matlab 心得体会
这是我在学习的过程中的一些技巧，或许对你有帮助，可能字数不你能满足你的要求，但是绝对是精华。
1，如果你要是不是计算机转业的，只是为了方便自己的工作或学习，那么你没有必要把matlab教程全部学会，只需要学你需要的那部分即可，比如，绘图，矩阵运算，等等，根据你个人的需要而定，但是基本命令、数据类型、基本的程序结构（条件语句，循环语句，嵌套）、文件的IO是必须看的，因为任何一个程序都需要这几个基本的块。
2，你最好找一个熟悉编程的人来辅助你的学习，这就包括很多编程的技巧问题，程序的结构设计问题，对于程序的运行效率非常有帮助。
有的时候，你编出来的程序，能够运行，但是耗时太长，也就是说你的程序没有错，但是不适合实际。
或者说，对于规模小的问题能够解决，但是规模大一点的问题就需要很长很长的时间，这就需要对程序的结构和算法问题进行改进（亲身体会，编完一个程序，小的例子可以运行出结果，但是大例子需要很长时间，所以必须要改进一下）。
3，你需要找一本matlab的函数工具词典，就像汉语词典一样，你要尽量多的熟悉matlab自带的函数，及其作用，因为matlab的自带函数特别多，基本上能够满足一般的数据和矩阵的计算，所以基本上不用你自己编函数（如vb中，大部分的函数都需要自己编）。
这一点对你的程序非常有帮助，可以使你的程序简单，运行效率高，可以节省很多时间（亲身体会）。
切记4，你把基本的知识看过之后，就需要找一个实际的程序来动手编一下，不要等所有的知识都学好之后再去编程，你要在编程的过程中学习，程序需要什么知识再去补充（这一条是别人教我的，很管用），编程是一点一点积累的，所以你要需做一些随手笔记什么的。
5，编程问题最头疼的不是编程序，而是调程序，所以在你的程序编完之后，一定要进行验证其正确性，你要尽量多的设想你的问题的复杂性，当然，要一步一步复杂，这样才能保证你的程序的适用性很强。
随笔写了这么多，可能不全，希望对你有帮助
MATLAB语言与控制系统仿真 学习心得 急
通过这次MATLAB的课程设计，我对MATLAB有了一个更深的理解，matlab具有数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多功能。
这次的Matlab课程设计对我来说是一次挑战，之前课上学的知识都忘得差不多了，再加上对语言不怎么熟悉，想要编写复杂的代码，难度不是一点点，所以只有通过上网查资料，请教同学，巩固之前学的理论知识，回忆前面所做过的程序代码，也许能完成这次任务。
第一天老师给了五个题目和一道附加题，刚刚上手觉得还行，自己琢磨琢磨也能出结果，但后面几道题目压根没有思路，所以只好通过查资料，与同学讨论，一起研究分析题目。
虽然有两周时间，但每天只有两个小时呆在机房，所以还得利用课后的时间继续加工。
题目对于我来说比较难，自己编的代码运行不断地出错，经过修改N次后有的也能出现正确的结果，有点成就感，像生日蛋糕问题，自己想的形状和老师的不一样，也难以计算，即使这样也不放弃，继续和同学研究。
在这期间，我们也查找了不少资料，发现很多知识是我们从没有接触过的，我们并不了解，所以借此增长了自己的见识，了解了更多关于它的应用。
在编写程序代码时，需要什么函数，需要什么模块得一步一步的来，慢慢地研究，每天积累点，不能急于求成，有问题就应该去查资料，讨论，如果想要把所有东西都学到，那是比登天还难。
总之，通过这次的课程设计，体验到了真正的难度，不过也让我收获不少，虽然过程很艰辛，但自己坚持不懈，最后还是会得到自己想要的答案。
从这次课程设计中也可以看出自己的理论知识不牢固，所以得加强理论知识的学习，才能更好地理论联系实践。
怎么实现用matlab仿真实现图像清晰度的判断
