新書推薦：
《
镜中的星期天
》
售價：NT$
347.0
《
世界前沿技术发展报告2024
》
售價：NT$
857.0
《
可转债——新手理财的极简工具
》
售價：NT$
296.0
《
新加坡教育：神话与现实
》
售價：NT$
439.0
《
“口袋中的世界史”第一辑·冷战中的危机事件
》
售價：NT$
1326.0
《
绝美的奥伦堡蕾丝披肩编织
》
售價：NT$
806.0
《
狂飙年代：18世纪俄国的新文化和旧文化（第二卷）
》
售價：NT$
806.0
《
万有引力书系 纳粹亿万富翁 德国财富家族的黑暗历史
》
售價：NT$
500.0
|
| 編輯推薦： |
本书为MATLAB编程者的函数速查及应用工具书，涉及14个应用领域、610个常用函数和610个MATLAB实例。
（1）覆盖多个领域，快速查找相关函数。从需求出发，对MATLAB常用工具箱中的610个常用函数进行详细介绍，适用于各个领域的科学工作者。
（2） 易学易懂。对每个函数的语法格式进行详细介绍，同时，结合实例分析说明函数的应用，使读者简单、明了、快速地掌握工具箱中的各函数用法。
|
| 內容簡介： |
|
《MATLAB函数及应用》以MATLAB R2020为平台编写，介绍MATLAB常用工具箱中常用的函数，并对每个函数的语法格式和应用进行详细介绍，让读者了解每个函数的功能与用法，从而领略MATLAB简单易用、处理功能强大等特点。 《MATLAB函数及应用》共14章，分别介绍矩阵相关操作函数、数据可视化函数、数据分析函数、概率统计函数、偏微分方程函数、优化函数、图像处理函数、神经网络函数、信号处理函数、控制系统函数、样条函数、小波变换函数、模糊逻辑函数、计算机视觉函数等内容。 《MATLAB函数及应用》适合MATLAB初级、中级和高级用户学习使用，也适合作为深入研究MATLAB软件的开发者的参考用书，同时也可作为一本全面涵盖MATLAB各项内容的快速查询手册。
|
| 目錄：
|
第1章 矩阵相关操作函数
1. logspace函数
2. linspace函数
3. dot函数
4. compan函数
5. hadamard函数
6. hankel函数
7. magic函数
8. pascal函数
9. rosser函数
10. vander函数
11. wilkinson函数
12. hilb函数
13. toeplitz函数
14. rand函数
15. randn函数
16. find函数
17. sum函数
18. cumsum函数
19. prod函数
20. cumprod函数
21. diff函数
22. norm函数
23. rank函数
24. det函数
25. trace函数
26. null函数
27. orth函数
28. rref函数
29. subspace函数
30. chol函数
31. lu函数
32. qr函数
33. schur函数
34. rsf2csf函数
35. ordschur函数
36. eig函数
37. eigs函数
38. ordeig函数
39. qz函数
40. ordqz函数
41. sparse函数
42. full函数
43. bicg函数
44. ilu函数
45. bicgstabl函数
46. cgs函数
47. pcg函数
48. ichol函数
49. qmr函数
50. lsqr函数
51. symmlq函数
52. gmres函数
第2章 数据可视化函数
1. plot函数
2. subplot函数
3. plotyy函数
4. fplot函数
5. ezplot函数
6. semilogx函数
7. semilogy函数
8. loglog函数
9. bar函数
10. pie函数
11. histogram函数
12. scatter函数
13. plot3函数
14. mesh函数
15. surf函数
16. surfl函数
17. contour函数
18. slice函数
第3章 数据分析函数
1. roots函数
2. poly函数
3. conv函数
4. deconv函数
5. polyder函数
6. polyval函数
7. polyint函数
8. residue函数
9. interp1函数
10. interpft函数
11. griddedInterpolant函数
12. interp2函数
13. mkpp函数
14. ppval函数
15. unmkpp函数
16. spline函数
17. pchip函数
18. makima函数
19. limit函数
20. quad函数
21. quadl函数
22. quadv函数
23. quadgk函数
24. dblquad函数
25. triplequad函数
26. trapz函数、
第4章 概率统计函数
1. binornd函数
2. normrnd函数
3. pdf函数
4. ksdensity函数
5. binopdf函数
6. cdf函数
7. mean函数
8. median函数
9. prctile函数
10. quantile函数
11. geomean函数
12. sort函数
13. sortrows函数
