MATLAB 快速入门

了解 MATLAB 环境，并通过实操示例开始编写代码

无论您是初次接触 MATLAB，还是久别之后重新上手，都可以借助核心概念和实操示例快速上手。首先，探索桌面环境并在命令行窗口中运行简短的代码片段。然后，构建可在您自己的项目中复用的工作流。

入门三大要点

构建可重复的工作流

在 MATLAB 中创建原型，将原始数据转化为清晰的洞见。将数据导入、清理、分析和可视化的各个步骤整理为可复用、可共享的工作流。这种方法可帮助您专注于结果，而不必费心管理代码。

第 1 步：使用数组和表来组织数据。

% 数组：时间和测量的信号
time = (0:0.01:0.04)'; % 秒
voltage = [3.3 3.4 3.6 3.5 3.7]';
current = [0.10 0.11 0.13 0.12 0.14]';

% 创建测量数据表
measurements = table(time,voltage,current)

% 数组索引
voltage(3) % 第三个电压采样值
voltage(voltage > 3.5) % 高于阈值的电压

% 表索引
measurements(2:4, :) % 时间窗
measurements.voltage(3) % 按变量名访问
measurements{3, "current"} % 从表中获取数值

第 2 步：使用内置函数预处理数据。

数据平滑：使用移动平均值、中位数或 Savitzky-Golay 方法来降低信号中的噪声。

离群值检测：识别并替换或移除明显偏离预期模式的数据点。

第 3 步：使用交互式绘图可视化数据。

如果您已经确切知道想要如何可视化数据，只需在工作区中选择/突出显示相应数据，MATLAB 便会显示适用于您数据的所有相关图表类型。

MATLAB 与您的工作流无缝集成

直接从 MATLAB 中调用 Python^® 的函数或对象。这使您无需切换编程环境即可在 MATLAB 中工作。

从 MATLAB 调用 Python

% 配置 Python（一次性设置）
pyenv("Version","/usr/bin/python3")
 
% 从 MATLAB 调用 Python
py.print("Hello from Python")
 
% 从 MATLAB 使用 NumPy
np = py.importlib.import_module("numpy");
x = np.arange(5);
y = double(x);          % 转换为 MATLAB 数组
 
meanValue = mean(y)

从 MATLAB 调用 Python

使用 Python 调用 MATLAB