matlab工具箱如何安装

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matlab工具箱的安装

matlab工具箱的安装

Matlab工具箱的安装下载工具箱,解压并记下其路路径,matlab的file下面的set path把它加上,把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache 更新一下,就OK了1.1 如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可;1.2 如果是单独下载的工具箱,一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录。

2 在matlab的file下面的set path把它加上。

3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。

4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。

如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。

或者将工具箱复制到toolbox目录然后在set path里面添加这个目录就可以用了。

在matlab的file下面的set path把它加上,把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下,就OK了以下是我在别的地方看到的,转过来你参考一下吧。

首先说说添加到matlab搜索路径好处:1 对n——你只需要存储一个副本,就可以在其他地方使用。

具体来说,假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def,这两个工程(每个目录下的所有程序相应地称为一个工程)都需要调用同一个(些)函数(简称工具箱),这时候,如果你没有把该工具箱添加到matlab的搜索路径下,则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def下才能正确运行。

这显然浪费空间,所以,matlab提供了一个搜索路径(默认在matlab安装目录下的toolbox中),只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下,并且通知matlab一声(把该路径正确添加到搜索路径中),就可以在abc和def中使用这个工具箱了(即无论你的工程文件在哪个目录(有效的目录)下都可以访问这个工具箱中的函数)。

MATLAB工具箱的安装与配置指南

MATLAB工具箱的安装与配置指南

MATLAB工具箱的安装与配置指南Matlab是一种强大的数学软件,广泛应用于工程和科学领域的数据分析和建模。

Matlab工具箱是Matlab软件的扩展包,提供了各种专业领域的工具和函数,使得用户可以更便捷地进行数据处理和模型构建。

本文将详细介绍Matlab工具箱的安装与配置指南,帮助读者快速上手使用这些功能强大的工具。

一、MATLAB工具箱的获取首先,我们需要获得Matlab软件及相关工具箱的安装包。

Matlab软件官方提供了学术试用版及商业版的下载,用户可以根据自己的需求选择相应的版本。

在获得Matlab软件安装包后,我们需要进一步获取相应的工具箱。

Matlab提供了丰富的工具箱,涵盖了各个学科领域,如信号处理、图像处理、机器学习等。

用户可以在Matlab官方网站上查找并下载所需的工具箱。

二、MATLAB工具箱的安装在获得Matlab工具箱的安装包后,我们可以开始进行安装。

1. 解压安装包使用解压软件将下载的工具箱包进行解压,解压后得到相应的文件夹。

2. 安装工具箱打开Matlab软件,在主界面点击"文件" -> "Set Path" -> "Add with Subfolders",选择解压后的工具箱文件夹。

然后点击"保存",等待Matlab完成工具箱的安装。

3. 激活工具箱完成工具箱的安装后,我们需要激活这些工具箱,使其能够在Matlab中正常使用。

在Matlab主界面点击"Home" -> "Help" -> "Licensing",将打开"Licensing"窗口。

选择"Activate Software",输入Matlab账户信息,点击"Next",根据指引完成激活过程。

matlab工具箱安装教程

matlab工具箱安装教程

1.1 如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可;1.2 如果是单独下载的工具箱,一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录。

2 在matlab的file下面的set path把它加上。

3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。

4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。

如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。

把你的工具箱文件夹放到安装目录中“toolbox”文件夹中,然后单击“file”菜单中的“setpath”命令,打开“setpath”对话框,单击左边的“ADDFolder”命令,然后选择你的那个文件夹,最后单击“SAVE”命令就OK了。

