MATLAB2018从入门到精通

图书标准信息

• 作者 林炳强、谢龙汉、周维维 著
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2019-10
• 版次 1
• ISBN 9787115519443
• 定价 129.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 772页

【内容简介】

本书基于MATLAB 2018版写作，在共15章的篇幅中分别介绍了MATLAB的基础操作、Simulink工具箱、MATLAB在自动控制中的应用、线性规划工具箱、数字信号处理工具箱、图像处理工具箱、系统辨识、模糊工具箱，以及MATLAB在自抗扰控制系统中的应用。本书各章通过典型实例操作和重点知识讲解相结合的方式，对MATLAB的基础知识、功能及命令函数进行全面的讲解。

本书具有操作性强、指导性强、语言简洁等特点，内容涵盖了MATLAB在当前工程应用中的主要应用领域。本书可作为MATLAB软件初学者入门和提高的学习教程，或者高等院校、培训机构的MATLAB教材，也可供相关工程应用人员参考。

【作者简介】

林炳强，硕士，华南理工大学机械与汽车工程学院，主要研究机器人技术及其相关应用，熟悉自动化控制技术及MATLAB仿真。 谢龙汉，博士，副教授，华南理工大学机械与汽车工程学院，主要研究能量补货相关课题，发表sci论文多篇。 周维维，硕士，华北电力大学经济及管理学院，主要研究能源利用，碳排放预测等相关课题。

