图书名称：《MATLAB与计算机仿真》【作者】高扬主编【丛书名】高等学校教材【页数】375【出版社】北京：机械工业出版社,2020.09【ISBN号】978-7-111-66601-1【分类】计算机仿真-MATLAB软件-高等学校-教材【参考文献】高扬主编.MATLAB与计算机仿真.北京：机械工业出版社,2020.09.图书封面：图书目录：《MATLAB与计算机仿真》内容提要：本书包括MATLAB软件使用与计算机仿真两大部分内容，结合MATLAB、Simulik的学习体系，引导读者学习如何利用MATLAB进行计算机仿真。同时为满足交通、物流、机械等专业类对优化、预测、机器学习等领域的能力需求，本书单独设置两章对MATLAB优化工具箱、智能算法工具箱进行了介绍。为适应现代仿真技术的发展，本书从连续系统、离散系统、混合系统的角度介绍了计算机仿真、建模的相关知识，并对基于Simulik的计算机仿真进行了介绍。本书可作为高等学校交通类、物流类、机械类等相关专业的研究生或高年级本科生教材，亦可供相关科技工作者参考。《MATLAB与计算机仿真》内容试读)第1章仿真技术概述仿真(Simulatio)是对系统进行研究的一种技术或方法，也称为系统仿真。它要求首先建立待研究系统的数学或者物理模型，然后对模型进行试验研究。具体地讲，所谓系统仿真，是以计算机为主要工具，通过在计算机（或其他形式的物理模型）上运行模型来再现系统的运动过程，从而认识系统规律的一种研究方法。系统仿真以计算机为主要工具，系统仿真的主要内容是如何在计算机上建模与仿真，因此系统仿真技术通常也称作计算机仿真技术。它是以计算机科学、系统科学、控制理论和应用领域有关的专业技术为基础，以计算机为工具，利用系统模型对实际的或设想的系统进行分析、研究与试验的一门新兴技术。现代计算机仿真技术综合集成了计算机、网络、图形图像、多媒体、软件工程、信息处理、自动控制等多个高新技术领域的知识，是对系统进行分析与研究的重要手段。计算机仿真技术具有良好的可控性、无破坏性、安全、可靠、不受外界条件（如气象条件和场地空域）的限制、可多次重复、高效和经济等特点，因而近年来发展非常迅速，已经成为当今众多领域技术进步所依托的一种基本手段。计算机仿真在各种工程领域和非工程领域中已经有很多成功应用的范例，其成效十分显著，影响很大。例如，在宇航工业中，有著名的“阿波罗”登月仿真系统。该系统包括混合计算机、运动仿真器、月球仿真器、驾驶舱、视景系统等，可实现在计算机上预先对登月计划进行分析、设计与检验，同时还可对宇航员进行仿真操作训练，从而大大降低了实际登月的风险。在非工程领域，著名的例子有罗马俱乐部建立的“世界模型”仿真系统。该系统选择五个能影响世界未来发展的重要因素，即人口增长、工业发展、环境污染、资源消耗和食品供应，来预测世界未来发展的趋势并据此提出了“零增长方案”。尽管该模型仿真的最后结果引起了世界范围的广泛争论，但其研究方法却具有开创性。我国科学家建立的中国人口模型仿真系统也获得了很大的成功，在国内外学术界颇有影响。该仿真系统预测了我国人口发展的趋势，为制定科学的人口政策提供了理论依据。系统仿真方法的成功应用，迅速提高了这一方法在科学研究和技术开发中的地位，引起科学界和工业界的广泛关注与重视。人们逐步认识到，系统仿真已成为继理论分析和实物试验（或演习）之后，认识客观世界规律性的又一强有力的手段。它可以把复杂系统的运行过程放在试验室中进行或者在计算机上模拟，在辅助决策、最优设计、计划优化、管理调度、方案比较、规划制订、军事训练、人员培训、投资风险分析、辅助设计以及谈判策略确定等许多方面都有巨大的应用前景。计算机仿真是系统仿真学科的主要分支。本章首先简要介绍系统仿真涉及的基本概念和1●DMATLAB与计算机仿真系统仿真的分类，在此基础上重点分析计算机仿真的定义、特点、作用与步骤，最后介绍系统仿真技术的应用及其发展历程和趋势。1.1系统、模型与仿真的含义对“仿真”一词的含义，人们有不同的理解。一般认为仿真就是对系统模型的试验研究。对计算机仿真而言，就是仿真程序的运行。该程序表示对一个实际系统进行某种抽象后得出的模型，用该模型来研究这一系统所具有的一些特征。系统、模型和仿真是系统仿真学科的三个基本概念。1.1.1系统仿真技术应用的对象是系统。系统通常定义为具有一定功能，按某种规律相互联系又相互作用着的对象之间的有机组合。仿真所关注的系统是广义的，它泛指人类社会和自然界的一切存在、现象与过程。系统可分为生命与非生命系统、工程与非工程系统等。如电气、机械、化工、热力、光学等属于工程系统：经济、社会、交通、天气等属于非工程系统。般认为，系统是真实世界的一部分，是几个相互作用的分系统的集合。在这个描述中，隐含了递归的概念：一个系统由若干个分系统组成，而每一个分系统又是更低一层分系统的集合，如此直至无穷。若用分解的观，点来看待系统，则集合论是研究系统的最好工具。系统的定义符合建立抽象集合结构的要求。这个集合结构总是可以用若干个同类结构的集合来替换，从而不断地使其具体化。任何系统的研究都需要关注三个方面的内容，即实体、属性和活动。1)实体—组成系统的具体对象。2)属性一实体所具有的每一项有效特性（状态和参数）。3)活动一系统内对象随时间推移而发生的状态变化由于组成系统的实体之间相互作用而引起的实体属性变化，通常用“状态”的概念来描述。研究系统，主要就是研究系统状态的改变，即系统的进展或演化。任何系统都具有一定的结构，没有无结构的系统。结构作为系统论的一个基本范畴，指的是系统内部各组成实体之间在空间（包括数量比例）或时间方面的有机联系与相互作用的方式或顺序。系统有序性越高，结构越严密。所以，任何系统所具有的整体性，都是在一定结构基础上的整体性，仅有实体，还不能组成系统，必须在实体的基础上，以某种方式和关系相互作用，才能形成系统结构。系统与外部环境相互联系和作用过程的秩序和能力称为系统的功能。系统功能体现了一个系统与外部环境之间的物质、能量和信息的输入与输出的变换关系。系统的结构与功能是一对不可分割的范畴，系统的结构是完成系统功能的基础。结构与功能分别说明了系统的内部作用和外部作用。功能是一个过程，它反映了系统对外界作用的能力，是由系统的结构所决定，由系统整体的运动表现出来的。对于一个飞机自动驾驶系统，如图1-1所示，系统的实体是机体、陀螺仪及控制器；它的属性是航向、速度、陀螺仪及控制器特性等；它的活动则是机体对控制器的响应等。对于442第1章仿真技术概述一个工厂系统，如图1-2所示，系统的实体是部门、原料、订单、产品；它的属性是原料类型、订单数量、各部门的设备数量：它的活动则是各个部门的生产过程。给定航向控制器机体实际航向陀螺仪图1-1飞机自动驾驶系统订单管理部门原料采购部门仓储部门制造部门装配部门运输部门产品图1-2工厂系统研究系统不仅需要研究系统的实体、属性和它的活动，还需要研究系统的环境。环境是指对系统的活动结果产生影响的外界因素。自然界的一切事物都存在着相互联系和相互影响，而系统是在外界因素不断变化的环境中产生活动的，因此，环境因素是必须予以考虑的。需要说明的是，一次具体的研究不需要也不可能关注一个实际系统的所有实体、属性活动及环境，而只需要关注与研究的目的有关的部分。1.1.2模型“模型”的概念与“原型”对应。“模型”在科学方法论中被定义为人们为了特定的研究目的而对认识对象所做的简化描述。原型则是与模型相应的被认识对象。就模型与原型的关系而言，可以把模型看作是原型物质的或观念上的类似物。据此可以把模型分为实物模型和抽象模型两大类。实物模型是以某种程度上相似的实物去再现原型。它既可以是人工构造的，也可以是从自然界获取的，比如地球仪、船模、动植物标本等。抽象模型则是原型客体在人们思想中理想化、纯化的抽象性再现，如理想气体模型、原子的行星模型、分子的空间结构模型等。模型方法是通过研究模型来揭示原型的形态、特征和本质的方法。在当代科学研究中，模型方法的重要性越来越为人们所认知，被看作是科学研究方法的核心。要进行仿真，首先要寻找一个实际系统的“替身”，这个“替身”就是模型。它不是原型的复现，而是按研究的侧重面或实际需要进行了简化提炼，以利于研究者抓住问题的本质或主要矛盾。这种研究对预测问题，以及因种种原因不可能在原型系统上进行试验的问题尤为重要。1.模型的建立科学研究的绝大部分工作就是建立形式化的模型。科学家企图通过观察和试验，建立抽3卧合MATLAB与计算机仿真象的表示方法和定律。这些方法和定律是对现实世界中已被证明的假设进行形式化。这些“形式化”模型，只有在概括了实际系统的基本性质时才有可能被用来进行推论、分析、设计，从而在某种意义上给人们提供控制能力。人与外部世界的相互作用，一般是由认识世界和利用与改造世界两个不同的步骤组成的。第一步，人们通过建立一种抽象的表示方法，来获得对自然的充分理解，产生一个现实世界的模型。这一步是认识和建立“形式化”模型的阶段，这个阶段是面向科学的。科学研究的目的是按照人类的意志，对现实世界进行控制、利用与改造。这就是第二步，即分析和利用“形式化”模型的阶段。第二步显然具有工程的特点。人具有抽象思维的功能，从而有能力进行模式识别，进行综合、计算和记忆等。人所用的建模方法是各种能力在特定条件下结合的结果。但是，对于建模活动，人的自身能力是有限的。人的能力局限性对建模研究的发展产生影响，这就促使人们有必要去探求一些有益于弥补这些局限性的方法和工具。例如，测量仪器可以扩展人的感知能力。特别是计算机，它可在模型建立和模型利用方面发挥重要的作用。计算机仿真就是计算机在这方面作用的重要表现。模型集中反映了系统的某些方面的信息。它是对相应的真实对象和真实关系中那些有用的和令人感兴趣的特性的抽象化。因此，模型描述可视为是对真实世界中的物体或过程相关的信息进行形式化的结果。模型是对系统某些本质方面的描述，可采用各种可用的形式提供被研究系统的信息。模型在所研究系统的某一侧面具有与系统相似的数学描述或物理描述。尤其要注意的是，模型是按研究目的的实际需要和侧重面，寻找一个便于进行系统研究的“替身”。因此，在较复杂的情况下，对于由许多实体组成的系统，由于研究目的不同，对同一个系统可以产生相应于不同层次或不同侧面的多种模型，这就是系统模型的多样性。例如，一些模型反映了整个实际系统的部分属性，而另一些模型则提供了系统更全面的描述：一些模型包括了实际系统的全部组成实体，另一些模型则是强调了系统的某些侧面，而忽略了另外一些方面，从而只包括实际系统的部分组成实体。这些现象表明，根据系统研究的实际需要，可对模型进行粗化（简化）或精化（详细化），也可以对模型进行分解或组合。模型作为系统的原型在研究时的“替身”，在选择模型时，要以便于达到研究的目的为前提。所以，对模型的描述通常应该注意以下六条原则：(1)相似性模型与所研究系统在属性上应具有相似的特性和变化规律，亦即“原型”与“替身”之间具有相似的物理属性或数学描述。(2)切题性模型只应该针对与研究目的有关的方面，而非系统的所有方面。亦即一个系统的模型不是唯一的，模型结构的选择应针对研究目的。(3)吻合性选择的模型结构，应尽可能对所利用的数据进行合理的描述。通常，其试验数据应尽可能由模型来解释。(4)可辨识性模型结构必须选择可辨识的形式。若一个结构具有无法估计的参数，则此结构就没有实用价值。(5)简单化从实用的观点来看，由于在模型的建立过程中，需要忽略一些次要因素和某些不可测变量的影响，因此，模型实际上是一个简化了的近似模型。一般而言，在实用的前提下，模型越简单越好。(6)综合精度它是模型框架、结构和参数集合等各项精度的一种综合指标。若有限4第1章仿真技术概述的信息限制了模型的精度，最有效的模型就应是各方面精度的平衡和折中。2.模型描述的三种层次可以在不同的抽象层次上来描述一个系统，一般来讲，存在着以下三种层次的描述」(1)行为层次在这个层次上描述系统，是将它看成一个黑盒，并且对它施加一个输入信号，然后对它的输出信号进行测量与记录。为此，至少需要一个“时间基”，它一般是一个实数的区间（连续时间），或者是一个整数的区间（离散时间）。一个基本的描述单位是“轨迹”，它是从一个时间基的区间到表示可能的观测结果的某个集合上的映射。一个“行为描述”是由这样一组轨迹的集合所组成。这种描述也可称为系统的“行为”。通常，在仿真概念上，加到黑盒上的以箭头表示的某个变量被看作是输入，它不受盒子本身的控制：而另一个变量是输出，它用指向黑盒边界以外的环境的箭头表示因为对实际过程的试验是处于行为层次上，所以在这个层次的描述是十分重要的。同时，这个层次上的描述比起下面所要介绍的结构描述要简单一些(2)状态结构层次在这个层次上描述的系统，是将它看成一个已了解内部工作情况的机构。这种描述通过在时间上的递推足以产生一种轨迹，即行为。能产生这种递推的基本单位是“状态集”以及“状态转移函数”，前者表示任意时刻所有可能的结果，而后者则提供从当前给定状态计算未来状态的规则。在状态结构层次上的描述比在行为层次上的描述更具有完整性，状态集将足以计算出系统的行为。(3)分解结构层次在这个层次上描述系统，是将它看作由许多基本的黑盒互相连接起来而构成的一个整体。这种描述也可称为网络描述，其中的基本黑盒称为成分，它给出了一个系统在状态结构水平上的描述。另外，每个成分必须标明“输人变量”和“输出变量”，还必须给出一种“耦合描述”，它确定了这些成分之间的内部连接及输入与输出变量之间的界面。人们可以进一步分解系统，从而获得更深一层的描述。3.数学模型及其作用计算机仿真中采用的模型都是数学模型。“数学模型”是根据物理概念、变化规律、测试结果和经验总结，用数学表达式、逻辑表达式、特性曲线、试验数据等来描述某一系统的表现形式。数学模型的本质，是关于现实世界一小部分和几个方面抽象的数学“映像”。这种系统观允许对现实世界中的过程在不同的详尽程度上进行数学描述（编码）。这样，便可将各种不同的模型彼此联系起来，并将它们相互之间的关系隐含于数学之中。数学模型是用符号和数学方程式来表示一个系统。其中，系统的属性用变量（符号）》表示，而系统的活动则用相互关联的变量间的数学函数关系式来描述。也就是说，一个系统的数学模型，是由某种形式语言对该系统的描述。由于任何数学描述都不可能是全面的和完全精确的，所以系统的数学模型不可能对系统进行完全真实的描述，而只能根据研究目的对它做某种近似简化的描述在以物理为基础的科学中，数学模型方法的实质是：首先对所研究的实体进行观察(特别重要的是试验观察)，充分地占有观察材料，分析观察材料的各种发展形式，，探讨这些形式的内在联系，利用研究者的知识、经验和见识，演绎出以假说形式提出的说明实体规律的理论：用数学语言陈述这个理论，建立实体的数学模型。大多数数学模型是数学方程组(微分方程、积分方程或代数方程)，它的解提供了实体运动规律的说明：通过新的观察来证实、修改或否定这种假说：经过证实的假说就成为严格的科学理论，它能普遍地、正确地5MATLAB与计算机仿真说明实体的运动变化规律。在这类科学研究中，试验观察条件是极为严格的。由于观察过程以纯粹形态进行，因此，观察过程和观察结果具有可重复性。如果试验观察结果与数学模型的解是一致的，那么数学模型的唯一性和正确性就得到了证实。1.1.3仿真系统仿真是建立系统的模型（数学的、物理效应的或数学.物理效应的模型），并在模型上进行试验。例如，将按一定比例缩小的飞行器模型置于风洞中吹风，测出飞行器的升力、阻力、力矩等特性：要建一个大水电站，先建一个规模较小的小水电站来取得建设水电站的经验及其运行规律：指挥员利用沙盘来指挥一个战役或一场战斗等，都是在模型上进行试验的例证。系统仿真技术实质上就是建立仿真模型和进行仿真试验的技术。“仿真”的含义有不同的理解和解释。通常认为，系统仿真是用能代表所研究系统的模型，结合环境（实际的或模拟的)条件进行研究、分析和试验的方法。它作为一种研究方法和试验技术，直接应用于系统研究，是一种利用相似和类比的关系间接研究事物的方法。1.系统仿真三要素与三个基本活动系统仿真的过程可通过图1-3所示的三个要素间的三个基本活动来描述。系统模型建立仿真试验模型计算机仿真模型建立图1-3系统仿真三要素和三个基本活动所谓“模型建立”，是通过对实际系统的观测或检测，在忽略次要因素及不可检测变量的基础上，用物理或数学的方法进行描述，从而获得实际系统的简化近似模型。这里应该注意模型的试验性质，即模型同实际系统的功能与参数之间应具有某种相似性和对应性，这点应尽可能不被数学演算过程所掩盖。否则，仿真研究就成为一种数值求解方法。仿真模型反映了系统模型（简化模型）同仿真器或计算机之间的关系，它应能为仿真器或计算机所接受，并能够运行。例如，计算机仿真模型，就是对系统的数学模型进行一定的算法处理，使其在变成合适的形式（如将数值积分变为迭代运算模型）之后，能在计算机上进行数字仿真的“可计算模型”。显然，由于采用的算法引进了一定的误差，所以仿真模型对实际系统来讲是一个二次简化模型，故“仿真模型建立”有“二次建模”之称。“仿真试验”是指对模型的运行。例如，计算机仿真，就是将系统的仿真模型置于计算机上运行的过程。仿真是通过试验研究实际系统的一种技术，通过仿真活动可以弄清系统内在结构变量和环境条件的影响。因此，为了使模型能够运行，需要设计一个合理的、方便的、服务于系统研究的试验步骤和软件。2.系统仿真的依据一相似性原理系统仿真最基本的依据是相似性原理。人们在认识世界的长期实践中发现：许多不同事物的行为与特性之间都存在着相似性现象。按照唯物辩证法来讲，任何现实存在的事物都是446···试读结束···...

