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MATLAB自定义安装功能

MATLAB 2011a于2011年4月8日发布，比往年来得稍晚一些，但是文件大小也出乎了我的意料，2010b的镜像已有3.9G之巨，而2011a的镜像居然达到了4.8G，这让我160G的小硬盘情何以堪……

好吧，不多说了，我又用不了她所有的功能，只能捡有用的装了，想必很多朋友也希望如此。可是那么多组件（2011a已达到83个），该如何选择自己所需要的呢？网上找了一下，有些老版本的，情况差得太多，哎，不乐观啊！

想到这里，便有了自力更生的想法，查找和整理资料的过程不容易，这里也不啰嗦了，只把结果贴出来，方便广大朋友们参考。（声明：所有翻译和说明均系本人翻译整理，能力有限，不能保证绝对正确）

怎么进入自定义安装不用多说了吧（输入序列号——选“Custom”——输入安装路径，下一步就到重点了），选择列表是按字母顺序排列的，而我整理出来的是按类型来排列的，这样更直观，针对性更强。

好吧，我承认少数几个没搞出来，但分类是准确的，再加上名称与说明这么一配合，选择的时候也该有个十成的把握不是？

最后，贴点2011a的新功能吧，有些朋友可以熟悉以前的组件，新版本的有些许的变动，看了更新说明应该就更明白了。

MATLAB 的名称源自Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软体，专门以矩阵的形式处理资料。

MATLAB 将高性能的数值计算和视觉化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用於科学计算丶控制系统丶资讯处理等领域的分析丶仿真和设计工作，而且利用MATLAB 产品的开放式结构，可以非常容易地对MATLAB 的功能进行扩充，从而在不断深化对问题认识的同时，不断完善MATLAB 产品以提高产品自身的竞争能力。

目前MATLAB 产品族可以用来进行：

? 数值分析

? 数值和符号计算

? 工程与科学绘图

? 控制系统的设计与方针

? 数位图像处理

? 数位信号处理

? 通讯系统设计与仿真

? 财务与金融工程

MATLAB 是MATLAB 产品家族的基础，它提供了基本的数学演算法，例如矩阵运算丶数值分析演算法，MATLAB 集成了2D 和3D 图形功能，以完成相应数值视觉化的工作，并且提供了一种互动式的高级编程语言—— M 语言，利用M 语言可以通过编写脚本或者函数档实现用户自己的演算法。

MATLAB Compiler 是一种编译工具，它能够将那些利用MATLAB 提供的编程语言—— M 语言编写的函数档编译生成为函数库丶可执行档COM 组件等等。这样就可以扩展MATLAB 功能，使MATLAB 能够同其他高级编程语言例如C/C++ 语言进行混合应用，取长补短，以提高程式的运行效率，丰富程式开发的手段。

利用M 语言还开发了相应的MATLAB 专业工具箱函数供用户直接

使用。这些工具箱应用的演算法是开放的可扩展的，用户不仅可以查看其中的演算法，还可以针对一些演算法进行修改，甚至允许开发自己的演算法扩充工具箱的功能。目前MATLAB 产品的工具箱有四十多个，分别涵盖了资料获取丶科学计算丶控制系统设计与分析丶数位信号处

理丶数位图像处理丶金融财务分析以及生物遗传工程等专业领域。Simulink 是基於MATLAB 的框图设计环境，可以用来对各种动态系

统进行建模丶分析和仿真，它的建模范围广泛，可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模，例如航空航太动力学系统丶卫星控制制导系统丶通讯系统丶船舶及汽车等等，其中了包括连续丶离散，条件执行，事件驱动，单速率丶多速率和混杂系统等等。Simulink 提供了利用滑鼠拖放的方法建立系统框图模型的图形介面，而且Simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模组集合，利用Simulink 几乎可以做到不书写一行代码完成整个动态系统的建模工作。

Stateflow 是一个互动式的设计工具，它基於有限状态机的理论，可以用来对复杂的事件驱动系统进行建模和仿真。Stateflow 与Simulink 和MATLAB 紧密集成，可以将Stateflow 创建的复杂控制逻辑有效地结合到Simulink 的模型中。

