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Matlab工具箱

所谓Matlab工具箱就是一些M文件的集合, 用户可以修改工具箱中的函数，更为重要的是用户可以通过编制M文件来任意地添加工具箱中原来没有的工具函数。此功能充分体现了matlab语言的开放性。许多的专业领域在Matlab中都有自己的工具箱,假如你发现你的专业领域没有的话, 你也可以自己开发一个。

还是先来通过下面这篇Matlab的各个工具箱功能介绍的小文章，来看看有没有你所需要的吧,有感兴趣的朋友,可以到网上搜各工具箱函数的细节,相信你会好运的。

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)。

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)。

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

(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox * 高阶谱估计

* 信号中非线性特征的检测和刻画

* 延时估计

* 幅值和相位重构

* 阵列信号处理

* 谐波重构

(7)图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。

* 二维滤波器设计和滤波

* 图像恢复增强

* 色彩、集合及形态操作

* 二维变换

* 图像分析和统计

(8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。

* LMI的基本用途

* 基于GUI的LMI编辑器

* LMI问题的有效解法

* LMI问题解决方案

(9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox

* 建模、辨识及验证

* 支持MISO模型和MIMO模型

* 阶跃响应和状态空间模型

(10)u分析与综合工具箱(Mu-Analysis and Synthesis Toolbox) * u分析与综合

* H2和H无穷大最优综合

* 模型降阶

* 连续和离散系统

* u分析与综合理论

(11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox)。

* BP、Hopfield、Kohonen、自组织、径向基函数等网络 * 竞争、线性、Sigmoidal等传递函数

* 前馈、递归等网络结构

* 性能分析及应用

(12)优化工具箱(Optimization Toolbox)。

* 线性规划和二次规划

* 求函数的最大值和最小位

* 多目标优化

* 约束条件下的优化

* 非线性方程求解

(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。 * 二维偏微分方程的图形处理

* 几何表示

* 自适应曲面绘制，

* 有限元方法

(14)鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。

* LQG／LTR最优综合

* H2和H无穷大最优综合

* 奇异值模型降阶

* 谱分解和建模

(15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox)

* 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真

* 谱分析和估计

* FFT，DCT等变换

* 参数化模型

(16)样条工具箱(SPline Toolbox)。

* 分段多项式和B样条

* 样条的构造

* 曲线拟合及平滑

* 函数微分、积分

(17)统计工具箱(Statistics Toolbox)。

* 概率分布和随机数生成

* 多变量分析

* 回归分析

* 主元分析

* 假设检验

(18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox)。

* 符号表达式和符号矩阵的创建

* 符号微积分、线性代数、方程求解

* 因式分解、展开和简化

* 符号函数的二维图形

* 图形化函数计算器

(19)系统辨识工具箱(SystEm Identification Toolbox)

* 状态空间和传递函数模型

* 模型验证

* MA，AR，ARMA等

* 基于模型的信号处理

* 谱分析

(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。

* 基于小波的分析和综合

* 图形界面和命令行接口

* 连续和离散小波变换及小波包

* 一维、二维小波

* 自适应去噪和压缩

Simulink 仿真6.1

Aerospace Blockset 太空模块1.6.1

Bioinformatics Toolbox 生物信息工具箱1.1.1

CDMA Reference Blockset 码分多址参数模块1.1

Communications Blockset 通信模块3.0.1

Communications Toolbox 通信工具箱3.0.1

Control System Toolbox 控制系统工具箱6.1

Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱1.1.2

Data Acquisition Toolbox 数据获取工具箱2.5.1

Database Toolbox 数据库工具箱3.0.1

Data feed Toolbox 数据供给工具箱1.6

Embedded TargetforInfineon C166 Microcontrollers Infineon C166微控制器嵌入目标Embedded Target for Motorola HC12 摩托罗拉HC12的嵌入目标

Embedded Target for Motorola MPC555 摩托罗拉MPC555的嵌入目标Embedded Target for OSEK VDX OSEK VDX 嵌入目标

