Русский язык в матлаб + видео обзор

MathWorks MATLAB R2020a (для windows)

MATLAB – программный пакет по решению технических задач, вычислению алгоритмов, анализу данных и сложный язык программирования. Софт МАТЛАБ – один из продуктов MathWorks, позволяющий решать как научные, так и прикладные задачи в сфере моделирования объектов, разработки управленческих систем, составления проектов систем коммуникаций, обработке и измерению сигналов, работе с изображениями, тестированию и так далее. Для пользователей стала доступна рабочая версия софта Mathworks Matlab 2020 с встроенным кряком и интерфейсом на русском языке, скачать бесплатно программу на venemus.com можно для windows 32-64 bit.

MATLAB включает мнжество прикладных утили-помощников в решении задач по техвычислениям. В данном пакете работа происходит через язык программирования МАТЛАБ. Функционал софта позволяет осуществлять матричные вычисления, делать визуализацию математических функций, данных экспериментов, выполнять вычисление алгоритмов, делать графические интерфейсы, с помощью которых можно решать характерные задачи, осуществлять взаимодействие с прочими языками программирования и софтами.

Полная русская версия Mathworks Matlab с кряком бесплатное скачивание

MATLAB состоит из многочисленных методов анализа исходных данных, алгоритмических разработок, организации моделей, приложение подразумевает математические функции с помощью которых производятся научно-инженерные операции и опции по осуществлению быстрых векторно-матричных вычислений. С помощью функционала МАТЛАБ пользователи смогут получать, анализировать, визуализировать математические вопросы. Они получают быстрый доступ нужным файлам, приложениям, базам данных, имеют возможность работы с файлами формата Майкрософт Эксель, текстовыми, двоичными, могут считывать изображения, открывать аудио, видео, файлы netCDF, HDF-форматов, их используют в научных отраслях.

Через МАТЛАБ-расширения у пользователя появится возможность получения данных с компьютерного порта, звуковой карты, потоковых реальных временных данных, идущих непосредственно с измерительных устройств, а затем анализировать и визуализировать их. С опциями MATLAB можно работать осциллографами, анализаторами сигналов, генераторами колебаний. Через софт производится управление, фильтрация, сглаживание, свертка, предварительная обработка полученных данных, поиск трендов, проверка гипотез, составление описательных моделей, спектральный анализ, системная идентификация.

В MATLAB есть функционал по созданию двухмерных и трехмерных графиков, трехмерной визуализации. Графики пользователи могут составлять интерактивно и в рамках программы. Галерея графиков данного приложения содержит много разновидностей демонстрации исследуемых данных в графическом виде. Пользователь может воспользоваться исходным кодом, скачав его, чтобы применять в рамках приложений МАТЛАБ.

Скачать торрентом бесплатный Матлаб 2020 с ключом версию на русском языке

Язык программирования MATLAB помогает в написании программ, алгоритмов, причем он гарантирует более скорое написание, чем на стандартных языках программирования. Но, язык MATLAB имеет ряд основных свойств традиционных языков программирования, он может работать с потоковыми данными, обрабатывать ошибки, осуществлять объектно-ориентированное программирование. Всем пользователем будет интересно что стала доступна русская версия с ключом программы MathWorks Матлаб, через торрент можно скачать софт по бесплатной ссылке.

Источник

MATLAB: инструмент будущего или дорогая игрушка

Использование

Что касается цены, то в верхней границы почти нет, а вот нижняя находится в район 99$. Чтобы урвать столь мощный продукт за относительно небольшие деньги, вам необходимо быть студентом ВУЗа. И конечно же вы получите довольно ограниченный продукт.

Особенности языка

Медленный и перегруженный операторами, командами, функциями язык, основной целью которого является улучшение визуального восприятия.

Узконаправленный. Нет никакой больше программной платформы, где бы MATLAB был полезен.

Невысокий спрос. Несмотря на большой интерес к MATLAB практически во всех сферах, фактически и легально его используют лишь немногие.

Язык легок для изучения, обладает простым и понятным синтаксисом.

Огромные возможности. Но это скорее преимущество всего продукта в целом.

Частые обновления, как правило заметные положительные преобразования происходят не реже пары раз в год.

Программная среда позволяет преобразовывать его в “быстрый” код на С, С++.

