matlab数学工具箱学习
Matlab-Robotic-Toolbox工具箱学习笔记
Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记（一）软件：matlab2013a工具箱：Matlab Robotic Toolbox v9.8Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记根据Robot Toolbox demonstrations目录，将分三大部分阐述：1、General(Rotations,Transformations,Trajectory)2、Arm(Robot,Animation,Forwarw kinematics,Inversekinematics,Jacobians,Inverse dynamics,Forward dynamics,Symbolic,Code generation)3、Mobile(Driving to apose,Quadrotor,Braitenberg,Bug,D*,PRM,SLAM,Particle filter) General/Rotations%绕x轴旋转pi/2得到的旋转矩阵(1)r = rotx(pi/2);%matlab默认的角度单位为弧度，这里可以用度数作为单位(2)R = rotx(30, 'deg') * roty(50, 'deg') * rotz(10, 'deg');%求出R等效的任意旋转变换的旋转轴矢量vec和转角theta(3)[theta,vec] = tr2angvec(R);%旋转矩阵用欧拉角表示，R = rotz(a)*roty(b)*rotz(c)(4)eul = tr2eul(R);%旋转矩阵用roll-pitch-yaw角表示，R = rotx(r)*roty(p)*rotz(y) (5)rpy = tr2rpy(R);%旋转矩阵用四元数表示（6）q = Quaternion(R);%将四元数转化为旋转矩阵(7)q.R;%界面,可以是“rpy”，“eluer”角度单位为度。
MATLAB机器学习工具箱的使用方法
MATLAB机器学习工具箱的使用方法1. 引言在现代科技发展的背景下，机器学习在各个领域中的应用越来越广泛。
而MATLAB作为一款功能强大的数学软件，其机器学习工具箱为用户提供了丰富的算法和工具，方便快捷地进行机器学习任务。
本文将详细介绍MATLAB机器学习工具箱的使用方法，帮助读者更好地利用这个工具箱进行数据分析、模型训练和结果评估等任务。
2. 数据预处理在进行机器学习任务之前，首先需要对数据进行预处理。
MATLAB机器学习工具箱提供了多种数据预处理的方法和函数，如数据清洗、特征选择、数据变换等。
可以使用`preprocess`函数对数据进行缺失值处理，使用`featureselect`函数进行特征选择，或者使用`datapreprocessing`函数进行数据变换。
通过这些预处理的方法，可以使得数据更好地适用于后续的机器学习算法。
3. 特征工程特征工程是机器学习中一个重要的环节，它的目的是将原始数据转换为能够更好地反映问题特点的特征。
MATLAB机器学习工具箱提供了丰富的特征工程方法和函数，如特征提取、特征转换和特征选择等。
可以使用`featureextract`函数对原始数据进行特征提取，使用`featuretransform`函数进行特征转换，或者使用`featureselect`函数进行特征选择。
这些方法和函数的灵活使用可以帮助用户更好地理解数据并选择合适的特征。
4. 模型选择与训练在进行机器学习任务的过程中，选择适合问题的机器学习模型是非常重要的。
MATLAB机器学习工具箱提供了多种常见的机器学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
可以使用`fitmodel`函数来选择和训练机器学习模型。
用户可以根据具体的问题需求选择合适的模型，并通过调整模型参数来优化模型性能。
5. 模型评估与调优在完成模型的训练之后，需要对模型的性能进行评估和调优。
MATLAB机器学习工具箱提供了多种模型评估的方法和函数，如交叉验证、ROC曲线分析、精确度和召回率等。
Matlab深度学习工具箱使用方法
Matlab深度学习工具箱使用方法深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域展现了出色的性能和应用潜力。
为了帮助广大研究人员和工程师更好地使用深度学习技术，MathWorks公司推出了Matlab深度学习工具箱。
本文将介绍该工具箱的基本使用方法，并结合实例演示其强大的功能。
