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本書以MATLABR2016a為平台，從實用的角度出發，介紹智能計算的方法，並在講解各實現方法中給出相應的實例，使得本書應用性更強，實用價值更高。
全書共分25章，通過對25個案例的分析，介紹MATLABR2016a在通信系統、電子信息、自動控制系統、小波分析、神經網絡、數值積分、微分方程、數據逼近、數據估計與擬合等方面的應用。編寫過程中力求系統性、實用性與先進性相結合，理論與實踐相交融，使讀者通過閱讀本書快速掌握MATLAB軟件的同時，達到學以致用的效果。
本書可作為通信工程、電子信息與自動控制等專業領域的廣大科研人員、學者、工程技術人員和高等院校教師以及在讀理工科學生的參考用書。
第1章控制系統案例的MATLAB實現
1.1MATLAB／Simulink在時域分析中的應用
1.2MATLAB在積分中的應用
1.3MATLAB在微分方程中的應用
1.4MATLAB／Simulink在根軌跡分析中的應用
1.5MATLAB在頻域響應中的應用
1.6MATLAB／Simulink在狀態空間中的應用
1.7MATLAB在PID控制器設計中的應用
1.8MATLAB在導彈系統中的應用
第2章通信系統建模與仿真
2.1數字信號的傳輸
2.1.1數字信號的基帶傳輸
2.1.2數字信號的載波傳輸
2.2擴頻系統的仿真
2.2.1偽隨機碼產生
2.2.2序列擴頻系統
第3章通信系統接收機設計
3.1利用直接序列擴頻技術設計發射機
3.2利用IS?95前向鏈路技術設計接收機
3.3利用OFDM技術設計接收機
3.4通信系統的MATLAB實現
第4章調制與解調信號的MATLAB實現
4.1調制與解調簡述
4.2模擬調制與解調
4.2.1模擬線性調制
4.2.2雙邊帶調幅調制
4.2.3單邊帶調幅調制
4.2.4模擬角度調制
4.2.5脈沖編碼調制
第5章神經網絡的預測控制
5.1系統辨識
5.2自校正控制
5.2.1單步輸出預測
5.2.2小方差控制
5.2.3小方差間接自校正控制
5.2.4小方差直接自校正控制
5.3自適應控制
5.3.1MIT自適應律
5.3.2MIT歸一化算法
5.4預測控制
5.4.1基於CARIMA模型的JGPC
5.4.2基於CARMA模型的JGPC
第6章控制系統校正方法的MATALB實現
6.1PID校正
6.1.1PID調節簡介
6.1.2PID調節規律介紹
6.1.3PID調節分析介紹
6.2控制系統的根軌跡校正
6.2.1根軌跡的超前校正
6.2.2根軌跡的滯后校正
6.2.3根軌跡的滯后超前校正
6.3控制系統的頻率校正
6.3.1頻率法的超前校正
6.3.2頻率法的滯后校正
第7章通信系統的模型分析
7.1濾波器的模型分析
7.1.1濾波器的類型、參數指標分析
7.1.2濾波器相關函數及模擬
7.1.3濾波器的相關實現
7.2通信系統的基本模型分析
7.2.1模擬通信系統的基本模型分析
7.2.2數字通信系統的基本模型分析
7.3模擬通信系統的建模與仿真分析
7.3.1調幅廣播系統的仿真分析
7.3.2調頻立體聲廣播的信號結構
7.3.3彩色電視信號的構成和頻譜仿真分析
第8章撓性結構振動控制的應用
8.1撓性結構的概述
8.2撓性結構的主動振動及仿真
8.2.1前濾波
8.2.2后濾波
8.2.3仿真
第9章基於小波的信號突變點檢測算法研究
9.1信號的突變性與小波變換
9.2信號的突變點檢測原理
9.3實驗結果與分析
9.3.1Daubechies 5小波用於檢測含有突變點的信號
9.3.2Daubechies 6小波用於檢測突變點
第10章小波變換在信號特征檢測中的算法研究
10.1小波信號特征檢測的理論分析
10.2實驗結果與分析
10.2.1突變性檢測
10.2.2自相似性檢測
10.2.3趨勢檢測
第11章小波變換圖像測試分析
11.1概述
11.2實例說明
11.3輸出結果與分析
11.4源程序
11.4.1nstdhaardemo.m
11.4.2thresholdtestdemo.m
11.4.3modetest.m
11.4.4nstdhaardec2.m
11.4.5nstdhaarrec2.m
11.4.6mydwt2.m
11.4.7myidwt2.m
第12章基於小波分析的圖像多尺度邊緣檢測算法研究
12.1多尺度邊緣檢測
12.2快速多尺度邊緣檢測算法
12.3實驗結果與分析
