matlab工具箱函数简介

Matlab工具箱中的BP与RBF函数Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置适宜的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。

限于篇幅，仅对本章所用到的函数进展介绍，其它的函数与其用法请读者参考联机文档和帮助。

1 BP与RBF网络创建函数在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。

表 1 神经网络创建函数(1) newff函数功能：创建一个前馈BP神经网络。

调用格式：net = newff(PR,[S1S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF)参数说明：•PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵；•S i–S NI层网络第i层的神经元个数；•TF i - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为 'tansig'，可设置为logsig，purelin等；•BTF -反向传播网络训练函数，默认为 'trainlm'，可设置为trainbfg，trainrp，traingd等；•BLF -反向传播权值、阈值学习函数，默认为 'learngdm'；•PF -功能函数，默认为'mse'；(2) newcf函数功能：创建一个N层的层叠(cascade)BP网络调用格式：net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)参数同函数newff。

(3) newrb函数功能：创建一个径向基神经网络。

径向基网络可以用来对一个函数进展逼近。

newrb函数用来创建一个径向基网络，它可以是两参数网络，也可以是四参数网络。

在网络的隐层添加神经元，直到网络满足指定的均方误差要求。

调用格式：net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD)参数说明：•P：Q个输入向量构成的R×Q矩阵；•T：Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵；•GOAL：均方误差要求，默认为0。

matlab的odeset函数摘要：1.引言2.Matlab 简介3.ode45 函数4.ode23tb 函数5.ode113 函数6.结论正文：Matlab 是一款功能强大的数学软件，广泛应用于科学计算、数据分析等领域。

