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出版者:清华大学出版社

作者:付文利

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:110元

装帧:平装-胶订

isbn号码:9787302467397

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• MATLAB
• 编程
• 科学计算
• 工程
• 数学
• 算法
• 数据分析
• 技术
• 教程
• 指南

《 MATLAB编程指南：数据分析与算法实现 》 内容概述： 本书旨在为读者提供一套全面、实用的MATLAB编程入门及进阶指南，聚焦于如何利用MATLAB强大的功能进行高效的数据分析、科学计算以及算法的实现。不同于仅仅罗列语法功能的教材，本书更侧重于通过解决实际问题来引导读者掌握MATLAB的核心概念与编程技巧，培养独立解决工程与科研问题的能力。 全书结构清晰，从基础的MATLAB环境介绍出发，逐步深入到数据处理、可视化、数值计算、算法设计与实现等多个关键领域。我们力求在内容上做到详实而不冗余，每一个章节都围绕着某个特定的主题展开，并辅以大量的代码示例、图表以及练习题，帮助读者在实践中巩固所学。 核心内容亮点： MATLAB基础与环境掌握： 详尽介绍MATLAB的集成开发环境（IDE），包括命令窗口、编辑器、工作区、历史记录等，以及变量、数据类型、基本运算符和控制流（if-else, for, while）等核心概念，为后续深入学习打下坚实基础。 高效数据处理与管理： 涵盖向量、矩阵、多维数组的创建、操作与索引，以及结构体、元胞数组等复杂数据结构的灵活运用。重点讲解数据导入与导出（如CSV, Excel, 文本文件），数据清洗、转换、重塑等常见数据预处理技术，让读者能够有效地处理来自不同源头的数据。 精美数据可视化： 深入探讨MATLAB强大的绘图功能，从基础的二维、三维图形绘制（如plot, scatter, surf, mesh），到专业的统计图表（如hist, boxplot, pie）和定制化图表（如图例、坐标轴标签、标题、颜色、线型等的调整）。同时，介绍交互式图形和动画的制作，使数据展示更具洞察力。 数值计算与优化： 覆盖MATLAB在数值计算方面的优势，包括线性代数运算（矩阵分解、特征值、奇异值分解）、数值积分与微分、方程求解（线性方程组、非线性方程组、微分方程）等。重点讲解优化工具箱的使用，如一维和多维搜索、非线性规划等，帮助读者求解各类优化问题。 信号处理与图像分析基础： 针对科学工程领域常见的需求，本书将介绍信号处理的基础概念，如傅里叶变换、滤波器设计与应用，以及图像处理的基本操作，如图像读写、增强、滤波、分割等。通过实例演示，让读者体会MATLAB在这些领域的强大应用潜力。 算法设计与实现： 强调如何将算法思想转化为MATLAB代码。从基础的函数编写、封装，到面向对象编程的概念引入。重点讲解如何利用MATLAB实现经典算法，例如排序算法、查找算法，以及更复杂的数值算法。本书还会引导读者了解如何对算法的性能进行分析与优化。 MATLAB工具箱的初步探索： 介绍一些常用且核心的MATLAB工具箱，如统计与机器学习工具箱、曲线拟合工具箱、优化工具箱等，并给出相应的应用示例，帮助读者了解如何借助这些专业工具箱解决更复杂的问题。 实际案例驱动的学习： 全书穿插了大量来源于工程、金融、物理、生物等领域的实际案例，例如：传感器数据分析、金融时间序列建模、物理方程数值求解、图像识别初步等。这些案例不仅能直观地展示MATLAB的应用场景，更能帮助读者理解如何将理论知识应用于解决实际挑战。 目标读者： 本书适合以下人群： 初学者： 对MATLAB一无所知，希望系统学习编程基础和数据处理技能的学生、研究人员或工程师。 进阶者： 已经掌握MATLAB基础，希望深入了解数据分析、数值计算、算法实现以及相关工具箱应用的读者。 跨学科学习者： 需要利用MATLAB进行科学计算、数据可视化和模型实现的非计算机专业背景的学生和研究人员。 学习价值： 通过学习本书，读者将能够： 熟练运用MATLAB进行各种类型的数据处理与分析。 创建高质量、信息丰富的图形来展示数据。 运用MATLAB强大的数值计算能力解决复杂的数学问题。 理解并实现常见的科学与工程算法。 初步掌握使用MATLAB工具箱解决特定领域问题的能力。 提升在数据科学、工程计算和算法开发等领域的实践能力。 本书秉持“实践出真知”的理念，力求通过内容本身的逻辑性和案例的真实性，让读者在轻松理解的基础上，逐步构建起坚实的MATLAB编程功底，并为未来在各自领域运用MATLAB解决更深层次的问题打下坚实基础。

