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直接秒杀 运行去吧%%%%%%%%%%%%% ++直接序列扩频1+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++clear;clc;code_length=10;fs=4960; %每个信息码元内含fs个采样点t=0:1/fs:code_length;rand('seed',0);x=sign(rand(1,code_length)); %信息码for i=1:code_length s((1+(i-1)*fs):i*fs)=x(i);ends(i*fs+1)=x(i);figure(1);plot(t,s);axis([]);title('原始信息码');%% ++生成PN码++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++fd=[1 0 0 1 0 1]; %反馈系数num_mreg=length(fd)-1; %移位寄存器的个数num_mseq=2^(num_mreg)-1; %一个m序列的码的个数init_mseq=ones(1,num_mreg); %m序列发生器初始化值mseq=zeros(1,num_mseq);for i=1:num_mreg mseq(i)=init_mseq(num_mreg-i+1);endi=i+1;for j=i:num_mseq for k=1:num_mreg if fd(k+1)==1 mseq(j)=xor(mseq(j),mseq(j-k)); end endendfor i=1:num_mseq mseq(i)=sign(mseq(i));endw_mseq=mseq;for i=1:code_length-1 w_mseq=[w_mseq,mseq];endfor i=1:code_length*num_mseq c_mseq(((i-1)*160+1):i*160)=w_mseq(i);endc_mseq(i*160+1)=w_mseq(i);figure(2);plot(t,c_mseq);axis([0,1,]);title('一周期m序列');%% ++扩频++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++k_code=s.*c_mseq;figure(3);plot(t,k_code);axis([0,1,]);title('扩频序列');%% ++跳频调制++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++fc0=3*fs/31;fc1=6*fs/31;fc2=9*fs/31;fc3=12*fs/31;tc=0:1/fs:159/fs;c0=2*cos(2*pi*fc0*tc);c0=[c0,2*cos(2*pi*fc3*tc)];c0=[c0,2*cos(2*pi*fc1*tc)];c0=[c0,2*cos(2*pi*fc2*tc)];c1=c0;for i=1:6 c1=[c1,c0];endc1=[c1,2*cos(2*pi*fc2*tc)];c1=[c1,2*cos(2*pi*fc3*tc)];c1=[c1,2*cos(2*pi*fc1*tc)];c=c1;for i=1:code_length-1 c=[c,c1];endc(code_length*fs+1)=0;signal=k_code.*c;figure(4);plot(t,signal);axis([100/fs,400/fs,]);%title('一个信息码元的跳频调制');%% ++解跳++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++signal_h=signal.*c;figure(5);plot(t,signal_h);axis([0,code_length,]);%% ++解扩+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++jk_code=signal_h.*c_mseq;figure(6);plot(t,jk_code);axis([0,code_length,]);%% ++低通滤波++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++wn=1/1e7;b=fir1(16,wn);H=freqz(b,1,16000);signal_d=filter(b,1,jk_code);figure(7);subplot(2,1,1);plot(t,signal_d);axis([0,code_length,]);title('恢复出来的信号波形');subplot(2,1,2);plot(t,s);axis([0,code_length,]);title('原始信号波形');