Embedded TargetforTIC2000 DSP（tm） TIC2000 DSP（tm）嵌入目标Embedded TargetforTIC6000 DSP（tm） TIC6000 DSP（tm）嵌入目标

ExcelLink 优化链接

Extended Symbolic Math 扩展符号数学

FilterDesign HDL Coder 滤波器设计HDL 编码器

FilterDesign Toolbox 滤波器设计工具箱

FinancialDerivativesToolbox 金融衍生工具箱

FinancialTime SeriesToolbox 财经时序工具箱FinancialToolbox 财经工具箱

Fixed Income Toolbox 固定输入工具箱

Fixed PointToolbox 定点数工具箱

Fuzzy Logic Toolbox 模糊逻辑工具箱

GARCH Toolbox GARCH 工具箱

GaugesBlockset Gauges 模块

Genetic Algorithm DirectSearch Toolbox 遗传算法直接搜索工具箱Image Processing Toolbox 图像处理工具箱InstrumentControlToolbox 仪表控制工具箱

Link forCode ComposerStudio 编码复合工作室链接

Link forModelSim 模型仿真链接

MATLAB BuilderforCOM COM 的MATLAB 生成器MATLAB BuilderforExcel Excel的MATLAB 生成器MATLAB Compiler MATLAB 编译器MATLAB ReportGenerator MATLAB 报告发生器MATLAB Web Server MATLAB 网络服务器MappingsToolbox 地图工具箱ModelPredictive ControlToolbox 模型预测控制工具箱Model?Based Calibration Toolbox 模型校正工具箱NeuralNetwork Toolbox 神经网络工具箱

OPC Toolbox OPC 工具箱

Optimization Toolbox 优化工具箱PartialDifferentialEquation Toolbox 偏微分方程工具箱

RF Blockset RF模块

RF Toolbox RF工具箱

Real-Time W indowsTarget 实时W indows目标

Real-Time W orkshop 实时工作空间

RealTime W orkshop Embedded Coder 实时工作空间内置编码器RobustControlToolbox 鲁棒控制工具箱SignalProcessing Blokset 信号处理模块

SignalProcessing Toolbox 信号处理工具箱

SimDriveline 仿真驱动连接

SimMechanics 仿真机理

SimPowerSystems 仿真动力系统

Simulink Accelerator 加速器仿真

Simulink ControlDesign 控制设计仿真

Simulink Fixed Point 定点控制仿真

Simulink ParameterEstimation 参数估计仿真

Simulink ReportGenerator 仿真报告生成器

Simulink Response Optimization 仿真响应优化

Simulink Verification and Validation 仿真确认和生效

Spline Toolbox 样条工具箱

Stateflow 状态流

Stateflow Coder 状态流编码器StatisticsToolbox 统计工具箱

Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱System Identification Toolbox 系统辨识工具箱Video and Image Processing Blockset 视频和图像处理模块VirtualReality Toolbox 虚拟实现工具箱

