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5 MATLAB量化投资的相关工具箱

Matlab优化工具箱函数简介

Matlab优化工具箱函数简介 一维搜索问题fminbnd 无约束极小值fminunc, fminsearch 约束极小值fmincon 线性规划linprog 二次规划quadprog 1.一维搜索问题 优化工具箱函数fminbnd 对应问题:min f(x) x10表示计算收敛,exitflag=0表示超过了最大的迭代次数,exitflag<0表示计算不收敛,返回值output有3个分量,其中iterations是优化过程中迭代次数,funcCount是代入函数值的次数,algorithm是优化所采用的算法。 例: clear fun='(x^5+x^3+x^2-1)/(exp(x^2)+sin(-x))' ezplot(fun,[-2,2])

matlab拟合工具箱的使用

matlab拟合工具箱使用 2011-06-17 12:53 1.打开CFTOOL工具箱。在Matlab 6.5以上的环境下,在左下方有一个"Start"按钮,如同Windows的开始菜单,点开它,在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting",点开"Curve Fitting Tool",出现数据拟合工具界面,基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。也可以在命令窗口中直接输入”cftool”,打开工具箱。 2.输入两组向量x,y。 首先在Matlab的命令行输入两个向量,一个向量是你要的x坐标的各个数据,另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量和y向量,可以在workspace里面看见这两个向量,要确保这两个向量的元素数一致,如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。 例如在命令行里输入下列数据: x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; y=[0.012605,0.013115,0.016866,0.014741,0.022353,0.019278,0.041803,0.0 38026,0.038128,0.088196]; 3.数据的选取。打开曲线拟合共工具界面,点击最左边的"Data..."按钮,出现一个Data对话框,在Data Sets页面里,在X Data选项中选取x向量,Y Data 选项中选取y向量,如果两个向量的元素数相同,那么Create data set按钮就激活了,此时点击它,生成一个数据组,显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。

不错的Matlab神经网络工具箱实用指南

Matlab的神经网络工具箱实用指南 文章摘要:第一章是神经网络的基本介绍,第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数,例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。 第一章介绍 1.神经网络 神经网络是单个并行处理元素的集合,我们从生物学神经系统得到启发。在自然界,网络功能主要由神经节决定,我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。 一般的神经网络都是可调节的,或者说可训练的,这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里,网络根据输出和目标的比较而调整,直到网络输出和目标匹配。作为典型,许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。 神经网络已经在各个领域中应用,以实现各种复杂的功能。这些领域包括:模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。 如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统,并应用到工程、金融和其他实际项目中去。 一般普遍使用有监督训练方法,但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。总的来说,有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。 神经网络领域已经有50年的历史了,但是实际的应用却是在最近15年里,如今神经网络仍快速发展着。因此,它显然不同与控制系统和最优化系统领域,它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具,一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具,一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。因为这个领域和它的材料是如此新,这个工具箱将给我们解释处理过程,讲述怎样运用它们,并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱,对范例

Matlab工具箱中地BP与RBF函数

Matlab工具箱中的BP与RBF函数 Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富,给网络设置合适的属性,可以加快网络的学习速度,缩短网络的学习进程。限于篇幅,仅对本章所用到的函数进行介绍,其它的函数及其用法请读者参考联机文档和帮助。 1 BP与RBF网络创建函数 在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数,作为示例,这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。 表 1 神经网络创建函数 (1) newff函数 功能:创建一个前馈BP神经网络。 调用格式:net = newff(PR,[S1 S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF) 参数说明: ?PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵; ?S i–S NI层网络第i层的神经元个数; ?TF i - 第i层的传递函数,可以是任意可导函数,默认为'tansig',