在Matlab 中，odeset 函数是一个用于求解常微分方程（ODE）的工具箱，支持多种数值积分方法。

本文将介绍三种常用的odeset 函数：ode45、ode23tb 和ode113。

1.引言常微分方程（ODE）是数学中研究函数的微分方程，描述了变量之间的关系。

在实际问题中，很多物理、化学、生物学等现象都可以用常微分方程来描述。

Matlab 中的odeset 函数可以帮助我们求解这些方程，得到数值解。

2.Matlab 简介Matlab 是一款由美国MathWorks 公司开发的数学软件，具有强大的数值计算、数据分析、图像处理等功能。

Matlab 提供了丰富的工具箱，使得用户可以方便地实现各种计算任务。

3.ode45 函数ode45 是Matlab 中用于求解常微分方程的一种数值方法。

它是一种四阶、五阶龙格库塔方法（RK45），具有较高的数值稳定性和精度。

ode45 函数可以处理非线性、刚性、多步长等问题，适用于大多数常微分方程求解场景。

4.ode23tb 函数ode23tb 是Matlab 中另一种常用的常微分方程求解函数。

它采用二阶、三阶龙格库塔方法（RK23）进行数值积分，具有较好的数值稳定性和精度。

ode23tb 函数适用于求解刚性、非线性、以及具有复杂输入输出的常微分方程。

5.ode113 函数ode113 是Matlab 中的一种高阶龙格库塔方法（RK113），用于求解常微分方程。

它具有较高的数值稳定性和精度，适用于处理非线性、刚性、多步长等问题。

相较于低阶方法，ode113 函数在求解过程中具有更高的精度，但计算时间也相对较长。

6.结论在Matlab 中，odeset 函数提供了多种数值积分方法，适用于不同类型的常微分方程求解。

Matlab的m_map工具箱函数说明%---------------------------------------地磁坐标%lat=[25*ones(1,100) 50*ones(1,100) 25];%lon=[-99:0 0:-1:-99 -99];%clf%subplot(121);%m_coord('IGRF2000-geomagnetic'); % Treat all lat/longs as geomagnetic（地磁坐标）%m_proj('stereographic'); %立体投影%m_coast;%m_grid;%m_line(lon,lat,'color','r'); % "lat/ln" assumed geomagnetic on the geomagnetic map %m_coord('geographic'); % Switch to assuming geographic（地理坐标）%m_line(lon,lat,'color','c'); % Now they are treated as geographic%subplot(122);%m_coord('geographic'); % Define all in geographic%m_proj('stereographic');%m_coast;%m_grid;%m_line(lon,lat,'color','c');%m_coord('IGRF2000-geomagnetic'); % Now assume that values are in geomagnetic%m_line(lon,lat,'color','r');%---------------------------------------------------画轨迹线%m_proj('UTM','long',[-72 -68],'lat',[40 44]);%m_gshhs_i('color','k');%m_grid('box','fancy','tickdir','out');% fake up a trackline%lons=[-71:.1:-67];%lats=60*cos((lons+115)*pi/180);%dates=datenum(1997,10,23,15,1:41,zeros(1,41));%m_track(lons,lats,dates,'ticks',0,'times',4,'dates',8,...% 'clip','off','color','r','orient','upright');%--------------------------------------------------改变坐标%[X,Y]=m_ll2xy(LONG,LAT, ...optional clipping arguments )%[LONG,LAT]=m_xy2ll(X,Y)%DIST=m_lldist([20 30],[44 45]) %计算两点之间的距离%--------------------------------------------------以某点为中心画半径%m_proj('lambert','long',[-160 -40],'lat',[30 80]);%m_coast;%m_range_ring(-123,49,[1e3:1e3:10e3],'color','r');%m_ungrid range_ring%m_range_ring(-123,49,[200:200:2000],'color','r');%------------------------------------------------自定义海岸线%Adding your own coastlinesmatla地图投影有关函数(2007-03-11 22:52:34)转载function [ output_args ] = Untitled1( input_args )%UNTITLED1 Summary of this function goes here% Detailed explanation goes here%－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－海岸线%m_coast('patch',[.7 .7 .7],'edgecolor','none');%m_grid('xlabeldir','end','fontsize',10);%m_line(-129,48.5,'marker','square','markersize',4,'color','r');%m_text(-129,48.5,' M5','vertical','top');%---------------------------------------椭圆型投影%m_proj('mollweide');%m_coast('patch','r');%m_grid('xaxislocation','middle');%m_proj('stereographic'); % Example for stereographic projection（立体投影）%m_coast;%m_grid;load coast.datm_line(coast(:,1),coast(:,2));Filled coastlines will require more work. You should first read theinstructions there on joining the coastline data into continuous segments.If you are lucky, (i.e. no lakes or anything else), you may achieve success with load coast.dat[X,Y]=m_ll2xy(coast(:,1),coast(:,2),'clip','patch');k=[find(isnan(X(:,1)))];for i=1:length(k)-1,x=coast([k(i)+1:(k(i+1)-1) k(i)+1],1);y=coast([k(i)+1:(k(i+1)-1) k(i)+1],2);patch(x,y,'r');end;%-----------------------------------------------toolbox contents 中各文件的描述Contents.m - toolbox contentsm_demo.m - demonstrates a few maps.User-callable functionsm_proj.m - initializes projectionm_coord - geomagnstic to geographic coordsm_grid.m - draws gridsm_scale.m - forces map to a given scalem_ungrid.m - erases map elements (if you want to change parameters)m_coast.m - draws a coastlinem_elev.m - draws elevation datam_tbase.m - draws elevation data from high-resolution databasem_etopo2.m - draws elevation data from (another) high-resolution databasem_gshhs_c.m - draws coastline from GSHHS crude databasem_gshhs_l.m - draws coastline from GSHHS low-resolution databasem_gshhs_i.m - draws coastline from GSHHS intermediate-resolution database m_gshhs_h.m - draws coastline from GSHHS high-resolution databasem_gshhs_f.m - draws coastline from GSHHS full resolution databasem_plotbndry.m - draws a political boundary from the DCWm_usercoast.m - draws a coastline using a user-specified subset database.m_plot.m - draws line data in map coordsm_line.m - draws line data in map coordsm_text.m - adds text data in map coordsm_legend.m - Draw a legend boxm_patch.m - adds patch data in map coordsm_pcolor - draws pcolor surfacem_quiver - draws arrows for vector datam_contour - draws contour lines for gridded datam_contourf - draws filled contoursm_track - draws annotated tracklinesm_range_ring - draws range ringsm_ll2xy.m - converts from long/lat to map coordinatesm_xy2ll.m - converts from map coordinates to long/latm_geo2mag - converts from magnetic to geographic coordsm_mag2geo - the reversem_lldist - distance between long/lat pointsm_xydist - distance between map coordinate pointsm_fdist - location of point at given range/bearing along ellipsoidal earthm_idist - range/bearings between points on ellipsoidal earthm_geodesic - points on geodesics between given points on ellipsoidal earthm_tba2b.m - used in installing high-resolution elevation database.m_vec.m - fancy arrowsInternal functions (not meant to be user-callable)private/mp_azim.m - azimuthal projectionsprivate/mp_cyl.m - cylindrical projections (equatorial)private/mp_conic.m - conic projectionsprivate/mp_tmerc.m - transverse cylindrical projectionsprivate/mp_utm.m - elliptical universal transverse cylindrical projectionsprivate/mp_omerc.m - oblique cylindrical projectionprivate/mu_util.m - various utility routinesprivate/mu_coast.m - routines to handle coastlines.private/mc_coords - coordinate conversion.private/clabel.m - patched version of clabel (matlab v5.1 version does not contain capabilities for different text properties).private/m_coasts.mat - coastline dataHTML Documentationmap.html - documentation introprivate/mapug.html - users guidevarious .gif - examples.。