Целевая аудитория

Разумеется, MATLAB нужен далеко не всем. Несмотря на широчайшую область применения, трудно представить, что рядовому разработчику приложений может понадобиться знание этого языка. MATLAB крайне полезен в областях, требующих особой надёжности при обработке данных, например, в системах автопилота в автомобилях или бортовых электронных системах самолёта.

То есть если вы не очень программист, но так или иначе ваша профессия связана с необходимостью программной обработки данных, то продукт MATLAB/Simulink с соответствующим языком способны сильно упростить ваши каждодневные задачи.

Литература

Завершаем обзор языка как всегда списком учебной литературы. Само-собой среди них вы не отыщите книг исключительно по языку, но от этого восприятие языка будет только проще:

Честно говоря, перечислять большое количество книг нет никакого толка, потому что все они охватывают примерно один и тот же материал, но с небольшой разницей в подаче и примерах. Но если для вас и такая разница существенно или есть желание почитать про MATLAB на более продвинутом уровне, то хорошую подборку можно найти вот на этом ресурсе: MATLAB.Exponenta.

А у вас есть опыт работы с MATLAB? И какой?

Несмотря на достаточно высокую популярность языка MATLAB, большинство разработчиков с трудом представляет, как его синтаксис, так и возможности. Всё дело в том, что язык напрямую связан с популярным программным продуктом, стоимость которого может достигать потрясающих воображение значений. Итак, главный вопрос: так ли хорош непосредственно язык Matlab? И может ли он быть полезен именно вам.

Использование

Что касается цены, то в верхней границы почти нет, а вот нижняя находится в район 99$. Чтобы урвать столь мощный продукт за относительно небольшие деньги, вам необходимо быть студентом ВУЗа. И конечно же вы получите довольно ограниченный продукт.

Особенности языка

Медленный и перегруженный операторами, командами, функциями язык, основной целью которого является улучшение визуального восприятия.

Узконаправленный. Нет никакой больше программной платформы, где бы MATLAB был полезен.

Невысокий спрос. Несмотря на большой интерес к MATLAB практически во всех сферах, фактически и легально его используют лишь немногие.

Язык легок для изучения, обладает простым и понятным синтаксисом.

Огромные возможности. Но это скорее преимущество всего продукта в целом.

Частые обновления, как правило заметные положительные преобразования происходят не реже пары раз в год.

Программная среда позволяет преобразовывать его в “быстрый” код на С, С++.

Целевая аудитория

Разумеется, MATLAB нужен далеко не всем. Несмотря на широчайшую область применения, трудно представить, что рядовому разработчику приложений может понадобиться знание этого языка. MATLAB крайне полезен в областях, требующих особой надёжности при обработке данных, например, в системах автопилота в автомобилях или бортовых электронных системах самолёта.

То есть если вы не очень программист, но так или иначе ваша профессия связана с необходимостью программной обработки данных, то продукт MATLAB/Simulink с соответствующим языком способны сильно упростить ваши каждодневные задачи.

Литература

Завершаем обзор языка как всегда списком учебной литературы. Само-собой среди них вы не отыщите книг исключительно по языку, но от этого восприятие языка будет только проще:

Честно говоря, перечислять большое количество книг нет никакого толка, потому что все они охватывают примерно один и тот же материал, но с небольшой разницей в подаче и примерах. Но если для вас и такая разница существенно или есть желание почитать про MATLAB на более продвинутом уровне, то хорошую подборку можно найти вот на этом ресурсе: MATLAB.Exponenta.

А у вас есть опыт работы с MATLAB? И какой?

Источник

MATLAB

Язык и среда технических расчетов

MATLAB – это среда и язык технических расчетов, предназначенный для решения широкого спектра инженерных и научных задач любой сложности в любых отраслях.

Как начать работу в MATLAB

Для MATLAB подготовлена обширная документация по всем продуктам, содержащая более 150 000 страниц и более 10 000 примеров кода. Мы перевели её на русский язык и вы можете принять участие в её улучшении.

Задать вопрос более опытным коллегам, поделиться своими наработками или просто обсудить интересующий вас вопрос, связанный с MATLAB, вы можете в нашем сообществе.

Как скачать MATLAB

Полностью рабочая версия c последними обновлениями и расширениями доступна только из официальных источников.

Здесь вы можете бесплатно получить профессиональную пробную версию MATLAB.

Широкий спектр возможностей продукта и его гибкость позволяет найти подходящее решение для самых различных групп пользователей:

Выберете свою и узнайте условия приобретения продукта.

