❶ 如何向MATLAB中添加新工具箱
今天費了好大的勁終於將SVM_SteveGunn添加至我的matlab工具箱內，並且已能成功運行，現在把在添加以及運行中出現的各種問題羅列如下，並一一解決：
1、將下載的svm工具箱添加至matlab安裝目錄下
1、單獨下載的工具箱
2、把新的工具箱拷貝到某個目錄（我的是D:softmatlab2011b oolbox）。
注意：你要是添加的很多個m文件，那就把這些m文件直接拷到再下一層你想要的工具箱的文件夾里
例如，我要添加的是支持向量機工具箱，在剛才的文件夾下我已經有svm（支持向量機工具箱）文件夾了，但有的m文件還沒有，我就把新的m文件統統拷到D:softmatlab2011b oolbox svm目錄下了。如果你連某工具箱（你打算添加的）的文件夾都沒有，那就把文件夾和文件一起拷到D:softmatlab2011b oolbox 下。
先把工具箱保存到MATLAB安裝目錄的根目錄下面，然後運行matlab---->file---->set path---->add folder 然後把你的工具箱文件夾添加進去就可以了
3、在matlab的菜單file下面的set path把它（ D:softmatlab2011b oolbox svm ）加上。
4、 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。
記得一定要更新！我就是沒更新，所以添加了路徑，一運行還是不行。後來更新了才行。
2、在對svm工具箱進行使用時，發現了'qp.dll 不是有效的 Win32 應用程序 '
問題描述：
mex在不同windows OS下編譯的結果，所以我們需要重新編譯一下qp.dll
解決方案：
steve gunn 的包下面有一個optimiser 文件夾，把current Diretory目錄改為optimiser目錄，例如E:matlabProgramSVM_SteveGunnOptimiser，然後運行命令
>> mex -v qp.c pr_loqo.c
命令運行完畢後，你會發現原先的qp.dll變為qp.dll.old，還出現了qp.mexw32，我們把該文件改為qp.dll 復制到工具箱文件夾下。原先的工具箱文件qp.dll可以先改一下名字...
3、我在運行第二步時發現了『D:SOFTMATLAB~3BINMEX.PL: Error: Compile of 'qp.c' failed. Error using mex (line 206)
Unable to complete successfully.
這個是因為編譯器設置的問題，這里需要重新選擇設置編譯器，設置編譯器的方法：
mex -setup(mex和-setup之間要有空格)，然後我選擇的VS2010，然後再繼續運行步驟2就成功了。
❷ 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。
❸ 如何向MATLAB中添加新工具箱
Matlab大部分函數都放在了toolbox這個文件夾下面。可以試著把需要的函數和工具箱放進去看看能不能用。象matlab升級以後功能會更強大，包含的工具箱也越多，所佔用的硬碟空間也變得很大。建議你安裝的時候選擇自定義安裝，只裝自己需要的幾個工具箱，看你需要是用在什麼專業，它裡面有很多比如財務工具箱，航空工具箱，生物技術工具箱對與我專業就沒有用，就可以不安裝。這樣就省了空間了。 總結一下matlab添加工具箱的方法：第一種：如果是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，一般情況下僅需要把新的工具箱解壓到某個目錄，然後用pathtool添加工具箱的路徑。在命令窗口中敲入pathtool，會出現一個setpath的窗口，點add folder或者add with subfolders按鈕，選中你的工具箱。保存既可。任選工具箱中的一個命令，然後help一下看看是否好使。字數限制。舉例：我下載了支持向量基工具箱，解壓後，里邊有一個目錄svm 我的matlab安裝在D:MATLAB6p5 將svm目錄拷貝至D:MATLAB6p5toolbox 然後運行matlab，在命令窗口輸入addpath D:MATLAB6p5toolboxsvm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:MATLAB6p5toolboxsvmsvcinfo.m 則安裝成功
❹ matlab里有什麼工具箱，可以用FFT（快速傅立葉變換）做頻譜分析
1、采樣數據導入Matlab 。
采樣數據的導入至少有三種方法。
第一就是手動將數據整理成Matlab支持的格式，這種方法僅適用於數據量比較小的采樣。
第二種方法是使用Matlab的可視化交互操作，具體操作步驟為：File --> Import Data，然後在彈出的對話框中找到保存采樣數據的文件，根據提示一步一步即可將數據導入。這種方法適合於數據量較大，但又不是太大的數據。
第三種方法，使用文件讀入命令。數據文件讀入命令有textread、fscanf、load等，如采樣數據保存在txt文件中，則推薦使用 textread命令。如[a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 這條命令將data.txt中保存的數據三個三個分組，將每組的第一個數據送給列向量a，第三個數送給列向量b，第二個數據丟棄。命令類似於C語言，詳細可查看其幫助文件。文件讀入命令錄入采樣數據可以處理任意大小的數據量，且錄入速度相當快，一百多萬的數據不到20秒即可錄入。
2、對采樣數據進行頻譜分析 。
頻譜分析自然要使用快速傅里葉變換FFT了，對應的命令即 fft ，簡單使用方法為：Y=fft(b,N)，其中b即是采樣數據，N為fft數據采樣個數。一般不指定N，即簡化為Y=fft(b)。Y即為FFT變換後得到的結果，與b的元素數相等，為復數。以頻率為橫坐標，Y數組每個元素的幅值為縱坐標，畫圖即得數據b的幅頻特性；以頻率為橫坐標，Y數組每個元素的角度為縱坐標，畫圖即得數據b的相頻特性。典型頻譜分析M程序舉例如下： clc fs=100;
t=[0:1/fs:100];
N=length(t)-1;%減1使N為偶數 %頻率解析度F=1/t=fs/N
p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t);
%上面模擬對信號進行采樣，得到采樣數據p，下面對p進行頻譜分析
figure(1) plot(t,p); grid on
title('信號 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p') Y=fft(p);
magY=abs(Y(1:1:N/2))*2/N; f=(0:N/2-1)'*fs/N; figure(2)
%plot(f,magY);
h=stem(f,magY,'fill','--');
