MATLAB工具箱函数
第2章MATLAB神经网络工具箱函数
表2-1 神经网络的通用函数和功能
函数名
功能
init( )
初始化一个神经网络
initlay( ) 层-层结构神经网络的初始化函数
initwb( ) 神经网络某一层的权值和偏值初始化函数
initzero( ) 将权值设置为零的初始化函数
train( )
神经网络训练函数
adapt( )
神经网络自适应训练函数
b=[0;-1];q=3;
%权值向量和一致化所需要的长度
Z=concur(b,q)
%计算一致化了的矩阵
X1=netsum(Z1,Z2),X2=netprod(Z1,Z2) %计算向量的和与积
结果显示：
Z= 0 0 0
-1 -1 -1
X1 = 0 4 6
-2 -2 2
X2 = -1 4 8
-15 -24 1
11
7. 权值点积函数dotprod( ) 网络输入向量与权值的点积可得到加权输入。函数
dotprod ( )的调用格式为： Z=dotprod (W,X)
式中，W为SR维的权值矩阵；X为Q组R维的输入向量； Z为Q组S维的W与X 的点积。 8. 网络输入的和函数netsum( )
网络输入的和函数是通过某一层的加权输入和偏值相 加作为该层的输入。调用格式：
第2章 MATLAB神经网络 工具箱函数
2.1 MATLAB神经网络工具箱函数 2.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面
1
利用神经网络能解决许多用传统方法无法解 决的问题。神经网络在很多领域中都有应用，以 实现各种复杂的功能。这些领域包括商业及经济 估算、自动检测和监视、计算机视觉、语音处理、 机器人及自动控制、优化问题、航空航天、银行 金融业、工业生产等。而神经网络是一门发展很 快的学科，其应用领域也会随着其发展有更大的 拓宽。
MATLAB的常用函数和工具介绍
MATLAB的常用函数和工具介绍MATLAB是一款被广泛应用于科学计算和工程设计的软件，它提供了丰富的函数库和工具箱，能够帮助用户进行数据分析、模拟仿真、图像处理、信号处理等多种任务。
本文将介绍一些MATLAB常用的函数和工具，帮助读者更好地利用MATLAB进行编程和数据处理。
一、MATLAB函数介绍1. plot函数：该函数用于绘制二维图形，如折线图、曲线图等。
通过输入数据点的坐标，plot函数可以帮助用户快速可视化数据分布，同时支持自定义线型、颜色和标注等功能。
2. imread函数：该函数用于读取图像文件，支持常见的图像格式，如JPEG、PNG等。
通过imread函数，用户可以方便地加载图像数据进行后续的处理和分析。
3. fft函数：该函数用于进行快速傅里叶变换，可以将时域信号转换为频域信号。
傅里叶变换在信号处理中广泛应用，通过fft函数，用户可以快速计算信号的频谱信息。
4. solve函数：该函数用于求解方程组，支持线性方程和非线性方程的求解。
用户只需输入方程组的表达式，solve函数会自动求解变量的值，帮助用户解决复杂的数学问题。
5. mean函数：该函数用于计算数据的平均值。
mean函数支持数组、矩阵和向量等多种数据类型，可以方便地对数据进行统计分析。
6. importdata函数：该函数用于导入外部数据文件，如文本文件、CSV文件等。
通过importdata函数，用户可以将外部数据加载到MATLAB中，进行后续的数据处理和分析。
二、MATLAB工具介绍1. MATLAB Editor：这是MATLAB自带的编辑器，可以用于编写和调试MATLAB代码。
它提供了代码高亮、自动缩进和代码片段等功能，能够提高编程效率和代码可读性。
2. Simulink：这是MATLAB的一个强大的仿真工具，用于建立动态系统的模型并进行仿真。
Simulink支持直观的图形化建模界面，用户可以通过拖拽元件和线条来搭建系统模型，进而进行仿真和系统分析。
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解核心函数：(1)function [pop]=initializega(num,bo unds,eevalFN,eevalOps,optio ns)--初始种群的生成函数【输出参数】pop--生成的初始种群【输入参数】num--种群中的个体数目bo unds--代表变量的上下界的矩阵eevalFN--适应度函数eevalOps--传递给适应度函数的参数op tions--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[p recision F_o r_B],如p recisio n--变量进行二进制编码时指定的精度F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由p recision指定精度)(2)function [x,endPop,bPop,trace Info] = ga(bounds,evalFN,evalOps,sta rtPop,op ts,...te rmFN,te rmOps,selectFN,selectOps,xOve rFNs,xOve rOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数【输出参数】x--求得的最优解e ndPop--最终得到的种群bPop--最优种群的一个搜索轨迹【输入参数】bo unds--代表变量上下界的矩阵evalFN--适应度函数evalOps--传递给适应度函数的参数sta rtPop-初始种群op ts[epsilon p rob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。
如[1e-6 1 0]te rmFN--终止函数的名称,如['maxGe nTerm']te rmOps--传递个终止函数的参数,如[100]selectFN--选择函数的名称,如['no rmGeo mSelect']selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]xOve rFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXove r simple Xove r'] xOve rOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0]mutFNs--变异函数表，如['boundaryMuta tio n multiNonU nifMuta tio n nonU nifMutatio n unifMuta tion']mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08【程序清单】%编写目标函数functio n[sol,eval]=fitness(sol,op tio ns)x=sol(1);eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10[x e ndPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'ma xGenTerm',25,'no rmGeo mSelect',...[0.08],['arithXove r'],[2],'no nU nifMuta tio n',[2 25 3]) %25次遗传迭代运算借过为：x =7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
Matlab金融工具箱中的主要功能函数
blsimpv 根据Black-Scholes公式计算隐含利率
blslambda Black-Scholes公式计算Lamda
blsprice Black-Scholes计算欧式期权价格.
