小波神經網路工具箱

1. 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

2. 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！

3. 小波分析在層序地層劃分中的應用

1.小波分析簡介

20世紀80年代後期至今，一種著名的、在各行各業有重要應用價值的數學理論和方法技術在科學技術界得到了廣泛的重視和採用，它就是被譽為「數學顯微鏡」的小波分析(李世雄，1994)。小波分析的主要功能和特點是，它具有多分辨分析或多尺度分析功能，可以把信號分解成各種不同的尺度成分;它具有很強的局部分析功能，同時具有時間(或空間)域和頻率域的局部分析性質，它可自動地通過伸縮、平移聚焦到信號的任一細節對其加以分析(侯遵澤，1998)

(1)小波分析基本原理。小波(wavelet)，即小區域的波，是一種特殊的長度有限、平均值為0的波形。它有兩個特點:一是「小」，即在時域都具有緊支集或近似緊支集;二是正負交替的波動性。如果用小波和構成傅里葉分析基礎的正弦波做比較的話，傅里葉分析所用的正弦波在時間上沒有限制，從負無窮到正無窮，但小波則傾向於不規則與不對稱。

傅里葉分析是把信號分解到一組相互正交的正弦波上的，也就是基函數，我們可以把基函數看成是度量信號某些特徵的一把「尺子」，傅里葉分析度量的就是信號的頻譜特徵，但是如果這把「尺子」過於規則，有時候就不能十分精確地表達信號蘊含的信息，而在小波分析中，「尺子」換成了規則程度更低的小波函數，從而可以更加有效地表達信號中信息的成分。

小波變換對不同頻率在時域上的取樣步長是調節性的，即在低頻時小波變換的時間解析度較差，而頻率解析度較高;在高頻時小波變換的時間解析度較高，而頻率解析度較低(圖2－13)，這正符合低頻信號變化緩慢而高頻信號變化迅速的特點(胡昌華，1999)。這就構成了利用小波變換進行信號分析的基礎。

圖2－13 數字信號的小波變換

(2)一維連續小波變換。小波變換實際上是求取信號在各小波函數上的投影值。每個小波函數均由一個母小波函數經過尺度伸縮與時間平移得來的。信號分析的一般思路就是分解與組合，尋找一組最能代表信號特徵的函數形式，將信號用這些量來逼近，或者寫成這些量的線性組合的形式。

小波分析的思想來源於伸縮和平移方法:對波形的尺度伸縮就是在時間軸上對信號進行壓縮與伸展，而時間平移就是指小波函數在時間軸上的波形平行移動。

(3)離散小波變換。由於連續小波變換的伸縮和平移系數是相互獨立的，所以通過伸縮和平移得到的各個小波函數之間有一定的相似性，但由於這兩個系數之間的獨立，就引入了信息的冗餘。在解析度一定的情況下，描述了多餘的信息，使得反映信號特徵的一些參數相互重疊，給我們的分析帶來不便，但這些特點可以用在本身就有自相似性的信號上，可以讓我們更清楚地看到信號自身的自相似性。

此外，由於冗餘信息的存在，也使得小波逆變換的重構過程不唯一，也就是說，由同一母小波生成的不同的小波變換函數可能重構成同一個信號。為了減少冗餘信息，就引入了離散小波變換的概念，其中的伸縮和平移系數是可數的，重構過程用求和的形式給出。如果伸縮和平移系數滿足一定的對應關系，則稱為二進小波變換(尺度以2的冪的形式給出)。離散小波變換主要是建立在二進制小波變換的基礎上的。

測井曲線數據也恰好是離散數據，符合離散變換的要求。在利用小波分析進行層序地層劃分時，主要是對測井曲線進行多尺度分解，得到不同尺度下的小波變換圖，利用其表現出來的特徵來劃分不同級次的層序。

2.利用小波分析進行層序地層劃分

利用小波分析方法是層序地層劃分方法上的一種新的嘗試，其目的是盡量減少層序劃分過程中的主觀因素，依靠地層自身表現出來的客觀特徵來識別層序、准層序組以及准層序。在我們研究的沉積岩地層中，沉積物的特徵可以反映沉積時水體的特徵。隨著沉積水深的變化，沉積物中多種特徵都會相應的發生變化，如放射性物質含量、有機質含量或其他微量元素的含量等，這種變化就會在相應的測井曲線上反映出來。而沉積水深變化受到了多種因素的影響，有長期和短期的旋迴，是多個不同周期旋迴的疊加，因此測井曲線應該是沉積地層中某種隨水深變化的特徵的多種頻率變化的響應的疊加。也就是說，測井曲線中包含著沉積水深不同周期變化的信息，是多個沉積水深變化周期相互疊加的響應。而小波分析能夠將信號分解為不同頻率不同周期的旋迴，因此，小波分析的特點恰好可以和測井曲線的特點相對應，利用小波分析的方法可以比較准確地將測井曲線中相互疊加的反映水深變化的不同周期的信息分別識別出來，識別出的這些信息就可以用來進行沉積旋迴的劃分。

同時，小波分析方法還可以幫助解決傳統研究方法所不能解決的一些難題，如大段單一岩性地層中的沉積旋迴識別。大段單一岩性尤其是大段泥岩、頁岩，並不是一個小的沉積旋迴里沉積的產物，相反，應是一個相當長時期沉積下來的，但是通過傳統的岩性劃分方法卻很難將其劃分開，這就給准層序甚至准層序組的劃分造成了困難。小波分析方法可以較好地解決這一問題，利用這種方法可以從測井曲線的細微變化中識別沉積間斷和沉積旋迴。

