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页数:336

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出版时间:2009-7

价格:39.00元

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isbn号码:9787115205384

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MATLAB 高级应用与系统集成 本书旨在为已经掌握 MATLAB 基础语法和常用函数，并希望将 MATLAB 技术应用于更复杂工程、科学计算及系统集成领域的专业人士提供深入的指导和实践框架。 前言 在当今快速发展的科技前沿，MATLAB 不仅是数据分析和可视化工具，更是连接理论模型与实际应用的强大桥梁。本书超越了入门阶段对基本命令和矩阵操作的讲解，聚焦于如何利用 MATLAB 解决那些涉及大型数据集处理、高性能计算、嵌入式系统接口以及专业软件系统集成的挑战性问题。我们假设读者对 MATLAB 7.0（或更高版本，因本书侧重于方法论和高级特性，大部分内容与版本关联性较弱，但会提及特定版本兼容性考量）有扎实的理解，能够熟练使用 M 文件、基本绘图和面向对象编程的初步概念。 第一部分：高性能计算与并行化策略 在处理大规模科学仿真和复杂优化问题时，单线程执行效率已无法满足需求。本部分深入探讨如何充分利用现代多核处理器和分布式系统来加速您的 MATLAB 代码。 第一章：内存管理与稀疏矩阵优化 高效的内存使用是大型模型运行的基础。我们将详细解析 MATLAB 的内存分配机制，重点介绍如何区分和优化持久变量、临时变量的使用。稀疏矩阵是处理大量零值数据的关键。本章将深入探讨稀疏矩阵的创建、运算（如稀疏线性代数求解），以及如何编写代码以自动识别并转换为稀疏表示，从而节省大量内存并加快运算速度。我们将分析不同稀疏化算法在不同问题规模下的性能权衡。 第二章：JIT 编译与代码优化技术 MATLAB 7.0 引入了即时编译（JIT）技术，但并非所有代码都能自动获得最佳性能。本章将系统介绍如何通过结构化编程、避免使用函数调用层级过深、预分配数组等方式，编写“JIT 友好型”代码。我们将使用性能分析工具（如 `profile` 命令）来精确识别代码中的性能瓶颈，并提供针对性的优化策略，包括循环展开、向量化替代显式循环的深度技巧。 第三章：并行计算工具箱（PCT）的深度应用 并行计算是加速复杂仿真的核心。本章将全面介绍并行计算工具箱（PCT）提供的核心功能。我们将不仅仅停留在 `parfor` 循环的使用，而是深入探讨基于 SPMD（Single Program, Multiple Data）模型的 `spmd` 块的构建，以及如何有效管理分布式工作区和数据传输开销。重点内容包括：如何使用 `gpuArray` 进行 GPU 加速计算（针对支持 GPU 运算的函数和矩阵操作），以及如何设计负载均衡策略以确保所有并行任务的执行时间趋于一致。 第二部分：高级数据结构与面向对象编程 随着项目复杂度的增加，传统基于函数的脚本已难以维护。本部分将指导读者如何构建健壮、可复用和易于扩展的 MATLAB 代码结构。 第四章：深入理解 Handle Classes 与对象生命周期管理 相较于 Value Classes，Handle Classes 在需要引用传递和复杂对象交互的场景中至关重要。本章将详细阐述 Handle Class 的特性，包括引用语义、事件监听机制。我们将学习如何正确管理对象的构造函数、析构函数，以及如何处理对象间的依赖关系，确保在大型仿真框架中内存泄漏和不必要的复制被避免。 第五章：MATLAB 的事件/监听器（Callback）机制 事件驱动编程是构建用户界面和实时系统接口的基石。本章将详述 MATLAB 如何实现对象间的解耦通信。我们将构建一个完整的事件/监听器模型，用于模拟一个传感器数据流系统，其中数据采集器触发事件，而多个分析模块作为监听器对同一事件做出响应。 第六章：混合编程接口：MATLAB 与外部世界的无缝连接 现代工程往往要求 MATLAB 与 C/C++、Fortran 或其他外部库协同工作。本章将聚焦于 MEX 函数的高级编写。我们将超越基础的输入输出转换，深入讲解如何正确处理复杂数据类型（如结构体、对象）在 MATLAB 和 C 语言间的传递，如何高效地调用外部动态链接库（DLL/SO），以及如何调试 MEX 错误。同时，也会简要介绍与 Java 接口的交互。 第三部分：系统集成与专业工具链构建 本部分关注如何将独立的 MATLAB 脚本转化为可部署、可集成的专业解决方案。 第七章：MATLAB 编译器（MCC）与独立应用程序部署 将 MATLAB 算法部署给不具备 MATLAB 环境的用户是常见的需求。本章详细解析 MATLAB 编译器（MCC）的使用流程，包括静态链接、动态链接的不同策略。我们将重点讨论如何优化编译后的应用程序体积，如何处理依赖项（如自定义工具箱和数据文件），以及如何针对不同操作系统进行目标平台配置。 第八章：Simulink 模型的高级自动化与集成 对于控制系统和信号处理领域的用户，Simulink 是核心工具。本章将探讨如何利用 MATLAB 脚本对 Simulink 模型进行自动化管理。内容包括：使用 `set_param` 和 `get_param` 进行批量参数修改、自动生成测试向量、模型编译过程的自动化控制，以及如何使用 Simulink Coder 导出代码并进行后处理。 第九章：数据持久化与版本控制策略 在长时间的科学研究中，数据的可靠存储和可追溯性至关重要。本章将比较 `.mat` 文件、HDF5（通过 HDF5 接口）以及关系数据库接口在存储大规模、异构数据时的优劣。我们将提供一套标准化的数据结构模板，确保实验结果具有良好的自描述性和版本兼容性，并探讨如何使用外部版本控制系统（如 Git）管理 M 文件和模型文件。 结语 本书提供的知识体系旨在帮助读者完成从“熟练用户”到“高级架构师”的转变。掌握这些高级技术，意味着您不仅能够运行复杂的计算，更能够设计、优化和部署面向实际工程挑战的稳健解决方案。

