matlab演算法設計與實現

❶ matlab對行業的重要意義

MATLAB主要用於數值分析、數值和符號計算、工程與科學繪圖、控制系統的設計與模擬、數字圖像處理、數字信號處理、通訊系統設計與模擬、財務與金融工程，是一款商業數學軟體。

MATLAB是matrix和laboratory兩個詞詞根的組合，意為矩陣工廠。該軟體將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化、非線性動態系統的建模和模擬等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中，提供了一種有效數值計算的解決方案。
優勢特點
1、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來；
2、 具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化；
3、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握；
4、 功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。
MATLAB是matrix&laboratory兩個詞的組合，意為矩陣工廠（矩陣實驗室）。是由美國mathworks公司發布的主要面對科學計算、可視化以及互動式程序設計的高科技計算環境。
它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和模擬等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中。
為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案，並在很大程度上擺脫了傳統非互動式程序設計語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟體的先進水平。
MATLAB和Mathematica、Maple並稱為三大數學軟體。它在數學類科技應用軟體中在數值計算方面首屈一指。
MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數和數據、實現演算法、創建用戶界面、連接其他編程語言的程序等，主要應用於工程計算、控制設計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設計與分析等領域。
MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多。
並且MATLAB也吸收了像Maple等軟體的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟體。在新的版本中也加入了對C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

❷ MATLAB的功能與作用

Matlab誕生於20世紀70年代，起源於用Fortran開發的兩個用來求解線性方程的子程序庫——EISPACK和LINPACK。最初Matlab作為免費軟體在大學里廣泛使用，深受大學生的喜愛。1984年，開發者成立了MathWorks公司，在繼續開發的基礎上，把Matlab推向市場。經過不斷的改進，2007年3月該公司發布了最新的Matlab R2007。Matlab長於數值計算，能處理大量的數據，而且效率比較高。MathWork公司在此基礎上加強了Matlab的符號計算、文字處理、可視化建模和實時控制能力，增強了Matlab的市場競爭力，使Matlab成為了市場主流的數值計算軟體。
Matlab語言有不同於其他高級語言的特點，被稱為第四代計算機語言。這種語言的特點是編程效率高、用戶使用方便、擴充能力強、交互性好、移植性好、開放性好、語言簡單、內涵豐富、繪圖功能豐富等。

❸ Matlab蒙特卡洛演算法的設計和實現

%%假設前10個分值為5，後10個分值為10
income=0; %% 收入
n=10000; %% 模擬次數,即有n個人參加游戲
for i=1:n
a=randperm(20);
a=a(1:10);
b=find(a>10); %%10分分值的
sumb=length(b)*10+(10-length(b))*5;
if sumb==50||sumb==100
income=income-100;
elseif sumb==55||sumb==95
income=income-10;
elseif sumb==70||sumb==75||sumb==80
income=income+1;
end
end
income

運行的結果表示莊家的收入，我測試很多次的結果都在8000以上，說明莊家是賺錢的。若有什麼疑問繼續追問

❹ 如何用matlab實現灰度圖像去噪演算法的設計

其實都可以對彩色圖像處理的，只是matlab裡面的實現不一致。均值濾波和中值濾波matlab函數只考慮了單通道當然就必須轉換成灰度圖像；小波降噪的matlab函數不知道你是用的那個，肯定也需要把三通道的彩色圖像先轉換成單通道，分別去噪以後再整合成彩色圖像。總的來說一般圖像去噪都是對單通道來處理的，因為大部分的filter都是對二維矩陣來操作的，要是對三通道處理也需要分別對不同的通道處理再整合。

❺ matlab 的用途是什麼

MATLAB主要用於數值分析、數值和符號計算、工程與科學繪圖、控制系統的設計與模擬、數字圖像處理、數字信號處理、通訊系統設計與模擬、財務與金融工程，是一款商業數學軟體。