一、准备工作在使用Matlab深度学习工具箱之前，我们需要进行一些准备工作。
首先，确保你的电脑已经安装了Matlab软件和深度学习工具箱。
其次，如果你希望使用GPU进行运算加速，还需要确保你的电脑上安装了适当的GPU驱动程序。
二、创建深度学习模型在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用各种各样的函数和工具来创建深度学习模型。
首先，我们需要选择适合我们任务的网络结构。
Matlab深度学习工具箱中提供了许多常见的深度学习网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
我们可以根据具体的任务需求选择合适的网络结构。
接下来，我们需要定义模型的输入和输出。
在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用图像数据存储对象（ImageDatastore）和标签数据存储对象（Datastore）来管理和预处理我们的数据。
同时，我们还可以使用预处理函数来对数据进行增强和归一化等操作，以提高模型的性能。
最后，我们可以使用trainNetwork函数来训练我们的深度学习模型。
在该函数中，我们需要指定训练数据、验证数据、损失函数和优化器等参数。
训练完成后，我们可以使用classify函数对新的数据进行分类预测，或使用predict函数对数据进行其他类型的预测。
三、模型调优与评估在创建深度学习模型之后，我们通常需要对其进行调优和评估。
在Matlab深度学习工具箱中，我们可以使用HyperparameterTuner对象来进行超参数的自动调优。
通过指定待调优的超参数范围和调优目标，我们可以在指定的训练框架中自动寻找最优的超参数组合。
第五讲matlab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 等等
例如：控制系统工具箱
• 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
Matlab6新增工具箱有：
• 虚拟现实工具箱 • 电力系统工具箱 • 仪器仪表控制工具箱 • 报告编辑工具箱
工具箱的扩充功能：
用户可以修改工具箱中的函数， 更为重要的是用户可以通过编制 m 文件来任意地添加工具箱中原来没 有的工具函数。此功能充分体现了 matlab语言的开发性。
二、通用工具箱
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ处理工具箱
• LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具 箱
Matlab常用工具箱
• 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
1. Matlab主工具箱 • 前面课程所介绍的数值计算、符号运算、
绘图以及句柄绘图都是matlab主工具箱 的内容，是matlab的基本部分，也是我 们课程的重点。 • Matlab主工具箱位于：
MATLAB的机器学习工具箱使用教程
MATLAB的机器学习工具箱使用教程机器学习是当今科技领域的热门话题，它的应用范围广泛，从自动驾驶到语音识别，无所不在。
而MATLAB作为一款功能强大的数学软件，其机器学习工具箱提供了丰富的函数和算法，可以帮助用户快速构建和训练机器学习模型。
本文将为大家介绍MATLAB的机器学习工具箱的使用方法和一些实用技巧。
一、数据准备在使用MATLAB的机器学习工具箱之前，首先需要准备好数据集。
数据集是机器学习模型的基础，它包含了训练样本和对应的标签。
在MATLAB中，可以使用csvread()函数读取CSV格式的数据文件，并将其转换为矩阵形式。
例如，假设我们有一个名为data.csv的数据文件，其中包含了1000个样本和10个特征，可以使用以下代码读取数据：```matlabdata = csvread('data.csv');```读取数据后，可以使用size()函数查看数据的维度，以确保数据读取正确。
同时，还可以使用plot()函数绘制数据的分布情况，以便更好地了解数据的特征。
二、数据预处理在构建机器学习模型之前，通常需要对数据进行预处理，以提高模型的性能和稳定性。
常见的数据预处理方法包括特征缩放、特征选择、数据平衡等。
特征缩放是指将数据的特征值缩放到相同的尺度范围内，以避免某些特征对模型的影响过大。
MATLAB提供了scale()函数可以实现特征缩放。
