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出版者:清华大学出版社

作者:宋兆基等编

出品人:

页数:460

译者:

出版时间:2005-1

价格:42.0

装帧:平装

isbn号码:9787302096191

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• Matlab
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• 科学计算
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MATLAB 6.5 在科学计算中的应用 MATLAB 6.5 是一款强大的工程与科学计算软件，本书将深入剖析其在处理海量数据、复杂数学建模、信号处理、图像分析、控制系统设计、通信系统仿真以及机器学习等前沿领域的实际应用。本书旨在帮助读者从入门到精通，掌握 MATLAB 6.5 的核心功能和高级技巧，从而更高效地解决科学研究和工程实践中的各类挑战。 第一部分：MATLAB 6.5 基础与核心概念 本书开篇将带领读者系统地了解 MATLAB 6.5 的基本环境搭建与操作。我们将从安装与配置入手，详尽介绍 MATLAB 6.5 的图形用户界面（GUI），包括命令窗口、编辑器、工作区、历史命令窗口以及图形窗口等关键组件的布局与功能。熟悉环境是高效使用的前提，因此我们将花费篇幅介绍 MATLAB 6.5 的变量类型、数据结构（如数组、矩阵、字符串、结构体和元胞数组）以及它们在内存中的存储与管理方式。 接着，我们将深入讲解 MATLAB 6.5 的基础运算能力。这包括算术运算、逻辑运算、关系运算以及位运算。理解这些基本运算是掌握后续高级功能的基础。我们将通过大量的实例，展示如何利用 MATLAB 6.5 进行向量和矩阵的运算，例如矩阵加减乘除、转置、求逆、行列式计算、特征值和特征向量求解等。这些运算在物理学、工程学和统计学等诸多领域中都扮演着至关重要的角色。 本书还将重点介绍 MATLAB 6.5 的控制流语句，包括顺序结构、选择结构（if-else, switch-case）和循环结构（for, while）。通过清晰的代码示例和逻辑讲解，读者将学会如何编写结构清晰、逻辑严谨的 MATLAB 程序。我们还会探讨函数的使用，包括内置函数和用户自定义函数的创建、调用与传递参数。这对于模块化编程、代码复用以及实现复杂算法至关重要。 MATLAB 6.5 强大的绘图功能也是本书的重点。我们将从最基础的二维图形绘制（如 plot, scatter, bar, histogram）开始，逐步深入到三维图形绘制（如 plot3, surf, mesh）以及更复杂的图形定制，包括坐标轴标签、标题、图例的设置，以及图形的样式、颜色、线型和标记的修改。此外，我们还将介绍如何绘制子图、极坐标图、对数坐标图等多种类型的图形，以及如何将图形导出为各种常见图像格式，方便论文撰写和报告展示。 第二部分：MATLAB 6.5 在数据分析与建模中的应用 在掌握了 MATLAB 6.5 的基础知识后，本书将重点转向其在数据分析和科学建模方面的强大应用。我们将详细介绍 MATLAB 6.5 的数据导入与导出功能，涵盖从各种文件格式（如 .txt, .csv, .xls, .mat）读取数据，以及将处理后的数据保存到这些格式中。这对于处理实验数据、工程测量数据以及从外部数据库获取数据至关重要。 统计分析是科学计算的核心组成部分，本书将深入讲解 MATLAB 6.5 在这一领域的应用。我们将介绍常用的统计函数，例如计算均值、中位数、方差、标准差、相关系数、协方差等。读者将学会如何利用 MATLAB 6.5 进行假设检验，包括 t 检验、卡方检验等，以及如何进行回归分析，包括线性回归、多项式回归等，并评估模型的拟合优度。 数值分析是 MATLAB 6.5 的另一大优势。本书将重点介绍 MATLAB 6.5 在求解方程组、积分和微分方程方面的能力。我们将演示如何使用 MATLAB 6.5 的内置函数来求解线性方程组、非线性方程组，进行数值积分（如梯形法则、辛普森法则）和数值微分。对于常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE），我们将介绍 MATLAB 6.5 提供的多种求解器，并讲解如何选择合适的求解器以及设置求解参数，以获得精确的数值解。 模型建立是科学研究和工程设计中的关键环节。本书将通过具体的案例，展示如何利用 MATLAB 6.5 构建各种数学模型。这包括物理过程的建模（如力学、热学、电学）、经济系统的建模、生物系统的建模等。