matlab實時控制工具箱

『壹』 matlab神經網路工具箱怎麼效果好

導入數據：選擇合適的數據，一定要選數值矩陣形式
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進行訓練
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接下來就點next，選擇輸入輸出，Sample are是選擇以行還是列放置矩陣的，注意調整

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接下來一直next，在這兒點train

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查看結果

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導出代碼：再點next，直到這個界面，先勾選下面的，再點Simple Script生成代碼
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使用訓練好的神經網路進行預測
使用下方命令，z是需要預測的輸入變數，net就是訓練好的模型

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再將結果輸出成excel就行啦

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打開CSDN，閱讀體驗更佳

使用MATLAB載入訓練好的caffe模型進行識別分類_IT遠征軍的博客-CSDN...
在進行下面的實驗前,需要先對數據進行訓練得到caffemodel,然後再進行分類識別 c_demo.m function [scores, maxlabel] = c_demo(im, use_gpu) % Add caffe/matlab to you Matlab search PATH to use matcaffe if exist('/home/...
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MATLAB調用訓練好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下載了鏈接中的「kerasimporter.mlpkginstall」文件後,在matlab內用左側的文件管理系統打開會進入一個頁面,在該頁面的右上角有安裝的按鈕,如果之前安裝一直失敗,可以通過這個安裝按鈕的下拉選項選擇僅下載 下載還是有可能要用到VPN,但是相比...
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用matlab做bp神經網路預測,神經網路預測matlab代碼
我覺得一個很大的原因是你預測給的輸入范圍（2014-）超出了訓練數據的輸入范圍（2006-2013），神經網路好像是具有內插值特性，不能超出，你可以把輸入變數-時間換成其他的變數，比如經過理論分析得出的某些影響因素，然後訓練數據要包括大范圍的情況，這樣可以保證預測其他年份的運量的時候，輸入變數不超出范圍，最後預測的時候給出這幾個影響因素的值，效果會好一點。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。
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BP神經網路預測實例（matlab代碼，神經網路工具箱）
目錄辛烷值的預測matlab代碼實現工具箱實現 參考學習b站： 數學建模學習交流 bp神經網路預測matlab代碼實現過程 辛烷值的預測 【改編】辛烷值是汽油最重要的品質指標，傳統的實驗室檢測方法存在樣品用量大，測試周期長和費用高等問題，不適用於生產控制，特別是在線測試。近年發展起來的近紅外光譜分析方法（NIR），作為一種快速分析方法，已廣泛應用於農業、制葯、生物化工、石油產品等領域。其優越性是無損檢測、低成本、無污染，能在線分析，更適合於生產和控制的需要。實驗採集得到50組汽油樣品（辛烷值已通過其他方法測
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用matlab做bp神經網路預測,matlab人工神經網路預測
ylabel('函數輸出','fontsize',12);%畫出預測結果誤差圖figureplot(error,'-*')title('BP網路預測誤差','fontsize',12)ylabel('誤差','fontsize',12)xlabel('樣本','fontsize',12)。三、訓練函數與學習函數的區別函數的輸出是權值和閾值的增量，訓練函數的輸出是訓練好的網路和訓練記錄，在訓練過程中訓練函數不斷調用學習函數修正權值和閾值，通過檢測設定的訓練步數或性能函數計算出的誤差小於設定誤差，來結束訓練。.
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matlab訓練神經網路模型並導入simulink詳細步驟
之前的神經網路相關文章： Matlab-RBF神經網路擬合數據 Matlab RBF神經網路及其實例 4.深度學習(1) --神經網路編程入門 本文介紹一下怎麼把訓練好的神經網路導入到simulink並使用，假定有兩個變數，一個輸出變數，隨機生成一點數據 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App裡面找到神經網路工具箱 點擊Next 選擇對應的數據，注意選擇好對應的輸入和輸出，還
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用matlab做bp神經網路預測,matlab神經網路怎麼預測
它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。Network可以看出，你的網路結構是兩個隱含層，2-3-1-1結構的網路，演算法是traindm，顯示出來的誤差變化為均方誤差值mse。達到設定的網路精度0.001的時候，誤差下降梯度為0.0046，遠大於默認的1e-5，說明此時的網路誤差仍在快速下降，所以可以把訓練精度目標再提高一些，比如設為0.0001或者1e-5。如果你所選用的激活函數是線性函數，那麼就可以先把輸出的表達式寫出來，即權向量和輸入的矩陣乘積。
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matlab訓練好的模型怎麼用
神經網路

