第 1章 基礎入門 1
1.1 MATLAB的安裝 1
1.2 MATLAB的啟動及操作界面 3
1.2.1 MATLAB的啟動 3
1.2.2 MATLAB的操作界面 3
1.3 M文件編輯器 4
1.3.1 M文件編輯器的啟動 5
1.3.2 用M文件編寫簡單的程序 5
1.4 MATLAB幫助系統及其使用 6
1.4.1 幫助系統的類型 7
1.4.2 常用幫助指令 7
1.4.3 Help幫助瀏覽器 8
第 2章 符號計算 11
2.1 符號對象的創建 11
2.1.1 創建符號變量和表達式 11
2.1.2 符號與數值之間的轉化 15
2.1.3 符號表達式的化簡 17
2.2 符號微積分 20
2.2.1 極限和導數的符號計算 20
2.2.2 序列/級數的符號求和 22
2.2.3 符號積分 23
2.3 微分方程的符號解法 25
2.3.1 求微分方程符號解的一般指令 25
2.3.2 符號微分方程解法實例 25
2.4 符號矩陣分析和代數方程解 27
2.4.1 符號矩陣分析 27
2.4.2 線性方程組的符號解法 30
2.5 符號變換及反變換 32
2.5.1 傅里葉變換及其反變換 32
2.5.2 拉普拉斯變換及其反變換 33
2.5.3 Z變換及其反變換 36
2.6 代數狀態方程求符號傳遞函數 38
2.6.1 結構框圖的代數狀態方程解法 39
2.6.2 信號流圖的代數狀態方程解法 41
2.7 符號計算的簡易繪圖函數 43
2.7.1 二維繪圖函數 43
2.7.2 三維繪圖函數 47
2.7.3 等高線繪圖函數 48
2.7.4 三維曲面繪圖函數 49
第3章 MATLAB數組和矩陣運算基礎 53
3.1 數組的創建、運算及尋址 53
3.1.1 數組的創建 53
3.1.2 數組的運算規則 58
3.1.3 數組的操作 59
3.1.4 數組的尋址 62
3.1.5 關系和邏輯操作 64
3.2 矩陣分析 67
3.2.1 矩陣運算規則 67
3.2.2 矩陣分析計算 70
3.3 矩陣分解 77
3.3.1 特征值及特征向量 77
3.3.2 奇異值分解 82
3.3.3 LU分解 84
3.3.4 Cholesky分解 87
3.3.5 QR分解 89
3.4 特殊矩陣 92
3.4.1 常用特殊矩陣及其創建 93
3.4.2 其他特殊矩陣 95
第4章 數值計算 101
4.1 數理統計的MATLAB求解 101
4.1.1 常用的統計分布指令 102
4.1.2 概率函數、分布函數和隨機數 105
4.2 多項式運算 112
4.2.1 多項式的運算及其函數表示 112
4.2.2 有限長序列的卷積 120
4.3 插值和擬合 124
4.3.1 插值 124
4.3.2 擬合 132
4.4 線性方程（組）的求解 140
4.4.1 線性方程的數值求解 140
4.4.2 線性方程組的數值求解 143
4.5 數值微積分 145
4.5.1 數值微分 145
4.5.2 數值積分 148
4.5.3 常微分方程的數值求解 153
第5章 MATLAB繪圖處理 161
5.1 概述 161
5.1.1 離散數據圖形的繪制 161
5.1.2 連續函數曲線的繪制 162
5.2 二維圖形 163
5.2.1 基本繪圖函數 163
5.2.2 坐標軸控制和圖形標識命令 168
5.2.3 多重曲線繪圖 172
5.2.4 ginput指令簡介 175
5.3 三維曲線和曲面 177
5.3.1 三維繪圖指令plot3 177
5.3.2 三維網格指令mesh 179
5.3.3 三維曲面指令surf 181
5.3.4 圖形視角及透視控制 183
5.3.5 圖形著色處理 189
5.3.6 圖形光照處理 197
5.4 圖形窗功能簡介 202
5.4.1 圖形窗口的創建 202
5.4.2 圖形窗口的菜單 203
第6章 M文件程序設計基礎 207
6.1 M文件 207
6.1.1 M腳本文件 207
6.1.2 M函數文件 209
6.1.3 局部變量和全局變量 210
6.1.4 M函數文件的一般結構 213
6.2 數據及數據文件 214
6.2.1 數據類型 214
6.2.2 數據的輸入與輸出 216
6.3 程序的流程控制 219
6.3.1 循環語句 219
6.3.2 if條件語句 224
6.3.3 switch-case語句 227
6.3.4 控制程序流的其他常用指令 229
6.4 程序的調試與優化 233
6.4.1 程序的直接調試法 233
6.4.2 調試器的使用 238
6.4.3 程序設計優化 239
6.5 MATLAB函數類別 242
6.5.1 主函數 242
6.5.2 子函數 242
6.5.3 匿名函數 243
6.5.4 嵌套函數 243
6.5.5 私有函數 245
6.6 函數句柄 245
6.6.1 函數句柄的創建和顯示 245
6.6.2 函數句柄的基本操作 246
第7章 圖形用戶界面 250
