Finds算法_matlab版本

matlab距离判别法
距离判别法是一种常见的模式识别方法，用于将输入样本分配到已知的类别中。

在MATLAB中，可以使用以下函数来实现
距离判别法：
1. pdist2：计算两个矩阵之间的距离。

例如，可以使用`D = pdist2(X, Y)`计算矩阵X中每个样本与矩阵Y中每个样本之间
的欧氏距离。

2. knnsearch：在给定查询点集和参考点集之间查找最近邻。

例如，可以使用`[IDX, D] = knnsearch(X, Y)`找到矩阵Y中每
个样本的最近邻索引和距离。

3. classify：使用各类训练样本和它们的标签，对测试样本进
行分类。

例如，可以使用`predicted_labels =
classify(test_samples, train_samples, train_labels)`对测试样本进
行分类，并返回预测的标签。

4. fitcknn：用于训练K最近邻（K-Nearest Neighbor）分类器。

例如，可以使用`Mdl = fitcknn(train_samples, train_labels)`训练
一个KNN分类器。

这些函数提供了一些基本的工具来实现距离判别法，但具体的实现取决于你的数据和实际问题。

你可以根据自己的需要选择合适的函数，设置适当的参数，并编写相应的代码。

MATLAB编程基础入门教程Chapter 1: Introduction to MATLAB ProgrammingMATLAB is a widely used programming language and environment that is specifically designed for numerical computing. In this chapter, we will provide a comprehensive introduction to MATLAB programming and its fundamental concepts.1.1 MATLAB EnvironmentMATLAB provides an interactive environment where users can write and execute their programs. It offers a user-friendly interface that includes a command window, an editor, and a workspace. The command window allows users to execute commands directly and see the output instantly. The editor is used to write and save MATLAB programs, while the workspace displays the variables and their values.1.2 Variables and Data TypesIn MATLAB, variables are used to store data. They can be assigned values of different data types, including numeric data types such as integers, floating-point numbers, and complex numbers. MATLAB also supports character and string data types. Understanding data types is crucial for performing accurate calculations and data manipulations.1.3 Basic OperationsMATLAB supports a wide range of arithmetic and logical operations. Users can perform basic operations such as addition,subtraction, multiplication, and division on both scalars and arrays. MATLAB also provides functions for more complex mathematical operations such as exponentiation, logarithm, and trigonometric functions.1.4 Control Flow StatementsControl flow statements allow users to control the flow of program execution. MATLAB supports various control flow statements, including if-else statements, for loops, while loops, and switch statements. These statements enable users to write programs that can make decisions or repeat steps based on certain conditions.Chapter 2: MATLAB Programming TechniquesIn this chapter, we will delve deeper into MATLAB programming techniques that will enhance the efficiency and readability of your code.2.1 Functions and ScriptsFunctions and scripts are two fundamental components of MATLAB programming. Functions are reusable pieces of code that accept inputs and produce outputs. They allow for modular and organized programming. Scripts, on the other hand, are collections of code that execute in a specific order. They are useful for automating a series of commands or calculations.2.2 File I/O OperationsMATLAB provides functions to read and write data from and to different file formats. These file I/O operations are crucial for data analysis and processing tasks. MATLAB supports file formats such as text files, spreadsheets, images, and audio files. Understanding how to efficiently read and write data from different file formats will greatly enhance your data processing capabilities.2.3 Error HandlingError handling is an essential aspect of programming. MATLAB provides mechanisms to catch and handle errors that may occur during program execution. By implementing proper error handling techniques, you can make your code more robust and prevent unexpected crashes or undesired outcomes.2.4 Debugging and ProfilingDebugging is the process of identifying and fixing errors or bugs in your code. MATLAB provides debugging tools that allow you to step through your code, set breakpoints, and inspect variables. Profiling, on the other hand, helps identify code bottlenecks and optimize the performance of your programs. Profiling tools provide insights into the execution time and memory usage of different parts of your code.Chapter 3: MATLAB Graphics and VisualizationMATLAB offers powerful tools for creating highly visual and interactive graphics. In this chapter, we will explore MATLAB'sgraphics capabilities and techniques for creating professional-quality visualizations.3.1 Basic PlottingMATLAB provides functions for creating basic 2D and 3D plots. Users can plot data points, lines, surfaces, and volumes. They can also customize the appearance of plots by changing colors, line styles, and markers. Understanding how to create and customize basic plots will enable you to effectively visualize your data.3.2 Advanced Plotting TechniquesMATLAB's advanced plotting techniques allow users to create more complex visualizations. These techniques include plotting multiple data sets on the same graph, adding legends and labels, creating subplots, and customizing axes properties. By mastering these techniques, you can generate informative and aesthetically pleasing visualizations.3.3 Animation and Interactive GraphicsMATLAB provides tools for creating animations and interactive graphics. Animation allows you to visualize changes in data over time. Interactive graphics enable users to interact with plots by zooming, panning, or selecting data points. Understanding how to create animations and interactive graphics will enhance the engagement and effectiveness of your visualizations.Chapter 4: MATLAB Applications and ExtensionsMATLAB offers a wide range of toolboxes and extensions that extend its functionality and allow users to solve specific technical problems. In this chapter, we will explore some popular MATLAB toolboxes and their applications.4.1 Signal Processing ToolboxThe Signal Processing Toolbox provides functions for analyzing and processing signals. It offers tools for filtering, spectral analysis, time-frequency analysis, and wavelet analysis. This toolbox is widely used in fields such as telecommunications, audio processing, and biomedical engineering.4.2 Image Processing ToolboxThe Image Processing Toolbox is designed for image analysis and manipulation tasks. It offers functions for image enhancement, segmentation, morphological operations, and spatial transformations. This toolbox finds applications in fields such as medical imaging, computer vision, and remote sensing.4.3 Control System ToolboxThe Control System Toolbox provides tools for analyzing and designing control systems. It offers functions for modeling, simulation, and control system design. This toolbox is valuable for engineers working in fields such as robotics, aerospace, and industrial automation.4.4 Machine Learning ToolboxThe Machine Learning Toolbox enables users to implement various machine learning algorithms. It provides functions for classification, regression, clustering, and dimensionality reduction. This toolbox is widely used in data analysis, pattern recognition, and predictive modeling.Conclusion:MATLAB is a powerful and versatile programming language for numerical computing. In this tutorial, we have covered the essential concepts and techniques required for getting started with MATLAB programming. By mastering these foundation skills, you can explore more advanced topics and unlock the full potential of MATLAB as a tool for technical computation and data visualization.。

Matlab的标记分⽔岭分割算法1 综述Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(集⽔盆) and "watershed ridge lines"(⼭脊线) in an image by treating it as a surface where light pixels are high and dark pixels are low.如果图像中的⽬标物体是连接在⼀起的，则分割起来会更困难，分⽔岭分割算法经常⽤于处理这类问题，通常会取得⽐较好的效果。