例如，可以使用以下代码对数据进行特征缩放：```matlabscaled_data = scale(data);```特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以减少模型的复杂度和计算开销。
MATLAB提供了featureSelection()函数可以实现特征选择。
例如，可以使用以下代码对数据进行特征选择：```matlabselected_data = featureSelection(data);```数据平衡是指通过增加或减少样本数量，使得不同类别的样本数量相等，以避免模型对某些类别的偏见。
matlab讲义课件第13章_Matlab工具箱
• x=
• 0.0000 • 15.0000 • 3.0000
color —— 颜色和光照函数库 polyfun —— 多项式函数库 sparfun —— 稀疏矩阵函数库 strfun —— 字符串函数库 demos —— matlab演示函数库 uitools —— 图形界面函数库 datatypes —— 数据类型函数库 graphics —— 句柄绘图函数库 graph3d —— 三维绘图
simulink 的一般结构：
输入
系统
输出
仿真原理
• 当在框图视窗中进行仿真的同时，matlab 实际上是运行保存于simulink内存中s函数 的映象文件，而不是解释运行该mdl文件。
结构图创建方法
• 一个动态系统的创建过程，就是一个方框 图的绘制过程
• 具体步骤： • 在matlab命令窗口键入simulink
模糊学习、聚类以及Sugeno推理 神经网络工具箱
神经网络系统具有集体运算的能力 和自适应的学习能力。具有很强的容错 性和鲁棒性，善于联想、综合和推广。
matlab6功能扩充的工具箱有：
• 控制系统工具箱、图象处理工具箱、 神经元网络工具箱、信号处理工具箱、 simulink仿真工具箱
Matlab6新增工具箱有：
Graph annotation. title - Graph title. xlabel - X-axis label. ylabel - Y-axis label. text - Text annotation. gtext - Mouse placement of text. grid - Grid lines.
补充学习3—matlab工具箱介绍PPT教学课件
pathtool 也可以使用菜单: File Set Path ✓修改 Matlab 的相关配置文件 pathdef.m % 位于 $MATLAB\toolbox\local\
无需手工修改该配置文件，可以先使用 path 或
addpath 命令将指定的目录加入到当前搜索路径中，
然后使用 saveptah 命令将当前搜索路径写入
2020/12/10
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Matlab 搜索路径
数学实验
Matlab 搜索路径
当用户在 Matlab 的命令窗口中输入一个命令时， Matlab 会按照一个固定的路径取查找该命令，然后 执行它，这个固定的路径就称为搜索路径。
path % 显示 Matlab 的搜索路径
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添加搜索路径
pathdef.m
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永久添加到搜索路径 数学实验
✓将前面添加路径的命令加到 Matlab 的启动文件中 startup.m % 位于 $MATLAB\toolbox\local\ 该文件的初始文件名为startupsav.m，修改后将文件 名改为 startup.m 即可。
2020/12/10
2020/12/10
2
Matlab 工具箱
数学实验
放入一个目录中的为某种目的专门编写的一组 Matlab 函数就可以组成一个工具箱。
从某种意义上说，任何一个 Matlab 语言的使用 者都可以是工具箱的作者。
2020/12/10
3
工具箱介绍
数学实验
在一个工具箱中，应该有一个名为 Contents.m 的文件，用来描述工具箱中所有 Matlab 函数的名 称和意义。在该文件中第 1 行应该给出该工具箱的 名称，在第 2 行中给出该工具箱的版本与修改时间 等信息。然后分类地给出该工具箱中各类函数的最 基本功能。注意，本文件中所有的语句都应该是注 释语句，由百分号 % 引导，空行也应该由 % 引导。
MATLAB系统辨识工具箱学习详细教程
MATLAB系统辨识工具箱学习详细教程MATLAB系统辨识工具箱是MATLAB软件中的一个工具箱，用于进行系统辨识和模型建模的分析。
