MATLAB 教程
教程说明：
本教程的适用人群
《MATLAB教程》从最基础、最简单的MATLAB编程语言的知识入手，帮助初学者了解并掌握最实用的MATLAB提供的功能。学习完本教程后，您就会发现自己在应用MATLAB的过程中已经达到了中等及以上的专业知识水平。
当然，如果您已经掌握了一些与计算机编程相关的知识，或者已经学习过高层次的编程语言，例如Java、C或者C++，这无疑会让你更容易的学习本教程。
何为MATLAB？
MATLAB是由美国MathWorks公司开发的一种编程语言。
MATLAB最初是一个矩阵的编程语言，使线性代数编程很简单。
MATLAB用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB拥有众多的内置命令和数学函数，可以帮助您在数学计算，绘图和执行数值计算方法。
MATLAB可以作为批处理作业。
MATLAB有什么优势特点？
- 高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；
- 广阔的线性代数，统计，傅立叶分析，筛选，优化，数值积分，解常微分方程的数学函数库。
- 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
- 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；
- 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。
- MATLAB的编程接口给开发工具，提高代码质量和可维护性和性能的最大化。
- 它提供了基于MATLAB算法集成了C，Java，NET和Microsoft Excel等与外部应用程序和语言功能。
MATLAB常用的工具箱
| Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 | Control System Toolbox——控制系统工具箱 |
| Communication Toolbox——通讯工具箱 | Financial Toolbox——财政金融工具箱 |
| System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 | Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 |
| Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 | Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 |
| computer vision system toolbox——计算机视觉工具箱 | LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 |
| Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 | μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 |
| Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 | Optimization Toolbox——优化工具箱 |
| Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 | Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 |
| Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 | Spline Toolbox——样条工具箱 |
| Statistics Toolbox——统计工具箱 | Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 |
| Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 | Wavelet Toolbox——小波工具箱 |
| DSP system toolbox——DSP处理工具箱 | |
MATLAB的用途
MATLAB被广泛用来作为计算工具在科学和工程涵盖领域物理，化学，数学和工程流。它在一定范围内的应用，包括：
- 信号处理和通信
- 图像和视频处理
- 控制系统
- 测试和测量
- 计算金融
- 计算生物学