可设置为logsig,purelin等; ?BTF -反向传播网络训练函数,默认为'trainlm',可设置为trainbfg,trainrp,traingd等; ?BLF -反向传播权值、阈值学习函数,默认为'learngdm'; ?PF -功能函数,默认为'mse'; (2) newcf函数 功能:创建一个N层的层叠(cascade)BP网络 调用格式:net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 参数同函数newff。 (3) newrb函数 功能:创建一个径向基神经网络。径向基网络可以用来对一个函数进行逼近。newrb函数用来创建一个径向基网络,它可以是两参数网络,也可以是四参数网络。在网络的隐层添加神经元,直到网络满足指定的均方误差要求。 调用格式:net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD) 参数说明: ?P:Q个输入向量构成的R×Q矩阵; ?T:Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵; ?GOAL:均方误差要求,默认为0。 ?SPREAD:分散度参数,默认值为1。SPREAD越大,网络逼近的函数越平滑,但SPREAD取值过大将导致在逼近变化比较剧烈的函

Matlab数理统计工具箱常用函数命令大全

Matlab数理统计工具箱应用简介 1.概述 Matlab的数理统计工具箱是Matlab工具箱中较为简单的一个,其牵扯的数学知识是大家都很熟悉的数理统计,因此在本文中,我们将不再对数理统计的知识进行重复,仅仅列出数理统计工具箱的一些函数,这些函数的意义都很明确,使用也很简单,为了进一步简明,本文也仅仅给出了函数的名称,没有列出函数的参数以及使用方法,大家只需简单的在Matlab工作空间中输入“help 函数名”,便可以得到这些函数详细的使用方法。 2.参数估计 betafit 区间 3.累积分布函数 betacdf β累积分布函数 binocdf 二项累积分布函数 cdf 计算选定的累积分布函数 chi2cdf 累积分布函数2χ expcdf 指数累积分布函数 fcdf F累积分布函数 gamcdf γ累积分布函数 geocdf 几何累积分布函数 hygecdf 超几何累积分布函数 logncdf 对数正态累积分布函数 nbincdf 负二项累积分布函数 ncfcdf 偏F累积分布函数 nctcdf 偏t累积分布函数 ncx2cdf 偏累积分布函数2χ normcdf 正态累积分布函数 poisscdf 泊松累积分布函数 raylcdf Reyleigh累积分布函数 tcdf t 累积分布函数 unidcdf 离散均匀分布累积分布函数 unifcdf 连续均匀分布累积分布函数 weibcdf Weibull累积分布函数 4.概率密度函数 betapdf β概率密度函数 binopdf 二项概率密度函数 chi2pdf 概率密度函数2χ

exppdf 指数概率密度函数 fpdf F概率密度函数 gampdf γ概率密度函数 geopdf 几何概率密度函数 hygepdf 超几何概率密度函数 lognpdf 对数正态概率密度函数 nbinpdf 负二项概率密度函数 ncfpdf 偏F概率密度函数 nctpdf 偏t概率密度函数 ncx2pdf 偏概率密度函数2χ normpdf 正态分布概率密度函数 pdf 指定分布的概率密度函数 poisspdf 泊松分布的概率密度函数 raylpdf Rayleigh概率密度函数 tpdf t概率密度函数 unidpdf 离散均匀分布概率密度函数unifpdf 连续均匀分布概率密度函数weibpdf Weibull概率密度函数5.逆累积分布函数 Betainv 逆β累积分布函数 binoinv 逆二项累积分布函数 chi2inv 逆累积分布函数2χ expinv 逆指数累积分布函数 finv 逆F累积分布函数 gaminv 逆γ累积分布函数 geoinv 逆几何累积分布函数 hygeinv 逆超几何累积分布函数 logninv 逆对数正态累积分布函数 nbininv 逆负二项累积分布函数 ncfinv 逆偏F累积分布函数 nctinv 逆偏t累积分布函数 ncx2inv 逆偏累积分布函数2χ norminv 逆正态累积分布函数 possinv 逆正态累积分布函数 raylinv 逆Rayleigh累积分布函数 tinv 逆t累积分布函数 unidinv 逆离散均匀累积分布函数 unifinv 逆连续均匀累积分布函数 weibinv 逆Weibull累积分布函数

