MATLAB7及工程问题解决方案 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:[丹麦] 埃特

出品人:

页数:241

译者:

出版时间:2006-3

价格:30.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111183723

丛书系列:

图书标签:

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《MATLAB7及工程问题解决方案》图书简介 本书旨在为广大工程技术人员、科研工作者以及高等院校相关专业的学生提供一套全面、实用的MATLAB工程应用指南。MATLAB作为一款强大的科学计算软件，在工程领域扮演着至关重要的角色，其在数据分析、算法开发、建模仿真、图像处理、信号分析等方面的强大功能，已成为解决复杂工程问题的必备工具。本书正是紧密围绕MATLAB7这个成熟且功能强大的版本，深入浅出地剖析其核心功能，并聚焦于如何利用MATLAB7有效地解决实际工程问题。 一、 全面深入的MATLAB7核心功能解析 本书的第一个核心部分，将带领读者系统性地学习MATLAB7的各项基本功能，为后续的工程问题应用奠定坚实基础。 MATLAB7基础入门： 从MATLAB7的安装与界面介绍开始，逐步讲解变量、数据类型、运算符、表达式等基本概念。重点介绍MATLAB7的命令行窗口、编辑器、工作区、命令历史等核心工作环境，帮助读者快速熟悉操作，建立起对MATLAB7编程环境的直观认识。此外，还将详细阐述MATLAB7的M文件（脚本文件和函数文件）的编写、运行与调试方法，这是进行复杂程序设计和算法实现的关键。 矩阵运算与数据处理： 矩阵是MATLAB7的核心数据结构，本书将投入大量篇幅深入讲解矩阵的创建、索引、加减乘除、转置、求逆、秩、行列式等基本运算。在此基础上，将重点介绍MATLAB7在数据读取、写入、清洗、转换、降维、特征提取等数据预处理方面的强大能力。通过丰富的实例，读者将学会如何高效地处理各种格式的数据，为后续的分析和建模做好准备。 数学函数与绘图： MATLAB7内置了海量的数学函数，涵盖了代数、微积分、线性代数、概率统计、傅里叶分析等多个领域。本书将精选与工程应用密切相关的数学函数进行详细介绍，并结合实际案例演示其用法。更重要的是，本书将深入讲解MATLAB7强大的绘图功能。从基本的二维、三维图形绘制，到多子图、图形美化、交互式图形操作，再到特定的工程绘图类型（如雷达图、散点图、直方图、饼图等），本书将通过大量实例，帮助读者掌握如何将复杂的数据转化为直观、清晰的图形，以便更好地理解和展示分析结果。 程序控制结构与算法实现： 为了实现更复杂的工程算法和流程控制，本书将系统讲解MATLAB7的条件语句（if-else, switch-case）、循环语句（for, while）以及函数定义与调用。通过这些结构，读者可以学习如何编写结构化、模块化的程序，从而实现更高效、更灵活的算法。此外，还将介绍MATLAB7的M文件调试技巧，帮助读者快速定位和解决程序中的错误。 二、 聚焦工程问题：MATLAB7的实际应用篇章 在掌握了MATLAB7的基础功能后，本书将重点转向如何将这些功能应用于解决实际工程问题，覆盖了多个关键的工程技术领域。 信号处理与通信系统： 信号处理是MATLAB7在工程领域最重要的应用方向之一。本书将详细讲解时域、频域的信号分析方法，包括傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换的应用，以及滤波器设计（FIR、IIR）与实现。读者将学会如何利用MATLAB7对语音、图像、传感器数据等各类信号进行滤波、去噪、特征提取、频谱分析等操作。在通信系统方面，将演示如何利用MATLAB7进行基带信号生成、调制解调、信道建模、误码率分析等，为通信工程师提供强有力的工具。 控制系统设计与仿真： 控制系统是现代工程不可或缺的一部分。本书将系统介绍MATLAB7的控制系统工具箱（Control System Toolbox）的强大功能。读者将学习如何构建系统模型（传递函数、状态空间模型），进行系统分析（时域响应、频域响应、根轨迹、伯德图、尼奎斯特图），以及设计各种控制器（PID、状态反馈、观测器）。本书还将重点演示如何利用MATLAB7进行系统的仿真，分析系统稳定性、鲁棒性，并进行系统优化，为自动控制工程师提供全面的解决方案。 图像处理与计算机视觉： 图像处理在工业检测、医疗成像、遥感、安防等领域有着广泛应用。本书将深入介绍MATLAB7的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。内容涵盖图像的读取、显示、预处理（灰度化、二值化、滤波、增强），以及图像分割、特征提取、形态学操作、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）。读者还将接触到基础的计算机视觉算法，如边缘检测、角点检测、模板匹配等，了解如何利用MATLAB7进行图像分析和模式识别。 数值计算与优化： 许多工程问题最终都可以转化为数值计算和优化问题。本书将介绍MATLAB7在求解线性方程组、非线性方程组、微分方程（常微分方程和偏微分方程）方面的强大能力。特别是对各种数值积分和微分方法的实现进行深入讲解。同时，本书还将重点关注MATLAB7的优化工具箱（Optimization Toolbox），讲解如何利用各种优化算法（如线性规划、非线性规划、二次规划、全局优化）来求解工程中的最优化设计问题，例如资源分配、参数估计、系统辨识等。 数据建模与机器学习初步： 随着大数据时代的到来，数据建模和机器学习在工程领域的应用日益广泛。本书将为读者介绍MATLAB7在数据建模和机器学习方面的入门知识。包括如何使用MATLAB7进行数据可视化以探索数据规律，如何进行数据降维（如PCA），以及如何应用基础的机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、聚类算法（如K-means）等，来解决工程中的预测、分类和模式识别问题。 三、 贯穿始终的实战导向与问题求解理念 本书最大的特色在于其高度的实战性。每一章节的讲解都紧密围绕工程问题展开，避免了纯粹的理论罗列。 案例驱动式学习： 大量的工程案例贯穿全书，从简单的信号滤波到复杂的控制系统设计，再到图像识别应用，每一个案例都经过精心挑选，能够充分体现MATLAB7在解决实际问题中的强大威力。案例的设计力求贴近工程实际，具有代表性和普遍性。 “问题-方法-实现-分析”模式： 本书采用“问题-方法-实现-分析”的学习模式。首先，清晰地阐述面临的工程问题；其次，介绍解决该问题的理论方法和MATLAB7提供的相应工具；再次，详细展示MATLAB7的代码实现步骤，并提供清晰的注释；最后，对仿真结果进行深入分析，并讨论结果的工程意义和潜在的改进方向。 强调编程实践与代码规范： 本书注重培养读者的编程能力和良好的代码习惯。在代码编写方面，会给出清晰、简洁、易于理解的代码，并讲解代码的优化技巧。同时，强调代码的可读性、可维护性和重用性，帮助读者养成良好的工程编程习惯。 提供丰富的资源与拓展： 本书在讲解过程中，会引用MATLAB7官方文档和相关学术文献，并建议读者进一步学习的资源，例如MATLAB7的官方帮助文档、MathWorks网站上的丰富教程和案例库，以及相关的专业书籍和在线课程。 四、 目标读者群体 本书适合以下人群阅读： 高等院校相关专业（如电气工程、自动化、机械工程、电子工程、计算机科学、航空航天、生物医学工程等）的本科生、研究生和教师。 从事工程研发、产品设计、技术支持、数据分析等工作的工程师和技术人员。 对MATLAB7在工程应用方面感兴趣的科研人员。 希望通过实践掌握MATLAB7解决工程问题能力的读者。 通过阅读本书，读者不仅能够熟练掌握MATLAB7的各项功能，更重要的是能够学会如何将这些功能融会贯通，灵活应用于解决各种复杂的工程问题，从而提升工作效率，加速技术创新。本书力求成为读者在MATLAB7工程应用道路上不可或缺的参考手册和实践指南。

