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Matlab生物信息学工具箱新增功能

Matlab生物信息学工具箱新增功能——处理GEO系列数据

本文讨论Matlab生物信息学工具箱用于获取并处理NCBI基因表达数据库（GEO）系列数据集的新功能。

引言

NCBI基因表达数据库是存储高通量微阵列实验数据最大的公共数据库，包括四

种实体类：GEO平台（GPL）、GEO样本（GSM）、GEO系列（GSE）和修订GEO数据集（GDS）。

一条平台记录描述了实验所用芯片的元件列表如：cDNAs、寡核苷酸探针集等，每个平台记录拥有一个唯一、稳定的GEO存取号（GPLxxx）。

一条样本记录描述每个样本的处理条件、操作、每个元件的丰度测量值，每个样本记录拥有一个唯一、稳定的GEO存取号（GSMxxx）。

一条系列记录定义了一组相关的样本并提供了整个研究的焦点和描述信息，也包含描述提取数据的表、概要结论或分析，每个系列记录拥有一个唯一、稳定的GEO存取号（GSExxx）。

一条数据集记录（GDSxxx）代表一个生物学和统计学可比较的GEO样本的集合，GEO数据集是GEO样本数据的修订集。

Matlab生物信息学工具箱提供了获取并解析GEO格式数据文件的函数，GSE, GSM, GSD和GPL数据可以通过调用getgeodata函数获取，该函数也能将获取的数据

保存到一个文本文件中，GEO系列记录可以SOFT格式文件和制表符分割的文本

格式文件获得，可以用geoseriesread函数读取GEO系列文本格式文件，用geosoftread函数读取通常相当大的SOFT格式文件。

本文用实例演示如何调用这些函数获取并解析GEO系列数据，以获取GSE5847

数据集为例，进行统计分析，该数据集包括15个发炎引起的乳腺癌（IBC）病例和35个非发炎引起的乳腺癌病例的肿瘤基质和上皮细胞的实验数据。（Boersma et al. 2008）

获取GEO系列数据

函数getgeodata返回一个数据结构包含来自GEO数据库的数据，可本地保存这些数据用于下一步的Matlab子程序，用geoseriesread解析GSE文本格式文件。

gseData = getgeodata('GSE5847', 'ToFile', 'GSE5847.txt')

gseData =

Header: [1x1 struct]

Data: [22283x95 bioma.data.DataMatrix]

该数据结构包含一个Header 域保存系列数据的元数据，一个数据域保存系列矩阵数据。

探索GSE数据

数据域中的GSE5847矩阵数据以DataMatrix对象存储，该对象类似于Matlab 二维阵列数据结构，但增加了行名、列名等附加的元数据，这些对象的属性可以象其它Matlab对象一样存取。

get(gseData.Data)

Name: ''

RowNames: {22283x1 cell}

ColNames: {1x95 cell}

NRows: 22283

NCols: 95

NDims: 2

ElementClass: 'double'

行名是芯片探针集的标识符，列名是GEO样本存取号。

gseData.Data(1:5, 1:5)

ans =

GSM136326 GSM136327 GSM136328 GSM136329 GSM136330

1007_s_at 10.45 9.3995 9.4248 9.4729 9.2788

1053_at 5.7195 4.8493 4.7321 4.7289 5.3264

117_at 5.9387 6.0833 6.448 6.1769 6.5446

121_at 8.0231 7.8947 8.345 8.1632 8.2338

1255_g_at 3.9548 3.9632 3.9641 4.0878 3.9989

系列元数据存储于Header域，其中Header.Series域包含系列信息，Header.Sample域包含样本信息。

gseData.Header

ans =

Series: [1x1 struct]

Samples: [1x1 struct]

系列域包含实验名称和芯片GEO平台ID。

gseData.Header.Series

ans =

title: 'Tumor and stroma from breast by LCM' geo_accession: 'GSE5847'

status: 'Public on Sep 30 2007'

submission_date: 'Sep 15 2006'

last_update_date: 'Jan 24 2008'

pubmed_id: '17999412'

summary: [1x250 char]

overall_design: [1x205 char]

contributor: [1x42 char]

sample_id: [1x950 char]

contact_name: 'Stefan,,Ambs'

contact_laboratory: 'LHC'

contact_institute: 'NCI'

contact_address: '37 Convent Dr Bldg 37 Room 3050'

contact_city: 'Bethesda'

contact_state: 'MD'

contact_zip0x2Fpostal_code: '20892'

contact_country: 'USA'

supplementary_file:

'ftp://https://www.wendangku.net/doc/1b3758534.html,/pub/geo/DATA/supplementary/series/GSE5847/GSE 5847_RAW.tar'

platform_id: 'GPL96'

gseData.Header.Samples

ans =

title: {1x95 cell}

geo_accession: {1x95 cell}

status: {1x95 cell}

submission_date: {1x95 cell}

last_update_date: {1x95 cell}

type: {1x95 cell}

channel_count: {1x95 cell}

source_name_ch1: {1x95 cell}

organism_ch1: {1x95 cell}

characteristics_ch1: {2x95 cell}

molecule_ch1: {1x95 cell}

extract_protocol_ch1: {1x95 cell}

label_ch1: {1x95 cell}

label_protocol_ch1: {1x95 cell}

hyb_protocol: {1x95 cell}

scan_protocol: {1x95 cell}

description: {1x95 cell}

data_processing: {1x95 cell}

platform_id: {1x95 cell}

contact_name: {1x95 cell}

contact_laboratory: {1x95 cell}

contact_institute: {1x95 cell}

contact_address: {1x95 cell}

contact_city: {1x95 cell}

contact_state: {1x95 cell}

contact_zip0x2Fpostal_code: {1x95 cell}

contact_country: {1x95 cell}

supplementary_file: {1x95 cell}

data_row_count: {1x95 cell}

数据处理域包含数据处理方法信息，本例中为鲁棒的多芯片平均算法（RMA）。gseData.Header.Samples.data_processing(1)

ans =

'RMA'

样本来源储存在source_name_ch1域。

sampleSources = unique(gseData.Header.Samples.source_name_ch1);

sampleSources{:}

ans =

human breast cancer stroma

ans =

human breast cancer tumor epithelium

样本特征储存在Header.Samples.characteristics_ch1域。

gseData.Header.Samples.characteristics_ch1(:,1)

ans =

'IBC'

'Deceased'

可以将Header.Samples.characteristics_ch1域用作区分样本是IBC还是非IBC的分组标签。

sampleGrp = gseData.Header.Samples.characteristics_ch1(1,:);

获取GEO平台（GPL）数据

由系列元数据可知本实验的芯片平台ID为GPL96，这是一种Affymetrix公司出品的人类基因组芯片HG-U133A，可以用getgeodata函数从GEO获取GPL96的SOFT格式文件，如使用getgeodata函数获取GPL96平台文件保存为文本文件GPLE96.txt后可用geosoftread函数解析该SOFT格式文件。

gplData = geosoftread('GPL96.txt')

gplData =

Scope: 'PLATFORM'

Accession: 'GPL96'

Header: [1x1 struct]

ColumnDescriptions: {16x1 cell}

ColumnNames: {16x1 cell}

Data: {22283x16 cell}

数据的列名包含在gplData数据结构的ColumnNames域。

gplData.ColumnNames

ans =

'ID'

'GB_ACC'

'SPOT_ID'

'Species Scientific Name'

'Annotation Date'

'Sequence Type'

'Sequence Source'

'Target Description'

'Representative Public ID'

'Gene Title'

'Gene Symbol'

'ENTREZ_GENE_ID'

'RefSeq Transcript ID'

'Gene Ontology Biological Process'

'Gene Ontology Cellular Component'

'Gene Ontology Molecular Function'

可以从该平台数据中获得探针集的ID和基因符号。

gplProbesetIDs = gplData.Data(:, strcmp(gplData.ColumnNames, 'ID'));

geneSymbols = gplData.Data(:, strcmp(gplData.ColumnNames, 'Gene Symbol'));

可以用基因符号标记DataMatrix对象gseData.Data中的基因，注意来自平台文件的探针集ID可能与gseData.Data中的顺序不同，在本例中，它们是相同的。

可以将表达数据中的行名改为基因符号。

gseData.Data = rownames(gseData.Data, ':', geneSymbols);

下面显示基因符号用作行名以后的前5行5列：

gseData.Data(1:5, 1:5)

ans =

GSM136326 GSM136327 GSM136328 GSM136329 GSM136330

DDR1 10.45 9.3995 9.4248 9.4729

9.2788

RFC2 5.7195 4.8493 4.7321 4.7289

5.3264

HSPA6 5.9387 6.0833 6.448 6.1769

6.5446

PAX8 8.0231 7.8947 8.345 8.1632

8.2338

GUCA1A 3.9548 3.9632 3.9641 4.0878

3.9989

数据分析

生物信息学工具箱提供微阵列数据分析需要的广谱分析与可视化工具，但在本文中解释这些分析方法不是我们的主要目的，因为基质细胞基因表达谱数据仅涉及很少一部分函数，更多的基因表达分析工具将另文介绍。

