如何为matlab添加工具包-(自动保存的)
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 Value Analysis in Matlabby Ramazan Gençay, Faruk Selcuk and Abdurrahman Ulugulyagci, 2001.Manual (pdf file) evim.pdf - Software (zip file) evim.zipTime Series Analysishttp://www.dpmi.tu-graz.ac.at/~schloegl/matlab/tsa/Bayes Net Toolbox for MatlabWritten by Kevin Murphy/~murphyk/Software/BNT/bnt.htmlOther: /information/toolboxes.htmlARfit: A Matlab package for the estimation of parameters and eigenmodes of multivariate autoregressive models/~tapio/arfit/M-Fithttp://www.ill.fr/tas/matlab/doc/mfit4/mfit.htmlDimensional Analysis Toolbox for Matlab/The NaN-toolbox: A statistic-toolbox for Octave and Matlab®... handles data with and without MISSING VALUES.http://www-dpmi.tu-graz.ac.at/~schloegl/matlab/NaN/Iterative Methods for Optimization: Matlab Codes/~ctk/matlab_darts.htmlMultiscale Shape Analysis (MSA) Matlab Toolbox 2000p.br/~cesar/projects/multiscale/Multivariate Ecological & Oceanographic Data Analysis (FATHOM)From David Jones/personal/djones/glmlab (Generalized Linear Models in 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。
如何为matlab添加工具包 (自动保存的)
为Matlab添加工具包我电脑上matlab的路径所在。
D:\Program Files\MATLAB\R2012a\toolbox\mbc\mbcview\@cgtools\@inversionpane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:/MA TLAB6p5/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。
MATLABNeuralNetworkToolbox使用教程
MATLABNeuralNetworkToolbox使用教程第一章:MATLAB简介和Neural Network Toolbox概述MATLAB是一种强大的数值计算软件,广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。
在MATLAB的众多工具箱中,Neural Network Toolbox(神经网络工具箱)是一款重要且强大的工具,用于构建和训练神经网络模型。
本章将从MATLAB的引入开始,介绍Neural Network Toolbox的概述和重要性,为后续章节做好铺垫。
第二章:Neural Network Toolbox安装和加载在本章中,将介绍如何安装Neural Network Toolbox并加载相关的函数和工具。
首先,从MathWorks官方网站下载最新版本的MATLAB软件,并完成安装。
然后,通过MATLAB软件的"Add-Ons"管理界面,找到Neural Network Toolbox并进行安装。
最后,通过命令行或图形界面方式,加载Neural Network Toolbox以便后续使用。
第三章:建立神经网络模型本章将介绍如何使用Neural Network Toolbox创建一个由多个神经元构成的神经网络模型。
首先,需在MATLAB中创建一个新的神经网络对象,通过指定网络的层数和每层的神经元数量来定义网络结构。
接着,可以选择不同的激活函数和训练算法,并设置相关的参数。
最后,通过操作神经网络对象的属性,进行网络模型的定义和配置。
第四章:数据准备和特征提取神经网络的性能很大程度上依赖于输入数据的质量和特征提取的能力。
本章将介绍如何对原始数据进行处理和准备,以便于神经网络的训练和测试。
具体而言,将介绍如何进行数据预处理、特征缩放、特征选择和特征转换等操作,以提取出对神经网络训练有意义的特征。
第五章:网络训练和优化本章将详细介绍神经网络的训练和优化过程。
首先,将介绍常见的训练算法,如反向传播算法、梯度下降法和随机梯度下降法等。
matlab save用法
matlab save用法MATLAB是一种广泛应用于科学计算和数据分析的软件环境。
其中的save函数是MATLAB中一个非常重要的功能,它允许将变量保存到硬盘上的文件中,以供以后的使用。
本文将介绍MATLAB中save函数的语法和用法,并探讨如何灵活地使用它。
