众文网1.基于MATLAB的毕业设计有哪些
基于MATLAB的毕业设计有：
1、基于MATLAB的视图技术分析。
2、二值图像细化算法研究与实现。
3、基于MATLAB下的信号分析与处理。
4、基于matlab的伪彩色处理与研究。
5、matlab进行小波分析。
matlab将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。
扩展资料
MATLAB特点
1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；
2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；
4、功能丰富的应用工具箱（如信号处理工具箱、通信工具箱等） ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。
2.求数据挖掘的论文
数据挖掘、OLAP在财务决策中的应用杨春华（杭州商学院财务与会计学院，杭州，310012）[摘要]数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。
如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性，并进一步论述了财务决策中数据挖掘和OLAP的应用流程。
[Abstract]In this paper, the author introduced Data Mining and OLAP at first. And then, the author analyzed the practical necessity for the firms to apply these two techniques in the area of financial decision-making. In the end, the author brought forward the flow of the appliance.[关键词]数据挖掘，联机分析处理，财务决策[Key words]Data Mining,OnLine Analysis Process(OLAP),Financial Decision-making正文随着计算机技术和Internet技术的发展，以及企业在以往事务型处理中数据的不断积累，一方面企业数据资源日益丰富，信息超载，另一方面数据资源中蕴涵的知识企业却至今未能得到充分的挖掘和利用，“数据丰富而知识贫乏”是常见现象。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，并能从中及时发现有用的知识，提高信息的利用效率，已成为企业急需面对的一个问题。
正是在这种背景下，数据挖掘、OLAP技术应运而生。这是两种基于大量数据库或数据仓库的新型数据分析技术。
将其应用到财务决策领域则有利于提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险。一、数据挖掘与OLAP1.数据挖掘关于数据挖掘，一种较为公认的定义是由G.Piatetsky-Shapiro等人提出的。
他们认为：数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先不知的，潜在有用的信息。数据挖掘涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算、专家系统等各个领域。
它不仅面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。这样一来，就把人们对数据的应用从低层次的末端查询操作，提高到为各级经营决策者提供决策支持。
2.OLAP联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，它是基于大型数据库或数据仓库的信息分析过程，是大型数据库或数据仓库的用户接口部分，其目的是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表要求。简单地讲，OLAP就是共享多维信息的快速分析。
它是跨部门、面向主题的，其基本特点是快速性、可分析性、多维性、信息性和共享性。也就是说，OLAP能快速响应用户的要求，能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，能提供多维数据分析的多维视图，能及时获得信息和管理大容量的信息，以及能在大量用户群中共享潜在的数据。
其中“多维性”是其核心灵魂。3.数据挖掘与OLAP数据挖掘和OLAP都是基于大型数据库或数据仓库的数据分析技术，有着一定的联系和区别。
数据挖掘和OLAP最本质的区别在于，数据挖掘是一种挖掘性的分析工具，它主要是利用各种分析方法主动地去挖掘大量数据中蕴涵的规律，产生一些假设，帮助人们在这些假设的基础上更有效地进行决策；而OLAP则是一种求证性的分析工具，一般由用户预先设定一些假设，然后使用OLAP去验证这些假设，提供可以使用户很方便地进行数据分析的手段。但就工具而言，数据挖掘和OLAP这两种分析工具本身又是相辅相成的，且界限正在逐渐模糊。
OLAP的分析结果可以补充到系统知识库中，给数据挖掘提供分析信息并作为数据挖掘的依据；数据挖掘发现的知识可以指导OLAP的分析处理，拓展OLAP分析的深度，以便发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。二、财务决策中应用数据挖掘、OLAP的必要性财务决策是企业决策中最重要的组成部分之一。
任何好的财务决策都需要事实和数字支持。一个财务决策的正确程度取决于所使用的事实和数字的正确程度。
随着竞争的增加，财务决策的时效性也变得越来越重要了。因此，在财务决策领域应用数据挖掘、OLAP是企业现实的需要。
1.有利于提高财务信息的利用能力。解决企业财务决策问题需要询问为中心的数据图解，其以序列导向和多维为特征。
而传统的财务数据查询是一种事务处理（OLTP），它是面向应用，支持日常操作的，对查询得到的数据信息缺乏分析能力，决策者不能够在大量历史数据的支持下对某一主题的相关数据进行多角度的比较、分析，得出科学的分析结果。因此，财务决策问题自身的多维特性驱动了数据挖掘、OLAP在其领域的应用，以提高财务信息的利用能力。