在MATLAB 产品族中，自动化的代码生成工具主要有Real-Time Workshop （RTW ）和Stateflow Coder ，这两种代码生成工具可以直接将Simulink 的模型框图和Stateflow 的状态图转换成高效优化的程式码。利用RTW 生成的代码简洁丶可靠丶易读。目前RTW 支援生成标准的C 语言代码，并且具备了生成其他语言代码的能力。整个代码的生成丶编译以及相应的目标下载过程都是自动完成的，用户需要做得仅仅使用滑鼠点击几个按钮即可。MathWorks 公司针对不同的即时或非即时操作系统平台，开发了相应的目标选项，配合不同的软硬体系统，可以完成快速控制原型（Rapid Control Prototype ）开发丶硬体在回路的即时仿真（Hardware-in-Loop ）丶产品代码生成等工作。

另外，MATLAB 开放性的可扩充体系允许用户开发自定义的系统目标，利用Real-Time Workshop Embedded Coder 能够直接将Simulink 的模型转变成效率优化的产品级代码。代码不仅可以是浮点的，还可以是定点的。

MATLAB 开放的产品体系使MATLAB 成为了诸多领域的开发首选软体，并且，MATLAB 还具有300 余家第三方合作夥伴，分布在科学计算丶机械动力丶化工丶电脑通讯丶汽车丶金融等领域。介面方式包括了联合建模丶资料共用丶开发流程衔接等等。

MATLAB 结合第三方软硬体产品组成了在不同领域内的完整解决方案，实现了从演算法开发到即时仿真再到代码生成与最终产品实现的完整过程。

主要的典型应用包括：

? 控制系统的应用与开发——快速控制原型与硬体在回路仿真的统一平台dSPACE

? 信号处理系统的设计与开发——全系统仿真与快速原型验证，TI DSP 丶Lyrtech 等信号处理产品软硬体平台

? 通信系统设计与开发——结合RadioLab 3G 和Candence 等产品? 机电一体化设计与开发——全系统的联合仿真，结合Easy 5 丶Adams 等

Release 2011a 新功能

Release 2011a 包括MATLAB? 和Simulink? 的新功能丶两种新产品以及对81 种其他产品的更新和缺陷修复程式。

MATLAB 产品系列重要功能

- 改进了MATLAB 中许多线性代数函数的性能

- Optimizat ion Toolbox? 中针对二次规划的大规模内点求解器，可对二次规划进行解算

- Financial Toolbox? 中的面向物件的投资组合优化求解器，并附带周转率和交易成本

- Econometrics Toolbox? 中的Engle-Granger 和Johansen 共整测试，以及VEC 参数估计

- MATLAB Compiler? 使用Parallel Computing Toolbox? 生成的可执行程式和元件最多可使用8 个本地worker

新增了可用於在MATLAB 和Simulink 中进行设计的系统工具箱

- 新增DSP System Toolbox? 产品，结合了Signal Processing Blockset? 与Filter Design Toolbox? 功能

- 新增Communications System Toolbox? 产品，结合了Communications Toolbox? 与Communications Blockset? 功能

- 新增Computer Vision System Toolbox? 产品，集成了Video and Image Processing Blockset? 的功能并添加了新的电脑视觉演算法

- 新增Phased Array System Toolbox? 产品，用於设计丶仿真和分析相

控阵信号处理系统

新增代码生成产品

- 新增MATLAB Coder? 产品，可直接从MATLAB 生成可移植

C/C++ 代码

- 新增Simulink Coder? 产品，结合了Real-Time Workshop? 与Stateflow Coder? 的功能

- 新增Em bedded Coder? 产品，结合了Real-Time Workshop Embedded Coder?丶Embedded IDE Link? 与Target Support Package? 功能

Simulink 产品系列重要功能

- 信号记录选择器，能在各模型间比较仿真结果，并在Simulink 中运行

- 可在Simulink Report Generator? 中对来自XML 文本比较的Simulink 模型进行合并

- 对Simulink HDL Coder?丶EDA Simulator Link? 与xPC Target? 中的Xilinx? 设备提供FPGA 在环丶可自定义I/O 和板卡支援

