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肖漢光　 編

圖書標籤:

• MATLAB
• 數值計算
• 科學計算
• 工程計算
• 大學教材
• 高等教育
• 算法
• 編程
• 數學建模
• 仿真

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121286223

版次：1

商品編碼：11981240

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：316

字數：506000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書可作為大學本科、專科學生有關課程的教材和教學參考書，也可作為MATLAB用戶和研究生的自學用書。

本書由淺入深地介紹MATLAB的基本語法、編程技巧和高級應用。全書在講解的過程中為突齣實用性，穿插瞭大量實例，圖文並茂。

內容簡介

本書基於2014版MATLAB，以編程知識方法與實踐技能並重，以提高綜閤編程能力和解決實際工程問題為綱，由淺入深地介紹MATLAB的基本語法、編程技巧和高級應用。前8章為基礎，主要介紹MATLAB基本知識和係統環境、矩陣及其運算、數據可視化、程序設計、數值計算、符號運算、GUI設計、Simulink仿真；後4章為應用，通過結閤MATLAB的基本知識與高校其他相關課程及實際應用，主要介紹MATLAB在電路仿真、數字信號處理、數字圖像處理、電磁場與電磁波中的應用。每章末尾包含有相應的習題和實驗，可讓讀者在學完理論知識後上機訓練，以便更好地掌握本書的知識。全書在講解的過程中為突齣實用性，穿插瞭大量實例，圖文並茂。本書可作為高等學校相關課程的教材或教學參考書，也可供MATLAB用戶學習和參考。

作者簡介

重慶理工大學光電信息學院副教授，中國計算機學會會員，美國計算機學會會員。在學科競賽和建模方麵，作為指導教師參加全國和國際性競賽，獲得全國一等奬2項和二等奬1項，國際（美國）一等奬2項和二等奬1項，2012年獲得全國本科組一等奬，被評為重慶賽區優秀教練。科研上，主要從事MATLAB算法設計、心血管係統建模與仿真、脈搏波信號的測量和分析、動脈硬化和狹窄檢測、人工智能、模式識彆等研究工作。主持和參與國際閤作項目2項，主持省部級科研項目2項，主持校級科研項目2項，公開發錶論文20餘篇，SCI收錄5篇，EI收錄10篇，編著1部，外文編著1部，參編教材2部。

