MATLAB 数据分析

MATLAB 在数据分析方面的强大功能和优势，涵盖数据处理、分析、可视化、结果分享等多个环节，为工程师和科学家提供了全面的数据分析解决方案。

• MATLAB 数据分析功能概述：工程师和科学家利用 MATLAB 整理、清理和分析来自气候学、医学研究、金融等多领域的复杂数据集。它具备专为工程和科学数据设计的数据类型与预处理能力，可进行交互式且高度可定制的数据可视化，拥有大量用于统计分析、机器学习和信号处理的预构建函数，还有广泛专业的文档支持。此外，简单修改代码或添加硬件就能提升性能，无需大幅改动代码即可对大数据进行分析。
• 数据处理与分析具体操作
  • 数据整理与探索：通过适合表格、时间序列、分类和文本数据的数据类型来组织数据，借助 MATLAB 语言基于众多算法编写程序，交互式定制可视化效果，并自动生成代码以便用新数据复现。
  • 数据清洗与准备：针对时间序列数据常存在的缺失值、异常值、传感器噪声等问题，可使用预构建的函数族进行识别和清洗，还能通过合并表格和同步时间序列数据来整合不同数据集。Live Editor 任务和 Data Cleaner 应用程序可帮助交互式解决数据问题并生成相应代码。
  • 提升分析效率：利用parfor循环和多处理器硬件加速并行分析，几乎无需修改代码；创建gpuarrays借助 GPU 加速合适的算法；使用 tall 数组处理内存外数据集，在整个数据分析工作流程中重载数百个函数来操作这些数据。
• 结果分享与应用部署：可以将分析结果打包成可自由分享的软件组件，如可执行文件、C/C++ 库、.NET 程序集、Java 库和 Python 包等。还能自动将 MATLAB 代码转换为 C 和 C++ 代码，部署到嵌入式目标中。使用 MATLAB Live Editor 记录工作，并将结果导出为 PDF、Word、LaTeX 和 HTML 格式的报告。

MATLAB 可视化

 MATLAB 在数据可视化方面的功能，包括使用内置绘图库、探索注释可视化图表、创建自定义图形交互以及导出分享可视化结果等，旨在帮助用户更好地展示和理解数据。

• 利用内置库创建可视化图表：MATLAB 提供了丰富的内置绘图功能，用户可借助这些功能可视化数据，发现潜在模式和趋势。通过集成文档，用户能够探索函数语法和图表选项，依据所选数据选择合适的绘图方式，以实现数据的最佳可视化呈现。此外，网页还提供了示例图供用户参考。
• 探索和注释可视化图表：除编程方式外，用户无需编写大量代码即可探索和注释 MATLAB 可视化图表。用户可通过平移、缩放、旋转图表等交互操作，直观地探索和理解数据，还能交互式地注释标题、坐标轴标签和数据提示，突出关键信息。完成操作后，可自动生成相应的 MATLAB 代码，方便复现工作成果，只需一键就能将代码添加到脚本中。
• 创建自定义图形和交互：用户可以通过设置自定义默认值来扩展图形系统，并与团队成员共享，统一团队标准。若找不到合适的图表类型，还能创建新的自定义可视化图表，其使用方式与内置图表相同。此外，用户还可为图表添加自定义交互，如集成数据链接和刷选等。
• 导出和分享可视化图表：MATLAB 支持直接导出适用于论文、海报和演示文稿的高质量图形。用户既可以使用图表上的交互选项保存绘图，也可以通过专用函数以编程方式保存。支持将可视化结果保存为图像或矢量图形文件，如 PDF、EPS 和 PNG 等格式 。

MATLAB 编程

 MATLAB 作为面向工程师和科学家的高级编程语言，在编程方面的特点和优势，涵盖从基础使用到进阶开发的多个方面。

• 基础编程优势
  • 简单上手：无需编程经验，可通过交互式执行命令获得即时结果，能直接用熟悉语法表达矩阵和数组运算，还提供大量内置函数用于常见计算，拥有多种数据类型及对应处理函数，相比传统语言开发算法更快，无需变量声明、内存分配和代码编译。
  • 数据可视化：有多种内置绘图方式，可选择合适图表可视化数据，帮助洞察数据模式和趋势，还能探索和注释可视化图表，自动生成复现工作的代码。
• 编程进阶操作
  • 脚本创建：可将命令组合成脚本实现工作自动化，添加条件语句和循环等高级编程结构，能整体运行脚本或分部分运行，借助 Live Editor 可创建含代码、输出和可视化的可执行笔记本，并进行文档化和分享。
  • 函数编写：函数可将复杂程序分解为可复用部分，能自动重构脚本代码为函数，函数支持可选命名参数，具备参数验证功能，减少输入错误检查代码编写，还拥有处理和恢复错误的语言特性。
• 面向对象编程：可定义包含数据（属性）和操作数据的函数（方法）的对象，用于模拟现实世界中设备和系统行为，将代码组织成便于维护和扩展的组件。MATLAB 类包含存储数据的属性、定义操作的方法、属性和方法的行为及访问方式，以及类间的继承关系等信息。