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基于MATLAB的数字识别计算机与信息工程学院 本科生毕业论文 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 班 级： 13汉班 学 号： 姓 名： 江晓雪 指导教师： 李艳玲 2017 年 3 月 31 日 毕 业 论 文 目 录 1 绪论1 图像识别的提出1 图像识别的现状与发展趋势1 2 BP神经网络的概述2 3 手写体数字识别的实现过程4 整体线路图4 算法流程5 图像预处理10 结果分析10 4 结论11 参考文献12 全文共 13 页 4834 字 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 计算机与信息工程学院 2013级汉班 江晓雪 指导教师 李艳玲 副教授 摘要 本文实现了基于MATLAB关于神经网络的手写数字识别算法的设计过程，采用神经网络中反向传播神经网络(即BP神经网络)对手写数字的识别，由MATLAB对图片进行读入、灰度化以及二值化等处理，通过神经网络进行训练和测试。实验证明：该神经网络对手写数字的识别可以达到。 关键词 手写数字识别；BP神经网络；MATLAB语言 1 绪论 图像识别的提出 图像识别在信息技术发达的今天已经占据了很重要的地位，在我们实际生活中也有很多应用。所谓的图像识别，就是指通过计算机对图像进行相应的处理、分析，来达到识别不同模型的目标和任务的一种技术。对于它的提出，简单的来说，它的发展经历了三个阶段：第一个是文字识别 、第二个是数字图像处理与识别、第三个是物体识别。第一种相对来说比较简单，它的研究是从1950年开始的，一般情况是识别字母、符号和数字，无论是印刷体识别还是手写体识别，它的应用都非常广泛，但是也伴随着，这个识别的过程会更加的耗时、费力，无论是人力还是物力，都会有很大的损失；第二种就是我们所说的数字图像处理与识别，在图片的识别过程中，图片识别会有一定的误差，也会带来小小的麻烦；第三就是物体识别，而物体的识别主要指的是：在三维世界中，对于个体、环境的感知和认识进行识别，这不同于二维世界的认知，相对来说是更高级的计算机图像识别，它是以二维世界中对数字图像和模拟图像处理的办法为依据，进行更高一级的，并且结合了现代人工智能技术等学科的研究目标，研究成果已经被广泛的应用在各种工业探测机器人上，为人们的安全提供了很大的帮助。 图像识别的现状与发展趋势 随着网络的发达、电子的信息化，图像识别的应用已经非常广泛，而主要的研究工作也包括各行各业，整理以下几点对其应用的广泛度进行说明： ⒈在生物学中，对生物的原型进行研究。从生物的脑细胞结构、物体解剖等其他科学研究的方向对生物的体系结构、神经结构、神经细胞组织等生物的原型结构及其功能机理进行研究，增强对生物学更加全面的理解。 ⒉在实际应用中，建立我们需要的理论模型。根据需要应用的信息在生物学中的应用，建立需要的生物原型，也可以建立类似神经元、神经网络这样不可见的理论模型，以便可以让其更加有效的应用在生活中。建立我们生活中不能直观表现的事物模型，以便我们可以更方便的、更直观的理解事物的本质。 ⒊在信息时代中，建立网络模型以及算法研究。就是通过上面所说的，建立相应的理论模型，在这个基础上加以理解，建立我们所需要的网络模型，实现计算机应用，主要应用在网络学习算法的研究，这方面的研究工作也被人们称为技术模型研究。 ⒋信息时代的发展，让我们在生活中有很多的应用，例如：完成某种函数图像的绘制以及对其变化的形式进行分析、对图片信号的处理、模式识别等功能，建立需要的应用系统、制造机器人等等。 通过上面的说明，也就是说从开始根据生物学原理的应用，直到建立需要的神经网络模型，最后应用到图像识别当中，可以看出其模型的建立是在生活中实例的基础上，其可靠性和准确性是显而易见的，这样就大大的增加了可信度，与此同时，也减少了工作中不必要的麻烦与困扰。而在网络信息发达的今天，人类在基本粒子、宇宙空间、生命起源等科学领域方面都已经显现出很高的兴趣度，而这其中难免会有图像提取后的处理工作，所以图像识别的应用就会越来越广泛。 2 BP神经网络的概述 反向传播(Back-Propagation，BP)学习算法简称BP算法，采用BP算法的前馈型神经网络简称BP网络。BP网络是多层感知器的一种，它具备多层感知器的特点，同时也有自己的特点。多层感知器包括输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层可以有多个，而我们BP网络中隐藏层只有一个，其简单构造如图所示： 图1 多层感知器结构图 而我们用到的BP网络中的具体信号流如图所示，它有一个反向传播的过程，这也是对传播进行调整，使精确度更高的一种办法。如图所示，其中有两种信号流通： 图2 多层感知器的信号流 第一：函数信号 简单来说就是信号进入输入层，然后通过隐藏层到达输入层，通过输出层输出所得值，就可以完成一个函数信号。 第二：误差信号 误差信号就是在逆向的传播的过程中传输的信号。其中，有两个重要参数。一个是函数信号即sigmoid函数，还有一个就是权值的梯度运算即梯度向量。(注：sigmoid函数、权重的修正函数，如图所示。) (1) (2) 通过对两个参数的调整，完成整个算法的应用。 3 手写体数字识别的实现过程 整体线路图 整体流程图如图3所示： 图像测试 损失函数的设计与应用 可视化测试数据 神经网络的设计与训练 sigmoid函数 图3 整体流程图 部分文件调用流程图如图4所示： sigmoid checkNNGradients nnCostFunction 第八部分：实现正规化 第八部分：训练NN fmincg nnCostFunction sigmoidGradient sigmoid nnCostFunction sigmoidGradient randInitializeWeights checkNNGradients debugInitializeWeights nnCostFunction computeNumericalGradient 第五部分：sigmoid函数 第六部分：初始化参数 第七部分：实现反向传播 第三部分：前馈网络 第四部分：前馈正规化 图4 整体流程图 算法流程

