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MATLAB仿真应用精品丛书 MATLAB R2016a智能算法分析与实现30例pdf电子书版本下载

MATLAB仿真应用精品丛书  MATLAB R2016a智能算法分析与实现30例
  • 李晓东编著 著
  • 出版社: 北京:电子工业出版社
  • ISBN:9787121333286
  • 出版时间:2018
  • 标注页数:455页
  • 文件大小:161MB
  • 文件页数:470页
  • 主题词:Matlab软件

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图书目录

第1章 扩频通信系统的算法分析与实现 1

1.1 扩频通信系统的仿真 1

1.2 伪随机码的产生 1

1.2.1 M序列 2

1.2.2 伪随机数序列相关函数 3

1.2.3 Gold序列 6

1.3 直接序列扩频系统 7

1.4 利用MATLAB仿真演示直扩信号抑制余弦干扰 8

1.5 跳频扩频系统 10

1.6 BFSK/FH系统性能仿真 11

第2章 图像的复原算法分析与实现 15

2.1 图像复原概述 15

2.2 图像的噪声 16

2.3 图像复原方法 19

2.3.1 复原的模型 20

2.3.2 无约束复原法 20

2.3.3 有约束复原法 21

2.3.4 复原法的评估 21

2.4 MATLAB图像的复原方法 21

2.4.1 逆滤波复原法 21

2.4.2 维纳滤波复原法 23

第3章 通信系统设计的MATLAB实现 26

3.1 设计通信系统的发射机 26

3.1.1 利用直接序列扩频技术设计发射机 26

3.1.2 利用IS-95前向链路技术设计发射机 27

3.1.3 利用OFDM技术设计发射机 30

3.2 设计通信系统的接收机 32

3.2.1 利用直接序列扩频技术设计接收机 32

3.2.2 利用IS-95前向链路技术设计接收机 33

3.2.3 利用OFDM技术设计接收机 33

3.3 通信系统的MATLAB实现 34

第4章 模拟滤波器算法分析与设计 43

4.1 模拟滤波器离散化分析 43

4.1.1 冲激响应不变法分析 43

4.1.2 双线性变换法分析 44

4.2 模拟滤波器的最小阶数选择 46

4.2.1 Butterworth模拟滤波器阶数选择函数 46

4.2.2 Chebyshev Ⅰ型模拟滤波器阶数选择函数 47

4.2.3 Chebyshev Ⅱ型模拟滤波器阶数选择函数 47

4.3 模拟滤波器的性能测试 49

4.4 模拟滤波器的设计 52

4.4.1 模拟滤波器设计步骤 52

4.4.2 模拟滤波器设计函数 54

第5章 神经网络模糊控制设计与应用 62

5.1 神经网络模糊控制器的结构 62

5.2 神经网络的特征 63

5.3 神经网络模糊控制器的应用 65

5.3.1 控制器 66

5.3.2 控制器自校正 66

5.4 神经模糊控制应用于洗衣机中 67

5.4.1 洗衣机的模糊控制 68

5.4.2 洗衣机的神经网络模糊控制器的设计 69

第6章 故障信号检测分析与实现 73

6.1 故障信号检测的理论分析 73

6.2 实验结果与分析 75

6.2.1 利用小波分析检测传感器故障 75

6.2.2 小波类型的选择对检测突变信号的影响 78

6.3 小波类型选择 82

第7章 现代控制系统算法分析与实现 83

7.1 可控性分析 83

7.1.1 连续系统的完全可控性 83

7.1.2 离散系统的可控性 84

7.1.3 连续系统的状态完全可控标准形式 85

7.1.4 连续系统的输出可控性 87

7.2 可观测性分析 89

7.2.1 线性离散系统的完全可观测性 89

7.2.2 连续系统的完全可观测性 90

7.2.3 连续系统的完全可观测标准形 92

7.3 系统的极点配置 94

7.3.1 极点配置的MATLAB函数 94

7.3.2 极点配置示例分析 94

7.4 系统状态观测器设计 97

7.4.1 状态观测器的MATLAB函数 97

7.4.2 状态观测器设计示例 97

第8章 数字图像的运算分析与实现 100

8.1 图像的点运算 100

8.1.1 线性点运算 100

8.1.2 分段线性点运算 102

8.1.3 非线性变换 103

8.1.4 直方图修正 104

8.2 图像的代数运算 108

8.2.1 图像加法运算 108

8.2.2 图像减法运算 111

8.2.3 图像乘法运算 113

8.2.4 图像除法运算 114

第9章 离散时间信号算法分析与实现 116

9.1 离散时间信号在MATLAB中的运算 116

9.1.1 离散时间信号的基本运算 116

9.1.2 离散时间系统的响应 117

9.1.3 离散时间系统的单位取样响应 118

9.1.4 离散时间信号的卷积和运算 121

9.2 信号抽样及抽样定理 123

9.2.1 信号抽样分析 123