save函数的语法如下:save(filename, variables, format)其中,filename表示要保存的文件名;variables表示要保存的变量;format表示保存文件的格式。
首先,我们需要指定要保存的文件名。
文件名可以是任何有效的字符串,包括文件路径和后缀名。
例如,如果要保存为名为data.mat的文件,即可将filename指定为"data.mat"。
接下来,我们需要指定要保存的变量。
可以一次性保存多个变量,只需将变量名作为一个字符串的元胞数组传递给variables。
例如,如果要保存名为x和y的两个变量,即可将variables指定为{'x', 'y'}。
最后,我们要指定保存文件的格式。
MATLAB支持多种文件格式,包括MAT 文件(.mat)和ASCII文件(.txt或.csv)。
如果不指定格式,则默认为MAT文件格式。
下面是一些例子来说明MATLAB save函数的用法:1. 保存为MAT文件格式假设我们有两个变量a和b,我们想要将它们保存到名为data.mat的MAT文件中。
可以运行以下命令:save data.mat a b这将保存变量a和b到data.mat文件中。
2. 保存为ASCII文件格式假设我们有一个矩阵M,我们想要将其保存为ASCII文件,以便在其他软件中使用。
可以运行以下命令:save('data.txt', 'M', '-ascii')这将保存矩阵M到名为data.txt的文本文件中。
3. 保存指定变量到MAT文件假设我们有多个变量,但只想保存其中的一部分变量。
MATLAB教程【9】工具箱
例:用微分方程的数值解法和符号解 法解方程,并对结果进行比较。 解:1.先将方程写成一阶微分方程 令y(1)=x, y(2)=dx/dt,
dy (1) y ( 2) dt dy ( 2) 4 dt
d2x a ( a 4) 2 dt x0 2 v0 1
4.符号解法 s=dsolve('D2x=4','x(0)=2','Dx(0)=1')
• 符号微积分
• 符号微分方程
符号微分方程求解
符号微分方程求解指令:dsolve 命令格式:s=dsolve(‘f1’, ‘f2’,’g’,’x’) • f1,f2— 微分方程,可多至12个微分方程的求 解;g为初始条件 • 默认自变量为 ‘t',可任意指定自变量‘x', 'u'等 • 微分方程的各阶导数项以大写字母D表示
优化工具箱Optimization Toolbox
最优化方法专门研究如何从多个方案中科学合理地提取 最优方案的科学。广泛应用与经济规划、经济管理、生产控 制、土木工程、机械工程、运输调度等领域。
• 线型规划和二次规划 • 求函数的最大值和最小值
• 多目标优化
• 约束条件下的优化 • 非线型方程求解
方形薄膜左侧和右侧固定(u=0), 前后两端自由(u’=0) 初始条件:t=0 u(0)=atan(cos(pi/2*x)) dudt(0)=3*sin(pi*x).*exp(sin(pi/2*y))
作业: dy x 1.求微分方程的解 dx y 1 x 2
y(1) 2
2.用微分方程的数值解法和 符号解法解方程,并对结果 进行比较。 3.演示p106页的例子。 推荐书目:
matlab生成多张figure以及自动保存
MATLAB生成多张figure以及自动保存最近开始做毕业论文了。
在整理以前做过的诸多论文实验的时候,发现以前用MATLAB写出来的代码是在太混乱了。
算法程序,数据生成,以及图片绘画的.m文件都放在一个目录下。
不要说拿给别人看,就连我自己时间久了都搞不清楚哪种图片是哪个MATLAB程序生成的。
MATLAB没有Visual C++, Java那正规软件开发环境的工程概念,所以人工管理比较麻烦。
一般外人拿到一个论文的实验程序,最简单的,就是拿到一个入口程序,能够自动跑所有的实验程序,并且生成所有的实验图片。
这样,他就至少可以从这个入口程序一步一步跟踪进去,搞明白这一堆.m是什么东西。
那么有个关键问题,如何在一个程序里面生成多个figure呢?查了一下网上,有通过subplot方法实现的。
不过这个方法似乎不太好,因为它其实是将多个figure嵌到一个figure 里面,那么最终还是得一个个分开才能贴到论文里面。
下面是我论文里面的一个例子:function figure_wages()h=figure(1);figure_SLICE();saveas(h,'figure_wages_SLICE.fig');h=figure(2);figure_CARE();saveas(h,'figure_wages_CARE.fig');end这里我用过两个算法在同一块数据上进行训练,最后结果就生成下图两个figure了。
并且调用saveas函数可以实现自动把这两个figure保存到磁盘的.fig文件。
这里的h=figure(1)目的就是制定当前的默认显示的Figure的ID号,并且返回给句柄h。
PS:这里使用的数据都是真实的个人收入数据,其中另外2个维度分别是学历和工作经历。
大家看得出来,这些是在一个平面上的吗?分享到:4楼dragonworrior 2011-04-07 10:05发表[回复]3楼andysun001 2010-03-10 13:56发表[回复]2楼baltam 2009-11-12 21:58发表[回复]其实,如果你是想产生图片,并插入到论文中。
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工具箱下载安装和使用方法的汇总Toolbox大全