- 可使用SimDriveline? 中的Simscape? 语言进行自定义元件编写。

- 可使用Simulink Design Verifier? 中的Polyspace? 技术自动检测溢出丶除零设计错误

matlab工具箱

至于工具箱的安装说明参见： https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/viewthread.php?tid=120&page=1&fromuid=4481#p id123 Maplesoft《Maple Toolbox for MATLAB》 https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-236-1-1.html Sergiy Iglin《Graph Theory Toolbox》(图论工具箱)https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-295-1-1.html Koert Kuipers《Branch And Bound toolbox 2.0》(BNB20分支定界工具箱)https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-226-1-1.html Howard Wilson《Numerical Integration Toolbox》(NIT数值积分工具箱)https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-225-1-1.html Anton Zaicenco《FEM toolbox for solid mechanics》(固体力学有限元工具箱)https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-219-1-1.html Nicholas J. Higham《The Matrix Computation Toolbox》(矩阵计算工具箱) https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-422-1-1.html Paolo Di Prodi《robotic toolbox》(机器人工具箱)https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-274-1-1.html Moein Mehrtash《GPS Navigation Toolbox 》(GPS导航工具箱) https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-228-1-1.html J.Divahar 《Airfoil_Analyzer_toolbox》(翼型分析工具箱) https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-218-1-1.html Rasmus Anthin《Multivariable Calculus Toolbox 》(多变量微积分工具箱)https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-251-1-1.html 《Time frequency analysis toolbox》(时频分析工具箱)https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/thread-439-1-1.html

matlab工具箱如何安装

matlab工具箱如何安装在matlab的file下面的set path把它加上，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。以下是我在别的地方看到的，转过来你参考一下吧。首先说说添加到matlab搜索路径好处：1 对n——你只需要存储一个副本，就可以在其他地方使用。具体来说，假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def，这两个工程（每个目录下的所有程序相应地称为一个工程）都需要调用同一个（些）函数（简称工具箱），这时候，如果你没有把该工具箱添加到matlab 的搜索路径下，则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def下才能正确运行。这显然浪费空间，所以，matlab提供了一个搜索路径（默认在matlab安装目录下的toolbox中），只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下，并且通知matlab一声（把该路径正确添加到搜索路径中），就可以在abc和def中使用这个工具箱了（即无论你的工程文件在哪个目录（有效的目录）下都可以访问这个工具箱中的函数）。下面就以matlab安装目录下的toolbox目录作为默认的添加路径进行详细说明。 1. 如何添加工具箱？以下是添加工具箱的方法：如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。如果是单独下载的工具箱，则需要把新的工具箱（以下假设工具箱名字为svm）解压到toolbox目录下，然后用addpath或者pathtool 把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中，最后用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。具体请看工具箱自己代的README 文件。 1.1 举例：要添加的工具箱为svm，则解压后，里边有一个目录svm，假设matlab安装在D:\MATLAB6p5，将svm目录拷贝至D:\MATLAB6p5\toolbox，然后运行matlab，在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm回车，来添加路径。然后在svm目录下，任意找一个m文件，以svcinfo.m 为例，在命令窗口中输入which svcinfo.m。如果显示出该文件路径，如D:\MATLAB6p5\toolbox\svm\svcinfo.m，则安装成功，当然也可以在命令窗口输入path来查看。上面的说明和例子基本上介绍了在matlab中如何添加工具箱，下面是其他补充： 1.2 添加方式总结：事实上，有两种添加工具箱到matlab搜索路径的方法：其一是用代码，其二是用界面。其实无论用哪种方法，都是修改pathdef.m这个文件，阁下如果是高手，可以直接打开该文件修改，呵呵，对此这里不作讨论。 1.2.1 代码方式：适用于添加下载的工具箱（别人的）：在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm 或者addpath(‘D:\MATLAB6p5\toolbox\svm’); 但是这种方法只能添加svm目录，如果该目录下有其他子文件夹，并且运行时候“隐式”调用到这些子文件夹（例如假设svm目录下存在子文件夹matdata，该子文件夹下有logo.mat这个文件，且在m文件代码中使用了诸如load logo 这样的句子，即没有显式给出logo.mat的具体路径，则称为“隐式”），则不能正确访问。因此，有必要在添加时使用以下语句把svm目录下所有文件夹都添加到搜索路径中：500){this.resized=true;;}"> 程序代码 addpath(genpath(D:\MATLAB6p5\toolbox\svm)); 另外，如果只使用以上代码，则退出matlab后，新添加的路径不会被保存下来，下次重新启动matlab