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国内基本上按照国标GB-T 7714标准。国外不同期刊杂志的参考文献格式差别很大，最好到杂志网站上看说明或模板。

相关论文：Vc++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理摘要： 本文详述了在Vc环境下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理，全文以Matlab工具箱中功率谱密度分析函数为例，介绍了通过Matlab自带的引擎、Matlab自身的编译器以及利用MathTools公司的Matcom进行对工具箱函数的调用。 关键词：Matlab M-文件 引擎 编译器 Matcom Vc++Matlab的信号处理工具箱是信号算法文件的集合，它处理的基本对象是信号与系统，信号处理工具箱位于目录、Toolbox\Signal下，利用工具箱中的文件可以实现信号的变换、滤波、谱估计、滤波器设计等。在其它的环境如Vc下如果能调用Matlab工具箱中的文件，会大大地加快一些算法的实现，同时其可靠性也很高。利用Matlab引擎 Matlab引擎采用客户和服务器计算方式，在运用中，Vc的C语言或C++语言的程序作为前端客户机，它向Matlab引擎传递命令和数据信息，并从Matlab引擎接收数据信息，它提供了下列几个函数： engOpen, engGetArray, engPutArray, engEvaString, engOutputBuffer ,engClose与客户机进行交互。下面例程是在Vc下建一个基于对话框的应用程序，在对话框中设置一个Button控件OnMatlabEngine.,在对话框 .cpp文件中加入”” 和“” 头文件，下面给出部分程序清单。Void CtestmatlabDlg::OnMatlabEngine(){Engine *ep;mxArray* T=NULL,*result=NULL,*mFs=NULL,*mnfft= NULL;double datax[1024];char buffer[1024];for(int j=0;j<1024;j++)//注：如通过采集卡采集数据可将采集的数据放在datax[]数组中,此循环就不需要{double samt=(double)(); datax[j]=sin(**samt**);}double *pPxx,*pFxx;if(!(ep=engOpen(" \0"))){//打开Matlab引擎，建立与本地Matlab的连接fprintf(stderr,"\n Can't start MATLAB engine\n");exit(-1);} double Fs[1]={1024};//因为Matlab所有参与运算的参数都是矩阵的形式，因而下列几行将参数转变double nfft[1]={1024};//成Matlab可接受的矩阵形式。T=mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxREAL);mnfft=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);mFs=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);mxSetName(T,"T");mxSetName(mnfft,"mnfft");mxSetName(mFs,"mFs");memcpy((char*)mxGetPr(T),(char*)datax, 1024*sizeof(double));memcpy((char*)mxGetPr(mnfft),(char*)nfft, sizeof(double));memcpy((char*)mxGetPr(mFs),(char*)Fs,1*sizeof(double));engPutArray(ep,T); //将转化的参数放入引擎中，此时可在Matlab command窗口下查看此参数engPutArray(ep,mnfft); engPutArray(ep,mFs);engEvalString(ep,"[pxx,fo]=psd(T,mnfft,mFs);"); //利用引擎执行工具箱中文件engOutputBuffer(ep,buffer,512); //如只想看显示图形，可将返回参数去掉，psd无返回参数缺省情况下会自动画图形result=engGetArray(ep,"pxx");//取出引擎中的数据放在所指的区域中供后续处理pPxx=mxGetPr(result); result=engGetArray(ep,"fo");pFxx=mxGetPr(result);engEvalString(ep,"plot(fo,10*log10(pxx));");//利用引擎画图engEvalString(ep,"title('功率谱分析');");engEvalString(ep,"xlabel('Hz');");engEvalString(ep,"ylable('db');");mxDestroyArray(T); //释放内存mxDestroyArray(mFs);mxDestroyArray(mnfft);mxDestroyArray(result);engEvalString(ep,"close;");engClose(ep);}上述程序在Vc下编译需要将 和两个动态库利用以下的命令：lib/def:<自己的Matlab的安装路径,下同>e:\ Matlab\extern\include\*.def /machine:ix86 /out:*.lib来生成程序所需的静态连接库和,将和所在的目录加入Vc++ project/link/object/library modules下即可。利用Matlab自身的编译器调用工具箱中的函数 Matlab的编译器可将Matlab的M文件转换为为C或C++的源代码以产生完全脱离Matlab运行环境的独立的运用程序，但Matlab本身的资料说明编译器如用来建立独立的运用程序，不能调用Matlab工具箱中的函数，这非常不利于搞一些特殊的算法。本人研究了一段时间发现，工具箱中的函数既然是M文件就一定可以用编译器来编译，以提供如Vc的调用函数，但是编译器只能编译一个独立的M文件，即这个 M文件不依赖于其他的M文件。如果M文件中又调用了其他的M文件，可将被调用的M文件拷贝到调用M文件的相应位置，作适当的改动就可以用于编译器编译。编译器不支持图形函数，所以M文件中如有图形函数需注释掉。当Matlab的编译器mcc加入适当的参数-e(mcc –e *.