The Student Edition of Matlab Version 5 User's Guide pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Duane Hanselman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-01-15

价格:USD 53.33

装帧:Paperback

isbn号码:9780132725507

丛书系列:

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《MATLAB 5 用户指南：学生版》是一本旨在为初学者和学生提供全面指导的软件手册。它深入浅出地介绍了 MATLAB 这一强大的数值计算和可视化环境，帮助用户快速掌握其核心功能和应用技巧。本书内容详实，涵盖了从基础操作到高级主题的广泛领域，旨在成为学生在学习和使用 MATLAB 过程中的得力助手。 第一章：MATLAB 环境初探 本章将带领读者走进 MATLAB 的世界。我们会首先介绍 MATLAB 的安装与启动过程，确保读者能够顺利进入软件环境。接着，详细讲解 MATLAB 集成开发环境（IDE）的各个组成部分，包括命令窗口（Command Window）、命令历史（Command History）、工作空间（Workspace）、当前文件夹（Current Folder）以及编辑器（Editor）和图形窗口（Figure Window）等。每一部分的功能、用途以及如何有效地进行交互都会得到详尽的解释。 我们还将讲解 MATLAB 的基本操作，例如如何输入和执行 MATLAB 命令，如何创建和保存 M 文件（MATLAB 脚本文件），以及如何查看变量的值和内存使用情况。通过一系列直观的示例，读者将熟悉 MATLAB 的基本工作流程。此外，本章还会介绍 MATLAB 的帮助系统，包括如何使用 `help` 命令查找函数文档，以及如何利用 MATLAB 的联机帮助系统解决遇到的问题。 第二章：MATLAB 基础语法与数据类型 本章是掌握 MATLAB 编程的基础。我们将深入讲解 MATLAB 的核心语法结构。首先，会详细介绍 MATLAB 中最基本的数据单位——变量，包括变量的命名规则、赋值操作以及变量的作用域。紧接着，我们将介绍 MATLAB 支持的各种数据类型，如整型（integer）、浮点型（floating-point）、逻辑型（logical）、字符型（character）以及复数型（complex）。我们会通过具体的代码示例，演示如何创建和操作这些不同类型的数据。 数组（Arrays）是 MATLAB 中最重要的数据结构之一，本章将花费大量篇幅进行讲解。我们将介绍一维数组（向量）和二维数组（矩阵）的创建方法，包括使用方括号 `[]`、冒号 `:` 操作符以及 `zeros`、`ones`、`rand` 等函数生成特定内容的数组。然后，我们会讲解数组的索引（indexing）和切片（slicing）操作，如何访问和修改数组中的单个元素或子数组。此外，还会介绍数组的各种运算，包括算术运算、关系运算和逻辑运算，以及向量化（vectorization）的思想，这能显著提高 MATLAB 代码的执行效率。 第三章：MATLAB 控制流与函数 为了编写更复杂的程序，控制流语句是必不可少的。本章将详细介绍 MATLAB 的条件语句，包括 `if`、`elseif` 和 `else` 语句，以及如何使用逻辑运算符 `&`、`|`、`~` 进行条件判断。我们还将讲解循环语句，包括 `for` 循环和 `while` 循环，并演示如何利用它们来重复执行某些操作，以及如何使用 `break` 和 `continue` 语句控制循环的执行流程。 函数是 MATLAB 编程的核心组成部分，本章将重点介绍函数的定义、调用和使用。我们将讲解如何创建自定义函数，包括函数签名（function signature）、输入参数（input arguments）和输出参数（output arguments）的定义。同时，会介绍 MATLAB 的内置函数，并演示如何利用这些函数完成各种计算任务。此外，本章还会讨论函数的作用域、局部变量和全局变量的概念，以及如何有效地组织和重用代码。 第四章：MATLAB 图形绘制基础 MATLAB 强大的可视化能力是其吸引人的重要原因之一。本章将引导读者掌握 MATLAB 的基础图形绘制技术。我们将介绍二维绘图（2D Plotting）的基本函数，如 `plot` 函数，用于绘制线条图。我们会讲解如何设置图形的标题（title）、坐标轴标签（x-label, y-label）、图例（legend），以及如何控制线条的颜色、样式和标记。 此外，本章还会介绍其他常用的二维图形类型，例如散点图（scatter plot）使用 `scatter` 函数，柱状图（bar chart）使用 `bar` 函数，以及饼图（pie chart）使用 `pie` 函数。