Уникальные возможности MATLAB

Полноценный фреймворк для разработки систем и обучения алгоритмов с искусственным интеллектом на больших данных для задач машинного зрения, обработки сигналов, систем управления и анализа текстовых данных.

Проектирование встраиваемых алгоритмов посредством моделирования и автоматической генерации кода для систем управления и обработки сигналов.

Создание стендов на базе контрольно-измерительного оборудования и устройств сбора данных для автоматизации испытаний и регрессивного тестирования.

Моделирование посредством систем дифференциальных уравнений в численном и символьном виде, статистическое моделирование и решение задач математическое оптимизации.

Бесшовное развертывание алгоритмов на пользовательских машинах, корпоративных серверах и web-ресурсах в виде программ или библиотек.

Видео: MATLAB 01 Начало работыСкачать

Видео: 1. Настройка интерфейса MATLABСкачать

Использование скриптового языка в Simulink позволяет автоматизировать широкий спектр задач: перебор параметров по методу Монте-Карло, анализ чувствительности параметров модели, распараллеливание моделей, подбор оптимальных параметров, запуск скриптов по любому триггеру в модели, запуск алгоритмов верификации и генерации кода, а также автоматическое построение моделей.

Live Editor

Используйте MATLAB Live Editor для создания MATLAB скриптов и функций, которые объединяют код, выходные данные и форматированный текст в исполняемой записной книжке.

Новинка! Live Editor на ОС IOS: создавайте, редактируйте и запускайте живые скрипты в приложении MATLAB Mobile на iPhone или iPad (R2020b).

Новинка! Live Editor: используйте гиперссылку живого скрипта для открытия других живых скриптов (R2020b)

Экспорт в стандартные форматы: сохраняйте живые скрипты и функции по одному или партией в PDF, Microsoft Word, HTML и LaTeX(R2019a, R2020b).

Live Editor: используйте задачи Live Editor для изучения параметров, отображения результатов и автоматической генерации кода (R2019b, R2020a).

Запускайте тесты в Live Editor: запускайте тесты прямо из панели инструментов Живого Редактора (R2020a).

Скрытие кода: скрывайте код живых скриптов при их передаче и экспорте (R2019a).

Создание приложений

Приложение App Designer позволяет Вам создавать профессиональные приложения, даже не будучи профессиональным разработчиком программного обеспечения.

Новинка! Свойство Icon: выберите настраиваемые иконки для окон пользовательских фигур и инструментов для нажатия и переключения панели инструментов (R2020b).

Новинка! Инструмент сравнения: сравнивайте и объединяйте приложения из App Designer’a (R2020b).

Новинка! Настраиваемые компоненты для пользовательских интерфейсов: создайте собственный класс для создания сложных компонентов пользовательского интерфейса, которые инкапсулируют алгоритмы, а также графику и объекты пользовательского интерфейса (R2020b).

Новинка! Функции exportapp и getframe: захват и сохранение изображения приложения (R2020b).

Функция uicontextmenu: добавление и настройка контекстных меню в приложении App Designer и других приложениях на основе uifigure (R2020a).

Функция uitoolbar: добавление настраиваемых панелей инструментов в приложение App Designer и другие приложения на основе uifigure (R2020a, R2020b).

Функция uihtml: добавление HTML, JavaScript или CSS содержимого в приложения ( R2019b).

Импорт данных и анализ

Доступ, систематизация, очистка и анализ данных из различных источников.

Новинка! Функции readstruct и writestruct: чтение и запись структурных данных в XML файлы (R2020b).

Новинка! Оптимизируйте задачи Live Editor: интерактивно создавайте и решайте проблемы оптимизации (R2020b)

Новинка! Объект ArrayDatastore: Создание хранилищ данных из данных в памяти (R2020b).

Задачи Live Editor: интерактивная предварительная обработка данных (R2019b) и управление таблицами и расписаниями (R2020a) с помощью задач, которые автоматически генерируют код MATLAB.

Групповые рабочие процессы: выполняйте групповые операции с помощью функций grouptransform (R2018b), groupcounts (R2019a) и groupfilter (R2019b).

Ввод-вывод типа данных: используйте специальные функции для чтения и записи матриц, массивов ячеек и временных таблиц(расписаний) (R2019a).

Поддержка файлов Parquet: чтение и запись отдельных или больших коллекций файлов Parquet (R2019a).

Визуализация данных

Визуализируйте Ваши данные с новыми функциями отображения и возможностями кастомизации.