blsrho Black-Scholes计算Rho
zero2disc:将零息票利率曲线转化为贴现曲线
zero2fwd:将零息票利率曲线转化为远期利率曲线
zero2pyld:将零息票利率曲线转化为平均收益曲线
3.期权评估以及敏感度分析
blkprice:使用black scholes方法进行期权定价
glsgamma:black scholes敏感度分析
ugarchllf 目标函数的对数似然函数
ugarchpred 预测条件方差
ugarchsim 模拟GARCH过程
disc2zero:将现曲线转化为零息票利率曲线
pyld2zero:将正向曲线转化为零息票利率曲线
termfit:使用样条工具箱对期限结构进行拟合
zbtprice:利用BOOTSTRAP方法根据债券价格计算零息票利率曲线
zbtyield:利用BOOTSTRAP方法根据债券收益计算零息票利率曲线
blstheta Black-Scholes计算Theta
blsvega Black-Scholes 公式计算Vega.
opprofit 计算行权收益
A1.8 GARCH 过程
A1.8.1 单变量 GARCH 过程
Uugarch GARCH参数估计.
金融工具箱中的主要功能函数分为以下四大类：
1.投资组合分析
matlab拟合工具箱计算函数值
matlab拟合工具箱计算函数值MATLAB拟合工具箱是MATLAB软件中的一个重要组件，它提供了一系列函数和算法，可用于对数据进行拟合。
拟合是一种通过数学模型来描述和预测实际数据的方法，通过与实际数据的对比，我们可以得出一些结论和预测。
在使用MATLAB拟合工具箱进行数据拟合之前，我们首先需要准备一组已知的数据。
假设我们有一组测量数据，包括了自变量X和因变量Y。
我们想要通过拟合来找到一个数学模型，使得模型预测的Y值与实际测量的Y值尽可能接近。
在MATLAB中，我们可以使用fit函数来进行数据拟合。
fit函数接受两个参数，一个是用于数据拟合的模型类型，另一个是包含自变量X和因变量Y的数据表。
模型类型可以是预定义的模型，比如多项式模型、指数模型等，也可以是自定义的模型。
数据表可以通过MATLAB的数据导入工具或手动创建。
以下是一个使用MATLAB拟合工具箱进行数据拟合的示例代码：```matlab% 准备数据X = [1, 2, 3, 4, 5];Y = [2, 4, 6, 8, 10];% 创建数据表data = table(X', Y', 'VariableNames', {'X', 'Y'});% 进行数据拟合model = fit(data, 'poly1');```在上述代码中，我们首先准备了一组自变量X和因变量Y的数据。
然后，我们使用table函数将数据存储在一个数据表中，数据表有两列，分别命名为'X'和'Y'。
最后，我们使用fit函数进行数据拟合，指定模型类型为'poly1'，表示多项式模型中的一次多项式。
通过上述代码，我们成功地使用MATLAB拟合工具箱进行了数据拟合。
拟合的结果存储在变量model中，我们可以使用model对象来进行预测和分析。
除了多项式模型，MATLAB拟合工具箱还支持其他模型类型，比如指数模型、对数模型、幂函数模型等。
matlab拟合工具箱计算函数值
matlab拟合工具箱计算函数值
MATLAB 是一款功能强大的数学计算和可视化软件，其中包含了一个拟合工具箱，可以用于拟合各种类型的函数。
下面是使用 MATLAB 拟合工具箱计算函数值的步骤：
1. 准备数据：首先，需要准备要拟合的数据。
这些数据应该是函数的输入值和对应的输出值。
可以将这些数据存储在一个 MATLAB 变量中，例如`x`和`y`。
2. 选择拟合函数：根据数据的特点，选择一个合适的拟合函数。
MATLAB 提供了多种拟合函数，例如线性函数、多项式函数、指数函数、对数函数等。
可以通过`fit`函数来选择拟合函数，例如`fit(x,y,'poly1')`表示使用一次多项式函数进行拟合。
3. 进行拟合：使用`fit`函数进行拟合，例如`[fitresult,goodness]=fit(x,y,'poly1')`。
其中，`fitresult`是拟合的结果，包含了拟合函数的系数；`goodness`是拟合的优度指标，可以用来评估拟合的效果。
4. 计算函数值：得到拟合函数的系数后，可以使用`polyval`函数来计算函数值，例如`yhat=polyval(fitresult,xnew)`。
其中，`xnew`是新的输入值，`yhat`是对应的输出值。
需要注意的是，拟合工具箱只是一种工具，它并不能保证得到的拟合函数是完全准确的。
在使用拟合工具箱计算函数值时，需要对结果进行适当的评估和验证，以确保结果的准确性和可靠性。
MATLAB常用工具箱与函数库介绍
MATLAB常用工具箱与函数库介绍1. 统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）：该工具箱提供了各种统计分析和机器学习算法的函数，包括描述统计、概率分布、假设检验、回归分析、分类与聚类等。
可以用于进行数据探索和建模分析。
2. 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：该工具箱提供了一系列信号处理的函数和算法，包括滤波、谱分析、信号生成与重构、时频分析等。
可以用于音频处理、图像处理、通信系统设计等领域。
3. 控制系统工具箱（Control System Toolbox）：该工具箱提供了控制系统设计与分析的函数和算法，包括系统建模、根轨迹设计、频域分析、状态空间分析等。
可以用于控制系统的设计和仿真。
4. 优化工具箱（Optimization Toolbox）：该工具箱提供了各种数学优化算法，包括线性规划、非线性规划、整数规划、最优化等。