我们还将讲解如何在一个图形窗口中绘制多个子图（subplots），方便进行多图对比分析。最后，本章会介绍如何保存绘制的图形，包括保存为不同的图像文件格式，如 PNG、JPEG、EPS 等。 第五章：MATLAB 文件I/O操作 在实际应用中，常常需要将数据读入 MATLAB 或将计算结果保存到文件。本章将介绍 MATLAB 的文件输入/输出（File I/O）操作。我们将讲解如何读取和写入文本文件（text files），使用 `fopen`、`fprintf`、`fscanf`、`fclose` 等函数进行文件操作。 对于更复杂的数据格式，如 MATLAB 特有的 `.mat` 文件，我们将介绍 `load` 和 `save` 命令，用于加载和保存 MATLAB 工作空间中的变量。此外，本章还会触及对 CSV（逗号分隔值）文件、Excel 文件等常用数据格式的基本读写方法，为数据导入导出提供便利。 第六章：MATLAB 矩阵运算进阶 本章将进一步深入探讨 MATLAB 强大的矩阵运算能力。我们将介绍各种矩阵分解技术，如 LU 分解、QR 分解、Cholesky 分解等，并解释它们在解决线性方程组、求逆矩阵等问题中的应用。 此外，本章还将讲解特征值（eigenvalues）和特征向量（eigenvectors）的计算，以及奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）。这些高级的矩阵运算在信号处理、图像处理、数据分析等领域有着广泛的应用。我们会通过具体的示例，演示如何使用 MATLAB 的内置函数高效地执行这些运算。 第七章：MATLAB 符号计算（Symbolic Math Toolbox） 对于需要进行符号运算而非数值运算的用户，MATLAB 提供了符号数学工具箱（Symbolic Math Toolbox）。本章将介绍如何使用该工具箱进行代数运算，如展开、化简、求解方程组等。 我们将讲解如何定义符号变量和符号表达式，然后演示如何使用 `simplify`、`solve`、`expand`、`diff`（求导）和 `int`（积分）等函数进行符号运算。这对于进行数学推导、推导公式或验证理论结果非常有帮助。 第八章：MATLAB 数据可视化进阶 在本章中，我们将进一步拓展 MATLAB 的图形绘制能力。除了基础的二维图形，还会介绍三维绘图（3D Plotting）技术，包括使用 `plot3` 绘制三维曲线，以及使用 `surf` 和 `mesh` 函数绘制三维曲面。我们会讲解如何设置三维图形的视角、光照和颜色映射。 此外，本章还会介绍更高级的图形类型，如极坐标图（polar plot）、等高线图（contour plot）和直方图（histogram）。我们还会探讨如何对图形进行更精细的定制，例如添加网格线、调整坐标轴刻度、使用不同的颜色方案等。对于交互式图形，也会进行初步的介绍。 第九章：MATLAB 常用工具箱简介 MATLAB 拥有丰富的工具箱，涵盖了工程、科学研究和数据分析的各个领域。本章将简要介绍一些常用的 MATLAB 工具箱，如信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）、图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）、控制系统工具箱（Control System Toolbox）、优化工具箱（Optimization Toolbox）和统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）等。 对于每个工具箱，我们将简要说明其主要功能和应用领域，并可能给出一个简单的示例，让读者对这些工具箱有一个初步的了解，以便在后续的学习和研究中根据需要进行深入探索。 第十章：MATLAB 编程实践与案例分析 为了巩固所学知识，本章将通过一系列实际的编程实践和案例分析，展示 MATLAB 的应用。我们会选择一些典型的问题，例如数据分析、信号滤波、图像处理、系统仿真等，并逐步指导读者如何使用 MATLAB 来解决这些问题。 这些案例将涵盖之前章节介绍的各项技术，包括数据处理、算法实现、可视化输出等。通过这些实践，读者将能够更好地理解 MATLAB 在解决实际问题中的强大能力，并学会如何将所学知识融会贯通，应用于自己的学习和研究项目中。 附录： 附录部分将包含一些有用的补充信息，例如 MATLAB 的常用快捷键、常用函数列表、运算符优先级以及一些疑难解答。这些内容将为读者提供额外的参考和支持，帮助他们更高效地使用 MATLAB。 《MATLAB 5 用户指南：学生版》旨在成为一本全面、实用且易于理解的 MATLAB 入门书籍。通过本书的学习，学生将能够打下坚实的 MATLAB 编程基础，并为进一步深入学习和应用 MATLAB 奠定坚实的基础。

