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肖汉光　 编

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• MATLAB
• 数值计算
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• 工程计算
• 大学教材
• 高等教育
• 算法
• 编程
• 数学建模
• 仿真

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121286223

版次：1

商品编码：11981240

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：316

字数：506000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为大学本科、专科学生有关课程的教材和教学参考书，也可作为MATLAB用户和研究生的自学用书。

本书由浅入深地介绍MATLAB的基本语法、编程技巧和高级应用。全书在讲解的过程中为突出实用性，穿插了大量实例，图文并茂。

内容简介

本书基于2014版MATLAB，以编程知识方法与实践技能并重，以提高综合编程能力和解决实际工程问题为纲，由浅入深地介绍MATLAB的基本语法、编程技巧和高级应用。前8章为基础，主要介绍MATLAB基本知识和系统环境、矩阵及其运算、数据可视化、程序设计、数值计算、符号运算、GUI设计、Simulink仿真；后4章为应用，通过结合MATLAB的基本知识与高校其他相关课程及实际应用，主要介绍MATLAB在电路仿真、数字信号处理、数字图像处理、电磁场与电磁波中的应用。每章末尾包含有相应的习题和实验，可让读者在学完理论知识后上机训练，以便更好地掌握本书的知识。全书在讲解的过程中为突出实用性，穿插了大量实例，图文并茂。本书可作为高等学校相关课程的教材或教学参考书，也可供MATLAB用户学习和参考。

作者简介

重庆理工大学光电信息学院副教授，中国计算机学会会员，美国计算机学会会员。在学科竞赛和建模方面，作为指导教师参加全国和国际性竞赛，获得全国一等奖2项和二等奖1项，国际（美国）一等奖2项和二等奖1项，2012年获得全国本科组一等奖，被评为重庆赛区优秀教练。科研上，主要从事MATLAB算法设计、心血管系统建模与仿真、脉搏波信号的测量和分析、动脉硬化和狭窄检测、人工智能、模式识别等研究工作。主持和参与国际合作项目2项，主持省部级科研项目2项，主持校级科研项目2项，公开发表论文20余篇，SCI收录5篇，EI收录10篇，编著1部，外文编著1部，参编教材2部。

