MATLAB高效編程技巧與應(yīng)用：25個(gè)案例分析

第一部分　高效編程技巧
　第1章 MATLAB快速入門(mén)
　　1.1 熟悉MATLAB環(huán)境
　　　1.1.1 MATLAB的啟動(dòng)
　　　1.1.2 MATLAB desktop
　　　1.1.3 MATLAB 程序編輯器（Editor）
　　1.2 MATLAB牛刀小試
　　　1.2.1 Hello,MATLAB
　　　1.2.2 萬(wàn)能計(jì)算器用法
　　　1.2.3 一個(gè)“囧”的動(dòng)畫(huà)
　　　1.2.4 編寫(xiě)第一個(gè)MATLAB函數(shù)
　　　1.2.5 用MATLAB運(yùn)行Windows系統(tǒng)命令
　　　1.2.6 用MATLAB發(fā)送電子郵件
　　1.3 M語(yǔ)言介紹
　　　1.3.1 數(shù)值和變量
　　　1.3.2 MATLAB程序流程控制
　　1.4 學(xué)習(xí)MATLAB的方法
　第2章 重新認(rèn)識(shí)矢量（向量）化編程
　　2.1 矢量化編程流行的一些觀(guān)點(diǎn)
　　2.2 重新認(rèn)識(shí)循環(huán)
　　　2.2.1 高版本MATLAB對(duì)循環(huán)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化
　　　2.2.2 選擇循環(huán)還是向量化
　　2.3 提高代碼效率的方法
　　　2.3.1 預(yù)分配內(nèi)存
　　　2.3.2 選用恰當(dāng)?shù)暮瘮?shù)類(lèi)型
　　　2.3.3 選用恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類(lèi)型
　　　2.3.4 減少無(wú)謂損耗——給一些函數(shù)“瘦身”
　　　2.3.5 變“勤拿少取”為“少拿多取”
　　　2.3.6 循環(huán)注意事項(xiàng)
　　　2.3.7 邏輯索引和邏輯運(yùn)算的應(yīng)用
　　2.4 應(yīng)用高版本向量化函數(shù)提高開(kāi)發(fā)效率
　　　2.4.1 accumarray函數(shù)
　　　2.4.2 arrayfun函數(shù)
　　　2.4.3 bsxfun函數(shù)
　　　2.4.4 cellfun函數(shù)
　　　2.4.5 spfun函數(shù)
　　　2.4.6 structfun函數(shù)
　第3章 MATLAB處理海量數(shù)據(jù)
　　3.1 處理海量數(shù)據(jù)時(shí)遇到的問(wèn)題
　　　3.1.1 什么是海量數(shù)據(jù)
　　　3.1.2 經(jīng)常遇到的問(wèn)題
　　3.2 有效設(shè)置增加可用內(nèi)存
　　　3.2.1 系統(tǒng)默認(rèn)下內(nèi)存分配情況
　　　3.2.2 打開(kāi)Windows 3GB開(kāi)關(guān)
　　3.3 減小內(nèi)存消耗注意事項(xiàng)
　　　3.3.1 讀取數(shù)據(jù)文件
　　　3.3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
　　　3.3.3 減小內(nèi)存其他注意事項(xiàng)
　第4章 匿名函數(shù)類(lèi)型
　　4.1 什么是匿名函數(shù)
　　　4.1.1 匿名函數(shù)的基本定義
　　　4.1.2 匿名函數(shù)的種類(lèi)
　　4.2 匿名函數(shù)應(yīng)用實(shí)例
　　　4.2.1 匿名函數(shù)在求解方程中應(yīng)用
　　　4.2.2 匿名函數(shù)在顯式表示隱函數(shù)方面的應(yīng)用
　　　4.2.3 匿名函數(shù)在求積分區(qū)域方面的應(yīng)用
　　　4.2.4 匿名函數(shù)在求數(shù)值方面的應(yīng)用
　　　4.2.5 匿名函數(shù)和符號(hào)計(jì)算的結(jié)合
　　　4.2.6 匿名函數(shù)在優(yōu)化中的應(yīng)用
　　　4.2.7 匿名函數(shù)在求積分區(qū)域方面的應(yīng)用
　　　4.2.8 匿名函數(shù)和cell數(shù)組的結(jié)合應(yīng)用
　第5章 嵌套函數(shù)類(lèi)型
　　5.1 什么是嵌套函數(shù)
　　　5.1.1 嵌套函數(shù)的基本定義
　　　5.1.2 嵌套函數(shù)種類(lèi)
　　5.2 嵌套函數(shù)的變量作用域
