MATLAB 7.0

Posted 2023-04-23

matlab 7.0 的教学视屏。。。完整的，从入门开始。。谢谢啦

附件说明

关于MATLAB的入门视频有不少，但要称的上完整、系统，恐怕很难有统一的标准。

我提供的是胡晓冬，董辰辉的《MATLAB从入门到精通》（人民邮电出版社，2010-06）一书的配套光盘，应该能满足你的需求。内含217个实例程序文件，330分钟的视频讲解。

 

图书下载

ishare.iask.sina.com.cn/f/67219177.html

 

图书简介

　　本书以MATLAB R2009a软件为基础，系统讲解了MATLAB基本环境和操作方法。本书介绍了最新的MATLAB功能，并分章阐述了数据类型、数值计算、符号计算、编程基础、可视化、Simulink、应用程序接口等内容，结合案例详细讲解了MATLAB语言的使用。本书还专门讲解了实用的MATLAB编程技巧与数学建模应用等。
　　本书所带的光盘是读者学习MATLAB的好帮手，提供了全部示例的源程序，另外配有知识点和例题的视频教程，可帮助读者更好地理解书中的内容并更快地掌握MATLAB的使用方法。
　　本书内容丰富、贴近实战应用，可作为高校学生系统学习MATLAB的书籍，也可以作为广大科研和工程技术人员在工作中使用MATLAB的参考书。

 

图书目录

第1章 MATLAB概述 1
1.1 MATLAB简介 1
1.2 MATLAB主要功能 2
1.2.1 开发算法和应用程序 2
1.2.2 分析和访问数据 3
1.2.3 实现数据可视化 3
1.2.4 进行数值计算 4
1.2.5 发布结果和部署应用程序 5
1.3 MATLAB安装与启动 5
1.3.1 MATLAB的安装 5
1.3.2 MATLAB的启动与退出 7
1.3.3 Desktop操作界面简介 8
1.4 Command Window运行入门 8
1.4.1 命令行的使用 8
1.4.2 数值、变量和表达式 9
1.4.3 命令行的特殊输入方法 11
1.4.4 命令窗口的显示格式 12
1.4.5 命令窗口常用快捷键与命令 13
1.5 Command History窗口 14
1.6 Current Directory窗口 14
1.7 Workspace Browser和Variable Editor窗口 15
1.7.1 Workspace Browser窗口 15
1.7.2 Variable Editor窗口 15
1.8 命令行辅助功能与Function Browser 16
1.9 Help 17
1.9.1 Help Browser 18
1.9.2 命令窗口查询帮助 18

第2章 矩阵和数组 20
2.1 矩阵的创建与组合 20
2.1.1 创建简单矩阵 20
2.1.2 创建特殊矩阵 21
2.1.3 矩阵的合并 22
2.2 矩阵的寻访与赋值 23
2.2.1 矩阵的标识 23
2.2.2 矩阵的寻访 24
2.2.3 矩阵的赋值 24
2.3 进行数组运算的常用函数 25
2.3.1 函数数组运算规则的定义 25
2.3.2 进行数组运算的常用函数 25
2.4 查询矩阵信息 27
2.4.1 矩阵的形状信息 27
2.4.2 矩阵的数据类型 27
2.4.3 矩阵的数据结构 28
2.5 数组运算与矩阵运算 28
2.6 矩阵的重构 29
2.6.1 矩阵元素的扩展与删除 29
2.6.2 矩阵的重构 30
2.7 稀疏矩阵 31
2.7.1 稀疏矩阵的存储方式 32
2.7.2 稀疏矩阵的创建 32
2.7.3 稀疏矩阵的运算 35
2.7.4 稀疏矩阵的交换与重新排序 36
2.7.5 稀疏矩阵视图 38
2.8 多维数组 38
2.8.1 多维数组的创建 39
2.8.2 多维数组的寻访与重构 41
2.9 多项式的表达式及其操作 44
2.9.1 多项式的表达式和创建 44
2.9.2 多项式运算函数 45