Новинка! Функции bubblechar, bubblechart3 и polarbubblechart: создавайте пузырьковые диаграммы в двухмерных, трехмерных и полярных координатах (R2020b).

Новинка! Функция swarmchart: визуализируйте распределения дискретных данных (R2020b).

Новинка! Заголовки, подзаголовки и метки осей: добавление подзаголовков на графики и выравнивание заголовков и меток осей с графическими блоками (R2020b).

Функция boxchart: создание графических блоков для визуализации групповых числовых данных (R2020a).

Функции exportgraphics и copygraphics: сохранение и копирование графики с улучшенной поддержкой для публикации рабочих процессов (R2020a).

Функция tiledlayout: размещение, вложение и изменение размера сетки макетов (R2020a).

Класс Chart Container: разработка диаграмм, которые отображают мозаичное размещение окон декартовых, полярных или географических графиков (R2020a).

Большие данные

Расширьте анализ до больших данных, не внося больших изменений.

Запись в хранилище данных: запись огромных коллекций данных в хранилища данных на диск для проектирования данных и рабочих процессов на основе файлов (R2020a).

Настройка высоких массивов: создавайте собственные алгоритмы для работы с высокими массивами в блочных или скользящих окнах (R2018b, R2019a).

Функции для высоких массивов: работайте над высокими массивами с большим количеством функций, включая innerjoin, outerjoin, xcorr, svd, и wordcloud (R2018b, R2019a, R2019b).

Настраиваемое хранилище данных: чтение из баз данных на основе Hadoop с использованием инфраструктуры настраиваемого хранилища данных (R2019a).

Объект FileDatastore: чтение больших пользовательских файлов путем импорта файла меньшими частями (R019b).

Хранилища: объединяйте и трансформируйте базы данных (R2019a).

Языки и программирование

Используйте новые типы данных и конструкции языков для более быстрой и чистой записи, и более удобный код.

Новинка! Объект pattern: создание паттернов для поиска текста в строках (R2020b).

Расшифровка файлов: улучшенная поддержка наборов символов, отличных от ASCII, и кроссплатформенная совместимость с кодировкой UTF-8 по умолчанию для файлов MATLAB (R2020a).

Проверка входных аргументов функции: объявление входных аргументов функции для упрощения проверки ошибок ввода (R2019b, R2020b).

Шестнадцатеричные и двоичные числа: укажите числа, используя шестнадцатеричные и двоичные литералы (R2019b).

Производительность

MATLAB запускает Ваш код в более чем два раза быстрее, чем пять лет назад. И уже нет необходимости изменять каждую строку Вашего кода.

Новинка! Функция spdiags: повышенная производительность построения матриц с разреженными полосами (R2020b).

Новинка! Функция uitree: повышенная производительность при настройке нескольких элементов в списке (R2020b).

Профилировщик: исследуйте и улучшайте производительность вашего кода визуально с помощью “Пламенных” графиков (R2020a).

Live Editor: улучшенная производительность в циклах и анимированных графиках (R2020a).

Назначения в больших массивах: повышенная производительность при назначении элементов путем добавления индекса в массивы большой таблицы, массивов datetime, duration и calendarDuration (R2019b).

Видео: The Human Animal. Part 1. The Language of The Body(русский язык)Скачать

Видео: Нельзя думать по-русски, если ты не русский! 😑!Скачать

Сортировка больших матриц: сортировка рядов больших матриц происходит быстрее вместе с функцией sortrows (R2019a).

Разработка программного обеспечения

Инструменты разработки программного обеспечения помогают Вам управлять своим кодом и тестировать его, интегрировать с другими программными системами и развертывать Ваши приложения в облаке.

Новинка! Python: запускайте и останавливайте интерпретатор Python из сессии MATLAB (R2020b).

Новинка! Отчет о совместимости кода: отчет о совместимости кода включает в себя предупреждения о неподдерживаемых функциях (R2020b).

Новинка! Платформа модульного тестирования: параллельное выполнение тестов в кластерах и облаках (R2020b).

Внепроцессное выполнение Python: выполнение функций Python вне процесса, чтобы избежать конфликты библиотек (R2019b).

Проекты: организуйте свою работу, автоматизируйте задачи и процессы и сотрудничайте со своей командой (R2019a).

Интерфейс C++: вызов функций библиотеки С++ из MATLAB (R2019b).

