脑动力：MATLAB函数功能速查效率手册（附DVD光盘1张）

《脑动力：MATLAB函数功能速查效率手册》既适合初学者学习，也适合有一定编程经验的用户作为查阅MATLAB函数的参考书。

美国MathWorks公司推出的MATLAB（Matrix Laboratory）与Mathematica、Maple并称为三大数学软件，是世界领先的理论和工程仿真软件之一。数量众多的函数在MATLAB中占据非常重要的地位，不学会使用函数，就无法有效地使用MATLAB进行计算与仿真。《脑动力：MATLAB函数功能速查效率手册》较全面地介绍了MATLAB函数，涵盖了矩阵的生成和基本运算、矩阵运算进阶、数学函数、插值与数值微积分函数、绘图与图形处理、GUI程序设计、符号运算函数、概率统计、Simulink仿真及信号处理等方面的内容。
《脑动力：MATLAB函数功能速查效率手册》注重基础，在讲解函数前简要介绍MATLAB的基础知识，使不熟悉MATLAB的用户可以初步掌握MATLAB语言的特点。本书的另一个突出特点是实用性，本书的函数较为全面，并挑选了各类函数中使用频率较高的部分加以讲解，大部分函数都附有实例和分析。

第1章 初识MATLAB
1.1 MATLAB简介和使用
1.1.1 MATLAB的功能和优缺点
1.1.2 MATLAB产品系列和版本介绍
1.1.3 MATLAB的安装
1.1.4 MATLAB集成开发环境
1.1.5 搜索路径设定
1.2 MATLAB帮助和演示系统
1.2.1 联机帮助系统
1.2.2 命令窗口查询帮助系统
1.2.3 联机演示系统

第2章 MATLAB基础知识
2.1 MATLAB语言基础
2.1.1 MATLAB的数据类型
2.1.2 变量与数组
2.1.3 预定义变量
2.1.4 MATLAB运算符
2.1.5 流程控制语句
2.1.6 常用命令
2.2 M文件
2.2.1 M脚本文件
2.2.2 M函数文件
2.3 文件输入/输出（I/O）
2.3.1 load/save
2.3.2 dlmread/dlmwrite
2.3.3 imread/imwrite

第3章 矩阵的生成和基本运算
3.1 常用矩阵生成
3.1.1 zeros--创建零矩阵
3.1.2 eye--创建单位矩阵
3.1.3 magic--创建魔方矩阵
3.1.4 ones--创建全1矩阵
3.1.5 linspace--创建线性等分向量
3.1.6 logspace--创建对数等分向量
3.1.7 rand--创建均匀分布随机矩阵
3.1.8 randn--创建正态分布随机矩阵
3.1.9 randperm--生成随机整数排列
3.1.10 cat--创建多维数组
3.1.11 hilb--生成Hilbert（希尔伯特）矩阵
3.1.12 invhilb--生成逆希尔伯特矩阵
3.1.13 pascal--生成Pascal矩阵
3.1.14 toeplitz--生成托普利兹矩阵
3.1.15 compan--生成友矩阵
3.1.16 hankel--生成Hankel矩阵
3.1.17 blkdiag--生成以输入元素为对角线元素的矩阵
3.1.18 wilkinson--生成Wilkinson特征值测试矩阵
3.1.19 spaugment--生成最小二乘增广矩阵
3.2 矩阵基本运算
3.2.1 矩阵运算基础
3.2.2 dot--向量或矩阵的点乘
3.2.3 cross--向量或矩阵的叉乘
3.2.4 rank--求矩阵的秩
3.2.5 det--求矩阵的行列式
3.2.6 inv--求矩阵的逆
3.2.7 pinv--求矩阵的伪逆矩阵
3.2.8 trace--求矩阵的迹
3.2.9 norm--求矩阵和向量的范数
3.2.10 conv--向量的卷积和多项式乘法
3.2.11 deconv--反褶积和多项式除法
3.2.12 kron--张量积
3.2.13 intersect--求两个集合的交集
3.2.14 ismember--检测集合中的元素
3.2.15 setdiff--求两个集合的差
3.2.16 setxor--求两个集合交集的非（异或）
3.2.17 union--求集合的并集
3.2.18 unique--求集合的单值元素
3.2.19 diag--创建对角矩阵
3.2.20 tril--下三角矩阵的抽取
3.2.21 triu--上三角矩阵的抽取
3.2.22 reshape--矩阵变维
3.2.23 repmat--矩阵的复制和平铺
3.2.24 rot90--矩阵旋转
3.2.25 fliplr--矩阵左右翻转
3.2.26 flipud--矩阵上下翻转
3.2.27 flipdim--按指定维数翻转矩阵
3.2.28 expm--矩阵的指数函数
3.2.29 logm--求矩阵的对数
3.2.30 funm--矩阵的函数运算
3.2.31 sqrtm--矩阵的平方根
3.2.32 cond--求矩阵的条件数
3.2.33 condest--1-范数的条件数估计
3.2.34 normest--2-范数的条件数估计
3.2.35 rcond--矩阵可逆的条件数估值
3.2.36 condeig--特征值的条件数
3.2.37 rat/rats--用有理数形式表示矩阵
3.2.38 sym--数值矩阵转为符号矩阵
3.2.39 factor--符号矩阵的因式分解
3.2.40 expand--符号矩阵的展开
3.2.41 numel--矩阵的元素个数
3.2.42 cdf2rdf--复对角矩阵转化为实对角矩阵
3.2.43 orth--将矩阵正交规范化
3.2.44 rref--计算行阶梯矩阵