第3章 数据类型 47
3.1 数值型 47
3.2 逻辑型 47
3.2.1 逻辑型简介 47
3.2.2 返回逻辑结果的函数 48
3.2.3 运算符的优先级 50
3.3 字符和字符串 51
3.3.1 创建字符串 51
3.3.2 字符串比较 52
3.3.3 字符串查找与替换 53
3.3.4 类型转换 54
3.3.5 字符串应用函数小结 55
3.4 structure数组 56
3.4.1 structure数组的创建 57
3.4.2 structure数组的寻访 59
3.4.3 structure数组域的基本操作 60
3.4.4 structure数组的操作 61
3.5 cell数组 63
3.5.1 cell数组的创建 63
3.5.2 cell数组的寻访 65
3.5.3 cell数组的基本操作 65
3.5.4 cell数组操作函数 66
3.6 Map容器 67
3.6.1 Map数据类型介绍 67
3.6.2 Map对象的创建 68
3.6.3 查看Map的内容 69
3.6.4 Map的读写 70
3.6.5 Map中key和value的修改 72
3.6.6 映射其他数据类型 73

第4章 数值计算 75
4.1 因式分解 75
4.1.1 行列式、逆和秩 75
4.1.2 Cholesky因式分解 77
4.1.3 LU因式分解 78
4.1.4 QR因式分解 79
4.1.5 范数 81
4.2 矩阵特征值和奇异值 82
4.2.1 特征值和特征向量的求取 82
4.2.2 奇异值分解 84
4.3 概率和统计 85
4.3.1 基本分析函数 85
4.3.2 概率函数、分布函数、逆分布函数和随机数 93
4.4 数值求导与积分 94
4.4.1 导数与梯度 94
4.4.2 一元函数的数值积分 95
4.4.3 二重积分的数值计算 97
4.4.4 三重积分的数值计算 97
4.5 插值 98
4.5.1 一维数据插值 98
4.5.2 二维数据插值 99
4.5.3 多维插值 100
4.5.4 样条插值 100
4.6 曲线拟合 101
4.6.1 最小二乘原理及其曲线拟合算法 101
4.6.2 曲线拟合的实现 102
4.7 Fourier分析 102
4.8 微分方程 104
4.8.1 常微分方程 104
4.8.2 偏微分方程 106

第5章 符号计算 110
5.1 符号变量、表达式及符号方程 110
5.1.1 符号变量与表达式的创建 110
5.1.2 符号计算中的运算符和基本函数 112
5.1.3 创建符号方程 113
5.2 符号微积分 113
5.2.1 符号求导与微分 113
5.2.2 符号求极限 115
5.2.3 符号积分 116
5.2.4 级数求和 116
5.2.5 Taylor级数 117
5.3 符号表达式的化简与替换 117
5.3.1 符号表达式的化简 118
5.3.2 符号表达式的替换 122
5.4 符号可变精度计算 125
5.5 符号线性代数 127
5.5.1 基础代数运算 127
5.5.2 线性代数运算 128
5.6 符号方程求解 130
5.6.1 求代数方程符号解 130
5.6.2 求代数方程组的符号解 130
5.6.3 求微分方程符号解 132
5.6.4 求微分方程组的符号解 134
5.7 符号积分变换 134
5.7.1 Fourier变换及其反变换 134
5.7.2 Laplace变换及其反变换 135
5.7.3 Z变换及其反变换 136

第6章 MATLAB编程基础 138
6.1 M文件 138
6.1.1 M文件编辑器 139
6.1.2 M文件的基本内容 140
6.1.3 脚本式M文件 142
6.1.4 函数式M文件 143
6.2 流程控制 143
6.2.1 顺序结构 144
6.2.2 if语句 144
6.2.3 switch语句 146
6.2.4 for循环 146
6.2.5 while循环 147
6.2.6 continue命令 148
6.2.7 break命令 149
6.2.8 return命令 150
6.2.9 人机交互命令 150
6.3 函数的类型 152
6.3.1 主函数 152
6.3.2 子函数 152
6.3.3 私有函数 153
6.3.4 嵌套函数 154
6.3.5 重载函数 157
6.3.6 匿名函数 157
6.4 函数的变量 161
6.4.1 变量类型 161
6.4.2 变量的传递 162
6.5 函数句柄 164
6.5.1 函数句柄的创建 165
6.5.2 函数句柄的调用 165
6.5.3 函数句柄的操作 166
6.6 串演算函数 167
6.6.1 eval函数 167
6.6.2 feval函数 168
6.6.3 inline函数 169
6.7 内存的使用 170
6.7.1 内存管理函数 170
6.7.2 高效使用内存的策略 170
6.7.3 解决“Out of Memory”问题 172
6.8 程序调试和优化 173
6.8.1 使用Debugger窗口调试 173
6.8.2 在命令窗口中调试 176
6.8.3 profile性能检测 178
6.9 错误处理 180
6.9.1 使用try-catch语句捕捉错误 180
6.9.2 处理错误和从错误中恢复 181
6.9.3 警告 183