目錄

第1章 MATLAB概述及係統環境 1
1．1 MATLAB概述 1
1．1．1 前言 1
1．1．2 MATLAB軟件概述 1
1．1．3 MATLAB桌麵環境及入門 2
1．2 MATLAB集成環境 4
1．2．1 MATLAB運行環境 4
1．2．2 MATLAB的安裝 8
1．3 初識MATLAB實例 11
1．4 MATLAB常用命令及學習技巧 12
1．5 MATLAB幫助係統 13
1．5．1 命令窗口幫助係統 13
1．5．2 幫助瀏覽窗口 15
習題1 16
第2章　MATLAB矩陣及其運算 17
2．1　MATLAB的特殊常量 17
2．2　MATLAB變量 17
2．2．1　變量的命名規則 17
2．2．2　變量的定義與賦值 18
2．2．3　變量的顯示 19
2．2．4　變量的存取 20
2．2．5　變量的清除 22
2．3　MATLAB數組與矩陣 22
2．3．1　一維數組 22
2．3．2　二維數組（矩陣） 25
2．3．3　字符數組 28
2．3．4　結構數組 30
2．3．5　元胞數組 33
2．3．6　“非數”與“空”數組 35
2．4　矩陣的運算和操作 38
2．4．1　矩陣的算術運算 38
2．4．2　矩陣的關係運算 40
2．4．3　矩陣的邏輯運算 41
2．4．4　矩陣元素的取整、取模和取餘 41
2．4．5　矩陣的綜閤操作 43
2．5　MATLAB矩陣分析與處理 45
2．5．1　矩陣的行列式 45
2．5．2　矩陣的秩與跡 46
2．5．3　矩陣的逆與僞逆 47
2．5．4　綫性方程組的求解 48
2．5．5　特徵值分析 49
2．5．6　矩陣的範數和條件數 49
習題2 51
實驗2　矩陣及運算 52
第3章 MATLAB數據可視化 53
3．1 二維數據可視化 53
3．1．1 基本二維麯綫繪製 54
3．1．2 繪圖輔助操作 56
3．1．3 多圖疊繪、雙縱坐標、多子圖 61
3．1．4 特殊二維圖形繪製 64
3．2 三維數據可視化 67
3．2．1 三維麯綫繪製 67
3．2．2 三維網格繪製 69
3．2．3 三維麯麵繪製 70
3．2．4 準四維圖形繪製 72
3．2．5 其他特殊三維圖形 73
3．3 可視化圖形修飾 75
3．3．1 圖形視角處理 75
3．3．2 圖形色彩處理 78
3．3．3 圖形光照處理 82
3．3．4 圖形裁剪與空間變換 85
3．4 句柄繪圖 87
3．4．1 句柄圖形體係 87
3．4．2　圖形對象句柄的獲取 88
3．4．3 對象屬性的獲取和設置 89
3．4．4 控製圖形輸齣 91
習題3 93
實驗3 數據可視化 94
第4章　MATLAB程序設計 95
4．1 M文件 95
4．1．1 M文件的創建、打開和運行 95
4．1．2 M腳本文件 97
4．1．3 M函數文件 97
4．2 MATLAB的結構化程序設計 98
4．2．1 順序結構 98
4．2．2 條件控製結構 98
4．2．3 循環控製結構 102
4．2．4 其他常用語句 104
4．3 函數 107
4．3．1 函數的創建 107
4．3．2 函數的調用與可調性 109
4．3．3 局部變量與全局變量 112
4．3．4 函數句柄 113
4．4 MATLAB程序的調試 113
4．4．1 程序調試的基本概念 113
4．4．2 M編輯器的程序調試 114
4．4．3 程序的性能優化 115
習題4 115
實驗4　程序設計 116
第5章 MATLAB數值計算 117
5．1 綫性方程組求解 117
5．1．1 直接求解法 117
5．1．2 迭代法 121
5．2 非綫性方程求解 128
5．2．1　非綫性方程數值求解基本原理 128
5．2．2 非綫性方程求根的MATLAB命令 130
5．2．3 典型非綫性方程求解算法及MATLAB實現 132
5．3 MATLAB數據插值與擬閤 136
5．3．1 一維插值 136
5．3．2 二維插值 138
5．3．3 麯綫擬閤 139
5．4 數值微積分 141
5．4．1 數值微分計算 141
5．4．2 數值積分計算 143
習題5 148
實驗5 數值計算 148
第6章 MATLAB符號運算 150
6．1 符號對象的創建 150
6．1．1 符號常量和符號變量 150
6．1．2 符號錶達式與符號函數 151
6．1．3 符號矩陣 152
6．2　符號對象的運算 153
6．2．1　符號錶達式的基本運算 153
6．2．2 符號矩陣的基本運算 154
6．2．3 其他符號運算 154
6．3 符號函數的微積分應用 157
6．3．1 符號函數的極限與連續性 157
6．3．2 符號函數的微分 159
6．3．3 符號函數的積分 160
6．4 符號級數應用 162
6．4．1 級數求和 162
6．4．2 泰勒級數 162
6．4．3 函數的傅裏葉級數展開式 163
6．5 符號積分變換 164
6．5．1 傅裏葉變換及其逆變換 164
6．5．2 拉普拉斯變換及其逆變換 164
6．5．3 Z變換及其逆變換 165
6．6 符號方程求解 166
6．6．1 符號代數方程 166
6．6．2 符號常微分方程 167
習題6 168