matlab工具箱下载安装和使用方法的汇总Toolbox大全Maplesoft《Maple Toolbox for MATLAB》Sergiy Iglin《Graph Theory Toolbox》(图论工具箱)Koert Kuipers《Branch And Bound toolbox 2.0》(BNB20分支定界工具箱)Howard Wilson《Numerical Integration T oolbox》(NIT数值积分工具箱)Anton Zaicenco《FEM toolbox for solid mechanics》(固体力学有限元工具箱)Nicholas J. Higham《The Matrix Computation Toolbox》(矩阵计算工具箱)Paolo Di Prodi《robotic toolbox》(机器人工具箱)Moein Mehrtash《GPS Navigation T oolbox 》(GPS导航工具箱)J.Divahar 《Airfoil_Analyzer_toolbox》(翼型分析工具箱)Rasmus Anthin《Multivariable Calculus T oolbox 》(多变量微积分工具箱)《Time frequency analysis toolbox》(时频分析工具箱)Johan L?fberg《Yet A LMI Package》(YLMIP优化工具箱)NCSU-IE 《Genetic Algorithm Optimization Toolbox 》(GAOT 遗传算法优化工具箱)Dahua Lin《Statistical Learning Toolbox》(统计学习工具箱)Richard Frost《Simulated Annealing Tools 》(satools模拟退火工具箱)陈益《simple genetic algorithms laboratory》(SGALAB简单遗传算法实验室)Eric Debreuve《Active Contour Toolbox》(主动轮廓线工具箱)Alaa Tharwat《Alaa Tharwat ToolBox》(模式识别&数字图像处理工具箱)Brian Birge《Particle Swarm Optimization T oolbox》(PSO粒子群优化工具箱)Hartmut Pohlheim《Genetic and Evolutionary Algorithm toolbox》(遗传和进化工具箱)Gonzalez《DIPUM Toolbox》(数字图像处理工具箱)Jouni Hartikainen《EKF/UKF Toolbox for Matlab》(扩展卡曼滤波工具箱)Frederic Moisy《EzyFit toolbox 2.20》(快速拟合工具箱)Constell,Inc《Constellation T oolbox for Matlab》(星座工具箱和手册)Kevin Murphy《Hidden Markov Model (HMM) T oolbox》(隐马尔可夫模型工具箱)Janos Abonyi《Fuzzy Cluster Analysis Toolbox》(模糊聚类和数据分析工具箱)Ben Barrowes《Mathematica Symbolic Toolbox for MATLAB》《Math modl toolbox》(数学建模工具箱)Zoubin Ghahramani《Machine Learning Toolbox》(机器学习,主要是HMM)Sheffield《genetic arithmetic toolbox》(GATBX遗传算法工具箱)Gerald Recktenwald 《Numerical Methods with MATLAB》(NMM1.5数值分析工具箱)Matlab数据关联规则挖掘的工具箱(箱内含使用手册)分享与讨论Martin Ohlin《TrueTime-1.5 Toolbox》Evan Ruzanski《Comprehensive DSP Toolbox v1.0》(综合数字信号处理工具箱)Minh Do《Contourlet toolbox》(Contourlet变换影像处理工具箱)Mike Brookes《Voice box》(语音处理工具箱)Mike Craymer《Geodetic T oolbox》(大地测量学工具箱)Ian Nabney《Pattern analysis toolbox》(Netlab模式分析工具箱)Gabriel Peyre《Toolbox Fast Marching》(快速步进工具箱)John Buck《Computer Explorations Toolbox》(数字信号和系统工具箱)Eric Debreuve《Active Contour Toolbox》(主动轮廓线工具箱)Rasmus Anthin《Finite Element T oolbox 2.1》(有限元工具箱)。
如何为matlab添加工具包 (自动保存的)-推荐下载
为Matlab添加工具包我电脑上matlab的路径所在。
D:\Program Files\MATLAB\R2012a\toolbox\mbc\mbcview\@cgtools\@inversionpane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。
matlab中SVM工具箱的使用方法