目录

第1章 MATLAB概述及系统环境 1
1．1 MATLAB概述 1
1．1．1 前言 1
1．1．2 MATLAB软件概述 1
1．1．3 MATLAB桌面环境及入门 2
1．2 MATLAB集成环境 4
1．2．1 MATLAB运行环境 4
1．2．2 MATLAB的安装 8
1．3 初识MATLAB实例 11
1．4 MATLAB常用命令及学习技巧 12
1．5 MATLAB帮助系统 13
1．5．1 命令窗口帮助系统 13
1．5．2 帮助浏览窗口 15
习题1 16
第2章　MATLAB矩阵及其运算 17
2．1　MATLAB的特殊常量 17
2．2　MATLAB变量 17
2．2．1　变量的命名规则 17
2．2．2　变量的定义与赋值 18
2．2．3　变量的显示 19
2．2．4　变量的存取 20
2．2．5　变量的清除 22
2．3　MATLAB数组与矩阵 22
2．3．1　一维数组 22
2．3．2　二维数组（矩阵） 25
2．3．3　字符数组 28
2．3．4　结构数组 30
2．3．5　元胞数组 33
2．3．6　“非数”与“空”数组 35
2．4　矩阵的运算和操作 38
2．4．1　矩阵的算术运算 38
2．4．2　矩阵的关系运算 40
2．4．3　矩阵的逻辑运算 41
2．4．4　矩阵元素的取整、取模和取余 41
2．4．5　矩阵的综合操作 43
2．5　MATLAB矩阵分析与处理 45
2．5．1　矩阵的行列式 45
2．5．2　矩阵的秩与迹 46
2．5．3　矩阵的逆与伪逆 47
2．5．4　线性方程组的求解 48
2．5．5　特征值分析 49
2．5．6　矩阵的范数和条件数 49
习题2 51
实验2　矩阵及运算 52
第3章 MATLAB数据可视化 53
3．1 二维数据可视化 53
3．1．1 基本二维曲线绘制 54
3．1．2 绘图辅助操作 56
3．1．3 多图叠绘、双纵坐标、多子图 61
3．1．4 特殊二维图形绘制 64
3．2 三维数据可视化 67
3．2．1 三维曲线绘制 67
3．2．2 三维网格绘制 69
3．2．3 三维曲面绘制 70
3．2．4 准四维图形绘制 72
3．2．5 其他特殊三维图形 73
3．3 可视化图形修饰 75
3．3．1 图形视角处理 75
3．3．2 图形色彩处理 78
3．3．3 图形光照处理 82
3．3．4 图形裁剪与空间变换 85
3．4 句柄绘图 87
3．4．1 句柄图形体系 87
3．4．2　图形对象句柄的获取 88
3．4．3 对象属性的获取和设置 89
3．4．4 控制图形输出 91
习题3 93
实验3 数据可视化 94
第4章　MATLAB程序设计 95
4．1 M文件 95
4．1．1 M文件的创建、打开和运行 95
4．1．2 M脚本文件 97
4．1．3 M函数文件 97
4．2 MATLAB的结构化程序设计 98
4．2．1 顺序结构 98
4．2．2 条件控制结构 98
4．2．3 循环控制结构 102
4．2．4 其他常用语句 104
4．3 函数 107
4．3．1 函数的创建 107
4．3．2 函数的调用与可调性 109
4．3．3 局部变量与全局变量 112
4．3．4 函数句柄 113
4．4 MATLAB程序的调试 113
4．4．1 程序调试的基本概念 113
4．4．2 M编辑器的程序调试 114
4．4．3 程序的性能优化 115
习题4 115
实验4　程序设计 116
第5章 MATLAB数值计算 117
5．1 线性方程组求解 117
5．1．1 直接求解法 117
5．1．2 迭代法 121
5．2 非线性方程求解 128
5．2．1　非线性方程数值求解基本原理 128
5．2．2 非线性方程求根的MATLAB命令 130
5．2．3 典型非线性方程求解算法及MATLAB实现 132
5．3 MATLAB数据插值与拟合 136
5．3．1 一维插值 136
5．3．2 二维插值 138
5．3．3 曲线拟合 139
5．4 数值微积分 141
5．4．1 数值微分计算 141
5．4．2 数值积分计算 143
习题5 148
实验5 数值计算 148
第6章 MATLAB符号运算 150
6．1 符号对象的创建 150
6．1．1 符号常量和符号变量 150
6．1．2 符号表达式与符号函数 151
6．1．3 符号矩阵 152
6．2　符号对象的运算 153
6．2．1　符号表达式的基本运算 153
6．2．2 符号矩阵的基本运算 154
6．2．3 其他符号运算 154
6．3 符号函数的微积分应用 157
6．3．1 符号函数的极限与连续性 157
6．3．2 符号函数的微分 159
6．3．3 符号函数的积分 160
6．4 符号级数应用 162
6．4．1 级数求和 162
6．4．2 泰勒级数 162
6．4．3 函数的傅里叶级数展开式 163
6．5 符号积分变换 164
6．5．1 傅里叶变换及其逆变换 164
6．5．2 拉普拉斯变换及其逆变换 164
6．5．3 Z变换及其逆变换 165
6．6 符号方程求解 166
6．6．1 符号代数方程 166
6．6．2 符号常微分方程 167
习题6 168