MATLAB是matrix和laboratory兩個詞詞根的組合，意為矩陣工廠。該軟體將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化、非線性動態系統的建模和模擬等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中，提供了一種有效數值計算的解決方案。

(5)matlab演算法設計與實現擴展閱讀

三大數學軟體：

1、MATLAB。MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C、FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，並且MATLAB也吸收了像Maple等軟體的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟體。

2、Mathematica。Mathematica是一款科學計算軟體，很好地結合了數值和符號計算引擎、圖形系統、編程語言、文本系統、和與其他應用程序的高級連接。很多功能在相應領域內處於世界領先地位，它也是使用最廣泛的數學軟體之一。

3、Maple。Maple系統內置高級技術解決建模和模擬中的數學問題，包括世界上最強大的符號計算、無限精度數值計算、創新的互聯網連接、強大的4GL語言等，內置超過5000個計算命令，數學和分析功能覆蓋幾乎所有的數學分支，如微積分、微分方程、特殊函數、線性代數、圖像聲音處理、統計、動力系統等。

❻ 用Matlab/C實現基於Dijkstra的路由選擇演算法實現

/**************************************************************
* 給定一個帶權有向圖G = (V，E)，其中每條邊的權是一個非負整數。*
* 另外還給定V中的一個頂點，稱為源。現在我們要計算從源到所有其 *
* 他各頂點的最短路長度。這里路徑長度是路上各邊權之和。這個問 *
* 題通常稱為單源最短路徑問題。 *
***************************************************************/
#include<iostream.h>

#define INFINITE 100

void main()
{
int j,i,n,k,t,**w,*s,*p,*d;

cout<<"input the value of n:";
cin>>n;
cout<<endl;

d = new int[n];
s = new int[n];
p = new int[n];
w = new int*[n];

for(i = 0; i < n; i++)
{
w[i] = new int[n];
}

for(i = 0; i < n; i++)
for(j = 0; j < n; j++)
cin>>w[i][j];

for(s[0] = 1,i = 1; i < n; i++)
{
s[i] = 0;
d[i] = w[0][i];
if(d[i] < INFINITE)
p[i]=0;
else
p[i]=-1;
}

for(i = 1; i < n; i++)
{
t = INFINITE;
k = 1;
for(j = 1; j < n; j++)
if((!s[j]) && (d[j] < t))
{
t = d[j];
k = j;
}
s[k]=1;//point k join the S
for (j = 1; j < n; j++)
if((!s[j]) && (d[j] > d[k] + w[k][j]))
{
d[j] = d[k] + w[k][j];
p[j] = k;
}

}
cout<<"從源點到其它頂點的最短距離依次如下：";
for(i=1;i<n;i++) cout<<d[i]<<" ";
cout<<endl;

}
/*********
頂點個數用n表示，這里給出的例子n=6
100 1 12 100 100 100
100 100 9 3 100 100
100 100 100 100 5 100
100 100 4 100 13 15
100 100 100 100 100 4
100 100 100 100 100 100
具體例子見 電子工業出版社 《演算法設計技巧與分析》148頁
************/

❼ 基於MATLAB的畢業設計有哪些

基於MATLAB的畢業設計有：

1、基於MATLAB的視圖技術分析。

2、二值圖像細化演算法研究與實現。

3、基於MATLAB下的信號分析與處理。

4、基於matlab的偽彩色處理與研究。

5、matlab進行小波分析。

matlab將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和模擬等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案。

(7)matlab演算法設計與實現擴展閱讀

MATLAB特點

1、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來；

2、具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化；

3、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握；

4、功能豐富的應用工具箱（如信號處理工具箱、通信工具箱等） ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

