地球科学中的MATLAB应用 第三版
出版时间：2015年版
内容简介
　　MATLAB在地球科学中应用广泛，例如遥感图像处理、建立和处理数字高程模型以及时间序列分析等。
　　由陶特所著的《地球科学中的MATLAB应用(第3版)》介绍了地球科学中利用MATLAB分析数据的方法，如单变量统计学、双变量统计学、多变量统计学、时间序列分析、信号处理、空间数据分析、方向数据分析以及图像处理等。修订后的第3版中共10章，与之前的版本相比，多数章节的内容都有大量扩充，例如在用 MATLAB中的函数演示一些方法之前，第3版会循序渐进地讨论所有方法。第3版的新章节有：数据存储与处理、数据结构与结构分类、基于生成的M文件重新绘制图形、M文件的发布、分布拟合、非线性分析与加权回归分析、分层沉积物的颜色强度断面和显微镜图像的粒度分析。书中用大量的例程演示了如何使用 MATLAB处理地球科学中的数据集。
目　　录
第1章 地球科学中的数据分析
1．1 引言
1．2 数据采集
1．3 数据类型
1．4 数据分析方法
参考文献
第2章 MATLAB软件
2．1 地球科学中的MATLAB
2．2 MATLAB软件基础知识
2．3 MATLAB语法
2．4 MATLAB数据存储与处理
2．5 MATLAB数据结构与结构分类
2．6 MATLAB脚本与函数
2．7 基本可视化工具
2．8 基于生成的M文件重新绘制图形
2．9 M文件的发布
参考文献
第3章 单变量统计学
3．1 引言
3．2 经验分布
3．3 经验分布示例
3．4 理论分布
3．5 理论分布示例
3．6 t检验
3．7 F检验
3．8 X2检验
3．9 分布拟合
参考文献
第4章 双变量统计学
4．1 引言
4．2 皮尔逊相关系数
4．3 经典线性回归分析与预测
4．4 残差分析
4．5 回归系数自举法估计
4．6 回归系数刀切法估计
4．7 交叉检验
4．8 压轴回归分析
4．9 曲线回归分析
4．10 非线性分析与加权回归分析
参考文献
第5章 时间序列分析
5．1 引言
5．2 信号的生成
5．3 自谱分析与互谱分析
5．4 自谱分析与互谱分析示例
5．5 插值与非均匀数据分析
5．6 时变功率谱
5．7 Lomb—Scargle功率谱
5．8 小波功率谱
5．9 非线性时间序列分析
参考文献
第6章 信号处理
6．1 引言
6．2 信号的生成
6．3 线性时不变系统
6．4 卷积与滤波
6．5 数据序列滤波函数的对比
6．6 递归与非递归滤波器
6．7 脉冲响应
6．8 频率响应
6．9 滤波器的设计
6．10 自适应滤波
参考文献
第7章 空间数据
7．1 空间数据的类型
7．2 GSHHS海岸线数据集
7．3 二分网格全球地形数据集ETOPO2
7．4 30弧秒数字高程数据集GTOPO30
7．5 航天飞机雷达地形测绘任务
7．6 背景网格化与等高线化
7．7 网格化示例
7．8 方法与潜在假象的比较
7．9 点分布统计学
7．10 数字高程模型分析
7．11 地质统计学与克里金法
参考文献
第8章 图像处理
8．1 引言
8．2 数据存储
8．3 图像的输入、处理和输出
8．4 卫星图像的输入、处理和输出
8．5 卫星图像的地理坐标参考系统
8．6 屏幕图像数字化
8．7 分层沉积物的颜色强度断面
8．8 显微镜图像的粒度分析
8．9 显微镜图像中的炭屑量化
参考文献
第9章 多变量统计学
9．1 引言
9．2 主要成分分析法
9．3 独立成分分析法
9．4 聚类分析法
参考文献
第10章 方向数据统计学
10．1 引言
10．2 图形表示
10．3 经验分布
10．4 理论分布
10．5 方向数据的随机性检验
10．6 平均方向的有效性检验
10．7 两组方向之间的差异性检验
参考文献