實驗6 符號運算 169
第7章 MATLAB GUI設計 170
7．1 GUI基本介紹 170
7．1．1　GUI簡介 170
7．1．2 入門示例 171
7．1．3 控件創建 172
7．2　GUI創建 174
7．2．1　菜單設計 174
7．2．2 對話框設計 175
7．2．3 文件管理框 177
7．3 GUI的M文件 178
7．4 GUI實例 179
7．4．1 MATLAB GUI設計步驟 179
7．4．2 設計實例 179
習題7 183
實驗7 GUI設計 184
第8章 MATLAB Simulink仿真 185
8．1 Simulink的基本操作 185
8．1．1 Simulink的啓動 185
8．1．2 Simulink模型窗口的建立 185
8．2 Simulink模塊庫與係統仿真 186
8．2．1 Simulink模塊庫 186
8．2．2 Simulink環境下的仿真運行 188
8．3 Simulink子係統與模塊封裝 190
8．3．1 Simulink子係統的建立 191
8．3．2 子係統的條件執行 193
8．3．3 Simulink子係統的封裝 196
8．4 Simulink仿真實例 199
習題8 201
實驗8 Simulink建模與仿真 202
第9章 MATLAB在電路仿真中的應用 204
9．1　MATLAB電路輔助設計與優化 204
9．2　電阻電路 204
9．2．1 電路描述 204
9．2．2 程序結果驗證描述 205
9．2．3 Simulink建模 205
9．2．4 綫性電阻電路方程的建立 207
9．2．5 電路方程的求解 208
9．2．6 MATLAB程序結構設計 209
9．2．7　測試 210
9．3 動態電路的時域分析 213
9．3．1 一階零輸入響應 213
9．3．2 二階零輸入響應 215
9．3．3 單位階躍響應 218
9．4 動態電路的頻率響應 219
9．4．1 一階低通電路的頻率響應 219
9．4．2 二階低通響應 220
9．4．3 頻率響應：二階帶通電路 221
9．4．4 復雜諧振電路的計算 221
9．5 MATLAB電路仿真實例 222
9．5．1 仿真實例1對電路電阻的分析 222
9．5．2 仿真實例2用MATLAB的M文件設計巴特沃斯濾波器 224
9．5．3 仿真實例3信號的分解 225
9．5．4 仿真實例4信號的閤成 227
習題9 228
實驗9 MATLAB在電路仿真中的應用 229
第10章　MATLAB在數字信號處理中的應用 230
10．1 信號的MATLAB錶示與描述 230
10．1．1 離散信號的MATLAB錶示 230
10．1．2 信號序列的産生 232
10．2 MATLAB數字信號處理基礎 235
10．2．1 信號基本運算 235
10．2．2 信號的捲積 238
10．2．3 信號的相關 239
10．3 信號的頻域分析 240
10．3．1 傅裏葉級數分析 240
10．3．2 離散傅裏葉變換 241
10．3．3 快速傅裏葉變換 242
10．3．4 信號窗函數 245
10．4 其他數字信號分析方法 247
10．4．1 離散餘弦變換 247
10．4．2 希爾伯特變換 249
10．4．3 倒譜分析 250
10．5 數字濾波器設計 252
10．5．1 數字濾波器基本原理與分類 252
10．5．2 IIR濾波器設計及MALTAB實現 253
10．5．3 FIR濾波器設計及MATLAB實現 258
習題10 261
實驗10 MATLAB在數字信號處理中的應用 262
第11章 MATLAB在數字圖像處理中的應用 263
11．1 圖像基本操作 263
11．1．1 圖像的讀取和顯示 263
11．1．2 圖像的基本運算 264
11．1．3 圖像數據的保存 266
11．2 圖像灰度變換 266
11．2．1 常用灰度變換函數 266
11．2．2 綫性灰度變換和非綫性灰度變換 268
11．2．3 直方圖均衡化 268
11．3 濾波處理 270
11．3．1 空間濾波 270
11．3．2 頻域濾波 273
11．4 形態學處理 274
11．4．1 膨脹與腐蝕 275
11．4．2 開運算與閉運算 277
11．5 圖像分割 279
11．5．1 邊緣檢測 279
11．5．2 閾值處理 280
11．5．3 區域生長 281
習題11 285
實驗11 數字圖像處理 285
第12章 MATLAB在電磁場與電磁波中的應用 286
12．1 矢量分析 286
12．1．1 矢量基本運算 286
12．1．2 梯度、散度和鏇度的計算 289
12．1．3 場的可視化 290
12．2 電磁場的計算與仿真 291
12．2．1 靜電場的計算與仿真 291
12．2．2 恒定磁場的計算與仿真 293
12．3 電磁波的計算與仿真 297
12．3．1 電磁波的閤成計算與仿真 297
12．3．2 電磁波駐波的模擬 298
12．3．3 光的多縫衍射模擬 299
12．3．4 電磁波的極化模擬 300
12．3．5 電磁波傳播的模擬 303
習題12 306
實驗12　矢量計算與電磁仿真 307
參考文獻 308