可以用于寻找最优解或最优化问题。
5. 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：该工具箱提供了图像处理和分析的函数和算法，包括图像滤波、边缘检测、图像分割、图像拼接等。
可以用于计算机视觉、医学影像处理等领域。
6. 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）：该工具箱提供了神经网络的建模和训练工具，包括感知机、多层前馈神经网络、循环神经网络等。
可以用于模式识别、数据挖掘等领域。
7. 控制系统设计工具箱（Robust Control Toolbox）：该工具箱提供了鲁棒控制系统设计与分析的函数和算法，可以处理不确定性和干扰的控制系统设计问题。
8. 信号系统工具箱（Signal Systems Toolbox）：该工具箱提供了分析、设计和模拟线性时不变系统的函数和算法。
可以用于信号处理、通信系统设计等领域。
9. 符号计算工具箱（Symbolic Math Toolbox）：该工具箱提供了符号计算的功能，可以进行符号表达式的运算、求解方程、求解微分方程等。
MATLAB常用工具箱与函数库介绍
MATLAB常用工具箱与函数库介绍1. 引言MATLAB是一款功能强大的数学软件，广泛应用于工程、科学、计算机科学等领域。
在MATLAB中，有许多常用的工具箱和函数库，可以帮助用户解决各种数学计算和数据处理问题。
本文将介绍几个常用的MATLAB工具箱和函数库，帮助读者更好地理解和使用这些工具。
2. 统计工具箱统计工具箱是MATLAB中一个重要的工具箱，用于统计数据的分析和处理。
这个工具箱提供了许多函数，如直方图、概率分布函数、假设检验等等。
读者可以使用统计工具箱来分析数据的分布特征、计算数据的均值和标准差、进行假设检验等。
3. 信号处理工具箱信号处理工具箱是MATLAB中用于处理信号的一个重要工具箱。
它提供了一些常用的函数，如滤波器、谱分析、窗函数等等。
利用信号处理工具箱，读者可以对信号进行滤波、频谱分析、窗函数设计等操作，帮助解决各种与信号处理相关的问题。
4. 优化工具箱优化工具箱是MATLAB中用于求解优化问题的一个重要工具箱。
它提供了一些常用的函数，如线性规划、非线性规划、整数规划等等。
利用优化工具箱，读者可以求解各种优化问题，如优化算法选择、变量约束等。
优化工具箱在生产、物流、金融等领域具有广泛的应用。
5. 控制系统工具箱控制系统工具箱是MATLAB中一个针对控制系统设计和分析的重要工具箱。
它提供了一些常用的函数，如系统模型构建、控制器设计、系统分析等。
利用控制系统工具箱，读者可以构建控制系统模型、设计控制器、进行系统稳定性分析等操作。
这个工具箱在自动化控制领域非常有用。
6. 图像处理工具箱图像处理工具箱是MATLAB中一个用于处理和分析图像的重要工具箱。
它提供了一些常用的函数，如图像滤波、边缘检测、图像分割等等。
利用图像处理工具箱，读者可以对图像进行滤波、边缘检测、目标分割等操作，帮助解决图像处理中的各种问题。
7. 符号计算工具箱符号计算工具箱是MATLAB中一个用于进行符号计算的重要工具箱。
Matlab信号处理工具箱函数
Matlab信号处理工具箱函数波形产生和绘图chirp 产生扫描频率余弦diric 产生Dirichlet函数或周期Sinc函数gauspuls 产生高斯调制正弦脉冲pulstran 产生脉冲串rectpuls 产生非周期矩形信号sawtooth 产生锯齿波或三角波sinc 产生sinc函数square 产生方波strips 产生条图tripuls 产生非周期三角波滤波器分析和实现abs 绝对值（幅值）angle 相位角conv 卷积和多项式乘法conv2 二维卷积fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波filter 递归（IIR）或非递归（FIR）滤波器的数据滤波firter2 二维数字滤波filtfilt 零相位数字滤波filtic 函数filter初始条件确定freqs 模拟滤波器频率响应freqspace 频率响应的频率空间设置freqz 数字滤波器频率响应grpdelay 群延迟impz 数字滤波器的脉冲响应latcfilt 格型梯形滤波器实现unwrap 相位角展开zplane 零极点图线性系统变换convmtx 卷积矩阵latc2tf 格型滤波器转换为传递函数形式poly2rc 多项式系数转换为反射系数rc2poly 反射系数转换为多项式系数residuez z-传递函数的部分分式展开sos2ss 二阶级联转换为状态空间sos2tf 二阶级联转换为传递函数sos2zp 二阶级联转换为零极点增益形式ss2sos 状态空间转换为二阶级联形式ss2tf 状态空间转换为传递函数ss2zp 状态空间转换为零极点增益tf2latc 传递函数转换为格型滤波器tf2ss 传递函数转换为状态空间tf2zp 传递函数转换为零极点增益zp2sos 零极点增益形式转换为二阶级联形式zp2ss 零极点增益形式转换为状态空间zp2tf 零极点增益转换为传递函数IIR滤波器设计--经典和直接法besself Bessel（贝赛尔）模拟滤波器设计butter Butterworth（巴特沃斯）滤波器设计cheby1 Chebyshev （切比雪夫）1型滤波器设计（通带波纹）cheby2 chebyshev （切比雪夫）2型滤波器设计（阻带波纹）ellip 椭圆（Cauer）滤波器设计maxflat 通用数字Butterworth滤波器设计yulewalk 递归数字滤波器设计IIR滤波器阶数的选择buttord Butterworth型滤波器阶数的选择cheb1ord