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第1章初识MATLAB： 数学、图形与编程

1.1探索MATLAB的世界

1.1.1MATLAB的演变： 从概念到市场领导者

1.1.2功能全景： 数学、图形与编程的融合

1.1.3应用领域： 探索MATLAB的无限潜能

1.1.4行业巨头： MATLAB的市场足迹

1.1.5工具箱概览： 功能函数的宝库

1.1.6应用（App）探秘： 内嵌的迷你软件

1.2掌握MATLAB开发环境

1.2.1选择版本： 新即是优

1.2.2环境搭建： 打造友好的编程空间

1.2.3命令行窗口： 实时的多功能交互界面


1.2.4编辑器窗口： 编程的核心舞台

1.2.5工作区和变量编辑器： 数据的操控平台

1.3MATLAB高效学习方法

1.3.1学习策略与路径： 如何高效上手

1.3.2帮助文档： 不可或缺的学习宝典

1.3.3AI辅助学习与编程： 时代之选


 常见问题解答

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第2章MATLAB极速入门

2.1零基础快速入门

2.1.1变量的起点： 创建与赋值

2.1.2矩阵操作基础

2.1.3矩阵计算基础

2.1.4矩阵索引基础

2.1.5字符矩阵： 文本处理入门

2.2图形可视化

2.2.1图形可视化原理

2.2.2多组数据的绘图

2.2.3三维绘图： 立体的艺术

2.2.4子图技巧： 组织多个视角

2.3数学计算

2.3.1线性代数基础操作

2.3.2微积分基础操作

2.3.3微分方程的求解

2.3.4概率统计： 数据分析的工具

2.4程序设计

2.4.1if语句： 决策的关键

2.4.2for循环： 重复任务的简化

2.4.3脚本编写： 命令序列的集合

2.4.4函数定义： 封装与复用

2.4.5矩阵编程： MATLAB的特色技巧

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第3章矩阵： MATLAB的核心概念

3.1矩阵与数据类型

3.1.1数值矩阵： “数”的结构

3.1.2字符矩阵： “字”的结构

3.1.3符号矩阵： “符”的结构

3.2矩阵与数据结构

3.2.1元胞数组： 多元数据的集成

3.2.2结构体： 有序数据的框架

3.2.3表： 数据分析的利器

3.3矩阵操作

3.3.1索引操作： 矩阵的定位术

3.3.2逻辑操作： 决策与筛选的智慧

3.3.3函数操作： 矩阵处理的魔法

3.3.4实用技巧： 提升编程效率小妙招

3.4矩阵运算

3.4.1算术运算： 矩阵的计算法则

3.4.2逻辑运算： 矩阵的真与假

3.4.3关系运算： 比较与排序的逻辑

3.5矩阵编程

3.5.1矩阵编程举例： 理论与实践的结合

3.5.2矩阵编程要点： 编程效率的秘诀

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第4章图形： MATLAB的可视化技术

4.1绘图技术探索

4.1.1线图： 揭示趋势与关系

4.1.2数据分布图： 探索数据的分布特性

4.1.3离散数据图： 展示离散数据点

4.1.4极坐标图： 从不同角度看数据

4.1.5二维向量与标量场： 解析场的流动与变化

4.1.6三维向量与标量场： 深入三维空间的数据探索

4.2图形设计

4.2.1文本和符号信息： 增加图形的信息量

4.2.2坐标区外观： 美化图形界面

4.2.3颜色栏和配色方案： 丰富图形色彩

