matlab7.1下载(matlab软件免费下载)

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Matlab软件及教程百度网盘免费下载

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MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线昌燃通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。链接包含各版本Matlab软件及相关基础和进阶视频教程及资料，涉及统脊迅卜计，信号处理樱穗，图像处理、量化等方向。

matlab7.1安装后打不开,出现Error Starting Desktop

1、Win 7用户

在windows 7中安装matlab 7.1，成功后，不能正常使用，会出现如下错误：error starting desktop

网上有人说，是主题的问题，把windows 7的主题改成XP的，这样是可以的。

但我个人觉得，windows 7中XP的主题太难看了，效果也不好。这里推荐另一种解决方法：

用vista兼容模式运行matlab。在matlab快捷图标上右键，选择“还原以前的版本”--“兼容性”选项卡，在“以兼容模式运行这个程序”前面打勾，并选择“windows vista”,在下面的“特权等级”中，勾选“以管理员身份运行此程序”。OK,到这里就解决了。

[注意]是用“windows vista”系列的兼容模式，不要用XP兼容模式！

附：

2、XP用户可尝试：

进入matlab的目录，如e:/Program Files/MATLAB71/toolbox/ccslink/ccslink/info.xml

用写字板打开，找到下面一行:

<name>Link for Code Composer Studio?/name>

把/name>改成</name>

3、处理器不是intel的用户

到matlab的/bin/win32文件夹下找到本机CPU对应该的dll文件，然后添加相应的环境变量，如

变量名：BLAS_VERSION

变量值：e:/Program Files/MATLAB71/bin/win32/atlas_P4.dll

怎么确定matlab中安装了libsvm

一．下载libsvm

在libsvm的网站上下载 libsvm-3.12.zip文件，解压后放在任意目录下，最好放在MATLAB工具箱中，比如 C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12下。

二．配置编译器

打开 matlab，切换到C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12\matlab目录下，键入以下命令：

mex–setup

出现提示语句

Please choose your compiler for building MEX-files:

Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?n%这次是选择编译器，输入n，选择自定义的编译器

出现以下选项（因电脑而异）

Select a compiler:

[1] Intel C++ 11.1(with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)

[2] Intel Visual Fortran 11.1(with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)

[3] Intel Visual Fortran 11.1(with Microsoft Visual C++ 2008 Shell linker)

[4] Lcc-win32 C 2.4.1

[5] Microsoft Visual C++ 6.0

[6] Microsoft Visual C++ 2005 SP1

[7] Microsoft Visual C++ 2008 SP1

[8] Microsoft Visual C++ 2010

[9] Microsoft Visual C++ 2010 Express

[10] Open WATCOM C++

[0] None

Compiler: 8%可以用其他的，出现以下提示语句

Your machine has a Microsoft Visual C++ 2010 compiler located at

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0. Do you want to use this compiler [y]/n?

编译器默认路径，确认正确输入y，更改路径，输入n

输入y出现再次确认

Please verify your choices:

Compiler: Microsoft Visual C++ 2010

Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0

Are these correct [y]/n? y

编译器配置完成

Trying to update options file: C:\Documents and Settings\zhangduokun\Application Data\MathWorks\MATLAB\R2011a\mexopts.bat

From template: C:\PROGRA~1\MATLAB\R2011a\bin\win32\mexopts\msvc100opts.bat

Done...

三．编译

输入命令

>> make

>>

%编译完成

系统就会生成svmtrain.mexw32，svmpredict.mexw32，libsvmread.mexw32和libsvmwrite.mexw32等文件（对于 Matlab 7.1以下上版本，生成的对应文件为svmtrain.dll，svmpredict.dll和read_sparse.dll，没做测试），然后可以在matlab的菜单 File->Set Path->add with subfolders（可直接用Add Folder）里，把 C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12\matlab目录添加进去，这样以后在任何目录下都可以调用 libsvm的函数了。

四．测试

为了检验 libsvm和 matlab之间的接口是否已经配置完成，可以在 matlab下执行以下命令：

>>load heart_scale

完成该步骤后发现Workspace中出现了heart_scale_inst和 heart_scale_label,说明正确

>>model= svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst,'-c 1-g 0.07');

>> [predict_label, accuracy, dec_values]= svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);%

Accuracy= 86.6667%(234/270)(classification)% done

如果运行正常并生成了model这个结构体（其中保存了所有的支持向量及其系数），那么说明libsvm和matlab之间的接口已经完全配置成功。

附：

如果你没有 heart_scale.mat（官方现在都不给了，给的都是VC++下的格式所以load会报错：heart_scale must be same as previous lines）

所以必须使用给的一个函数，转化数据此函数为libsvmread()

使用如下： [label_vector, instance_matrix]= libsvmread('filename');

此处为了跟官方统一名称可以[heart_scale_label,heart_scale_inst]= libsvmread('heart_scale');

由于heart_scale在libsvm-3.11目录下，不是在matlab下，所以直接用libsvmread命令会报错，要买改变当前路径，或者使用[heart_scale_label,heart_scale_inst]= libsvmread('../heart_scale');../代表返回上层路径。

注意：

1. matlab自带了C编译器Lcc-win32C，但是libsvm原始版本是C++实现的，因此需要C++的编译器来编译，这就是不适用matlab默认编译器而选择其他C++编译器的原因。

matlab支持的编译器也是有限的，可以查看不同版本matlab支持的编译器列表

2.如果matlab版本太低，如matlab 7.0是不能用VS作为编译器的，只能用VC++ 6.0

3..mexw32文件是经过加密的，打开是乱码，函数本身没有帮助。

例如输入 help svmpredict会出现报错： svmpredict not found

工具箱libsvm-3.12\matlab中README文件才是帮助文件。

但是输入help svmtrain会出现帮助信息，其实出现的是系统自带的svmtrain函数，没有libsvm工具箱中的好用。

4.在新版本libsvm3.12中，文件夹libsvm-3.12\windows中已经有编译好的程序，可以直接使用，只需要把libsvm-3.12\windows添加到matlab路径中即可，不需要编译的过程。当然最好还是自己编译一遍，因为编译环境不同会导致一些不可预估的小问题，自己编译的过程是可控的。

5.测试用数据集，libsvm官网上提供了很多数据集

测试使用的heart_scale数据集是C++版本的（类标签 1:第一个属性 2：第二个属性…），可以用libsvmread来转换为matlab版本的（它们的区别在类标签）。

[label_vector, instance_matrix]= libsvmread(‘C++版本数据集’);%得到类标签和属性矩阵，然后可以使用它们训练了model= svmtrain(label_vector, instance_matrix);

>> load heart_scale

>> model= svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst);

*

optimization finished,#iter= 162

nu= 0.431029

obj=-100.877288, rho= 0.424462

nSV= 132, nBSV= 107

Total nSV= 132

>> [predict_label,accuracy]= svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model);

Accuracy= 86.6667%(234/270)(classification)

6.参考资料

libsvm库下载：

视频：（有小问题，等下会提到）

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