2023-01-14

编辑点评：金融计算应用教程Matla金融工具箱张树德PDF版《金融计算教程——MATLAB金融工具箱的应用》是清华大学出版社出版的一本书，作者是张树德。本书内容涉及金融多个领域，并辅以大量实例。内容非常丰富。读者只需具备初等数学基础即可顺利阅读大部分内容。相关内容部分预览总结随着金融界对金融计算的重视程度越来越高，许多大型计算软件已经开始应用于金融领域的复杂计算。MATLAB是专业的工作计算软件之一，计算交给MATLAB。金融研究人员可以更深入地研究金融工具定价和风险管理。本书适合作为本科生、研究生以及金融机构从业人员的金融教材和参考书。目录第一章MATLAB运行环境及金融应用1.1MATLAB简介1.2MATLAB在金融领域的应用思考题第2章MATLAB数值计算初探2.1变量和常量2.2矩阵和向量运算2.3插值与拟合2.4符号计算2.5MATLAB编程基础知识思考题第三章金融时间序列数据分析3.1在MATLAB中创建时间序列变量3.2金融时间序列的统计特征3.3时间序列模型3.4GARCH模型参数估计思考题第4章固定收益证券计算4.1固定收益证券的基本概念4.2现金流量计算函数4.3利率期限结构思考题第5章投资组合计算5.1投资组合基础5.2投资组合有效前沿思考题第6章金融衍生品计算6.1金融衍生品的类型6.2欧式期权计算6.3衍生品定价的数值解6.4证券衍生品的定价函数6.5利率衍生品的定价函数思考题第7章有限差分定价7.1有限差分法的基本原理7.2有限差分法思考题第8章金融衍生品定价的蒙特卡罗模拟8.1随机模拟的基本原理8.2模拟期权定价的蒙特卡罗方法思考题第九章金融数据可视化技术9.1图形对象、对象句柄和句柄图形结构9.2金融时间序列的精确映射思考题第10章MATLAB和其他软件数据连接10.1MATLAB和Excel数据连接10.2MATLAB与金融网站数据连接10.3MATLAB和Word界面10.4MATLAB和ActiveX接口10.5MATLAB和Acce数据连接Matla在金融领域有什么具体的应用吗？我觉得这是百度dugoogle可以解决的问题。百度第一篇告诉我，《黄金金融计算教程——MATLAB金融工程4102与1653盒子的应用》这本书很适合这个标题。google的第一篇文章告诉我，MATLAB有一个工具箱叫做金融建模，可以应用于计算金融和金融工程。加上一点金融知识，知道MATLAB可以用于序列数据分析、固定收益债券计算、资产组合计算、金融衍生品计算、数据可视化等。当然，作为一名工科学生，MATLAB在我眼中只是一个工具。工具是用来“使用”的，而不是用来“学习”的。我的出发点总是“我要计算投资组合”，google告诉我MATLAB可以做到，仅此而已。我不认为“嘿，MATLAB是做什么的？它是一个产品组合，太棒了。”最后，百度谷歌能回答的问题不应该出现在知乎。如果主题所有者可以google它，提出的问题应该更有价值。...

2022-05-07 金融衍生品有哪些 金融衍生品的特点

编者的话：Matla编程基础PDFMatla：美国MathWork出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析、数值计算的高级技术计算语言和交互环境，主要包括Matla和Simulik。Matla应用广泛，小编为大家准备了Matla编程基础PDF版，欢迎下载相关内容部分预览matla编程入门教程Matla：美国MathWork出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析、数值计算的高级技术计算语言和交互环境，主要包括Matla和Simulik。Matla被广泛使用，Matla是matrixam（地址符号）laor的组合，意思是matrixfactory（矩阵实验室）。它在数值计算中是首屈一指的。对于初学者来说，首先要了解的是Matla的安装和组成，理论知识，以及一定的编程能力。小编在自学Matla的时候也有些迷茫。在这里我将讲解Matla的介绍，希望能给各位大佬有所帮助。书籍和一些命令说明初学者，推荐阅读：国防工业出版社出版的《MATLAB语言与应用》作者：袁思聪《MATLAB从零到高级》北京航空航天大学出版社作者：谢中华、李国栋等《MATLAB求解高等应用数学题》清华大学出版社作者：薛定宇、陈阳全《MATLAB数值计算》机械工业出版社作者：CleveMoler看完这四本书，相信你已经脱离了初学者的行列。如何开始使用Matla？当时我在网上找了很久，大概也看了一点点各种教程，但是学了几次之后就没有很好的完成（基础）。然后我偶然发现了这个教程MATLAB入门对比了其他几个教程，我觉得这个教程是最本质的，不会让人觉得太基础（不会花很多时间在简单的问题上）..，很多在线教程只是把时间浪费在简单的问题上，让人很不耐烦），而且涉及到的重要内容（都是很常用也很有用的，所谓的最佳实践）都涉及到了，最后一章也延伸了。一般来说，本教程涵盖了所有应该教授的技能，最常用的和最好用的。不像其他教程，或者没有选择性地讲所有的问题（很多根本不好用，或者类似，但都是重复的，很烦人，浪费时间）。学完本教程，matla基础就差不多了（matla不能说是难的东西，难点不在语言上）。然后就是进入专业领域，学习工具箱或者下面的数学、模型之类的。...

2022-05-07 matlab数值计算实验报告 matlab数值计算例题

编者按：精通matla信号处理《精通MATLAB信号处理》面向从事MATLAB信号处理的读者。以MATLABR2014a为平台，全面讲解了MATLAB软件在信号处理方面的常识。有兴趣的请下载。简介《精通MATLAB信号处理》面向从事MATLAB信号处理的读者。以MATLABR2014a为平台，全面讲解了MATLAB软件在信号处理方面的常识。《精通MATLAB信号处理》以实例说明，内容全面，章节相对独立。它是一本详细的MATLAB信号处理应用参考书。《掌握MATLAB信号处理》分为三部分共12章。部分介绍了MATLAB的基础知识；第二部分介绍数字信号处理的基本理论和方法及MATLAB实现，涵盖信号与系统分析、信号变换、IIR滤波器设计、FIR滤波器设计等基础知识，其他滤波器和小波在信号处理中的应用；第三部分介绍了基于MATLAB的信号处理的具体应用，包括基于MATLAB的图像信号处理、语音信号处理、通信信号处理、雷达信号处理等。相关内容部分预览关于作者沉载洋毕业于清华大学，获研究生学位，曾就职于中国核工业集团公司。精通MATLAB系统仿真软件，熟练应用MATLAB进行图像处理，信号处理等。在国内外期刊发表多篇论文，申请并获得多项授权专利，参与项目获团体三等奖。目录第一章MATLAB基础知识1.1MATLAB概述1.1.1MATLAB发展历程1.1.2MATLAB组成及功能1.2MATLAB工作环境1.2.1命令行窗口1.2.2帮助系统窗口1.2.3图形窗口1.2.4M-文件编辑窗口1.2.5当前文件夹1.2.6搜索路径1.3MATLAB程序控制结构1.3.1序列结构1.3.2选择结构1.3.3循环结构1.3.4程序流控制语句及其他常用命令1.4变量、值​​和表达式1.4.1变量1.4.2值1.4.3表达式15数组和矩阵1.5.1数组创建和操作1.5.2常用数组运算1.5.3矩阵表示1.5.4矩阵串联1.5.5MATLAB矩阵搜索1.5.6MATLAB矩阵运算1.6数据分析1.6.1均值和中位数1.6.2数据比较1.6.3期望1.6.4方差1.6.5协方差和相关系数高效1.7绘图1.7.1二维图形的绘制1.7.2图形的绘制与编辑1.7.3三维图形的绘制本章小结第2章信号与系统分析基础2.1离散时间信号2.2采样定理2.3离散时间序列2.3.1单位样本序列2.3.2单位步长序列2.3.3正弦序列2.3.4实指数序列ltrgt2.3.5复指数序列2、3.6周期序列2.4信号的基本运算2.4.1序列加法和乘法rgt2.4.2序列累加和序列值乘积gt2.4.3序列反转和序列移位2.4.4常见连续时间信号的缩放2.4.5常见连续时间信号的奇偶分解2.4.6信号的微分与积分2.4.7卷积运算2.5信号波形的产生2.5.1线性调频函数和方波函数2.5.2随机函数和三角波函数2.5.3函数rectul和函数diric2.5.4函数ic和函数triul2.5.5函数9auul与函数ultra连接2.6时间连续时间系统的域分析2.6.1连续时间系统的零状态和零输入响应的解分析2.6.2连续时间系统的数值解2.6.3连续时间系统的脉冲响应和阶跃响应分析2.6.4连续时间系统的卷积2.7MATLAB中离散时间信号的运算2.7.1离散时间系统2.7.2离散时间系统的响应gt2.7.3离散时间系统的脉冲响应和阶跃响应2.7.4离散时间信号的卷积和运算章节摘要第3章信号变换3.1.2变换概述3.1.1Z变换的定义3.1.2Z变换的收敛区域3.22变换的性质m3.2.1线性特性3.2.2时域移位3.2.3时域扩展3.2.4时域卷积特性3.2.5微分特性3.2.6积分性质3.2.7时域求和3.2.8初值定理3.2.9终值定理3.3逆2变换3.4离散系统中的二域描述3.4.1离散系统函数的频域分析3.4.2离散系统函数零分析3.4.3离散系统的差分函数求解3.5傅里叶级数和傅里叶变换3.6离散傅里叶级数周期序列的3.7离散傅里叶变换3.8离散傅里叶变换的性质3.8.1线性3.8.2循环移位3.8.3循环卷积定理3.8.4共轭对称性3.9频域采样3.9.1频率响应的混叠失真3.9.2频谱泄漏3.9.3栅栏效应3.9.4频率分辨率3.10快速傅里叶变换orm3.10.1直接计算DFT的问题及改进方法3.10.2Radix2时分FFT算法3.10.3Radix2分频FFT算法3.10.4快速傅里叶变换MATLAB实现3.11离散余弦变换3.11.1一维离散余弦变换3.11.2二维离散余弦变换3.11.3维离散余弦函数3.12Chir―Z变换3.13函数Gaor3.13.1函数Gaor定义3.13.2函数Gaor的一般方法和解析理论3.13.3Gaor展开本章小结ltrgt第4章IIR滤波器设计4.1IIR滤波器结构4.1.1直接型4.1.2级联型4.1.3并联型4.2模拟滤波器的基础和原型设计gt4.2.1Butterworth滤波器设计4.2.2CheyhevL型滤波器设计4.2.3CheyhevII型滤波器设计4.2.4椭圆滤波器设计4.3频带变换4.3.1低通到Low通带变换4.3.2低通到高通带变换4.3.3低通到带通带变换4.3.4低通到带阻带变换4.4脉冲响应不变量方法和双线性变换方法4.5最小滤波器阶数的选择4.6滤波器设计4.6.1滤波器设计步骤第5章FIR滤波器设计第6章其他滤波器第7章随机信号处理第8章小波在信号处理中的应用第9章图像信号处理第10章语音信号处理ltrgt第11章通信信号处理第12章雷达信号处理参考文献lt/gt...