该实验采用来自于基质和上皮细胞的IBC和非IBC样本为试材，在这个例子中，主要利用了基质数据，由gseData.Header.Samples.source_name_ch1域确定基质细胞类型的样本类别。

stromaIdx = strcmpi(sampleSources{1},

gseData.Header.Samples.source_name_ch1);

确定基质细胞的样本数量。

nStroma = sum(stromaIdx)

nStroma =

stromaData = gseData.Data(:, stromaIdx);

stromaGrp = sampleGrp(stromaIdx);

确定IBC和非IBC基质细胞样本的数量。

nStromaIBC = sum(strcmp('IBC', stromaGrp))

nStromaIBC =

nStromaNonIBC = sum(strcmp('non-IBC', stromaGrp))

nStromaNonIBC =

可以用样本分组标签来标记列。

stromaData = colnames(stromaData, ':', stromaGrp);

下面这个例程显示一个具体基因的归一化基因表达值的直方图，可用于研究这些基因表达值的分布。

fID = 331:339;

zValues = zscore(stromaData.(':')(':'), 0, 2);

bw = 0.25;

edges = -10:bw:10;

bins = edges(1:end-1) + diff(edges)/2;

histStroma = histc(zValues(fID, :)', edges) ./ (stromaData.NCols*bw); figure;

for i = 1:length(fID)

subplot(3,3,i);

bar(edges, histStroma(:,i), 'histc')

xlim([-3 3])

if i <= length(fID)-3

set(gca, 'XtickLabel', [])

end

title(sprintf('gene%d - %s', fID(i), stromaData.RowNames{fID(i)})) end

suptitle('Gene Expression Value Distributions')

采用Affymetrix基因芯片多达22，000个特征在相对小的样本（少于100）获得基因表达谱，在47个肿瘤基质样本中，13个属于IBC，其余34个为非IBC，但并非所有的基因都在IBC和非IBC肿瘤之间差异表达，需要通过统计检验来鉴定一个基因表达签名来区分IBC和非IBC样本。

可以利用genevarfilter函数来滤除样本简变异较小的基因。

[mask, stromaData] = genevarfilter(stromaData);

stromaData.NRows

ans =

20055

对每个基因进行一次t检验并比较其p值，通过随机替换样本（本例替换1，000次）发现在IBC和非IBC肿瘤之间显著地差异表达的基因。

randn('state', 0)

[pvalues, tscores]=mattest(stromaData(:, 'IBC'), stromaData(:,

'non-IBC'),...

'Showhist', true', 'showplot', true,

'permute', 1000);

按指定的p值选择基因。

sum(pvalues < 0.001)

ans =

在p-values < 0.001标准下有50个差异表达的基因。

排序并列出前20个基因。

testResults = [pvalues, tscores];

testResults = sortrows(testResults);

testResults(1:20, :)

ans =

p-values t-scores

INPP5E 2.6288e-005 5.0389

ARFRP1 3.1863e-005 4.9753

USP46 3.9311e-005 -4.9054

GOLGB1 5.5976e-005 -4.7928

TTC3 0.00012541 -4.5053

THUMPD1 0.00015608 -4.4317

0.00018588 4.3656

MAGED2 0.00019701 -4.3444

DNAJB9 0.00020658 -4.3266

KIF1C 0.00025783 4.2504

0.00025932 -4.2482

DZIP3 0.00026121 -4.2454

COPB1 0.00026891 -4.2332

PSD3 0.00028597 -4.2138

PLEKHA4 0.00030759 4.186

DNAJB9 0.00032057 -4.1708

TMEM4 0.00032328 -4.1672

USP9X 0.0003273 -4.1619

SEC22B 0.0003472 -4.1392

GFER 0.00035003 -4.1352

References

[1] Boersma, B.J., Reimers, M., Yi, M., Ludwig, J.A., et al. (2008). A stromal gene signature associated with inflammatory breast cancer. Int J Cancer 15;122(6), 1324-1332.

不错的Matlab神经网络工具箱实用指南

Matlab的神经网络工具箱实用指南文章摘要:第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。第一章介绍 1．神经网络神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统，并应用到工程、金融和其他实际项目中去。一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。一些线形网络和Hopfield网络是直接设计的。总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。神经网络领域已经有50年的历史了，但是实际的应用却是在最近15年里，如今神经网络仍快速发展着。因此，它显然不同与控制系统和最优化系统领域，它们的术语、数学理论和设计过程都已牢固的建立和应用了好多年。我们没有把神经网络工具箱仅看作一个能正常运行的建好的处理轮廓。我们宁愿希望它能成为一个有用的工业、教育和研究工具，一个能够帮助用户找到什么能够做什么不能做的工具，一个能够帮助发展和拓宽神经网络领域的工具。因为这个领域和它的材料是如此新，这个工具箱将给我们解释处理过程，讲述怎样运用它们，并且举例说明它们的成功和失败。我们相信要成功和满意的使用这个工具箱，对范例