MATLAB Toolboxes============================================/zsmcode.htmlBinaural-modeling software for MATLAB/Windows/home/Michael_Akeroyd/download2.htmlStatistical Parametric Mapping (SPM)/spm/ext/BOOTSTRAP MATLAB TOOLBOX.au/downloads/bootstrap_toolbox.htmlThe DSS package for MATLABDSS Matlab package contains algorithms for performing linear, deflation and symmetric DSS. http://www.cis.hut.fi/projects/dss/package/Psychtoolbox/download.htmlMultisurface Method Tree with MATLAB/~olvi/uwmp/msmt.htmlA Matlab Toolbox for every single topic !/~baum/toolboxes.htmleg. BrainStorm - MEG and EEG data visualization and processingCLAWPACK is a software package designed to compute numerical solutions to hyperbolic partial differential equations using a wave propagation approach/~claw/DIPimage - Image Processing ToolboxPRTools - Pattern Recognition Toolbox (+ Neural Networks)NetLab - Neural Network ToolboxFSTB - Fuzzy Systems ToolboxFusetool - Image Fusion Toolboxhttp://www.metapix.de/toolbox.htmWAVEKIT - Wavelet ToolboxGat - Genetic Algorithm ToolboxTSTOOL is a MATLAB software package for nonlinear time series analysis.TSTOOL can be used for computing: Time-delay reconstruction, Lyapunov exponents, Fractal dimensions, Mutual information, Surrogate data tests, Nearest neighbor statistics, Return times, Poincare sections, Nonlinear predictionhttp://www.physik3.gwdg.de/tstool/MATLAB / Data description toolboxA Matlab toolbox for data description, outlier and novelty detectionMarch 26, 2004 - D.M.J. Taxhttp://www-ict.ewi.tudelft.nl/~davidt/dd_tools/dd_manual.htmlMBEhttp://www.pmarneffei.hku.hk/mbetoolbox/Betabolic network toolbox for Matlabhttp://www.molgen.mpg.de/~lieberme/pages/network_matlab.htmlPharmacokinetics toolbox for Matlabhttp://page.inf.fu-berlin.de/~lieber/seiten/pbpk_toolbox.htmlThe SpiderThe spider is intended to be a complete object orientated environment for machine learning in Matlab. Aside from easy use of base learning algorithms, algorithms can be plugged together and can be compared with, e.g model selection, statistical tests and visual plots. This gives all the power of objects (reusability, plug together, share code) but also all the power of Matlab for machine learning research.http://www.kyb.tuebingen.mpg.de/bs/people/spider/index.htmlSchwarz-Christoffel Toolbox/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=1316&objectT ype=file#XML Toolbox/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4278&object Type=fileFIR/TDNN Toolbox for MATLABBeta version of a toolbox for FIR (Finite Impulse Response) and TD (Time Delay) NeuralNetworks./interval-comp/dagstuhl.03/oish.pdfMisc.http://www.dcsc.tudelft.nl/Research/Software/index.htmlAstronomySaturn and Titan trajectories ... MALTAB astronomy/~abrecht/Matlab-codes/AudioMA Toolbox for Matlab Implementing Similarity Measures for Audiohttp://www.oefai.at/~elias/ma/index.htmlMAD - Matlab Auditory Demonstrations/~martin/MAD/docs/mad.htmMusic Analysis - Toolbox for Matlab : Feature Extraction from Raw Audio Signals for Content-Based Music Retrihttp://www.ai.univie.ac.at/~elias/ma/WarpTB - Matlab Toolbox for Warped DSPBy Aki Härmä and Matti Karjalainenhttp://www.acoustics.hut.fi/software/warp/MATLAB-related Softwarehttp://www.dpmi.tu-graz.ac.at/~schloegl/matlab/Biomedical Signal data formats (EEG machine specific file formats with Matlab import routines)http://www.dpmi.tu-graz.ac.at/~schloegl/matlab/eeg/MPEG Encoding library for MATLAB Movies (Created by David Foti)It enables MATLAB users to read (MPGREAD) or write (MPGWRITE) MPEG movies. That should help Video Quality project.Filter Design packagehttp://www.ee.ryerson.ca:8080/~mzeytin/dfp/index.htmlOctave by Christophe COUVREUR (Generates normalized A-weigthing, C-weighting, octave and one-third-octave digital filters)/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectType=file&object Id=69Source Coding MATLAB Toolbox/users/kieffer/programs.htmlBio Medical Informatics (Top)CGH-Plotter: MATLAB Toolbox for CGH-data AnalysisCode: http://sigwww.cs.tut.fi/TICSP/CGH-Plotter/Poster: http://sigwww.cs.tut.fi/TICSP/CSB2003/Posteri_CGH_Plotter.pdfThe Brain Imaging Software Toolboxhttp://www.bic.mni.mcgill.ca/software/MRI Brain Segmentation/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4879Chemometrics (providing PCA) (Top)Matlab Molecular Biology & Evolution Toolbox(Toolbox Enables Evolutionary Biologists to Analyze and View DNA and Protein Sequences) James J. Caihttp://www.pmarneffei.hku.hk/mbetoolbox/Toolbox provided by Prof. Massart research grouphttp://minf.vub.ac.be/~fabi/publiek/Useful collection of routines from Prof age smilde research grouphttp://www-its.chem.uva.nl/research/pacMultivariate Toolbox written by Rune Mathisen/~mvartools/index.htmlMatlab code and datasetshttp://www.acc.umu.se/~tnkjtg/chemometrics/dataset.htmlChaos (Top)Chaotic Systems Toolbox/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=1597&objectT ype=file#HOSA Toolboxhttp://www.mathworks.nl/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=3013&objectTy pe=fileChemistry (Top)MetMAP - (Metabolical Modeling, Analysis and oPtimization alias Met. M. A. 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Chen/support/books/book5295.jsp?category=new&language=-1MATLAB M-files and Simulink models/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=3834&object Type=file•OPNML/MATLAB Facilities/OPNML_Matlab/Mesh Generation/home/vavasis/qmg-home.htmlOpenFEM : An Open-Source Finite Element Toolbox/CALFEM is an interactive computer program for teaching the finite element method (FEM)http://www.byggmek.lth.se/Calfem/frinfo.htmThe Engineering Vibration Toolbox/people/faculty/jslater/vtoolbox/vtoolbox.htmlSaGA - Spatial and Geometric Analysis Toolboxby Kirill K. Pankratov/~glenn/kirill/saga.htmlMexCDF and NetCDF Toolbox For Matlab-5&6/staffpages/cdenham/public_html/MexCDF/nc4ml5.htmlCUEDSID: Cambridge University System Identification Toolbox/jmm/cuedsid/Kriging Toolbox/software/Geostats_software/MATLAB_KRIGING_TOOLBOX.htmMonte Carlo (Dr Nando)http://www.cs.ubc.ca/~nando/software.htmlRIOTS - The Most Powerful Optimal Control Problem Solver/~adam/RIOTS/ExcelMATLAB xlsheets/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4474&objectTy pe=filewrite2excel/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4414&objectTy pe=fileFinite Element Modeling (FEM) (Top)OpenFEM - An Open-Source Finite Element Toolbox/NLFET - nonlinear finite element toolbox for MATLAB ( framework for setting up, solving, and interpreting results for nonlinear static and dynamic finite element analysis.)/GetFEM - C++ library for finite element methods elementary computations with a Matlabinterfacehttp://www.gmm.insa-tlse.fr/getfem/FELIPE - FEA package to view results ( contains neat interface to MATLA/~blstmbr/felipe/Finance (Top)A NEW MATLAB-BASED TOOLBOX FOR COMPUTER AIDED DYNAMIC TECHNICAL TRADINGStephanos Papadamou and George StephanidesDepartment of Applied Informatics, University Of Macedonia Economic & Social Sciences, Thessaloniki, Greece/fen31/one_time_articles/dynamic_tech_trade_matlab6.htm Paper: :8089/eps/prog/papers/0201/0201001.pdfCompEcon Toolbox for Matlab/~pfackler/compecon/toolbox.htmlGenetic Algorithms (Top)The Genetic Algorithm Optimization Toolbox (GAOT) for Matlab 5/mirage/GAToolBox/gaot/Genetic Algorithm ToolboxWritten & distributed by Andy Chipperfield (Sheffield University, UK)/uni/projects/gaipp/gatbx.htmlManual: /~gaipp/ga-toolbox/manual.pdfGenetic and Evolutionary Algorithm Toolbox (GEATbx)/Evolutionary Algorithms for MATLAB/links/ea_matlab.htmlGenetic/Evolutionary Algorithms for MATLABhttp://www.systemtechnik.tu-ilmenau.de/~pohlheim/EA_Matlab/ea_matlab.html GraphicsVideoToolbox (C routines for visual psychophysics on Macs by Denis Pelli)/VideoToolbox/Paper: /pelli/pubs/pelli1997videotoolbox.pdf4D toolbox/~daniel/links/matlab/4DToolbox.htmlImages (Top)Eyelink Toolbox/eyelinktoolbox/Paper: /eyelinktoolbox/EyelinkToolbox.pdfCellStats: Automated statistical analysis of color-stained cell images in Matlabhttp://sigwww.cs.tut.fi/TICSP/CellStats/SDC Morphology Toolbox for MATLAB (powerful collection of latest state-of-the-art gray-scale morphological tools that can be applied to image segmentation, non-linear filtering, pattern recognition and image analysis)/Image Acquisition Toolbox/products/imaq/Halftoning Toolbox for MATLAB/~bevans/projects/halftoning/toolbox/index.htmlDIPimage - A Scientific Image Processing Toolbox for MATLABhttp://www.ph.tn.tudelft.nl/DIPlib/dipimage_1.htmlPNM Toolboxhttp://home.online.no/~pjacklam/matlab/software/pnm/index.htmlAnotherICA / KICA and KPCA (Top)ICA TU Toolboxhttp://mole.imm.dtu.dk/toolbox/menu.htmlMISEP Linear and Nonlinear ICA Toolboxhttp://neural.inesc-id.pt/~lba/ica/mitoolbox.htmlKernel Independant Component Analysis/~fbach/kernel-ica/index.htmMatlab: kernel-ica version 1.2KPCA- Please check the software section of kernel machines.KernelStatistical Pattern Recognition Toolboxhttp://cmp.felk.cvut.cz/~xfrancv/stprtool/MATLABArsenal A MATLAB Wrapper for Classification/tmp/MATLABArsenal.htmMarkov (Top)MapHMMBOX 1.1 - Matlab toolbox for Hidden Markov Modelling using Max. Aposteriori EM Prerequisites: Matlab 5.0, Netlab. Last Updated: 18 March 2002./~parg/software/maphmmbox_1_1.tarHMMBOX 4.1 - Matlab toolbox for Hidden Markov Modelling using Variational Bayes Prerequisites: Matlab 5.0,Netlab. Last Updated: 15 February 2002../~parg/software/hmmbox_3_2.tar/~parg/software/hmmbox_4_1.tarMarkov Decision Process (MDP) Toolbox for MatlabKevin Murphy, 1999/~murphyk/Software/MDP/MDP.zipMarkov Decision Process (MDP) Toolbox v1.0 for MATLABhttp://www.inra.fr/bia/T/MDPtoolbox/Hidden Markov Model (HMM) Toolbox for Matlab/~murphyk/Software/HMM/hmm.htmlBayes Net Toolbox for Matlab/~murphyk/Software/BNT/bnt.htmlMedical (Top)EEGLAB Open Source Matlab Toolbox for Physiological Research (formerly ICA/EEG Matlabtoolbox)/~scott/ica.htmlMATLAB Biomedical Signal Processing Toolbox/Toolbox/Powerful package for neurophysiological data analysis ( Igor Kagan webpage)/Matlab/Unitret.htmlEEG / MRI Matlab Toolbox/Microarray data analysis toolbox (MDAT): for normalization, adjustment and analysis of gene expression_r data.Knowlton N, Dozmorov IM, Centola M. Department of Arthritis and Immunology, Oklahoma Medical Research Foundation, Oklahoma City, OK, USA 73104. We introduce a novel Matlab toolbox for microarray data analysis. This toolbox uses normalization based upon a normally distributed background and differential gene expression_r based on 5 statistical measures. The objects in this toolbox are open source and can be implemented to suit your application. AVAILABILITY: MDAT v1.0 is a Matlab toolbox and requires Matlab to run. MDAT is freely available at:/publications/2004/knowlton/MDAT.zipMIDI (Top)MIDI Toolbox version 1.0 (GNU General Public License)http://www.jyu.fi/musica/miditoolbox/Misc. (Top)MATLAB-The Graphing Tool/~abrecht/matlab.html3-D Circuits The Circuit Animation Toolbox for MATLAB/other/3Dcircuits/SendMailhttp://carol.wins.uva.nl/~portegie/matlab/sendmail/Coolplothttp://www.reimeika.ca/marco/matlab/coolplots.htmlMPI (Matlab Parallel Interface)Cornell Multitask Toolbox for MATLAB/Services/Software/CMTM/Beolab Toolbox for v6.5Thomas Abrahamsson (Professor, Chalmers University of Technology, Applied Mechanics,Göteborg, Sweden)http://www.mathworks.nl/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=1216&objectType =filePARMATLABNeural Networks (Top)SOM Toolboxhttp://www.cis.hut.fi/projects/somtoolbox/Bayes Net Toolbox for Matlab/~murphyk/Software/BNT/bnt.htmlNetLab/netlab/Random Neural Networks/~ahossam/rnnsimv2/ftp: ftp:///pub/contrib/v5/nnet/rnnsimv2/NNSYSID Toolbox (tools for neural network based identification of nonlinear dynamic systems) http://www.iau.dtu.dk/research/control/nnsysid.htmlOceanography (Top)WAFO. Wave Analysis for Fatigue and Oceanographyhttp://www.maths.lth.se/matstat/wafo/ADCP toolbox for MATLAB (USGS, USA)Presented at the Hydroacoustics Workshop in Tampa and at ADCP's in Action in San Diego /operations/stg/pubs/ADCPtoolsSEA-MAT - Matlab Tools for Oceanographic AnalysisA collaborative effort to organize and distribute Matlab tools for the Oceanographic Community /Ocean Toolboxhttp://www.mar.dfo-mpo.gc.ca/science/ocean/epsonde/programming.htmlEUGENE D. GALLAGHER(Associate Professor, Environmental, Coastal & Ocean Sciences)/edgwebp.htmOptimization (Top)MODCONS - a MATLAB Toolbox for Multi-Objective Control System Design/mecheng/jfw/modcons.htmlLazy Learning Packagehttp://iridia.ulb.ac.be/~lazy/SDPT3 version 3.02 -- a MATLAB software for semidefinite-quadratic-linear programming .sg/~mattohkc/sdpt3.htmlMinimum Enclosing Balls: Matlab Code/meb/SOSTOOLS Sum of Squares Optimi zation Toolbox for MATLAB User’s guide/sostools/sostools.pdfPSOt - a Particle Swarm Optimization Toolbox for use with MatlabBy Brian Birge ... A Particle Swarm Optimization Toolbox (PSOt) for use with the Matlab scientific programming environment has been developed. PSO isintroduced briefly and then the use of the toolbox is explained with some examples. A link to downloadable code is provided.Plot/software/plotting/gbplot/Signal Processing (Top)Filter Design with Motorola DSP56Khttp://www.ee.ryerson.ca:8080/~mzeytin/dfp/index.htmlChange Detection and Adaptive Filtering Toolboxhttp://www.sigmoid.se/Signal Processing Toolbox/products/signal/ICA TU Toolboxhttp://mole.imm.dtu.dk/toolbox/menu.htmlTime-Frequency Toolbox for Matlabhttp://crttsn.univ-nantes.fr/~auger/tftb.htmlVoiceBox - Speech Processing Toolbox/hp/staff/dmb/voicebox/voicebox.htmlLeast Squared - Support Vector Machines (LS-SVM)http://www.esat.kuleuven.ac.be/sista/lssvmlab/WaveLab802 : the Wavelet ToolboxBy David Donoho, Mark Reynold Duncan, Xiaoming Huo, Ofer Levi /~wavelab/Time-series Matlab scriptshttp://wise-obs.tau.ac.il/~eran/MATLAB/TimeseriesCon.htmlUvi_Wave Wavelet Toolbox Home Pagehttp://www.gts.tsc.uvigo.es/~wavelets/index.htmlAnotherSupport Vector Machine (Top)MATLAB Support Vector Machine ToolboxDr Gavin CawleySchool of Information Systems, University of East Anglia/~gcc/svm/toolbox/LS-SVM - SISTASVM toolboxes/dmi/svm/LSVM Lagrangian Support Vector Machine/dmi/lsvm/Statistics (Top)Logistic regression/SAGA/software/saga/Multi-Parametric Toolbox (MPT) A tool (not only) for multi-parametric optimization. http://control.ee.ethz.ch/~mpt/ARfit: A Matlab package for the estimation of parameters and eigenmodes of multivariate autoregressive modelshttp://www.mat.univie.ac.at/~neum/software/arfit/The Dimensional Analysis Toolbox for MATLABHome: http://www.sbrs.de/Paper: http://www.isd.uni-stuttgart.de/~brueckner/Papers/similarity2002.pdfFATHOM for Matlab/personal/djones/PLS-toolbox/Multivariate analysis toolbox (N-way Toolbox - paper)http://www.models.kvl.dk/source/nwaytoolbox/index.aspClassification Toolbox for Matlabhttp://tiger.technion.ac.il/~eladyt/classification/index.htmMatlab toolbox for Robust Calibrationhttp://www.wis.kuleuven.ac.be/stat/robust/toolbox.htmlStatistical Parametric Mapping/spm/spm2.htmlEVIM: A Software Package for Extreme 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MATLA.au/staff/dunn/glmlab/glmlab.htmlSpacial and Geometric Analysis (SaGA) toolboxInteresting audio links with FAQ, VC++, on the topic机器学习网站北京大学视觉与听觉信息处理实验室北京邮电大学模式识别与智能系统学科复旦大学智能信息处理开放实验室IEEE Computer Society北京映象站点计算机科学论坛机器人足球赛模式识别国家重点实验室南京航空航天大学模式识别与神经计算实验室- PARNEC南京大学机器学习与数据挖掘研究所- LAMDA南京大学人工智能实验室南京大学软件新技术国家重点实验室人工生命之园数据挖掘研究院微软亚洲研究院中国科技大学人工智能中心中科院计算所中科院计算所生物信息学实验室中科院软件所中科院自动化所中科院自动化所人工智能实验室ACL Special Interest Group on Natural Language Learning (SIGNLL)ACMACM Digital LibraryACM SIGARTACM SIGIRACM SIGKDDACM SIGMODAdaptive Computation Group at University of New MexicoAI at Johns HopkinsAI BibliographiesAI Topics: A dynamic online library of introductory information about artificial intelligence Ant Colony OptimizationARIES Laboratory: Advanced Research in Intelligent Educational SystemsArtificial Intelligence Research in Environmental Sciences (AIRIES)Austrian Research Institute for AI (OFAI)Back Issues of Neuron DigestBibFinder: a computer science bibliography search engine integrating many other engines BioAPI ConsortiumBiological and Computational Learning Center at MITBiometrics ConsortiumBoosting siteBrain-Style Information Systems Research Group at RIKEN Brain Science Institute, Japan British Computer Society Specialist Group on Expert SystemsCanadian Society for Computational Studies of Intelligence (CSCSI)CI Collection of BibTex DatabasesCITE, the first-stop source for computational intelligence information and services on the web Classification Society of North AmericaCMU Advanced Multimedia Processing GroupCMU Web->KB ProjectCognitive and Neural Systems Department of Boston UniversityCognitive Sciences Eprint Archive (CogPrints)COLT: Computational Learning TheoryComputational Neural Engineering Laboratory at the University of FloridaComputational Neurobiology Lab at California, USAComputer Science Department of National University of SingaporeData Mining Server Online held by Rudjer Boskovic InstituteDatabase Group at Simon Frazer University, CanadaDBLP: Computer Science BibliographyDigital Biology: about creating artificial lifeDistributed AI Unit at Queen Mary & Westfield College, University of LondonDistributed Artificial Intelligence at HUJIDSI Neural Networks group at the Université di Firenze, ItalyEA-related literature at the EvALife research group at DAIMI, University of Aarhus, Denmark Electronic Research Group at Aberdeen UniversityElsevierComputerScienceEuropean Coordinating Committee for Artificial Intelligence (ECCAI)European Network of Excellence in ML (MLnet)European Neural Network Society (ENNS)Evolutionary Computing Group at University of the West of EnglandEvolutionary Multi-Objective Optimization RepositoryExplanation-Based Learning at University of Illinoise at Urbana-ChampaignFace Detection HomepageFace Recognition Vendor TestFace Recognition HomepageFace Recognition Research CommunityFingerpassftp of Jude Shavlik's Machine Learning Group (University of Wisconsin-Madison)GA-List Searchable DatabaseGenetic Algorithms Digest ArchiveGenetic Programming BibliographyGesture Recognition HomepageHCI Bibliography Project contain extended bibliographic information (abstract, key words, table of contents, section headings) for most publications Human-Computer Interaction dating back to 1980 and selected publications before 1980IBM ResearchIEEEIEEE Computer SocietyIEEE Neural Networks SocietyIllinois Genetic Algorithms Laboratory (IlliGAL)ILP Network of ExcellenceInductive Learning at University of Illinoise at Urbana-ChampaignIntelligent Agents RepositoryIntellimedia Project at North Carolina State UniversityInteractive Artificial Intelligence ResourcesInternational Association of Pattern RecognitionInternational Biometric Industry AssociationInternational Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)International Machine Learning Society (IMLS)International Neural Network Society (INNS)Internet Softbot Research at University of WashingtonJapanese Neural Network Society (JNNS)Java Agents for Meta-Learning Group (JAM) at Computer Science Department, Columbia University, for Fraud and Intrusion Detection Using Meta-Learning AgentsKernel MachinesKnowledge Discovery MineLaboratory for Natural and Simulated Cognition at McGill University, CanadaLearning Laboratory at Carnegie Mellon UniversityLearning Robots Laboratory at Carnegie Mellon UniversityLaboratoire d'Informatique et d'Intelligence Artificielle (IIA-ENSAIS)Machine Learning Group of Sydney University, AustraliaMammographic Image Analysis SocietyMDL Research on the WebMirek's Cellebration: 1D and 2D Cellular Automata explorerMIT Artificial Intelligence LaboratoryMIT Media LaboratoryMIT Media Laboratory Vision and Modeling GroupMLNET: a European network of excellence in Machine Learning, Case-based Reasoning and Knowledge AcquisitionMLnet Machine Learning Archive at GMD includes papers, software, and data sets MIRALab at University of Geneva: leading research on virtual human simulationNeural Adaptive Control Technology (NACT)Neural Computing Research Group at Aston University, UKNeural Information Processing Group at Technical University of BerlinNIPSNIPS OnlineNeural Network Benchmarks, Technical Reports,and Source Code maintained by Scott Fahlman at CMU; source code includes Quickprop, Cascade-Correlation, Aspirin/Migraines Neural Networks FAQ by Lutz PrecheltNeural Networks FAQ by Warren S. SarleNeural Networks: Freeware and Shareware ToolsNeural Network Group at Department of Medical Physics and Biophysics, University ofNeural Network Group at Université Catholique de LouvainNeural Network Group at Eindhoven University of TechnologyNeural Network Hyperplane Animator program that allows easy visualization of training data and weights in a back-propagation neural networkNeural Networks Research at TUT/ELENeural Networks Research Centre at Helsinki University of Technology, FinlandNeural Network Speech Group at Carnegie Mellon UniversityNeural Text Classification with Neural NetworksNonlinearity and Complexity HomepageOFAI and IMKAI library information system, provided by the Department of Medical Cybernetics and Artificial Intelligence at the University of Vienna (IMKAI) and the Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (OFAI). It contains over 36,000 items (books, research papers, conference papers, journal articles) from many subareas of AI OntoWeb: Ontology-based information exchange for knowledge management and electronic commercePortal on Neural Network ForecastingPRAG: Pattern Recognition and Application Group at University of CagliariQuest Project at IBM Almaden Research Center: an academic website focusing on classification and regression trees. Maintained by Tjen-Sien LimReinforcement Learning at Carnegie Mellon UniversityResearchIndex: NECI Scientific Literature Digital Library, indexing over 200,000 computer science articlesReVision: Reviewing Vision in the Web!RIKEN: The Institute of Physical and Chemical Research, JapanSalford SystemsSANS Studies of Artificial Neural Systems, at the Royal Institute of Technology, Sweden Santa-Fe InstituteScirus: a search engine locating scientific information on the InternetSecond Moment: The News and Business Resource for Applied AnalyticsSEL-HPC Article Archive has sections for neural networks, distributed AI, theorem proving, and a variety of other computer science topicsSOAR Project at University of Southern CaliforniaSociety for AI and StatisticsSVM of ANU CanberraSVM of Bell LabsSVM of GMD-First BerlinSVM of MITSVM of Royal Holloway CollegeSVM of University of SouthamptonSVM-workshop at NIPS97TechOnLine: TechOnLine University offers free online courses and lecturesUCI Machine Learning GroupUMASS Distributed Artificial Intelligence LaboratoryUTCS Neural Networks Research Group of Artificial Intelligence Lab, Computer Science Department, University of Texas at AustinVivisimo Document Clustering: a powerful search engine which returns clustered results Worcester Polytechnic Institute Artificial Intelligence Research Group (AIRG)Xerion neural network simulator developed and used by the connectionist group at the University of TorontoYale's CTAN Advanced Technology Center for Theoretical and Applied Neuroscience ZooLand: Artificial Life Resource。