『貳』 數學建模MATLAB工具箱是什麼怎麼用

Matlab工具箱已經成為一個系列產品，Matlab主工具箱和各種工具箱（toolbox ）。
工具箱簡介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用來擴充Matlab的數值計算、符號運算功能、圖形建模模擬功能、文字處理功能以及與硬體實時交互功能，能夠用於多種學科。
2領域型工具箱 —— 專用型
領域型工具箱是學科專用工具箱，其專業性很強，比如控制系統工具箱（ Control System Toolbox）；信號處理工具箱（Signal Processing Toolbox）；財政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。只適用於本專業。

3
Matlab常用工具箱
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
Database Toolbox——資料庫工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
Virtual Reality Toolbox——虛擬現實工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每個新出的版本都在增加、更新完善。

『叄』 MATLAB里的Toolboxes怎麼使用急求高手指點！！！

MATLAB工具箱介紹
有三十多個工具箱大致可分為兩類:功能型工具箱和領域型工具箱。
功能型工具箱主要用來擴充MATLAB的符號計算功能、圖形建模模擬功能、文字處理功能以及與硬體實時交互功能，能用於多種學科。
領域型工具箱是專業性很強的。如圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信號處理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，將MATLAB工具箱內所包含的主要內容做簡要介紹：

1) 圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二維濾波器設計和濾波
* 圖像恢復增強
* 色彩、集合及形態操作
* 二維變換
* 圖像分析和統計
可由結構圖直接生成可應用的C語言源代碼。
2)控制系統工具箱(Control System Toolbox)。
魯連續系統設計和離散系統設計
* 狀態空間和傳遞函數
* 模型轉換
* 頻域響應：Bode圖、Nyquist圖、Nichols圖
* 時域響應：沖擊響應、階躍響應、斜波響應等
* 根軌跡、極點配置、LQG
3)財政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利潤分析，市場靈敏度分析
* 業務量分析及優化
* 偏差分析
* 資金流量估算
* 財務報表
4)頻率域系統辨識工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨識具有未知延遲的連續和離散系統
* 計算幅值／相位、零點／極點的置信區間
* 設計周期激勵信號、最小峰值、最優能量諾等
5)模糊邏輯工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互設計界面
* 自適應神經—模糊學習、聚類以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK動態模擬
* 可生成C語言源代碼用於實時應用
(6)高階譜分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高階譜估計
* 信號中非線性特徵的檢測和刻畫
* 延時估計
* 幅值和相位重構
* 陣列信號處理
* 諧波重構
(7) 通訊工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多個函數和150多個SIMULINK模塊用於通訊系統的模擬和分析
——信號編碼
——調制解調
——濾波器和均衡器設計
——通道模型
——同步
(8)線性矩陣不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基於GUI的LMI編輯器
* LMI問題的有效解法
* LMI問題解決方案
(9)模型預測控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨識及驗證
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 階躍響應和狀態空間模型

(10)u分析與綜合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析與綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 模型降階
* 連續和離散系統
* u分析與綜合理論

(11)神經網路工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自組織、徑向基函數等網路
* 競爭、線性、Sigmoidal等傳遞函數
* 前饋、遞歸等網路結構
* 性能分析及應用
(12)優化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 線性規劃和二次規劃
* 求函數的最大值和最小位
* 多目標優化
* 約束條件下的優化
* 非線性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二維偏微分方程的圖形處理
* 幾何表示
* 自適應曲面繪制，
* 有限元方法
(14)魯棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最優綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 奇異值模型降階
* 譜分解和建模
(15)信號處理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 數字和模擬濾波器設計、應用及模擬
* 譜分析和估計
* FFT，DCT等變換
* 參數化模型
(16)樣條工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多項式和B樣條
* 樣條的構造
* 曲線擬合及平滑
* 函數微分、積分
(17)統計工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和隨機數生成
* 多變數分析
* 回歸分析
* 主元分析
* 假設檢驗
(18)符號數學工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符號表達式和符號矩陣的創建
* 符號微積分、線性代數、方程求解
* 因式分解、展開和簡化
* 符號函數的二維圖形
* 圖形化函數計算器
(19)系統辨識工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 狀態空間和傳遞函數模型
* 模型驗證
* MA，AR，ARMA等
* 基於模型的信號處理
* 譜分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基於小波的分析和綜合
* 圖形界面和命令行介面
* 連續和離散小波變換及小波包
* 一維、二維小波
* 自適應去噪和壓縮

