matlab论文的参考文献

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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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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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围绕自己在那个学校的学习生涯来学- - 我作文不是很好说说试试￣.￣

机械控制，我知道，能写选择

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图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

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（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我

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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。

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