(1)測井曲線的選擇。不同的曲線具有不同的地質含義，進行相同的變換可能會得到不同的結果。但在研究中通過對GR、AC、COND、電阻率等多條曲線進行小波變換後對比發現，不同測井曲線所得出的變換結果盡管形態上不完全一樣，但在旋迴的劃分上卻比較一致(圖2－14)。圖中曲線a是COND測井曲線經過db5小波變換後的結果，曲線b是同一井段AC曲線變換後的結果。出現這個結果是由於雖然不同的曲線代表著不同的地層響應，會呈現出不同的特徵，但地層中各種參數的變化主要受沉積環境的影響，會隨著沉積環境的旋迴變化呈現出基本一致的旋迴特徵。這也從一個方面反映了小波變換在沉積旋迴劃分中的客觀性。因此，可以選擇目標井的測量精度較高、質量較好的曲線來進行小波變換，進而進行沉積旋迴的劃分。

圖2－14 對COND和AC曲線進行小波變換結果對比

(2)小波的選擇。同傅里葉分析不同，小波分析的基(小波函數)不是唯一存在的，所有滿足小波條件的函數都可以作為小波函數，那麼小波函數的選取就成了十分重要的問題，實際選取小波的標准主要有以下三種。

1)自相似性原則:對二進小波變換(因為在正交小波變換中，取樣的方式就是按照小波函數取樣的，所以不存在這個問題)，如果選擇的小波對信號有一定相似性，則變換後的能量就比較集中，可以有效減少計算量。

2)判別函數:針對某類問題，找出一些關鍵性的技術指標，得到一個判別函數，將各種小波函數代入其中，得到一個最優原則。

3)支集長度:大部分應用選支集長度在5～9之間的小波。因為支集太長會產生邊界問題，支集太短不利於信號能量的集中。

但在實際應用中，因為大部分信號的信息量太大，很難找到相應的模式，因此主要是依靠經驗來選取。根據前人研究經驗及作者對不同函數所做結果的對比，本書採用的是Daubechies小波，階數為5。

Daubechies小波是由著名小波學者Ingrid Daubechies所創造，她發明的緊支集正交小波是小波領域的里程碑，使得小波的研究由理論轉到可行。這一系列的小波簡寫成dbN，其中N表示階數。

(3)工作流程。測井曲線能比較准確地反映井旁地層的電性、物性等特徵，但往往會受到測井儀器、鑽井泥漿等其他非地層因素的干擾，且不同頻率的旋迴相互疊加，對正確識別和劃分沉積旋迴造成一定的影響。小波分析能真正消除干擾信號，放大真實信息，按不同頻率反映出測井曲線中包含的真正旋迴特徵，以此劃分不同級別層序單元，同時還可以在劃分高精度沉積旋迴的基礎上，與Fischer圖解相結合劃分出體系域。

MATLAB軟體的小波分析工具箱是一種比較常用的工具。MATLAB是Math works公司於1982年推出的一套高性能的數值計算和可視化軟體。MATLAB的推出得到了廣大專家學者的廣泛關注，其強大的擴展功能為各個領域的應用提供了基礎。各個領域的專家學者相繼推出了MATLAB工具箱，包括信號處理、神經網路、圖像處理、小波分析等。其中小波分析工具箱可以滿足對測井曲線進行小波變換的需要。

圖2－15 小波分析流程圖

在對測井曲線進行小波變換時，首先需要對所研究層段的頂底界面進行准確的標定，然後將需要變換的該深度段的測井曲線數值建立單獨的文本文件作為原始文件。將原始文件導入後保存成.m格式的信號文件。選擇MATLAB軟體的wavelet(小波分析)工具箱進行離散一維小波變換，小波類型選擇db，階數為5，最大級數定為12，將上述參數選好後進行分析，即可得到一組12條不同級次的db5小波變換曲線(圖2－15)。此外對其進行連續一維小波變換，可以得到小波的頻譜分析圖，選擇合適的最大顯示值，根據頻譜圖上圖形的閉合方向可以區分出層序的界面和層序單元(圖2－6，圖2－7)。

(4)單井分析實例。牛100井位於牛庄窪陷西部，地層以砂泥岩互層為主，岩性變化較快(圖2－16)。利用小波分析方法對AC、R25兩條測井曲線進行了一維連續小波變換，分別得到其小波變換譜系圖，對AC曲線進行了一維離散變換，得到不同階數的小波，根據與地震、測井及錄井岩性資料的對比，選用d11，d9，d7三個層的小波變換曲線分別進行層序、准層序組和准層序的劃分。

將傳統劃分方法所得的結果與小波分析方法所得結果進行對比可以比較明顯的看出，在層序和准層序組的劃分上兩種方法劃分的層序單元基本一致，可以相互驗證。在准層序級別上的劃分，小波分析方法的優勢就比較明顯地體現了出來，劃分的旋迴數較多，精度也有提高。這也正是小波分析作為「數學顯微鏡」的特點所決定的。