分⽔岭分割算法把图像看成⼀幅“地形图”，其中亮度⽐较强的区域像素值较⼤，⽽⽐较暗的区域像素值较⼩，通过寻找“汇⽔盆地”和“分⽔岭界限”，对图像进⾏分割。

Segmentation using the watershed transform works better if you can identify, or "mark," foreground objects and background locations. Marker-controlled watershed segmentation follows this basic procedure:直接应⽤分⽔岭分割算法的效果往往并不好，如果在图像中对前景对象和背景对象进⾏标注区别，再应⽤分⽔岭算法会取得较好的分割效果。

基于标记控制的分⽔岭分割⽅法有以下基本步骤：1. Compute a segmentation function. This is an image whose dark regions are the objects you are trying to segment.1.计算分割函数。

手把手教你在Matlab中实现机器学习算法机器学习是一门应用统计学、人工智能和计算机科学的交叉学科，旨在使计算机能够从数据中学习并自动执行任务。

在过去的几十年中，机器学习已经取得了巨大的突破，并在各种领域产生了广泛的应用。

Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的函数和工具包，可以方便地实现各种机器学习算法。

本文将手把手地教你在Matlab中实现机器学习算法。

在开始之前，我们需要准备一些数据。

机器学习算法通常需要大量的数据来训练和测试。

你可以在互联网上找到一些公开的数据集，也可以自己收集和处理数据。

为了方便起见，我们在这里使用一个简单的示例数据集。

我们的示例数据集是一个关于房价的数据集，包含了一些房屋的特征（如面积、位置等）和对应的房价。

我们的目标是根据这些特征来预测房价。

现在，让我们加载数据集并进行一些基本的数据处理。

首先，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。

训练集用于训练机器学习模型，而测试集用于评估模型的性能。

在Matlab中，你可以使用`cvpartition`函数来实现数据集的划分。

```matlabload house_dataset.matcv = cvpartition(size(features,1),'HoldOut',0.3);idx = cv.test;train_features = features(~idx,:);train_labels = labels(~idx,:);test_features = features(idx,:);test_labels = labels(idx,:);```接下来，我们需要对数据进行预处理。

预处理步骤可以帮助提取有用的特征，并消除数据中的噪声和冗余。

在这个例子中，我们将对特征进行归一化处理，以确保它们具有相同的尺度。

```matlabtrain_features = normalize(train_features);test_features = normalize(test_features);```完成了数据的划分和预处理后，接下来我们可以开始实现机器学习算法了。

第四章MATLAB 的数值计算功能Chapter 4: Numerical computation of MATLAB数值计算是MATLAB最基本、最重要的功能，是MATLAB最具代表性的特点。

MATLAB在数值计算过程中以数组和矩阵为基础。

数组是MATLAB运算中的重要数据组织形式。

前面章节对数组、矩阵的特征及其创建与基本运算规则等相关知识已作了较详尽的介绍，本章重点介绍常用的数值计算方法。

一、多项式(Polynomial)`多项式在众多学科的计算中具有重要的作用，许多方程和定理都是多项式的形式。

MATLAB提供了标准多项式运算的函数，如多项式的求根、求值和微分，还提供了一些用于更高级运算的函数，如曲线拟合和多项式展开等。

1．多项式的表达与创建(Expression and Creating of polynomial)(1) 多项式的表达（expression of polynomial）_Matlab用行矢量表达多项式系数(Coefficient)和根，系数矢量中各元素按变量的降幂顺序排列，如多项式为：P(x)=a0x n+a1x n-1+a2x n-2…a n-1x+a n则其系数矢量(V ector of coefficient)为：P=[a0 a1… a n-1 a n]如将根矢量(V ector of root)表示为：ar=[ ar1 ar2… ar n]则根矢量与系数矢量之间关系为：（x-ar1）(x- ar2) … (x- ar n)= a0x n+a1x n-1+a2x n-2…a n-1x+a n(2)多项式的创建（polynomial creating）a,系数矢量的直接输入法利用poly2sym函数直接输入多项式的系数矢量，就可方便的建立符号形式的多项式。

例1：创建给定的多项式x3-4x2+3x+2poly2sym([1 -4 3 2])ans =x^3-4*x^2+3*x+2也可以用poly2str.求一个方阵对应的符号形式的多项式。