Chebyshev1型滤波器阶数的选择cheb2ord Chebyshev2型滤波器阶数的选择ellipord 椭圆滤波器阶次选择FIR滤波器设计cremez 复响应和非线性相位等波纹FIR滤波器设计fir1 基于窗函数的有限冲激响应滤波器设计----标准响应fir2 基于窗函数的有限冲激响应滤波器设计----任意响应fircls 多频带滤波的最小方差FIR滤波器设计fircls1 低通和高通线性相位FIR滤波器的最小方差设计firs 最小线性相位滤波器设计firrcos 升余弦FIR滤波器设计intfilt 插值FIR滤波器设计kaiserord 用凯赛（Kaiser）窗估计函数fir1参数remez Parks-McClellan优化滤波器设计remezord Parks-McCllan优化滤波器阶估计变换czt Chirp z-变换dct 离散余弦变换dftmtx 离散傅立叶变换矩阵fft 一维FFTfft2 二维FFTfftshift 函数fft和fft2输出的重新排列hilbert 希尔伯特（Hilbert）变换idct 离散余弦逆变换ifft 一维逆FFTifft2 二维逆FFT统计信号处理cohere 两个信号相干函数估计corrcoef 相关系数矩阵cov 协方差矩阵csd 互功率谱密度估计（CSD）pmem 最大熵功率谱估计pmtm 多窗口功率谱估计（MTM）pmusic 特征值向量功率谱估计（MUSIC）psd 自功率谱密度估计tfe 传递函数估计xcorr 互相关函数估计xcorr2 二维互相关函数估计xcov 互协方差函数估计窗函数待续窗函数bartlett 巴特利斯（Bartlett）窗blackman 勃莱克曼（Blackman）窗boxcar 矩形窗chebwin 切比雪夫（Chebyshev）窗hamming 汉明（Hamming）窗hanning 汉宁（Hanning）窗kaiser 凯塞（Kaiser）窗triang 三角窗参数建模invfreqs 由频率响应辨识连续时间（模拟）滤波器invfreqz 由频率响应辨识离散时间滤波器levinson Levinson-Durbin递归算法lpc 线性预测系数prony Prong法的时域IIR滤波器设计stmcb 利用Steiglitz-McBride迭代法求线性模型模拟原型设计besselap Bessel模拟低通滤波器原型设计buttap Butterworth模拟低通滤波器原型设计cheblap Chevbyshev1型模拟低通滤波器原型设计cheb2ap Chevbyshev2型模拟低通滤波器原型设计ellipap 椭圆低通滤波器原型设计频率变换lp2bp 低通至带通模拟滤波器变换lp2bs 低通至带阻模拟滤波器变换lp2hp 低通至高通模拟滤波器变换lp2lp 低通至低通模拟滤波器变换滤波器离散变换bilinear 双线性变换impinvar 冲激不变法的模拟至数字滤波器变换交互式工具sptool 交互式信号、滤波器和频谱分析工具特殊运算cceps 复时谱分析cplxpair 重新排列组合复数decimate 降低序列的采样频率deconv 解卷积和多项式除法demod 通信仿真中的解调制detrend 去除线性趋势dpss Slepain序列dpssclear 去除数据库Slepain序列dpssdir 从数据库目录消去Slepain序列dpssload 从数据库调入Slepain序列dpsssave Slepain序列存入数据库icceps 倒复时谱interp 整数倍提高采样频率medfilt1 一维中值滤波modulate 通讯仿真调制polystap 稳定多项式rceps 实时谱和最小相位重构resample 任意倍数改变采样速率specgram 频谱分析upfirdn 利用fir滤波器转换采样频率vco 电压控制振荡器理解:周期性矩形波（方波）信号：在MATLAB中用square函数来表示，其调用形式为y=square(t,DUTY)其作用类似于sin(t)，用以产生一个时长为t、幅值为±1的周期性方波信号，其中的DUTY 参数表示占空比，即在信号的一个周期中正值所占的百分比。
MATLAB神经网络工具箱函数
MATLAB神经网络工具箱函数说明：本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3以上版本，为了简明起见，只列出了函数名，若需要进一步的说明，请参阅MATLAB的帮助文档。
1. 网络创建函数newp 创建感知器网络newlind 设计一线性层newlin 创建一线性层newff 创建一前馈BP网络newcf 创建一多层前馈BP网络newfftd 创建一前馈输入延迟BP网络newrb 设计一径向基网络newrbe 设计一严格的径向基网络newgrnn 设计一广义回归神经网络newpnn 设计一概率神经网络newc 创建一竞争层newsom 创建一自组织特征映射newhop 创建一Hopfield递归网络newelm 创建一Elman递归网络2. 网络应用函数sim 仿真一个神经网络init 初始化一个神经网络adapt 神经网络的自适应化train 训练一个神经网络3. 权函数dotprod 权函数的点积ddotprod 权函数点积的导数dist Euclidean距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative距离权函数mandist Manhattan距离权函数linkdist Link距离权函数4. 网络输入函数netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数5. 