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赵彬，陈明，邹风山，孙若怀，张铮 著

图书标签:

• MATLAB
• 科学计算
• 数据统计
• 数值分析
• 算法
• 工程数学
• 信号处理
• 图像处理
• 机器学习
• 仿真

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115441874

版次：1

商品编码：12270787

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：409

正文语种：中文

编辑推荐

341个精心设计的MATLAB应用实战案例。
103个精心编写的MATLAB工具箱函数。
4个精心挑选的MATLAB工程性综合案例。

理论知识与应用案例的无缝连接，体现出科学计算在工程实践领域中的完 美应用。
理论翔实，拒绝知识断层，同时又不偏执于理论本身，介绍理论知识以说明实际问题为目的，定量解释与定性描述恰当融合。
实际案例丰富，针对每一个案例不仅给出详尽的实现代码，更揭示出背后的设计思想，注重思维历练，让您知其然，更知其所以然。
内容具有一定深度，这决不是一本会在2个月后就会失去价值的应用程序参考，相反让你每次欣赏时都能得到新的享受。

内容简介

在各行各业的工程实践中，有大量的科学计算工作需要完成。传统的计算方式一般需要较长的周期，相比之下开发效率极高的MATLAB是一个更好的选择。在MATLAB中，编程细节被简化，繁琐的实现过程也被略去，用户可以将更多精力集中于所需要处理的核心问题上。
MATLAB科学计算涉及数学、机械、电子、控制和金融等多个领域。本书以MATLAB科学工程计算为立足点，介绍MATLAB在科学计算领域中如何运用庞大的科学函数库来解决一些实际问题。在函数的选择上兼顾各函数的使用频率和专业性，力求典型全面。本书可作为MATLAB课程的教学用书或者线性代数、概率统计等课程的教学辅助书。

作者简介

赵彬，软件工程师。沈阳工业大学信号与信息处理硕士，通信工程和工商管理双学士。曾获得沈阳市科学技术进步奖一等奖“工业机器人智能化关键技术研究”。
在国内外会议、杂志上发表多篇文章，获得多项发明专利。
擅长机器人实时控制系统设计、控制算法的研发。