『肆』 matlab 解答

Matlab常用工具箱MATLAB包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包。工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包。功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算，可視化建模模擬，文字處理及實時控制等功能。學科工具包是專業性比較強的工具包，控制工具包，信號處理工具包，通信工具包等都屬於此類。
開放性使MATLAB廣受用戶歡迎。除內部函數外，所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件，用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包。
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱 [編輯本段]常用函數Matlab內部常數[3]
eps：浮點相對精度
exp：自然對數的底數e
i 或 j：基本虛數單位
inf 或 Inf：無限大， 例如1/0
nan或NaN：非數值（Not a number），例如0/0
pi：圓周率 p（= 3.1415926...）
realmax：系統所能表示的最大數值
realmin：系統所能表示的最小數值
nargin: 函數的輸入引數個數
nargout: 函數的輸出引數個數
lasterr：存放最新的錯誤信息
lastwarn：存放最新的警告信息
MATLAB常用基本數學函數
abs(x)：純量的絕對值或向量的長度
angle(z)：復數z的相角(Phase angle)
sqrt(x)：開平方
real(z)：復數z的實部
imag(z)：復數z的虛部
conj(z)：復數z的共軛復數
round(x)：四捨五入至最近整數
fix(x)：無論正負，捨去小數至最近整數
floor(x)：地板函數，即捨去正小數至最近整數
ceil(x)：天花板函數，即加入正小數至最近整數
rat(x)：將實數x化為分數表示
rats(x)：將實數x化為多項分數展開
sign(x)：符號函數 (Signum function)。
當x<0時，sign(x)=-1；
當x=0時，sign(x)=0;
當x>0時，sign(x)=1。
rem(x,y)：求x除以y的餘數
gcd(x,y)：整數x和y的最大公因數
lcm(x,y)：整數x和y的最小公倍數
exp(x) ：自然指數
pow2(x)：2的指數
log(x)：以e為底的對數，即自然對數或
log2(x)：以2為底的對數
log10(x)：以10為底的對數
MATLAB常用三角函數
sin(x)：正弦函數
cos(x)：餘弦函數
tan(x)：正切函數
asin(x)：反正弦函數
acos(x)：反餘弦函數
atan(x)：反正切函數
atan2(x,y)：四象限的反正切函數
sinh(x)：雙曲正弦函數
cosh(x)：雙曲餘弦函數
tanh(x)：雙曲正切函數
asinh(x)：反雙曲正弦函數
acosh(x)：反雙曲餘弦函數
atanh(x)：反雙曲正切函數
適用於向量的常用函數有
min(x): 向量x的元素的最小值
max(x): 向量x的元素的最大值
mean(x): 向量x的元素的平均值
median(x): 向量x的元素的中位數
std(x): 向量x的元素的標准差
diff(x): 向量x的相鄰元素的差
sort(x): 對向量x的元素進行排序（Sorting）
length(x): 向量x的元素個數
norm(x): 向量x的歐氏（Euclidean）長度
sum(x): 向量x的元素總和
prod(x): 向量x的元素總乘積
cumsum(x): 向量x的累計元素總和
cumprod(x): 向量x的累計元素總乘積
dot(x, y): 向量x和y的內積
cross(x, y): 向量x和y的外積
MATLAB基本繪圖函數
plot: x軸和y軸均為線性刻度（Linear scale）
loglog: x軸和y軸均為對數刻度（Logarithmic scale）
semilogx: x軸為對數刻度，y軸為線性刻度
semilogy: x軸為線性刻度，y軸為對數刻度
matlab插值和樣條plot繪圖函數的參數
字元 顏色 字元 圖線型態
y 黃色 . 點
k 黑色 o 圓
w 白色 x x
b 藍色 + +
g 綠色 * *
r 紅色 - 實線
c 亮青色 : 點線
m 錳紫色 -. 點虛線
-- 虛線
註解
xlabel('Input Value'); % x軸註解
ylabel('Function Value'); % y軸註解
title('Two Trigonometric Functions'); % 圖形標題
legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 圖形註解
grid on; % 顯示格線
二維繪圖函數
bar 長條圖
errorbar 圖形加上誤差范圍
fplot 較精確的函數圖形
polar 極座標圖
hist 累計圖
rose 極座標累計圖
stairs 階梯圖
stem 針狀圖
fill 實心圖
feather 羽毛圖
compass 羅盤圖
quiver 向量場圖[4]

