MATLAB應(yīng)用基礎(chǔ)

內(nèi)容概要

　　《高等學(xué)校計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教材：MATLAB應(yīng)用基礎(chǔ)》以MATLAB2012a為依據(jù)，包括MATLAB程序設(shè)計基礎(chǔ)、模型使用、圖形處理、MATLAB數(shù)學(xué)問題求解（符號計算、數(shù)學(xué)變換、數(shù)值積分、特殊函數(shù)計算、線性方程組和非線性方程求解、微分方程求解等）、MATLAB工具箱（優(yōu)化分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、遺傳算法工具箱）、MATLAB數(shù)理統(tǒng)計（插值與擬合、回歸分析、聚類分析、判別分析、時間序列分析等）、MATLAB數(shù)字圖像處理（圖像特征計算、圖像對象提取、視頻圖像分析等），以綜合應(yīng)用實例的形式介紹了MATLAB在圖形處理、圖像分析、建筑物基礎(chǔ)問題分析等方面的應(yīng)用。　　《高等學(xué)校計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教材：MATLAB應(yīng)用基礎(chǔ)》系統(tǒng)全面、內(nèi)容合理、實例豐富、層次清晰、使用方便、適用性強(qiáng)，可作為高等學(xué)校理工科專業(yè)本科生、研究生的教學(xué)用書，也可供有關(guān)科研和工程技術(shù)人員參考使用。