第4章 矩阵运算进阶
4.1 矩阵方程求解
4.1.1 eig--计算矩阵的特征值、特征向量
4.1.2 svd--奇异值分解
4.1.3 chol--Cholesky分解
4.1.4 lu--LU分解
4.1.5 qr--QR分解
4.1.6 qrdelete--对矩阵删除行/列后进行QR分解
4.1.7 qrinsert--对矩阵添加行/列后进行QR分解
4.1.8 schur--Schur分解
4.1.9 qz--特征值问题的QZ分解
4.1.10 gsvd--广义奇异值分解
4.1.11 rsf2csf--实Schur向复Schur转化
4.1.12 hess--海森伯格形式的分解
4.1.13 直接法求线性方程组的特解
4.1.14 用rref函数求线性方程组的特解
4.1.15 null--求线性齐次方程组的通解
4.1.16 symmlq--LQ法解线性方程组
4.1.17 bicg--双共轭梯度法解方程组
4.1.18 bicgstab--稳定双共轭梯度法解方程组
4.1.19 cgs--复共轭梯度平方法解方程组
4.1.20 lsqr--共轭梯度的LSQR方法
4.1.21 gmres--广义最小残差法解方程组
4.1.22 minres--最小残差法解方程组
4.1.23 pcg--预处理共轭梯度法解方程组
4.1.24 qmr--准最小残差法解方程组
4.2 稀疏矩阵技术
4.2.1 sparse--生成稀疏矩阵
4.2.2 full--将稀疏矩阵转化为满矩阵
4.2.3 spdiags--生成带状（对角）稀疏矩阵
4.2.4 speye--单位稀疏矩阵
4.2.5 sprand--生成均匀分布的随机稀疏矩阵
4.2.6 sprandn--生成正态分布的随机稀疏矩阵
4.2.7 sprandsym--对称随机的稀疏矩阵
4.2.8 spconvert--外部数据转化为稀疏矩阵
4.2.9 find--稀疏矩阵非零元素索引
4.2.10 spfun--针对稀疏矩阵中非零元素应用函数
4.2.11 spy--画稀疏矩阵非零元素的分布图形
4.2.12 colperm--非零元素的列变换
4.2.13 dmperm--Dulmage-Mendelsohn分解
4.2.14 luinc--稀疏矩阵的分解
4.2.15 eigs--稀疏矩阵的特征值分解
4.2.16 cholinc--稀疏矩阵的不完全Cholesky分解
4.2.17 nnz--统计矩阵中非零元素的个数
4.2.18 nonzeros--用矩阵中的非零元素构成列向量
4.2.19 nzmax--计算矩阵非零元素分配的存储空间数

第5章 数学函数
5.1 基本数学函数
5.1.1 sin和asin--正弦和反正弦函数
5.1.2 sinh和asinh--双曲正弦和反双曲正弦函数
5.1.3 cos和acos--余弦和反余弦函数
5.1.4 cosh和acosh--双曲余弦和反双曲余弦函数
5.1.5 tan和atan--正切和反正切函数
5.1.6 tanh和atanh--双曲正切和反双曲正切函数
5.1.7 cot和acot--余切和反余切函数
5.1.8 coth和acoth--双曲余切和反双曲余切函数
5.1.9 sec和asec--正割和反正割函数
5.1.10 sech和asech--双曲正割和反双曲正割函数
……

