❶ matlab工具箱怎麼用
工具箱里的函數可以直接調用的。只要確定安裝好了工具箱,一般添加路徑後即可直接使用了。
添加路徑用addpath
❷ 如何使用matlab中的工具箱
工具箱已經正常安裝好了,直接用就行。調用工具箱和調用內置函數沒區別。
如果你想確定是不是安裝成功,可以直接執行工具箱里的例子,如果結果正常就說明能正常用了。
❸ 如何使用matlab中的工具箱
首先,將下載的工具箱文件解壓,將文件夾復制到MATLAB安裝目錄下toolbox文件夾下。
其次,在MATLAB命令行中輸入如下命令:
>>cd D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox % 找到你的工具箱
>> addpath(genpath('D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox')) %增加路徑
>> savepath %永久保存路徑
最後,檢查是否成功:
>>which hog %隨便輸入所加入工具箱中的一個m文件
D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox\channels\hog.m %得到此文件路徑,即載入正確 www. .com
❹ matlab pso工具箱怎麼用
直接復制到當前文件夾里,就可以運行。或是通過安裝工具箱的方式進行
❺ 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
在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述
進行訓練
在這里插入圖片描述
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
在這里插入圖片描述
接下來一直next,在這兒點train
在這里插入圖片描述
查看結果
在這里插入圖片描述
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
在這里插入圖片描述
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
在這里插入圖片描述
再將結果輸出成excel就行啦
在這里插入圖片描述
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/...
繼續訪問
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...
繼續訪問
最新發布 matlab神經網路預測數據,matlab神經網路工具箱
Matlab語言是MathWorks公司推出的一套高性能計算機編程語言,集數學計算、圖形顯示、語言設計於一體,其強大的擴展功能為用戶提供了廣闊的應用空問。它附帶有30多個工具箱,神經網路工具箱就是其中之一。谷歌人工智慧寫作項目:神經網路偽原創。
繼續訪問
matlab神經網路工具箱系統預測
matlab神經網路工具箱系統預測 有原始數據 根據原始數據預測未來十年內的數據
matlab預測控制工具箱
matlab預測控制工具箱,在學習預測控制的過程中翻譯的matlab自帶的示例,希望對大家有所幫助 matlab預測控制工具箱,在學習預測控制的過程中翻譯的matlab自帶的示例,希望對大家有所幫助
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。
繼續訪問
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
繼續訪問
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。.
繼續訪問
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
繼續訪問
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。
繼續訪問
matlab訓練模型、導出模型及VC調用模型過程詳解
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體,為演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算等提供了高級計算語言和互動式環境。隨著人工智慧的崛起,MATLAB也添加了自己的機器學習工具包,只需要很少的代碼或命令就能完成模型訓練和測試的過程,訓練好的模型也能方便的導出,供VC等調用。本文主要介紹模型訓練、導出和調用的整個過程。 軟體版本: VC2015,matlab2018a ...
繼續訪問
matlab神經網路預測模型,matlab人工神經網路預測
谷歌人工智慧寫作項目:小發貓matlab帶有神經網路工具箱,可直接調用,建議找本書看看,或者MATLAB論壇找例子常見的神經網路結構。核心調用語句如下:%數據輸入%選連樣本輸入輸出數據歸一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP網路訓練%%初始化網路結構net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.0
繼續訪問
在Matlab中調用pytorch上訓練好的網路模型
在Matlab中調用pytorch上訓練好的網路模型
繼續訪問
MATLAB_第二篇神經網路學習_BP神經網路
BP神經網路代碼實現1. BP神經網路的簡介和結構參數1.1 BP神經網路的結構組成1.2 BP神經網路訓練界面的參數解讀 非常感謝博主wishes61的分享. 1. BP神經網路的簡介和結構參數 一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路用於預測BP神經網路的計算過程:由正向計算過程和反向計算過程組成。 正向傳播過程,輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理,並轉向輸出層,每一層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。 如果在輸出層不能得到期望的輸出,則轉入反向傳播,將誤差信號沿原來的連接通路返回,通過修改各
繼續訪問
MATLAB神經網路擬合回歸工具箱Neural Net Fitting的使用方法
本文介紹MATLAB軟體中神經網路擬合(Neural Net Fitting)工具箱的具體使用方法~
繼續訪問
灰色預測工具箱matlab,Matlab灰色預測工具箱——走過數模
2009-07-02 23:05灰色預測幾乎是每年數模培訓必不可少的內容,相對來說也是比較簡單,這里寫了四個函數,方便在Matlab裡面調用,分別是GM(1,1),殘差GM(1,1),新陳代謝GM(1,1),Verhust自己寫得難免有所疏忽,需要的朋友自己找本書本來試驗一下。。Gm(1,1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
繼續訪問
matlab利用訓練好的BP神經網路來預測新數據(先保存網路,再使用網路)
1,保存網路。save ('net') % net為已訓練好的網路,這里把他從workspace保存到工作目錄,顯示為net.mat文檔。 2,使用網路。load ('net') % net為上面保存的網路,這里把他下載到workspace。y_predict = sim(...