matlab工具箱的安装方法 ROBOT工具箱精解

robotic toolbox for matlab工具箱下载地址： https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/source/940770 1. PUMA560的MATLAB仿真要建立PUMA560的机器人对象，首先我们要了解PUMA560的D-H参数，之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立 PUMA560的机器人对象。其中link函数的调用格式： L = LINK([alpha A theta D]) L =LINK([alpha A theta D sigma]) L =LINK([alpha A theta D sigma offset]) L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION) 参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’，其中‘standard’代表采用标准的D-H参数，‘modified’代表采用改进的D-H参数。参数‘alpha’代表扭转角，参数‘A’代表杆件长度，参数‘theta’代表关节角，参数‘D’代表横距，参数‘sigma’代表关节类型：0代表旋转关节，非0代表移动关节。另外LINK还有一些数据域： LINK.alpha %返回扭转角 LINK.A %返回杆件长度 LINK.theta %返回关节角 LINK.D %返回横距 LINK.sigma %返回关节类型 LINK.RP %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动) LINK.mdh %若为标准D-H参数返回0，否则返回1 LINK.offset %返回关节变量偏移 LINK.qlim %返回关节变量的上下限[min max] LINK.islimit(q) %如果关节变量超限，返回-1, 0, +1 LINK.I %返回一个3×3 对称惯性矩阵

matlab中SVM工具箱的使用方法资料

包已经解压到文件夹F:\R2009b\toolbox\svm matlab中SVM工具箱的使用方法 1,下载SVM工具箱:https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/faculty/chzheng/bishe/indexfiles/indexl.htm 2,安装到matlab文件夹中 1)将下载的SVM工具箱的文件夹放在\matlab71\toolbox\下 2)打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹现在,就成功的添加成功了. 可以测试一下:在matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如: C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m 3,用SVM做分类的使用方法 1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2 我做的测试中取的数据为: N = 50; n=2*N; randn('state',6); x1 = randn(2,N) y1 = ones(1,N); x2 = 5+randn(2,N); y2 = -ones(1,N); figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.'); axis([-3 8 -3 8]); title('C-SVC') hold on; X1 = [x1,x2]; Y1 = [y1,y2]; X=X1'; Y=Y1'; 其中,X是100*2的矩阵,Y是100*1的矩阵 C=Inf;

ker='linear'; global p1 p2 p1=3; p2=1; 然后,在matlab中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回车之后,会显示: Support Vector Classification _____________________________ Constructing ... Optimising ... Execution time: 1.9 seconds Status : OPTIMAL_SOLUTION |w0|^2 : 0.418414 Margin : 3.091912 Sum alpha : 0.418414 Support Vectors : 3 (3.0%) nsv = 3 alpha = 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2)输入预测函数,可以得到与预想的分类结果进行比较. 输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回车后得到: predictedY = 1 1 1 1 1 1 1

matlab工具箱安装教程

1.1 如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可； 1.2 如果是单独下载的工具箱，一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录。 2 在matlab的file下面的set path把它加上。 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。 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。把你的工具箱文件夹放到安装目录中“toolbox”文件夹中，然后单击“file”菜单中的“setpath”命令，打开“setpath”对话框，单击左边的“ADDFolder”命令，然后选择你的那个文件夹，最后单击“SAVE”命令就OK了。 MATLAB Toolboxes ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/zsmcode.html Binaural-modeling software for MATLAB/Windows https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/home/Michael_Akeroyd/download2.html Statistical Parametric Mapping (SPM) https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/spm/ext/ BOOTSTRAP MATLAB TOOLBOX https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,.au/downloads/bootstrap_toolbox.html The DSS package for MATLAB DSS Matlab package contains algorithms for performing linear, deflation and symmetric DSS. http://www.cis.hut.fi/projects/dss/package/ Psychtoolbox https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/download.html Multisurface Method Tree with MATLAB https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/~olvi/uwmp/msmt.html A Matlab Toolbox for every single topic ! https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/~baum/toolboxes.html eg. BrainStorm - MEG and EEG data visualization and processing CLAWPACK is a software package designed to compute numerical solutions to hyperbolic partial differential equations using a wave propagation approach https://www.wendangku.net/doc/5a2256501.html,/~claw/ DIPimage - Image Processing Toolbox PRTools - Pattern Recognition Toolbox (+ Neural Networks) NetLab - Neural Network Toolbox FSTB - Fuzzy Systems Toolbox Fusetool - Image Fusion Toolbox http://www.metapix.de/toolbox.htm

