第9章MATLAB工具箱第9章MATLAB工具箱第9章MATLAB工具箱學習目標MATLAB工具箱的含義；MATLAB工具箱的作用與功能；MATLAB工具箱所應用的主要領域；MATLAB工具箱的使用方法。第9章MATLAB工具箱學習目標9.1

MATLAB工具箱概述MATLAB工具箱其實就是一些M文件的集合，用戶可以修改工具箱中的函數，甚至可以通過編制M文件來任意添加工具箱中原來沒有的工具函數。此功能充分體現了MATLAB語言的開放性。許多的專業領域在MATLAB中都有自己的工具箱，假如用戶發現自己的專業領域沒有該工具箱的話，也可以自己開發一個。9.1MATLAB工具箱概述MATLAB工具箱其實就是一MATLAB有20多個工具箱，大致可分為兩類。一類是功能型工具箱，該工具箱主要用來擴充MATLAB的符號計算功能、圖形建模仿真功能、文字處理功能以及與硬件實時交互功能，能用于多種學科。另一類是領域型工具箱，該工具箱專業性很強，如控制工具箱（ControlToolbox）、信號處理工具箱（SignalProcessingToolbox）等。MATLAB有20多個工具箱，大致可分為兩類。9.2

打開MATLAB工具箱的方式打開MATLAB工具箱的方式通常有兩種。一種方式是打開MATLAB軟件之后，在MATLAB窗口的左下角，單擊“Start”按鈕，選擇其中Toolboxes命令另一種方式是在MATLAB命令提示符下輸入相應工具箱的命令，也可以打開相應的工具箱。9.2打開MATLAB工具箱的方式打開MATLAB工具箱9.3

MATLAB工具箱簡要介紹1．通信工具箱（CommunicationToolbox）2．控制系統工具箱（ControlSystemToolbox）3．財政金融工具箱（FinancialTooLbox）4．頻率域系統辨識工具箱（FrequencyDomainSystemldentificationToolbox）5．模糊邏輯工具箱（FuzzyLogicToolbox）6．高階譜分析工具箱（Higher-OrderSpectralAnalysisToolbox）7．圖像處理工具箱（ImageProcessingToolbox）8．線性矩陣不等式控制工具箱（LMIControlToolbox）9．模型預測控制工具箱（ModelPredictiveControlToolbox）10．u分析與綜合工具箱（u-AnalysisandSynthesisToolbox）9.3MATLAB工具箱簡要介紹1．通信工具箱（Comm11．神經網絡工具箱（NeurslNetworkToolbox）12．優化工具箱（OptimizationToolbox）13．偏微分方程工具箱（PartialDifferentialEquationToolbox）14．魯棒控制工具箱（RobustControlToolbox）15．信號處理工具箱（SignalProcessingToolbox）16．樣條工具箱（SPlineToolbox）17．數理統計工具箱（StatisticsToolbox）18．符號數學工具箱（SymbolicMathToolbox）19．系統辨識工具箱（SystemIdentificationToolbox）20．小波工具箱（WaveletToolbox）11．神經網絡工具箱（NeurslNetworkTool9.4