2.有利于解决财务信息的噪音问题。科学财务决策必须以尽可能真实、及时、充分的信息为依据。
这些信息既包括诸如企业目标、企业现状、事物状况等企业的内部资料，又包括诸如客户、供应商等企业的关联。
3.基于MATLAB的数据采集系统的设计研究 开题报告怎么写
摘要：由于MA7ⅡAB不能直接对硬件端12进行读写操作，缺乏了实时性，使得工程上的应用受到了极大的限制。
而通过MATI.AB应用程序接口Mex调用C++语言，可实现在MATLAB环境下对硬件端12信号的读写。为此，笔者对Mex接口文件进行了详细介绍，包括Mex接口的各种特殊功能、详细编写规则和具体编译要求，具体阐述了Mex接口在MA啊AB环境下的调用及使用。
并根据Mex接口的相关功能。对MATLAB数据采集系统的设计在理论上进行了探讨，以图对MATLAB功能进行进一步的扩展。
关键词：MATLAB：接口；数据采集 Research of Data—Collection System Based onⅣ队TLABWang Hailong,Chen Shanjie,Li Qian,Zhang Peng,Ku Tao,Xu Dahua(Co//ege ofEngieering,Nanjing Agriculture University,Nanjing 210031)Abstract:Since MATLAB can not write directly to hardware available for operation.and it lacks of a re。al-time,it works on the applications has been significantly hampered.MATLAB applications through rede—ployment C++language interface Mex.Achievable in the MATI。
AB environment for the specific hardwareinterface signals.Therefore,author of a paper details Mex interfaces,inchding interfaces Mex various spe—cial functions,and specific translation rules for the preparation of detailed,enuncimed the transfer and theuse of Mex interfaee in the MA'nAB environment.And in accordance with the relevant functional interfaceMex.MATIAB data acquisition system for the design in theory explored in a bid to further expand thefunctions of MA7n。AB.Key words:MA,11AB,Interface,Data collection MATLAB产品系列被广泛地应用于包括信号与图像处理、控制系统设计、通讯、系统仿真等诸多领域。
它的一大特性是有众多的面向具体应用的工具箱和仿真块，包含了完整的函数集用来对信号图像处理，控制系统设计，神经网络等特殊应用进行分析和设计。其他的产品延伸了MATLAB的能力，包括数据采集，报告生成，和依靠MATLAB语言编程产生独立C/C++代码等等。
正因为其强大的科学计算与可视化功能、简单易用的开放式可扩展环境以及所拥有的各种面向不同领域而扩展的工具箱（ToolBox）t11，使得MATLAB在许多学科领域中成为计算机辅助设计与分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。但是，MATLAB也存在局限性，就是不能直接对硬件端口进行读写操作，从而影响了它在测控系统开发上的应用范围。
但它提供了应用程序接口API，通过该接口，用户可以方便地完成MATLAB与外部环境的交互（如图1所示）。为此，如何通过接口文件调用其它语言编写的程序（如C_卜}），再通过其实现对硬件端口的读写操作，最终实现在单一MArⅡAB环境中进行测控系统的开发，便成了一项值得探讨和研究的问题。
1 MATLAB应用程序接口文件MexMATLAB应用程序接口（APD主要包括3部分：Mex文件（外部程序调用接13）,Mat文件（数据输入输出接口）及MATLAB计算引擎函数库。它们实现的一般功能分别为：（1）在MATLAB环境中调用C/c++语言或FORTRAN语言编写的程序，以提高数据处理效率；（2）向MATLAB环境传送数据或从MATLAB环境接收数据，即实现MATLAB系统与外部环境的数据交换；（3）在MATLAB和其他应用程序间建立客户机/服务器关系，将MATLAB作为一个计算引擎，在其他应用程序中调用从而降低程序设计的工作量。
以下重点介绍Mex文件的应用。1.1眦X是一种动态链接的子程序，其具体功能如下（1）对于某些已有的C程序，可以通过Mex方式在MATLAB环境中直接调用；（2）对于影响MATLAB执行速度的FOR__I,OOP等循环体，可以编写相应的C程序完成相同功能，并编译成Mex文件，提高运行速度； （3）对于A/D或D/A卡，或其他PC硬件，可以直接用Mex文件进行访问，扩展MATLAB的功能；（4）利用MEX文件，还可以使用一些软件，如Windows的用户界面资源等。
1.2 Mex文件的编程规则（1）编制自己的C++算法程序；（2）编制MEX源文件代码；MEX文件的源文件主要有两个部分组成：①计算子例行程序（Computational Routine）。它是链接的外部子程序，包含所有要完成计算功能的源代码，用来完成实际的计算工作。
②入口子例行程序（Gateway Routine）。它是计算 子例行程序和MATLAB环境之间的接口，用于完成两者间的数据交互。
入口子例行程序是MATLAB调 用C抖程序所必需的部分，计算子例行程序可以由入口子例行程序调用以完成其特定的功能要求。入口子例行程序具体的使用格式如下：#include"mex.h"void MexFunction(int nlhs,mxArray牛pills[],int nrhs,const mxArray·prhs[]){//C语言代码）其中，入口子程序的函数名必须为MexFunction。
