Раздел: Документация
0 ... 4 5 6 7 8 9 10 ... 365 □работа с картой цветов; □различные методы представления цветов; □преобразование типов изображений. В состав Image Processing Toolbox входит несколько демонстрационных приложений, охватывающих решение задач о нахождении границ изображений, фильтрации и разработки фильтров, сжатии изображения. Для работы с картографическими изображениями имеется отдельный Mapping Toolbox. Получение видеоинформации от внешних устройств может быть выполнено средствами Image Acquisition Toolbox. Среда MATLAB позволяет осуществить импортирование цифровых и аналоговых данных с использованием совместимого с PC оборудования, их обработку и экспортирование. Для обмена данными служат Data Acquisition Toolbox и Instrument Control Toolbox, функции которых поддерживают работу с оборудованием известных производителей. Для статистической обработки информации и анализа данных имеется несколько Toolbox. Функции и приложения Statistics Toolbox покрывают широкий спектр статистических задач и реализуют основные методы их решения. Доступно более двадцати классических распределений, для них имеются функции распределения вероятности (и обратной к ней), плотности вероятности, вычисления моментов распределений и генерации выборки из распределения. Основные классы статистических задач могут быть исследованы при помощи Statistics Toolbox, включая: □исследование линейных моделей; □параметрическое оценивание; □проверку гипотез; □планирование эксперимента; □задачи кластерного анализа и др. Statistics Toolbox содержит набор функций для построения статистических графиков и приложения с графическим интерфейсом пользователя, предназначенные для изучения распределений и аппроксимации данных с использованием регрессионной модели. Приближение данных различными способами реализовано в Curve Fitting Toolbox и Spline Toolbox, предоставляющих следующие возможности: □предварительная обработка табличных данных до приближения; П параметрическое и непараметрическое сглаживание; П аппроксимация с использованием линейных и нелинейных моделей, причем имеется библиотека широко распространенных моделей и предусмотрена возможность создания собственных; □устойчивые методы подбора параметров; П вычисление различных критериев приближений; □анализ данных: экстраполяция, интегрирование, дифференцирование; П представление сплайнов в кусочно-полиномиальной форме и #-форме, преобразование из одной формы в другую; □интерполяция и сглаживание при помощи сплайнов; □вычисление производных, интегралов и отображений от сплайнов; □выбор оптимального расположения узлов сплайна; □тензорное произведение сплайнов для конструирования многомерных сплайн-функций; □рациональные сплайны; □применение сплайнов для решения нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений. Проблемы, возникающие в различных областях экономики и финансов, могут быть исследованы при помощи специализированных алгоритмов нескольких Toolbox: Financial, Financial Derivatives, GARCH, Financial Time Series, Datafeed и Fixed-Income. Перечислим основные задачи, решение которых может быть выполнено функциями и приложениями данных Toolbox: □вычисление и анализ цены, доходности и чувствительности отдельных финансовых активов (основных и производных ценных бумаг) на срочном и спотовом рынках; □проведение анализа для управления портфелями ценных бумаг; П подбор и оценивание стратегий хеджирования (страхования) операций на различных рынках; □управление рисками, их выявление и оценивание; □вычисление потоков платежей и их анализ, в том числе оценка инвестиционных проектов, анализ и прогнозирование экономических показателей; П проектирование составных финансовых инструментов, включая валютные операции; □моделирование и оценивание волатильности временных рядов методами математической статистики, проверка статистических гипотез, выявление корреляции обрабатываемых случайных процессов; □калькуляция цены, доходности и чувствительности активов с фиксированным доходом по методикам Ассоциации индустрии ценных бумаг США и Канады; П импортирование статистических данных с финансовых рынков и проведение на их основе технического анализа с привлечением большого количества индикаторов. Как мы уже упоминали, MATLAB поддерживает символьные вычисления. Symbolic Math Toolbox содержит функции, обеспечивающие доступ к вычислительному ядру Maple. Пользуясь ими, вы можете: производить интегрирование и суммирование, вычислять пределы и находить разложение функций в ряд, упрощать выражения, находить определители, решать задачи на собственные значения, применять различные преобразования, решать алгебраические и дифференциальные уравнения, проводить вычисления с любой точностью, словом, использовать все возможности символьной математики Maple. Интерфейс с Maple и входящими в его состав пакетами может быть налажен средствами Extended Symbolic Math Toolbox. Optimization Toolbox нацелен на решение основных линейных и нелинейных задач оптимизации, причем для задач с большим числом неизвестных предусмотрены весьма эффективные специальные методы. Класс задач, охватываемый данным Toolbox, включает: П линейное и квадратичное программирование; □минимизацию нелинейных функций при наличии нелинейных ограничений; П подбор параметров; □минимаксные задачи и задачи о достижении цели. Partial Differential Equations Toolbox (PDE Toolbox) создан для решения задач математической физики, описываемых дифференциальными уравнениями и системами в частных производных, методом конечных элементов. Решение задач значительно упрощается благодаря приложению с графическим интерфейсом, которое позволяет легко и наглядно осуществить все этапы решения задач методом конечных элементов — от задания области и граничных условий до визуализации результата. Приложение может быть легко настроено на определенный класс решаемых задач, например таких, как: □теория упругости; О электростатика и магнитостатика; 0 ... 4 5 6 7 8 9 10 ... 365
|