『伍』 matlab軟體是什麼軟體有什麼用途

MATLAB是一款主要用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境的軟體。

一、MATLAB軟體的簡介：

MATLAB由美國mathworks公司所發布，主要應用方面是數值計算、可視化程序設計、互動式程序設計等高科技計算環境。

它集數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和模擬等各種十分強大的功於一個易於使用、便於觀察的視窗之內，可以為科學研究與工程設計等工作以及其他需要進行有效數值計算的眾多科學任務提供了一種具體而又全面的解決方法。

同時，MATLAB還在很大程度上擺脫了傳統非互動式程序設計語言的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟體的先進水平。

二、MATLAB的主要功能有以下幾個方面：

1、進行數值分析。

2、可以帶入數值和符號並進行相關計算。

3、在工程方面，還可以利用科學的方法繪制復雜精確的圖像。

4、運用於控制系統時，可以進行設計與模擬等內容。

5、在面對數字圖像時，可以對圖像進行處理，編輯圖像的內容。

6、可以對數字信號進行處理。

7、在通訊系統中，可以完成設計與模擬等任務。

8、除了工程領域之外，還可以應用於財務與金融工程的分析與模擬等工作。

(5)matlab實時控制工具箱擴展閱讀：

MATLAB在使用時，顯現出以下強大的優勢特點：

1、利用強大的數值計算及符號計算功能，能使用戶直觀簡便地進行繁雜的數學運算分析。

2、MATLAB具有全面、強大的圖形處理功能，可以輕易實現計算結果和編程的可視化。

3、MATLAB的用戶界面十分簡潔，接近數學表達式的自然化語言，使學習者可以很輕松地學習並掌握。

4、MATLAB內部備有功能豐富的應用工具箱，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

『陸』 matlab作用

MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）之意。

除具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處理，可視化建模模擬和實時控制等功能。

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等語言完相同的事情簡捷得多.在新的版本中也加入了對C,FORTRAN,c++ ,JAVA的支持.可以直接調用,用戶也可以將自己編寫的實用程序導入到MATLAB函數庫中方便自己以後調用，此外許多的MATLAB愛好者都編寫了一些經典的程序，用戶可以直接進行下載就可爛雀以用，非常的方便。

MATLAB的基礎是矩陣計算,但是由於他的開放性,並且mathwork也吸收了像maple等軟體的優點,使MATLAB成為一個強大的數學軟體

當前流行的MATLAB 6.5/7.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模模擬,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬於此類.

開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包.

