MATLAB培训：MATLAB简介&MATLAB功能

MATLAB简介

技术计算语言

全球数以百万计的工程师和科学家使用 MATLAB® 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康监控设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。

数学·图形·编程。

MATLAB 平台为解决工程和科学问题进行了优化。基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上最自然的计算数学表示方法。内置图形使得可视化和洞察数据变得简单易行。大量的预制工具箱库可让您即刻开始使用对您的应用领域至关重要的算法。桌面环境鼓励试验、探索和发现。这些 MATLAB 工具和功能全部经过严格测试，并为相互协同工作而定制。

扩展·集成·部署。

MATLAB 帮助您让想法超越桌面的限制。您可以对大型数据集运行分析，并扩展到集群和云。MATLAB 代码可以与其他语言集成，从而允许您将算法和应用程序部署在 Web、企业和生产系统内。

MATLAB功能

桌面

在线编辑器：创建并运行具有嵌入式输出的实时脚本；添加等式和图像，以增强交互式描述

Toolbox：使用 matlab.addons.toolbox 程序包通过编程方式对 MATLAB 自定义工具箱进行打包和安装

Tab 自动填充：在选定 MATLAB 函数调用中完成参数名和选项

暂停按钮：暂停执行编辑器的某个程序，并进入调试模式

语言和编程

datetime 对象：通过“首选项”面板设置 datetime 对象的默认时区和格式

zeros、ones 和 eye 函数：创建 logical 数组

数学

移动统计函数：使用 movmean、movsum、movmedian、movmax、movmin、movvar 和 movstd 函数计算移动统计数据

datetime 和 duration 数组：使用 std 计算标准偏差

datetime 和 duration 数组：使用函数 mean、median、std 和 sum 中的 'omitnan' 或 'omitnat' 忽略 NaN 和 NaT

graph 和 digraph 类：使用中心和最近的节点函数分析图形和网络

svds 函数：提高奇异值计算的性能和收敛特性，适用于多种矩阵

median 函数：计算中值，具有改进的性能

cummin、cummax、cumprod 和 cumsum 函数：计算累计最小值、最大值、乘积和总和，具有改进的性能

图形

polarplot 函数：对极坐标中的数据绘图并修改极坐标轴的属性

yyaxis 函数：使用两个 y轴创建图，并单独对每个 y轴进行自定义

图例对象：添加图例标题，并在点击图例项目时创建对高亮绘图的回调

histogram2 函数：为双变量柱状图启用数据链接和数据刷

函数绘图：将数学表达式以参数线、曲面图和等位线图的形式表现出来

图形显示：使用大量标记更快地生成图

3-D 平移和缩放：通过改进的平移和缩放行为在 3-D 视图中的轴上浏览数据

生成应用

应用设计器：使用增强的设计环境和扩展的 UI 组件集构建带有线条图和散点图的 MATLAB 应用

数据导入和导出

writetable 函数：速度明显更快地写入到文本文件，尤其适用于大文件

readtable 函数：更快地读取 Excel 文件

writetable 函数：写入至 Mac 和 Linux 平台上的 Excel 文件

spreadsheetDatastore 函数：从一组 Excel 文件中导入和处理数据

datastore 函数：使用改善的文件格式检测功能导入 TabularTextDatastore 对象

ImageDatastore 对象：使用 Labels 属性指定图像标签并使用 splitEachLabel、countEachLabel 和 shuffle 函数进行处理

fileDatastore 函数：为过大而不适合内存的文件集创建自定义数据存储

readtable 函数：读取文本文件，可自动检测分隔符、标题行和变量名

tabularTextDatastore 和 imageDatastore 函数：创建对象以导入大文本和图像数据集合

性能

性能测试框架：使用单元测试框架测量 MATLAB 代码性能

图形显示：使用大量标记更快地生成图

writetable 函数：速度明显更快地写入到文本文件，尤其适用于大文件

readtable 函数：更快地读取 Excel 文件

median 函数：计算中值，具有改进的性能

cummin、cummax、cumprod 和 cumsum 函数：计算累计最小值、最大值、乘积和总和，具有改进的性能

硬件支持

Raspberry Pi：通过 USB 网络摄像头采集图像

Arduino：构建自定义附加程序，以与更多的硬件和软件库连接

高级软件开发

性能测试框架：使用单元测试框架测量 MATLAB 代码性能