基于MATLAB的信息處理教程

第1章 MATLAB概述 （1）
1.1 MATLAB的發(fā)展歷程 （1）
1.2 MATLAB的特點和功能 （2）
1.3 MATLAB的工作環(huán)境 （3）
1.3.1 標題欄 （5）
1.3.2 功能區(qū) （5）
1.3.3 命令行窗口 （7）
1.3.4 工作區(qū)窗口 （9）
1.3.5 命令歷史記錄窗口 （12）
1.3.6 當(dāng)前文件夾窗口 （13）
1.4 MATLAB的幫助系統(tǒng) （14）
1.4.1 聯(lián)機幫助系統(tǒng) （14）
1.4.2 命令幫助系統(tǒng) （15）
1.4.3 了解MATLAB （18）
小結(jié) （19）
思考題 （19）
第2章 MATLAB語言基礎(chǔ) （20）
2.1 MATLAB的變量及表達式 （20）
2.2 MATLAB的數(shù)據(jù)類型 （23）
2.2.1 數(shù)值型數(shù)據(jù) （23）
2.2.2 邏輯型數(shù)據(jù) （24）
2.3 MATLAB的數(shù)值數(shù)組及其運算 （25）
2.3.1 數(shù)值數(shù)組 （25）
2.3.2 數(shù)組運算和矩陣運算 （37）
2.3.3 關(guān)系與邏輯運算 （41）
2.4 MATLAB的元胞數(shù)組和結(jié)構(gòu)數(shù)組 （42）
2.4.1 元胞數(shù)組 （43）
2.4.2 結(jié)構(gòu)數(shù)組 （47）
2.5 字符與字符串運算 （52）
2.6 MATLAB常用標點功能 （55）
小結(jié) （55）
習(xí)題 （56）
第3章 MATLAB圖形基礎(chǔ) （57）
3.1 二維圖形 （57）
3.1.1 基本二維圖形 （57）
3.1.2 二維圖形的修飾 （61）
3.1.3 創(chuàng)建多個圖形 （63）
3.1.4 特殊二維圖形函數(shù) （65）
3.2 三維圖形 （69）
3.2.1 三維曲線 （69）
3.2.2 三維曲面 （70）
3.2.3 三維圖形的特殊處理 （72）
3.3 隱函數(shù)繪圖 （75）
3.4 圖像的讀寫 （76）
3.4.1 圖像的讀寫函數(shù) （76）
3.4.2 動畫制作 （77）
小結(jié) （78）
習(xí)題 （78）
第4章 MATLAB科學(xué)計算 （80）
4.1 數(shù)據(jù)的讀寫 （80）
4.1.1 格式化數(shù)據(jù)文件讀寫 （80）
4.1.2 低級文件讀寫 （82）
4.2 MATLAB數(shù)據(jù)處理 （85）
4.2.1 數(shù)據(jù)分析 （85）
4.2.2 數(shù)據(jù)插值與曲線擬合 （86）
4.3 符號運算 （91）
4.3.1 符號對象 （91）
4.3.2 符號表達式基本運算 （92）
4.3.3 符號微積分 （93）
4.4 方程求解 （95）
4.4.1 線性方程組求解 （95）
4.4.2 非線性方程組求解 （96）
4.4.3 微分方程求解 （96）
小結(jié) （97）
習(xí)題 （97）
第5章 MATLAB程序設(shè)計基礎(chǔ) （98）
5.1 MATLAB程序結(jié)構(gòu) （98）
5.1.1 順序結(jié)構(gòu) （98）
5.1.2 循環(huán)結(jié)構(gòu) （100）
5.1.3 分支結(jié)構(gòu) （102）
5.1.4 程序流控制命令 （105）
5.2 MATLAB的M文件 （109）
5.2.1 M文件的兩種形式 （109）
5.2.2 函數(shù)文件 （109）
5.3 MATLAB程序優(yōu)化與調(diào)試 （115）
5.4 程序設(shè)計應(yīng)用 （118）
小結(jié) （120）
習(xí)題 （120）
第6章 Simulink動態(tài)仿真集成環(huán)境 （121）
6.1 Simulink編輯環(huán)境 （121）
6.2 Simulink模塊庫 （122）
6.3 Simulink模型搭建 （133）
6.3.1 建立Simulink模型文件 （133）
6.3.2 Simulink仿真參數(shù)設(shè)置 （134）
6.4 Simulink仿真實例 （140）
小結(jié) （143）
習(xí)題 （143）
第7章 MATLAB在圖像增強中的
應(yīng)用 （144）
7.1 MATLAB圖像文件格式與類型 （144）
7.1.1 數(shù)字圖像文件格式 （144）
7.1.2 圖像數(shù)據(jù)類型 （145）
7.1.3 圖像類型 （147）
7.2 空域圖像增強 （151）
7.2.1 圖像算術(shù)增強 （151）
7.2.2 圖像灰度變換 （154）
7.2.3 直方圖增強 （156）
7.2.4 空域濾波 （160）
7.3 變換域圖像增強 （167）
7.3.1 離散傅里葉變換 （167）
7.3.2 頻域濾波 （169）
7.3.3 離散余弦變換 （171）
7.3.4 離散小波變換 （174）
7.4 圖像質(zhì)量評價 （179）
7.5 基于MATLAB工具箱的圖像采集與
處理 （180）
小結(jié) （181）