4.2.4三维渲染： 让三维图形栩栩如生

4.2.5实用技术： 提升图形的实用性与可读性

4.3图像处理

4.3.1读写处理： 图像的基础操作

4.3.2算术运算： 图像数据的数学处理

4.3.3逻辑运算： 基于条件的图像操作

4.3.4几何运算： 改变图像的形状与位置

4.3.5灰度运算： 探索图像的灰度世界

4.4动画制作： 让图形动起来

4.4.1揭秘动画原理

4.4.2视频生成： 动画的终极形态

4.5科研综合绘图实例

4.5.1条形图+误差线： 数据的直观展示

4.5.2散点图+模型拟合线： 洞悉数据背后的规律

4.5.3散点图+误差线： 精准表达数据的不确定性

4.6三维体图像处理： 探索数据的深度

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第5章数学： MATLAB数学计算

5.1初等数学

5.1.1离散数学

5.1.2多项式

5.2线性代数

5.2.1矩阵基础运算

5.2.2矩阵分解

5.2.3线性方程及矩阵的逆

5.3微积分

5.3.1极限的艺术

5.3.2导数： 原函数的“因”

5.3.3积分： 原函数的“果”

5.3.4泰勒展开： 多项式仿真工具

5.3.5傅里叶展开： 频域上的简谐波仿真

5.4插值与拟合

5.4.1一维插值

5.4.2二维网格数据插值

5.4.3二维一般数据插值

5.4.4多项式拟合

5.4.5最小二乘拟合： 拟合的优化之路

5.5代数方程与优化

5.5.1代数方程的求解

5.5.2无约束优化

5.5.3线性规划： 高效决策工具

5.5.4非线性规划

5.5.5最大值最小化问题

5.6微分方程

5.6.1常微分方程解析解

5.6.2常微分方程数值解

5.6.3微分方程Simulink求解

5.6.4抛物椭圆型偏微分方程

5.6.5偏微分方程工具箱

5.7概率统计

5.7.1概率分布

5.7.2伪随机数的生成与应用

5.7.3统计量分析： 数据的解码器

5.7.4参数估计： 统计的预言家

5.7.5假设检验： 验证数据的真相

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第6章编程： MATLAB程序设计

6.1数据结构

6.1.1数据类型： 多彩的数据世界

6.1.2数据结构： 组织数据的智慧

6.1.3应用技巧： 数据处理的巧手

6.2控制流结构

6.2.1分支结构： 选择的艺术

6.2.2循环结构： 重复的力量

6.2.3试错结构： 错误处理的护盾

6.3程序文件结构

6.3.1脚本： 编程的起点

6.3.2函数： 模块化编程的核心

6.3.3类： 面向对象的精髓

6.4矩阵化编程

6.4.1基础操作与运算

6.4.2矩阵化算法函数

6.5编程习惯

6.5.1命名习惯： 标识的智慧

6.5.2代码习惯： 清晰的编程风格

6.5.3项目习惯： 管理的策略

6.5.4性能习惯： 追求代码的极致

6.6程序交互设计

6.6.1命令行交互： 简洁的指令互动

6.6.2文件交互： 数据的进出通道

6.6.3局部UI交互： 界面的精细操作

6.7调试与分发

6.7.1调试脚本： 错误的猎手

6.7.2程序调试： 追踪程序缺陷（bug）的技巧

6.7.3加密分发： 保护智慧成果

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第7章MATLAB软件设计： App Designer

7.1App Designer介绍

7.1.1为何App Designer是GUIDE的“终结者”

