matlab数学建模常用的工具箱

Matlab优化工具箱 Matlab Optimization Toolbox

优化工具箱提供了一般和大型的非线性优化函数，同时还提供了线性规划，二次规划，非线性最小二乘以及非线性方程求解的工具。

? 主要特性：

– 无约束非线性极小化问题

– 约束性线性极小化、极大极小、多目标优化，半无穷极小化问题。

– 二次规划和线性规划问题

– 非线性最小二乘和边界曲线拟合问题 – 非线性系统方程求解问题 – 约束线性最小二乘问题 – 大型问题的特殊算法

一．最小化问题Minimization

0-1 规划 (binary integer programming problems)

x = bintprog(f) x = bintprog(f, A, b)

x = bintprog(f, A, b, Aeq, beq)

x = bintprog(f, A, b, Aeq, beq, x0) x = bintprog(f, A, b, Aeq, Beq, x0, options) [x, fval] = bintprog(...) [x,fval, exitflag] = bintprog(...) [x, fval, exitflag, output

matlab

Matlab如何添加新的工具箱-经验总结（适合菜鸟） 因为是菜鸟，所以我写的也很详细，实际上也是为自己备忘，嘻嘻

1，我是单独下载的工具箱，把新的工具箱拷贝到某个目录（我的是C:\Program Files\MATLAB\R2008a\toolbox）。

注意：你要是添加的很多个m文件，那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里

例如，我要添加的是遗传工具箱，在刚才的文件夹下我已经有gads（遗传工具箱）文件夹了，但有的m文件还没有，我就把新的m文件统统拷到C:\Program

Files\MATLAB\R2008a\toolbox\gads目录下了

如果你连某工具箱（你打算添加的）的文件夹都没有，那就把文件夹和文件一起拷到C:\Program Files\MATLAB\R2008a\toolbox下。

先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面，然后运行matlab7---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了

2 在matlab的菜单file下面的set path把它（C:\Program

Files\MATLAB\R2008a\too

MATLAB的小波分析

一、小波分析用于降噪的基本过程

1、 分解过程：选定一种小波，对信号进行N层分解；

2、 作用阈值过程：对分解得到的各层系数选择一个阈值，并对细节系数进行软阈值处理； 3、 重建过程：降处理后的系数通过小波重建恢复原始信号；

二、基本降噪模型函数 一维离散小波分解命令

Dwt [cA cD] = dwt(X,’wname’) 使用小波’wname’对型号X进行单层分解，求得的

近似系数存放于数组cA中，细节系数存放在数组cD 中； [cA cD] = dwt(X,’wname’,’mode’,MODE) 利用MODE方式进行扩展 [cA cD] = dwt(X,Lo_D,Hi_D) 利用指定滤波器进行小波分解

Wanedec [C, L] = wavedec(X,N,’wname’) 使用wname的小波进行N层分解，C为层数，

L为各层系数

Idwt X= idwt(cA,cD,’wname’) 利用小波wname把近似系数CA和CD重建为上一层

近似系数X

X= idwt(cA,cD,’wname’,L) 重建至L层

Waverec X= waverec（C，L，‘wname‘） 重建为原始信号

Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记（一）

软件：matlab2013a

工具箱：Matlab Robotic Toolbox v9.8

Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记根据Robot Toolbox demonstrations目录，将分三大部分阐述： 1、General(Rotations,Transformations,Trajectory) 2、Arm(Robot,Animation,Forwarw kinematics,Inverse

kinematics,Jacobians,Inverse dynamics,Forward dynamics,Symbolic,Code generation)

3、Mobile(Driving to a

pose,Quadrotor,Braitenberg,Bug,D*,PRM,SLAM,Particle filter)

General/Rotations

%绕x轴旋转pi/2得到的旋转矩阵 (1)r = rotx(pi/2);

%matlab默认的角度单位为弧度，这里可以用度数作为单位 (2)R = rotx(30, 'deg') * roty(50

LABVIEW

维普资讯 K eSear Cn

在 Lb W中使用 MA L B工具箱 aV I E TAUsng M ATLAB o bo e n La i To l x si bVI EW

李宁

张元培

朱立军

(北京工商大学机械自动化学院，北京市 1 0 3 ) 0 0 7L ig Z a g u n e Z u i n i n hn api h j N Y L u( l g f c a ia n ie rn n tmain Col eo h n c l gn e iga dAu o t, e Me E o

B in eh oo ya d u ies nvri, e ig1O 3 ) e igT cn lg sn s iesy B in O O 7 j n B U t j

