MATLAB R2008数学和控制实例教程(应用丛书)
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品牌: 曹岩
基本信息·出版社：化学工业出版社
·页码：330 页
·出版日期：2009年09月
·ISBN：7122063550/9787122063557
·条形码：9787122063557
·包装版本：第1版
·装帧：平装
·开本：16
·正文语种：中文
·丛书名：应用丛书
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内容简介《MATLAB R2008数学和控制实例教程》系统介绍MATLAB R2008的基本功能与使用，主要内容包括：系统概论、MATLAB在函数可视化中的应用、MATLAB在仿真建模中的应用、MATLAB在概率统计中的应用、MATLAB在计算方法中的应用、MATLAB在遗传算法中的应用、MATLAB在复变函数中的应用、MATLAB在神经网络中的应用、MATLAB在信号处理中的应用、MATLAB在预测控制中的应用、MATLAB在自动控制系统中的应用等。
《MATLAB R2008数学和控制实例教程》内容新颖实用，实例丰富，可供科学与工程计算、数值计算、自动控制、科学绘图、数据分析、设计、制造、管理、机械、电子、电气等领域从事科学研究和工程技术的人员参阅，也适合于初级用户掌握和使用MATLAB，同时也可供各类高校相关专业的学生作为教材或参考书。
编辑推荐《MATLAB R2008数学和控制实例教程》是由化学工业出版社出版的。
案例实用丰富设计经典，内容细致全面深入浅出，程序代码详细指导编程。
目录
第1章 系统概论
1.1 MATLAB概述
1.2 MATLAB的用户界面
1.2.1 命令窗口
1.2.2 命令历史窗口
1.2.3 工作内存浏览器
1.2.4 工具栏
1.2.5 主菜单
1.2.6 路径管理器
1.3 MATLAB的变量与符号
1.3.1 特殊变量
1.3.2 标点符号
1.4 M文件的编辑调试环境
1.4.1 编译器的安装和配置
1.4.2 编译器的使用
1.5 通用命令与常用数学函数
1.5.1 通用命令
1.5.2 常用数学函数
1.5.3 快捷键
1.6 MATLAB帮助系统
1.6.1 联机帮助系统
1.6.2 命令窗口查询帮助系统
第2章 MATLAB在函数可视化中的应用
2.1 多次叠绘、双纵坐标和多子图
2.2 视点控制和图形的旋动
2.3 特殊坐标轴的图形函数
2.4 四维表现图
2.5 动态图形
第3章 MATLAB在仿真建模中的应用
3.1 Simulink概述
3.2 创建模型
3.2.1 模型结构
3.2.2 创建模型的基本步骤
3.2.3 模型文件格式
3.2.4 模块的操作
3.3 运行仿真
3.3.1 使用窗口运行仿真
3.3.2 使用MATLAB命令运行仿真
3.3.3 实例分析
3.4 调试模型
3.4.1 Simulink调试器
3.4.2 命令行调试
3.4.3 在调试状态下运行仿真
3.4.4 设置断点
3.4.5 显示仿真的有关信息
3.5 改善仿真性能及精度
3.5.1 改善仿真性能的方法
3.5.2 实例分析
3.6 微分方程解算器
3.6.1 微分方程解算器介绍
3.6.2 实例分析
第4章 MATLAB在概率统计中的应用
4.1 概述
4.2 统计量的数字特征
4.2.1 简单的数学期望和均值
4.2.2 数据比较
4.2.3 方差和标准差
4.2.4 累积和累和
4.2.5 协方差与相关系数
4.2.6 偏斜度和峰度
4.3 常用统计分布量
4.3.1 期望和方差
4.3.2 概率密度函数
4.3.3 概率值函数（概率累积函数）
4.3.4 分值点函数（逆概率累积函数）
4.3.5 常见分布的随机数据的产生
4.4 参数估计
4.5 区间估计
4.5.1 高斯-牛顿法的非线性最小二乘数据拟合
4.5.2 非线性模型的参数置信区间
4.5.3 非线性拟合和预测的显示交互图形
4.5.4 非线性最小二乘预测置信区间
4.6 假设检验
4.6.1 已知正态总体方差，单个正态分布的均值u的假设检验（U检验法）
4.6.2 未知正态总体方差，单个正态总体的均值μ的假设检验（t检验法）
4.6.3 未知正态总体方差，两个正态总体的均值μ的假设检验（t检验法）
4.6.4 两个分布一致性的检验——秩和检验
4.6.5 中值检验
4.7 方差分析和回归分析