*)或-p(mcc –p *.*)就可生成将输入的M文件转换为适用于特定运用的C或C++源代码。这样如果要在Vc下编译通过,还需连入以下几个库, , , . . 以及Matlab C MATH库，建议采用前述的方法将动态连接改为静态连接。对于C/C++编译环境的设置，在Matlab command窗口下运行mex –setup 然后依提示操作，而对于C/C++连接环境的设置，运行mbuild –setup依提示操作即可。下面给出利用编译器将Matlab工具箱中文件生成可供Vc调用的函数。将文件拷贝一份至Matlab\bin目录下，改写相应调用的M文件如, 等。为生成的代码简洁，对于采集数据处理输入参数很明了的情况下可作大量的删减，最终使成为一个不依赖于其他M文件的独立的M文件，注意千万注释掉作图代码，最终改成如下形式，限于篇幅给出关键的几步： function [Pxx,f]=psd(Fs,nfft,noverlap,x)window=o,5*(1-cos(2*pi*(1:nfft)’/(nffft+1)));//hanning 窗dflag=’none’;window=window(;)………………………………….以上只要稍懂Matlab语言和信号处理知识就可完成这项工作。假设上述代码重新存为,在Matlab command 窗口下设置好环境参数运行mcc –e testwin,则可在Matlab\bin下生成 ,如运行mcc –p testwin 则生成. Vc下建立一个基于对话框的文件，然后在对话框里加一个Button控件OnButtonPsd 将上述生成的.c文件的头文件加入到工程的.cpp中，且将#ifdef_cplusplus extern “c”{#end ifc代码声明加入Vc的包含文件和生成的.C的包含文件之间将#ifdef_cplusplus}#end if加入.cpp文件未尾为了简洁且便于处理将生成的c函数稍改动，给出部分代码如下： void CTestpsdwinDlg::OnButtonPsd(){mxArray* x_rhs_;//指向采集数据存放区Fs=23510;//数据采集的频率 nfft=1024;//1024点的fftdouble datax[1024]//采集的数据x_rhs_mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxReal);memcpy(mxGetPr(x_rhs_),datax,1024*sizeof(double));noverlap=512;……………….……………….mccCopy(&Pxx,&Spec);mccCopy(&f,&frevgg_vector);for(int j=0;j<(int)(nfft/2+1);j++){datap[j]=mccGetRealVectorElement(&Pxx, (j+1));//功率谱密度存于datap[]数组dataf[j]=mccGetRealVectorElement(&f, (j+1));//相应频率存于数组dataf[]中}mccFreeMatrix(&Pxx);……………….SendMessageBox(WM_PAINT,0,0);//利用Vc下的图形函数画图Return;}如上生成的程序可读性不太好，而生成的c++代码则可读性较好，但千万注意只能用 Matlab的MATH库，不可用c++的MATH库，否则编译会出错，限于篇幅在此不述。3）利用Matcom调用工具箱中的函数Matcom编译M文件，先将M文件按照与Matcom的cpp库的对应关系翻译为cpp源代码，然后用对应版本的c编译器将cpp文件编译成相应的exe或dll文件，所以第一次运行要指定c编译器的路径，否则无法编译，指定好的编译信息就写在Matcom\bin\文件中，不过这一步按装matcom时，它自动寻找编译器并将其写入文件中，版中使用 OCX控件，因而它支持图形操作。我们依然用上述的文件，不要将图形函数注释掉，利用Mideva来生成可被Vc调用的信号处理程序。运行Mideva在主界面上直打开M文件，在菜单中选择compile to dll,输入testwin..在Matcom debug目录下可以找到这样的几个文件， ,等。 将上述和加入工程中，project/add to project/files并且在相应的文件中加入”” 加连接库：Tools\option\directory\ ， 选include选项,加入e:\matcom45\lib (包含) library选项，加入e:\matcom45\lib4) project\add to project\files 文件类型选项选（.lib）将e:\matcom45\lib\加入工程中编译运行。相应代码如下：void CtestmatcomDlg::OnpsdButton(){double datap[512],dataf[512];initM(MATCOM_VERSION);//初始化matcom库Mm Fs,nfft,noverlap;//创建矩阵Mm x=zeros(1,1024);Fs=1024;nfft=1024;noverlap=128;dMm(Pxx_o);dMm(f_o);//创建并命名矩阵datax[];//数据采集的数据存于此数组中for(int i=1;i<=1024;i++){(1,i)=datax[i+1];//给x阵赋值}testwin(Fs,nfft,noverlap,x,i_o,Pxx,f_o);//matcom生成的函数for(i=0;i<513;i++){//取出功率谱密度分析结果dataf[i]=(i+1,1);datap[i]=(i+1,1);}exitM();return;}可见利用Matcom进行M文件转换非常的容易，生成的代码可读性很好，以上的转换同时生成了可供Vc调用的动态连接库，其使用和一般的动态库一样使用。同时需指明Matcom不仅可转换独立的不依赖于其它M文件的M文件，同时可转换调用其它M文件的M文件嵌套。条件是这此M文件在同一个目录下面，如前所述的可直接用上述方法转换，生成了多个重载形式的psd函数结论： 利用Mtlab引擎调用工具箱中的函数可节省大量的系统资源，应用程序整体性能较好，但不可脱离Matlab 的环境运行。用Matlab编译器进行工具箱函数的调用，须转换相应的M文件使其成为独立的M文件，且不支持图形函数，转换的代码可读性不太好。用Matcom 进行转换非常方便，生成的代码可读性很好，支持图形函数，且代码执行的速度比不转换平均要快倍以上。以上程序在Vc++ 中调试通过,以上方法在工程实践中已得到很好的运用。仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助

