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第一章 Matlab应用基础 1

1．1 Matlab的语言特点 1

1．1．1 编程简单使用方便 1

1．1．2 函数库可任意扩充 2

1．1．3 语言简单内涵丰富 2

1．1．4 简便的绘图功能 3

1．2 Matlab的基本操作方法 4

1．2．1 Matlab的语言结构和编程方法 4

1．2．2 Matlab的主要语法和操作符 6

1．3 构造Matlab函数 14

1．4．1 三维图形的基本绘制方法 22

1．4 Matlab的三维图形绘制方法 22

1．4．2 常用三维图形的绘制方法 25

1．4．3 常用三维绘图函数小结 36

1．5 常用数据分析方法 38

1．5．1 数据分析的基本方法 38

1．5．2 数据分析函数 45

1．6 Matlab的网络资源 46

1．6．1 USENET新闻组 46

1．6．2 FTP资源 46

1．6．3 全球广域网WWW 50

1．6．4 Matlab的自动电子邮件自动应答系统 51

1．6．7 Math Works电子邮件及网络地址 52

1．6．5 Math Works Matlab文摘 52

1．6．6 Matlab通报 52

第二章 电信工程中的常用数学方法 54

2．1 矩阵的基本操作 54

2．1．1 特殊矩阵的生成 54

2．1．2 矩阵特征参数的提取 57

2．1．3 矩阵的分解 63

2．1．4 矩阵的非线性运算 70

2．2 矩阵特征值与特征向量 74

2．2．1 矩阵特征值与特征向量的计算 74

2．2．2 计算矩阵主特征值与主特征向量的幂法 76

2．2．3 广义矩阵特征值与特征向量 83

2．3 线性方程求解 84

2．3．1 矩阵求逆与解析法线性方程求解 85

2．3．2 大型线性方程组求解的迭代法 87

2．4 曲线拟合与插值 108

2．4．1 曲线拟合 109

2．4．2 一维插值 111

2．4．3 二维插值 115

2．5 非线性方程求解 117

2．5．1 非线性方程的简单解法 117

2．5．2 非线性方程的一般解法 118

2．6．1 解线性方程组的全主元三角分解法 132

2．6 常用数学方法举例 132

2．6．2 离散数据多项式拟合的正交化方法 135

2．6．3 求矩阵特征值的基本QR方法 139

第三章 数字信号处理基础 144

3．1 离散时间信号与系统 144

3．1．1 离散时间信号 144

3．1．2 离散系统的卷积和相关 149

3．1．3 离散系统的差分方程 155

3．2 离散时间傅立叶变换 157

3．2．1 离散时间傅立叶变换定义与计算 157

3．2．2 离散时间傅立叶变换的特性 161

3．3．1 离散傅立叶级数 167

3．3 离散傅立叶变换 167

3．3．2 离散傅立叶变换 170

3．3．3 离散傅立叶变换的性质 178

第四章 数字滤波器的设计 197

4．1 数字滤波器的结构 197

4．1．1 基本元件 197

4．1．2 IIR滤波器的结构 198

4．1．3 FIR滤波器的结构 212

4．2 滤波器设计基础 216

4．2．1 滤波器的指标 216

4．2．2 滤波器指标的确定 217

4．3 线性相位FIR滤波器的性质 218

4．2．3 问题的描述 218

4．3．1 冲激响应 219

4．3．2 频率响应 219

4．3．3 零点位置 222

4．4 FIR滤波器的窗函数设计技术 226

4．4．1 窗函数设计的基本思想 226

4．4．2 常用窗函数 226

4．4．3 窗函数设计公式 227

4．4．4 FIR滤波器设计实例 228

4．5 IIR滤波器设计 250

4．6．1 巴特沃斯低通滤波器 251

4．6 模拟滤波器原型 251

4．6．2 切比雪夫低通滤波器 258

4．7 滤波器的变换 268

4．7．1 滤波器变换的基本方法 268

4．7．2 滤波器变换实例 272

4．8 用Matlab设计低通滤波器 277

4．8．1 设计低通滤波器的Matlab函数 277

4．8．2 低通滤波器设计实例 278

第五章 神经网络的分析与设计 284

5．1 人工神经网络基础 284

5．1．1 人工神经网络的基本结构与模型 285

5．1．2 神经网络的层次 288