繼續訪問
數學建模學習(79):Matlab神經網路工具箱使用,實現多輸入多輸出預測
Matlab神經網路工具箱實現,實現多輸入多輸出預測
繼續訪問
熱門推薦 如何利用matlab做BP神經網路分析(包括利用matlab神經網路工具箱)
利用MATLAB 進行BP神經網路的預測(含有神經網路工具箱) 最近一段時間在研究如何利用預測其銷量個數,在網上搜索了一下,發現了很多模型來預測,比如利用回歸模型、時間序列模型,GM(1,1)模型,可是自己在結合實際的工作內容,發現這幾種模型預測的精度不是很高,於是再在網上進行搜索,發現神經網路模型可以來預測,並且有很多是結合時間序列或者SVM(支持向量機)等組合模型來進...
繼續訪問
bp神經網路預測案例python_詳細BP神經網路預測演算法及實現過程實例
1.具體應用實例。根據表2,預測序號15的跳高成績。表2國內男子跳高運動員各項素質指標序號跳高成績()30行進跑(s)立定三級跳遠()助跑摸高()助跑4—6步跳高()負重深蹲杠鈴()杠鈴半蹲系數100(s)抓舉()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
繼續訪問
如何調用MATLAB訓練神經網路生成的網路進行預測
如何調用MATLAB訓練神經網路生成的網路問題引出知識准備代碼註解 問題引出 如何存儲和調用已經訓練好的神經網路。 本人前幾天在智能控制學習的過程中也遇到了這樣的問題,在論壇中看了大家的回復,雖然都提到了關鍵的兩個函數「save」和「load」,但或多或少都簡潔了些,讓人摸不著頭腦(呵呵,當然也可能是本人太菜)。通過不斷調試,大致弄明白這兩個函數對神經網路的存儲。下面附上實例給大家做個說明,希望對跟我有一樣問題的朋友有所幫助。 知識准備 如果只是需要在工作目錄下保到當前訓練好的網路,可以在命令窗口 輸入:s
繼續訪問
matlab訓練好的模型怎麼用
神經網路
❻ MATLAB模糊工具箱的使用
隸屬度函數裡面有三角形,梯形,高斯型,等這些隸屬度函數。設置的內時候只需要在參數哪兒,按照容他的格式,改變參數即可得到不同的隸屬度函數。先輸入fuzzy,然後點擊edit下的rules,即可修改模糊控制規則。對於simulink模擬,首先你輸入simulink,後建立模擬電路圖,別忘記加信號源還有示波器。最後存到matlab軟體包含的work文件夾下,你建立的模糊控制器也要放到work文件夾下,然後雙擊電路圖中的模糊控制器,把它的名字修改為與你建立的模糊控制器一樣的名字。模糊控制器名字比如c7fzpd.fis,那麼你就要把電路圖中的模糊控制器改成c7fzpd,然後保存,點擊模擬即可。我的郵箱[email protected]
❼ 怎麼往matlab中添加工具箱
下載一個工具箱,添加到matlab中,直接運用:
在matlab的file下面的set path把它加上,把路徑加進去後在
file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里點擊update Toolbox Path Cache更新一下,就OK了
1.1 如果是Matlab安裝光碟上的工具箱,重新執行安裝程序,選中即可;
1.2 如果是單獨下載的工具箱,一般情況下僅需要把新的工具箱解壓到某個目錄。
2 在matlab的file下面的set path把它加上。
3 把路徑加進去後在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里點擊update Toolbox Path Cache更新一下。
4 用which newtoolbox_command.m來檢驗是否可以訪問。如果能夠顯示新設置的路徑,則表明該工具箱可以使用了。
或者將工具箱復制到toolbox目錄然後在set path裡面添加這個目錄就可以用了。
在matlab的file下面的set path把它加上,把路徑加進去後在
file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里點擊update Toolbox Path Cache更新一下,就OK了
以下是我在別的地方看到的,轉過來你參考一下吧。
首先說說添加到matlab搜索路徑好處:1
對
n——你只需要存儲一個副本,就可以在其他地方使用。具體來說,假設你在數據盤D上新建了兩個目錄abc和def,這兩個工程(每個目錄下的所有程序相應地稱為一個工程)都需要調用同一個(些)函數(簡稱工具箱),這時候,如果你沒有把該工具箱添加到matlab的搜索路徑下,則需要分別把工具箱中所有用到的文件都復制到目錄abc和def下才能正確運行。這顯然浪費空間,所以,matlab提供了一個搜索路徑(默認在matlab安裝目錄下的toolbox中),只要把工具箱對應的整個文件夾復制到搜索路徑對應的目錄下,並且通知matlab一聲(把該路徑正確添加到搜索路徑中),就可以在abc和def中使用這個工具箱了(即無論你的工程文件在哪個目錄(有效的目錄)下都可以訪問這個工具箱中的函數)。下面就以matlab安裝目錄下的toolbox目錄作為默認的添加路徑進行詳細說明。
