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第1章 matlab语言总览
1.1 matlab简介
1.1.1 matlab概况
1.1.2 matlab基本工作界面
1.2 matlab的工作环境
1.3 matlab入门
1.4 matlab工具箱
1.4.1 matlab工具箱概述
1.4.2 常用matlab工具箱简介
1.5 基本语法
1.5.1 matlab基本语法概述
1.5.2 矩阵和数组的创建和保存
1.5.3 矩阵和数组的修改、结构变换
1.5.4 矩阵和数组的运算
1.5.5 标量、矢量和矩阵的基本函数
1.5.6 多项式的向量表达和一元方程求根
1.5.7 matlab基本绘图函数
本章小结
习题
第2章 信号与系统的建模与仿真
2.1 simulink模块库简介
2.1.1 常用模块库
2.1.2连续系统模块库
2.1.3 非连续系统模块库
2.1.4 离散系统模块库
2.1.5 逻辑与位操作模块库
2.1.6 数学操作模块库
2.1.7表格查询模块库
2.1.8 端口与子系统模块库
2.1.9 信号属性操作模块库
2.1.10 信号路由模块库
2.1.11 接收模块库
2.1.12 信号源模块库
2.1.13 用户自定义功能模块库
2.2 simulink模型的建立
2.2.1 simulink模块的基本操作
2.2.2 simulink仿真参数的设置
2.2.3 simulink仿真示例
2.3 连续时间系统的建模与仿真
2.3.1 连续系统的数学模型
2.3.2 线性连续时间系统的建模与仿真
2.4 离散系统的建模与仿真
2.4.1 线性时不变离散系统的数学模型
2.4.2 线性离散系统的建模与仿真
本章小结
习题
第3章 simulink信号处理模块及实例分析
3.1 simulink数字信号处理模块库
3.1.1 信号处理输入模块库
3.1.2 信号处理输出模块库
3.1.3滤波模块库
3.1.4变换模块库
3.1.5 信号操作模块库
3.1.6估计模块库
3.1.7统计模块库
3.1.8 数学函数模块库
3.1.9 量化器模块库
3.1.10管理模块库
3.2 simulink信号产生和操作
3.3 simulink信号变换
3.3.1 离散傅里叶变换
3.3.2 离散傅里叶变换的原理
3.3.3 离散傅里叶变换的应用
3.4 simulink滤波器设计和频率分析
3.4.1 利用fdatool设计滤波器
3.4.2利用filterdesigntoolbox设计滤波器
3.5 数字滤波器的基本结构实现
3.5.1 数字滤波器结构的表示方法
3.5.2 无限长单位冲激响应(iir)滤波器的结构
3.5.3 有限长单位冲激响应(fir)滤波器的结构
3.6 simulink功率谱估计
3.6.1 基于周期图的经典功率谱估计方法
3.6.2 ar模型参数的yule-walker方法
3.7 多速率数字信号处理
3.7.1 多速率数字信号处理的基本单元
3.7.2 抽取和插值的变换域研究
3.7.3 抽取滤波器和插值滤波器
3.8 数字信号处理综合实例
本章小结
习题
第4章 通信系统的建模与仿真
4.1 通信系统建模仿真的作用
4.2 通信系统的建模方法
4.3 通信系统的蒙特卡罗仿真方法
4.3.1 蒙特卡罗仿真方法
4.3.2 通信系统的蒙特卡罗仿真实例
4.4 无线数字通信系统仿真方法
4.4.1 系统仿真要求
4.4.2 系统仿真的简化与采样率的考虑
4.4.3 系统仿真的整体方法
4.4.4 系统模拟部分仿真的方法
4.5 matlab通信工具箱
4.5.1 matlab通信工具箱的介绍
4.5.2 matlab通信系统工具箱的应用实例
本章小结
习题
第5章 simuilnk视频、图像处理模块及实例
5.1 视频和图像处理模块集