Плагин Jetkins для MATLAB: запускайте тесты MATLAB и генерируйте отчет о тестах в таких форматах, как отчеты о покрытии кода JUnit, TAP и Cobertura.

Новые эталонные архитектуры: развертывание и запуск MATLAB на Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure (R2018b).

Управляющее оборудование

Управляйте популярными микроконтроллерами, такими как Arduino, Raspberry Pi, и получайте изображения с веб-камер, данные с датчиков и изображения с дронов.

Новинка! Arduino: Arduino Engineering Kit Revision 2 включен в пакет поддержки Arduino (R2020b).

Новинка! Raspberry Pi MATLAB Online генерация кода (R2020b).

Новинка! Задача живого редактора в получении изображений с веб-камеры: интерактивный захват изображений с веб-камеры (R2020b).

Новинка! IP камера: поддержка декодирования видеопотока H.264 в IP-камере (R2020b).

Новинка! Поддержка датчиков: используйте датчик BNO055 вместе с набором инструментов для комбинации датчиков и отслеживания, и набором инструментов для навигации для расчета ориентации (R2020b).

Поддержка дронов: используйте MATLAB для управления и получения данных датчиков и изображений с дронов Ryze Tello (R2020a).

Arduino: доступ к данным шины CAN с помощью экрана шины CAN MCP2515 (R2020a).

Bluetooth Low Energy: запись и чтение на устройства BLE (R2019b).

Источник

Содержание

В этом пособии рассказывается о применении пакета MatLab для анализа многомерных данных. Этот текст не является учебником по MatLab. В нем приведены только базовые сведения о работе в этой среде, необходимые для реализации основных алгоритмов. Более подробное изложение можно найти здесь.

В пособии интенсивно используются понятия и методы матричной алгебры – вектор, матрица, и т.п. Читателям, которые плохо знакомы с этим аппаратом, рекомендуется изучить, или, хотя бы просмотреть, пособие «Матрицы и векторы».

Для практического воплощения хемометрических методов используются как специализированные пакеты программ (например, the Unsrambler или SIMCA), так и статистические пакеты общего назначения (например, SPSS или Statistica). Среди средств общего назначения, используемых в хемометрике, особое место занимает пакет MatLab. Его популярность необычайно высока. Это объясняется тем, что MatLab является мощным и универсальным обработки многомерных данных. Сама структура пакета делает его удобным средством для проведения матричных вычислений. Спектр проблем, исследование которых может, осуществлено при помощи MatLab, охватывает: матричный анализ, обработку сигналов и изображений, нейронные сети и многие другие. MatLab — это язык высокого уровня, имеющий открытый код, что дает возможность опытным пользователям разбираться в запрограммированных алгоритмах. Простой встроенный язык программирования позволяет легко создавать собственные алгоритмы. За много лет использования MatLab создано огромное количество функций и ToolBox (пакетов специализированных средств). Самым популярным является пакет PLS ToolBox компании Eigenvector Research, Inc.

Многие книги и статьи содержат MatLab коды, позволяющие читателю сразу применить описываемые методы на практике. MatLab прекрасно интегрируется с Microsoft Word и Excel. Российское хемометрическое общество издало учебное пособие, являющееся полезным введением в хемометрические приложения MatLab.

1. Базовые сведения

1.1. Рабочая среда MatLab

Чтобы запустить программу дважды щелкните на иконку . Перед Вами откроется рабочая среда, изображенная на рисунке.

Рабочая среда MatLab 6.х немного отличается от рабочей среды предыдущих версий, она имеет более удобный интерфейс для доступа ко многим вспомогательным элементам

Рабочая среда MatLab 6.х содержит следующие элементы:

панель инструментов с кнопками и раскрывающимся списком;

окно с вкладками Launch Pad и Workspace, из которого можно получить доступ к различным модулям ToolBox и к содержимому рабочей среды;

окно с вкладками Command History и Current Directory, предназначенное для просмотра и повторного вызова ранее введенных команд, а также для установки текущего каталога;

командное окно, в котором находится приглашение к вводу » и мигающий вертикальный курсор;

1.2. Простейшие вычисления

Рис. 2 Графическое представление метода главных компонент

Рис. 3 Графическое представление метода главных компонент

1.3. Эхо команд

Рис. 4 Пример ввода функции ScoresPCA

1.4. Сохранение рабочей среды. MAT файлы

1.5. Журнал

производит следующие действия:

открывает журнал в файле exampl-1.txt ;

сохраняет все переменные в MAT файле work-1.mat ;