1. 如何添加工具箱看
以下是添加工具箱的方法:(論壇很多人轉載過,這里就不作區分了,下面的舉例也一樣)
如果是Matlab安裝光碟上的工具箱,重新執行安裝程序,選中即可。如果是單獨下載的工具箱,則需要把新的工具箱(以下假設工具箱名字為svm)解壓到toolbox目錄下,然後用addpath或者pathtool把該工具箱的路徑添加到matlab的搜索路徑中,最後用which
newtoolbox_command.m來檢驗是否可以訪問。如果能夠顯示新設置的路徑,則表明該工具箱可以使用了。具體請看工具箱自己代的README文件。
1.1 舉例:
要添加的工具箱為svm,則解壓後,里邊有一個目錄svm,假設matlab安裝在D:\MATLAB6p5,將svm目錄拷貝至D:\MATLAB6p5\toolbox,然後運行matlab,在命令窗口輸入addpath
D:\MATLAB6p5\toolbox\svm回車,來添加路徑。然後在svm目錄下,任意找一個m文件,以svcinfo.m為例,在命令窗口中輸入which
svcinfo.m。如果顯示出該文件路徑,如
D:\MATLAB6p5\toolbox\svm\svcinfo.m,則安裝成功,當然也可以在命令窗口輸入path來查看。
上面的說明和例子基本上介紹了在matlab中如何添加工具箱,下面是其他補充:
1.2 添加方式總結:
事實上,有兩種添加工具箱到matlab搜索路徑的方法:其一是用代碼,其二是用界面。其實無論用哪種方法,都是修改pathdef.m這個文件,閣下如果是高手,可以直接打開該文件修改,呵呵,對此這里不作討論。
1.2.1 代碼方式:
1.2.1.1 適用於添加下載的工具箱(別人的):
在命令窗口輸入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm 或者addpath(『D:\MATLAB6p5\toolbox\svm』);
但是這種方法只能添加svm目錄,如果該目錄下有其他子文件夾,並且運行時候逗隱式地調用到這些子文件夾(例如假設svm目錄下存在子文件夾matdata,該子文件夾下有logo.mat這個文件,且在m文件代碼中使用了諸如
load logo
這樣的句子,即沒有顯式給出logo.mat的具體路徑,則稱為逗隱式地),則不能正確訪問。因此,有必要在添加時使用以下語句把svm目錄下所有文件夾都添加到搜索路徑中:
500){this.resized=true;this.style.width=500;}"> 程序代碼
addpath(genpath(D:\MATLAB6p5\toolbox\svm));
另外,如果只使用以上代碼,則退出matlab後,新添加的路徑不會被保存下來,下次重新啟動matlab後又需要重新添加。可以用savepath來解決這個問題,即在命令窗口中使用
savepath 便可。不過保存路徑操作只對matlab
2006a、2006b有效(應該對版本7.0以上的都有效,因沒有測試,所以不敢肯定),對6.5版本的matlab無效(該版本沒有savepath這個命令)。
1.2.1.2 適用於添加自己的工具箱(即工具箱自己編寫,然後希望別人下載後當運行主文件時自動把路徑添加到matlab搜索路徑中):
在主文件中加入如下代碼;
500){this.resized=true;this.style.width=500;}"> 程序代碼
sCurrPath = fileparts(mfilename('fullpath'));
addpath(genpath(sCurrPath)); %如果該工具箱沒有其他子目錄,則可以不需要用genpath
savepath; %這句可根據各人需要自行選擇,相信上一節的解釋已經很清楚
1.2.2 界面方式:
首先把主界面調出來,有兩種方式,一種是在命令窗口輸入pathtool,另一種是在matlab菜單調用(File
-> Set Path…)。打開主界面後,相信不用太多解釋了。Add Folder… 或者 Add with subfolders…
就可以了,添加完畢後,如果需要保存該路徑,則在close前save一下就可以了。
這種方式的好處是如果路徑有問題,matlab會馬上報錯,告訴用戶添加失敗。
2 工具箱添加失敗:
2.1 work目錄和toolbox目錄問題:
你當然可以單獨把一個或多個文件(不含文件夾)放在work目錄下來實現逗1對n地,因為work目錄是其中一個matlab默認的搜索路徑,但顯然不能包含文件夾,如果包含文件夾,則同樣需要把該文件夾添加到搜索路徑中。相反,你不能單獨把一個或多個文件(不含文件夾)放在toolbox目錄下來實現逗1對n地,因為toolbox這個目錄並非matlab的一個默認搜索路徑,除非你把toolbox文件夾添加到搜索路徑中。
