MATLAB概论


MATLAB特点：

强大的数值运算功能

矩阵运算
多项式和有理分式运算
数据统计分析
数值积分
优化处理


高级又简单的程序环境：

命令行的交互式工作方式
程序文件方式工作，是一种面向对象的程序设计语言
扩充能力强，可以自定义工具箱
开放的源程序，可进行二次开发


强大的可视化能力

提供两个层次的图形命令
提供图形句柄的低级图形命令
简单实用的高级图形命令：用来绘制二维、三维乃至多维图形


功能强大的工具箱

功能性：符号计算、可视化的建模仿真、文字处理
学科性：控制系统工具箱、信号处理工具箱、统计工具箱
大量的内部函数，可以解决各领域的科学计算问题





MATLAB基本书写规范：

字母大小写敏感，标点符号是半角
一行可以写多个命令
续行符号"///”
变量命名规则：字母开头，后面可以是数字、字母、下划线
注释符号：%



MATLAB功能介绍

求解线性方程组
求解一元多次方程组
曲线拟合
符号运算
二维绘图
三维绘图
多项式拟合
非线性拟合
图像处理
人工智能



>> %求解线性方程组
>> A=[3 1 -1;1 2 4;-1 4 5];
b=[3.6;2.1;-1.4];
x=A\b

x =

    1.4818
   -0.4606
    0.3848

>> %求解一元多次方程组
>> p=[2,0,3,71,-9,13];
>> x=roots(p)

x =

   1.5331 + 2.9655i
   1.5331 - 2.9655i
  -3.1992 + 0.0000i
   0.0665 + 0.4218i
   0.0665 - 0.4218i

>> %曲线拟合：两个向量x和y表示的x-y平面上的一组点，利用这些点进行曲线拟合
>> x=[1,3,7,4,5,2,9,5,8];
>> y=[4,3,7,4,9,1,8,4,5];
>> p1=polyfit(x,y,2)%p1 一次多项式的系数

p1 =

   -0.0266    0.8964    1.4262

>> linc=polyval(p1,x)%linc 向量多项式p1的值

linc =

    2.2960    3.8763    6.3996    4.5868    5.2442    3.1127    7.3425    5.2442    6.8976

>> plot(x,linc,x,y,'ro')

SPAMS 是一个为解决各种稀疏估计问题的开源优化工具箱，http://spamsdevel.gforge.inria.fr/index.html ，简单介绍下功能：字典学习与矩阵分解，解决稀疏分解，解决结构化稀疏分解问题。


由于这个工具箱给出的是c++代码，所以需要编译才能最终使用。也正因为如此，这个工具箱实现的算法在执行时是很快的，而且可以移植到各种平台使用。这个工具箱网上很多人有提到，都说编译时出现问题，我的电脑也不例外，下面稍微总结一下它的安装及使用情况。

我的电脑环境：win7 64位，matlab2012b,VS2013

对于安装，下载安装包，解压到一个文件夹，如下图，解压后有不少文件、文件夹，其中的doc_spams.pdf是一个详尽的使用说明，介绍了各个函数接口如何使用（每个函数都有一个测试文件供测试，在test_release文件夹中）。在HOW_TO_INSTALL.txt中有简单说明，啰嗦了半天就是说使用compile.m进行文件编译，对于不同的计算机，配置都在这个文件中调整，所以使用matlab打开compile.m文件，前130行是用来做配置的，作者也很贴心啊，第131、132行有如下提示，意思就是130行以后，不懂不要乱动。

第一步：导入matlab—set
 path 
执行命令:mex -setup 

第二步：修改compile.m

以下是截图，大家对应自己的来。




保存compile.m文件。

按上面的过程配置好后，运行compile.m，执行编译。编译过程顺利完成，那恭喜你有一台好电脑；如果出错，也恭喜你，和我的情况一样。我的出错提示是说mexStochasticProx.cpp文件编译时失败，然后是给出失败的各种错误用法。对此网上找了半天没找到好的解决办法，所以折中的办法就是不编译这些不知道哪里出问题的文件，其实这些文件也不常用（因为对我而言，根本不知道这个函数是干啥的）。个人感觉这个工具箱好的地方也在此，一个文件对应一个函数接口，一个文件不编译，对其他函数接口无影响（貌似是这样）。如何不编译呢？就是在compile.m中找到相应行注释掉，如我的电脑上mexStochasticProx.cpp编译失败，那就把它注释掉。另外还出错了这三个，也注释掉。



