 hold on 添加圖形
r 紅色 x 叉號形狀 grid on 添加網格
k 黑色 s 方形 - 實線
d 菱形 -- 虛線 ^ 向上箭頭
3、可以用subplot（3，3，1）表示將繪圖區域分為三行三列，目前使用第一區域。此時如要畫不同的圖形在一個窗口裡，需要hold on。