從圖2－16中小波分析得到的d11曲線可以看出，這一段地層可以劃分為兩個大的旋迴，對應兩個層序，譜系圖上的特徵也比較明顯。其中每個大的旋迴又可以分為三個次一級的旋迴，在d9及譜系圖上可以找到相關界面，相當於每個層序劃分出三個准層序組，每個准層序組在測井曲線及錄井資料上也有較明顯的反旋迴特徵。在進行准層組的劃分時，小波分析方法可以劃分出肉眼不易識別的旋迴，從而提高了劃分精度。整段地層一共可以劃分為21個准層序，代表不同的沉積旋迴。其旋迴特徵在d7曲線上有較好體現，從譜系圖上也可以找到各界面的標志。從測井曲線和岩性上看，基本上每一個准層序都是一個反旋迴，代表著一期的水體變換，這也完全符合層序地層學的基本原理。

圖2－16 牛100井小波分析資料的層序地層劃分

王62井位於牛庄窪陷東部，與牛100井相比，劃分出的各層序單元的厚度發生了明顯的變化，但數目基本一致，這也證明了小波分析劃分層序地層的結果是比較可靠的。通過對AC曲線的小波變換得到AC曲線的小波變換譜系圖和小波變換曲線，如圖2－17所示。從譜系圖和d11曲線上可以將整段地層劃分為兩個大的旋迴，分別對應層序Ⅲ和層序Ⅳ。其中每個層序又可以劃分為3個准層序組，在d9曲線上可以看到相應的旋迴出現，譜系圖上可以找到界面的標志(圖2－17)。王62井這一段地層一共可以劃分成20個准層序，缺失第一個准層序。各准層序在岩石類型、顏色和測井曲線上基本上可以看出反旋迴特徵，符合層序地層劃分方法。

通過牛100井、王62井的劃分可以看出，小波分析方法在砂泥岩互層的地層中有較好的應用效果，可以提高層序劃分的精度和准確性。在層序劃分中有比較好的可重復性，使得全區的劃分結果比較客觀和統一，減少了人為因素造成的干擾。