【目录】

第 1章 基础入门 1

1．1 MATLAB的安装 1

1．2 MATLAB的启动及操作界面 3

1．2．1 MATLAB的启动 3

1．2．2 MATLAB的操作界面 3

1．3 M文件编辑器 4

1．3．1 M文件编辑器的启动 5

1．3．2 用M文件编写简单的程序 5

1．4 MATLAB帮助系统及其使用 6

1．4．1 帮助系统的类型 7

1．4．2 常用帮助指令 7

1．4．3 Help帮助浏览器 8

第 2章 符号计算 11

2．1 符号对象的创建 11

2．1．1 创建符号变量和表达式 11

2．1．2 符号与数值之间的转化 15

2．1．3 符号表达式的化简 17

2．2 符号微积分 20

2．2．1 极限和导数的符号计算 20

2．2．2 序列/级数的符号求和 22

2．2．3 符号积分 23

2．3 微分方程的符号解法 25

2．3．1 求微分方程符号解的一般指令 25

2．3．2 符号微分方程解法实例 25

2．4 符号矩阵分析和代数方程解 27

2．4．1 符号矩阵分析 27

2．4．2 线性方程组的符号解法 30

2．5 符号变换及反变换 32

2．5．1 傅里叶变换及其反变换 32

2．5．2 拉普拉斯变换及其反变换 33

2．5．3 Z变换及其反变换 36

2．6 代数状态方程求符号传递函数 38

2．6．1 结构框图的代数状态方程解法 39

2．6．2 信号流图的代数状态方程解法 41

2．7 符号计算的简易绘图函数 43

2．7．1 二维绘图函数 43

2．7．2 三维绘图函数 47

2．7．3 等高线绘图函数 48

2．7．4 三维曲面绘图函数 49

第3章 MATLAB数组和矩阵运算基础 53

3．1 数组的创建、运算及寻址 53

3．1．1 数组的创建 53

3．1．2 数组的运算规则 58

3．1．3 数组的操作 59

3．1．4 数组的寻址 62

3．1．5 关系和逻辑操作 64

3．2 矩阵分析 67

3．2．1 矩阵运算规则 67

3．2．2 矩阵分析计算 70

3．3 矩阵分解 77

3．3．1 特征值及特征向量 77

3．3．2 奇异值分解 82

3．3．3 LU分解 84

3．3．4 Cholesky分解 87

3．3．5 QR分解 89

3．4 特殊矩阵 92

3．4．1 常用特殊矩阵及其创建 93

3．4．2 其他特殊矩阵 95

第4章 数值计算 101

4．1 数理统计的MATLAB求解 101

4．1．1 常用的统计分布指令 102

4．1．2 概率函数、分布函数和随机数 105

4．2 多项式运算 112

4．2．1 多项式的运算及其函数表示 112

4．2．2 有限长序列的卷积 120

4．3 插值和拟合 124

4．3．1 插值 124

4．3．2 拟合 132

4．4 线性方程（组）的求解 140

4．4．1 线性方程的数值求解 140

4．4．2 线性方程组的数值求解 143

4．5 数值微积分 145

4．5．1 数值微分 145

4．5．2 数值积分 148

4．5．3 常微分方程的数值求解 153

第5章 MATLAB绘图处理 161

5．1 概述 161

5．1．1 离散数据图形的绘制 161

5．1．2 连续函数曲线的绘制 162

5．2 二维图形 163

5．2．1 基本绘图函数 163

5．2．2 坐标轴控制和图形标识命令 168

5．2．3 多重曲线绘图 172

5．2．4 ginput指令简介 175

5．3 三维曲线和曲面 177

5．3．1 三维绘图指令plot3 177

5．3．2 三维网格指令mesh 179

5．3．3 三维曲面指令surf 181

5．3．4 图形视角及透视控制 183

5．3．5 图形着色处理 189

5．3．6 图形光照处理 197

5．4 图形窗功能简介 202

5．4．1 图形窗口的创建 202

5．4．2 图形窗口的菜单 203

第6章 M文件程序设计基础 207

6．1 M文件 207

6．1．1 M脚本文件 207

6．1．2 M函数文件 209

6．1．3 局部变量和全局变量 210

6．1．4 M函数文件的一般结构 213

6．2 数据及数据文件 214

6．2．1 数据类型 214

6．2．2 数据的输入与输出 216

6．3 程序的流程控制 219

6．3．1 循环语句 219

6．3．2 if条件语句 224

6．3．3 switch-case语句 227

6．3．4 控制程序流的其他常用指令 229

6．4 程序的调试与优化 233

6．4．1 程序的直接调试法 233

6．4．2 调试器的使用 238

6．4．3 程序设计优化 239

6．5 MATLAB函数类别 242

6．5．1 主函数 242

6．5．2 子函数 242

6．5．3 匿名函数 243

6．5．4 嵌套函数 243

6．5．5 私有函数 245

6．6 函数句柄 245

6．6．1 函数句柄的创建和显示 245

6．6．2 函数句柄的基本操作 246