5.1.1 视频和图像处理模块集概述
5.1.2 分析和增强模块库
5.1.3 转换模块库
5.1.4滤波模块库
5.1.5 几何变换模块库
5.1.6 形态学操作模块库
5.1.7接收器模块库
5.1.8输入源模块库
5.1.9统计模块库
5.1.10 文本和图形模块库
5.1.11 变换模块库
5.1.12 工具模块库
5.2 图像的增强
5.2.1 灰度变换增强
5.2.2 图像平滑增强
5.2.3 图像锐化增强
5.3 图像的几何变换
5.3.1 图像的旋转
5.3.2 图像的切变
5.3.3 图像的缩放
5.3.4 图像的裁切
5.4 图像的形态学操作
5.5 图像的恢复操作
5.5.1 利用函数恢复图像
5.5.2 用wiener滤波器进行恢复
5.5.3 用regularized滤波器进行恢复
5.5.4 用lucy-richardson算法进行恢复
5.5.5 用盲去卷积算法进行恢复
5.6 图像的重建操作
5.7 数字图像处理的综合实例及分析
本章小结
习题
第6章 matlab在控制系统仿真中的应用
6.1 控制系统工具箱函数介绍
6.2 控制系统仿真模型的建立和性能分析
6.2.1 控制系统常用的数学模型
6.2.2 线性定常连续系统仿真模型的建立和分析
6.2.3 线性定常离散系统仿真模型的建立和分析
6.2.4 非线性系统仿真模型的建立和分析
6.3 控制系统设计实例
6.3.1 pid控制器的设计
6.3.2 超前/滞后校正控制器的设计
6.4 模糊控制器的分析与设计实例
6.4.1 模糊逻辑工具箱
6.4.2 模糊控制基本原理
6.4.3 模糊控制系统仿真
本章小结
习题
第7章 truetime在网络控制系统仿真中的应用
7.1 网络控制系统基本概念
7.1.1 网络控制系统的定义
7.1.2 网络控制系统的简单结构图
7.1.3 网络控制系统存在的主要问题
7.1.4 常用的仿真网络控制系统的软件
7.2 truetimel.5工具箱介绍
7.2.1 truetime开发工具历史
7.2.2 truetimel.5工具箱的组成
7.2.3 truetime的用途
7.2.4 在matlab中安装truetime工具箱的步骤
7.3 有线网络控制系统的分析与设计实例
7.3.1 有线网络控制系统的组成结构
7.3.2 有线网络控制系统中存在的问题
7.3.3 有线网络控制系统的仿真实例
7.4 无线网络控制系统的分析与设计实例
7.4.1 无线网络控制系统组成结构
7.4.2 无线网络控制系统中存在的问题
7.4.3 无线网络控制系统的仿真实例
7.5 基于智能控制策略的网络控制系统的分析与设计实例
7.5.1 模糊控制原理简介
7.5.2 基于模糊控制的网络控制系统程序设计
本章小结
习题
参考文献
《MATLAB在电气信息类专业中的应用》:
从系统设计与应用的角度,介绍M灯LAB的基本知识、编程方法,以及Simulink、TrueTime的应用,方便读者自学。
使学生快速掌握模块化的设计方法,避免陷入繁琐的程序语法的学习中。
提高学生的应用及设计能力,加深对专业课程的理解。
电气类专业(包括电气工程和自动化等相关)就是关于电气(有必要解释一下电气:电气并不是电器,它包括了所有的用电的设备。这个概念相当的广泛,只要是用电的就是电气,只要是用电控制的就是电气控制)控制方面的专...
1.电气工程及其自动化属于工业技术范畴,简单说以380伏动力使用的强电为主2.无电气信息类专业,确切说是电子信息类。3.电子信息科学与技术是原来的计算机类专业的扩展,大致有软件和硬件两个分支4.首先建...
电气类专业(包括电气工程和自动化等相关)就是关于电气(有必要解释一下电气:电气并不是电器,它包括了所有的用电的设备。这个概念相当的广泛,只要是用电的就是电气,只要是用电控制的就是电气控制)控制方面的专...