2022-05-06 size函数 matlab zeros函数 matlab

编辑点评：精通Matla数字图像处理与识别df《精通Matla数字图像处理与识别》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合。内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像点运算。感兴趣的朋友不要错过，快来下载吧。简介《掌握Matla数字图像处理与识别》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合，涵盖了数字图像处理与识别技术的方方面面，包括图像点运算、几何变换、空频域滤波、小波变换、图像复原、形态处理、图像分割和图像特征提取的相关内容；同时开展了领先的机器视觉研究，介绍了目前工程技术领域非常流行的两种分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别等热点问题中总结了“掌握Matla数字图像”。处理和识别”。相关内容部分预览关于作者张正大学教授，专攻图形图像处理与识别技术，承担多项国家级项目，对Matla有深入研究。目录第一章数字图像处理与识别简介1.1数字图像1.1.1什么是数字图像1.1.2数字图像的显示1.1.3数字图像的分类gt1.1.4数字图像的本质1.1.5数字图像的表示1.1.6图像的空间和灰度分辨率1.2数字图像处理与识别1.2.1从图像处理到图像识别1.2.2数字图像处理与识别的应用实例1.2.3数字图像处理与识别的基本步骤1.3数字图像处理的初步知识1.3.1邻接连通性，连通性,区域和边界1.3.2距离测量的几种方法1.3.3基本图像操作第2章Matla数字图像处理基础2.1MatlaR2011a简介gt2.1.1Matla软件环境2.1.2文件操作2.1.3使用在线帮助2.1.4使用变量2.1.5使用of矩阵2.1.6元胞数组和结构2.1.7关系运算和逻辑运算2.1.8常用图像处理数学函数2.1.9Matla程序流程控制2.1.10M文件写入2.1.11Matla函数编写2.2Matla图像类型及其存储方法2.3Matla图像转换2.4图像文件读写2.5图像显示第三章图像点操作3.1灰度直方图3.1.1理论基础3.1.2Matla实现3.2灰度线性变换3.2.1理论基础3.2.2Matla实现3.3灰度对数变换3.3.1理论基础3.3.2Matla实现3.4Gamma变换3.4.1理论基础3.4.2Matla实现gt3.5灰度阈值变换3.5.1理论基础3.5.2Matla实现3.6分段线性变换3.6.1理论基础3.6.2Matla实现3.7直方图均衡化3.7.1理论基础3.7.2Matla实现3.8直方图规范3.8.1理论基础3.8.2Matla实现第4节几何变换图像的转换4.1求解几何变换的一般思路4.2图像平移4.2.1图像平移的变换公式4.2.2图像平移的Matla实现4.3图像镜像4.3.1图像镜像的变换公式4.3.2图像镜像的Matla实现4.4图像转置4.4.1图像转置的变换公式4.4.2图像转置Matla实现4.5图像缩放4.5.1图像缩放变换公式4.5.2Matla实现图像缩放4.6图像旋转4.6.1图像以原点为中心旋转4.6.2图像绕旋转任意点4.6.3Matla实现图像旋转4.7插值算法4.7.1最近邻插值4.7.2双线性插值4.7.3高阶插值4.8Matla综合案例——人脸图像配准4.8.1什么是图像配准4.8.2Matla实现人脸图像配准的基本原理gt第5章空间域中的图像增强5.1图像增强的基础知识5.1.1为什么要进行图像增强5.1.2图像增强的分类5.2空间域过滤5.2.1空间域域滤波和邻域处理5.2.2边界处理5.2.3相关和卷积5.2.4Matla实现滤波操作5.3图像平滑5.3.1平均模板及其实现5.3.2高斯平滑及其实现5.3.3自适应平滑滤波5.4中值滤波5.4.1性能比较5.4.2改进中值滤波策略5.4.3中值滤波的工作原理5.5图像锐化5.5.1理论基础5.5.2基于一阶导数的图像增强-梯度算子5.5.3图像增强基于二阶微分的拉普拉斯算子5.5.4基于一阶的锐化算子比较和二阶导数5.5.5高提升滤波器及其实现5.5.6高斯拉普拉斯算子(LoG)第6章频域图像增强6.1频域滤波——同空间域滤波6.2傅里叶变换基础6.2.1傅里叶级数6.2.2傅里叶变换6.2.3幅度谱、相位谱和功率谱6.2.4傅里叶的本质基本变换6.3快速傅里叶变换及其实现6.3.1FFT变换的必要性6.3.2常用FFT算法6.3.3时间抽取Radix-2FFT算法6.3.4离散傅里叶逆变换的快速算法6.3.5N维快速傅里叶变换6.3.6Matla实现6.4频域滤波基础知识6.4.1频域之间的关系滤波与空域滤波6.4.2频域滤波的基本步骤6.4.3频域F的Matla实现滤波6.5频域低通滤波器6.5.1理想低通滤波器及其实现6.5.2高斯低通滤波器及其实现6.6频域高通滤波器6.6.1高斯高通滤波器及其实现6.6.2频域拉普拉斯滤波器及其实现6.7Matla综合案例——利用频域滤波消除周期性噪声6.7.1频域带阻滤波器6.7.2带阻滤波器消除周期性噪声6.8频域滤波器和空间域滤波器的内在关系第7章小波变换7.1多分辨率分析7.1.1多分辨率框架7.1.2分解与重构的实现7.1.3图像处理中分解与重构的实现7.2Gaor多分辨率分析7.3常用小波分析7.3.1Haar小波7.3.2Dauechie小波7.4高维Wavelet第8章图像恢复8.1图像恢复一般理论8.1.1图像恢复概念基础8.1.2图像恢复一般模型8.2实用图像恢复技术8.2.1图像恢复的数值方法8.2.2非线性恢复第9章彩色图像处理9.1颜色基础9.1.1什么是颜色9.1.2我们眼中的颜色rgt9.1.3原色9.1.4计算机中的颜色表示9.2颜色模型ltrgt9.2.1RGB模型9.2.2CMY、CMYK模型9.2.3HSI模型rgt9.2.4HSV模型9.2.5YUV模型9.2.6YIQ模型ltrgt9.2.7La模型介绍9.3全彩色图像处理基础9.3.1颜色补偿及其Matla实现9.3.2色彩平衡及其Matla实现第10章形态图像处理10.1初步知识10.2二进制图像中的基本形态操作10.2.1侵蚀和它的实现10.2.2Dilatioadit实现10.2.3开运算及其实现10.2.4闭运算及其实现10.3二值图像中的形态学应用10.3.1命中和未命中变换及其实现10.3.2边界提取与跟踪及其实现10.3.3区域填充10.3.4连通分量提取及其实现10.3.5细化算法10.3.6像素化算法10.3.7凸包10.3.8wmorh函数10.4灰度图像中的基本形态学运算10.4.1灰度膨胀及其实现10.4.2灰度侵蚀及其实现10.4.3灰度开闭运算及其实现10.4.4顶帽变换（to-hat）及其实现10.5小结第11章图像分割11.1图像分割概述11.2边缘检测11.2.1边缘检测概述11.2.2常用边缘检测算子11.2.3Matla实现11.3霍夫变换11.3.1线检测11.3.2曲线检测11.3.3任意形状检测11.3.4霍夫变换线检测的Matla实现11.4阈值分割11.4.1阈值分割方法11.4.2Matla实现11.5区域分割11.5.1区域增长及其实现11.5.2区域分割与合并及其Matla实现ltrgt11.6基于形态分水岭算法的图像分割11.6.1形态分水岭算法11.6.2Matla实现11.7Matla综合案例-分水岭算法11.8小结第12章特征提取ltrgt12.1图像特征概述12.1.1什么是图像特征12.1.2图像特征分类12.1.3特征向量及其几何解释12.1.4特征提取的一般原理12.1.5特征评价标准12.2基本统计特征12.2．1简单区域描述符及其Matla实现12.2.2直方图及其统计特征12.2.3灰度共生矩阵12.3特征降维12.3.1维度的诅咒12.3.2特征选择简介gt12.3.3主成分分析12.3.4快速PCA及其实现12.4综合案例-基于PCA的人脸特征提取12.4.1数据集简介12.4.2生成样本矩阵12.4.3主成分分析12.4.4主成分人脸可视化分析12.4.5基于主成分的人脸重建12.5局部二值模式12.5.1基本LBPltrgt12.5.2循环邻域的LBPP，R算子12.5.3统一LBP算子-统一LBP及其Matla实现12.5.4MB-LBP及其Matla实现gt12.5.5图像分割及其Matla实现第13章初步图像识别13.1模式识别itio概述13.1.1模式和模式识别13.1.2图像识别13.1.3关键概念13.1.4识别问题的一般描述13.1.5过度拟合13.1.6模式识别系统架构13.1.7训练/学习方法分类13.2模式识别方法分类13.2.1统计模式识别13.2.2句法模式识别13.2.3总结13.3最小距离分类器和模板匹配13.3.1最小距离分类器及其Matla实现13.3.2基于相关的模板匹配13.3.3相关匹配的计算效率第14章人工神经网络14.1人工神经网络简介14.1.1仿生学的动机gt14.1.2人工神经网络的应用实例14.2人工神经网络的理论基础14.2.1用于训练线性单元的梯度下降算法14.2.2多层er人工神经网络14.2.3igmoiduit14.2.4反向传播（BP，反向传播）算法14.2.5训练中的问题14.3神经网络算法的可视化实现14.3.1NNTool主要功能及应用14.3.2神经网络仿真测试14.4Matla神经网络工具箱14.4.1创建网络14.4.2网络初始化14.4.3网络训练14.4.4网络模拟测试14.4.5网络性能分析第15章支持向量机15.1支持向量机分类思想15.1.1分类模型选择15.1.2模型参数的选择15.2支持向量机的理论基础15.2.1线性可分情况下的SVMltrgt15.2.2非线性可分情况下的C-SVM15.2.3SVM在需要核函数映射的情况下15.2.4泛化到多类问题15.3Matla实现SVMgt15.3.1Traiig-vmtrai15.3.2分类-vmclaify15.3.3应用实例15.4综合案例——基于PCA和SVM的人脸识别系统15.4.1人脸识别简介15.4.2预处理15.4.3数据归一化15.4.4核函数选择15.4.5参数选择15.4.6构建多类SVM分类器15.4.7实验结果ltrgt15.5SVM在线资源15.5.1Matla的SVM工具箱15.5.2LIBSVM简介参考资料...

2022-05-06 MATLAB图像增强算法 matlab 图像增强对比度

编辑评论：这是一本会说话的书！毫无疑问，当您拿起这本书时，恭喜您，您找到了学习MATLAB的有效方法。本书作者系统全面地介绍了MATLAB的使用，由浅入深，并附有实例讲解，无论对MATLAB初学者、中级用户，还是对科研人员都有很高的参考价值。简介本书全面而系统地介绍了MATLAB编程和开发的各个方面。书中每一章都提供了大量有针对性的例子供读者练习。此外，为了帮助读者更高效、更直观地学习，本书各章重点内容还专门录制了相应的教学视频。本书中的这些视频和所有示例文件都包含在随附的DVDCD-ROM中。本书共23章，分为7个部分。基础章节介绍MATLAB基础、数组和矩阵分析、字符串分析；科学运算章节介绍MATLAB数据分析、积分和微分运算、概率和数理统计、符号计算；数据可视化章节介绍二维和三维数据的可视化；编程章节介绍MATLAB基础编程、程序调试和编程技巧；仿真章节介绍Simulik、Simulik建模和S-Fuctio的基础知识；高级应用章节介绍GUI编程开发、GUIDE工具创建GUI界面、文件夹管理和文件I/O操作、MATLAB编译器；工具箱与接口编程一章介绍了信号处理、小波分析、图像处理、神经网络4个工具箱，最后介绍了MATLAB与Word、Excel的接口技术。本书是MATLAB初学者和高级用户不可多得的参考书。本书非常适合使用MATLAB进行编程开发的本科生、研究生和教师，也适合广大科研和工程技术人员学习。作者介绍赵海滨在东北大学机械工程与自动化学院获得学士、硕士和博士学位。擅长数据采集、数字信号处理、图像处理、模式识别和嵌入式系统开发，具有多年MATLAB编程经验。主持省部级基金项目1项，参与国家自然科学基金项目2项，编写教材1部。近年来，以第一作者在国内外期刊和学术会议上发表研究论文20余篇，其中15篇被EI或ISTP检索。MATLAB应用大全PDF预览目录第1部分Matla基础第1章Matla概述1.1matla简介1.2matla的特点1.2.1界面友好，使用方便1.2.2强大的科学计算和数据处理能力1.2.3强大的图形处理功能1.2.4范围广泛的专业领域工具箱1.2.5实用程序界面1.3matla2010a新增功能新特性1.4matla的安装、退出与卸载1.4.1matla安装1.4.2matla启动与退出1.4.3卸载matla前言MATLAB软件是美国Mathwork公司发布的高科技计算环境，主要用于科学计算、数据可视化、系统仿真和交互式编程。由于MATLAB功能强大，易学易用，对问题的描述和解决符合人们的思维方式和数学表达习惯，已成为高校教师、科研人员和工程技术人员必备的学习软件。使用MATLAB，可以大大提高人们工作的效率和质量。本书全面系统地介绍了MATLAB基础知识、科学计算、数据可视化、编程、Simulik仿真技术、高级应用和常用工具箱。书中每一章都提供了大量的示例程序，方便读者练习和学习。每个套路都经过精心挑选，针对性强，适合各个阶段的读者学习。本书不仅注重基础知识，而且非常注重实践，读者可以快速上手，快速提高。通过本书的学习，读者不仅可以全面掌握MATLAB编程开发技术，还可以提高快速分析和解决实际问题的能力，从而在最短的时间内以最佳的效果解决实际工程和科学问题。.提高工作效率。本书的特点1、每章提供相应的教学视频，学习高效直观为了方便读者高效、直观地学习本书内容，作者特为各章重点内容制作了教学视频。这些视频与本书的示例文件一起包含在随附的DVD中。免费试用第一章MATLAB概述1.1MATLAB简介MATLAB在易于使用的Widow环境中集成了数值分析、矩阵计算、科学数据可视化、非线性动力系统建模和仿真等众多强大功能，用于科学研究、工程设计，必须执行高效的数值计算它在众多科学领域提供了全面的解决方案，在很大程度上摆脱了传统非交互编程语言（如C、Fortra）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。MATLAB、Mathematica和Male并称为三大数学软件。它在数学技术应用中的数值计算方面首屈一指。MATLAB软件提供了大量的工具箱，可用于工程计算、控制设计、信号处理与通信、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域，解决这些应用领域的特定类型问题。MATLAB的基本数据单位是矩阵，非常符合科技人员数学表达式的书写格式。使用MATLAB解决问题比C或Fortra等语言要简单得多。目前，MATLAB软件已发展成为适用于多学科、各种工作平台的功能强大的大型软件。在欧美高校，MATLAB软件已成为线性代数、数字信号处理、动态系统仿真等课程的基础教学工具。1.2MATLAB的特点由于MATLAB软件功能强大且易学易用，已成为高校教师、科研人员和工程技术人员的必备软件，可以大大提高工作效率和工作质量。与其他高级计算机语言相比，MATLAB软件具有许多明显的优势。1.2.1界面友好，使用方便MATLAB软件中有很多工具，基本上都是使用图形用户界面。MATLAB的用户界面非常接近Widow的标准界面，操作简单，界面友好。最新的MATLAB版本提供了完整的在线查询和帮助系统，极大的方便了用户的使用。MATLAB软件提供的M文件调试环境也很简单，可以很好的上报错误和错误原因。MATLAB软件是用C语言开发的，其流程控制语句和语法与C语言非常相似。如果初学者有C语言基础，掌握MATLAB编程和开发就很容易。MATLAB编程语言非常符合科技人员数学表达式的书写格式，方便非计算机专业人士使用。MATLAB语言具有良好的可移植性和可扩展性，已广泛应用于科学研究和工程计算的各个领域。1.2.2强大的科学计算和数据处理能力...

