❶ 求Matlab里的statistics toolbox工具箱，就是统计的工具箱，包含normrnd函数的，谢谢！
你好，我用的版本是Matlab R2010a，我查了一下，我是自带的statistics toolbox统计工具箱。
你也查看一下吧。看是不是已经安装了。网上应该挺多的。如果不行，我建议你更新你的Matlab。
2010一开始我也不想换，换完的确比Matlab7好太多。可能2014更好些吧，你也可以尝试。
还有你说的normrnd这个语句。
R = normrnd(mu,sigma)
R = normrnd(mu,sigma,v)
R = normrnd(mu,sigma,m,n)
就是产生正态分布的是吧。
在我这也是随安装自带的。我也给你确认了以下，如果安装R2010a版本就肯定是有的。
希望能解决你的问题，谢谢。
❷ matlab里有什么工具箱，可以用FFT（快速傅立叶变换）做频谱分析
1、采样数据导入Matlab 。
采样数据的导入至少有三种方法。
第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式，这种方法仅适用于数据量比较小的采样。
第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作，具体操作步骤为：File --> Import Data，然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件，根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大，但又不是太大的数据。
第三种方法，使用文件读入命令。数据文件读入命令有textread、fscanf、load等，如采样数据保存在txt文件中，则推荐使用 textread命令。如[a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 这条命令将data.txt中保存的数据三个三个分组，将每组的第一个数据送给列向量a，第三个数送给列向量b，第二个数据丢弃。命令类似于C语言，详细可查看其帮助文件。文件读入命令录入采样数据可以处理任意大小的数据量，且录入速度相当快，一百多万的数据不到20秒即可录入。
2、对采样数据进行频谱分析 。
频谱分析自然要使用快速傅里叶变换FFT了，对应的命令即 fft ，简单使用方法为：Y=fft(b,N)，其中b即是采样数据，N为fft数据采样个数。一般不指定N，即简化为Y=fft(b)。Y即为FFT变换后得到的结果，与b的元素数相等，为复数。以频率为横坐标，Y数组每个元素的幅值为纵坐标，画图即得数据b的幅频特性；以频率为横坐标，Y数组每个元素的角度为纵坐标，画图即得数据b的相频特性。典型频谱分析M程序举例如下： clc fs=100;
t=[0:1/fs:100];
N=length(t)-1;%减1使N为偶数 %频率分辨率F=1/t=fs/N
p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t);
%上面模拟对信号进行采样，得到采样数据p，下面对p进行频谱分析
figure(1) plot(t,p); grid on
title('信号 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p') Y=fft(p);
magY=abs(Y(1:1:N/2))*2/N; f=(0:N/2-1)'*fs/N; figure(2)
%plot(f,magY);
h=stem(f,magY,'fill','--');
set(h,'MarkerEdgeColor','red','Marker','*') grid on
title('频谱图 （理想值：[0.48Hz,1.3]、[0.52Hz,2.1]、[0.53Hz,1.1]、[1.8Hz,0.5]、[2.2Hz,0.9]） '); xlabel('f (Hz)') ylabel('幅值')
对于现实中的情况，采样频率fs一般都是由采样仪器决定的，即fs为一个给定的常数；另一方面，为了获得一定精度的频谱，对频率分辨率F有一个人为的规定，一般要求F<0.01，即采样时间ts>100秒；由采样时间ts和采样频率fs即可决定采样数据量，即采样总点数N=fs*ts。这就从理论上对采样时间ts和采样总点数N提出了要求，以保证频谱分析的精准度。
❸ matlab里面的统计工具箱怎么用
统计工具箱指具有一系列统计相关函数和若干GUI的合集，可以通过点击左下角Start-Toolbox-Statistics查看功能及使用说明
❹ matlab统计工具箱函数 rstool的用法是怎样的
%%练习来
%直接用自多元二项式回归如下
x1=[1000 600 1200 500 300 400 1300 1100 1300 300]; %自变量
x2=[5 7 6 6 8 7 5 4 3 9];
y=[100 75 80 70 50 65 90 100 110 60]'; %因变量
x=[x1' x2'];
rstool(x,y,'purequadratic')
❺ matlab工具箱
并不是所以的工具箱都有gui界面的
❻ 如何使用matlab中的工具箱