电气信息类专业概论论文
电气信息类专业概论论文 评定成绩 : 正文部分:以下是我对电气工程及其自动化、 自动化和通信工程三个专业的研究 方向和发展趋势做简单的介绍。 电气工程及其自动化 :本专业主要研究发电、输电、变电、配电用电,目 标是寻求最大发电效率, 节约成本,找到最佳输电、配电方案,建立统一的网络, 达到供需平衡程子, 电气工程不仅自己形成了一门独立的学科, 还与化学、物理、 医学等学科交叉形成了新的前沿学科, 像医学信息工程就是其与医学交叉形成的 新型学科。因此,可以说电气工程及其自动化是一个现代高科学技术广泛应用的、 多学科交叉的前沿学科专业,且有着广阔的应用前景。 本专业学生要掌握的主要专业课技术有电机学、高压电技术、电力电 、电力系统分析等,就业方向包括在电力局、电厂、电站工作,还可以从事研究 方面的工作。 展望:“智能电网 ” 以前的变电站存在三个问题 ,一、一次设备的可靠性不高, 无法完全满足
电气信息类专业的工程教育模式探索
针对高等学校电气信息类专业的特点,在深入理解CDIO工程教学教育模式的基础上,构建适合电气信息类专业的工程教学体系,并对具体实施方法进行详细探讨。CDIO工程教育模式可以加深学生对理论知识的理解,锻炼学生解决问题的能力,培养学生的创新精神和团队合作精神。实践表明,CDIO工程教学教育模式是一种切实有效的实践教学形式,为工程教学教育的改革指引了方向。
《详解matlab在科学计算中的应用(配视频教程)(含dvd光盘1张)》
第1章 matlab概述 1
1.1 matlab语言的特点 1
1.2 matlab桌面操作环境 1
1.2.1 matlab的启动与退出 2
1.2.2 matlab的主菜单 2
1.2.3 matlab命令窗口 3
1.2.4 matlab工作空间 4
1.3 matlab帮助系统 7
1.3.1 纯文本帮助 7
1.3.2 演示程序 8
1.3.3 帮助导航/浏览器 9
1.4 matlab的工具箱 10
1.4.1 matlab工具箱简介 11
1.4.2 matlab工具箱的添加 11
1.5 上机练习题 12
第2章 matlab语言程序设计基础 13
2.1 matlab语言数据类型 13
2.1.1 数值型数据 14
2.1.2 符号型数据 15
.2.1.3 字符串 15
2.1.4 元胞与结构体型数据 17
2.1.5 不同数据类型之间的转换 17
2.2 数值运算 18
2.2.1 矩阵及其运算 18
2.2.2 多项式及其运算 22
2.3 符号运算 25
2.3.1 符号表达式的操作函数 25
2.3.2 符号微积分 26
2.3.3 符号方程的求解 32
2.4 matlab语言程序控制结构 34
2.4.1 顺序结构 34
2.4.2 选择结构 36
2.4.3 循环结构 39
2.4.4 试探结构 41
2.5 m文件概述 42
2.5.1 m文件编辑器 42
2.5.2 m-脚本文件 42
2.5.3 m-函数文件 43
2.5.4 几个特殊函数 44
2.6 matlab图形绘制 47
2.6.1 二维图形的绘制 47
2.6.2 三维图形的绘制 51
2.6.3 图形修饰 55
2.6.4 动画的制作 62
2.7 上机练习题 64
第3章 误 差 理 论 65
3.1 误差的来源 65
3.1.1 模型误差 65
3.1.2 观测误差 65
3.1.3 截断误差 66
3.1.4 舍入误差 67
3.2 误差的基本概念 67
3.3 有效数字 68
3.4 误差的积累与传播 69
3.4.1 误差的积累 69
3.4.2 误差的传播 71
3.5 数值计算中应注意的问题 73
3.6 matlab语言的数值计算精度 75
3.6.1 浮点数及其运算特点 75
3.6.2 matlab中的数值计算精度 75
3.7 上机练习题 78
第4章 非线性方程(组)的求解 79
4.1 二分法 79
4.1.1 二分法基本原理 79
4.1.2 二分法的执行流程及其matlab实现 80
4.1.3 试位法 83
4.2 简单迭代法 83
4.2.1 简单迭代法基本原理 84
4.2.2 简单迭代法的执行流程及其matlab实现 84
4.2.3 简单迭代法的加速——steffensen加速 86
4.3 牛顿法 88
4.3.1 牛顿迭代法基本原理 89
4.3.2 牛顿迭代法的执行流程及其matlab实现 89
4.3.3 牛顿迭代法的变形 91
4.4 抛物线法 101
4.4.1 抛物线法基本原理 101
4.4.2 抛物线法的matlab实现 102
4.5 非线性方程组的求解 103
4.5.1 牛顿法及其matlab实现 104
4.5.2 非线性方程的matlab函数求解 107
4.6 实验范例:购房付款问题 112
4.7 上机练习题 115
第5章 线性方程组的求解 117
5.1 消去法 118
5.1.1 gauss消去法 118
5.1.2 追赶法 123
5.2 矩阵分解法 125
5.2.1 lu分解 126
5.2.2 cholesky分解 128
5.3 方程组的性态与误差分析 131
5.3.1 范数 131
5.3.2 矩阵的条件数 134
5.3.3 病态方程组的求解 136
5.4 线性方程组的matlab函数求解 138
5.5 线性方程组的迭代解法 140
5.5.1 jacobi迭代法 140
5.5.2 gauss-seidel迭代法 143
5.5.3 逐次超松弛迭代法 146
5.6 实验范例:正方形槽的电位分布 149