　　5.3 嵌套函數(shù)彼此調(diào)用關(guān)系
　　　5.3.1 主函數(shù)和嵌套函數(shù)之間
　　　5.3.2 不同的嵌套函數(shù)之間
　　　5.3.3 嵌套函數(shù)調(diào)用關(guān)系總結(jié)
　　5.4 嵌套函數(shù)應(yīng)用實(shí)例
　　　5.4.1 嵌套函數(shù)在求解積分上限中的應(yīng)用
　　　5.4.2 嵌套函數(shù)在GUI中的應(yīng)用
　　　5.4.3 嵌套函數(shù)在3D作圖中的一個(gè)應(yīng)用
　　　5.4.4 嵌套函數(shù)表示待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)
　　　5.4.5 嵌套函數(shù)在表示微分方程方面的應(yīng)用
第二部分　案例介紹
　第6章 積分以及積分方程案例
　　6.1 案例1：一般區(qū)域二重、三重積分MATLAB計(jì)算方法
　　　6.1.1 概要
　　　6.1.2 一般區(qū)域二重積分的計(jì)算
　　　6.1.3 一般區(qū)域三重積分的計(jì)算
　　6.2 案例2：被積函數(shù)含有積分項(xiàng)的一類(lèi)積分的一些求解方法
　　　6.2.1 網(wǎng)格求解法
　　　6.2.2 插值求解法
　　　6.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近法
　　　6.2.4 dblquad調(diào)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
　　　6.2.5 dblquad+arrayfun方法
　　　6.2.6 quad2d+arrayfun方法
　　6.3 案例3：一般區(qū)域N重積分
　　6.4 案例4：蒙特卡洛法計(jì)算N重積分
　　　6.4.1 概述
　　　6.4.2 基本的蒙特卡洛積分法
　　　6.4.3 等分布序列的蒙特卡洛法
　　6.5 案例5：第二類(lèi)FREDHOLM積分方程數(shù)值求解
　　　6.5.1 概述
　　　6.5.2 具體解法
　　　6.5.3 實(shí)例
　　6.6 案例6：第一類(lèi)FREDHOLM積分方程數(shù)值求解
　　　6.6.1 概述
　　　6.6.2 一類(lèi)可以化為第二類(lèi)Fredholm積分方程的第一類(lèi)Fredholm積分方程求解方法
　　　6.6.3 第一類(lèi)Fredholm積分方程的直接數(shù)值積分解法討論
　　6.7 案例7：第二類(lèi)VOLTERRA積分方程數(shù)值求解
　　　6.7.1 概述
　　　6.7.2 具體解法
　　　6.7.3 實(shí)例
　　6.8 案例8：第一類(lèi)VOLTERRA積分方程數(shù)值求解
　　　6.8.1 概述
　　　6.8.2 轉(zhuǎn)化為第二類(lèi)Volterra積分方程
　　　6.8.3 實(shí)例
　第7章 MATLAB優(yōu)化及非線(xiàn)性方程（組）求解案例
　　7.1 案例9：全局最優(yōu)化的討論
　　　7.1.1 隨機(jī)行走法尋優(yōu)介紹
　　　7.1.2 改進(jìn)的隨機(jī)行走法尋優(yōu)
　　7.2 案例10：FSOLVE求非線(xiàn)性方程組的應(yīng)用
　　　7.2.1 概述
　　　7.2.2 四元非線(xiàn)性方程組的求解
　　　7.2.3 九元非線(xiàn)性方程組的求解
　　　7.2.4 非線(xiàn)性積分方程的求解
　　7.3 案例11：漸變光波導(dǎo)方程求解
　　　7.3.1 求解漸變光波導(dǎo)的模方程
　　　7.3.2 二維漸變光波導(dǎo)方程作圖
　　7.4 案例12：遺傳算法在復(fù)雜系統(tǒng)可靠度和冗余度分配優(yōu)化中的應(yīng)用
　　　7.4.1 問(wèn)題提出
　　　7.4.2 數(shù)學(xué)模型
　　　7.4.3 遺傳算法簡(jiǎn)介
　　　7.4.4 實(shí)例分析
　　7.5 案例13：遺傳算法在車(chē)間設(shè)備布局優(yōu)化中的應(yīng)用
　　　7.5.1 問(wèn)題提出
　　　7.5.2 數(shù)學(xué)模型
　　　7.5.3 算法步驟
　　　7.5.4 求解代碼
　　7.6 案例14：應(yīng)用BENDERS分解算法求解混合0-1規(guī)劃
　　　7.6.1 概述
　　　7.6.2 Benders分解算法
　　　7.6.3 實(shí)例分析