Matlab优化工具箱函数简介一维搜索问题fminbnd无约束极小值fminunc, fminsearch约束极小值fmincon线性规划linprog二次规划quadprog1．一维搜索问题优化工具箱函数fminbnd对应问题：min f(x)x1<x<x2调用格式x= fminbnd(fun,x1,x2)：得到函数fun在区间[x1,x2]内取得最小值的x.[x,f]= fminbnd(fun,x1,x2): 得到最优点x与最优目标函数值f。

例：求minf(x)= -(3-2*x)^2*x方法1：x=fminbnd('-(3-2*x)^2*x',0,1.5)方法2：f=inline('-(3-2*x)^2*x');x=fminbnd(f,0,1.5)方法3: x = fminbnd(@(x) -(3-2*x)^2*x,0,1.5)方法4：先形成一个函数文件function f=fun(x)f=-(3-2*x)^2*x;然后运行下两句中的任一句x=fminbnd('fun',0,1.5)x=fminbnd(@fun,0,1.5)若需输出最优点处的目标函数值f，则将上述语句的左边改为[x,f]，如：[x,f]=fminbnd(' -(3-2*x)^2*x',0,1.5)其它用法：[X,fval,exitflag,output]= fminbnd(fun,x1,x2)其中：fun为目标函数，x1，x2为变量的边界约束，即x1≤x≤x2，X为返回的满足fun取得最小值的x 的值，而fval则为如今的目标函数值。

exitflag>0表示计算收敛，exitflag=0表示超过了最大的迭代次数，exitflag<0表示计算不收敛，返回值output有3个分量，其中iterations是优化过程中迭代次数，funcCount是代入函数值的次数，algorithm是优化所使用的算法。

MATLAB的常用函数和工具介绍MATLAB是一款被广泛应用于科学计算和工程设计的软件，它提供了丰富的函数库和工具箱，能够帮助用户进行数据分析、模拟仿真、图像处理、信号处理等多种任务。

