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出版者:Prentice Hall

作者:Duane Hanselman

出品人:

页数:832

译者:

出版时间:2000-12-14

价格:USD 64.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780130194688

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 编程
• 科学计算
• 数值分析
• 工程数学
• 算法
• 数据分析
• 技术计算
• 软件
• 教程

《精通MATLAB 6》是一本全面介绍MATLAB 6（或其他任何版本）语言及其广泛应用的综合性指南。本书旨在帮助读者从初学者蜕变为熟练的MATLAB用户，深入理解其核心概念，并掌握解决实际工程和科学问题的强大能力。 本书内容涵盖MATLAB的各个层面，从最基础的界面操作、数据类型和变量管理，到复杂的数值计算、矩阵运算、函数定义与调用。读者将学习如何利用MATLAB强大的内置函数库进行数据分析、信号处理、图像处理、控制系统设计、优化计算以及其他各类科学工程领域问题的求解。 在数据处理方面，本书将详尽讲解MATLAB在数据导入、导出、预处理、可视化方面的技巧。读者将掌握如何处理各种格式的数据文件（如.mat, .txt, .csv, .xlsx），如何创建高质量的图形（包括二维和三维绘图、散点图、条形图、曲面图等），以及如何对数据进行统计分析和探索性数据分析。 本书还将深入探讨MATLAB的编程特性。读者将学习如何编写结构化、高效的MATLAB脚本和函数，掌握控制流程（if-else, for, while）、错误处理（try-catch）以及面向对象编程的思想。此外，对于需要更高性能的应用，本书还会介绍MATLAB的编译工具箱，帮助读者优化代码执行效率。 在特定应用领域，本书将提供丰富的案例研究和实践指导。例如，在信号处理方面，读者将学习傅里叶变换、滤波器设计、谱分析等技术；在图像处理方面，将涵盖图像增强、滤波、分割、特征提取等内容；在控制系统设计方面，将介绍系统建模、分析、控制器设计（PID, LQR等）以及仿真。 本书特别注重理论与实践的结合。每一章都包含大量的示例代码和练习题，鼓励读者动手实践，加深对概念的理解，并学会将所学知识应用到自己的项目中。无论您是工程专业的学生、科研人员，还是希望利用MATLAB解决实际问题的行业专家，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。 通过学习《精通MATLAB 6》，您将能够： 熟练掌握MATLAB基础： 从工作区管理到运算符和表达式，构建坚实的MATLAB基础。 高效处理数据： 掌握各种数据类型的操作，以及从文件导入、导出数据的技巧。 精通矩阵运算： 充分利用MATLAB强大的矩阵运算能力，进行高效的数学计算。 编写灵活的M文件： 学习编写脚本和函数，实现复杂的算法和工作流程。 进行高质量的数据可视化： 掌握创建各种类型图表的方法，清晰有效地呈现数据。 深入探索科学计算领域： 了解MATLAB在信号处理、图像处理、控制系统等领域的应用。 开发高效、可维护的MATLAB代码： 学习编程最佳实践，优化代码性能。 解决实际工程和科学问题： 将MATLAB作为强大的工具，分析和解决您所面临的挑战。 本书适合所有希望深入了解MATLAB功能并将其应用于学术研究、工程设计或数据分析的读者。从初学者入门到进阶应用，本书都将为您提供清晰、深入的指导。

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这本书如果真的能达到“精通”的级别，那么它一定不能只停留在基础的M文件编写上。我对深度学习框架在MATLAB中的集成和应用非常感兴趣。现在的趋势是各种AI算法的快速迭代，我希望这本书能覆盖如何利用MATLAB的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）来加速大规模数据的训练过程，比如如何有效地利用GPU资源进行矩阵乘法加速，或者如何使用Distributed Computing Toolbox来搭建一个小型集群进行离线优化。我最反感的就是那种只讲理论、不谈性能的书。如果作者能放一些基准测试（Benchmark）数据，对比一下MATLAB原生函数和自己编写的优化算法在速度上的差异，那才叫真功夫。此外，对于MATLAB与其他主流科学计算平台（如Python的NumPy/SciPy生态）之间的数据交换和互操作性，我希望能有专门的章节进行详尽的介绍和最佳实践分享。这本书的价值，就在于它能教会我如何把MATLAB打造成一个高性能、高效率的研究工具，而不是一个只能跑跑简单脚本的玩具。