我们将介绍如何将实际问题转化为数学方程，并利用 MATLAB 6.5 进行求解和仿真，从而预测系统行为、优化设计参数。 第三部分：MATLAB 6.5 在信号处理与图像分析中的高级应用 信号处理是现代通信、控制、医学诊断等领域的核心技术。本书将带领读者深入探索 MATLAB 6.5 在数字信号处理（DSP）方面的强大功能。我们将从信号的基本概念入手，包括采样、量化、离散时间信号和连续时间信号。然后，我们将详细讲解傅里叶变换（FFT）及其在频谱分析中的应用，展示如何分析信号的频率成分，识别噪声和模式。 滤波器设计是信号处理中的关键环节。本书将介绍不同类型的滤波器，包括低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们的实现方法。读者将学会如何使用 MATLAB 6.5 设计 FIR（有限脉冲响应）和 IIR（无限脉冲响应）滤波器，并理解滤波器的性能指标，如通带纹波、阻带衰减和过渡带宽度。 本书还将覆盖 MATLAB 6.5 在图像处理方面的应用。我们将介绍图像的基本概念，如像素、灰度图像、彩色图像以及图像的表示方式。读者将学习如何使用 MATLAB 6.5 读取、显示和保存图像，并进行基本的图像操作，如裁剪、缩放、旋转、翻转。 更进一步，我们将深入探讨图像增强技术，包括对比度调整、直方图均衡化、滤波（如高斯滤波、中值滤波）等，以改善图像质量。本书还将介绍边缘检测算法（如 Sobel, Canny）、图像分割技术（如阈值分割、区域生长）以及形态学操作（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算），这些技术在图像识别、特征提取和目标检测中扮演着重要角色。 第四部分：MATLAB 6.5 在控制系统与通信系统仿真中的应用 控制系统是工程领域无处不在的应用，从航空航天到工业自动化，都离不开精确的控制。本书将重点介绍 MATLAB 6.5 在控制系统设计与仿真方面的强大能力。我们将从控制系统的基本概念入手，包括系统建模（如传递函数、状态空间表示）、稳定性分析（如根轨迹、Bode 图、Nyquist 图）和时域响应分析（如阶跃响应、脉冲响应）。 读者将学会如何使用 MATLAB 6.5 的控制系统工具箱来设计控制器，包括 PID 控制器、超前/滞后控制器、状态反馈控制器等。我们还将介绍不同类型的控制策略，如开环控制、闭环控制、自适应控制和鲁棒控制。通过仿真，读者将能够评估控制器的性能，并进行优化以满足特定的系统要求。 通信系统是现代社会信息传递的基石。本书将深入探讨 MATLAB 6.5 在通信系统仿真方面的应用。我们将介绍通信系统的基本组成部分，如信源、调制器、信道、解调器和信宿。读者将学习如何使用 MATLAB 6.5 来实现各种调制解调技术，如 AM, FM, PSK, QAM 等，并分析其在不同信道条件下的性能。 本书还将重点介绍信道建模，包括加性高斯白噪声（AWGN）信道、衰落信道等，以及纠错编码技术，如卷积码、汉明码等。通过仿真，读者可以评估通信系统的误码率、频谱效率等关键性能指标，并探索优化方案，例如自适应均衡、分集接收等，以提高通信系统的可靠性和性能。 第五部分：MATLAB 6.5 在机器学习与优化中的前沿应用 机器学习是当前科技发展最热门的领域之一，MATLAB 6.5 提供了丰富的工具来支持机器学习的研究与应用。本书将介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。我们将重点介绍 MATLAB 6.5 在分类、回归、聚类等任务中的应用。 读者将学习如何使用 MATLAB 6.5 提供的各种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-means 聚类等。我们将通过实际数据集，展示如何进行特征工程、模型训练、模型评估和参数调优。本书还将介绍神经网络和深度学习的基本原理，并展示如何使用 MATLAB 6.5 的深度学习工具箱构建和训练神经网络模型，用于图像识别、自然语言处理等任务。 优化是科学研究和工程设计中的重要环节，旨在寻找最优解。本书将介绍 MATLAB 6.5 在各种优化问题中的应用，包括无约束优化、有约束优化、整数规划、二次规划等。读者将学习如何使用 MATLAB 6.5 的优化工具箱来定义目标函数、约束条件，并选择合适的优化算法，如梯度下降法、牛顿法、拉格朗日乘子法等，以找到问题的最优解。 通过本书的学习，读者将能够熟练掌握 MATLAB 6.5 的各项功能，并将其灵活应用于科学计算的各个分支领域。无论是进行学术研究、工程设计，还是数据分析，本书都将是您不可或缺的得力助手。我们鼓励读者积极动手实践，通过大量的示例代码和练习，将理论知识转化为实际能力，真正实现利用 MATLAB 6.5 解决复杂问题的目标。