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如果说优点，这本书最大的优点或许就是其详尽的“底层逻辑”描述，它几乎是在用汇编语言的心态去解释高级语言的操作。对于一个执着于探究MATLAB核心运行机制的极客来说，这可能是一座宝库。它没有回避任何关于数据类型在内存中如何布局、矩阵运算是如何在当时硬件环境下被优化的细节。然而，对于日常的工程应用，这种深度往往是过剩的，甚至可以说是干扰。我希望找到的是“如何高效地绘制三维曲面图”的简明步骤，结果却被拉去学习了早期绘图引擎的渲染管道。而且，书中对代码风格的规范性要求显得非常保守和刻板，很多被现代编程范式视为“灵活”或“简洁”的写法，在这本指南中都被标记为潜在的“危险”操作。这反映出那个时代对稳定性和可预测性近乎偏执的追求，也让这份指南在现代的敏捷开发思潮下显得有些格格不入。读完一半，我感觉自己更像是在进行一次考古发掘，而不是一次软件学习之旅。

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这本书的排版简直是对现代审美的一种挑战。大段的纯文本堆砌，缺乏有效的视觉引导元素，章节之间的过渡生硬得像块搓衣板。当我试图查找关于“M-文件”的调试技巧时，我发现相关内容散落在好几个不同的章节里，被各种关于文件路径和内存管理的讨论所稀释。仿佛作者认为读者已经对编程环境了如指掌，因此可以肆意跳跃而不必担心读者的理解障碍。最让我抓狂的是，当你遇到一个报错信息，翻遍整本书也找不到一个专门的故障排除（Troubleshooting）部分。你只能根据错误代码的数字，去书中那个庞大的错误列表部分去逐一比对，耗时费力。而且，由于这是针对一个特定版本的指南，书中对于一些现代用户习以为常的特性——比如集成开发环境（IDE）的语法高亮、自动完成功能——的描述都显得极其基础和不以为意，仿佛这些只是锦上添花的附加品，而非提高生产力的关键工具。这使得我在尝试将书中的理论应用到我实际操作的较新版本环境中时，总有一种隔靴搔痒的感觉。

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这本书的封面设计简直是上个世纪的产物，那种略带泛黄的纸张质感，配上那个年代特有的、略显笨拙的字体排版，让我一拿到手就仿佛穿越回了那个拨号上网、用着256色显示器的年代。我原本是冲着学习MATLAB 5代的强大功能去的，毕竟这是很多早期工程和科学计算的基石，但这份“用户指南”给我的第一印象，却是它那厚重的分量感——这绝不是那种轻薄的、几百页的小册子能比拟的，它沉甸甸的，预示着内容的详尽（或者说，冗余）。当我翻开目录时，那种扑面而来的技术术语和对早期图形用户界面（GUI）的细致描述，让我对它是否真的能“指导”一个现代用户上手产生了深深的怀疑。它更像是一部官方的技术手册，而非一个能引导新手的友好伴侣。书中的插图，如果能称之为插图的话，那些像素点排列得如此规整，对比现在流畅的矢量图，简直是视觉上的“复古体验”。我期待看到一些关于矩阵运算的简洁示例，但得到的却是对早期命令行的冗长讲解，每一步操作都需要精准无误地输入，任何细微的拼写错误都意味着从头再来，这与现在软件的容错机制简直是天壤之别。这本指南，与其说是在教我如何使用软件，不如说是在教我如何适应那个特定的时代背景下的软件交互逻辑。

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这份用户指南的语言风格，与其说是“用户导向”，不如说是“标准制定者导向”。它使用了一种非常正式、不带任何感情色彩的学术腔调，句子结构复杂，充满了大量的从句和限定词，使得阅读体验如同在啃一块硬邦邦的干粮。当我试图查找关于优化循环性能的技巧时，作者没有直接给出“向量化”这种现代用户耳熟能详的概念，而是用了一长段话来描述“减少迭代次数和提高操作单元的并行性”的理论价值。这种“翻译”的过程极大地消耗了我的认知资源。此外，书中对特定工具箱的介绍，缺乏实际案例的支撑，很多函数介绍完毕后，就戛然而止，留给读者的只有对下一页目录的迷茫。它成功地记录了MATLAB 5代的面貌，但它却未能有效地将这种面貌转化为可操作、可吸收的知识体系。总而言之，这是一份忠实的“历史文献”，但对于一个追求效率和现代体验的软件使用者来说，它更像是一块厚重的、需要耐心去挖掘的“数字化石”。

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老实说，我花了好大力气才适应这本书的叙事节奏，它简直就是一本慢跑的教科书，而不是一个疾驰的指南。每一个函数的介绍，都像是在进行一场学术研讨会，上来就是对算法历史背景的追溯，然后才是参数的罗列，最后才是寥寥几行的代码示例。对于一个急需解决特定工程问题的人来说，这种结构无疑是效率的巨大杀手。我尝试从中寻找关于“Simulink”模块化设计的快速入门章节，但找到的却是一大篇关于如何手动配置数据流和信号连接的文字描述，读起来晦涩难懂，我感觉我更需要一个“如何解读这份指南”的指南。它的索引系统也十分老旧，查找特定关键词需要依赖对术语的精确记忆，而不是像现代文档那样提供模糊匹配或智能联想。更让我头疼的是，书中大量篇幅被用于解释早期版本中那些现在早已被淘汰或重构的工具箱的功能，我不得不花费大量时间去分辨哪些知识点是“历史知识”，哪些是目前依然适用的核心概念。这种知识的“时间胶囊”属性，让学习过程充满了识别和过滤的负担。

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