2022-05-06 科学计算器 科学计算器开n次方根

编辑评论：本书从基本概念入手，通俗易懂地解释了过程控制系统的本质和特点。同时，通过大量的应用实例，力求使学生掌握过程控制系统分析、设计和优化的基本原理和方法。简介本书是国家精品课程《过程控制与分配系统》的配套教材。本书系统地介绍了过程控制的理论和技术。全书共分13章，包括概述、过程控制系统建模方法、过程控制系统设计、PID调节原理、串级控制、特殊控制方法、补偿控制、相关分析与解耦控制、模糊控制、预测控制、高级控制和分布式控制系统。作者介绍方康玲，武汉科技大学信息工程学院教授。她的主要研究领域是自动化。主持国家精品课程《过程控制》，主持编写《过程控制》、《模糊控制系统》等多部教材。前言本书是国家精品课程《过程控制与分配系统》的配套教材。本书第一版于2009年1月出版，标题为“过程控制与分布式系统”，第二版，标题改为“过程控制及其在MATLAB中的实现”。第二版在保持原书特色的基础上，对原书《饕餮》进行了以下几个方面的调整和更新：重新编写了第5章“串级控制”，并增加了串级的细节。控制器。控制法律；在第9章“模糊控制”中增加了一节，介绍了新的工程实例；在第104节“广义预测控制”中增加了模型识别的内容；第12章“分布式控制系统”修改部分DCS增加了现场总线控制系统（FCS）的概述；新增第13章“过程控制MATLAB仿真”本书主要有以下几个方面：(1)注意保证结构的完整性和内容的先进性。以过程控制系统的基本结构为背景，内容安排不仅包括对过程控制系统设计的一般原理和方法的描述，还包括对复杂过程控制系统的先进过程控制系统的介绍。和分布式控制系统。新增的模糊控制工程实例和现场总线控制系统反映了过程控制技术的最新发展和应用。(2)注重理论与实践的结合。鉴于过程控制的工程实践特点，本书在具体的理论讲解中引入了大量的工程实例。这些例子涵盖了化工、冶金、电力等诸多行业。部分实例来自编者主持的实际过程控制项目，有利于读者了解过程控制方法的具体应用，增强工程意识。(3)新增过程控制MATLAB仿真实例。涵盖过程控制系统的数学建模、PID调节、串级控制、各种复杂控制和高级控制等。仿真实例的引入有利于教师开发相关教学内容，加深学生对过程控制相关的感性认识。理论和认识，提高实践能力。可作为教师教学或学生实验、课程设计的教材。本书参考学时为32学时，必修章节为前8章；如果用作研究生教学用书，可增加第9-12章的教学内容。相关教学资源可从国家级精品课程网站ht202.114.240202C1/zcr-lhm获取。参与编写本书的有：方康玲（第1、9章）、王新民（第2章）、陈琳（第3章）、刘晓宇（第4、13章）、黄卫华（第5章）、孙令芳（第6章）、吴怀宇（第7、8章）、刘斌（第10、11章）、潘莲（第12章）。方康玲任主编，王新民、潘莲、吴怀宇、刘晓宇任副主编。由于编辑水平有限，不足之处还是难免的。希望各位读者多多指正过程控制及其MATLAB实现版本2df预览图书目录内容第1章概述1.1过程控制的任务1.2过程控制系统的组成及特点1.2.1过程控制系统组成1.2.2过程控制系统的特点1.3过程控制系统的性能指标1.4过程控制的进展1.4.1过程控制装置的进展1.4.2过程控制策略与算法的进展章节摘要锻炼第2章过程控制系统建模方法2.1过程控制系统建模的概念2.1.1建模概念2.1.2过程控制系统建模的两种基本方法2.2机理建模方法2.2.1单个内容对象的传递函数2.2.2纯延迟的单容器对象属性2.2.3没有自平衡能力的单容器对象的特点2.2.4多内容对象的动态属性2.3测试建模方法2.3.1物体属性的实验测定2.3.2确定动态属性的时域法2.3.3确定动态特性的频域法2.3.4确定动态属性的统计相关方法2.3.5最小二乘章节摘要锻炼第三章过程控制系统设计3.1过程控制系统的设计步骤3.2确定控制变量和控制方案3.2.1确定控制目标3.2.2确定控制方案3.3过程控制系统硬件选择3.3.1控件3.3.2测量仪器和传感器的选择原则3.4节流元素计算3.4.1流量计算相关的基本概念3.4.2流量计类型3.4.3节流元件3.5控制阀选择3.5.1控制阀计算依据3.5.2调节阀的流量特性3.5.3调节阀口径计算3.6计算示例3.6.1标准孔板角接触压力的计算3.6.2蝶阀计算章节摘要锻炼第四章PID整定原理4.1PID控制概述4.2比例调整（P调整）4.2.1比例调节的作用规律和比例带4.2.2比例调节-微分调节的特点4.2.3比例带对调整过程的影响4.3积分调整（I调整）4.3.1积分调节和积分速度4.3.2积分调整的特点-无差调整4.3.3积分速度对调整过程的影响4.4差动调整（D调整）4.5比例-积分-微分调整（PID调整）4.5.1比例积分（PI）调整4.5.2比例导数（PD）调整4.5.3比例-积分-微分调节法及其基本特征4.6数字PID控制4.6.1数字PID控制算法4.6.2改进的数字PID算法4.7PID调节器参数工程整定4.7.1PID参数整定的基本原理4.7.2PID参数的工程整定方法4.7.3PID参数自整定方法4.7.4数字PID参数整定4.8智能PID控制方法4.8.1模糊PID控制4.8.2神经网络PID控制4.8.3专家级智能自整定PID控制章节摘要锻炼第5章串级控制5.1串级控制系统的基本原理5.1.1串级控制系统的基本概念5.1.2串级控制系统的组成5.1.3串级控制系统的工作过程5.2串级控制系统的特点5.3串级控制系统设计5.3.1一次、二次电路的设计方法5.3.2主副控制器正反动作方式的确定5.3.3防止控制器积分饱和的措施5.4串级控制系统控制器参数设置5.5串级控制系统应用实例章节摘要锻炼第6章特殊控制方法6.1比率控制系统6.1.1比率控制系统的基本概念6.1.2比率控制系统分析6.1.3比例控制系统设计6.1.4比例控制系统的实现6.1.5比例控制系统的设置6.1.6比例控制系统中的一些问题6.2统一控制系统6.2.1统一控制的概念6.2.2统一控制系统的结构形式6.2.3控制器参数设置6.3分程控制系统6.3.1基本概念6.3.2分程控制的应用6.3.3分程阀总流量特性的改进6.4选择性控制系统6.4.1基本概念6.4.2选择性控制系统的种类及应用6.4.3选择性控制系统设计6.4.4积分饱和及其预防措施6.5阀位控制系统6.5.1基本概念6.5.2阀位控制系统的应用6.5.3阀位控制系统的设计与调试章节摘要锻炼第7章补偿控制7.1补偿控制的基本原理和结构7.2前馈控制系统7.2.1前馈控制系统的概念7.2.2前馈控制系统的基本结构7.3大延迟处理系统7.3.1延迟对系统质量的影响7.3.2史密斯预测器7.3.3达林算法章节摘要锻炼第8章关联分析与解耦控制8.1控制回路之间的关联8.1.1控制回路之间的耦合8.1.2种植对象的典型耦合结构8.1.3耦合度分析法8.2相对增益矩阵8.2.1相对增益矩阵的定义8.2.2相对增益的计算8.2.3第二放大系数qij的直接计算方法8.2.4相对增益矩阵的特征8.3减少和消除耦合的方法8.4解耦控制系统设计8.4.1前馈补偿解耦方法8.4.2反馈解耦8.4.3对角矩阵解耦方法8.4.4单位矩阵解耦方法章节摘要锻炼第9章模糊控制9.1概述9.1.1模糊的基本概念9.1.2模糊控制系统9.2模糊集的基本概念9.2.1模糊集9.2.2模糊集的基本操作9.3模糊关系9.3.1正常关系9.3.2模糊关系9.3.3模糊变换9.3.4模糊决策9.4模糊推理9.4.1模糊逻辑9.4.2模糊语言运算符9.4.3模糊推理9.5模糊控制器原理与设计9.5.1模糊控制系统的组成9.5.2模糊控制原理9.5.3模糊控制系统设计9.6工业电阻炉的模糊温度控制系统9.6.1系统介绍9.6.2电阻炉模糊温度控制器的设计9.6.3控制效果9.7浮选过程模糊控制系统9.7.1浮选工艺9.7.2浮选过程模糊控制器设计9.7.3控制效果章节摘要锻炼第10章预测控制10.1模型预测控制的基本原理10.2动态矩阵控制DMC10.2.1预测模型10.2.2滚动优化10.2.3反馈修正10.2.4算法实现10.2.5参数选择10.2.6DMC的主要特点和优势10.3模型算法控制MAC10.3.1具有简单性能指标的MAC算法10.3.2具有通用性能指标的MAC算法10.3.3算法实现10.3.4MAC的主要特点和优势10.4广义预测控制算法10.4.1广义预测控制的基本理论10.4.2基于Toelitz预测方程的广义预测控制算法章节摘要锻炼第11章高级控件11.1自适应控制11.1.1自适应控制概述11.1.2模型参考自适应控制11.1.3自校准控制11.2智能控制11.2.1智能控制基础11.2.2智能控制的理论结构11.2.3分级控制11.2.4基于知识的专家控制11.2.5仿人智能控制11.2.6神经控制11.3鲁棒控制11.3.1基本概念11.3.2H∞优化和鲁棒控制11.3.3标准H∞控制11.3.4H∞控制解章节摘要内容摘要第12章分布式控制系统(DCS)和现场总线控制系统(FCS)由于DCS和FCS不仅具有连续控制和逻辑控制的功能，而且还具有顺序控制和批量控制的功能，因此，DCS和FCS既可以用于连续过程工业，也可以用于间歇过程与连续过程的混合。和离散行业。总之，DCS和FCS在过程控制领域得到了广泛的应用，不仅是分散控制，而且还朝着综合管理的方向发展。在计算机集成制造系统（CIMS）或计算机集成过程系统（CIP）中，以DCS和FCS为基础，通过其开放的网络与生产管理和决策管理网络相连接，实现控制，与管理信息集成，实现企业生产、控制和管理的全局优化。本章概述了DCS和FCS的生产过程、开发过程、特点和优势，以及DCS和FCS的架构。其目的是让读者建立DCS和FCS的基本概念。12.1DCS概述在连续过程控制中，常规模拟仪表控制和早期计算机控制可分为仪表分散控制、仪表集中控制和计算机集中控制三种。在分析比较了常规模拟仪表控制和计算机集中控制的优缺点后，开发了计算机集散控制系统（CS）。...

2022-05-06 过程控制系统与 过程控制系统是什么系统

编辑评论：《MATLAB智能算法分析30个案例（第二版）》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、低层次博士项目设计的参考书，对科研人员也有较高的参考价值。简介《MATLAB智能算法30案例分析（第二版）》采用案例的形式，以智能算法为主线，讲解遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和MATLAB实现最常用的智能算法，如神经网络算法。《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》一共给出了30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体例子，所有案例都有理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和延伸阅读由四部分组成，并配有完整的程序源代码和讲解视频，让读者在掌握算法的同时，学习作者多年积累的编程经验和技巧，从而快速提高使用算法的能力解决实际问题。Matla智能算法30个案例分析df预览图书目录第1章谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱11.1理论基础11.1.1遗传算法概述11.1.2谢菲尔德遗传算法工具箱11.2案例背景31.2.1问题描述31.2.2解决问题的思路和步骤31.3MATLAB程序实现31.3.1工具箱结构31.3.2遗传算法的常用函数41.3.3遗传算法工具箱应用实例121.4延伸阅读16参考16第2章基于遗传算法和非线性规划的函数优化算法172.1理论基础172.1.1非线性规划172.1.2非线性规划函数172.1.3遗传算法基本思想182.1.4算法结合思想182.2案例背景182.2.1问题描述182.2.2算法流程182.2.3遗传算法实现192.3MATLAB程序实现202.3.1适应度函数202.3.2选择操作202.3.3跨界212.3.4变异操作222.3.5算法主函数232.3.6非线性优化242.3.7结果分析242.4延伸阅读252.4.1其他功能的优化252.4.2其他优化算法26参考26第三章基于遗传算法的BP神经网络优化算法273.1理论基础273.1.1BP神经网络概述273.1.2遗传算法的基本要素273.2案例背景273.2.1问题描述273.2.2解决问题的思路和步骤293.3MATLAB程序实现313.3.1神经网络算法313.3.2遗传算法主函数323.3.3比较使用遗传算法前后的差异343.3.4结果分析353.4延伸阅读37参考37第四章基于遗传算法的TSP算法384.1理论基础384.2案例背景384.2.1问题描述384.2.2解决方案和步骤394.3MATLAB程序实现404.3.1种群初始化404.3.2适应度函数404.3.3选择动作414.3.4跨界414.3.5变异操作434.3.6进化逆转操作434.3.7绘制路线图434.3.8遗传算法主函数444.3.9结果分析474.4延伸阅读484.4.1应用程序扩展484.4.2遗传算法的改进494.4.3算法的局限性49参考49第五章基于遗传算法的LQR控制器优化设计505.1理论基础505.1.1LQR控制505.1.2基于遗​​传算法设计LQR控制器505.2案例背景515.2.1问题描述515.2.2解决问题的思路和步骤525.3MATLAB程序实现535.3.1模型实现535.3.2遗传算法实现545.3.3结果分析56参考56第六章遗传算法工具箱详解及应用576.1理论基础576.1.1遗传算法的一些基本概念576.1.2遗传算法和直接搜索工具箱586.2案例背景586.2.1问题描述586.2.2解决问题的思路和步骤596.3MATLAB程序实现596.3.1GADST函数详解596.3.2GADST63的使用介绍6.3.3使用GADST解决遗传算法相关问题666.4延伸阅读68参考文献68第7章多种群遗传算法的函数优化算法697.1理论基础697.1.1遗传算法早熟问题697.1.2多种群遗传算法概述697.2案例背景707.2.1问题描述707.2.2解决问题的思路和步骤717.3MATLAB程序实现717.3.1移民运营商727.3.2手动选择运算符727.3.3目标函数737.3.4标准遗传算法主函数737.3.5多种群遗传算法的主要功能747.3.6结果分析757.4延伸阅读76参考77第8章基于量子遗传算法的函数优化算法788.1理论基础788.1.1量子遗传算法概述788.1.2量子位编码788.1.3量子门更新798.2案例背景798.2.1问题描述798.2.2解决问题的思路和步骤808.3MATLAB程序实现828.3.1种群初始化828.3.2测量函数828.3.3量子旋转门函数838.3.4适应度函数848.3.5量子遗传算法主函数858.3.6结果分析878.4进一步阅读87参考文献88第9章基于遗传算法的多目标优化算法899.1理论基础899.1.1多目标优化和帕累托最优解899.1.2函数gamultioj899.1.3函数gamultioj90中的一些基本概念9.2案例背景909.2.1问题描述909.2.2解决问题的思路和步骤909.3MATLAB程序实现919.3.1gamultioj组织结构919.3.2函数tegamultioj分析929.3.3使用函数gamultioj解决多目标优化问题999.3.4结果分析100参考101第10章基于粒子群优化的多目标搜索算法10210.1理论基础10210.2案例背景10210.2.1问题描述10210.2.2算法流程10310.2.3适应度计算10310.2.4筛选非劣解集10310.2.5粒子速度和位置更新10310.2.6粒子最优10410.3MATLAB程序实现10410.3.1种群初始化10410.3.2人口更新10410.3.3更新个体最优粒子10510.3.4非劣解105的筛选10.3.5模拟结果10610.4进一步阅读107文件目录/k41.et共享/matla智能算法30个案例|├──MATLAB智能算法30个案例分析_史峰，王辉编著_.df49.0MB...

