人工智能
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178千字
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2018-01-01
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主编推荐语
智能算法实例解析：MATLAB R2016a
内容简介
本书以MATLAB R2016a为平台，在讲解各智能算法的实现方法中给出相应实例。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其应用、通信系统的实际应用和数字信号处理技术等内容。
目录
- 封面
- 书名页
- 内容简介
- 版权页
- 前 言
- 目录
- 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
- 1.2.1 M序列
- 1.2.2 伪随机数序列相关函数
- 1.2.3 Gold序列
- 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
- 2.3.1 复原的模型
- 2.3.2 无约束复原法
- 2.3.3 有约束复原法
- 2.3.4 复原法的评估
- 2.4 MATLAB图像的复原方法
- 2.4.1 逆滤波复原法
- 2.4.2 维纳滤波复原法
- 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
- 3.1.1 利用直接序列扩频技术设计发射机
- 3.1.2 利用IS-95前向链路技术设计发射机
- 3.1.3 利用OFDM技术设计发射机
- 3.2 设计通信系统的接收机
- 3.2.1 利用直接序列扩频技术设计接收机
- 3.2.2 利用IS-95前向链路技术设计接收机
- 3.2.3 利用OFDM技术设计接收机
- 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
- 4.1.1 冲激响应不变法分析
- 4.1.2 双线性变换法分析
- 4.2 模拟滤波器的最小阶数选择
- 4.2.1 Butterworth模拟滤波器阶数选择函数
- 4.2.2 Chebyshev I型模拟滤波器阶数选择函数
- 4.2.3 Chebyshev II型模拟滤波器阶数选择函数
- 4.3 模拟滤波器的性能测试
- 4.4 模拟滤波器的设计
- 4.4.1 模拟滤波器设计步骤
- 4.4.2 模拟滤波器设计函数
- 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
- 5.3.1 控制器
- 5.3.2 控制器自校正
- 5.4 神经模糊控制应用于洗衣机中
- 5.4.1 洗衣机的模糊控制
- 5.4.2 洗衣机的神经网络模糊控制器的设计
- 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
- 6.2.1 利用小波分析检测传感器故障
- 6.2.2 小波类型的选择对检测突变信号的影响
- 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
- 7.1.1 连续系统的完全可控性
- 7.1.2 离散系统的可控性
- 7.1.3 连续系统的状态完全可控标准形式
- 7.1.4 连续系统的输出可控性
- 7.2 可观测性分析
- 7.2.1 线性离散系统的完全可观测性
- 7.2.2 连续系统的完全可观测性
- 7.2.3 连续系统的完全可观测标准形
- 7.3 系统的极点配置
- 7.3.1 极点配置的MATLAB函数
- 7.3.2 极点配置示例分析
- 7.4 系统状态观测器设计
- 7.4.1 状态观测器的MATLAB函数
- 7.4.2 状态观测器设计示例
- 第8章 数字图像的运算分析与实现
- 8.1 图像的点运算
- 8.1.1 线性点运算
- 8.1.2 分段线性点运算
- 8.1.3 非线性变换
- 8.1.4 直方图修正
- 8.2 图像的代数运算
- 8.2.1 图像加法运算
- 8.2.2 图像减法运算
- 8.2.3 图像乘法运算
- 8.2.4 图像除法运算
- 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
- 9.1.1 离散时间信号的基本运算
- 9.1.2 离散时间系统的响应
- 9.1.3 离散时间系统的单位取样响应
- 9.1.4 离散时间信号的卷积和运算
- 9.2 信号抽样及抽样定理
- 9.2.1 信号抽样分析
- 9.2.2 抽样定理分析
- 9.2.3 信号重建分析
- 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
- 11.1.1 设计模拟滤波器
- 11.1.2 切比雪夫II型滤波器
- 11.1.3 椭圆滤波器
- 11.1.4 Bessel滤波器
- 11.1.5 求模拟滤波器的最小阶
- 11.1.6 滤波器的传递函数
- 11.2 数字滤波器MATLAB函数
- 11.2.1 窗函数
- 11.2.2 数字滤波器频率响应函数
- 11.3 特殊滤波器MATLAB函数
- 11.3.1 rcosfir函数
- 11.3.2 rcosiir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
- 12.1.1 性能指标的分类
- 12.1.2 二阶系统频域指标与时域指标的关系
- 12.2 校正基本概念
- 12.2.1 校正的概念
- 12.2.2 校正的方式
- 12.3 根轨迹校正法
- 12.3.1 根轨迹校正法串联超前校正
- 12.3.2 根轨迹的串联滞后校正
- 12.3.3 根轨迹的串联超前滞后校正
- 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
- 13.2.1 最近邻插值
- 13.2.2 双线性插值
- 13.2.3 双三次插值
- 13.2.4 MATLAB实现
- 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
- 14.1.1 冲激响应不变法
- 14.1.2 双线性变换法
