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出版者:清华大学出版社

作者:张宜华

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-01-01

价格:34.5

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isbn号码:9787302035459

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 数值计算
• 科学计算
• 工程计算
• 算法
• 编程
• 数学建模
• 数据分析
• 仿真
• 控制系统

《精通 MATLAB》 MATLAB，一个强大的数值计算和可视化平台，已成为工程、科学、金融等众多领域不可或缺的工具。本书旨在带领读者深入探索MATLAB的强大功能，从基础概念到高级技巧，全面提升MATLAB的应用能力。 本书内容概览： 第一部分：MATLAB基础 MATLAB环境与基础语法： 熟悉MATLAB的集成开发环境（IDE），掌握变量、数据类型、基本运算、控制流（if-else、for、while循环）等核心语法，为后续学习打下坚实基础。 数据结构与操作： 深入理解MATLAB中常见的数据结构，包括向量、矩阵、多维数组、单元数组（cell array）和结构体（struct），并学习高效的数据处理和操作方法。 函数编写与使用： 学习如何创建自定义函数，理解函数参数传递、局部变量和全局变量，掌握函数嵌套和匿名函数的用法，实现代码的模块化和重用。 绘图与可视化： 掌握MATLAB强大的绘图功能，包括二维图形（折线图、散点图、柱状图、饼图等）和三维图形（曲面图、等高线图等）的绘制，以及图形的自定义和美化。 第二部分：MATLAB核心应用 数值计算与代数： 探索MATLAB在数值计算方面的强大能力，包括线性代数运算（矩阵求逆、特征值分解、求解线性方程组）、数值积分与微分、方程求解（代数方程、微分方程）等。 信号与图像处理： 学习MATLAB在信号与图像处理领域的应用，包括信号滤波、频谱分析、图像增强、特征提取、图像分割等常用算法的实现与应用。 数据分析与统计： 掌握MATLAB的数据分析工具箱，学习数据可视化、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析等统计方法，从数据中挖掘有价值的信息。 优化问题求解： 学习如何利用MATLAB的优化工具箱，解决各种优化问题，包括单变量函数极值、多变量函数极值、约束优化等。 第三部分：MATLAB高级特性与扩展 面向对象编程： 掌握MATLAB的面向对象编程（OOP）特性，学习类的定义、对象的创建、继承、多态等概念，构建更复杂、更易于维护的程序。 文件I/O与数据导入导出： 学习如何进行文件的读写操作，包括文本文件、二进制文件、CSV文件、Excel文件等，以及如何导入和导出各种格式的数据。 GUI设计与开发： 学习使用MATLAB的GUI设计工具，创建用户友好的图形用户界面，实现交互式的应用程序，让MATLAB程序的应用范围更广。 MEX文件与代码加速： 了解MEX文件的概念，学习如何利用C/C++等语言编写MEX文件，与MATLAB混合编程，实现关键算法的加速，提升程序性能。 并行计算与分布式计算： 探索MATLAB在并行计算和分布式计算方面的能力，利用多核处理器或集群加速大规模计算任务，处理更复杂的问题。 Simulink仿真环境： 介绍MATLAB强大的仿真工具箱Simulink，学习如何进行系统建模、仿真和分析，广泛应用于控制系统、信号处理、通信系统等领域。 本书特色： 循序渐进的教学体系： 从基础知识到高级应用，内容组织逻辑清晰，便于读者逐步掌握。 丰富的实例与实践： 大量贴近实际应用的代码示例，帮助读者理解理论知识，并能快速上手实践。 深入的技术解析： 对MATLAB的核心算法和工具箱进行深入讲解，揭示其工作原理。 面向工程与科研的实战指南： 聚焦于MATLAB在工程、科学和技术领域中的实际应用，为读者提供解决实际问题的方案。 无论您是初学者，还是希望深化MATLAB技能的工程师、研究人员或学生，本书都将是您不可多得的学习伙伴。通过学习本书，您将能够更高效、更灵活地运用MATLAB解决复杂问题，将创意转化为现实。

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初次翻开这本书时，我其实有点担心它的时效性，毕竟MATLAB的版本迭代很快。然而，这本书的魅力恰恰在于它避开了那些依赖最新GUI或特定工具箱版本的功能，而是专注于MATLAB语言本身的核心概念和数学思想的表达。例如，书中对于“稀疏矩阵的存储与运算效率”那一章节的分析，简直是教科书级别的。它没有仅仅展示`sparse()`函数怎么用，而是深入到CSR（压缩稀疏行）和CSC（压缩稀疏列）格式的内存布局差异，并提供了自建稀疏矩阵运算器的范例。这对于处理大规模有限元分析（FEA）或网络拓扑结构模拟的用户来说，是无价之宝。我发现，即使我日常使用的是更新的版本，但书中奠定的这些基础知识，让我能更高效地调试和优化现有代码，而不是盲目地追求新版本带来的小修小补。它教会我如何用最“原生”的MATLAB思维去解决问题，而不是被工具箱的封装所束缚。这种对基础原理的扎实掌握，才是通往真正“精通”的必经之路，这本书提供了这样一张清晰的地图。