该工具箱提供了多种辨识算法和工具，可以对线性和非线性系统进行辨识，并生成对应的数学模型。
下面将为您详细介绍MATLAB系统辨识工具箱的学习过程。
首先，在使用MATLAB系统辨识工具箱前，需要安装MATLAB软件并具备一定的MATLAB编程基础。
如果您还没有安装MATLAB或者对MATLAB不够熟悉，建议您先进行相关的学习和了解。
1.学习基本概念：在开始学习MATLAB系统辨识工具箱之前，需要了解一些基本概念，例如系统辨识、模型建模、参数估计等。
可以通过阅读相关的系统辨识的教材或者进行在线，对相关概念有一个基本的了解。
2.熟悉MATLAB系统辨识工具箱界面：3.数据导入：在进行系统辨识之前，首先需要准备好系统辨识所需的数据。
数据可以是实验数据或者仿真数据，可以是时域数据或者频域数据。
在系统辨识工具箱界面的“数据导入”区域，可以将数据导入到MATLAB中进行后续的辨识分析。
4.选择模型类型：在进行系统辨识之前，需要选择适合的数学模型类型。
MATLAB系统辨识工具箱提供了多种常见的模型类型，包括ARX模型、ARMAX模型、OE模型、TFE模型等。
选择合适的模型类型对辨识结果的精度和准确性有重要的影响。
5.选择辨识算法：在选择模型类型后，需要选择合适的辨识算法进行参数估计和模型建模。
MATLAB系统辨识工具箱提供了多种常用的辨识算法，例如最小二乘法、极大似然法、递推最小二乘法等。
选择合适的辨识算法也对辨识结果的精度和准确性有重要的影响。
6.进行系统辨识：在选择了合适的模型类型和辨识算法后，可以在系统辨识工具箱界面中点击“辨识”按钮，开始进行系统辨识分析。
系统辨识工具箱会根据所选的模型类型和辨识算法，对输入的数据进行参数估计和模型建模，并生成相应的辨识结果。
7.结果分析和评估：在系统辨识完成后，可以在系统辨识工具箱界面中查看辨识结果和模型质量评估。
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深度学习工具箱的使用技巧
MATLAB深度学习工具箱的使用技巧一、简介深度学习在现代机器学习领域扮演着重要的角色，能够处理海量数据和复杂的非线性关系。
而MATLAB提供了一个强大的深度学习工具箱，方便了研究人员和工程师进行深度学习任务的构建和训练。
本文将介绍MATLAB深度学习工具箱的使用技巧，帮助读者更好地利用这个工具箱进行深度学习研究和开发。
二、数据准备在进行深度学习任务之前，首先需要准备好数据。
MATLAB提供了多种方式来加载和处理数据。
1.1 数据加载使用MATLAB可以方便地读取不同格式的数据，如图像、文本、音频等。
对于图像数据，可以使用imageDatastore函数来加载一个文件夹中的图像数据，并可以指定标签等信息。
对于文本数据，可以使用textDatastore函数来读取文本数据。
1.2 数据处理在深度学习任务中，数据预处理是一个重要的环节。
MATLAB提供了各种函数来处理数据，在深度学习工具箱中可以使用ImageDataAugmenter函数来进行图像数据的增强处理，如旋转、缩放、翻转等。
对于其他类型的数据，可以使用相应的函数进行处理，如tokenizedDocument函数用于文本数据的处理。
三、网络构建构建一个合适的神经网络是深度学习任务的核心。
在MATLAB深度学习工具箱中，可以使用Deep Network Designer应用程序来可视化地构建和修改神经网络。
2.1 网络层通过Deep Network Designer应用程序，可以轻松地添加和配置神经网络的各个层。
工具箱提供了丰富的层类型，如全连接层、卷积层、池化层、循环层等。
另外，还可以通过修改层的属性来调整网络的结构和参数，例如修改卷积核大小、池化方式等。
2.2 网络连接MATLAB深度学习工具箱提供了方便的API来连接神经网络的不同层。
使用LayerGraph对象可以方便地连接不同层，并设置它们的输入输出关系。
通过添加dropout层，可以有效地防止网络过拟合。
【学习课件】第9章MATLAB工具箱简介
• z = a*t^2+b*t+c
• 可以用多个符号变量定义语句放在此式前面。
• syms a b c t
ppt课件
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9.1.2 符号数学式的表示方法2
• 为了节省篇幅，表中尽量选了一些简单的推导式， 实际上可以推导很繁的式子。一般说来，在公式 推导意义下使用MATLAB是很方便的。只是不给 自变量赋以数值，而代之以符号，其语句为。
第9章 MATLAB工具箱简介
ppt课件
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9.1 符号数学工具箱简介
