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詳細書籍分類

MATLAB R2016a智能計算25個案例分析

( 簡體 字)
作者：張德豐類別：1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab
譯者：
出版社：清華大學出版社MATLAB R2016a智能計算25個案例分析 3dWoo書號： 46652
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【缺書】
NT售價： 395 元

出版日：6/1/2017
頁數：429
光碟數：0
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印刷：黑白印刷語系： ( 簡體 版 )
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ISBN：9787302464631
作者序　|　譯者序　|　前言　|　內容簡介　|　目錄　|　序
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序：

譯者序：

前言：


前言

智能計算是一種經驗化的計算機思考性程序，是人工智能化體系的一個分支，是輔助人類去處理各種問題的具有獨立思考能力的系統。智能計算就是借用自然界、生物界的規律根據其原理模仿設計求解問題的算法。
　　智能計算包括遺傳算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、進化算法、啟發式算法、蟻群算法、人工魚群算法，粒子群算法、混合智能算法、免疫算法、人工智能、神經網絡、機器學習、生物計算、DNA計算、量子計算、智能計算與優化、模糊邏輯、模式識別、知識發現、數據挖掘等。這些方法具有以下共同的要素： 自適應的結構、隨機產生或指定的初始狀態、適應度的評測函數、修改結構的操作、系統狀態存儲器、終止計算的條件、指示結果的方法、控制過程的參數。智能計算的這些方法具有自學習、自組織、自適應的特征和簡單、通用、魯棒性強、適于并行處理的優點。在并行搜索、聯想記憶、模式識別、知識自動獲取等方面得到了廣泛的應用。人工智能和智能計算完全是兩個概念。圖靈獎獲得者約翰·霍普克羅夫特說，計算和通信兩個領域的融合開創了智能計算的新天地。現在計算機已經可以更聰明地幫助人們獲得和處理信息，這已經和人工智能的概念大相徑庭了。
　　智能計算技術在自身性能的提高和應用范圍的拓展中不斷完善。在智能計算的研究、發展與應用上，無論是研究隊伍的規模、發表的論文數量，還是網上的信息資源，發展速度都很快，在優化計算、模式識別、圖像處理、自動控制、經濟管理、機械工程、電氣工程、通信網絡和生物醫學等多個領域取得了成功的應用，應用領域涉及國防、科技、經濟、工業和農業等各個方面。
　　MATLAB是一個包含大量計算算法的集合。其擁有600多個工程中要用到的數學運算函數，可以方便地實現用戶所需的各種計算功能。函數中所使用的算法都是科研和工程計算中的最新研究成果，并且經過了各種優化和容錯處理。在通常情況下，可以用它來代替底層編程語言，如C和C++ 。在計算要求相同的情況下，使用MATLAB的編程工作量會大大減少。MATLAB的這些函數集涉及最簡單最基本的函數到諸如矩陣、特征向量、快速傅立葉變換等復雜函數。函數所能解決的問題大致包括矩陣運算和線性方程組的求解、微分方程及偏微分方程的組的求解、符號運算、傅里葉變換和數據的統計分析、工程中的優化問題、稀疏矩陣運算、復數的各種運算、三角函數和其他初等數學運算、多維數組操作以及建模動態仿真等。
　　Simulink是MATLAB的一個工具包，其建模與一般程序建模相比更為直觀，操作也更為簡單，不必記憶各種參數、命令的用法，只要用鼠標就能夠完成非常復雜的工作。Simulink不但支持線性系統仿真，還支持非線性系統仿真，既支持連續系統仿真，又支持離散系統甚至混合系統仿真。
　　本書以MATLAB R2016a為平臺，主要介紹神經網絡算法、小波分析算法、PID控制算法、聚類分析算法、優化設計算法、自適應控制算法、預測控制算法等內容。書中結合各種實際算法的實例，詳細介紹通過MATLAB進行算法分析、設計的方法與過程。本書具有以下特點：
　　（1） 版本新，函數新
　　MATLAB每年更新兩次，工具箱也隨之更新換代，許多舊的函數已經廢棄不用，同時又有新的函數補充進來，本書基于MATLAB R2016a平臺，介紹新版本下工具箱的使用方法。
　　（2） 由淺入深，層次分明
　　本書內容以最優化理論為主線，以最優化方法與實際應用相結合的實例為基礎，結合編者的多年教學實踐經驗，由淺入深地介紹各種理論和方法在MATLAB中的實現方法。
　　（3） 內容講解不枯燥
　　本書結合相關理論和實踐，由實踐來支撐理論，通過求解流程以及算法迭代過程，讓讀者容易理解并且掌握，書中的許多實例是讀者經常碰到的，讀起來不枯燥。
　　（4） 應用性強
　　該書取材先進實用，講解深入淺出，各章均有大量用MATLAB/Simulink實現的仿真實例，便于讀者掌握和鞏固所學知識。
　　通過本書的學習，讀者不僅可以全面掌握MATLAB編程和開發技術，還可以提高快速分析和解決實際問題的能力，從而能夠在最短的時間內，以最好的效率解決實際工作中遇到的問題，提升工作效率。
　　本書主要由張德豐編寫，此外參加編寫的還有欒穎、周品、曾虹雁、鄧俊輝、鄧秀乾、鄧耀隆、高泳崇、李嘉樂、李旭波、梁朗星、梁志成、劉超、劉泳、楊平和許興杰。
　　本書主要是面向通信工程、電子信息與自動控制方面的廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書，也可作為高等教育的教師、高等院校在讀理工學生及相關領域廣大科研人員的用書。
　　由于時間倉促，加之作者水平有限，錯誤和疏漏之處在所難免。在此，懇請各領域的專家和廣大讀者批評指正。
作者
2017年1月