14. range函数
15. var函数
16. std函数
17. skewness函数
18. cov函数
19. corrcoef函数
20. xcorr函数
21. xcov函数
22. tabulate函数
23. cdfplot函数
24. lsline函数
25. boxplot函数
26. refline函数
27. refcurve函数
28. capaplot函数
29. fitdist函数
30. histfit函数
31. anova1函数
32. multcompare函数
33. kruskalwallis函数
34. anova2函数
35. anovan函数
第5章 偏微分方程函数
1. adaptmesh函数
2. assembleFEMatrices函数
3. solvepde函数
4. solvepdeeig函数
5. pdenonlin函数
6. pdeellip函数
7. pdecirc函数
8. pdepoly函数
9. pderect函数
10. decsg函数
11. initmesh函数
12. jigglemesh函数
13. pdemesh函数
14. pdesurf函数
15. pdecont函数
16. pdetool工具箱函数
第6章 优化函数
1. optimset函数
2. optimget函数
3. fminbnd函数
4. linprog函数
5. fminunc函数
6. fminsearch函数
7. lsqnonneg函数
8. quadprog函数
9. fmincon函数
10. fgoalattain函数
11. fminimax函数
第7章 图像处理函数
1. implay函数
2. imshow函数
3. colorbar函数
4. montage函数
5. warp函数
6. image函数
7. movie函数
8. imread函数
9. dicomread函数
10. getframe函数
11. imfinfo函数
12. hsv2rgb函数
13. tonemap函数
14. dither函数
15. gray2ind函数
16. grayslice函数
17. im2double函数
18. im2java2d函数
19. im2uint8函数
20. rgb2gray函数
21. imbinarize函数
22. rgb2ind函数
23. checkerboard函数
24. imcrop函数
25. impyramid函数
26. imresize函数
27. imrotate函数
28. imwarp函数
29. makeresampler函数
30. fitgeotrans函数
31. tformarray函数
32. cpcorr函数
33. cpselect函数
34. bwboundaries函数
35. bwtraceboundary函数
36. edge函数
37. hough函数
38. houghlines函数
39. houghpeaks函数
40. qtdecomp函数
41. entropy函数
42. imabsdiff函数
43. imadd函数
44. imcomplement函数
45. imdivide函数
46. imlincomb函数
47. imsubtract函数
48. decorrstretch函数
49. adapthisteq函数
50. histeq函数
51. imadjust函数
52. imnoise函数
53. medfilt2函数
54. ordfilt2函数
55. stretchlim函数
56. wiener2函数
57. contrast函数
58. deconvwnr函数
59. deconvreg函数
60. deconvlucy函数
61. deconvblind函数
62. edgetaper函数
63. filter2函数
64. fspecial函数
65. imfilter函数
66. freqz2函数
67. imgaussfilt函数
68. imgaussfilt3函数
69. dct2函数
70. fan2para函数
71. fanbeam函数
72. idct2函数
73. ifanbeam函数
74. iradon函数
75. para2fan函数
76. radon函数
77. fft2函数
78. ifft2函数
79. conv2函数
80. strel函数
81. imbothat函数
82. imclose函数
83. imdilate函数
84. imerode函数
85. imextendedmax函数
86. imextendedmin函数
87. imfill函数
88. imimposemin函数
89. imopen函数
90. imreconstruct函数
91. watershed函数
92. bwlookup函数
93. bwarea函数
94. bwareaopen函数
95. bwpack函数
96. bwperim函数
97. bwselect函数
98. poly2mask函数
99. roifilt2函数