【摘要】专业工具箱是数学软件 MAT AB的特色， L功能强大。在虚拟仪器编程软件 L b IW中结合 a VE使用 MA L T AB工具箱，能够开发出独具特色的虚拟仪器。文结合小波降噪、就本磁流变制动器参数的神经网络分析、虚拟模糊热点温度监测器几个实例介绍了如何在 L b EW中使用 a VIMATL AB工具箱以实现所需的虚拟仪器功能。

【关键词】虚拟仪器

基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

第20卷第4期2008年8月军械工程学院学报JournalofOrdnanceEngineeringCollegeVol120No14Aug.,2008

　　文章编号:1008-2956(2008)04-0075-04

基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

王向东,魏明,赵建文,陈翔

1

1

2

1

(1.军械工程学院弹药工程系,河北石家庄　050003;2.辽阳地区军代室,辽宁辽阳　111000)

摘要:论述了系统辨识的基本理论,针对最小二乘法参数辨识的缺陷引入了辅助变量法参数辨识。根据Matlab系统辨识工具箱中的一些基本函数,结合实例对最小二乘法参数辨识和辅助变量法参数辨识进行了对比分析,结果表明基于辅助变量法模型的输出与原系统输出相吻合。关键词:Matlab;参数辨识;最小二乘法;辅助变量法中图分类号:TP273　　　　　　　　文献标识码:A

ParameterIdentificationBasedToolboxinWANGXiang2,E,ian2wen,CHENXiang

.RepOfficeinLiaoyang,Liaoyang　111000,China)

1

1

2

1

(1.DepartmentofOEngine

Matlab工具箱中的BP与RBF函数

Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置合适的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。限于篇幅，仅对本章所用到的函数进行介绍，其它的函数及其用法请读者参考联机文档和帮助。

1 BP与RBF网络创建函数

在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。 表 1 神经网络创建函数

函数名 newcf newff newrb newrbe

(1) newff函数

功能：创建一个前馈BP神经网络。

调用格式：net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 参数说明：

? PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵； ? Si –SNI层网络第i层的神经元个数；

? TFi - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为 'tansig'，可

含 义 创建一个前向层叠(cascade-forward)BP网络 创建一个前馈(feed-forward)BP网络 设计一个径向基网络 设计一个精密径向基网络 设置为logs

附录

MATLAB

机器人工具箱仿真程序：

1）运动学仿真模型程序（Rob1.m）

L1=link([pi/2 150 0 0]) L2=link([0 570 0 0]) L3=link([pi/2 130 0 0]) L4=link([-pi/2 0 0 640]) L5=link([pi/2 0 0 0]) L6=link([0 0 0 95])

r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6})

r.name=’MOTOMAN-UP6’ % 模型的名称 >>drivebot(r)

2）正运动学仿真程序（Rob2.m）

L1=link([pi/2 150 0 0]) L2=link([0 570 0 0]) L3=link([pi/2 130 0 0]) L4=link([-pi/2 0 0 640]) L5=link([pi/2 0 0 0]) L6=link([0 0 0 95])

r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6}) r.name=

’MOTOMAN-UP6’

t=[0:0.01:10];%产生时间向量

qA=[0 0 0 0 0 0 ];

基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

第20卷第4期2008年8月军械工程学院学报JournalofOrdnanceEngineeringCollegeVol120No14Aug.,2008

　　文章编号:1008-2956(2008)04-0075-04

基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

王向东,魏明,赵建文,陈翔

1

1

2

1

(1.军械工程学院弹药工程系,河北石家庄　050003;2.辽阳地区军代室,辽宁辽阳　111000)

摘要:论述了系统辨识的基本理论,针对最小二乘法参数辨识的缺陷引入了辅助变量法参数辨识。根据Matlab系统辨识工具箱中的一些基本函数,结合实例对最小二乘法参数辨识和辅助变量法参数辨识进行了对比分析,结果表明基于辅助变量法模型的输出与原系统输出相吻合。关键词:Matlab;参数辨识;最小二乘法;辅助变量法中图分类号:TP273　　　　　　　　文献标识码:A

ParameterIdentificationBasedToolboxinWANGXiang2,E,ian2wen,CHENXiang

.RepOfficeinLiaoyang,Liaoyang　111000,China)

1

1

2

1

(1.DepartmentofOEngine

目 录

摘要 ············································································································································ 1 关键词 ········································································································································ 1 Abstract ······································································································································· 1 Key words ··············································································