內容簡介：

本書以MATLAB R2016a為平臺，從實用的角度出發，介紹智能計算的方法，并在講解各實現方法中給出相應的實例，使得本書應用性更強，實用價值更高。
全書共分25章，
通過對25個案例的分析，
介紹MATLAB R2016a在通信系統、電子信息、自動控制系統、小波分析、神經網絡、數值積分、微分方程、數據逼近、數據估計與擬合等方面的應用。編寫過程中力求系統性、實用性與先進性相結合，理論與實踐相交融，使讀者通過閱讀本書快速掌握MATLAB軟件的同時，達到學以致用的效果。
本書可作為通信工程、電子信息與自動控制等專業領域的廣大科研人員、學者、工程技術人員和高等院校教師以及在讀理工科學生的參考用書。
目錄：

目錄

第1章控制系統案例的MATLAB實現

1.1MATLAB/Simulink在時域分析中的應用

1.2MATLAB在積分中的應用

1.3MATLAB在微分方程中的應用

1.4MATLAB/Simulink在根軌跡分析中的應用

1.5MATLAB在頻域響應中的應用

1.6MATLAB/Simulink在狀態空間中的應用

1.7MATLAB在PID控制器設計中的應用

1.8MATLAB在導彈系統中的應用

第2章通信系統建模與仿真

2.1數字信號的傳輸

2.1.1數字信號的基帶傳輸

2.1.2數字信號的載波傳輸

2.2擴頻系統的仿真

2.2.1偽隨機碼產生

2.2.2序列擴頻系統

第3章通信系統接收機設計

3.1利用直接序列擴頻技術設計發射機

3.2利用IS拟95前向鏈路技術設計接收機

3.3利用OFDM技術設計接收機

3.4通信系統的MATLAB實現

第4章調制與解調信號的MATLAB實現

4.1調制與解調簡述

4.2模擬調制與解調

4.2.1模擬線性調制

4.2.2雙邊帶調幅調制

4.2.3單邊帶調幅調制

4.2.4模擬角度調制

4.2.5脈沖編碼調制

第5章神經網絡的預測控制

5.1系統辨識

5.2自校正控制

5.2.1單步輸出預測

5.2.2最小方差控制

5.2.3最小方差間接自校正控制

5.2.4最小方差直接自校正控制

5.3自適應控制

5.3.1MIT自適應律

5.3.2MIT歸一化算法

5.4預測控制

5.4.1基于CARIMA模型的JGPC

5.4.2基于CARMA模型的JGPC

第6章控制系統校正方法的MATALB實現

6.1PID校正

6.1.1PID調節簡介

6.1.2PID調節規律介紹

6.1.3PID調節分析介紹

6.2控制系統的根軌跡校正

6.2.1根軌跡的超前校正

6.2.2根軌跡的滯后校正

6.2.3根軌跡的滯后超前校正

6.3控制系統的頻率校正

6.3.1頻率法的超前校正

6.3.2頻率法的滯后校正

第7章通信系統的模型分析

7.1濾波器的模型分析

7.1.1濾波器的類型、參數指標分析

7.1.2濾波器相關函數及模擬

7.1.3濾波器的相關實現

7.2通信系統的基本模型分析

7.2.1模擬通信系統的基本模型分析

7.2.2數字通信系統的基本模型分析

7.3模擬通信系統的建模與仿真分析

7.3.1調幅廣播系統的仿真分析

7.3.2調頻立體聲廣播的信號結構

7.3.3彩色電視信號的構成和頻譜仿真分析

第8章撓性結構振動控制的應用

8.1撓性結構的概述

8.2撓性結構的主動振動及仿真

8.2.1前濾波

8.2.2后濾波

8.2.3仿真

第9章基于小波的信號突變點檢測算法研究

9.1信號的突變性與小波變換

9.2信號的突變點檢測原理

9.3實驗結果與分析

9.3.1Daubechies5小波用于檢測含有突變點的信號

9.3.2Daubechies6小波用于檢測突變點

第10章小波變換在信號特征檢測中的算法研究

10.1小波信號特征檢測的理論分析

10.2實驗結果與分析

10.2.1突變性檢測

10.2.2自相似性檢測

10.2.3趨勢檢測

第11章小波變換圖像測試分析

11.1概述

11.2實例說明

11.3輸出結果與分析

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章基于小波分析的圖像多尺度邊緣檢測算法研究

12.1多尺度邊緣檢測

12.2快速多尺度邊緣檢測算法

12.3實驗結果與分析

第13章基于小波的信號閾值去噪算法研究

13.1閾值去噪方法

13.2閾值風險

13.3實驗結果與分析

第14章基于MATLAB的小波快速算法設計

