MATLAB 能做什么？
核心优势：从想法到实现的无缝衔接
MATLAB最让我欣赏的地方在于它将“可视化”和“计算”紧密地结合在一起。你在脑海中构思一个算法，尝试用代码实现，然后不需要额外的绘图软件，MATLAB就能立刻把你的计算结果以图表的形式生动地展示出来。这种即时反馈，极大地加速了整个研发过程，让你能够快速迭代，不断优化。
它能做什么？ 细致入微地聊聊：
1. 数学计算的瑞士军刀：
基础运算？ 那是小菜一碟。加减乘除，三角函数，对数，指数……这些就不多说了。
高级数学？ 线性代数是它的看家本领。矩阵的乘法、求逆、特征值分解、奇异值分解，你想要的线性代数操作，MATLAB都有现成的、高效的函数。解大型线性方程组？小意思。
微积分与积分？ 无论是符号计算还是数值积分，MATLAB都能应对。求导、不定积分、定积分，甚至多重积分，它都能帮你搞定。
概率与统计？ 生成各种概率分布的随机数（正态分布、均匀分布、泊松分布等），进行统计分析，例如均值、方差、协方差计算，还可以做假设检验、回归分析、方差分析等等。
优化？ 找到函数的最小值或最大值，这在工程和科学研究中太常见了。MATLAB提供了各种优化算法，从简单的梯度下降到更复杂的非线性规划，都能找到合适的工具。
2. 信号处理与通信的专家：
信号分析： 傅里叶变换（FFT）用来分析信号的频率成分，这是基础中的基础。还有短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform），让你能深入剖析时变信号。
滤波器设计： 数字滤波器的设计是信号处理的核心。MATLAB可以帮你设计FIR滤波器、IIR滤波器，根据你的需求（低通、高通、带通、带阻）和性能指标（阻带衰减、过渡带宽度），自动生成滤波器系数。
调制解调： 在通信领域，调制解调是必不可少的。MATLAB的通信工具箱提供了丰富的调制解调方案，如ASK、FSK、PSK、QAM等，以及相应的信号生成和分析工具。
信道仿真： 模拟实际通信环境中可能出现的噪声、衰落、多径效应等，评估通信系统的性能。
3. 图像处理与计算机视觉的魔法师：
图像的读写与显示： 轻松加载各种格式的图像（JPEG, TIFF, BMP等），并进行显示。
图像增强： 调整图像的对比度、亮度，进行锐化、平滑，去除噪声。
图像分割： 将图像分割成不同的区域，识别出感兴趣的目标。
特征提取： 提取图像中的关键特征点，如边缘、角点，用于目标识别和跟踪。
对象检测与识别： 利用各种算法，比如HOG+SVM、SIFT、SURF，甚至深度学习模型，来识别图像中的物体。
三维视觉： 处理点云数据，进行三维重建，SLAM（同步定位与地图构建）等。
4. 控制系统的设计者与仿真器：
系统建模： 用传递函数、状态空间模型等描述控制系统。
控制器设计： PID控制器、超有限公司控制器、LQR控制器等，MATLAB都可以帮你设计，并优化其参数。
系统仿真： 对设计的控制系统进行仿真，观察其动态响应，评估稳定性。
模型预测控制 (MPC)： 这是一个非常强大的控制技术，MATLAB提供了完整的工具箱支持。
系统辨识： 从实验数据中建立系统的数学模型。
5. 深度学习的训练场：
神经网络构建： 从简单的感知机到复杂的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），你都可以用MATLAB的深度学习工具箱来构建。
模型训练： 提供各种优化器（SGD, Adam等）和损失函数，支持GPU加速训练。
数据预处理： 图像数据增强，文本向量化等。
模型部署： 可以将训练好的模型导出到其他平台。
6. 数据分析与可视化的利器：
数据导入导出： 可以读取Excel、CSV、数据库等多种格式的数据。
数据清洗： 处理缺失值、异常值。
数据可视化： 这是MATLAB的强项。除了基本的二维、三维曲线图、散点图、柱状图、饼图，还有更高级的热力图、向量场图、曲面图、地理图等，让你以最直观的方式理解数据。
交互式探索： 通过拖拽、缩放等方式，深入探索你的数据。
7. 其他领域：
金融建模： 风险管理、投资组合优化、时间序列分析。
生物信息学： DNA序列分析、基因表达数据处理。
科学计算： 解决各种复杂的科学问题。
不仅仅是工具，更是生态：
MATLAB的强大之处还在于它围绕着一个庞大的工具箱生态系统。这些工具箱是针对特定领域优化的函数和算法集合，就像你进入一个特定行业的专业实验室，所有必需的设备和工具都已准备就绪。例如：
Signal Processing Toolbox: 专为信号分析和处理而设计。
Image Processing Toolbox: 专为图像处理和计算机视觉设计。
Control System Toolbox: 专为控制系统设计和仿真设计。
Deep Learning Toolbox: 专为深度学习模型的设计和训练设计。
Statistics and Machine Learning Toolbox: 专为统计分析和机器学习设计。
Simulink: 这可以说是MATLAB的“孪生兄弟”，它是一个基于图形界面的动态系统仿真平台，尤其擅长于模型构建、仿真和嵌入式系统的开发。你可以通过拖拽模块的方式搭建系统，然后进行仿真，这对于理解复杂的系统交互和进行实时控制开发非常有用。
学习曲线与使用体验：
