MATLAB 主要工具箱简介

MATLAB工具箱介绍软件Matlab由美国MathWorks, Inc.公司出品，它的前身是C1eveMoler教授(现为美国工程院院士，Mathworks公司首席科学家)为著名的数学软件包LINPACK和EISPACK所写的一个接口程序。

经过近20年的发展，目前Matlab已经发展成一个系列产品，包括它的内核及多个可供选择的工具箱。

Matlab的工具箱数目不断增加，功能不断改善，这里简要介绍其中的几个。

MATLAB 的M文件、工具箱索引和网上资源,可以从处查找。

(1)通讯工具箱 (Communication ToolboX)★提供100多个函数及150多个SIMULINK模块，用于系统的仿真和分析★可由结构图直接生成可应用的C语言源代码(2)控制系统工具箱 (Control System Too1box)★连续系统设计和离散系统设计★状态空间和传递函数★模型转换★频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图★时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等★根轨迹、极点配置、LQG(3)金融工具箱 (Financial Loo1boX)★成本、利润分析，市场灵敏度分析★业务量分析及优化★偏差分析★资金流量估算★财务报表(4)频率域系统辨识工具箱 (Frequency Domain System Identification Toolbox) ★辨识具有未知延迟的连续和离散系统★计算幅值／相位、零点／极点的置信区间★设计周期激励信号、最小峰值、最优能量谱等(5)模糊逻辑工具箱 (Fuzzy Logic Too1box)★友好的交互设计界面★自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理★支持SIMULINK动态仿真★可生成C语言源代码用于实时应用(6)高阶谱分析工具箱 (Higher—Order Spectral Analysis Toolbox)★高阶谱估计★信号中非线性特征的检测和刻划★延时估计★幅值和相位重构★阵列信号处理★谐波重构(7)图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)★二维滤波器设计和滤波★图像恢复增强★色彩、集合及形态操作★二维变换★图像分析和统计(8)线性矩阵不等式控制工具箱 (LMI Control Too1boX)★LMI的基本用途★基于GUI的LMI编辑器★LMI问题的有效解法★LMI问题解决方案(9)模型预测控制工具箱 (Model Predictive Contro1 Too1box)★建模、辨识及验证★支持MISO模型和MIMO模型★阶跃响应和状态空间模型(10) μ分析与综合工具箱 (μ- Analysis and Synthesis Too1box) ★ μ分析与综合★H2和H∞最优综合★模型降阶★连续和离散系统★μ分析与综合理论(11)神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox for MATLAB)★BP，Hopfield，Kohonen、自组织、径向基函数等网络★竞争、线性、Sigmoidal等传递函数★前馈、递归等网络结构★性能分析及反应(12)优化工具箱 (Optimization Too1box)★线性规划和二次规划★求函数的最大值和最小值★多目标优化★约束条件下的优化★非线性方程求解(13)偏微分方程工具箱 (Partial Differential Equation Toolbox) ★二维偏微方程的图形处理★几何表示★自适应曲面绘制★有限元方法(14)鲁捧控制工具箱 (Robust Contro1 Too1box)★LQG／LTR最优综合★H2和H∞最优综合★奇异值模型降阶★谱分解和建模(15)信号处理工具箱 (Signal Processing ToolboX)★数字和模拟滤波器设计、应用及仿真★谱分析和估计★FFT，DCT等变换★参数化模型(16)样条工具箱 (Spline Too1box)★分段多项式和B样条★样条的构造★曲线拟合及平滑★函数微分、积分(17)统计工具箱 (Statistics Too1box)★概率分布和随机数生成★多变量分析★回归分析★主元分析★假设检验(18)符号数学工具箱 (Symbolic Math Too1box) ★符号表达式和符号短阵的创建★符号微积分、线性代数、方程求解★因式分解、展开和简化★符号函数的二维图形★图形化函数计算器(19)系统辨识工具箱 (System Identification Toolbox) ★状态空间和传递函数模型★模型验证★ MA，AR，ARMA等★基于模型的信号处理★谱分析(20)小波工具箱 (WaveLab)★基于小波的分析和综合★图形界面和命令行接口★连续和离散小波变换及小波包★一维、二维小波★自适应去噪和压缩。