7.1 對象和句柄 250
7.1.1 句柄 250
7.1.2 對象 251
7.2 GUI圖形簡介 254
7.2.1 GUIDE的啟動 254
7.2.2 GUI模板 255
7.2.3 圖形用戶界面的設計步驟 258
7.2.4 回調函數 259
7.3 GUI的底層代碼實現 264
7.3.1 GUI底層代碼實例 264
7.3.2 常用對象介紹 267
7.4 圖形用戶界面綜合實例 273
第8章 Simulink交互仿真集成環境 277
8.1 Simulink運行方法及窗口 278
8.2 Simulink常用模塊庫 279
8.2.1 連續（Continuous）模塊庫 280
8.2.2 非連續（Discontinuous）模塊庫 281
8.2.3 離散（Discrete）模塊庫 282
8.2.4 數學運算（Math Operations）模塊庫 283
8.2.5 輸出（Sinks）模塊庫 284
8.2.6 輸入源（Sources）模塊庫 285
8.3 Simulink功能模塊的處理 286
8.3.1 Simulink模塊參數設置 286
8.3.2 Simulink 模塊間連線處理 287
8.3.3 Simulink 模塊基本操作 289
8.4 Simulink建模仿真實例 291
8.5 子系統模塊封裝技術 301
8.5.1 子系統 301
8.5.2 封裝模塊 305
8.6 S函數 307
8.6.1 S函數基本概念 307
8.6.2 S函數工作原理 307
8.6.3 用M文件編寫S函數 308
第9章 MATLAB在自動控制中的應用 313
9.1 控制系統穩定性分析 313
9.1.1 代數穩定判據 313
9.1.2 根軌跡穩定性分析 317
9.1.3 頻域穩定性分析 322
9.1.4 穩態誤差的分析 330
9.2 控制系統的性能指標分析 335
9.2.1 控制系統的時域特性 335
9.2.2 控制系統的頻域特性 339
9.3 控制系統校正設計的MATLAB實現 341
9.3.1 控制系統校正設計概述 341
9.3.2 控制系統伯德圖校正設計方法 341
9.3.3 控制系統的根軌跡校正設計 352
9.3.4 單輸入單輸出系統設計工具 360
第 10章 *優化方法 365
10.1 線性規劃基本內容及MATLAB應用 366
10.1.1 引例 366
10.1.2 線性規劃的基本算法─單純形法 367
10.2 無約束*優化 373
10.2.1 無約束*優化的基本算法 374
10.2.2 MATLAB解優化問題 377
10.3 非線性規劃 385
10.3.1 非線性規劃的基本概念 385
10.3.2 懲罰函數法 386
10.3.3 MBTLAB求解 387

第 11章 數字信號處理 394
11.1 數字信號處理與離散時間系統 394
11.1.1 數字信號處理概述 394
11.1.2 數字信號處理的基本概念 395
11.1.3 離散時間信號 396
11.1.4 常用信號生成函數 405
11.1.5 離散時間信號的相關性 406
11.2 序列的傅里葉變換的MATLAB實現 408
11.2.1 序列的傅里葉變換公式 408
11.2.2 周期序列離散傅里葉級數及傅里葉變換的MATLAB實現 411
11.3 利用Z變換分析信號和系統頻域特性的MATLAB實現 412
11.3.1 Z變換的定義 412
11.3.2 Z變換的收斂域 413
11.3.3 Z變換的性質 414
11.3.4 Z變換的MATLAB求解 415
11.3.5 利用Z變換求解差分方程 417
11.3.6 利用Z變換分析系統頻域特性 420
11.4 離散傅里葉變換（DFT）的MATLAB實現 424
11.4.1 DFT的定義和性質 425
11.4.2 DFT的MATLAB實現 426
11.4.3 離散傅里葉級數及其MATLAB實現 427
11.5 快速傅里葉變換及其應用的MATLAB實現 429
11.5.1 快速傅里葉變換的基本用法 429
11.5.2 快速傅里葉變換的應用舉例 431
11.6 無限脈沖響應數字濾波器的設計及MATLAB實現 438
11.6.1 數字濾波器概述 439
11.6.2 IIR濾波器的設計方法 440
11.6.3 濾波器的性能指標及MATLAB函數 443
11.6.4 IIR數字濾波器設計常用的MATLAB函數 444
11.6.5 IIR數字濾波器的設計 446
11.6.6 MATLAB提供的IIR濾波器設計函數：**設計法 452
11.6.7 IIR數字濾波器的直接設計法 455
11.7 FIR數字濾波器設計及MATLAB實現 458
11.7.1 FIR數字濾波器概述 458
11.7.2 窗函數設計FIR濾波器 460
11.7.3 MATLAB提供的窗函數及窗函數設計的MATLAB實現 461
11.7.4 FIR數字濾波器的*優化設計及MATLAB實現 474

