内容涵盖MATLAB在学术论文中的常用技能、数据处理与可视化、仿真建模、论文图表与代码规范、排版投稿的全流程，适合高校研究生、本科生或科研新人。

第一天：MATLAB论文数据处理与仿真基础

开班介绍与规划

1. 培训目标说明

2. MATLAB在学术论文研究中的作用与常见应用领域

1. 

MATLAB基础与常用命令回顾

1. 工作环境、脚本与函数组织

2. 数据导入与导出（Excel、CSV、TXT等格式）

数据预处理与分析

1. 数据清洗和格式化

2. 统计分析与基本数据挖掘

3. 结果的初步可视化（plot、histogram、boxplot 等）

仿真建模与算法实现

1. 经典仿真、建模与数值计算基础

2. 常见算法实现与性能分析思路

3. 初步案例：如信号处理、动力学仿真等

实操一：论文数据处理与结果分析

1. 以真实论文数据为例，完成数据读取、处理与统计输出

2. 按论文要求绘制基础统计图

第二天：论文图表制作、可视化及规范投稿流程

论文级图表与可视化技巧

1. 绘制高质量论文插图（曲线、误差棒、热力图、子图排版等）

2. 图表美化与期刊常用格式（坐标、标签、排版标准）

Matlab高阶绘图与输出设置

1. 自定义样式（线型、文字、颜色、标注、图例等）

2. 高频次发表常见问题与处理（Matlab图到PDF/Vector/图片格式转换）

复杂案例实操：仿真或实验结果图全流程演练

1. 从数据到结果完整图表输出

2. 论文常用多图合成与自动化脚本写作

3. 结合Latex/Word的MATLAB图表插入说明

代码与结果规范：可复现性与审稿标准

1. 论文附录代码组织与注释规范

2. 重现性实验与脚本自动化

3. 论文补充材料准备要点

论文排版、投稿与常见问题

1. 各类期刊模板、Latex与Word集成要点

2. 图表、代码与数据在投稿材料中的标准化

3. 论文投稿过程中MATLAB相关注意事项

答疑&经验交流与培训总结

如需针对某一方向（如机器学习、信号处理、控制仿真）、特定期刊/会议（如IEEE、SCI等）或提高某项能力（如Latex集成、代码优化）进一步细化和定制，也可以随时说明！