MATLAB常用工具箱的使用方法在這里選擇模糊邏輯工具箱、數理統計工具箱、符號數學工具箱作為應用實例，通過這3個工具箱的具體應用來說明其他工具箱也有類似的使用方法。以此來引導讀者自學自己感興趣的其他工具箱。9.4MATLAB常用工具箱的使用方法在這里選擇模糊邏輯9.4.1MATLAB模糊邏輯工具箱應用MATLAB模糊邏輯工具箱為模糊控制器的設計提供了一種非常便捷的途徑，通過它讀者不需要進行復雜的模糊化、模糊推理及反模糊化運算，只需要設定相應參數，就可以很快得到讀者所需要的控制器，而且修改也非常方便。9.4.1MATLAB模糊邏輯工具箱應用MATLAB模糊1．MATLAB模糊邏輯工具箱打開方式在MATLAB窗口的左下角單擊Start按鈕選擇Toolboxes→FuzzyLogic→FISEditorViewer命令，打開MATLAB模糊邏輯工具箱，如圖1．MATLAB模糊邏輯工具箱打開方式2．模糊控制器的設計在模糊邏輯工具箱中File→NewFIS→Mamdani命令，打開如圖9-3所示的模糊控制系統編輯器。2．模糊控制器的設計3．確定模糊控制器結構確定模糊控制器結構即根據具體的系統確定輸入、輸出量。這里根據需要選取標準的二維控制結構，即輸入為誤差I和誤差變化IC，輸出為控制量O。在模糊控制系統編輯器中的Name文本框中輸入I，因為要用的是兩個輸入，所以選擇Edit→Addvariable→input命令，添加一個輸入量，然后修改input2為IC。在模糊控制系統編輯器中單擊右邊的output1圖形，在Name文本框中將output1修改為O。應該注意這里的變量都是精確量。相應的模糊量I、IC和為O，結果如圖9-4所示。3．確定模糊控制器結構第9章-MATLAB工具箱分解課件4．輸入/輸出變量的模糊化雙擊模糊控制系統編輯器右上角的I圖形，打開一個新界面，在Range和DisplayRange文本框中，可以輸入取值范圍。在Name文本框中填寫隸屬函數的名稱。在Type下拉列表框中選擇trimf選項（三角形隸屬函數曲線），當然也可選其他形狀。在Params（參數）下拉列表框中選擇三角形涵蓋的區間，并填寫3個值，分別為三角形底邊的左端點、中點和右端點在橫坐標上的值。這些值可以由讀者自己確定。4．輸入/輸出變量的模糊化5．模糊推理決策算法設計首先要確定模糊規則。對于這個二維控制結構以及相應的輸入模糊集，可以制定36條模糊控制規則。選擇View→Rules命令，再選擇Edit→Rules命令，單擊Addrule按鈕。6．對輸出模糊量的解模糊選擇File→Exporttodisk命令，即可得到一個.fis文件，這個文件就是讀者所設計的模糊控制器。5．模糊推理決策算法設計9.4.2MATLAB數理統計工具箱應用MATLAB的數理統計工具箱主要功能是概率分布和隨機數生成、多變量分析、回歸分析、主元分析、假設檢驗。MATLAB的數理統計工具箱是MATLAB工具箱中較為簡單的一個。9.4.2MATLAB數理統計工具箱應用MATLAB的數1．打開數理統計工具箱在MATLAB窗口的左下角單擊Start按鈕選擇Toolboxes→Statistics命令，如圖9-7所示。其中有4個功能窗口，可以根據需要打開相應的內容。1．打開數理統計工具箱2．