Matlab数理统计工具箱常用函数命令大全

Matlab数理统计工具箱应用简介 1．概述 Matlab的数理统计工具箱是Matlab工具箱中较为简单的一个，其牵扯的数学知识是大家都很熟悉的数理统计，因此在本文中，我们将不再对数理统计的知识进行重复，仅仅列出数理统计工具箱的一些函数，这些函数的意义都很明确，使用也很简单，为了进一步简明，本文也仅仅给出了函数的名称，没有列出函数的参数以及使用方法，大家只需简单的在Matlab工作空间中输入“help 函数名”，便可以得到这些函数详细的使用方法。 2．参数估计 betafit 区间 3．累积分布函数 betacdf β累积分布函数 binocdf 二项累积分布函数 cdf 计算选定的累积分布函数 chi2cdf 累积分布函数2χ expcdf 指数累积分布函数 fcdf F累积分布函数 gamcdf γ累积分布函数 geocdf 几何累积分布函数 hygecdf 超几何累积分布函数 logncdf 对数正态累积分布函数 nbincdf 负二项累积分布函数 ncfcdf 偏F累积分布函数 nctcdf 偏t累积分布函数 ncx2cdf 偏累积分布函数2χ normcdf 正态累积分布函数 poisscdf 泊松累积分布函数 raylcdf Reyleigh累积分布函数 tcdf t 累积分布函数 unidcdf 离散均匀分布累积分布函数 unifcdf 连续均匀分布累积分布函数 weibcdf Weibull累积分布函数 4．概率密度函数 betapdf β概率密度函数 binopdf 二项概率密度函数 chi2pdf 概率密度函数2χ

exppdf 指数概率密度函数 fpdf F概率密度函数 gampdf γ概率密度函数 geopdf 几何概率密度函数 hygepdf 超几何概率密度函数 lognpdf 对数正态概率密度函数 nbinpdf 负二项概率密度函数 ncfpdf 偏F概率密度函数 nctpdf 偏t概率密度函数 ncx2pdf 偏概率密度函数2χ normpdf 正态分布概率密度函数 pdf 指定分布的概率密度函数 poisspdf 泊松分布的概率密度函数 raylpdf Rayleigh概率密度函数 tpdf t概率密度函数 unidpdf 离散均匀分布概率密度函数unifpdf 连续均匀分布概率密度函数weibpdf Weibull概率密度函数5．逆累积分布函数 Betainv 逆β累积分布函数 binoinv 逆二项累积分布函数 chi2inv 逆累积分布函数2χ expinv 逆指数累积分布函数 finv 逆F累积分布函数 gaminv 逆γ累积分布函数 geoinv 逆几何累积分布函数 hygeinv 逆超几何累积分布函数 logninv 逆对数正态累积分布函数 nbininv 逆负二项累积分布函数 ncfinv 逆偏F累积分布函数 nctinv 逆偏t累积分布函数 ncx2inv 逆偏累积分布函数2χ norminv 逆正态累积分布函数 possinv 逆正态累积分布函数 raylinv 逆Rayleigh累积分布函数 tinv 逆t累积分布函数 unidinv 逆离散均匀累积分布函数 unifinv 逆连续均匀累积分布函数 weibinv 逆Weibull累积分布函数

matlab统计工具箱函数

% Statistics Toolbox % betafit - Beta parameter estimation. % binofit - Binomial parameter estimation. % dfittool - Distribution fitting tool. % evfit - Extreme value parameter estimation. % expfit - Exponential parameter estimation. % gamfit - Gamma parameter estimation. % lognfit - Lognormal parameter estimation. % mle - Maximum likelihood estimation (MLE). % mlecov - Asymptotic covariance matrix of MLE. % nbinfit - Negative binomial parameter estimation. % normfit - Normal parameter estimation. % poissfit - Poisson parameter estimation. % raylfit - Rayleigh parameter estimation. % unifit - Uniform parameter estimation. % wblfit - Weibull parameter estimation. % % Probability density functions (pdf). % betapdf - Beta density. % binopdf - Binomial density. % chi2pdf - Chi square density. % evpdf - Extreme value density. % exppdf - Exponential density. % fpdf - F density. % gampdf - Gamma density. % geopdf - Geometric density. % hygepdf - Hypergeometric density. % lognpdf - Lognormal density. % mvnpdf - Multivariate normal density. % nbinpdf - Negative binomial density. % ncfpdf - Noncentral F density. % nctpdf - Noncentral t density. % ncx2pdf - Noncentral Chi-square density. % normpdf - Normal (Gaussian) density. % pdf - Density function for a specified distribution. % poisspdf - Poisson density. % raylpdf - Rayleigh density. % tpdf - T density. % unidpdf - Discrete uniform density. % unifpdf - Uniform density. % wblpdf - Weibull density. % % Cumulative Distribution functions (cdf). % betacdf - Beta cdf.