matlab统计工具箱函数

% Statistics Toolbox % betafit - Beta parameter estimation. % binofit - Binomial parameter estimation. % dfittool - Distribution fitting tool. % evfit - Extreme value parameter estimation. % expfit - Exponential parameter estimation. % gamfit - Gamma parameter estimation. % lognfit - Lognormal parameter estimation. % mle - Maximum likelihood estimation (MLE). % mlecov - Asymptotic covariance matrix of MLE. % nbinfit - Negative binomial parameter estimation. % normfit - Normal parameter estimation. % poissfit - Poisson parameter estimation. % raylfit - Rayleigh parameter estimation. % unifit - Uniform parameter estimation. % wblfit - Weibull parameter estimation. % % Probability density functions (pdf). % betapdf - Beta density. % binopdf - Binomial density. % chi2pdf - Chi square density. % evpdf - Extreme value density. % exppdf - Exponential density. % fpdf - F density. % gampdf - Gamma density. % geopdf - Geometric density. % hygepdf - Hypergeometric density. % lognpdf - Lognormal density. % mvnpdf - Multivariate normal density. % nbinpdf - Negative binomial density. % ncfpdf - Noncentral F density. % nctpdf - Noncentral t density. % ncx2pdf - Noncentral Chi-square density. % normpdf - Normal (Gaussian) density. % pdf - Density function for a specified distribution. % poisspdf - Poisson density. % raylpdf - Rayleigh density. % tpdf - T density. % unidpdf - Discrete uniform density. % unifpdf - Uniform density. % wblpdf - Weibull density. % % Cumulative Distribution functions (cdf). % betacdf - Beta cdf.

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 2

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 最近研究了一下遗传算法,因为要用遗传算法来求解多元非线性模型。还好用遗传算法的工具箱予以实现了,期间也遇到了许多问题。首先,我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程。 基本原理:遗传算法是一种典型的启发式算法,属于非数值算法范畴。它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构,并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。遗传算法的操作对象是一群二进制串(称为染色体、个体),即种群,每一个染色体都对应问题的一个解。从初始种群出发,采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体,使用杂交和变异来产生下一代种群。如此模仿生命的进化进行不断演化,直到满足期望的终止条件。 运算流程: Step 1:对遗传算法的运行参数进行赋值。 参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2:建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件,设置变量的取值范围。 Step 3:在Step 2的变量取值范围内,随机产生初始群体,代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4:执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5:按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6:按变异概率执行离散变异操作。 Step 7:计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值,并执行最优个体保存策略。 Step 8:判断是否满足遗传运算的终止进化代数,不满足则返回Step 4,满足则输出运算结果。 其次,运用遗传算法工具箱。 运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便,遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库 。目前,基于Matlab的遗传算法工具箱也很多,比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算

matlab潮流计算工具箱使用手册

MATPOWER A M ATLAB? Power System Simulation Package Version 3.2 September 21, 2007 User’s Manual Ray D. Zimmerman Carlos E. Murillo-Sánchez rz10@https://www.sodocs.net/doc/2910892898.html, carlos_murillo@https://www.sodocs.net/doc/2910892898.html, ? 1997-2007 Power Systems Engineering Research Center (PS ERC) School of Electrical Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853

Table of Contents Table of Contents (2) 1Introduction (3) 2Getting Started (4) 2.1System Requirements (4) 2.2Installation (4) 2.3Running a Power Flow (4) 2.4Running an Optimal Power Flow (4) 2.5Getting Help (4) 3Technical Reference (6) 3.1Data File Format (6) 3.2Modeling (8) 3.3Power Flow (11) 3.4Optimal Power Flow (12) 3.4.1AC OPF Formulation (13) 3.4.2DC OPF Formulation (21) 3.5Unit Decommitment Algorithm (22) 3.6MATPOWER Options (22) 3.7Summary of the Files (28) 4Acknowledgments (33) 5References (33) Appendix A: Notes on LP-Solvers for M ATLAB (34) Appendix B: Additional Notes (34) Appendix C: Auction Code (35)

MATLAB模型预测控制工具箱函数..

MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法,为时行模型预测控制器的设计,需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式,即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达,在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括: ①通用状态空间模型; ②通用传递函数模型; ③MPC阶跃响应模型; ④MPC状态空间模型;

⑤ MPC 传递函数模型。 在上述5种模型格式中,前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式,在其他控制类工具箱中,如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持;而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中,MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数,用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1.通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息,函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1)通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中,A, B, C, D 为通用状态空间矩阵; minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息,为7个元素的向量,各元素分别定义为: ◆ minfo(1)=dt ,系统采样周期,默认值为1; ◆ minfo(2)=n ,系统阶次,默认值为系统矩阵A 的阶次; ◆ minfo(3)=nu ,受控输入的个数,默认值为系统输入的维数; ◆ minfo(4)=nd ,测量扰的数目,默认值为0; ◆ minfo(5)=nw ,未测量扰动的数目,默认值为0; ◆ minfo(6)=nym ,测量输出的数目,默认值系统输出的维数; ◆ minfo(7)=nyu ,未测量输出的数目,默认值为0; 注:如果在输入参数中没有指定m i n f o ,则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件,默认值均为0; pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。 例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解:MATLAB 命令如下:

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱 (2)

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面,将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍: 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应:Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应:冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析,市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值/相位、零点/极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用

MATLAB工具箱函数

表Ⅰ-11 线性模型函数 函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较 多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断 续表 函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵 表Ⅰ-12 非线性回归函数 函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合(牛顿法)nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘 表Ⅰ-13 试验设计函数 函数描述 cordexch D-优化设计(列交换算法)daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵(正交数组)rowexch D-优化设计(行交换算法) 表Ⅰ-14 主成分分析函数 函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析 表Ⅰ-15 多元统计函数 函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析 表Ⅰ-16 假设检验函数 函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验 表Ⅰ-17 分布检验函数 函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验 表Ⅰ-18 非参数函数 函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验

matlab数学工具箱学习

0lim sin x x x e e x -→- 代码: >> clear >> syms x >> f=(exp(x)-exp(-x))/sin(x) f =-(exp(-x) - exp(x))/sin(x) >> limit(f,x,0) ans =2 2. n n m m a x a x a x --→lim 代码: >> clear >> syms x a m n >> f=(x^m-a^m)/(x^n-a^n) f =(a^m - x^m)/(a^n - x^n) >> limit(f,x,a) ans =(a^(m - n)*m)/n

n x x x 21lim ??? ??+∞→ 代码: >> clear >> syms x >> f=exp(1/(x-1)); >> limit(f,x,-1,'left'); ans =exp(-1/2) 4. 11 1lim -+→x x e 代码: >> clear >> syms x >> f=exp(1/(x-1)); >> limit(f,x,-1,'right'); ans =exp(-1/2)

计算下列导数选了 1 2 题 1) )1ln(2x x e e y ++= 代码: >> y=log(exp(x)+(1+exp(2*x))^(1/2)); >> diff(f) ans =(exp(x) + exp(2*x)/(exp(2*x) + 1)^(1/2))/(exp(x) + (exp(2*x) + 1)^(1/2)) 2) x e y 1 sin 2-= 代码: >> y=exp(-(sin(1/x))^2); >> diff(y) ans =(2*cos(1/x)*sin(1/x)*exp(-sin(1/x)^2))/x^2 4、求曲线在t=0相应点处的切线方程和法线方程。 ???==-t t e y e x 2 切线:

MATLAB各类工具箱

序号工具箱备注 数学、统计与优化 1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱 2Partial Differential Euqation Toolbox偏微分方程工具箱 3Statistics Toolbox统计学工具箱 4Curve Fitting Toolbox曲线拟合工具箱 5Optimization Toolbox优化工具箱 6Global Optimization Toolbox全局优化工具箱 7Neural Network Toolbox神经网络工具箱 8Model-Based Calibration Toolbox基于模型矫正工具箱 信号处理与通信 9Signal Processing Toolbox信号处理工具箱 10DSP System Toolbox DSP[size=+0]系统工具箱11Communications System Toolbox通信系统工具箱 12Wavelet Toolbox小波工具箱 13Fixed-Point Toolbox定点运算工具箱 14RF Toolbox射频工具箱 15Phased Array System Toolbox相控阵系统工具箱 控制系统设计与分析 16Control system Toolbox控制系统工具箱 17System Indentification Toolbox系统辨识工具箱 18Fuzzy Logic Toolbox模糊逻辑工具箱 19Robust Control Toolbox鲁棒控制工具箱 20Model Predictive Control Toolbox模型预测控制工具箱21Aerospace Toolbox航空航天工具箱 图像处理与计算机视觉 22Image Processing Toolbox图像处理工具箱 23Computer Vision System Toolbox计算机视觉工具箱 24Image Acquisition Toolbox图像采集工具箱 25Mapping Toolbox地图工具箱 测试与测量