Matlab的官方網站：://mathworks

Matlab的優勢和特點

（1）友好的工作平台和編程環境

MATLAB由一系列工具組成。

這些工具方便用戶使用MATLAB的函數和文件，其中許多工具採用的是圖形用戶界面。

包括MATLAB桌面和命令窗口、歷史命令窗口、編輯器和調試器、路徑搜索和用於用戶瀏覽幫助、工作空間、文件的瀏覽器。

隨著MATLAB的商業化以及軟體本身的不斷升級，MATLAB的用戶界面也越來越精緻，更加接近Windows的標准界面，人機交互性更強，操作更簡單。

而且新版本的MATLAB提供了完整的聯機查詢、幫助系統，極大的方便了用戶的使用。

簡單的編程環境提供了比較完備的調試系統，程序不必經過編譯就可以直接運行，而且能夠及時地報告出現的錯誤及進行出錯原因分析。

（2）簡單易用的程序語言

Matlab一個高級的距陣/陣列語言，它包含控制語句、函數、數據結構、輸入和輸出和面向對象編程特點。

用戶可以在命令窗口中將輸入語句與執行命令同步，也可以先編寫好一個較大的復雜的應用程序(M文件)後再一起運行。

新版本的MATLAB語言是基於最為流行的C＋＋語言基礎上的，因此語法特徵與C＋＋語言極為相似，而且飢乎早更加簡單，更加符合科技人員對數學表達式的書寫格式。

使之更利於非計算機專業的科技人員使用。

而且這種語言可移植性好、可拓展性極強，這也是MATLAB能夠深入到科學研究及工程計算各個領域的重要原因。

（3）強大的科學計算機數據處理能力

MATLAB是一個包含大量計算演算法的 *** 。

其擁有600多個工程中要用到的數學運算函數，可以方便的實現用戶所需的各種計算功能。

函數中所使用的演算法都是科研和工程計算中的最新研究成果，而前經過了各種優化和容錯處理。

在通常情況下，可以用它來代替底層編程語言，如C和C++ 。

在計算要求相同的頃咐情況下，使用MATLAB的編程工作量會大大減少。

MATLAB的這些函數集包括從最簡單最基本的函數到諸如距陣，特徵向量、快速傅立葉變換的復雜函數。

函數所能解決的問題其大致包括矩陣運算和線性方程組的求解、微分方程及偏微分方程的組的求解、符號運算、傅立葉變換和數據的統計分析、工程中的優化問題、稀疏矩陣運算、復數的各種運算、三角函數和其他初等數學運算、多維數組操作以及建模動態模擬等。

（4）出色的圖形處理功能

MATLAB自產生之日起就具有方便的數據可視化功能，以將向量和距陣用圖形表現出來，並且可以對圖形進行標注和列印。

高層次的作圖包括二維和三維的可視化、圖象處理、動畫和表達式作圖。

可用於科學計算和工程繪圖。

新版本的MATLAB對整個圖形處理功能作了很大的改進和完善，使他不僅在一般數據可視化軟體都具有的功能（例如二維曲線和三維曲面的繪制和處理等）方面更加完善，而且對於一些其他軟體所沒有的功能（例如圖形的光照處理、色度處理以及四維數據的表現等），MATLAB同樣表現了出色的處理能力。

同時對一些特殊的可視化要求，例如圖形對話等，MATLAB也有相應的功能函數，保證了用戶不同層次的要求。

另外新版本的MATLAB還著重在圖形用戶界面（GUI）的製作上作了很大的改善，對這方面有特殊要求的用戶也可以得到滿足。

（5）應用廣泛的模塊 *** 工具箱

MATLAB對許多專門的領域都開發了功能強大的模塊集和工具箱。

一般來說，他們都是由特定領域的專家開發的，用戶可以直接使用工具箱學習、應用和評估不同的方法而不需要自己編寫代碼。

目前，MATLAB已經把工具箱延伸到了科學研究和工程應用的諸多領域，諸如數據採集、資料庫介面、概率統計、樣條擬合、優化演算法、偏微分方程求解、神經網路、小波分析、信號處理、圖像處理、系統辨識、控制系統設計、LMI控制、魯棒控制、模型預測、模糊邏輯、金融分析、地圖工具、非線性控制設計、實時快速原型及半物理模擬、嵌入式系統開發、定點模擬、DSP與通訊、電力系統模擬等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。

（6）實用的程序介面和發布平台

新版本的MATLAB可以利用MATLAB編譯器和C/C++數學庫和圖形庫，將自己的MATLAB程序自動轉換為獨立於MATLAB運行的C和C++代碼。

允許用戶編寫可以和MATLAB進行交互的C或C＋＋語言程序。

另外，MATLAB網頁服務程序還容許在Web應用中使用自己的MATLAB數學和圖形程序。

MATLAB的一個重要特色就是他有一套程序擴展系統和一組稱之為工具箱的特殊應用子程序。

工具箱是MATLAB函數的子程序庫，每一個工具箱都是為某一類學科專業和應用而定製的，主要包括信號處理、控制系統、神經網路、模糊邏輯、小波分析和系統模擬等方面的應用。

（7）應用軟體開發（包括用戶界面）

在開發環境中，使用戶更方便地控制多個文件和圖形窗口；在編程方面支持了函數嵌套，有條件中斷等；在圖形化方面，有了更強大的圖形標注和處理功能，包括對性對起連接注釋等；在輸入輸出方面，可以直接向Excel和HDF5。

(8) Matlab常用工具箱介紹(英漢對照)

Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱

Control System Toolbox——控制系統工具箱

munication Toolbox——通訊工具箱

Financial Toolbox——財政金融工具箱

System Identification Toolbox——系統辨識工具箱

Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱

Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱

Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱

LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱

Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱

μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱

Neural Network Toolbox——神經網路工具箱

Optimization Toolbox——優化工具箱

Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱

Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱

Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱

Spline Toolbox——樣條工具箱

Statistics Toolbox——統計工具箱

Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱

Simulink Toolbox——動態模擬工具箱

System Identification Toolbox——系統辨識工具箱

Wavele Toolbox——小波工具箱

例如：控制系統工具箱包含如下功能：

連續系統設計和離散系統設計

狀態空間和傳遞函數以及模型轉換

時域響應（脈沖響應、階躍響應、斜坡響應）

頻域響應（Bode圖、Nyquist圖）

根軌跡、極點配置

1.補充新的內容：

MATLAB R2007b正式發布了！MATLAB 2007b於2007年秋節正式發布，TMW正式發布了MATLAB R2007b，新版本涵蓋：Simulink 7、新產品Simulink Design Verifier、Link for Analog Devices VisualDSP以及82個產品模塊的更新升級及Bug修訂。

從現在開始，MathWorks公司將每年進行兩次產品發布，時間分別在每年的3月和9 月，而且，每一次發布都會包含所有的產品模塊，如產品的new feature、bug fixes和新產品模塊的推出。

在R2007b中（MATLAB 7.4,Simulink 6.6），主要更新了多個產品模塊、增加了多達350個新特性、增加了對64位Windows的支持，並新推出了工具箱。

R2007b, released on March 1, 2007, includes updates to MATLAB and Simulink, two new procts released since R2007b, and updates and bug fixes to 82 other procts. R2007b adds support for the Intel® based Mac, Windows Vista™, and 64-bit Sun Solaris™ SPARC platforms.

這次的升級做了重大的增強，也升級了以下各版本，提供了MATLAB、SIMULINK的升級以及其他最新的模塊的升級。

這個Matlab 2007版本不僅僅提高了產品質量，同時也提供了新的用於數據分析、大規模建模、固定點開發、編碼等新特徵。

其中MATLAB Builder for 擴展了MATLAB piler的功能，主要有：

可以打包MATLAB函數，使網路程序員可以通過C#，VB等語言訪問這些函數；

創建組件來保持MATLAB的靈活性；

創建COM組件；

將源自MATLAB函數的錯誤作為一個標準的管理異常來處理。

R2007b 提供了重大的新功能： 直接在命令行使用 Real-Time Workshop 的 嵌入式 MATLAB 函數的 C 代碼生成。

另外，Simulink 中的嵌入式 MATLAB 函數塊支持多 M 文件中的演算法。

MATLAB R2007b新版本中，產品模塊進行了一些調整，MATLAB Builder for COM的功能集成到MATLAB Builder for 中去了，Finacial Time Series Toolbox的功能集成到Financial Toolbox中了。

MATLAB 將高性能的數值計算和可視化集成在一起，並提供了大量的內置函數，從而被廣泛地應用於科學計算、控制系統、信息處理等領域的分析、模擬和設計工作，而且利用 MATLAB 產品的開放式結構，可以非常容易地對 MATLAB 的功能進行擴充，從而在不斷深化對問題認識的同時，不斷完善 MATLAB 產品以提高產品自身的競爭能力。