%     '-I./linalg/ -I./prox/ prox/mex/mexGroupStructOfString.cpp',

%     '-I./linalg/ -I./prox/ prox/mex/mexReadGroupStruct.cpp',

%    '-I./linalg/ -I./prox/ prox/mex/mexSimpleGroupTree.cpp',

编译完没再出错，就可以使用了。 另外，真正使用时，调用工具箱函数可能会报错，说函数无法执行之类，这是因为，compile.m文件的最后把src_release文件夹中各函数接口的帮助文件（与函数同名，里面全是注释，作为帮助信息）也拷贝到了build文件夹中，由于.m文件和.mexw32同名，matlab可能去执行.m文件去了（一般是优先执行.mexw32文件的，可能跟matlab版本有关，执行优先级不同）。所以报错就可以把build文件夹中与.mexw32同名的.m文件直接删掉，没报则不用管。

测试

% test_TrainDL_GJ.m：测试mexTrainDL函数
clc
clear
close all
I=double(imread('./data/lena.png'))/255;
I = imresize(I, 0.25); % 图片太大，运行时间过长，所以缩放一下
X=im2col(I,[8 8],'sliding'); % extract 8 x 8 patches
X=X-repmat(mean(X),[size(X,1) 1]); % 减均值
X=X ./ repmat(sqrt(sum(X.^2)),[size(X,1) 1]); % 标准化
param.K=256;  % learns a dictionary with 100 elements
param.lambda=0.15;
param.numThreads=-1; % number of threads
param.batchsize=400;
param.verbose=false;
param.iter=100;  % 迭代次数，原始是1000，效果好但时间过长，这里减为100
tic
D = mexTrainDL(X,param);
t=toc;
fprintf('time of computation for Dictionary Learning: %f\n',t);
fprintf('Evaluating cost function...\n');
alpha=mexLasso(X,D,param);
R=mean(0.5*sum((X-D*alpha).^2)+param.lambda*sum(abs(alpha)));
ImD=displayPatches(D);
imagesc(ImD);
colormap('gray');
fprintf('objective function: %f\n',R);
此测试又是对lena做处理，实现字典学习，结果如下

【课程介绍】

结合实例介绍MATLAB最优化工具箱的主要功能。

【课程收益】

学习各种最优化方法

实用性非常强

数学建模必学
视频教程入口
第一章：一维搜索问题
    1. 基本数学原理 14:49
    2. 有关函数介绍 21:34
    3. 应用实例-铁板裁剪问题 5:51

第二章：线性规划
    1. 基本数学原理 4:58
    2. 有关函数介绍 14:03
    3. 应用实例1-产品生成问题 10:26
    4. 应用实例2-机床加工问题 12:16
    5. 应用实例3-钢筋购买问题 9:11

第三章：无约束非线性最优化问题
    1. 基本数学原理 4:44
    2. 有关函数介绍-fminunc函数 12:09
    3. 有关函数介绍-fminsearch函数 待上传视频
    4. 应用实例1 3:58
    5. 应用实例2 8:30

第四章：有约束非线性最优化问题
    1. 基本数学原理 4:47
    2. 有关函数介绍 15:22
    3. 应用实例-圆柱螺旋弹簧设计问题 9:28

第五章：二次规划
    1. 基本数学原理 6:50
    2. 有关函数介绍 3:50
    3. 应用实例 5:44

第六章：混合整数线性规划
    1. 数学原理 3:45
    2. 相关函数介绍 9:44
    3. 0-1规划实例-工厂选址问题 11:04
    4. 整数规划实例-机床购买问题 6:58
    5. 混合整数线性规划实例 9:19

第七章：多目标规划
    1. 基本数学原理 8:28
    2. 有关函数介绍 7:30
    3. 应用实例1-生产计划安排问题 12:44
    4. 应用实例2-采购问题 10:02

第八章：最大最小化
    1. 基本数学原理 3:26
    2. 有关函数介绍 7:32
    3. 应用实例-供应中心选址问题 9:19

第九章：半无限问题
    1. 基本数学原理 3:30
    2. 有关函数介绍 5:13
    3. 应用实例1-一维问题 8:19
    4. 应用实例2-二维问题 5:34

视频教程入口

 

介绍

TCP如此常用的通讯功能，matlab自然也是支持的。而在用途方面也有很多，比如matlab优化问题中目标函数可以是其他程序的运算结果，此时需要动态的每次优化调用其他程序，这时可以使用tcp实现两程序之间的数据交互，由matlab的优化工具箱提供每次优化的设计变量值，有某程序提供基于设计变量得出的运算结果值作为目标函数的解。

