MATLAB科学计算应用

通过MATLAB 和相关工具箱，工程师、科研人员、数学家和教育工作者可以在统一的平台下完成相应的科学计算工作。这些工具覆盖了非常广泛的应用领域，例如汽车、电子、仪器仪表和通讯等行业。


[b]MATLAB科学计算的强大能力
数据分析与勘测
内建的数学算法
建模与仿真
可视化与图像处理
编程与应用发布

MATLAB科学计算的强大能力 [/b]

不管处理什么样的对象——算法、图形、图像、报告或者算法仿真—— MATLAB 都能够帮助大家不断提高工作效率。 MATLAB 环境能够完成算法开发、数据分析和可视化、高性能数据分析等工作，相对于传统的 C 、 C++ 或者 FORTRAN 语言，在 MATLAB 中完成这些工作所消耗的时间仅仅是传统手段的极小一部分。开放性的 MATLAB 软件和开发语言—— M 语言，能够快速实现用户好的想法和概念。


MATLAB 本身包含了 600 余个用于数学计算、统计和工程处理的函数，这样，就可以迅速完成科学计算任务而不必进行额外的开发。
业内领先的工具箱算法极大的扩展了 MATLAB 的应用领域，例如信号处理、数字图像处理、数据分析和统计以及算法建模和仿真等。 MATLAB 的工具箱都是业内的专家、工程师结合多年来的经验和专业知识，专门开发的用户处理特殊数学计算、分析和图形可视化的功能函数集合。利用这些工具箱，用户可以通过对比应用一系列不同的算法，而避免了应用程序的开发。
使用 MATLAB 软件进行科学计算，能够极大加快科研人员进行研究开发的进度，减少在编写程序和开发算法方面所消耗的时间和有限的经费，从而获得最大的效能。

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数据分析与勘测


MATLAB 产品完整覆盖了数据分析过程，其中包括从外部数据采集设备中获取数据，向数据库写入数据等， MATLAB 工具具有下列优势：

	强大灵活的分析平台；
	兼容多种数据类型；
	简化处理数据的函数；
	快速而又精确的数据分析函数；
	用户高级数据处理的工具箱函数；
	丰富的图形和自动文档生成能力；

强大灵活的分析平台
利用 MATLAB 环境就可以完成各种数据的分析与可视化工作，其中包括各种信号、图像、线性系统的分析手段。 MATLAB 提供的高级编程语言，能够处理标量、向量、矩阵、多维数组、结构、用户自定义数据类型对象等，充分利用灵活的编程语言就可以迅速的实现算法，并且可以任意扩充已有工具箱的功能。


兼容多种数据类型
将数据导入到 MATLAB 环境下是非常容易实现的工作， MATLAB 本身就能够通过串口、 TCP/IP 等形式获取数据，而且还兼容多种数据文件格式，获取数据的方法包括：


外部设备——使用数据采集工具箱可以直接从 PC 插卡式数据采集设备中直接读取数据，利用仪器仪表控制工具箱可以通过 GPIB 、 VISA 标准协议读取仪器设备中的数据，而图像采集工具箱提供了从工业标准图像采集设备获取图像 / 视频数据的能力。关于数据采集的详细信息请参阅 MATLAB 的测量测试解决方案。
数据库——使用 Database 工具箱可以利用 ODBC/JDBC 标准接口读取 / 写入数据库数据，而 Excel Link 工具箱提供了直接向 Excel 电子表格文件读写数据的能力。而 Datafeed 工具箱提供了直接与 Bloomberg 公司提供的实施市场数据连接的能力。
数据文件—— MATLAB 支持多种格式的数据文件 IO ，并且提供了低端的二进制文件读写能力可以读写任意格式的数据文件。


丰富的工具箱函数
MATLAB 和其他工具箱提供了各个专业领域的数据分析处理函数，利用这些函数，能够达到事半功倍的效果，这些工具箱有：

	Curve Fitting		Image processing
	Filter design		Symbolic math
	Statistics		Control system design
	Communications		Partial differential equations
	Optimization		Neural networks
	Wavelets		Signal processing
	Spline		Fuzzy logic

MATLAB 的小波分析工具箱处理一维小波变换的可视化结果


丰富的图形和文档生成能力
MATLAB 的数据图形能力非常强大，不仅提供通用的二维数据绘图能力，还提供了丰富的三维数据可视化能力。 MATLAB Notebook 可以直接在 Microsoft Word 中调用 MATLAB 功能， MATLAB Report Generator 可以将 MATLAB 处理的结果直接生成标准文档。