matlab潮流计算工具箱使用手册

MATPOWER A M ATLAB? Power System Simulation Package Version 3.2 September 21, 2007 User’s Manual Ray D. Zimmerman Carlos E. Murillo-Sánchez rz10@https://www.wendangku.net/doc/1b3758534.html, carlos_murillo@https://www.wendangku.net/doc/1b3758534.html, ? 1997-2007 Power Systems Engineering Research Center (PS ERC) School of Electrical Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853

Table of Contents Table of Contents (2) 1Introduction (3) 2Getting Started (4) 2.1System Requirements (4) 2.2Installation (4) 2.3Running a Power Flow (4) 2.4Running an Optimal Power Flow (4) 2.5Getting Help (4) 3Technical Reference (6) 3.1Data File Format (6) 3.2Modeling (8) 3.3Power Flow (11) 3.4Optimal Power Flow (12) 3.4.1AC OPF Formulation (13) 3.4.2DC OPF Formulation (21) 3.5Unit Decommitment Algorithm (22) 3.6MATPOWER Options (22) 3.7Summary of the Files (28) 4Acknowledgments (33) 5References (33) Appendix A: Notes on LP-Solvers for M ATLAB (34) Appendix B: Additional Notes (34) Appendix C: Auction Code (35)

MATLAB中常用的工具箱

6.1.1MA TLAB中常用的工具箱 MA TLAB中常用的工具箱有： Matlab main toolbox——matlab主工具箱 Control system toolbox——控制系统工具箱Communication toolbox——通信工具箱 Financial toolbox——财政金融工具箱 System identification toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy logic toolbox ——模糊逻辑工具箱 Higher-order spectral analysis toolbox——高阶谱分析工具箱Image processing toolbox——图像处理工具箱 Lmi contral toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive contral toolbox——模型预测控制工具箱 U-Analysis ang sysnthesis toolbox——u分析工具箱 Neural network toolbox——神经网络工具箱 Optimization toolbox——优化工具箱 Partial differential toolbox——偏微分奉承工具箱 Robust contral toolbox——鲁棒控制工具箱 Spline toolbox——样条工具箱 Signal processing toolbox——信号处理工具箱 Statisticst toolbox——符号数学工具箱 Symulink toolbox——动态仿真工具箱 System identification toolbox——系统辨识工具箱 Wavele toolbox——小波工具箱 6.2优化工具箱中的函数 1、最小化函数 2、最小二乘问题 3、方程求解函数

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱 (2)

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用

MATLAB工具箱函数

表Ⅰ-11 线性模型函数函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断续表函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵表Ⅰ-12 非线性回归函数函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合（牛顿法）nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘表Ⅰ-13 试验设计函数函数描述 cordexch D-优化设计（列交换算法）daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵（正交数组）rowexch D-优化设计（行交换算法）表Ⅰ-14 主成分分析函数函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析表Ⅰ-15 多元统计函数函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析表Ⅰ-16 假设检验函数函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验表Ⅰ-17 分布检验函数函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验表Ⅰ-18 非参数函数函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验

MATLAB各类工具箱

序号工具箱备注数学、统计与优化 1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱 2Partial Differential Euqation Toolbox偏微分方程工具箱 3Statistics Toolbox统计学工具箱 4Curve Fitting Toolbox曲线拟合工具箱 5Optimization Toolbox优化工具箱 6Global Optimization Toolbox全局优化工具箱 7Neural Network Toolbox神经网络工具箱 8Model-Based Calibration Toolbox基于模型矫正工具箱信号处理与通信 9Signal Processing Toolbox信号处理工具箱 10DSP System Toolbox DSP[size=+0]系统工具箱11Communications System Toolbox通信系统工具箱 12Wavelet Toolbox小波工具箱 13Fixed-Point Toolbox定点运算工具箱 14RF Toolbox射频工具箱 15Phased Array System Toolbox相控阵系统工具箱控制系统设计与分析 16Control system Toolbox控制系统工具箱 17System Indentification Toolbox系统辨识工具箱 18Fuzzy Logic Toolbox模糊逻辑工具箱 19Robust Control Toolbox鲁棒控制工具箱 20Model Predictive Control Toolbox模型预测控制工具箱21Aerospace Toolbox航空航天工具箱图像处理与计算机视觉 22Image Processing Toolbox图像处理工具箱 23Computer Vision System Toolbox计算机视觉工具箱 24Image Acquisition Toolbox图像采集工具箱 25Mapping Toolbox地图工具箱测试与测量