7.1.2探索基础功能

7.1.3快速上手指南

7.2App Designer组件

7.2.1常用组件

7.2.2组织界面的容器组件

7.2.3打造互动体验的仪表组件

7.3App Designer编程

7.3.1代码视图

7.3.2编写回调

7.3.3启动任务

7.3.4构建多窗口应用

7.3.5应用的封装与打包

7.4软件设计实战

7.4.1设计的艺术： 功能篇

7.4.2数据的准备与管理

7.4.3界面设计的思考

7.4.4自建准备

7.4.5动态互动的回调逻辑

7.4.6填写函数

7.4.7分析与优化： 效果篇

7.5App编程构建方法

7.5.1面向对象程序设计

7.5.2App类应用

7.5.3App编程构建解析

7.6科研一线软件设计案例： BiopDesigner 

7.6.1架构篇： 界面布局与逻辑框架

7.6.2功能篇： 探索软件的心脏

7.6.3实现篇： 编译与运行环境

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第8章MATLAB数学建模

8.1图论与网络分析： 揭示事物间的隐藏联系

8.1.1图论： 构建与分析抽象网络的基础

8.1.2社交网络图： 描绘人际关系的图形结构

8.1.3交通网络分析： 加权图的应用与优化

8.1.4动态规划与最短路径问题： 高效路径的探索

8.2博弈论与策略分析： 理解竞争与合作的智慧

8.2.1博弈论： 战略互动的数学框架

8.2.2囚徒困境与纳什均衡： 博弈的经典难题

8.2.3Cournot竞争模型： 企业博弈的经济解析

8.3决策评价模型： 精准打分的艺术

8.3.1TOPSIS法： 接近理想解的评价方法

8.3.2主成分分析法： 数据降维与信息提取

8.3.3因子分析法： 深挖变量背后的因子

8.4模糊数学与决策： 模糊环境下的准确判断

8.4.1模糊数学基础： 隶属度与不确定性的处理

8.4.2模糊聚类分析： 基于隶属度的分类技术 

8.4.3模糊综合评价： 综合评定的模糊逻辑

8.5启发式算法： 复杂问题的智能求解

8.5.1启发式算法概览： 计算的力量解放思考

8.5.2模拟退火算法： 热力学启发的优化策略

8.5.3遗传算法： 生物进化原理启发下的优化策略

常见问题解答

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第9章Simulink仿真

9.1Simulink入门指南

9.1.1模块库揭秘： 仿真的“心脏”

9.1.2基本操作技巧

9.1.3系统建模方法

9.2PID控制系统

9.2.1深入理解PID控制

9.2.2构建PID控制系统模型

9.2.3PID控制系统调试与分析

9.3通信系统

9.3.1掌握通信系统基础

9.3.2通信工具箱： 通信设计利器

9.3.3通信系统调制与解调建模

9.4信号处理系统

9.4.1理解信号处理系统

9.4.2信号处理工具箱： 处理信号的利器

9.4.3信号处理系统建模调试案例

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第10章计算机视觉

10.1计算机视觉基础

10.1.1概念揭秘： 视觉领域的术语解析

10.1.2现状透视： 计算机视觉的进化之路

10.1.3原理剖析： 视觉技术的核心机制

10.1.4实用工具： MATLAB视觉工具箱

10.2基于小波变换的图像融合

10.2.1图像融合的奥秘

10.2.2小波变换基本原理与在图像融合中的应用

10.2.3动手实践： 玩转小波变换图像融合

10.3图像全景拼接

10.3.1全景拼接： 技术原理解读

10.3.2案例实操： 打造全景世界

10.3.3效果分析： 拼接艺术的品鉴

10.4光流法运动检测

10.4.1解析光流法： 原理与独特优势

10.4.2案例分析： 光流法详解与应用

常见问题解答

本章精华总结

第11章人工智能

11.1人工智能的概念、技术与分类

11.1.1人工智能的发展与现状

11.1.2普通人在人工智能浪潮中的角色

11.1.3人工智能学科的子领域简介

11.1.4机器学习的奥秘

11.2监督学习

11.2.1回归： 连续的标签分布

11.2.2分类： 离散的标签分布

11.3无监督学习

11.3.1无监督学习技术全景

11.3.2聚类： 以K均值聚类为例

11.3.3降维： 以主成分分析法为例

11.4强化学习

11.4.1强化学习： 结构与原理

11.4.2强化学习方法介绍： Q学习算法 

11.4.3基于Q学习算法的强化学习实例 

常见问题解答

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附录A工具箱分类及简介

附录B常用核心函数

B.1语言基础

B.2数据导入和分析

B.3数学

B.4图形

B.5编程

B.6App构建