MATLAB R2016a智能计算25个案例分析 内容简介

本书是“精通MATLAB”丛书之一，全书基于MATLAB R2016a平台，从需要、实用的角度出发，介绍了智能计算的方法，并在讲解各实现方法中给出相应的实例，使得本书应用性更强，实用价值更高。本书提供所有程序源代码。“精通MATLAB”相关书目如下：（1）MATLAB 8.X实战指南（2）数字图像处理高级应用——基于MATLAB和CUDA的实现（第2版）（3）MATLAB通信系统建模与仿真（4）MATLAB R2015a数字图像处理（5）MATLAB R2015b数学建模（6）MATLAB R2015a小波分析（7）MATLAB R2015b神经网络技术（8）MATLAB R2015b*化计算（9）MATLAB R2015b概率与数理统计（10）MATLAB R2015b数值计算方法（11）MATLAB R2016a智能计算25个案例分析

MATLAB R2016a智能计算25个案例分析 本书特色

本书以MATLAB R2016a为平台，从实用的角度出发，介绍智能计算的方法，并在讲解各实现方法中给出相应的实例，使得本书应用性更强，实用价值更高。全书共分25章，通过对25个案例的分析，介绍MATLAB R2016a在通信系统、电子信息、自动控制系统、小波分析、神经网络、数值积分、微分方程、数据逼近、数据估计与拟合等方面的应用。编写过程中力求系统性、实用性与先进性相结合，理论与实践相交融，使读者通过阅读本书快速掌握MATLAB软件的同时，达到学以致用的效果。本书可作为通信工程、电子信息与自动控制等专业领域的广大科研人员、学者、工程技术人员和高等院校教师以及在读理工科学生的参考用书。