數理統計工具箱的參數估計函數函數說明betafitβ分布數據的參數估計和置信區間betalikeβ對數似然函數binofit二項數據參數估計和置信區間expfit指數數據參數估計和置信區間gamfitγ分布數據的參數估計和置信區間gamlikeγ對數似然函數mle最大似然估計normlike正態對數似然函數normfit正態數據參數估計和置信區間poissfit泊松數據參數估計和置信區間unifit均勻分布數據參數估計weibfitWeibull數據參數估計和置信區間2．數理統計工具箱的參數估計函數函3．數理統計工具箱的累積分布函數函數說明betacdfβ累積分布函數binocdf二項累積分布函數cdf計算選定的累積分布函數chi2cdf累積分布函數2χexpcdf指數累積分布函數fcdfF累積分布函數gamcdfγ累積分布函數geocdf幾何累積分布函數hygecdf超幾何累積分布函數logncdf對數正態累積分布函數nbincdf負二項累積分布函數ncfcdf偏F累積分布函數nctcdf偏t累積分布函數3．數理統計工具箱的累積分布函數函數說ncx2cdf偏累積分布函數2χnormcdf正態累積分布函數poisscdf泊松累積分布函數aylcdfReyleighr累積分布函數tcdft累積分布函數unidcdf離散均勻分布累積分布函數unifcdf連續均勻分布累積分布函數weibcdfWeibull累積分布函數ncx2cdf偏累積分布函數2χnormcdf正態累積分布函4．數理統計工具箱的概率密度函數函數說明betapdfβ概率密度函數binopdf二項概率密度函數chi2pdf概率密度函數2χexppdf指數概率密度函數fpdfF概率密度函數gampdfγ概率密度函數geopdf幾何概率密度函數hygepdf超幾何概率密度函數lognpdf對數正態概率密度函數nbinpdf負二項概率密度函數ncfpdf偏F概率密度函數nctpdf偏t概率密度函數4．數理統計工具箱的概率密度函數函數說ncx2pdf偏概率密度函數2χnormpdf正態分布概率密度函數pdf指定分布的概率密度函數poisspdf泊松分布的概率密度函數aylpdfRayleighr概率密度函數tpdft概率密度函數unidpdf離散均勻分布概率密度函數unifpdf連續均勻分布概率密度函數weibpdfWeibull概率密度函數ncx2pdf偏概率密度函數2χnormpdf正態分布概率5．數理統計工具箱的逆累積分布函數函數說明betainv逆β累積分布函數binoinv逆二項累積分布函數chi2inv逆累積分布函數2χexpinv逆指數累積分布函數finv逆F累積分布函數gaminv逆γ累積分布函數geoinv逆幾何累積分布函數hygeinv逆超幾何累積分布函數logninv逆對數正態累積分布函數5．數理統計工具箱的逆累積分布函數函數6．數理統計工具箱的分布矩函數函數說明betastat計算β分布的均值和方差binostat二項分布的均值和方差chi2stat計算分布的均值和方差2χexpstat計算指數分布的均值和方差fstat計算F分布的均值和方差gemstat計算γ分布的均值和方差geostat計算幾何分布的均值和方差hygestat計算超幾何分布的均值和方差lognstat計算對數正態分布的均值和方差nbinstat計算負二項分布的均值和方差ncfstat計算偏F分布的均值和方差6．數理統計工具箱的分布矩函數函數說7．數理統計工具箱的統計特征函數