实验6 符号运算 169
第7章 MATLAB GUI设计 170
7．1 GUI基本介绍 170
7．1．1　GUI简介 170
7．1．2 入门示例 171
7．1．3 控件创建 172
7．2　GUI创建 174
7．2．1　菜单设计 174
7．2．2 对话框设计 175
7．2．3 文件管理框 177
7．3 GUI的M文件 178
7．4 GUI实例 179
7．4．1 MATLAB GUI设计步骤 179
7．4．2 设计实例 179
习题7 183
实验7 GUI设计 184
第8章 MATLAB Simulink仿真 185
8．1 Simulink的基本操作 185
8．1．1 Simulink的启动 185
8．1．2 Simulink模型窗口的建立 185
8．2 Simulink模块库与系统仿真 186
8．2．1 Simulink模块库 186
8．2．2 Simulink环境下的仿真运行 188
8．3 Simulink子系统与模块封装 190
8．3．1 Simulink子系统的建立 191
8．3．2 子系统的条件执行 193
8．3．3 Simulink子系统的封装 196
8．4 Simulink仿真实例 199
习题8 201
实验8 Simulink建模与仿真 202
第9章 MATLAB在电路仿真中的应用 204
9．1　MATLAB电路辅助设计与优化 204
9．2　电阻电路 204
9．2．1 电路描述 204
9．2．2 程序结果验证描述 205
9．2．3 Simulink建模 205
9．2．4 线性电阻电路方程的建立 207
9．2．5 电路方程的求解 208
9．2．6 MATLAB程序结构设计 209
9．2．7　测试 210
9．3 动态电路的时域分析 213
9．3．1 一阶零输入响应 213
9．3．2 二阶零输入响应 215
9．3．3 单位阶跃响应 218
9．4 动态电路的频率响应 219
9．4．1 一阶低通电路的频率响应 219
9．4．2 二阶低通响应 220
9．4．3 频率响应：二阶带通电路 221
9．4．4 复杂谐振电路的计算 221
9．5 MATLAB电路仿真实例 222
9．5．1 仿真实例1对电路电阻的分析 222
9．5．2 仿真实例2用MATLAB的M文件设计巴特沃斯滤波器 224
9．5．3 仿真实例3信号的分解 225
9．5．4 仿真实例4信号的合成 227
习题9 228
实验9 MATLAB在电路仿真中的应用 229
第10章　MATLAB在数字信号处理中的应用 230
10．1 信号的MATLAB表示与描述 230
10．1．1 离散信号的MATLAB表示 230
10．1．2 信号序列的产生 232
10．2 MATLAB数字信号处理基础 235
10．2．1 信号基本运算 235
10．2．2 信号的卷积 238
10．2．3 信号的相关 239
10．3 信号的频域分析 240
10．3．1 傅里叶级数分析 240
10．3．2 离散傅里叶变换 241
10．3．3 快速傅里叶变换 242
10．3．4 信号窗函数 245
10．4 其他数字信号分析方法 247
10．4．1 离散余弦变换 247
10．4．2 希尔伯特变换 249
10．4．3 倒谱分析 250
10．5 数字滤波器设计 252
10．5．1 数字滤波器基本原理与分类 252
10．5．2 IIR滤波器设计及MALTAB实现 253
10．5．3 FIR滤波器设计及MATLAB实现 258
习题10 261
实验10 MATLAB在数字信号处理中的应用 262
第11章 MATLAB在数字图像处理中的应用 263
11．1 图像基本操作 263
11．1．1 图像的读取和显示 263
11．1．2 图像的基本运算 264
11．1．3 图像数据的保存 266
11．2 图像灰度变换 266
11．2．1 常用灰度变换函数 266
11．2．2 线性灰度变换和非线性灰度变换 268
11．2．3 直方图均衡化 268
11．3 滤波处理 270
11．3．1 空间滤波 270
11．3．2 频域滤波 273
11．4 形态学处理 274
11．4．1 膨胀与腐蚀 275
11．4．2 开运算与闭运算 277
11．5 图像分割 279
11．5．1 边缘检测 279
11．5．2 阈值处理 280
11．5．3 区域生长 281
习题11 285
实验11 数字图像处理 285
第12章 MATLAB在电磁场与电磁波中的应用 286
12．1 矢量分析 286
12．1．1 矢量基本运算 286
12．1．2 梯度、散度和旋度的计算 289
12．1．3 场的可视化 290
12．2 电磁场的计算与仿真 291
12．2．1 静电场的计算与仿真 291
12．2．2 恒定磁场的计算与仿真 293
12．3 电磁波的计算与仿真 297
12．3．1 电磁波的合成计算与仿真 297
12．3．2 电磁波驻波的模拟 298
12．3．3 光的多缝衍射模拟 299
12．3．4 电磁波的极化模拟 300
12．3．5 电磁波传播的模拟 303
习题12 306
实验12　矢量计算与电磁仿真 307
参考文献 308