前言/序言

前言

學生和科研工作者的一項重要工作是，通過編程對自己的想法與設計進行計算、仿真和驗證，而這項工作通常紛繁復雜、耗時和乏味，因此極大地增加瞭學習和科研的難度。MATLAB是Mathworks 公司推齣的一套高性能數值計算和可視化軟件，它集數值分析、矩陣運算、信號處理和圖形顯示於一體，可方便地應用於數學計算、算法開發、數據采集、係統建模和仿真、控製係統、神經網絡、圖像處理、模糊邏輯、科學和工程繪圖、應用軟件開發等方麵。MATLAB的更大優點在於其具有其他高級編程語言難以比擬的編寫簡單、效率高、易學易懂等優點，因此MATLAB語言也被通俗地稱為演算紙式的科學算法語言，在MATLAB開發環境中描述問題及編寫求解問題的程序時，用戶可以按照符閤人們的科學思維方式和數學錶達習慣的語言形式來書寫程序，擺脫復雜的編程語法和眾多的編程規範，能真正地把精力放在科研和設計的核心問題上，進而大大提高工作效率。

MATLAB已是當今最優秀的科技應用軟件之一，其強大的科學計算能力、可視化功能、開放式可擴展環境、源程序開放性和大量的專業領域工具箱，已被廣泛應用於電子信息、金融、生物醫學、通信、工程數學、土木工程、人工智能等領域。因此，MATLAB應逐漸成為眾多專業學生必須掌握的一門語言和學習、科研工具，以便為學習和科研帶來極大便利。目前，市麵上的MATLAB書籍很多，但大多針對某個特定應用領域，內容較深而不夠全麵，不適閤本科教學。本書基於MATLAB最新的2014版，根據本科生當前認知水平和知識基礎，由淺入深、係統全麵地介紹MATLAB的特性、使用和編程方法，並結閤與專業知識相關的大量實例展示MATLAB的功能、應用和效果，旨在激發學生的學習興趣，使學生掌握一種重要的工具和技能，提高學生解決問題的能力，為今後的學習、科研和工作打下堅實的基礎。

本書由重慶理工大學肖漢光、鄒雪、宋濤主編，湯斌、張建強參編，編寫過程中得到瞭羅海軍老師的大力支持和指導，在此錶示誠摯的感謝。由於編者水平有限，書中難免存在一些錯誤和不當之處，敬請同行和各位讀者批評指正。

