2024年5月3日发(作者：)

MATLAB常用工具箱与函数库介绍

1. 统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning

Toolbox）：该工具箱提供了各种统计分析和机器学习算法的函数，包括

描述统计、概率分布、假设检验、回归分析、分类与聚类等。可以用于进

行数据探索和建模分析。

2. 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：该工具箱提供

了一系列信号处理的函数和算法，包括滤波、谱分析、信号生成与重构、

时频分析等。可以用于音频处理、图像处理、通信系统设计等领域。

3. 控制系统工具箱（Control System Toolbox）：该工具箱提供了

控制系统设计与分析的函数和算法，包括系统建模、根轨迹设计、频域分

析、状态空间分析等。可以用于控制系统的设计和仿真。

4. 优化工具箱（Optimization Toolbox）：该工具箱提供了各种数

学优化算法，包括线性规划、非线性规划、整数规划、最优化等。可以用

于寻找最优解或最优化问题。

5. 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：该工具箱提供

了图像处理和分析的函数和算法，包括图像滤波、边缘检测、图像分割、

图像拼接等。可以用于计算机视觉、医学影像处理等领域。

6. 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）：该工具箱提供了

神经网络的建模和训练工具，包括感知机、多层前馈神经网络、循环神经

网络等。可以用于模式识别、数据挖掘等领域。

7. 控制系统设计工具箱（Robust Control Toolbox）：该工具箱提

供了鲁棒控制系统设计与分析的函数和算法，可以处理不确定性和干扰的

控制系统设计问题。

8. 信号系统工具箱（Signal Systems Toolbox）：该工具箱提供了

分析、设计和模拟线性时不变系统的函数和算法。可以用于信号处理、通

信系统设计等领域。

9. 符号计算工具箱（Symbolic Math Toolbox）：该工具箱提供了符

号计算的功能，可以进行符号表达式的运算、求解方程、求解微分方程等。

可以用于数学建模和符号计算。

除了这些常用工具箱之外，MATLAB还提供了大量的函数库，包括数

值计算函数、曲线拟合函数、统计函数、图形绘制函数、文件输入输出函

数等。用户可以根据需求调用这些函数来完成特定的任务。

总之，MATLAB的工具箱和函数库提供了丰富的功能和算法，可供用

户进行各种科学与工程计算。通过灵活调用这些工具箱和函数库，用户可

以快速完成各种复杂的计算任务，提高工作效率。