软著matlab matlab书

对于想要了解如何在MATLAB中编写软件并申请软件著作权（软著）的读者，推荐以下书籍，它们涵盖了MATLAB编程的基础到高级应用，对于软著申请中的技术文档编写和代码实现都有很大帮助：

1. 《MATLAB入门经典》

作者：Rudra Pratap

内容：介绍了MATLAB的基本语法、矩阵运算、图形绘制和数据分析等内容，通过大量的示例和练习帮助读者快速掌握MATLAB的基本应用。这本书从编程基础开始讲解MATLAB的语法和基本数据类型，然后介绍了MATLAB的图像处理、信号处理以及仿真建模等高级应用。

2. 《MATLAB实用教程》

内容：虽然这本书并未涵盖GUI设计，但它作为一本通用入门教材，对MATLAB编程的特点把握得很好，演示和交互性强，适合初学者入门。书中的例子大多不难，需要初等数学的知识，对于后续学习MATLAB编程非常有帮助。

3. 《MATLAB经典教程—从入门到精通》

内容：适合完全不懂MATLAB的初学者。这本书概念讲解清楚，命令归纳全面，并且对照命令讲解参数，附有例子。排版精良，除了用实例带读者快速上手之外，也包含原理性的阐述。书中含有几百个例子及其详细解说过程，章末带有习题，书末还带最终测试题目。

4. 《精通MATLAB最优化计算》

内容：主要介绍了应用MATLAB来解决最优化问题，将“最优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和“MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述。这本书侧重于最优化算法的MATLAB实现，同时精选了大量的最优化问题实例，通过实例的求解，生动地教会读者掌握MATLAB在最优化问题方面的应用。

5. 《MATLAB数值计算》

内容：关于数值方法、MATLAB软件和工程计算的教材，着重介绍数学软件的熟练使用及其内在的高效率算法。书中配备大量MATLAB例子源代码及习题，其中涉及密码学、Google网页分级、大气科学和图像处理等前沿问题，可以帮助读者快速掌握数学函数的正确使用及MATLAB编程技巧。

6. 《Practical MATLAB Deep Learning》

作者：Michael Paluszek和Stephanie Thomas

内容：详细展示了多种深度神经网络（如FNN、CNN、RNN等）在一系列分类和回归问题中的应用。书中用图文并茂的方式描述了特定工程领域的数学建模和理论推导过程，帮助读者理解工程问题和对应的仿真代码。书中还详细阐述了不同应用场景的数据生成过程，包括特征字段的选择和赋值，并选择了多种应用领域来展示深度学习工具解决实际问题的能力。

这些书籍不仅能够帮助读者掌握MATLAB编程的基本技能，还能提供深入的应用案例和技巧，对于软著申请中的技术实现和文档编写都有很大的参考价值。