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最近读完一本号称是“工程问题解决方案”的宝典，名为《MATLAB7及工程问题解决方案》。坦白说，这本书的封面设计得很有工业气息，配色偏向深沉的蓝灰，给人一种专业、可靠的印象。我原本是抱着极大的期望去翻阅它的，希望能找到一些针对实际工程中那些棘手问题的快速、高效的MATLAB实现方法。然而，读完之后，我发现这本书在某些方面给我留下了相当复杂的感受。比如，书中对于**高级信号处理算法的深入探讨**，远超出了我预期的“问题解决方案”的范畴。它花费了大量篇幅去推导傅里叶变换在非平稳信号分析中的局限性，并引入了小波包分解理论，这对于一个只想快速解决“振动数据去噪”的工程师来说，显得有些过于学术化和理论先行。我期待的是具体的M文件示例和清晰的步骤指导，而不是晦涩的数学推导过程。例如，在处理一个典型的非线性系统辨识问题时，书本提供了一个基于神经网络的反向传播算法的理论框架，却几乎没有给出如何利用MATLAB工具箱（如系统识别工具箱）来快速搭建和训练模型的实用技巧。这使得这本书更像是一本针对**研究生或研究人员的教材**，而非一本面向广大工程技术人员的“手册”。它的深度毋庸置疑，但广度和实用性上，我认为存在一定的鸿沟，特别是对于那些日常工作需要频繁调用现成函数库快速验证想法的工程师而言。

