前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
2.除非另有指定，否则 MATLAB 会将计算结果存储在一个名为 ans 的变量中。
matlab也能做应用程序，类似于c++的mfc，这点我也是才知道，大吃一惊，原来现在可视化编程应用如此广泛，连matlab都可以，接下来我就会讲解如何通过matlab进行程序设计
MATLAB具有广泛的 API（应用程序接口），用于从MATLAB 代码构建和修改 Simulink 模型。这可能来自 MATLAB 命令行，来自函数或脚本，或者来自任何可以执行m代码的地方。
前面三篇文章搞了大致的处理流程，但是有个非常重要的问题还没解决——我们的人脸特征点(landmarks)是手动标定的。特征点在实际使用中自然是需要自动标定的，经过网上查找有个C++库称为Dlib可以解决自动标记68个landmark的问题，这就是我们要找的东西。
主要是看官方的入门文档（https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/getting-started-with-matlab.html）写的一些笔记。由于Matlab风骚的语法与我有(hua)限(shui)的时间所制，我只是简单地写了这篇笔记，权当记录与提示，不要指望这样一篇东西可以帮助读者掌握Matlab，该自己查文档还是该去查。
第一步：首先教给大家如何创建数组，MATLAB创建数组的方法比较简单，我们在MATLAB中输入如下代码：x=[2 4 6 8 10]
很好，当我们打开 MATLAB 后，最醒目的部分即是命令行窗口，我们试着在其中输入一些简单的命令，开始学习 MATLAB。
MatLab 中 M 文件有函数和脚本两种不同类型，是可以被 MatLab 直接执行的源代码文件。
什么是GNU Octave？ Octave是一个科学应用程序，它使用Matlab类似的解释高级语言进行数值计算和模拟。 它提供解决线性和非线性问题的功能，可以将结果绘制为图形，并提供数据操作和可视化功能。 GNU Octave提供交互式命令行界面和GUI界面，但也可用于非交互式脚本进行数据处理。
对于以下列出的MATLAB的通用命令操作都比较简单，也是在操作过程中经常会需要用到的命令，在命令行窗口的“>>”之后输入命令以及命令所需的变量即可使用，对于不知道使用的命令，可以直接使用help以获取详细的用法。
GISTIC软件的使用有两个难点，一是在linux下面安装matlab工作环境，二是如何制作输入文件。
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组，而其他编程语言大多逐个处理数值。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
在数学分析工具方面，MATLAB无疑是佼佼者，除了作为软件工具外，MATLAB的自定义编程语言以及混合编程的支持，使其可以与Python、R之类数学分析语言媲美。尤其是在一些传统领域的研究，由于其研究
使用 matlab 代码编写如下公式时 , 公式层级很多 , 很复杂 , 需要很多括号进行优先级限制 ;
本篇文章主要讲解硬件开发中，如何使用Matlab生成可供TMS320C6748开发板（测试板卡）使用的算法，内容包含有快速入门、安装Matlab、编写函数M文件、验证算法、生成/使用/测试代码、进阶指南等，欢迎嵌入式开发相关用户阅读与分享。
在MATLAB中可调用的C或Fortran语言程序称为MEX文件。MATLAB可以直接把MEX文件视为它的内建函数进行调用。MEX文件是动态链接的子例程，MATLAB解释器可以自动载入并执行它。MEX文件主要有以下用途： 对于大量现有的C或者Fortran程序可以无须改写成MATLAB专用的M文件格式而在MATLAB中执行。 对于那些MATLAB运算速度过慢的算法，可以用C或者Frotran语言编写以提高效率。
“工欲善其事，必先利其器。”用户应首先熟悉一下最经常使用的M文件编辑器(M File Editor)。M文件编辑器不仅仅是一个文字编辑器，它还具有一定的程序调试功能，虽然没有像VC、BC那样强大的调试能力，但对于调试一般不过于复杂的MATLAB程序已经足够了。
摘要：本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景，以及对整个课题做了一个完整的认识。接下来对拟合模型，多项式数学原理进行了详细的讲解，通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识。介绍多项式曲线拟合的基本理论，对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述，同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立。具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤，在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究，采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合，介绍了MATLAB的