9.2.2 抽样定理分析 125

9.2.3 信号重建分析 126

第10章 自组织神经网络的函数实现 130

10.1 创建函数 130

10.2 学习函数 133

10.3 竞争传递函数 138

10.4 初始化函数 139

10.5 距离函数 139

10.6 训练竞争层函数 142

10.7 绘图函数 142

10.8 结构函数 143

第11章 通信系统滤波器设计与实现 145

11.1 模拟滤波器MATLAB函数 145

11.1.1 设计模拟滤波器 145

11.1.2 切比雪夫Ⅱ型滤波器 147

11.1.3 椭圆滤波器 149

11.1.4 Bessel滤波器 150

11.1.5 求模拟滤波器的最小阶 151

11.1.6 滤波器的传递函数 154

11.2 数字滤波器MATLAB函数 159

11.2.1 窗函数 160

11.2.2 数字滤波器频率响应函数 162

11.3 特殊滤波器MATLAB函数 169

11.3.1 rcosfir函数 170

11.3.2 rcosiir函数 170

第12章 控制系统根轨迹校正分析与实现 172

12.1 控制系统性能指标 172

12.1.1 性能指标的分类 172

12.1.2 二阶系统频域指标与时域指标的关系 172

12.2 校正基本概念 173

12.2.1 校正的概念 173

12.2.2 校正的方式 173

12.3 根轨迹校正法 175

12.3.1 根轨迹校正法串联超前校正 175

12.3.2 根轨迹的串联滞后校正 178

12.3.3 根轨迹的串联超前滞后校正 182

第13章 图像的几何运算分析与实现 186

13.1 齐次坐标 186

13.2 灰度插值 187

13.2.1 最近邻插值 187

13.2.2 双线性插值 188

13.2.3 双三次插值 189

13.2.4 MATLAB实现 189

13.3 图像平移 190

13.4 图像旋转 193

13.5 图像比例缩放 195

第14章 IIR滤波器设计与实现 200

14.1 从模拟滤波器设计IIR滤波器 200

14.1.1 冲激响应不变法 200

14.1.2 双线性变换法 203

14.2 IIR滤波器的设计方法 206

14.2.1 经典设计法 206

14.2.2 直接设计法 209

14.3 高通滤波器的设计 212

14.3.1 模拟低通-数字高通变换 212

14.3.2 数字低通-数字高通变换 214

第15章 自组织特征映射网络算法分析与应用 215

15.1 自组织特征映射网络模型 215

15.2 自组织特征映射网络结构 217

15.3 自组织特征映射网络设计 217

15.3.1 SOFM的构建 217

15.3.2 SOFM的训练 218

15.4 自组织特征映射网络应用 220

15.4.1 自组织特征映射网络在识别分类中的应用 220

154.2 SOFM在人口分类中的应用 222

第16章 模型预测控制设计与实现 226

16.1 系统辨识 226

16.2 广义预测控制 227

16.2.1 j步最优预测 227

16.2.2 C(z 1)=1时的广义预测控制 228

16.3 MATLAB实现 228

16.3.1 对象参数己知时(GPC算法) 228

16.3.2 对象参数未知时(GPC自适应算法) 231

16.3.3 C(z 1)≠1时的广义预测控制 234

第17章 通信系统模拟线性调制算法分析与实现 241

17.1 双边带调幅与解调 241

17.1.1 双边带调幅 241

17.1.2 双边带解调 244

17.2 常规双边带调幅 246

17.3 抑制载波双边带调幅 247

17.4 单边带调幅与解调 250

17.4.1 希尔伯特变换 250

17.4.2 单边带调幅 251

17.4.3 单边带解调 253

第18章 控制系统频域校正分析与实现 257

18.1 频域响应校正法 257

18.2 频域法的串联超前校正 257

18.2.1 相位超前校正装置 257

18.2.2 超前校正设计方法 258

18.3 频域法的串联滞后校正 261

18.3.1 相位滞后校正装置 261

18.3.2 Bode图滞后校正设计方法 261

18.4 频域串联滞后超前校正 265

18.4.1 滞后超前校正装置 265

18.4.2 Bode图滞后超前校正设计方法 266

18.5 反馈校正 270

第19章 图像的编码算法分析与实现 276

19.1 图像压缩编码基础 276

19.1.1 图像压缩编码的必要性 276

19.1.2 图像压缩编码的可能性 276

19.1.3 图像压缩编码的性能指标 277

19.1.4 保真度准则的评价 279

19.1.5 压缩编码的分类 280

19.2 熵编码 281

19.2.1 哈夫曼编码 281

19.2.2 香农编码 288

19.2.3 算术编码 290

第20章 信号变换算法分析与实现 294