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这本《精通MATLAB 5》简直是为我这种需要深入理解底层机制的工程师量身定制的“武功秘籍”！我前阵子接手了一个遗留的信号处理项目，里面充满了复杂的矩阵运算和一些我看不懂的M文件函数。原以为要花上好几个月才能啃下来，谁知道这本书的第三章，专门讲解了面向对象的M文件编程，简直是茅塞顿开。它没有停留在简单的函数调用层面，而是深入剖析了MATLAB解释器是如何解析和执行脚本的，特别是关于内存管理和变量作用域的讨论，极其详尽。书中通过几个巧妙的例子，演示了如何利用结构体数组和对象数组来构建一个模块化、可维护性极强的仿真框架。更让我惊喜的是，它对MEX文件的性能优化部分讲解得非常透彻，不再是那种浅尝辄止的介绍，而是详细对比了C/C++代码与MATLAB代码在特定算法（比如快速傅里叶变换）上的性能差异，并给出了具体的编译和链接策略。这本书的深度，绝对超出了“精通”这个词的表层含义，它更像是一本揭示MATLAB内核奥秘的内部手册。读完后，我感觉自己对以前觉得晦涩难懂的工具箱函数，都有了一种“知其所以然”的掌控感，这才是真正的技术沉淀。

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对于我们这些从事控制系统设计和自动化的工程师来说，仿真和建模能力是核心竞争力。我发现这本书在“系统级建模与仿真”这一块的内容，比很多专门的Simulink教程还要来得深刻。它没有直接去教如何拖拽模块，而是深入探讨了状态空间表示法（State-Space Representation）在MATLAB环境下的数学实现细节。书中展示了如何利用矩阵指数运算和李雅普诺夫稳定性分析的数值方法，来验证和优化复杂的非线性控制模型。更重要的是，它探讨了如何将这些模型从仿真环境无缝迁移到实时硬件（如DSP或FPGA）的部署过程中，详细分析了定点运算对模型精度的影响，并提供了浮点数到定点数的转换策略和误差分析工具。这本书真正实现了理论与实践的完美结合，它不仅让你知道“怎么做”，更让你明白“为什么这样做是最优的”。对于需要进行严肃的系统级验证和部署工作的专业人士，这本书的参考价值几乎是无可替代的。

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我一直认为，掌握一个编程环境的最高境界是能够理解它的“哲学”。《精通MATLAB 5》在这一点上做得极其出色。它并没有将MATLAB视为一个纯粹的计算器，而是将其定位为一个强大的矩阵语言平台。其中关于“向量化编程的艺术”的章节，我读了不下三遍。作者用一系列递进的例子，逐步展示了如何将原本冗长、低效的For循环，巧妙地转化为简洁、高速的矩阵运算。其中一个关于求解微分方程组的例子，通过引入隐式矩阵运算和预分配内存的技巧，使得运行速度提升了惊人的几十倍。这不仅仅是技巧的传授，更是一种思维模式的转变，它要求读者彻底抛弃C/Fortran的顺序执行思维，转而拥抱并行化的矩阵思维。这本书的排版和公式推导过程非常严谨，每一个数学符号的引入都有其明确的目的性，使得即便是复杂的线性代数操作，也能被清晰地解构和理解。这种对效率的执着追求，让这本书的价值远超普通教程。

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说实话，我买这本书之前，主要依赖各种在线论坛和社区资源来解决MATLAB遇到的疑难杂症。但那些零散的知识点往往缺乏系统性和逻辑性。这本书的出现，彻底改变了我的学习路径。它最出彩的一点是其对“可视化”这门艺术的深度挖掘。很多书籍可能只停留在`plot()`函数的基本用法上，但《精通MATLAB 5》花了大篇幅讲解了图形对象的层次结构——从Figure到Axes，再到Line/Patch对象。我学会了如何通过修改底层属性句柄，实现那些原本以为只有专业图形库才能做到的动态渲染效果。比如，书中详细演示了如何使用回调函数（Callbacks）来构建一个实时交互式的三维数据切片浏览器，而且整个过程都是基于事件驱动的，逻辑清晰，代码优雅。对于需要撰写高质量技术报告和论文插图的人来说，这本书不仅是工具书，更像是一本“数据故事讲述”的指南。它让我的结果展示从“能看”提升到了“令人惊叹”的层次，极大地提升了我的专业形象。

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