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第一章 绪 论 §1-1 课题研究的背景 §1-2 信号与系统分析国内外研究现状 §1-3 Matlab概述§1-4 课题研究的目的及意义 §1-5 论文主要内容及结构 第二章 MATLAB在信号与系统分析中的应用 §2-1 信号与系统分析2-1-1 国内外关于该课题的研究现状及发展趋势 2-1-2 信号与系统分析方法分类 §2-2 Matlab在信号与系统分析中应用的简介§2-3 本章小结 第三章 Matlab在信号与系统分析中应用模型设计 §3-1 引言 §3-2 系统分析 §3-3 模型建立（是本章重点需要扩充） 第四章 （具体实例实现） §4-1 §4-2 §4-3 实验结果分析 §4-4 本章小结 第五章 结束语 参考文献 致 谢 最好找本MATLAB在信号与系统分析中的应用的书来看看。可以看看飞思科技产品研发中心出的一系列关于matlab应用的书，会对你有帮助的！祝顺利！

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1、首先需要写明matlab在数字电路的作用。2、其次按照自己的想法对matlab在数字电路进行改变的用途。3、最后即可完成小论文。

matlab在微分方程中的应用毕业论文大纲书写方法为1、先写前言。2、第一部分解释matlab的基本概念。3、第二部分描述其在微分方程中的应用。

摘要，关键字，问题重述，模型假设，问题分析，模型建立，模型求解，模型检验，模型优化，参考文献，附录

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数学建模论文基本格式摘要 (200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。)关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语)内容较多时最好有个目录1。问题重述 2。问题分析3。模型假设与约定4。符号说明及名词定义5。模型建立与求解 ①补充假设条件，明确概念，引进参数；②模型形式（可有多个形式的模型）；6。进一步讨论（参数的变化、假设改变对模型的影响）7。模型检验 (使用数据计算结果，进行分析与检验)8。模型优缺点（改进方向，推广新思想）9。参考文献及参考书籍和网站10。附录 (计算程序，框图；各种求解演算过程，计算中间结果；各种图形、表格。)小经验：1。随时记下自己的假设。有时候在很合理的假设下开始了下一步的工作，就应该顺手把这个假设给记下 来，否则到了最后可能会忘掉，而且这也会让我们的解答更加严谨。2。随时记录自己的想法，而且不留余地的完全的表达自己的思想。3。要有自己的特色，闪光点。如何撰写数学建模论文当我们完成一个数学建模的全过程后，就应该把所作的工作进行小结，写成论文。撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷，在许多方面是类似的。事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试，因此，论文的写作是一个很重要的问题。首先要明确撰写论文的目的。数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员（竞赛时的阅卷人员）读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用数学方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。当然，一篇好的论文是以作者所建立的数学模型的科学性为前提的。其次，要注意论文的条理性。下面就论文的各部分应当注意的地方具体地来做一些分析。（一） 问题提出和假设的合理性在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题的情景，即要说清事情的来龙去脉。列出必要数据，提出要解决的问题，并给出研究对象的关键信息的内容，它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象，以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届数学建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。对情景的说明，不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立数学模型还是不够的，还要补充一些假设，模型假设是建立数学模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：（1）论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达，使读者不致产生任何曲解。