第7章 图形用户界面 250

7．1 对象和句柄 250

7．1．1 句柄 250

7．1．2 对象 251

7．2 GUI图形简介 254

7．2．1 GUIDE的启动 254

7．2．2 GUI模板 255

7．2．3 图形用户界面的设计步骤 258

7．2．4 回调函数 259

7．3 GUI的底层代码实现 264

7．3．1 GUI底层代码实例 264

7．3．2 常用对象介绍 267

7．4 图形用户界面综合实例 273

第8章 Simulink交互仿真集成环境 277

8．1 Simulink运行方法及窗口 278

8．2 Simulink常用模块库 279

8．2．1 连续（Continuous）模块库 280

8．2．2 非连续（Discontinuous）模块库 281

8．2．3 离散（Discrete）模块库 282

8．2．4 数学运算（Math Operations）模块库 283

8．2．5 输出（Sinks）模块库 284

8．2．6 输入源（Sources）模块库 285

8．3 Simulink功能模块的处理 286

8．3．1 Simulink模块参数设置 286

8．3．2 Simulink 模块间连线处理 287

8．3．3 Simulink 模块基本操作 289

8．4 Simulink建模仿真实例 291

8．5 子系统模块封装技术 301

8．5．1 子系统 301

8．5．2 封装模块 305

8．6 S函数 307

8．6．1 S函数基本概念 307

8．6．2 S函数工作原理 307

8．6．3 用M文件编写S函数 308

第9章 MATLAB在自动控制中的应用 313

9．1 控制系统稳定性分析 313

9．1．1 代数稳定判据 313

9．1．2 根轨迹稳定性分析 317

9．1．3 频域稳定性分析 322

9．1．4 稳态误差的分析 330

9．2 控制系统的性能指标分析 335

9．2．1 控制系统的时域特性 335

9．2．2 控制系统的频域特性 339

9．3 控制系统校正设计的MATLAB实现 341

9．3．1 控制系统校正设计概述 341

9．3．2 控制系统伯德图校正设计方法 341

9．3．3 控制系统的根轨迹校正设计 352

9．3．4 单输入单输出系统设计工具 360

第 10章 最优化方法 365

10．1 线性规划基本内容及MATLAB应用 366

10．1．1 引例 366

10．1．2 线性规划的基本算法─单纯形法 367

10．2 无约束最优化 373

10．2．1 无约束最优化的基本算法 374

10．2．2 MATLAB解优化问题 377

10．3 非线性规划 385

10．3．1 非线性规划的基本概念 385

10．3．2 惩罚函数法 386

10．3．3 MBTLAB求解 387

第 11章 数字信号处理 394

11．1 数字信号处理与离散时间系统 394

11．1．1 数字信号处理概述 394

11．1．2 数字信号处理的基本概念 395

11．1．3 离散时间信号 396

11．1．4 常用信号生成函数 405

11．1．5 离散时间信号的相关性 406

11．2 序列的傅里叶变换的MATLAB实现 408

11．2．1 序列的傅里叶变换公式 408

11．2．2 周期序列离散傅里叶级数及傅里叶变换的MATLAB实现 411

11．3 利用Z变换分析信号和系统频域特性的MATLAB实现 412

11．3．1 Z变换的定义 412

11．3．2 Z变换的收敛域 413

11．3．3 Z变换的性质 414

11．3．4 Z变换的MATLAB求解 415

11．3．5 利用Z变换求解差分方程 417

11．3．6 利用Z变换分析系统频域特性 420

11．4 离散傅里叶变换（DFT）的MATLAB实现 424

11．4．1 DFT的定义和性质 425

11．4．2 DFT的MATLAB实现 426

11．4．3 离散傅里叶级数及其MATLAB实现 427

11．5 快速傅里叶变换及其应用的MATLAB实现 429

11．5．1 快速傅里叶变换的基本用法 429

11．5．2 快速傅里叶变换的应用举例 431

11．6 无限脉冲响应数字滤波器的设计及MATLAB实现 438

11．6．1 数字滤波器概述 439

11．6．2 IIR滤波器的设计方法 440

11．6．3 滤波器的性能指标及MATLAB函数 443

11．6．4 IIR数字滤波器设计常用的MATLAB函数 444

11．6．5 IIR数字滤波器的设计 446

11．6．6 MATLAB提供的IIR滤波器设计函数：完全设计法 452

11．6．7 IIR数字滤波器的直接设计法 455

11．7 FIR数字滤波器设计及MATLAB实现 458

11．7．1 FIR数字滤波器概述 458

11．7．2 窗函数设计FIR滤波器 460

11．7．3 MATLAB提供的窗函数及窗函数设计的MATLAB实现 461

11．7．4 FIR数字滤波器的最优化设计及MATLAB实现 474