• 顾名思义，符号数学是以符号(如a，b，c，x，y， z)为对象的数学，区别于以数字为对象的 MATLAB基本部分。在大学教育中，符号数学是 每门课都用到的，因此，专门以不到100美元提 供给大学生的版本(Student Edition of MATLAB) 中就包括了这个工具箱。
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9.2.3 仿真方法和参数的设定1
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仿真方法和参数的设定2
• 在仿真框图菜单项【Simulation】的下拉菜单中 选择【Parameter】项，此时将出现如图9.2所示
的仿真参数菜单。其中右边的下拉菜单可选项包 括数值积分的6种方法（ode45、ode23、ode113、 ode15s、ode23s和全离散），左边的下拉菜单可
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9.1.2 符号数学式的表示方法1
• Symbolic工具箱要能分析字符串的含义。首先要 对符号变量作出定义，用语句“x = sym('x')；” 就定义了x是一个字符串变量，此后键入的算式 f=3*x^2+5*x+2，或y=sin(x)就具有了符号函数的 意义，f和y也自然成为字符串变量。
如何使用MATLAB工具箱进行科学计算
如何使用MATLAB工具箱进行科学计算MATLAB工具箱是一款功能强大的科学计算工具，它提供了丰富的数学和计算工具，能够帮助科学家和工程师进行各种计算和分析。
本文将介绍如何使用MATLAB工具箱进行科学计算，主要包括数据导入与处理、数学计算、统计分析、数据可视化和模拟仿真五个方面。
一、数据导入与处理在进行科学计算时，首先需要导入数据并进行处理。
MATLAB工具箱提供了多种导入数据的方法，如从文本文件、Excel文件、数据库等。
可以使用`readtable`函数读取表格数据，使用`importdata`函数读取文本数据，使用`readmatrix`函数读取矩阵数据等。
导入数据后，可以使用MATLAB强大的数据处理功能进行数据清洗、筛选、变换等操作，如使用`find`函数查找符合条件的数据，使用`sort`函数对数据进行排序，使用`filter`函数进行滤波等。
二、数学计算MATLAB工具箱提供了丰富的数学函数，可以进行各种数学计算。
例如，可以使用`sin`函数计算正弦值，使用`exp`函数计算指数值，使用`sqrt`函数计算平方根等。
此外，还可以使用MATLAB工具箱进行线性代数计算，如矩阵运算、线性方程组求解、特征值求解等。
可以使用`matrix`函数定义矩阵，使用`inv`函数求矩阵的逆，使用`eig`函数求矩阵的特征值等。
三、统计分析MATLAB工具箱还提供了丰富的统计分析工具，可以进行数据统计和分析。
例如，可以使用`mean`函数计算数据的均值，使用`std`函数计算标准差，使用`corrcoef`函数计算数据之间的相关系数等。
此外，还可以进行假设检验、方差分析、回归分析等统计分析，能够帮助科学家和工程师从数据中提取有用的信息，做出科学决策。
四、数据可视化数据可视化是科学计算中重要的一环，可以通过图表和图像展示数据的特征和规律。
MATLAB工具箱提供了丰富的数据可视化函数，如`plot`函数绘制二维曲线图，`scatter`函数绘制散点图，`histogram`函数绘制直方图等。
matlab工具箱课程设计
matlab工具箱课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握MATLAB工具箱的基本功能与操作，包括数据导入、数据处理、函数调用等；2. 学习并理解MATLAB工具箱在相关学科领域的应用，如数值计算、信号处理、控制系统等；3. 了解MATLAB工具箱中的常用函数及其功能，能查阅相关资料，拓展知识面。
技能目标：1. 能够运用MATLAB工具箱解决实际问题，进行数据分析和处理；2. 学会使用MATLAB工具箱编写程序，实现特定功能；3. 培养学生动手实践能力，提高编程技巧和问题解决能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对MATLAB工具箱的兴趣，激发学习热情；2. 增强学生的团队协作意识，培养合作解决问题的能力；3. 培养学生严谨的科学态度，注重实证研究，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为实践性较强的学科课程，旨在通过MATLAB工具箱的学习，使学生掌握相关领域的实用技能。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对MATLAB工具箱有一定了解，但对具体应用尚不熟悉。