4. MATLAB神經網路的目錄

第1章 BP神經網路的數據分類——語音特徵信號分類1
本案例選取了民歌、古箏、搖滾和流行四類不同音樂，用BP神經網路實現對這四類音樂的有效分類。
第2章 BP神經網路的非線性系統建模——非線性函數擬合11
本章擬合的非線性函數為y=x21+x22。
第3章 遺傳演算法優化BP神經網路——非線性函數擬合21
根據遺傳演算法和BP神經網路理論，在MATLAB軟體中編程實現基於遺傳演算法優化的BP神經網路非線性系統擬合演算法。
第4章 神經網路遺傳演算法函數極值尋優——非線性函數極值尋優36
對於未知的非線性函數，僅通過函數的輸入輸出數據難以准確尋找函數極值。這類問題可以通過神經網路結合遺傳演算法求解，利用神經網路的非線性擬合能力和遺傳演算法的非線性尋優能力尋找函數極值。
第5章 基於BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模45
BP_Adaboost模型即把BP神經網路作為弱分類器，反復訓練BP神經網路預測樣本輸出，通過Adaboost演算法得到多個BP神經網路弱分類器組成的強分類器。
第6章 PID神經元網路解耦控制演算法——多變數系統控制54
根據PID神經元網路控制器原理，在MATLAB中編程實現PID神經元網路控制多變數耦合系統。
第7章 RBF網路的回歸——非線性函數回歸的實現65
本例用RBF網路擬合未知函數，預先設定一個非線性函數，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函數解析式不清楚的情況下，隨機產生x1,x2和由這兩個變數按上式得出的y。將x1,x2作為RBF網路的輸入數據，將y作為RBF網路的輸出數據，分別建立近似和精確RBF網路進行回歸分析，並評價網路擬合效果。
第8章 GRNN的數據預測——基於廣義回歸神經網路的貨運量預測73
根據貨運量影響因素的分析，分別取國內生產總值（GDP），工業總產值，鐵路運輸線路長度，復線里程比重，公路運輸線路長度，等級公路比重，鐵路貨車數量和民用載貨汽車數量8項指標因素作為網路輸入，以貨運總量，鐵路貨運量和公路貨運量3項指標因素作為網路輸出，構建GRNN，由於訓練數據較少，採取交叉驗證方法訓練GRNN神經網路，並用循環找出最佳的SPREAD。
第9章 離散Hopfield神經網路的聯想記憶——數字識別81
根據Hopfield神經網路相關知識，設計一個具有聯想記憶功能的離散型Hopfield神經網路。要求該網路可以正確地識別0~9這10個數字，當數字被一定的雜訊干擾後，仍具有較好的識別效果。
第10章 離散Hopfield神經網路的分類——高校科研能力評價90
某機構對20所高校的科研能力進行了調研和評價，試根據調研結果中較為重要的11個評價指標的數據，並結合離散Hopfield神經網路的聯想記憶能力，建立離散Hopfield高校科研能力評價模型。
第11章 連續Hopfield神經網路的優化——旅行商問題優化計算100
現對於一個城市數量為10的TSP問題，要求設計一個可以對其進行組合優化的連續型Hopfield神經網路模型，利用該模型可以快速地找到最優（或近似最優）的一條路線。
第12章 SVM的數據分類預測——義大利葡萄酒種類識別112
將這178個樣本的50%做為訓練集,另50%做為測試集,用訓練集對SVM進行訓練可以得到分類模型,再用得到的模型對測試集進行類別標簽預測。
第13章 SVM的參數優化——如何更好的提升分類器的性能122
本章要解決的問題就是僅僅利用訓練集找到分類的最佳參數，不但能夠高准確率的預測訓練集而且要合理的預測測試集，使得測試集的分類准確率也維持在一個較高水平，即使得得到的SVM分類器的學習能力和推廣能力保持一個平衡，避免過學習和欠學習狀況發生。
第14章 SVM的回歸預測分析——上證指數開盤指數預測133
對上證指數從1990.12.20-2009.08.19每日的開盤數進行回歸分析。
第15章 SVM的信息粒化時序回歸預測——上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測141
在這個案例裡面我們將利用SVM對進行模糊信息粒化後的上證每日的開盤指數進行變化趨勢和變化空間的預測。
若您對此書內容有任何疑問，可以憑在線交流卡登錄中文論壇與作者交流。
第16章 自組織競爭網路在模式分類中的應用——患者癌症發病預測153
本案例中給出了一個含有60個個體基因表達水平的樣本。每個樣本中測量了114個基因特徵，其中前20個樣本是癌症病人的基因表達水平的樣本(其中還可能有子類), 中間的20個樣本是正常人的基因表達信息樣本, 餘下的20個樣本是待檢測的樣本(未知它們是否正常)。以下將設法找出癌症與正常樣本在基因表達水平上的區別，建立競爭網路模型去預測待檢測樣本是癌症還是正常樣本。
第17章SOM神經網路的數據分類——柴油機故障診斷159
本案例中給出了一個含有8個故障樣本的數據集。每個故障樣本中有8個特徵，分別是前面提及過的：最大壓力(P1)、次最大壓力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿寬度(P4)、波形寬度(P5)、最大餘波的寬度(P6)、波形的面積(P7)、起噴壓力(P8)，使用SOM網路進行故障診斷。
第18章Elman神經網路的數據預測——電力負荷預測模型研究170
根據負荷的歷史數據，選定反饋神經網路的輸入、輸出節點，來反映電力系統負荷運行的內在規律，從而達到預測未來時段負荷的目的。
第19章 概率神經網路的分類預測——基於PNN的變壓器故障診斷176
本案例在對油中溶解氣體分析法進行深入分析後，以改良三比值法為基礎，建立基於概率神經網路的故障診斷模型。
第20章 神經網路變數篩選——基於BP的神經網路變數篩選183
本例將結合BP神經網路應用平均影響值（MIV，Mean Impact Value）方法來說明如何使用神經網路來篩選變數，找到對結果有較大影響的輸入項，繼而實現使用神經網路進行變數篩選。
第21章 LVQ神經網路的分類——乳腺腫瘤診斷188
威斯康星大學醫學院經過多年的收集和整理，建立了一個乳腺腫瘤病灶組織的細胞核顯微圖像資料庫。資料庫中包含了細胞核圖像的10個量化特徵（細胞核半徑、質地、周長、面積、光滑性、緊密度、凹陷度、凹陷點數、對稱度、斷裂度），這些特徵與腫瘤的性質有密切的關系。因此，需要建立一個確定的模型來描述資料庫中各個量化特徵與腫瘤性質的關系，從而可以根據細胞核顯微圖像的量化特徵診斷乳腺腫瘤是良性還是惡性。
第22章 LVQ神經網路的預測——人臉朝向識別198
現採集到一組人臉朝向不同角度時的圖像，圖像來自不同的10個人，每人5幅圖像，人臉的朝向分別為：左方、左前方、前方、右前方和右方。試創建一個LVQ神經網路，對任意給出的人臉圖像進行朝向預測和識別。
第23章 小波神經網路的時間序列預測——短時交通流量預測208
根據小波神經網路原理在MATLAB環境中編程實現基於小波神經網路的短時交通流量預測。
第24章 模糊神經網路的預測演算法——嘉陵江水質評價218
根據模糊神經網路原理，在MATLAB中編程實現基於模糊神經網路的水質評價演算法。
第25章 廣義神經網路的聚類演算法——網路入侵聚類229
模糊聚類雖然能夠對數據聚類挖掘，但是由於網路入侵特徵數據維數較多，不同入侵類別間的數據差別較小，不少入侵模式不能被准確分類。本案例採用結合模糊聚類和廣義神經網路回歸的聚類演算法對入侵數據進行分類。
第26章 粒子群優化演算法的尋優演算法——非線性函數極值尋優236
根據PSO演算法原理，在MATLAB中編程實現基於PSO演算法的函數極值尋優演算法。
第27章 遺傳演算法優化計算——建模自變數降維243
在第21章中，建立模型時選用的每個樣本（即病例）數據包括10個量化特徵（細胞核半徑、質地、周長、面積、光滑性、緊密度、凹陷度、凹陷點數、對稱度、斷裂度）的平均值、10個量化特徵的標准差和10個量化特徵的最壞值（各特徵的3個最大數據的平均值）共30個數據。明顯，這30個輸入自變數相互之間存在一定的關系，並非相互獨立的，因此，為了縮短建模時間、提高建模精度，有必要將30個輸入自變數中起主要影響因素的自變數篩選出來參與最終的建模。
第28章 基於灰色神經網路的預測演算法研究——訂單需求預測258
根據灰色神經網路原理，在MATLAB中編程實現基於灰色神經網路的訂單需求預測。
第29章 基於Kohonen網路的聚類演算法——網路入侵聚類268
根據Kohonen網路原理，在MATLAB軟體中編程實現基於Kohonen網路的網路入侵分類演算法。
第30章 神經網路GUI的實現——基於GUI的神經網路擬合、模式識別、聚類277
為了便於使用MATLAB編程的新用戶，快速地利用神經網路解決實際問題，MATLAB提供了一個基於神經網路工具箱的圖形用戶界面。考慮到圖形用戶界面帶來的方便和神經網路在數據擬合、模式識別、聚類各個領域的應用，MATLAB R2009a提供了三種神經網路擬合工具箱（擬合工具箱/模式識別工具箱/聚類工具箱）。