編 者

《Python數據科學實用指南》 內容簡介 本書旨在為對數據科學領域感興趣的初學者和有一定基礎的學習者提供一套全麵、實用的學習路徑。本書不涉及MATLAB大學教程中的任何內容，而是專注於利用Python語言及其豐富的生態係統來解決現實世界中的數據問題。我們將從Python基礎講起，循序漸進地引導讀者掌握數據處理、分析、可視化及建模的關鍵技能。 第一部分：Python基礎與環境搭建 在開始數據科學之旅前，紮實的Python基礎至關重要。本部分將涵蓋： Python語法入門： 變量、數據類型（整型、浮點型、字符串、布爾型）、運算符、控製流（條件語句if/else，循環語句for/while）、函數定義與調用。我們將通過大量簡潔明瞭的代碼示例，幫助讀者快速理解並掌握Python的基本編程概念。 數據結構： 深入介紹Python的核心數據結構，包括列錶（list）、元組（tuple）、字典（dictionary）和集閤（set）。重點講解它們的特性、常用操作以及在數據處理中的應用場景。 模塊與包： 理解Python的模塊化設計，學習如何導入和使用標準庫及第三方庫。介紹pip包管理器的使用，為後續安裝數據科學相關的庫打下基礎。 開發環境配置： 指導讀者安裝Python解釋器，並推薦使用Anaconda發行版，它集成瞭Python、Jupyter Notebook/Lab、NumPy、Pandas等常用科學計算庫，極大地方便瞭開發環境的搭建和管理。同時，介紹Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，包括代碼編寫、Markdown筆記、結果展示等，使其成為高效的數據探索工具。 第二部分：核心數據科學庫精講 Python強大的數據科學能力主要體現在其豐富的第三方庫。本部分將重點介紹幾個核心庫： NumPy： Python科學計算的基石。我們將深入講解NumPy數組（ndarray）的創建、索引、切片、形狀操作、數學運算（元素級運算、矩陣運算）、廣播機製以及其在處理大規模數值數據時的效率優勢。 Pandas： 數據分析的利器。本書將全麵介紹Pandas的兩個核心數據結構：Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維錶格型數據結構）。重點講解數據的導入導齣（CSV, Excel等）、數據清洗（處理缺失值、重復值、異常值）、數據選擇與過濾、數據分組與聚閤（groupby）、數據閤並與連接（merge, join, concat）、時間序列數據處理等。通過實際案例，展示Pandas在數據預處理和探索性數據分析（EDA）中的強大能力。 Matplotlib與Seaborn： 數據可視化的橋梁。本部分將指導讀者使用Matplotlib創建各種基本圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等，並學習圖錶的自定義設置（標題、軸標簽、圖例、顔色、風格）。在此基礎上，將介紹Seaborn庫，它基於Matplotlib，提供瞭更高級、更美觀的統計圖錶繪製功能，能夠輕鬆生成如熱力圖、箱綫圖、小提琴圖、分類散點圖等，幫助讀者直觀地理解數據分布和關係。 第三部分：數據探索與預處理實踐 在真實的數據科學項目中，數據探索與預處理往往占據瞭大部分時間。本部分將聚焦於這些關鍵環節： 探索性數據分析（EDA）： 學習如何通過統計摘要（均值、中位數、方差、標準差、分位數等）、數據分布可視化（直方圖、密度圖）、相關性分析（相關矩陣、散點圖矩陣）等方法，全麵瞭解數據集的特徵、分布情況和變量之間的關係。 數據清洗與轉換： 詳細講解處理缺失值的策略（刪除、填充均值/中位數/眾數、插值法）和實現方法。學習如何識彆和處理異常值，包括可視化檢測（箱綫圖）和統計方法。介紹數據類型轉換、特徵編碼（獨熱編碼、標簽編碼）以及數據標準化/歸一化等數據預處理技術，為後續建模做準備。 特徵工程入門： 探討如何從原始數據中創建新的、更有意義的特徵，以提升模型性能。這可能包括對日期/時間特徵的提取（年、月、日、星期）、文本數據的處理（詞頻統計、TF-IDF）、以及組閤特徵的創建等。 第四部分：機器學習基礎與應用（使用Scikit-learn） 本書將引入機器學習的基本概念，並結閤Scikit-learn這一強大的Python機器學習庫進行實踐： 機器學習概述： 介紹監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習的基本分類。重點講解迴歸與分類任務的區彆。 Scikit-learn入門： 熟悉Scikit-learn的基本API，包括Estimator接口（fit, predict, transform）、數據集的劃分（訓練集、測試集）、模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等）。 常用監督學習算法： 綫性迴歸（Linear Regression）： 講解模型原理，使用Scikit-learn實現預測連續值。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 講解模型原理，使用Scikit-learn實現二分類任務。 決策樹（Decision Trees）與隨機森林（Random Forests）： 介紹樹模型的原理，學習如何使用它們進行分類和迴歸，以及隨機森林提升模型魯棒性的方法。 支持嚮量機（SVM）： 簡要介紹SVM的基本思想，展示其在分類任務中的應用。 常用無監督學習算法： K-Means聚類： 講解聚類概念，使用K-Means對數據進行分組。 模型選擇與調優： 介紹交叉驗證（Cross-validation）的思想，用於更可靠地評估模型性能。講解網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數調優技術，以找到最優模型配置。 第五部分：綜閤案例與進階展望 為瞭鞏固所學知識，本部分將通過幾個貼近實際的數據科學項目案例，串聯起數據獲取、處理、分析、可視化和建模的全過程。例如： 房價預測項目： 從數據加載、EDA、特徵工程到模型訓練和評估。 用戶行為分析項目： 分析用戶點擊流數據，發現用戶模式。 最後，本書將對更高級的數據科學主題進行簡要展望，如深度學習（TensorFlow/PyTorch）、自然語言處理（NLP）、大數據處理（Spark）等，為讀者提供進一步學習的方嚮。 本書力求內容詳實、邏輯清晰，結閤豐富的代碼示例，幫助讀者在實踐中掌握數據科學的核心技能。希望通過本書的學習，讀者能夠獨立地運用Python處理和分析數據，並為更復雜的數據科學問題打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我對圖像處理一直抱有濃厚的興趣，但傳統的圖像處理書籍往往充斥著晦澀的數學公式和算法。《MATLAB大學教程》在這方麵提供瞭一種全新的視角。書中對圖像處理的講解，從最基礎的圖像讀取、顯示、像素操作開始，逐步深入到圖像增強、濾波、邊緣檢測、形態學處理等核心技術。我特彆喜歡書中對圖像濾波的講解，它不僅僅是介紹各種濾波器（如高斯濾波、中值濾波）的原理，更重要的是演示瞭如何在MATLAB中使用`imfilter`等函數來實現這些濾波操作，並直觀地展示瞭濾波前後圖像的變化。書中的案例非常豐富，比如如何去除圖像中的噪聲、如何提取圖像中的特定物體、如何進行圖像分割等，這些都極具實用性。我曾嘗試運用書中介紹的邊緣檢測算法來處理一些我拍攝的照片，通過對不同算法和參數的調整，我能夠成功地勾勒齣物體的輪廓，這讓我對圖像的底層結構有瞭更深入的理解。這本書的講解方式，讓圖像處理不再是枯燥的算法堆砌，而是變成瞭一種可以動手實踐、觀察結果的有趣過程。它為我後續深入學習更復雜的圖像識彆和計算機視覺技術打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對控製係統設計充滿好奇的學生，《MATLAB大學教程》為我打開瞭一扇通往這個領域的大門。書中關於控製係統理論基礎的講解，雖然篇幅有限，但切入點非常巧妙。它從如何用MATLAB建立係統模型開始，比如傳遞函數、狀態空間方程的錶示，然後逐步過渡到係統的時域和頻域分析，如階躍響應、伯德圖、奈奎斯特圖的繪製。我特彆喜歡書中關於根軌跡分析的講解，它不僅給齣瞭根軌跡圖的繪製方法，還深入淺齣地解釋瞭根軌跡圖如何反映係統穩定性和動態性能的變化。這讓我能夠更直觀地理解增益和係統參數對係統行為的影響。書中還介紹瞭一些基礎的控製器設計方法，比如PID控製器，並演示瞭如何在MATLAB中進行參數整定和仿真驗證。我曾經嘗試著用書中介紹的方法來設計一個簡單的反饋控製器，來穩定一個我構建的仿真模型，通過觀察仿真結果，我能夠清晰地看到控製器在改善係統穩定性和響應速度方麵的作用，這讓我感到非常有成就感。這本書的講解方式，讓復雜的控製理論變得更加容易理解和上手。

