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出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115441874
商品编码：29709405028
包装：平装-胶订
开本：16
出版时间：2017-09-01
具体描述
内容介绍
内容介绍
在各行各业的工程实践中，有大量的科学计算工作需要完成。传统的计算方式一般需要较长的周期，相比之下开发效率J高的MATLAB是一个更好的选择。在MATLAB中，编程细节被简化，繁琐的实现过程也被略去，用户可以将更多精力集中于所需要处理的核心问题上。 MATLAB科学计算涉及数学、机械、电子、控制和金融等多个领域。本书以MATLAB科学工程计算为立足点，介绍MATLAB在科学计算领域中如何运用庞大的科学函数库来解决一些实际问题。在函数的选择上兼顾各函数的使用频率和专业性，力求典型全面。本书可作为MATLAB课程的教学用书或者线性代数、概率统计等课程的教学辅助书。
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目录
D 1章 MATLAB入门 1 1.1 MATLAB简介 1 1.1.1 MATLAB的产生和发展 1 1.1.2 MATLAB的产品构成与 特点 2 1.1.3 MATLAB与科学计算 4 1.2 MATLAB的安装开发环境、 D 1章 MATLAB入门 1
1.1 MATLAB简介 1
1.1.1 MATLAB的产生和发展 1
1.1.2 MATLAB的产品构成与
特点 2
1.1.3 MATLAB与科学计算 4
1.2 MATLAB的安装开发环境、
窗口简介 4
1.2.1 MATLAB的安装 4
1.2.2 MATLAB的集成开发
环境 9
1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其帮助系统 13
1.3.1 搜索路径 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 帮助系统 16
1.3.4 学习MATLAB的方法 19
D 2章 MATLAB程序设计 21
2.1 基本语法 21
2.1.1 标识符 21
2.1.2 数据类型 23
2.1.3 运算符 35
2.1.4 流程控制语句 37
2.1.5 矩阵与数组 41
2.1.6 脚本与函数 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 读写文本文件 45
2.2.3 读写图像文件 47
2.3 MATLAB编程技巧 49
2.3.1 高效开发技巧 49
2.3.2 提高代码效率 49
2.3.3 向量化编程 50
2.3.4 并行计算 50
2.3.5 稀疏矩阵 51
2.4 综合实例 56
D3章 可视化编程 58
3.1 绘制二维图形 58
3.1.1 常用绘图函数 58
3.1.2 图形设置 60
3.1.3 特殊图形 62
3.1.4 特殊坐标系函数 64
3.2 绘制三维图形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 设计工具 69
3.3.2 句柄图形对象 70
3.3.3 GUIDE简介 72
3.3.4 创建GUIDE 74
3.3.5 GUI的编程 78
3.3.6 CallBack函数 80
3.4 综合实例 81
D4章 MATLAB求微分与积分 89
4.1 J限 89
4.2 数值积分 92
4.2.1 Int求积分 92
4.2.2 梯形法求积分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
积分法 98
4.2.4 重积分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重数值积分法 103
4.2.6 积分变换 104
4.3 数值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函数 110
4.3.4 中点公式 112
4.3.5 三点公式法和五点
公式法 113
4.3.6 样条函数法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多项式的微分 121
4.4 综合实例 123
D5章 MATLAB插值计算 124
5.1 一维插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛顿插值 129
5.1.3 埃尔米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次样条插值 138
5.2 二维插值 140
5.2.1 近邻插值 141
5.2.2 分片线性插值 141
5.2.3 双线性插值 142
5.2.4 双三次插值 143
5.2.5 散乱节点插值 147
5.3 综合实例 149
D6章 MATLAB函数逼近 152
6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
6.2.1 平方逼近的原理 156
6.2.2 正交多项式 162
6.2.3 切比雪夫多项式 163
6.2.4 勒让德多项式 170
6.3 一致逼近 175
6.4 综合实例—泰勒展开式
的降次 182
D7章 MATLAB曲线与曲面拟合 185
7.1 二乘拟合 185
7.2 MATLAB拟合函数 191
7.2.1 多元线性拟合—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多项式拟合 194
7.2.3 非线性拟合 198
7.3 MATLAB拟合工具箱 203
7.4 综合实例—临床药物
注射问题 213
D8章 MATLAB求解线性方程组 216
8.1 线性方程组 216
8.2 符号解法 217
8.3 求逆法 221