W aveletToolbox 小波工具箱

xPC Target xPC 目标

xPC TargetEmbedded Option xPC 目标嵌入选择Matalb7.0完整版

matlab工具箱如何安装

matlab工具箱如何安装 在matlab的file下面的set path把它加上，把路径加进去后在： file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。 以下是我在别的地方看到的，转过来你参考一下吧。 首先说说添加到matlab搜索路径好处：1 对n——你只需要存储一个副本，就可以在其他地方使用。具体来说，假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def，这两个工程（每个目录下的所有程序相应地称为一个工程）都需要调用同一个（些）函数（简称工具箱），这时候，如果你没有把该工具箱添加到matlab 的搜索路径下，则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def下才能正确运行。这显然浪费空间，所以，matlab提供了一个搜索路径（默认在matlab安装目录下的toolbox中），只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下，并且通知matlab一声（把该路径正确添加到搜索路径中），就可以在abc和def中使用这个工具箱了（即无论你的工程文件在哪个目录（有效的目录）下都可以访问这个工具箱中的函数）。下面就以matlab安装目录下的toolbox目录作为默认的添加路径进行详细说明。 1. 如何添加工具箱？ 以下是添加工具箱的方法： 如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。如果是单独下载的工具箱，则需要把新的工具箱（以下假设工具箱名字为svm）解压到toolbox目录下，然后用addpath或者pathtool 把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中，最后用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。如果能够显示新设置的路径，则表明该工具箱可以使用了。具体请看工具箱自己代的README 文件。 1.1 举例： 要添加的工具箱为svm，则解压后，里边有一个目录svm，假设matlab安装在D:\MATLAB6p5，将svm目录拷贝至D:\MATLAB6p5\toolbox，然后运行matlab，在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm回车，来添加路径。然后在svm目录下，任意找一个m文件，以svcinfo.m 为例，在命令窗口中输入which svcinfo.m。如果显示出该文件路径，如D:\MATLAB6p5\toolbox\svm\svcinfo.m，则安装成功，当然也可以在命令窗口输入path来查看。 上面的说明和例子基本上介绍了在matlab中如何添加工具箱，下面是其他补充： 1.2 添加方式总结： 事实上，有两种添加工具箱到matlab搜索路径的方法：其一是用代码，其二是用界面。其实无论用哪种方法，都是修改pathdef.m这个文件，阁下如果是高手，可以直接打开该文件修改，呵呵，对此这里不作讨论。 1.2.1 代码方式： 适用于添加下载的工具箱（别人的）： 在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm 或者addpath(‘D:\MATLAB6p5\toolbox\svm’); 但是这种方法只能添加svm目录，如果该目录下有其他子文件夹，并且运行时候“隐式”调用到这些子文件夹（例如假设svm目录下存在子文件夹matdata，该子文件夹下有logo.mat这个文件，且在m文件代码中使用了诸如load logo 这样的句子，即没有显式给出logo.mat的具体路径，则称为“隐式”），则不能正确访问。因此，有必要在添加时使用以下语句把svm目录下所有文件夹都添加到搜索路径中：500){this.resized=true;;}"> 程序代码 addpath(genpath(D:\MATLAB6p5\toolbox\svm)); 另外，如果只使用以上代码，则退出matlab后，新添加的路径不会被保存下来，下次重新启动matlab

MATLAB神经网络工具箱详解

MATLAB 图形用户界面功能: ——作者：强哥1573：2017-09-01 nnstart - 神经网络启动GUI nctool - 神经网络分类工具 nftool - 神经网络的拟合工具 nntraintool - 神经网络的训练工具 nprtool - 神经网络模式识别工具 ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具 nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。 查看- 查看一个神经网络。 网络的建立功能。 cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。 competlayer - 竞争神经层。 distdelaynet - 分布时滞的神经网络。 elmannet - Elman神经网络。 feedforwardnet - 前馈神经网络。 fitnet - 函数拟合神经网络。 layrecnet - 分层递归神经网络。 linearlayer - 线性神经层。 lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。 narnet - 非线性自结合的时间序列网络。 narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。 newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。 newhop - 建立经常性的Hopfield网络。 newlind - 设计一个线性层。 newpnn - 设计概率神经网络。 newrb - 径向基网络设计。 newrbe - 设计一个确切的径向基网络。 patternnet - 神经网络模式识别。 感知- 感知。 selforgmap - 自组织特征映射。 timedelaynet - 时滞神经网络。 利用网络。 网络- 创建一个自定义神经网络。 SIM卡- 模拟一个神经网络。 初始化- 初始化一个神经网络。 适应- 允许一个神经网络来适应。 火车- 火车的神经网络。 DISP键- 显示一个神经网络的属性。 显示- 显示的名称和神经网络属性 adddelay - 添加延迟神经网络的反应。 closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。

