MATLAB程式設計與工程應用 第二版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 信號處理

本書特色

　　‧捨棄繁復的單一指令介紹，改以匯整比較的方式呈現，內容以精要且引導思考的方嚮編製，務使讀者能由基礎精要內容之學習，外延地應用至所學習的領域中。

　　‧本書共分為三大部份，第一部份為程式設計基礎，其完整地涵蓋 MATLAB 基本環境的介紹與概念引導、數值與文字資料格式、嚮量與矩陣之處理、數據處理與統計分析、繪圖指令與圖形展示、關係與邏輯運算元、程式流程控製、程式與函數編輯、基礎微積分運算與符號數學運算工具應用等。

　　‧第二部份則進階探討數值解程式設計功能，並將相關工程應用問題，依類型分為綫性聯立方程式、非綫性方程式、微分與積分之運算、常微分方程式、最適化問題與模式參數估計等六大主題，分彆加以探討並進行 MATLAB 求解過程與程式設計的示範說明。

　　‧第三部份則介紹 Simulink 動態模擬環境與應用，除瞭基本工具資料庫內建模組之運用示範說明外，更以範例引導如何自訂函數模組，使其能與 MATLAB 主環境整閤，擴大其使用效能與應用範疇。
 

好的，這是一份關於其他技術類圖書的詳細介紹，旨在避免提及您提到的那本書的內容： --- 深入探索：現代數據科學與算法實現 《高性能計算中的並行編程範式》 第一版 圖書簡介 在當今科技飛速發展的時代，計算能力的瓶頸日益凸顯，特彆是在處理大規模數據集和復雜模擬任務時。本書旨在為計算機科學、工程學及物理學等領域的專業人士和高級學生，提供一套全麵而深入的現代並行計算理論與實踐指南。我們聚焦於如何有效地利用多核處理器、圖形處理器（GPU）以及分布式集群，以加速科學計算和數據密集型應用。 本書不拘泥於單一編程模型或特定硬件平颱，而是構建瞭一個跨越不同並行範式的廣闊視野。內容涵蓋瞭從底層硬件架構到高層應用軟件實現的完整鏈路。 第一部分：並行計算基礎與模型 本部分首先迴顧瞭串行計算的局限性，並係統地介紹瞭並行計算的根本概念，包括指令級並行、數據級並行和任務級並行。我們深入剖析瞭並行性度量標準，如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）和Amhdahl定律的實際應用與局限。重點講解瞭經典的並行程序設計模型，如共享內存模型（基於綫程）和消息傳遞模型（基於進程），並對比瞭它們在不同計算拓撲結構下的適用性。 第二部分：共享內存編程技術詳解 針對多核CPU環境，本部分詳細闡述瞭當前主流的共享內存編程接口。首先，我們對POSIX綫程（Pthreads）進行瞭詳盡的介紹，從綫程的創建、同步到互斥操作，通過大量的實例代碼演示瞭如何安全地管理共享數據。隨後，我們轉嚮更高級的、更具可移植性的並行化工具——OpenMP。我們不僅覆蓋瞭OpenMP的基本指令（如`parallel for`, `sections`），還深入探討瞭內存一緻性模型、緩存效應、僞共享（False Sharing）問題及其優化策略。特彆地，我們提供瞭一章專門討論並行循環劃分（Loop Scheduling）算法，用以最小化負載不平衡。 第三部分：分布式內存與集群計算 在處理超大規模問題時，分布式內存係統是必不可少的。本書投入大量篇幅講解瞭消息傳遞接口（MPI）。我們不僅僅是羅列MPI函數，而是側重於設計高效的通信模式。章節內容包括點對點通信（`Send`, `Recv`）、集閤通信（如`Broadcast`, `Reduce`, `Scatter`, `Gather`）的高效實現。我們還探討瞭拓撲感知的通信優化，例如如何利用Ring或Torus結構來減少通信延遲。對於需要高度耦閤的大規模模擬，我們介紹瞭容錯機製和檢查點恢復策略在MPI應用中的集成。 第四部分：異構計算與GPU編程 隨著GPU計算能力的爆發式增長，異構計算已成為高性能計算的基石。本部分聚焦於CUDA（Compute Unified Device Architecture）編程模型。我們詳細解析瞭GPU的層次結構——從Grid到Block再到Thread，並闡述瞭內存層次結構（全局內存、共享內存、寄存器）的特性。通過大量的矩陣運算和數據並行案例，讀者將掌握如何有效地將算法映射到GPU的數韆個核心上。此外，本書也簡要介紹瞭OpenCL作為跨平颱異構編程的替代方案。 第五部分：性能分析與優化實踐 理論學習必須與實際性能測量相結閤。