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这本书的排版和示例代码的可读性倒是做得不错，这一点值得称赞，但在涉及数据可视化和报告生成方面，我感觉它停在了上一个时代。在MATLAB 6.5的那个年代，高质量的3D渲染和交互式数据探索还不是主流，这本书的内容也明显反映了这一点。它展示的绘图大多是静态的二维折线图和简单的三维网格图，使用的方法也基本是基于老式的`plot3`和`surf`命令。我期待能看到更多关于如何利用当时的最新特性去创建更具信息密度的可视化输出，比如如何有效地处理大量数据点的透明度，或者如何将多个图层叠加在一个坐标系中，并且能够自定义坐标轴的精细刻度等。当我尝试用书中的方法去重现一个复杂的地球物理数据剖面图时，不得不花费大量时间去查找后续版本中引入的更现代的绘图函数，或者自己编写大量的后处理代码来美化图表。这本书似乎没有预见到未来科学可视化对交互性和细节美感的要求会大幅提升，因此其在这方面的介绍显得滞后且不够深入。

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最让我感到困惑的是这本书对文件I/O和数据管理部分的介绍。在科学计算中，处理大型数据集是家常便饭，如何高效地读写二进制文件、如何管理MAT文件（.mat）的内存占用，是至关重要的技能。这本书用了相当的篇幅介绍了文本文件的读写，这在今天看来，效率确实是一个瓶颈。对于二进制数据的读写，虽然提到了`fread`和`fwrite`，但对于字节序（Endianness）的兼容性处理、结构化数据（Structs）在磁盘上的存储布局，以及如何利用MATLAB的结构化数组来映射外部二进制结构，讲解得非常模糊，缺乏清晰的字节级操作示例。我需要的是一本能告诉我，如何编写出跨平台、高效处理数GB数据文件的MATLAB脚本的参考书。遗憾的是，这本书更像是停留在“把数据存进去、读出来”的层面，而没有深入到“如何以最快的速度、最可靠的方式组织和访问数据”这一核心需求上，这对于任何进行大规模数值模拟的用户来说，都是一个显著的短板。

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我对这本书的期望值其实是基于我对6.5版本特定应用的了解。我主要负责一些信号处理的前期原型验证工作，通常需要利用MATLAB快速搭建傅里叶变换和滤波器的原型。我原本期待这本书能花大量的篇幅去对比和分析6.5版本相较于后续版本在这些核心算法上的性能差异和兼容性陷阱。然而，内容大多停留在基础的FFT函数调用和简单的滤波器设计（如Butterworth和Chebyshev），对于如何针对嵌入式系统做前期的性能瓶颈分析，或者如何利用6.5特有的某些底层函数接口来榨取一点运行速度，几乎没有提及。更让我感到遗憾的是，对于图形化界面的构建，也就是GUIDE工具箱的使用，介绍得非常浅尝辄止，只是简单展示了控件的拖放，而没有深入到事件驱动编程的精髓，比如如何确保用户交互的流畅性和数据更新的实时性。这本书更像是为刚刚接触MATLAB的新手准备的“入门字典”，而不是为资深工程师提供“性能调优手册”，这使得它在我日常的高强度工作中，实用价值大打折扣，更多时候我还是依赖我自己的代码库和网络上的论坛资源来解决那些深层次的问题。

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这本书的封面设计得非常朴实，一看就知道是面向实践操作的教材，但说实话，当我翻开第一页，看到那些密密麻麻的公式和代码片段时，心里还是咯噔了一下。我本来是期望能有一本更侧重于讲解MATLAB 6.5这款经典软件在解决实际工程问题中思维导图和流程构建的书籍，比如如何将一个复杂的物理模型逐步转化为可执行的脚本，中间的逻辑推导过程能否用更形象的比喻来阐述。这本书似乎更倾向于“是什么”和“怎么做”，而不是“为什么这么做”以及“有没有更好的替代方案”。比如，关于矩阵运算的章节，它详细列举了各种内置函数，但对于优化算法的内部机制，比如梯度下降法的每一步收敛判据在不同应用场景下的调整策略，介绍得就比较简略了。我尝试用它介绍的某些线性代数解法去处理一个高维数据降维的问题，发现虽然代码跑通了，但结果的物理意义解读部分，我还是得去查阅其他更偏理论的书籍才能完全弄明白。对于一个追求效率和深度理解的用户来说，这本侧重于基础操作的指南，在理论支撑的厚度上稍显不足，总感觉像是在进行一次精密的工具使用说明书的阅读，而不是一次深入的科学探索之旅。

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阅读这本书的过程中，我发现它在介绍特定数学工具包（Toolbox）时的侧重点非常平均，这对于想要专精某一领域的读者来说，反而不是什么好事。例如，在涉及常微分方程（ODE）求解的部分，它列举了`ode45`、`ode23s`等求解器的基本用法，并给出了一个标准的化学反应速率方程的例子。但是，它完全跳过了对这些求解器内部采用的数值积分方法（如Runge-Kutta族的具体实现细节）的探讨，更没有讨论当系统刚性（Stiffness）出现时，选择特定求解器的背后逻辑。我希望看到的是，如果一个系统同时包含快速变化和缓慢变化的动态过程，作者如何指导我们一步步调整参数或者切换到更适合的隐式求解器。这本书的叙述方式非常“安全”，总是在最标准的教科书案例上打住，缺乏那种“在现实世界中，当事情出错时你该怎么办”的实战经验分享。因此，对于想要挑战复杂、非线性、多尺度建模任务的科研人员来说，这本书提供的支持力度显得有些单薄，它更像是一个工具箱的“目录索引”，而不是“使用说明书的进阶篇”。

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