matlab工具箱的安装方法 ROBOT工具箱精解

robotic toolbox for matlab工具箱下载地址： https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,/source/940770 1. PUMA560的MATLAB仿真 要建立PUMA560的机器人对象，首先我们要了解PUMA560的D-H参数，之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立 PUMA560的机器人对象。 其中link函数的调用格式： L = LINK([alpha A theta D]) L =LINK([alpha A theta D sigma]) L =LINK([alpha A theta D sigma offset]) L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION) 参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’，其中‘standard’代表采用标准的D-H参数，‘modified’代表采用改进的D-H参数。参数‘alpha’代表扭转角，参数‘A’代表杆件长度，参数‘theta’代表关节角，参数‘D’代表横距，参数‘sigma’代表关节类型：0代表旋转关节，非0代表移动关节。另外LINK还有一些数据域： LINK.alpha %返回扭转角 LINK.A %返回杆件长度 LINK.theta %返回关节角 LINK.D %返回横距 LINK.sigma %返回关节类型 LINK.RP %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动) LINK.mdh %若为标准D-H参数返回0，否则返回1 LINK.offset %返回关节变量偏移 LINK.qlim %返回关节变量的上下限[min max] LINK.islimit(q) %如果关节变量超限，返回-1, 0, +1 LINK.I %返回一个3×3 对称惯性矩阵

MATLAB工具箱介绍.

MATLAB工具箱介绍 软件Matlab由美国MathWorks, Inc.公司出品，它的前身是C1eveMoler教授(现为美国工程院院士，Mathworks公司首席科学家)为著名的数学软件包LINPACK和EISPACK所写的一个接口程序。经过近20年的发展，目前Matlab已经发展成一个系列产品，包括它的内核及多个可供选择的工具箱。Matlab的工具箱数目不断增加，功能不断改善，这里简要介绍其中的几个。MATLAB 的M文件、工具箱索引和网上资源,可以从https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,处查找。 (1)通讯工具箱 (Communication ToolboX) ★提供100多个函数及150多个SIMULINK模块，用于系统的仿真和分析 ★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 Too1box) ★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)金融工具箱 (Financial Loo1boX) ★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 Identification 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、最优能量谱等 (5)模糊逻辑工具箱 (Fuzzy Logic Too1box) ★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 (6)高阶谱分析工具箱 (Higher—Order Spectral Analysis Toolbox) ★高阶谱估计 ★信号中非线性特征的检测和刻划 ★延时估计 ★幅值和相位重构 ★阵列信号处理 ★谐波重构 (7)图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox) ★二维滤波器设计和滤波 ★图像恢复增强 ★色彩、集合及形态操作

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神经网络工具箱介绍与数值试验

第一章Matlab神经网络工具箱介绍和数值试验 1.1Matlab神经网络工具箱中BP网络相关函数介绍 MATLAB神经网络工具箱中包含了许多用于BP网络分析和设计的函数。BP网络的常用函数如表4-1所示。[10,12] 表4-1 BP网络的常用函数 函数类型函数名称函数用途 前向网络创建函数newcf 创建一个多层前馈BP网络newff 创建一个前向BP网络 newfftd 创建一个前馈输入延迟BP网络 传递函数logsig S型的对数函数dlogsig Logig的导函数tansig S型的正切函数dtansig tansig的导函数purelin 纯线性函数 学习函数traingd 基于标准BP算法的学习函数trainrp 采用Rprop算法训练 trainlm 采用LM算法训练 traincgf 基于共轭梯度法的学习函数 仿真函数sim 仿真一个神经网络 1.2数值试验 1.2.1.“异或”问题 “异或”问题（XOR）是典型的非线性划分问题。这里以它为例，简单介绍BP网络的使用。 在Matlab7.0环境下，建立一个三层的BP神经网络，其中输入层和隐层分别各有两个神经元，输出层有一个神经元。现要求训练这一网络，使其具有解决“异或”问题的能力。 “异或”问题的训练输入和期望输出如表5-1。