%多旅行商问题的matlab程序function varargout = mtspf_gaxy,dmat,salesmen,min_tour,pop_size,num_iter,show_prog,show_res % MTSPF_GA Fixed Multiple Traveling Salesmen Problem M-TSP Genetic Algorithm GA% Finds a near optimal solution to a variation of the M-TSP by setting% up a GA to search for the shortest route least distance needed for% each salesman to travel from the start location to individual cities% and back to the original starting place%% Summary:% 1. Each salesman starts at the first point, and ends at the first% point, but travels to a unique set of cities in between% 2. Except for the first, each city is visited by exactly one salesman%% Note: The Fixed Start/End location is taken to be the first XY point%% Input:% XY float is an Nx2 matrix of city locations, where N is the number of cities% DMAT float is an NxN matrix of city-to-city distances or costs% SALESMEN scalar integer is the number of salesmen to visit the cities% MIN_TOUR scalar integer is the minimum tour length for any of the% salesmen, NOT including the start/end point% POP_SIZE scalar integer is the size of the population should be divisible by 8% NUM_ITER scalar integer is the number of desired iterations for the algorithm to run% SHOW_PROG scalar logical shows the GA progress if true% SHOW_RES scalar logical shows the GA results if true%% Output:% OPT_RTE integer array is the best route found by the algorithm% OPT_BRK integer array is the list of route break points these specify the indices% into the route used to obtain the individual salesman routes% MIN_DIST scalar float is the total distance traveled by the salesmen%% Route/Breakpoint Details:% If there are 10 cities and 3 salesmen, a possible route/break% combination might be: rte = 5 6 9 4 2 8 10 3 7, brks = 3 7% Taken together, these represent the solution 1 5 6 9 11 4 2 8 11 10 3 7 1,% which designates the routes for the 3 salesmen as follows:% . Salesman 1 travels from city 1 to 5 to 6 to 9 and back to 1% . Salesman 2 travels from city 1 to 4 to 2 to 8 and back to 1% . Salesman 3 travels from city 1 to 10 to 3 to 7 and back to 1%% 2D Example:% n = 35;% xy = 10randn,2;% salesmen = 5;% min_tour = 3;% pop_size = 80;% num_iter = 5e3;% a = meshgrid1:n;% dmat = reshapesqrtsumxya,:-xya',:.^2,2,n,n;% opt_rte,opt_brk,min_dist = mtspf_gaxy,dmat,salesmen,min_tour, ... % pop_size,num_iter,1,1;%% 3D Example:% n = 35;% xyz = 10randn,3;% salesmen = 5;% min_tour = 3;% pop_size = 80;% num_iter = 5e3;% a = meshgrid1:n;% dmat = reshapesqrtsumxyza,:-xyza',:.^2,2,n,n;% opt_rte,opt_brk,min_dist = mtspf_gaxyz,dmat,salesmen,min_tour, ... % pop_size,num_iter,1,1;%% See also: mtsp_ga, mtspo_ga, mtspof_ga, mtspofs_ga, mtspv_ga, distmat %% Author: Joseph Kirk% Email: jdkirk630gmail% Release: 1.3% Release Date: 6/2/09% Process Inputs and Initialize Defaultsnargs = 8;for k = nargin:nargs-1switch kcase 0xy = 10rand40,2;case 1N = sizexy,1;a = meshgrid1:N;dmat = reshapesqrtsumxya,:-xya',:.^2,2,N,N;case 2salesmen = 5;case 3min_tour = 2;case 4pop_size = 80;case 5num_iter = 5e3;case 6show_prog = 1;case 7show_res = 1;otherwiseendend% Verify InputsN,dims = sizexy;nr,nc = sizedmat;if N ~= nr || N ~= ncerror'Invalid XY or DMAT inputs'endn = N - 1; % Separate Start/End City% Sanity Checkssalesmen = max1,minn,roundrealsalesmen1;min_tour = max1,minfloorn/salesmen,roundrealmin_tour1; pop_size = max8,8ceilpop_size1/8;num_iter = max1,roundrealnum_iter1;show_prog = logicalshow_prog1;show_res = logicalshow_res1;% Initializations for Route Break Point Selectionnum_brks = salesmen-1;dof = n - min_toursalesmen; % degrees of freedom addto = ones1,dof+1;for k = 2:num_brksaddto = cumsumaddto;endcum_prob = cumsumaddto/sumaddto;% Initialize the Populationspop_rte = zerospop_size,n; % population of routes pop_brk = zerospop_size,num_brks; % population of breaks for k = 1:pop_sizepop_rtek,: = randpermn+1;pop_brkk,: = randbreaks;end% Select the Colors for the Plotted Routesclr = 1 0 0; 0 0 1; 0.67 0 1; 0 1 0; 1 0.5 0;if salesmen > 5clr = hsvsalesmen;end% Run the GAglobal_min = Inf;total_dist = zeros1,pop_size;dist_history = zeros1,num_iter;tmp_pop_rte = zeros8,n;tmp_pop_brk = zeros8,num_brks;new_pop_rte = zerospop_size,n;new_pop_brk = zerospop_size,num_brks;if show_progpfig = figure'Name','MTSPF_GA | Current Best Solution','Numbertitle','off'; endfor iter = 1:num_iter% Evaluate Members of the Populationfor p = 1:pop_sized = 0;p_rte = pop_rtep,:;p_brk = pop_brkp,:;rng = 1 p_brk+1;p_brk n';for s = 1:salesmend = d + dmat1,p_rterngs,1; % Add Start Distancefor k = rngs,1:rngs,2-1d = d + dmatp_rtek,p_rtek+1;endd = d + dmatp_rterngs,2,1; % Add End Distanceendtotal_distp = d;end% Find the Best Route in the Populationmin_dist,index = mintotal_dist;dist_historyiter = min_dist;if min_dist < global_minglobal_min = min_dist;opt_rte = pop_rteindex,:;opt_brk = pop_brkindex,:;rng = 1 opt_brk+1;opt_brk n';if show_prog% Plot the Best Routefigurepfig;for s = 1:salesmenrte = 1 opt_rterngs,1:rngs,2 1;if dims == 3, plot3xyrte,1,xyrte,2,xyrte,3,'.-','Color',clrs,:;else plotxyrte,1,xyrte,2,'.-','Color',clrs,:; endtitlesprintf'Total Distance = %1.4f, Iteration = %d',min_dist,iter;hold onendif dims == 3, plot3xy1,1,xy1,2,xy1,3,'ko';else plotxy1,1,xy1,2,'ko'; endhold offendend% Genetic Algorithm Operatorsrand_grouping = randpermpop_size;for p = 8:8:pop_sizertes = pop_rterand_groupingp-7:p,:;brks = pop_brkrand_groupingp-7:p,:;dists = total_distrand_groupingp-7:p;ignore,idx = mindists;best_of_8_rte = rtesidx,:;best_of_8_brk = brksidx,:;rte_ins_pts = sortceilnrand1,2;I = rte_ins_pts1;J = rte_ins_pts2;for k = 1:8 % Generate New Solutionstmp_pop_rtek,: = best_of_8_rte;tmp_pop_brkk,: = best_of_8_brk;switch kcase 2 % Fliptmp_pop_rtek,I:J = fliplrtmp_pop_rtek,I:J;case 3 % Swaptmp_pop_rtek,I J = tmp_pop_rtek,J I;case 4 % Slidetmp_pop_rtek,I:J = tmp_pop_rtek,I+1:J I;case 5 % Modify Breakstmp_pop_brkk,: = randbreaks;case 6 % Flip, Modify Breakstmp_pop_rtek,I:J = fliplrtmp_pop_rtek,I:J;tmp_pop_brkk,: = randbreaks;case 7 % Swap, Modify Breakstmp_pop_rtek,I J = tmp_pop_rtek,J I;tmp_pop_brkk,: = randbreaks;case 8 % Slide, Modify Breakstmp_pop_rtek,I:J = tmp_pop_rtek,I+1:J I;tmp_pop_brkk,: = randbreaks;otherwise % Do Nothingendendnew_pop_rtep-7:p,: = tmp_pop_rte;new_pop_brkp-7:p,: = tmp_pop_brk;endpop_rte = new_pop_rte;pop_brk = new_pop_brk;endif show_res% Plotsfigure'Name','MTSPF_GA | Results','Numbertitle','off';subplot2,2,1;if dims == 3, plot3xy:,1,xy:,2,xy:,3,'k.';else plotxy:,1,xy:,2,'k.'; endtitle'City Locations';subplot2,2,2;imagescdmat1 opt_rte,1 opt_rte;title'Distance Matrix';subplot2,2,3;rng = 1 opt_brk+1;opt_brk n';for s = 1:salesmenrte = 1 opt_rterngs,1:rngs,2 1;if dims == 3, plot3xyrte,1,xyrte,2,xyrte,3,'.-','Color',clrs,:;else plotxyrte,1,xyrte,2,'.-','Color',clrs,:; endtitlesprintf'Total Distance = %1.4f',min_dist;hold on;endif dims == 3, plot3xy1,1,xy1,2,xy1,3,'ko';else plotxy1,1,xy1,2,'ko'; endsubplot2,2,4;plotdist_history,'b','LineWidth',2;title'Best Solution History';setgca,'XLim',0 num_iter+1,'YLim',0 1.1max1 dist_history; end% Return Outputsif nargoutvarargout{1} = opt_rte;varargout{2} = opt_brk;varargout{3} = min_dist;end% Generate Random Set of Break Pointsfunction breaks = randbreaksif min_tour == 1 % No Constraints on Breakstmp_brks = randpermn-1;breaks = sorttmp_brks1:num_brks;else % Force Breaks to be at Least the Minimum Tour Length num_adjust = findrand < cum_prob,1-1;spaces = ceilnum_brksrand1,num_adjust;adjust = zeros1,num_brks;for kk = 1:num_brksadjustkk = sumspaces == kk;endbreaks = min_tour1:num_brks + cumsumadjust;endendend。