5．1．3 用Matlab计算人工神经网络的输出 291

5．2 神经网络工具箱的基本函数 296

5．2．1 神经网络的初始化函数 296

5．2．2 与神经网络有关的绘图函数 300

5．2．3 神经网络的误差分析函数 307

5．3 感知器神经网络 312

5．3．1 感知器神经网络的常用函数 312

5．3．2 感知器神经元模型 312

5．3．3 感知器神经网络 313

5．3．4 感知器神经网络设计实例 315

5．4 自适应线性神经网络 327

5．4．1 自适应线性神经网络的模型和结构 328

5．4．2 自适应线性神经网络的学习规则与训练 329

5．4．3 自适应线性神经网络设计实例 334

5．5 反向传播神经网络 345

5．5．1 BP神经网络的结构 346

5．5．2 BP神经网络的初始化 348

5．5．3 BP神经网络的学习和训练 348

5．5．4 BP神经网络设计实例 364

第六章 控制系统的数学描述与建模 369

6．1 微分方程 369

6．1．1 微分方程的数值解 369

6．1．2 非线性系统 375

6．1．3 线性化 377

6．2 传递函数 378

6．2．1 多项式的根和特征多项式 378

6．2．2 传递函数的零点和极点 379

6．2．3 部分分式展开 381

6．3 状态空间描述 382

6．3．1 将微分方程化成状态方程 382

6．3．2 矩阵的对角化 383

6．4 模型的转换与连接 385

6．4．1 数学模型的转换 385

6．4．2 系统模型的连接 391

6．5 模型的降阶与实现 400

6．5．1 模型降阶 401

6．5．2 模型实现 408

6．6 控制系统的模型属性 410

6．7 控制系统常用数学方程求解 418

第六章附录 函数ode23()的源代码 420

第七章 控制系统的分析方法 437

7．1 控制系统的稳定性分析 437

7．2 控制系统的时域分析 443

7．2．1 时域分析的一般方法 443

7．2．2 常用时域分析函数 447

7．2．3 时域分析应用实例 452

7．3 控制系统的频域分析 459

7．3．1 频域分析的一般方法 460

7．3．2 常用频域分析函数 465

7．3．3 频域分析应用实例 470

7．4 根轨迹分析方法 477

7．4．1 模条件和角条件 478

7．4．2 绘制根轨迹的基本规则 479

7．4．3 根轨迹分析应用实例 480

第七章附录 常用根轨迹函数的源代码 485

8．1 控制系统的校正 501

8．1．1 单变量系统的两种主要校正方式 501

第八章 控制系统的频域设计方法 501

8．1．2 PD、PI、PID校正 502

8．1．3 串联校正实例 506

8．2 多变量系统的频域设计方法 511

8．2．1 数学模型与标准型 511

8．2．2 多变量系统的频率响应 515

8．3 定量反馈控制设计方法 517

8．3．1 单变量系统的QFT设计方法 517

8．3．2 QFT设计举例 520

8．3．3 QFT设计工具箱的应用 528

8．4 M1A1主战坦克观测仪飞轮控制器的设计 532

9．1 极点配置设计方法 543

第九章 控制系统的时域设计方法 543

9．2 解耦控制设计方法 546

9．3 线性二次型最优控制器设计 552

9．3．1 线性二次型指标与里卡第(Riccati)方程求解 553

9．3．2 最优控制器设计实例 557

9．4 线性二次型高斯(Gauss)最优控制 576

9．4．1 LQG问题的一般解法 576

9．4．2 回路传输恢复技术 578

9．4．3 LQG设计实例 579

第十章 控制系统的Simulink仿真 585

10．1 系统建模 585

10．2．1 仿真过程的设置 592

10．2 Simulink仿真方法 592

10．2．2 系统仿真 600

10．3 模型图的优化 603

10．3．1 模块的翻转与旋转 603

10．3．2 信号线的分叉和弯转 605

10．3．3 模型图的标注 606

10．3．4 对模型图的其他优化方法 610

10．4 模块的合成、创建与封装 613

10．4．1 模块的合成 613

10．4．2 创建新模块 615

10．4．3 模块的封装 616

10．5 Simulink的mdl文件 619