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MATLAB基础及应用
（高等学校试用教材）
四川大学物理科学与技术学院
信息时代的社会，人类对复杂客观世界的认识正在向着一个更高的境界迈进。在包括物理学、生物医学、农学、核学以及IT等高科技的研究领域，迫切需要攻关的科研课题对象具有两个重要特征：一是对象的系统性，二是对象所涉及到的学科交叉性。在高等院校，努力地改变传统的教学模式、更新计算机软件的教学内容，使受教育者能最大限度地利用计算机系统的软件资源去科学、综合地认识复杂问题并在其过程中得到训练已成为教育研究的主题。
作为当今全世界最流行的第四代计算机语言―MATLAB系统，由于它在航空航天、生物医学、物理学、通信、DSP、科学计算、网络控制、自动控制、图形图象处理、生命科学、系统建模仿真、 财务、电子商务、数据分析等不同领域的广泛应用以及它自身所具备的高度工具化、平台性及优秀的数据可视化功能而具有独特的优势，目前，MATLAB系统的开发和利用已极大地被自然科学、管理科学、工程技术以及教育界所关注与重视。
从教学的角度考虑，由于国内目前出版的关于MATLAB的书籍难于作为高等学校理工科学生的教材，我们在多年教学实践的基础上，注重了基础性、研究性、工具性和实用性的原则组织编写了这本教材。全书的编写强调基础性、工具性和应用性并共分为三篇，分别介绍了MATLAB系统的使用基础、部分工具箱和相关的软硬件接口技术。由于受到学时数和专业知识的限制，本书不可能讲授到MATLAB更广泛和更深入的一些内容。不过，通过本教材的学习已经初步掌握了MATLAB的系统资源和利用MATLAB去处理问题的方法。希望在某一技术领域去深入使用
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高等学校教材·电子信息·Matlab应用技术：在电气工程与自动化专业中的应用
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本书针对自动化和电气工程等相关专业的应用，介绍自动控制理论与自动控制系统、电力电子技术、工业企业供电与电力等MATLAB仿真技术等。
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高等教育出版社
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高等学校教材：环境统计学与MATLAB应用《高等学校教材：环境统计学与MATLAB应用》为改进当前大学环境统计课程教学而设计，参阅欧美现有统计教程和MATLAB应用专著，结合作者在资源与环境领域工作实践编写。它不强调数学解题和定理证明，侧重于理解统计思想，秉承学即为用、便于应用的理念，借助计算机统计软件直接完成计算，解释计算结果。书中内容包括统计与环境学关系、MATLAB与矩阵介绍、环境采样，以MATLAB为基础，系统地介绍了单变量统计、双变量统计与回归分析、多变量统计等经典统计内容。《高等学校教材·环境统计学与MATLAB应用》适合于应用统计学与MATLAB的初学者，在理解统计相关概念和原理的基础上，完成环境数据等专题的数据统计分析。为使读者顺利地理解《高等学校教材：环境统计学与MATLAB应用》内容，我们希望读者最好有一定的线性代数和概率统计基础。《高等学校教材·环境统计学与MATLAB应用》也可以作为高等学校非数学专业的其他学科统计应用的教材。1.环境统计学概念与原理1.1　环境科学与工程基础1.1.1　科学、工程与技术1.1.2　环境科学基础1.1.3　环境工程与技术1.1.4　环境问题与环境管理1.2　环境统计学概述1.2.1　环境研究中的问题与模型1.2.2　环境统计学及其作用1.2.3　环境学中的统计实例1.3　环境数据1.3.1　数据定义与数据性质1.3.2　环境数据测量层次1.3.3　环境数据变换1.3.4　获取有意义的环境数据1.4　环境统计学的概率基础1.4.1　概率的基本概念1.4.2　概率与随机变量的概率分布1.4.3　随机变量的数字特征1.4.4　多元随机变量与分布1.4.5　大数定律与中心极限定理1.4.6　环境的确定性与概率性过程1.5　环境统计学基本原理1.5.1　统计学的基本概念1.5.2　环境统计的本质与规则1.5.3　环境鲁棒性定律1.5.4　计算统计学及其环境应用1.6　本书目的与内容1.6.1　本书目的1.6.2　本书的内容2.MATLAB与矩阵运算基础2.1　MATLAB概述2.1.1　MATLAB一般知识2.1.2　MATLAB语法与数据结构2.2　MATLAB的基本操作2.2.1　MATLAB脚本与函数2.2.2　MATLAB控制流2.2.3　可视化图形工具简介2.2.4　MATLAB统计工具库2.3　矩阵运算基础2.3.1　矩阵的基本概念2.3.2　特征方程3.