如果是系统自带的，你可以直接用，如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下，再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
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
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
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
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
例如：控制系统工具箱包含如下功能：
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
较为常见的matlab控制箱有：
控制类：
控制系统工具箱(control systems toolbox)
系统识别工具箱（system identification toolbox）
鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）
神经网络工具箱（neural network toolbox）
频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）
多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）
信号处理类：
信号处理工具箱（signal processing toolbox）
滤波器设计工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）
其它工具箱：
统计工具箱(statistics toolbox)
数学符号工具箱（symbolic math toolbox）
定点工具箱（fixed-point toolbox）
射频工具箱（RF toolbox）
1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。matlab7.0里的simulink为6.0版本，matlab6.5里的simulink为5.0版本。
MATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件，它用框图表示系统的各个环节，用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。
启动SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令，此时出现一个SIMULINK窗口，包含七个模型库，分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。
1.信号源库
包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源，其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。
2.输出库
包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。
3.离散系统库
包括五种标准模式：延迟，零-极点，滤波器，离散传递函数，离散状态空间。
4.线性系统库
提供七种标准模式：加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。
5.非线性系统库
提供十三种常用标准模式：绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。
6.系统连接库包括输入、输出、多路转换等模块，用于连接其他模块。
7.系统扩展库
考虑到系统的复杂性，SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库，每一种又有多种模型供选择。
使用时只要从各子库中取出模型，定义好模型参数，将各模型连接起来，然后设置系统参数，如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法，用户根据仿真要求选择适当的算法。
当然，不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。
另外，Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库，给快速建模提供了很大的便利。
❼ 求MATLAB工具箱函数汇总
附录Ⅰ 工具箱函数汇总
Ⅰ.1 统计工具箱函数
表Ⅰ-1 概率密度函数
函数名 对应分布的概率密度函数
betapdf 贝塔分布的概率密度函数
binopdf 二项分布的概率密度函数
chi2pdf 卡方分布的概率密度函数
exppdf 指数分布的概率密度函数
fpdf f分布的概率密度函数
gampdf 伽玛分布的概率密度函数
geopdf 几何分布的概率密度函数
hygepdf 超几何分布的概率密度函数
normpdf 正态（高斯）分布的概率密度函数
lognpdf 对数正态分布的概率密度函数