第7章 数据可视化 185
7.1 绘图的基本知识 185
7.1.1 离散数据和离散函数的可视化 185
7.1.2 连续函数的可视化 186
7.1.3 可视化的一般步骤 187
7.2 二维图形 187
7.2.1 基本绘图函数 187
7.2.2 曲线的色彩、线型和数据点型 189
7.2.3 坐标、刻度和网格控制 190
7.2.4 图形标识 192
7.2.5 双坐标图和子图 195
7.2.6 双轴对数图形 197
7.2.7 特殊二维图形 197
7.3 三维图形 203
7.3.1 绘制三维曲线图 203
7.3.2 绘制三维曲面图 203
7.3.3 特殊三维图形 205
7.4 三维图形的高级控制 207
7.4.1 视点控制 207
7.4.2 颜色的使用 208
7.4.3 光照控制 208

第8章 图像处理 210
8.1 图像文件的操作 210
8.1.1 查询图像文件的信息 211
8.1.2 图像文件的读写 212
8.1.3 图像文件的显示 213
8.1.4 图像格式的转换 214
8.2 图像的几何运算 216
8.2.1 图像的平移 216
8.2.2 图像的镜像变换 216
8.2.3 图像缩放 217
8.2.4 图像的旋转 218
8.2.5 图像的剪切 218
8.3 图像的正交变换 219
8.3.1 傅立叶变换 219
8.3.2 离散余弦变换 220
8.3.3 Radon变换 221
8.4 MATLAB图像增强 222
8.4.1 像素值及其统计特性 222
8.4.2 对比度增强 224
8.4.3 直方图均衡化 225
8.4.4 空域滤波增强 226
8.4.5 频域增强 228

第9章 图形用户界面(GUI)设计 230
9.1 句柄图形对象 230
9.1.1 图形对象 230
9.1.2 图形对象句柄 231
9.1.3 图形对象属性的获取和设置 232
9.2 GUIDE简介 234
9.2.1 启动GUI 235
9.2.2 Layout编辑器 235
9.2.3 运行GUI 236
9.3 创建GUI 236
9.3.1 GUI窗口布局 236
9.3.2 菜单的添加 237
9.3.3 控件 241
9.4 CallBack函数 245
9.4.1 变量的传递 245
9.4.2 函数编写 246
9.5 GUI设计示例 248

第10章 数据文件I/O 254
10.1 处理文件名称 254
10.2 MATLAB支持的文件格式 255
10.3 导入向导的使用 256
10.4 MAT文件的读写 257
10.4.1 MAT文件的写入 257
10.4.2 MAT文件的读取 258
10.5 Text文件读写 259
10.5.1 Text文件的读取 259
10.5.2 Text文件的写入 262
10.6 Excel文件读写 262
10.7 音频/视频文件操作 264
10.7.1 获取音频/视频文件的文件头信息 264
10.7.2 音频/视频文件的导入与导出 264

第11章 MATLAB优化问题应用 266
11.1 MATLAB优化工具箱 266
11.1.1 MATLAB求解器 267
11.1.2 极小值优化 269
11.1.3 多目标优化 275
11.1.4 方程组求解 276
11.1.5 最小二乘及数据拟合 277
11.2 模式搜索法 278
11.3 模拟退火算法 280
11.3.1 模拟退火算法简介 280
11.3.2 模拟退火算法应用实例 280
11.3.3 关于计算结果 281
11.4 遗传算法 282
11.4.1 遗传算法简介 282
11.4.2 遗传算法应用实例 283
11.5 Optimization Tool简介 285