❽ 求基於matlab的車牌分割演算法設計與實現畢業論文 非常感激 QQ：916060918

我有基於matlab的車牌分割演算法設計與實現畢業論文

❾ MATLAB建模方法有哪些

首先，Matlab是一個工具，它不是一個方法。

其次，我給你推薦一本書
《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》

然後它的目錄可以回答你的問題：
第1章 數學建模常規方法及其MATLAB實現
1.1 MATLAB與數據文件的交互
1.1.1 MATLAB與Excel的交互
1.1.2 MATLAB與TXT交互
1.1.3 MATLAB界面導入數據的方法
1.2 數據擬合方法
1.2.1 多項式擬合
1.2.2 指定函數擬合
1.2.3 曲線擬合工具箱
1.3 數據擬合應用實例
1.3.1 人口預測模型
1.3.2 薄膜滲透率的測定
1.4 數據的可視化
1.4.1 地形地貌圖形的繪制
1.4.2 車燈光源投影區域的繪制（CUMCM2002A）
1.5 層次分析法（AHP）
1.5.1 層次分析法的應用場景
1.5.2 AHPMATLAB程序設計

第2章 規劃問題的MATLAB求解
2.1 線性規劃
2.1.1 線性規劃的實例與定義
2.1.2 線性規劃的MATLAB標准形式
2.1.3 線性規劃問題解的概念
2.1.4 求解線性規劃的MATLAB解法
2.2 非線性規劃
2.2.1 非線性規劃的實例與定義
2.2.2 非線性規劃的MATLAB解法
2.2.3 二次規劃
2.3 整數規劃
2.3.1 整數規劃的定義
2.3.2 01整數規劃
2.3.3 隨機取樣計演算法

第3章 數據建模及MATLAB實現
3.1 雲模型
3.1.1 雲模型基礎知識
3.1.2 雲模型的MATLAB程序設計
3.2 Logistic回歸
3.2.1 Logistic模型
3.2.2 Logistic回歸MATLAB程序設計
3.3 主成分分析
3.3.1 PCA基本思想
3.3.2 PCA步驟
3.3.3 主成分分析MATLAB程序設計
3.4 支持向量機（SVM）
3.4.1 SVM基本思想
3.4.2 理論基礎
3.4.3 支持向量機MATLAB程序設計
3.5 K均值（KMeans）
3.5.1 KMeans原理、步驟和特點
3.5.2 KMeans聚類MATLAB程序設計
3.6 樸素貝葉斯判別法
3.6.1 樸素貝葉斯判別模型
3.6.2 樸素貝葉斯判別法MATLAB設計
3.7 數據建模綜合應用
參考文獻

第4章 灰色預測及其MATLAB實現
4.1 灰色系統基本理論
4.1.1 灰色關聯度矩陣
4.1.2 經典灰色模型GM（1,1）
4.1.3 灰色Verhulst模型
4.2 灰色系統的程序設計
4.2.1 灰色關聯度矩陣的程序設計
4.2.2 GM（1,1）的程序設計
4.2.3 灰色Verhulst模型的程序設計
4.3 灰色預測的MATLAB程序
4.3.1 典型程序結構
4.3.2 灰色預測程序說明
4.4 灰色預測應用實例
4.4.1 實例一長江水質的預測（CUMCM2005A）
4.4.2 實例二預測與會代表人數（CUMCM2009D）
4.5 小結
參考文獻

第5章 遺傳演算法及其MATLAB實現
5.1 遺傳演算法基本原理
5.1.1 人工智慧演算法概述
5.1.2 遺傳演算法生物學基礎
5.1.3 遺傳演算法的實現步驟
5.1.4 遺傳演算法的拓展
5.2 遺傳演算法的MATLAB程序設計
5.2.1 程序設計流程及參數選取
5.2.2 MATLAB遺傳演算法工具箱
5.3 遺傳演算法應用案例
5.3.1 案例一：無約束目標函數最大值遺傳演算法求解策略
5.3.2 案例二：CUMCM中多約束非線性規劃問題的求解
5.3.3 案例三：BEATbx遺傳演算法工具箱的應用——電子商務中轉化率影響因素研究
參考文獻

