MATLAB培训课程体系（选修）

 

本课程体系结合企业实际人才需求与MATLAB技术发展路线，按照技术专题分类，涵盖从基础编程到高级应用、从算法开发到工程仿真、从数据分析到人工智能的完整知识体系，共分为六个技术专题。每个专题均结合MathWorks官方工具链与工程实践。

 

课程目录

专题一：MATLAB基础编程与科学计算

专题二：Simulink动态系统建模与仿真

专题三：控制系统设计与仿真

专题四：数字信号与图像处理

专题五：数据挖掘与机器学习

专题六：MATLAB行业应用专题

 

课程体系概述

MATLAB（矩阵实验室）是一款由美国The MathWorks公司出品的商业科学计算和仿真软件，拥有一套可用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。MATLAB最初主要用于科学计算，但其不断增加的各种附加工具箱（目前已超过100个）使之适合不同领域和行业的应用，如控制系统设计与分析、生物医疗、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析、汽车、航天航空等。另外还有一个基于模型化设计（MBD）的图形化仿真软件包Simulink用于系统模拟、代码生成、动态/嵌入式系统开发等方面。

本课程体系参考了MathWorks官方培训课程、国家高等教育智慧教育平台精品课程以及Nobleprog等专业培训机构的课程设置，按照从基础到高级、从通用到专业的进阶路径设计，确保课程内容的系统性、先进性和实用性。

 

专题一：MATLAB基础编程与科学计算

培训目标

• 熟悉MATLAB集成开发环境及其用户界面的主要特性

• 掌握MATLAB基本语法、数组和矩阵的操作

• 能够对数据进行多种可视化展示

• 掌握脚本编写、程序流程控制和函数开发

• 具备使用MATLAB进行科学计算和数据分析的基础能力

培训内容介绍

1. MATLAB环境与基本操作：MATLAB桌面环境（命令行窗口、编辑器、工作区、当前文件夹），使用帮助系统，输入指令及创建变量，保存和加载变量，数据类型概览

2. 变量、数组与矩阵运算：创建和操作一维/二维数组，矩阵的算术运算、关系运算和逻辑运算，矩阵元素的处理，矩阵的转置、求逆、特征值分析

3. 数据可视化基础：基本二维曲线绘制（plot函数），绘图辅助操作（标题、坐标轴、图例、网格），多子图绘制，三维数据可视化基础

4. 脚本编写与程序控制：创建和运行脚本，注释和发布脚本，条件控制结构（if-else、switch），循环控制结构（for、while）

5. 函数编写与调试技术：创建函数，函数调用与参数传递，设置MATLAB路径，使用断点调试程序，常见错误排查

6. 数据类型与文件读写：数值数组、字符数组、元胞数组、结构体，从文件读取数据，写入数据到文件，处理数据文件和不同数据类型

7. 多项式与数据分析函数库：多项式表达与运算，数据分析函数（最大值、最小值、均值、方差、协方差），曲线拟合与插值

8. 线性代数与方程组求解：矩阵的秩、迹与行列式，线性方程组求解，矩阵分解（LU分解、QR分解、奇异值分解）

9. 微分方程数值解：常微分方程初值问题求解（ode45），函数数值积分，线性微分方程组的解

10. 综合实践：科学计算应用开发，从问题分析、算法设计到代码实现的完整流程

 