第12章 信号处理 289
12.1 信号处理基本理论 289
12.1.1 信号的生成 289
12.1.2 数字滤波器结构 293
12.2 IIR滤波器的MATLAB实现 294
12.2.1 IIR滤波器经典设计 295
12.2.2 IIR滤波器直接设计法 301
12.2.3 广义巴特沃思IIR滤波器设计 302
12.3 FIR滤波器的MATLAB实现 303
12.3.1 FIR滤波器设计 303
12.3.2 fir1函数 304
12.3.3 fir2函数 305

第13章 Simulink仿真 306
13.1 Simulink简介 306
13.1.1 Simulink功能与特点 306
13.1.2 Simulink的安装与启动 307
13.2 Simulink基础 309
13.2.1 Simulink模型是什么 309
13.2.2 Simulink模块操作 309
13.2.3 Simulink信号线操作 312
13.2.4 Simulink对模型的注释 314
13.2.5 Simulink常用的模型库 314
13.2.6 Simulink仿真配置 316
13.3 Simulink动态系统仿真 320
13.3.1 简单系统的仿真分析 320
13.3.2 离散系统的仿真分析 322
13.3.3 连续系统的仿真分析 324
13.4 Simulink模型中的子系统 327
13.4.1 子系统的建立 327
13.4.2 子系统的封装 328
13.5 Simulink S-函数 331
13.5.1 什么是S-函数 332
13.5.2 S-函数的作用和原理 332
13.5.3 用M文件创建S-函数实例 333

第14章 应用程序接口 336
14.1 MATLAB应用程序接口介绍 336
14.2 MATLAB调用C/C++ 337
14.2.1 MATLAB MEX文件 338
14.2.2 C-MEX文件的使用 341
14.3 C/C++调用MATLAB引擎 346
14.3.1 MATLAB计算引擎概述 346
14.3.2 MATLAB计算引擎库函数 347
14.3.3 C/C++调用MATLAB引擎 348
14.4 MATLAB编译器 352
14.4.1 MATLAB编译器的安装和设置 353
14.4.2 MATLAB编译器的使用 354
14.4.3 独立应用程序 356

第15章 MATLAB基础计算技巧 365
15.1 MATLAB数组创建与重构技巧 365
15.2 MATLAB数据类型使用技巧 371
15.3 MATLAB数值计算技巧 373
15.4 MATLAB文件读取操作技巧 375
15.5 MATLAB绘图技巧 376

第16章 MATLAB编程技巧 379
16.1 MATLAB编程风格 379
16.1.1 命名规则 379
16.1.2 文件与程序结构 381
16.1.3 基本语句 382
16.1.4 排版、注释与文档 385
16.2 MATLAB编程注意事项 387
16.3 内存的使用 389
16.4 提高MATLAB运行效率 390
16.4.1 提高运行效率基本原则 390
16.4.2 提高运行效率举例 392

第17章 MATLAB在数学建模中的应用 395
17.1 MATLAB蒙特卡罗模拟 395
17.1.1 蒙特卡罗方法简介 395
17.1.2 蒙特卡罗方法编程示例 396
17.2 MATLAB灰色系统理论应用 398
17.2.1 GM(1，1)预测模型简介 398
17.2.2 灰色预测计算实例 399
17.3 MATLAB模糊聚类分析 401
17.3.1 模糊聚类分析简介 401
17.3.2 模糊聚类分析应用示例 402
17.4 MATLAB层次分析法应用 406
17.4.1 层次分析法简介 406
17.4.2 层次分析法的应用 409

参考技术A http://ishare.iask.sina.com.cn/download/explain.php?fileid=33872374 参考技术B matlab绘图的http://v.ku6.com/show/haNsXSxnyiIpioa7Y_3TRg...html?nr=1