習(xí)題 （181）
第8章 MATLAB在信號與系統(tǒng)中的
應(yīng)用 （182）
8.1 離散時間信號 （182）
8.1.1 離散時間信號表示 （182）
8.1.2 典型離散時間信號 （183）
8.1.3 離散時間信號的運算 （187）
8.2 連續(xù)時間信號 （189）
8.2.1 連續(xù)時間信號表示 （189）
8.2.2 典型連續(xù)時間信號 （190）
8.3 隨機信號 （191）
8.3.1 隨機變量 （191）
8.3.2 隨機信號及其特征描述 （193）
8.4 信號變換 （196）
8.4.1 z變換 （196）
8.4.2 傅里葉變換 （200）
8.4.3 離散余弦變換 （203）
8.5 基于MATLAB工具箱的信號處理 （204）
8.5.1 濾波器設(shè)計與分析工具 （204）
8.5.2 信號處理工具 （205）
8.5.3 窗口設(shè)計與分析工具 （206）
小結(jié) （206）
習(xí)題 （206）
第9章 MATLAB在通信系統(tǒng)中的
應(yīng)用 （207）
9.1 信源及其編譯碼 （207）
9.1.1 基本信號發(fā)生器 （207）
9.1.2 信源編碼 （208）
9.2 差錯控制編譯碼 （216）
9.2.1 差錯控制方式 （217）
9.2.2 分組碼 （218）
9.3 調(diào)制與解調(diào) （224）
9.3.1 模擬調(diào)制與解調(diào) （224）
9.3.2 數(shù)字調(diào)制與解調(diào) （227）
9.4 基于MATLAB工具箱的數(shù)據(jù)通信 （240）
小結(jié) （241）
習(xí)題 （241）
0章 MATLAB在語音信號處理
中的應(yīng)用 （242）
10.1 語音信號的產(chǎn)生與模型 （242）
10.1.1 語音的發(fā)音與聽覺機理 （242）
10.1.2 語音信號模型 （243）
10.2 語音信號分析 （246）
10.2.1 語音信號的預(yù)處理 （246）
10.2.2 語音信號時域分析 （251）
10.2.3 語音信號頻域分析 （255）
10.2.4 語音信號其他變換域分析 （258）
10.3 語音合成 （262）
10.3.1 語音合成分類 （262）
10.3.2 線性預(yù)測語音合成 （263）
10.3.3 基音同步疊加語音合成 （265）
10.4 語音識別 （268）
10.4.1 語音識別系統(tǒng) （268）
10.4.2 語音識別模型 （268）
小結(jié) （273）
習(xí)題 （273）
1章 MATLAB在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
中的應(yīng)用 （274）
11.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 （274）
11.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 （274）
11.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類及學(xué)習(xí)方式 （276）
11.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景 （278）
11.2 單層感知器 （278）
11.2.1 單層感知器模型 （279）
11.2.2 單層感知器的學(xué)習(xí)算法 （279）
11.2.3 單層感知器的相關(guān)函數(shù) （281）
11.2.4 單層感知器的局限性 （282）
11.3 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （283）
11.3.1 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 （283）
11.3.2 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法 （284）
11.3.3 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù) （285）
11.3.4 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性 （288）
11.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （289）
11.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型 （289）
11.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法 （289）
11.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù) （292）
11.4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性 （296）
小結(jié) （296）
習(xí)題 （296）