目录

第 1章 MATLAB入门 1
1．1 MATLAB简介 1
1．1．1 MATLAB的产生和发展 1
1．1．2 MATLAB的产品构成与
特点 2
1．1．3 MATLAB与科学计算 4
1．2 MATLAB的安装开发环境、
窗口简介 4
1．2．1 MATLAB的安装 4
1．2．2 MATLAB的集成开发
环境 9
1．2．3 MATLAB的窗口 10
1．3 MATLAB程序及其帮助系统 13
1．3．1 搜索路径 13
1．3．2 M文件 14
1．3．3 帮助系统 16
1．3．4 学习MATLAB的方法 19
第 2章 MATLAB程序设计 21
2．1 基本语法 21
2．1．1 标识符 21
2．1．2 数据类型 23
2．1．3 运算符 35
2．1．4 流程控制语句 37
2．1．5 矩阵与数组 41
2．1．6 脚本与函数 43
2．2 文件I/O 44
2．2．1 使用load/save 44
2．2．2 读写文本文件 45
2．2．3 读写图像文件 47
2．3 MATLAB编程技巧 49
2．3．1 高效开发技巧 49
2．3．2 提高代码效率 49
2．3．3 向量化编程 50
2．3．4 并行计算 50
2．3．5 稀疏矩阵 51
2．4 综合实例 56
第3章 可视化编程 58
3．1 绘制二维图形 58
3．1．1 常用绘图函数 58
3．1．2 图形设置 60
3．1．3 特殊图形 62
3．1．4 特殊坐标系函数 64
3．2 绘制三维图形 65
3．3 GUIDE工具 69
3．3．1 设计工具 69
3．3．2 句柄图形对象 70
3．3．3 GUIDE简介 72
3．3．4 创建GUIDE 74
3．3．5 GUI的编程 78
3．3．6 CallBack函数 80
3．4 综合实例 81
第4章 MATLAB求微分与积分 89
4．1 极限 89
4．2 数值积分 92
4．2．1 Int求积分 92
4．2．2 梯形法求积分 96
4．2．3 辛普森（Simpleson）
积分法 98
4．2．4 重积分辛普森
（Simpleson）法 101
4．2．5 多重数值积分法 103
4．2．6 积分变换 104
4．3 数值微分 107
4．3．1 Diff求微分 107
4．3．2 梯度 109
4．3．3 jacobian函数 110
4．3．4 中点公式 112
4．3．5 三点公式法和五点
公式法 113
4．3．6 样条函数法 116
4．3．7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4．3．8 多项式的微分 121
4．4 综合实例 123
第5章 MATLAB插值计算 124
5．1 一维插值 124
5．1．1 拉格朗日插值 124
5．1．2 牛顿插值 129
5．1．3 埃尔米特插值 131
5．1．4 分段低次插值 135
5．1．5 三次样条插值 138
5．2 二维插值 140
5．2．1 近邻插值 141
5．2．2 分片线性插值 141
5．2．3 双线性插值 142
5．2．4 双三次插值 143
5．2．5 散乱节点插值 147
5．3 综合实例 149
第6章 MATLAB函数逼近 152
6．1 泰勒逼近 152
6．2 平方逼近 156
6．2．1 平方逼近的原理 156
6．2．2 正交多项式 162
6．2．3 切比雪夫多项式 163
6．2．4 勒让德多项式 170
6．3 一致逼近 175
6．4 综合实例—泰勒展开式
的降次 182
第7章 MATLAB曲线与曲面拟合 185
7．1 二乘拟合 185
7．2 MATLAB拟合函数 191
7．2．1 多元线性拟合—lsqlin、regress 191
7．2．2 一元多项式拟合 194
7．2．3 非线性拟合 198
7．3 MATLAB拟合工具箱 203
7．4 综合实例—临床药物
注射问题 213
第8章 MATLAB求解线性方程组 216
8．1 线性方程组 216
8．2 符号解法 217
8．3 求逆法 221
8．4 矩阵分解法 223
8．4．1 Cholesky分解 223
8．4．2 LU分解 225
8．4．3 QR分解 227