5. 灝忔嘗紲炵粡緗戠粶妯″瀷 [鍩轟簬灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鐨勬薄姘村嚭姘碈OD棰勬祴妯″瀷]

銆銆鎽?瑕 鐢變簬奼℃按鍚勬寚鏍囧惈閲忓拰奼℃按澶勭悊榪囩▼鐨勫嶆潅鎬э紝奼℃按鍑烘按COD鍚閲忓彉鍖栨湁鐫寰堝己鐨勯潪綰挎э紝涓鑸鏂規硶闅句互寤烘ā錛涜岀炵粡緗戠粶灝ゅ叾鏄灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鎿呴暱澶勭悊澶嶆潅妯″瀷錛屾晠浣跨敤涓ょ嶇綉緇滃緩絝嬫薄姘村嚭姘碈OD棰勬祴妯″瀷錛岃繘琛屼豢鐪熷拰瀵規瘮鍒嗘瀽銆傛ゅ栵紝瀵歸珮閭甯傛搗娼奼℃按澶勭悊鍘傜殑鐩戞祴鏁版嵁榪涜屽疄璇佸垎鏋愶紝琛ㄦ槑寤虹珛鐨勬ā鍨嬪叿鏈夎緝蹇鐨勬敹鏁涢熷害鍜岃緝楂樼殑棰勬祴綺懼害錛岃兘澶熷規薄姘村勭悊涓鍑烘按COD鍚閲忔祿搴﹁繘琛屾湁鏁堥勬祴鍜屾帶鍒訛紝鍏鋒湁涓瀹氱悊璁轟環鍊煎拰搴旂敤浠峰箋
銆銆鍏抽敭璇 灝忔嘗紲炵粡緗戠粶錛汢P紲炵粡緗戠粶錛汣OD鍚閲忥紱棰勬祴
銆銆涓鍥懼垎綾誨彿 TN710 鏂囩尞鏍囪瘑鐮 A 鏂囩珷緙栧彿 1673-9671-(2012)071-0108-03
銆銆楂橀偖甯傛搗娼奼℃按澶勭悊鍘傞噰鐢ㄧ殑鏄寰峰浗鍐路璇洪】瑗垮叕鍙哥殑鈥滅櫨涔愬厠鈥濆伐鑹猴紝鏄鐢卞痙鍥藉啹.璇洪】瑗垮叕鍙鎬簬涓冨嶮騫翠唬鐮旂┒鎴愬姛鐨勪竴縐嶆柊鍨嬫薄姘村勭悊鎶鏈銆侰OD錛屾槸琛ㄧず姘磋川奼℃煋搴︾殑鎸囨爣銆傛薄姘村勭悊宸ヨ壓澶嶆潅錛屾按璐ㄥ彉鍖栧ぇ錛屽悇鍙傛暟鍏崇郴澶嶆潅錛屽嚭姘存按璐ㄩ毦浠ラ勬祴銆傜炵粡緗戠粶鏂規硶鍏鋒湁涓瀹氱殑椴佹掓у拰鑷閫傚簲鎬э紝鏁呬嬌鐢ㄧ炵粡緗戠粶榪涜屽緩妯★紝榪涜岄勬祴銆佹帶鍒躲
銆銆BP紲炵粡緗戠粶鏄涓縐嶅吀鍨嬬殑澶氬眰鍓嶉堢炵粡緗戠粶錛屼富瑕佺壒鐐規槸淇″彿鍓嶅悜浼犻掞紝璇宸鍙嶅悜浼犻掞紝鍒嗕負杈撳叆灞傦紝闅愯棌灞傦紝杈撳嚭灞傘傜爺絀惰〃鏄庯紝瓚沖熷氱殑闅愬惈灞傜炵粡鍏冨彲浠ヤ嬌寰椾笁灞傜炵粡緗戠粶鍙浠ユ棤闄愬湴閫艱繎浠諱綍澶嶆潅鍑芥暟銆備絾BP緗戠粶涔熸湁涓浜涚己闄鳳紝闄愬埗浜嗗畠鍦ㄥ伐紼嬩腑鐨勮繘涓姝ュ簲鐢ㄣ
銆銆灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鏄榪戝勾鏉ユ柊鍏寸殑涓縐嶄漢宸ョ炵粡緗戠粶錛岄泦灝忔嘗鍒嗘瀽鍜屼漢宸ョ炵粡緗戠粶鐨勪紭鐐逛簬涓浣撱傝ョ綉緇滃紩鍏ヤ幾緙╁洜瀛愬拰騫崇Щ鍥犲瓙錛屽叿鏈夋洿澶氱殑鑷鐢卞害鍜屾洿寮虹殑鐏墊椿鎬э紝鑳芥湁鏁堝厠鏈嶄紶緇熺炵粡緗戠粶妯″瀷鐨勪笉瓚熾傛湰鏂囬噰鐢ㄥ皬娉㈢炵粡緗戠粶瀵規薄姘村嚭姘碈OD鍚閲忚繘琛屽緩妯★紝榪涜屽疄璇佸垎鏋愶紝璇佹槑浜嗚ユā鍨嬬殑鏈夋晥鎬у拰鍙琛屾с
銆銆1 灝忔嘗紲炵粡緗戠粶妯″瀷
銆銆1.1 灝忔嘗鐨勫熀鏈姒傚康
銆銆灝忔嘗鍒嗘瀽鏄褰撳墠鏁板︿腑涓涓榪呴熷彂灞曠殑鏂伴嗗煙錛屾槸閽堝瑰倕閲屽彾鍙樻崲鐨勪笉瓚沖彂灞曡屾潵鐨勶紝瀹冭В鍐充簡鍌呴噷鍙跺彉鎹涓嶈兘瑙ｅ喅鐨勯棶棰樸傛湁鍏蟲傚康綆瑕佸嶈堪濡備笅錛