前言/序言

前言

学生和科研工作者的一项重要工作是，通过编程对自己的想法与设计进行计算、仿真和验证，而这项工作通常纷繁复杂、耗时和乏味，因此极大地增加了学习和科研的难度。MATLAB是Mathworks 公司推出的一套高性能数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，可方便地应用于数学计算、算法开发、数据采集、系统建模和仿真、控制系统、神经网络、图像处理、模糊逻辑、科学和工程绘图、应用软件开发等方面。MATLAB的更大优点在于其具有其他高级编程语言难以比拟的编写简单、效率高、易学易懂等优点，因此MATLAB语言也被通俗地称为演算纸式的科学算法语言，在MATLAB开发环境中描述问题及编写求解问题的程序时，用户可以按照符合人们的科学思维方式和数学表达习惯的语言形式来书写程序，摆脱复杂的编程语法和众多的编程规范，能真正地把精力放在科研和设计的核心问题上，进而大大提高工作效率。

MATLAB已是当今最优秀的科技应用软件之一，其强大的科学计算能力、可视化功能、开放式可扩展环境、源程序开放性和大量的专业领域工具箱，已被广泛应用于电子信息、金融、生物医学、通信、工程数学、土木工程、人工智能等领域。因此，MATLAB应逐渐成为众多专业学生必须掌握的一门语言和学习、科研工具，以便为学习和科研带来极大便利。目前，市面上的MATLAB书籍很多，但大多针对某个特定应用领域，内容较深而不够全面，不适合本科教学。本书基于MATLAB最新的2014版，根据本科生当前认知水平和知识基础，由浅入深、系统全面地介绍MATLAB的特性、使用和编程方法，并结合与专业知识相关的大量实例展示MATLAB的功能、应用和效果，旨在激发学生的学习兴趣，使学生掌握一种重要的工具和技能，提高学生解决问题的能力，为今后的学习、科研和工作打下坚实的基础。

本书由重庆理工大学肖汉光、邹雪、宋涛主编，汤斌、张建强参编，编写过程中得到了罗海军老师的大力支持和指导，在此表示诚挚的感谢。由于编者水平有限，书中难免存在一些错误和不当之处，敬请同行和各位读者批评指正。