сохраняет журнал в файле exampl-1.txt в подкаталоге work корневого каталога MatLab и закрывает MatLab;

Посмотрите содержимое файла exampl-1.txt в каком-нибудь текстовом редакторе. В файле окажется следующий текст:

1.6. Система помощи

2. Матрицы

2.1. Скаляры, векторы и матрицы

В MatLab можно использовать скаляры, векторы и матрицы. Для ввода скаляра достаточно приписать его значение какой-то переменной, например

Заметим, что MatLab различает заглавные и прописные буквы, так что p и P — это разные переменные. Для ввода массивов (векторов или матриц) их элементы заключают в квадратные скобки. Так для ввода вектора-строки размером 1×3, используется следующая команда, в которой элементы строки отделяются пробелами или запятыми.

При вводе вектора-столбца элементы разделяют точкой с запятой. Например,

Вводить небольшие по размеру матрицы удобно прямо из командной строки. При вводе матрицу можно рассматривать как вектор-столбец, каждый элемент которого является вектором-строкой.

или матрицу можно трактовать как вектор строку, каждый элемент которой является вектором-столбцом.

2.2. Доступ к элементам

Также можно осуществлять выделение блоков матриц при помощи двоеточия. Например, выделим из матрицы P блок отмеченный цветом

Видно, что в рабочей среде содержатся один скаляр ( p ), четыре матрицы ( A, B, P, P1 ) и вектор-строка ( z ).

2.3. Основные матричные операции

При использовании матричных операций следует помнить, что для сложения или вычитания матрицы должны быть одного размера, а при перемножении число столбцов первой матрицы обязано равняться числу строк второй матрицы. Сложение и вычитание матриц, так же как чисел и векторов, осуществляется при помощи знаков плюс и минус

Умножение матрицы на число тоже осуществляется при помощи звездочки, причем умножать на число можно как справа, так и слева. Возведение квадратной матрицы в целую степень производится с использованием оператора ^

Проверьте полученный результат, умножив матрицу Р саму на себя.

2.4. Создание матриц специального вида

Заполнение прямоугольной матрицы нулями производится встроенной функцией zeros

Единичная матрица создается при помощи функции eye

Видео: 5 ХУДШИХ языков программирования, которые не стоит учить!Скачать

Матрица, состоящая из единиц, образуется в результате вызова функции ones

MatLab предоставляет возможность заполнения матриц случайными числами. Результатом функции rand является матрица чисел, равномерно распределенных между нулем и единицей, а функции randn — матрица чисел, распределенных по нормальному закону с нулевым средним и единичной дисперсией.

Функция diag формирует диагональную матрицу из вектора, располагая элементы по диагонали.

2.5. Матричные вычисления

MatLab содержит множество различных функций для работы с матрицами. Так, например, транспонирование матрицы производится при помощи апострофа ‘

Нахождение обратной матрицы проводится с помощью функции inv для квадратных матриц

3. Интегрирование MatLab и Excel

Интегрирование MatLab и Excel позволяет пользователю Excel обращаться к многочисленным функциям MatLab для обработки данных, различных вычислений и визуализации результата. Надстройка excllink.xla реализует данное расширение возможностей Excel. Для связи MatLab и Excel определены специальные функции.

3.1. Конфигурирование Excel

3.2. Обмен данными между MatLab и Excel

Запустите Excel, проверьте, что проделаны все необходимые настройки так, как описано в предыдущем разделе (MatLab должен быть закрыт). Введите в ячейки с A1 по C3 матрицу, для отделения десятичных знаков используйте точку в соответствии с требованиями Excel.

Результат аналогичен полученному при выполнении команды в среде MatLab.

Итак, для экспорта матрицы в MatLab следует выделить подходящие ячейки листа Excel, а для импорта достаточно указать одну ячейку, которая будет являться верхним левым элементом импортируемого массива. Остальные элементы запишутся в ячейки листа согласно размерам массива, переписывая содержащиеся в них данные, поэтому следует соблюдать осторожность при импорте массивов.

4. Программирование

4.1. М-файлы

Работа из командной строки MatLab затрудняется, если требуется вводить много команд и часто их изменять. Ведение дневника при помощи команды diary и сохранение рабочей среды незначительно облегчают работу. Самым удобным способом выполнения групп команд MatLab является использование М-файлов, в которых можно набирать команды, выполнять их все сразу или частями, сохранять в файле и использовать в дальнейшем. Для работы с М-файлами предназначен редактор М-файлов. С его помощью можно создавать собственные функции и вызывать их, в том числе и из командного окна.