表5-1 异或问题的训练输入和期望输出 1X 2X 1d 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1） 基于标准BP 算法 结果如下及图5.1所示： 横轴表示迭代次数，纵轴表示误差。迭代到第240次时达到预设精度。迭代停止时，误差为9.97269e-005，此时的梯度为0.00924693。 050 100150200 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 10 10 1 240 Epochs T r a i n i n g -B l u e G o a l -B l a c k Performance is 9.97269e-005, Goal is 0.0001 图5.1 基于标准BP 算法的“异或”问题 2） 基于共轭梯度法 结果如下及图5.2所示： 横轴表示迭代次数，纵轴表示误差。迭代到第16次时达到预设精度。迭代停止时，

matlab工具箱安装教程

1.1 如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可； 1.2 如果是单独下载的工具箱，一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录。 2 在matlab的file下面的set path把它加上。 3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。 4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。如果能够显示新设置的路径，则表明该工具箱可以使用了。 把你的工具箱文件夹放到安装目录中“toolbox”文件夹中，然后单击“file”菜单中的“setpath”命令，打开“setpath”对话框，单击左边的“ADDFolder”命令，然后选择你的那个文件夹，最后单击“SAVE”命令就OK了。 MATLAB Toolboxes ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,/zsmcode.html Binaural-modeling software for MATLAB/Windows https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,/home/Michael_Akeroyd/download2.html Statistical Parametric Mapping (SPM) https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,/spm/ext/ BOOTSTRAP MATLAB TOOLBOX https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,.au/downloads/bootstrap_toolbox.html The DSS package for MATLAB DSS Matlab package contains algorithms for performing linear, deflation and symmetric DSS. http://www.cis.hut.fi/projects/dss/package/ Psychtoolbox https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,/download.html Multisurface Method Tree with MATLAB https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,/~olvi/uwmp/msmt.html A Matlab Toolbox for every single topic ! https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,/~baum/toolboxes.html eg. BrainStorm - MEG and EEG data visualization and processing CLAWPACK is a software package designed to compute numerical solutions to hyperbolic partial differential equations using a wave propagation approach https://www.sodocs.net/doc/8a16672084.html,/~claw/ DIPimage - Image Processing Toolbox PRTools - Pattern Recognition Toolbox (+ Neural Networks) NetLab - Neural Network Toolbox FSTB - Fuzzy Systems Toolbox Fusetool - Image Fusion Toolbox http://www.metapix.de/toolbox.htm

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

4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 Curve Fitting Toolbox?提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法，比如样条、插值和平滑。 在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘图、插值和外推，估计置信区间，计算积分和导数。 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 Optimization Toolbox?提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件的函数。工具箱中包括了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二乘的求解器。您可以使用这些求解器寻找连续与离散优化问题的解决方案、执行折衷分析、以及将优化的方法结合到其算法和应用程序中。 6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 Global Optimization Toolbox 所提供的方法可为包含多个极大值或极小值的问题搜索全局解。它包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法和模拟退火求解器。对于目标

MATLAB中常用的工具箱

6.1.1MA TLAB中常用的工具箱 MA TLAB中常用的工具箱有： Matlab main toolbox——matlab主工具箱 Control system toolbox——控制系统工具箱Communication toolbox——通信工具箱 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——图像处理工具箱 Lmi contral toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive contral toolbox——模型预测控制工具箱 U-Analysis ang sysnthesis toolbox——u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——偏微分奉承工具箱 Robust contral toolbox——鲁棒控制工具箱 Spline toolbox——样条工具箱 Signal processing toolbox——信号处理工具箱 Statisticst toolbox——符号数学工具箱 Symulink toolbox——动态仿真工具箱 System identification toolbox——系统辨识工具箱 Wavele toolbox——小波工具箱 6.2优化工具箱中的函数 1、最小化函数 2、最小二乘问题 3、方程求解函数

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常用工具箱

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

如何为matlab添加工具包-(自动保存的)