評分☆☆☆☆☆

我一直對信號處理領域充滿興趣，但苦於缺乏係統性的理論基礎和實操經驗。《MATLAB大學教程》的齣現，可以說是恰逢其時，為我掃清瞭許多障礙。這本書在信號處理部分的處理方式令我印象深刻。作者並沒有直接跳入高深的算法，而是從最基本的信號概念入手，例如采樣、量化、頻譜分析等，用通俗易懂的比喻和圖示來解釋這些抽象的概念。然後，逐步過渡到MATLAB中與信號處理相關的函數庫，如`fft`、`ifft`、`filter`等。我特彆喜歡書中關於傅裏葉變換的講解，它不僅僅是給齣瞭公式，而是通過繪製不同頻率的正弦波疊加成復雜信號，再用傅裏葉變換將其分解的過程，讓我對“時域”和“頻域”的轉換有瞭直觀的理解。書中還包含瞭許多實際的信號處理案例，比如音頻濾波、噪聲去除、邊緣檢測等，這些案例的實現步驟都非常詳細，代碼也易於理解和修改。我曾經嘗試著用書中介紹的方法來處理一段帶有背景噪音的語音信號，通過調整濾波器參數，我成功地將噪音減小瞭很多，這讓我體驗到瞭MATLAB強大的信號處理能力。此外，本書在講解過程中，還會穿插一些關於信號處理理論背景的介紹，這對於想要深入理解原理的讀者來說非常有益。它不僅僅是一本工具書，更是一本能夠幫助讀者構建科學思維的書籍。我甚至開始嘗試將書中介紹的信號處理方法應用到我正在進行的一些小項目研究中，發現效果遠超我的預期。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在校的機械工程專業的學生，我一直覺得在一些數值計算和仿真方麵，MATLAB是不可或缺的工具。《MATLAB大學教程》在這方麵給瞭我極大的幫助。這本書在講解數值計算方法的部分，不僅僅是羅列瞭各種算法，而是著重講解瞭這些算法的原理、優缺點以及在MATLAB中的具體實現。例如，在求解常微分方程（ODE）的部分，書中詳細介紹瞭如歐拉法、龍格-庫塔法等幾種常用方法的原理，並提供瞭相應的MATLAB函數調用示例。我特彆印象深刻的是，書中有一個章節是關於如何利用MATLAB進行有限元分析（FEA）的入門介紹。雖然有限元分析本身是一個非常復雜的領域，但這本書通過一個簡單的例子，清晰地展示瞭如何構建模型、施加載荷和邊界條件，以及如何解釋結果。這對於我理解和學習有限元分析的理論知識起到瞭至關重要的作用，讓我不再覺得它是一個遙不可及的概念。書中的代碼示例往往非常簡潔明瞭，同時又包含瞭關鍵的注釋，使得我能夠快速地理解每一行代碼的作用。我嘗試著將書中介紹的振動分析方法應用到我的一門課程設計中，通過MATLAB的仿真結果，我能夠更直觀地理解結構在不同載荷下的響應，這大大提升瞭我設計過程的效率和準確性。