专题二：Simulink动态系统建模与仿真

培训目标

• 熟悉Simulink图形化编程环境和基本操作

• 掌握连续系统、离散系统和混合系统的建模方法

• 能够创建子系统并进行封装

• 理解S函数的编写与应用

• 具备使用Simulink进行动态系统仿真的能力

培训内容介绍

1. Simulink环境与模块库：Simulink启动与界面，模块库概览（常用模块、连续模块、离散模块、数学运算模块、信号路由模块），模型建立的基本操作

2. 连续系统建模与仿真：连续系统数学模型（传递函数、状态空间），积分模块应用，连续系统的仿真设置与参数配置，仿真结果分析

3. 离散系统与混合系统建模：离散系统的采样时间概念，离散模块应用，连续与离散混合系统的建模方法，仿真步长控制

4. 子系统创建与封装技术：子系统的作用与创建方法，虚拟子系统与非虚拟子系统的区别，子系统的封装（Mask），封装参数设置与图标编辑

5. 回调函数与Mask编辑：Mask编辑器使用，参数类型设置，初始化回调函数，打开回调函数，封装子系统的动态行为控制

6. S函数编写与应用：S函数的作用与类型，Level-1与Level-2 S函数的区别，M文件S函数的编写模板，S函数在自定义模块中的应用

7. Simulink与MATLAB交互：从MATLAB工作空间传递参数，仿真结果返回工作空间，MATLAB Function模块应用，在MATLAB中运行和管理仿真

8. 物理建模（Simscape）基础：Simscape物理网络建模方法，物理单元连接方式，基础元件库应用，多物理域系统建模简介

9. 实时仿真与代码生成简介：实时仿真概念，Simulink Real-Time简介，自动代码生成流程，Embedded Coder应用基础

10. 综合实践：动态系统仿真项目，典型动态系统建模与仿真完整流程

 

专题三：控制系统设计与仿真

培训目标

• 掌握控制系统的数学模型描述与转换方法

• 能够进行控制系统的时域、频域分析

• 熟悉PID控制器设计与参数整定

• 掌握状态空间分析与极点配置方法

• 具备控制系统辅助设计的基本技能

培训内容介绍

1. 控制系统数学模型：传递函数、零极点模型、状态空间模型的MATLAB表示，模型之间的相互转换，系统连接与化简

2. 时域响应分析：阶跃响应（step）、脉冲响应（impulse）、任意输入响应（lsim）分析，时域性能指标（上升时间、超调量、调节时间）计算

3. 根轨迹分析与设计：根轨迹绘制（rlocus），根轨迹分析系统稳定性、动态性能，基于根轨迹的控制器设计

4. 频域响应分析：伯德图（bode）绘制与分析，奈奎斯特曲线（nyquist）绘制，奈奎斯特判据分析系统稳定性，频域性能指标计算

5. 稳定性分析与判定：Routh判据应用，李雅普诺夫稳定性分析，系统稳定裕度计算（幅值裕度、相位裕度）

6. PID控制器设计与整定：PID控制器原理，PID参数整定方法（Ziegler-Nichols、经验法），PID Tuner工具应用，PID控制器仿真验证

7. 状态空间分析与设计：能控性与能观性分析，极点配置控制器设计，状态观测器设计，LQR最优控制器设计

8. 线性二次型最优控制：LQR基本原理，权矩阵选择，Riccati方程求解，LQR控制器仿真验证

9. 非线性控制系统仿真：非线性系统建模方法，常见非线性环节（饱和、死区、间隙）仿真，非线性系统分析方法

10. 综合实践：伺服控制系统设计，从需求分析、控制器设计到仿真验证的完整流程

 

专题四：数字信号与图像处理

培训目标

• 掌握数字信号处理的基本理论与MATLAB实现

• 能够进行频谱分析与滤波器设计

• 熟悉数字图像处理的基本方法

• 掌握图像增强、分割、特征提取技术

• 具备信号/图像处理系统开发能力

培训内容介绍

1. 信号处理基础与时频分析：信号分类与表示，采样定理与混叠现象，时域信号分析与波形显示，信号基本参数计算

2. 傅里叶变换与频谱分析：离散傅里叶变换（DFT）原理，快速傅里叶变换（FFT）实现，频谱分析与频率特征提取，功率谱密度估计

3. 数字滤波器设计与实现：FIR滤波器设计（窗函数法、频率采样法），IIR滤波器设计（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器），滤波器性能分析与验证