8.4 矩阵分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
8.5.2 SOR超松弛迭代法 231
8.5.3 Jacobi迭代法 234
8.5.4 Bicg迭代法 236
8.6 综合实例 238
D9章 MATLAB求解非线性方程组 242
9.1 二分法 242
9.2 迭代法 244
9.2.1 牛顿法 246
9.2.2 简化牛顿法 248
9.2.3 割线迭代法 249
9.2.4 黄金分割法 250
9.2.5 抛物线法 252
9.2.6 不动点迭代法 254
9.2.7 牛顿下山法 256
9.3 综合实例 257
D 10章 MATLAB概率统计 261
10.1 概率统计工具箱 261
10.2 随机数生成 262
10.2.1 生成均匀分布随机数 264
10.2.2 生成正态分布随机数 266
10.3 随机变量的统计值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求标准差 270
10.3.4 矩 272
10.3.5 几何平均数 273
10.3.6 算术平均数 274
10.3.7 中位数 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 调和平均数 276
10.3.10 样本的偏斜度 277
10.3.11 协方差 278
10.3.12 相关系数 279
10.3.13 其他数字特征 281
10.4 参数估计 281
10.4.1 均匀分布的参数估计 282
10.4.2 正态分布的参数估计 283
10.4.3 二项分布的参数估计 284
10.4.4 mle —指定分布的
参数估计 285
10.5 假设检验 286
10.5.1 t检验法 287
10.5.2 u检验法 288
10.5.3 秩和检验 289
10.5.4 符号秩检验 290
10.6 回归 291
10.6.1 线性回归 291
10.6.2 非线性回归 292
10.7 综合实例 293
D 11章 MATLAB求解微分方程组 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程组的符号解 298
11.1.2 欧拉法 299
11.1.3 改进的欧拉法 301
11.1.4 龙格—库塔法 303
11.1.5 亚D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亚D斯（Adams）
内插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 网格剖分 309
11.2.2 数值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用说明 312
11.4 综合实例 315
D 12章 MATLAB优化计算 320
12.1 MATLAB优化工具箱的函数 320
12.1.1 优化工具箱 321
12.2 线性规划 329
12.3 0-1整数规划 333
12.4 二次规划 334
12.5 多目标规划 337
12.6 贪心算法 339
12.7 遗传算法 341
12.8 模拟退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 综合实例 347
D 13章 C/C 与MATLAB混合编程 353
13.1 C/C 与MATLAB混合调用
的方法 353
13.2 MATLAB调用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 调用MATLAB 357
13.3.1 C/C 调用引擎 357
13.3.2 C/C 调用Matcom 363
13.3.3 C/C 调用COM 370
13.3.4 C/C 调用动态链接库 376
13.4 综合实例 381
D 14章 MATLAB工程计算案例精粹 387
14.1 Delta并联机器人建模 387
14.1.1 背景介绍 387
14.1.2 问题阐述 388
14.1.3 实验例程 390
14.2 柴油机故障诊断 394
14.2.1 问题阐述 394
14.2.2 实验例程 395
14.3 街头游戏解谜 398
14.3.1 问题阐述 398
14.3.2 实验例程 398
14.4 零件参数的设计 400
14.4.1 问题阐述 400
14.4.2 实验例程 402
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特点 2
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2.1.2 数据类型 23
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2.1.6 脚本与函数 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 读写文本文件 45
2.2.3 读写图像文件 47
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2.3.4 并行计算 50
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3.1 绘制二维图形 58
3.1.1 常用绘图函数 58
3.1.2 图形设置 60
3.1.3 特殊图形 62
3.1.4 特殊坐标系函数 64
3.2 绘制三维图形 65
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3.3.1 设计工具 69
3.3.2 句柄图形对象 70
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4.1 J限 89
4.2 数值积分 92
4.2.1 Int求积分 92
4.2.2 梯形法求积分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
