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第1章 系统概论1

1.1 MATLAB概述1

1.2 MATLAB的用户界面2

1.2.1 命令窗口2

1.2.2 命令历史窗口2

1.2.3 工作内存浏览器3

1.2.4 工具栏4

1.2.5 主菜单4

1.2.6 路径管理器4

1.3 MATLAB的变量与符号5

1.3.1 特殊变量5

1.3.2 标点符号5

1.4 M文件的编辑调试环境8

1.4.1 编译器的安装和配置8

1.4.2 编译器的使用8

1.5 通用命令与常用数学函数11

1.5.1 通用命令11

1.5.2 常用数学函数12

1.5.3 快捷键13

1.6 MATLAB帮助系统13

1.6.1 联机帮助系统14

1.6.2 命令窗口查询帮助系统15

第2章 MATLAB在函数可视化中的应用18

2.1 多次叠绘、双纵坐标和多子图18

2.2 视点控制和图形的旋动22

2.3 特殊坐标轴的图形函数23

2.4 四维表现图28

2.5 动态图形32

第3章 MATLAB在仿真建模中的应用35

3.1 Simulink概述35

3.2 创建模型36

3.2.1 模型结构36

3.2.2 创建模型的基本步骤36

3.2.3 模型文件格式37

3.2.4 模块的操作37

3.3 运行仿真40

3.3.1 使用窗口运行仿真40

3.3.2 使用MATLAB命令运行仿真44

3.3.3 实例分析45

3.4 调试模型47

3.4.1 Simulink调试器47

3.4.2 命令行调试48

3.4.3 在调试状态下运行仿真49

3.4.4 设置断点49

3.4.5 显示仿真的有关信息50

3.5 改善仿真性能及精度51

3.5.1 改善仿真性能的方法51

3.5.2 实例分析52

3.6 微分方程解算器54

3.6.1 微分方程解算器介绍54

3.6.2 实例分析55

第4章 MATLAB在概率统计中的应用57

4.1 概述57

4.2 统计量的数字特征58

4.2.1 简单的数学期望和均值58

4.2.2 数据比较59

4.2.3 方差和标准差59

4.2.4 累积和累和60

4.2.5 协方差与相关系数61

4.2.6 偏斜度和峰度62

4.3 常用统计分布量63

4.3.1 期望和方差63

4.3.2 概率密度函数64

4.3.3 概率值函数（概率累积函数）66

4.3.4 分值点函数（逆概率累积函数）67

4.3.5 常见分布的随机数据的产生68

4.4 参数估计69

4.5 区间估计70

4.5.1 高斯-牛顿法的非线性最小二乘数据拟合70

4.5.2 非线性模型的参数置信区间71

4.5.3 非线性拟合和预测的显示交互图形72

4.5.4 非线性最小二乘预测置信区间73

4.6 假设检验74

4.6.1 已知正态总体方差，单个正态分布的均值u的假设检验（U检验法）74

4.6.2 未知正态总体方差，单个正态总体的均值μ的假设检验（t检验法）75

4.6.3 未知正态总体方差，两个正态总体的均值μ的假设检验（t检验法）76

4.6.4 两个分布一致性的检验——秩和检验77

4.6.5 中值检验78

4.7 方差分析和回归分析79

4.7.1 单因素试验的方差分析79

4.7.2 双因素试验的方差分析80

4.7.3 回归分析81

4.8 统计图82

4.8.1 直方图82

4.8.2 角度扇形图84

4.8.3 最小二乘拟合直线85

4.8.4 显示数据采样的盒图86

4.8.5 QQ图86

4.9 使用统计工具GUI87

4.9.1 统计工具箱中GUI概述87

4.9.2 分布工具箱的GUI使用87

第5章 MATLAB在计算方法中的应用91

5.1 概述91

5.2 插值和拟合92

5.2.1 一维插值92

5.2.2 二维插值95

5.2.3 高维函数的插值97

5.2.4 样条插值100

5.2.5 样条函数用于数值积分和微分102

5.2.6 编写常用的一些插值方法103

5.3 微分和积分104

5.3.1 数值微分105

5.3.2 函数的数值积分107

5.4 求解线性方程组113

5.4.1 直接解法113

5.4.2 迭代解法的形式115

5.4.3 线性方程组的符号解法119

5.4.4 稀疏矩阵技术119

5.5 求解非线性方程组123

5.5.1 直接解法123

5.5.2 方程组解法128

5.5.3 非线性方程（组）的符号解法130

5.6 特征值问题130

5.6.1 特征值函数131

5.6.2 广义特征值分解131

5.6.3 其他分解132

5.7 微分方程组数值解134

5.7.1 常微分方程组的初值求解134

5.7.2 延迟微分方程组的数值解141

5.7.3 常微分方程组的边界问题142

第6章 MATLAB在遗传算法中的应用145

6.1 概述145

6.2 遗传算法简介146

6.2.1 遗传算法的概念146

6.2.2 遗传算法的运行过程146

6.2.3 遗传算法的基本原理和方法148

6.3 遗传算法工具箱函数148

6.3.1 工具箱结构148

6.3.2 遗传算法中的通用函数150

6.4 遗传算法应用举例162

6.4.1 简单一元函数优化实例162

6.4.2 多元单峰函数的优化实例166

6.4.3 多元多峰函数的优化实例171

6.4.4 多目标优化问题174

6.5 使用MATLAB遗传算法工具箱和直接搜索工具箱178

6.5.1 工具箱概述178

6.5.2 使用遗传算法工具GUI179

6.5.3 使用直接搜索工具箱GUI182

第7章 MATLAB在复变函数中的应用185

7.1 复数和复矩阵的生成185

7.1.1 复数的生成185

7.1.2 创建复数矩阵185

7.2 复数的运算186

7.2.1 复数的实部和虚部186

7.2.2 共轭复数186

7.2.3 复数的模和辐角186

7.2.4 复数的乘除法187

7.2.5 复数的平方根187

7.2.6 复数的幂运算188

7.2.7 复数的指数和对数运算188

7.2.8 复数的三角函数运算188

7.2.9 复数方程求根188