Matlab常用工具箱及常用函数

Matlab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. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包. Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱常用函数Matlab内部常数[3] eps：浮点相对精度 exp：自然对数的底数e i或j：基本虚数单位 inf或Inf：无限大, 例如1/0 nan或NaN：非数值（Not a number）,例如0/0 pi：圆周率p（= 3.1415926...） realmax：系统所能表示的最大数值 realmin：系统所能表示的最小数值 nargin: 函数的输入引数个数 nargout: 函数的输出引数个数 lasterr：存放最新的错误信息 lastwarn：存放最新的警告信息 MATLAB常用基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle)

MATLAB_优化工具箱介绍

MATLAB优化工具箱介绍在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1) 建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2) 数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述利用Matlab 的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程(组)的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优

化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1优化工具箱中的函数优化工具箱中的函数包括下面几类: 1 .最小化函数表9-1最小化函数表 .方程求解函数表方程求解函数表

3.最小二乘（曲线拟合）函数表9-3最小二乘函数表 4.实用函数表9-4实用函数表

5 .大型方法的演示函数表9-5大型方法的演示函数表 6.中型方法的演示函数表9-6中型方法的演示函数表 9.1.3参数设置

Matlab-并行计算工具箱函数基本情况介绍

Matlab 并行计算工具箱的使用 Matlab并行工具箱的产生一方面给大规模的数据分析带来了巨大的效益，另一方面且引入了分布式计算，借助matlab自身携带的MDCE，可以实现单机多核并行运行或者是同一个局域网络中的多台处理器组成的机群的并行运行。个人以为后者是前者的拓展，并行计算的最初目的是为了解决串行计算速度不能满足某些复杂运算而产生的技术，能够借助较低配置的处理，协同工作处理同一个程序，但是他们之间是并不会交互的，仅仅是有核心主机—client进行大任务的分解，而后将它们分配给各个处理器，由处理器共同完成。所以说并行计算的实质还是主从结构的分布式计算。这里体现了数量的优势，同一个程序串行运行可能需要40个小时，但是若是由10台处理器同时跑，则有望将计算时间降低到接近4个小时的水平。而且这十台处理器可以是一个多个多核CPU组成，例如一个8核心CPU和1个2核心CPU。也可以是由5个2核心CPU组成，形式灵活。而分布式计算在并行计算的基础上有功能上的扩展，一个很重要的方面就体现在，上述的十个处理器之间可以进行交互式通讯这是基于MPI(message passing interface)实现的，这对于大规模的分布式控制系统是很有需要的，也就是说，各个处理器之间要实现数据的实时传递，有时是共享某些信息，有时是lab1需要lab2的某些信息。相对于单纯的并行计算来说，后者将交互式通讯扩展到了labs之间，而不仅仅是lab和client之间。 Matlab 并行计算工具箱中的函数有： 1.Parfor (FOR循环的并行计算)；函数1：matlabpool 其作用是开启matlab并行计算池，单独的命令会以默认的配置开启并行计算环境。函数2：parfor For循环的并行计算替代关键词，需要注意的是，parfor不能像for一样嵌套。但是外部的parfor内部可以嵌套for循环。函数3：batch 用于在worker上运行matlab脚本或者是matlab函数。例如：batch(‘script.m’) 语句会根据默认并行配置文件定义的集群将script脚本文件运行在worker上。 2.批处理函数1：batch，其语法有： j = batch('aScript') j = batch(myCluster,'aScript') j = batch(fcn,N,{x1, ..., xn}) j = batch(myCluster,fcn,N,{x1,...,xn}) j = batch(...,'p1',v1,'p2',v2,...) 其中的变量： J The batch job object. 'aScript'The script of MATLAB code to be evaluated by the MATLAB pool job. myClusterCluster object representing cluster compute resources. fcnFunction handle or string of function name to be evaluated by the MATLAB pool job.