Signal Processing Toolbox——信号处理工具 箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识 工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 等等
领域型工具箱
—— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具 箱，其专业性很强，比如控制系统工
具箱（ Control System Toolbox）；信
号处理工具箱（Signal Processing
Toolbox）；财政金融工具箱（ Financial
Toolbox）等等。只适用于本专业。
Matlab常用工具箱
变量 f fun H A,b Aeq,beq vlb,vub X0 x1,x2 options 描 述 线性规划的目标函数f*X 或二次规划的目标函 数X’*H*X+f*X 中线性项的系数向量 非线性优化的目标函数.fun必须为行命令对象 或M文件、嵌入函数、或MEX文件的名称 二次规划的目标函数X’*H*X+f*X 中二次项的系 数矩阵 A矩阵和b向量分别为线性不等式约束： AX b 中的系数矩阵和右端向量 Aeq矩阵和beq向量分别为线性等式约束： Aeq X beq 中的系数矩阵和右端向量 X的下限和上限向量：vlb≤X≤vub 迭代初始点坐标 函数最小化的区间 优化选项参数结构，定义用于优化函数的参数 调用函数 linprog,quadprog fminbnd,fminsearch,fminunc, fmincon,lsqcurvefit,lsqnonlin, fgoalattain,fminimax quadprog linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon, fminimax linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon, fminimax linprog,quadprog,fgoalattain, fmincon,fminimax,lsqcurvefit, lsqnonlin 除fminbnd外所有优化函数 fminbnd 所有优化函数

plot - Linear plot. loglog - Log-log scale plot. semilogx - Semi-log scale plot. semilogy - Semi-log scale plot. fill - Draw filled 2-D polygons.
31
Specialized X-Y graphs. polar - Polar coordinate plot. bar - Bar graph. stem - Discrete sequence or "stem" plot. stairs - Stairstep plot. errorbar - Error bar plot. hist - Histogram plot. rose - Angle histogram plot. compass - Compass plot. feather - Feather plot. fplot - Plot function. comet - Comet-like trajectory.
学科前沿最新的工具箱（三）
遗传算法工具箱
遗传算法是受达尔文“物 竞天择、适者生存”进化 论启发而提出的一种优化 算法
21
遗传算法 (1/2)
传统优化算法的局限性
-具有一个局部极值点的函数
-具有多个局部极值点的函数
最优解
最优解？ 22
最优解！
遗传算法 (2/2)
- 能否从多个方向同时进行搜索? 遗传算法的基本原理
停止
工具箱的扩充功能
用户可以修改工具箱中的函数，更 为重要的是用户可以通过编制 m文件 来任意地添加工具箱中原来没有的工具 函数。此功能充分体现了Matlab语言的 开发性。

环节库及框图的建立4
2．环节的联接 把各环节的端口按框图联接起来，联接的方法是把 鼠标指在线段的始端，按下左键不放，移动鼠标， 一直引到线段的终点端口再释放。此时在终点上 将出现箭头。一般环节都只有一个输入端，有些 环节如乘法器、逻辑运算等具有双输入端，相加 器则可能有更多的输入端，需要先定义输入端的 数目。 3．环节参数的设定 用“双击左键”的方法，逐个打开各个环节的参数 设定窗口以修改其中的参数，这些参数可以用 MATLAB中任何合法的方式表示。
9.1.2 符号数学式的表示方法1
Symbolic工具箱要能分析字符串的含义。首先要 对符号变量作出定义，用语句“x = sym('x')；” 就定义了x是一个字符串变量，此后键入的算式 f=3*x^2+5*x+2，或y=sin(x)就具有了符号函数的 意义，f和y也自然成为字符串变量。 如果一个数学符号表示式中有多个符号，如 z = a*t^2+b*t+c 可以用多个符号变量定义语句放在此式前面。 syms a b c t
9.4.4 通信系统模块工具箱简介
课件结束，谢谢各位！ 课件结束，谢谢各位！
西安电子科技大学 陈怀琛
9.4 以Simulink为基础的模块工具箱
这种工具箱发展很快，现已有近30个。本 这种工具箱发展很快，现已有近 个 书只简要地介绍以下四个模块工具箱， 书只简要地介绍以下四个模块工具箱， 9.4.1 电力系统（Powersys）模块工具箱 9.4.2 数字信号处理（DSP Blocks）模块 工具箱 9.4.3 定点处理（Fix-Point Blocks）模块 工具箱 9.4.4 通信系统（Comm）模块工具箱
9.2.5 子系统屏蔽功能
它有如下的一些特点： (1)把子系统中的多个对话框集中成为一个。因此， 改变系统参数时就不必逐个去打开子系统中的各 个环节，这种功能称为屏蔽。经过屏蔽的子系统 就成为一个黑盒子，可以从外部改变其参数而不 涉及其内部结构。 (2)允许用户为该子系统创建自己喜欢的参数修改对 话框。 (3)允许用户为该子系统创建自己定义的图标，建立 相应的帮助文本。 (4)避免由于偶然因素而破坏或改动子系统的参数， 同时也有知识产权保密作用。