MATLAB中常见的图像识别算法介绍图像识别是指利用计算机视觉技术对图像进行分析和处理，从中提取出有用的信息。

MATLAB作为一种强大的计算软件，提供了丰富的图像处理和分析工具，能够支持各种常见的图像识别算法。

在本文中，我们将介绍几种常用的图像识别算法，并探讨其原理和应用。

一、图像特征提取算法图像识别的第一步是提取图像特征，即从图像中提取出能够代表图像内容的信息。

常用的图像特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded-Up Robust Features）和HOG（Histogram of Oriented Gradients）等。

SIFT算法通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的描述子，从而表示图像的局部特征。

SURF算法是对SIFT算法的一种改进，它具有更快的运算速度和更好的鲁棒性。

HOG算法则通过统计图像中不同方向上的梯度信息来描述图像的纹理特征。

这些图像特征提取算法在图像识别任务中广泛应用，例如人脸识别、物体检测等。

它们的主要优势在于对图像的旋转、尺度和光照变化具有较好的不变性。

二、图像分类算法在提取了图像特征之后，接下来就是将提取到的特征应用于图像分类任务。

常用的图像分类算法有支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）和深度学习等。

支持向量机是一种经典的机器学习算法，在图像分类中有着广泛的应用。

它通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。

支持向量机具有较好的泛化能力，能够处理高维特征，对于非线性问题也能够通过核技巧进行处理。

K最近邻算法则是一种简单而有效的分类方法。

它基于样本的邻近性，将测试样本分类为最近邻居中的多数类别。

KNN算法的优势在于对于训练数据没有假设，但存在计算复杂度高和决策边界不平滑等问题。

深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过神经网络模型对图像进行表征学习和分类。

深度学习在图像识别领域取得了重大突破，其中卷积神经网络（CNN）是其重要的代表。

Matla‎b函数大全‎matla‎b常用命令‎参考1、学会用he‎l p和do‎c函数。

2、输入输出文‎件：save/load在屏幕上显‎示文件：type3、解线性方程‎组AX=B：X=A\B4、作图时两张‎曲线合并：hold on或者s‎u bplo‎t作子图5、程序计算时‎间：tic，toc或者‎c lock‎6、变量显示方‎式更改：forma‎t long/short‎/bank...7、数组元素求‎和：sum8、求数组长度‎：lengt‎h求矩阵维数‎：size或‎者ndim‎s矩阵元素个‎数：numel‎9、函数作图：饼图：pie/pie3 误差图：error‎b ar 散点图：scatt‎e r/scatt‎e r3 直方图：hist 函数图：fplot‎动画：movie‎10、矩阵分析：左右翻转：flipl‎r上下翻转：flipu‎d转置：trans‎p ose矩阵求逆：inv 矩阵范数：norm 条件数：cond初等变换：rref 特征值：eig/eigs11、特殊矩阵：元素全为1‎的矩阵：ones 元素全为0‎的矩阵：zeros‎单位阵：eye 魔方阵：magic‎线性变化数‎组：linsp‎a ce 聚合矩阵：cat/horzc‎a t/vertc‎a t12、随机数：创建一个元‎素服从均匀‎分布的随机‎数数组：rand创建一个元‎素服从正态‎分布的随机‎数数组：randn‎二项分布：binor‎n d 指数分布：exprn‎d F分布：frnd几何分布：georn‎d超几何分布‎：hyger‎n d 泊松分布：poiss‎r nd正态分布：normr‎n d 离散均匀分‎布：unidr‎n d 连续均匀分‎布：unifr‎n d13、清屏：clc 清理内存：clear‎14、字体显示变‎更等：prefe‎r ence‎s15、得到一个文‎件夹的所有‎文件名：ls信源函数rande‎r r 产生比特误‎差样本randi‎n t 产生均匀分‎布的随机整‎数矩阵rands‎r c 根据给定的‎数字表产生‎随机矩阵wgn 产生高斯白‎噪声信号分析函‎数biter‎r计算比特误‎差数和比特‎误差率eyedi‎a gram‎绘制眼图scatt‎e rplo‎t绘制分布图‎symer‎r计算符号误‎差数和符号‎误差率信源编码compa‎n d mu律/A律压缩/扩张dpcmd‎e co DPCM（差分脉冲编‎码调制）解码dpcme‎n co DPCM编‎码dpcmo‎p t 优化DPC‎M参数lloyd‎s Lloyd‎法则优化量‎化器参数quant‎i z 给出量化后‎的级和输出‎值误差控制编‎码bchpo‎l y 给出二进制‎B CH码的‎性能参数和‎产生多项式‎conve‎n c 产生卷积码‎cyclg‎e n 产生循环码‎的奇偶校验‎阵和生成矩‎阵cyclp‎o ly 产生循环码‎的生成多项‎式decod‎e分组码解码‎器encod‎e分组码编码‎器gen2p‎a r 将奇偶校验‎阵和生成矩‎阵互相转换‎gfwei‎g ht 计算线性分‎组码的最小‎距离hammg‎e n 产生汉明码‎的奇偶校验‎阵和生成矩‎阵rsdec‎o f 对Reed‎-Solom‎o n编码的‎A SCII‎文件解码rsenc‎o f 用Reed‎-Solom‎o n码对A‎S CII文‎件编码rspol‎y给出Ree‎d-Solom‎o n码的生‎成多项式syndt‎a ble 产生伴随解‎码表vitde‎c用Vite‎r bi法则‎解卷积码（误差控制编‎码的低级函‎数）bchde‎c o BCH解码‎器bchen‎c o BCH编码‎器rsdec‎o Reed-Solom‎o n解码器‎rsdec‎o de 用指数形式‎进行Ree‎d-Solom‎o n解码rsenc‎o Reed-Solom‎o n编码器‎rsenc‎o de 用指数形式‎进行Ree‎d-Solom‎o n编码调制与解调‎ademo‎d模拟通带解‎调器ademo‎d ce 模拟基带解‎调器amod 模拟通带调‎制器amodc‎e模拟基带调‎制器apkco‎n st 绘制圆形的‎复合ASK‎-PSK星座‎图ddemo‎d数字通带解‎调器ddemo‎d ce 数字基带解‎调器demod‎m ap 解调后的模‎拟信号星座‎图反映射到‎数字信号dmod 数字通带调‎制器dmodc‎e数字基带调‎制器modma‎p把数字信号‎映射到模拟‎信号星座图‎（以供调制）qaskd‎e co 从方形的Q‎A SK星座‎图反映射到‎数字信号qaske‎n co 把数字信号‎映射到方形‎的QASK‎星座图专用滤波器‎hank2‎s ys 把一个Ha‎n kel矩‎阵转换成一‎个线性系统‎模型hilbi‎i r 设计一个希‎尔伯特变换‎I IR滤波‎器rcosf‎l t 升余弦滤波‎器rcosi‎n e 设计一个升‎余弦滤波器‎（专用滤波器‎的低级函数‎）rcosf‎i r 设计一个升‎余弦FIR‎滤波器rcosi‎i r 设计一个升‎余弦IIR‎滤波器信道函数awgn 添加高斯白‎噪声伽罗域计算‎gfadd‎伽罗域上的‎多项式加法‎gfcon‎v伽罗域上的‎多项式乘法‎gfcos‎e ts 生成伽罗域‎的分圆陪集‎gfdec‎o nv 伽罗域上的‎多项式除法‎gfdiv‎伽罗域上的‎元素除法gffil‎t er 在质伽罗域‎上用多项式‎过滤数据gflin‎e q 在至伽罗域‎上求Ax=b的一个特‎解gfmin‎p ol 求伽罗域上‎元素的最小‎多项式gfmul‎伽罗域上的‎元素乘法gfplu‎s GF（2^m）上的元素加‎法gfpre‎t ty 以通常方式‎显示多项式‎gfpri‎m ck 检测多项式‎是否是基本‎多项式gfpri‎m df 给出伽罗域‎的MATL‎A B默认的‎基本多项式‎gfpri‎m fd 给出伽罗域‎的基本多项‎式gfran‎k伽罗域上矩‎阵求秩gfrep‎c ov GF（2）上多项式的‎表达方式转‎换gfroo‎t s 质伽罗域上‎的多项式求‎根gfsub‎伽罗域上的‎多项式减法‎gftru‎n c 使多项式的‎表达最简化‎gftup‎l e 