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1、MATLAB 高效编程技巧与应用：25 个案例分析i=s 本帖最后由 rocwoods 于 2010-6-25 15:31 编辑 /ifont=新宋体size=5b注：书籍勘误汇总贴在 16 楼。/b/size/fontfont=新宋体书籍月底前估计就可以交付印刷了，下月就能上市。说实话，时间比较紧，平时工作比较忙，这本书都是利用晚上和周末的时间挤出来的，多半年的时间里，习惯了晚上 2 点以后睡觉，没有休息日，春节几天除了大年三十晚上，几乎每个晚上都熬夜到3 点后。尽管如此，还是难保书中会有错误以及不足之处, 敬请各位读者批评指正，帮我一起完善书籍。/fontfont=新宋体附上前言+简介+目
2、录：/fontfont=新宋体codeMATLAB 高效编程技巧与应用：25 个案例分析前言+简介+目录内容简介本书针对 MATLAB 新版本一些特有的编程思想、高效的编程方法、新技术进行了较为详细的讨论，在此基础上，以大量案例介绍了MATLAB 在科学计算中的应用。内容包括：MATLAB 快速入门、重新认识矢量（向量）化编程、MATLAB 处理海量数据、匿名函数类型介绍、嵌套函数类型介绍、积分以及积分方程案例、优化及非线性方程（组）求解案例、人脸图像压缩与重建案例、有关预测分类的案例、常微分方程（组）求解案例、层次分析法及其 MATLAB 实现、定时器及其应用。本书可以作为高等院校本科生、研
3、究生 MATLAB 课程的辅助读物，也可作为从事科学计算和算法研究的科研人员的参考用书。前 言当今社会，数学作为一切学科基础地位的特征越来越明显，其重要性不言而喻。MATLAB 从诞生那一天起，就为数学和实际应用之间架起了一座桥梁，如今经过 20 多年的发展，这座桥变得越来越雄伟、壮观。现如今，从国外高校到国内高校，从国外期刊到国内期刊，早已随处可见 MATLAB 应用的身影。更重要的是，近几年来，国内许多高新技术公司也开始普遍应用 MATLAB 来进行算法前期开发、验证。如今国内 MATLAB 相关书籍已经有很多，这些书籍极大地推动了MATLAB 在国内的普及。但是 MATLAB 发展迅速，
4、目前每年推出两个版本，现有书籍对 MATLAB 高版本一些特有的编程思想、高效的编程方法、新技术鲜有专门详细的讨论。很多教材还在介绍老版本的 MATLAB 里的技术、方法。譬如 inline 函数对象，现如今The Mathworks 公司早已不推荐使用。本书力图以一种全新的模式、从各个角度将 MATLAB 呈现给读者。全书共分两部分，第一部分是有关 MATLAB 高效编程的一些方法、原则介绍，第二部分是案例分析。关于高效编程，本书详细讨论了传统的矢量化编程原则在新旧版本的 MATLAB 下的异同、MATLAB如何处理海量数据、匿名函数和嵌套函数灵活、强大、富有弹性的功能。在案例分析部分，一共
5、介绍了 25 个案例，这 25 个案例都来自作者平时的研究积累以及长期以来帮助网友解决的典型问题。案例涉及复杂的多重积分、积分方程、非线性方程求解、全局优化、遗传算法、Benders 分解算法、人脸图像压缩与重建、灰色分析、距离判别法与 Bayes 判别法在分类中的应用、支持向量机、各类型的常微分方程(组)求解、层次分析法以及定时器的应用等等。互联网的兴起催生了很多专门讨论 MATLAB 相关技术的论坛、社区，这些社区集中了来自社会各行各业、高校各学科各专业的 MATLAB使用者、爱好者。这些社区往往能够紧跟 MATLAB 的发展，并对其最新的技术及时作出反应。作者从 2005 年开始就长期活