matlab安装教程MATLAB是一种强大的数学计算软件,广泛应用于科学、工程、

matlab安装教程MATLAB是一种强大的数学计算软件,广泛应用于科学、工程、

matlab安装教程MATLAB是一种强大的数学计算软件,广泛
应用于科学、工程、
MATLAB是一种强大的数学计算软件,广泛应用于科学、工程、计算机科学等领域。

下面是MATLAB安装教程的步骤:
步骤1:下载MATLAB
打开官网(/downloads/),选择需要的版本和系统,下载安装包和许可证文件。

步骤2:安装MATLAB
打开下载好的安装包,选择“Install MATLAB”(安装MATLAB)选项,并按照提示安装。

选择自己的计算机用户类型和安装文件夹,安装完成后,MATLAB将被自动启动。

步骤3:激活MATLAB
打开MATLAB后,输入许可证文件中的激活密钥,按照提示完成激活过程,然后重新启动MATLAB软件即可。

步骤4:配置MATLAB
在MATLAB软件中,打开“Preferences”(偏好设置)选项,并按照需要选择一些常用的选项,如字体、颜色、接口等,以便更好地适应自己的使用习惯。

以上就是MATLAB安装教程的基本步骤,根据自己的情况进行选择和安装。

需要注意的是,安装和使用MATLAB时要注意保护安装包和许可证文件,避免泄露和丢失。

matlab工具箱的安装方法 ROBOT工具箱精解

matlab工具箱的安装方法 ROBOT工具箱精解

robotic toolbox for matlab工具箱下载地址:/source/9407701. PUMA560的MATLAB仿真要建立PUMA560的机器人对象,首先我们要了解PUMA560的D-H参数,之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立PUMA560的机器人对象。

其中link函数的调用格式:L = LINK([alpha A theta D])L =LINK([alpha A theta D sigma])L =LINK([alpha A theta D sigma offset])L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION)L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION)L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION)参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’,其中‘standard’代表采用标准的D-H参数,‘modified’代表采用改进的D-H参数。

参数‘alpha’代表扭转角,参数‘A’代表杆件长度,参数‘theta’代表关节角,参数‘D’代表横距,参数‘sigma’代表关节类型:0代表旋转关节,非0代表移动关节。