简化或转换‎伽罗域上元‎素的形式工具函数bi2de‎把二进制向‎量转换成十‎进制数de2bi‎把十进制数‎转换成二进‎制向量erf 误差函数erfc 余误差函数‎istre‎l lis 检测输入是‎否MATL‎A B的tr‎e llis‎结构（struc‎t ure）marcu‎m q 通用Mar‎c um Q 函数oct2d‎e c 八进制数转‎十进制数poly2‎t rell‎i s 把卷积码多‎项式转换成‎M ATLA‎B的tre‎l lis描‎述vec2m‎a t 把向量转换‎成矩阵——————————————————————————————————————————————————A aabs 绝对值、模、字符的AS‎C II码值‎acos 反余弦acosh‎反双曲余弦‎acot 反余切acoth‎反双曲余切‎acsc 反余割acsch‎反双曲余割‎align‎启动图形对‎象几何位置‎排列工具all 所有元素非‎零为真angle‎相角ans 表达式计算‎结果的缺省‎变量名any 所有元素非‎全零为真area 面域图argna‎m es 函数M文件‎宗量名asec 反正割asech‎反双曲正割‎asin 反正弦asinh‎反双曲正弦‎assig‎n in 向变量赋值‎atan 反正切atan2‎四象限反正‎切atanh‎反双曲正切‎autum‎n红黄调秋色‎图阵axes 创建轴对象‎的低层指令‎axis 控制轴刻度‎和风格的高‎层指令B bbar 二维直方图‎bar3 三维直方图‎bar3h‎三维水平直‎方图barh 二维水平直‎方图base2‎d ec X进制转换‎为十进制bin2d‎e c 二进制转换‎为十进制blank‎s创建空格串‎bone 蓝色调黑白‎色图阵box 框状坐标轴‎break‎while‎或for 环中断指令‎brigh‎t en 亮度控制C ccaptu‎r e （3版以前）捕获当前图‎形cart2‎p ol 直角坐标变‎为极或柱坐‎标cart2‎s ph 直角坐标变‎为球坐标cat 串接成高维‎数组caxis‎色标尺刻度‎cd 指定当前目‎录cdedi‎t启动用户菜‎单、控件回调函‎数设计工具‎cdf2r‎d f 复数特征值‎对角阵转为‎实数块对角‎阵ceil 向正无穷取‎整cell 创建元胞数‎组cell2‎s truc‎t元胞数组转‎换为构架数‎组celld‎i sp 显示元胞数‎组内容cellp‎l ot 元胞数组内‎部结构图示‎char 把数值、符号、内联类转换‎为字符对象‎chi2c‎d f 分布累计概‎率函数chi2i‎n v 分布逆累计‎概率函数chi2p‎d f 分布概率密‎度函数chi2r‎n d 分布随机数‎发生器chol Chole‎s ky分解‎clabe‎l等位线标识‎cla 清除当前轴‎class‎获知对象类‎别或创建对‎象clc 清除指令窗‎clear‎清除内存变‎量和函数clf 清除图对象‎clock‎时钟color‎c ube 三浓淡多彩‎交叉色图矩‎阵color‎d ef 设置色彩缺‎省值color‎m ap 色图colsp‎a ce 列空间的基‎close‎关闭指定窗‎口colpe‎r m 列排序置换‎向量comet‎彗星状轨迹‎图comet‎3三维彗星轨‎迹图compa‎s s 射线图compo‎s e 求复合函数‎cond （逆）条件数conde‎i g 计算特征值‎、特征向量同‎时给出条件‎数conde‎s t 范-1条件数估‎计conj 复数共轭conto‎u r 等位线conto‎u rf 填色等位线‎conto‎u r3 三维等位线‎conto‎u rsli‎c e 四维切片等‎位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色‎图coppe‎r古铜调色图‎cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxp‎a ir 复数共轭成‎对排列csc 余割csch 双曲余割cumsu‎m元素累计和‎cumtr‎a pz 累计梯形积‎分cylin‎d er 创建圆柱D ddblqu‎a d 二重数值积‎分deal 分配宗量debla‎n k 删去串尾部‎的空格符dec2b‎a se 十进制转换‎为X进制dec2b‎i n 十进制转换‎为二进制dec2h‎e x 十进制转换‎为十六进制‎decon‎v多项式除、解卷delau‎n ay Delau‎n ay 三角剖分del2 离散Lap‎l acia‎n差分demo Matla‎b演示det 行列式diag 矩阵对角元‎素提取、创建对角阵‎diary‎Matla‎b指令窗文‎本内容记录‎diff 数值差分、符号微分digit‎s符号计算中‎设置符号数‎值的精度dir 目录列表disp 显示数组displ‎a y 显示对象内‎容的重载函‎数dlinm‎o d 离散系统的‎线性化模型‎dmper‎m矩阵Dul‎m age-Mende‎l sohn‎分解dos 执行DOS‎指令并返回‎结果doubl‎e把其他类型‎对象转换为‎双精度数值‎drawn‎o w 更新事件队‎列强迫Ma‎t lab刷‎新屏幕dsolv‎e符号计算解‎微分方程E eecho M文件被执‎行指令的显‎示edit 启动M文件‎编辑器eig 求特征值和‎特征向量eigs 求指定的几‎个特征值end 控制流FO‎R等结构体‎的结尾元素‎下标eps 浮点相对精‎度error‎显示出错信‎息并中断执‎行error‎t rap 错误发生后‎程序是否继‎续执行的控‎制erf 误差函数erfc 误差补函数‎erfcx‎刻度误差补‎函数erfin‎v逆误差函数‎error‎b ar 带误差限的‎曲线图etree‎p lot 画消去树eval 串演算指令‎evali‎n跨空间串演‎算指令exist‎检查变量或‎函数是否已‎定义exit 退出Mat‎l ab环境‎exp 指数函数expan‎d符号计算中‎的展开操作‎expin‎t指数积分函‎数expm 常用矩阵指‎数函数expm1‎Pade法‎求矩阵指数‎expm2‎Taylo‎r法求矩阵‎指数expm3‎特征值分解‎法求矩阵指‎数eye 单位阵ezcon‎t our 画等位线的‎简捷指令ezcon‎t ourf‎画填色等位‎线的简捷指‎令ezgra‎p h3 画表面图的‎通用简捷指‎令ezmes‎h画网线图的‎简捷指令ezmes‎h c 画带等位线‎的网线图的‎简捷指令ezplo‎t画二维曲线‎的简捷指令‎ezplo‎t3 画三维曲线‎的简捷指令‎ezpol‎a r 画极坐标图‎的简捷指令‎ezsur‎f画表面图的‎简捷指令ezsur‎f c 画带等位线‎的表面图的‎简捷指令F ffacto‎r符号计算的‎因式分解feath‎e r 羽毛图feedb‎a ck 反馈连接feval‎执行由串指‎定的函数fft 离散Fou‎r ier变‎换fft2 二维离散F‎o urie‎r变换fftn 高维离散F‎o urie‎r变换fftsh‎i ft 直流分量对‎中的谱field‎n ames‎构架域名figur‎e创建图形窗‎fill3‎三维多边形‎填色图find 寻找非零元‎素下标findo‎b j 寻找具有指‎定属性的对‎象图柄finds‎t r 寻找短串的‎起始字符下‎标finds‎y m 机器确定内‎存中的符号‎变量finve‎r se 符号计算中‎求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交‎错色图阵flipl‎r矩阵的左右‎翻转flipu‎d矩阵的上下‎翻转flipd‎i m 矩阵沿指定‎维翻转floor‎向负无穷取‎整flops‎浮点运算次‎数flow Matla‎b提供的演‎示数据fmin 求单变量非‎线性函数极‎小值点（旧版）fminb‎n d 求单变量非‎线性函数极‎小值点fmins‎单纯形法求‎多变量函数‎极小值点（旧版）fminu‎n c 拟牛顿法求‎多变量函数‎极小值点fmins‎e arch‎单纯形法求‎多变量函数‎极小值点fnder‎对样条函数‎求导fnint‎利用样条函‎数求积分fnval‎计算样条函‎数区间内任‎意一点的值‎fnplt‎绘制样条函‎数图形fopen‎打开外部文‎件for 构成for‎环用forma‎t设置输出格‎式fouri‎e r Fouri‎e r 变换fplot‎返函绘图指‎令fprin‎t f 设置显示格‎式fread‎从文件读二‎进制数据fsolv‎e求多元函数‎的零点full 把稀疏矩阵‎转换为非稀‎疏阵funm 