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书中对于**特定工程领域的覆盖面**，也显得捉襟见肘，这与书名中宏大的“工程问题解决方案”形成了鲜明的反差。它似乎将“工程”的概念局限在了传统的控制系统和基础的数值计算范畴内。例如，在处理**复杂流体力学仿真（CFD）数据后处理**时，我期待能看到关于非结构化网格数据的处理、矢量场的可视化优化，或者如何接口现有的商业CFD软件（如Fluent或OpenFOAM）的输出文件。然而，书中对这些前沿或专业性极强的工程应用领域几乎是避而不谈，取而代之的是对二阶常微分方程（ODE）求解器`ode45`的冗长介绍和参数调整指南。虽然`ode45`确实是工程中常用的工具，但如果这本书的目标受众是涵盖了所有工程分支的专业人士，那么这种过度聚焦于某一个或两个基础模块的做法，无疑削弱了其作为“通用解决方案”的价值。我购买这本书，是希望它能提供解决我在结构动力学模态分析中遇到的模态残差问题的新思路，结果却发现它更多地停留在如何用MATLAB求解一个简单的弹簧阻尼系统上，深度和广度严重失衡。

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最后，我必须提到**错误和勘误问题**，这在任何技术书籍中都可能出现，但在本书中似乎尤为突出，严重影响了我的学习信心。在尝试复现书中关于**矩阵奇异值分解（SVD）在图像去噪中的应用**的示例时，我发现核心的奇异值截断参数的选取逻辑与作者在正文中所述的理论依据存在明显的矛盾。理论上，截断值应与噪声水平呈一定关系，但书中的示例代码直接使用了固定的大数字，这在数学上是站不住脚的。经过我自己的反复调试和查阅MATLAB官方文档确认，书中用于计算协方差矩阵的函数调用本身就有笔误。这类基础性的错误，在一个声称提供“解决方案”的书籍中出现，是绝对不可接受的。它不仅浪费了读者宝贵的时间去排查这些非算法本身的问题，更重要的是，它让读者对书中所有未经验证的其他复杂算法的可靠性产生了根深蒂固的怀疑，使得这本书最终只能沦为一本需要读者带着“侦探”的眼光去审视的参考资料，而非一个可以信赖的学习伙伴。

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这本书的结构安排上，给我的感觉是**内容分布极度不均衡**。它仿佛将《MATLAB编程基础》和《高等数值分析》的两本书的内容强行塞进了一个“工程实践”的外壳里。譬如，前三章花了将近一半的篇幅来讲解MATLAB的面向对象编程特性——类（Classes）的定义、继承、多态性等，内容详实到几乎可以作为一门独立的面向对象编程课程的讲义。诚然，掌握这些对于编写大型、可维护的仿真代码至关重要，但对于我主要关注的**有限元分析（FEA）模型的后处理**方面，它仅仅是一笔带过，用了一个非常简单的二维热传导案例来演示结果的可视化，而且所用的绘图函数还是非常基础的`surf`和`plot3`，完全没有涉及到更现代、更具表现力的三维渲染技术或交互式图形界面（GUI）的构建。这种取舍，让我觉得作者的重点完全跑偏了。如果我需要一本关于MATLAB编程范式的书，市面上有很多更专注于语言本身的优秀著作；而如果我需要工程解决方案，我更希望看到如何利用MATLAB强大的矩阵运算能力来优化迭代求解器的性能，或者如何与C/C++代码进行高效的混合编程，但这些关键的“加速”和“集成”技巧，在本书中几乎是空白，令人深感遗憾。

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阅读体验上，这本书的**排版和代码示例的规范性**也着实让我感到困扰。尽管是关于MATLAB7的版本，但书中引用的许多函数调用和语法结构，在更新的版本中已经被标记为“过时”或已被更优化的内置函数取代。这使得我在对照最新版本的MATLAB R20XXa进行操作验证时，不得不花费额外的时间去查阅文档，手动修正那些陈旧的命令。更令人抓狂的是，一些复杂的算法实现，比如书中介绍的基于遗传算法的优化过程，其源代码被塞在了大段的文字描述中间，缺乏清晰的代码块格式化和必要的注释。很多关键的参数设置，比如种群大小、交叉概率、终止条件等，都没有被提炼出来集中说明，而是散落在算法的各个步骤中，这极大地阻碍了读者对核心逻辑的快速把握。对于一本旨在“解决问题”的书籍来说，代码的可读性和复现性应该是第一位的。这本书的现状，让我感觉像是在试图解读一份带有严重年代感的、未经编辑的实验笔记，而不是一本面向市场的、经过专业打磨的工程参考书。

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matlab入门级的书籍

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很经典的基础篇，很实用

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很经典的基础篇，很实用