传递函数hardlim 硬限幅传递函数hardlims 对称硬限幅传递函数purelin 线性传递函数tansig 正切S型传递函数logsig 对数S型传递函数dpurelin 线性传递函数的导数dtansig 正切S型传递函数的导数dlogsig 对数S型传递函数的导数compet 竞争传递函数radbas 径向基传递函数satlins 对称饱和线性传递函数6. 初始化函数initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数initnw Nguyen_Widrow层的初始化函数initcon Conscience阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数7. 性能分析函数mae 均值绝对误差性能分析函数mse 均方差性能分析函数msereg 均方差w/reg性能分析函数dmse 均方差性能分析函数的导数dmsereg 均方差w/reg性能分析函数的导数8. 学习函数learnp 感知器学习函数learnpn 标准感知器学习函数learnwh Widrow_Hoff学习规则learngd BP学习规则learngdm 带动量项的BP学习规则learnk Kohonen权学习函数learncon Conscience阈值学习函数learnsom 自组织映射权学习函数9. 自适应函数adaptwb 网络权与阈值的自适应函数10. 训练函数trainwb 网络权与阈值的训练函数traingd 梯度下降的BP算法训练函数traingdm 梯度下降w/动量的BP算法训练函数traingda 梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数trainlm Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数11. 分析函数maxlinlr 线性学习层的最大学习率errsurf 误差曲面12. 绘图函数plotes 绘制误差曲面plotep 绘制权和阈值在误差曲面上的位置plotsom 绘制自组织映射图13. 符号变换函数ind2vec 转换下标成为矢量vec2ind 转换矢量成为下标矢量14. 拓扑函数gridtop 网络层拓扑函数hextop 六角层拓扑函数randtop 随机层拓扑函数。
MATLAB常用工具箱及常用函数
常用工具箱ＭATLＡB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。
工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。
功能工具包用来扩充ＭＡTLＡB的符号计算，可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。
学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。
开放性使MATＬAＢ广受用户欢迎。
除内部函数外，所有MATLAＢ主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
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FuzｚｙＬogic 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ｃompｕter ｖｉｓion ｓysteｍtoolbox--－－计算机视觉工具箱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Wａvｅｌe Toｏlboｘ——小波工具箱DSP systeｍtoolｂｏx--－--ＤSP处理工具箱常用函数Maｔｌab内部常数［２］eｐs:浮点相对精度exｐ:自然对数的底数ei 或j:基本虚数单位inf 或Ｉnｆ:无限大, 例如1／0nan或NaN：非数值(Not a nuｍber）,例如0／0 ｐｉ：圆周率ｐ(＝ 3.141５926...）ｒｅalmａx:系统所能表示的最大数值ｒealmiｎ:系统所能表示的最小数值nargin: 函数的输入引数个数nargｏuｔ: 函数的输出引数个数lａsterｒ：存放最新的错误信息lａsｔwａｒn：存放最新的警告信息MATLAB常用基本数学函数abｓ(x)：纯量的绝对值或向量的长度angle(ｚ):复数z的相角(Ｐhase anｇlｅ)ｓｑｒt(x)：开平方ｒeal(z):复数z的实部imａg（ｚ):复数z的虚部coｎj(z):复数z的共轭复数ｒound(ｘ):四舍五入至最近整数fiｘ（ｘ)：无论正负，舍去小数至最近整数floor（x）:下取整，即舍去正小数至最近整数ｃｅｉl(x)：上取整,即加入正小数至最近整数rａt(ｘ）：将实数x化为多项分数展开raｔs(ｘ）:将实数x化为分数表示ｓign(x)：符号函数（Siｇｎum fｕｎctiｏn)。
MATLAB小波分析工具箱常用函数
MATLAB小波分析工具箱常用函数1. wfilters 函数：用于生成小波滤波器和尺度函数，可以根据指定的小波和尺度类型生成小波滤波器系数。
2. wavedec 函数：用于将信号进行小波分解，将输入信号分解为多个尺度系数和小波系数。
3. waverec 函数：用于将小波系数和尺度系数进行重构，将小波分解后的系数重构为信号。
4. cwt 函数：用于进行连续小波变换，可以获得信号在不同尺度上的时频信息。
5. icwt 函数：用于进行连续小波反变换，可以将连续小波变换的结果重构为原始信号。
6. cmorlet 函数：用于生成复数 Morlet 小波。
Morlet 小波是一种基于高斯调制正弦波的小波函数。
7. modwt 函数：用于进行无偏快速小波变换，可以获取多个尺度下的小波系数。