编 者

《Python数据科学实用指南》 内容简介 本书旨在为对数据科学领域感兴趣的初学者和有一定基础的学习者提供一套全面、实用的学习路径。本书不涉及MATLAB大学教程中的任何内容，而是专注于利用Python语言及其丰富的生态系统来解决现实世界中的数据问题。我们将从Python基础讲起，循序渐进地引导读者掌握数据处理、分析、可视化及建模的关键技能。 第一部分：Python基础与环境搭建 在开始数据科学之旅前，扎实的Python基础至关重要。本部分将涵盖： Python语法入门： 变量、数据类型（整型、浮点型、字符串、布尔型）、运算符、控制流（条件语句if/else，循环语句for/while）、函数定义与调用。我们将通过大量简洁明了的代码示例，帮助读者快速理解并掌握Python的基本编程概念。 数据结构： 深入介绍Python的核心数据结构，包括列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）。重点讲解它们的特性、常用操作以及在数据处理中的应用场景。 模块与包： 理解Python的模块化设计，学习如何导入和使用标准库及第三方库。介绍pip包管理器的使用，为后续安装数据科学相关的库打下基础。 开发环境配置： 指导读者安装Python解释器，并推荐使用Anaconda发行版，它集成了Python、Jupyter Notebook/Lab、NumPy、Pandas等常用科学计算库，极大地方便了开发环境的搭建和管理。同时，介绍Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，包括代码编写、Markdown笔记、结果展示等，使其成为高效的数据探索工具。 第二部分：核心数据科学库精讲 Python强大的数据科学能力主要体现在其丰富的第三方库。本部分将重点介绍几个核心库： NumPy： Python科学计算的基石。我们将深入讲解NumPy数组（ndarray）的创建、索引、切片、形状操作、数学运算（元素级运算、矩阵运算）、广播机制以及其在处理大规模数值数据时的效率优势。 Pandas： 数据分析的利器。本书将全面介绍Pandas的两个核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。重点讲解数据的导入导出（CSV, Excel等）、数据清洗（处理缺失值、重复值、异常值）、数据选择与过滤、数据分组与聚合（groupby）、数据合并与连接（merge, join, concat）、时间序列数据处理等。通过实际案例，展示Pandas在数据预处理和探索性数据分析（EDA）中的强大能力。 Matplotlib与Seaborn： 数据可视化的桥梁。本部分将指导读者使用Matplotlib创建各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，并学习图表的自定义设置（标题、轴标签、图例、颜色、风格）。在此基础上，将介绍Seaborn库，它基于Matplotlib，提供了更高级、更美观的统计图表绘制功能，能够轻松生成如热力图、箱线图、小提琴图、分类散点图等，帮助读者直观地理解数据分布和关系。 第三部分：数据探索与预处理实践 在真实的数据科学项目中，数据探索与预处理往往占据了大部分时间。本部分将聚焦于这些关键环节： 探索性数据分析（EDA）： 学习如何通过统计摘要（均值、中位数、方差、标准差、分位数等）、数据分布可视化（直方图、密度图）、相关性分析（相关矩阵、散点图矩阵）等方法，全面了解数据集的特征、分布情况和变量之间的关系。 数据清洗与转换： 详细讲解处理缺失值的策略（删除、填充均值/中位数/众数、插值法）和实现方法。学习如何识别和处理异常值，包括可视化检测（箱线图）和统计方法。介绍数据类型转换、特征编码（独热编码、标签编码）以及数据标准化/归一化等数据预处理技术，为后续建模做准备。 特征工程入门： 探讨如何从原始数据中创建新的、更有意义的特征，以提升模型性能。这可能包括对日期/时间特征的提取（年、月、日、星期）、文本数据的处理（词频统计、TF-IDF）、以及组合特征的创建等。 第四部分：机器学习基础与应用（使用Scikit-learn） 本书将引入机器学习的基本概念，并结合Scikit-learn这一强大的Python机器学习库进行实践： 机器学习概述： 介绍监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的基本分类。重点讲解回归与分类任务的区别。 Scikit-learn入门： 熟悉Scikit-learn的基本API，包括Estimator接口（fit, predict, transform）、数据集的划分（训练集、测试集）、模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等）。 常用监督学习算法： 线性回归（Linear Regression）： 讲解模型原理，使用Scikit-learn实现预测连续值。 逻辑回归（Logistic Regression）： 讲解模型原理，使用Scikit-learn实现二分类任务。 决策树（Decision Trees）与随机森林（Random Forests）： 介绍树模型的原理，学习如何使用它们进行分类和回归，以及随机森林提升模型鲁棒性的方法。 