2023-01-30 遗传算法 算法库 遗传算法算法流程

编辑评论：本书内容全面，通俗易懂。适合作为工程和计算机专业的教材，也可以作为广大科技工作者掌握MATLAB计算工具的自学书籍。简介本书展示了使用MATLAB解决各种典型问题的方法和技巧。不仅指导读者编写清晰、高效、优秀的MATLAB程序，还介绍了MATLAB的大量实用功能。全书共9章，前7章介绍MATLAB的基本概念和实现，后2章介绍更高级的应用。本书内容全面，通俗易懂。适合作为工程和计算机专业的教材。也可以作为广大科技工作者掌握MATLAB计算工具的自学书籍。关于作者SteheJ.Chama拥有路易斯安那州立大学电气工程学士学位、中佛罗里达大学电气工程硕士学位，并在莱斯大学深造。曾就职于美国海军、休斯顿大学、麻省理工林肯实验室，目前在墨尔本负责澳大利亚BAE系统建模和运行分析。他开发了一个军舰自卫模型，包含超过40万行MATLAB代码，运行了十多年。他是电气和电子工程师协会的高级研究员和澳大利亚工程师协会的研究员。原版试读1.3.12几个重要的命令查看内置演示命令。对于MATLAB的新手来说，通过观看MATLAB内置的演示示例，尽快了解它的基本功能是有帮助的。要运行内置的MATLAB演示，请在命令窗口中输入demo命令，或通过ldquo开始rdquo按钮选择演示。清除命令。使用c1c命令清除命令窗口的内容，使用cf命令清除当前图形窗口的内容，使用c1ear命令清除工作区的内容。如上所述，当执行多个命令和M文件时，工作空间的内容会被累积并保留，即前面问题的解决结果可能会影响后续问题的解决。因此，为避免这种情况，建议在每次新的独立计算之前使用c1ear命令清除工作空间。中止命令。如果M文件运行时间过长，它可能包含一个不会自行终止的无限循环。在这种情况下，用户可以在命令窗口中输入Cr+C（简称'c）重新获得控制权，即在按下Crl键的同时按下C键。当MATLAB检测到^c时，它会自动中断正在运行的程序并返回到命令提示符。自动完成功能。输入命令时，如果输入命令的开头部分并按Ta键，则会弹出一个列表，其中包含完整匹配的MATLAB命令和函数（如图1所示）。用户可以选择一个输入来完成命令。调用操作系统。在MATLAB中，感叹号(!)用于向计算机操作系统发送命令，之后输入的命令被发送到操作系统并执行，类似于直接在操作系统的命令提示符下键入。因此，MATLAB允许将操作系统命令直接嵌入到程序中。日志命令。在MATLAB中，diary命令可以记录MATLAB会话中的所有操作，格式为matla编程df预览前言MATLAB编程精要，第三版MATLAB（MAtrixLABoratory的缩写，即矩阵实验室）是MathWork开发的专业工程和科学计算软件。它最初的设计目的是对矩阵进行数学运算。然而，近年来，MATLAB逐渐发展成为一个极其灵活的计算系统，可以从根本上解决各种重要的技术问题。MATLAB软件执行用MATLAB语言编写的程序，还提供了非常丰富的预定义函数库，简化了编程过程，提高了编程效率。与其他编程语言（如Fortra或C）相比，丰富的MATLAB库函数可以帮助用户更轻松地解决工程技术问题。本书将介绍基于MATLABR2014版本的MATLAB语言的特点，并展示如何使用它来解决经典的技术问题。通过学习MATLAB编程语言，学生将学习如何使用MATLAB编写干净、高效且文档化的程序。另外，本书并不打算在此一一介绍所有的MATLAB函数，只是说明如何使用MATLAB编程，以及如何使用在线帮助工具找到需要的MATLAB函数。本书适合计算机科学与技术专业一年级大学生作为ldquo程序设计与问题解决导论rdquo课程的教材。具体课时可安排9周，每周3小时。本书的第3版适用于MATLABR2014及更高版本。MATLABR2014是第一个启用新H2图形系统的MATLAB版本，该系统旨在实现更高质量的图形输出。目前，图形组件成为具有句柄的MATLAB对象，其属性可通过MATLAB对象标签访问。下面将简要介绍该版本的修订情况。文件目录/k41.et共享/MATLAB程序设计与应用(第3版)|├──MATLAB程序设计_斯蒂芬middotJ.查普曼（Stehe，J.，Chama.df82.0MB|├──MATLAB程序设计与应用(第3版)【国家级规划教材】_刘卫国.df78.0MB...

2023-03-09 什么叫函数句柄 建立函数句柄应使用

编辑评论：全书理论联系实际，层次分明，语言描述通俗易懂。力求让读者快速掌握数字图像处理的概念、原理和方法，并能初步运用所学知识解决实际问题。根据。图书特色易教易学针对各种图像处理算法，结合操作实例讲解，形象生动，初学者易学易懂。理论联系实际在系统阐述算法理论的同时，附上MATLAB程序和运行结果，加深读者对各种算法的理解。层次清晰。采用循序渐进的叙述方式，在介绍图像处理的概念和算法的基础上，给出综合应用实例，提高读者的动手能力。TechologyFrotier介绍图像处理的新发展和新算法，有利于激发读者的学习兴趣，激发创新思维。作品内容介绍本书是根据作者近年来在数字图像处理教学和研究方面的经验，并参考相关文献编写而成。简要介绍了数字图像处理理论与技术的基本概念、原理和方法。全书分为12章，每章阐述一个数字图像处理技术的知识点，包括数字图像处理基础、图像基本运算、图像正交变换、图像增强、图像平滑、图像锐化、图像复原、图像数学形态处理、图像分割、图像描述与分析、图像编码等。本书除理论讲解外，还配有电子教案和MATLAB演示程序，方便读者学习和掌握数字图像加工技术更好地应用于实践。本书可作为信息与通信工程、信号与信息处理、电子学、计算机、遥感等专业本科生或研究生的教材或参考书。关于作者蔡丽梅，中国矿业大学信息与控制工程学院副教授。长期从事图像处理和模式识别领域的教学和研究工作。先后开设了《图像处理》、《模式识别》、《计算机图形学》、《数字视频技术》、《图像分析与识别》等多门本科和研究生课程。获教育部高等教育科技进步二等奖、河南省科技进步二等奖、江苏省科技进步三等奖等省部级以上科技奖励8项。科学技术奖，中国煤炭工业协会科学技术奖一等奖。，并获得其他科技奖励6项；申请国家发明专利4项（授权2项）；出版教材1本；获校级优秀教学成果一等奖1项，全国煤炭行业教育教学成果奖三等奖1项。在线免费试用第5章图像增强图像增强（ImageEhacemet）是一种基本的图像处理技术，主要是提高图像质量和增强感兴趣的部分，改善图像的视觉效果或使图像更有利于计算机处理。比如需要用弱光增强图像的亮度，通过检测高速公路上的白线来实现汽车的自动驾驶。相关的图像增强技术包括针对单个像素的点操作和针对像素局部邻域的模板操作。根据模板操作的具体功能，可分为图像平滑和图像锐化。本章主要讲解图像增强技术中的灰度映射、直方图校正方法、光照技术和伪彩色增强技术。5.1基于灰度变换的图像增强灰度变换是将输入像素灰度值通过变换函数映射成新的输出值，通过改变像素的亮度值来增强图像，如公式（5.1）所示。g(x,y)=T[f(x,y)](5��1)其中，f(x,y)是输入图像，g(x,y)是变换后的输出图像，T是灰度变换函数。因为太暗的图像的灰度值一般会重新映射以扩大灰度范围，使其分布在整个灰度值范围内，所以通常称为拉伸。从式(5��1)可以看出，不同的变换函数T会导致不同的输出，达到的变换效果也不同。因此，在实际应用中，可以通过灵活设计变换函数T来实现各种处理。根据变换函数的不同，灰度变换可以分为线性灰度变换和非线性灰度变换。使用MATLABdf预览的数字图像处理目录第一章介绍1.1图像的基本概念1.1.1视觉与形象1.1.2图像的表示1.2数字图像处理1.2.1数字图像处理的主要内容1.2.2数字图像处理技术的分类1.2.3数字图像处理的应用1.3数字图像处理面临的问题1.4相关术语1.5图像处理模拟锻炼第2章数字图像处理基础2.1人类视觉系统2.1.1人眼的基本结构2.1.2可视化过程2.1.3明暗视觉2.1.4色觉2.1.5立体视觉2.1.6视觉持久性2.2比色基础和颜色模型2.2.1配色2.2.2CIE1931��RGB系统2.2.3CIE1931标准色度系统2.2.4CIE1976L*a**统一色彩空间2.2.5孟塞尔色系2.2.6常用颜色模型2.3数字图像的生成与表示2.3.1图像信号的数字化2.3.2数字图像的类型2.4数字图像的数值描述2.4.1常用坐标系2.4.2数字图像的数据结构2.4.3常见的数字图像格式2.4.4BMP位图文件2.4.5读取和显示图像2.5综合示例锻炼第3章基本图像操作3.1图像几何变换3.1.1图像几何变换基础3.1.2图像位置变换3.1.3图像的形状变换3.2图像代数运算3.3邻域和模板操作3.4综合示例锻炼第四章图像的正交变换4.1离散傅里叶变换4.1.1一维离散傅里叶变换4.1.2一维快速傅里叶变换4.1.3二维离散傅里叶变换4.1.4二维离散傅里叶变换的性质4.1.5离散傅里叶变换在图像处理中的应用4.2离散余弦变换4.2.1一维离散余弦变换4.2.2二维离散余弦变换4.2.3离散余弦变换在图像处理中的应用4.3K��L变换4.3.1K��L变换原理4.3.2图像K��L变换4.4氡变换4.4.1Rado变换原理4.4.2Rado变换的实现4.4.3Rado变换的性质4.4.4Rado变换的应用4.5小波变换4.5.1概述4.5.2小波4.5.3连续小波变换4.5.4离散小波变换4.5.5正交小波和多分辨率分析4.5.6二维小波变换4.5.7小波变换在图像处理中的应用锻炼第5章图像增强5.1基于灰度变换的图像增强5.1.1线性灰度变换5.1.2非线性灰度变换5.2基于直方图校正的图像增强5.2.1灰度直方图5.2.2直方图校正方法原理5.2.3直方图均衡5.2.4局部直方图均衡5.3基于照度，照度以照度为准。5.3.1基于同态滤波的增强5.3.2基于Retiex理论的增强5.4基于模糊技术的图像增强5.4.1图像的模糊特征平面5.4.2图像模糊增强5.5基于伪彩色处理的图像增强5.5.1密度分割法前言数字图像处理是利用计算机对图像进行变换、增强、还原、分割、压缩、分析和理解的理论、方法和技术，是现代信息处理的研究热点。数字图像处理技术的飞速发展和更广泛的应用领域对国民经济、社会生活和科学技术产生了巨大的影响。由于数字图像处理技术对现代社会的深远影响，“数字图像处理”已成为高等院校计算机、电子、信息、通信、自动化、遥感、控制等学科的重要专业。大学课程。本书基于多年数字图像处理的教学和研究经验，结合本科教育的教学特点和目的，力求理论联系实际，深入浅出。希望读者通过本书的学习，能够掌握数字图像处理的基础知识。概念、原理和方法，可以初步应用所学知识解决实际问题，为数字图像处理及相关领域的研究奠定基础。全书分为12章，每章介绍一个数字图像处理技术的知识点，包括数字图像处理基础、图像基本运算、图像正交变换、图像增强、图像平滑、图像锐化、图像恢复、图像的数学形态学处理、图像分割、图像描述与分析、图像编码等。本书除了阐述基础理论外，还对各个知识点的新处理算法进行了讲解，读者可以选择性地学习。本书配有电子教案和MATLAB演示程序，方便读者学习和掌握数字图像处理的算法理论和程序实现。全面了解加工算法，提高实践能力。第1、2、3、4、7、8、十、十一章为蔡丽梅，第5、6、9、十二章为王丽娟；第2、3、10章综合例子由蔡丽梅撰写，第7章综合例子由王丽娟撰写。感谢中国矿业大学的王艳芬、李世银、李健，以及中国矿业大学信息与控制工程学院在本书写作过程中给予的无私帮助和支持。在编写本书的过程中使用了很多图片。对文献进行处理，在此向文献作者表示诚挚的谢意。由于作者知识有限，书中难免有不足之处，欢迎广大读者指正。...

2022-05-06 数字图像增强处理的方法 数字图像处理毕业论文

图书名称：《电气工程及其自动化应用型本科规划教材MATLAB与电力电子系统仿真》【作者】袁庆庆，符晓，罗，夏鲲编【丛书名】电气工程及其自动化应用型本科规划教材【页数】182【出版社】上海：上海科学技术出版社,2021.03【ISBN号】978-7-5478-5239-2【价格】55.00【参考文献】袁庆庆，符晓，罗，夏鲲编.电气工程及其自动化应用型本科规划教材MATLAB与电力电子系统仿真.上海：上海科学技术出版社,2021.03.图书封面：MATLAB与电力电子系统仿真》内容提要：本书系上海市应用型本科专业建设立项规划教材，是电力电子技术及电力电子电路仿真课程的配套教材，也可作为电力拖动自动控制系统等课程的辅助参考书。全书定位于MATLAB在电力电子系统中的仿真应用，内容涵盖整流电路、直流斩波电路、逆变电路以及部分实际应用广泛的典型电力电子电路，如PWM整流器、多电平逆变器、交直流电力拖动系统等的仿真设计。学生通过学习本书，可较快入门电力电子系统的仿真设计，并有助于相关理论知识的消化及实践能力的锻炼。本书可作为高等院校电气工程及其自动化专业本科学生及相关专业研究生的教材，也可作为电气工程技术人员的参考书。《电气工程及其自动化应用型本科规划教材MATLAB与电力电子系统仿真》内容试读列m之后行球化限的.，F下第1章绪论，本章内容本章首先介绍了MATLAB仿真软件的功能特点，下宁接着重点介绍了电力电子系统仿真所需的Simulik仿真环境和SimPowerSytem模型库，最后针对后续章节用到的常用模块进行介绍，便于读者在进行电力电子系统MATLAB仿真之前对所用仿真环境有个全面了解。本章特点本章介绍了MATLAB软件、Simulik仿真环境及SimPowerSytem模型库的基本情况，为后续章节中仿真环境的应用莫定基础。2·MATLAB与电力电子系统仿真1.1MATLAB仿真软件简介MATLAB是美国MathWork公司推出的一款商业数学软件，在数值运算、数据分析、图像处理与机器视觉、信号处理、金融管理、机器人、控制系统等众多领域都有着广泛应用。“MATLAB”的原意是“矩阵实验室”，MATLAB仿真软件主要面对科学运算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式。此外，MATLAB仿真软件针对许多专业领域开发了功能强大的模块集和工具箱，比如神经网络、信号处理、图像处理、金融分析、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、DSP与通信、电力系统仿真等，为用户提供了大量方便的处理工具和实用的仿真案例。本教材就是基于MATLAB软件的Simulik仿真环境，主要利用电力系统仿真工具箱SimPowerSytem进行典型电力电子系统的仿真介绍，内容包括整流电流、直流斩波电路、逆变电路以及一些目前实际应用广泛的典型电力电子电路。全书以MATLABR2015版本为例，从电力电子系统仿真环境、常用仿真模块库出发，在介绍各类典型应用电路工作原理的基础上，对仿真模型搭建、仿真结果分析进行了详细介绍，从而深入浅出地为读者提供了一个电力电子系统MATLAB仿真的应用体系。1.2Simulik环境简介Simulik是美国MathWork公司MATLAB软件中的一种可视化仿真工具。它是一个模块化仿真环境，支持系统设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的测试与试验。Simulik提供图形编辑器，同时支持自定义模块库及求解器，能够进行动态系统建模和仿真；它能与MATLAB相集成，能将MATLAB算法融入模型，还能将仿真结果导出至MATLAB做进一步处理分析。Simulik仿真应用领域涵盖了汽车、航空航天、工业自动化、大型建模、复杂逻辑和信号处理等各方面。1.2.1打开Simulik的方式从MATLAB中进人Simulik仿真环境的方式有以下几种：(I)在MATLAB主界面（图1-1）的工具栏菜单上单击按钮，即可打开Simulik模型库浏览器窗口界面，如图1-2所示。在打开的Simulik模型库浏览器窗口菜单栏上单击按钮@日，选择“NewModel'”选项，即可进入Simulik仿真环境，如图1-3所示。(2)在MATLAB主界面的命令窗口输入“imulik”后回车，也可进入Simulik模型库浏览器窗口，进而进入Simulik仿真环境。(3)在MATLAB主界面菜单栏上单击“New”,并在对应的下拉菜单中选择“SimulikModel'”,即可进入图1-3所示Simulik仿真环境；单击菜单栏按钮，同样可以进入图1-2所示Simulik模型库浏览器窗口。图1-2所示Simulik模型库浏览器窗口界面中包含了各种功能模块，可满足不同专业、不同功能要求的仿真，这也是MALTAB/Simulik仿真功能的强大所在。其中，Simulik模···试读结束···...