8．5 迭代法 228
8．5．1 Gauss-Seidel迭代法 229
8．5．2 SOR超松弛迭代法 231
8．5．3 Jacobi迭代法 234
8．5．4 Bicg迭代法 236
8．6 综合实例 238
第9章 MATLAB求解非线性方程组 242
9．1 二分法 242
9．2 迭代法 244
9．2．1 牛顿法 246
9．2．2 简化牛顿法 248
9．2．3 割线迭代法 249
9．2．4 黄金分割法 250
9．2．5 抛物线法 252
9．2．6 不动点迭代法 254
9．2．7 牛顿下山法 256
9．3 综合实例 257
第 10章 MATLAB概率统计 261
10．1 概率统计工具箱 261
10．2 随机数生成 262
10．2．1 生成均匀分布随机数 264
10．2．2 生成正态分布随机数 266
10．3 随机变量的统计值 267
10．3．1 求期望 267
10．3．2 求方差 269
10．3．3 求标准差 270
10．3．4 矩 272
10．3．5 几何平均数 273
10．3．6 算术平均数 274
10．3．7 中位数 274
10．3．8 值差 275
10．3．9 调和平均数 276
10．3．10 样本的偏斜度 277
10．3．11 协方差 278
10．3．12 相关系数 279
10．3．13 其他数字特征 281
10．4 参数估计 281
10．4．1 均匀分布的参数估计 282
10．4．2 正态分布的参数估计 283
10．4．3 二项分布的参数估计 284
10．4．4 mle —指定分布的
参数估计 285
10．5 假设检验 286
10．5．1 t检验法 287
10．5．2 u检验法 288
10．5．3 秩和检验 289
10．5．4 符号秩检验 290
10．6 回归 291
10．6．1 线性回归 291
10．6．2 非线性回归 292
10．7 综合实例 293
第 11章 MATLAB求解微分方程组 298
11．1 常微分方程 298
11．1．1 微分方程组的符号解 298
11．1．2 欧拉法 299
11．1．3 改进的欧拉法 301
11．1．4 龙格—库塔法 303
11．1．5 亚当斯（Adams）
外插法 307
11．1．6 亚当斯（Adams）
内插法 308
11．2 偏微分方程——有限差分法 309
11．2．1 网格剖分 309
11．2．2 数值微分 310
11．3 PDE工具箱 311
11．3．1 PDE支持的方程 311
11．3．2 PDE使用说明 312
11．4 综合实例 315
第 12章 MATLAB优化计算 320
12．1 MATLAB优化工具箱的函数 320
12．1．1 优化工具箱 321
12．2 线性规划 329
12．3 0-1整数规划 333
12．4 二次规划 334
12．5 多目标规划 337
12．6 贪心算法 339
12．7 遗传算法 341
12．8 模拟退火算法 345
12．9 粒子群算法 347
12．10 综合实例 347
第 13章 C/C++与MATLAB混合编程 353
13．1 C/C++与MATLAB混合调用
的方法 353
13．2 MATLAB调用C/C++ 354
13．2．1 MATLAB的MEX文件 355
13．2．2 C-MEX文件的使用 356
13．3 C/C++调用MATLAB 357
13．3．1 C/C++调用引擎 357
13．3．2 C/C++调用Matcom 363
13．3．3 C/C++调用COM 370
13．3．4 C/C++调用动态链接库 376
13．4 综合实例 381
第 14章 MATLAB工程计算案例精粹 387
14．1 Delta并联机器人建模 387
14．1．1 背景介绍 387
14．1．2 问题阐述 388
14．1．3 实验例程 390
14．2 柴油机故障诊断 394
14．2．1 问题阐述 394
14．2．2 实验例程 395
14．3 街头游戏解谜 398
14．3．1 问题阐述 398
14．3．2 实验例程 398
14．4 零件参数的设计 400
14．4．1 问题阐述 400
14．4．2 实验例程 402