銆銆瀹氫箟1錛氳鞠(t)鈭圠2(R)錛屽傛灉
銆銆錛1.1錛
銆銆鍒欑О蠁(t)涓轟竴涓灝忔嘗錛屼篃甯哥О涓烘瘝灝忔嘗鎴栧熀鏈灝忔嘗銆
銆銆瀹氫箟2錛氬瑰皬娉⑾(t)榪涜屼幾緙╁拰騫崇Щ錛屽彲寰楀埌涓鏃忓嚱鏁
銆銆錛1.2錛
銆銆鍒欑О蠁u,s(t)涓哄皬娉⑾(t)鐨勫皬娉㈠熀鍑芥暟銆傚紡錛2錛変腑錛宻縐頒負灝哄害鍙傛暟錛寀縐頒負騫崇Щ鍙傛暟銆
銆銆鏈鏂囦嬌鐢ㄧ殑灝忔嘗鍩哄嚱鏁版槸Morlet灝忔嘗錛屽叾琛ㄨ揪寮忎負錛
銆銆錛1.3錛
銆銆1.2 灝忔嘗紲炵粡緗戠粶緇撴瀯鍜屽︿範綆楁硶
銆銆灝忔嘗紲炵粡緗戠粶浠BP紲炵粡緗戠粶鎷撴墤緇撴瀯涓哄熀紜錛岄殣鍚灞傝妭鐐圭殑浼犻掑嚱鏁頒負灝忔嘗鍩哄嚱鏁幫紝淇″彿鍚戝墠浼犳挱錛屽悓鏃惰宸鍙嶅悜浼犳挱錛屾槸涓縐嶄笁灞傜殑鍓嶅悜緗戠粶錛涘叾鎷撴墤緇撴瀯濡傚浘1鎵紺恆
銆銆鍥1涓錛孹1錛孹2錛屸︼紝Xk鏄灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鐨勮緭鍏ュ彉閲忥紝Y1錛孻2錛屸︼紝Ym鏄灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鐨勯勬祴杈撳嚭錛屜塱j鍜屜塲k涓哄皬娉㈢炵粡緗戠粶鏉冨箋
銆銆鍦ㄨ緭鍏ヤ俊鍙峰簭鍒椾負xi(i=1,2,鈥,k)鏃訛紝闅愬惈灞傝緭鍑鴻＄畻鍏寮忎負錛
銆銆錛2.1錛
銆銆寮忥紙2.1錛変腑錛宧( j )鏄闅愬惈灞傜琷涓鑺傜偣杈撳嚭鍊礆紱蠅ij涓鴻緭鍏ュ眰鍜岄殣鍚灞傜殑榪炴帴鏉冨礆紱bj涓哄皬娉㈠熀鍑芥暟hj鐨勫鉤縐誨洜瀛愶紱aj涓哄皬娉㈠熀鍑芥暟hj鐨勪幾緙╁洜瀛愶紱hj涓哄皬娉㈠熀鍑芥暟銆
銆銆鍥1 灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鎷撴墤緇撴瀯
銆銆灝忔嘗紲炵粡緗戠粶杈撳嚭灞傝＄畻鍏寮忎負錛
銆銆錛2.2錛
銆銆寮忥紙2.2錛変腑錛屜塱k涓洪殣鍚灞傚埌杈撳嚭灞傛潈鍊礆紱h(i)涓虹琲涓鑺傜偣鐨勮緭鍑猴紱l涓洪殣鍚灞傝妭鐐規暟錛沵涓鴻緭鍑哄眰鑺傜偣鏁般
銆銆灝忔嘗紲炵粡緗戠粶閲囩敤姊搴︿慨姝ｆ硶淇姝ｅ悇鏉冨煎拰鍙傛暟錛岃繘鑰屼笉鏂閫艱繎鏈熸湜杈撳嚭錛岃繃紼嬪備笅錛
銆銆1錛夎＄畻緗戠粶棰勬祴璇宸
銆銆錛2.3錛
銆銆寮忥紙2.3錛変腑錛寉n(k)涓烘湡鏈涜緭鍑猴紝y(k)涓哄皬娉㈢炵粡緗戠粶棰勬祴杈撳嚭銆
銆銆2錛夋牴鎹璇宸淇姝ｅ皬娉㈢炵粡緗戠粶鏉冨煎拰灝忔嘗鍩哄嚱鏁扮郴鏁
銆銆錛2.4錛
銆銆寮忥紙2.4錛変腑錛屛斚塶,k(i+1)銆佄攁 k(i+1)銆佄攂 k(i+1)鏄鐢辯綉緇滈勬祴璇宸璁＄畻奼傚緱錛
銆銆寮忥紙2.5錛変腑錛屛蜂負瀛︿範閫熺巼銆
銆銆錛2.5錛
銆銆2 奼℃按鍑烘按COD棰勬祴妯″瀷