2022-05-04 电气工程及其自动化专业大学排名 电气工程及其自动化属于什么类

图书名称：《控制系统MATLAB仿真》【作者】沈清波，宋云东，杨静主编【丛书名】普通高等院校计算机仿真系列教材【页数】228【出版社】北京：北京理工大学出版社,2021.01【ISBN号】978-7-5682-9454-6【分类】Matla软件-应用-自动控制系统-系统仿真-高等学校-教材【参考文献】沈清波，宋云东，杨静主编.控制系统MATLAB仿真.北京：北京理工大学出版社,2021.01.图书封面：MATLAB仿真》内容提要：本书以MATLAB9.5（MATLABR2018）为仿真平台，较全面地介绍了自动控制系统的建模、分析、仿真、校正与设计的基本原理和方法。全书共分7章，内容包括绪论、MATLAB计算基础、Simulik仿真、控制系统数学模型、控制系统时域分析法、频域分析法和控制系统校正与参数整定。本书可作为高等学校自动化、电气工程及其自动化、测控技术与仪器等专业“控制系统仿真”课程的教材，也可作为“系统建模与仿真”课程的参考教材，还可作为“自动控制原理”“过程控制工程”等相关课程的辅助教材，或者作为工程技术人员的参考用书。《控制系统MATLAB仿真》内容试读第1章绪论本章介绍了自动控制理论的发展、自动控制系统的构成和分类、自动控制系统的相关术语、控制系统仿真和计算机仿真的基础知识、仿真技术的分类和发展趋势及MATLAB仿真软件特点等。通过本章内容的学习，读者能够对自动控制系统与仿真有一个整体的认识。1.1自动控制理论的发展与应用自动控制理论的发展经过经典控制理论（频域法或复频域法）、现代控制理论（状态空间法)、大系统控制理论和智能控制等阶段。1.1.1自动控制理论的发展按发展阶段的不同，自动控制理论可分为经典控制理论和现代控制理论两大部分。20世纪40年代至20世纪50年代，经典控制理论（频域法或复频域法）诞生，其核心为传递函数，以及稳定性、稳定裕度等。该理论采用图形方法，直观简便，设置参数少（以简单控制结构获取相对满意的性能)，适用于单输入单输出(SigleIutadSigleOutut,SISO)系统，其数学基础是复变函数和积分变换。20世纪60年代至20世纪70年代，现代控制理论（状态空间法）诞生，其核心为状态变量的能控、能观性和系统性能的最优化。该理论采用时域法，统一处理SS0系统和多输人多输出(Multi-IutadMulti-Outut,MIMO)系统，有完整的理论体系，其数学基础是线性代数和矩阵理论。该理论的缺点为对系统的数学模型精度要求高，实际性能达不到设计的最优，所需状态反馈难以直接实现。从20世纪70年代到现在，多种新型控制理论、多变量频域控制理论诞生。例如，基于互质分解的全新的频域优化理论，当具有当系统存在模型误差或受到扰动时仍能保持良好性能的能力，即良好的鲁棒性控制(RoutCotrol)、拟人（学习、记忆、判断、推理等）智能控制(I-telligetCotrol)、大系统控制和复杂系统控制等；其控制系统具有高维数、强关联、多约束、多目标、不确定性、分散性、非线性、大时滞和难建模等特征，适用于电力系统、城市交通系统、网络系统、制造系统和经济系统等。控制系统MATLAB仿真1.1.2自动控制理论的应用自动控制理论的早期应用可以追溯到两千年前古埃及的水钟控制和中国古代的指南车控制，但当时还未建立自动控制的理论体系。1769年，瓦特(Wt)设计的内燃机引发了现代工业革命，而他于1788年为内燃机设计的飞锤调速器可以被认为是最早的反馈控制系统的工业应用。随后，线性系统的稳定性、PD控制器参数的经验公式等控制理论先后被提出。系统的传递函数、时域和频域分析技术，以及线性反馈系统的根轨迹分析技术等构成了经典控制理论。由庞特里亚金(Potryagi)提出的极大值原理，以及美国学者提出的动态规划和状态空间分析技术开创了控制理论研究的新时代，构成了第二代控制理论一现代控制理论的基础。之后，在此基础上又出现了线性二次型最优调节器、极点配置状态反馈、最优状态观测器等新型控制理论。自动控制是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置，使机器、设备或生产过程中的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。自动控制理论的研究有利于将人类从复杂、危险、烦琐的劳动环境中解放出来，并且能够大大提高生产效率。1.2自动控制系统的基本概念自动控制系统是指采用自动控制装置，对生产中的设备或对象的某些关键参数进行自动控制，使它们在受到外界干扰（扰动）的影响而偏离正常状态时，能够被自动地调回到工艺所要求的数值范围内。自动控制系统分为开环、闭环控制系统，而闭环控制系统还有控制品质的要求。此外，还可根据数学模型所描述系统的运动性质和使用的数学工具将控制系统分为多种类型。1.2.1自动控制系统的基本分类根据有无反馈，可将自动控制系统分为开环控制系统和闭环控制系统。这是自动控制系统最基本的分类方式，可以根据现场不同的工艺要求选择不同的控制系统。1.开环控制系统如果控制系统的输出量对系统没有反馈作用，则称为开环控制系统。开环控制系统抗扰动能力差，控制精度难以保证，应用少，其框图如图1-1所示。扰动量给定量输出量控制器被控对象图1-1开环控制系统框图可见，给定量直接经过控制器作用于被控对象，不需要将输出量反馈到输人端与给定量进行比较，所以只有给定量影响输出量。开环控制系统主要应用于机械、化工、物料装卸和运输等过程的控制，机械手和自动生产线也会应用。2.闭环控制系统闭环控制系统是把输出量检测出来，经过物理量的转换，再反馈到输入端与给定量进行比较（相减），并利用比较后的偏差信号，经过控制器或调节器对控制对象进行控制，抑制外部或2绪论第①章内部扰动对输出量的影响，从而减小输出量的误差。也就是说，只要闭环控制系统的输出量出现偏差，系统就自行纠正，其框图如图1-2所示。扰动量输出量给定量偏差控制器被控对象检测装置图1-2闭环控制系统框图闭环控制系统通过被控量与给定值比较的偏差对系统进行控制，也称为反馈控制系统，其特点是当不论什么原因导致被控量偏离期望值而出现偏差时，必定会产生一个相应的控制作用去减小或消除这个偏差，使被控量与期望值趋于一致。1.2.2自动控制系统的基本组成和应用示例自动控制系统的作用就是保证生产对象（装置）的某输出量始终满足生产工艺的要求，其基本组成和应用示例如下。1.自动控制系统的基本组成自动控制系统就是利用控制器操纵被控对象，使被控量按技术要求变化，其基本组成框图如图1-3所示。给定输出比较校正放大执行控制环节环节环节环节机构对象检测装置图1-3自动控制系统的基本组成框图自动控制系统基本组成框图的说明如下。(1)给定环节：给出与期望的被控量相对应的系统输人量的给定值(2)比较环节：把测量到的输出被控量（实际值）与给定环节给出的输人量（给定值）进行比较，求出它们之间的偏差。(3)校正环节：即补偿环节，它是调整结构或参数的环节（控制器）。(4)放大环节：将比较环节给出的偏差信号进行放大，推动执行机构去控制被控对象。(5)执行机构：由传动装置和调节机构组成，执行机构直接作用于控制对象，使被控制量发生变化达到所要求的数值」(6)控制对象（调节对象）：是指需要对其进行控制的设备或过程，也称被控对象。(7)检测装置（传感器）：检测被控制量，并将其转换为与给定量统一的物理量。自动控制系统中通常把比较环节、校正环节和放大环节合在一起称为控制装置，其说明如下。(1)根据其特性，有超前、滞后和滞后-超前校正等。(2)根据其与被控对象的不同连接方式，有串联、并联（反馈）、前馈和干扰补偿校正等。3控制系统MATLAB仿真常用的校正方法是串联、并联（反馈）校正和前馈-反馈（复合）校正等。2.自动控制系统的应用示例【例1-1】水池水位人工控制系统原理如图1-4所示。在出水量随意的情况下，能够保持水位高度不变。请说明该水池水位人工控制系统的操作过程，并画出框图。进水一要求水位实际水位水茁水图1-4水池水位人工控制系统原理解：该系统操作过程说明如下。操作人员需先测出实际水位，并与要求的水位进行比较。若实际水位低于要求的水位，则需开大进水阀门，否则应关小进水阀门：若两者正好相等，则进水阀门不动。根据水池水位人工控制系统的原理图，可画出其框图如图1-5所示。出水量要求水位比较、计算执行水池实际水位，测量图1-5水池水位人工控制系统框图【例1-2】自动控制装置代替操作人员控制水池水位。水池水位自动控制系统原理如图1-6所示。请说明该水池水位控制系统的操作过程，并画出框图。实进水水杆上电出水图1-6水池水位控制系统原理解：该系统操作过程说明如下。浮子测出实际水位，与要求的水位比较，得出偏差然后再由调节元件根据偏差的大小和正负产生控制信号，最后由执行元件根据控制信号执行控制动作。其具体操作过程为：将浮子测出的水位与连杆和电位器进行比较，当浮子低时，电位器上得到正电压，经放大器使电动机向进水阀门开大的方向旋转；反之，当浮子高时，电位器上得到负电压，使电动机向进水阀门关小的方向旋转：若水位正好，则电位器上电压为0，电动机不转，阀门不动。由此，水池水位自动控制系统框图如图1-7所示。4···试读结束···...