100. roipoly函数
101. colfilt函数
102. nlfilter函数
第8章 神经网络函数
1. revert函数
2. init函数
3. initlay函数
4. initwb函数
5. initnw函数
6. train函数
7. sim函数
8. adapt函数
9. mae函数
10. initcon函数
11. initzero函数
12. hardlim函数
13. hardlims函数
14. plotpv函数
15. plotpc函数
16. learnp函数
17. sse函数
18. purelin函数
19. maxlinlr函数
20. learnwh函数
21. newlin函数
22. newlind函数
23. mse函数
24. tansig函数
25. feedforwardnet函数
26. errsurf函数
27. plotes函数
28. plotep函数
29. dist函数
30. radbas函数
31. radbasn函数
32. netprod函数
33. newrb函数
34. newrbe函数
35. newgrnn函数
36. newpnn函数
37. ind2vec函数
38. vec2ind函数
39. compet函数
40. softmax函数
41. boxdist函数
42. linkdist函数
43. mandist函数
44. learnk函数
45. learnis函数
46. learnos函数
47. learnh函数
48. learnhd函数
49. learnsom函数
50. plotsom函数
51. hextop函数
52. gridtop函数
53. randtop函数
54. midpoint函数
55. negdist函数
56. plotvec函数
57. lvqnet函数
58. competlayer函数
59. patternnet函数
60. selforgmap函数
61. learnlv1函数
62. learnlv2函数
第9章 信号处理函数
1. chirp函数
2. diric函数
3. gauspuls函数
4. pulstran函数
5. rectpuls函数
6. sawtooth函数
7. sinc函数
8. square函数
9. strips函数
10. tripuls函数
11. angle函数
12. bandpass函数
13. bandstop函数
14. highpass函数
15. lowpass函数
16. filter函数
17. filtfilt函数
18. filtic函数
19. freqs函数
20. freqspace函数
21. freqz函数
22. grpdelay函数
23. impz函数
24. latcfilt函数
25. unwrap函数
26. zplane函数
27. convmtx函数
28. poly2rc函数
29. rc2poly函数
30. residuez函数
31. sos2ss函数
32. sos2tf函数
33. sos2zp函数
34. ss2sos函数
35. ss2tf函数
36. ss2zp函数
37. tf2ss函数
38. tf2zp函数
39. zp2sos函数
40. zp2ss函数
41. zp2tf函数
42. besself函数
43. butter函数
44. cheby1函数
45. cheby2函数
46. ellip函数
47. maxflat函数
48. yulewalk函数
49. buttord函数
50. cheb1ord函数
51. cheb2ord函数
52. ellipord函数
53. fir1函数
54. kaiserord函数
55. fir2函数
56. firls函数
57. fircls函数
58. fircls1函数
59. intfilt函数
60. periodogram函数
61. pwelch函数
62. pyulear函数
63. pmtm函数
64. pburg函数
65. pcov函数
66. pmcov函数
67. pmusic函数
68. peig函数
69. arburg函数
70. aryule函数
71. invfreqs函数
72. invfreqz函数
73. prony函数
74. stmcb函数
75. bilinear函数
76. impinvar函数
第10章 控制系统函数
1. tf函数
2. ss函数
3. zpk函数
4. frd函数
5. frdata函数
6. freqresp函数
7. evalfr函数
8. sigma函数
9. dss函数
10. drss函数
11. idss函数
12. pzmap函数
13. damp函数
14. pole函数
15. zero函数
16. tzero函数
17. pzplot函数
18. step函数
19. impulse函数
20. lsim函数
21. bode函数
22. nyquist函数
23. margin函数
24. allmargin函数
25. rlocus函数
26. ctrb函数
