MATLAB 实战案例集 (300 Cases)

300 个 MATLAB 核心分析方法的 Python/在线实现

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项目简介

本项目整理了 300 个 基于 MATLAB 的重要分析方法，每个案例包含：

1. 📝 MATLAB 完整代码 - 原汁原味的 MATLAB 实现
2. 🐍 Python 实现 - 轻量化在线可运行的等效代码
3. 📊 测试数据 - 可直接运行的示例数据
4. 📖 中文说明 - 详细的中文文档

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核心特点

特点	描述
🌍 在线运行	所有 Python 代码可在线运行，无需本地环境
📚 300 案例	覆盖数学、统计、信号、机器学习等领域
🇨🇳 中文文档	完整的中文说明文档
🔄 双语代码	MATLAB + Python 对照实现
📦 开箱即用	附带测试数据，可直接运行

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目录导航

第一部分：数学基础 (50 Cases)

#	案例名称	MATLAB	Python	数据
01	矩阵运算基础	✅	✅	✅
02	矩阵分解 (LU)	✅	✅	✅
03	矩阵分解 (QR)	✅	✅	✅
04	矩阵分解 (SVD)	✅	✅	✅
05	特征值与特征向量	✅	✅	✅
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第二部分：数值计算 (50 Cases)

#	案例名称	MATLAB	Python	数据
51	数值积分	✅	✅	✅
52	常微分方程求解	✅	✅	✅
53	插值方法	✅	✅	✅
54	曲线拟合	✅	✅	✅
55	非线性方程求解	✅	✅	✅
...	...	...	...	...

第三部分：统计分析 (50 Cases)

#	案例名称	MATLAB	Python	数据
101	描述性统计	✅	✅	✅
102	假设检验	✅	✅	✅
103	方差分析	✅	✅	✅
104	回归分析	✅	✅	✅
105	主成分分析 PCA	✅	✅	✅
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第四部分：信号处理 (50 Cases)

#	案例名称	MATLAB	Python	数据
151	FFT 频谱分析	✅	✅	✅
152	数字滤波器设计	✅	✅	✅
153	卷积与相关	✅	✅	✅
154	窗函数	✅	✅	✅
155	功率谱估计	✅	✅	✅
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第五部分：图像处理 (50 Cases)

#	案例名称	MATLAB	Python	数据
201	图像读取与显示	✅	✅	✅
202	图像滤波	✅	✅	✅
203	边缘检测	✅	✅	✅
204	形态学操作	✅	✅	✅
205	图像分割	✅	✅	✅
...	...	...	...	...

第六部分：机器学习 (50 Cases)

#	案例名称	MATLAB	Python	数据
251	线性回归	✅	✅	✅
252	逻辑回归	✅	✅	✅
253	SVM 支持向量机	✅	✅	✅
254	决策树	✅	✅	✅
255	随机森林	✅	✅	✅
256	神经网络	✅	✅	✅
257	K-means 聚类	✅	✅	✅
258	朴素贝叶斯	✅	✅	✅
...	...	...	...	...

第七部分：优化算法 (30 Cases)

#	案例名称	MATLAB	Python	数据
301	线性规划	✅	✅	✅
302	整数规划	✅	✅	✅
303	遗传算法	✅	✅	✅
304	粒子群优化	✅	✅	✅
305	模拟退火	✅	✅	✅
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第八部分：时间序列 (20 Cases)

#	案例名称	MATLAB	Python	数据
331	ARIMA 模型	✅	✅	✅
332	移动平均	✅	✅	✅
333	指数平滑	✅	✅	✅
334	傅里叶变换	✅	✅	✅
335	小波变换	✅	✅	✅
...	...	...	...	...

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快速开始

在线运行 (推荐)

# 方法 1: Google Colab
# 访问 https://colab.research.google.com
# 上传 .py 文件即可运行

# 方法 2: Octave Online
# 访问 https://octave-online.net
# 粘贴 MATLAB 代码即可运行

# 方法 3: Kaggle
# 访问 https://www.kaggle.com/notebooks
# 新建 Notebook 运行

本地运行

# 安装 Python 环境
pip install numpy scipy matplotlib pandas scikit-learn

# 克隆项目
git clone https://github.com/InvictusAutomation/20260311s-predictive-analytics.git

# 进入目录
cd 20260311s-predictive-analytics

# 运行示例
python cases/001_matrix_basic.py

Docker 运行

# 使用提供的 Dockerfile
docker build -t matlab-cases .
docker run -p 8888:8888 matlab-cases

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案例结构

每个案例包含以下文件：

cases/001_matrix_basic/
├── README.md              # 案例说明 (中文)
├── matlab/
│   └── main.m            # MATLAB 完整代码
├── python/
│   └── main.py           # Python 实现
├── data/
│   └── input.csv         # 测试数据
└── results/               # 运行结果 (生成)
    └── output.png

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依赖安装

Python 依赖

# 核心科学计算
numpy>=1.21.0
scipy>=1.7.0
matplotlib>=3.4.0
pandas>=1.3.0

# 机器学习
scikit-learn>=1.0.0
torch>=1.9.0
tensorflow>=2.6.0

# 信号处理
scipy.signal
PyWavelets>=1.1.0

# 图像处理
opencv-python>=4.5.0
Pillow>=8.0.0

# 时间序列
statsmodels>=0.13.0
pmdarima>=1.8.0

# 优化
scipy.optimize
DEAP>=1.3.0

MATLAB 依赖 (可选)

• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• Optimization Toolbox
• Deep Learning Toolbox

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贡献指南

欢迎贡献案例！

贡献流程

1. Fork 本仓库
2. 创建分支 (git checkout -b case/xxx)
3. 添加案例文件
4. 提交 Pull Request

案例模板

详见 CONTRIBUTING.md

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相关资源

MATLAB 官方教程

• MATLAB Academy
• MATLAB Documentation
• MATLAB Central

Python 科学计算

• NumPy Documentation
• SciPy Documentation
• Matplotlib Gallery

在线运行平台

平台	网址	特点
Octave Online	octave-online.net	免费 MATLAB 兼容
Google Colab	colab.research.google.com	免费 GPU
Kaggle	kaggle.com/notebooks	免费竞赛环境
Binder	mybinder.org	免费 Jupyter

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许可证

MIT License - 查看 LICENSE 了解详情

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联系方式

• 项目维护: MLF-Toolkit Team
• 反馈: GitHub Issues

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