环境采样3.1　采样的基本概念与原理3.1.1　采样及采样设计3.1.2　采样过程与步骤3.1.3　确定样本大小3.1.4　采样误差来源3.2　概率采样与非概率采样3.2.1　概率采样3.2.2　非概率采样3.3　环境采样3.3.1　环境采样的基本原理3.3.2　计算合理的环境样本大小3.3.3　环境空间采样框架与采样方法3.3.4　环境采样的规程与质量控制3.3.5　环境采样设计的要点3.3.6　环境采样中的基于设计与基于模型的方法3.3.7　Pierre Gy采样理论与环境采样应用3.4　面向应用的环境采样与样本测试3.4.1　环境科学与工程再理解3.4.2　面向具体应用的环境采样3.4.3　实验室之间样本测试数据偏差与精度比较4.描述性与探索性单变量统计分析4.1　单变量描述性统计4.1.1　描述性统计概述4.1.2　以图形为基础的描述性统计4.1.3　以数值为基础的描述性统计4.2　离散型变量的理论分布4.2.1　Bernoulli分布与二项分布4.2.2　Poisson分布4.2.3　几何分布与超几何分布4.2.4　离散型均匀分布4.3　连续型变量的理论分布4.3.1　连续型均匀分布4.3.2　正态分布4.3.3　对数正态分布4.3.4　指数分布4.3.5　Gamma分布4.3.6　t-分布4.3.7　F-分布4.3.8　x2-分布4.3.9　Weihull分布4.3.10　Beta分布4.3.11　其他理论分布4.3.12　disttool与各种概率分布之间的关系4.4　生成随机数4.4.1　随机数生成方法4.4.2　MATLAB中的随机数生成4.5　探索性单变量分析4.5.1　探索性数据分析4.5.2　探索性单变量数据分析4.5.3　异常值判别5.推断性单变量统计分析5.1　参数估计5.1.1　参数估计基本概念5.1.2　Cramer-Rao不等式与参数估计定理5.1.3　参数估计方法5.2　点估计5.2.1　点估计概念与方法5.2.2　再论样本大小选择5.3　区间估计5.3.1　区间估计概念与方法5.3.2　单样本与双样本区间估计5.4　经典假设检验5.4.1　经典假设检验原理5.4.2　经典假设检验方法5.4.3　方差分析5.5　p-值假设检验5.5.1　p-值假设检验原理5.5.2　p-值检验应用5.6　非参数估计与检验5.6.1　非参数统计概述5.6.2　非参数估计5.6.3　非参数检验方法6.双变量统计与回归分析6.1　探索性双变量分析6.1.1　双变量分布图形表示6.1.2　双变量期望与变换6.2　协方差与相关系数的计算和验证6.2.1　协方差计算6.2.2　相关系数计算与验证6.3　经典线性回归分析与预测6.3.1　线性回归模型的一般形式6.3.2　经典线性回归计算6.3.3　线性回归方程及残差分析的MATLAB实现6.3.4　经典线性回归结果评价6.3.5　线性回归结果的统计应用6.3.6　aoctool函数6.4　双变量回归分析的扩充6.4.1　多线性回归分析6.4.2　鲁棒性回归分析6.4.3　逐步回归分析6.4.4　岭回归分析与局部最小二乘回归分析6.4.5　多项式(曲线)回归分析6.4.6　广义线性模型6.5　非线性回归分析6.5.1　非线性回归模型6.5.2　混合效应模型6.5.3　回归树7.多元统计分析7.1　描述性与探索性多元分析7.1.1　多元数据与多元分析7.1.2　多元数据可视化7.1.3　多元数据分布7.1.4　多元数据显著性检验7.1.5　MATLAB中的多元统计量比较分析7.2　减小多元数据维度：线性方法7.2.1　多元线性维度分析方法比较7.2.2　主成分分析原理与方法7.2.3　MATLAB中主成分分析的实现7.2.4　因子分析7.3　减小多元数据维度：非线性方法7.3.1　多维标度分析概述7.3.2　经典多维标度分析7.3.3　非度量多维标度分析7.3.4　Procrustes分析7.4　判别分析7.4.1　分类与判别分析概述7.4.2　判别分析方法与准则7.4.3　MATLAB中判别分析的实现7.5　聚类分析7.5.1　聚类分析概述7.5.2　谱系聚类分析原理7.5.3　以优化方法为基础的聚类7.5.4　聚类结果评价7.6　典型相关分析7.6.1　典型相关分析概念与原理7.6.2　MATLAB中典型相关分析的实现附录1　综合作业附录2　希腊字母及其读音附录3　MATLAB主要统计函数参考文献后记}