《海陆空全景：全球地理环境的动态变化与前沿观测》 内容简介： 本书旨在为读者呈现一幅宏大而精细的全球地理环境图景，深入剖析陆地、海洋和大气这三大关键地理要素的相互作用、动态演变及其对人类社会产生的深远影响。全书以科学观测与前沿研究为视角，融汇了最新的遥感技术、地球物理学、气候学、海洋学、地质学等学科知识，通过丰富的案例分析和数据可视化，揭示地球系统运行的内在规律，并探讨未来发展趋势与应对策略。 第一部分：陆地表层系统的演变与可持续发展 本部分将聚焦于地球陆地表层系统的构成、过程与变化。我们将从地质构造和地貌形成的宏观尺度出发，探讨板块运动、火山活动、地震等地质事件如何塑造着地球的陆地形态。接着，我们将深入研究风化、侵蚀、搬运、堆积等外动力地质作用，分析它们在不同地貌单元（如山地、高原、平原、沙漠）中的具体表现形式，以及它们如何协同作用塑造地表景观。 气候变化对陆地系统的影响将是本部分的重点之一。我们将详细介绍全球变暖背景下，气温升高、降水模式改变、极端天气事件频发等现象如何作用于陆地生态系统。例如，融雪和冰川退缩如何影响河流流量和水资源分布；干旱和荒漠化如何加剧土地退化，威胁农业生产和生物多样性；永久冻土融化如何释放温室气体，形成恶性循环。 土壤的形成、结构、肥力及其退化机制也将得到深入阐述。我们将从土壤发生学的角度，剖析土壤的垂直分层、基本组成（矿物质、有机质、水分、空气）以及影响土壤质量的关键因素。同时，本书将重点关注人为活动（如过度放牧、不合理灌溉、不当耕作、森林砍伐）导致的土壤侵蚀、盐碱化、板结、有机质流失等问题，并介绍相应的土壤保护与修复技术，例如等高耕作、覆盖种植、有机肥施用、土地复垦等，以期实现陆地资源的永续利用。 陆地水文循环是连接大气、陆地和海洋的关键环节。本部分将系统梳理地表径流、地下水、蒸发蒸腾等水文要素的运动规律，以及降雨、地形、植被等因素对水文过程的影响。我们将分析水土流失、洪涝干旱灾害的形成机制，探讨水资源短缺的区域差异与成因，并介绍水资源管理与优化配置的先进理念和技术，包括流域管理、节水灌溉、雨水收集、人工增雨等，为保障全球水安全提供科学依据。 生物圈与陆地环境的相互关系也将得到充分的探讨。我们将研究植被分布格局、生态系统结构与功能，以及它们如何受到气候、土壤、地形等环境因素的制约。森林、草原、湿地等不同生态系统在调节气候、涵养水源、维持生物多样性方面的作用将被重点强调。同时，本书将深入剖析人类活动（如城市扩张、土地利用变化、生物入侵、污染排放）对生态系统的破坏，探讨生态恢复与重建的理论与实践，例如建立自然保护区、实施退耕还林还草、开展生态修复工程等，以期重塑健康的陆地生态系统。 第二部分：海洋动力过程与生态系统的深层奥秘 海洋作为地球上最广阔的生态系统，对全球气候、物质循环和生命演化起着至至关重要的作用。本部分将带领读者潜入深海，探索海洋的物理、化学和生物过程。 我们将从海洋的形成与演变开始，介绍海底地形地貌（海沟、海岭、大陆架、大陆坡）的形成机制，以及海底沉积物的分布与特征。之后，将深入探讨海洋的物理动力学过程，包括海水的温度、盐度、密度分布及其对洋流形成的影响。我们将详细解析全球大洋环流（如墨西哥湾流、黑潮、西风漂流）的形成机制、运动规律及其在全球热量输送中的关键作用，并探讨潮汐、海浪、海啸等短期海洋动力现象的成因和影响。 海洋化学过程是维持海洋生命和物质循环的基础。本部分将分析海水的主要化学成分（如溶解氧、营养盐、碳酸盐系统）的分布与变化，以及它们如何影响海洋生物的生长。我们将重点关注海洋酸化问题，探讨大气中二氧化碳的排放如何被海洋吸收，导致海水pH值下降，以及这对珊瑚礁、贝类等海洋生物造成的严重威胁。同时，本书还将介绍海洋中重要的生物地球化学循环，如氮循环、磷循环、碳循环，以及这些循环在调节全球气候和维持海洋生态平衡中的作用。 海洋生物多样性与生态系统是本书的另一大亮点。我们将从宏观的海洋生态区划开始，介绍不同海洋环境（如浅海、深海、极地海域、热带珊瑚礁）的代表性生物群落，包括浮游生物、底栖生物、鱼类、海洋哺乳动物等。我们将深入研究食物网结构、物种相互作用（捕食、竞争、共生），以及生态系统的能量流动和物质循环。特别地，本书将关注深海极端环境（如热液喷口、冷泉）中特有的生物多样性及其适应机制，揭示生命在极限生存条件下的顽强与多样。 海洋污染及其生态效应将是本部分重点关注的议题。我们将分析塑料污染、石油泄漏、化学品排放、富营养化等主要海洋污染源的成因与扩散途径，以及它们对海洋生物、生态系统功能造成的短期和长期危害，如生物体内积累毒素、破坏栖息地、引发赤潮等。