为Matlab添加工具包 我电脑上matlab的路径所在。 D:\Program Files\MATLAB\R2012a\toolbox\mbc\mbcview\@cgtools\@inversionpane 首先说说添加到matlab搜索路径好处：1 对 n——你只需要存储一个副本，就可以在其他地方使用。具体来说，假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def，这两个工程（每个目录下的所有程序相应地称为一个工程）都需要调用同一个（些）函数（简称工具箱），这时候，如果你没有把该工具箱添加到matlab的搜索路径下，则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def下才能正确运行。这显然浪费空间，所以，matlab提供了一个搜索路径（默认在matlab安装目录下的toolbox中），只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下，并且通知matlab一声（把该路径正确添加到搜索路径中），就可以在abc和def中使用这个工具箱了（即无论你的工程文件在哪个目录（有效的目录）下都可以访问这个工具箱中的函数）。下面就以matlab安装目录下的toolbox目录作为默认的添加路径进行详细说明。 1. 如何添加工具箱？ 以下是添加工具箱的方法：（论坛很多人转载过，这里就不作区分了，下面的举例也一样） 如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。如果是单独下载的工具箱，则需要把新的工具箱（以下假设工具箱名字为svm）解压到toolbox目录下，然后用addpath或者pathtool把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中，最后用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。如果能够显示新设置的路径，则表明该工具箱可以使用了。具体请看工具箱自己代的README文件。 1.1 举例： 要添加的工具箱为svm，则解压后，里边有一个目录svm，假设matlab安装在D:/MATLAB6p5，将svm目录拷贝至D:/MATLAB6p5/toolbox，然后运行matlab，在命令窗口输入addpath D:/MATLAB6p5/toolbox/svm回车，来添加路径。然后在svm目录下，任意找一个m文件，以svcinfo.m为例，在命令窗口中输入which svcinfo.m。如果显示出该文件路径，如D:/MATLAB6p5/toolbox/svm/svcinfo.m，则安装成功，当然也可以在命令窗口输入path来查看。 上面的说明和例子基本上介绍了在matlab中如何添加工具箱，下面是其他补充： 1.2 添加方式总结： 事实上，有两种添加工具箱到matlab搜索路径的方法：其一是用代码，其二是用界面。其实无论用哪种方法，都是修改pathdef.m这个文件，阁下如果是高手，可以直接打开该文件修改，呵呵，对此这里不作讨论。 1.2.1 代码方式： 1.2.1.1 适用于添加下载的工具箱（别人的）： 在命令窗口输入addpath D:/MATLAB6p5/toolbox/svm 或者addpath(‘D:/MATLAB6p5/toolbox/svm’);

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工具箱安装方法

Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语。感兴趣的网友，可以直接查看Matlab的帮助系统，在那里你可以得到最直接的答复。 添加工具箱的方法很多，所有方法都是为了达到同一个目的，将工具箱的所在路径添加到Matlab的搜索路径下就可以了 下面介绍一种最简单的操作吧，下面以安装mathmodl(数学建模工具箱)为例进行说明 a、将你所需要安装的工具箱解压到$MatlabRoot\toolbox中(其实任意路径都是可以的，但是为了方便管理，我们一般都安装在这里)，$MatlabRoot是你的Matlab安装路径，你可以在Matlab中输入matlabroot命令获取 (1)在Matlab输入如下内容(当然你可以直接使用资源管理器进入toolbox目录) 1. >> matlabroot 2. 3. ans = 4. 5. D:\Program Files\MATLAB\R2008a 6. 7. >> winopen(ans) 复制代码 (2)此时会自动跳到Matlab的安装目录下，双击打开目录下的toolbox文件夹 (3)将mathmodl工具箱复制到toolbox中 b.将刚才mathmodl的路径添加到Matlab搜索路径下(可以使用Matlab命令行，也可以用Matlab菜单操作，为了简便我们这里使用第二种) (1)在Matlab中如下操作，File——>Set Path...——>点击Add with subfolders... (2)在浏览文件中，选择刚才的安装路径$MatlabRoot/toolbox/mathmodl后，点击确定 (3)此时返回到Set Path对话框，点击左下角的保存按钮(记住一定要保存)，此时工具箱彻底安装完毕，点击Close关闭对话框 c.测试下新安装工具箱是可以使用，在Matlab中输入如下内容 1. >>help mathmodl%输入工具箱名称，此时一般会返回该工具箱的说明，也就是mathmodl路径下content.m中的内容 2. %在命令行中输入如下，此时会返回mathmodl路径下所有的文件 3. >>what mathmodl 4. %再到mathmodl中随便找一个不与Matlab中重名的函数，比如DYNPROG.M，在命令行中输入 5. >>which DYNPROG.M 6. 7. D:\My Documents\MATLAB\DYNPROG.M 复制代码 d.工具箱更新缓存，否则每次Matlab启动的时候会给出警告 (1)File——>Preferences——>General——>选中enable toolbox path cache——>点击updata toolbox path cache (2)完成上面的就可以关闭Preferences对话框了 (3)此时一个工具箱彻底安装完毕 (4)如果以后启动Matlab的时候警告说toolbox path cache失效，那么重复第一步操作就万事OK了