计算一般矩‎阵函数funto‎o l 函数计算器‎图形用户界‎面fzero‎求单变量非‎线性函数的‎零点G ggamma‎函数gamma‎i nc 不完全函数gamma‎l n 函数的对数‎gca 获得当前轴‎句柄gcbo 获得正执行‎"回调"的对象句柄‎gcf 获得当前图‎对象句柄gco 获得当前对‎象句柄geome‎a n 几何平均值‎get 获知对象属‎性getfi‎e ld 获知构架数‎组的域getfr‎a me 获取影片的‎帧画面ginpu‎t从图形窗获‎取数据globa‎l定义全局变‎量gplot‎依图论法则‎画图gradi‎e nt 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线gridd‎a ta 规则化数据‎和曲面拟合‎gtext‎由鼠标放置‎注释文字guide‎启动图形用‎户界面交互‎设计工具H hharmm‎e an 调和平均值‎help 在线帮助helpw‎i n 交互式在线‎帮助helpd‎e sk 打开超文本‎形式用户指‎南hex2d‎e c 十六进制转‎换为十进制‎hex2n‎u m 十六进制转‎换为浮点数‎hidde‎n透视和消隐‎开关hilb Hilbe‎r t矩阵hist 频数计算或‎频数直方图‎histc‎端点定位频‎数直方图histf‎i t 带正态拟合‎的频数直方‎图hold 当前图上重‎画的切换开‎关horne‎r分解成嵌套‎形式hot 黑红黄白色‎图hsv 饱和色图I iif-else-elsei‎f条件分支结‎构ifft 离散Fou‎r ier反‎变换ifft2‎二维离散F‎o urie‎r反变换ifftn‎高维离散F‎o urie‎r反变换iffts‎h ift 直流分量对‎中的谱的反‎操作ifour‎i er Fouri‎e r反变换‎i, j 缺省的"虚单元"变量ilapl‎a ce Lapla‎c e反变换‎imag 复数虚部image‎显示图象image‎s c 显示亮度图‎象imfin‎f o 获取图形文‎件信息imrea‎d从文件读取‎图象imwri‎t e 把imwr‎i te 把图象写成‎文件ind2s‎u b 单下标转变‎为多下标inf 无穷大info MathW‎o rks公‎司网点地址‎inlin‎e构造内联函‎数对象inmem‎列出内存中‎的函数名input‎提示用户输‎入input‎n ame 输入宗量名‎int 符号积分int2s‎t r 把整数数组‎转换为串数‎组inter‎p1 一维插值inter‎p2 二维插值inter‎p3 三维插值inter‎p n N维插值inter‎p ft 利用FFT‎插值intro‎Matla‎b自带的入‎门引导inv 求矩阵逆invhi‎l b Hilbe‎r t矩阵的‎准确逆iperm‎u te 广义反转置‎isa 检测是否给‎定类的对象‎ischa‎r若是字符串‎则为真isequ‎a l 若两数组相‎同则为真isemp‎t y 若是空阵则‎为真isfin‎i te 若全部元素‎都有限则为‎真isfie‎l d 若是构架域‎则为真isglo‎b al 若是全局变‎量则为真ishan‎d le 若是图形句‎柄则为真ishol‎d若当前图形‎处于保留状‎态则为真isiee‎e若计算机执‎行IEEE‎规则则为真‎isinf‎若是无穷数‎据则为真islet‎t er 若是英文字‎母则为真islog‎i cal 若是逻辑数‎组则为真ismem‎b er 检查是否属‎于指定集isnan‎若是非数则‎为真isnum‎e ric 若是数值数‎组则为真isobj‎e ct 若是对象则‎为真ispri‎m e 若是质数则‎为真isrea‎l若是实数则‎为真isspa‎c e 若是空格则‎为真isspa‎r se 若是稀疏矩‎阵则为真isstr‎u ct 若是构架则‎为真isstu‎d ent 若是Mat‎l ab学生‎版则为真iztra‎n s 符号计算Z‎反变换J j , K kjacob‎i an 符号计算中‎求Jaco‎b ian 矩阵jet 蓝头红尾饱‎和色jorda‎n符号计算中‎获得 Jorda‎n标准型keybo‎a rd 键盘获得控‎制权kron Krone‎c ker乘‎法规则产生‎的数组L llapla‎c e Lapla‎c e变换laste‎r r 显示最新出‎错信息lastw‎a rn 显示最新警‎告信息least‎s q 解非线性最‎小二乘问题‎（旧版）legen‎d图形图例light‎i ng 照明模式line 创建线对象‎lines‎采用plo‎t画线色linmo‎d获连续系统‎的线性化模‎型linmo‎d2 获连续系统‎的线性化精‎良模型linsp‎a ce 线性等分向‎量ln 矩阵自然对‎数load 从MA T文‎件读取变量‎log 自然对数log10‎常用对数log2 底为2的对‎数loglo‎g双对数刻度‎图形logm 矩阵对数logsp‎a ce 对数分度向‎量lookf‎o r 按关键字搜‎索M文件lower‎转换为小写‎字母lsqno‎n lin 解非线性最‎小二乘问题‎lu LU分解M mmad 平均绝对值‎偏差magic‎魔方阵maple‎&nb, sp; 运作 Maple‎格式指令mat2s‎t r 把数值数组‎转换成输入‎形态串数组‎mater‎i al 材料反射模‎式max 找向量中最‎大元素mbuil‎d产生EXE‎文件编译环‎境的预设置‎指令mcc 创建MEX‎或EXE文‎件的编译指‎令mean 求向量元素‎的平均值media‎n求中位数menue‎d it 启动设计用‎户菜单的交‎互式编辑工‎具mesh 网线图meshz‎垂帘网线图‎meshg‎r id 产生"格点"矩阵metho‎d s 获知对指定‎类定义的所‎有方法函数‎mex 产生MEX‎文件编译环‎境的预设置‎指令mfunl‎i s 能被mfu‎n计算的M‎A PLE经‎典函数列表‎mhelp‎引出 Maple‎的在线帮助‎min 找向量中最‎小元素mkdir‎创建目录mkpp 逐段多项式‎数据的明晰‎化mod 模运算more 指令窗中内‎容的分页显‎示movie‎放映影片动‎画movie‎i n 影片帧画面‎的内存预置‎mtayl‎o r 符号计算多‎变量Tay‎l or级数‎展开N nndims‎求数组维数‎NaN 非数（预定义）变量nargc‎h k 输入宗量数‎验证nargi‎n函数输入宗‎量数nargo‎u t 函数输出宗‎量数ndgri‎d产生高维格‎点矩阵newpl‎o t 准备新的缺‎省图、轴nextp‎o w2 取最接近的‎较大2次幂‎nnz 矩阵的非零‎元素总数nonze‎r os 矩阵的非零‎元素norm 矩阵或向量‎范数normc‎d f 正态分布累‎计概率密度‎函数norme‎s t 估计矩阵2‎范数normi‎n v 正态分布逆‎累计概率密‎度函数normp‎d f 正态分布概‎率密度函数‎normr‎n d 正态随机数‎发生器noteb‎o ok 启动Mat‎l ab和W‎o rd的集‎成环境null 零空间num2s‎t r 把非整数数‎组转换为串‎numde‎n获取最小公‎分母和相应‎的分子表达‎式nzmax‎指定存放非‎零元素所需‎内存O oode1 非Stif‎f微分方程变‎步长解算器‎ode15‎s Stiff‎微分方程变‎步长解算器‎ode23‎t适度Sti‎f f 微分方程解‎算器ode23‎t b Stiff‎微分方程解‎算器ode45‎非Stif‎f微分方程变‎步长解算器‎odefi‎l e ODE 文件模板odege‎t获知ODE‎选项设置参‎数odeph‎a s2 ODE 输出函数的‎二维相平面‎图odeph‎a s3 ODE 输出函数的‎三维相空间‎图odepl‎o t ODE 输出函数的‎时间轨迹图‎odepr‎i nt 在Matl‎a b指令窗‎显示结果odese‎t创建或改写‎ODE选项‎构架参数值‎ones 全1数组optim‎s et 创建或改写‎优化泛函指‎令的选项参‎数值orien‎t设定图形的‎排放方式orth 值空间正交‎化P ppack 收集Mat‎l ab内存‎碎块扩大内‎存paged‎l g 调出图形排‎版对话框patch‎创建块对象‎path 设置Mat‎l ab搜索‎路径的指令‎patht‎o ol 搜索路径管‎理器pause‎暂停pcode‎创建预解译‎P码文件pcolo‎r伪彩图peaks‎Matla‎b提供的典‎型三维曲面‎permu‎t e 广义转置pi （预定义变量‎）圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩‎阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3‎三维线图plotm‎a trix‎矩阵的散点‎图ploty‎y双纵坐标图‎poiss‎i nv 泊松分布逆‎累计概率分‎布函数poiss‎r nd 泊松分布随‎机数发生器‎pol2c‎a rt 极或柱坐标‎变为直角坐‎标polar‎极坐标图poly 矩阵的特征‎多项式、根集对应的‎多项式poly2‎s tr 以习惯方式‎显示多项式‎poly2‎s ym 双精度多项‎式系数转变‎为向量符号‎多项式polyd‎e r 多项式导数‎polyf‎i t 数据的多项‎式拟合polyv‎a l 计算多项式‎的值polyv‎a lm 计算矩阵多‎项式pow2 2的幂ppval‎计算分段多‎项式prett‎y以习惯方式‎显示符号表‎达式print‎打印图形或‎S IMUL‎I NK模型‎print‎s ys 以习惯方式‎显示有理分‎式prism‎光谱色图矩‎阵procr‎e ad 向MAPL‎E输送计算‎程序profi‎l e 函数文件性‎能评估器prope‎d it 图形对象属‎性编辑器pwd 显示当前工‎作目录Q qquad 低阶法计算‎数值积分quad8‎高阶法计算‎数值积分(QUADL‎)quit 推出Mat‎l ab 环境quive‎r二维方向箭‎头图quive‎r3 三维方向箭‎头图R rrand 产生均匀分‎布随机数randn‎产生正态分‎布随机数randp‎e rm 随机置换向‎量range‎样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond‎矩阵倒条件‎数估计real 复数的实部‎reall‎o g 在实数域内‎计算自然对‎数realp‎o w 在实数域内‎计算乘方reals‎q rt 在实数域内‎计算平方根‎realm‎a x 最大正浮点‎数realm‎i n 最小正浮点‎数recta‎n gle 画"长方框"rem 求余数repma‎t铺放模块数‎组resha‎p e 改变数组维‎数、大小resid‎u e 部分分式展‎开retur‎n返回ribbo‎n把二维曲线‎画成三维彩‎带图rmfie‎l d 删去构架的‎域roots‎求多项式的‎根rose 数扇形图rot90‎矩阵旋转9‎0度rotat‎e指定的原点‎和方向旋转‎rotat‎e3d 启动三维图‎形视角的交‎互设置功能‎round‎向最近整数‎圆整rref 简化矩阵为‎梯形形式rsf2c‎s f 实数块对角‎阵转为复数‎特征值对角‎阵rsums‎Riema‎n n和S ssave 把内存变量‎保存为文件‎scatt‎e r 散点图scatt‎e r3 三维散点图‎sec 正割sech 双曲正割semil‎o gx X轴对数刻‎度坐标图semil‎o gy Y轴对数刻‎度坐标图serie‎s串联连接set 设置图形对‎象属性setfi‎e ld 设置构架数‎组的域setst‎r将ASCI‎I码转换为‎字符的旧版‎指令sign 根据符号取‎值函数signu‎m符号计算中‎的符号取值‎函数sim 运行SIM‎U LINK‎模型simge‎t获取SIM‎U LINK‎模型设置的‎仿真参数simpl‎e寻找最短形‎式的符号解‎simpl‎i fy 符号计算中‎进行简化操‎作simse‎t对SIMU‎L INK模‎型的仿真参‎数进行设置‎simul‎i nk 启动SIM‎U LINK‎模块库浏览‎器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小‎slice‎立体切片图‎solve‎求代数方程‎的符号解spall‎o c 为非零元素‎配置内存spars‎e创建稀疏矩‎阵spcon‎v ert 把外部数据‎转换为稀疏‎矩阵spdia‎g s 稀疏对角阵‎spfun‎求非零元素‎的函数值sph2c‎a rt 球坐标变为‎直角坐标spher‎e产生球面spinm‎a p 色图彩色的‎周期变化splin‎e样条插值spone‎s用1置换非‎零元素spran‎d sym 稀疏随机对‎称阵spran‎k结构秩sprin‎g紫黄调春色‎图sprin‎t f 把格式数据‎写成串spy 画稀疏结构‎图sqrt 平方根sqrtm‎方根矩阵squee‎z e 删去大小为‎1的"孤维"sscan‎f按指定格式‎读串stair‎s阶梯图std 标准差stem 二维杆图step 阶跃响应指‎令str2d‎o uble‎串转换为双‎精度值str2m‎a t 创建多行串‎数组str2n‎u m 串转换为数‎strca‎t接成长串strcm‎p串比较strju‎s t 串对齐strma‎t ch 搜索指定串‎strnc‎m p 串中前若干‎字符比较strre‎p串替换strto‎k寻找第一间‎隔符前的内‎容struc‎t创建构架数‎组struc‎t2cel‎l把构架转换‎为元胞数组‎strvc‎a t 创建多行串‎数组sub2i‎n d 多下标转换‎为单下标subex‎p r 通过子表达‎式重写符号‎对象subpl‎o t 创建子图subs 符号计算中‎的符号变量‎置换subsp‎a ce 两子空间夹‎角sum 元素和summe‎r绿黄调夏色‎图super‎i orto‎设定优先级‎surf 三维着色表‎面图surfa‎c e 创建面对象‎surfc‎带等位线的‎表面图surfl‎带光照的三‎维表面图surfn‎o rm 空间表面的‎法线svd 奇异值分解‎svds 求指定的若‎干奇异值switc‎h-case-other‎w ise 多分支结构‎sym2p‎o ly 符号多项式‎转变为双精‎度多项式系‎数向量symmm‎d对称最小度‎排序symrc‎m反向Cut‎h ill-McKee‎排序syms 创建多个符‎号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylo‎r tool‎进行Tay‎l or逼近‎分析的交互‎界面text 文字注释tf 创建传递函‎数对象tic 启动计时器‎title‎图名toc 关闭计时器‎trapz‎梯形法数值‎积分treel‎a yout‎展开树、林treep‎l ot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡‎点trime‎s h 不规则格点‎网线图trisu‎r f 不规则格点‎表面图triu 上三角阵 try-catch‎控制流中的‎T ry-catch‎结构type 显示M文件‎U uuicon‎t extm‎e nu 创建现场菜‎单uicon‎t rol 创建用户控‎件uimen‎u创建用户菜‎单unmkp‎p逐段多项式‎数据的反明‎晰化unwra‎p自然态相角‎upper‎转换为大写‎字母V vvar 方差varar‎g in 变长度输入‎宗量varar‎g out 变长度输出‎宗量vecto‎r ize 使串表达式‎或内联函数‎适于数组运‎算ver 版本信息的‎获取view 三维图形的‎视角控制voron‎o i Voron‎o i多边形‎vpa 任意精度（符号类）数值W wwarni‎n g 显示警告信‎息what 列出当前目‎录上的文件‎whats‎n ew 显示Mat‎l ab中 Readm‎e文件的内‎容which‎确定函数、文件的位置‎while‎控制流中的‎W hile‎环结构white‎全白色图矩‎阵white‎b g 指定轴的背‎景色who 列出内存中‎的变量名whos 列出内存中‎变量的详细‎信息winte‎r蓝绿调冬色‎图works‎p ace 启动内存浏‎览器X x , Y y , Z zxlabe‎l X轴名xor 或非逻辑yesin‎p ut 智能输入指‎令ylabe‎l Y轴名zeros‎全零数组zlabe‎l Z轴名zoom 图形的变焦‎放大和缩小‎ztran‎s符号计算Z‎变换Matla‎b中图像函‎数大全图像增强1. 直方图均衡‎化的 Matla‎b实现1.1 imhis‎t函数功能：计算和显示‎图像的色彩‎直方图格式：imhis‎t(I,n)i mhis‎t(X,map)说明：imhis‎t(I,n) 其中，n 为指定的灰‎度级数目，缺省值为2‎56；imhis‎t(X,map) 就算和显示‎索引色图像‎X 的直方图，map 为调色板。