2.2 由於路徑名稱而導致添加失敗的總結:
2.2.1 路徑存在空格:
錯誤:addpath C:\Program Files\MATLAB\R2006b\toolbox\finity
正確:addpath(『C:\Program Files\MATLAB\R2006b\toolbox\finity』) 或者使用界面方式添加
說明:在6.5版本的matlab不推薦使用帶空格的路徑,因為matlab6.5的安裝路徑是不允許有空格的,因此不曉得帶空格的工具箱路徑會出現什麼問題。7.0以上應該沒有問題。
界面方式則估計沒有問題,有問題matlab會自動報錯的。
2.2.2 路徑存在中文:
用addpath和界面方式均可以成功添加,但不推薦,最好使用英文路徑。
2.2.3 路徑存在逗@地字元:
均不成功,不要使用逗@地字元
小結:出現其他與添加相關的錯誤時,用標準的路徑和文件名試試吧。
3 正確添加了工具箱,但運行調用時出錯:
3.1 版本問題:
對於工具箱檢測到matlab版本不兼容的問題,先引用一下happy教授的回復:
=====================happy================================
這個是有用的,估計是作者考慮到隨著matlab的升級會出現不兼容的問題,因此加了類似的設置error('unsupported
matlab version. please send an
email.');以提示大家。從這一設置上看4.x和5.x版本的是完全沒有問題的,之後的版本可能會出現問題,是否真的會出現需要進行測試
=========================================================
我也遇到過這類問題(如3.3節提到的spm5,下載得到的文件如果遇到2006版本的matlab則無法成功運行),但不是matlab的直接回復說逗版本不支持地,而是普通的語法出錯。我的經驗是根據錯誤提示調試一下,看看問題出在哪裡,然後再對程序作相應修改。例如在我的問題中,由於不支持最新的版本,所以2006a和2006b版本分別用下面的語句進行檢查:strcmp(version('-release'),'2006a')
和 strcmp(version('-release'),'2006b')。
3.2 程序中其他語法錯誤:
估計部分語法不兼容,例如7.0版本以上的matlab可以使用&&、||、@(x)等等之類的符號,但是在6.5版本下無效,這種錯誤也需要自己手動修改一下代碼。
3.3 工具箱中的函數重名問題:
Happy教授也提到過,除了改名,沒有太好的辦法。但是如果改的地方不止一個,例如遇到該文件進行了多次的自我調用(一個典型例子是以switch
和case語句進行區分不同的操作),或者其他文件存在對該文件的調用時,這是個很頭痛的事情。根據我的經驗,也沒有找到太好的解決辦法。以我所用的兩個工具箱為例,它們的文件夾名字不同(一個是spm2,一個是spm5),但是裡面的主m文件名字都一樣,為spm.m,如果兩個工具箱同處於matlab的搜索路徑中,會導致其中一個工具箱失效,更別說兩者之間通過切換來進行調用了。我一般的解決方法是安裝兩個matlab,例如一個是6.5版,一個是2006版,把兩個工具箱分別添加到不同的matlab中,這樣就可以啟動不同版本的matlab使用不同版本的工具箱了,呵呵,算是一個補救的方法吧。
3.4 找不到m文件的問題:
如果你已經把工具箱正確添加到搜索路徑下,這種情況一般不會發生。也就是說,通過逗文件夾
-> 運行matlab
->添加路徑地步驟後,該文件夾下所有文件應該都可以訪問到。但是,當你對該文件夾下的m文件更新(包括修改和新增)了以後,此時如果你不重啟matlab,則可能會出現找不到m文件的問題(特別是該工具箱中的文件沒有依賴關系,它們只是被放在一起方便調用,當你新增一個m文件到該文件夾下而不重啟matlab的時候,會造成這一新增m文件訪問失敗)。解決這個問題的方法之一顯然是重啟matlab,如果你不想重啟,也可用第二個方法:在命令窗口輸入:
rehash toolbox ,逗強制地matlab刷新toolbox目錄下的所有文件,這樣就可以正確訪問了。
❽ 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
❾ MATLAB的toolbox怎麼用啊
toolbox裡面其實就是matlab公司或其他公司編輯好的一下M文件,用來直接調用的,其實所有的文件或者matlab里的工具都是由加減乘除等一系列的組合算好的
❿ matlab如何調用統計工具箱
調用統計特工具箱的做法:
①打開matlab;
②點擊左下角Start;
③進入Toolbox工具箱;
④選擇Statistics;