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課程大綱
   
 
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MATLAB基礎及統計應用課程大綱

該課程提供了對 MATLAB 和Statistics Toolbox中的統計工具的全面介紹。本課程適用于初級用戶以及希望對MATLAB數據處理功能做全面了解的中級用戶,課程中包含的眾多實例和練習將帶您體驗MATLAB的統計應用。課程將探討編程、繪圖與可視化、統計建模、數據挖掘等主題。具體包括:

MATLAB編程基礎

數據文件的讀寫操作

繪圖——數據的可視化

數據預處理(平滑處理、標準化變換和極差歸一化變換)

概率分布、隨機數及蒙特卡洛模擬

描述性統計量和統計圖

參數估計

假設檢驗

數據分布擬合與檢驗

方差分析

回歸分析

常用數據挖掘方法

第一 MATLAB編程基礎

MATLAB簡介

MathWorks公司和MATLAB產品介紹

課程設置,教材介紹

MATLAB的安裝與啟動

MATLAB 用戶界面

本節介紹MATLAB開發環境和用戶界面的主要功能. 這些功能的具體應用會在后面的章節中進一步細化講解。

MATLAB工作界面

命令窗口(Command Window)

歷史命令窗口(Command History)

當前目錄窗口(Current Directory)

工作空間窗口(Workspace)

程序編輯窗口(Editor)

MATLAB幫助系統

從文件中讀取數據

保存和加載變量

繪圖與圖形修飾

變量、表達式、數組運算

本節介紹如何輸入MATLAB指令,創建和讀取變量中的數據,如何進行數組運算。

變量的定義與賦值

數據類型

數據輸出格式

常用函數

矩陣的定義

特殊矩陣

高維數組

定義元胞數組(Cell Array)

定義結構體數組

定義數據集和數據表

矩陣的算術運算

矩陣的關系運算

矩陣的邏輯運算

矩陣的其他常用運算

MATLAB程序設計

要想充分利用MATLAB強大的功能解決復雜的問題,就不得不自己編寫程序,這就需要了解MATLAB的程序文件——M文件。M文件分腳本文件和函數文件。本節開始先介紹腳本文件和函數文件。之后介紹MATLAB的程序流程控制方法以及程序調試方法,接下來介紹匿名函數、子函數和嵌套函數的概念。

M文件——腳本文件和函數文件

MATLAB語言的流程結構

編寫自己的腳本文件

編寫自己的函數文件

程序調試

匿名函數、子函數與嵌套函數

第二 MATLAB數據讀寫、可視化和描述性統計

從TXT文件中讀取數據

TXT文件是純文本文件,本節以TXT文件為例,介紹從文本文件中讀取數據的方法。包括界面操作和編程操作。

利用界面操作導入TXT文件

調用函數讀取數據

把數據寫入TXT文件

本節介紹把數據寫入文本文件的方法。

調用函數寫數據到TXT文件

從EXCEL文件中讀取數據

本節介紹從Excel文件中讀取數據的方法。

利用界面操作導入Excel文件

調用函數讀取數據

把數據寫入EXCEL文件

本節介紹把數據寫入Excel文件的方法。

調用函數寫數據到Excel文件

圖形對象與圖形對象句柄

在對數據進行計算分析時,圖形能非常直觀地展現數據所包含的規律,而MATLAB提供了非常豐富的繪圖函數,并且能通過多種屬性設置繪制出各種各樣的圖形,本節將對圖形對象與圖形對象句柄、二維繪圖、三維繪圖、圖形的打印和輸出等內容作詳細介紹。

圖形對象與圖形對象句柄

1?? 句柄式圖形對象

2?? 獲取圖形對象屬性名稱和屬性值

3?? 設置圖形對象屬性值

?? 二維圖形繪制

1?? 基本二維繪圖函數

2?? 二維圖形修飾和添加注釋

3?? 常用統計繪圖函數

4?? 特殊二維繪圖函數

?? 三維圖形繪制

1?? 常用三維繪圖函數

2?? 三維圖形的修飾和添加注釋

?? 圖形的打印和輸出

1?? 把圖形復制到剪貼板

2?? 把圖形導出到文件

3?? 打印圖形

數據預處理

數據導入到MATLAB之后,通常需要對數據進行一些預處理,例如平滑處理(或去噪)、標準化變換和極差歸一化變換等。本節介紹數據預處理的MATLAB實現。

數據的平滑處理

數據的標準化變換

數據的極差歸一化變換

分布、隨機數及蒙特卡洛模擬

本節主要介紹常用概率分布及概率計算,產生各種分布隨機數,以及基于隨機數的蒙特卡洛模擬。

概率分布

統計工具箱中的分布

產生隨機數

隨機數流

任意分布的隨機數

蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬

描述性統計量和統計圖

本節介紹描述性統計量和常用統計圖,主要內容包括:

計算描述性統計量

常用統計圖

第三 MATLAB統計應用與數據挖掘

參數估計與假設檢驗

本節以案例形式介紹參數估計和假設檢驗這兩種重要的統計推斷形式。主要內容包括:

常見分布的參數估計

正態總體參數的檢驗

數據分布擬合與檢驗

在某些統計推斷中,通常假定總體服從一定的分布(例如正態分布),然后在這個分布的基礎上,構造相應的統計量,根據統計量的分布作出一些統計推斷,而統計量的分布通常依賴于總體分布的假設,也就是說總體所服從的分布在統計推斷中是至關重要的,會影響到結果的可靠性。本節介紹根據樣本觀測數據擬合總體的分布,并進行分布的檢驗。

分布的擬合與檢驗

核密度(kernel density)估計

方差分析

在生產實踐和科學研究中,經常要研究生產條件或試驗條件的改變對產品的質量和產量有無影響。如在農業生產中,需要考慮品種、施肥量、種植密度等因素對農作物收獲量的影響;又如某產品在不同的地區、不同的時期,采用不同的銷售方式,其銷售量是否有差異。在諸影響因素中哪些因素是主要的,哪些因素是次要的,以及主要因素處于何種狀態時,才能使農作物的產量和產品的銷售量達到一個較高的水平,這就是方差分析所要解決的問題。本節內容包括:

單因素一元方差分析

雙因素一元方差分析

多因素一元方差分析

多元方差分析

Kruskal-Wallis單因素方差分析

Friedman秩方差分析

回歸分析

在自然科學、工程技術和經濟活動等各種領域,經常需要根據實驗觀測數據 研究因變量和自變量之間的關系,回歸分析是研究變量之間相關關系的數學工具,本節結合案例介紹線性和非線性回歸。

散點圖

相關系數和協方差

線性模型

非線性模型

常用數據挖掘方法

本節結合案例介紹常用的數據挖掘方法。

聚類分析

判別分析

主成分分析


android開發板
linux_android開發板
fpga圖像處理
端海培訓實驗設備
fpga培訓班
 
本課程部分實驗室實景
端海實驗室
實驗室
端海培訓優勢
 

??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
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? ? ? ? ? ? ? ? Common Java Errors
??????? Troubleshooting Servers
? ? ? ? ? ? ? ? Native Libraries
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??????? Troubleshooting JDBC
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