nbinpdf 负二项分布的概率密度函数
ncfpdf 非中心f分布的概率密度函数
nctpdf 非中心t分布的概率密度函数
ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函数
poisspdf 泊松分布的概率密度函数
raylpdf 雷利分布的概率密度函数
tpdf 学生氏t分布的概率密度函数
unidpdf 离散均匀分布的概率密度函数
unifpdf 连续均匀分布的概率密度函数
weibpdf 威布尔分布的概率密度函数
表Ⅰ-2 累加分布函数
函数名 对应分布的累加函数
betacdf 贝塔分布的累加函数
binocdf 二项分布的累加函数
chi2cdf 卡方分布的累加函数
expcdf 指数分布的累加函数
fcdf f分布的累加函数
gamcdf 伽玛分布的累加函数
geocdf 几何分布的累加函数
hygecdf 超几何分布的累加函数
logncdf 对数正态分布的累加函数
nbincdf 负二项分布的累加函数
ncfcdf 非中心f分布的累加函数
nctcdf 非中心t分布的累加函数
ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函数
normcdf 正态（高斯）分布的累加函数
poisscdf 泊松分布的累加函数
raylcdf 雷利分布的累加函数
tcdf 学生氏t分布的累加函数
unidcdf 离散均匀分布的累加函数
unifcdf 连续均匀分布的累加函数
weibcdf 威布尔分布的累加函数
表Ⅰ-3 累加分布函数的逆函数
函数名 对应分布的累加分布函数逆函数
betainv 贝塔分布的累加分布函数逆函数
binoinv 二项分布的累加分布函数逆函数
chi2inv 卡方分布的累加分布函数逆函数
expinv 指数分布的累加分布函数逆函数
finv f分布的累加分布函数逆函数
gaminv 伽玛分布的累加分布函数逆函数
geoinv 几何分布的累加分布函数逆函数
hygeinv 超几何分布的累加分布函数逆函数
logninv 对数正态分布的累加分布函数逆函数
nbininv 负二项分布的累加分布函数逆函数
ncfinv 非中心f分布的累加分布函数逆函数
nctinv 非中心t分布的累加分布函数逆函数
ncx2inv 非中心卡方分布的累加分布函数逆函数
icdf
norminv 正态（高斯）分布的累加分布函数逆函数
poissinv 泊松分布的累加分布函数逆函数
raylinv 雷利分布的累加分布函数逆函数
tinv 学生氏t分布的累加分布函数逆函数
unidinv 离散均匀分布的累加分布函数逆函数
unifinv 连续均匀分布的累加分布函数逆函数
weibinv 威布尔分布的累加分布函数逆函数
表Ⅰ-4 随机数生成器函数
函 数 对应分布的随机数生成器
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
binornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
exprnd 指数分布的随机数生成器
frnd f分布的随机数生成器
gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
geornd 几何分布的随机数生成器
hygernd 超几何分布的随机数生成器
lognrnd 对数正态分布的随机数生成器
nbinrnd 负二项分布的随机数生成器
ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
poissrnd 泊松分布的随机数生成器
raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
trnd 学生氏t分布的随机数生成器
unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
weibrnd 威布尔分布的随机数生成器
表Ⅰ-5 分布函数的统计量函数
函数名 对应分布的统计量
betastat 贝塔分布函数的统计量
binostat 二项分布函数的统计量
chi2stat 卡方分布函数的统计量
expstat 指数分布函数的统计量
fstat f分布函数的统计量
gamstat 伽玛分布函数的统计量
geostat 几何分布函数的统计量
hygestat 超几何分布函数的统计量
lognstat 对数正态分布函数的统计量
nbinstat 负二项分布函数的统计量
ncfstat 非中心f分布函数的统计量
nctstat 非中心t分布函数的统计量
ncx2stat 非中心卡方分布函数的统计量
normstat 正态（高斯）分布函数的统计量
poisstat 泊松分布函数的统计量
续表
函数名 对应分布的统计量
raylstat 瑞利分布函数的统计量
tstat 学生氏t分布函数的统计量
unidstat 离散均匀分布函数的统计量
unifstat 连续均匀分布函数的统计量
weibstat 威布尔分布函数的统计量
表Ⅰ-6 参数估计函数
函 数 名 对应分布的参数估计
betafit 贝塔分布的参数估计
betalike 贝塔对数似然函数的参数估计
binofit 二项分布的参数估计
expfit 指数分布的参数估计