matlab中SVM工具箱的使用方法1,下载SVM工具箱:2,安装到matlab文件夹中1)将下载的SVM工具箱的文件夹放在\matlab71\toolbox\下2)打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹现在,就成功的添加成功了.可以测试一下:在matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如:C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m 3,用SVM做分类的使用方法1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2我做的测试中取的数据为:N = 50;n=2*N;randn('state',6);x1 = randn(2,N)y1 = ones(1,N);x2 = 5+randn(2,N);y2 = -ones(1,N);figure;plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');axis([-3 8 -3 8]);title('C-SVC')hold on;X1 = [x1,x2];Y1 = [y1,y2];X=X1';Y=Y1';其中,X是100*2的矩阵,Y是100*1的矩阵C=Inf;ker='linear';global p1 p2p1=3;p2=1;然后,在matlab中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回车之后,会显示:Support Vector Classification_____________________________Constructing ...Optimising ...Execution time: 1.9 secondsStatus : OPTIMAL_SOLUTION|w0|^2 : 0.418414Margin : 3.091912Sum alpha : 0.418414Support Vectors : 3 (3.0%)nsv =3alpha =0.00000.00000.00000.00000.00002)输入预测函数,可以得到与预想的分类结果进行比较.输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回车后得到:predictedY =1111111113)画图输入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回车#Matlab一、因为要用到SVM,所以想先在matlab下学习一下,简短讲添加工具箱很简单: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。
Matlab.2012b安装教程与工具箱介绍
Matlab.2012b安装教程与工具箱介绍版本号Matlab工具箱英文名软件版本MATLAB Version8(R2012b) Aerospace Blockset Version 3.1(R2012b) Aerospace Toolbox Version 2.1(R2012b) Bioinformatics T oolbox Version 4.2(R2012b) Communications System T oolbox Version 5.3(R2012b) Computer Vision System T oolbox Version 5.1(R2012b) Control System Toolbox Version9.4(R2012b) Curve Fitting Toolbox Version 3.3(R2012b) Data Acquisition Toolbox Version 3.2(R2012b) Database Toolbox Version4(R2012b) Datafeed Toolbox Version 4.4(R2012b) DO Qualification Kit Version2(R2012b) DSP System Toolbox Version8.3(R2012b) Econometrics Toolbox Version 2.2(R2012b) Embedded Coder Version 6.3(R2012b) Filter Design HDL Coder Version 2.9.2(R2012b) Financial Instruments Toolbox Version1(R2012b) Financial T oolbox Version5(R2012b) Fixed-Point Toolbox Version 3.6(R2012b) Fuzzy Logic Toolbox Version2.2.16(R2012b) Global Optimization T oolbox Version3.2.2(R2012b) HDL Coder Version 3.1(R2012b) HDL Verifier Version4.1(R2012b) IEC Certification Kit Version3(R2012b) Image Acquisition Toolbox Version 4.4(R2012b) Image Processing Toolbox Version8.1(R2012b) Instrument Control T oolbox Version 3.2(R2012b) Mapping Toolbox Version 3.6(R2012b) MATLAB Builder EX Version 2.3(R2012b) MATLAB Builder JA Version 2.2.5(R2012b) MATLAB Builder NE Version 4.1.2(R2012b) MATLAB Coder Version 2.3(R2012b) MATLAB Compiler Version 