prhs为一个结构体类型的指针数组，该数组元素按顺序指向所有的输入参数；nrhs为输入参数的个数；plhs与prhs的类型一致，它指向所有的输出参数；nlhs表示输出参数的个数。该函数通过prhs获得输入数据， 对这些输入数据的处理后经由plhs获得结果，该结果作为。
4.上matlab课要写论文了——《MATLAB的发展现状及展望》
MATLAB名字由MATrix和 LABoratory 两词的前三个字母组合而成。那是20世纪七十年代后期的事：时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即用FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB。
经几年的校际流传，在Little的推动下，由Little、Moler、Steve Bangert合作，于1984年成立了MathWorks公司，并把MATLAB正式推向市场。从这时起，MATLAB的内核采用C语言编写，而且除原有的数值计算能力外，还新增了数据图视功能。
MATLAB以商品形式出现后，仅短短几年，就以其良好的开放性和运行的可靠性，使原先控制领域里的封闭式软件包（如英国的UMIST，瑞典的LUND和SIMNON，德国的KEDDC）纷纷淘汰，而改以MATLAB为平台加以重建。在时间进入20世纪九十年代的时候，MATLAB已经成为国际控制界公认的标准计算软件。
到九十年代初期，在国际上30几个数学类科技应用软件中，MATLAB在数值计算方面独占鳌头，而Mathematica和Maple则分居符号计算软件的前两名。Mathcad因其提供计算、图形、文字处理的统一环境而深受中学生欢迎。
MathWorks公司于1993年推出MATLAB4.0版本，从此告别DOS版。4.x版在继承和发展其原有的数值计算和图形可视能力的同时，出现了以下几个重要变化：（1）推出了SIMULINK。这是一个交互式操作的动态系统建模、仿真、分析集成环境。它的出现使人们有可能考虑许多以前不得不做简化假设的非线性因素、随机因素，从而大大提高了人们对非线性、随机动态系统的认知能力。（2）开发了与外部进行直接数据交换的组件，打通了MATLAB进行实时数据分析、处理和硬件开发的道路。（3）推出了符号计算工具包。1993年MathWorks公司从加拿大滑铁卢大学购得Maple的使用权，以Maple为“引擎”开发了Symbolic Math Toolbox 1.0。MathWorks公司此举加快结束了国际上数值计算、符号计算孰优孰劣的长期争论，促成了两种计算的互补发展新时代。（4）构作了Notebook 。MathWorks公司瞄准应用范围最广的Word ，运用DDE和OLE，实现了MATLAB与Word的无缝连接，从而为专业科技工作者创造了融科学计算、图形可视、文字处理于一体的高水准环境。
1997年仲春，MATLAB5.0版问世，紧接着是5.1、5.2，以及和1999年春的5.3版。与 4.x相比，现今的MATLAB拥有更丰富的数据类型和结构、更友善的面向对象、更加快速精良的图形可视、更广博的数学和数据分析资源、更多的应用开发工具。（关于MATLAB5.x的特点下节将作更详细的介绍。）
诚然，到1999年底，Mathematica也已经升到4.0版，它特别加强了以前欠缺的大规模数据处理能力。Mathcad 也赶在2000年到来之前推出了Mathcad 2000 ，它购买了Maple内核和库的部分使用权，打通了与MATLAB的接口，从而把其数学计算能力提高到专业层次。但是，就影响而言，至今仍然没有一个别的计算软件可与MATLAB匹敌。
在欧美大学里，诸如应用代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、模拟与数字通信、时间序列分析、动态系统仿真等课程的教科书都把MATLAB作为内容。这几乎成了九十年代教科书与旧版书籍的区别性标志。在那里，MATLAB是攻读学位的大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本工具。
在国际学术界，MATLAB已经被确认为准确、可靠的科学计算标准软件。在许多国际一流学术刊物上，（尤其是信息科学刊物），都可以看到MATLAB的应用。
在设计研究单位和工业部门，MATLAB被认作进行高效研究、开发的首选软件工具。如美国National Instruments公司信号测量、分析软件LabVIEW,Cadence公司信号和通信分析设计软件SPW等，或者直接建筑在MATLAB之上，或者以MATLAB为主要支撑。又如HP公司的VXI硬件，TM公司的DSP,Gage公司的各种硬卡、仪器等都接受MATLAB的支持。
5.为什么用matlab做数据挖掘呢
MATLAB中的数据挖掘功能
MATLAB作为一个强大的科学计算软件，用来做数据挖掘，特别是利用其简单的矩阵语言加工具箱函数来实现数据挖掘算法的示例，是比较合适的。
Statistics Toolbox和Neural Networks Toolbox可以用来实现回归和分类；Optimization Toolbox和Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox可以帮助聚类算法进行最优化运算；Fuzzy Logic Toolbox可以进行规则推理——这些都是显而易见的。上述工具箱是一些通用的工具，而下面这几个函数的"挖掘味儿"则似乎更浓一些。
kmeans() k-均值聚类
treefit（) 决策树回归或分类
svmclassify（) 支持向量机分类
knnclassify() k-近邻分类
crossvalind（) 交叉验证试验
这些函数主要在Statistics Toolbox和Bioinformatics Toolbox中，通过MATLAB的帮助文档可以获得更多信息。曾经听说MATLAB处理大规模数据集时的效率远远不如SAS等专门的统计软件，因此在实际的挖掘项目中可否采用MATLAB仍有待商榷。
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