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对于一个纯粹的数值分析背景出身的人来说，我对MATLAB在处理不确定性和鲁棒性分析方面的能力特别关注。我希望看到书中能详尽介绍蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）的实现技巧，尤其是在涉及到高维空间采样和结果收敛性判断时的陷阱和规避方法。仅仅知道如何调用`rand()`函数是远远不够的，我需要知道如何设计一个高效且统计学上合理的试验设计。另外，关于金融工程或可靠性工程中常见的随机微分方程（SDEs）的数值解法，我希望这本书能提供超越欧拉法的更高级方法，比如伊藤引进了的Runge-Kutta变体，并对比它们在精度和计算成本上的权衡。如果这本书能提供一个清晰的框架，指导我如何构建一个系统性的不确定性量化流程，从输入参数的概率分布选取，到输出结果的敏感性分析，那我一定会把它奉为案头必备。我渴望的是那种能让我建立起严谨的科学建模思维的深度内容，而不是浅尝辄止的工具介绍。

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说实话，我对这类技术书籍的期望值通常不会太高，毕竟大多数作者似乎都忘了读者是从零开始的，总喜欢在开头就假设你已经掌握了微积分和线性代数的所有奥秘。我真正需要的，是一种能够循序渐进、逻辑严密到令人发指的学习路径。我希望它能像一个经验丰富的老教授，不仅告诉你“怎么做”（How），更重要的是解释“为什么”（Why）要这么做。我特别关注MATLAB在信号处理和控制系统仿真方面的应用，尤其希望看到作者能详细阐述如何使用Simulink进行复杂系统的建模与调试，而不是只用几页PPT的篇幅带过。例如，如何构建一个鲁棒的PID控制器模型，并对其进行参数自整定，这些都是我目前工作中的痛点。如果这本书能提供那种可以下载、可以直接运行、且注释详尽的代码包，那就太棒了，这能极大地减少我调试环境和理解代码的时间成本。我真希望它能彻底解决我上次遇到的那个关于三维插值函数在边缘处理时出现奇异点的问题，我为此熬了好几个通宵。

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我是一位非常注重代码美学和规范性的工程师，因此，任何一本声称能“精通”的书籍，都必须在软件工程实践方面有所建树。我期待这本书能深入探讨MATLAB代码的结构化、模块化和版本控制的最佳实践。例如，如何有效地利用类（Class）和对象（Object）来管理复杂的项目状态，而不是写出满屏的全局变量。此外，调试（Debugging）技巧也是重中之重。我希望看到关于如何利用MATLAB内置的性能分析工具（Profiler）来找出代码中的瓶颈，而不是靠感觉去猜测哪里慢。如果作者能分享一些关于如何编写可移植、易于维护的MATLAB工具箱的经验，那将是巨大的加分项。我受够了那些只能自己看懂、别人接手就抓瞎的代码。这本书如果能提升我的代码质量，让我的项目文档化程度更高，那么它就不仅仅是一本技术书，更像是一份职业素养的指南。

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这本书简直是为我量身定做的“编程黑洞”！我一直对MATLAB的强大功能心生向往，但每次打开软件，面对那一片空白的命令行窗口，我的热情就像被瞬间抽干的电池。市面上那些动辄上千页的官方手册，与其说是教程，不如说是晦涩难懂的词典，读上十分钟我就得找点咖啡因续命。我最头疼的就是矩阵运算和符号计算的部分，感觉像是直接在跟外星人对话。我期待的是那种能把我从“编程小白”的泥潭里一把拽出来的实战指南，最好是能有大量的、贴近实际工程问题的案例，让我能立刻上手解决我工作中遇到的那些棘手数据处理难题。比如，我希望它能深入讲解如何利用GUI界面设计工具快速搭建一个用户友好的数据可视化平台，而不是仅仅停留在代码层面的堆砌。另外，关于高级主题，比如MEX文件与C/C++的接口调用，我希望这本书能用最直白的方式剖析其底层逻辑，而不是简单罗列函数语法。如果这本书能做到这一点，那它绝对是能改变我职业生涯的“神作”。

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