set(h,'MarkerEdgeColor','red','Marker','*') grid on
title('頻譜圖 （理想值：[0.48Hz,1.3]、[0.52Hz,2.1]、[0.53Hz,1.1]、[1.8Hz,0.5]、[2.2Hz,0.9]） '); xlabel('f (Hz)') ylabel('幅值')
對於現實中的情況，采樣頻率fs一般都是由采樣儀器決定的，即fs為一個給定的常數；另一方面，為了獲得一定精度的頻譜，對頻率解析度F有一個人為的規定，一般要求F<0.01，即采樣時間ts>100秒；由采樣時間ts和采樣頻率fs即可決定采樣數據量，即采樣總點數N=fs*ts。這就從理論上對采樣時間ts和采樣總點數N提出了要求，以保證頻譜分析的精準度。
❺ 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]
❻ matlab2014工具箱在哪
這樣的：一、 單一變數的曲線逼近
Matlab有一個功能強大的曲線擬合工具箱 cftool ，使用方便，能實現多種類型的線性、非線
性曲線擬合。下面結合我使用的 Matlab R2007b 來簡單介紹如何使用這個工具箱。
假設我們要擬合的函數形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行輸入數據：
》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447
296.204 311.5475]
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]
2、啟動曲線擬合工具箱
》cftool
3、進入曲線擬合工具箱界面「Curve Fitting tool」
（1）點擊「Data」按鈕，彈出「Data」窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜單讀入數據x,y，可修改數據集名「Data set name」，然
後點擊「Create data set」按鈕，退出「Data」窗口，返回工具箱界面，這時會自動畫出數
據集的曲線圖；
（3）點擊「Fitting」按鈕，彈出「Fitting」窗口；
（4）點擊「New fit」按鈕，可修改擬合項目名稱「Fit name」，通過「Data set」下拉菜單
選擇數據集，然後通過下拉菜單「Type of fit」選擇擬合曲線的類型，工具箱提供的擬合類
型有：
Custom Equations：用戶自定義的函數類型
Exponential：指數逼近，有2種類型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier：傅立葉逼近，有7種類型，基礎型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian：高斯逼近，有8種類型，基礎型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant：插值逼近，有4種類型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving
Polynomial：多形式逼近，有9種類型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power：冪逼近，有2種類型，a*x^b 、a*x^b + c
Rational：有理數逼近，分子、分母共有的類型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th
degree ~；此外，分子還包括constant型
Smoothing Spline：平滑逼近（翻譯的不大恰當，不好意思）
Sum of Sin Functions：正弦曲線逼近，有8種類型，基礎型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull：只有一種，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
選擇好所需的擬合曲線類型及其子類型，並進行相關設置：
——如果是非自定義的類型，根據實際需要點擊「Fit options」按鈕，設置擬合演算法、修改
待估計參數的上下限等參數；
——如果選Custom Equations，點擊「New」按鈕，彈出自定義函數等式窗口，有「Linear
Equations線性等式」和「General Equations構造等式」兩種標簽。
在本例中選Custom Equations，點擊「New」按鈕，選擇「General Equations」標簽，輸入函
數類型y=a*x*x + b*x，設置參數a、b的上下限，然後點擊OK。
（5）類型設置完成後，點擊「Apply」按鈕，就可以在Results框中得到擬合結果，如下例：
general model:
f(x) = a*x*x+b*x
Coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 0.009194 (0.009019, 0.00937)
b = 1.78e-011 (fixed at bound)
Goodness of fit:
SSE: 6.146
R-square: 0.997
Adjusted R-square: 0.997
RMSE: 0.8263
同時，也會在工具箱窗口中顯示擬合曲線。
這樣，就完成一次曲線擬合啦，十分方便快捷。當然，如果你覺得擬合效果不好，還可以在「
Fitting」窗口點擊「New fit」按鈕，按照步驟（4）~（5）進行一次新的擬合。
不過，需要注意的是，cftool 工具箱只能進行單個變數的曲線擬合，即待擬合的公式中，變
量只能有一個。對於混合型的曲線，例如 y = a*x + b/x ，工具箱的擬合效果並不好。下一
篇文章我介紹幫同學做的一個非線性函數的曲線擬合。
❼ 如何使用matlab中的工具箱
1
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。
2
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.
3
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。
4
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。
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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。
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