MATLAB工具箱的使用MATLAB®是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域的数学建模、数据分析、仿真和算法开发等工作中。

为了满足不同领域的需求，MATLAB提供了许多不同的工具箱。

这些工具箱包含了各种不同领域的函数和工具，可以帮助用户更加高效地进行数据处理、模拟和算法开发等工作。

下面将介绍几个常用的MATLAB工具箱，以及它们的使用方法：1.信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：这个工具箱提供了一系列处理数字信号的函数和工具。

用户可以使用这些函数和工具进行信号滤波、功率谱估计、频谱分析、时间频率分析等操作。

该工具箱还提供了许多基本信号处理算法，如滤波器设计、卷积和相关等。

例如，用户可以使用`filtfilt(`函数对信号进行零相移滤波，以去除噪声。

2.图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：图像处理工具箱提供了一系列处理数字图像的函数和工具。

用户可以使用这些函数和工具进行图像的读取、显示、修改、增强和分析等操作。

该工具箱包含了许多常用的图像处理算法，如图像滤波、边缘检测、形态学处理和图像分割等。

例如，用户可以使用`imread(`函数读取图像，然后使用`imshow(`函数显示图像。

3.控制系统工具箱（Control System Toolbox）：这个工具箱提供了一系列用于分析和设计控制系统的函数和工具。

用户可以使用这些函数和工具进行控制系统的建模、稳定性分析、根轨迹设计和频域分析等操作。

该工具箱还提供了许多常用的控制系统设计方法，如PID控制器设计和状态空间控制器设计等。

例如，用户可以使用`tf(`函数创建传递函数模型，然后使用`step(`函数绘制系统的阶跃响应。

4.优化工具箱（Optimization Toolbox）：优化工具箱提供了一系列用于求解优化问题的函数和工具。

用户可以使用这些函数和工具进行线性规划、非线性规划和整数规划等操作。

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。

由数据采集卡进行数据采集与处理
Financial（金融工具箱）
金融数据模型分析，研究金融分析算法
Fuzzy Logical（模糊逻辑工具箱）
模糊逻辑系统的设计与仿真分析
Image Processing（图像工具箱）
进行图像处理、分析及其算法研究
Instrument Control（仪表工具箱）
测试仪表的控制与通信
Optimization（优化工具箱）
解决一般大规模优化问题
Robust Control（鲁棒工具箱）
多变量反馈式鲁棒控制系统的设计
Signal Processing（信号处理工具箱）
信号处理、分析及其算法实现研究
Spline（样条工具箱）
数据样条逼近的创建与处理
Statistics（统计工具箱）
概率模型与数据统计分析
LMI Control（LMI控制工具箱）
基于优化技术的鲁棒控制器设计
Link for Composer Studio（代码创作室工具箱）
基于MATLAB与RTDX的Texas数字信号处理器
Mapping（制图工具箱）
信息分析及图形的可视化
Model Predictive Comtrol（模型预测工具箱）
表1-1 MATLAB常用工具箱
工具箱名称
工具箱使用说明
Communications（通信系统工具箱）
创建并分析通信系统
Control System（控制系统工具箱）
创建并分析反馈式控制系统
Curve Fitting（曲线拟合工具箱）
进行曲线模型的数据拟合与分析
Data Acquisition（数据采集工具箱）
约束条件下的大型多变量问题的控制分析

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。

Ｔoolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox™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 Toolbox 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。

2Partial Differential Euqation Toolbox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。

3Statistics Toolbox统计学工具箱Statistics and Machine Learning Toolbox 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。