銆銆鐮旂┒琛ㄦ槑錛屾薄姘村嚭姘碈OD鍚閲忎笌奼℃按鍓嶅嚑涓鏃舵電殑COD鍚閲忔湁鍏籌紝鎹姝よ捐″皬娉㈢炵粡緗戠粶銆傝緭鍏ュ眰涓哄綋鍓嶆椂闂寸偣鍓峮涓鏃墮棿鐐圭殑COD鍚閲忥紱杈撳嚭灞備負褰撳墠COD鍚閲忛勬祴鍊箋傚叾涓錛1鑷5鏈堢殑奼℃按鍑烘按COD鍚閲忎負璁緇冩暟鎹錛6鏈堜喚錛1鍒30鏃ワ級涓烘祴璇曟暟鎹錛岀畻娉曟祦紼嬪備笅錛
銆銆鍥2 灝忔嘗紲炵粡緗戠粶綆楁硶嫻佺▼
銆銆鏈鏂囬噰鐢ㄧ殑灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鏈4涓杈撳叆鑺傜偣錛岃〃紺洪勬祴鏃墮棿鑺傜偣鍓4涓鏃墮棿鐐圭殑奼℃按鍑烘按COD鍚閲忥紝闅愬惈灞傛湁6涓鑺傜偣錛岃緭鍑哄眰鏈1涓鑺傜偣錛屼負緗戠粶棰勬祴鐨勬薄姘村嚭姘碈OD鍚閲忋
銆銆3 妯″瀷浠跨湡緇撴灉鍒嗘瀽
銆銆3.1 鏁版嵁棰勫勭悊
銆銆紲炵粡緗戠粶璁緇冪殑鏁版嵁棰勫勭悊瀵圭綉緇滄湁鐫寰堥噸瑕佺殑褰卞搷錛屾晠瑕佸規暟鎹榪涜屽綊涓鍖栧勭悊錛
銆銆錛4.1錛
銆銆3.2 妯″瀷浠跨湡涓庡垎鏋
銆銆鏋勫緩BP緗戠粶妯″瀷鍜屽皬娉㈢炵粡緗戠粶妯″瀷錛岃緭鍏ュ悜閲忎負寰呴勬祴鏃墮棿鐐瑰墠4涓鏃墮棿鐐圭殑奼℃按鍑烘按COD鐨勫綊涓鍖栨暟鎹錛岃緭鍑烘暟鎹涓洪勬祴鏃墮棿鐐瑰勭殑奼℃按鍑烘按COD寰呭綊涓鍖栨暟鎹銆傝緇冪綉緇滐紝寰楀埌棰勬祴鍊煎拰棰勬祴璇宸銆傝〃1緇欏嚭浜2012騫6鏈1鑷30鏃ョ殑COD瀹炴祴鍊箋丅P緗戠粶妯″瀷棰勬祴鍊間互鍙婂皬娉㈢綉緇滄ā鍨嬮勬祴鍊箋
銆銆鍒╃敤MATLAB杞浠惰繘琛屼豢鐪燂紝鍥3鏄疊P紲炵粡緗戠粶妯″瀷棰勬祴鏇茬嚎錛屽浘4鏄灝忔嘗紲炵粡緗戠粶妯″瀷浠跨湡棰勬祴鏇茬嚎銆
銆銆鍥3 鍩轟簬BP紲炵粡緗戠粶鏋勫緩鐨勬薄姘村嚭姘碈OD棰勬祴妯″瀷
銆銆錛1鍀5鏈堣緇冿紝6鏈堟祴璇曪級
銆銆璁緓t涓哄疄闄呭礆紝xt涓烘ā鍨嬮勬祴鍊礆紝n涓烘ā鍨嬮勬祴媯楠屼釜鏁般傚畾涔夊鉤鍧囩粷瀵硅宸甅AE涓猴細
銆銆錛4.2錛
銆銆鐢變豢鐪熺粨鏋滅煡錛屼袱縐嶇綉緇滈勬祴瓚嬪娍鐩稿悓錛 BP緗戠粶妯″瀷棰勬祴騫沖潎璇宸甅AE涓1.24錛坢g/L錛夛紝騫沖潎鐩稿硅宸涓5.3193%錛屽皬娉㈢炵粡緗戠粶妯″瀷棰勬祴騫沖潎璇宸甅AE涓1.13錛坢g/L錛夛紝騫沖潎鐩稿硅宸
銆銆鍥4 鍩轟簬灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鏋勫緩鐨勬薄姘村嚭姘碈OD棰勬祴妯″瀷錛1鍀5鏈堣緇冿紝6鏈堟祴璇曪級
銆銆涓4.7877%錛涜緇冭繃紼嬩腑錛屽悓絳夌簿搴︽潯浠朵笅錛孊P紲炵粡緗戠粶妯″瀷璁緇冩℃暟瑕佽繙澶氫簬灝忔嘗紲炵粡緗戠粶璁緇冩℃暟錛涜〃鏄嶣P緗戠粶鍜屽皬娉㈢炵粡緗戠粶妯″瀷鍧囧彲浠ヨ緝濂藉湴妯℃嫙奼℃按鍑烘按COD鍚閲忓彉鍖栬繃紼嬶紝浣嗗皬娉㈢炵粡緗戠粶妯″瀷鍦ㄦ敹鏁涢熷害鍜岄勬祴綺懼害鏂歸潰瑕佷紭浜庝紶緇熺殑BP緗戠粶妯″瀷銆
銆銆4 緇撹