8. imodwt 函数：用于进行无偏快速小波反变换，可以将无偏快速小波变换的结果重构为原始信号。
9. wdenoise 函数：用于对信号进行去噪处理，可以去除信号中的噪声。
10. wavethresh 函数：用于对小波系数进行阈值处理，可以实现信号压缩。
11. wenergy 函数：用于计算小波系数的能量，可用于分析小波系数的频谱特性。
12. wscalogram 函数：用于绘制小波系数的时频谱图，可以直观地显示信号的时频信息。
13. wpdec 函数：用于进行小波包分解，可以将输入信号分解为多个尺度系数和小波系数。
14. wprec 函数：用于将小波包系数和尺度系数进行重构，将小波包分解后的系数重构为信号。
15. wptree 函数：用于提取小波包树的信息，可以获得小波包树的结构和节点信息。
这些函数可以实现小波分析中主要的操作和功能。
通过使用这些函数，你可以进行小波分析、信号去噪、信号压缩等应用。
同时，你也可以根据具体的需求使用这些函数进行函数的扩展和自定义。
Matlab的优化工具箱的几个应用函数及例子
Matlab的优化工具箱的几个应用函数及例子利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。
具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。
另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。
9.1.1 优化工具箱中的函数优化工具箱中的函数包括下面几类：1．最小化函数表9-1 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2．方程求解函数表9-2 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3．最小二乘（曲线拟合）函数表9-3 最小二乘函数表函描数述\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4．实用函数表9-4 实用函数表函数描述optimset设置参数optimget5．大型方法的演示函数表9-5 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6．中型方法的演示函数表9-6 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9.1.3 参数设置利用optimset函数，可以创建和编辑参数结构；利用optimget函数，可以获得options优化参数。
matlab工具箱中关于数学形态学运算的函数
matlab工具箱中关于数学形态学运算的函数Matlab中的Image Processing Toolbox提供了丰富的数学形态学函数，用于处理图像和二值图像。
以下是一些常用的数学形态学函数：1.膨胀：-函数：`imdilate`-作用：对二值图像中的白色区域进行膨胀操作，增加区域的大小。
2.腐蚀：-函数：`imerode`-作用：对二值图像中的白色区域进行腐蚀操作，减小区域的大小。
3.开运算：-函数：`imopen`-作用：先腐蚀后膨胀，用于去除小对象并平滑物体边缘。
4.闭运算：-函数：`imclose`-作用：先膨胀后腐蚀，用于填充小孔并平滑物体边缘。
5.击中击不中变换：-函数：`bwhitmiss`-作用：应用击中和击不中的结构元素来寻找特定的图像模式。
6.骨架提取：-函数：`bwmorph`中的`skel`-作用：提取二值图像中的骨架。
7.断裂点连接：-函数：`bwmorph`中的`breakpoints`-作用：连接断裂的骨架。
8.区域填充：-函数：`imfill`-作用：填充图像中的孔洞，将连通区域标记为白色。
9.区域标记：-函数：`bwlabel`、`bwconncomp`-作用：标记二值图像中的连通区域，分配不同的标签。
10.区域属性分析：-函数：`regionprops`-作用：计算和分析图像中的区域属性，如面积、周长、中心位置等。
这些函数在图像处理中起着重要作用，帮助用户进行形态学操作，提取图像特征，进行对象分析等。
你可以通过Matlab的帮助文档详细了解每个函数的使用方法和参数。
matlab中统计工具箱函数大全
signrank 符号秩检验
signtest 符号检验
表Ⅰ-19 文件输入输出函数
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
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
rsmdemo 响应拟合工具
robustdemo 稳健回归拟合工具
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
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
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
multcompare 多元比较
多项式评价及误Βιβλιοθήκη 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
matlab神经网络工具箱简介和函数及示例参考PPT
代码运行结果： 网络训练误差
结论：隐含层节点设为8
BP网络训练步骤
步骤1: 初始化 步骤2:计算网络各层输出矢量 步骤3:计算网络各层反向传播的误差变化,并计算各 层权值的修正值及修正值 步骤4:再次计算权值修正后的误差 平方和 步骤5:检查误差 平方和是否小于 误差期望值,若是, 停止训练,否则继续.