4.18(R2012b) MATLAB Distributed Computing Server Version 6.1(R2012b) MATLAB Report Generator Version 3.13(R2012b) Model Predictive Control Toolbox Version 4.1.1(R2012b) Model-Based Calibration Toolbox Version 4.5(R2012b) Neural NetworkToolbox Version8(R2012b) OPC Toolbox Version 3.1.2(R2012b) Optimization Toolbox Version 6.2.1(R2012b) Parallel Computing Toolbox Version 6.1(R2012b) Partial Differential Equation Toolbox Version 1.1(R2012b) Phased Array System Toolbox Version 1.3(R2012b) Real-Time Windows Target Version 4.1(R2012b) RF Toolbox Version 2.11(R2012b) Robust Control Toolbox Version 4.2(R2012b) Signal Processing Toolbox Version 6.18(R2012b) SimBiology Version 4.2(R2012b) SimDriveline Version 2.3(R2012b) SimElectronics Version 2.2(R2012b) SimEvents Version 4.2(R2012b) SimHydraulics Version 1.11(R2012b) SimMechanics Version 4.1(R2012b)SimPowerSystems Version 5.7(R2012b) SimRF Version 3.3(R2012b) Simscape Version 3.8(R2012b) Simulink Version8(R2012b) Simulink 3D Animation Version 6.2(R2012b) Simulink Code Inspector Version 1.2(R2012b) Simulink Coder Version8.3(R2012b) Simulink Control Design Version 3.6(R2012b) Simulink Design Optimization Version 2.2(R2012b) Simulink Design Verifier Version 2.3(R2012b) Simulink Fixed Point Version7.2(R2012b) Simulink PLC Coder Version 1.4(R2012b) Simulink Report Generator Version 3.13(R2012b) Simulink Verification and Validation Version 3.4(R2012b) Spreadsheet Link EX Version 3.1.6(R2012b) Stateflow Version8(R2012b) Statistics Toolbox Version8.1(R2012b) Symbolic Math Toolbox Version 5.9(R2012b) System Identification T oolbox Version8.1(R2012b) SystemTest Version 2.6.4(R2012b) Vehicle Network Toolbox Version 1.7(R2012b) Wavelet Toolbox Version 4.1(R2012b) xPC Target Version 5.3(R2012b) xPC Target Embedded Option Version 5.3(R2012b)中文名Matlab版本号航空航天模块库航空航天工具箱生物信息工具箱通信系统工具箱计算机视觉系统工具箱控制系统工具箱曲线拟合工具箱数据采集?工具箱数据库工具箱数据传送专线工具箱DO资格套件数字信号处理系统工具箱计量经济学工具箱嵌入式开发工具滤波器设计HDL编码器金融工具的工具箱财政金融工具箱定点工具箱模糊逻辑工具箱全局优化工具箱HDL编码器HDL验证IEC认证工具包图像采集工具箱图像处理工具箱仪器控制工具箱地图制作工具箱Excel的MATLAB 生成器Java的MATLAB 生成器.NET的MATLAB 生成器MATLAB编码器MATLAB编译器MATLAB分布式计算服务器MATLAB报告生成器模型预测控制工具箱基于模型的标定工具箱神经网络工具箱OPC服务器交互的工具箱优化工具箱并行计算工具箱偏微分方程的工具箱相控阵系统工具箱Windows实时仿真平台射频工具箱鲁棒控制工具箱信号处理工具箱生物仿真模块组传动系统系统仿真模块组电子仿真模块组离散事件仿真工具液压仿真模块组机构动态仿真模块组动力系统仿真模块组射频仿真模块组物理模型仿真模块组可视化仿真工具组Simulink的3D动画Simulink的代码检查Simulink的编码器Simulink的控制设计Simulink设计优化Simulink 设计验证Simulink的固定点Simulink的PLC代码生成器Simulink的报告生成器Simulink的核查和验证电子表格链接EX状态流开发工具统计工具箱符号数学工具箱系统辨识工具箱系统测试车载网络工具箱小波工具箱xPC目标xPC目标隐含期权。