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内建的数学算法
MATLAB 提供进行数学计算、数学建模和算法开发的统一平台，主要包括基本的数学算法、高级工具箱算法函数、快捷的算法发布平台。
MATLAB 本身的数学计算能力是建立在 LAPACK 算法包和优化的 BLAS 线性代数算法包的基础之上。而且利用 MATLAB 进行算法开发，可以轻而易举的完成工作，代码的数量以及工作强度都远远少于使用传统的 C 、 FORTRAN 进行算法开发所需要的工作量。
MATLAB 提供的数学计算能力包括：

	三角函数以及基本的数学运算
	多项式函数
	常微分方程
	线性代数
	稀疏矩阵
	基本信号处理
	非线性处理
	几何分析

而高级工具箱提供的函数丰富了 MATLAB 在特别的专业领域内的应用，例如在数字信号处理领域常用的信号处理工具箱，针对线性规划问题开发的优化工具箱等等。在 MATLAB 中常有的工具箱，请参阅 MATLAB 具体的产品介绍。
同时 MATLAB 还提供了快速开发、发布算法的能力，不仅能够继承 C/C++ 语言、 Fortran 语言开发的算法，还可以将 MATLAB 开发的 M 语言算法转变成为 C/C++ 语言，同其他的开发工具集成。



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建模与仿真

MATLAB 提供了统一的算法仿真与建模环境，可以针对处理的问题建立复杂的

动态系统模型。 MATLAB 本身提供的函数就可以完成系统仿真与建模工作，无论是复杂的矩阵运算还是常微分方程的求解，无论是基础的简单系统还是复杂的动态系统，任何可以使用数学手段描述的模型都可以在 MATLAB 中进行建模与仿真。
此外，工具箱函数也可以完成高级应用，例如大家非常熟悉的曲线拟合、信号处理、优化、神经网络、控制系统等工具箱，可以非常简便的完成系统模型的创建，并且进行动态系统的仿真。此外，还可以利用其他工具箱完成一些特别的应用：

	使用统计工具箱和该工具箱提供的随机数生成器进行特殊系统仿真与分析，例如完成不同假设条件下的模型分析等。
	使用系统辨识工具箱确认动态系统的模型，可以针对时序数据推断其系统响应，或者分析振颤系统的共鸣模型。
	使用图像处理工具箱中的形态学函数和仿真技术实现图像的复原。
	使用偏微分方程工具箱利用有限元方法分析解决偏微分系统，例如创建电力电子系统的模型等。

同样的模型创建与仿真的工作可以在 Simulink 和 Stateflow 中完成， Simulink 和 Stateflow 可以完成动态系统、数字信号处理系统以及复杂动态逻辑系统的建模与仿真。有关 Simulink 和 Stateflow 的说明请参阅相关的产品说明。

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数据可视化与处理

MATLAB 提供了快速的数据图形可视化能力，可以直接绘制图形曲线、直观的观察显示结果。强大的直接面向对象的图形能力允许直接分析、观察各种图形特性，并且允许将图形直接添加到自定义的系统中，对三维图形对象进行材质渲染等。

	丰富的 2-D 和 3-D 绘图函数
	标注、分析和自定义绘图的交互式工具
	三维表面快速、精确的可视化能力
	支持大规模、复杂的不规则采样数据可视化
	不同工具箱提供更加丰富的可视化能力
	图像处理与分析的工具

有关图像处理应用的详细说明请参阅 MATLAB 的图像处理解决方案。



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编程与应用发布

MATLAB 不仅仅是算法开发的环境，同时还提供了交互式的编程、调试环境。使用内建的数学函数以及其他工具箱包含的应用函数，利用集成的交互式编程和调试工具能够节约大量的新算法开发实现的时间，另外， MATLAB 提供了强大的应用程序性能分析工具，辅助用户优化算法的代码执行效率。
用户创建的应用程序还可以通过图形用户界面的形式进行发布，使用 MATLAB 提供的图形用户界面开发工具—— GUIDE 可以节约图形界面程序开发所消耗的时间。利用拖放式的开发环境，可以创建文本框、单选框、复选框、列表框、滚动条等不同的界面元素。
如果需要将应用程序发布，使用 MathWorks 提供的不同工具可以完成不同类型和层次的应用程序发布，例如可以将图形用户界面应用程序通过 MATLAB Compiler 转变成标准的 C/C++ 语言，同时还可以通过互联网完成算法的发布。



由此可见， MATLAB 是一种高效的开发环境，可以用于创建科学和工程应用程序，它提供的工具覆盖了科学计算的每一个开发步骤。