2022-05-04 epub 电子书库 epub 图书

编者注：电子工业出版社第一版阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支。它使用传感器阵列来接收空间信号。与传统的单向传感器相比，阵列信号处理具有灵活的波束控制、更高的信号增益、极强的优势，因此具有重要的军用和民用应用价值和广阔的应用前景。阵列信号处理与MATLAB实现df图片预览图书特色波束赋形算法：包括基于LCMV、GSC、投影分析、高阶累积量、循环平稳性、恒定横向和鲁棒波束赋形算法的波束赋形算法；到达方向估计：介绍MUSIC算法、Cao算法、最大似然算法、传播算子、ESPRIT算法、子空间拟合算法和四阶累积量算法，同时相干DOA估计算法和二维DOA估计；阵列信号处理开发：包括宽带阵列信号处理、阵列多参数估计、偏振敏感阵列信号处理和声矢量传感器阵列信号处理等；阵列信号处理的MATLAB实现：介绍阵列信号处理中常用的函数，讲解一些波束形成算法、DOA估计算法、二维DOA估计算法，宽带DOA估计算法和源数估计算法的MATLAB实现。简介阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支，它利用传感器阵列来接收空间信号。与传统的单向传感器相比，阵列信号处理具有波束控制灵活、信号增益更高、干扰抑制能力强、空间分辨率高等优点，因此具有重要的军民应用价值和广阔的应用前景。具体而言，已涉及雷达、声纳、通信、地震勘探、射电天文、医学诊断等多种国民经济和军事应用领域。全书共分10章，主要涵盖波束赋形、DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、阵列多参数估计、矢量传感器阵列信号处理及其MATLAB实现。本书在全面介绍阵列信号处理经典理论的同时，还介绍了矢量传感器阵列信号处理和阵列信号处理的MATLAB实现。目录简介前言符号说明第一章介绍1.1研究背景1.2阵列信号处理的发展历程与现状1.2.1波束成形技术1.2.2空间谱估计方法1.2.3数组多参数估计1.3本书的编排参考文献第2章阵列信号处理基础2.1矩阵代数知识2.1.1特征值和特征向量2.1.2广义特征值和广义特征向量2.1.3矩阵的奇异值分解2.1.4托普利兹矩阵2.1.5汉克尔矩阵2.1.6范德蒙德矩阵2.1.7厄米矩阵2.1.8克罗内克产品2.1.9Khatri-Rao积累2.1.10哈达玛产品2.1.11向量化2.2高阶统计2.2.1高阶矩、高阶累积量和高阶谱2.2.2累积属性2.2.3高斯随机过程的高阶累积量2.2.4随机场的累积量和多光谱2.2.5二维随机场的高阶矩和高阶累积量估计器2.3四元数理论2.3.1四元数2.3.2汉密尔顿四元数矩阵2.3.3Hamilto四元数矩阵的奇异值分解2.3.4Hamilto四元数矩阵的右特征值分解2.4平行因子理论2.4.1平行因子模型2.4.2可识别性2.4.3PARAFAC分解2.5源和噪声模型2.5.1窄带信号2.5.2相关系数2.5.3噪声模型2.6阵列天线统计模型2.6.1先决条件和假设2.6.2数组的基本概念2.6.3天线阵列模型2.6.4数组的模式2.6.5波束宽度2.6.6分辨率2.7阵列响应向量/矩阵2.8数组协方差矩阵的特征分解2.9源数估计算法2.9.1特征值分解法2.9.2信息论方法2.9.3其他估算来源数量的方法参考文献第3章波束成形算法3.1波束赋形定义3.2常见的波束赋形算法3.2.1波束赋形原理3.2.2波束赋形的最优权重向量3.2.3波束成形标准3.3自适应波束形成算法3.3.1自适应波束成形的最优权重向量3.3.2权重向量更新的自适应算法3.3.3基于变换域的自适应波束形成算法3.4广义旁瓣消除器（GSC）波束赋形算法及其改进3.4.1广义旁瓣消除器（GSC）算法3.4.2GSC算法改进3.5基于投影分析的波束形成3.5.1基于投影的波束成形3.5.2基于斜投影的波束形成算法3.6过载条件下的自适应波束形成算法3.6.1信号模型3.6.2近似最小方差波束形成器3.7基于高阶累积量的波束形成算法3.7.1阵列模型3.7.2使用高阶累积量法估计期望信号的方向向量3.7.3基于高阶累积量的盲波束成形3.8基于循环平稳性的波束形成算法3.8.1阵列模型与信号循环平稳性3.8.2CAB盲波束形成算法3.9基于恒模的盲波束形成算法3.9.1信号模型3.9.2随机梯度恒模算法3.9.3最小二乘恒模算法（LS-CMA）3.10自适应对角加载波束赋形算法3.10.1提出的问题3.10.2自适应对角加载波束赋形算法3.11稳健的自适应波束成形3.11.1对角加载法3.11.2基于特征空间的方法3.11.3贝叶斯方法3.11.4最坏情况性能优化方法3.11.5基于概率约束的方法参考文献第4章DOA估计4.1简介4.2Cao算法和性能分析4.2.1数据模型4.2.2Cao算法4.2.3改进的Cao算法4.2.4Cao算法的均方误差分析4.3MUSIC算法及其校正算法4.3.1音乐算法4.3.2MUSIC算法的广义形式4.3.3MUSIC算法性能分析4.3.4MUSIC求根算法4.3.5MUSIC算法的寻根性能4.4最大似然法4.4.1确定性最大似然法4.4.2随机最大似然法4.5子空间拟合算法4.5.1信号子空间拟合（SSF）4.5.2噪声子空间拟合(NSF)4.5.3子空间拟合算法性能4.5.4子空间拟合算法的实现4.6基于特征空间的DOA估计4.6.1信号模型4.6.2基于特征空间的DOA估计算法4.7ESPRIT算法及其校正算法4.7.1ESPRIT算法的基本模型4.7.2LS-ESPRIT算法4.7.3TLS-ESPRIT算法4.7.4ESPRIT算法的理论性能4.8基于四阶累积量的DOA估计4.8.1四阶累积量与二阶统计量的关系4.8.2四阶累积量的数组展开特性4.8.3类音乐算法4.8.4虚拟ESPRIT算法4.9传播算子PM4.9.1峰值搜索PM和性能分析4.9.2旋转不变PM算法4.10基于广义ESPRIT算法的DOA估计算法4.10.1阵列模型4.10.2谱搜索广义ESPRIT方法4.10.3没有搜索的广义ESPRIT算法4.11基于压缩感知理论的DOA估计4.11.1压缩感知的基本原理4.11.2基于压缩感知理论的DOA估计算法4.12相干源的DOA估计4.12.1简介4.12.2空间平滑算法4.12.3改进的音乐算法（IMUSIC）4.12.4基于Toelitz矩阵重构的类ESPRIT算法4.12.5任意阵列相干信号的DOA估计参考文献第5章2DDOA估计5.1简介5.2L型阵列中基于改进ESPRIT的二维DOA估计算法5.2.1数据模型5.2.2基于改进ESPRIT的二维DOA估计算法5.2.3仿真结果5.3L型阵列中基于PM的2DDOA估计算法5.3.1数据模型5.3.2基于PM的二维DOA估计算法5.3.3仿真结果5.4基于L型阵列寻根MUSIC的二维DOA估计算法5.4.1数据模型5.4.2基于寻根MUSIC的二维DOA估计算法5.4.3仿真结果一种基于并行因子技术的5.5L形阵列二维DOA估计算法5.5.1数据模型5.5.2二维DOA估计算法5.5.3复杂度分析和Cramer-Roma边界5.5.4仿真结果5.6面阵中的几种2D-DOA估计算法5.6.1接收信号模型5.6.2二维MUSIC算法5.6.3二维卡彭算法5.6.4二维ESPRIT算法5.6.52DUitary-ESPRIT算法5.6.6PARAFAC技术5.6.7基于压缩感知三线性模型的二维DOA估计5.7均匀矩形阵列降维MUSIC的2D-DOA估计方法5.7.1数据模型5.7.2降维音乐（RD-MUSIC）算法5.7.3性能分析5.7.4仿真结果5.8基于增广矩阵光束的L型阵列二维DOA估计5.8.1数组结构和信号模型5.8.2基于MEMP的二维DOA估计算法5.9DOA矩阵法估计2D-DOA5.9.1数组结构和信号模型5.9.2DOA矩阵法5.10双平行均匀线阵中基于PM算法的二维DOA估计算法5.10.1数据模型5.10.2角度估计算法5.10.3误差分析和Cramer-rao界(CRB)5.10.4仿真结果5.11均匀圆形阵列中的二维DOA估计5.11.1数据模型5.11.2光束空间变换5.11.3UCA-RB-MUSIC算法5.11.4UCA-Root-MUSIC算法5.11.5UCA-ESPRIT算法5.12四元数理论及其应用5.12.1四元数理论介绍5.12.2四元数在二维DOA估计中的应用参考文献第6章宽带阵列信号处理基础和宽带波束成形6.1简介6.2宽带阵列信号处理基础6.2.1宽带信号的概念6.2.2阵列信号模型6.3宽带信号源的DOA估计6.3.1非相干信号子空间（ISM）方法6.3.2相干信号子空间（CSM）方法6.3.3聚焦矩阵的构造方法6.4稳健的麦克风阵列近场宽带波束成形6.4.1概述6.4.2基于凸优化的鲁棒近场宽带波束形成器设计6.4.3稳健的近场自适应波束成形参考文献第7章数组多参数估计7.1简介7.2ESPRIT角度和频率估计算法7.2.1数据模型7.2.2角度和频率的联合估计7.2.3仿真结果7.3基于三线性分解的盲角频率估计算法7.3.1数据模型7.3.2三线性分解7.3.3关节角度和频率估计7.4基于PM的关节频率和角度估计7.4.1数据模型7.4.2基于传播算子的波达方向和频率联合估计方法7.4.3基于改进传播算子的波达方向和频率联合估计方法7.4.4仿真结果7.5基于四线性分解的阵列信号二维角度和频率联合估计算法7.5.1数据模型7.5.2算法描述7.5.3模拟与分析7.6四元数在关节角频率估计中的应用7.7基于DOA矩阵法的关节角度和频率估计7.7.1数据模型7.7.2DOA矩阵的联合角频估计参考文献第8章偏振敏感阵列的信号处理8.1简介8.1.1研究背景8.1.2偏振敏感阵列国内外研究现状分析8.2偏振敏感阵列中的PARAFAC信号检测方法8.2.1信号接收模型8.2.2PARAFAC接收算法8.3偏振敏感阵列中基于PARAFAC的DOA和偏振估计算法8.3.1DOA估计8.3.2极化估计8.4偏振敏感阵列中基于降维MUSIC的盲DOA和偏振估计8.4.1数据模型8.4.2DOA和极化估计算法8.4.3仿真结果8.5四元数在色噪声矢量阵列信号处理中的应用8.6基于双四元数理论的三分量矢量传感器阵列参数联合估计8.6.1线性均匀三分量矢量传感器阵列的双四元数模型8.6.2源DOA和极化参数联合估计参考文献第9章声矢量传感器阵列的二维DOA估计9.1简介9.2基于ESPRIT算法的任意声矢量传感器阵列二维DOA估计9.2.1数据模型9.2.2ESPRIT算法9.2.3仿真结果9.3基于三线性分解的任意声矢量传感器阵列的二维DOA估计9.3.1数据模型9.3.2三线性分解和DOA估计9.3.3仿真结果9.4基于PM的声矢量传感器阵列二维DOA估计算法9.4.1数据模型9.4.2算法推导9.4.3仿真结果9.5单快照下声矢量传感器阵列的二维相干DOA估计算法9.5.1数据模型9.5.2算法推导9.5.3仿真结果9.6声矢量传感器阵列下非圆信号的二维DOA估计算法9.6.1数据模型9.6.2算法推导9.6.3仿真结果9.7声矢量传感器阵列中基于级联MUSIC的二维DOA角度估计9.7.1数据模型9.7.2声矢量换能器阵列的二维DOA角估计9.7.3仿真结果9.8基于PARALIND分解的声学矢量传感器阵列相干二维DOA估计算法9.8.1数据模型9.8.2相干二维角度估计9.8.3仿真结果参考文献第10章阵列信号处理MATLAB编程10.1常用功能介绍10.1.1创建矩阵10.1.2zero函数：创建一个全零矩阵10.1.3眼睛功能：创建单位矩阵10.1.4个函数：创建一个全为的矩阵10.1.5rad函数：创建均匀分布的随机矩阵10.1.6rad函数：创建正态分布随机矩阵10.1.7hakel函数：创建Hakel矩阵10.1.8toelitz函数：创建Toelitz矩阵10.1.9det函数：计算方阵的行列式10.1.10iv函数：求方阵的逆10.1.11iv函数：求矩阵的伪逆10.1.12rak函数：求矩阵的秩10.1.13diag函数：提取矩阵对角元素10.1.14flilr函数：左右翻转矩阵10.1.15eig函数：矩阵特征值分解10.1.16vd函数：矩阵奇异值分解10.1.17矩阵转置和共轭转置10.1.18awg函数：添加高斯白噪声10.1.19正弦函数：正弦函数10.1.20co函数：余弦函数10.1.21ta函数：正切函数10.1.22ai函数：反正弦函数10.1.23aco函数：反余弦函数10.1.24ata函数：反正切函数10.1.25a函数：求复数的模10.1.26角度函数：求复数的相位角10.1.27实函数：求复数的实部10.1.28imag函数：求复数的虚部10.1.29求和函数：求和函数10.1.30最大值函数：最大值函数10.1.31mi函数：最小函数10.1.32排序函数：排序函数10.1.33oly2ym函数：创建多项式10.1.34ym2oly函数：符号多项式到数值多项式的转换10.1.35根函数：多项式根10.1.36ize函数：求矩阵的大小10.2BeamformigMATLAB程序10.2.1LCMV波束形成算法MATLAB程序10.2.2LMS自适应波束形成算法MATLAB程序10.3DOA估计算法MATLAB程序10.3.1MUSIC算法MATLAB程序10.3.2ESPRIT算法MATLAB程序10.3.3root-MUSIC算法MATLAB程序10.3.4谱峰搜索传播算子算法的MATLAB程序10.3.5空间平滑MUSIC算法MATLAB程序10.4二维DOA估计算法MATLAB程序10.4.1L型阵列下基于2D-MUSIC的二维DOA估计算法10.4.2均匀圆阵列下基于UCA-ESPRIT的二维DOA估计算法10.4.3基于增广矩阵波束的L型阵列二维DOA估计算法10.4.4面阵中的二维角度估计：Uitary-ESPRIT算法10.5估计源数的MATLAB程序10.6宽带信号DOA估计的MATLAB程序参考文献前言阅读众所周知，信号处理的基本原理是尽可能地利用、提取和还原信号特征中包含的有用信息。随着电信技术的不断发展，在复杂的电磁环境中可以有效地检测信号参数，准确估计就显得尤为重要。信号处理技术最初是从一维时间信号处理发展而来的。长期以来，人们在检测和分析一维信号方面也取得了许多重要成果。1960年代1990年代以来，研究人员逐渐将一维信号处理扩展到多维信号处理领域。通过传感器阵列或天线阵列，费时成采样变成时空采样，将时频扩展到空间频率（角度），从而将时成信号处理的许多理论成果扩展到空间域，开辟了阵列研究的新方向信号处理。近年来，阵列信号处理逐渐成为信号处理领域的一个重要分支。传感器阵列用于接收空间信号。与传统的单向传感器相比，它具有灵活的光束控制、更高的信号增益和高性能。因此，阵列信号处理具有重要的军用和民用应用价值和广阔的应用前景。具体而言，它已涉及雷达、无线电、通信、地震勘探、射电天文以及医疗诊断等多种国民经济和军事应用。本书是关于阵列信号处理的著作。以阵列天线为研究对象，主要研究波束赋形、逼近方向估计算法、阵列多参数估计及其应用。本书力求实现三个特点。(1)结构完整。近年来，国内外出版了多本关于空间谱估计内容的优秀书籍，但各有侧重。本书不仅涉及空间谱估计，还涉及波束形成、阵列多参数估计及其前沿发展。(2)有多种材料可供选择。阵列信号处理理论丰富，应用广泛。为了写这本书，我们收集了大量国内外文献，并精心整理，以尽可能地反映本学科的精髓。本书详细介绍了阵列信号处理中的一些传统方法，并对四元数、并行因子法、压缩感知等新方法进行了研究。(3)可读性强。对于很多读者来说，阵列信号处理所涉及的内容很难学、懂、懂，尤其是专业论文。本书关注这个问题，力求由浅入深，特别强调表达的清晰性、内容的易读性和可读性。为方便读者，本书还增加了MATLAB实现数组信号处理算法的章节。《阵列信号处理与MATLAB实现》教材是工信部“十二五”（J081006）教材项目。在编写本书的过程中，参考了大量的著作和论文，在此表示感谢。本书由国家自然科学基金（6137116961301108、61271327）和南京航空航天大学教务处共同资助。本书由解放军科技大学指挥与信息系统学院张晓飞教授、陈华为教授、王承华教授、王飞博士、徐大觉教授、张功教授、邱晓峰副教授合着，南京航空航天大学。王飞博士撰写的第2.5章：陈华教授完成第6章：邱晓峰副教授完成第10章：其他内容由张晓飞教授、张工教授、王成华教授完成。冯宝、王大元、于军、时颖、冯高鹏、孙中伟、陈未央、李建峰、吴海浪、陈晨、黄半杰、王方秋、陈涵、杨刚、曹仁政、于业新、周明、李小子、姜池、张礼岑、李树等历届硕士、博士生，由于时间仓促，水平有限，且本领域发展迅速，本书不当之处在所难免，敬请批评指正。...

