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b 蓝色+ +g 绿色* *r 红色- 实线c 亮青色: 点线m 锰紫色-. 点虚线-- 虚线MATLAB中也同样有许多有意思的实例，为提高读者对MATLAB和Simulink的兴趣，特举部分以供参考。具体如下，运行的时候只要将“：”前面的代码复制到MATLAB中就可以了，随之会出现各种各样的演示实例，对初学者帮助不小哦。◆平面与立体绘图graf2d ：XY平面绘图（火柴棒）graf2d2 ：XYZ立体绘图（切片）hndlgraf ：平面显示线型处理窗口及命令演示hndlaxis ：平面显示处理窗口及命令演示同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。普陀区特色Matlab比较

●财务与金融工程●管理与调度优化计算（运筹学）MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的**MATLAB函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。工具常用工具箱MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。闵行区特色Matlab24小时服务Statistics Toolbox：增强了使用线性、广义线性和非线性回归进行拟合、预测和绘图的界面。

mage Processing Toolbox：通过亮度指标优化进行自动图像配准Statistics Toolbox：增强了使用线性、广义线性和非线性回归进行拟合、预测和绘图的界面System Identification Toolbox：识别连续时间传递函数2022年4月6日消息，MATLAB R2022a 原生 Apple Silicon 平台开放测试版是 MATLAB 的早期版本，适用于 Apple Silicon Mac 用户，以评估现有代码和应用程序的执行，并测试第三方集成和附加组件。此测试版将持续到2022年8月31日。 [5]·MATLAB®: MATLAB 语言的单元测试框架

MathWorks 的客户是世界各大洲100多个国家的1,000,000多名前列技术人员。这些技术人员工作在世界上**的技术公司，**实验室，金融机构，以及6500多所大学。他们依赖MathWorks产品和服务，因为MATLAB 和 Simulink 已经成为他们进行工程项目和科学研究的基本工具。MATLAB 用户促进许多重要的领域的更好更快的发展；他们推进着我们对地球，环境和宇宙的认识的增长；他们使我们的汽车更加安全，燃料更加高效利用，并且不断提高着航空旅行的安全性；他们使我们的电话通话更加清晰，测量设备更加准确；他们改进医学研究和诊断技术；他们探索新的能源；并且培养下一代的科学家们。它们都是由特定领域的开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。

《MATLAB实用教程》从快速入门和实用性两个方面，对MATLAB7.0进行了详细的介绍，并列举了大量实用的例子。全书共分为12章，第1章介绍MATLAB的安装及系统功能；第2～3章介绍MATLAB基于命令窗口的应用，讲述了MATLAB的基础知识和数学运算；第4～8章介绍MATLAB基于M文件的应用，讲述了MATLAB的编程功能、数据显示及存取功能、数值和符号计算功能、图形用户界面设计功能等；第9～10章从模块化仿真的角度介绍MATLAB基于Simulink环境的应用，讲述了MATLAB的包含S函数的Simulink环境基础知识和在信号处理、图像处理以及控制等领域的实际应用；第11章从信息和功能交互的角度介绍MATLAB的外部接口，讲述了MATLAB与Word、Excel、C语言、Java语言等的接口；第12章提供对《MATLAB实用教程》内容加深理解的实验。MATLAB Compiler：可以下载 MATLAB Compiler Runtime (MCR)，简化编译后的程序和组件的分发。崇明区智能Matlab服务电话

用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序后再一起运行。普陀区特色Matlab比较

同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。模块工具MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的**开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。普陀区特色Matlab比较

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