MATLAB_优化工具箱介绍

MATLAB优化工具箱介绍 在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1) 建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反 映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2) 数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab 的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程(组)的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优

化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1优化工具箱中的函数 优化工具箱中的函数包括下面几类: 1 .最小化函数 表9-1最小化函数表 .方程求解函数 表方程求解函数表

3.最小二乘（曲线拟合）函数 表9-3最小二乘函数表 4.实用函数 表9-4实用函数表

5 .大型方法的演示函数 表9-5大型方法的演示函数表 6.中型方法的演示函数 表9-6中型方法的演示函数表 9.1.3参数设置

Matlab+Toolbox+工具箱1

Matlab Toolbox 工具箱 Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。

工具箱介绍 Matlab包含两部分内容：基本部分和根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱。 Symbolic Math PDE Optimization Signal process Image Process Statistics Control System System Identification ……

一、工具箱简介 ?功能型工具箱——通用型 功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、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，能够用于多种学科。

?领域型工具箱——专用型 领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。

控制系统工具箱 Control System Toolbox ?连续系统设计和离散系统设计 ?状态空间和传递函数以及模型转换?时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应） ?频域响应（Bode图、Nyquist图） ?根轨迹、极点配置

Matlab常用工具箱 ?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?Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱

Matlab控制工具箱

Matlab控制工具箱的应用 ——基于Matlab R2010a(7.10.0) 1.线性时不变系统浏览器LTI Viewer 在Matlab的command Window中，建立LTI对象，之后使用LTI Viewer可以绘制LTI对象的单位阶跃响应曲线（Step）、单位脉冲响应曲线（Impulse）、波特图（Bode）、零输入响应（Initial Condition）、波特图幅值图（Bode Magnitude）、奈奎斯特图（Nyquist）、尼科尔斯图（Nichols）、奇异值分析（Singular Value）以及零极点图（Pole/Zero）等。 注意：必须是线性时不变系统，对非线性系统需进行线性近似； LTI对象有三种：tf对象（传递函数模型）、zpk对象（零极点模型）、ss对象（状态空间模型），命令如下： 连续系统离散系统 传递函数模型Sys=tf(num,den) Sys=tf(num,den,TS) 零极点模型Sys=zpk(z,p,k) Sys=zpk(z,p,k,TS) 状态空间模型Sys=ss(A,B,C,D) Sys=ss(A,B,C,D,TS) 1)在Matlab的command Window中输入“ltiview”，弹出LTI Viewer界面如下：

2)在Matlab的command Window中输入LTI对象模型； 3)在LTI对话框中，将在workspace中的LTI对象模型导入： 4)之后进行分析，点击鼠标右键，可选择生成的各种曲线：

每种曲线，可快速获得系统响应信息： 5)设置： 通过File→Toolbox Preferences或Edit→Viewer Preferences可进行LTI Viewer图形窗口的设置； 在系统响应曲线绘制窗口中单击鼠标右键，选择弹出菜单中的Propertise可针对某一曲线进行设置； 通过Eidt→Plot Configurations可改变曲线绘制布局； 6)非线性系统的线性近似： 利用Simulink系统模型窗口中的菜单命令Tools→Control Design→Linear Analysis，可对非线性系统进行线性分析。在利用Simulink对系统进行线性分析时，会同时调出LTI Viewer。