另外LINK还有一些数据域:LINK.alpha %返回扭转角LINK.A %返回杆件长度LINK.theta %返回关节角LINK.D %返回横距LINK.sigma %返回关节类型LINK.RP %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动)LINK.mdh %若为标准D-H参数返回0,否则返回1LINK.offset %返回关节变量偏移LINK.qlim %返回关节变量的上下限[min max]LINK.islimit(q) %如果关节变量超限,返回-1, 0, +1LINK.I %返回一个3×3 对称惯性矩阵LINK.m %返回关节质量LINK.r %返回3×1的关节齿轮向量LINK.G %返回齿轮的传动比LINK.Jm %返回电机惯性LINK.B %返回粘性摩擦LINK.Tc %返回库仑摩擦LINK.dh return legacy DH rowLINK.dyn return legacy DYN row其中robot函数的调用格式:ROBOT %创建一个空的机器人对象ROBOT(robot) %创建robot的一个副本ROBOT(robot, LINK) %用LINK来创建新机器人对象来代替robotROBOT(LINK, ...) %用LINK来创建一个机器人对象ROBOT(DH, ...) %用D-H矩阵来创建一个机器人对象ROBOT(DYN, ...) %用DYN矩阵来创建一个机器人对象2.变换矩阵利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。

MATLAB M_map工具箱下载及安装、入门介绍

MATLAB M_map工具箱下载及安装、入门介绍

MATLAB M_MAP工具箱下载及安装、入门介绍本帖最后由 yuhai1206 于 2015-5-4 15:43 编辑一、m_map 工具箱的安装方法1.解压,得到 m_map文件夹,把他放到你的MATLAB安装目录下, 即放在(MATLAB装在其他盘的请将C改为其他盘Files\MATLAB\R2012b\toolbox\m_map然后打开 C:Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\local\pathdef.m (如果有权限问题,一般是win7且那就在开始菜单找到记事本,右键,管理员运行,然后打开pathdef.m 文件)将下面一句话加到 %%% BEGIN ENTRIES %%% 下面matlabroot,'\toolbox\m_map', ...最后,打开MATLAB,输入 rehash toolboxcache,到此就安装好了m_map.但是我测试了一下,把MATLAB关了重开,由于C盘有权限,MATLAB访问toolbox文件夹有限,于是安装不成功就没事。

方法2目前一定能成功。

后来我就自己开发了一个方法,无论你的MATLAB安装在哪个盘,将m_map 复制到除了C盘以D:\mymatlabfiles\m_map, 然后用记事本打开那个 pathdef.m, 然后在%%% BEGIN ENTRIES %%% 下面加入下面的话:'D:\mymatlabfiles\m_map;', ...这样就不用每次打开MATLAB添加path了。

测试安装好与否的方法是输入 what m_map, 如果显示了一堆m文件名字,即装好了,如果显示 not found,则找到 set path,我的是2012b,直接在上面就有,在preference的下面,然后add folder,浏览到C:Program Files 然后save即可。

二、m_map 如何入门首先运行了一个例子,语句是m_proj('oblique mercator');m_coast;m_grid;意思是定义一个投影系统,名叫oblique mercator,注意,定义这个投影系统的时候他已经默默的将地球上的范亚的一个海岸,然后第二句和第三句就是画图用的,画出海岸线和网格,第一句是不画图的。

MATlAB如何添加工具箱

MATlAB如何添加工具箱

1. 如何添加工具箱?以下是添加工具箱的方法:(论坛很多人转载过,这里就不作区分了,下面的举例也一样)如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可。

如果是单独下载的工具箱,则需要把新的工具箱(以下假设工具箱名字为svm)解压到toolbox目录下,然后用addpath或者pathtool把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中,最后用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。

如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。

具体请看工具箱自己代的 README文件。

1.1 举例:要添加的工具箱为svm,则解压后,里边有一个目录svm,假设matlab安装在D:\MATLAB6p5,将svm目录拷贝至D:\MATLAB6p5\toolbox,然后运行matlab,在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm回车,来添加路径。

然后在svm目录下,任意找一个m文件,以svcinfo.m为例,在命令窗口中输入which svcinfo.m。

如果显示出该文件路径,如 D:\MATLAB6p5\toolbox\svm\svcinfo.m,则安装成功,当然也可以在命令窗口输入path来查看。

上面的说明和例子基本上介绍了在matlab中如何添加工具箱,下面是其他补充:1.2 添加方式总结:事实上,有两种添加工具箱到 matlab搜索路径的方法:其一是用代码,其二是用界面。

其实无论用哪种方法,都是修改pathdef.m这个文件,阁下如果是高手,可以直接打开该文件修改,呵呵,对此这里不作讨论。

1.2.1 代码方式:1.2.1.1 适用于添加下载的工具箱(别人的):在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm 或者addpath(‘D:\MATLAB6p5\toolbox\svm’);但是这种方法只能添加svm目录,如果该目录下有其他子文件夹,并且运行时候“隐式”调用到这些子文件夹(例如假设svm目录下存在子文件夹matdata,该子文件夹下有logo.mat这个文件,且在m文件代码中使用了诸如 load logo 这样的句子,即没有显式给出logo.mat的具体路径,则称为“隐式”),则不能正确访问。

matlab lmi工具箱使用实例

matlab lmi工具箱使用实例

MATLAB(Matrix Laboratory)是一款广泛应用于科学计算和工程领域的专业软件,其功能强大、灵活性高,并且具有丰富的工具箱支持。

LMI(Linear Matrix Inequality)工具箱是MATLAB中的一种工具箱,用于解决线性矩阵不等式相关的问题。

本文将介绍LMI工具箱的基本使用方法,并结合具体实例进行详细讲解。

一、LMI工具箱的安装1.确保已经安装了MATLAB软件,并且软件版本是R2015b及以上版本。

只有在这些版本中,LMI工具箱才会被自动安装。

2.在MATLAB的命令行中输入“ver”,可以查看当前安装的工具箱列表,确认LMI工具箱是否已经成功安装。

二、LMI工具箱的基本功能1. LMI工具箱主要用于解决线性矩阵不等式问题,例如矩阵的稳定性分析、最优控制问题等。

2. LMI工具箱提供了一系列的函数和工具,能够方便地构建和求解线性矩阵不等式问题,同时也包括了一些经典的稳定性分析方法和控制器设计方法。

三、LMI工具箱的基本使用方法1. 定义变量:在使用LMI工具箱时,首先需要定义相关的变量。

可以使用“sdpvar”函数来定义实数变量,使用“sdpvar”函数和“size”函数可以定义矩阵变量。

2. 构建约束:在定义变量之后,需要构建线性矩阵不等式的约束条件。

可以使用“sdpvar”变量的线性组合来构建约束条件,使用“>=”来表示大于等于关系。

3. 求解问题:构建好约束条件之后,即可使用“optimize”函数来求解线性矩阵不等式问题。

在求解问题时,可以指定优化的目标函数和一些额外的约束条件。

四、LMI工具箱的实例应用下面我们通过一个具体的实例来演示LMI工具箱的使用方法。

假设有一个线性时不变系统,其状态方程可以表示为:$\dot{x} = Ax + Bu$其中,A和B分别为系统的状态矩阵和输入矩阵。

我们希望设计一个状态反馈控制器K,使得系统在闭环下能够保持稳定。

matlab偏微分方程工具箱使用手册

matlab偏微分方程工具箱使用手册

MATLAB偏微分方程工具箱使用手册一、Matlab偏微分方程工具箱介绍Matlab偏微分方程工具箱是Matlab中用于求解偏微分方程(PDE)问题的工具。

它提供了一系列函数和工具,可以用于建立、求解和分析PDE问题。

PDE是许多科学和工程领域中的重要数学模型,包括热传导、扩散、波动等现象的数值模拟、分析和优化。

Matlab偏微分方程工具箱为用户提供了丰富的功能和灵活的接口,使得PDE问题的求解变得更加简单和高效。

二、使用手册1. 安装和启用在开始使用Matlab偏微分方程工具箱前,首先需要确保Matlab已经安装并且包含了PDE工具箱。

确认工具箱已经安装后,可以通过以下命令启用PDE工具箱:```pdetool```这将打开PDE工具箱的图形用户界面,用户可以通过该界面进行PDE 问题的建立、求解和分析。