М-файлы в MatLab бывают двух типов: файл-программы (Script M-Files), содержащие последовательность команд, и файл-функции, (Function M-Files), в которых описываются функции, определяемые пользователем.

4.2. Файл-программа

Наберите в редакторе команды, приводящие к построению двух графиков на одном графическом окне

Команды файл-программы осуществляют вывод в командное окно. Для подавления вывода следует завершать команды точкой с запятой. Если при наборе сделана ошибка и MatLab не может распознать команду, то происходит выполнение команд до неправильно введенной, после чего выводится сообщение об ошибки в командное окно.

Отдельные блоки М-файла можно снабжать комментариями, которые пропускаются при выполнении, но удобны при работе с М-файлом. Комментарии начинаются со знака процента и автоматически выделяются зеленым цветом, например:

Открытие существующего М-файла производится при помощи пункта Open меню File рабочей среды, либо редактора М-файлов.

4.3. Файл-функция

Рассмотренная выше файл-программа является только последовательностью команд MatLab, она не имеет входных и выходных аргументов. Для использования численных методов и при программировании собственных приложений в MatLab необходимо уметь составлять файл-функции, которые производят необходимые действия с входными аргументами и возвращают результат действия в выходных аргументах. Разберем несколько простых примеров, позволяющих понять работу с файл-функциями.

Проводя предобработку данных многомерного анализа хемометрики часто применяет центрирование. Имеет смысл один раз написать файл-функцию, а потом вызывать его всюду, где необходимо производить центрирование. Откройте в редакторе М-файлов новый файл и наберите

Можно написать файл-функции с несколькими входными аргументами, которые размещаются в списке через запятую. Можно также создавать и функции, возвращающие несколько значений. Для этого выходные аргументы добавляются через запятую в список выходных аргументов, а сам список заключается в квадратные скобки. Хорошим примером является функция, переводящая время, заданное в секундах, в часы, минуты и секунды.

При вызове файл-функций с несколькими выходными аргументами результат следует записывать в вектор соответствующей длины.

4.4 Создание графика

MatLab имеет широкие возможности для графического изображения векторов и матриц, а также для создания комментариев и печати графиков. Дадим описание несколько важных графических функций.

Программа построила график зависимости, который отображается в окне Figure 1

MatLab автоматически присваивает каждому графику свой цвет (исключая случаи, когда это делает пользователь), что позволяет различать наборы данных.

Команда hold on позволяет добавлять кривые на существующий график. Функция subplot позволяет выводить множество графиков в одном окне

4.5 Печать графиков

Пункт Print в меню File и команда print печатают графику MatLab. Меню Print вызывает диалоговое окно, которое позволяет выбирать общие стандартные варианты печати. Команда print обеспечивает большую гибкость при выводе выходных данных и позволяет контролировать печать из М-файлов. Результат может быть послан прямо на принтер, выбранный по умолчанию, или сохранен в заданном файле.

5. Примеры программ

В этом разделе приведены наиболее употребительные алгоритмы, используемые при анализе многомерных данных. Рассмотрены как простейшие методы преобразования данных центрирование и шкалирование, так и алгоритмы для анализа данных — PCA, PLS.

5.1. Центрирование и шкалирование

Часто при анализе требуется преобразовать исходные данные. Наиболее используемыми методами преобразования данных выступают центрирование и шкалирование каждой переменной на стандартное отклонение. В разделе 4.3 приводился код функции для центрирования матрицы. Поэтому ниже показан только код функции, которая шкалирует данные. Обратите внимание, что исходная матрица должна быть центрирована

Xs = X * inv(diag(std(X)));

5.2. SVD/PCA

Наиболее популярным способом сжатия данных в многомерном анализе является метод главных компонент (PCA). С математической точки зрения PCA — это декомпозиция исходной матрицы X, т.е. представление ее в виде произведения двух матриц T и P

[U,D,V] = svd(X);
T = U * D;
P = V;

5.3 PCA/NIPALS

Для построения PCA счетов и нагрузок, используется рекуррентный алгоритм NIPALS, который на каждом шагу вычисляет одну компоненту. Сначала исходная матрица X преобразуется (как минимум – центрируется; см. раздел 4.3) и превращается в матрицу E₀, a=0. Далее применяют следующий алгоритм.