- 14.2 IIR滤波器的设计方法
- 14.2.1 经典设计法
- 14.2.2 直接设计法
- 14.3 高通滤波器的设计
- 14.3.1 模拟低通-数字高通变换
- 14.3.2 数字低通-数字高通变换
- 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
- 15.3.1 SOFM的构建
- 15.3.2 SOFM的训练
- 15.4 自组织特征映射网络应用
- 15.4.1 自组织特征映射网络在识别分类中的应用
- 15.4.2 SOFM在人口分类中的应用
- 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
- 16.2.1 j步最优预测
- 16.2.2 C(z-1)=1时的广义预测控制
- 16.3 MATLAB实现
- 16.3.1 对象参数已知时（GPC算法）
- 16.3.2 对象参数未知时（GPC自适应算法）
- 16.3.3 C(z-1)≠1时的广义预测控制
- 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
- 17.1.1 双边带调幅
- 17.1.2 双边带解调
- 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
- 17.4.1 希尔伯特变换
- 17.4.2 单边带调幅
- 17.4.3 单边带解调
- 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
- 18.2.1 相位超前校正装置
- 18.2.2 超前校正设计方法
- 18.3 频域法的串联滞后校正
- 18.3.1 相位滞后校正装置
- 18.3.2 Bode图滞后校正设计方法
- 18.4 频域串联滞后超前校正
- 18.4.1 滞后超前校正装置
- 18.4.2 Bode图滞后超前校正设计方法
- 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
- 19.1.1 图像压缩编码的必要性
- 19.1.2 图像压缩编码的可能性
- 19.1.3 图像压缩编码的性能指标
- 19.1.4 保真度准则的评价
- 19.1.5 压缩编码的分类
- 19.2 熵编码
- 19.2.1 哈夫曼编码
- 19.2.2 香农编码
- 19.2.3 算术编码
- 第20章 信号变换算法分析与实现
- 20.1 快速傅里叶变换
- 20.1.1 快速傅里叶变换的性质
- 20.1.2 快速傅里叶变换及其应用
- 20.1.3 运用快速傅里叶变换进行简单滤波
- 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
- 21.1.1 神经网络监督控制
- 21.1.2 神经网络预测控制
- 21.1.3 神经网络自适应评判控制
- 21.2 最小方差自校正控制
- 21.2.1 最小方差控制
- 21.2.2 最小方差间接自校正控制
- 21.2.3 最小方差直接自校正控制
- 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
- 22.1.1 BAM网络结构与原理
- 22.1.2 能量函数与稳定性分析
- 22.1.3 BAM网络的权值设计
- 22.1.4 BAM网络的应用
- 22.2 盒中脑模型网络
- 22.2.1 盒中脑模型的描述
- 22.2.2 盒中脑模型的实现
- 第23章 滤波器设计原理和实现方法
- 23.1 自适应滤波器
- 23.1.1 自适应滤波器设计原理
- 23.1.2 自适应滤波器在MATLAB中的应用
- 23.2 格型滤波器
- 23.2.1 全零点格型滤波器
- 23.2.2 全极点格型滤波器
- 23.2.3 零极点的Lattice结构
- 23.3 线性预测滤波器
- 23.3.1 线性预测滤波器模型
- 23.3.2 线性预测滤波器设计
- 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
- 24.3.1 二值形态学
- 24.3.2 灰度数学形态学
- 24.3.3 模糊数学形态学
- 24.4 形态学的基本运算
- 24.4.1 边界像素
- 24.4.2 结构元素
- 24.4.3 膨胀与腐蚀
- 24.4.4 开运算与闭运算
- 24.4.5 形态学重构
- 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
- 27.2.1 基本原理
- 27.2.2 自身特点
- 27.2.3 算法局限性
- 27.3 预测编码
- 27.3.1 DPCM编码
- 27.3.2 最佳线性预测编码法
- 27.3.3 增量调制编码
- 第28章 信号的小波分析与处理
- 28.1 信号分析
- 28.1.1 分离信号的不同成分
- 28.1.2 识别某一频率上的信号
- 28.1.3 识别信号的发展趋势
- 28.2 信号去噪
- 28.2.1 信号阈值去噪
- 28.2.2 信号阈值去噪应用
- 28.3 提升小波变换用于信号处理
- 28.3.1 提升小波变换概述
- 28.3.2 提升小波
- 28.3.3 提升小波在信号处理中的应用
- 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
- 29.2.1 学习向量量化的学习规则
- 29.2.2 学习向量量化的网络训练
- 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
- 30.1.1 离散控制系统的基本组成
- 30.1.2 数字控制系统的工作过程
- 30.1.3 离散控制系统的特点
- 30.2 离散信号的数字描述
- 30.2.1 采样过程及采样定理
- 30.2.2 保持器的数学描述
- 30.3 Z变换
- 30.3.1 离散信号的Z变换
- 30.3.2 Z变换及其逆变换
- 参考文献
- 反侵权盗版声明
- 封底
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出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。