回归和分类算法用于依据数据执行推理并构建预测模型。

MATLAB工具箱的功能及使用方法引言：MATLAB是一种常用的用于数值计算和科学工程计算的高级计算机语言和环境。

它的灵活性和强大的计算能力使得它成为工程师、科学家和研究人员的首选工具之一。

而在MATLAB中，工具箱则提供了各种专业领域的功能扩展，使得用户能够更方便地进行数据分析、信号处理、优化和控制系统设计等任务。

本文将介绍MATLAB工具箱的一些常见功能及使用方法，并探讨其在不同领域中的应用。

一、图像处理工具箱图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）是MATLAB的核心工具之一，它提供了一套强大的函数和算法用于处理和分析数字图像。

在图像处理方面，可以使用MATLAB工具箱实现各种操作，如图像增强、降噪、边缘检测、图像分割等。

其中最常用的函数之一是imread，用于读取图像文件，并将其转换为MATLAB中的矩阵形式进行处理。

此外，还有imwrite函数用于将处理后的图像保存为指定的文件格式。

二、信号处理工具箱信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）是用于处理连续时间和离散时间信号的工具箱。

它提供了一系列的函数和工具用于信号的分析、滤波、变换和频谱分析等操作。

在该工具箱中，最常用的函数之一是fft，用于计算信号的快速傅里叶变换，从而获取信号的频谱信息。

此外，还有滤波器设计函数，用于设计和实现各种数字滤波器，如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。

三、优化工具箱优化工具箱（Optimization Toolbox）提供了解决各种优化问题的函数和算法。

MATLAB中的优化工具箱支持线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划等多种优化问题的求解。

其中最常用的函数之一是fmincon，用于求解无约束和约束的非线性优化问题。

通过传入目标函数和约束条件，该函数可以找到满足最优性和约束条件的最优解。

四、控制系统工具箱控制系统工具箱（Control System Toolbox）用于建模、设计和分析各种控制系统。

以图形界面方式查看、修改和保存Matlab的搜索路径
pathtool 也可以使用菜单: File Set Path 修改 Matlab 的相关配置文件 pathdef.m % 位于 $MATLAB\toolbox\local\
无需手工修改该配置文件，可以先使用 path 或 addpath 命令将指定的目录加入到当前搜索路径中， 然后使用 saveptah 命令将当前搜索路径写入 pathdef.m
将目录 dir1，dir2 添加到 Matlab 的当前搜索路径中 的最前面。(若目录中有空格需加单引号)
例：
path(path,'c:\matlab65p1\toolbox\ncm') 注：以上两种方法添加的路径退出 Matlab 后将失效！
addpath f:\sxsy
永久添加到搜索路径
将指定目录永久添加到搜索路径。
工具箱介绍
因为 Matlab 是一种解释性语言，所以即使在某 个或某些函数中存在语法错误，但如果没执行到该 语句时可能就不会发现该错误，这在一个成功的程 序设计中是不能容许的。
Matlab工具箱的安装
Matlab工具箱的安装 Matlab的所有工具箱都安装在$MATLAB\toolbox 目录中，其中$MATLAB表示Matlab的安装目录。 用户如果想安装自己的工具箱，只需将包含所有 M函数文件的目录名添加到Matlab的搜索路径中。
内部函数？ 是
执行该 内部函数
工具箱安装实例
安装工具箱 ncm
下载 ncm.zip 并将全部文件解压到目录 ncm 中 将目录 ncm 复制到 $MATLAB\toolbox\
将目录 $MATLAB\toolbox\ncm 添加到当前搜索路径， 或永久添加到 Matlab 搜索路径中。