評分☆☆☆☆☆

在我接觸《MATLAB大學教程》之前，我對“建模與仿真”這個概念一直停留在模糊的理解階段，這本書為我帶來瞭清晰的認識。它將復雜的理論與MATLAB強大的仿真工具相結閤，讓我能夠動手實踐，直觀地觀察理論模型的行為。書中對於Simulink的介紹，雖然隻是入門級的，但足以讓我理解其強大的圖形化建模能力。我印象深刻的是，書中通過一個簡單的物理係統仿真案例，展示瞭如何拖拽模塊、連接信號綫、設置參數，以及如何運行仿真並觀察結果。這種直觀的操作方式，讓我能夠快速地將數學模型轉化為可執行的仿真程序，並從中獲得反饋。我嘗試著復現書中介紹的仿真模型，並通過修改參數來觀察係統的變化，這讓我對動力學、控製理論等知識有瞭更深入的理解。這本書不僅僅是教授MATLAB的工具，更是讓我理解瞭如何運用工具來解決實際問題，如何將抽象的理論具象化，從而更好地理解和設計各種工程係統。

評分☆☆☆☆☆

我在嘗試學習一些更高級的科學計算庫和工具時，《MATLAB大學教程》中關於M文件和函數的編寫部分，為我打下瞭堅實的基礎。書中詳細講解瞭如何創建和調用自定義函數，如何進行腳本的編寫和執行，以及如何利用MATLAB的編輯器和調試器來提高編程效率。我特彆喜歡書中關於代碼風格和良好編程習慣的建議，這讓我從一開始就能夠寫齣更清晰、更易於維護的代碼。書中還介紹瞭一些關於程序效率優化的技巧，比如嚮量化操作和避免不必要的循環，這些都對我後續編寫更復雜的程序非常有幫助。我曾經嘗試著將書中介紹的函數編寫技巧應用到一個我正在進行的小項目中，通過將重復性的計算邏輯封裝成函數，我不僅簡化瞭主程序的代碼，還提高瞭代碼的可重用性，這讓我對編程的效率有瞭新的認識。這本書不僅僅是教授MATLAB的語法，更是培養瞭我作為一名開發者應有的良好編程習慣和思維方式。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣需要處理大量工程數據和進行科學計算的人來說，《MATLAB大學教程》中的數據可視化部分是我的救星。這本書在數據可視化方麵的講解非常全麵，從基本的二維摺綫圖、散點圖，到三維圖形、圖形的定製和美化，都進行瞭詳細的介紹。我尤其欣賞書中對圖例、坐標軸標簽、標題等細節的處理，它教會我如何製作齣清晰、專業、易於理解的圖形，這對於我撰寫報告和發錶論文至關重要。書中還介紹瞭一些更高級的可視化技術，比如熱力圖、等高綫圖，以及如何創建交互式圖形，這些都極大地提升瞭我分析和展示數據的能力。我曾經嘗試著用書中介紹的方法來可視化我收集的實驗數據，通過調整顔色、綫條樣式和數據標記，我能夠將原本雜亂無章的數據變成一幅幅清晰、有洞察力的圖錶，這讓我能夠更快速地發現數據中的規律和異常。這本書不僅僅教我如何畫圖，更是教我如何用圖來“講故事”，如何通過可視化來傳達信息和觀點。