在System Generator系列结束的时候，本来的打算是开始记录ZYNQ的学习，但是考虑到ZYNQ并不熟悉，不太好下手，等之后学好了再来吧，前段时间刚好发生了那些被MATLAB卡脖子的事件，然后看了别人对这些的评论，发现MATLAB是真的强，所以从这篇开始将对MATLAB做一些记录，希望对想要学习MATLAB的朋友有所帮助吧；今天这篇就对MATLAB做一些简单的介绍和基本操作，关于软件就自行安装了，可以直接在后台回复关键字获取软件用于学习。
MATLAB是一款功能强大的商业数学软件，它在许多领域中都有着广泛的应用。无论你是在数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，还是控制系统等领域中工作，MATLAB都可以为你提供有效的帮助。这个软件还能够通过数字的方式去绘制创建一切图形，让你更加方便地理解和展示数据。
MATLAB作为高性能、交互式的科学计算工具，具有非常友好的图形界面，这使得MATLAB的应用非常广泛；同时MATLAB也提供了强大的绘图功能，这使得用户可以通过对MATLAB内置绘图函数的简单调用，便可迅速绘制出具有专业水平的图形。在利用Simulink进行动态系统仿真时，图形输出可以使设计者快速地对系统性能进行定性分析，故可大大缩短系统开发时间。
MATLAB基本语法变量变量名保留变量不适合做变量名变量不应当覆盖内置函数变量类型数字型变量的显示格式MATLAB命令行使用MATLAB进行数字运算使用MATLAB计算数学表达式MATLAB内置的数学函数使用MATLAB进行矩阵运算定义矩阵向终端输入矩阵使用冒号运算符创建向量定义特殊矩阵矩阵的索引矩阵的操作操作矩阵的运算符操作矩阵的函数
Matlab有联合Sumo的插件traci4Matlab，网上还没有中文版的安装教程，走过的弯路，后来研究者尽可能少走。
首先声明，这篇文章的内容并不全是本人的原创内容，凡是引用了别人的博客或者文章的地方，我都会标注出来，以便大家阅读原文。
本文展示了如何使用Matlab自带的滤波器设计工具filterDesigner进行滤波器设计，使得我们从命令行滤波器设计函数中脱离出来，从而开展模型化的FIR或IIR滤波器设计工作，其具有的主要功能如下所示：
MATLAB加载任何的文件以及执行任何命令都是从当前工作路径下开始的，因此其提供了当前文件夹浏览器用于文件管理。
matlab机器人工具箱（Robotics Toolbox for MATLAB）提供了许多对研究和仿真经典手臂型机器人非常有用的功能，例如运动学、动力学和轨迹生成等。工具箱使用一种非常通用的方法，将串行链接机械手的运动学和动力学表示为MATLAB®对象–用户可以为任何串行链接操纵器创建机器人对象，并为来自Kinova、Universal Robotics、Puma560和斯坦福手臂等。
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
MATLAB是是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的意思，在数学和工程分析中经常要用到，实用性很强。MATLAB具有数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、财务与金融工程等功能。尤其是在控制系统的设计和仿真方面，甚至催生出一个单独的Simulink设计模块。它将数值分析、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强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案（主要是它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似），并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式（但有少量学校好像还在学Fortran，可能是更需要效率还是什么），代表了当今国际科学计算软件的先进水平（当前数学类软件主要分为数值计算型和符号计算型/数学分析型，前者MATLAB是绝对主力，后者还有Mathematica,Maple等）。在高校，MATLAB已经成为线性代数，自动控制理论，数理统计，数字信号处理，时间序列分析，动态系统仿真等高级课程的基本教学工具。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
功能区：提供三个选项卡（主页，绘图，应用程序），各自有不同的工具可供使用；快速访问工具栏：包含一些常用按钮；当前文件夹工具栏：用于实现当前文件夹的操作。一定要先建立文件再将其设为工作文件夹。
特定的需求下面需要查看matlab运行的主机相关信息，故分享一下相关的2个函数方法system和gpuDevice。
前些日子在复习线代，因此避免不了繁杂的行列式计算，关键算出来还不知道对不对，所以想借助 Matlab 来验证。但这玩意太重了，而且复习的时候手头只有一个 iPad，没有 PC，于是我下载了一个叫 Matlab mobile 的 APP，但是一点用也没有，输入输出十分麻烦，而且公网的访问速度也十分感人，于是我想到了可以用局域网搭建一个服务器。