14.1小波快速算法設計原理與步驟

14.2小波分解算法

14.3對稱小波分解算法

14.4小波重構算法

14.5對稱小波重構算法

14.6MATLAB程序設計實現

第15章小波變換檢測故障信號與小波類型的選擇

15.1故障信號檢測的理論分析

15.2實驗結果與分析

15.2.1利用小波分析檢測傳感器故障

15.2.2小波類型的選擇對于檢測突變信號的影響

15.3小波類型選擇

第16章基于小波圖像壓縮技術的算法研究

16.1圖像的小波分解算法

16.2小波變換系數分析

16.3實驗結果與分析

第17章數字圖像水印技術的實現

17.1數字圖像水印技術概述

17.1.1數字水印分類

17.1.2數字圖像水印技術應用領域

17.1.3數字水印技術特點

17.2數字圖像水印技術的實現

第18章計算機硬盤讀/寫磁頭位置控制器設計

18.1硬盤讀/寫磁頭的數學模型

18.2模型離散化及性能分析

18.2.1離散模型的性能分析

18.2.2離散模型的極點

18.2.3離散模型的根軌跡

18.3附加超前校正裝置及性能分析

18.4閉環控制系統設計與性能分析

第19章徑向基函數神經網絡模型與學習算法

19.1RBF神經網絡模型

19.2RBF網絡的學習算法

19.3徑向基網絡的神經網絡函數

19.3.1神經網絡的創建函數

19.3.2轉換函數

19.3.3傳遞函數

19.4徑向基函數的網絡應用實例

19.4.1函數逼近

19.4.2散布常數對徑向基函數網絡設計的影響

19.5應用PNN進行變量分類

19.5.1問題的提出

19.5.2網絡設計

19.5.3網絡測試

19.6應用GRNN進行函數逼近

19.6.1問題的提出

19.6.2網絡設計

19.6.3網絡測試

第20章倒立擺控制的設計

20.1倒立擺數學模型

20.1.1微分方程模型

20.1.2傳遞函數模型

20.1.3狀態空間數學模型

20.2開環響應

20.2.1傳遞函數

20.2.2狀態空間法

20.3PID控制算法的MATLAB實現

第21章小波在圖像壓縮、增強、平滑和融合中的應用

21.1小波變換基礎

21.1.1連續小波變換

21.1.2離散小波

21.1.3二進小波變換

21.1.4MATLAB中小波函數工具箱

21.2小波分析在圖像增強中應用

21.3基于小波的圖像降噪和壓縮

21.3.1小波的圖像壓縮技術

21.3.2小波的圖像降噪技術

21.4小波的融合技術

21.5小波包在圖像邊緣檢測中應用

21.6小波包與圖像消噪

第22章數據分析的MATLAB實現

22.1多元方差分析

22.1.1理論介紹

22.1.2函數介紹

22.1.3應用示例的分析

22.2判別分析

22.2.1概述

22.2.2馬氏距離

22.2.3多圖像平均法

22.3實驗設計分析

22.3.1基本理論

22.3.2函數介紹

22.3.3應用示例的分析

22.4聚類分析

22.4.1理論介紹

22.4.2函數介紹

22.4.3應用示例分析

第23章多元統計分析MATALB實現

23.1因素分析

23.1.1理論介紹

23.1.2函數介紹

23.1.3應用示例分析

23.2正交實驗設計分析

23.2.1正交表分析

23.2.2不考慮交互作用正交實驗設計的基本程序分析

23.2.3應用示例的分析

23.3示范程序

23.3.1aoctool函數演示程序

23.3.2disttool函數演示程序

23.3.3polytool函數演示程序

23.3.4randtool函數演示程序

23.3.5robustdemo函數演示程序

23.3.6rsmdemo函數演示程序

第24章數值計算的MATLAB實現

24.1矩陣代數的應用

24.2數學建模的應用

24.3優化設計的應用

24.4擬合分析的應用

24.5非線性方程的應用

24.6數值模型的應用

24.7美麗的分形圖

24.8共線平動點

第25章提升小波及其應用

25.1提升小波算法

25.2MATLAB提升小波變換函數

25.2.1提升方案函數

25.2.2雙正交四聯濾波器

25.2.3正交及懶小波

25.2.4提升小波變換和反變換

25.2.5勞倫多項式和矩陣

25.3提升小波的應用

25.3.1提升小波在信號處理中的應用

25.3.2提升小波在圖像中的應用

附錄MATLABR2016a安裝說明

參考文獻

序：