銆銆灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鏄鍩轟簬灝忔嘗鍒嗘瀽鐞嗚虹殑涓縐嶆柊鍨嬬炵粡緗戠粶妯″瀷錛屽叿鏈夋椂棰戝矓鍩熷寲鍒嗘瀽鍜岃嚜閫傚簲鑳藉姏銆傛湰鏂囧皢灝忔嘗紲炵粡緗戠粶妯″瀷搴旂敤鍒版薄姘村嚭姘碈OD鍚閲忛勬祴涓錛屼負奼℃按鍑烘按COD鍚閲忛勬祴鎻愪緵浜嗕竴縐嶆柊鏂規硶銆備嬌鐢∕ATLAB杞浠跺疄璇佸垎鏋愪簡妯″瀷鐨勫彲琛屾у拰鏈夋晥鎬э紝緇撴灉琛ㄦ槑錛屽皬娉㈢炵粡緗戠綉緇滄ā鍨嬪湪鏀舵暃閫熷害鍜岄勬祴綺懼害鏂歸潰鍧囦紭浜庝紶緇熺殑BP緗戠粶妯″瀷錛屾晠鏈緇堜嬌鐢ㄥ皬娉㈢炵粡緗戠粶寤虹珛妯″瀷銆傛渶鍚庯紝鏈鏂囩殑妯″瀷鍏鋒湁涓瀹氭櫘閬嶆剰涔夛紝鍦ㄩ珮搴﹂潪綰挎х殑鏃墮棿搴忓垪棰勬祴闂棰樹腑錛屽彲浠ラ噰鐢ㄥ皬娉㈢炵粡緗戠粶寤烘ā鐨勬柟娉曞規椂闂村簭鍒楁湭鏉ョ殑鍙樺寲榪涜岄勬祴鍜屾帶鍒躲
銆銆鍙傝冩枃鐚
銆銆[1]璋㈢珛鏄.BP紲炵粡緗戠粶綆楁硶鐨勬敼榪涘強鏀舵暃鎬у垎鏋怺J].璁＄畻鎶鏈涓庤嚜鍔ㄥ寲,2007,26(3):52-56.
銆銆[2]璐烘竻紕,鍛ㄥ緩涓.BP紲炵粡緗戠粶鏀舵暃鎬ч棶棰樼殑鏀硅繘鎺鏂絒J].閲嶅簡浜ら氬﹂櫌瀛︽姤,2005,24(1):143-145.
銆銆[3]闄堝摬,鍐澶╃懢.灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鐮旂┒榪涘睍鍙婂睍鏈沎J].闈掑矝嫻鋒磱澶у﹀︽姤,1999,29(4):66-667.
銆銆[4]鏈卞洓瓚.鍩轟簬灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鐨勫伐紼嬪彉褰㈤噺棰勬祴妯″瀷[J].2010,8(2):103-105
銆銆[5]鏉庡厓鏉,鏉庢柊騫,浠ｇ考椋,鐢版槍璐,闄堟竻榪.灝忔嘗紲炵粡緗戠粶鍦ㄩ珮闄¤竟鍧′綅縐婚勬祴涓鐨勫簲鐢╗J].2010,32(9):39-43.
銆銆[6]娼樺浗鑽,璋峰窛.鍙樺艦鐩戞祴鏁版嵁鐨勫皬娉㈢炵粡緗戠粶棰勬祴鏂規硶[J].澶у湴嫻嬮噺涓庡湴鐞冨姩瀛,2007,27(4):47-50.
銆銆[7]鑱傚媼縐.鍩轟簬紲炵粡緗戠粶鐨勬薄姘村嚭姘碈OD棰勬祴妯″瀷閲嶅簡宸ュ﹂櫌瀛︽姤[J].22(8):156-161.
銆銆[8]瀛欏歡濂.灝忔嘗鍒嗘瀽鍙婂叾搴旂敤[M].鍖椾含:鏈烘板伐涓氬嚭鐗堢ぞ,2005.
銆銆[9]鍙插嘲,鐜嬪皬宸,閮佺,鏉庢磱.MATLAB紲炵粡緗戠粶30涓妗堜緥鍒嗘瀽[M].鍖椾含鑸絀鴻埅澶╁ぇ瀛﹀嚭鐗堢ぞ,2011.

6. 如何使用matlab中的工具箱

上面的最優答案廢話有點多，我補充一個簡潔版答案：
一、自帶工具箱：
直接使用。都在toolbox文件夾內，而且默認早已設定完畢。
二、非自帶工具箱：
按照這個步驟：
1）下載並解壓；
2）復制到matlab安裝目錄下的toolbox文件夾內（當然也可以放到別處~）；
3）在matlab的菜單：file-set path中，添加路徑，要求是連同子文件夾一同添加，路徑就是剛才你放置文件夾的地方。設定好了記得save。
4）完畢！