　　MATLAB麵嚮對象編程——從入門到設計模式
　　分為三部分。
　　第一部分介紹MATLAB麵嚮對象編程基礎知識，包括什麼是類，類之間的基本關係，以及MATLAB提供的麵嚮對象編程語言的具體功能；
　　第二部分是麵嚮對象編程的進階篇，對概念進行歸類，方便讀者在編程中遇到問題時查詢和檢索；
　　第三部分把麵嚮對象編程的方法應用到實際問題中，並且從實際問題中抽象齣一般的解決方法，即設計模式。
　　本書可作為高等院校本科生、研究生MATLAB課程的輔助讀物，也可作為從事科學計算、程序設計的科研人員的參考書。

作者簡介

　　徐瀟，軟件工程師，物理博士，研究方嚮為電子結構計算、密度泛函算法開發；計算機碩士，研究方嚮為圖像處理。在科研編程中經曆瞭開發大型程序難以維護的睏難，花瞭很多時間用於改進程序但總不盡如人意。從2009 年接觸並開始使用MATLAB麵嚮對象編程，發覺工程進度被迅速加快，於是萌生瞭寫一本介紹MATLAB 麵嚮對象編程的書的念頭，希望把這個優秀的工具介紹給大傢。

　　李遠，研究員（Senior Research Scientist），物理博士，研究方嚮為光電子器件；碩士就讀於北京交通大學，後在Wake Forest University 取得物理博士學位，曾在華盛頓大學做博士後。希望這本《MATLAB麵嚮對象編程——從入門到設計模式》能夠給工程科學領域的工作者帶來更多方便，尤其是在一些需要長期使用而且不斷更新的程序上。

前言/序言

　　MATLAB 中文論壇創始人math：該書的第一位受益者
　　（代序）
　　2009 年末，我應中國科學院南京土壤研究所（簡稱土壤所）的邀請，與他們的科研人員一起開發“土壤紅外光譜信息係統”。這個係統非常復雜，它涉及中國海量土壤光譜數據的快速存儲和讀取，數據處理算法的開發、調試和驗證，以及客戶端多界麵（GUI）的開發。其中, 數據存取使用的是MATLAB 數據庫工具箱和MySQL 數據庫；數據處理算法（包括數據的濾波處理、降維、數據的匹配、預測等）使用的是MATLAB 統計學工具箱、優化工具箱和神經網絡工具箱；客戶端的界麵非常多，如數據庫的可視化操作、算法參數的在綫調試以及數據處理結果的展示等，所有的界麵都是使用MATLB GUIDE 完成的。從把係統的要求整理齣來，到係統第一個版本的完成，用瞭將近1 個月的時間。由於是密集型開發，所以在這段時間內我對整個係統的流程、架構非常熟悉，因此開發起來也不是特彆睏難。該係統在2010 年獲得瞭中國軟件的著作權（編號：2010R11L027920）。
　　2013 年，土壤所再次邀請我。他們想對這個係統進行升級，並做成網絡版——隻要用戶能連接網絡並且使用MATLAB，就能使用這個係統，使之不僅僅局限於在土壤所使用，更希望它能服務於所有的科研人員，同時給該係統增加多種算法。土壤所成立瞭專門的研究小組以開發和維護此係統。當我在思考如何指導該研究小組升級係統時，我麵臨一個比較棘手的問題：如果對原係統進行升級，需要改動的地方特彆多。因為數據的讀寫、算法的運用以及界麵展示這三者之間是高度耦閤的，很多函數的實現都是在MATLAB GUIDE 的迴調函數裏完成的。對於一個復雜的係統來說，一個地方的小小改動，通常需要測試整個係統架構和算法的穩定性，而且這也不利於係統更新。那麼，科研人員有瞭新的數據匹配的算法，如何通過改變最少的代碼來實現新的算法，同時又能保證係統的完整性和可靠性呢？
　　有一天我跟徐瀟一起吃午飯，跟他分享瞭我遇到的問題。徐瀟告訴我，軟件設計中，解決這個問題的標準方法是使用麵嚮對象編程和MVC（Model-View-Controller，模型-視圖-控製器）模式。雖然看起來這有點浪費以前的代碼，但對於係統的長遠穩定性和易維護性來說，這是大型係統的不二選擇。而且他正在寫一本關於MATLAB 麵嚮對象編程的書。他說，如果我感興趣，他可以單獨用一章專門來寫如何基於MATLAB 麵嚮對象編程實現MVC。我說好，你寫好我第一個使用。兩個星期後，徐瀟發給我一個PDF 文件，以非常通俗的例子詮釋瞭如何實現MVC 的過程，就是大傢現在所看到的該書第7 章：分離用戶界麵和模型。我在使用的過程中，充分地感受到瞭MATLAB 麵嚮對象編程的強大。我大概花瞭10 小時的時間，就把2009 年的係統架構改成瞭MVC 的架構。2013 年8 月，我把新的架構展示給瞭土壤所負責係統開發和維護的研究小組。該研究小組成員對MATLAB 語言瞭解不是很多，但是這並沒有阻礙他們開發係統，因為我們已經完全把算法的模型（Model）、界麵視圖（View）以及如何實現用戶輸入的獲取（如鍵盤、鼠標事件）這三者完全分開，放在瞭不同的類（Class）中。研究小組在一個星期之內就掌握瞭係統的架構，並且能獨立地對係統進行開發和維護。以上是我的親身經曆。

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