matlab那个版本可以进行点云

一、读写保存
matlab处理las点云(1)--las/laz格式解析
matlab处理las点云(2)-- 从LAS或LAZ文件中读取点云数据
matlab 读取txt点云并可视化
matlab 移除点云中无效的点
matlab 点云合并
matlab 保存点云
matlab 生成自定义点云
matlab 点云随机赋色
matlab 点云按高程进行赋色
matlab 打开文件选择对话框
matlab 使用文件选择对话框添加点云
二、KD树
matlab KD树的使用
matlab 点云的圆柱形邻域搜索
matlab 计算点云平均密度
matlab 查找点云指定区域内的点
matlab 根据索引提取点云
三、点云滤波
1、常用滤波器
matlab 点云均值、中值、高斯滤波
matlab 点云体素下采样(详细过程版)
matlab 点云统计滤波
matlab 点云中值滤波
matlab 点云下采样
matlab 快速均匀采样
matlab 点云随机采样到固定点数
matlab 半径滤波
matlab 直通滤波
matlab 获取指定高程的所有点
matlab 点云方框滤波
matlab 点云双边滤波
matlab 点云添加高斯噪声并保存
matlab 点云添加均匀分布的随机噪声
2、数据平滑
matlab 对含噪声的数据进行平滑处理
matlab 数据平滑--smooth函数
matlab 五点三次平滑算法
四、拟合分割
1、点云拟合
matlab 最小二乘拟合空间球
matlab 最小二乘拟合二次曲面
matlab 点云最小二乘拟合平面（SVD法）
matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法)
matlab 点云投影到平面
matlab 点云投影到球面
matlab 点云投影到直线
matlab 计算点到平面的距离
matlab 最小二乘拟合二维直线
matlab 点云最小二乘拟合空间直线
matlab 点云最小二乘拟合多项式曲线
matlab RANSAC拟合平面
matlab RANSAC拟合直线
matlab RANSAC拟合空间球
matlab RANSAC拟合空间直线
matlab RANSAC拟合圆柱
2、点云分割
matlab 稀疏点云在线分割
matlab 基于欧氏距离的点云聚类分割
matlab 简单形态滤波(SMRF)算法地面分割
matlab 点云k均值聚类
matlab 点云密度聚类
matlab 点云沿坐标轴进行等距切片
matlab 基于投影点密度的建筑物立面提取
五、 点云重建
matlab 显示曲面网格
matlab 泊松曲面重建法
matlab 球旋转曲面重建法
matlab 二维或三维三角剖分
matlab 将三角剖分结果保存为STL文件
matlab 点云构建Delaunay三角网
matlab 受约束的 Delaunay 三角剖分
matlab Delaunay 三角剖分内的查询点
matlab 点云alphaShape曲面重构
matlab 计算点云凸包
matlab 点云边界提取
六、点云配准
1、粗配准
matlab 点云粗配准(1)-- 计算FPFH并可视化
matlab 点云粗配准(2)-- 根据FPFH特征查找匹配点对(Fast Global Registration算法的部分实现)
matlab 点云粗配准(3)-- 可视化匹配点对
matlab 点云粗配准(4)-- 根据FPFH特征实现点云粗配准
matlab 点云粗配准(5)-- 利用ISS关键点与FPFH特征的点云配准
matlab 点云粗配准(6)-- FGR快速全局配准
matlab 点云配准--相位相关法实现点云配准
2、精配准
matlab ICP实现点云精配准
matlab NDT实现点云精配准
matlab CPD算法实现点云精配准
matlab 点云精配准(1)--point to point ICP(点到点的ICP)
matlab 点云精配准(2)--point to plane ICP(点到面的ICP)
matlab 点云精配准(3)--Trimmed ICP
matlab 点云精配准(4)--基于ISS关键点的ICP配准算法
matlab 三维点云配准与拼接
3、计算配准精度
matlab 点云配准--计算配准精度
4、点云变换
matlab 点云配准--点云变换
matlab 点云配准--三维变换
matlab 点云配准--SVD分解求变换矩阵
matlab 点云配准--四元数法求变换矩阵
matlab 点云配准--自定义旋转矩阵
matlab 大场景点云水平面校准
matlab 点云镜像变换
5、特征、描述
matlab 二进制形状描述子
matlab 计算点云法向量并可视化
matlab 角度制与弧度制的相互转换
matlab 构建点云的AABB包围盒
matlab PCA构建点云OBB包围盒
matlab 计算点云的面状指数
matlab ISS关键点提取
七、 点云与图像
matlab 将图像信息融合到激光雷达点云
matlab 检测点云中指定尺寸的矩形平面
matlab 将激光雷达点云数据投影到图像坐标系上
matlab 点云转二值图像
matlab 点云轮廓边缘检测
matlab 使用点云创建数字地面模型DSM
matlab 使用点云创建数字高程模型DEM
matlab 格网法计算点云的占地面积
matlab 计算机载点云的密度
八、 点云可视化
matlab 点云可视化(1)--pcshow()函数可视化单个点云
matlab 点云可视化(2)--pcshowpair()可视化两点云之间的差异
matlab 点云可视化(3)--动态可视化点云
matlab 点云可视化(4)--可视化点云包围框
matlab 点云可视化(5)--可视化多个点云
九、 点云深度学习
matlab点云深度学习(1)-- 无序点云转有序点云
十、 基础操作
matlab 计算点云的质心
matlab 点云去质心
matlab 计算点云的曲率
matlab 计算点云的面状指数 参考技术A 点云（Point Cloud），在逆向工程中由测量仪器获取物体表面的点的集合。