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。
Matlab GUI 菜单和工具栏常用操作
Matlab GUI 常用操作菜单1.编辑菜单打开GUIDE,选择工具栏上面的菜单编辑按钮2.添加菜单回调函数(callback)菜单编辑完成保存后,在fig对应的m文件中会自动生成菜单的回调函数声明例如菜单tag名为menuFilePrint,则对应的callback函数为:function menuFilePrint_Callback(hObject, eventdata, handles)可以在该函数内添加代码实现功能。
3.菜单项访问获取菜单句柄在matlab的函数中要对某个菜单进行访问,必须获得该菜单的句柄。
如果是在菜单的回调函数里面,hObject就是该菜单的句柄;如果是在其他的函数里面要获得某一菜单的句柄,比如选中工具栏上的ZoomIn按钮,按钮处于被按下状态,同时要设置对应菜单项view->Zoom-Zoom In 为选中状态,如下图:这里要在按钮“ZoomIn”的callback函数里面实现对菜单menuViewZoomIn的状态设置。
首先得获得菜单的句柄:% first we must get the handle of menuZoomInhFigChildren = allchild(gcf);% menuView handlehMenuView = findobj(hFigChildren,'Tag','menuView');hvc = allchild(hMenuView);% menuViewZoomhViewZoom = findobj(hvc,'Tag','menuViewZoom');hvzc = allchild(hViewZoom);%menuZoomIn handlehZoomIn = findobj(hvzc,'Tag', 'menuZoomIn');获取设置菜单状态得到菜单的句柄后就可以得到菜单当前的状态了:if strcmp(get(hZoomIn, 'Checked'),'on')set(hZoomIn, 'Checked', 'off');elseset(hZoomIn, 'Checked', 'on');end工具栏1.不显示工具栏1)GUIDE开发界面在对应的m文件中找到function Main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)在该函数里面添加:set(hObject,'Toolbar','none');2)M文件开发hMainFigure = figure(... % The main GUI figure'MenuBar','none', ...'Toolbar','none', ...'HandleVisibility','callback', ...'Color', get(0,...'defaultuicontrolbackgroundcolor'));2.显示“Figure”工具栏set(hObject,'Toolbar','figure');3.添加自定义工具栏set(hObject,'Toolbar','none');hToolbar = uitoolbar(hObject);hNewPushtool = uipushtool(... % Open toolbar button'Parent',hToolbar,...'TooltipString','New File',...'CData',imread('New.bmp'));'HandleVisibility','callback', ...'ClickedCallback', @hOpenMenuitemCallback);4.获取工具栏句柄% get toolbar handlehToolbar = findall(gcf,'Type','uitoolbar');if isempty(hToolbar), return, end5.获取figure工具栏按钮的tag值% get toolbar handlehToolbar = findall(gcf,'Type','uitoolbar');if isempty(hToolbar), return, end% get all childrenhChildren = allchild(hToolbar);if isempty(hChildren), return,endhTags = get(hChildren, ‘Tag’);hTags保存了工具栏所有按钮的tag值:6.获取设置figure工具栏按钮的callback函数%reset callback function for "Zoom in"hZoomIn = findobj(hChildren,'Tag','Exploration.ZoomIn');set(hZoomIn,'ClickedCallback',@tbZoomIn_Callback);function tbZoomIn_Callback(hObject, eventdata)% hObject handle to tbZoomIn (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB 7.