本部分提供瞭實用的性能分析工具鏈介紹，包括硬件性能計數器、軟件分析器（如gprof的並行版本、VTune等）。我們將重點教授如何識彆性能瓶頸——是計算受限、通信受限還是內存受限。最後，我們提供瞭一套係統的優化方法論，涵蓋瞭從數據布局重排、算法替換到通信隱藏等多個層麵的工程實踐。 目標讀者 本書適閤具有紮實的C/C++或Fortran語言基礎的科研人員、研究生、軟件工程師，以及所有希望將現有計算任務加速到極緻的專業人士。掌握本書內容，將使讀者有能力設計、實現和優化運行在現代超級計算機和高性能工作站上的復雜應用。 --- 《Python在數據分析與機器學習中的應用實踐》 第三版 圖書簡介 本書是麵嚮廣大數據科學、商業智能和應用統計領域從業者的權威指南。它緊密圍繞Python語言生態係統中的核心庫展開，旨在幫助讀者從數據采集、清洗、探索性分析（EDA）到構建和部署機器學習模型，實現端到端的全流程實戰能力。第三版根據近年來庫的快速迭代和業界新趨勢進行瞭全麵的更新與重構。 第一章：Python環境搭建與基礎迴顧 本章首先確保讀者擁有一個穩定、現代的Python環境（推薦使用Anaconda發行版）。我們簡要迴顧瞭Python的麵嚮對象特性和核心數據結構，重點強調瞭對嚮量化操作的理解，這是後續高性能計算的基礎。 第二章：Pandas：數據操作的基石 Pandas庫是Python數據分析的核心。本章詳盡介紹瞭`DataFrame`和`Series`對象的創建、索引、切片操作。我們深入講解瞭數據清洗技術，包括缺失值處理（插補與刪除）、數據類型轉換、字符串處理以及高效的數據閤並與重塑（`merge`, `join`, `pivot`, `melt`）。本章的重點是“分組與聚閤”（`groupby`）操作的高級應用，展示瞭如何用簡潔的語法完成復雜的業務邏輯計算。 第三章：NumPy：高效數值計算的引擎 NumPy作為科學計算的基礎庫，其核心在於N維數組（`ndarray`）及其嚮量化操作。本章深入探討瞭數組的內存布局、廣播機製（Broadcasting），並展示瞭如何通過避免Python原生循環來極大地提升性能。我們還涵蓋瞭綫性代數運算在NumPy中的實現及其在工程問題中的應用。 第四章：數據可視化：從靜態到交互 清晰的圖錶是洞察力的來源。本書重點介紹瞭Matplotlib和Seaborn庫。除瞭標準的綫圖、柱狀圖和散點圖，我們詳細講解瞭如何構建復雜的統計圖錶，如小提琴圖、熱力圖以及多子圖布局的管理。此外，針對Web應用和儀錶盤需求，本章引入瞭Plotly和Bokeh庫，指導讀者創建交互式圖錶，使用戶能夠動態探索數據。 第五章：機器學習導論與Scikit-learn實戰 本章將理論與Scikit-learn庫的操作緊密結閤。我們從經典的監督學習（迴歸與分類）開始，涵蓋瞭綫性模型、決策樹、集成方法（如隨機森林和梯度提升）。隨後，我們係統地介紹瞭無監督學習（聚類與降維）。每個算法都配有清晰的API調用流程，並強調瞭特徵工程（Feature Engineering）的關鍵步驟，如特徵縮放、獨熱編碼和特徵選擇。 第六章：模型評估與驗證 構建模型隻是第一步，可靠的評估至關重要。本章詳盡介紹瞭交叉驗證策略（K-Fold, Stratified K-Fold），以及分類問題的評估指標（精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫與AUC）。對於迴歸問題，則側重於均方誤差和平均絕對誤差的解讀。我們還深入探討瞭超參數調優技術，包括網格搜索（Grid Search）和更高效的隨機搜索（Randomized Search）。 第七章：深度學習框架基礎（TensorFlow/PyTorch簡介） 鑒於深度學習在當前領域的統治地位，本章提供瞭一個側重於實踐的概述。我們簡要介紹瞭TensorFlow 2.x和PyTorch的主要區彆和使用場景，重點演示瞭如何定義一個簡單的多層感知機（MLP），以及如何使用這些框架進行模型訓練和保存。 第八章：數據管道與生産化部署 本書最後聚焦於如何將分析成果轉化為實際價值。我們介紹瞭如何使用Joblib進行模型序列化，並探討瞭使用Flask或Streamlit框架來快速搭建一個簡單的模型服務API。同時，也涵蓋瞭數據管道的構建思路，確保數據處理流程的可重復性和自動化性。 適用讀者 本書非常適閤初級到中級水平的數據分析師、希望轉型為數據科學傢的工程師，以及需要利用Python強大工具集快速解決實際問題的領域專傢。無需深厚的數學背景，但要求具備基本的編程邏輯能力。

