《MATLAB R2016a智能算法分析与实现30例》内容简介

本书以MATLAB R2016a为平台，在讲解各种智能算法的过程中给出相应的实例。全书共分30章，主要介绍了控制系统设计应用、神经网络设计应用、数字图像处理算法分析及应用、通信系统的实际应用和数字信号处理技术等内容。本书可作为控制工程、通信工程、电子信息工程专业广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，也可作为从事高等教育的教师、高等院校的在读理工科学生及相关领域的科研人员用书。
李晓东，男。2001年毕业于广西师范大学物理与电子学系，获得硕士学位。现佛山科学技术学院电子信息工程学院计算机系副教授，系主任。主要研究方向为人工智能，图像处理，模式识别等。发表论文15篇。作为主要参与人完成省部级项目3项并通过省部级鉴定。

作品目录

内容简介
前
言
第1章：扩频通信系统的算法分析与实现
1.1、扩频通信系统的仿真
1.2、伪随机码的产生
1.3、直接序列扩频系统
1.4、利用MATLAB仿真演示直扩信号抑制余弦干扰
1.5、跳频扩频系统
1.6、BFSK/FH系统性能仿真
第2章：图像的复原算法分析与实现
2.1、图像复原概述
2.2、图像的噪声
2.3、图像复原方法
2.4、MATLAB图像的复原方法
第3章：通信系统设计的MATLAB实现
3.1、设计通信系统的发射机
3.2、设计通信系统的接收机
3.3、通信系统的MATLAB实现
第4章：模拟滤波器算法分析与设计
4.1、模拟滤波器离散化分析
4.2、模拟滤波器的最小阶数选择
4.3、模拟滤波器的性能测试
4.4、模拟滤波器的设计
第5章：神经网络模糊控制设计与应用
5.1、神经网络模糊控制器的结构
5.2、神经网络的特征
5.3、神经网络模糊控制器的应用
5.4、神经模糊控制应用于洗衣机中
第6章：故障信号检测分析与实现
6.1、故障信号检测的理论分析
6.2、实验结果与分析
6.3、小波类型选择
第7章：现代控制系统算法分析与实现
7.1、可控性分析
7.2、可观测性分析
7.3、系统的极点配置
7.4、系统状态观测器设计
第8章：数字图像的运算分析与实现
8.1、图像的点运算
8.2、图像的代数运算
第9章：离散时间信号算法分析与实现
9.1、离散时间信号在MATLAB中的运算
9.2、信号抽样及抽样定理
第10章：自组织神经网络的函数实现
10.1、创建函数
10.2、学习函数
10.3、竞争传递函数
10.4、初始化函数
10.5、距离函数
10.6、训练竞争层函数
10.7、绘图函数
10.8、结构函数
第11章：通信系统滤波器设计与实现
11.1、模拟滤波器MATLAB函数
11.2、数字滤波器MATLAB函数
11.3、特殊滤波器MATLAB函数
第12章：控制系统根轨迹校正分析与实现
12.1、控制系统性能指标
12.2、校正基本概念
12.3、根轨迹校正法
第13章：图像的几何运算分析与实现
13.1、齐次坐标
13.2、灰度插值
13.3、图像平移
13.4、图像旋转
13.5、图像比例缩放
第14章：IIR滤波器设计与实现
14.1、从模拟滤波器设计IIR滤波器
14.2、IIR滤波器的设计方法
14.3、高通滤波器的设计
第15章：自组织特征映射网络算法分析与应用
15.1、自组织特征映射网络模型
15.2、自组织特征映射网络结构
15.3、自组织特征映射网络设计
15.4、自组织特征映射网络应用
第16章：模型预测控制设计与实现
16.1、系统辨识
16.2、广义预测控制
第17章：通信系统模拟线性调制算法分析与实现
17.1、双边带调幅与解调
17.2、常规双边带调幅
17.3、抑制载波双边带调幅
17.4、单边带调幅与解调
第18章：控制系统频域校正分析与实现
18.1、频域响应校正法
18.2、频域法的串联超前校正
18.3、频域法的串联滞后校正
18.4、频域串联滞后超前校正
18.5、反馈校正
第19章：图像的编码算法分析与实现
19.1、图像压缩编码基础
19.2、熵编码
第20章：信号变换算法分析与实现
20.1、快速傅里叶变换
20.2、离散余弦变换
20.3、Chirp
Z变换
20.4、离散希尔伯特变换
第21章：神经网络的最小方差自校正控制
21.1、神经网络控制结构
21.2、最小方差自校正控制
第22章：BAM与BSB网络算法分析与实现
22.1、双向联想记忆神经网络
22.2、盒中脑模型网络
第23章：滤波器设计原理和实现方法
23.1、自适应滤波器
23.2、格型滤波器
23.3、线性预测滤波器
第24章：基于形态学的图像处理技术
24.1、数学形态学概述
24.2、数学形态学的基本概念
24.3、数学形态学的分类
24.4、形态学的基本运算
第25章：Elman网络算法分析与实现
25.1、Elman网络结构
25.2、修正网络权值的学习算法
25.3、稳定性推导
25.4、对角递归网络稳定时学习速率的确定
25.5、Elman神经网络与训练
25.6、Elman神经网络的应用
第26章：自动控制实际系统的分析设计
26.1、传递函数模型分析
26.2、传递函数模型的MATLAB实现
26.3、状态空间模型分析
26.4、状态空间模型的MATLAB实现
26.5、零极点增益模型分析
26.6、零极点增益模型的MATLAB实现
第27章：图像编码算法的MATLAB实现
27.1、变换编码
27.2、行程编程
27.3、预测编码
第28章：信号的小波分析与处理
28.1、信号分析
28.2、信号去噪
28.3、提升小波变换用于信号处理
第29章：LVQ神经网络算法分析与应用
29.1、学习向量量化的网络结构
29.2、学习向量量化的网络学习
29.3、学习向量量化的学习算法的改进
29.4、学习向量量化的网络应用
第30章：离散控制系统的算法分析与实现
30.1、离散控制系统的基本概念
30.2、离散信号的数字描述
30.3、Z变换
参考文献
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