MATLAB\\\/Simulink与控制系统仿真实验报告姓名：喻彬彬学号：K031541725实验1、MATLAB\\\/Simulink仿真基础及控制系统模型的建立一、实验目的1、掌握MATLAB\\\/Simulink仿真的基本知识；2、熟练应用MATLAB软件建立控制系统模型。
二、实验设备电脑一台；MATLAB仿真软件一个三、实验内容1、熟悉MATLAB\\\/Smulink仿真软件。
2、一个单位负反馈二阶系统，其开环传递函数为。
用Simulink建立该控制系统模型，用示波器观察模型的阶跃响应曲线，并将阶跃响应曲线导入到MATLAB的工作空间中，在命令窗口该模型的阶跃响应曲线。
3、某控制系统的传递函数为，其中。
用Simulink建立该控制系统模型，用示波器观察模型的阶跃响应曲线，并将阶跃响应曲线导入到MATLAB的工作空间中，在命令窗口绘制该模型的阶跃响应曲线。
4、一闭环系统结构如图所示，其中系统前向通道的传递函数为，而且前向通道有一个[-0.2，0.5]的限幅环节，图中用N表示，反馈通道的增益为1.5，系统为负反馈，阶跃输入经1.5倍的增益作用到系统。
用Simulink建立该控制系统模型，用示波器观察模型的阶跃响应曲线，并将阶跃响应曲线导入到MATLAB的工作空间中，在命令窗口绘制该模型的阶跃响应曲线。
四、实验报告要求实验报告撰写应包括实验名称、实验内容、实验要求、实验步骤、实验结果及分析和实验体会。
五、实验思考题总结仿真模型构建及调试过程中的心得体会。
题1、（1）利用Simulink的Library窗口中的【File】→【New】，
有没有关于学习数学史的心得体会
第一、数学史可以帮助我们了解先遇到了怎样的问题，他们是怎样解决的，他们解决这些问题是怎样想到的，就为我们开拓了思路，提供了办法。
第二、从数学史的角度来看，中国近代数学落后的原因在于数学思想方法的落后，没能跟上数学发展的最前沿。
方已把极限、无穷小等概念烂熟之时，我们还只沉醉在一些算术的小技巧上。
第三、每一次的数学危机都是一次数学的革命，为我们带来了新的数学思想、方法。
根本性的改变了我们对数学、以及对整个世看法。
与其他知识部门相比，数学是门历史性或者说累积性很强的科学。
重大的数学理论总是在继承和发展原有理论的基础上建立起来的，它们不仅不会推翻原有的理论，而且总是包容原理论。
人们也常常把现代数学比喻成一株茂密的大树，它包含着并且正在继续生长出越来越多的分支。
数学史不仅是单纯的数学成就的编年记录。
数学的发展决不是一帆风顺的，在更多的情况充满忧郁、徘徊，要经历艰难曲折，甚至会面临危机。
数学史也是数学家们克服困难和战胜危机的斗争记录。
对这种记录的了解可使我们从前人的探索与奋斗中汲取教益，获得鼓舞和增强信心。
因此，可以说不了解数学史就能全面了解数学科学。
matlab7.1如何做电路仿真
也不是，其实MATLAB在汽车方面的应用很 MATLAB 有两种基本的运算量：数组和矩阵，单从形式上，它间是不好区分 的。
每一个量可能被当作数组，也可能被当作矩阵，这要依所采用的运算法则或运算函数 来定。
在 MATLAB 中，数组与矩阵的运算法则和运算函数是有区别的。
但不论是 MATLAB 的数组还是 MATLAB 的矩阵，都已经改变了一般高级语言中使用数组的方式和解决矩阵 问题的方法。
在 MATLAB 中，矩阵运算是把矩阵视为一个整体来进行，基本上与线性代数的处理 方法一致。
矩阵的加减乘除、乘方开方、指数对数等运算，都有一套专门的运算符或运算 函数。
而对于数组，不论是算术的运算，还是关系或逻辑的运算，甚至于调用函数的运算， 形式上可以当作整体，有一套有别于矩阵的、完整的运算符和运算函数，但实质上却是针 对数组的每个元素施行的。
当 MATLAB 把矩阵(或数组)独立地当作一个运算量来对待后，向下可以兼容向量和标 量。
