MATLAB 2018從入門到精通

第 1章 基礎(chǔ)入門\t1
1．1 MATLAB的安裝\t1
1．2 MATLAB的啟動及操作界面\t3
1．2．1 MATLAB的啟動\t3
1．2．2 MATLAB的操作界面\t3
1．3 M文件編輯器\t4
1．3．1 M文件編輯器的啟動\t5
1．3．2 用M文件編寫簡單的程序\t5
1．4 MATLAB幫助系統(tǒng)及其使用\t6
1．4．1 幫助系統(tǒng)的類型\t7
1．4．2 常用幫助指令\t7
1．4．3 Help幫助瀏覽器\t8
第 2章 符號計算\t11
2．1 符號對象的創(chuàng)建\t11
2．1．1 創(chuàng)建符號變量和表達(dá)式\t11
2．1．2 符號與數(shù)值之間的轉(zhuǎn)化\t15
2．1．3 符號表達(dá)式的化簡\t17
2．2 符號微積分\t20
2．2．1 極限和導(dǎo)數(shù)的符號計算\t20
2．2．2 序列/級數(shù)的符號求和\t22
2．2．3 符號積分\t23
2．3 微分方程的符號解法\t25
2．3．1 求微分方程符號解的一般指令\t25
2．3．2 符號微分方程解法實例\t25
2．4 符號矩陣分析和代數(shù)方程解\t27
2．4．1 符號矩陣分析\t27
2．4．2 線性方程組的符號解法\t30
2．5 符號變換及反變換\t32
2．5．1 傅里葉變換及其反變換\t32
2．5．2 拉普拉斯變換及其反變換\t33
2．5．3 Z變換及其反變換\t36
2．6 代數(shù)狀態(tài)方程求符號傳遞函數(shù)\t38
2．6．1 結(jié)構(gòu)框圖的代數(shù)狀態(tài)方程解法\t39
2．6．2 信號流圖的代數(shù)狀態(tài)方程解法\t41
2．7 符號計算的簡易繪圖函數(shù)\t43
2．7．1 二維繪圖函數(shù)\t43
2．7．2 三維繪圖函數(shù)\t47
2．7．3 等高線繪圖函數(shù)\t48
2．7．4 三維曲面繪圖函數(shù)\t49
第3章 MATLAB數(shù)組和矩陣運算基礎(chǔ)\t53
3．1 數(shù)組的創(chuàng)建、運算及尋址\t53
3．1．1\t數(shù)組的創(chuàng)建\t53
3．1．2\t數(shù)組的運算規(guī)則\t58
3．1．3\t數(shù)組的操作\t59
3．1．4\t數(shù)組的尋址\t62
3．1．5\t關(guān)系和邏輯操作\t64
3．2\t矩陣分析\t67
3．2．1\t矩陣運算規(guī)則\t67
3．2．2\t矩陣分析計算\t70
3．3\t矩陣分解\t77
3．3．1\t特征值及特征向量\t77
3．3．2\t奇異值分解\t82
3．3．3\tLU分解\t84
3．3．4\tCholesky分解\t87
3．3．5\tQR分解\t89
3．4\t特殊矩陣\t92
3．4．1\t常用特殊矩陣及其創(chuàng)建\t93
3．4．2\t其他特殊矩陣\t95
第4章 數(shù)值計算\t101
4．1\t數(shù)理統(tǒng)計的MATLAB求解\t101
4．1．1\t常用的統(tǒng)計分布指令\t102
4．1．2\t概率函數(shù)、分布函數(shù)和隨機數(shù)\t105
4．2\t多項式運算\t112
4．2．1\t多項式的運算及其函數(shù)表示\t112
4．2．2\t有限長序列的卷積\t120
4．3\t插值和擬合\t124
4．3．1\t插值\t124
4．3．2\t擬合\t132
4．4\t線性方程（組）的求解\t140
4．4．1\t線性方程的數(shù)值求解\t140
4．4．2\t線性方程組的數(shù)值求解\t143
4．5\t數(shù)值微積分\t145
4．5．1\t數(shù)值微分\t145
4．5．2\t數(shù)值積分\t148
4．5．3\t常微分方程的數(shù)值求解\t153
第5章 MATLAB繪圖處理\t161
5．1 概述\t161
5．1．1 離散數(shù)據(jù)圖形的繪制\t161
5．1．2 連續(xù)函數(shù)曲線的繪制\t162
5．2 二維圖形\t163
5．2．1 基本繪圖函數(shù)\t163
5．2．2 坐標(biāo)軸控制和圖形標(biāo)識命令\t168
5．2．3 多重曲線繪圖\t172
5．2．4 ginput指令簡介\t175
5．3 三維曲線和曲面\t177
5．3．1 三維繪圖指令plot3\t177
5．3．2 三維網(wǎng)格指令mesh\t179
5．3．3 三維曲面指令surf\t181
5．3．4 圖形視角及透視控制\t183
5．3．5 圖形著色處理\t189
5．3．6 圖形光照處理\t197
5．4 圖形窗功能簡介\t202
5．4．1 圖形窗口的創(chuàng)建\t202
5．4．2 圖形窗口的菜單\t203
第6章 M文件程序設(shè)計基礎(chǔ)\t207
6．1 M文件\t207
6．1．1\tM腳本文件\t207