4.7.1 单因素试验的方差分析
4.7.2 双因素试验的方差分析
4.7.3 回归分析
4.8 统计图
4.8.1 直方图
4.8.2 角度扇形图
4.8.3 最小二乘拟合直线
4.8.4 显示数据采样的盒图
4.8.5 QQ图
4.9 使用统计工具GUI
4.9.1 统计工具箱中GUI概述
4.9.2 分布工具箱的GUI使用
第5章 MATLAB在计算方法中的应用
5.1 概述
5.2 插值和拟合
5.2.1 一维插值
5.2.2 二维插值
5.2.3 高维函数的插值
5.2.4 样条插值
5.2.5 样条函数用于数值积分和微分
5.2.6 编写常用的一些插值方法
5.3 微分和积分
5.3.1 数值微分
5.3.2 函数的数值积分
5.4 求解线性方程组
5.4.1 直接解法
5.4.2 迭代解法的形式
5.4.3 线性方程组的符号解法
5.4.4 稀疏矩阵技术
5.5 求解非线性方程组
5.5.1 直接解法
5.5.2 方程组解法
5.5.3 非线性方程（组）的符号解法
5.6 特征值问题
5.6.1 特征值函数
5.6.2 广义特征值分解
5.6.3 其他分解
5.7 微分方程组数值解
5.7.1 常微分方程组的初值求解
5.7.2 延迟微分方程组的数值解
5.7.3 常微分方程组的边界问题
第6章 MATLAB在遗传算法中的应用
6.1 概述
6.2 遗传算法简介
6.2.1 遗传算法的概念
6.2.2 遗传算法的运行过程
6.2.3 遗传算法的基本原理和方法
6.3 遗传算法工具箱函数
6.3.1 工具箱结构
6.3.2 遗传算法中的通用函数
6.4 遗传算法应用举例
6.4.1 简单一元函数优化实例
6.4.2 多元单峰函数的优化实例
6.4.3 多元多峰函数的优化实例
6.4.4 多目标优化问题
6.5 使用MATLAB遗传算法工具箱和直接搜索工具箱
6.5.1 工具箱概述
6.5.2 使用遗传算法工具GUI
6.5.3 使用直接搜索工具箱GUI
第7章 MATLAB在复变函数中的应用
7.1 复数和复矩阵的生成
7.1.1 复数的生成
7.1.2 创建复数矩阵
7.2 复数的运算
7.2.1 复数的实部和虚部
7.2.2 共轭复数
7.2.3 复数的模和辐角
7.2.4 复数的乘除法
7.2.5 复数的平方根
7.2.6 复数的幂运算
7.2.7 复数的指数和对数运算
7.2.8 复数的三角函数运算
7.2.9 复数方程求根
7.3 留数
7.4 Taylor级数展开
7.5 Laplace变换及其逆变换
7.6 Fourier变换及其逆变换
第8章 MATLAB在神经网络中的应用
8.1 MATLAB神经网络的图形用户界面
8.2 神经网络感知器的MATLAB实现
8.2.1 创建函数
8.2.2 显示函数
8.2.3 性能函数
8.2.4 学习函数
8.2.5 训练函数
8.3 BP神经网络的MATLAB实现
8.3.1 创建函数
8.3.2 传递函数
8.3.3 学习函数
8.3.4 训练函数
8.3.5 性能函数
8.3.6 绘图函数
8.4 线性神经网络的MATLAB实现
8.4.1 创建和设计函数
8.4.2 学习函数
8.4.3 性能函数
8.5 径向基神经网络的MATLAB实现
8.5.1 创建函数
8.5.2 符号变换函数
8.5.3 传递函数
8.5.4 计算矢量间的距离权函数
8.5.5 均方误差性能函数
8.6 自组织神经网络的MATLAB实现
8.6.1 创建函数
8.6.2 竞争传递函数
8.6.3 距离函数
8.6.4 学习函数
8.6.5 初始化函数
8.6.6 训练竞争层函数
8.6.7 绘图函数
8.6.8 结构函数
8.7 Hopfield神经网络的MATLAB实现
8.8 Elman神经网络的MATLAB实现
8.9 学习向量量化神经网络的MATLAB实现
第9章 MATLAB在信号处理中的应用
9.1 离散信号与系统的MATLAB实现
9.1.1 离散信号
9.1.2 离散系统
9.1.3 离散信号与系统的MATLAB实现
9.2 离散傅立叶变换的MATLAB实现
9.2.1 离散傅立叶级数（DFS）
9.2.2 离散傅立叶变换（DFT）
9.2.3 快速傅立叶变换（FFT）
9.2.4 离散傅立叶变换的MATLAB实现
9.3 IIR滤波器的MATLAB实现
9.3.1 IIR滤波器结构
9.3.2 IIR滤波器设计方法
9.3.3 IIR滤波器经典设计法及MATLAB实现
