MATLAB R2016a完全自學一本通

第1篇
第1章MATLAB R2016a概述
1.1MATLAB R2016a簡介
1.1.1MathWorks及其產品概述
1.1.2MATLAB與其他數學軟件
1.1.3MATLAB的主要特點
1.1.4MATLAB的系統組成
1.1.5MATLAB應用程序簡介
1.1.6MATLAB R2016a新特性
1.2MATLAB R2016a的目錄結構
1.3MATLAB R2016a的工作環境
1.3.1菜單／工具欄
1.3.2命令行窗口
1.3.3工作區
1.4MATLAB R2016a的通用命令
1.5MATLAB R2016a的文件管理
1.5.1當前文件夾瀏覽器和路徑管理器
1.5.2搜索路徑及其設置
1.6MATLAB R2016a的幫助系統
1.6.1純文本幫助
1.6.2演示（Demos）幫助
1.6.3幫助導航瀏覽器
1.7MATLAB使用初步
1.8本章小結
第2章MATLAB基礎知識
2.1數據類型
2.1.1數值類型
2.1.2邏輯類型
2.1.3字符和字符串
2.1.4函數句柄
2.1.5結構體類型
2.1.6數組類型
2.1.7單元數組類型
2.1.8map容器類型
2.2基本矩陣操作
2.2.1矩陣和數組的概念及其區別
2.2.2矩陣的構造
2.2.3矩陣大小及結構的改變
2.2.4矩陣下標引用
2.2.5矩陣信息的獲取
2.2.6矩陣的保存和加載
2_3運算符
2.3.1算術運算符
2.3.2關系運算符
2.3.3邏輯運算符
2.3.4運算優先級
2.4字符串處理函數
2.4.1字符串的構造
2.4.2字符串比較函數
2.4.3字符串查找和替換函數
2.4.4字符串——數值轉換
2.5本章小結
第3章數組與矩陣
3.1數組運算
3.1.1數組的創建和操作
3.1.2數組的常見運算
3.2矩陣操作
3.2.1創建矩陣
3.2.2改變矩陣大小
3.2.3重構矩陣
3.3矩陣元素的運算
3.3.1矩陣的加減運算
3.3.2矩陣的乘法運算
3.3.3矩陣的除法運算
3.3.4矩陣的冪運算
3.3.5矩陣元素的查找
3.3.6矩陣元素的排序
3.3.7矩陣元素的求和
3.3.8矩陣元素的求積
3.3.9矩陣元素的差分
3.4矩陣運算
3.4.1矩陣分析
3.4.2矩陣分解
3.4.3特征值和特征向量
3.5稀疏矩陣
3.5.1稀疏矩陣的存儲方式
3.5.2稀疏矩陣的生成
3.5.3稀疏矩陣的運算
3.6本章小結
第4章MATLAB編程基礎
4.1M文件編輯器
4.2變量
4.2.1變量的命名
4.2.2變量的類型
4.2.3MATLAB默認的特殊變量
4.2.4關鍵字
4.3MATLAB的控制流
4.3.1順序結構
4.3.2if—else—end分支結構
4.3.3switch—case結構
4.3.4try—catch結構
4.3.5for循環結構
4.3.6while循環結構
4.4控制程序流的其他常用指令
4.4.1return指令
4.4，2input和keyboard指令
4.4.3yesinput指令
4.4.4pause指令
4.4.5continue指令
4.4.6break指令
4.4.7error和warning指令
4.5腳本和函數
4.5.1腳本
4.5.2函數
4.5.3M文件的一般結構
4.5.4匿名函數、子函數、私有函數與私有目錄
4.5.5重載函數
4.5.6eval和feval函數
4.5.7內聯函數
4.5.8向量化和預分配
4.5.9函數的函數
4.5.10P碼文件
4.6M文件中變量的檢測與傳遞
4.6.1輸入／輸出變量檢測指令
4.6.2「可變數量」輸入／輸出變量
4.6.3跨空間變量傳遞和賦值
4.7MATLAB程序的調試
4.7.1程序調試的基本概念
4.7.2直接調試法
4.7.3使用調試函數進行調試
4.7.4工具調試法
4.7.5程序的性能優化技術
4.8本章小結
第5章數據可視化
5.1圖形繪制
5.1.1離散數據及離散函數
5.1.2連續函數
5.1.3圖形繪制示例
5.1.4圖形繪制的基本步驟
5.2二維圖形繪制
5.2.1plot指令
5.2.2格柵
5.2.3文字說明
5.2.4線型、標記和顏色
5.2.5坐標軸設置
5.2.6圖形疊繪
5.2.7子圖繪制
5.2.8交互式繪圖
5.2.9雙坐標軸繪制
5.2.10fplot繪圖指令
5.2.11ezplot繪圖指令
5.2.12特殊坐標軸繪圖
5.2.13二維特殊圖形函數
5.3三維圖形繪制
5.3.1曲線圖繪制
5.3.2網格圖繪制
5.3.3曲面圖繪制
5.3.4光照模型
5.3.5繪制等值線圖
5.4四維圖形可視化
5.4.1用顏色描述第四維
5.4.2其他函數
5.5本章小結
第2篇
第6章數據分析