支持向量机（SVM）： 简要介绍SVM的基本思想，展示其在分类任务中的应用。 常用无监督学习算法： K-Means聚类： 讲解聚类概念，使用K-Means对数据进行分组。 模型选择与调优： 介绍交叉验证（Cross-validation）的思想，用于更可靠地评估模型性能。讲解网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数调优技术，以找到最优模型配置。 第五部分：综合案例与进阶展望 为了巩固所学知识，本部分将通过几个贴近实际的数据科学项目案例，串联起数据获取、处理、分析、可视化和建模的全过程。例如： 房价预测项目： 从数据加载、EDA、特征工程到模型训练和评估。 用户行为分析项目： 分析用户点击流数据，发现用户模式。 最后，本书将对更高级的数据科学主题进行简要展望，如深度学习（TensorFlow/PyTorch）、自然语言处理（NLP）、大数据处理（Spark）等，为读者提供进一步学习的方向。 本书力求内容详实、逻辑清晰，结合丰富的代码示例，帮助读者在实践中掌握数据科学的核心技能。希望通过本书的学习，读者能够独立地运用Python处理和分析数据，并为更复杂的数据科学问题打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对控制系统设计充满好奇的学生，《MATLAB大学教程》为我打开了一扇通往这个领域的大门。书中关于控制系统理论基础的讲解，虽然篇幅有限，但切入点非常巧妙。它从如何用MATLAB建立系统模型开始，比如传递函数、状态空间方程的表示，然后逐步过渡到系统的时域和频域分析，如阶跃响应、伯德图、奈奎斯特图的绘制。我特别喜欢书中关于根轨迹分析的讲解，它不仅给出了根轨迹图的绘制方法，还深入浅出地解释了根轨迹图如何反映系统稳定性和动态性能的变化。这让我能够更直观地理解增益和系统参数对系统行为的影响。书中还介绍了一些基础的控制器设计方法，比如PID控制器，并演示了如何在MATLAB中进行参数整定和仿真验证。我曾经尝试着用书中介绍的方法来设计一个简单的反馈控制器，来稳定一个我构建的仿真模型，通过观察仿真结果，我能够清晰地看到控制器在改善系统稳定性和响应速度方面的作用，这让我感到非常有成就感。这本书的讲解方式，让复杂的控制理论变得更加容易理解和上手。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在校的机械工程专业的学生，我一直觉得在一些数值计算和仿真方面，MATLAB是不可或缺的工具。《MATLAB大学教程》在这方面给了我极大的帮助。这本书在讲解数值计算方法的部分，不仅仅是罗列了各种算法，而是着重讲解了这些算法的原理、优缺点以及在MATLAB中的具体实现。例如，在求解常微分方程（ODE）的部分，书中详细介绍了如欧拉法、龙格-库塔法等几种常用方法的原理，并提供了相应的MATLAB函数调用示例。我特别印象深刻的是，书中有一个章节是关于如何利用MATLAB进行有限元分析（FEA）的入门介绍。虽然有限元分析本身是一个非常复杂的领域，但这本书通过一个简单的例子，清晰地展示了如何构建模型、施加载荷和边界条件，以及如何解释结果。这对于我理解和学习有限元分析的理论知识起到了至关重要的作用，让我不再觉得它是一个遥不可及的概念。书中的代码示例往往非常简洁明了，同时又包含了关键的注释，使得我能够快速地理解每一行代码的作用。我尝试着将书中介绍的振动分析方法应用到我的一门课程设计中，通过MATLAB的仿真结果，我能够更直观地理解结构在不同载荷下的响应，这大大提升了我设计过程的效率和准确性。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB大学教程》给我带来了前所未有的学习体验，彻底颠覆了我之前对这类技术书籍的刻板印象。一开始，我抱着试试看的心态翻开这本书，因为我之前在学习其他编程语言时，常常被厚重、枯燥的文字和晦涩难懂的公式吓退。然而，《MATLAB大学教程》的开篇就以一种非常接地气的方式，通过生活中的实际案例引入MATLAB的应用，让我立刻感受到了它的实用性和趣味性。作者并没有一开始就堆砌复杂的理论，而是循序渐进地引导读者理解MATLAB的核心概念，比如变量的声明、基本的数据类型、运算符的使用等等。我尤其欣赏书中对每一个知识点的讲解都配有清晰的代码示例，并且这些示例都经过精心设计，能够直观地展现出代码的运行结果以及背后的逻辑。更重要的是，书中不仅仅停留在基础的语法教学，而是着重强调如何利用MATLAB解决实际问题。它教会我如何将数学模型转化为MATLAB代码，如何进行数据可视化来分析趋势，以及如何利用MATLAB的强大函数库来完成复杂的计算任务。我记得有一个章节详细讲解了如何用MATLAB绘制三维图形，当时我尝试着用自己收集的一些实验数据来绘制，发现效果比我用Excel手动制作的要精美得多，而且互动性也更强，可以自由旋转、缩放，这让我非常有成就感。这本书的语言风格也十分亲切，作者仿佛是一位经验丰富的老师，耐心地解答着读者可能遇到的每一个困惑。即使是我这样的初学者，也能在阅读过程中感到自信和鼓励，而不是被大量的专业术语压倒。它为我打开了通往科学计算和工程应用的大门，让我看到了MATLAB在各个领域的神奇力量。