删除figure工具栏按钮% set figure toolbar firstset(hObject,'Toolbar','figure');% get toolbar handletbh = findall(hObject,'Type','uitoolbar');if isempty(tbh), return, end% toolbar buttons collectionhChildren = allchild(tbh);if isempty(hChildren), return, end% delete data cursor buttonhDeleted = findobj(hChildren,'Tag','Exploration.DataCursor');delete(hDeleted);8.设置figure工具栏按钮的状态% get toolbar handlehToolbar = findall(gcf,'Type','uitoolbar');if isempty(hToolbar), return, end% get all childrenhChildren = allchild(hToolbar);if isempty(hChildren), return,endhTags = get(hChildren, 'Tag');% find "Zoom In" buttonhb = findobj(hChildren,'Tag','Exploration.ZoomIn');if isempty(hb),return, end% set stateif strcmp(get(hObject, 'Checked'),'on')set(hObject, 'Checked', 'off');set(hb,'State', 'off');elseset(hObject, 'Checked', 'on');set(hb,'State', 'on');end。
matlab添加自己的库文件
?在MATLAB路径下创建存放库文件的路径,也即自定义的模块库在Library Browser下的显示位置。注意在MATLAB中,每一个模块库文件所在的路径必须不同。创建的Maltab路径是:D:\MATLAB\R2006a\toolbox\Simulink\myLibrary(根据自己的MATLAB安装路径来确定),其中myLibrary为自定义的文件夹。
?将第一步中建立的库文件拷贝到新建的Matlab路径下。在MATLAB主窗口的【File】菜单栏下选择【Set Path】选项,然后单击【Add Folder】按钮,将新建的路径添加进来,然后保存(Save),退出(Close)。
? 要显示自定义的模块库,还需要拷贝slblocks.m函数到新建的路径下。在MATLAB的命令窗口中输入:
% may comment this line out if no specific mask is desired.
% Example: blkStruct.MaskDisplay =
'plot([0:2*pi],sin([0:2*pi]));';
% No display for now.
Simulink仿真平台可以建立用户自定义的库文件,并将它们显示在Library Browser窗口下,方便用户进行模块的操作。用户可以将一些平时使用比较频繁,或者自己建立的一些封装子模块集中在一块,方便使用。要建立Simulink库文件,首先启动Simulink工作窗口,单击菜单栏【File】下的【New】选项,选择【library】选项,打开一个新的Library窗口界面,此时,用户可以将自己需要添加的一些模块加入到新的窗口中。然后保存为所需要定义的库文件名称。这样,就建立了一个自定义的库文件。
MATLAB教程【9】工具箱
符号运算的功能
• 符号表达式、符号矩阵的创建 符号表达式、 • 符号可变精度求解 • 符号线性代数 • 因式分解、展开和简化 因式分解、 • 符号代数方程求解 • 符号微积分 • 符号微分方程
符号微分方程求解
符号微分方程求解指令: 符号微分方程求解指令:dsolve 命令格式: 命令格式:s=dsolve(‘f1’, ‘f2’,’g’,’x’) • f1,f2— 微分方程,可多至 个微分方程的求 微分方程,可多至12个微分方程的求 解;g为初始条件 为初始条件 • 默认自变量为 ‘t',可任意指定自变量‘x', 'u'等 可任意指定自变量‘ 可任意指定自变量 等 • 微分方程的各阶导数项以大写字母 表示 微分方程的各阶导数项以大写字母D表示
1.6 matlab工具箱 工具箱
matlab工具箱已经成为一 工具箱已经成为一 个系列产品, 个系列产品,有matlab主工具 主工具 箱和各种工具箱( 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、 的数值计算、 功能型工具箱主要用来扩充 的数值计算 符号运算功能、图形建模仿真功能、 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。 以及与硬件实时交互功能,能够用于多种学科。
1. Matlab主工具箱 主工具箱
• 前面课程所介绍的数值计算、符号运算、 前面课程所介绍的数值计算、符号运算、以 及绘图都是matlab主工具箱的内容,是 主工具箱的内容, 及绘图都是 主工具箱的内容 matlab的基本部分,也是我们课程的重点。 的基本部分, 的基本部分 也是我们课程的重点。 Matlab主工具箱位于: 主工具箱位于: 主工具箱位于 c:\matlab\toolbox\matlab matlab主工具箱是任何版本的 主工具箱是任何版本的matlab都不可 主工具箱是任何版本的 都不可 缺少的。 缺少的。
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!。
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。