7.3 留数189

7.4 Taylor级数展开190

7.5 Laplace变换及其逆变换191

7.6 Fourier变换及其逆变换193

第8章 MATLAB在神经网络中的应用195

8.1 MATLAB神经网络的图形用户界面195

8.2 神经网络感知器的MATLAB实现202

8.2.1 创建函数202

8.2.2 显示函数203

8.2.3 性能函数205

8.2.4 学习函数209

8.2.5 训练函数210

8.3 BP神经网络的MATLAB实现211

8.3.1 创建函数212

8.3.2 传递函数213

8.3.3 学习函数214

8.3.4 训练函数215

8.3.5 性能函数215

8.3.6 绘图函数216

8.4 线性神经网络的MATLAB实现217

8.4.1 创建和设计函数218

8.4.2 学习函数218

8.4.3 性能函数219

8.5 径向基神经网络的MATLAB实现222

8.5.1 创建函数222

8.5.2 符号变换函数223

8.5.3 传递函数224

8.5.4 计算矢量间的距离权函数225

8.5.5 均方误差性能函数226

8.6 自组织神经网络的MATLAB实现226

8.6.1 创建函数227

8.6.2 竞争传递函数230

8.6.3 距离函数231

8.6.4 学习函数232

8.6.5 初始化函数235

8.6.6 训练竞争层函数235

8.6.7 绘图函数235

8.6.8 结构函数236

8.7 Hopfield神经网络的MATLAB实现237

8.8 Elman神经网络的MATLAB实现238

8.9 学习向量量化神经网络的MATLAB实现240

第9章 MATLAB在信号处理中的应用243

9.1 离散信号与系统的MATLAB实现243

9.1.1 离散信号243

9.1.2 离散系统245

9.1.3 离散信号与系统的MATLAB实现245

9.2 离散傅立叶变换的MATLAB实现248

9.2.1 离散傅立叶级数（DFS）248

9.2.2 离散傅立叶变换（DFT）249

9.2.3 快速傅立叶变换（FFT）249

9.2.4 离散傅立叶变换的MATLAB实现250

9.3 IIR滤波器的MATLAB实现253

9.3.1 IIR滤波器结构253

9.3.2 IIR滤波器设计方法254

9.3.3 IIR滤波器经典设计法及MATLAB实现255

9.3.4 IIR滤波器的直接设计法及MATLAB实现260

9.3.5 基于广义巴特沃思的IIR滤波器设计及MATLAB实现261

9.4 FIR滤波器的MATLAB实现263

9.4.1 FIR滤波器的结构263

9.4.2 FIR滤波器的设计特点及方法264

9.4.3 FIR数字滤波器窗函数设计法及其MATLAB实现266

9.4.4 FIR滤波器的最优化设计法及其MATLAB实现270

9.4.5 FIR滤波器最小二乘设计法及其MATLAB实现272

9.4.6 FIR滤波器升余弦函数设计法及其MATLAB实现274

9.4.7 FIR滤波器任意响应设计法及其MATLAB实现275

第10章 MATLAB在预测控制中的应用278

10.1 系统模型辨识278

10.1.1 数据向量或矩阵的归一化278

10.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识280

10.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型281

10.1.4 模型的校验281

10.2 系统模型建立与转换281

10.2.1 模型转换281

10.2.2 模型建立287

10.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真289

10.3.1 输入／输出有约束的模型预测控制器设计与仿真289

10.3.2 输入／输出无约束的模型预测控制器设计289

10.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型290

10.3.4 实例分析290

10.4 基于状态空间模型的预测控制器设计293

10.4.1 输入／输出有约束的状态空间模型预测控制器设计293

10.4.2 输入／输出无约束的状态空间模型预测控制器设计295

10.4.3 状态估计器设计300

10.5 系统分析与绘图302

10.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线302

10.5.2 计算频率响应的奇异值303

10.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵303

10.5.4 系统分析和绘图303

第11章 MATLAB在自动控制系统中的应用307

11.1 概述307

11.2 控制系统数学模型的MATLAB描述308

11.2.1 传递函数模型（tf模型）308

11.2.2 状态方程模型（ss模型）309

11.2.3 零极点模型（zpk模型）309

11.2.4 控制系统工具箱中的LTI对象310

11.3 系统模型的转换与连接311

11.3.1 系统模型的转换311

11.3.2 系统模型的连接312

11.4 控制系统稳定性分析313

11.4.1 稳定性分析的原理313

11.4.2 MATLAB判别稳定性的方法313

11.4.3 实例分析314

11.5 控制系统时域分析316

11.5.1 时域分析的基本原理316

11.5.2 MATLAB进行时域分析的方法317

11.5.3 实例分析318

11.6 控制系统频域分析321

11.6.1 频域分析的基本原理321

11.6.2 频域分析的方法321

11.6.3 实例分析323

11.7 控制系统的根轨迹分析325

11.7.1 根轨迹分析的基本原理325

11.7.2 根轨迹分析的方法326

11.7.3 实例分析327

11.8 控制系统的设计328

11.8.1 控制系统设计的基本方法328

11.8.2 系统设计的方法328

11.8.3 实例分析328