（2）所提出的假设确实是建立数学模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。（3）假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出，例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式；也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。（二） 模型的建立在做出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的数学方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的数学问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的过程而且应该力求严谨；引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种数学符号，必须在第一次出现时加以说明。总之，要把得到数学模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。（三）模型的计算与分析把实际问题归结为一定的数学问题后，就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算程序（通常以附录形式给出）。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。基于计算结果，可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。有些模型（例如非线性微分方程）需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的数学理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。（四） 模型的讨论对所作的数学模型，可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此数学模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。通常，应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。除正文外，论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。语言是构成论文的基本元素。数学建模论文的语言与其他科学论文的语言一样，要求达意、干练。不要把一句句子写得太长，使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句，切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态，科学命题与判断过程一般使用现在时态。最后，论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明，字迹力求端正。参加数学建模竞赛的十大秘诀1 诚信是最重要的数学建模竞赛是考查学生研究能力和实践能力的一场综合性比赛，有很多方面的知识和能力可以考查，但其中我觉得最重要的是诚信。我感到中国在这方面的教育还远远不够，我知道有很多同学写论文并不是实事求是地去做，而是编造数据、修改结论，明明自己没法编程实现却硬说自己做出来了，还编了一些数据。这些行为也许能够过评委，也许可以因“此”而获奖，但是这对他们将来是很不利的,希望能够引起足够的注意。2 团队合作是能否获奖的关键在三天的比赛中，团队交流所占用的时间可能会超过一半。在一个小组中，出现意见不一是非常正常的，如果一个队意见完全一致，我想他们肯定不会拿奖。出现分歧的时候应当如何解决是很关键的，甚至直接决定你是否可以获奖，我的建议是“妥协”，这似乎是个贬义词，但我的意思是说不要总认为自己的观点是正确的，多听听别人的观点，在两者之间谋求共同点。如果三个人都是自傲类型的人，也许每个人都非常强，但一旦合作，分歧就无法解决，做出来的就是一团糟，也就是说“三个诸葛亮顶不上一个臭皮匠”。我奉劝这样的话最好别组成一队了。合作在竞赛前就应当培养，比如一块儿做模拟题什么的，充分利用每个人的优点，也可以张三准备图论，李四准备最优化方法，然后几天后大家一块交流，这些都是可以磨合团队之间的关系的。通常在比赛时，三个人的分工是明确的，一个是领军人物，主要是构建整个问题的框架并提出有创意的idea，自然其他部分比如论文写比如程序设计比如计算他也能参加，应该算是一名全能型的人物；第二个是算手，顾名思义，主司计算方面的问题，比如编程计算一个微积分或者手工计算一条最优路径等。优秀的团队算手一般会精通（是精通不是入门）一个软件的应用，比如C比如MATLAB比如LINGO；最后一个是写手，主要工作在于论文的写作和润色上。