2. PDE建模在PDE工具箱中,用户可以通过几何建模工具进行PDE问题的建立。

用户可以定义几何形状、边界条件、初值条件等,并选择适当的PDE方程进行描述。

PDE工具箱提供了各种几何建模和PDE方程描述的选项,用户可以根据实际问题进行相应的设置和定义。

3. 求解和分析一旦PDE问题建立完成,用户可以通过PDE工具箱提供的求解器进行求解。

PDE工具箱提供了各种数值求解方法,包括有限元法、有限差分法等。

用户可以选择适当的求解方法,并进行求解。

求解完成后,PDE工具箱还提供了丰富的分析功能,用户可以对结果进行后处理、可视化和分析。

4. 结果导出和应用用户可以将求解结果导出到Matlab环境中,并进行后续的数据处理、可视化和分析。

用户也可以将结果导出到其他软件环境中进行更进一步的处理和应用。

三、个人观点和理解Matlab偏微分方程工具箱是一个非常强大的工具,它为科学和工程领域中的PDE问题提供了简单、高效的解决方案。

通过使用PDE工具箱,用户可以快速建立、求解和分析复杂的PDE问题,从而加快科学研究和工程设计的进程。

matlab中gurobi的安装方法

matlab中gurobi的安装方法

Matlab 是一个高级技术计算语言和交互式环境。

Gurobi 是一种用于数学规划的快速优化器,它在许多领域都有应用,如运输、能源、金融等。

本文主要介绍在 Matlab 中安装 Gurobi 的方法。

1. 准备工作在安装 Gurobi 前,需要确保已经安装了 Matlab 和 Gurobi 优化器。

可以从全球信息站下载安装文件,并按照冠方指南进行安装。

在安装完成后,需要获得 Gurobi 的许可证文件,这个文件包含了许可证密钥和注册信息。

2. 安装 Gurobi MATLAB 工具箱在安装完成 Gurobi 优化器后,接下来需要安装 Gurobi MATLAB 工具箱。

打开 MATLAB 环境,在命令窗口中输入以下命令来添加Gurobi MATLAB 工具箱的路径:```matlabaddpath('/path/to/gurobi/matlab');```这个路径是 Gurobi MATLAB 工具箱的安装路径,可以根据实际安装情况进行修改。

3. 设置 Gurobi 许可证文件在安装 Gurobi 优化器时,会得到一个许可证文件,通常是以 ".grb" 结尾的文件。

将这个文件保存在一个指定的路径下,然后在 MATLAB 中设置 Gurobi 的许可证文件路径。

在 MATLAB 命令窗口中输入以下命令:```matlabgurobi_setup('path/to/gurobi.lic');```这个命令会将 Gurobi 许可证文件的路径添加到 MATLAB 的搜索路径中,从而使 MATLAB 能够找到 Gurobi 优化器。

4. 测试安装是否成功在完成以上步骤后,可以通过简单的测试来验证 Gurobi 在 MATLAB 中的安装是否成功。

在 MATLAB 命令窗口中输入以下代码:```matlabmodel.A = sparse([1 1; 1 -1]);model.obj = [1 -1];model.rhs = [1; 1];model.sense = '<>';params.OutputFlag = 0;result = gurobi(model, params);disp(result.objval);```这段代码会创建一个简单的线性规划模型,然后使用 Gurobi 进行求解。

matlab神经网络工具箱怎么用

matlab神经网络工具箱怎么用

matlab神经网络工具箱怎么用标题:Matlab神经网络工具箱的使用方法导言:Matlab神经网络工具箱是一个功能强大的工具,用于建立、训练和评估各种类型的神经网络。

本文将介绍如何使用Matlab神经网络工具箱进行神经网络的建立、训练和评估,帮助您更好地理解和使用这个工具箱。

一、Matlab神经网络工具箱的安装首先,您需要确保已成功安装了Matlab软件。

然后,您可以通过以下步骤来安装Matlab神经网络工具箱:1. 打开Matlab软件。

2. 在工具栏上选择“工具”菜单。

3. 在下拉菜单中选择“添加预定目录”。

4. 在弹出的窗口中,选择“文件夹”选项。

5. 点击“浏览”按钮,并选择包含神经网络工具箱的文件夹。

6. 点击“选择文件夹”按钮,然后点击“添加文件夹”按钮。

7. 点击“关闭”按钮,完成神经网络工具箱的安装。

二、神经网络的建立Matlab神经网络工具箱提供了多种类型的神经网络模型,如前馈神经网络、递归神经网络和自组织神经网络。

下面我们以前馈神经网络为例,介绍神经网络的建立方法:1. 打开Matlab软件,并在命令窗口中输入“nprtool”命令,打开“神经网络模式选择器”窗口。

2. 在“神经网络模式选择器”窗口中,选择“构建”按钮。

3. 在“神经网络模式选择器”窗口中,选择“前馈神经网络”选项,并点击“下一步”按钮。

4. 在“选择网络架构”窗口中,选择神经网络的层数、神经元数量和输入、输出数据的维度。

5. 点击“下一步”按钮,然后点击“完成”按钮,完成神经网络的建立。

三、神经网络的训练神经网络的训练是指通过将已知的输入和输出数据进行反复迭代调整网络参数,从而使网络能够更好地拟合输入输出之间的关系。

下面我们介绍神经网络的训练方法:1.在命令窗口中输入“trainlm”命令,选择Levenberg-Marquardt算法作为训练函数。

2.输入训练数据和目标数据,通过“trains”命令开始训练神经网络。

如何安装matlab工具箱

如何安装matlab工具箱

如何安装matlab工具箱如何安装MATLAB工具箱-总结1.1 如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可;1.2 如果是单独下载的工具箱,一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录。

2 在matlab的file下面的set path把它加上。

3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。

4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。

如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。

至于Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语,我这里不想多说什么感兴趣的网友,可以直接查看Matlab的帮助系统,在那里你可以得到最直接的答复,但是你需要一定的英文基础哦添加工具箱的方法很多,所有方法都是为了达到同一个目的,将工具箱的所在路径添加到Matlab的搜索路径下就可以了下面介绍一种最简单的操作吧,下面以安装mathmodl(数学建模工具箱)为例进行说明a、将你所需要安装的工具箱解压到$MatlabRoot\toolbox中(其实任意路径都是可以的,但是为了方便管理,我们一般都安装在这里),$MatlabRoot是你的Matlab安装路径,你可以在Matlab中输入matlabroot命令获取(1)在Matlab输入如下内容(当然你可以直接使用资源管理器进入toolbox目录)01.>> matlabroot02.03.ans =04.05.D:\Program Files\MATLAB\R2008a06.07.>> winopen(ans)复制代码(2)此时会自动跳到Matlab的安装目录下,双击打开目录下的toolbox文件夹(3)将mathmodl工具箱复制到toolbox中b.将刚才mathmodl的路径添加到Matlab搜索路径下(可以使用Matlab命令行,也可是用Matlab菜单操作,为了简便我们这里使用第二种)(1)在Matlab中如下操作,File——>Set Path...——>点击Add with subfolders...(2)在浏览文件中,选择刚才的安装路径$MatlabRoot/toolbox/mathmodl后,点击确定(3)此时返回到Set Path对话框,点击左下角的保存按钮(记住一定要保存),此时工具箱彻底安装完毕,点击Close关闭对话框c.测试下新安装工具箱是可以使用,在Matlab中输入如下内容01.>>help mathmodl%输入工具箱名称,此时一般会返回该工具箱的说明,也就是mathmodl路径下content.m中的内容02.%在命令行中输入如下,此时会返回mathmodl路径下所有的文件03.>>what mathmodl04.%再到mathmodl中随便找一个不与Matlab中重名的函数,比如DYNPROG.M,在命令行中输入05.>>which DYNPROG.M06.07.D:\My Documents\MATLAB\DYNPROG.M复制代码d.工具箱更新缓存,否则每次Matlab启动的时候会给出警告(1)File——>Preferences——>General——>选中enable toolbox path cache——>点击updata toolboxpath cache(2)完成上面的就可以关闭Preferences对话框了(3)此时一个工具箱彻底安装完毕(4)如果以后启动Matlab的时候警告说toolbox path cache失效,那么重复第一步操作就万事OK了========================================================================================================================================当然如果你对Matlab的命令比较熟悉的话,你可以直接使用命令进行工具箱安装操作,方法如下(1)将工具箱解压到任意路径,但是推荐MatlabRoot下的Toolbox中(2)在Matlab中输入01.>>addpath('Your_T oolBox_Full_Path')%注意必须是文件夹路径02.>>savepath复制代码(3)同样执行上面的测试和确认工作,这里不累述(4)更新搜索目录,可使用上面的界面操作,当然也可以命令行01.rehash toolboxcache复制代码。