6．1．2\tM函數(shù)文件\t209
6．1．3\t局部變量和全局變量\t210
6．1．4\tM函數(shù)文件的一般結(jié)構(gòu)\t213
6．2\t數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)文件\t214
6．2．1\t數(shù)據(jù)類型\t214
6．2．2\t數(shù)據(jù)的輸入與輸出\t216
6．3\t程序的流程控制\t219
6．3．1\t循環(huán)語句\t219
6．3．2\tif條件語句\t224
6．3．3\tswitch-case語句\t227
6．3．4\t控制程序流的其他常用指令\t229
6．4\t程序的調(diào)試與優(yōu)化\t233
6．4．1\t程序的直接調(diào)試法\t233
6．4．2\t調(diào)試器的使用\t238
6．4．3\t程序設(shè)計優(yōu)化\t239
6．5\tMATLAB函數(shù)類別\t242
6．5．1\t主函數(shù)\t242
6．5．2\t子函數(shù)\t242
6．5．3\t匿名函數(shù)\t243
6．5．4\t嵌套函數(shù)\t243
6．5．5\t私有函數(shù)\t245
6．6\t函數(shù)句柄\t245
6．6．1\t函數(shù)句柄的創(chuàng)建和顯示\t245
6．6．2\t函數(shù)句柄的基本操作\t246
第7章 圖形用戶界面\t250
7．1\t對象和句柄\t250
7．1．1\t句柄\t250
7．1．2\t對象\t251
7．2\tGUI圖形簡介\t254
7．2．1\tGUIDE的啟動\t254
7．2．2\tGUI模板\t255
7．2．3\t圖形用戶界面的設(shè)計步驟\t258
7．2．4\t回調(diào)函數(shù)\t259
7．3\tGUI的底層代碼實現(xiàn)\t264
7．3．1\tGUI底層代碼實例\t264
7．3．2\t常用對象介紹\t267
7．4\t圖形用戶界面綜合實例\t273
第8章 Simulink交互仿真集成環(huán)境\t277
8．1\tSimulink運行方法及窗口\t278
8．2\tSimulink常用模塊庫\t279
8．2．1\t連續(xù)（Continuous）模塊庫\t280
8．2．2\t非連續(xù)（Discontinuous）模塊庫\t281
8．2．3\t離散（Discrete）模塊庫\t282
8．2．4\t數(shù)學(xué)運算（Math Operations）模塊庫\t283
8．2．5\t輸出（Sinks）模塊庫\t284
8．2．6\t輸入源（Sources）模塊庫\t285
8．3\tSimulink功能模塊的處理\t286
8．3．1\tSimulink模塊參數(shù)設(shè)置\t286
8．3．2\tSimulink 模塊間連線處理\t287
8．3．3\tSimulink 模塊基本操作\t289
8．4\tSimulink建模仿真實例\t291
8．5\t子系統(tǒng)模塊封裝技術(shù)\t301
8．5．1\t子系統(tǒng)\t301
8．5．2\t封裝模塊\t305
8．6\tS函數(shù)\t307
8．6．1\tS函數(shù)基本概念\t307
8．6．2\tS函數(shù)工作原理\t307
8．6．3\t用M文件編寫S函數(shù)\t308
第9章 MATLAB在自動控制中的應(yīng)用\t313
9．1 控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析\t313
9．1．1 代數(shù)穩(wěn)定判據(jù)\t313
9．1．2 根軌跡穩(wěn)定性分析\t317
9．1．3 頻域穩(wěn)定性分析\t322
9．1．4 穩(wěn)態(tài)誤差的分析\t330
9．2 控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)分析\t335
9．2．1 控制系統(tǒng)的時域特性\t335
9．2．2 控制系統(tǒng)的頻域特性\t339
9．3 控制系統(tǒng)校正設(shè)計的MATLAB實現(xiàn)\t341
9．3．1 控制系統(tǒng)校正設(shè)計概述\t341
9．3．2 控制系統(tǒng)伯德圖校正設(shè)計方法\t341
9．3．3 控制系統(tǒng)的根軌跡校正設(shè)計\t352
9．3．4 單輸入單輸出系統(tǒng)設(shè)計工具\t360
第 10章 最優(yōu)化方法\t365
10．1 線性規(guī)劃基本內(nèi)容及MATLAB應(yīng)用\t366
10．1．1 引例\t366
10．1．2 線性規(guī)劃的基本算法─單純形法\t367
10．2 無約束最優(yōu)化\t373
10．2．1 無約束最優(yōu)化的基本算法\t374