不仅如此，矩阵和数组中的元素可以用复数作基本单元，向下可以包含实数集。
这些 是 MATLAB 区别于其他高级语言的根本特点。
以此为基础，还可以概括出如下一些 MATLAB 的特色。
1. 语言简洁，编程效率高因为 MATLAB 定义了专门用于矩阵运算的运算符，使得矩阵运算就像列出算式执行 标量运算一样简单，而且这些运算符本身就能执行向量和标量的多种运算。
利用这些运算 符可使一般高级语言中的循环结构变成一个简单的 MATLAB 语句，再结合 MATLAB 丰富 的库函数可使程序变得相当简短，几条语句即可代替数十行 C 语言或 Fortran 语言程序语句 的功能。
2. 交互性好，使用方便在 MATLAB 的命令窗口中，输入一条命令，立即就能看到该命令的执行结果，体现 了良好的交互性。
交互方式减少了编程和调试程序的工作量，给使用者带来了极大的方便。
因为不用像使用 C 语言和 Fortran 语言那样，首先编写源程序，然后对其进行编译、连接， 待形成可执行文件后，方可运行程序得出结果。
3. 强大的绘图能力，便于数据可视化MATLAB 不仅能绘制多种不同坐标系中的二维曲线，还能绘制三维曲面，体现了强大 的绘图能力。
正是这种能力为数据的图形化表示(即数据可视化)提供了有力工具，使数据 的展示更加形象生动，有利于揭示数据间的内在关系。
4. 学科众多、领域广泛的工具箱MATLAB 工具箱(函数库)可分为两类：功能性工具箱和学科性工具箱。
功能性工具箱 主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互的 功能。
而学科性工具箱是专业性比较强的，如优化工具箱、统计工具箱、控制工具箱、通 信工具箱、图像处理工具箱、小波工具箱等。
5. 开放性好，易于扩充 除内部函数 外， MATLAB 的其他文件都是公开 的、可读可 改的源文件 ，体现了 MATLAB 的开放性特点。
用户可修改源文件和加入自己的文件，甚至构造自己的工具箱。
6. 与 C 语言和 Fortran 语言有良好的接口 通过 MEX 文件，可以方便地调用 C 语言和 Fortran 语言编写的函数或程序，完成 MATLAB 与它们的混合编程，充分利用已有的 C 语言和 Fortran 语言资源。
MATLAB 的应用领域十分广阔，典型的应用举例如下： (1) 数据分析； (2) 数值与符号计算； (3) 工程与科学绘图； (4) 控制系统设计； (5) 航天工业； (6) 汽车工业； (7) 生物医学工程； (8) 语音处理； (9) 图像与数字信号处理； (10) 财务、金融分析； (11) 建模、仿真及样机开发； (12) 新算法研究开发； (13) 图形用户界面设计。
以上是一些MATLAB的主要应用。
我来说说MATLAB在汽车方面的应用吧
如上所说的大部分功能都在汽车方面有应用。
你是本科生吧，如果你以后是在企业工作做零部件设计工作的话，MATLAB的应用不大，但是如果你是从事技术分析和数据分析，抑或是从事研究开发方面的工作，那么其强大的计算功能和简便的图形分析和数值分析功能就很有效
给你打几个比方吧
你作为汽车方面的本科生，肯定会学汽车理论吧
我们就从汽车理论方面开始，在确定汽车的动力性能方面，绘制骑车去洞里与行驶阻力的平衡图，计算其最高车速以及在最高车速时相应的附着率，甚至是计算汽车用2档起步加速行驶直某一速度的加速时间。
这些方面都可以利用MATLAB的计算和绘图功能，具体问题一下子就可以从图中看出来。
当然也许有的人可以通过其他编程来实现，但是无疑MATLAB是最简便的
再举个有关操纵稳定性的解决方案。
利用其数据分析功能可以解决汽车制动性能，（包括分析abs，esp之类的部分性能参数），在汽车分析线性二自由度的前轮输入的响应问题和轮胎侧偏特性方面解决5~6个复杂方程组连立的解很方便，如果用其它软件，计算量比较大。