5.7 上机实验题 155
第6章 插值 157
6.1 插值概述 157
6.2 lagrange插值 158
6.3 newton插值 160
6.4 hermite插值 163
6.5 分段低次插值 165
6.5.1 分段线性插值 166
6.5.2 分段hermite插值 167
6.6 三次样条插值 169
6.7 二维插值 174
6.7.1 网格节点插值 175
6.7.2 散乱节点插值 180
6.8 实验范例:国土面积的计算 182
6.9 上机练习题 185
第7章 函数逼近与数据拟合 186
7.1 函数的最佳平方逼近 186
7.2 数据的最小二乘拟合 190
7.2.1 最小二乘法 190
7.2.2 多元最小二乘拟合 195
7.2.3 数据拟合的matlab函数求解 195
7.3 实验范例:薄膜渗透率的测定 209
7.4 上机练习题 212
第8章 数值积分与数值微分 213
8.1 插值型求积方法 213
8.1.1 梯形求积公式 214
8.1.2 辛普森求积公式 219
8.1.3 cotes公式 222
8.2 自适应步长求积方法 224
8.2.1 自适应步长梯形公式 225
8.2.2 自适应步长辛普森公式 226
8.2.3 自适应步长cotes公式 227
8.2.4 romberg求积公式 229
8.3 gauss求积方法 230
8.3.1 gauss求积公式的构造 231
8.3.2 几个常用的gauss求积公式 232
8.4 特殊函数的积分 237
8.4.1 振荡函数的积分 237
8.4.2 反常(广义)积分 238
8.4.3 重积分的近似计算 241
8.5 数值积分的matlab函数求解 243
8.5.1 trapz()函数 243
8.5.2 quad()函数 243
8.5.3 quadgk()函数 244
8.5.4 dblquad()函数 246
8.5.5 triplequad()函数 248
8.6 数值微分 249
8.6.1 问题的提出 249
8.6.2 中心差分算法 249
8.6.3 梯度和法矢量的数值计算 251
8.7 实验范例:自行车轮饰物的运动轨迹 254
8.8 上机练习题 257
第9章 微分方程问题的求解 259
9.1 单步方法 259
9.1.1 euler方法 259
9.1.2 euler方法的改进 262
9.1.3 runge-kutta方法 264
9.2 线性多步法 269
9.2.1 adams外推公式 269
9.2.2 adams内插公式 270
9.2.3 adams预测校正公式 271
9.3 一阶微分方程组和高阶微分方程组 273
9.3.1 一阶微分方程组 273
9.3.2 高阶微分方程组 274
9.3.3 微分方程组的matlab函数求解 276
9.4 边值问题的求解 285
9.4.1 打靶法 286
9.4.2 边值问题的matlab函数求解 290
9.5 实验范例:单摆模型及其拓展 292
9.6 上机练习题 296
第10章 矩阵特征值与特征向量的计算 298
10.1 幂法及反幂法 298
10.1.1 幂法 298
10.1.2 幂法的加速 304
10.1.3 反幂法 307
10.2 jacobi方法 311
10.2.1 实对称矩阵的旋转正交相似变换 311
10.2.2 jacobi方法 313
10.3 qr方法 315
10.3.1 qr方法的基本思想 315
10.3.2 化一般矩阵为拟上三角矩阵 316
10.3.3 基本qr方法的matlab程序实现 321
10.4 特征值与特征向量的matlab函数求解 323
10.5 实验范例:遗传模型 326
10.6 上机练习题 332
第11章 优化问题的求解 334
11.1 最优化问题概述 334
11.2 线性规划 337
11.3 无约束优化 340
11.4 单目标约束优化 349
11.4.1 带有变量边界约束的优化 349
11.4.2 多变量约束优化 350
11.4.3 二次规划 353
11.4.4 半无限约束优化 356
11.5 多目标约束优化 360
11.5.1 极小极大优化 360
11.5.2 目标规划 362
11.6 最小二乘优化 363
11.6.1 线性最小二乘优化 363
11.6.2 非线性最小二乘优化 365
11.7 混合整数规划 368
11.7.1 线性整数规划(lip) 368
11.7.2 非线性整数规划(nlip) 372
11.7.3 0-1规划 374
11.8 实验范例:投资的收益与风险 375
11.9 上机练习题 379
第12章 数值模拟 381
12.1 蒙特卡罗方法 381
12.1.1 蒙特卡罗方法基本思想 381
12.1.2 蒙特卡罗方法的收敛性与误差估计 383
12.2 随机数 385
12.2.1 随机数的定义及产生 385
12.2.2 伪随机数 385
12.2.3 随机变量的分布与数字特征 395
12.2.4 随机数的应用 398
12.3 实验范例:报童的策略 411
12.4 上机练习题 417
第13章 数值计算方法实际应用案例 418
13.1 水塔水流量的估计 418
13.2 导弹系统的改进 430
13.3 飞行管理问题 437
13.4 上机练习题 442
参考文献 4442100433B
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