教学要求：结合课本内容，注重实践操作，鼓励学生动手实践，培养解决问题的能力。
将课程目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. MATLAB工具箱概述- 工具箱的分类与功能简介- MATLAB工具箱在工程领域的应用案例2. MATLAB基本操作与编程- 数据类型与基本运算- 矩阵运算与线性方程组求解- M文件编写与调试3. MATLAB工具箱应用- 数值计算工具箱：求解线性规划、非线性方程等- 信号处理工具箱：滤波器设计、信号分析等- 控制系统工具箱：系统建模、稳定性分析等4. 实践项目与案例分析- 结合实际案例，运用MATLAB工具箱解决具体问题- 案例分析，总结MATLAB工具箱在解决问题时的优缺点5. 教学进度安排- 第一周：MATLAB工具箱概述与基本操作- 第二周：MATLAB编程与调试- 第三周：数值计算与信号处理工具箱应用- 第四周：控制系统工具箱应用与案例分析教学内容依据课程目标，注重科学性和系统性。
第六讲 matlab工具箱
生成一个可在matlab命令窗口运行的
m文件。
• 然后就可用simulation菜单中start开
始仿真了。
仿真结果 ：
[t,x,y]=sim('sim5',20); plot(t,y)
plot(t,yout)
三、工具箱和工具箱函数的查询办法
1. matlab的目录结构 • 目录树 c:\matlab\bin c:\matlab\extern c:\matlab\simulink c:\matlab\toolbox\comm\ c:\matlab\toolbox\control\ . . . c:\matlab\toolbox\symbolic\
Graph annotation. title - Graph title. xlabel - X-axis label. ylabel - Y-axis label. text - Text annotation. gtext - Mouse placement of text. grid - Grid lines. See also PLOTXYZ, GRAPHICS.
第六讲 matlab工具箱
matlab工具箱已经成为一 个系列产品，matlab主工具箱 和各种工具箱（toolbox ）。
一、工具箱简介
• 功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充matlab 的数值计算、符号运算功能、图形建模 仿真功能、文字处理功能以及与硬件实 时交互功能，能够用于多种学科。
elmat —— 初等矩阵和时间函数库 funfun —— 函数功能和数学分析函数库 general —— 通用命令函数库 graphics —— 通用图形函数库 iofun —— 底层输入输出函数库 lang —— 语言结构函数库 matfun —— 矩阵线性代数函数库 ops —— 运算符和逻辑函数库 plotxy —— 二维绘图函数库 plotxyz —— 三维绘图函数库
MATLAB深度学习工具箱教程
MATLAB深度学习工具箱教程第一章：MATLAB深度学习工具箱概述MATLAB深度学习工具箱是MathWorks公司开发的一套用于深度学习任务的工具。
它提供了丰富的函数和算法，可以帮助用户在MATLAB环境下进行深度学习模型的设计、训练和推理。
本章将介绍MATLAB深度学习工具箱的主要功能和应用领域。
首先，MATLAB深度学习工具箱提供了丰富的预训练模型。
这些模型已经在大规模数据集上进行了训练，并在各种视觉、语音和文本任务中取得了良好的性能。
用户可以直接使用这些预训练模型，从而节省了大量的训练时间和计算资源。
其次，MATLAB深度学习工具箱还支持自定义模型的设计和训练。
用户可以根据自己的任务需求，使用MATLAB提供的高级API来构建复杂的深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
同时，工具箱还提供了丰富的训练算法和优化器，可以帮助用户有效地训练模型并提高模型的性能。
第二章：MATLAB深度学习工具箱的应用领域MATLAB深度学习工具箱具有广泛的应用领域，包括图像处理、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。