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（Simpleson）法 101
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4.3 数值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函数 110
4.3.4 中点公式 112
4.3.5 三点公式法和五点
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5.1.4 分段低次插值 135
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5.2 二维插值 140
5.2.1 近邻插值 141
5.2.2 分片线性插值 141
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5.2.4 双三次插值 143
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10.1 概率统计工具箱 261
10.2 随机数生成 262
10.2.1 生成均匀分布随机数 264
10.2.2 生成正态分布随机数 266
10.3 随机变量的统计值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求标准差 270
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10.3.6 算术平均数 274
10.3.7 中位数 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 调和平均数 276
10.3.10 样本的偏斜度 277
10.3.11 协方差 278
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10.4 参数估计 281
10.4.1 均匀分布的参数估计 282
10.4.2 正态分布的参数估计 283
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10.5 假设检验 286
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10.5.2 u检验法 288
10.5.3 秩和检验 289
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10.6 回归 291
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11.1.2 欧拉法 299
11.1.3 改进的欧拉法 301
11.1.4 龙格—库塔法 303
11.1.5 亚D斯（Adams）
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11.1.6 亚D斯（Adams）
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11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 网格剖分 309
11.2.2 数值微分 310
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11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用说明 312
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12.1.1 优化工具箱 321
12.2 线性规划 329
12.3 0-1整数规划 333
12.4 二次规划 334
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13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 调用MATLAB 357
13.3.1 C/C 调用引擎 357
13.3.2 C/C 调用Matcom 363
13.3.3 C/C 调用COM 370
13.3.4 C/C 调用动态链接库 376
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14.1.1 背景介绍 387
14.1.2 问题阐述 388
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14.2.1 问题阐述 394
14.2.2 实验例程 395
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14.3.1 问题阐述 398
14.3.2 实验例程 398
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14.4.1 问题阐述 400
14.4.2 实验例程 402