PART 1  MATLAB 程式設計基礎
1. MATLAB 簡介與入門
2. 基本數學運算
3. 復數之處理
4. 嚮量之處理
5. 矩陣之處理
6. 數據處理與列印輸齣
7. 文字字串之處理
8. 關係與邏輯運算元
9. 繪圖指令與用法
10. 迴圈與程式流程控製
11. 程式編輯器簡介與函數的編寫
12. 多項式之處理
13. 麯綫湊閤與內插
14. 符號數學運算工具箱簡介與應用

PART 2  進階程式設計與工程應用
15. 綫性聯立方程式之求解與應用
16. 非綫性方程式之求解與應用
17. 數值積分、微分與應用
18. 常微分方程式之求解與應用
19. 最適化問題之求解與應用
20. 參數估計與應用

PART 3  Simulink 基本功能與應用
21. Simulink 基本功能與應用
 

评分☆☆☆☆☆

這本書真的是一本寶藏！我是一名剛踏入機械工程領域的研究生，MATLAB對我來說是必學的工具。在尋找教材的時候，我看瞭不少書，但很多都太過於偏重理論，或者範例不夠貼近實際。直到我拿到《MATLAB程式設計與工程應用 第二版》，我纔覺得找到瞭對的書。它非常強調「應用」，每一個章節都圍繞著一個具體的工程問題展開。例如，在結構分析的章節，它會教你如何用MATLAB建立有限元素模型、求解應力應變；在流體力學的應用，它則展示瞭如何模擬流場、計算阻力。這些都是我實驗室經常需要處理的問題，書中的程式碼不僅寫得優雅，而且效率很高，讓我學到瞭不少程式優化的技巧。更重要的是，書中的問題設計都非常有啟發性，讓我開始思考如何將MATLAB應用到我自己的研究項目中。我已經按照書中的方法，成功解決瞭我論文中的一個數據分析瓶頸，真的非常感謝這本書！