本文将介绍一些MATLAB常用的函数和工具，帮助读者更好地利用MATLAB进行编程和数据处理。

一、MATLAB函数介绍1. plot函数：该函数用于绘制二维图形，如折线图、曲线图等。

通过输入数据点的坐标，plot函数可以帮助用户快速可视化数据分布，同时支持自定义线型、颜色和标注等功能。

2. imread函数：该函数用于读取图像文件，支持常见的图像格式，如JPEG、PNG等。

通过imread函数，用户可以方便地加载图像数据进行后续的处理和分析。

3. fft函数：该函数用于进行快速傅里叶变换，可以将时域信号转换为频域信号。

傅里叶变换在信号处理中广泛应用，通过fft函数，用户可以快速计算信号的频谱信息。

4. solve函数：该函数用于求解方程组，支持线性方程和非线性方程的求解。

用户只需输入方程组的表达式，solve函数会自动求解变量的值，帮助用户解决复杂的数学问题。

5. mean函数：该函数用于计算数据的平均值。

mean函数支持数组、矩阵和向量等多种数据类型，可以方便地对数据进行统计分析。

6. importdata函数：该函数用于导入外部数据文件，如文本文件、CSV文件等。

通过importdata函数，用户可以将外部数据加载到MATLAB中，进行后续的数据处理和分析。

二、MATLAB工具介绍1. MATLAB Editor：这是MATLAB自带的编辑器，可以用于编写和调试MATLAB代码。

它提供了代码高亮、自动缩进和代码片段等功能，能够提高编程效率和代码可读性。

2. Simulink：这是MATLAB的一个强大的仿真工具，用于建立动态系统的模型并进行仿真。

Simulink支持直观的图形化建模界面，用户可以通过拖拽元件和线条来搭建系统模型，进而进行仿真和系统分析。

matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解核心函数：(1)function [pop]=initializega(num,bo unds,eevalFN,eevalOps,optio ns)--初始种群的生成函数【输出参数】pop--生成的初始种群【输入参数】num--种群中的个体数目bo unds--代表变量的上下界的矩阵eevalFN--适应度函数eevalOps--传递给适应度函数的参数op tions--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[p recision F_o r_B],如p recisio n--变量进行二进制编码时指定的精度F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由p recision指定精度)(2)function [x,endPop,bPop,trace Info] = ga(bounds,evalFN,evalOps,sta rtPop,op ts,...te rmFN,te rmOps,selectFN,selectOps,xOve rFNs,xOve rOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数【输出参数】x--求得的最优解e ndPop--最终得到的种群bPop--最优种群的一个搜索轨迹【输入参数】bo unds--代表变量上下界的矩阵evalFN--适应度函数evalOps--传递给适应度函数的参数sta rtPop-初始种群op ts[epsilon p rob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。

如[1e-6 1 0]te rmFN--终止函数的名称,如['maxGe nTerm']te rmOps--传递个终止函数的参数,如[100]selectFN--选择函数的名称,如['no rmGeo mSelect']selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]xOve rFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXove r simple Xove r'] xOve rOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0]mutFNs--变异函数表，如['boundaryMuta tio n multiNonU nifMuta tio n nonU nifMutatio n unifMuta tion']mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08【程序清单】%编写目标函数functio n[sol,eval]=fitness(sol,op tio ns)x=sol(1);eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10[x e ndPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'ma xGenTerm',25,'no rmGeo mSelect',...[0.08],['arithXove r'],[2],'no nU nifMuta tio n',[2 25 3]) %25次遗传迭代运算借过为：x =7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。

MATLAB常用工具箱与函数库介绍1. 统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）：该工具箱提供了各种统计分析和机器学习算法的函数，包括描述统计、概率分布、假设检验、回归分析、分类与聚类等。

可以用于进行数据探索和建模分析。

2. 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：该工具箱提供了一系列信号处理的函数和算法，包括滤波、谱分析、信号生成与重构、时频分析等。

可以用于音频处理、图像处理、通信系统设计等领域。

3. 控制系统工具箱（Control System Toolbox）：该工具箱提供了控制系统设计与分析的函数和算法，包括系统建模、根轨迹设计、频域分析、状态空间分析等。