Matlab如何添加新的工具箱

Matlab如何添加新的工具箱

Matlab如何添加新的工具箱-经验总结(适合菜鸟)因为是菜鸟,所以我写的也很详细,实际上也是为自己备忘,嘻嘻1,我是单独下载的工具箱,把新的工具箱拷贝到某个目录(我的是C:\ProgramFiles\MATLAB\R2008a\toolbox)。

注意:你要是添加的很多个m文件,那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里例如,我要添加的是遗传工具箱,在刚才的文件夹下我已经有gads(遗传工具箱)文件夹了,但有的m文件还没有,我就把新的m文件统统拷到C:\ProgramFiles\MATLAB\R2008a\toolbox\gads目录下了如果你连某工具箱(你打算添加的)的文件夹都没有,那就把文件夹和文件一起拷到C:\Program Files\MATLAB\R2008a\toolbox下。

先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面,然后运行matlab7---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了2 在matlab的菜单file下面的set path把它(C:\ProgramFiles\MATLAB\R2008a\toolbox\gads)加上。

3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。

记得一定要更新!我就是没更新,所以添加了路径,一运行还是不行。

后来更新了才行。

4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。

如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。

这个我也不知道怎么用。

怎么检验?在命令窗口输入which newtoolbox_command.m?还是打开which newtoolbox_command.m文件(我搜索了,没找到这个文件啊)我一直没搞懂。

matlab2016b安装教程

matlab2016b安装教程

matlab2016b安装教程
以下是MATLAB 2016b的安装教程,其中不包含标题。

请按照以下步骤进行操作:
1. 打开MATLAB安装文件夹,并运行安装程序。

2. 选择“安装MATLAB”选项,并点击“下一步”。

3. 稍等片刻,直到安装程序加载完成。

4. 在安装类型页面上,选择“Typical”(标准安装)或者“Custom”(自定义安装),然后点击“下一步”。

5. 在许可协议页面上,阅读许可协议,并选择“我接受许可协议”的选项,然后点击“下一步”。

6. 在加密许可证页面上,选择“使用文件安装密钥(recommanded)”选项,然后点击“下一步”。

7. 在安装文件页面上,选择您的安装文件夹位置,然后点击“下一步”。

8. 在安装选项页面上,选择您的安装选项,并根据您的需要对它们进行自定义设置,然后点击“下一步”。

9. 在准备安装页面上,确认您的安装选项,并点击“安装”。

10. 稍等片刻,直到安装程序完成安装。

11. 在安装完成页面上,选择“启动MATLAB”选项,并点击“完成”。

12. MATLAB 2016b已成功安装在您的计算机上。

希望这个安装教程能帮到您!。

MATLAB如何添加工具箱

MATLAB如何添加工具箱

关于如何在matlab中添加新的工具箱的整理和心得首先说说添加到matlab搜索路径好处:1 对 n——你只需要存储一个副本,就可以在其他地方使用。

具体来说,假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def,这两个工程(每个目录下的所有程序相应地称为一个工程)都需要调用同一个(些)函数(简称工具箱),这时候,如果你没有把该工具箱添加到matlab的搜索路径下,则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def下才能正确运行。

这显然浪费空间,所以,matlab提供了一个搜索路径(默认在matlab安装目录下的toolbox中),只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下,并且通知matlab一声(把该路径正确添加到搜索路径中),就可以在abc和def中使用这个工具箱了(即无论你的工程文件在哪个目录(有效的目录)下都可以访问这个工具箱中的函数)。

下面就以matlab安装目录下的toolbox目录作为默认的添加路径进行详细说明。

1. 如何添加工具箱?以下是添加工具箱的方法:(论坛很多人转载过,这里就不作区分了,下面的举例也一样)如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可。

如果是单独下载的工具箱,则需要把新的工具箱(以下假设工具箱名字为svm)解压到toolbox目录下,然后用addpath或者pathtool把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中,最后用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。

如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。

具体请看工具箱自己代的README文件。

1.1 举例:要添加的工具箱为svm,则解压后,里边有一个目录svm,假设matlab安装在D:\MATLAB6p5,将svm目录拷贝至D:\MATLAB6p5\toolbox,然后运行matlab,在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm回车,来添加路径。

RoboticsToolboxformatlab工具箱的安装方法

RoboticsToolboxformatlab工具箱的安装方法

RoboticsToolboxformatlab工具箱的安装方法
最近学习matlab关于机器人方面的编程,需要用到Robotics Toolbox for matlab工具箱,但是没有安装,于是上网百度了安装方法,并结合自己matlab的版本写下自己的安装过程:
首先,我们要知道什么叫工具箱。

其实,工具箱就是一系列处理某个事件的函数的集合,因此,我们想安装工具箱,就是想用其中的函数。

因此,我们只要把工具箱加到matlab的工作路径就好了。

很简单的:
1. 解压下载的Robotics Toolbox for matlab(下载地址:,然后可以看到里面有个robot的文件夹
2 .把robot文件夹拷贝到matlab安装目录的toolbox目录下,不放在这里,放在其他地方也是可以的,只不过这里是matlab放工具箱的地方,所以我们可以放这里的
3 .打开matlab,点击file-》set path-->add with subfolder,然后选择这个robot文件夹就好了,然后save --> close
4 .在matlab中运行ver命令,看看工具箱列表中有没有一个叫robotics toolbox的工具箱,有的话,代表安装成功,没有的话实在是不可能的了
5 .然后你就可以调用工具箱的函数了,或者运行rtdemo来看看工具箱的演示窗口。

总结一下matlab添加工具箱的方法

总结一下matlab添加工具箱的方法

总结一下matlab添加工具箱的方法
总结一下matlab添加工具箱的方法:第一种:如果是安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可。

如果是单独下载的工具箱,一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录,然后用pathtool添加工具箱的路径。

在命令窗口中敲入pathtool,会出现一个setpath 的窗口,点add folder或者add with subfolders按钮,选中你的工具箱。

保存既可。

任选工具箱中的一个命令,然后help一下看看是否好使。

字数限制
设菲尔德大学
将ranking.m第86行的end注释掉,程序就不出错了,但不知是否正确
我在MATLAB7中试了一下,需要将各文件的名称改成小写;所有的目标函数中有一个“swith”参数和matlab7的关键字冲突,随便改成“lswith”就可以了;还有一个关于Nargin函数,我忘了是哪个文件里了,大概是输入参数大于函数的默认参数个数时就硬性规定Nargin为2等等,将这一句前加个“%”就应该可以了,因为你总不能在调用一个只需2个参数的函数,输入3个参数吧?
这个工具箱我认为是目前所有关于遗传算法中最好的了,最让我满意的是它的编码,既可以用实数编码,也可以用位串和整数编码,很容易就能解决自己需要解决的问题。

至于更好的其他突变、选择函数的变化,那就是数学家的事情了。

我总是加大种群数目,突变概率,迭代次数等,让机器多麻烦几分钟,很快最优解也就出来了,^_^。

软件包里还有一些ps文件,转换成pdf格式就可以看了。

大家如果有什么问题可以讨论讨论!。

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matlab工具箱如何安装在matlab的file下面的set path把它加上,把路径加进去后在:file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。

以下是我在别的地方看到的,转过来你参考一下吧。

首先说说添加到matlab搜索路径好处:1 对n——你只需要存储一个副本,就可以在其他地方使用。

具体来说,假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def,这两个工程(每个目录下的所有程序相应地称为一个工程)都需要调用同一个(些)函数(简称工具箱),这时候,如果你没有把该工具箱添加到matlab 的搜索路径下,则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def下才能正确运行。

