工具箱demo

A. mathmodl功能简介

mathmodl 是一个集目录与功能于一体的工具箱，专门用于数学建模任务。它涵盖了从基础的数学运算到高级的优化与图形绘制，为研究人员、工程师和学生提供了丰富的工具集合。下面将对 mathmodl 提供的主要功能进行概述。

在数学建模领域，数据拟合是一个基础但关键的步骤。mathmodl 提供了多种插值方法，如一元函数插值（interp1）、样条插值（spline）、多项式插值（polyfit）和最小二乘法（lsqnonlin、lsqcurvefit）等，用于在已知数据点之间构建连续函数，以便进行预测或分析。对于二元函数插值，提供了 interp2 和 griddata 方法，以处理更复杂数学模型的拟合问题。

对于方程求根问题，mathmodl 提供了多种方法来解决，包括矩阵运算（inv）、特征值与特征向量计算（eig）、多项式根求解（roots）、一元函数零点查找（fzero）和非线性方程组求解（fsolve）。其中，牛顿迭代法（newton）是求解非线性方程的一种有效方法。

微积分和微分方程是数学建模中不可或缺的部分。mathmodl 提供了数值差分（diff）、符号导函数计算（diff）、数值偏导数（gradient）、梯形积分（trapz）、高精度数值积分（quad8、quadl）和符号积分（int）等工具。此外，它还支持一元函数（ode45）和符号微分方程求解（dsolve），以及常微分方程的数值求解（rk4）。

在随机模拟和统计分析方面，mathmodl 提供了计算最大、最小值（max, min）、求和（sum）、均值（mean）、中位数（median）、标准差（std）等基本统计指标，以及排序（sort, sortrows）功能，帮助用户分析数据。同时，它还提供了生成各种随机数的能力，包括均匀分布、正态分布、二项分布、泊松分布等，以及相关统计检验（chi2test）和参数估计（regress, classify, mahal）。

对于优化问题，mathmodl 提供了线性规划（lp, linprog）、二次规划（qp, quadprog）、一元函数极值（fminbnd, fminsearch）和多元函数极值（constr, fmincon）等优化方法，以及动态规划（dynprog）。在离散优化方面，它支持线性整数规划、0-1整数规划的求解，以及使用 Kruskal 和 Dijkstra 算法解决最小生成树和最短路问题。

在图形绘制方面，mathmodl 提供了基础的平面曲线绘制（plot）、空间曲线绘制（plot3）和空间曲面绘制（mesh）功能。此外，它还支持生成非矩形网格图（meshf）和使用鼠标绘制光滑曲线（draw）。

mathmodl 还提供了一系列基于数学建模的竞赛题解，如中国大学生数学建模竞赛中的飞行调度、捕鱼策略、节水洗衣机、零件参数设计、截断切割和风险投资模型求解等问题，以及自动化车床模型、灾情巡视路线等实例，帮助用户理解和应用数学建模技术。

最后，mathmodl 包含了演示程序，如函数计算器（funtool）、MATLAB 优化工具箱教程（tutdemo）和数学建模工具箱演示（mathmodl），为用户提供了一个直观的学习和实验平台。

B. matlab上有哪些计算机视觉的demo用于练手

打开matlab的help

找到

Image Acquisition Toolbox

Image Processing Toolbox

点击example（就是你要找的demo）

里面全是视觉的例子：

如：

Enhancement（图像增强的例子）

Contrast Enhancement Techniques Script

Correcting Nonuniform Illumination Script

Enhancing Multispectral Color Composite Images Script

如果你的是matlab2015a及其以上版本，还有一个计算机视觉工具箱也有许多demo

Computer Vision System Toolbox

Design and simulate computer vision and video processing systems

Examples

Functions and Other Reference

Release Notes

PDF Documentation

Computer Vision System Toolbox™ provides algorithms, functions, and apps for designing and simulating computer vision and video processing systems. You can perform feature detection, extraction, and matching; object detection and tracking; motion estimation; and video processing. For 3-D computer vision, the system toolbox supports camera calibration, stereo vision, 3-D reconstruction, and 3-D point cloud processing. With machine learning based frameworks, you can train object detection, object recognition, and image retrieval systems. Algorithms are available as MATLAB®functions, System objects, and Simulink®blocks.

For rapid prototyping and embedded system design, the system toolbox supports fixed-point arithmetic and C-code generation.

C. MATLAB中LS-SVM工具箱的问题

LS-SVM是什么，题主随便搜索一下就应该知道了啊。。。

LS-SVM是的缩写，中文翻译成“最小二专乘支持向量属机”，用于非线性分类、回归、时间序列预测和无监督学习等领域。

至于那两个函数，trainlssvm用来训练得到模型，simlssvm则用trainlssvm训练得到的model为测试集分类或者进行函数拟合（和神经网络中的概念类似）。

工具箱里面有相应的演示程序（名字都以demo开头），您可以结合具体的例子去学习。

附件是一个关于该工具箱的说明，供参考。