函數說明corrcoef計算互相關系數cov計算協方差矩陣geomean計算樣本的幾何平均值harmmean計算樣本數據的調和平均值iqr計算樣本的四分位差kurtosis計算樣本的峭度mad計算樣本數據平均絕對偏差mean計算樣本的均值median計算樣本的中位數moment計算任意階的中心矩prctile計算樣本的百份位數range計算樣本的范圍7．數理統計工具箱的統計特征函數

函數8．數理統計工具箱的統計繪圖函數函數說明boxplot在矩形框內畫樣本數據errorbar在曲線上畫誤差條fsurfht畫函數的交互輪廓線gline在圖中交互式畫線gname用指定的標志畫點lsline畫最小二乘擬合線normplot畫正態檢驗的正態概率圖pareto畫統計過程控制的Pareto圖qqplot畫兩樣本的分位數-分位數圖refcurve在當前圖中加一多項式曲線refline在當前坐標中畫參考線surfht畫交互輪廓線weibplot畫Weibull概率圖8．數理統計工具箱的統計繪圖函數函數9．數理統計工具箱的統計處理控制函數函數說明capable處理能力索引capaplot畫處理能力圖ewmaplot畫指數加權移動平均圖histfit疊加正態密度直方圖normspec在規定的極限內畫正態密度圖schart畫標準偏差圖xbarplot畫水平條圖9．數理統計工具箱的統計處理控制函數函10．數理統計工具箱的假設檢驗函數函數說明ranksum計算母體產生的兩獨立樣本的顯著性概率和假設檢驗的結果signrank計算兩匹配樣本中位數相等的顯著性概率和假設檢驗的結果signtest計算兩匹配樣本的顯著性概率和假設檢驗的結果ttest對單個樣本均值進行t檢驗ttest2對兩樣本均值差進行t檢驗ztest對已知方差的單個樣本均值進行z檢驗10．數理統計工具箱的假設檢驗函數函數說11．數理統計工具箱的試驗設計函數函數說明cordexch配位交叉算法D—優化試驗設計daugmentD—優化增強試驗設計dcovary使用指定協變數的D—優化試驗設計ff2n兩水平全因素試驗設計fullfact全因素試驗設計hadamardHadamard正交試驗rowexch行交換算法D—優化試驗設計11．數理統計工具箱的試驗設計函數函9.4.3MATLAB符號數學工具箱應用MATLAB符號數學工具箱主要功能是表達式和符號矩陣的創建，符號微積分、線性代數、方程求解，因式分解、展開和簡化，符號函數的二維圖形及圖形化函數計算器等。MATLAB符號運算是通過集成在MATLAB中的符號數學工具箱（SymbolicMathToolbox）來實現的。和其他的工具箱有所不同，該工具箱不是基于矩陣的數值分析，而是使用字符串來進行符號分析與運算。MATLAB的符號數學工具箱可以完成幾乎所有的符號運算功能。9.4.3MATLAB符號數學工具箱應用MATLAB符號1．符號表達式的運算函數函數說明[n,d]=numden(a)提取符號表達式a的分子和分母，并將其存放在n和d中n=numden(a)提取符號表達式a的分子和分母，只將分子存放在n中symadd(a,b)返回符號表達式a和b的和，也可直接用a+bsymsub(a,b)返回符號表達式a和b的差，也可直接用a-bsymmul(a,b)返回符號表達式a和b的積，也可直接用a×bsymdiv(a,b)返回符號表達式a和b的商，也可直接用a/bsympow(a,b)返回符號表達式a的b次冪，也可直接用a^bcompose(f,g)返回復合函數f(g(y))compose(f,g,z)返回自變量為z的復合函數f(g(z))compose(f,g,x,z)返回復合函數f(g(z))，并使x成為f函數的獨立變量1．符號表達式的運算函數函數說2．符號與數值間的轉換以及符號的可變精度計算函數函數說明numeric(p)將符號表達式p轉化為數值表達式eval(p)將符號表達式p轉化為數值表達式sym2poly(p)將符號多項式p轉換成它的MATLAB等價系數向量digit察看現在系統中的算術運算精度digit(n)將系統的運算精度調整為小數點后n位2．符號與數值間的轉換以及符號的可變精度計算函數函3．符號表達式的化簡函數函數說明pretty(f)將符號表達式化簡成與高等數學課本上顯示符號表達式形式類似collect(f)合并符號表達式的同類項horner(f)將一般的符號表達式轉換成嵌套形式的符號表達式factor(f)對符號表達式進行因式分解expand(f)對符號表達式進行展開3．符號表達式的化簡函數函數說4．符號矩陣函數函數說明transpose(A)符號矩陣的轉置determ(A)符號矩陣的行列式det(A)符號矩陣的行列式inv(A)符號矩陣求逆rank(A)符號矩陣求秩[B,C]=eig(A)B為A的特征向量，C為A特征值svd(A)返回A的奇異值singvals(A)返回A的奇異值[B,C]=jordan(A)B為轉換矩陣，其列是特征向量，C為約當標準型，它是特征值的對角矩陣，即其對角線元素是特征值4．符號矩陣函數函數說5．符號微積分函數函數說明

Limit(f,x,a)返回符號表達式f當x趨向于a時的極限Limit(f,a)返回符號表達式f由findsym(f)返回獨立變量趨向于a時的極限Limit(