4. 信号时频分析工具：短时傅里叶变换（spectrogram），小波变换基础，时频分析工具应用，信号时频特征提取

5. 图像处理基础与图像运算：图像表示与数据类型，图像读取与显示，点运算、代数运算、几何运算，图像灰度变换与直方图

6. 图像增强与复原技术：基于直方图的图像增强（直方图均衡化），空间域滤波增强（平滑、锐化），频率域滤波增强，图像去噪与复原

7. 图像分割与特征提取：边缘检测（Sobel、Canny、LoG），阈值分割，区域分割，二值图像处理

8. 形态学图像处理：膨胀、腐蚀、开运算、闭运算，形态学滤波，形态学重建，二值图像形态学分析

9. 视频处理基础：视频读写与帧提取，视频帧序列处理，运动检测基础，视频目标跟踪简介

10. 综合实践：信号/图像处理系统开发，完整信号/图像处理流程实现

 

专题五：数据挖掘与机器学习

培训目标

• 掌握数据预处理与探索性分析方法

• 熟悉常用机器学习算法的MATLAB实现

• 能够构建预测模型并进行评估优化

• 理解深度学习基础与卷积神经网络

• 具备端到端数据科学项目开发能力

培训内容介绍

1. 数据预处理与探索性分析：数据清洗（缺失值、异常值处理），数据变换（归一化、标准化），数据可视化探索，相关性分析与特征选择

2. 统计分析与假设检验：描述性统计分析，概率分布拟合，参数估计与假设检验，方差分析（ANOVA）

3. 回归分析与预测建模：线性回归、多元回归、非线性回归，正则化回归（岭回归、Lasso），回归模型评估指标（RMSE、R²）

4. 分类算法与实现：逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯，分类器性能评估（混淆矩阵、ROC曲线、AUC）

5. 聚类分析与降维技术：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN，主成分分析（PCA）、t-SNE降维，聚类效果评估

6. 机器学习模型评估与优化：交叉验证方法，超参数调优（网格搜索、随机搜索），集成学习（随机森林、梯度提升），模型部署基础

7. 深度学习基础与CNN：神经网络基础（感知机、激活函数、反向传播），卷积神经网络（CNN）结构（卷积层、池化层、全连接层），构建和训练CNN

8. 迁移学习与应用：迁移学习概念，预训练网络（AlexNet、VGG、ResNet）应用，微调预训练模型，特征提取用于机器学习

9. 时间序列预测：时间序列分解，ARIMA模型，LSTM网络用于序列预测，时间序列预测评估

10. 综合实践：预测分析系统开发，完整数据科学项目流程实践

 

专题六：MATLAB行业应用专题

培训目标

• 掌握各行业专用工具箱的应用方法

• 能够针对行业问题构建MATLAB解决方案

• 熟悉MATLAB与其他语言混合编程

• 掌握性能优化与并行计算技术

• 具备跨行业综合应用开发能力

培训内容介绍

1. 金融建模与定量分析：金融工具箱（Financial Toolbox）应用，金融时间序列分析，风险度量与资产定价，蒙特卡洛模拟在金融中的应用

2. 通信系统仿真：通信工具箱应用，调制/解调系统仿真，信道建模与误码率分析，通信链路级仿真

3. 汽车系统建模与MBD开发：汽车系统建模技术，汽车行业标准，基于模型设计（MBD）流程，自动代码生成，模型测试框架构建与验证

4. 航空航天控制系统仿真：航空航天工具箱应用，飞行器动力学建模，制导导航控制系统仿真，六自由度运动仿真

5. 生物医学信号与图像处理：生物医学信号（ECG、EEG）处理，医学图像（MRI、CT）分析，医学影像处理系统开发，生物特征识别

6. 地球物理学与OOP应用：面向对象编程（OOP）在地球物理学中的应用，为地球物理数据分析和建模创建结构化、可重用和可维护的代码，类、属性和方法的创建与处理

7. 自动化测试与报告生成：自动化数据处理和报告生成流程，测试框架构建，批量数据处理，报告自动化生成与分发

8. MATLAB与Python/其他语言混合编程：MATLAB与Python语法差异与相似之处，MATLAB调用Python，Python调用MATLAB，现有MATLAB应用程序向Python的转换

9. 并行计算与GPU加速：并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）应用，多核并行计算，GPU加速计算，分布式计算集群应用

10. 综合实践：跨行业应用项目开发，针对行业实际问题构建完整MATLAB解决方案

 

课程学习路径建议

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