学完了程序优化，再来个程序调试，关于MATLAB的编程基础我觉得也就差不多可以了，之后应该就是对数组、矩阵进行更加具体的操作，对数学函数进一步的了解等等，之后可以算是对MATLAB的进阶了吧，突然有点期待之后的记录了，不过先把本篇做好记录更重要点。
标题栏 : 标题栏 " MATLAB R2017a " 是 MATLAB 软件的版本号 , " R2017a " ;
“Linear Regression with multiple variables——Working on and submitting programming exercises”
matlab编译器 matlab的功能非常强大，可以进行数学计算、仿真和数据可视化等，有时希望将matlab编写的程序编程脱离matlab环境，可以独立运行的可执行软件。matlab的编译器可以满足这个要求。 matlab编译器将m文件作为输入，产生可以独立运行的应用程序或相应的组件软件。产生的应用程序及组件软件都是与平台相关的。 独立运行的应用程序： c或c++共享库：在windows系统中为动态链接库DLL，这些库也可以在没有matlab的用户机器上运行。 1. 编译过程 matlab编译器采用matl
程序调试和编程技巧 在编写matlab程序时，难免会出现错误，这时就需要对程序进行调试。matlab中，m文件调试主要有两种方法：直接调试法和工具调试法。 拼写错误：系统会提示错误。 语法错误：比如6/0，输出结果为无穷大inf。陈小古在运行时不一定会报错，但是输出结果不正常。 逻辑错误：这样的错误非常隐蔽，通常是对程序的算法考虑不周全，程序可以正常执行，但是输出结果不符合预期值。 对于不是很复杂的程序，额可以使用直接调试法进行程序的调试。 1.如果程序出错或者给出警告信息，仔细分析出错或警告信息，会得到出
MATLAB是一款非常强大的科学计算软件，它结合了一个专门为迭代分析和设计流程设计的桌面环境和一个编程语言，可直接表达矩阵和数组数学。除此之外，MATLAB还有以下几个独特功能。
之前在 Ubuntu 下经常要相机标定，所以下载了 MatLab，因为一个 license manger error 搞了我大半天才弄好，然后最近实验室的小伙伴也在 Ubuntu 装了个 MatLab，也是遇到了这个问题，两天都没装好，最后终于找到了解决方法，于是记录下来，以防下次重装还遇到这个错误。
eeglab 有一个绘制ERP image的功能，该功能可以对ERP 效应有一个更好理解。这个ERP image 是一个2-D image，其中的横轴是每个epoch 的时刻值，纵轴是各个epoch 的编号，而该图像中的每一点表示相应的epoch 的相应时刻的电压值。至于纵轴上的各个epoch 的顺序，eeglab 默认是按照它们在实验中出现的顺序进行排序。研究者可以依据自己的个人兴趣，对各个epoch 的纵轴顺序重新排序（例如, 依据subject reaction time， alpha-phase at stimulus onset）理论上来说，排序的方式可以有很多种。当然每种排序所能提供的信息不尽相同，需要针对自己的研究来具体选择。
在matlab里面，对tello的控制不是很丰富，仅满足了，简单的飞行控制和姿态信息输出以及前置摄像头的捕获等。
在matlab中，M文件分为脚本文件和函数文件。如果M文件的第一个可执行语句以function开头，那这个M文件就是函数文件。函数文件内定义的变量为局部变量，只在函数文件内部起作用，当函数文件执行完后，这些内部变量将被清除。函数的主要目的是方便代码的重复多次调用同一段代码
我们来说说第二类，需要做的事情是先编译opencv的源码、再编译matlab可用的mex文件夹，这两步的编译器必须是同一个，而最近几年的新版本matlab都推荐使用MinGW-w64编译器来使用mex、可是mexopencv提供的编译辅助函数在Windows系统上默认使用Visual Studio或者Windows SDK来编译，如果觉得自己需要Visual Studio的其他功能，安装一下也是挺好的
MATLAB是一款好用的代码编辑器，但其默认的主题背景色是“刺眼的白色”，对于经常使用MATLAB工作的童鞋来说很不友好。其他的代码编辑器如VS Code、Pycharm都有黑色背景主题设置。
尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了，主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰，走了不少弯路，终于在前不久解决了最头大的问题，把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清) 在这里写这篇文章，第一方面是给自己一个总结，第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整，新手入门需要花很长时间才能摸索出来，第三方面，也是自己在过程中有些问题仍旧迷迷糊糊，希望可以抛砖引玉。 1. 摄像头 我用的
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