第6章 模擬退火演算法及其MATLAB實現
6.1 演算法的基本理論
6.1.1 演算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些參數的說明
6.1.4 演算法基本步驟
6.1.5 幾點說明
6.2 演算法的MATLAB實現
6.2.1 演算法設計步驟
6.2.2 典型程序結構
6.3 應用實例：背包問題的求解
6.3.1 問題的描述
6.3.2 問題的求解
6.4 模擬退火程序包ASA簡介
6.4.1 ASA的優化實例
6.4.2 ASA的編譯
6.4.3 MATLAB版ASA的安裝與使用
6.5 小結
6.6 延伸閱讀
參考文獻

第7章 人工神經網路及其MATLAB實現
7.1 人工神經網路基本理論
7.1.1 人工神經網路模型拓撲結構
7.1.2 常用激勵函數
7.1.3 常見神經網路理論
7.2 BP神經網路的結構設計
7.2.1 鯊魚嗅聞血腥味與BP神經網路訓練
7.2.2 透視神經網路的學習步驟
7.2.3 BP神經網路的動態擬合過程
7.3 RBF神經網路的結構設計
7.3.1 梯度訓練法RBF神經網路的結構設計
7.3.2 RBF神經網路的性能
7.4 應用實例
7.4.1 基於MATLAB源程序公路運量預測
7.4.2 基於MATLAB工具箱公路運量預測
7.4.3 艾滋病治療最佳停葯時間的確定（CUMCM2006B）
7.4.4 RBF神經網路預測新客戶流失概率
7.5 延伸閱讀
7.5.1 從金融分析中的小數定理談神經網路的訓練樣本遴選規則
7.5.2 小議BP神經網路的衍生機理
參考文獻

第8章粒子群演算法及其MATLAB實現
8.1 PSO演算法相關知識
8.1.1 初識PSO演算法
8.1.2 PSO演算法的基本理論
8.1.3 PSO演算法的約束優化
8.1.4 PSO演算法的優缺點
8.2 PSO演算法程序設計
8.2.1 程序設計流程
8.2.2 PSO演算法的參數選取
8.2.3 PSO演算法MATLAB源程序範例
8.3 應用案例：基於PSO演算法和BP演算法訓練神經網路
8.3.1 如何評價網路的性能
8.3.2 BP演算法能夠搜索到極值的原理
8.3.3 PSOBP神經網路的設計指導原則
8.3.4 PSO演算法優化神經網路結構
8.3.5 PSOBP神經網路的實現
參考文獻

第9章 蟻群演算法及其MATLAB實現
9.1 蟻群演算法原理
9.1.1 蟻群演算法基本思想
9.1.2 蟻群演算法數學模型
9.1.3 蟻群演算法流程
9.2 蟻群演算法的MATLAB實現
9.2.1 實例背景
9.2.2 演算法設計步驟
9.2.3 MATLAB程序實現
9.2.4 程序執行結果與分析
9.3 演算法關鍵參數的設定
9.3.1 參數設定的准則
9.3.2 螞蟻數量
9.3.3 信息素因子
9.3.4 啟發函數因子
9.3.5 信息素揮發因子
9.3.6 信息素常數
9.3.7 最大迭代次數
9.3.8 組合參數設計策略
9.4 應用實例：最佳旅遊方案（蘇北賽2011B）
9.4.1 問題描述
9.4.2 問題的求解和結果
9.5 本章小結
參考文獻

第10章 小波分析及其MATLAB實現
10.1 小波分析基本理論
10.1.1 傅里葉變換的局限性
10.1.2 伸縮平移和小波變換
10.1.3 小波變換入門和多尺度分析
10.1.4 小波窗函數自適應分析
10.2 小波分析MATLAB程序設計
10.2.1 小波分析工具箱函數指令
10.2.2 小波分析程序設計綜合案例
10.3 小波分析應用案例
10.3.1 案例一：融合拓撲結構的小波神經網路
10.3.2 案例二：血管重建引出的圖像數字水印
參考文獻