Matlab+Toolbox+工具箱1

Matlab Toolbox 工具箱 Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。

工具箱介绍 Matlab包含两部分内容：基本部分和根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱。 Symbolic Math PDE Optimization Signal process Image Process Statistics Control System System Identification ……

一、工具箱简介 ?功能型工具箱——通用型功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。

?领域型工具箱——专用型领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。

控制系统工具箱 Control System Toolbox ?连续系统设计和离散系统设计 ?状态空间和传递函数以及模型转换?时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应） ?频域响应（Bode图、Nyquist图） ?根轨迹、极点配置

Matlab常用工具箱 ?Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱?Control System Toolbox——控制系统工具箱?Communication Toolbox——通讯工具箱?Financial Toolbox——财政金融工具箱?System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 ?Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱?Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱

Matlab如何添加新的工具箱经验总结

Matlab如何添加新的工具箱-经验总结最近在学习遗传算法与免疫算法，所以涉及到matlab的工具箱的应用，尤其gads 工具箱，所以在网上下载了一些工具箱，但是不会用，在网上找了点资料，留着以后也可以用。 1，我是单独下载的工具箱，把新的工具箱拷贝到某个目录（我的是C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox）。注意：你要是添加的很多个m文件，那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里例如，我要添加的是遗传工具箱，在刚才的文件夹下我已经有gads（遗传工具箱）文件夹了，但有的m文件还没有，我就把新的m文件统统拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox\gads目录下了如果你连某工具箱（你打算添加的）的文件夹都没有，那就把文件夹和文件一起拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox下。先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面，然后运行 matlab---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了 2 在matlab的菜单file下面的set path把它（C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox\gads）加上。 3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching 里点击update Toolbox Path Cache更新一下。记得一定要更新！我就是没更新，所以添加了路径，一运行还是不行。后来更新了才行。 4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。如果能够显示新设置的路径，则表明该工具箱可以使用了。这个我也不知道怎么用。怎么检验？在命令窗口输入which newtoolbox_command.m？还是打开which newtoolbox_command.m文件（我搜索了，没找到这个文件啊）我一直没搞懂。我的matlab小经验我前几天刚刚接触matlab 由于要用MATLAB遗传算法工具箱编程，我直接在安装好的ｍａｔｌａｂ命令栏输入程序结果提示找不到函数后来我才了解到MATLAB自带的工具箱是GADS，在此环境下运行程序会出现函数未定义等问题，

Matlab各工具箱功能简介(部分)

Ｔoolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox? 提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利用符号运算表达式为 MATLAB、Simulink 和Simscape? 生成代码。 ?? Symbolic Math Toolbox 包含 MuPAD 语言，并已针对符号运算表达式的处理和执?行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。此外，还可以使用 MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 Statistics and

matlab常用工具箱函数注释

说明：函数首字母皆为小写！ 1 线性代数 1.1 矩阵分析 Norm 矩阵或向量的范数Null 零空间 Normest 估计矩阵的2范数Orth 正交化 Rank 矩阵的秩Rref 简化矩阵为梯形形式 Det 矩阵行列式的值Subspace 两个子空间的夹角 1.2 线性方程 \和/ 线性方程求解Lu LU分解 Inv 矩阵的逆Ilu 不完全的LU分解Cond 矩阵条件数Luinc 不完全的LU分解Condest 1范条件数估计Qr QR分解 Lsqnonneg 非负线性最小二乘Chol Cholesky分解 Cholinc 不完全cholesky分解Pinv 伪逆 Linsolve 带特殊控制的线性方程求解Lscov 已知协方差的最小二乘1.3 特征值和奇异值 Eig 特征值和特征向量Polyeig 多项式特征值问题 Svd 奇异值分解Condeig 已知特征值求条件数 Eigs 稀疏矩阵的特征值Hess Hessenberg型 Svds 稀疏矩阵的奇异值和向量Qz 广义特征值的QZ分解 Poly 特征多项式Schur Schur分解 1.4 矩阵函数 Expm 矩阵指数Sqrtm 矩阵平方根 Logm 矩阵对数Funm 计算一般矩阵函数 2 曲线拟合工具箱函数 2.1 拟合数据预处理 Cftool 打开GUI形式的工具箱Smooth 对数据点做平滑处理

Excludedata 去除异常数据点 2.2 数据拟合 Cftool 打开GUI形式工具箱Fittype构造一个曲线拟合对象 Fit用指定的拟合模型对数据进行拟合Get 获取拟合选项结构体的某个字段名及其值 Fitoptions 创建或修改拟合选项结构体 Set 设置拟合选项某字段值2.3 拟合类型和方法 Argnames 曲线拟合类型（或函数）对象的输入参量名Indepnames 曲线拟合类型（或函数）的自变量 Category 曲线拟合类型（或函数）的拟合类型Islinear 判断曲线拟合类型（或函数）是否为线性 Coeffnames 曲线拟合类型（或函数）的系数名称Numargs 曲线拟合类型（或函数）的输入参数个数 Dependnames 曲线拟合类型（或函数）的因变量Numcoeffs 曲线拟合类型（或函数）的拟合系数个数 Feval 计算曲线拟合类型（或函数）Probnames 曲线拟合类型（或函数）的问题相关参数名称 Fittype创建一个曲线拟合类型（或函数）Type 曲线拟合类型（或函数）的名称 Formula 曲线拟合类型（或函数）的公式 2.4 曲线拟合的方法（和2.3相同的没再写） Cfit 创建一个曲线拟合函数对象 Confint 拟合系数的值的置信区间 Coeffvalues 通过拟合得到的拟合函数的系数值Predint 在任意点处用拟合函数计算得到的函数值的95%置信区间 Differentiate 求取拟合函数的导数 Integrate 拟合函数的积分 Plot 绘制拟合曲线图Probvalues 拟合函数中的与问题相关的参数值还包括除去表2.3中fittype外所有函数，解释同上。 2.5 拟合数据后处理