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《现代图像处理技术与实践》 前言 图像，作为人类感知世界的重要媒介，其背后蕴含的数学原理、算法模型和处理流程，构成了计算机视觉与信息科学领域的核心内容。从简单的图像增强到复杂的场景理解，图像处理技术不断突破界限，为科学研究、工程应用乃至日常生活带来革命性的变革。本书旨在深入剖析现代图像处理的核心技术，并结合丰富的实践案例，带领读者从理论到实践，全面掌握图像数据的获取、分析、增强、分割、识别等关键环节。我们希望通过系统性的讲解和详实的案例分析，帮助读者构建扎实的图像处理知识体系，并能独立解决实际问题，为进一步探索计算机视觉、机器学习等前沿领域奠定坚实基础。 第一章 图像基础与数字表达 本章将从最基本的概念出发，深入探讨数字图像的本质。我们将首先回顾人类视觉系统的生理机制，理解图像信息是如何被采集和感知的，并在此基础上引入数字图像的概念。读者将了解图像在计算机中是如何被表示的，包括像素、灰度级、色彩空间（如RGB、HSV、CMYK等）的定义与转换。我们将详细阐述不同色彩空间在图像处理中的作用和选择标准。此外，本章还将介绍图像的基本属性，如分辨率、位深度、图像格式（如BMP、JPEG、PNG、TIFF等）及其特点，理解这些属性如何影响图像质量和处理效率。最后，我们会简要介绍图像采集设备的基本原理，为后续的图像处理环节做好铺垫。 第二章 图像增强与复原：优化视觉感知 图像增强是图像处理中最为直观且应用广泛的技术之一，其目标在于改善图像的视觉质量，突出有用信息，抑制噪声。本章将系统介绍多种经典的图像增强算法。我们将从灰度变换入手，讲解点运算（如对数变换、幂次变换、直方图均衡化）如何调整图像的对比度和亮度，从而获得更佳的视觉效果。接着，我们将深入探讨空间域滤波技术，包括线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）用于图像平滑和噪声抑制，以及非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在保留图像边缘信息的同时去除噪声的优势。 图像复原则更侧重于去除或减弱图像在采集或传输过程中引入的失真。本章将重点讲解基于模型的方法，如逆滤波、维纳滤波，分析它们在不同噪声和退化模型下的性能表现。我们还将介绍盲去卷积技术，讨论如何在未知退化模型的情况下尝试恢复原始图像。此外，边缘增强技术，如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子，将作为图像特征提取的预处理步骤进行详细讲解，帮助读者理解如何突出图像中的边缘信息。 第三章 图像变换与特征提取：揭示内在信息 图像变换是理解和分析图像的重要工具。本章将介绍傅里叶变换及其在图像处理中的应用。我们将详细阐述一维和二维傅里叶变换的原理，理解频率域的概念，以及如何通过频率域的滤波（如低通滤波、高通滤波、带通滤波）实现图像的平滑或锐化。此外，我们将介绍离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT），探讨它们在图像压缩和特征提取方面的优势。 特征提取是识别和理解图像的关键步骤。本章将重点介绍多种常用的图像特征。我们将从边缘特征开始，讨论Canny边缘检测算法的完整流程，理解其在多尺度检测和抑制虚假边缘方面的优越性。接着，我们将介绍角点检测算法，如Harris角点检测，分析其检测角点的原理和鲁棒性。区域特征方面，我们将讲解颜色直方图、纹理特征（如LBP、Gabor滤波器）等，理解它们如何量化图像的颜色和纹理信息。最后，本章还将初步介绍一些局部特征描述子，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征），为后续的图像匹配和目标识别打下基础。 第四章 图像分割：划分与识别区域 图像分割是将图像划分为若干个有意义的区域或对象的任务，是计算机视觉和图像分析的基础。本章将系统介绍各种主流的图像分割技术。我们将从阈值分割方法入手，讲解全局阈值和局部阈值（Otsu算法）的原理及应用。接着，我们将深入探讨基于区域的分割方法，包括区域生长法和区域分裂合并法，分析它们的算法流程和优缺点。 连通区域分析是图像分割中重要的后续处理步骤，我们将讲解如何寻找和分析图像中的连通组件。形态学图像处理在图像分割中扮演着重要角色，本章将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作，以及它们在去除噪声、连接断裂物体、分割粘连物体等方面的应用。 此外，本章还将介绍基于边缘的分割方法，如Canny算子结合Hough变换进行直线、圆等形状的检测和分割。近年来，基于图论的分割方法，如图割（Graph Cut），在许多复杂场景下表现出色，我们将对其基本原理和应用进行介绍。最后，我们将引入基于深度学习的图像分割技术（如FCN、U-Net）的最新进展，概述其强大的能力和应用前景。 第五章 图像识别与分类：赋予图像“智慧” 图像识别与分类是使计算机能够理解图像内容、识别特定对象或场景的关键技术。本章将从传统方法讲到现代深度学习方法，带领读者全面了解图像识别的整个过程。我们将首先介绍基于特征的图像匹配方法，如通过SIFT、SURF等特征描述子进行图像检索和物体识别。 然后，本章将重点介绍传统机器学习方法在图像分类中的应用，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，讲解它们如何利用提取的特征进行分类。我们将详细介绍卷积神经网络（CNN）的原理，从感知机、多层感知机开始，逐步构建CNN的层级结构，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等。我们将深入剖析CNN在图像特征学习方面的强大能力，并通过经典CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的演进路径，展示其性能的不断提升。 本章还将涵盖目标检测技术，介绍如何识别图像中的多个对象并定位其位置，如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等。此外，我们还将触及图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）的基本原理和应用。最后，我们将展望图像识别领域的未来发展趋势，如零样本学习、少样本学习、Transformer在视觉领域的应用等。 第六章 图像分析与应用：从理论到实践 本章将聚焦于将前述的图像处理技术应用于实际问题，展示图像分析的强大力量。我们将通过一系列的实际案例，引导读者理解如何在特定应用场景下选择和组合不同的图像处理算法。 我们将首先讨论医学图像分析，如X光片、CT、MRI图像的增强、分割和病灶检测。接着，我们将探讨工业视觉检测，包括产品缺陷检测、自动化生产线上的视觉引导等。