Matlab各工具箱功能简介(部分)

Toolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox? 提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析 执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外,还可以利 用符号运算表达式为 MATLAB、Simulink 和Simscape? 生成代码。 ?? Symbolic Math Toolbox 包含 MuPAD 语言,并已针对符号运算 表达式的处理和执?行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库, 其中包括普通数学领域的微积分和线性代数,以及专业领域的 数论和组合论。此外,还可以使用 MuPAD 语言编写自定义的符 号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和 数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D,3D求解偏微分方程(PDE)以及一次 使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状 和制定边界条件和公式。你能解决静态,时域,频域和特征值 问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地 探索解决方案。你可以用偏微分方程工具箱,以解决从标准问 题,如扩散,传热学,结构力学,静电,静磁学,和AC电源电 磁学,以及自定义,偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 Statistics and

Matlab常用工具箱及常用函数

Matlab常用工具箱 MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包.工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包. Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 常用函数Matlab内部常数[3] eps:浮点相对精度 exp:自然对数的底数e i或j:基本虚数单位 inf或Inf:无限大, 例如1/0 nan或NaN:非数值(Not a number),例如0/0 pi:圆周率p(= 3.1415926...) realmax:系统所能表示的最大数值 realmin:系统所能表示的最小数值 nargin: 函数的输入引数个数 nargout: 函数的输出引数个数 lasterr:存放最新的错误信息 lastwarn:存放最新的警告信息 MATLAB常用基本数学函数 abs(x):纯量的绝对值或向量的长度 angle(z):复数z的相角(Phase angle)

Matlab-并行计算工具箱函数基本情况介绍

Matlab 并行计算工具箱的使用 Matlab并行工具箱的产生一方面给大规模的数据分析带来了巨大的效益,另一方面且引入了分布式计算,借助matlab自身携带的MDCE,可以实现单机多核并行运行或者是同一个局域网络中的多台处理器组成的机群的并行运行。 个人以为后者是前者的拓展,并行计算的最初目的是为了解决串行计算速度不能满足某些复杂运算而产生的技术,能够借助较低配置的处理,协同工作处理同一个程序,但是他们之间是并不会交互的,仅仅是有核心主机—client进行大任务的分解,而后将它们分配给各个处理器,由处理器共同完成。所以说并行计算的实质还是主从结构的分布式计算。这里体现了数量的优势,同一个程序串行运行可能需要40个小时,但是若是由10台处理器同时跑,则有望将计算时间降低到接近4个小时的水平。而且这十台处理器可以是一个多个多核CPU组成,例如一个8核心CPU和1个2核心CPU。也可以是由5个2核心CPU组成,形式灵活。 而分布式计算在并行计算的基础上有功能上的扩展,一个很重要的方面就体现在,上述的十个处理器之间可以进行交互式通讯这是基于MPI(message passing interface)实现的,这对于大规模的分布式控制系统是很有需要的,也就是说,各个处理器之间要实现数据的实时传递,有时是共享某些信息,有时是lab1需要lab2的某些信息。相对于单纯的并行计算来说,后者将交互式通讯扩展到了labs之间,而不仅仅是lab和client之间。 Matlab 并行计算工具箱中的函数有: 1.Parfor (FOR循环的并行计算); 函数1:matlabpool 其作用是开启matlab并行计算池,单独的命令会以默认的配置开启并行计算环境。 函数2:parfor For循环的并行计算替代关键词,需要注意的是,parfor不能像for一样嵌套。 但是外部的parfor内部可以嵌套for循环。 函数3:batch 用于在worker上运行matlab脚本或者是matlab函数。 例如:batch(‘script.m’) 语句会根据默认并行配置文件定义的集群将script脚本文件运行在worker上。 2.批处理 函数1:batch,其语法有: j = batch('aScript') j = batch(myCluster,'aScript') j = batch(fcn,N,{x1, ..., xn}) j = batch(myCluster,fcn,N,{x1,...,xn}) j = batch(...,'p1',v1,'p2',v2,...) 其中的变量: J The batch job object. 'aScript'The script of MATLAB code to be evaluated by the MATLAB pool job. myClusterCluster object representing cluster compute resources. fcnFunction handle or string of function name to be evaluated by the MATLAB pool job.

