matlab常用工具箱的作用及如何使用？

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。 [1] MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂(矩阵实验室)，软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。MATLAB：统一了用于一维、二维与三维数值积分的函数并提升了基本数学和内插函数的性能MATLAB Compiler：可以下载 MATLAB Compiler Runtime (MCR)，简化编译后的程序和组件的分发Image Processing Toolbox：通过亮度指标优化进行自动图像配准Statistics Toolbox：增强了使用线性、广义线性和非线性回归进行拟合、预测和绘图的界面System Identification Toolbox：识别连续时间传递函数2022年4月6日消息，MATLAB R2022a 原生 Apple Silicon 平台开放测试版是 MATLAB 的早期版本，适用于 Apple Silicon Mac 用户，以评估现有代码和应用程序的执行，并测试第三方集成和附加组件。此测试版将持续到2022年8月31日。

Toolbox工具箱 序号 工具箱 备注 一、数学、统计与优化 1 Symbolic 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。 PDF 的格式分享带注释的推导。

您可以采用 HTML 或

Partial 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。

Statistics 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。

对于分析多维数据，Statistics and Machine Learning Toolbox 可

让您通过序列特征选择、逐步回归、主成份分析、规则化和其他降维方法确定影响您的模型的主要变量或特征。该工具箱提供了受监督和不受监督机器学习算法，包括支持向量机 (SVM)、促进式 (boosted) 和袋装 (bagged) 决策树、k-最近邻、k-均值、k-中心点、分层聚类、高斯混合模型和隐 马尔可夫模型。 4

Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 Curve

Fitting Toolbox? 提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法，比如样条、插值和平滑。 在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘图、插值和外推，估计置信区间，计算积分和导数。

Optimization Toolbox 优化工具箱 OptimizationToolbox? 提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件的函 数。工具箱中包括了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二 乘的求解器。您可以使用这些求解器寻找连续与离散优化问题的解决方案、执行折衷分析、 以及将优化的方法结合到其算法和应用程序中。

Global

Optimization Toolbox 全局优化工具箱 Global

Optimization Toolbox 所提供的方法可为包含多个极大值或极小值的问题搜索全局解。它包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法和模拟退火求解器。对于目标

函数或约束函数连续、不连续、随机、导数不存在以及包含未

确定参数的仿真模型或黑箱函数的优化问题，都可使用这些求解器来求解。 遗传算法和模式搜索求解器都支持算法定制。你可以修改初始种群和适应度尺度变换选项、定义亲本选配、交叉和变异函数，创建自定义的遗传算法。还可通过定义轮询、搜索和 其它函数来自定义模式搜索。 7 Neural Network

Toolbox 神经网络工具箱 神经网络工具箱?提供的功

能和应用服务建模是不容易建模与封闭形式方程复杂的非线性系统。神经网络工具箱支持监督学习与前馈，径向基和动态网络。它也支持无监督学习与自组织地图和有竞争力的层。有了你可以设计，培训，可视化和模拟神经网络工具箱。可以使用神经网络工具箱等应用数据拟合，模式识别，聚类，时间序列预测，和动态系统建模和控制。 要加快培养和处理大型数据集，您可以在多核处理器，GPU和计算机集群使用并行计算工具箱所谓Matlab工具箱就是一些M文件的集合, 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语言的开放性。许多的专业领域在Matlab中都有自己的工具箱, 假如你发现你的专业领域没有的话, 你也可以自己开发一个哦。

还是先通过下面这篇Matlab的各个工具箱功能介绍的小文章，来看看有没有你所需要的吧,有感兴趣的朋友,可以到网上搜各工具箱函数的细节,相信你会好运的~~~~

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。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、LQG

3)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