10．2．2 MATLAB解優(yōu)化問題\t377
10．3 非線性規(guī)劃\t385
10．3．1 非線性規(guī)劃的基本概念\t385
10．3．2 懲罰函數(shù)法\t386
10．3．3 MBTLAB求解\t387
第 11章 數(shù)字信號處理\t394
11．1 數(shù)字信號處理與離散時間系統(tǒng)\t394
11．1．1 數(shù)字信號處理概述\t394
11．1．2 數(shù)字信號處理的基本概念\t395
11．1．3 離散時間信號\t396
11．1．4 常用信號生成函數(shù)\t405
11．1．5 離散時間信號的相關(guān)性\t406
11．2 序列的傅里葉變換的MATLAB實現(xiàn)\t408
11．2．1 序列的傅里葉變換公式\t408
11．2．2 周期序列離散傅里葉級數(shù)及傅里葉變換的MATLAB實現(xiàn)\t411
11．3 利用Z變換分析信號和系統(tǒng)頻域特性的MATLAB實現(xiàn)\t412
11．3．1 Z變換的定義\t412
11．3．2 Z變換的收斂域\t413
11．3．3 Z變換的性質(zhì)\t414
11．3．4 Z變換的MATLAB求解\t415
11．3．5 利用Z變換求解差分方程\t417
11．3．6 利用Z變換分析系統(tǒng)頻域特性\t420
11．4 離散傅里葉變換（DFT）的MATLAB實現(xiàn)\t424
11．4．1 DFT的定義和性質(zhì)\t425
11．4．2 DFT的MATLAB實現(xiàn)\t426
11．4．3 離散傅里葉級數(shù)及其MATLAB實現(xiàn)\t427
11．5 快速傅里葉變換及其應(yīng)用的MATLAB實現(xiàn)\t429
11．5．1 快速傅里葉變換的基本用法\t429
11．5．2 快速傅里葉變換的應(yīng)用舉例\t431
11．6 無限脈沖響應(yīng)數(shù)字濾波器的設(shè)計及MATLAB實現(xiàn)\t438
11．6．1 數(shù)字濾波器概述\t439
11．6．2 IIR濾波器的設(shè)計方法\t440
11．6．3 濾波器的性能指標(biāo)及MATLAB函數(shù)\t443
11．6．4 IIR數(shù)字濾波器設(shè)計常用的MATLAB函數(shù)\t444
11．6．5 IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計\t446
11．6．6 MATLAB提供的IIR濾波器設(shè)計函數(shù)：完全設(shè)計法\t452
11．6．7 IIR數(shù)字濾波器的直接設(shè)計法\t455
11．7 FIR數(shù)字濾波器設(shè)計及MATLAB實現(xiàn)\t458
11．7．1 FIR數(shù)字濾波器概述\t458
11．7．2 窗函數(shù)設(shè)計FIR濾波器\t460
11．7．3 MATLAB提供的窗函數(shù)及窗函數(shù)設(shè)計的MATLAB實現(xiàn)\t461
11．7．4 FIR數(shù)字濾波器的最優(yōu)化設(shè)計及MATLAB實現(xiàn)\t474
第 12章 圖像處理\t480
12．1 數(shù)字圖像的基本原理\t481
12．1．1 數(shù)字圖像的表示\t481
12．1．2 數(shù)字圖像的MATLAB操作基礎(chǔ)\t481
12．1．3 數(shù)字圖像的類型及其轉(zhuǎn)換\t485
12．2 圖像增強\t496
12．2．1 灰度變換增強\t496
12．2．2 直方圖增強\t500
12．2．3 圖像平滑\t503
12．2．4 圖像銳化\t514
12．2．5 頻域增強\t518
12．3 圖像復(fù)原\t523
12．3．1 退化模型\t523
12．3．2 無約束圖像復(fù)原\t525
12．3．3 有約束圖像復(fù)原\t525
12．4 二值形態(tài)學(xué)操作\t528
12．4．1 膨脹和腐蝕\t528
12．4．2 開操作和閉操作\t529
12．4．3 膨脹和腐蝕的MATLAB實現(xiàn)方法\t529
12．4．4 一些基本的形態(tài)學(xué)算法\t531
12．5 圖像壓縮編碼\t532
12．5．1 圖像壓縮編碼概述\t532
12．5．2 無損壓縮技術(shù)\t533
12．5．3 有損壓縮技術(shù)\t534
12．6 圖像分割\t534
12．6．1 邊緣檢測方法\t534
12．6．2 閾值分割技術(shù)\t537
12．6．3 區(qū)域分割技術(shù)\t538
第 13章 系統(tǒng)辨識\t540
13．1 系統(tǒng)辨識的基本理論\t540
13．1．1 系統(tǒng)和模型\t540
13．1．2 辨識問題\t541
13．1．3 系統(tǒng)辨識的步驟\t541
13．1．4 系統(tǒng)辨識的誤差準(zhǔn)則\t542