9.3.4 IIR滤波器的直接设计法及MATLAB实现
9.3.5 基于广义巴特沃思的IIR滤波器设计及MATLAB实现
9.4 FIR滤波器的MATLAB实现
9.4.1 FIR滤波器的结构
9.4.2 FIR滤波器的设计特点及方法
9.4.3 FIR数字滤波器窗函数设计法及其MATLAB实现
9.4.4 FIR滤波器的最优化设计法及其MATLAB实现
9.4.5 FIR滤波器最小二乘设计法及其MATLAB实现
9.4.6 FIR滤波器升余弦函数设计法及其MATLAB实现
9.4.7 FIR滤波器任意响应设计法及其MATLAB实现
第10章 MATLAB在预测控制中的应用
10.1 系统模型辨识
10.1.1 数据向量或矩阵的归一化
10.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识
10.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型
10.1.4 模型的校验
10.2 系统模型建立与转换
10.2.1 模型转换
10.2.2 模型建立
10.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真
10.3.1 输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真
10.3.2 输入/输出无约束的模型预测控制器设计
10.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型
10.3.4 实例分析
10.4 基于状态空间模型的预测控制器设计
10.4.1 输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计
10.4.2 输入/输出无约束的状态空间模型预测控制器设计
10.4.3 状态估计器设计
10.5 系统分析与绘图
10.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线
10.5.2 计算频率响应的奇异值
10.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵
10.5.4 系统分析和绘图
第11章 MATLAB在自动控制系统中的应用
11.1 概述
11.2 控制系统数学模型的MATLAB描述
11.2.1 传递函数模型（tf模型）
11.2.2 状态方程模型（ss模型）
11.2.3 零极点模型（zpk模型）
11.2.4 控制系统工具箱中的LTI对象
11.3 系统模型的转换与连接
11.3.1 系统模型的转换
11.3.2 系统模型的连接
11.4 控制系统稳定性分析
11.4.1 稳定性分析的原理
11.4.2 MATLAB判别稳定性的方法
11.4.3 实例分析
11.5 控制系统时域分析
11.5.1 时域分析的基本原理
11.5.2 MATLAB进行时域分析的方法
11.5.3 实例分析
11.6 控制系统频域分析
11.6.1 频域分析的基本原理
11.6.2 频域分析的方法
11.6.3 实例分析
11.7 控制系统的根轨迹分析
11.7.1 根轨迹分析的基本原理
11.7.2 根轨迹分析的方法
11.7.3 实例分析
11.8 控制系统的设计
11.8.1 控制系统设计的基本方法
11.8.2 系统设计的方法
11.8.3 实例分析
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序言MATLAB是由美国MathWorks公司推出的用于数值计算和图形处理的科学计算系统环境。MATLAB是英文MATrix LABoratory（矩阵实验室）的缩写。该公司于1984年推出了第一个MATLAB的商业版本。当时的MATLAB版本已经用C语言作了完全的改写，其后又增添了丰富多彩的图形图像处理、多媒体功能、符号运算和它与其他流行软件的接口功能，使得MATLAB的功能越来越强大。
目前，MATLAB已经成为国际上最流行的科学与工程计算的软件工具，现在的MATLAB已经不仅仅是一个“矩阵实验室”，它已经成为一种具有广泛应用前景的全新的计算机高级编程语言，有人称它为“第四代”计算机语言，在国内外研究部门和高校正扮演着重要的角色。MATLAB语言的功能也越来越强大，不断适应新的要求提出新的解决方法。可以预见，在科学运算、自动控制与科学绘图领域MATLAB语言将长期保持其独一无二的地位。