第 12章 圖像處理 480
12.1 數字圖像的基本原理 481
12.1.1 數字圖像的表示 481
12.1.2 數字圖像的MATLAB操作基礎 481
12.1.3 數字圖像的類型及其轉換 485
12.2 圖像增強 496
12.2.1 灰度變換增強 496
12.2.2 直方圖增強 500
12.2.3 圖像平滑 503
12.2.4 圖像銳化 514
12.2.5 頻域增強 518
12.3 圖像復原 523
12.3.1 退化模型 523
12.3.2 無約束圖像復原 525
12.3.3 有約束圖像復原 525
12.4 二值形態學操作 528
12.4.1 膨脹和腐蝕 528
12.4.2 開操作和閉操作 529
12.4.3 膨脹和腐蝕的MATLAB實現方法 529
12.4.4 一些基本的形態學算法 531
12.5 圖像壓縮編碼 532
12.5.1 圖像壓縮編碼概述 532
12.5.2 無損壓縮技術 533
12.5.3 有損壓縮技術 534
12.6 圖像分割 534
12.6.1 邊緣檢測方法 534
12.6.2 閾值分割技術 537
12.6.3 區域分割技術 538
第 13章 系統辨識 540
13.1 系統辨識的基本理論 540
13.1.1 系統和模型 540
13.1.2 辨識問題 541
13.1.3 系統辨識的步驟 541
13.1.4 系統辨識的誤差準則 542
13.2 *小二乘法參數辨識及其MATLAB仿真 544
13.2.1 *小二乘法的基本原理 544
13.2.2 加權*小二乘法的基本原理 546
13.2.3 *小二乘法的遞推算法 550
13.2.4 增廣*小二乘法及MATLAB實現 556
13.3 參數的梯度校正辨識 561
13.3.1 確定性問題的梯度校正參數辨識及MATLAB實現 561
13.3.2 隨機問題的梯度校正參數辨識 568
13.3.3 隨機逼近法 570
13.4 極大似然估計參數辨識 573
13.4.1 極大似然參數辨識的基本概念 573
13.4.2 系統模型參數的極大似然估計 575
13.4.3 遞推的極大似然參數估計 581
13.5 Bayes辨識方法及MATLAB實現 587
13.5.1 Bayes辨識方法的基本原理 587
13.5.2 *小二乘模型的Bayes參數辨識 588
13.5.3 MATLAB仿真實例 589
13.6 神經網絡模型辨識方法及MATLAB實現 593
13.6.1 神經網絡基本介紹 594
13.6.2 BP神經網絡 597
13.6.3 RBF神經網絡辨識 603
13.7 模糊系統辨識及MATLAB實現 607
13.7.1 模糊理論概述 608
13.7.2 基于T-S模型的模糊系統辨識 614
13.7.3 模糊逼近 616
第 14章 自抗擾控制技術的MATLAB實現 621
14.1 經典PID控制器 621
14.1.1 經典PID控制律 621
14.1.2 經典PID的優勢與不足 625
14.2 安排過渡過程仿真 626
14.3 微分跟蹤器及其MATLAB仿真 633
14.3.1 經典微分環節的噪聲放大效應 633
14.3.2 微分跟蹤器 634
14.3.3 *速控制綜合函數 641
14.4 誤差反饋控制律 648
14.5 擴張狀態觀測器 654
14.5.1 狀態觀測器 654
14.5.2 擴張狀態觀測器 666
14.5.3 高增益狀態觀測器 673
14.6 自抗擾控制器 681
14.6.1 自抗擾控制器設計方法 681
14.6.2 改進的非線性PID控制器 682
14.6.3 自抗擾控制器 689
第 15章 模糊控制及其MATLAB應用 701
15.1 模糊控制的基本理論 701
15.1.1 概述 701
15.1.2 模糊集合的相關概念 702
15.1.3 模糊集合的基本運算 703
15.1.4 隸屬函數 705
15.1.5 模糊推理規則 715
15.2 模糊控制系統的設計 718
15.2.1 模糊控制系統的組成 718
15.2.2 模糊控制系統的設計方法 718
15.3 MATLAB模糊邏輯工具箱 721
15.3.1 模糊推理系統編輯器 722
15.3.2 隸屬度函數編輯器 723
15.3.3 模糊規則編輯器 724
15.3.4 模糊規則觀察器 724
15.3.5 模糊推理輸入/輸出曲面觀察器 725
15.3.6 使用MATLAB命令實現模糊邏輯系統 731
15.3.7 模糊邏輯工具箱命令函數簡介 735
15.4 Sugeno型模糊推理系統 758
15.4.1 Sugeno型模糊推理系統簡介 758
15.4.2 Sugeno型模糊推理系統實例 758
15.4.3 Mamdani系統與Sugeno系統的比較 761
15.5 模糊理論在控制工程中的應用 761
15.5.1 模糊控制 761
15.5.2 模糊建模 766
15.5.3 模糊控制與Simulink的結合應用 769