13．2 最小二乘法參數(shù)辨識及其MATLAB仿真\t544
13．2．1 最小二乘法的基本原理\t544
13．2．2 加權(quán)最小二乘法的基本原理\t546
13．2．3 最小二乘法的遞推算法\t550
13．2．4 增廣最小二乘法及MATLAB實現(xiàn)\t556
13．3 參數(shù)的梯度校正辨識\t561
13．3．1 確定性問題的梯度校正參數(shù)辨識及MATLAB實現(xiàn)\t561
13．3．2 隨機問題的梯度校正參數(shù)辨識\t568
13．3．3 隨機逼近法\t570
13．4 極大似然估計參數(shù)辨識\t573
13．4．1 極大似然參數(shù)辨識的基本概念\t573
13．4．2 系統(tǒng)模型參數(shù)的極大似然估計\t575
13．4．3 遞推的極大似然參數(shù)估計\t581
13．5 Bayes辨識方法及MATLAB實現(xiàn)\t587
13．5．1 Bayes辨識方法的基本原理\t587
13．5．2 最小二乘模型的Bayes參數(shù)辨識\t588
13．5．3 MATLAB仿真實例\t589
13．6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識方法及MATLAB實現(xiàn)\t593
13．6．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹\t594
13．6．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t597
13．6．3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識\t603
13．7 模糊系統(tǒng)辨識及MATLAB實現(xiàn)\t607
13．7．1 模糊理論概述\t608
13．7．2 基于T-S模型的模糊系統(tǒng)辨識\t614
13．7．3 模糊逼近\t616
第 14章 自抗擾控制技術(shù)的MATLAB實現(xiàn)\t621
14．1 經(jīng)典PID控制器\t621
14．1．1 經(jīng)典PID控制律\t621
14．1．2 經(jīng)典PID的優(yōu)勢與不足\t625
14．2 安排過渡過程仿真\t626
14．3 微分跟蹤器及其MATLAB仿真\t633
14．3．1 經(jīng)典微分環(huán)節(jié)的噪聲放大效應(yīng)\t633
14．3．2 微分跟蹤器\t634
14．3．3 最速控制綜合函數(shù)\t641
14．4 誤差反饋控制律\t648
14．5 擴(kuò)張狀態(tài)觀測器\t654
14．5．1 狀態(tài)觀測器\t654
14．5．2 擴(kuò)張狀態(tài)觀測器\t666
14．5．3 高增益狀態(tài)觀測器\t673
14．6 自抗擾控制器\t681
14．6．1 自抗擾控制器設(shè)計方法\t681
14．6．2 改進(jìn)的非線性PID控制器\t682
14．6．3 自抗擾控制器\t689
第 15章 模糊控制及其MATLAB應(yīng)用\t701
15．1 模糊控制的基本理論\t701
15．1．1\t概述\t701
15．1．2\t模糊集合的相關(guān)概念\t702
15．1．3\t模糊集合的基本運算\t703
15．1．4\t隸屬函數(shù)\t705
15．1．5\t模糊推理規(guī)則\t715
15．2 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計\t718
15．2．1\t模糊控制系統(tǒng)的組成\t718
15．2．2\t模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計方法\t718
15．3 MATLAB模糊邏輯工具箱\t721
15．3．1\t模糊推理系統(tǒng)編輯器\t722
15．3．2\t隸屬度函數(shù)編輯器\t723
15．3．3\t模糊規(guī)則編輯器\t724
15．3．4\t模糊規(guī)則觀察器\t724
15．3．5\t模糊推理輸入/輸出曲面觀察器\t725
15．3．6\t使用MATLAB命令實現(xiàn)模糊邏輯系統(tǒng)\t731
15．3．7\t模糊邏輯工具箱命令函數(shù)簡介\t735
15．4 Sugeno型模糊推理系統(tǒng)\t758
15．4．1\tSugeno型模糊推理系統(tǒng)簡介\t758
15．4．2\tSugeno型模糊推理系統(tǒng)實例\t758
15．4．3\tMamdani系統(tǒng)與Sugeno系統(tǒng)的比較\t761
15．5 模糊理論在控制工程中的應(yīng)用\t761
15．5．1\t模糊控制\t761
15．5．2\t模糊建模\t766
15．5．3\t模糊控制與Simulink的結(jié)合應(yīng)用\t769