好的论文要让人一眼就明了其中的意思，所以写手的工作还是需要一定的技巧的。当然，最重要的还是三个队员之间的讨论和交流，同心协力，在整个比赛过程中形成一种良好的交流氛围。3 时间和体力的问题竞赛中时间分配也很重要，分配不好可能完不成论文，所以开始时要大致做一下安排。不必分的太细，比如第一天做第一小题，第二天做第二小题，这样反而会有压力，一切顺其自然。开始阶段不忙写作，可以将一些小组讨论的要点记录下来，不要太工整，随便写一下，到第三天再开始写论文也不迟的。也不要到第三天晚上才开始。另外要说的就是体力要跟上，三天一般睡眠只有不到10 个小时，所以没有体力是不行的，建议是赛前熬夜编程几次，既训练了自己的建模能力，也达到了训练体力的目的，赛前锻炼身体我觉得没什么用处，多熬夜就行了，但比赛前一天可不许熬。4 重视摘要摘要是论文的门面，摘要写的不好评委后面就不会去看了，自然只能给个成功参赛奖。摘要首先不要写废话，也不要照抄题目的一些话，直奔主题，要写明自己怎样分析问题，用什么方法解决问题，最重要的是结论是什么要说清楚，在中国的竞赛中结论如果正确一般得奖是必然的，如果不正确的话评委可能会继续往下看，也可能会扔在一边，但不写结论的话就一定不会得奖了，这一点不比美国竞赛，所以要认真写。摘要至少需要琢磨两个小时，不要轻视了它的重要性。很有必要多看看优秀论文的摘要是如何写的，并要作为赛前准备的内容之一。5 论文写作要正规论文一定要大致按照摘要、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、（建立、分析、求解模型）、模型检验、参考文献、附录等等的方式来写。一篇论文结构上如果失败的话，比赛也一定不会成功，一般初评会先淘汰一些结构失败的文章，如果论文没有好的结构，内容再好也没有用。论文前面的结构一般都不会变，后面可以按照实际情况来安排，省略的部分可以有结果说明、灵敏度分析、其他模型、模型扩展、优缺点分析等等，多看些优秀论文就知道还有哪些形式了。附录可以贴一些算法流程图或比较大的结果或图表等等。6 分析问题要认真一般竞赛题目自己肯定没有见过，而且我发现近些年来的赛题都不是书上哪个模型可以直接套成功的，很多根本就没有固定的模型可以参考，所以分析问题不是一个去找书本的过程，依赖书本就意味着自己的思想被束缚起来。可以完全按照自己的分析去完成，平时练习的时候学习的是一种方法，通过以前学到的方法来解决，不是套用书本来解决，没有模型套怎么办，只有靠自己去实际分析。我估计在前面说的五点也许会有三分之一的队可以做到，而且可以做的很好，但是这一点上就需要真本事了，平时多努力，比赛发挥正常，这一点做好是没有问题的。7 编程求解是重要手段美国竞赛时，美国学生中的论文很多是编程数据的说明，比如99 年A 题行星撞地球那题，他们也能够模拟出撞击后果，这对我们来说简直是不可思议的。美国学生实践能力较强，而中国学生擅长理论分析，所以我把编程放在了分析的后面是有中国特色的。数学建模竞赛特别强调计算机编程解决实际问题的能力，最近几年尤其强调，编程方面的能力不是一朝一夕可以练成的，需要长期刻苦的训练，常用的工具有MATLAB、Mathematica、C/C++ 等等，一个人只需要会一门语言就行了，但需要精通它。比如要画柱状图该怎么做，要用Floyd 算法怎么办，赛前不准备是没有办法在比赛中很好运用的，因此每个常用的算法都自己去编程实现一下。8 模型的假设与模型的建立评委看完摘要后紧接着就是看模型假设了，有一个万能的方法就是可以抄题目中可以作为假设的几句话，这样会给人留下好的印象，毕竟说明你审题了。但不能全抄，要加上自己的一些假设。一般假设用文字描述就行了，最好不要太具体了，一些重要参数不要被定死只能取某些值，否则会让人感觉论文的局限性较强。模型的建立是根据你对问题分析而来的，提出的数学符号和建立模型最好要比较接近，在同一页最好，以便评委可以对照符号来看，数学公式要严谨，推导要严密，这些都反映了参赛者的数学素质和能力，即使你推导不对，别人看到你的阵势也首先会误以为你是对的。那么多的试卷，评委不可能顺着你的公式一直推下去，但你要写得显得有数学修养才行。9 图文表并貌可以增色我听说一个不确切的信息是评委老师喜欢用MATLAB 编程的论文，不知道有没有这回事，但这说明了老师需要看一个具有图或表在其中的论文，一篇如果像政治书那样写的论文估计没有人会对它感兴趣的，尤其是科技论文。MATLAB 编程之所以受到青睐是因为MATLAB 提供的图形处理能力很强大。图表的说明性特别强，如果结论有很多数据的话，最好做成图表的形式加以说明，会令你的论文更有说服力，也更容易受到评委的好评。10 其他其他内容还是有很多的，说也说不完，挑几个重要的讲。比如不要上网讨论，网上的人水平参差不齐，你不知道谁是对的，而且很多人想得奖，不会告诉你正确的，反而你说相反的，有时真理往往掌握在少数人手里。还有就是论文写作中灵敏度分析不要写太多，大致说明一下就可以了，不要喧宾夺主。最后想到的就是要使用数学公式编辑器来写论文，不要用什么上下标来表示，论文字体用小四，分标题用四号黑体等等。