評分☆☆☆☆☆

這本《MATLAB大學教程》給我帶來瞭前所未有的學習體驗，徹底顛覆瞭我之前對這類技術書籍的刻闆印象。一開始，我抱著試試看的心態翻開這本書，因為我之前在學習其他編程語言時，常常被厚重、枯燥的文字和晦澀難懂的公式嚇退。然而，《MATLAB大學教程》的開篇就以一種非常接地氣的方式，通過生活中的實際案例引入MATLAB的應用，讓我立刻感受到瞭它的實用性和趣味性。作者並沒有一開始就堆砌復雜的理論，而是循序漸進地引導讀者理解MATLAB的核心概念，比如變量的聲明、基本的數據類型、運算符的使用等等。我尤其欣賞書中對每一個知識點的講解都配有清晰的代碼示例，並且這些示例都經過精心設計，能夠直觀地展現齣代碼的運行結果以及背後的邏輯。更重要的是，書中不僅僅停留在基礎的語法教學，而是著重強調如何利用MATLAB解決實際問題。它教會我如何將數學模型轉化為MATLAB代碼，如何進行數據可視化來分析趨勢，以及如何利用MATLAB的強大函數庫來完成復雜的計算任務。我記得有一個章節詳細講解瞭如何用MATLAB繪製三維圖形，當時我嘗試著用自己收集的一些實驗數據來繪製，發現效果比我用Excel手動製作的要精美得多，而且互動性也更強，可以自由鏇轉、縮放，這讓我非常有成就感。這本書的語言風格也十分親切，作者仿佛是一位經驗豐富的老師，耐心地解答著讀者可能遇到的每一個睏惑。即使是我這樣的初學者，也能在閱讀過程中感到自信和鼓勵，而不是被大量的專業術語壓倒。它為我打開瞭通往科學計算和工程應用的大門，讓我看到瞭MATLAB在各個領域的神奇力量。

評分☆☆☆☆☆

在學習過程中，我常常遇到一些需要進行迭代計算或數值仿真的場景，《MATLAB大學教程》在這一方麵的講解對我幫助巨大。書中對於循環結構（如`for`循環、`while`循環）、條件語句（如`if-else`語句）以及函數定義等基礎編程概念的講解非常清晰，並配有大量的實例。我尤其欣賞書中對於算法實現效率的討論，它不僅僅教授如何寫齣能工作的代碼，還會引導讀者思考如何優化代碼，使其運行得更快、更節省資源。例如，在講解矩陣運算時，它會強調利用MATLAB的嚮量化操作，而不是使用低效的循環。我曾經嘗試著寫一個求解綫性方程組的程序，一開始我用瞭嵌套循環，運行速度非常慢，後來參照書中的例子，改用瞭矩陣運算，速度提升瞭幾個數量級，這讓我深刻體會到MATLAB在數值計算方麵的強大優勢。書中還包含瞭一些關於數值積分和微分方程求解的章節，這些內容對我理解和實現一些物理模型仿真非常有幫助。我嘗試著用書中介紹的方法來模擬一個簡單的物理係統，通過調整參數，我能夠觀察到係統隨時間演化的動態過程，這極大地增強瞭我對理論知識的直觀認識。

評分☆☆☆☆☆

我在學習數據分析的初期，常常被各種統計概念和復雜的算法弄得頭昏腦漲。《MATLAB大學教程》在這方麵提供瞭一條清晰的學習路徑。這本書在數據分析和統計建模的部分，從基礎概念講起，例如描述性統計、概率分布，然後逐步深入到更復雜的分析技術，如迴歸分析、聚類分析、主成分分析等。我最欣賞的是，它並非孤立地介紹這些統計方法，而是將它們與MATLAB強大的數據處理和可視化工具緊密結閤。例如，在講解迴歸分析時，書中不僅給齣瞭綫性迴歸和多元迴歸的數學模型，還詳細演示瞭如何在MATLAB中使用`polyfit`、`regress`等函數進行模型擬閤，並如何利用`plot`函數繪製擬閤麯綫和殘差圖來評估模型的優劣。這種將理論與實踐相結閤的方式，讓我在學習過程中能夠立刻看到效果，增強瞭學習的信心。我曾嘗試運用書中介紹的聚類分析方法來分析一組客戶消費數據，通過MATLAB生成的散點圖和聚類中心，我能夠清晰地劃分齣不同的客戶群體，這為我後續的市場營銷策略製定提供瞭重要的依據。本書的語言通俗易懂，即使是對於沒有深厚統計學背景的讀者，也能循序漸進地掌握相關知識。

評分☆☆☆☆☆

行

評分☆☆☆☆☆

書不錯 ..包裝可以 ..印刷可以....內容待確認 哈哈

評分☆☆☆☆☆

送貨速度很快，書還不錯！?

評分☆☆☆☆☆

書不錯，畢竟是大學教材，比不靠譜的那些教程好用多瞭

評分☆☆☆☆☆

書不錯，畢竟是大學教材，比不靠譜的那些教程好用多瞭

評分☆☆☆☆☆

書不錯，畢竟是大學教材，比不靠譜的那些教程好用多瞭

評分☆☆☆☆☆

很快很好

評分☆☆☆☆☆

書都是一個樣子

評分☆☆☆☆☆

不錯，上課用