2022-05-04 信号处理doa 信号处理 ddc

图书名称：《模式识别实验指导MATLAB实现》【作者】吉鸿海，范玲玲，毕松主编【页数】198【出版社】石家庄：河北科学技术出版社,2021.04【ISBN号】978-7-5717-0712-5【价格】48.00【分类】模式识别-计算机辅助计算-MATLAB软件-人工智能【参考文献】吉鸿海，范玲玲，毕松主编.模式识别实验指导MATLAB实现.石家庄：河北科学技术出版社,2021.04.图书目录：MATLAB实现》内容提要：全书总结了模式识别主要的几种算法，共分为4个实验：感知器算法实验、多层感知器算法实验、K均值算法实验和主成分分析算法实验，并对其他一些补充材料在附录中加以说明。全书理论联系实际，以一种基于工具箱学习、基于自编M文件学习和算法综合实践相结合的特色体系，系统全面地介绍模式识别的理论、方法和实践应用，并提供相应MATLAB示例讲解，层层递进，使读者能够很快地将智能模式识别方法应用到实践中。本书可作为高等院校自动化工程、计算机工程、信息工程、人工智能等专业本科生和研究生“模式识别”课程的教学实验指导书，对从事模式……《模式识别实验指导MATLAB实现》内容试读实验1单层感知器算法实验实验1-1基于神经网络工具箱函数的单层感知器算法实现1.实验内容(1)使用MATLAB神经网络工具箱函数生成单层感知器。(2)用单层感知器处理线性分类问题，观察结果。2.实验原理2.1单层感知器算法简介单层感知器算法由Roelatt在1958年提出，此算法包含一个突触权值可调的神经元，属于前向神经网络类型，因此可以通过一定规则进行学习，快速、可靠地解决线性可分的问题。感知器可以说是最早的人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN),单层感知器(SigleLayerPercetro)具有一层神经元，是由一个线性组合器和一个二值阈值元件组成的最简单的前馈神经网络，它包含输入层和输出层，而输人层和输出层是直接相连的。输入向量的各个分量先与权值相乘，然后在线性组合器中进行叠加，得到一个标量结果，其输出是线性组合结果经过一个二值阈值函数计算得到的。二值阈值元件通常是一个上升函数，典型功能是非负数映射为1，负数映射为0或-1。因此感知器的输出一般是0或1，当然也可以是-1或+1，从而实现对输入的矢量进行分类的目的。单层感知器模型如图1-1所示。P1○110210图1-1单层感知器模型图1-1中每一个输入分量P:()=1,2,…,r)通过一个权值分量w:()=1,2,·,)进行加权求和，并作为阈值函数的输入，偏差的加入使得网络多一个参数，·1…模式说别实验指导一MATLAB实现可为调节输出的值提供方便。∑0马+a=f()感知器中的函数f称为传输函数，感知器中一般选择阈值函数作为传输函数，如：r1,≥0af()=hardlim()=MATLAB函数：hardlim0,<0或af()=hardlim()1,≥0={-1,m<0MATLAB函数：hardlim感知器特别适合解决简单的模式分类(atterclaificatio)问题。但是单层感知器只能解决线性可分的问题。◆学习机制感知器学习的目的是找到合适的权值与阈值，使得感知器的输出、输入之间满足线性可分的函数关系。学习的过程往往很复杂，需要不断地调整权值与阈值，我们将这个过程称为“训练”。若以t表示目标输出，a表示实际输出，则e=t-a,训练的目的就是使t趋向于α，只要网络表达的函数是线性可分的，则函数经过有限次的迭代之后，将收敛到正确的权值与阈值，使e=0。感知器的训练需要提供样本集，每个样本由神经网络的输入向量和输出向量对构成，个训练样本构成的样本集为：{P1,41},{P2,2},…,{P。,},每一步学习过程，对各个神经元的权值与阈值的调整算法是：W()=W(e)+e()=()+e式中W为权值向量；为阈值向量；为输入向量；k为第k步学习过程。上述学习过程称为标准化感知器学习规则，可以用函数lear实现。如果输入向量的取值范围很大，一些输入值太大，而一些输入值太小，按照上述公式学习的时间将会很长。为此，阈值的调整可以继续按照上述公式，而权值的调整可以采用归一化方法，即Wk+1)=W(上述归一化学习方式可以使用函数lear实现。2模式说别实验指导一MATLAB实现感知器et.traiParam.eoch=10%预定的最大训练次数为10，感知器经过最多10次训练后停止。et=trai(et,P,T)%利用训练集对感知器权值进行训练et=adat(et,P,T)%利用训练集对感知器阈值进行训练◆lear和lear函数功能：权值和阈值学习函数。句法：dW=lear(W,P,Z,N,A,T,E,D,gW,gA,LP,LS)解释：dW:权值或阈值的增量矩阵。W:权值矩阵或阈值向量。P:输入向量。T:目标向量。E:误差向量。其他可以忽略，设为[]lear函数为归一化学习函数◆im函数功能：网络仿真函数。句法：a=im(et,P)解释：a:网络输出。et:训练好的网络。P:输入向量。例如：et=ew([-2,+2-2,+2],2)%生成一个二维输入，两个神经元的感知器et.traiParam.eoch=l5%设置训练次数最大是15ct=trai(ct,P,T)%利用训练集对感知器进行训练Q=[0.10.2-0.2-0.2-0.30.3]%需要进行分类的输人向量Y=im(et,Q)%Y是利用感知器et对Q进行分类的结果◆lotv函数功能：绘制输人向量图像。句法：lotv(P,T)或者lotv(P,T,V)解释：.4…···试读结束···...

2022-04-28 模式识别 教材 模式识别导论

编辑点评：MATLAB在国际上一直实皮广泛的接受和应用在科学与工程的计算中，MATLAB神经网络超级学习手册是一款可以更加了解MATLAB的书籍，由刘冰，郭海霞编著，人民邮电出版社发行，这里附上免费的电子版本，需要的免费下载。MATLAB神经网络超级学习手册目录前言第1章MATLAB简介1.1MATLAB的发展1.2MATLAB的特点及应用领域1.3MATLABR2013a的安装1.4MATLABR2013a的工作环境1.4.1操作界面简介1.4.2Workace（命令窗口）1.4.3CommadHitory（历史命令窗口）1.4.4输入变量1.4.5路径管理1.4.6搜索路径1.4.7Workace（工作空间）1.4.8变量的编辑命令1.4.9存取数据文件1.5MATLABR2013a的帮助系统1.5.1纯文本帮助1.5.2演示帮助1.5.3帮助导航1.5.4帮助文件目录窗1.5.5帮助文件索引窗1.6本章小结第2章MATLAB基础2.1基本概念2.1.1MATLAB数据类型概述2.1.2常量与变量2.1.3标量、向量、矩阵与数组2.1.4运算符2.1.5命令、函数、表达式和语句2.2MATLAB中的数组2.2.1数组的保存和装载2.2.2数组索引和寻址2.2.3数组的扩展和裁剪2.2.4数组形状的改变2.2.5数组运算2.2.6数组的查找2.2.7数组的排序2.2.8高维数组的降维操作2.3曲线拟合2.3.1多项式拟合2.3.2加权最小方差（WLS）拟合原理及实例2.4M文件2.4.1M文件概述2.4.2局部变量与全局变量2.4.3M文件的编辑与运行2.4.4脚本文件2.4.5函数文件2.4.6函数调用2.4.7M文件调试工具2.4.8M文件分析工具2.5本章小结第3章MATLAB程序设计3.1MATLAB的程序结构3.1.1if分支结构3.1.2witch分支结构3.1.3while循环结构3.1.4for循环结构3.2MATLAB的控制语句3.2.1cotiue命令3.2.2reak命令3.2.3retur命令3.2.4iut命令3.2.5keyoard命令3.2.6error和warig命令3.3数据的输入输出3.3.1键盘输入语句（iut）3.3.2屏幕输出语句（di）3.3.3M数据文件的存储/加载（ave/load）3.3.4格式化文本文件的存储/读取（fritf/fcaf）3.3.5二进制数据文件的存储/读取（fwrite/fread）3.3.6数据文件行存储/读取（fgetl/fget）3.4MATLAB文件操作3.5MATLAB程序优化3.5.1效率优化（时间优化）3.5.2内存优化（空间优化）3.5.3编程注意事项3.5.4几个常用数学方法的算法程序3.6程序调试3.6.1程序调试命令3.6.2程序剖析3.7本章小结第4章人工神经网络概述4.1人工神经网络4.1.1人工神经网络的发展4.1.2人工神经网络研究内容4.1.3人工神经网络研究方向4.1.4人工神经网络发展趋势4.2神经元4.2.1神经元细胞4.2.2MP模型4.2.3一般神经元模型4.3神经网络的结构及学习4.3.1神经网络结构4.3.2神经网络学习4.4MATLAB神经网络工具箱4.4.1神经网络工具箱函数4.4.2神经网络工具箱的使用4.5本章小结第5章感知器5.1感知器原理5.1.1感知器模型5.1.2感知器初始化5.1.3感知器学习规则5.1.4感知器训练5.2感知器的局限性5.3感知器工具箱的函数5.4感知器的MATLAB仿真程序设计5.4.1单层感知器MATLAB仿真程序设计5.4.2多层感知器MATLAB仿真程序设计5.5本章小结第6章线性神经网络6.1线性神经网络原理6.1.1线性神经网络模型6.1.2线性神经网络初始化6.1.3线性神经网络学习规则6.1.4线性神经网络的训练6.2线性神经网络工具箱函数6.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计6.3.1线性神经网络设计的基本方法6.3.2线性神经网络的设计6.4本章小结第7章BP神经网络7.1BP神经网络原理7.1.1BP神经网络模型7.1.2BP神经网络算法7.1.3BP神经网络的训练7.1.4BP神经网络功能7.2网络的设计7.2.1网络的层数7.2.2隐含层的神经元数7.2.3初始权值的选取7.2.4学习速率7.3BP神经网络工具箱函数7.4BP神经网络的工程应用7.4.1BP网络在函数逼近中的应用7.4.2tool神经网络工具箱的应用7.4.3BP神经网络在语音特征信号分类中的应用7.4.4BP神经网络的非线性函数拟合应用7.5本章小结第8章RBF神经网络8.1RBF网络模型8.1.1RBF神经网络模型8.1.2RBF网络的工作原理8.1.3RBF神经网络的具体实现8.2RBF神经网络的学习算法8.3RBF网络工具箱函数8.3.1RBF工具箱函数8.3.2转换函数8.3.3传递函数8.4基于RBF网络的非线性滤波8.4.1非线性滤波8.4.2RBF神经网络用于非线性滤波8.5RBF网络MATLAB应用实例8.6本章小结第9章反馈型神经网络9.1反馈型神经网络的基本概念9.2Hofield网络模型9.2.1Hofield网络模型9.2.2状态轨迹9.2.3状态轨迹发散9.3Hofield网络工具箱函数9.3.1Hofield网络创建函数9.3.2Hofield网络传递函数9.4离散型Hofield网络9.4.1DHNN模型结构9.4.2联想记忆9.4.3DHNN的海布（He）学习规则9.4.4DHNN权值设计的其他方法9.5连续型Hofield网络9.6Elma网络9.6.1Elma网络结构9.6.2Elma网络创建函数9.6.3Elma网络的工程应用9.7本章小结第10章竞争型神经网络10.1自组织型竞争神经网络10.1.1几种联想学习规则10.1.2网络结构10.1.3自组织神经网络的原理10.1.4竞争学习规则10.1.5竞争网络的训练过程10.2自组织特征映射神经网络10.2.1自组织特征映射神经网络拓扑结构10.2.2SOM权值调整域10.2.3SOM网络运行原理10.2.4网络的训练过程10.3自适应共振理论神经网络10.3.1自适应共振理论神经网络概述10.3.2ART网络的结构及特点10.4学习向量量化神经网络10.4.1LVQ神经网络结构10.4.2LVQ神经网络算法10.5竞争型神经网络工具箱函数10.6竞争型神经网络的应用10.7本章小结第11章神经网络的Simulik应用11.1基于Simulik的神经网络模块11.1.1神经网络模块11.1.2模块的生成11.2基于Simulik的神经网络控制系统11.2.1神经网络模型预测控制11.2.2反馈线性化控制11.2.3模型参考控制11.3本章小结第12章神经网络GUI12.1GUI简介12.1.1GUI设计工具12.1.2启动GUIDE12.1.3添加控件组件12.1.4设置控件组件的属性12.1.5编写相应的程序代码12.1.6GUIDE创建GUI的注意事项12.1.7定制标准菜单12.2神经网络GUI12.2.1常规神经网络GUI12.2.2神经网络拟合GUI12.2.3神经网络模式识别GUI12.2.4神经网络聚类GUI12.3GUI数据操作12.3.1从Workace导入数据到GUI12.3.2从GUI中导出数据到Workace12.3.3数据的存储和读取12.3.4数据的删除12.4本章小结第13章自定义神经网络及函数13.1自定义神经网络13.1.1网络的创建13.1.2网络的初始化、训练和仿真13.2自定义函数13.2.1初始化函数13.2.2学习函数13.2.3仿真函数13.3本章小结第14章随机神经网络14.1随机神经网络的基本思想14.2模拟退火算法14.2.1模拟退火算法的原理14.2.2模拟退火算法用于组合优化问题14.2.3退火算法的参数控制14.3Boltzma机14.3.1Boltzma机的网络结构14.3.2Boltzma机的工作原理14.3.3Boltzma机的运行步骤14.3.4Boltzma机的学习规则14.3.5Boltzma机的改进14.4随机神经网络的应用14.5本章小结第15章神经网络基础运用15.1感知器神经网络的应用15.2线性神经网络的应用15.3BP神经网络的应用15.4RBF神经网络的应用15.5本章小结第16章神经网络综合运用16.1BP神经网络的应用16.1.1数据拟合16.1.2数据预测16.1.3函数逼近16.2PID神经网络控制16.3遗传算法优化神经网络16.4模糊神经网络控制16.5概率神经网络分类预测16.6本章小结附录参考文献MATLAB神经网络超级学习手册df图片预览书籍介绍本书以新近推出的MATLABR2013a神经网络工具箱为基础，系统全面地介绍了神经网络的各种概念和应用。本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述；内容完整且每章相对独立，是一本不可多得的掌握MATLAB神经网络的学习用书。全书共分为16章，从MATLAB简介开始，详细介绍了MATLAB的基础知识、MATLAB程序设计、人工神经网络概述、感知器、线性神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络在Simulik中的应用、神经网络GUI、自定义神经网络及函数等内容。在本书最后，还详细介绍了神经网络在MATLAB中的几种应用方法。刘冰，郭海霞，从事信息处理等相关工作，熟悉MATLAB等工程软件，在国内外期刊发表论文多篇。MATLAB的发展20世纪70年代中后期，曾在密西根大学、斯坦福大学和新墨西哥大学担任数学与计算机科学教授的CleveMoler博士，为讲授矩阵理论和数值分析课程的需要，和同事用Fortra语言编写了两个子程序库EISPACK和LINPACK，这便是构思和开发MATLAB的起点。MATLAB一词是对MatrixLaoratory（矩阵实验室）的缩写，由此可看出MATLAB与矩阵计算的渊源。MATLAB除了利用EISPACK和LINPACK两大软件包的子程序外，还包含用Fortra语言编写的用于承担命令翻译的部分。为进一步推动MATLAB的应用，在20世纪80年代初，JohLittle等人将先前的MATLAB全部用C语言进行改写，形成了新一代的MATLAB.1984年，CleveMoler和JohLittle等人成立MathWork公司，并于同年向市场推出了MATLAB的第一个商业版本随着市场接受度的提高，其功能也不断增强，在完成数值计算的基础上，新增了数据可视化以及与其他流行软件的接口等功能，并开始了对MATLAB工具箱的研究开发。1993年，MathWork公司推出了基于PC的以Widow为操作系统平台的MATLAB4.0版。1994年推出的4.2版，扩充了4.0版的功能，尤其在图形界面设计方面提供了新的方法1997年推出的MATLAB5.0增加了更多的数据结构，如结构数组、细胞数组、多维数组、对象、类等，使其成为一种更方便的编程语言。1999年初推出的MATLAB5.3在很多方面又进一步改进了MATLAB的功能。...

2022-04-10 神经网络函数类 神经网络 函数拟合