把bmp格式转换回fig格式，目前matlab软件还不能实现互转。那现在唯一的办法，只能重新做一遍。

毫无疑问，一篇优秀论文的必备要素之一就是精美的插图（仅针对理工类论文，文科不清楚）。插图也被称作论文的眼睛，起着画龙点睛的作用。   首先，个人经验，优秀的论文插图应该有以下特点。     1. 图片大小合理，清晰/美观 ；（这是最重要的！）     2. 坐标轴有标注和单位；     3. X轴不要有留白，Y轴可以有留白；     4. 有图例、网格；     5. 所有汉字、字母、数字的字体大小合适，一般 与正文字体相当或小一号 ；     6. 同一篇文章内的风格要一致，比如坐标轴与图片边界的距离一致，这样图片显得整齐；     7. 配色是点睛之笔。(红配绿什么的，还是算了吧...)   一个常见的问题是，用MATLAB精心画好的图像，保存为图片并插入到Word中，总是不清晰，不够美观。本文就介绍如何设置MATLAB导出图片的格式、大小、分辨率等等（画图的技巧很多，一次可能写不完，以后有机会再写点。）

图片的 分辨率 需要设置很好理解，但为何图片的大小也需要设置？完全可以在Word中把图片拉大或者缩小啊？导出的矢量图完全可以任意放大缩小而不会失真啊。这是常见的错误想法， 在Word中放缩图片会导致图中字体大小、线宽、坐标轴与图片边界的距离等发生变化 ，导致图片不够清晰美观。   举一个简单的例子，下图是没有设置图片的大小，分辨率设为300dpi，另存为jpg格式的结果。可以看到，字体太小（虽然设置的是11号字，但由于图片太大，插入到文中必须要压缩，导致字体变小。）

在图片的菜单栏，文件->导出设置，对图片的大小、分辨率等进行设置。   关于 图片大小 ，应该通过计算得到宽度和高度。例如A4纸的宽度为21cm，如果左右页边距各为，正文的宽度就是16cm。如果页面是单栏，设为宽度14cm，高度比较合适（ 黄金比例 ）。双栏的话，宽7cm，高即可。

注意：emf文件可以用Visio打开，“取消组合”后进行二次编辑。

这里上一下最后导出的图片。

总结 ：

楼主你好，数学建模论文一般分为以下几个部分：首先是摘要，这个是全文的概述，里面包括这个模型的主题，以及几个需要解决问题的总体答案，比如对模型结果的阐述，或者对原来的安排评价是否合理等等。另外摘要最好控制在word一页内（小四宋体），不要太多。下面是论文的主体：1. 问题重述主要是对需要解决的问题用自己的语言进行描述，这个就看你自己的文笔功底了。2. 模型假设对你将要建立的模型进行理想假设，比如说将一些可能对结果影响不显著，但考虑起来需要很多时间的的问题理想化。3. 符号说明将你要建立的模型中的一些参量用符号代替表示。4. 模型建立这个是介绍你模型建立的原理和步骤，以及最终的模型结果，一般是一个评价函数，也可以是另外的形式，不过一定要给出一个能解决问题的大的方法5. 问题一、二、三（视具体的需要回答问题的个数而定，最好分条回答）利用你上面建立的模型，对题目提出的问题进行求解，这个部分需要你通过程序来实现，最后给出这个问题的结果，如果是满不满意这样的问题，需要给出明确回答满意或不满意，如果是一个量的结果，就需要把通过你的模型以及代码得到的准确结果进行阐述。6. 模型改进解决完上面题目提出的问题之后，可以对你的模型不足的地方再提出来，并提出改进的方案，以完善整个模型。7. 参考文献最后将你的参考文献写上，包括你在网上查的的资料，以及别人的论文或者书籍等等。如果最后需要你一并交上程序代码的话，还需要一个附录，里面包括程序代码，或者如果你上面的问题的结果太长的话（比如要给出几百个点的坐标这样的），可以将这些结果也放在这一块。如果楼主需要看论文样式的话，推荐一个网站：这是北京航空航天大学的数学建模网站，里面包括了该学校从92年开始到09年的各届论文，里面不乏一些比较好的论文，楼主如果需要参考样式的话，可以看看这些论文。最后祝楼主好运。

matlab做论文查重

程序抄书上的肯定会被检测到啊！但是论文不是有个重复率限制嘛！所以前面综述部分还是要自己花点时间写啊！程序部分在看懂程序后可以优化代码，没有这个能力或者必要就修改代码的变量名。很抱歉，回答者上传的附件已失效

兰州交通大学matlab课程设计有人查重吗 - 百度知道2个回答回答时间：2022年12月24日最佳回答：兰州交通大学matlab课程设计有人查重吗?有的。兰州交通大学论文查重比例达。这一数据在年发布的《北京高校卫生管理手册》中尤为明显，...百度知道

论文不应该抄袭，但通用的程序和工具箱是可以使用的，也应当标注你用了什么工具箱。

可以，但你需要适当的改一下