本书从使用者的角度出发，通过融经验技巧于一体的典型实例讲解，系统介绍MATLAB R 2008的基本功能与使用，包括MATLAB基础、数值计算、符号计算、程序设计、数据和函数的可视化、神经网络工具箱函数、信号处理工具箱的功能和使用方法。其主要内容如下。
（1）系统概论：介绍MATLAB R2008的用户界面、常用的变量与符号、M文件的编辑调试环境、常用的通用命令与常用数学函数、帮助系统等。
（2）MATLAB在函数可视化中的应用：通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。
（3）MATLAB在仿真建模中的应用：Simulink提供了一个系统级阶的建模与动态仿真的图形用户环境，建立起了从设计构思到最终要求的可视化桥梁。
（4）MATLAB在概率统计中的应用：介绍MATLAB在统计变量的数学特征、常用统计分布、常用随机数的产生、参数估计、区间估计、假设检验、方差分析、回归诊断和统计图的绘制等方面的应用。
（5）MATLAB在计算方法中的应用：介绍MATLAB在插值与拟合、微分和积分、线性方程组、非线性方程组、特征值问题和常微分方程的解法。
（6）MATLAB在遗传算法中的应用：介绍遗传算法数学模型的MATLAB描述及在MATLAB中对遗传算法进行分析与设计的函数、工具和方法。
（7）MATLAB在复变函数中的应用：介绍使用MATLAB来进行复变函数的各种运算、留数的概念及MATLAB的实现、Taylor展开、Laplace变换和Fourier变换。
（8）MATLAB在神经网络中的应用：介绍MATLAB R2008神经网络的图形用户界面，神经网络感知器、BP神经网络、线性神经网络、径向基神经网络、自组织神经网络、Elman神经网络、Hopfield神经网络，以及学习向量量化神经网络等。
（9）MATLAB在信号处理中的应用：介绍离散信号与系统的MATLAB实现，离散傅立叶变换的MATLAB实现，IIR滤波器的MATLAB实现，FIR滤波器MATLAB实现等功能。
（10）MATLAB在预测控制中的应用：介绍MATLAB模型预测控制工具箱提供的一系列用于模型预测控制的分析、设计和仿真的函数。
（11）MATLAB在自动控制系统中的应用：介绍控制系统数学模型的MATLAB描述及在MATLAB中对控制系统进行分析与设计的函数、工具和方法。
文摘插图：
第1章 系统概论
【内容】
本章主要介绍MATLAB R2008的用户界面和常用的变量与符号，M文件的编辑调试环境，常用的通用命令与数学函数，最后介绍MATLAB R2008的帮助系统，为下面各章提供知识基础和操作基础。
1.1 MATLAB概述
MATLAB是由英文Matrix Laboratory（矩阵实验室）的缩写组成，它是由美国MathWorks公司推出的用于数值计算和图形处理的科学计算系统环境。该公司于l984年推出了MATLAB的第一个商业版本。当时的MATLAB版本已经用C语言作了完全的改写，其后又增添了丰富多彩的图形图像处理、多媒体功能、符号运算和与其他流行软件的接口功能，使得MATLAB的功能越来越强大。
MATLAB语言的首创者Cleve Moler教授在数值分析，特别是在数值线性代数的领域中有很大影响，他参与编写了数值分析领域一些著名的著作和两个重要的Fortran程序EISPACK和LINPACK。Cleve Moler曾是密西根大学、斯坦福大学和新墨西哥大学数学与计算机科学教授。1980年前后，当时的新墨西哥大学计算机系主任Moler教授在讲授线性代数课程时，发现用其他高级语言来编程极为不便，便构思并开发了MATLAB软件。该软件利用了当时数值分析、线性代数领域中最高水平的EISPACK和LINPACK两大软件包中可靠的子程序，用Fortran语言编写了集命令翻译、科学计算于一身的一套交互式软件系统。
虽然MATLAB语言是计算数学专家倡导并开发的，但其普及和发展离不开自动控制领域学者的贡献。甚至可以说，MATLAB语言是自动控制领域学者和工程技术人员捧红的，因为在MATLAB语言的发展进程中，许多有代表性的成就是与控制界工程技术人员的要求和贡献分不开的。迄今为止，大多数工具箱也都是控制方面的。MATLAB软件具有强大的数学运算能力、方便实用的绘图功能及语言的高度集成性，它在其他科学与工程领域的应用也越来越广泛，并且有着更广阔的应用前景和无限的潜能。