遥感图像处理也是一个重要的应用领域，我们将介绍遥感图像的分类、变化检测等技术。 此外，本章还将涉及人脸识别、行人检测、视频监控等安全领域的应用。我们还将讨论图像在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术中的作用，以及图像在增强用户体验方面的潜力。最后，我们将简要介绍图像处理在多媒体娱乐、艺术创作等领域的应用，鼓励读者发挥创意，探索图像处理技术的无限可能。 结语 图像处理技术是一个充满活力且不断发展的领域。本书从基础概念出发，层层深入，涵盖了图像增强、变换、分割、识别等核心技术，并结合丰富的实际应用案例，力求为读者提供一个全面、系统且实用的学习框架。我们希望通过本书的学习，读者不仅能够掌握图像处理的理论知识，更能培养解决实际问题的能力，为未来在相关领域的发展打下坚实基础。图像的世界广阔而迷人，期待您在这片领域中探索出属于自己的精彩。
用户评价
评分
这本书的内容确实是让我眼前一亮！作为一名初涉数据分析领域的研究生，我一直苦于没有一本既能系统讲解MATLAB基础，又能深入触及科学计算和数据统计实操的教材。市面上很多书要么过于理论化，要么代码示例陈旧，要么缺乏实际应用的指导。而《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》恰恰填补了这一空白。从目录的设置就能看出作者的用心良苦，它不仅仅是简单的函数罗列，而是将MATLAB的强大功能与实际科研场景紧密结合。我尤其看重它在数据预处理、可视化以及统计模型构建方面的讲解，这正是我目前最需要加强的部分。通过书中详实的步骤和清晰的逻辑，我感觉自己不再是那个对着海量数据束手无策的“小白”，而是能够有条理地进行数据探索和分析。书中提供的案例也非常贴合科研需求，例如在信号处理、图像分析以及生物信息学等领域的应用，让我看到了MATLAB在不同学科中的普适性和强大威力。我迫不及待地想通过这本书，提升自己的建模和仿真能力，从而在我的毕业论文中取得更大的突破。
评分对于我这样一个有一定MATLAB基础，但希望在科学计算和统计分析方面更进一步的工程师来说，这本书的出现无疑是一场及时雨。过去，我更多地将MATLAB用于一些基础的脚本编写和数值求解，但对于如何利用其丰富的工具箱进行更复杂的科学计算和深入的数据统计分析，总觉得力不从心。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》在这一点上做得非常出色，它没有停留在“知道有这个函数”的层面，而是深入浅出地讲解了函数背后的原理，以及在具体应用场景下的最佳实践。我特别喜欢书中关于数值积分、微分方程求解以及优化算法的章节，这些内容对于我进行工程设计和系统仿真至关重要。同时，它在统计推断、回归分析、方差分析等方面的阐述，也为我处理实验数据、评估模型性能提供了坚实的理论和实践指导。书中提供的代码示例不仅完整，而且具有很强的可复用性，让我能够快速地将学到的知识应用到自己的工作中，有效地解决实际工程问题，优化设计方案，并对实验结果进行更科学的解读。
评分坦白说，我是一名跨学科的研究者，平时的工作涉及到生物医学工程，需要处理大量的实验数据，并进行复杂的数学建模和数值模拟。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书，在很大程度上解决了我在科研工作中遇到的诸多难题。它不仅仅是提供了一些MATLAB命令的集合，更重要的是，它将这些命令巧妙地融入到了实际的科学计算和数据统计应用场景中。书中关于信号处理、图像分析等与我专业高度相关的章节，让我学到了如何利用MATLAB高效地处理和分析实验数据，并从数据中提取有价值的信息。我对书中关于模型拟合、参数估计以及误差分析的讲解尤为 impressed，这对我理解和解释实验结果至关重要。此外，它还介绍了一些高级的科学计算技术，如有限元分析和蒙特卡洛模拟，这些技术在我的研究领域有着广泛的应用前景。这本书的出版，无疑为我打开了通往更深层次科学探索的大门，让我能够更自信地 tackling 复杂的科研问题。
评分作为一名统计学专业的本科生，我对各种统计软件和编程语言都有涉猎，但MATLAB在处理大规模数据集和进行高性能科学计算方面的优势，让我对它充满了兴趣。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书，就像一个为我量身定制的向导，它循序渐进地引导我深入了解MATLAB在统计分析领域的强大能力。书中对各种统计检验方法的实现，以及如何利用MATLAB构建和评估统计模型，都进行了非常细致的讲解。我尤其欣赏它在数据可视化方面的篇幅，各种精美的图表，如散点图、箱线图、热力图等，能够直观地展示数据特征和分析结果，这对于我们理解和沟通数据分析的结论至关重要。此外，书中关于时间序列分析、多元统计分析等高级内容，也为我将来深入研究打下了坚实的基础。我深信，通过这本书的学习，我能够熟练运用MATLAB进行复杂的数据挖掘和统计建模，为我今后的学术研究和职业发展奠定坚实的基础。
评分我一直认为，学习一门强大的编程语言，不仅要掌握其语法和基本函数，更要理解其在实际应用中的精髓。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》这本书，在这方面做得非常到位。它并没有枯燥地罗列MATLAB的各种功能，而是通过生动形象的案例，向读者展示了MATLAB如何解决科学计算和数据统计中的实际问题。我尤其喜欢书中对数值方法和算法实现的讲解，这让我能够更深入地理解这些方法背后的数学原理，并学会如何灵活地运用MATLAB来实现它们。同时，书中在数据可视化和统计建模方面的介绍，也为我提供了非常有价值的参考。我不再是那个仅仅会调用现成函数的人，而是能够理解函数背后的逻辑，并能够根据自己的需求进行定制化开发。这本书为我提供了一个坚实的平台，让我能够在这个平台上，进一步探索MATLAB在科学研究和工程应用中的无限可能，提升我解决复杂问题的能力。
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