6、跃在国内一些成立较早的 MATLAB 论坛社区，如研学论坛、仿真科技论坛、振动论坛的 MATLAB 版面参与讨论问题，并发表了一系列技术精华帖。MATLAB 中文论坛成立后更是经常与各种程度的 MATLAB 使用者打交道，熟悉 MATLAB 使用者最容易遇到的一些问题，以及一些 MATLAB 软件最新的技术。本书可以看成是作者对这些经验的提取与总结。作者上学期间一度十分痛恨数值计算这门课程，因为为了应付考试要不得不去背一些算法流程、公式，并手动计算结果，这是非常枯燥和繁琐的。后来 180 度转弯喜欢数值计算，完全是因为MATLAB。转机就是大二下学期的数学建模，必须要借助 MATLAB完成。当
7、用 MATLAB 轻而易举的胡乱拟合了一个 20 多阶的多项式来近似一堆数据时，我被完全震撼了。这种震撼是发自内心的，尤其是忍受了长时间无比枯燥的手动计算后而发自肺腑的。当然现在看来，那时候的拟合毫无技术含量，毫无意义。但也正是这个开始促使作者不断去探索 MATLAB，一开始没有电脑，就去看书，在图书馆里看各种有关 MATLAB 的书。随着看的书的增多，MATLAB在脑子里也越来越清晰了，对它的热爱也越来越加深了。后来 05年在公司实习通过查资料偶然进入论坛这片新天地，蓦然发现居然有那么多相同爱好的人，从此一发不可收拾，便开始了和一帮志同道合的朋友切磋提高的过程。特别感谢北京航空航天大学出版社
8、陈守平编辑，在她一再支持与鼓励下，作者决定接受挑战，完成本书创作。在本书的写作过程中，作者得到了天津科技大学谢中华老师xiezhh、MATLAB 中文论坛创始人 math（张延亮）和仿真科技论坛前总版主 bainhome（马良）的支持与鼓励，在此，作者向他们表示最真诚的谢意。最后，还要感谢我的家人朋友，在他们无微不至的关心与支持下，我顺利完成本书的写作，在此，向他们表示最衷心的感谢。由于作者水平有限，书中难免出现错误，恳请广大读者和同行批评指正，作者不胜感激。吴鹏 2010 年 3 月于北京市昌平区目录第 1 章 MATLAB 快速入门1.1 熟悉 MATLAB 环境1.1.1 MATLAB
9、的启动1.1.2 MATLAB desktop1.1.3 MATLAB 程序编辑器（ Editor）1.2 MATLAB 牛刀小试1.2.1 Hello,MATLAB1.2.2 万能计算器用法1.2.3 一个“囧” 的动画1.2.4 编写第一个 MATLAB 函数1.2.5 用 MATLAB 运行 Windows 系统命令1.2.6 用 MATLAB 发送电子邮件1.3 M 语言介绍1.3.1 数值和变量1.3.2 MATLAB 程序流程控制1.4 学习 MATLAB 的方法第 2 章 重新认识矢量（向量）化编程2.1 矢量化编程流行的一些观点2.2 重新认识循环2.2.1 高版本 MATLA
10、B 对循环结构的优化2.2.2 选择循环还是向量化2.3 提高代码效率的方法2.3.1 预分配内存2.3.2 选用恰当的函数类型2.3.3 选用恰当的数据类型2.3.4 减少无谓损耗给一些函数“ 瘦身”2.3.5 变“勤拿少取” 为“少拿多取”2.3.6 循环注意事项2.3.7 逻辑索引和逻辑运算的应用2.4 应用高版本向量化函数提高开发效率2.4.1 accumarray 函数2.4.2 arrayfun 函数2.4.3 bsxfun 函数2.4.4 cellfun 函数2.4.5 spfun 函数2.4.6 structfun 函数第 3 章 MATLAB 处理海量数据3.1 处理海量数据
11、时遇到的问题3.1.1 什么是海量数据3.1.2 经常遇到的问题3.2 有效设置增加可用内存3.2.1 系统默认下内存分配情况3.2.2 打开 Windows 3GB 开关3.3 减小内存消耗注意事项3.3.1 读取数据文件3.3.2 数据存储3.3.3 减小内存其他注意事项第 4 章 匿名函数类型4.1 什么是匿名函数4.1.1 匿名函数的基本定义4.1.2 匿名函数的种类4.2 匿名函数应用实例4.2.1 匿名函数在求解方程中应用4.2.2 匿名函数在显式表示隐函数方面的应用4.2.3 匿名函数在求积分区域方面的应用4.2.4 匿名函数在求数值方面的应用4.2.5 匿名函数和符号计算的结合