После вычисления очередной (a-ой) компоненты, полагаем t_a=t и p_a=p. Для получения следующей компоненты надо вычислить остатки E_a+1 = E_a – t p t и применить к ним тот же алгоритм, заменив индекс a на a+1.

Код алгоритма NIPALS может быть написан и самими читателями, в данном же пособии авторы приводят свой вариант. При расчете PCA, можно вводить число главных компонент (переменная numberPC ). Если же не известно, сколько необходимо компонент, следует написать в командной строке [P,T] = pcanipals (X) и тогда программа задаст число компонент равным наименьшему из показателей размерности исходной матрицы X.

% calculation of number of components
[X_r, X_c] = size(X); P=[]; T=[];

if lenfth(numberPC) > 0
pc = numberPC<1>;
elseif (length(numberPC) == 0) & X_r pc = X_r;
else
pc = X_c;
end;

% calculation of scores and loadings for each component
for k = 1:pc
P1 = rand(X_c, 1); T1 = X * P1; d0 = T1’*T1;
P1 = (T1′ * X/(T1′ * T1))’; P1 = P1/norm(P1); T1 = X * P1; d = T1′ * T1;

О вычислении PCA с помощью надстройки Chemometrics рассказано в пособии Проекционные методы в системе Excel.

5.4 PLS1

Самым популярным способом для многомерной калибровки является метод проекции на латентные структуры (PLS). В этом методе проводится одновременная декомпозиция матрицы предикторов X и матрицы откликов Y:

Детальное описание метода PLS приведено в этой книге Для построения PLS1 счетов и нагрузок, используется рекуррентный алгоритм. Сначала исходные матрицы X и Y центрируют

и они превращаются в матрицу E₀ и вектор f₀, a=0. Далее к ним применяет следующий алгоритм

После вычисления очередной (a-ой) компоненты, полагаем t_a=t и p_a=p. Для получения следующей компоненты надо вычислить остатки E_a+1 = E_a – t p t и применить к ним тот же алгоритм, заменив индекс a на a+1.

Приведем код этого алгоритма, взятый из книги

% The convergence criterion is set very high.
kri = 100;

% Each starting vector u is saved as uold.
uold = u; w = (u’ * x)’; w = w/norm(w);
t = x * w; q = (t’ * y)’/(t’ * t);
u = y * q/(q’ * q);

% After convergence, calculate p.
p = (t’ * x)’/(t’ * t);

О вычислении PLS1 с помощью надстройки Chemometrics Add In рассказано в пособии Проекционные методы в системе Excel.

5.5 PLS2

Для PLS2 алгоритм выглядит следующим образом. Сначала исходные матрицы X и Y преобразуют (как минимум – центрируют; см. разделе 4.3), и они превращаются в матрицы E₀ и F₀, a=0. Далее к ним применяет следующий алгоритм.

Приведем код, которой также заимствован из из книги.

for i=1:a
% Calculate the sum of squares. Use the function ss.
sx = [sx; ss(x)];
sy = [sy; ss(y)];

% Use the function pls to calculate one component.
[w, t, u, q, p] = pls(x, y);

% Save the vectors in matrices.
W = [W w];
T = [T t];
U = [U u];
Q = [Q q];
P = [P p];
end;

% Calculate the regression coefficients after the loop.
B=W*inv(P’*W)*Q’;

% Add the final residual SS to the sum of squares vectors.
sx=[sx; ss(x)];
sy=[sy; ss(y)];

% Make a matrix of the ss vectors for X and Y.
SS = [sx sy];

function [ss] = ss(x)
%SS: calculates the sum of squares of a matrix X.
%
ss=sum(sum(x. * x));
%End of ss

О вычислении PLS2 с помощью надстройки Chemometrics Add In рассказано в пособии Проекционные методы в системе Excel.

Заключение

MatLab ­ это это очень популярный инструмент для анализа данных. По данным опроса, его используют до трети всех исследователей, тогда как программа the Unsrambler применяется только 16% ученых. Главным недостатком MatLab являются его высокая цена. Кроме того, MatLab хорош для рутинных расчетов. Отсутствие интерактивности делает его неудобным при выполнении поисковых, исследовательских расчетов для новых, неисследованных массивов данных.

Источник

Видео

MATLAB в образованииСкачать

GMP – 3. Основы MATLAB SimulinkСкачать

Создание GUI в MATLABСкачать

MatLab. Урок 1. Основы программирования.Скачать