matlab数据库工具箱
Matlab数据库工具箱的使用俗话说:“工欲善其事必先利其器”。
既然是做算法研究和软件编程的,那么首先列出我的开发环境:操作系统:Windows xp Professional SP3开发工具:Visual Studio 2008+SP1中文版Silverlight 2.0Silverlight 2.0 Tools for Visual Studio 2008Expression Blend 2数学计算工具:Matlab 7.10.0.499(R2010a)32位数据库:SQL Server 2005参考资料:Microsoft MSDN 帮助文件Microsoft Silverlight SDK DocumentMatlab 帮助文件大量网上收集的资料和图书馆、实验室以及自己购买的书籍(太多了,不便列出)第一篇笔记从Matlab总结起:由于我研究的数据是海量的而且要用到Matlab做运算,我自然想起了用数据库管理数据,然后在这些数据取出,转化为符合Matlab的运算要求矩阵。
幸好,Matlab有数据库工具箱能很方便的解决这个问题。
一、从数据库中读取数据1、ODBC/JDBC连接数据库,打开Visual Query Builder定义数据源,具体做法:点击Matlab左下角的"Start"按钮,选择“Toolbox”——“Database”——“Visual Query Builder”,如下图:2、添加数据源,具体做法:点击下图界面中的“添加”按钮,创建新的数据源,按照自己的实际情况,一步一步地完成设置,自此新的数据源添加完毕。
笔者选择的是 SQL Server Client:在下面框内添加自己要使用的数据库服务器名:完成上述操作后一直点击下一步,直至如下图选择所需的数据库名:点击下一步、完成。
3、配置完数据源,在M文件中编写代码,连接数据库并从中取出数据:笔者所使用的数据源:function MM=ImportData()%-------------------------------------------------------------------------- %连接数据库,导入数据%-------------------------------------------------------------------------- logintimeout(5);% 设置创建连接的极限时间connA = database('Freeway_TrafficFlowData','','');%连接数据库ping(connA); % 检测连接状态cursorA=exec(connA,'SELECT NUM FROMFreeway_TrafficFlowData.dbo.XiangHe_EntranceData');%执行SQL语言cursorA=fetch(cursorA); % 取出数据的所有行MM=cursorA.Data ; % 把取出的数据存在MM中MM=double(vpa(cell2mat(MM)));%把取出的元胞类型的数据转化为Double类型的矩阵close(cursorA) ; % 记得随手关闭游标close(connA)生成的矩阵的部分截图:二、向数据库中写入数据要是更换数据库可以参照前一节的前两点,步骤类似,不再赘述!主要谈谈如何向数据库中写入格式时间:for j=1:nG(j)=mat2cell(Output(j));endOutput=G';%把数据转化为能写入到数据库中的元胞类型t=datestr(733774:1/24:(733775-1/24));s=cellstr(t);%构建时间数组,并转化为元胞类型timeoutB=logintimeout(5); % 设置创建连接的极限时间connB = database('Freeway_TrafficFlowData', '', '');%连接数据库ping(connB); % 检测连接状态colnames = {'shiyan','shi'};fastinsert ( connB,'Freeway_TrafficFlowData.dbo.shiyant',colnames ,[Output,s]); % 利用 fastinsert 函数,注意是中括号后面两个变量close(connB);写入到数据库中的截图:以上就是,Matlab Database Toolbox的简单使用范例,个人觉得挺好的,与大家分享了。
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为Matlab添加工具包我电脑上matlab的路径所在。
D:\Program Files\MATLAB\R2012a\toolbox\mbc\mbcview\@cgtools\@inversionpane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。
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。
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: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)。
1.2.1.2 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;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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