20.1 快速傅里叶变换 294

20.1.1 快速傅里叶变换的性质 294

20.1.2 快速傅里叶变换及其应用 303

20.1.3 运用快速傅里叶变换进行简单滤波 307

20.2 离散余弦变换 309

20.3 Chirp Z变换 311

20.4 离散希尔伯特变换 313

第21章 神经网络的最小方差自校正控制 316

21.1 神经网络控制结构 316

21.1.1 神经网络监督控制 316

21.1.2 神经网络预测控制 317

21.1.3 神经网络自适应评判控制 318

21.2 最小方差自校正控制 319

21.2.1 最小方差控制 319

21.2.2 最小方差间接自校正控制 323

21.2.3 最小方差直接自校正控制 326

第22章 BAM与BSB网络算法分析与实现 330

22.1 双向联想记忆神经网络 330

22.1.1 BAM网络结构与原理 330

22.1.2 能量函数与稳定性分析 331

22.1.3 BAM网络的权值设计 332

22.1.4 BAM网络的应用 332

22.2 盒中脑模型网络 334

22.2.1 盒中脑模型的描述 334

22.2.2 盒中脑模型的实现 335

第23章 滤波器设计原理和实现方法 338

23.1 自适应滤波器 338

23.1.1 自适应滤波器设计原理 338

23.1.2 自适应滤波器在MATLAB中的应用 339

23.2 格型滤波器 342

23.2.1 全零点格型滤波器 342

23.2.2 全极点格型滤波器 345

23.2.3 零极点的Lattice结构 345

23.3 线性预测滤波器 346

23.3.1 线性预测滤波器模型 346

23.3.2 线性预测滤波器设计 349

第24章 基于形态学的图像处理技术 354

24.1 数学形态学概述 354

24.2 数学形态学的基本概念 355

24.3 数学形态学的分类 355

24.3.1 二值形态学 355

24.3.2 灰度数学形态学 356

24.3.3 模糊数学形态学 356

24.4 形态学的基本运算 357

24.4.1 边界像素 358

24.4.2 结构元素 358

24.4.3 膨胀与腐蚀 362

24.4.4 开运算与闭运算 366

24.4.5 形态学重构 368

第25章 Elman网络算法分析与实现 370

25.1 Elman网络结构 370

25.2 修正网络权值的学习算法 371

25.3 稳定性推导 373

25.4 对角递归网络稳定时学习速率的确定 374

25.5 Elman神经网络与训练 375

25.6 Elman神经网络的应用 377

第26章 自动控制实际系统的分析设计 386

26.1 传递函数模型分析 386

26.2 传递函数模型的MATLAB实现 387

26.3 状态空间模型分析 390

26.4 状态空间模型的MATLAB实现 390

26.5 零极点增益模型分析 392

26.6 零极点增益模型的MATLAB实现 393

第27章 图像编码算法的MATLAB实现 396

27.1 变换编码 396

27.2 行程编程 398

27.2.1 基本原理 398

27.2.2 自身特点 399

27.2.3 算法局限性 399

27.3 预测编码 401

27.3.1 DPCM编码 402

27.3.2 最佳线性预测编码法 406

27.3.3 增量调制编码 410

第28章 信号的小波分析与处理 411

28.1 信号分析 411

28.1.1 分离信号的不同成分 411

28.1.2 识别某一频率上的信号 414

28.1.3 识别信号的发展趋势 416

28.2 信号去噪 417

28.2.1 信号阈值去噪 417

28.2.2 信号阈值去噪应用 421

28.3 提升小波变换用于信号处理 423

28.3.1 提升小波变换概述 423

28.3.2 提升小波 423

28.3.3 提升小波在信号处理中的应用 429

第29章 LVQ神经网络算法分析与应用 432

29.1 学习向量量化的网络结构 432

29.2 学习向量量化的网络学习 432

29.2.1 学习向量量化的学习规则 432

29.2.2 学习向量量化的网络训练 434

29.3 学习向量量化的学习算法的改进 436

29.4 学习向量量化的网络应用 436

第30章 离散控制系统的算法分析与实现 440

30.1 离散控制系统的基本概念 440

30.1.1 离散控制系统的基本组成 440

30.1.2 数字控制系统的工作过程 441

30.1.3 离散控制系统的特点 441

30.2 离散信号的数字描述 442

30.2.1 采样过程及采样定理 442

30.2.2 保持器的数学描述 444

30.3 Z变换 446

30.3.1 离散信号的Z变换 446

30.3.2 Z变换及其逆变换 447

参考文献 453

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