6.1多項式及其函數
6.1.1多項式的表達式和創建
6.1.2多項式求根
6.1.3多項式的四則運算
6.1.4多項式的導數、積分與估值
6.1.5多項式運算函數及操作指令
6.1.6有理多項式
6.2數據插值
6.2.1一維插值
6.2.2二維插值
6.3函數的極限
6.3.1極限的概念
6.3.2求極限的函數
6.4函數數值積分
6.4.1數值積分問題的數學表述
6.4.2一元函數的數值積分
6.4.3多重數值積分
6.5本章小結
第7章符號數學計算
7.1MATLAB符號計算概述
7.2符號對象和符號表達式
7.2.1符號對象的創建命令
7.2.2符號對象的創建示例
7.2.3符號計算中的運算符和函數
7.2.4符號對象的類別識別函數
7.2.5符號表達式中的變量確定
7.2.6符號精度計算
7.3符號表達式操作
7.3.1符號表達式顯示
7.3.2符號表達式合並
7.3.3符號表達式展開
7.3.4符號表達式嵌套
7.3.5符號表達式分解
7.3.6符號表達式化簡
7.4符號表達式替換
7.4.1subs替換函數
7.4.2subexpr替換函數
7.5符號函數的操作
7.5.1復合函數操作
7.5.2反函數操作
7.6符號微積分
7.6.1符號表達式的極限
7.6.2符號表達式的微分
7.6.3符號表達式的積分
7.6.4符號表達式的級數求和
7.6.5符號表達式的泰勒級數
7.7符號積分變換
7.7.1傅里葉變換及其反變換
7.7.2拉普拉斯變換及其反變換
7.7.3Z變換及其反變換
7.8符號代數方程求解
7.9符號微分方程求解
7.10符號分析可視化
7.10.1funtool分析界面
7.10.2taylortool分析界面
7.11本章小結
第8章概率統計
8.1產生隨機變量
8.1.1二項分布的隨機數據的產生
8.1.2正態分布的隨機數據的產生
8.1.3常見分布的隨機數產生
8.2概率密度計算
8.2.1通用函數概率密度值
8.2.2專用函數概率密度值
8.3累積概率分布
8.3.1通用函數累積概率值
8.3.2專用函數累積概率值
8.4統計特征
8.4.1平均值、中值
8.4.2數據比較
8.4.3期望
8.4.4方差和標准差
8.4.5協方差與相關系數
8.5統計作圖
8.5.1正整數頻率表
8.5.2累積分布函數圖形
8.5.3最小二乘擬合直線
8.5.4繪制正態分布概率圖形
8.5.5樣本數據的盒圖
8.5.6參考線繪制
8.5.7樣本概率圖形
8.5.8正態擬合直方圖
8.6本章小結
第9章數學建模函數
9.1曲線擬合函數
9.1.1多項式擬合
9.1.2加權最小方差（WLS）擬合原理及實例
9.1.3非線性曲線擬合
9.2參數估計函數
9.2.1常見分布的參數估計
9.2.2點估計
9.2.3區間估計
9’’3參數傳遞
9.3.1輸入和輸出參數的數目
9.3.2可變數目的參數傳遞
9.3.3返回被修改的輸入參數
9.3.4全局變量
9.4本章小結
第10章經典智能算法
10.1粒子群算法的MATLAB實現
10.1.1基本原理
10.1.2程序設計
10.1.3經典應用
10.2遺傳算法的MATLAB實現
10.2.1基本原理
10.2.2程序設計
10.2.3經典應用
10.3蟻群算法概述
10.3.1基本原理
10.3.2程序設計
10.3.3經典應用
10.4本章小結
第3篇
第11章偏微分方程工具箱
11.1偏微分方程（PDE）工具箱介紹
11.1.1偏微分方程常見類型介紹
11.1.2偏微分方程工具箱簡介
11.2求解偏微分方程示例
11.2.1求解橢圓方程
11.2.2求解拋物線方程
11.2.3求解雙曲線方程
11.2.4求解特征值方程
11.3本章小結
第12章優化工具箱
12.1優化工具箱及最優化問題介紹
12.1.1優化工具箱常用函數
12.1.2最優化問題
12.2線性規划
12.2.1線性規划函數
12.2.2線性規划問題的應用
12.3無約束非線性規划
12.3.1基本數學原理介紹
12.3.2無約束非線性規划函數
12.3.3無約束非線性規划問題的應用
12.4二次規划
12.4.1二次規划函數quadprog
12.4.2二次規划問題的應用
12.5有約束最小化
12.5.1有約束最小化函數fmincon
12.5.2有約束最小化應用
12.6目標規划
12.6.1目標規划函數fgoalattain
12.6.2目標規划應用
12.7最大最小化
12.7.1最大最小化函數fminimax
12.7.2最大最小化應用
12.8本章小結
……
第13章圖像處理工具箱
第14章信號處理工具箱
第15章小波分析工具箱
第16章Simulink仿真基礎
第17章Simulink仿真應用
第18章Stateflow建模與應用
第19章神經網絡工具箱