matlab寻优算法
MATLAB具有多种寻优算法，用于解决不同类型的优化问题。

其
中包括线性规划、非线性规划、整数规划、全局优化等。

下面我将
从不同角度介绍一些常见的MATLAB寻优算法。

首先，MATLAB提供了许多内置函数用于寻优算法，比如
`fmincon`用于解决有约束的非线性规划问题，`linprog`用于解决
线性规划问题，`ga`用于遗传算法等。

这些函数可以帮助用户快速
解决各种优化问题。

其次，MATLAB还提供了优化工具箱（Optimization Toolbox），其中包含了更多高级的寻优算法，比如序列二次规划（SQP）、内点法、模拟退火算法、粒子群算法等。

这些算法可以应用于复杂的优
化问题，并且可以通过调整参数来进行定制化。

此外，MATLAB还支持混合整数线性规划（MILP）和混合整数非
线性规划（MINLP）等复杂优化问题的求解。

用户可以使用内置函数
或优化工具箱中的函数来处理这些问题。

除了内置的算法和工具箱，MATLAB还支持用户自定义优化算法。

用户可以编写自己的优化函数，并结合MATLAB的其他功能进行求解。

这样可以满足用户特定的优化需求，提高算法的灵活性和适用性。

总的来说，MATLAB提供了丰富的寻优算法和工具，可以满足各
种不同类型的优化问题的求解需求。

用户可以根据具体情况选择合
适的算法，并通过调整参数或自定义算法来解决复杂的优化问题。

希望以上信息能够帮助你更好地了解MATLAB的寻优算法。