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从编程规范和代码工程化的角度来看，这本书的指导思想是极其严谨且先进的。作者在书中反复强调的“面向对象编程”（OOP）在MATLAB环境下的实践，对我个人的编程习惯产生了革命性的影响。我以前总觉得MATLAB是脚本语言的天下，代码写起来随意性大，但书中通过构建清晰的类结构来管理复杂的仿真模型，不仅使得代码逻辑层次分明，极大地提高了可读性和可维护性，更重要的是，它让我在多人协作的科研项目中游刃有余。章节中关于“m文件编写的最佳实践”和“性能调优技巧”部分，简直就是一本优秀的内部代码审查手册。它细致地指出了哪些常见的“MATLAB式陷阱”会导致内存泄漏或运行效率低下，比如不恰当的数组预分配、函数调用栈的深度问题等，并提供了直接可用的修正方案。这种对代码质量的极致追求，让这本书超越了“使用手册”的范畴，更像是一本培养专业级软件工程师的训练指南。

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这本书的理论深度简直让我叹为观止，作者似乎对数字信号处理和数值分析的理解已经到了融会贯通的地步。尤其是在讲解傅里叶变换和快速傅里叶变换（FFT）的部分，不仅给出了标准的公式推导，还深入剖析了算法背后的数学原理和计算复杂度，这对于想要真正掌握底层机制的研究生来说，简直是一份宝藏。我特别欣赏作者对于矩阵分解，比如奇异值分解（SVD）在数据降维和图像处理中的应用所做的详尽阐述，那些复杂的几何意义和应用场景被解析得清晰明了。相比于市面上很多只停留在“如何调用函数”层面的教程，这本书真正做到了从“为什么”到“怎么做”的完美衔接，它强迫你停下来思考代码背后的数学逻辑，而不是机械地复制粘贴。对于那些希望将MATLAB作为科研工具，而不只是一个高级计算器的读者，这本书提供的理论基石是无比坚实的，它让我在面对前沿算法的复现和创新时，拥有了足够的信心去理解和修改源码，而不是被黑盒化的工具函数所束缚。这种对数学内核的深度挖掘，绝对是区分入门和精通的关键所在，读完后感觉自己的数学视野都开阔了许多。

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这本书的实践案例部分设计得极其巧妙，完全颠覆了我对传统教材那种枯燥乏味的“示例代码堆砌”的刻板印象。它没有采用那种教科书式的、脱离实际的例子，而是紧密围绕现代工程和科学计算中的热点领域展开。例如，在介绍优化算法时，它不仅仅停留在讲解梯度下降法，而是立刻引申到了用MATLAB求解实际的非线性最小二乘问题，并且对比了不同求解器的收敛速度和鲁棒性，这对于一个正在进行复杂系统建模的工程师来说，简直是及时雨。最让我印象深刻的是关于并行计算和GPU加速那一章，作者用非常直观的方式展示了如何利用MATLAB的并行计算工具箱，将原本需要耗费数小时的蒙特卡洛模拟过程，缩短到几分钟内完成，代码的修改量非常少，但性能提升却是爆炸性的。这种“立竿见影”的效果，极大地提升了我的学习积极性，让我真切体会到MATLAB在处理大规模数据和高强度计算任务时的强大生产力。每一个案例都仿佛是在指导我解决一个真实的、有挑战性的项目难题。

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这本书的文档组织和学习路径设计体现出一种高度的尊重读者的匠心。它的章节逻辑并非简单的功能罗列，而是一条清晰的认知升级曲线。它从最基础的数据结构和矩阵操作出发，逐步过渡到高级的图形用户界面（GUI）设计，然后迅速切入到实时仿真和硬件在环（HIL）测试的探讨，这种由浅入深，但每一步都紧扣实际应用需求的节奏把握得非常好。特别是关于GUI设计的部分，作者没有过多纠缠于拖拽控件的细节，而是聚焦于如何用MATLAB代码实现响应迅速、用户体验友好的交互界面，这对于需要交付最终产品给非技术人员使用的工程师来说，至关重要。我发现，即便是某个我自认为已经掌握的功能，通过阅读本书的特定章节后，总能发现一种更优雅、更高效的实现方式。这本书的学习体验非常流畅，它似乎总能在我即将感到困惑的那个点上，提前给出最恰当的解释和最优的实践建议。

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对于一个自学MATLAB多年的用户来说，这本书最大的价值在于它对“特定领域工具箱”的精辟解读和融合应用。市面上很多教材要么只讲基础，要么只聚焦一个工具箱，但这本书却巧妙地构建了一个知识的桥梁，将多个高级工具箱的精华融会贯通。例如，在讲解模糊逻辑和神经网络结合时，作者不仅分别介绍了Control System Toolbox和Deep Learning Toolbox的基本操作，更展示了如何设计一个混合智能控制系统，这种跨领域的知识整合能力是极其难得的。我尤其喜欢它在时序数据分析中的处理方式，它将统计工具箱中的时间序列模型与信号处理工具箱中的滤波技术结合起来，构建了一个强大的异常检测框架。这种“工具箱组合拳”的思路，极大地拓宽了我解决实际问题的思路，让我明白在MATLAB这个生态系统中，真正的力量来源于不同模块的协同工作，而不是单个模块的孤立强大。

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只读到第14页，含泪推荐。详细的书评，等我熟练了MATLAB之后，一定回来。

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