第13章基於小波的信號閾值去噪算法研究
13.1閾值去噪方法
13.2閾值風險
13.3實驗結果與分析
第14章基於MATLAB的小波快速算法設計
14.1小波快速算法設計原理與步驟
14.2小波分解算法
14.3對稱小波分解算法
14.4小波重構算法
14.5對稱小波重構算法
14.6MATLAB程序設計實現
第15章小波變換檢測故障信號與小波類型的選擇
15.1故障信號檢測的理論分析
15.2實驗結果與分析
15.2.1利用小波分析檢測傳感器故障
15.2.2小波類型的選擇對於檢測突變信號的影響
15.3小波類型選擇
第16章基於小波圖像壓縮技術的算法研究
16.1圖像的小波分解算法
16.2小波變換系數分析
16.3實驗結果與分析
第17章數字圖像水印技術的實現
17.1數字圖像水印技術概述
17.1.1數字水印分類
17.1.2數字圖像水印技術應用領域
17.1.3數字水印技術特點
17.2數字圖像水印技術的實現
第18章計算機硬盤讀／寫磁頭位置控制器設計
18.1硬盤讀／寫磁頭的數學模型
18.2模型離散化及性能分析
18.2.1離散模型的性能分析
18.2.2離散模型的極點
18.2.3離散模型的根軌跡
18.3附加超前校正裝置及性能分析
18.4閉環控制系統設計與性能分析
第19章徑向基函數神經網絡模型與學習算法
19.1RBF神經網絡模型
19.2RBF網絡的學習算法
19.3徑向基網絡的神經網絡函數
19.3.1神經網絡的創建函數
19.3.2轉換函數
19.3.3傳遞函數
19.4徑向基函數的網絡應用實例
19.4.1函數逼近
19.4.2散布常數對徑向基函數網絡設計的影響
19.5應用PNN進行變量分類
19.5.1問題的提出
19.5.2網絡設計
19.5.3網絡測試
19.6應用GRNN進行函數逼近
19.6.1問題的提出
19.6.2網絡設計
19.6.3網絡測試
第20章倒立擺控制的設計
20.1倒立擺數學模型
20.1.1微分方程模型
20.1.2傳遞函數模型
20.1.3狀態空間數學模型
20.2開環響應
20.2.1傳遞函數
20.2.2狀態空間法
20.3PID控制算法的MATLAB實現
第21章小波在圖像壓縮、增強、平滑和融合中的應用
21.1小波變換基礎
21.1.1連續小波變換
21.1.2離散小波
21.1.3二進小波變換
21.1.4MATLAB中小波函數工具箱
21.2小波分析在圖像增強中應用
21.3基於小波的圖像降噪和壓縮
21.3.1小波的圖像壓縮技術
21.3.2小波的圖像降噪技術
21.4小波的融合技術
21.5小波包在圖像邊緣檢測中應用
21.6小波包與圖像消噪
第22章數據分析的MATLAB實現
22.1多元方差分析
22.1.1理論介紹
22.1.2函數介紹
22.1.3應用示例的分析
22.2判別分析
22.2.1概述
22.2.2馬氏距離
22.2.3多圖像平均法
22.3實驗設計分析
22.3.1基本理論
22.3.2函數介紹
22.3.3應用示例的分析
22.4聚類分析
22.4.1理論介紹
22.4.2函數介紹
22.4.3應用示例分析
第23章多元統計分析MATALB實現
23.1因素分析
23.1.1理論介紹
23.1.2函數介紹
23.1.3應用示例分析
23.2正交實驗設計分析
23.2.1正交表分析
23.2.2不考慮交互作用正交實驗設計的基本程序分析
23.2.3應用示例的分析
23.3示范程序
23.3.1aoctool函數演示程序
23.3.2disttool函數演示程序
23.3.3polytool函數演示程序
23.3.4randtool函數演示程序
23.3.5robustdemo函數演示程序
23.3.6rsmdemo函數演示程序
第24章數值計算的MATLAB實現
24.1矩陣代數的應用
24.2數學建模的應用
24.3優化設計的應用
24.4擬合分析的應用
24.5非線性方程的應用
24.6數值模型的應用
24.7美麗的分形圖
24.8共線平動點
第25章提升小波及其應用
25.1提升小波算法
25.2MATLAB提升小波變換函數
25.2.1提升方案函數
25.2.2雙正交四聯濾波器
25.2.3正交及懶小波
25.2.4提升小波變換和反變換
25.2.5勞倫多項式和矩陣
25.3提升小波的應用
25.3.1提升小波在信號處理中的應用
25.3.2提升小波在圖像中的應用
附錄MATLAB R2016a安裝說明
參考文獻