TCP使用方法

Matlab 对TCP的封装很好，只有在建立和关闭tcp需要专用的函数，其他操作均与文件操作完全一致。

下面先给出一个用于优化的范例：

主脚本：

clc;clear;
%开启tcp
global mtcpip   %用全局变量方便优化函数中使用tcp
global circle_number
circle_number=0;
mtcpip=tcpip('127.0.0.1', 8000);
fopen(mtcpip);
fwrite(mtcpip,['Matlab Connect in',char(13), char(10)]) 
%优化算法--
current_value = [123123  123123 123123 123321 123123  123123 13 123123 123123];
lb=[];
ub=[];
new_error = fmincon(@matlab_function,current_value,[],[],[],[],lb,ub);%优化
% 优化技术-关闭tcp
fwrite(mtcpip,['Matlab Disconnect',char(13), char(10)]) 
fclose(mtcpip);
delete(mtcpip);

优化函数：

function [ f ] = matlab_function( x )
global mtcpip
global circle_number
circle_number=circle_number+1;
x_size = size(x);
send_text=['matlabvalue--'];
for i=1:1:x_size(2)
    if i==x_size(2)
        send_text=[send_text,num2str(x(i),'%.4f'),char(13), char(10)];
    else
        send_text=[send_text,num2str(x(i),'%.4f'),';'];
    end
end
fwrite(mtcpip,send_text);
while 1
    A = fread(mtcpip, 20);
    text = char(A);
    text_size = size(text);
    if text_size(1)<2
        continue;
    end
    if  text(1) == 'm' && text(2) == 'r'
        text=text';
        text = strrep(text,'@','');//符号替换
        text = strrep(text,'mr','');
        text = strrep(text,'#','');//删除末尾多余的占位符，我用#作为占位符了
        f = str2double(text);
        ['circle one begin',num2str(circle_number,'%.4f')]
        break;
    end
end
end

此范例的优化函数中利用一个while 1实现了阻塞，会不断的循环等待其他程序算出结果后成功接收到结果才完成单步优化计算。我设定了结果的固定表示格式

“mrXXXXXX###########@”消息总长度为20，末尾为@作为结束符，mr作为开头，XXXX为消息实际内容，#为占位符，以此方式保证每次发送消息均为20长度，同时可以通过数据头的mr确定收到的内容是不是传给matlab的结果文件（若多个tcp通讯需要做此判断防止发送错误，导致后续结果计算错误），只有当结果均计算正确，才目标函数返回值赋值为接收到的结果，并break进入下一次优化迭代

创建tcp

tcpip()函数创建一个tcp对象，可以在matlab中用help tcpip查到帮助，上述范例为开启客户端。对于目标主机ip可以用’localhost’代替127

注意此函数第三项参数用来配置为服务端还是客户端，若不写默认为客户端

注意开启完成后的返回值一定要保存，后续开启、收发和关闭均需要使用，此处因为需要跨多个m文件使用此tcp所以设置为了全局变量

开启tcp

fopen即可，参数传入tcp对象

关闭tcp

fclose? 就可以关闭一个已经开启的tcp了，参数传入tcp对象

建议用delete释放tcp对象的内容

收发

启动tcp以后，matlab支持直接用文件读写的方式进行tcp消息收发，直接使用fwrite、fread即可，第一个参数要传入开启tcp对象

其他

matlab发送回车，换行符的方法

matlab不支持在字符串中用\n实现换行，但是可以直接发送对应ASCII码，可以通过char(13), char(10)实现换行的发送，注意这两个对应的是\r\n，windows中是用\r\n实现换行，若linux直接发送\n的10即可。

matlab字符串连接

很简单[send_text,num2str(x(i),’%.4f’),char(13), char(10)]，直接用行向量数组即可，本身matlab就是用char数组表示字符串的

接收数据为列向量，转行向量方法

直接text=text’;即可，和矩阵操作一样

别用string()去强制字符串，matlab中本身就是用char数组表示字符串，没有单独的字符串概念，转换完也没区别

字符串处理-替换

text = strrep(text,’@’,”);实现了吧text中的所有@删除，上述范例是因为发送来的数据是固定的格式，对格式做预处理

由于matlab接收tcp消息是按照固定长度，所以发送端若发送的内容不够长，可以在后面加占位符，matlab接收到以后删除占位符即可

接收长度限制

A = fread(mtcpip, 20);

此函数指定了接收的长度，若消息发送的长度不够，会一直阻塞，直到超时以后才会接收已有的为满足长度要求的数据，为了保证立即接收，建议发送数据末尾用占位符，接收到以后再替换掉。

Techie亮博客，转载请注明：Coologic » Matlab中TCP通讯-实现外部程序提供优化目标函数解

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