函数类型 输入函数
其它
函数名 称
netsum netprcd concur dotprod
函数用途
输入求和函数 输入求积函数 使权值向量和阈值向量的结构一致 权值求积函数
BP网络的神经网络工具箱函数
函数类型
函数名称 函数用途
前向网络创建 函数
传递函数
学习函数
函数类型 性能函数 显示函数
函数名 函数用途 称
MATLAB的神经网络工具箱函
数
函数类型
通用函数
函数名 函数用途 称
仿真函数 训练函数
学习函数 初始化函数
SIM train trainh adapt learn int intlay
针对给定的输入，得到网络输出 调用其它训练函数，对网络进行训练 对权值和阈值进行训练 自适应函数 网络权值和阈值的学习 对网络进行初始化 对多层网络初始化
说明：
参数TFi可以采用任意的可微传递函数，比如transig， logsig和purelin等； 训练函数可以是任意的BP训练函数，如trainm，trainbfg， trainrp和traingd等。BTF默认采用trainlm是因为函数的速度 很快，但该函数的一个重要缺陷是运行过程会消耗大量的内 存资源。如果计算机内存不够大，不建议用trainlm，而建议 采用训练函数trainbfg或trainrp。虽然这两个函数的运行速度 比较慢，但它们的共同特点是内存占用量小，不至于出现训 练过程死机的情况。
Matlab图像处理工具箱中部分函数用法
1. blkproc( )用法blkproc功能：对图像进行分块处理调用形式： B = blkproc(A,[m n],fun, parameter1, parameter2, ...)B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)B = blkproc(A,'indexed',...)参数解释：[m n] ：图像以m*n为分块单位，对图像进行处理（如8像素*8像素）Fun：应用此函数对分别对每个m*n分块的像素进行处理parameter1, parameter2：要传给fun函数的参数mborder nborder：对每个m*n块上下进行mborder个单位的扩充，左右进行nborder个单位的扩充，扩充的像素值为0，fun函数对整个扩充后的分块进行处理。
这里：fun='P1*x*P2',fun的参数P1,P2,将T,T'传递给fun的参数，即：P1= T,P2=T'.2.dwt2( )用法d wt2功能：单级二维离散小波变换调用格式： [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,Lo_D,Hi_D)其意义为使用指定的小波基函数'wname'对二维信号X进行二维离散小波变换。
cA,cH,cV,cD分别为近似细节分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量。
3.wavedec2( )用法waveder2功能：二维信号的多层小波分解调用格式：[C,S] = wavedec2(X,N,'wname')[C,S] = wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)其意义为使用小波基函数'wname'对二维信号X进行N层分解。
4.idwt2( )用法idwt2功能：单级二维离散小波反变换调用格式：X = idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')X = idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)X = idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)X = idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)X = idwt2(...,'mode',MODE)其意义为由信号小波分解的近似信号cA和细节信号cH,cV,cD经小波反变换重构原信号X。
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三维敌阵封装成二维矩阵的元素位置
elimone
消去一变量
ellip
椭圆滤波器设计
ellipap
椭圆模拟低通滤波器原型
ellipord
椭圆滤波器阶的选择
erode
冲淡二进制图像
erroncd
管理NCD产生的常见错误，它调用errordig(出错对话框)
errordlg
建立出错对话框
errsurf
fwind1
使用一维窗函数的FIR滤波器设计
fwind2
使用一维窗函数的FIR滤波器设计
gauss2mf
双边高斯曲线录属度函数
gaussmf
高斯曲线隶属度函数
gbellmf
广义钟形隶属度函数
genfis1
利用一般方法产生FIS矩阵
genfis2
利用减法聚集法产生FIS矩阵
gensig
信号生成器
gensurf
dgram
求离散系统的能控性和能观性检测矩阵
dh2lqg
离散时间H2综合
dhinf
离散时间H∞综合
dialog
主对话框建立Ｍ文件
dilate
加浓二进制图像
dimpulse
求离散系统单位脉冲响应
dinitial
求带初始条件的离散系统时域响应
dintdemo
双积分器系统的H∞设计
diric
产生Dirichlet或周期sinc函数
计算误差曲面
esort
按实部对连续系统极点排序
estim
构成系统状态估计器或观测器
etfe
求实验传递函数和周期图
evalfis
完成模糊推理计算
evalfr
计算系统单频率点的频率响应
evalmf
隶属度计算
exresp
取样响应函数
fbode
绘制快速伯德图
fcm
利用模糊C平均聚集方法找出簇
feedback
求离散系统的稳态增益
decimate
降低序列的取样速率
deconv
反卷积和多项式除法
defuzz
去模糊隶属度函数
delaysig
从信号矩阵中建立退化的信号矩阵
delline