评分☆☆☆☆☆

我在尝试学习一些更高级的科学计算库和工具时，《MATLAB大学教程》中关于M文件和函数的编写部分，为我打下了坚实的基础。书中详细讲解了如何创建和调用自定义函数，如何进行脚本的编写和执行，以及如何利用MATLAB的编辑器和调试器来提高编程效率。我特别喜欢书中关于代码风格和良好编程习惯的建议，这让我从一开始就能够写出更清晰、更易于维护的代码。书中还介绍了一些关于程序效率优化的技巧，比如向量化操作和避免不必要的循环，这些都对我后续编写更复杂的程序非常有帮助。我曾经尝试着将书中介绍的函数编写技巧应用到一个我正在进行的小项目中，通过将重复性的计算逻辑封装成函数，我不仅简化了主程序的代码，还提高了代码的可重用性，这让我对编程的效率有了新的认识。这本书不仅仅是教授MATLAB的语法，更是培养了我作为一名开发者应有的良好编程习惯和思维方式。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样需要处理大量工程数据和进行科学计算的人来说，《MATLAB大学教程》中的数据可视化部分是我的救星。这本书在数据可视化方面的讲解非常全面，从基本的二维折线图、散点图，到三维图形、图形的定制和美化，都进行了详细的介绍。我尤其欣赏书中对图例、坐标轴标签、标题等细节的处理，它教会我如何制作出清晰、专业、易于理解的图形，这对于我撰写报告和发表论文至关重要。书中还介绍了一些更高级的可视化技术，比如热力图、等高线图，以及如何创建交互式图形，这些都极大地提升了我分析和展示数据的能力。我曾经尝试着用书中介绍的方法来可视化我收集的实验数据，通过调整颜色、线条样式和数据标记，我能够将原本杂乱无章的数据变成一幅幅清晰、有洞察力的图表，这让我能够更快速地发现数据中的规律和异常。这本书不仅仅教我如何画图，更是教我如何用图来“讲故事”，如何通过可视化来传达信息和观点。

评分☆☆☆☆☆

在我接触《MATLAB大学教程》之前，我对“建模与仿真”这个概念一直停留在模糊的理解阶段，这本书为我带来了清晰的认识。它将复杂的理论与MATLAB强大的仿真工具相结合，让我能够动手实践，直观地观察理论模型的行为。书中对于Simulink的介绍，虽然只是入门级的，但足以让我理解其强大的图形化建模能力。我印象深刻的是，书中通过一个简单的物理系统仿真案例，展示了如何拖拽模块、连接信号线、设置参数，以及如何运行仿真并观察结果。这种直观的操作方式，让我能够快速地将数学模型转化为可执行的仿真程序，并从中获得反馈。我尝试着复现书中介绍的仿真模型，并通过修改参数来观察系统的变化，这让我对动力学、控制理论等知识有了更深入的理解。这本书不仅仅是教授MATLAB的工具，更是让我理解了如何运用工具来解决实际问题，如何将抽象的理论具象化，从而更好地理解和设计各种工程系统。

评分☆☆☆☆☆

在学习过程中，我常常遇到一些需要进行迭代计算或数值仿真的场景，《MATLAB大学教程》在这一方面的讲解对我帮助巨大。书中对于循环结构（如`for`循环、`while`循环）、条件语句（如`if-else`语句）以及函数定义等基础编程概念的讲解非常清晰，并配有大量的实例。我尤其欣赏书中对于算法实现效率的讨论，它不仅仅教授如何写出能工作的代码，还会引导读者思考如何优化代码，使其运行得更快、更节省资源。例如，在讲解矩阵运算时，它会强调利用MATLAB的向量化操作，而不是使用低效的循环。我曾经尝试着写一个求解线性方程组的程序，一开始我用了嵌套循环，运行速度非常慢，后来参照书中的例子，改用了矩阵运算，速度提升了几个数量级，这让我深刻体会到MATLAB在数值计算方面的强大优势。书中还包含了一些关于数值积分和微分方程求解的章节，这些内容对我理解和实现一些物理模型仿真非常有帮助。我尝试着用书中介绍的方法来模拟一个简单的物理系统，通过调整参数，我能够观察到系统随时间演化的动态过程，这极大地增强了我对理论知识的直观认识。