gamfit 伽玛分布的参数估计
gamlike 伽玛似然函数的参数估计
mle 极大似然估计的参数估计
normlike 正态对数似然函数的参数估计
normfit 正态分布的参数估计
poissfit 泊松分布的参数估计
unifit 均匀分布的参数估计
weibfit 威布尔分布的参数估计
weiblike 威布尔对数似然函数的参数估计
表Ⅰ-7 统计量描述函数
函 数 描 述
bootstrap 任何函数的自助统计量
corrcoef 相关系数
cov 协方差
crosstab 列联表
geomean 几何均值
grpstats 分组统计量
harmmean 调和均值
iqr 内四分极值
kurtosis 峰度
mad 中值绝对差
mean 均值
median 中值
moment 样本模量
nanmax 包含缺失值的样本的最大值
续表
函 数 描 述
Nanmean 包含缺失值的样本的均值
nanmedian 包含缺失值的样本的中值
nanmin 包含缺失值的样本的最小值
nanstd 包含缺失值的样本的标准差
nansum 包含缺失值的样本的和
prctile 百分位数
range 极值
skewness 偏度
std 标准差
tabulate 频数表
trimmean 截尾均值
var 方差
表Ⅰ-8 统计图形函数
函 数 描 述
boxplot 箱形图
cdfplot 指数累加分布函数图
errorbar 误差条图
fsurfht 函数的交互等值线图
gline 画线
gname 交互标注图中的点
gplotmatrix 散点图矩阵
gscatter 由第三个变量分组的两个变量的散点图
lsline 在散点图中添加最小二乘拟合线
normplot 正态概率图
pareto 帕累托图
qqplot Q-Q图
rcoplot 残差个案次序图
refcurve 参考多项式曲线
refline 参考线
surfht 数据网格的交互等值线图
weibplot 威布尔图
表Ⅰ-9 统计过程控制函数
函 数 描 述
capable 性能指标
capaplot 性能图
ewmaplot 指数加权移动平均图
续表
函 数 描 述
histfit 添加正态曲线的直方图
normspec 在指定的区间上绘正态密度
schart S图
xbarplot x条图
表Ⅰ-10 聚类分析函数
函 数 描 述
cluster 根据linkage函数的输出创建聚类
clusterdata 根据给定数据创建聚类
cophenet Cophenet相关系数
dendrogram 创建冰柱图
inconsistent 聚类树的不连续值
linkage 系统聚类信息
pdist 观测量之间的配对距离
squareform 距离平方矩阵
zscore Z分数
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
mmyvar 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
表Ⅰ-19 文件输入输出函数
函 数 描 述
caseread 读取个案名
casewrite 写个案名到文件
tblread 以表格形式读数据
tblwrite 以表格形式写数据到文件
tdfread 从表格间隔形式的文件中读取文本或数值数据
表Ⅰ-20 演示函数
函 数 描 述
aoctool 协方差分析的交互式图形工具
disttool 探察概率分布函数的GUI工具
glmdemo 一般线性模型演示
randtool 随机数生成工具
polytool 多项式拟合工具
rsmdemo 响应拟合工具
robustdemo 稳健回归拟合工具
Ⅰ.2 优化工具箱函数
表Ⅰ-21 最小化函数表
函 数 描 述
fgoalattain 多目标达到问题
fminbnd 有边界的标量非线性最小化
fmincon 有约束的非线性最小化
fminimax 最大最小化
fminsearch, fminunc 无约束非线性最小化
fseminf 半无限问题
linprog 线性课题
quadprog 二次课题
表Ⅰ-22 方程求解函数表
函 数 描 述
\ 线性方程求解
fsolve 非线性方程求解
fzero 标量非线性方程求解
表Ⅰ-23 最小二乘函数表
函 数 描 述
\ 线性最小二乘
lsqlin 有约束线性最小二乘
lsqcurvefit 非线性曲线拟合
lsqnonlin 非线性最小二乘
lsqnonneg 非负线性最小二乘
表Ⅰ-24 实用函数表
函 数 描 述
optimset 设置参数
optimget 获取参数
表Ⅰ-25 大型方法的演示函数表
函 数 描 述
circustent 马戏团帐篷问题—二次课题
molecule 用无约束非线性最小化进行分子组成求解
optdeblur 用有边界线性最小二乘法进行图形处理
表Ⅰ-26 中型方法的演示函数表
函 数 描 述
bandemo 香蕉函数的最小化
dfildemo 过滤器设计的有限精度
goaldemo 目标达到举例
optdemo 演示过程菜单
tutdemo 教程演示
Ⅰ.3 样条工具箱函数
表Ⅰ-27 三次样条函数
函 数 描 述
csapi 插值生成三次样条函数
csape 生成给定约束条件下的三次样条函数
csaps 平滑生成三次样条函数
cscvn 生成一条内插参数的三次样条曲线