从NCD图中删除所有的图
deltalin
对PURELIN神经元的δ函数
deltalog
对LOGSIG神经元的δ函数
deltatan
求拉氏变换频率响应
freqspace
二维频率响应的频率空间
freqz
求Ｚ变换频率响应函数
freqz2
二维频率响应
fsamp2
通过频率取样的二进制FIR滤波器设计
fsolve
非线性方程求解
fspecial
特殊的二维滤波器
ftrans2
通过频率变换的二维FIR滤波器设计
fuzzy
基本FIS(模糊推理系统)编辑器
aresolv
广义连续时间Riccati方程求解
armax
求ARMAX模型的预测误差估计
arx
求ARX模型的最小二乘估计
arx2th
求ARX模型的theta格式
arxstruc
计算ARX类模型的损伤函数
attgoal
达到多目标
augss
系统增广（状态空间模型）
augstate
将系统状态增扩到输出方程中
filter2
二维数字滤波器
filtfilt
零相位数字滤波
filtfun
频率响应和根
filtfun2
频率响应范数和根
filtic
filter函数初始条件选择
findmax
在数据向量内插极大值
findmax2
在数据矩阵中内插极大值
fir2
基于窗函数的FIR滤波器设计——任意响应
firdemo
二维FIR滤波器演示
分块处理的最佳块大小
bilin
利用可异值分解变系统为状态空间系统
bj
求Box – Jenkins模型的预测误差估计
blackman
Blackman（布莱克曼）函数
blkbuild
从传递函数框图构成对角线状态方程结构
blkproc
按块处理一图像
blkrsch
通过cschur得到块有序实形式
bmpread
acker
单输入单输出(SISO)系统极点配置
addmf
将隶属度函数加到FIS中
addrule
将规则加到FIS中
addvar
将变量加到FIS中
anfis
Sugeno-typeFIS的训练程序
angle
取幅角
append
将两个用状态空间表示的系统连接起来
ar
求AR模型的参数估计
are
求解Riccati代数方程
dlqry
设计离散线性二次型输出调节器
dlsim
对任意输入的离散系统进行仿真
dlyap
求解离散系统的Liapunov方程
dmodred
将离散模型降阶
dmulresp
离散多变量响应函数
dnichols
绘制离散系统nichols(尼科尔斯)图
dnyquist
绘制离散系统Nyquist(奈魁斯特)图
dode
相对误差Schur模型简化
buttap
Butterworth模拟低通滤波原型
butter
Butterworth（比特沃思）滤波器设计
buttord
Butterworth滤波器阶的选择
bwarea
二进制图像中的目标区域
bweuler
欧拉数
bwmorph
形态算子
bwperim
二进制图像中目标的周围
c2d
产生FIS输出曲面
get
获得LTI对象的属性值
getff
选择用于绘图的频率函数
getfis
获得模糊系统的特性
getimage
从坐标系中读取图像数据
getline
利用橡皮线跟踪鼠标移动
getmfth
获取定义模型结构的M文件的文件名
getncap
可得到获取模型的数据点数和参数个数
getpts
利用可视点跟踪鼠标移动
augtf
系统增广（传递函数模型）
balmr
截断均衡模型简化
balreal
求状态空间的均衡实现
bandemo
香蕉型函数的极小化
barerr
每个输出适量的误差条形图表
bartlett
Bartlett(巴特利特)窗
besselap
Bessel模拟低通滤波原型
besself
Bessel（贝塞尔）函数
bestblk
fmin
无约束极小化(标量情况)
fmins
利用单纯形搜索的无约束极小化
fminu
利用梯度搜索的无约束极小化
foptions
参数设置
forceit
在已存在的界限内插入一子集
freqint
Bode图的自动定范围算法
freqint2
Nyquist图的自动定范围算法
freqresp
计算系统频率响应
freqs
求离散状态方程的均衡实现
dbode
绘制离散系统伯德图
dcgain
求连续系统的稳态增益
dcgloci
离散特性增益轨迹
dcovar
求离散系统对白噪声的协方差响应
dct
一维离散余弦变换
dctdemo
二维离散余弦变换图像压缩演示
dctmtx2
一元二维离散余弦变换矩阵
ddamp
求离散系统的自然频率和阻尼系数
ddcagin
chop
取n个重要的位置
cloop
求单位反馈系统的闭环传递函数或状态方程
cmgamdef
缺省的γ校正表
cmgamma
γ校正颜色板
cmpermute
转换颜色板位置
cmunique
寻找唯一的颜色板及相应的图像
cohere
相关函数平方幅值估计
col2im
重新排列以形成图像
colfilt
局部非线性滤波
colorbar
firl
基于窗函数的FIR滤波器设计——标准响应
firls
最小二乘FIR滤波器设计
fitfun
返回拟合数据中的误差范数
fitfun2
返回拟合数据中的误差矢量
fixpa
更新状态空间或ARX模型结构的确定参数值
fixpar
在状态空间和ARX模型结构中找出要修正的参数
fltfilt
重叠相加法FFT滤波器实现
显示颜色条
colormap
设置或获取颜色查找表
combvec
创建所有的适量集
compare
将仿真的或预测的输出与测量输出相比较
compet
竞争层传递函数
coneddlg
管理NCD工具箱固定编辑器的对话框
connect
方框图建模
constr
约束极小化
contrnce
建立NCD0固定图形的用户界面控制
conv
附录B TOOLBOX函数
MATLAB系统提供的TOOLBOX工具箱，有内容极为丰富的函数用于自动控制方面。这里仅列出工具箱函数命令按英文字母的索引，以备用户查阅。关于函数的使用格式，请参见联机帮助。
函数名
函数功能
abcdchk
检测（Ａ，Ｂ ，Ｃ，Ｄ）组的一致性
abs
取绝对值（幅值）
accdemo