而用MATLAB的矩阵解决方案很快就可以解决
还有就是汽车平顺性方面的分析，由于地面的随机输入和车轮，车身，以及车架的共同作用。
最后要计算人体感受到的振动波形和频率，而通过设计悬架和车身的固有频率来改善舒适性
而随机振动的计算需要不断的进行傅里叶变换，计算方便也比较复杂，而MATLAB也能通过其函数库对其波形进行计算和分析，给出比较清楚的波形图
相当有用
由于我目前也是本科生，对他的应用知道的范围也有局限，不过对于研究汽车领域的应用，我听到很多地方都用到MATLAB，我们教授也是告诉我们以后做研究工作的同学必备的一项功能。
我想其在分析发动机的各种特性方面也有独特的用处。
应该还算强大吧
不过你是从事零件设计方面的可能用得就少多了，主要是catia 和ug之类的吧，因为你很少在企业做这些研究和分析。
MATLAB课程内容总结
MATLAB 语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力、也是最有活力的软件。
它起源于矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。
它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功能。
MATLAB 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用。
补充：MATLAB的含义是矩阵实验室（MATRIX LABORATORY），主要用于方便矩阵的存取，其基本元素是无须定义维数的矩阵。
MATLAB自问世以来,就是以数值计算称雄。
MATLAB进行数值计算的基本单位是复数数组（或称阵列），这使得MATLAB高度“向量化”。
经过十几年的完善和扩充，现已发展成为线性代数课程的标准工具。
由于它不需定义数组的维数，并给出矩阵函数、特殊矩阵专门的库函数，使之在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时，显得大为简捷、高效、方便，这是其它高级语言所不能比拟的。
美国许多大学的实验室都安装有MATLAB供学习和研究之用。
在那里,MATLAB是攻读学位的大学生硕士生、博士生必须掌握的基本工具。
MATLAB中包括了被称作工具箱（TOOLBOX）的各类应用问题的求解工具。
工具箱实际上是对MATLAB进行扩展应用的一系列 MATLAB函数（称为M文件），它可用来求解各类学科的问题，包括信号处理、图象处理、控制系统辨识、神经网络等。
随着MATLAB版本的不断升级，其所含的工具箱的功能也越来越丰富，因此，应用范围也越来越广泛，成为涉及数值分析的各类工程师不可不用的工具。
MATLAB5.3中包括了图形界面编辑GUI，改变了以前单一的“在指令窗通过文本形的指令进行各种操作”的状况。
这可让使用者也可以象VB、VC、 VJ、DELPHI等那样进行一般的可视化的程序编辑。
在命令窗口（matlab command window）键入simulink，就出现(SIMULINK) 窗口。
以往十分困难的系统仿真问题，用SIMULINK只需拖动鼠标即可轻而易举地解决问题，这也是近来受到重视的原因所在。
作图的plot函数和ezplot比较常见差分的没看，不知道线性的linprog或者用牛顿法，都可以，前面的比较好用非线性用最小二乘或者lsqcurvefit非线性拟合优化的有很多，黄金分割，进退法，这些都可以，最速下降法都可以，这几个也是可以用手算的，当然最速下降法手算有点难，因为当他接近目标的时候会很慢，算很多次，一般先最速下降，后牛顿，这样配合比较好