getcurve 动态生成三次样条曲线
表Ⅰ-28 分段多项式样条函数
函 数 描 述
pplst 显示关于生成分段多项式样条曲线的M文件
ppmak 生成分段多项式样条函数
ppual 计算在给定点处的分段多项式样条函数值
表Ⅰ-29 B样条函数
函 数 描 述
splst 显示生成B样条函数的M文件
spmak 生成B样条函数
spcrv 生成均匀划分的B样条函数
spapi 插值生成B样条函数
spap2 用最小二乘法拟合生成B样条函数
spaps 对生成的B样条曲线进行光滑处理
spcol 生成B样条函数的配置矩阵
表Ⅰ-30 有理样条函数
函 数 描 述
rpmak 生成有理样条函数
rsmak 生成有理样条函数
表Ⅰ-31 操作样条函数
函 数 描 述
fnval 计算在给定点处的样条函数值
fmbrk 返回样条函数的某一部分（如断点或系数等）
fncmb 对样条函数进行算术运算
fn2fm 把一种形式的样条函数转化成另一种形式的样条函数
fnder 求样条函数的微分(即求导数)
fndir 求样条函数的方向导数
fnint 求样条函数的积分
fnjmp 在间断点处求函数值
fnplt 画样条曲线图
fnrfn 在样条曲线中插入断点。
fntlr 生成tarylor系数或taylor多项式
表Ⅰ-32 样条曲线端点和节点处理函数
函 数 描 述
augknt 在已知节点数组中添加一个或多个节点
aveknt 求出节点数组元素的平均值
brk2knt 增加断点数组中元素的重次
knt2brk 从节点数组中求得节点及其重次
knt2mlt 从节点数组中求得节点及其重次
sorted 求出节点数组points的元素在节点数组meshpoints中属于第几个分量
aptknt 求出用于生成样条曲线的节点数组
表Ⅰ-33 样条曲线端点和节点处理函数
函 数 描 述
newknt 对分段多项式样条函数进行重分布
optknt 求出用于内插的最优节点数组
chbpnt 求出用于生成样条曲线的合适节点数组
表Ⅰ-34 解线性方程组的函数
函 数 描 述
slvblk 解对角占优的线性方程组
bkbrk 描述分块对角矩阵的详细情况
表Ⅰ-35 样条GUI函数
函 数 描 述
bspligui 在节点处生成B样条曲线
splinetool 用一系列方法生成各种样条曲线
Ⅰ.4 偏微分方程数值解工具箱函数
表Ⅰ-36 偏微分方程求解算法函数
函 数 描 述
adaptmesh 生成自适应网格并求解PDE问题
assema 组合面积的整体贡献
assemb 组合边界条件的贡献
assempde 组合刚度矩阵和PDE问题的右端项
hyperbolic 求解双曲线PDE问题
parabolic 求解抛物线型PDE问题
pdeeig 求解特征值PDE问题
pdenonlin 求解非线性PDE问题
poisolv 在矩形网格上对泊松方程进行快速求解
表Ⅰ-37 用户界面算法函数
函 数 描 述
pdecirc 绘圆
pdeellip 绘椭圆
pdemdlcv 将PDE工具箱1.0模型的M文件转换为PDE工具箱1.0.2版本的格式
pdepoly 绘多边形
pderect 绘矩形
pdetool PDE工具箱图形用户集成界面（GUI）
表Ⅰ-38 几何算法函数
函 数 描 述
csgchk 核对几何描述矩阵的有效性
csgdel 删除最小子域之间的界线
decsg 将建设性实体几何模型分解为最小子域
initmesh 创建初始三角形网格
jigglemesh 微调三角形网格的内部点
pdearcl 在参数表示和圆弧长度之间进行内插
poimesh 在矩形几何图形上生成规则网格
refinemesh 加密一个三角形网格
wbound 写边界条件指定文件
wgeom 写几何指定函数
表Ⅰ-39 绘图函数
函 数 描 述
pdecont 绘等值线图
pdegplot 绘制PDE几何图
pdemesh 绘PDE三角形网格
pdeplot 一般PDE工具箱绘图函数
pdesurf 绘三维表面图
表Ⅰ-40 实用函数
函 数 描 述
Dst idst 离散化sin转换
pdeadgsc 使用相对容限临界值选择三角形
pdeadworst 选择相对于最坏值的三角形
pdecgrad PDE解的变动
pdeent 与给定三角形集合相邻的三角形的指数
pdegrad PDE解的梯度
pdeintrp 从节点数据至三角形中点数据进行内插
pdejmps 对于自适应网格进行误差估计
pdeprtni 从三角形中点数据向节点数据进行内插
pdesde 子域集合中点的指数
pdesdp 子域集合边缘的指数
pdesdt 子域集合三角形的指数
pdesmech 计算结构力学张量函数
pdetrg 三角形几何数据
pdetriq 三角型质量度量
续表
函 数 描 述
Poiasma 用于泊松方程快速求解器的边界点矩阵
poicalc 矩形网格上泊松方程的快速求解器
poiindex 经过规范排序的矩形网格的点的指数
sptarn 求解广义稀疏特征值问题
tri2grid 从PDE三角形网格到矩形网格进行内插
表Ⅰ-41 自定义算法函数
函 数 描 述
pdebound 边界条件M文件
pdegeom 几何模型M文件
表Ⅰ-42 演示函数
函 数 描 述
pdedemo1 单位圆盘上泊松方程的精确解
pdedemo2 求解Helmholtz方程，研究反射波