Matlab神经网络工具箱函数.

MATLAB 神经网络工具箱函数 说明:本文档中所列出的函数适用于 MATLAB5.3以上版本, 为了简明起见, 只列出了函数名, 若需要进一步的说明,请参阅 MATLAB 的帮助文档。 1. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈 BP 网络 newcf 创建一多层前馈 BP 网络 newfftd 创建一前馈输入延迟 BP 网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一 Hopfield 递归网络 newelm 创建一 Elman 递归网络 2. 网络应用函数

sim 仿真一个神经网络 init 初始化一个神经网络 adapt 神经网络的自适应化 train 训练一个神经网络 3. 权函数 dotprod 权函数的点积 ddotprod 权函数点积的导数 dist Euclidean 距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative 距离权函数mandist Manhattan 距离权函数linkdist Link 距离权函数 4. 网络输入函数 netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数5. 传递函数 hardlim 硬限幅传递函数hardlims 对称硬限幅传递函数purelin 线性传递函数

tansig 正切 S 型传递函数 logsig 对数 S 型传递函数 dpurelin 线性传递函数的导数 dtansig 正切 S 型传递函数的导数dlogsig 对数 S 型传递函数的导数compet 竞争传递函数 radbas 径向基传递函数 satlins 对称饱和线性传递函数 6. 初始化函数 initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数 initnw Nguyen_Widrow层的初始化函数initcon Conscience 阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数 7. 性能分析函数 mae 均值绝对误差性能分析函数 mse 均方差性能分析函数 msereg 均方差 w/reg性能分析函数

Matlab符号工具箱学习

《MATLAB 6.1》实用指南(上册) 苏金明等编著 第3章符号运算 MATLAB的强大之处不仅在于其强大的数值运算功能,而且也在于其强大的符号运算功能。MATLAB的符号运算是通过集成在MATLAB中的符号数学工具箱(Symbolic MathToolbox)来实现的。MATLAB的符号数学工具箱用途广泛,它可用于数学、物理、力学等各种学科的科研、工程应用中。 而且,它使用字符串来进行符号分析与运算,而不是基于矩阵的数值分析与运算。实际上,MATLAB中 的符号数学工具箱是建立在功能强大的由加拿大滑铁卢大学开发的Maple软件的基础上。当进行MATLAB 符号运算时,它就请求Maple软件去计算并将结果返回给MATLAB。 MATLAB的符号数学工具箱可完成几乎所有的符号运算功能。 这些功能主要包括:符号表达式的运算,符号表达式的复合、化简,符号矩阵的运算,符号微积分、 符号函数画图,符号代数方程求解,符号微分方程求解等。此外,工具箱还支持可变精度运算, 即支持符号运算并以指定的精度返回结果。 3.1 符号表达式的生成 在MATLAB符号工具箱中,符号表达式是代表数字、函数和变量的MATLAB字符串或字符串数组, 它不要求变量要有预先确定的值。符号表达式包括符号函数与符号方程。其中,符号函数没有等号, 而符号方程必须要带有等号。MATLAB在内部把符号表达式表示成字符串,以与数字相区别。 符号表达式的创建可通过以下几种方法: 1.用单引号来生成符号表达式 在MATLAB中,所有的字符串都用单引号来设定输入或输出。为此符号表达式也可用中引号来生成。例如, [例1] >> f='exp(x)' f= exp(x) [例2] >> f='a*x^2+b*x+c=0' f=

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