本书还将介绍国际社会在海洋环境保护方面的努力，包括海洋垃圾治理、濒危物种保护、海洋公园建设等，并探讨可持续渔业发展、海洋可再生能源开发等前沿议题，为实现人海和谐共生提供思路。 第三部分：大气圈层动力学与气候系统的互动 大气圈层是地球生命赖以生存的保护罩，也是能量和物质交换的活跃界面。本部分将深入探究大气的运动规律、气候系统的形成机制及其与人类活动的复杂互动。 我们将从大气的基本组成、结构和分层（对流层、平流层、中间层、热层）开始，介绍不同层级的温度、压力、密度变化特征。接着，我们将聚焦于大气动力学，重点解析影响天气和气候的各种力（如科里氏力、压强梯度力、摩擦力）的作用，以及它们如何驱动大气环流。我们将详细解释高空急流、信风、季风、副热带高压等全球性大气环流系统的形成和演变，以及它们在输送热量和水分方面的作用。 天气现象的形成机制将得到详尽的阐述。我们将分析云的形成与分类，雨、雪、冰雹等降水过程的物理机制，以及雷暴、台风、龙卷风等极端天气事件的发生条件和预警方法。我们将通过实际案例，讲解天气预报的原理和方法，以及数值天气预报模型的发展和应用。 气候系统的形成与变化是本书的核心内容之一。我们将介绍不同气候带（热带、温带、寒带）的特征，以及影响气候的主要因素（如太阳辐射、地理位置、地形、洋流）。我们将深入探讨气候变化的研究进展，包括过去气候变化的证据（如冰芯记录、树轮数据）、当前气候变化的观测数据（如全球平均气温升高、海平面上升、冰川融化），以及未来气候变化的预测模型。我们将重点分析温室效应的机理，以及人为排放的温室气体（如二氧化碳、甲烷）对全球变暖的贡献，并讨论气候变化可能带来的灾难性后果，如极端天气频发、水资源短缺、粮食危机、生物灭绝等。 大气污染及其防治是本部分不可或缺的组成部分。我们将分析空气污染的主要来源（如工业排放、交通尾气、化石燃料燃烧），以及颗粒物、臭氧、氮氧化物、二氧化硫等主要大气污染物对人类健康和环境的影响。我们将介绍大气污染物在空气中的传输、转化和沉降过程，以及光化学烟雾、酸雨等二次污染现象的形成。本书将积极探讨空气污染的治理策略，包括发展清洁能源、推广节能技术、实施污染物排放标准、加强区域联防联控等，为改善全球空气质量提供科学的解决方案。 此外，本书还将探讨大气圈层与陆地、海洋之间的能量和物质交换，例如蒸发蒸腾、碳循环、水循环等，强调地球系统作为一个整体的相互关联性和复杂性。我们还将展望大气科学和气候研究的未来方向，包括地球系统模式的进步、地球观测网络的完善、气候变化适应与减缓策略的创新等，以期为应对全球性环境挑战贡献智慧。 结语 《海陆空全景：全球地理环境的动态变化与前沿观测》不仅是一本涵盖广泛的地理科学知识的科普读物，更是一部引导读者理解地球系统运行规律、认识人类活动影响、并积极参与环境保护的行动指南。本书旨在激发读者对地球科学的兴趣，提升其科学素养，并呼吁我们共同肩负起守护地球家园的责任。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》的时候，最先吸引我的是它那股扎实的气息。封面设计虽然算不上是花哨，但那种沉稳的风格，一看就知道里面有料。我迫不及待地翻到后面的附录，里面列出的各种函数库和命令索引，就已经让我眼花缭乱，感觉信息量巨大。我特别关注了关于“机器学习在生物医学影像分析中的应用”这个话题，因为我目前的研究方向正好涉及到这部分内容，一直苦于找不到一个系统性的讲解。我猜测，这本书应该会对MATLAB在图像处理、特征提取以及模型构建等方面提供详细的指导，并且通过丰富的示例，帮助我理解如何将这些理论转化为实际的操作。我之前也接触过一些关于数据分析的书籍，但很多都停留在概念层面，缺乏具体代码实现。这本书的标题就直接点明了“应用”二字，这让我对它在实践层面的指导能力充满信心。我非常期待能够从中学习到如何利用MATLAB高效地进行数据预处理、统计建模，以及如何对实验结果进行可视化分析。我觉得，这本书的价值在于它能够帮助我把枯燥的理论知识，转化成解决实际问题的有效工具，尤其是在科研领域，这种能力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》时，首先吸引我的是其内容的高度实用性。我一直致力于将MATLAB应用于我的科研实践中，尤其是在处理和分析大量的实验数据方面，我总觉得还有很多提升的空间。这本书的标题就直接点明了“科学计算”和“数据统计应用”，这正是我目前最需要的内容。