本章将以计算机视觉为例，介绍MATLAB深度学习工具箱在图像分类、目标检测和图像生成等任务中的应用。
首先，MATLAB深度学习工具箱可以用于图像分类任务。
用户可以使用预训练模型，将输入图像的特征提取和分类过程简化为一步操作。
此外，用户还可以通过微调预训练模型，提高其在特定任务上的性能。
工具箱提供了一系列评估指标，可以帮助用户评估模型在测试集上的性能。
其次，MATLAB深度学习工具箱还可以用于目标检测任务。
用户可以使用预训练的目标检测模型，将输入图像中的目标位置和类别信息提取出来。
工具箱提供了多种目标检测算法，包括基于区域建议的方法和单阶段方法，可以根据任务需求选择合适的算法。
第三章：MATLAB深度学习工具箱的基本操作在使用MATLAB深度学习工具箱进行深度学习任务之前，用户需要了解一些基本的操作。
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0lim sin x xx e e x -→-代码：>> clear>> syms x>> f=(exp(x)-exp(-x))/sin(x)f =-(exp(-x) - exp(x))/sin(x)>> limit(f,x,0)ans =2 2.nn mm a x a x ax --→lim代码：>> clear>> syms x a m n>> f=(x^m-a^m)/(x^n-a^n)f =(a^m - x^m)/(a^n - x^n)>> limit(f,x,a)ans =(a^(m - n)*m)/nnx x x 21lim ⎪⎭⎫⎝⎛+∞→代码：>> clear>> syms x>> f=exp(1/(x-1));>> limit(f,x,-1,'left');ans =exp(-1/2) 4.111lim -+→x x e代码:>> clear>> syms x>> f=exp(1/(x-1));>> limit(f,x,-1,'right');ans =exp(-1/2)计算下列导数选了 1 2 题1）)1ln(2x x e e y ++=代码:>> y=log(exp(x)+(1+exp(2*x))^(1/2));>> diff(f)ans =(exp(x) + exp(2*x)/(exp(2*x) + 1)^(1/2))/(exp(x) + (exp(2*x) + 1)^(1/2))2）xe y 1sin 2-=代码: >> y=exp(-(sin(1/x))^2);>> diff(y)ans =(2*cos(1/x)*sin(1/x)*exp(-sin(1/x)^2))/x^24、求曲线在t=0相应点处的切线方程和法线方程。
⎩⎨⎧==-t tey e x 2切线：1）求斜率k:>> syms x y t>> x=2*exp(t);>> y=exp(-t);>> k=diff(y)/diff(x);>> subs(k,t,0)ans = -1/2求切点将t带入x y得到点（2，1）clearsyms x y tz=2*exp(t);y=exp(-t);k=diff(y)/diff(z);subs(k,t,0)答案-1/2代入点x-2=-1/2*(y-1)得到y=2*x+5法线斜率由切线斜率得k=2; 带入点斜式：x-2=2*(y-1)结果y=1/2*x二、应用型实验解:>>syms l g T T1 l0;%l0为L0不是10>> T=2*pi*sqrt(l/g);%写出函数>>T1=2*pi*((l+l0)/g)^(1/2);%写出T1函数（加长后的）>>T1=subs(T1,[l,g],[20,980])%带入数值T1=2*pi*(1/49+l0/980)^(1/2)>>T=subs(T,[l,g],[20,980])%带入数值T =(2*pi)/7>>l0=solve('(2*pi)/7+0.05-2*pi*(1/49 +l0/980)^(1/2)=0',l0) l0=2.2902284282674665857737488584312答案为2.2902284282674665857737488584312带入验算T1-(T+0.05)=3.5696e-18误差挺小的了验算过程：>>F=T1-(T+0.05);>>subs(F,'l0',2.2902284282674665857737488584312); >>double(ans)%将表达式转换为数值ans=3.5696e-181）解：对x(t)求导就行了>> syms x u t b>> x=u*t+u*(1/b-t)*log(1-b*t)x =t*u - u*log(1 - b*t)*(t - 1/b)>> v=diff(x,t)v =u - u*log(1 - b*t) - (b*u*(t - 1/b))/(b*t - 1)2)对v(t)求导就可以了>>a=diff(v,t)a =(b^2*u*(t - 1/b))/(b*t - 1)^2 - (2*b*u)/(b*t - 1)3)将u=3*10^3 b=7.5*10^-3 带入v(t,u,b);>>v=subs(v,[u,b],[3*10^3,7.5*10^-3]);v=3000 - (45*(t - 400/3))/(2*((3*t)/400 - 1)) - 3000*log(1 -(3*t)/400)>>subs(v,'t',0)% 将t=0带入ans=0>>double(subs(v,’t’,120))%将t=120带入6.9078e+034)、将u=3*10^3 b=7.5*10^-3 带入a(t,u,b);然后依次带入t=0 t=120>>subs(a,'t',0)ans =45/2(m/s)>>subs(a,’t’,120)ans=225(m/s)求不定积分： 1.;12⎰-+x x xdx代码:>>syms x y>>y=x/sqrt(1+x-x^2);>>int(y)ans =- (log(x*i + (- x^2 + x + 1)^(1/2) - i/2)*i)/2 - (- x^2 + x +1)^(1/2)2.;)1ln(2dx x ⎰+ 代码:>> f=log(1+x^2);>> f1=int(f)f1 =2*atan(x) - 2*x + x*log(x^2 + 1)3. ⎰+;sin 1cos sin 4dx x x x代码:>>f=(sin(x)*cos(x))/(1+(sin(x))^4);>> f1=int(f)f1 =atan(2*tan(x)^2 + 1)/2.cos bxdx e ax ⎰代码:>> syms a b x>> f=exp(a*x)*cos(b*x);f1=int(f,x)f1 =(exp(a*x)*(a*cos(b*x) + b*sin(b*x)))/(a^2 + b^2)计算定积分:1.;)sin(ln 1dx x e⎰>> syms x >> f=sin(log(x))f =sin(log(x))>> f1=double(int(f,1,exp))f1= 0.90932.;12ln 0dx e x ⎰->>f=sqrt(exp(x)-1);>>f1=double(int(f,0,log(2))) f1= 0.4292 3.⎰-ex x dx 12;)(ln 1代码:>> f=1/x*sqrt(1-(log(x))^2)f =(1 - log(x)^2)^(1/2)/x>> f1=int(f,1,exp(1))f1 =asin(log(3060513257434037/1125899906842624))/2 + (log(3060513257434037/1125899906842624)*(1 - log(3060513257434037/1125899906842624)^2)^(1/2))/2 >> double(f1)ans =0.7854 + 0.0000i4..0222dx ex x ⎰∞-代码:>> f=x^2*exp(-2*x^2)f =x^2*exp(-2*x^2)>> f1=double(int(f,0,+Inf))f1 =0.1567求下列极限1.;arctan 20lim x dtt xx ⎰+∞→代码>>syms t x f>> f=atan(t)f =atan(t)>> f=int(f,0,x)f =x*atan(x) - log(x^2 + 1)/2>> f=f/x^2f =-(log(x^2 + 1)/2 - x*atan(x))/x^2>> limit(f,x,+Inf)ans =02.;2sin 020lim π-⎰→x dt t xx代码>> f=sin(t)^2f = sin(t)^2>> f=int(f,t,0,x)f =x/2 - sin(2*x)/4>> f=f/(x-pi/2)f =-(x/2 - sin(2*x)/4)/(pi/2 - x)>> limit(f,'x',0)ans=0代码>> syms t x f>> f=(3*t+1)/(t^2-t+1);>> y=int(f,'t',0,x);>> y1=diff(y);>> solve(y)ans =-1/31）代码：>>x=[220 200 140 120 100 120 140 200 220];% >>y=[50 45 40 38 34 38 40 45 50];%>>S=0;>>for i=1:9S=S+sqrt(x(i)^2+y(i)^2);end;>>SS=1.5098e+03 （米）2）不会。