每个点云的属性主要包含：三维坐标（xyz）、强度信息（intensity）、颜色（RGB）等信息。

点云的格式包含：las、txt、pcd、ply、pts、xyz等多种格式。

3 点云数据的特点

①数据量大：采样频率高，可以在几秒内获取成千上万的点。

②数据分布不均匀：数据点密度随着离扫描仪器的距离增加而下降，且分布离散。

4 如何获取点云？

激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR），全称激光探测与测距系统，是主动遥感的一种，由传感器向外发射激光，得到传感器与目标物体之间的传播距离，可分析目标地物表面的反射能量大小与反射波普幅度、频率、相位等信息，对目标定位信息进行精确解算，从而得到目标地物的三维结构信息。常见的商用仪器包含：莱卡（Leica）、瑞格（RIEGL）等。———————《激光雷达森林生态应用——理论、方法及实例》

5 可以在什么软件上加载点云？

免费软件：

CloudCompare，又称为CC，下载地址：CloudCompare - Downloads
点云魔方（PCM），微信公众号：PCM与点云处理，可以下载。

可以实现点云加载、显示、保存、栅格化、以及林业、电力线相关方面的技术实现。

商业软件：

Lidar360，Global Mapper等。

6 点云可以用来干什么？

①可以在农林业上做参数提取、生态分析、建模等。

②在建筑建模、片面分割与分析。

③文物、古建筑的建模、修复与保存。

④数字高程模型的建立与地形分析。

⑤公路与道路的测量与扩建。

⑥电力线的巡检。

点云密度
1 什么是点云密度？

点云密度（Point Cloud Density），是点云的重要属性特征，反应激光点云的空间分布及密集程度，即可以直接反应目标地物的空间分布特点。和遥感影像一样，更多的点（密度高）意味着更高的分辨率，具有更多的信息，较少的点（密度低）意味着信息较少，将会影响信息的提取与处理。

2 点云密度有什么用？

点云密度越大，越可以反应设备的先进性，可以保留更多的地物细节，可以更精确的描述地物的空间特征，这对于地物信息提取、分析具有较大的优势。较少的密度则相反，提取的地物信息可能受损。除此之外，密度过大也意味着数据量很大，也在一定程度上会造成数据冗余，信息冗余，造成数据处理困难等麻烦。

3 计算点云密度

具《GB/T 36100—2018 机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法-规范》中解读，点云密度为单位面积所具有点的数量，其计算方式如下：

其中ρ 表示点云密度，单位：个/m2；

n为点云总个数；

为第i个水域内点云的个数，单位：个；
A为样地面积，单位：m2；

m为水域个数，单位：个；

为第i个水域面积，单位：m2。
在已知的文献中表明，当点云的密度>3个/平方米，称为高密度，反之则为低密度，<3个/平方米，又称为稀疏型点云数据。————魏金龙,李明阳,赵邑晨,李超,李盈昌.基于稀疏型机载激光雷达数据的风景林参数估测[J].西北林学院学报,2021,36(02):164-171. 参考技术B MATLAB中的点云处理工具箱是R2020a版本之后推出的，因此只有R2020a版本及以上的版本才可以使用点云处理工具箱。