matlab常用工具箱、函数查询及相关应用

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。开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。 Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 computer vision system toolbox----计算机视觉工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 DSP system toolbox-----DSP处理工具箱常用函数 Matlab内部常数 eps：浮点相对精度 exp：自然对数的底数e i 或j：基本虚数单位 inf 或Inf：无限大，例如1/0 nan或NaN：非数值（Not a number），例如0/0 pi：圆周率p（= 3.1415926...） realmax：系统所能表示的最大数值 realmin：系统所能表示的最小数值 nargin: 函数的输入引数个数 nargout: 函数的输出引数个数

matlab工具箱中文

Matlab工具箱所谓Matlab工具箱就是一些M文件的集合, 用户可以修改工具箱中的函数，更为重要的是用户可以通过编制M文件来任意地添加工具箱中原来没有的工具函数。此功能充分体现了matlab语言的开放性。许多的专业领域在Matlab中都有自己的工具箱,假如你发现你的专业领域没有的话, 你也可以自己开发一个。还是先来通过下面这篇Matlab的各个工具箱功能介绍的小文章，来看看有没有你所需要的吧,有感兴趣的朋友,可以到网上搜各工具箱函数的细节,相信你会好运的。有三十多个工具箱，大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱。功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的，如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统

预测控制matlab工具箱

matlab预测控制工具箱一、设计示例注：示例均为matlab自带 1、伺服系统控制器的设计图4-1 位置伺服系统原理图（1）伺服系统数学模型位置伺服系统由直流电机、变速箱、弹性轴、负载等组成（见图4-1）。可用如下微分方程来描述：上式中的变量定义及取值见表4-1。

将上述微分方程写成状态方程形式，有其中，。（2）控制目标及约束控制目标：在电压V的控制下，使过载角位置跟踪指定值。输出量仅有可观测。弹性轴承受的强度有一定的限制，因此对输出力矩T的赋值作一定约束：对输入电压的约束：

该系统有一个输入V，两个输出：（可测量）和T（不可测量）。（3）在matlab中定义该系统的状态空间模型首先需要在matlab中对系统的数学模型进行定义。可以直接在命令行输入mpcmotormodel（建议做法），也可以在命令行中输入下列命令： % DC-motor with elastic shaft % %Parameters (MKS) %----------------------------------------------------------- Lshaft=1.0; %Shaft length dshaft=0.02; %Shaft diameter shaftrho=7850; %Shaft specific weight (Carbon steel) G=81500*1e6; %Modulus of rigidity tauam=50*1e6; %Shear strength Mmotor=100; %Rotor mass Rmotor=.1; %Rotor radius Jmotor=.5*Mmotor*Rmotor^2; %Rotor axial moment of inertia Bmotor=0.1; %Rotor viscous friction coefficient (A CASO) R=20; %Resistance of armature Kt=10; %Motor constant gear=20; %Gear ratio Jload=50*Jmotor; %Load inertia Bload=25; %Load viscous friction coefficient Ip=pi/32*dshaft^4; %Polar momentum of shaft (circular) section Kth=G*Ip/Lshaft; %Torsional rigidity (Torque/angle) Vshaft=pi*(dshaft^2)/4*Lshaft; %Shaft volume Mshaft=shaftrho*Vshaft; %Shaft mass Jshaft=Mshaft*.5*(dshaft^2/4); %Shaft moment of inertia JM=Jmotor; JL=Jload+Jshaft; Vmax=tauam*pi*dshaft^3/16; %Maximum admissible torque Vmin=-Vmax; %Input/State/Output continuous time form %---------------------------------------------------------- AA=[0 1 0 0; -Kth/JL -Bload/JL Kth/(gear*JL) 0; 0 0 0 1; Kth/(JM*gear) 0 -Kth/(JM*gear^2) -(Bmotor+Kt^2/R)/JM];