27. ctrbf函数
28. obsv函数
29. obsvf函数
30. minreal函数
第11章 样条函数
1. csapi函数
2. csape函数
3. spapi函数
4. csaps函数
5. cscvn函数
6. getcurve函数
7. ppmak函数
8. spcrv函数
9. fnplt函数
10. spap2函数
11. spaps函数
12. spcol函数
13. rpmak函数
14. rsmak函数
15. fnval函数
16. fncmb函数
17. fn2fm函数
18. fnder函数
19. fndir函数
20. fnint函数
21. fnjmp函数
22. fnrfn函数
23. fntlr函数
24. augknt函数
25. aveknt函数
26. brk2knt函数
27. newknt函数
28. optknt函数
29. chbpnt函数
第12章 小波变换函数
1. dwt函数
2. idwt函数
3. waverec函数
4. wrcoef函数
5. upcoef函数
6. detcoef函数
7. appcoef函数
8. upwlev函数
9. dwt2函数
10. wcodemat函数
11. wavedec2函数
12. idwt2函数
13. waverec2函数
14. wrcoef2函数
15. upcoef2函数
16. detcoef2函数
17. appcoef2函数
18. upwlev2函数
19. swt函数
20. iswt函数
21. swt2函数
22. iswt2函数
23. wpdec函数
24. wpcoef函数
25. wpdec2函数
26. wpsplt函数
27. wprcoef函数
28. wprec函数
29. wprec2函数
30. besttree函数
31. bestlevt函数
32. entrupd函数
33. wenergy函数
34. dwtmode函数
35. wavemngr函数
36. drawtree函数
37. readtree函数
38. wnoisest函数
39. ddencmp函数
40. wbmpen函数
41. wdcbm函数
42. thselect函数
43. wthresh函数
44 wdenoise函数
45. wdencmp函数
46. wnoise函数
47. wpdencmp函数
48. wthcoef2函数
49. wdcbm2函数
第13章 模糊逻辑函数
1. newfis函数
2. mamfis函数
3. sugfis函数
4. genfis函数
5. genfisOptions函数
6. mamfistype2函数
7. sugfistype2函数
8. fistree函数
9. readfis函数
10. gensurf函数
11. convertToSugeno函数
12. plotmf函数
13. convertToType1函数
14. convertToType2函数
15. convertToStruct函数
16. convertfis函数
17. addInput函数
18. addOutput函数
19. removeInput函数
20. removeOutput函数
21. fisvar函数
22. mfedit函数
23. addMF函数
24. removeMF函数
25. fismf函数
26. fismftype2函数
27. ruleedit函数
28. ruleview函数
29. addrule函数
30. showrule函数
31. fisrule函数
32. update函数
33. evalfis函数
34. evalfisOptions函数
35. plotfis函数
36. surfview函数
37. gensurfOptions函数
38. writeFIS函数
39. evalmf函数
40. gaussmf函数
41. gbellmf函数
42. trimf函数
43. dsigmf函数
44. gauss2mf函数
45. pimf函数
46. psigmf函数
47. sigmf函数
48. smf函数
49. trapmf函数
50. zmf函数
51. defuzz函数
52. probor函数
53. fuzarith函数
54. anfis函数
55. genfis函数
56. fcm函数
57. subclust函数
第14章 计算机视觉函数
1. objectDetectorTrainingData
函数
2. combine函数
3. trainingOptions函数
4. estimateAnchorBoxes函数
5. yolov2Layers函数
6. trainACFObjectDetector函数
7. trainFastRCNNObjectDetector
函数
8. trainFasterRCNNObjectDetector
函数
9. trainRCNNObjectDetector
函数
10. trainYOLOv2ObjectDetector
函数
11. analyzeNetwork函数