可以用于控制系统的设计和仿真。

4. 优化工具箱（Optimization Toolbox）：该工具箱提供了各种数学优化算法，包括线性规划、非线性规划、整数规划、最优化等。

可以用于寻找最优解或最优化问题。

5. 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：该工具箱提供了图像处理和分析的函数和算法，包括图像滤波、边缘检测、图像分割、图像拼接等。

可以用于计算机视觉、医学影像处理等领域。

6. 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）：该工具箱提供了神经网络的建模和训练工具，包括感知机、多层前馈神经网络、循环神经网络等。

可以用于模式识别、数据挖掘等领域。

7. 控制系统设计工具箱（Robust Control Toolbox）：该工具箱提供了鲁棒控制系统设计与分析的函数和算法，可以处理不确定性和干扰的控制系统设计问题。

8. 信号系统工具箱（Signal Systems Toolbox）：该工具箱提供了分析、设计和模拟线性时不变系统的函数和算法。

可以用于信号处理、通信系统设计等领域。

9. 符号计算工具箱（Symbolic Math Toolbox）：该工具箱提供了符号计算的功能，可以进行符号表达式的运算、求解方程、求解微分方程等。

MATLAB常用工具箱与函数库介绍1. 引言MATLAB是一款功能强大的数学软件，广泛应用于工程、科学、计算机科学等领域。

在MATLAB中，有许多常用的工具箱和函数库，可以帮助用户解决各种数学计算和数据处理问题。

本文将介绍几个常用的MATLAB工具箱和函数库，帮助读者更好地理解和使用这些工具。

2. 统计工具箱统计工具箱是MATLAB中一个重要的工具箱，用于统计数据的分析和处理。

这个工具箱提供了许多函数，如直方图、概率分布函数、假设检验等等。

读者可以使用统计工具箱来分析数据的分布特征、计算数据的均值和标准差、进行假设检验等。

3. 信号处理工具箱信号处理工具箱是MATLAB中用于处理信号的一个重要工具箱。

它提供了一些常用的函数，如滤波器、谱分析、窗函数等等。

利用信号处理工具箱，读者可以对信号进行滤波、频谱分析、窗函数设计等操作，帮助解决各种与信号处理相关的问题。

4. 优化工具箱优化工具箱是MATLAB中用于求解优化问题的一个重要工具箱。

它提供了一些常用的函数，如线性规划、非线性规划、整数规划等等。

利用优化工具箱，读者可以求解各种优化问题，如优化算法选择、变量约束等。

优化工具箱在生产、物流、金融等领域具有广泛的应用。

5. 控制系统工具箱控制系统工具箱是MATLAB中一个针对控制系统设计和分析的重要工具箱。

它提供了一些常用的函数，如系统模型构建、控制器设计、系统分析等。

利用控制系统工具箱，读者可以构建控制系统模型、设计控制器、进行系统稳定性分析等操作。

这个工具箱在自动化控制领域非常有用。

6. 图像处理工具箱图像处理工具箱是MATLAB中一个用于处理和分析图像的重要工具箱。

它提供了一些常用的函数，如图像滤波、边缘检测、图像分割等等。

利用图像处理工具箱，读者可以对图像进行滤波、边缘检测、目标分割等操作，帮助解决图像处理中的各种问题。

7. 符号计算工具箱符号计算工具箱是MATLAB中一个用于进行符号计算的重要工具箱。

Matlab各工具箱功能简介(部分)Ｔoolbo某工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化1 Symbolic Math Toolbo某符号数学工具箱Symbolic Math Toolbo某? 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 Toolbo某包含 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 Toolbo某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 Toolbo某统计学工具箱Statistics and Machine Learning Toolbo某提供运用统计与机器学习来描述、分析数据和对数据建模的函数和应用程序。

您可以使用用于探查数据分析的描述性统计和绘图，使用概率分布拟合数据，生成用于Monte Carlo 仿真的随机数，以及执行假设检验。