（1）变量的定义与赋值数组运算

（2）matlab处理图像语言的流程结构

（3）编写脚本文件与函数文件

（5）匿名函数、子函数与嵌套函数

第3讲 管悝工作空间数据

第5讲 数据清洗与预处理

（1）保存工作空间数据

（2）读取TXT文件数据

（3）读写Excel文件数据

（4）读写语音信号数据

（9）数据的标准囮变换

（10）数据的归一化变换

（12）现场练习与答疑

三、matlab处理图像绘图与科学计算可视化

第7讲 交互式编辑图形

第8讲 图形的打印与输出

（2）获取图形对象属性名称和属性值

（3）设置图形对象属性值

（4）matlab处理图像二维和三维绘图函数

（5）常见二维图形（散点图、线形图、条形图、媔积图、饼图、误差条图、直方图、对数坐标图和半对数坐标图、多轴图、极坐标图、帕累托图、火柴杆图、阶梯图、玫瑰花图、函数的圖形）

（6）绘制子图以及多个坐标系的联动

（7）二维图形修饰和添加注释（添加标题、坐标轴标签、文本注释对象、图例、线条和箭头，設置坐标轴相关属性）

（9）绘制三维网目图和三维面图

（10）三维图形的场景效果（颜色、染色方式、透明度、镂空、灯光、光照效果、视點位置）设置

（11）交互式编辑图形（图形对象的选取、剪切、复制、粘帖、平移、缩放和旋转）

（12）绘图代码自动生成

（13）把图形复制到剪贴板

（14）把图形导出到文件

（16）制作多种形式动画

（17）现场练习与答疑

四、数据统计与优化建模

第10讲 描述性统计量和统计图

第11讲 参数估計与假设检验

第12讲 基本优化建模方法

第13讲 遗传算法与粒子群算法

（3）频数与频率分布表

（5）参数估计与分布拟合

（7）无约束优化问题建模與求解

（8）线性及非线性规划问题建模与求解

（9）整数规划问题建模与求解

（10）多目标规划问题建模与求解

（11）遗传算法基本原理及matlab处理圖像实现

（12）粒子群算法基本原理及matlab处理图像实现

（13）蚁群算法基本原理及matlab处理图像实现

（14）常用智能优化算法实例

（15）现场练习与答疑

伍、机器学习与数据挖掘

第17讲 matlab处理图像模式识别与分类问题求解

（3）基于人工神经网络的数据拟合

（7）基于人工神经网络的聚类分析

（11）基于人工神经网络的模式识别

（12）基于支持向量机的模式识别

（14）深度卷积神经网络

（16）现场练习与答疑

（1）图像数据的读取与显示

（2）幾何变换与图像配准

（4）图像分割与区域分析

（6）深度学习在图像模式识别中的应用

（1）分组讨论（2）关键问题解析（3）学后交流