12、4.2.6 匿名函数在优化中的应用4.2.7 匿名函数在求积分区域方面的应用4.2.8 匿名函数和 cell 数组的结合应用第 5 章 嵌套函数类型5.1 什么是嵌套函数5.1.1 嵌套函数的基本定义5.1.2 嵌套函数种类5.2 嵌套函数的变量作用域5.3 嵌套函数彼此调用关系5.3.1 主函数和嵌套函数之间5.3.2 不同的嵌套函数之间5.3.3 嵌套函数调用关系总结5.4 嵌套函数应用实例5.4.1 嵌套函数在求解积分上限中的应用5.4.2 嵌套函数在 GUI 中的应用5.4.3 嵌套函数在 3D 作图中的一个应用5.4.4 嵌套函数表示待优化的目标函数5.4.5 嵌套函数在表示微分方程
13、方面的应用第 6 章 积分以及积分方程案例6.1 案例 1：一般区域二重、三重积分 MATLAB 计算方法6.1.1 概要6.1.2 一般区域二重积分的计算6.1.3 一般区域三重积分的计算6.2 案例 2：被积函数含有积分项的一类积分的一些求解方法6.2.1 网格求解法6.2.2 插值求解法6.2.3 RBF 神经网络逼近法6.2.4 dblquad 调用 RBF 神经网络法6.2.5 dblquad+arrayfun 方法6.2.6 quad2d+arrayfun 方法6.3 案例 3：一般区域 N 重积分6.4 案例 4：蒙特卡洛法计算 N 重积分6.4.1 概述6.4.2 基本的蒙特卡
14、洛积分法6.4.3 等分布序列的蒙特卡洛法6.5 案例 5：第二类 FREDHOLM 积分方程数值求解6.5.1 概述6.5.2 具体解法6.5.3 实例6.6 案例 6：第一类 FREDHOLM 积分方程数值求解6.6.1 概述6.6.2 一类可以化为第二类 Fredholm 积分方程的第一类Fredholm 积分方程求解方法6.6.3 第一类 Fredholm 积分方程的直接数值积分解法讨论6.7 案例 7：第二类 VOLTERRA 积分方程数值求解6.7.1 概述6.7.2 具体解法6.7.3 实例6.8 案例 8：第一类 VOLTERRA 积分方程数值求解6.8.1 概述6.8.2 转
15、化为第二类 Volterra 积分方程6.8.3 实例第 7 章 MATLAB 优化及非线性方程（组）求解案例7.1 案例 9：全局最优化的讨论7.1.1 随机行走法寻优介绍7.1.2 改进的随机行走法寻优7.2 案例 10：FSOLVE 求非线性方程组的应用7.2.1 概述7.2.2 四元非线性方程组的求解7.2.3 九元非线性方程组的求解7.2.4 非线性积分方程的求解7.3 案例 11：渐变光波导方程求解7.3.1 求解渐变光波导的模方程7.3.2 二维渐变光波导方程作图7.4 案例 12：遗传算法在复杂系统可靠度和冗余度分配优化中的应用7.4.1 问题提出7.4.2 数学模型7.4.3
16、 遗传算法简介7.4.4 实例分析7.5 案例 13：遗传算法在车间设备布局优化中的应用7.5.1 问题提出7.5.2 数学模型7.5.3 算法步骤7.5.4 求解代码7.6 案例 14：应用 BENDERS 分解算法求解混合 0-1 规划7.6.1 概述7.6.2 Benders 分解算法7.6.3 实例分析第 8 章 案例 15：人脸图像压缩与重建8.1 概述8.2 基本的 PCA 方法实现人脸图像压缩与重建8.2.1 K-L 变换8.2.2 特征向量的选取8.3 2DPCA 方法实现人脸图像压缩与重建8.3.1 概述8.3.2 2DPCA 算法介绍8.3.3 图像压缩（特征提取）8.3.3 图像重建8.4 MATPCA 方法实现人脸图像压缩与重建8.4.1 概述8.4.2 MatPCA 算法8.5 MODU