这显然浪费空间,所以,matlab提供了一个搜索路径(默认在matlab安装目录下的toolbox中),只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下,并且通知matlab一声(把该路径正确添加到搜索路径中),就可以在abc和def中使用这个工具箱了(即无论你的工程文件在哪个目录(有效的目录)下都可以访问这个工具箱中的函数)。

下面就以matlab安装目录下的toolbox目录作为默认的添加路径进行详细说明。

1. 如何添加工具箱?以下是添加工具箱的方法:如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可。

如果是单独下载的工具箱,则需要把新的工具箱(以下假设工具箱名字为svm)解压到toolbox目录下,然后用addpath或者pathtool 把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中,最后用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。

如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。

具体请看工具箱自己代的README 文件。

1.1 举例:要添加的工具箱为svm,则解压后,里边有一个目录svm,假设matlab安装在D:\MATLAB6p5,将svm目录拷贝至D:\MATLAB6p5\toolbox,然后运行matlab,在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm回车,来添加路径。

然后在svm目录下,任意找一个m文件,以svcinfo.m 为例,在命令窗口中输入which svcinfo.m。

如果显示出该文件路径,如D:\MATLAB6p5\toolbox\svm\svcinfo.m,则安装成功,当然也可以在命令窗口输入path来查看。

上面的说明和例子基本上介绍了在matlab中如何添加工具箱,下面是其他补充:1.2 添加方式总结:事实上,有两种添加工具箱到matlab搜索路径的方法:其一是用代码,其二是用界面。

其实无论用哪种方法,都是修改pathdef.m这个文件,阁下如果是高手,可以直接打开该文件修改,呵呵,对此这里不作讨论。

1.2.1 代码方式:适用于添加下载的工具箱(别人的):在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm 或者addpath(‘D:\MATLAB6p5\toolbox\svm’);但是这种方法只能添加svm目录,如果该目录下有其他子文件夹,并且运行时候“隐式”调用到这些子文件夹(例如假设svm目录下存在子文件夹matdata,该子文件夹下有logo.mat这个文件,且在m文件代码中使用了诸如load logo 这样的句子,即没有显式给出logo.mat的具体路径,则称为“隐式”),则不能正确访问。

因此,有必要在添加时使用以下语句把svm目录下所有文件夹都添加到搜索路径中:500){this.resized=true;;}"> 程序代码addpath(genpath(D:\MATLAB6p5\toolbox\svm));另外,如果只使用以上代码,则退出matlab后,新添加的路径不会被保存下来,下次重新启动matlab后又需要重新添加。

可以用savepath来解决这个问题,即在命令窗口中使用savepath 便可。

不过保存路径操作只对matlab 2006a、2006b有效(应该对版本7.0以上的都有效,因没有测试,所以不敢肯定),对6.5版本的matlab无效(该版本没有savepath这个命令)。

适用于添加自己的工具箱(即工具箱自己编写,然后希望别人下载后当运行主文件时自动把路径添加到matlab搜索路径中):在主文件中加入如下代码;500){this.resized=true;;}"> 程序代码sCurrPath = fileparts(mfilename('fullpath'));addpath(genpath(sCurrPath)); %如果该工具箱没有其他子目录,则可以不需要用genpath savepath; %这句可根据各人需要自行选择,相信上一节的解释已经很清楚1.2.2 界面方式:首先把主界面调出来,有两种方式,一种是在命令窗口输入pathtool,另一种是在matlab菜单调用(File -> Set Path…)。

打开主界面后,相信不用太多解释了。

Add Folder… 或者Add with subfolders… 就可以了,添加完毕后,如果需要保存该路径,则在close前save一下就可以了。

这种方式的好处是如果路径有问题,matlab会马上报错,告诉用户添加失败。

2 工具箱添加失败:2.1 work目录和toolbox目录问题:你当然可以单独把一个或多个文件(不含文件夹)放在work目录下来实现“1对n”,因为work目录是其中一个matlab默认的搜索路径,但显然不能包含文件夹,如果包含文件夹,则同样需要把该文件夹添加到搜索路径中。

相反,你不能单独把一个或多个文件(不含文件夹)放在toolbox目录下来实现“1对n”,因为toolbox这个目录并非matlab的一个默认搜索路径,除非你把toolbox文件夹添加到搜索路径中。

2.2 由于路径名称而导致添加失败的总结:2.2.1 路径存在空格:错误:addpath C:\Program Files\MATLAB\R2006b\toolbox\finity正确:addpath(‘C:\Program Files\MATLAB\R2006b\toolbox\finity’) 或者使用界面方式添加说明:在6.5版本的matlab不推荐使用带空格的路径,因为matlab6.5的安装路径是不允许有空格的,因此不晓得带空格的工具箱路径会出现什么问题。

7.0以上应该没有问题。

界面方式则估计没有问题,有问题matlab会自动报错的。

2.2.2 路径存在中文:用addpath和界面方式均可以成功添加,但不推荐,最好使用英文路径。

2.2.3 路径存在“@”字符:均不成功,不要使用“@”字符小结:出现其他与添加相关的错误时,用标准的路径和文件名试试吧。

3 正确添加了工具箱,但运行调用时出错:3.1 版本问题:对于工具箱检测到matlab版本不兼容的问题,先引用一下happy教授的回复:=====================happy=============================== =这个是有用的,估计是作者考虑到随着matlab的升级会出现不兼容的问题,因此加了类似的设置error('unsupported matlab version. please send an email.');以提示大家。

从这一设置上看4.x和5.x版本的是完全没有问题的,之后的版本可能会出现问题,是否真的会出现需要进行测试======================================================== =我也遇到过这类问题(如3.3节提到的spm5,下载得到的文件如果遇到2006版本的matlab则无法成功运行),但不是matlab的直接回复说“版本不支持”,而是普通的语法出错。

我的经验是根据错误提示调试一下,看看问题出在哪里,然后再对程序作相应修改。

例如在我的问题中,由于不支持最新的版本,所以2006a和2006b版本分别用下面的语句进行检查:strcmp(version('-release'),'2006a') 和strcmp(version('-release'),'2006b')。

3.2 程序中其他语法错误:估计部分语法不兼容,例如7.0版本以上的matlab可以使用&&、||、@(x)等等之类的符号,但是在6.5版本下无效,这种错误也需要自己手动修改一下代码。

3.3 工具箱中的函数重名问题:Happy教授也提到过,除了改名,没有太好的办法。

但是如果改的地方不止一个,例如遇到该文件进行了多次的自我调用(一个典型例子是以switch 和case语句进行区分不同的操作),或者其他文件存在对该文件的调用时,这是个很头痛的事情。

根据我的经验,也没有找到太好的解决办法。

以我所用的两个工具箱为例,它们的文件夹名字不同(一个是spm2,一个是spm5),但是里面的主m文件名字都一样,为spm.m,如果两个工具箱同处于matlab的搜索路径中,会导致其中一个工具箱失效,更别说两者之间通过切换来进行调用了。

我一般的解决方法是安装两个matlab,例如一个是6.5版,一个是2006版,把两个工具箱分别添加到不同的matlab中,这样就可以启动不同版本的matlab使用不同版本的工具箱了,呵呵,算是一个补救的方法吧。

3.4 找不到m文件的问题:如果你已经把工具箱正确添加到搜索路径下,这种情况一般不会发生。

也就是说,通过“文件夹copy -> 运行matlab ->添加路径”步骤后,该文件夹下所有文件应该都可以访问到。

但是,当你对该文件夹下的m 文件更新(包括修改和新增)了以后,此时如果你不重启matlab,则可能会出现找不到m文件的问题(特别是该工具箱中的文件没有依赖关系,它们只是被放在一起方便调用,当你新增一个m文件到该文件夹下而不重启matlab的时候,会造成这一新增m文件访问失败)。

解决这个问题的方法之一显然是重启matlab,如果你不想重启,也可用第二个方法:在命令窗口输入: rehash toolbox ,“强制”matlab刷新toolbox目录下的所有文件,这样就可以正确访问了。

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