第一章 MATLABI具箱概論
1.1 MATLAB發(fā)展簡介
1.2 工具箱簡介
1.3 如何獲取MATLAB的最新信息
第二章 控制系統(tǒng)工具箱
2.1 簡介與安裝
2.1.1 簡介
2.1.2 安裝
2.2 控制系統(tǒng)的數學描述
2.2.1 連續(xù)系統(tǒng)
2.2.2 離散系統(tǒng)
2.3 模型的轉換與連接
2.3.1 模型轉換
2.3.2 系統(tǒng)模型的連接
2.3.3 模型降階與實現
2.3.4 模型屬性函數
2.4 控制系統(tǒng)分析
2.4.1 時間響應
2.4.2 頻率響應
2.4.3 根軌跡
2.4.4 極支配置
2.4.5 線性二次型調節(jié)器和估計器設計
2.5 控制系統(tǒng)響應及分析圖形的繪制
2.6 設計實例
2.6.1 飛機航向阻尼器設計
2.6.2 硬盤讀寫失控制器設計
2.6.3 Kalman濾波器設計
2.7 計算結果的可靠性分析
第三章 信號處理工具箱
3.1 引言
3.2 用MATLAB進行信號處理的基本知識
3.2.1 信號處理工具箱的主要特征
3.2.2 信號表示方法
3.2.3 產生波形
3.2.4 周期波形
3.2.5 Sine函數
3.2.6 Dirchlet函數
3.2.7 產生數據
3.3 濾波器的實現與分析
3.3.1 卷積與濾波
3.3.2 濾波器與傳遞函數
3.3.3 用filter函數進行濾波
3.3.4 脈沖響應
3.3.5 濾波器的執(zhí)行與初始條申
3.3.6 其它的一些濾波函數
3.3.7 頻率響應
3.3.8 零極點分析
3.4 線性系統(tǒng)模型
3.4.1 離散系統(tǒng)模型
3.4.2 連續(xù)系統(tǒng)模型
3.4.3 線性系統(tǒng)轉換
3.5 濾波器設計
3.5.1 濾波器性能說明
3.5.2 IIR濾波器設計
3.5.3 FIR濾波器設計
3.6 信號變換
3.6.1 離散傅立葉變換
3.6.2 Chirp Z變換
3.6.3 離散因果變換
3.6.4 Hillbert變換
3.7 統(tǒng)計信號處理
3.7.1 互相關和協(xié)方差
3.7.2 偏差和標準化
3.7.3 多通道
3.7.4 譜密度
3.7.5 Welch方法
3.7.6 功率譜密度函數
3.7.7 Parseval定理
3.7.8 互話密度函數
3.7.9 置信區(qū)間
3.7.10 傳遞函數估計
3.7.11 相干函數
3.8 窗函數
3.8.1 基本窗
3.8.2 升余弦窗
3.8.3 凱瑟窗
3.8.4 FIR設計中的凱瑟窗
3.8.5 切比雪夫窗
3.9 參數化模型
3.9.1 時域模型
3.9.2 頻域模型
第四章 代化工具箱
4.1 優(yōu)化工具箱概述
4.1.1 簡介
4.1.2 安裝
4.1.3 舉例
4.1.4 缺省參數設置
4.1.5 表達式優(yōu)化
4.1.6 常見問題及推薦的解決辦法
4.2 算法介紹
4.2.1 參數優(yōu)化問題
4.2.2 無限定條件優(yōu)化
4.2.3 擬牛頓法實現
4.2.4 最小二乘優(yōu)化
4.2.5 非線性最小二乘實現
4.2.6 限定條件下的優(yōu)化
4.2.7 SQP實現
4.3 實例
4.3.1 工具箱的使用舉例
4.3.2 Banana函數最小化示例程序
第五章 神經網絡工具箱
5.1 神經網絡工具箱簡介
5.1.1 神經網絡簡述
5.1.2 神經網絡工具箱概述
5.2 感知器
5.2.1 重要的感知器神經網絡函數
5.2.2 感知器神經元模型
5.2.3 感知器神經網絡詳解
5.3 線性神經網絡
5.3.1 重要的線性神經網絡函數
5.3.2 線性神經元模型
5.3.3 線性神經網絡詳解
5.3.4 自適應網絡
5.3.5 線性神經網絡的設計實例
5.4 BP網絡
5.4.1 重要的BP網絡函數
5.4.2 BP神經元模型
5.4.3 BP神經網絡詳解
5.4.4 BP算法的改進及其設計實例
5.5 徑向基函數網絡
5.5.1 重要的徑向基函數網絡函數
5.5.2 徑向基函數神經元模型
5.5.3 徑向基函數網絡的網絡結構
5.5.4 徑向基函數網絡的設計及實例
5.6 關聯學習算法
5.6.1 重要的關聯學習算法函數
5.6.2 Hebb學習規(guī)則
5.6.3 Hebb學習規(guī)則設計實例
5.6.4 Instar學習規(guī)則設計實例
5.6.5 Kohonen學習規(guī)則設計實例
5.6.6 Outstar學習規(guī)則設計實例
5.7 自組織網絡
5.7.1 自組織特征映射模型簡介
5.7.2 重要的自組織網絡
5.7.3 自組織網絡詳解
5.7.4 競爭學習網絡設計實例
5.7.5 自組織特征映射
5.7.6 自組織特征映射設計實例
5.8 學習向量量化
5.8.1 重要的LVQ函數
5.8.2 LVQ神經網絡的網絡結構
5.9 回歸網絡
5.9.1 重要的回歸網絡函數
5.9.2 回歸神經網絡的網絡結構
5.9.3 Elman網絡的初始化
5.9.4 Elman網絡的訓練
5.9.5 Hopfield網絡
5.10 神經網絡的應用實例
5.10.1 利用線性網絡進行線性預測
5.10.2 利用線性網絡進行自適應預測
5.10.3 線性系統(tǒng)辨識
5.10.4 自適應系統(tǒng)辨識
5.10.5 非線性系統(tǒng)辨識
5.10.6 非線性系統(tǒng)的反饋線性化
5.10.7 特征識別
5.11 神經網絡庫函數詳解
第六章 模糊推理系統(tǒng)工具箱
6.1 模糊推理系統(tǒng)工具箱簡介
6.1.1 模糊集合理論簡述
6.1.2 模糊推理系統(tǒng)工具箱的內容
6.2 模糊推理系統(tǒng)工具箱使用入門
6.3 模糊推理系統(tǒng)工具箱函數詳解
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