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

如何为matlab添加工具包-(自动保存的)

为Matlab添加工具包我电脑上matlab的路径所在。 D:\Program Files\MATLAB\R2012a\toolbox\mbc\mbcview\@cgtools\@inversionpane 首先说说添加到matlab搜索路径好处：1 对 n——你只需要存储一个副本，就可以在其他地方使用。具体来说，假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def，这两个工程（每个目录下的所有程序相应地称为一个工程）都需要调用同一个（些）函数（简称工具箱），这时候，如果你没有把该工具箱添加到matlab的搜索路径下，则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def下才能正确运行。这显然浪费空间，所以，matlab提供了一个搜索路径（默认在matlab安装目录下的toolbox中），只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下，并且通知matlab一声（把该路径正确添加到搜索路径中），就可以在abc和def中使用这个工具箱了（即无论你的工程文件在哪个目录（有效的目录）下都可以访问这个工具箱中的函数）。下面就以matlab安装目录下的toolbox目录作为默认的添加路径进行详细说明。 1. 如何添加工具箱？以下是添加工具箱的方法：（论坛很多人转载过，这里就不作区分了，下面的举例也一样）如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。如果是单独下载的工具箱，则需要把新的工具箱（以下假设工具箱名字为svm）解压到toolbox目录下，然后用addpath或者pathtool把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中，最后用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。具体请看工具箱自己代的README文件。 1.1 举例：要添加的工具箱为svm，则解压后，里边有一个目录svm，假设matlab安装在D:/MATLAB6p5，将svm目录拷贝至D:/MATLAB6p5/toolbox，然后运行matlab，在命令窗口输入addpath D:/MATLAB6p5/toolbox/svm回车，来添加路径。然后在svm目录下，任意找一个m文件，以svcinfo.m为例，在命令窗口中输入which svcinfo.m。如果显示出该文件路径，如D:/MATLAB6p5/toolbox/svm/svcinfo.m，则安装成功，当然也可以在命令窗口输入path来查看。上面的说明和例子基本上介绍了在matlab中如何添加工具箱，下面是其他补充： 1.2 添加方式总结：事实上，有两种添加工具箱到matlab搜索路径的方法：其一是用代码，其二是用界面。其实无论用哪种方法，都是修改pathdef.m这个文件，阁下如果是高手，可以直接打开该文件修改，呵呵，对此这里不作讨论。 1.2.1 代码方式： 1.2.1.1 适用于添加下载的工具箱（别人的）：在命令窗口输入addpath D:/MATLAB6p5/toolbox/svm 或者addpath(‘D:/MATLAB6p5/toolbox/svm’);

matlab新工具箱安装

至于Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语，我这里不想多说什么感兴趣的网友，可以直接查看Matlab的帮助系统，在那里你可以得到最直接的答复，但是你需要一定的英文基础哦添加工具箱的方法很多，所有方法都是为了达到同一个目的，将工具箱的所在路径添加到Matlab的搜索路径下就可以了下面介绍一种最简单的操作吧，下面以安装mathmodl(数学建模工具箱)为例进行说明 a、将你所需要安装的工具箱解压到$MatlabRoot\toolbox中(其实任意路径都是可以的，但是为了方便管理，我们一般都安装在这里)，$MatlabRoot是你的Matlab安装路径，你可以在Matlab中输入matlabroot命令获取 (1)在Matlab输入如下内容(当然你可以直接使用资源管理器进入toolbox目录) 1.>> matlabroot 2. 3.ans = 4. 5.D:\Program Files\MATLAB\R2008a 6. 7.>> winopen(ans) 复制代码 (2)此时会自动跳到Matlab的安装目录下，双击打开目录下的toolbox文件夹 (3)将mathmodl工具箱复制到toolbox中