書籍目錄

第1章 MATLAB程序設(shè)計基礎(chǔ) 1.1 MATLAB語言入門 1.1.1 MATLAB的主要特點 1.1.2 MATLAB2012a的安裝 1.1.3 MATLAB2012a平臺介紹 1.2 MATLAB程序設(shè)計基礎(chǔ) 1.2.1 常量與變量 1.2.2 數(shù)組與矩陣 1.2.3 矩陣的基本運(yùn)算 1.2.4 矩陣的高級運(yùn)算 1.2.5 程序結(jié)構(gòu) 1.2.6 文件處理 1.3 模型使用 1.3.1 模型的建立 1.3.2 模型的打開與修改 1.3.3 模型使用實例 1.4 獨立應(yīng)用程序的創(chuàng)建 1.4.1 使用命令mcc創(chuàng)建獨立應(yīng)用程序 1.4.2 使用命令deploytool創(chuàng)建獨立應(yīng)用程序 習(xí)題1 第2章 MATLAB圖形處理 2.1 圖形處理基礎(chǔ) 2.1.1 圖形制作概述 2.1.2 基本作圖命令 2.1.3 圖形格式的設(shè)置 2.1.4 利用圖形窗口編輯圖形 2.1.5 聲音與動畫的實現(xiàn) 2.2 圖形用戶界面編程 2.2.1 圖形用戶界面的創(chuàng)建與組成 2.2.2 圖形用戶界面編程基礎(chǔ) 習(xí)題2 第3章 MATLAB數(shù)學(xué)問題求解 3.1 符號計算 3.1.1 概述 3.1.2 符號定義 3.1.3 符號運(yùn)算 3.2 線性方程組的求解 3.2.1 線性方程組的特解 3.2.2 齊次線性方程組的通解 3.2.3 非齊次線性方程組的通解 3.2.4 特殊線性方程組的求解 3.3 非線性方程求解 3.3.1 函數(shù)的零點與極值 3.3.2 非線性方程的數(shù)值解 3.3.3 非線性方程的其他解法 3.4 常微分方程求解 3.4.1 帶初值條件的常微分方程 3.4.2 帶邊值條件的常微分方程 3.5 偏微分方程求解 3.5.1 理論基礎(chǔ) 3.5.2 使用命令方式求解偏微分方程 3.5.3 使用視圖方式求解偏微分方程 3.6 數(shù)值積分與分?jǐn)?shù)階微積分計算 3.6.1 數(shù)值積分 3.6.2 分?jǐn)?shù)階微積分 3.7 特殊函數(shù)計算 3.7.1 Gamma函數(shù)與不完全Gamma函數(shù) 3.7.2 Beta函數(shù)與不完全Beta函數(shù) 3.7.3 Bessel函數(shù) 3.7.4 正弦積分與余弦積分 3.7.5 誤差函數(shù) 3.8 數(shù)學(xué)變換 3.8.1Fourier變換 3.8.2 Laplace變換 3.8.3 Hankel變換 3.8.4 Mellin變換 習(xí)題3 第4章 MATLAB工具箱 4.1 MATLAB工具箱簡介 4.2 優(yōu)化工具箱 4.2.1 理論基礎(chǔ) 4.2.2 常用命令 4.2.3 典型算例 4.2.4 運(yùn)籌學(xué)問題的求解 4.2.5 使用遺傳算法解決優(yōu)化問題 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱 4.3.1 BP算法基礎(chǔ) 4.3.2 BP算法常用命令 4.3.3 算例 4.4 小波分析工具箱 4.4.1 理論基礎(chǔ) 4.4.2 小波分析方法 4.4.3 小波分析典型算例 習(xí)題4 第5章 MATLAB數(shù)理統(tǒng)計 5.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計 5.1.1 基本統(tǒng)計量計算 5.1.2 協(xié)方差計算 5.2 回歸分析 5.2.1 數(shù)據(jù)插值與曲線擬合 5.2.2 多元回歸分析 5.2.3 逐步回歸分析 5.3 聚類分析 5.3.1 層次聚類分析 5.3.2 模糊聚類分析 5.4 判別分析 5.4.1 理論基礎(chǔ) 5.4.2 常用命令 5.4.3 算例 5.5 主成分分析與對應(yīng)分析 5.5.1 主成分分析 5.5.2 對應(yīng)分析 5.6 時間序列分析 5.6.1 理論基礎(chǔ) 5.6.2 算例 習(xí)題5 第6章 MATLAB數(shù)字圖像處理 6.1 MATLAB數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 6.1.1 概述 6.1.2 圖像處理工具箱命令一覽 6.1.3 數(shù)字圖像處理基本技術(shù)的MATLAB實現(xiàn) 6.2 圖像特征計算 6.2.1 圖像基本數(shù)字特征 6.2.2 圖像紋理特征提取方法 6.2.3 圖像對象形狀特征提取方法 6.3 視頻圖像分析 6.3.1 概述 6.3.2 視頻文件的生成 6.3.3 視頻特性提取 6.3.4 視頻場景變化檢測 習(xí)題6 第7章 MATLAB綜合應(yīng)用實例 7.1 概述 7.2 利用分?jǐn)?shù)階微積分分析圖像中裂紋的變化過程 7.2.1 理論基礎(chǔ) 7.2.2 編程實現(xiàn) 7.3 基于小波分析的圖像能量參數(shù) 7.3.1 基于小波分析的能量參數(shù) 7.3.2 圖像最佳小波分解尺度 7.4 使用粒子測速技術(shù)計算估計材料中的變形場 7.4.1 粒子圖像測速技術(shù)基礎(chǔ) 7.4.2 使用粒子測速技術(shù)估計位移場 7.4.3 使用粒子測速技術(shù)估計應(yīng)變場 7.5 淺基礎(chǔ)沉降計算 7.5.1 理論基礎(chǔ) 7.5.2 編程實現(xiàn) 7.6 單樁荷載位移關(guān)系的模擬 7.6.1 理論基礎(chǔ) 7.6.2 編程實現(xiàn) 習(xí)題7 附錄A MATLAB 2012a工具箱一覽 附錄B 本書所用文件名一覽 參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   6.1.1概述 1.數(shù)字圖像的基本概念 圖像（Image）是用各種觀測系統(tǒng)以不同形式和手段觀測客觀世界而獲得的、可以直接或間接作用于人類視覺系統(tǒng)而產(chǎn)生視知覺的實體，是人類感知外界信息能力的一種形式，是人類獲取信息和交換信息的主要來源。圖像的范圍很廣泛，不僅包括各類圖片（picture）（如普通照片、X光片、遙感圖片），還包括各類光學(xué)圖像（如電影、電視畫面）、間接轉(zhuǎn)換圖像（如聲音、心率、地震波）；從實體尺度看，圖像可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、衛(wèi)星照片。 數(shù)字圖像處理（DigitalImageProcessing），也稱計算機(jī)圖像處理，是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機(jī)進(jìn)行處理的過程。圖像處理的基本內(nèi)容如下。 （1）圖像增強(qiáng)或修改。圖像增強(qiáng)是通過改善圖像視覺質(zhì)量來符合人們的主觀要求，圖像視覺質(zhì)量高低受觀看者的心理、愛好和文化素質(zhì)等方面的影響。圖像恢復(fù)則致力于分析圖像質(zhì)量降低的原因，盡可能恢復(fù)圖像的本來面目。 （2）圖像分割和描述。圖像分割通過圖像描述來抽取圖像特征（紋理、邊界等），按一定測度（如灰度、幾何性質(zhì)等）區(qū)分圖像中的物體和區(qū)域。圖像描述是用適當(dāng)數(shù)學(xué)語言來表示這些物體或區(qū)域的結(jié)構(gòu)特性、統(tǒng)計特性與相互關(guān)系。通過圖像分割和描述，可以較為容易地實現(xiàn)圖像分類和對象識別。 （3）圖像重建。圖像重建是圖像中某些部分的合并或重新組織。利用超聲波、X射線等技術(shù)取得多幅不同角度的投影圖，進(jìn)而獲得物體內(nèi)部的圖像，這種方法稱為投影重建。 （4）壓縮編碼。彩色數(shù)字圖像通常是由三個顏色分量的二維數(shù)組組成，所含信息量很大，給圖像的傳輸、處理、存儲和顯示帶來很大負(fù)擔(dān)?？梢酝ㄟ^圖像壓縮編碼來刪除圖像中的冗余信息，提高圖像傳輸和存儲效率。數(shù)字圖像處理技術(shù)具有以下特點。 （1）定量化：易于得到定量結(jié)果，具有模擬處理方式無法比擬的優(yōu)點。 （2）適用面廣：既適用于可見光圖像又適用于其他波譜圖像，既可處理靜態(tài)圖像又可處理動態(tài)圖像，處理對象可小到顯微圖像、大至遙感圖像乃至天文望遠(yuǎn)鏡圖像。 （3）精度高：處理精度隨圖像像素分辨率增加而提高，圖像數(shù)字化精度可以滿足不同方面的應(yīng)用需求。 （4）再現(xiàn)性好：處理結(jié)果具有很好的再現(xiàn)性，不會因圖像存儲、傳輸或復(fù)制等變換操作而導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，處理過程始終可以使得原圖再現(xiàn)。 （5）靈活性高：不僅能完成線性運(yùn)算，也能實現(xiàn)非線性處理，凡是用數(shù)學(xué)公式或邏輯關(guān)系表達(dá)的一切運(yùn)算均可以通過數(shù)字圖像處理來實現(xiàn)。

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