　第8章 案例15：人臉圖像壓縮與重建
　　8.1 概述
　　8.2 基本的PCA方法實(shí)現(xiàn)人臉圖像壓縮與重建
　　　8.2.1 K-L變換
　　　8.2.2 特征向量的選取
　　8.3 2DPCA方法實(shí)現(xiàn)人臉圖像壓縮與重建
　　　8.3.1 概述
　　　8.3.2 2DPCA算法介紹
　　　8.3.3 圖像壓縮（特征提?。?br />　　　8.3.3 圖像重建
　　8.4 MATPCA方法實(shí)現(xiàn)人臉圖像壓縮與重建
　　　8.4.1 概述
　　　8.4.2 MatPCA算法
　　8.5 MODULEPCA方法實(shí)現(xiàn)人臉圖像壓縮與重建
　　　8.5.1 概述
　　　8.5.2 ModulePCA算法
　　8.6 算法在MATLAB平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)
　　　8.6.1 概述
　　　8.6.2 基本PCA與2DPCA和MatPCA方法GUI
　　　8.6.2 Module PCA方法GUI
　第9章 有關(guān)預(yù)測(cè)分類(lèi)的案例
　　9.1 案例16：北京市國(guó)民生產(chǎn)總值的灰色分析
　　　9.1.1 概述
　　　9.1.2 引言
　　　9.1.3 灰色數(shù)據(jù)融合預(yù)測(cè)算法與灰色關(guān)聯(lián)度
　　　9.1.4 實(shí)例分析
　　9.2 案例17： 距離判別法與BAYES判別法在分類(lèi)中的應(yīng)用
　　　9.2.1 概述
　　　9.2.2 判別方法GUI
　　　9.2.3 判別方法GUI應(yīng)用舉例
　　9.3 案例18： 支持向量機(jī)的應(yīng)用
　　　9.3.1 概述
　　　9.3.2 支持向量機(jī)介紹
　　　9.3.3 MATLAB所依據(jù)的支持向量機(jī)模型
　　　9.3.4 支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)圖像分割
　　　9.3.5 支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別
　第10章 常微分方程（組）求解案例
　　10.1 案例19：常微分方程（組）解析求解案例
　　　10.1.1 概述
　　　10.1.2 dsolve函數(shù)
　　　10.1.3 dsolve函數(shù)求解實(shí)例
　　10.2 數(shù)值求解常微分方程函數(shù)
　　　10.2.1 概述
　　　10.2.2 初值問(wèn)題求解函數(shù)
　　　10.2.3 延遲問(wèn)題以及邊值問(wèn)題求解函數(shù)
　　　10.2.4 求解前準(zhǔn)備工作
　　10.3 案例20：非剛性/剛性常微分方程初值問(wèn)題求解
　　　10.3.1 概述
　　　10.3.2 非剛性問(wèn)題舉例
　　　10.3.3 剛性問(wèn)題舉例
　　10.4 案例21：隱式微分方程（組）求解
　　　10.4.1 概述
　　　10.4.2 利用solve函數(shù)
　　　10.4.3 利用fzero/fsolve函數(shù)
　　10.5 案例22：微分代數(shù)方程(DAE)與延遲微分方程(DDE)求解
　　　10.5.1 概述
　　　10.5.2 微分代數(shù)方程（DAE）舉例
　　　10.5.3 延遲微分方程（DDE）舉例
　　10.6 案例23：邊值問(wèn)題求解
　　　10.6.1 概述
　　　10.6.2 求解案例
　　　10.6.3 對(duì)bvp4c和bvp5c的改進(jìn)
　第11章 案例24：層次分析法及其MATLAB實(shí)現(xiàn)
　　11.1 層次分析法概述
　　11.2 層次分析法實(shí)現(xiàn)步驟
　　　11.2.1 層次分析法的主要步驟
　　　11.2.2 建立層次分析的結(jié)構(gòu)模型
　　　11.2.3 構(gòu)造成對(duì)比較矩陣
　　　11.2.4 單一準(zhǔn)則下元素相對(duì)排序權(quán)重計(jì)算及比較矩陣一致性檢驗(yàn)
　　　11.2.5 各元素對(duì)目標(biāo)層的合成權(quán)重的計(jì)算過(guò)程
　　11.3 應(yīng)用實(shí)例
　第12章 案例25：定時(shí)器及其應(yīng)用
　　12.1 定時(shí)器介紹
　　　12.1.1 概述
　　　12.1.2 定時(shí)器屬性介紹
　　12.2 定時(shí)器應(yīng)用舉例
參考文獻(xiàn)