• 非线型方程求解
信号处理工具箱
• 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真
• 谱分析和估计 • FFT、DCT等变换 • 参数化模型
学科前沿最新的工具箱
模糊控制逻辑工具箱
友好的交互设计界面，自适应神经模糊学习、聚类以及Sugeno推理 神经网络工具箱 神经网络系统具有集体运算的能力 和自适应的学习能力。具有很强的容错 性和鲁棒性，善于联想、综合和推广。
help specmat compan - Companion matrix. gallery - Several small test matrices. hadamard - Hadamard matrix. hankel - Hankel matrix. hilb - Hilbert matrix. invhilb - Inverse Hilbert matrix. magic - Magic square. pascal - Pascal matrix. toeplitz - Toeplitz matrix. vander - Vandermonde matrix.
matlab6功能扩充的工具箱有：
• 控制系统工具箱、图象处理工具箱、 神经元网络工具箱、信号处理工具箱、 simulink仿真工具箱 虚拟现实工具箱 电力系统工具箱 仪器仪表控制工具箱 报告编辑工具箱
Matlab6新增工具箱有：
• • • •
工具箱的扩充功能：
用户可以修改工具箱中的函数， 更为重要的是用户可以通过编制 m 文件来任意地添加工具箱中原来没 有的工具函数。此功能充分体现了 matlab语言的开发性。
Simulink优点
• 适应面广：包括线性、非线性系
统；离散、连续系统
• 结构和流程清晰：以方块图形式 呈现，

matlab工具箱介绍MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱.功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。

而领域型工具箱是专业性很强的。

如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。

下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍：1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。

令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析——信号编码——调制解调——滤波器和均衡器设计——通道模型——同步可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。

2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。

鲁连续系统设计和离散系统设计* 状态空间和传递函数* 模型转换* 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图* 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等* 根轨迹、极点配置、LQG3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。

* 成本、利润分析，市场灵敏度分析* 业务量分析及优化* 偏差分析* 资金流量估算* 财务报表4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统* 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。

* 友好的交互设计界面* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理* 支持SIMULINK动态仿真* 可生成C语言源代码用于实时应用(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox* 高阶谱估计* 信号中非线性特征的检测和刻画* 延时估计* 幅值和相位重构* 阵列信号处理* 谐波重构(7)图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。

常用工具箱MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。

工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。

功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。

学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。

开放性使MATLAB广受用户欢迎。

除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。

Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱Control System Toolbox——控制系统工具箱Communication Toolbox——通讯工具箱Financial Toolbox——财政金融工具箱System Identification Toolbox——系统辨识工具箱Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱Image Processing Toolbox——图象处理工具箱LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱Neural Network Toolbox——神经网络工具箱Optimization Toolbox——优化工具箱Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱Spline Toolbox——样条工具箱Statistics Toolbox——统计工具箱Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱Simulink Toolbox——动态仿真工具箱Wavele Toolbox——小波工具箱常用函数Matlab内部常数[2]eps：浮点相对精度exp：自然对数的底数ei 或 j：基本虚数单位inf 或 Inf：无限大，例如1/0nan或NaN：非数值（Not a number），例如0/0pi：圆周率 p（= 3.1415926...）realmax：系统所能表示的最大数值realmin：系统所能表示的最小数值nargin: 函数的输入引数个数nargout: 函数的输出引数个数lasterr：存放最新的错误信息lastwarn：存放最新的警告信息MATLAB常用基本数学函数abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度angle(z)：复数z的相角(Phase angle) sqrt(x)：开平方real(z)：复数z的实部imag(z)：复数z的虚部conj(z)：复数z的共轭复数round(x)：四舍五入至最近整数fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数floor(x)：下取整，即舍去正小数至最近整数ceil(x)：上取整，即加入正小数至最近整数rat(x)：将实数x化为多项分数展开rats(x)：将实数x化为分数表示sign(x)：符号函数 (Signum function)。

MATLAB常用工具箱常用工具箱MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。

工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。

功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。

学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。

开放性使MATLAB广受用户欢迎。

除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。

Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱Control System Toolbox——控制系统工具箱Communication Toolbox——通讯工具箱Financial Toolbox——财政金融工具箱System Identification Toolbox——系统辨识工具箱Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱Image Processing Toolbox——图象处理工具箱LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱Neural Network Toolbox——神经网络工具箱Optimization Toolbox——优化工具箱Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱Spline Toolbox——样条工具箱Statistics Toolbox——统计工具箱Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱Simulink Toolbox——动态仿真工具箱Wavele Toolbox——小波工具箱常用函数Matlab内部常数[3]eps：浮点相对精度exp：自然对数的底数ei或j：基本虚数单位inf或Inf：无限大，例如1/0nan或NaN：非数值（Not a number），例如0/0 pi：圆周率p（= 3.1415926...）realmax：系统所能表示的最大数值realmin：系统所能表示的最小数值nargin:函数的输入引数个数nargout:函数的输出引数个数lasterr：存放最新的错误信息lastwarn：存放最新的警告信息MATLAB常用基本数学函数abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度angle(z)：复数z的相角(Phase angle)sqrt(x)：开平方real(z)：复数z的实部imag(z)：复数z的虚部conj(z)：复数z的共轭复数round(x)：四舍五入至最近整数fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数floor(x)：下取整，即舍去正小数至最近整数ceil(x)：上取整，即加入正小数至最近整数rat(x)：将实数x化为多项分数展开rats(x)：将实数x化为分数表示sign(x)：符号函数(Signum function)。