虽然MATLAB功能强大，但它的学习曲线相对平缓，尤其对于理工科背景的人来说。它的语法简洁明了，很多操作都遵循数学逻辑，很容易上手。而且，它提供了非常完善的帮助文档和大量的示例代码，遇到问题时，总能找到清晰的解答。
总结一下，MATLAB就像一个多功能瑞士军刀，能够应对从基础数学运算到复杂工程问题的各种挑战。它让你能够专注于解决问题本身，而不用过多地担心底层的实现细节。如果你在进行科学研究、工程开发、数据分析，或者任何需要大量数值计算和可视化的工作，MATLAB绝对是值得你深入探索和使用的强大伙伴。
网友意见
【更新于2020年2月16日】
万万没有想到，上次更新这个帖子是一年半之前的事了。
时间过的真快，这已经是我写公众号的第四年了。刚刚花了很长时间整理了文章目录，就顺道把这个帖子也更新下，希望对大家的学习有所帮助。
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60: 总结 | 掌握四点就能学好任何编程语言
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【更新于2018年9月11日】
时间真是一晃而过，差不多又是半年。
而我所有的回答与文章中，唯有这个回答是我最为珍视的。
我希望，在过去所有的时光中我所做的努力，所记录的点滴，可以给予你们在学习MATLAB过程中些许鼓励，包括我自己，哪怕只有一点。
在过去的半年中，我一共写了20篇帖子，在这里分享一下其中几篇比较有趣的帖子：
23. Excel模板代码自动生成工具：MATLAB如何制作Excel模板(附赠工具)
24. MATLAB背英语单词：如何使用MATLAB高效背英语单词
25. MATLAB制作文件检索工具：MATLAB如何制作文件检索工具
26. MATLAB通知的几种方式：如何让MATLAB在完成计算后通知你
27. 一篇鸡汤，我蛮喜欢的：写技术博客能给你带来什么？
28. MATLAB爬虫的总结帖：MATLAB 与 爬虫
29. MATLAB论坛的爬虫分析：如何看待MATLAB论坛的发展
30. 平时工作过程中OneNote的运用：从普通到高效，相差的难道只是一个工具？
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33. 职位的爬虫：什么工作会用到MATLAB
34. MATLAB论坛热门帖的爬虫：MATLAB论坛不可错过的200篇帖子
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【更新于2018年2月7日】
已经有好长时间没有更新这个帖子了，非常感谢大家的点赞与认可。
又是大半年过去了，在过去这段时间中，很庆幸自己的公众号并没有半途而废，陆陆续续更新了24篇帖子。分享一下这半年，我写的几个比较有趣的工具吧：
16. Matlab制作鼠标精灵： Matlab如何制作鼠标精灵
17. Matlab版同花顺：
18. Malab制作缩写词典：Matlab如何制作属于自己的缩写词典
19. Matlab自动生成Excel表格：不擅长Excel宏的人
20. Matlab对数据分类：多思考，因为努力是从来不会骗人的
21. Matlab制作录屏工具：Matlab如何实现截屏与屏幕录制
22. Matlab实现对音频的剪辑拼接： 程序员七夕有话说
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【更新于2017年7月28日】
早在今年3月份，我就很想回答这个问题，无奈没有什么说服力，于是我花了将近5个月的时间，在公众号里写了30多篇帖子，无非就为了争取有一天能回答这个问题。
先来说一说这5个月来，我都用matlab做了写啥，摘取其中15篇帖子
1. Matlab读取pdf文件：别让低质量的忙碌制造一个努力的幻想
2. Matlab网络爬虫(静态页面)：Matlab还能看得懂上海房价？
3. Matlab网络爬虫(动态页面)：为什么说Matlab不适合网络爬虫
4. Matlab与Excel的交互：如何在excel中画画
5. Matlab制作动图Gif：Matlab如何动态呈现计算结果
6. Matlab提取曲线原数据：Matlab如何从曲线图中提取原始数据
7. Matlab处理dbc文件：Matlab如何实现CAN Matrix的dbc与excel之间的一键转换
8. Matlab图像处理：程序员如何讨好女朋友
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13. Matlab一键生成Simulink模型架构：Maltab如何根据html软件报告快速复原模型架构
14. Matlab搭建电池模型：Simulink如何搭建电池模型
15. Matlab批量修改Simulink模型： Matlab如何大规模修改Simulink模型
Matlab是一个很强大的工具，强大到超乎你所能想象的范围。而我所列举的，都算不上专业范畴的，在专业人士眼中可能比较皮毛
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以上
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