MATLAB工具箱（功能型工具箱和领域型工具箱）

本文主要是介绍MATLAB工具箱（功能型工具箱和领域型工具箱），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

•        MATLAB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.$ B; `: L2 v, Q/ B4 Z" o
           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。' n/ m4 u- C+ k. ~: g  [4 I
下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍：2 l; k9 k" J$ @3 L' N
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 + ^) t" H$ \3 W, i
            ——信号编码 
            ——调制解调 
            ——滤波器和均衡器设计 
            ——通道模型 
            ——同步 % T& L/ S2 b4 d0 `/ ^, ?1 n- _
            可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。

2)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 % Y1 Z  l; K% a4 k- l. _9 L& @  Z
          * 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
( E' n4 `% w* j4 j( X
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

4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox / j2 m  r% T+ c% l4 ^
          * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 4 e0 t) O/ ]7 L
          * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 & H: {8 f- z  R1 L( ?5 K$ s2 u
          * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等
$ @  w- H' Q9 O5 s- I( R
5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 8 D" _5 s3 A3 {) I
          * 友好的交互设计界面 
          * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 
          * 支持SIMULINK动态仿真 . `& r$ G# `/ g( ]
          * 可生成C语言源代码用于实时应用

(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox ; X& q( m) p* L1 F
           * 高阶谱估计 % B: @/ F) A$ g6 m  d" ], z
           * 信号中非线性特征的检测和刻画 
           * 延时估计 6 N4 ]# [* X- r' n$ D1 c
           * 幅值和相位重构 
           * 阵列信号处理   Y$ Y8 U) W- \" o
           * 谐波重构
4 f. w' q0 \( h/ x0 g3 Z4 }4 C& w
(7)图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。 6 c7 t& f( W* O
           * 二维滤波器设计和滤波 
           * 图像恢复增强 
           * 色彩、集合及形态操作 
           * 二维变换 
           * 图像分析和统计
' V1 s3 f: ]/ d! j
(8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。 1 E  Z: o- p9 [! J
            * LMI的基本用途 0 [$ A, K+ ~' K! h9 W" |2 H
            * 基于GUI的LMI编辑器 , \1 s9 g1 }9 z: f2 [3 _" g! K
            * LMI问题的有效解法 
            * LMI问题解决方案

(9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox 
            * 建模、辨识及验证 
            * 支持MISO模型和MIMO模型 / C: Y* n: ^& _( H+ f7 S$ \& V, K
            * 阶跃响应和状态空间模型 
   ( [5 C8 D" ?3 X. l, C0 b
(10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox) 1 v, i% t/ B& @; \; B* N2 R* d% I) u  K6 A
            * u分析与综合 / E6 }+ W8 r2 O- a& A
            * H2和H无穷大最优综合 
            * 模型降阶 
            * 连续和离散系统 
            * u分析与综合理论 ) H( L" A9 i8 t. q8 m, v
   2 c8 h. S! {; e- Q) d1 ^
(11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox)。 # I+ M/ o- e3 k2 z8 N3 _
            * BP，Hopfield，Kohonen、自组织、径向基函数等网络 7 f2 U( J: p3 B% A
            * 竞争、线性、Sigmoidal等传递函数 3 Z5 J! p  G. d7 q  ^4 u
            * 前馈、递归等网络结构 
            * 性能分析及应用7 X$ c; V. r/ t/ a

(12)优化工具箱(Optimization Toolbox)。 4 ?' K' @+ x! V, u
            * 线性规划和二次规划 
            * 求函数的最大值和最小位 , u3 z4 r0 r1 k* Y7 n& e
            * 多目标优化 
            * 约束条件下的优化 
            * 非线性方程求解) Y- \: J0 h* T) z
2 m- n3 r! ~6 k8 L* Q/ B5 V
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。 
            * 二维偏微分方程的图形处理 
            * 几何表示 9 B4 x0 K5 @7 _. A+ @& E% J
            * 自适应曲面绘制， 
            * 有限元方法. |5 }9 s# g( I' q: k, G4 _& v
; e. ^4 B4 A; ^# t5 J9 ]) ~! y5 E/ h' ]3 R
(14)鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。 + H! Y# ~$ K- q, D, h) J
            * LQG／LTR最优综合 
            * H2和H无穷大最优综合 $ X4 A; _- O! J4 ~  G1 |5 e/ U
            * 奇异值模型降阶 
            * 谱分解和建模

(15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox) 
            * 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真 
            * 谱分析和估计 
            * FFT，DCT等变换 
            * 参数化模型
$ ]. {, l; T" b- x2 _
(16)样条工具箱(SPline Toolbox)。 
            * 分段多项式和B样条 
            * 样条的构造 
            * 曲线拟合及平滑 
            * 函数微分、积分

(17)统计工具箱(Statistics Toolbox)。 
            * 概率分布和随机数生成 
            * 多变量分析 4 b5 I+ G. h0 R! f, O) i2 ^
            * 回归分析   c" S7 u1 ^1 `4 v! m
            * 主元分析 & R1 U2 E. t: r( L; m1 s
            * 假设检验
& {+ ^8 J1 |( F3 K) J: @
(18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox)。 
            * 符号表达式和符号矩阵的创建 6 m+ v2 i+ s- D, Z( ^
            * 符号微积分、线性代数、方程求解 
            * 因式分解、展开和简化 1 u. v1 C4 T7 \; ~( \0 `& Z) M
            * 符号函数的二维图形 2 C& `; p2 h8 J, S  {( Q) n% }
            * 图形化函数计算器

这篇关于MATLAB工具箱（功能型工具箱和领域型工具箱）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！