matlab工具箱
matlab工具箱已经成为一 个系列产品，matlab主工具箱 和各种工具箱（toolbox ）。
一、工具箱简介
• 功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充matlab 的数值计算、符号运算功能、图形建模 仿真功能、文字处理功能以及与硬件实 时交互功能，能够用于多种学科。
具箱 • Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
• Higher-Order Spectral Analysis Toolbox—— 高阶谱分析工具箱
• Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
• LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具 箱
Matlab6新增工具箱有：
• 虚拟现实工具箱 • 电力系统工具箱 • 仪器仪表控制工具箱 • 报告编辑工具箱
工具箱的扩充功能：
用户可以修改工具箱中的函数， 更为重要的是用户可以通过编制 m 文件来任意地添加工具箱中原来没 有的工具函数。此功能充分体现了 matlab语言的开发性。
二、通用工具箱
1. Matlab主工具箱 • 前面课程所介绍的数值计算、符号运算、
绘图以及句柄绘图都是matlab主工具箱 的内容，是matlab的基本部分，也是我 们课程的重点。 • Matlab主工具箱位于：
c:\matlab\toolbox\matlab • matlab主工具箱是任何版本的matlab都
不可缺少的。
• 除toolbox\matlab之外的工具箱，在比较 完整的专业版matlab语言中有20多个工 具箱。这些工具箱是需要单独选择购买 的。
• matlab主工具箱共有21个函数库 datafun —— 数据分析函数库

MATLAB工具箱分析MATLAB是一种强大的数值计算、数据分析和可视化工具，它提供了各种工具箱，用于解决各种应用领域的问题。

这些工具箱包括统计学工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱、优化工具箱等，每个工具箱都提供了一套专门的函数和算法，可以帮助用户更有效地进行分析和解决问题。

在本文中，我们将对几个常用的工具箱进行分析。

统计学工具箱是MATLAB的一个重要组成部分，它提供了一系列用于描述、分析和可视化数据的函数。

这个工具箱包括统计描述、假设检验、回归分析、时间序列分析等功能。

用户可以使用这些函数来计算数据的均值、方差、百分位数、相关系数等统计指标，进行统计推断，比较两组数据是否具有显著差异，进行线性回归分析和时间序列分析等。

信号处理工具箱用于处理和分析信号数据。

它包括数字滤波器设计、信号压缩、频谱分析、傅里叶变换等功能。

用户可以使用这些工具对信号数据进行滤波、降噪、频谱分析等操作。

此外，该工具箱还提供了音频处理和图像处理的功能，可以用于音频信号的录制与播放、音频特征提取、音频压缩等方面的应用。

图像处理工具箱提供了一套广泛的函数和算法，可以用于图像的读取、处理、分析和显示。

它包括图像增强、图像滤波、图像分割、图像配准等功能。

用户可以使用这些函数对图像进行亮度调整、锐化、去噪，进行边缘检测、目标识别等操作。

优化工具箱用于求解最优化问题。

它提供了各种优化算法，包括线性优化、非线性优化、整数规划、多目标优化等。

用户可以使用这些函数解决各种最优化问题，比如最小化函数、最大化函数、约束优化等。

除了以上几个工具箱外，MATLAB还有许多其他的工具箱，包括控制系统工具箱、仿真工具箱、经济学工具箱等。

这些工具箱提供了丰富的功能和工具，可以帮助用户解决各种复杂的问题。

通过使用这些工具箱，用户可以更加方便地进行数据分析和处理。

MATLAB提供了丰富的可视化工具，可以直观地展示分析结果和数据变化趋势。

同时，它还具有编程能力，用户可以通过编写脚本和函数，实现更加复杂的数据分析和处理操作。