数学仿真软件MATLAB在20世纪80年代诞生之时，便以其独特的风格引起业界的注意。时至今日，经过30多年的发展，MATLAB赢得了越来越多的认可，并已深入到众多学科中，在各大公司、科研机构和大中专院校得到了普及和广泛应用。本书以MATLABR2010b为蓝本，介绍MATLAB部分常见函数的功能和调用格式。
本书的特点
与MATLAB有关的任何数值运算或建模仿真都离不开函数。本书介绍了近450个函数，旨在通过对MATLAB函数的讲解，使各行各业的用户能够有效地使用MATLAB进行学习和工作。本书的主要特点如下：
函数全面，内容翔实。本书讲解了近450个函数，覆盖了MATLAB的各个常用领域，大部分函数均有实例和分析。
分类清晰，易于查询。本书的目录将函数按功能分类，另外，在书的末尾又将函数按首字母进行分类排序，使读者可以像查字典一样定位函数。
通用性与专业性相结合。本书介绍的函数，既有诸如sum（求和）、rand（产生随机数）这样通用性比较强、各行各业都可能使用的函数，也有诸如chirp（产生扫频信号）、taylor（泰勒展开）这样专业性比较强的函数，意在使本书能够适应不同用户群的需要。
理论讲解与实例分析相结合。理论讲解内容全面但不够生动，实例分析能使用户印象深刻，但全面性尚有不足。本书将两者有机结合起来，实例分析与理论讲解并重，使函数更易掌握。
注重基础，由浅入深。第1章和第2章介绍MATLAB软件，以及MATLAB语言的基础知识，使用户能够大致掌握MATLAB语言的语法规则，第3~12章介绍各类函数。本书由浅入深，使知识呈现自然的难度梯度，更符合学习规律。
辨析与注意。本书对于部分功能相近的函数，增加了一个辨析与注意的部分，提醒读者注意它们的区别。
本书的主要内容
第1章的内容主要是MATLAB软件的基本介绍。首先介绍了MATLAB的功能及优缺点，随后从版本沿革、安装、集成环境、帮助系统等方面使读者对MATLAB有立体的了解。
第2章介绍了MATLAB的数据类型、流程控制、运算符等内容，又讲解了M文件和MATLAB中常用的文件输入/输出方法。
第3章和第4章介绍矩阵的生成和运算。主要介绍了基本的矩阵生成和运算函数，第4章介绍一些较复杂的矩阵生成函数和稀疏矩阵的创建、转化函数。
第5章介绍数学函数。主要介绍了三角函数、取整函数、指数和对数函数，以及与复数有关的函数等基本数学函数。此外，还介绍了求最值、平均值、连乘等数据分析函数。
第6章介绍插值和数值微积分函数。在工程实践中，往往只能获得有限的观测点，在观测点以外，可以用插值和拟合的方法进行逼近。微分和积分是最基本的高等数学数值计算方法。
第7章介绍绘图与图形处理。MATLAB有强大的图形能力，这一章从二维图形、特殊坐标图形、三维图形、图形图像等方面介绍MATLAB中的绘图方法。
第8章介绍GUI程序设计。主要介绍GUIDE工具的使用和基本的GUI设计函数，以及MATLAB的预定义对话框的使用。
第9章介绍符号运算。这一章从算术符号运算、符号积分变换和其他符号运算函数三方面进行讲解。
第10章介绍概率统计函数。本章是全书内容最多的一章，从随机数生成、随机变量的累积分布和逆累积分布、随机变量的数字特征、参数估计、假设检验和图形绘制6个方面来介绍。
第11章介绍Simulink仿真。Simulink以可视化操作为主，本章从建模命令和仿真命令两方面介绍Simulink命令，基本上涵盖了MATLAB中与Simulink有关的函数。
第12章介绍与信号处理有关的函数。MATLAB有专门的信号处理工具箱，用于数字信号处理。本章从信号的产生、信号的时频分析、滤波器设计3个方面介绍信号处理函数。
适合阅读本书的读者
MATLAB初学者。
大、中专院校的学生。
工程研发人员。
编者