作為和Mathematica、Maple並列的三大數學軟體。

其強項就是其強大的矩陣計算以及模擬能力。

要知道Matlab的由來就是Matrix + Laboratory = Matlab，所以這個軟體在國內也被稱作《矩陣實驗室》。

每次MathWorks發布Matlab的同時也會發布模擬工具Simulink。

在歐美很多大公司在將產品投入實際使用之前都會進行模擬試驗，他們所主要使用的模擬軟體就是Simulink。

Matlab提供了自己的編譯器：全面兼容C++以及 Fortran兩大語言。

所以Matlab是工程師，科研工作者手上最好的語言，最好的工具和環境。

Matlab 已經成為廣大科研人員的最值得信賴的助手和朋友！

『柒』 基於TrueTime的智能家居系統模擬後，如何實現dos攻擊

你這個太專業，雖然你講的我明白是啥意思，不過俺不會

『捌』 利用matlab對控制系統進行模擬有哪些方式

1 MATLAB簡介
MATLAB是Mathworks公司開發的一種集數值計算、符號計算和圖形可視化三大基本功能於一體的功能強大、操作簡單的優秀工程計算應用軟體。MATLAB不僅可以處理代數問題和數值分析問題，而且還具有強大的圖形處理及模擬模擬等功能。從而能夠很好的幫助工程師及科學家解決實際的技術問題。
MATLAB的含義是矩陣實驗室（Matrix Laboratory），最初主要用於方便矩陣的存取，其基本元素是無需定義維數的矩陣。經過十幾年的擴充和完善，現已發展成為包含大量實用工具箱（Toolbox）的綜合應用軟體，不僅成為線性代數課程的標准工具，而且適合具有不同專業研究方向及工程應用需求的用戶使用。
MATLAB最重要的特點是易於擴展。它允許用戶自行建立完成指定功能的擴展MATLAB函數（稱為M文件），從而構成適合於其它領域的工具箱，大大擴展了MATLAB的應用范圍。目前，MATLAB已成為國際控制界最流行的軟體，控制界很多學者將自己擅長的CAD方法用MATLAB加以實現，出現了大量的MATLAB配套工具箱，如控制系統工具箱（control systems toolbox），系統識別工具箱（system identification toolbox），魯棒控制工具箱（robust control toolbox），信號處理工具箱（signal processing toolbox）以及模擬環境SIMULINK等。
（1）MATLAB的安裝
本節將討論操作系統為Microsoft Windows環境下安裝MATLAB6的過程。
將MATLAB6的安裝盤放入光碟機，系統將自動運行auto-run.bat文件，進行安裝；也可以執行安裝盤內的setup.exe文件啟動MATLAB的安裝程序。啟動安裝程序後，屏幕將顯示安裝MATLAB的初始界面，根據Windows安裝程序的常識，不斷單擊[Next],輸入正確的安裝信息，具體操作過程如下：
輸入正確的用戶注冊信息碼；
選擇接收軟體公司的協議；
輸入用戶名和公司名；
選擇MATLAB組件（Toolbox）；
選擇軟體安裝路徑和目錄；
單擊[Next]按鈕進入正式的安裝界面。安裝過程界面如圖1所示。

圖1 MATLAAB安裝過程界面

圖2MATLAAB啟動過程界面

安裝完畢後，選擇[Restart my computer now]選項以重新啟動計算機。
重新啟動計算機後，用戶就可以點擊圖標使用MATLAB6了。MATLAB啟動過程界面如圖2所示。
（2）MATLAB桌面系統
MATLAB的桌面系統由桌面平台以及桌面組件共同構成，如圖3。桌面平台是各桌面組件的展示平台，它提供了一系列的菜單操作以及工具欄操作，而不同功能的桌面組件構成了整個MATLAB操作平台。其組件主要包含如下8個組件部分：
①命令窗口（Command Window）②歷史命令窗口（Command History）③組件平台（Launch Pad）④路徑瀏覽器（Current Directory Browser）⑤幫助瀏覽器（Help Browser）⑥工作空間瀏覽器（Workspace Browser）⑦數組編輯器（Array Editor）⑧M文件編輯調試器（Editor-Debugger）。
用戶可以在View菜單下選擇打開或關閉某個窗口。

『玖』 如何使用matlab中的工具箱

使用matlab中的工具箱方法：
MATLAB自帶工具箱

查看方式：
我們首先詳細介紹一下MATLAB自帶工具箱的使用。
在我們不熟悉一些調用工具箱的命令的時候，我們可以按照如下圖所示：
在MATLAB主窗口中，點擊左下角start--toolboxes,就會羅列出你的MATLAB已經安裝的所有工具箱，可以根據你的需要選擇你將要使用的工具箱。我們可以看到有擬合工具箱、金融工具箱、最優化工具箱等等。

調用（打開）方式：
下面我們介紹一下如何打開一個工具箱。
我們以調用擬合工具箱為例，進行詳細的示例。
調用方式一：
按照如下圖所示的步驟：
點擊主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 單擊，就可以打開擬合工具箱.

調用方式二：
在上一步中，我們在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ，到這里的時候，會看到在其後面有一個簡寫 cftool 如下圖，這就是我們的擬合工具箱調用命令函數。在MATLAB主窗口中輸入cftool ，回車，同樣可以打開擬合工具箱。

工具箱的使用：
擬合工具箱打開之後，如下，我們就可以進行多種曲線擬合了。
關於MATLAB擬合工具箱等，一些工具箱的詳細用法，由於篇幅的有限，在我的其他經驗中都會陸續給出，有興趣的可以查看。

非自帶工具箱
非自帶工具箱，需另外下載，然後按照一定的步驟導入，導入後一般不能像上面工具箱一樣，通過界面操作，一般都通過函數使用。由於工具箱的導入有幾個小的細節需要注意，所以在我的其他經驗中，關於如何導入工具箱，我也進行了詳細的介紹。