我非常期待书中关于“多变量统计分析在实验设计与结果解读中的应用”的部分。我经常会遇到需要处理多组实验数据，并从中找出关键的变量和相互关系的情况，但往往在统计方法的选择和结果的解释上感到困惑。这本书的出现，让我看到了解决这些问题的希望。我猜想，书中会提供非常详尽的步骤和代码示例，帮助我理解如何使用MATLAB进行协方差分析、回归分析、因子分析等，并且能够深入地解释这些统计方法的原理及其在实际应用中的意义。我尤其看重书中关于“数据可视化与报告生成”的章节，因为能够清晰地展示研究结果，对于科研交流和成果汇报来说至关重要。这本书的出现，无疑将成为我科研道路上的得力助手，帮助我更高效、更准确地处理和分析科学数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计虽然简洁，但那深邃的蓝色和银色字体组合，本身就透露出一种严谨和专业的科技感，让人一看便知是关于硬核技术内容的。我拿到书的时候，就迫不及待地翻开了目录，里面的章节设置环环相扣，从基础的MATLAB语法，到数据可视化、信号处理，再到更深入的数值分析和统计建模，涵盖的知识体系非常完整。我尤其对其中关于“优化算法在工程问题中的应用”和“大数据在科研中的处理流程”这两个章节充满了期待。我一直觉得，掌握一门强大的工具，比如MATLAB，对于在科学研究领域取得突破至关重要。这本书的编排方式，似乎有意将理论知识与实际应用紧密结合，这对于我这种偏向实践的学习者来说，无疑是一剂强心针。我猜想，在学习过程中，一定能找到很多解决实际科研难题的思路和方法。而且，书中对大量真实案例的解析，应该能帮助我快速理解抽象的数学概念，并将其转化为可操作的代码。我之前尝试过一些零散的MATLAB学习资源，但总是觉得缺乏系统性，这本书的出现，恰好填补了我的这一空白。我预感，这本书将成为我科研道路上的得力助手，帮助我提升效率，甚至可能启发新的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我第一次看到这本《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》的时候，我并没有抱太大的期望，因为市面上同类书籍不少，但真正能打动我的却不多。然而，在翻阅这本书的目录时，我被其中关于“复杂系统建模与仿真”的章节深深吸引住了。我一直对如何利用MATLAB来模拟各种复杂的物理、化学或者工程系统非常感兴趣，但总是觉得无从下手。这本书的章节设置，似乎从基础的算法原理讲起，然后逐步深入到如何用MATLAB实现这些算法，并最终应用于实际的建模和仿真。我尤其期待书中关于“非线性动力学系统的MATLAB实现”部分的讲解，我认为这对于理解许多自然现象的内在规律至关重要。我猜想，作者在书中一定会提供大量的代码示例，并且对这些代码进行详细的解释，这样我就可以边学边练，逐步掌握建模仿真的技巧。此外，书中提到的“数据驱动的科学发现”这一概念，也让我眼前一亮。我总觉得，未来的科学研究越来越依赖于大数据分析，而MATLAB作为一款强大的科学计算工具，在这方面一定有着不可替代的作用。这本书的出现，应该能够帮助我构建起一个扎实的理论基础，并掌握将这些理论转化为实际应用的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都在寻找一本能够真正帮助我提升数据分析和科学计算能力的MATLAB书籍，而《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》在我手中，似乎就是这样一本令人期待的宝典。我尤其对书中关于“时间序列分析与预测”的部分感到非常兴奋。在我的工作领域，时间序列数据无处不在，如何有效地分析和预测这些数据，是直接关系到决策效果的关键。我非常希望这本书能够提供系统化的方法和实用的代码，能够让我轻松地掌握ARIMA模型、状态空间模型等高级分析技术，并且能够将其应用于实际的项目中。我之前尝试过一些在线教程，但总是觉得零散，而且缺乏深度。这本书的编排方式，从数据预处理到模型构建，再到结果评估，逻辑清晰，循序渐进，这对于我这种需要系统学习的学习者来说，无疑是非常友好的。我特别期待书中能够包含一些关于“金融时间序列的建模与回测”的案例，这对我目前的实际工作将有极大的帮助。总的来说，这本书的出现，让我看到了将MATLAB这门强大的工具，真正转化为解决实际问题的利器的希望。