 MATLAB APP设计

MATLAB 中的 App Designer 工具，它可用于创建桌面和 Web 应用程序，降低开发门槛，便于用户进行应用开发、分享与交互。

• App Designer 概述：它让非专业软件开发人员也能创建专业应用。用户通过拖放可视化组件来设计图形用户界面（GUI），并利用集成编辑器编写应用行为代码。
• 应用构建流程
  • 设计用户界面：在设计视图中，将各种视觉组件（如按钮、文本框、图表等）拖放到设计画布上，利用对齐提示实现精确布局，App Designer 会自动生成面向对象的代码来确定应用的布局和设计。
  • 定义应用行为：在集成的 MATLAB 编辑器（代码视图）中定义应用行为。代码分析器能自动检查编码问题，实时显示警告和错误信息，方便用户修改代码。也可使用 Stateflow 图表来建模应用行为。
  • 应用组件使用：提供丰富的组件库，包含标准组件（按钮、复选框等）、仪表类组件（仪表、旋钮等）和容器组件（选项卡、面板等），还支持添加组件回调以及自定义鼠标和键盘交互，便于用户进行数据交互探索。
• 应用分享方式
  • 面向 MATLAB 用户：将应用打包成单个安装文件（.mlappinstall），通过 MATLAB Desktop、MATLAB Online 和 MATLAB Drive 分享，其他用户可一键安装并运行，还能根据权限进行协作编辑。
  • 面向非 MATLAB 用户：借助 MATLAB Compiler 和 Simulink Compiler 创建独立的桌面应用程序，免费分享；或使用 MATLAB Web App Server 将应用打包为交互式 Web 应用，用户通过浏览器就能直接运行，无需额外安装软件。

MATLAB 混合编程

MATLAB 与其他编程语言的交互和集成方式，帮助不同团队高效协作，减少重复编码，提升开发效率。

• 从其他语言调用 MATLAB：借助 MATLAB Engine APIs，能在 C/C++、Fortran、Java、Python、COM 组件及相关应用（如 Visual C#.NET、Visual Basic.NET编写的程序 ）等编程环境中调用 MATLAB，无需启动 MATLAB 桌面会话即可执行其命令。
• 在 MATLAB 中调用其他语言库：MATLAB 可调用多种其他编程语言的函数和对象，如 C++、Java、Python 库，C/C++ 或 Fortran 的 MEX 文件函数，C 共享库，.NET 库，COM 对象，以及 RESTful 和 WSDL 网络服务，相关调用方法在《Calling External Interfaces》文档中有详细说明。
• 将 MATLAB 代码转换为 C/C++：使用 MATLAB Coder 可把 MATLAB 算法转化为可读且可移植的 C/C++ 代码，该代码支持大部分 MATLAB 语言及众多工具箱。Embedded Coder 可扩展 MATLAB Coder 的功能，Simulink Coder 能从 Simulink 生成代码。选择 MATLAB Coder 还是 MATLAB Compiler SDK 进行 C/C++ 集成，需依据工作流程和具体需求，特别是对代码可移植性和独立性的要求来决定。
• 将 MATLAB 程序打包为软件组件：利用 MATLAB Compiler SDK，可将 MATLAB 程序打包成特定语言的软件组件，如 Microsoft .NET 程序集、Python 包、Java 类、C 和 C++ 共享库等。这些组件可与自定义应用集成，并部署到桌面、网络和企业系统中，适用于终端用户没有 MATLAB 的情况，且可免费分发。
• 多种集成方法并用：实际中很多用户会结合多种集成方式，构建满足自身需求的混合解决方案。若有需要，MathWorks 咨询服务可在集成项目中提供进一步的帮助。

MATLAB SIMULINK 硬件部署

 MATLAB 和 Simulink 在硬件支持方面的功能，涵盖实时数据交互、代码生成与硬件适配、项目式学习等多个应用场景。

• 实时数据与硬件交互：可直接在 MATLAB 和 Simulink 环境中进行硬件的实时数据收发，实现与现实世界的输入输出交互。支持多种硬件设备及场景，如仪器控制（借助 Instrument Control Toolbox 实现 Visa 支持）、图像和视频采集（像 Web Cam、Microsoft Kinect 相关应用 ）、数据采集系统（如 NI - DAQmx，由 Data Acquisition Toolbox 提供支持）以及音频流传输等。
• 代码生成与硬件编程
  • 能够依据 MATLAB 和 Simulink 算法自动生成 C、HDL 或 PLC 代码，并在微处理器、FPGA 等硬件上运行。
  • 针对不同硬件有相应编程示例，包括用 C/C++ 对微处理器编程（如低成本 Simulink 目标、ARM Cortex 目标 ）、PLC 编程、FPGA 编程（如基于 HDL 的 SDR 算法编程 ）以及实时仿真、测试和硬件在环应用（如 Speedgoat 的 Simulink 实时解决方案 ）。
• 项目式学习硬件应用：借助 MATLAB、Simulink 和低成本硬件进行实践学习，有助于学生积累宝贵经验并完成项目。在多个领域提供了学习示例，如机器人与机电一体化（Arduino、LEGO MINDSTORMS ）、测量与仪器仪表（涉及 iPhone、Android、Analog Devices ADALM1000 等 ）、图像处理与计算机视觉（webcams、Raspberry Pi 等 ）、DSP 与通信系统（USRP、Raspberry Pi ）以及编程与计算机科学（Arduino ）。