MATLAB R2016a智能计算25个案例分析 目录

目录 第1章控制系统案例的MATLAB实现 1.1MATLAB/Simulink在时域分析中的应用 1.2MATLAB在积分中的应用 1.3MATLAB在微分方程中的应用 1.4MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用 1.5MATLAB在频域响应中的应用 1.6MATLAB/Simulink在状态空间中的应用 1.7MATLAB在PID控制器设计中的应用 1.8MATLAB在导弹系统中的应用第2章通信系统建模与仿真 2.1数字信号的传输 2.1.1数字信号的基带传输 2.1.2数字信号的载波传输 2.2扩频系统的仿真 2.2.1伪随机码产生 2.2.2序列扩频系统第3章通信系统接收机设计 3.1利用直接序列扩频技术设计发射机 3.2利用IS95前向链路技术设计接收机 3.3利用OFDM技术设计接收机 3.4通信系统的MATLAB实现第4章调制与解调信号的MATLAB实现 4.1调制与解调简述 4.2模拟调制与解调 4.2.1模拟线性调制 4.2.2双边带调幅调制 4.2.3单边带调幅调制 4.2.4模拟角度调制 4.2.5脉冲编码调制第5章神经网络的预测控制 5.1系统辨识 5.2自校正控制 5.2.1单步输出预测 5.2.2*小方差控制 5.2.3*小方差间接自校正控制 5.2.4*小方差直接自校正控制 5.3自适应控制 5.3.1MIT自适应律 5.3.2MIT归一化算法 5.4预测控制 5.4.1基于CARIMA模型的JGPC 5.4.2基于CARMA模型的JGPC第6章控制系统校正方法的MATALB实现 6.1PID校正 6.1.1PID调节简介 6.1.2PID调节规律介绍 6.1.3PID调节分析介绍 6.2控制系统的根轨迹校正 6.2.1根轨迹的超前校正 6.2.2根轨迹的滞后校正 6.2.3根轨迹的滞后超前校正 6.3控制系统的频率校正 6.3.1频率法的超前校正 6.3.2频率法的滞后校正第7章通信系统的模型分析 7.1滤波器的模型分析 7.1.1滤波器的类型、参数指标分析 7.1.2滤波器相关函数及模拟 7.1.3滤波器的相关实现 7.2通信系统的基本模型分析 7.2.1模拟通信系统的基本模型分析 7.2.2数字通信系统的基本模型分析 7.3模拟通信系统的建模与仿真分析 7.3.1调幅广播系统的仿真分析 7.3.2调频立体声广播的信号结构 7.3.3彩色电视信号的构成和频谱仿真分析第8章挠性结构振动控制的应用 8.1挠性结构的概述 8.2挠性结构的主动振动及仿真 8.2.1前滤波 8.2.2后滤波 8.2.3仿真第9章基于小波的信号突变点检测算法研究 9.1信号的突变性与小波变换 9.2信号的突变点检测原理 9.3实验结果与分析 9.3.1Daubechies 5小波用于检测含有突变点的信号 9.3.2Daubechies 6小波用于检测突变点第10章小波变换在信号特征检测中的算法研究 10.1小波信号特征检测的理论分析 10.2实验结果与分析 10.2.1突变性检测 10.2.2自相似性检测 10.2.3趋势检测第11章小波变换图像测试分析 11.1概述 11.2实例说明 11.3输出结果与分析 11.4源程序 11.4.1nstdhaardemo.m 11.4.2thresholdtestdemo.m 11.4.3modetest.m 11.4.4nstdhaardec2.m 11.4.5nstdhaarrec2.m 11.4.6mydwt2.m 11.4.7myidwt2.m第12章基于小波分析的图像多尺度边缘检测算法研究 12.1多尺度边缘检测 12.2快速多尺度边缘检测算法 12.3实验结果与分析第13章基于小波的信号阈值去噪算法研究 13.1阈值去噪方法 13.2阈值风险 13.3实验结果与分析第14章基于MATLAB的小波快速算法设计 14.1小波快速算法设计原理与步骤 14.2小波分解算法 14.3对称小波分解算法 14.4小波重构算法 14.5对称小波重构算法 14.6MATLAB程序设计实现第15章小波变换检测故障信号与小波类型的选择 15.1故障信号检测的理论分析 15.2实验结果与分析 15.2.1利用小波分析检测传感器故障 15.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响 15.3小波类型选择第16章基于小波图像压缩技术的算法研究 16.1图像的小波分解算法 16.2小波变换系数分析 16.3实验结果与分析第17章数字图像水印技术的实现 17.1数字图像水印技术概述 17.1.1数字水印分类 17.1.2数字图像水印技术应用领域 17.1.3数字水印技术特点 17.2数字图像水印技术的实现第18章计算机硬盘读/写磁头位置控制器设计 18.1硬盘读/写磁头的数学模型 18.2模型离散化及性能分析 18.2.1离散模型的性能分析 18.2.2离散模型的极点 18.2.3离散模型的根轨迹 18.3附加超前校正装置及性能分析 18.4闭环控制系统设计与性能分析第19章径向基函数神经网络模型与学习算法 19.1RBF神经网络模型 19.2RBF网络的学习算法 19.3径向基网络的神经网络函数 19.3.1神经网络的创建函数 19.3.2转换函数 19.3.3传递函数 19.4径向基函数的网络应用实例 19.4.1函数逼近 19.4.2散布常数对径向基函数网络设计的影响 19.5应用PNN进行变量分类 19.5.1问题的提出 19.5.2网络设计 19.5.3网络测试 19.6应用GRNN进行函数逼近 19.6.1问题的提出 19.6.2网络设计 19.6.3网络测试第20章倒立摆控制的设计 20.1倒立摆数学模型 20.1.1微分方程模型 20.1.2传递函数模型 20.1.3状态空间数学模型 20.2开环响应 20.2.1传递函数 20.2.2状态空间法 20.3PID控制算法的MATLAB实现第21章小波在图像压缩、增强、平滑和融合中的应用 21.1小波变换基础 21.1.1连续小波变换 21.1.2离散小波 21.1.3二进小波变换 21.1.4MATLAB中小波函数工具箱 21.2小波分析在图像增强中应用 21.3基于小波的图像降噪和压缩 21.3.1小波的图像压缩技术 21.3.2小波的图像降噪技术 21.4小波的融合技术 21.5小波包在图像边缘检测中应用 21.6小波包与图像消噪第22章数据分析的MATLAB实现 22.1多元方差分析 22.1.1理论介绍 22.1.2函数介绍 22.1.3应用示例的分析 22.2判别分析 22.2.1概述 22.2.2马氏距离 22.2.3多图像平均法 22.3实验设计分析 22.3.1基本理论 22.3.2函数介绍 22.3.3应用示例的分析 22.4聚类分析 22.4.1理论介绍 22.4.2函数介绍 22.4.3应用示例分析第23章多元统计分析MATALB实现 23.1因素分析 23.1.1理论介绍 23.1.2函数介绍 23.1.3应用示例分析 23.2正交实验设计分析 23.2.1正交表分析 23.2.2不考虑交互作用正交实验设计的基本程序分析 23.2.3应用示例的分析 23.3示范程序 23.3.1aoctool函数演示程序 23.3.2disttool函数演示程序 23.3.3polytool函数演示程序 23.3.4randtool函数演示程序 23.3.5robustdemo函数演示程序 23.3.6rsmdemo函数演示程序第24章数值计算的MATLAB实现 24.1矩阵代数的应用 24.2数学建模的应用 24.3优化设计的应用 24.4拟合分析的应用 24.5非线性方程的应用 24.6数值模型的应用 24.7美丽的分形图 24.8共线平动点第25章提升小波及其应用 25.1提升小波算法 25.2MATLAB提升小波变换函数 25.2.1提升方案函数 25.2.2双正交四联滤波器 25.2.3正交及懒小波 25.2.4提升小波变换和反变换 25.2.5劳伦多项式和矩阵 25.3提升小波的应用 25.3.1提升小波在信号处理中的应用 25.3.2提升小波在图像中的应用附录MATLAB R2016a安装说明 参考文献