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坦白说，这本书的排版风格很有上个世纪末的技术手册味道，字体和行距都比较紧凑，对于习惯了现代简洁排版的读者来说，初看可能会觉得有些“老派”。但是，一旦你真正沉浸到内容中去，就会发现这种风格带来的一个巨大优势——信息密度极高。作者在讲解每一个核心概念时，都是力求精准和全面，几乎没有一句废话。例如，在讨论到绘图函数时，它不仅介绍了基本的二维图绘制，还深入讲解了三维图形的定制化设置，包括坐标轴的刻度和标签的自定义等方面。对于我这种需要快速将计算结果可视化的人来说，这些深入的细节简直是宝藏。虽然阅读过程需要集中更多的注意力去消化这些密集的知识点，但回报也是显著的，我感觉自己没有浪费时间在冗余的介绍上，而是直接获取了解决实际问题的工具和方法。如果你是一个追求效率、不喜欢过多修饰的实用主义者，这本书的“硬核”风格绝对对你的胃口。

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我是在一个非常紧迫的项目期限内需要快速掌握MATLAB编程技能的，当时急需一本能立刻上手解决问题的参考书。这本书的结构设计似乎就是为了满足这种“即战力”的需求。它不像某些学术著作那样，花大量篇幅去追溯历史背景或者讨论理论的哲学意义，而是直接切入“如何做”。书中大量的代码示例都是基于工程实践中常见的场景，比如数据拟合、信号处理的基础操作，这些直接应用性极强的案例，极大地缩短了我将理论转化为实际代码的时间。我尤其欣赏它对常见错误处理部分的阐述。书中没有回避编程中必然会遇到的各种报错信息，反而将这些错误代码列出来，并清晰地解释了错误发生的原因和修正方法。这对于自学者来说至关重要，因为在没有老师指导的情况下，一个陌生的报错信息往往是学习进度的最大障碍。这本书像是一个经验丰富的老工程师的笔记，直接告诉你“遇到这个问题，这样做就行”。

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我注意到这本书的“快速入门”定位，在某些方面体现得非常彻底，但在工具箱的介绍上略显保守。对于MATLAB生态系统中丰富的功能库，这本书的篇幅主要集中在核心语言和基础数学运算上，这无疑确保了对初学者的友好性，避免了信息过载。然而，对于某些特定的专业领域——比如我后来尝试接触的图像处理——书中的函数介绍就显得有些基础化了，没有深入到最新的算法实现或者特定的函数参数优化。当然，考虑到这是一本定位在“入门”阶段的教材，这种取舍是可以理解的。它成功地让你掌握了如何使用MATLAB这个平台进行思考和编程，但如果你的目标是立刻成为某一特定领域的专家，那么这本书更像是一个高品质的起跑线，之后还需要配合更专业化的后续读物。总而言之，它是一本极佳的“启动器”，负责为你点燃学习的火焰，并提供可靠的初始燃料。

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这本书的封面设计得非常朴实，没有太多花哨的图形，直奔主题，这让我这个初学者感到很踏实。我当时刚开始接触MATLAB这门语言，面对着各种复杂的函数和编程概念，心里其实是有点发怵的。翻开这本书后，最让我惊喜的是它的章节划分逻辑非常清晰。它没有一上来就抛出晦涩难懂的理论，而是从最基础的界面认识、变量定义这些“hello world”级别的操作开始讲起。作者似乎非常懂得我们这些新手的心态，每一步操作都配有详尽的截图和步骤说明，仿佛身边有个耐心的老师手把手地教导。特别是关于M文件和S函数的那几章，内容组织得很有层次感，从编写一个简单的脚本到调试复杂的程序流程，每一步的过渡都非常自然，让人感觉学习曲线不是那么陡峭。我记得当时为了跑通第一个矩阵运算的例子，对着书上的代码敲了好几遍，每成功一次，那种成就感都让人对后续的学习更有动力。这本书对初学者的友好度，真的可以说得上是教科书级别的典范了。

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这本书的理论深度，用一个词来形容，就是“够用且扎实”。它没有将MATLAB仅仅当作一个计算器来介绍，而是努力让你理解其背后的矩阵运算逻辑和面向对象的一些基础概念。在讲解循环结构和条件判断时，作者特意穿插了一些关于算法效率的讨论，虽然不是特别深入的算法分析，但足以让初学者意识到，写出能运行的代码和写出高效的代码是两码事。这种潜移默化的引导，对培养良好的编程习惯非常有帮助。虽然这本书的篇幅不算厚重，但它对MATLAB核心语法的覆盖率非常高，几乎涵盖了日常科研和工程计算中90%以上的需求。对于那些希望未来能够继续深入学习更高级的工具箱，比如 Simulink 或者优化工具箱的人来说，这本书打下的坚实基础绝对是必不可少的敲门砖，它确保了你的底层知识是牢固可靠的。

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