评分☆☆☆☆☆

我对图像处理一直抱有浓厚的兴趣，但传统的图像处理书籍往往充斥着晦涩的数学公式和算法。《MATLAB大学教程》在这方面提供了一种全新的视角。书中对图像处理的讲解，从最基础的图像读取、显示、像素操作开始，逐步深入到图像增强、滤波、边缘检测、形态学处理等核心技术。我特别喜欢书中对图像滤波的讲解，它不仅仅是介绍各种滤波器（如高斯滤波、中值滤波）的原理，更重要的是演示了如何在MATLAB中使用`imfilter`等函数来实现这些滤波操作，并直观地展示了滤波前后图像的变化。书中的案例非常丰富，比如如何去除图像中的噪声、如何提取图像中的特定物体、如何进行图像分割等，这些都极具实用性。我曾尝试运用书中介绍的边缘检测算法来处理一些我拍摄的照片，通过对不同算法和参数的调整，我能够成功地勾勒出物体的轮廓，这让我对图像的底层结构有了更深入的理解。这本书的讲解方式，让图像处理不再是枯燥的算法堆砌，而是变成了一种可以动手实践、观察结果的有趣过程。它为我后续深入学习更复杂的图像识别和计算机视觉技术打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信号处理领域充满兴趣，但苦于缺乏系统性的理论基础和实操经验。《MATLAB大学教程》的出现，可以说是恰逢其时，为我扫清了许多障碍。这本书在信号处理部分的处理方式令我印象深刻。作者并没有直接跳入高深的算法，而是从最基本的信号概念入手，例如采样、量化、频谱分析等，用通俗易懂的比喻和图示来解释这些抽象的概念。然后，逐步过渡到MATLAB中与信号处理相关的函数库，如`fft`、`ifft`、`filter`等。我特别喜欢书中关于傅里叶变换的讲解，它不仅仅是给出了公式，而是通过绘制不同频率的正弦波叠加成复杂信号，再用傅里叶变换将其分解的过程，让我对“时域”和“频域”的转换有了直观的理解。书中还包含了许多实际的信号处理案例，比如音频滤波、噪声去除、边缘检测等，这些案例的实现步骤都非常详细，代码也易于理解和修改。我曾经尝试着用书中介绍的方法来处理一段带有背景噪音的语音信号，通过调整滤波器参数，我成功地将噪音减小了很多，这让我体验到了MATLAB强大的信号处理能力。此外，本书在讲解过程中，还会穿插一些关于信号处理理论背景的介绍，这对于想要深入理解原理的读者来说非常有益。它不仅仅是一本工具书，更是一本能够帮助读者构建科学思维的书籍。我甚至开始尝试将书中介绍的信号处理方法应用到我正在进行的一些小项目研究中，发现效果远超我的预期。

评分☆☆☆☆☆

我在学习数据分析的初期，常常被各种统计概念和复杂的算法弄得头昏脑涨。《MATLAB大学教程》在这方面提供了一条清晰的学习路径。这本书在数据分析和统计建模的部分，从基础概念讲起，例如描述性统计、概率分布，然后逐步深入到更复杂的分析技术，如回归分析、聚类分析、主成分分析等。我最欣赏的是，它并非孤立地介绍这些统计方法，而是将它们与MATLAB强大的数据处理和可视化工具紧密结合。例如，在讲解回归分析时，书中不仅给出了线性回归和多元回归的数学模型，还详细演示了如何在MATLAB中使用`polyfit`、`regress`等函数进行模型拟合，并如何利用`plot`函数绘制拟合曲线和残差图来评估模型的优劣。这种将理论与实践相结合的方式，让我在学习过程中能够立刻看到效果，增强了学习的信心。我曾尝试运用书中介绍的聚类分析方法来分析一组客户消费数据，通过MATLAB生成的散点图和聚类中心，我能够清晰地划分出不同的客户群体，这为我后续的市场营销策略制定提供了重要的依据。本书的语言通俗易懂，即使是对于没有深厚统计学背景的读者，也能循序渐进地掌握相关知识。

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行

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好东西我喜欢

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专业性很强

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行

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还可以，自学用

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专业性很强

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不错，上课用

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行

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挺好的