12. alexnet函数
13. imageDataAugmenter函数
14. augmentedImageDatastore
函数
15. trainNetwork函数
16. imageInputLayer函数
17. image3dInputLayer函数
18. averagePooling3dLayer函数
19. convolution2dLayer函数
20. convolution3dLayer函数
21. fullyConnectedLayer函数
22. maxPooling2dLayer函数
23. ImageDatastore函数
24. countEachLabel函数
25. splitEachLabel函数
26. datastore函数
27. transform函数
28. preview函数
29. numpartitions函数
30. groundTruthDataSource函数
31. peopleDetectorACF函数
32. selectStrongestBbox函数
33. bboxOverlapRatio函数
34. bboxPrecisionRecall函数
35. selectStrongestBboxMulticlass
函数
36. vision.CascadeObjectDetector
函数
37. vision.PeopleDetector函数
38. extractHOGFeatures函数
39. detectFASTFeatures函数
40. detectHarrisFeatures函数
41. detectMSERFeatures函数
42. detectMinEigenFeatures
函数
43. detectORBFeatures函数
44. detectSURFFeatures函数
45. extractFeatures函数
46. extractLBPFeatures函数
47. matchFeatures函数
参考文献
|
| 內容試閱：
|
MATLAB是由美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、机器人、控制系统等领域。
MATLAB将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、FORTRAN等）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
由于MATLAB功能强大、简单易学，对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱，并且MATLAB对问题的描述和求解符合人们的思维方式和数学表达习惯，因此它得到广泛应用，已成为高校教师、科研人员和工程技术人员的必学软件。
MATLAB软件包括三十多个工具箱，这些工具箱使MATLAB在各个领域得到了广泛的应用，越来越多的用户迫切需要尽快掌握MATLAB工具箱中的各函数，从而利用这些函数解决基本或复杂的问题。但目前市场上专门介绍MATLAB工具箱函数的图书较少，为了适应市场需求，编者编写了本书。
本书编写着眼点
（1） 内容全面。
详细地介绍了MATLAB常用的工具箱中的常用函数，适用于各个领域的科学工作者。
（2） 易学易懂。
对每个函数的语法格式进行了详细介绍，同时结合实例分析说明函数的应用，有助于读者简单、明了、快速地掌握工具箱中的各函数用法。
（3） 从需求出发。
对MATLAB常用工具箱中的常用函数进行了详细的介绍，基本能满足解决各研究领域实际问题的需要。
本书特色
（1） 内容系统、全面、简单、易学。
为了便于读者掌握MATLAB，本书从基本的MATLAB函数——矩阵的相关操作出发。因为MATLAB是以矩阵为单位的，通过介绍矩阵的相关操作函数，让读者体会到MATLAB语言可移植性好、可拓展性极强等特点。
（2） 详细介绍了MATLAB工具箱。
MATLAB工具箱的使用，可以为各个领域的用户带来诸多方便。MATLAB拥有强大的工具箱，可快速解决信号处理、神经网络、小波分析、计算机视觉等复杂问题。本书详细地介绍了MATLAB常用工具箱中的常用函数，可使用户在短的时间内解决复杂的问题。
（3） 实例丰富、图文并茂。
书中对每个常用函数的语法格式都进行了详细介绍，并且对每个函数配备的相应实例进行了说明，供读者演练，让读者能举一反三，快速地掌握各个函数并会利用常用的函数解决实际的复杂问题。
书中的大部分例子都给出了结果图，让读者可以更直观地观察结果，进一步去理解各个函数的用法。
配套资源
本书提供程序代码，可以关注“人工智能科学与技术”微信公众号，在“知识”→“资源下载”→“配书资源”菜单中获取，也可以到清华大学出版社网站本书页面下载。
本书由佛山科学技术学院张德丰编写。由于时间仓促，加之作者水平有限，书中错误和疏漏之处在所难免。在此，诚恳地期望得到各领域的专家和广大读者的批评指正，可发送邮件到workemail6@163.com。
编者2021年6月
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