pdedemo3 求解最小表面问题
pdedemo4 用子域分解求解PDE问题
pdedemo5 求抛物线型问题（热传导方程）
pdedemo6 求双曲线型PDE问题（波动方程）
pdedemo7 点源的自适应求解
pdedemo8 在矩形网格上求解泊松方程
❽ 求一份有完整matlab优化工具箱和统计工具箱的版本
matlab2009应该有吧，你要的话，把你邮箱贴上吧
❾ tcdf是matlab统计工具箱函数吗
随机变量的累积概率值(分布函数值)
1 通用函数计算累积概率值
命令 通用函数cdf用来计算随机变量的概率之和(累积概率值)
函数 cdf
格式
说明 返回以name为分布,随机变量X≤K的概率之和的累积概率值,name的取值见表4-1 常见分布函数表
2 专用函数计算累积概率值(随机变量的概率之和)
命令 二项分布的累积概率值
函数 binocdf
格式 binocdf (k, n, p) %n为试验总次数,p为每次试验事件A发生的概率,k为n次试验中事件A发生的次数,该命令返回n次试验中事件A恰好发生k次的概率.
命令 正态分布的累积概率值
函数 normcdf
格式 normcdf() %返回F(x)=的值,mu,sigma为正态分布的两个参数表
专用函数的累积概率值函数表
函数名
调用形式
注 释
unifcdf
unifcdf (x, a, b)
[a,b]上均匀分布(连续)累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
unidcdf
unidcdf(x,n)
均匀分布(离散)累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
expcdf
expcdf(x, Lambda)
参数为Lambda的指数分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
normcdf
normcdf(x, mu, sigma)
参数为mu,sigma的正态分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
chi2cdf
chi2cdf(x, n)
自由度为n的卡方分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
tcdf
tcdf(x, n)
自由度为n的t分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
fcdf
fcdf(x, n1, n2)
第一自由度为n1,第二自由度为n2的F分布累积分布函数值
gamcdf
gamcdf(x, a, b)
参数为a, b的分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
betacdf
betacdf(x, a, b)
参数为a, b的分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
logncdf
logncdf(x, mu, sigma)
参数为mu, sigma的对数正态分布累积分布函数值
nbincdf
nbincdf(x, R, P)
参数为R,P的负二项式分布概累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
ncfcdf
ncfcdf(x, n1, n2, delta)
参数为n1,n2,delta的非中心F分布累积分布函数值
nctcdf
nctcdf(x, n, delta)
参数为n,delta的非中心t分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
ncx2cdf
ncx2cdf(x, n, delta)
参数为n,delta的非中心卡方分布累积分布函数值
raylcdf
raylcdf(x, b)
参数为b的瑞利分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
weibcdf
weibcdf(x, a, b)
参数为a, b的韦伯分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
binocdf
binocdf(x,n,p)
参数为n, p的二项分布的累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
geocdf
geocdf(x,p)
参数为 p的几何分布的累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
hygecdf
hygecdf(x,M,K,N)
参数为 M,K,N的超几何分布的累积分布函数值
poisscdf
poisscdf(x,Lambda)
参数为Lambda的泊松分布的累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
说明 累积概率函数就是分布函数F(x)=P{X≤x}在x处的值.
❿ matlab如何调用统计工具箱
调用统计特工具箱的做法：
①打开matlab；
②点击左下角Start；
③进入Toolbox工具箱；
④选择Statistics；