第 12章 图像处理 480

12．1 数字图像的基本原理 481

12．1．1 数字图像的表示 481

12．1．2 数字图像的MATLAB操作基础 481

12．1．3 数字图像的类型及其转换 485

12．2 图像增强 496

12．2．1 灰度变换增强 496

12．2．2 直方图增强 500

12．2．3 图像平滑 503

12．2．4 图像锐化 514

12．2．5 频域增强 518

12．3 图像复原 523

12．3．1 退化模型 523

12．3．2 无约束图像复原 525

12．3．3 有约束图像复原 525

12．4 二值形态学操作 528

12．4．1 膨胀和腐蚀 528

12．4．2 开操作和闭操作 529

12．4．3 膨胀和腐蚀的MATLAB实现方法 529

12．4．4 一些基本的形态学算法 531

12．5 图像压缩编码 532

12．5．1 图像压缩编码概述 532

12．5．2 无损压缩技术 533

12．5．3 有损压缩技术 534

12．6 图像分割 534

12．6．1 边缘检测方法 534

12．6．2 阈值分割技术 537

12．6．3 区域分割技术 538

第 13章 系统辨识 540

13．1 系统辨识的基本理论 540

13．1．1 系统和模型 540

13．1．2 辨识问题 541

13．1．3 系统辨识的步骤 541

13．1．4 系统辨识的误差准则 542

13．2 最小二乘法参数辨识及其MATLAB仿真 544

13．2．1 最小二乘法的基本原理 544

13．2．2 加权最小二乘法的基本原理 546

13．2．3 最小二乘法的递推算法 550

13．2．4 增广最小二乘法及MATLAB实现 556

13．3 参数的梯度校正辨识 561

13．3．1 确定性问题的梯度校正参数辨识及MATLAB实现 561

13．3．2 随机问题的梯度校正参数辨识 568

13．3．3 随机逼近法 570

13．4 极大似然估计参数辨识 573

13．4．1 极大似然参数辨识的基本概念 573

13．4．2 系统模型参数的极大似然估计 575

13．4．3 递推的极大似然参数估计 581

13．5 Bayes辨识方法及MATLAB实现 587

13．5．1 Bayes辨识方法的基本原理 587

13．5．2 最小二乘模型的Bayes参数辨识 588

13．5．3 MATLAB仿真实例 589

13．6 神经网络模型辨识方法及MATLAB实现 593

13．6．1 神经网络基本介绍 594

13．6．2 BP神经网络 597

13．6．3 RBF神经网络辨识 603

13．7 模糊系统辨识及MATLAB实现 607

13．7．1 模糊理论概述 608

13．7．2 基于T-S模型的模糊系统辨识 614

13．7．3 模糊逼近 616

第 14章 自抗扰控制技术的MATLAB实现 621

14．1 经典PID控制器 621

14．1．1 经典PID控制律 621

14．1．2 经典PID的优势与不足 625

14．2 安排过渡过程仿真 626

14．3 微分跟踪器及其MATLAB仿真 633

14．3．1 经典微分环节的噪声放大效应 633

14．3．2 微分跟踪器 634

14．3．3 最速控制综合函数 641

14．4 误差反馈控制律 648

14．5 扩张状态观测器 654

14．5．1 状态观测器 654

14．5．2 扩张状态观测器 666

14．5．3 高增益状态观测器 673

14．6 自抗扰控制器 681

14．6．1 自抗扰控制器设计方法 681

14．6．2 改进的非线性PID控制器 682

14．6．3 自抗扰控制器 689

第 15章 模糊控制及其MATLAB应用 701

15．1 模糊控制的基本理论 701

15．1．1 概述 701

15．1．2 模糊集合的相关概念 702

15．1．3 模糊集合的基本运算 703

15．1．4 隶属函数 705

15．1．5 模糊推理规则 715

15．2 模糊控制系统的设计 718

15．2．1 模糊控制系统的组成 718

15．2．2 模糊控制系统的设计方法 718

15．3 MATLAB模糊逻辑工具箱 721

15．3．1 模糊推理系统编辑器 722

15．3．2 隶属度函数编辑器 723

15．3．3 模糊规则编辑器 724

15．3．4 模糊规则观察器 724

15．3．5 模糊推理输入/输出曲面观察器 725

15．3．6 使用MATLAB命令实现模糊逻辑系统 731

15．3．7 模糊逻辑工具箱命令函数简介 735

15．4 Sugeno型模糊推理系统 758

15．4．1 Sugeno型模糊推理系统简介 758

15．4．2 Sugeno型模糊推理系统实例 758

15．4．3 Mamdani系统与Sugeno系统的比较 761

15．5 模糊理论在控制工程中的应用 761

15．5．1 模糊控制 761

15．5．2 模糊建模 766

15．5．3 模糊控制与Simulink的结合应用 769