b.将刚才mathmodl的路径添加到Matlab搜索路径下(可以使用Matlab命令行，也可是用Matlab菜单操作，为了简便我们这里使用第二种) (1)在Matlab中如下操作，File——>Set Path...——>点击Add with subfolders... (2)在浏览文件中，选择刚才的安装路径$MatlabRoot/toolbox/mathmodl后，点击确定

matlab工具箱安装方法

Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语。感兴趣的网友，可以直接查看Matlab的帮助系统，在那里你可以得到最直接的答复。添加工具箱的方法很多，所有方法都是为了达到同一个目的，将工具箱的所在路径添加到Matlab的搜索路径下就可以了下面介绍一种最简单的操作吧，下面以安装mathmodl(数学建模工具箱)为例进行说明 a、将你所需要安装的工具箱解压到$MatlabRoot\toolbox中(其实任意路径都是可以的，但是为了方便管理，我们一般都安装在这里)，$MatlabRoot是你的Matlab安装路径，你可以在Matlab中输入matlabroot命令获取 (1)在Matlab输入如下内容(当然你可以直接使用资源管理器进入toolbox目录) 1. >> matlabroot 2. 3. ans = 4. 5. D:\Program Files\MATLAB\R2008a 6. 7. >> winopen(ans) 复制代码 (2)此时会自动跳到Matlab的安装目录下，双击打开目录下的toolbox文件夹 (3)将mathmodl工具箱复制到toolbox中 b.将刚才mathmodl的路径添加到Matlab搜索路径下(可以使用Matlab命令行，也可以用Matlab菜单操作，为了简便我们这里使用第二种) (1)在Matlab中如下操作，File——>Set Path...——>点击Add with subfolders... (2)在浏览文件中，选择刚才的安装路径$MatlabRoot/toolbox/mathmodl后，点击确定 (3)此时返回到Set Path对话框，点击左下角的保存按钮(记住一定要保存)，此时工具箱彻底安装完毕，点击Close关闭对话框 c.测试下新安装工具箱是可以使用，在Matlab中输入如下内容 1. >>help mathmodl%输入工具箱名称，此时一般会返回该工具箱的说明，也就是mathmodl路径下content.m中的内容 2. %在命令行中输入如下，此时会返回mathmodl路径下所有的文件 3. >>what mathmodl 4. %再到mathmodl中随便找一个不与Matlab中重名的函数，比如DYNPROG.M，在命令行中输入 5. >>which DYNPROG.M 6. 7. D:\My Documents\MATLAB\DYNPROG.M 复制代码 d.工具箱更新缓存，否则每次Matlab启动的时候会给出警告 (1)File——>Preferences——>General——>选中enable toolbox path cache——>点击updata toolbox path cache (2)完成上面的就可以关闭Preferences对话框了 (3)此时一个工具箱彻底安装完毕 (4)如果以后启动Matlab的时候警告说toolbox path cache失效，那么重复第一步操作就万事OK了

Matlab命令行安装CRP工具箱

CRP Matlab工具箱的安装方法在下载安装网页：http://tocsy.pik-potsdam.de/CRPtoolbox/中，只有两句话：Start Matlab and change into the folder, where the downloaded files are located. Call the command install from the Matlab command line; the toolbox will be automatically added to the startup.m file. 意思是需要在Matlab命令行中安装，怎么做呢？看了它说的安装方法是：在Matlab 命令窗口直接输入：install，但是我的Matlab2010b没反应，提示信息是没有这个变量或者.m文件。经过查询及摸索，安装步骤如下：第一步，打开Matlab，在File->Set path中添加install.m的路径第二步：打开cmd 输入：matlab -nodesktop -nosplash -r install 首次安装会提示出错： MATLAB Toolbox Path Cache is out of date and is not being used. 通过help toolbox_path_cache就可以知道原因了，如果没有设置好，要按照提示更改设置。第三步，在cmd 中国再次输入：matlab -nodesktop -nosplash -r install 就可以看到开始安装，中间会有几个选择项，一个是问是否永远安装，一个是问是否删除安装文件，这个自己选择；第四步：安装成功，界面如下： Creating private\logo.mat Creating workspace\.metadata\.log > Delete installation file? Y/N [Y]: N Installation finished! ---------------------------- The printable manual is crp_man.pdf. For an overview type: helpwin crptool 第五步：使用时，在命令窗口调用工具箱函数；若重新运行cmd，输入matlab，