MATLAB SIMULINK 应用部署

 MATLAB 和 Simulink 在应用部署方面的功能和优势，旨在帮助工程师和科学家将其工作成果以多种形式分享给未安装相关软件的用户，并实现与企业系统的集成。

• 部署优势
  • 广泛的部署形式：支持将 MATLAB 应用、算法和 Simulink 仿真部署到桌面、网络，或打包为 Docker 容器，满足不同场景需求。
  • 免费分享与运行：可免费将部署的应用分享给未使用 MATLAB 或 Simulink 的用户，这些用户下载免费的 MATLAB Runtime 即可运行，降低使用门槛。
  • 知识产权保护：通过分享编译后的内容，利用行业标准的高级加密协议保护知识产权，确保代码安全。
  • 优化应用体积：借助优化的 MATLAB Runtime，有效减小部署应用的大小，提升部署效率和用户体验。
  • 跨平台部署：支持在一个操作系统上开发，通过跨平台编译，部署到不同操作系统，增强应用的适用性。
  • 企业系统集成：能够在 DevOps 生命周期内，将 MATLAB 算法、分析和 Simulink 模型与企业系统和应用进行集成，提升企业整体的工作效率和协作能力。
• 相关产品介绍：涉及多种用于容器、网络和桌面部署的产品，如 MATLAB Compiler（将 MATLAB 代码转换为独立应用程序或软件组件 ）、MATLAB Compiler SDK（用于生成特定语言的软件组件 ）、Simulink Compiler（针对 Simulink 模型生成可执行代码 ）、MATLAB Production Server（实现企业级的 MATLAB 应用部署和管理 ）、MATLAB Web App Server（用于部署交互式网络应用 ）等，这些产品在不同的部署场景中发挥着关键作用。

MATLAB SIMULINK 云端部署

云端使用 MATLAB 和 Simulink 的优势、应用场景及具体实践方式，旨在帮助工程师和科学家提升工作效率、优化项目流程。

云端使用优势：在云端使用 MATLAB 和 Simulink，工程师和科学家可获取强大的计算资源、软件工具及安全的数据存储，从而加速工作流程。

• 应用场景与实践
  • 交互式设计与开发：通过多种方式在云端进行交互式设计与开发工作。借助 MATLAB Online 和 Simulink Online，在网页浏览器中就能使用最新版本的相关产品；利用 MATLAB 接口连接如 Amazon S3、Azure Data Lake、Google Cloud Storage 等热门数据服务；依据 MathWorks 参考架构，将 MATLAB 与云托管数据放置在一起，降低数据传输成本，还能灵活扩展计算资源；通过与 JupyterHub、Databricks、Domino Data Lab 等现有在线平台集成，复用已有基础设施。
  • 大规模仿真与设计探索：借助 AWS、Microsoft Azure 等云平台上的高端计算资源，如多核 CPU、GPU 或计算集群，开发和扩展 MATLAB 算法与 Simulink 仿真。使用 Cloud Center 创建、管理和访问公共云资源来运行 MATLAB 和 MATLAB Parallel Server，无需成为云专家；依据 GitHub 上的众多参考架构，定制和调配云资源以满足组织特定需求。
  • 与 CI 和自动化测试系统集成：将 MATLAB 集成到自动化测试环境和持续集成（CI）系统中，实现代码测试自动化，提高代码质量。在 Azure DevOps、Circle CI、GitHub Actions、Travis CI 等云托管 CI 服务中运行 MATLAB；对 MATLAB 代码和 Simulink 模型进行测试、验证，构建 MEX 文件，生成代码，打包工具盒或库以便部署；构建 MATLAB 和 Simulink 容器，与容器化的 CI/CD 管道集成。
  • 生产部署与运营：无需将代码重写为其他语言，就能将分析、模型或算法部署到生产 IT 系统中。把 MATLAB 应用和 Simulink 仿真作为基于浏览器的 Web 应用分享；在云基础设施上运行应用，实现从任意位置访问；依据 GitHub 上 MATLAB Production Server 和 MATLAB Web App Server 的参考架构，将 MATLAB 分析与企业应用集成，并在 AWS 或 Azure 中扩展服务器实例。
• 案例展示：列举了不同机构在云端使用 MATLAB 的案例，如 Physics-Informed Machine Learning 项目利用云端深度学习和声学图案技术进行器官细胞生长研究；Swiss Re 借助 MATLAB Parallel Server 将风险模型迁移到云端；MIT 使用基于云的 Docker 容器进行数学建模 。