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始看到這本書的書名，我以為會很理論化，畢竟是「程式設計與工程應用」，聽起來就很有深度。但實際翻開來，我發現它的內容廣度跟深度都恰到好處，對於已經有點MATLAB基礎的我來說，就像是在解鎖新的關卡一樣。它不是那種隻停留在基本語法教學的程度，而是深入探討瞭許多工程領域實際會遇到的應用。例如，它在訊號處理、影像處理、控製係統設計等章節，都提供瞭非常豐富的範例程式碼，而且這些範例都寫得非常清晰，容易理解。我特別喜歡它講解如何建立GUI介麵的部分，這對我來說是個全新的領域，書裡的步驟引導非常詳細，讓我可以一步一步跟著做，最後真的成功做齣一個簡單的互動式介麵，那種成就感真的太棒瞭！而且，作者在解釋原理時，也常常會連結到MATLAB的實際應用，讓我知道為什麼要這樣寫程式，背後的工程原理是什麼，這對於提升我的工程思維非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在電子工程領域工作的工程師，平常工作會大量使用MATLAB進行電路模擬、訊號處理和數據分析。過去我習慣使用一些比較舊的教材，或者零散地在網路上找資料，學習起來總覺得效率不高，而且對一些進階的演算法掌握得不夠深入。這本《MATLAB程式設計與工程應用 第二版》給我帶來瞭很大的驚喜。它在介紹MATLAB基本操作的同時，也花瞭很大的篇幅介紹瞭許多先進的工程應用。我尤其欣賞它在數位訊號處理和控製係統設計的章節，它不僅提供瞭標準的演算法介紹，還結閤瞭MATLAB的工具箱，例如Signal Processing Toolbox和Control System Toolbox，讓我能夠更輕鬆地實現和驗證這些複雜的演算法。書中的圖錶和示意圖都非常精美，讓複雜的概念變得容易理解。我學到瞭很多關於濾波器設計、係統辨識和PID控製器調優的技巧，這些都直接提升瞭我工作中的效率和準確性。對於有一定MATLAB基礎，想進一步提升工程應用能力的讀者來說，這本書絕對是必備的參考書。

评分☆☆☆☆☆

這本書對於想要深入理解MATLAB如何在實際工程中發揮作用的讀者來說，絕對是一本不可多得的佳作。我並非MATLAB的初學者，但我在某些特定工程領域的應用上，總感覺有些生疏，或者說，知道如何用MATLAB做，但卻不一定知道為什麼要這樣做。這本書最大的優點就在於它將MATLAB的程式設計與背後的工程原理緊密結閤。它不會讓你單純地去記憶語法，而是透過一個個精心設計的工程案例，引導你去理解，如何透過MATLAB的強大功能，去模擬、分析、優化實際的工程問題。例如，在圖像處理的部分，它不僅展示瞭如何應用各種濾波器，還會解釋這些濾波器在圖像增強、特徵提取上的作用，以及它們背後的數學原理。這讓我對MATLAB的理解不再停留在「工具」層麵，而是提升到瞭「解決問題」的層麵。書中的範例程式碼結構清晰，註解詳盡，而且還會探討不同的解決方案及其優劣，這對於培養程式設計的嚴謹性和工程思維非常有幫助。我強烈推薦這本書給所有希望將MATLAB應用能力提升到一個新層次的工程師和學生。

评分☆☆☆☆☆

挖！這本《MATLAB程式設計與工程應用 第二版》真的是為我這種MATLAB新手量身打造的！我之前完全沒有接觸過MATLAB，光是看官方文件就頭大，什麼指令、函數、語法，看得我眼花撩亂。但這本書從最基礎的開始講起，連軟體安裝、基本介麵介紹都清清楚楚，讓我很有安全感。最讓我驚喜的是，它不是那種死闆的教學書，而是透過很多實際的工程問題來引導你學習MATLAB。例如，它會教你怎麼用MATLAB來分析數據、做圖錶，甚至模擬一些物理現象，讓我知道原來MATLAB這麼有威力，不隻是寫寫程式碼而已。那些範例都非常貼近我可能會遇到的情況，讓我學習起來更有動力。而且，書中的解釋都很淺顯易懂，不會用到太多艱澀的術語，即使我對工程概念不太熟悉，也能跟得上。我真的覺得這本書幫我打下瞭一個非常紮實的MATLAB基礎，現在我敢自己嘗試解決一些簡單的問題瞭，未來學習更進階的內容也更有信心！