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中SVM工具箱的使用方法

matlab 中SVM工具箱的使用方法井幷享标签：2008-03-18 14:43 1, 下载SVM工具箱： 2, 安装到matlab 文件夹中 1) 将下载的SVM工具箱的文件夹放在下 2) 打开matlab->File->Set Path 中添加SVM工具箱的文件夹现在,就成功的添加成功了. 可以测试一下：在matlab 中输入which svcoutput 回车，如果可以正确显示路径成功 ,就证明添加了，例如： C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m 3, 用SVM做分类的使用方法 1)在matlab 中输入必要的参数：X,Y,ker,C,p1,p2 我做的测试中取的数据为： N = 50; n=2*N; randn ('state',6); x1 = randn( 2,N) y1 = on es(1,N); x2 = 5+ra ndn (2,N); y2 = -on es(1,N); figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),k'); axis([-3 8 -3 8]); title('C-SVC') hold on; X1 = [x1,x2]; Y1 = [y1,y2]; X=X1'; Y=Y1';

其中,X 是100*2 的矩阵,Y 是100*1 的矩阵 C=Inf; ker='linear'; global p1 p2 p1=3; p2=1; 然后,在matlab 中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C), 回车之后,会显示Support Vector Classification Constructing ... Optimising ... Execution time: 1.9 seconds Status : OPTIMAL_SOLUTION |w0|A2 : 0.418414 Margin : 3.091912 Sum alpha : 0.418414 Support Vectors : 3 (3.0%) nsv = 3 alpha = 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2) 输入预测函数, 可以得到与预想的分类结果进行比较输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回车后得到

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如何安装新的工具箱

Matlab如何安装新的工具箱至于Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语，我这里不想多说什么感兴趣的网友，可以直接查看Matlab的帮助系统，在那里你可以得到最直接的答复，但是你需要一定的英文基础哦添加工具箱的方法很多，所有方法都是为了达到同一个目的，将工具箱的所在路径添加到Matlab的搜索路径下就可以了下面介绍一种最简单的操作吧，下面以安装mathmodl(数学建模工具箱)为例进行说明 a、将你所需要安装的工具箱解压到$MatlabRoot\toolbox中(其实任意路径都是可以的，但是为了方便管理，我们一般都安装在这里)，$MatlabRoot是你的Matlab安装路径，你可以在Matlab中输入matlabroot命令获取 (1)在Matlab输入如下内容(当然你可以直接使用资源管理器进入toolbox目录) 1.>> matlabroot 2. 3.ans = 4. 5.D:\Program Files\MATLAB\R2008a 6. 7.>> winopen(ans) 复制代码 (2)此时会自动跳到Matlab的安装目录下，双击打开目录下的toolbox文件夹 (3)将mathmodl工具箱复制到toolbox中

MATLAB模型预测控制工具箱函数..

MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；

⑤ MPC 传递函数模型。在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D 为通用状态空间矩阵； minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆ minfo(1)=dt ，系统采样周期，默认值为1； ◆ minfo(2)=n ，系统阶次，默认值为系统矩阵A 的阶次； ◆ minfo(3)=nu ，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆ minfo(4)=nd ，测量扰的数目，默认值为0； ◆ minfo(5)=nw ，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆ minfo(6)=nym ，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆ minfo(7)=nyu ，未测量输出的数目，默认值为0；注：如果在输入参数中没有指定m i n f o ，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解：MATLAB 命令如下：

MATLAB自定义安装 功能