第11章 計算機虛擬及其MATLAB實現
11.1 計算機虛擬基本知識
11.1.1 從3G移動互聯網協議WCDMA談MATLAB虛擬
11.1.2 計算機虛擬與數學建模
11.1.3 數值模擬與經濟效益博弈
11.2 數值模擬MATLAB程序設計
11.2.1 微分方程組模擬
11.2.2 服從概率分布的隨機模擬
11.2.3 蒙特卡羅模擬
11.3 動態模擬MATLAB程序設計
11.3.1 MATLAB音頻處理
11.3.2 MATLAB常規動畫實現
11.4 應用案例：四維水質模型
11.4.1 問題的提出
11.4.2 問題的分析
11.4.3 四維水質模型准備
11.4.4 條件假設與符號約定
11.4.5 四維水質模型的組建
11.4.6 模型求解
11.4.7 計算機模擬情境
參考文獻

下篇 真題演習
第12章 彩票中的數學（CUMCM2002B）
12.1 問題的提出
12.2 模型的建立
12.2.1 模型假設與符號說明
12.2.2 模型的准備
12.2.3 模型的建立
12.3 模型的求解
12.3.1 求解的思路
12.3.2 MATLAB程序
12.3.3 程序結果
12.4 技巧點評
參考文獻

第13章 露天礦卡車調度問題（CUMCM2003B）
13.1 問題的提出
13.2 基本假設與符號說明
13.2.1 基本假設
13.2.2 符號說明
13.3 問題分析及模型准備
13.4 原則①：數學模型（模型1）的建立與求解
13.4.1 模型的建立
13.4.2 模型求解
13.5 原則②：數學模型（模型2）的建立與求解
13.6 技巧點評
參考文獻

第14章 奧運會商圈規劃問題（CUMCM2004A）
14.1 問題的描述
14.2 基本假設、名詞約定及符號說明
14.2.1 基本假設
14.2.2 符號說明
14.2.3 名詞約定
14.3 問題分析與模型准備
14.3.1 基本思路
14.3.2 基本數學表達式的構建
14.4 設置MS網點數學模型的建立與求解
14.4.1 模型建立
14.4.2 模型求解
14.5 設置MS網點理論體系的建立
14.6 商區布局規劃的數學模型
14.6.1 模型建立
14.6.2 模型求解
14.7 模型的評價及使用說明
14.7.1 模型的優點
14.7.2 模型的缺點
14.8 技巧點評
參考文獻

第15章 交巡警服務平台的設置與調度（CUMCM2011B）
15.1 問題的提出
15.2 問題的分析
15.3 基本假設
15.4 問題1模型的建立與求解
15.4.1 交巡警服務平台管轄范圍分配
15.4.2 交巡警的調度
15.4.3 最佳新增服務平台設置
15.5 問題2模型的建立和求解
15.5.1 全市服務平台的合理性分析問題的模型與求解
15.5.2 搜捕嫌疑犯實例的模型與求解
15.6 模型的評價與改進
15.6.1 模型優點
15.6.2 模型缺點
15.7 技巧點評
參考文獻

第16章 葡萄酒的評價（CUMCM2012A）
16.1 問題的提出
16.2 基本假設
16.3 問題①模型的建立和求解
16.3.1 問題①的分析
16.3.2 模型的建立和求解
16.4 問題②模型的建立和求解
16.4.1 問題②的基本假設和分析
16.4.2 模型的建立和求解
16.5 問題③模型的建立和求解
16.5.1 問題③的分析
16.5.2 模型的建立和求解
16.6 問題④模型的建立和求解
16.6.1 問題④的分析
16.6.2 模型的建立和求解
16.7 論文點評
參考文獻
附件數學建模參賽經驗
一、如何准備數學建模競賽
二、數學建模隊員應該如何學習MATLAB
三、如何在數學建模競賽中取得好成績
四、數學建模競賽中的項目管理和時間管理
五、一種非常實用的數學建模方法——目標建模法