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第1章 扩频通信系统的算法分析与实现1

1.1 扩频通信系统的仿真1

1.2 伪随机码的产生1

1.2.1 M序列2

1.2.2 伪随机数序列相关函数3

1.2.3 Gold序列6

1.3 直接序列扩频系统7

1.4 利用MATLAB仿真演示直扩信号抑制余弦干扰8

1.5 跳频扩频系统10

1.6 BFSK/FH系统性能仿真11

第2章 图像的复原算法分析与实现15

2.1 图像复原概述15

2.2 图像的噪声16

2.3 图像复原方法19

2.3.1 复原的模型20

2.3.2 无约束复原法20

2.3.3 有约束复原法21

2.3.4 复原法的评估21

2.4 MATLAB图像的复原方法21

2.4.1 逆滤波复原法21

2.4.2 维纳滤波复原法23

第3章 通信系统设计的MATLAB实现26

3.1 设计通信系统的发射机26

3.1.1 利用直接序列扩频技术设计发射机26

3.1.2 利用IS-95前向链路技术设计发射机27

3.1.3 利用OFDM技术设计发射机30

3.2 设计通信系统的接收机32

3.2.1 利用直接序列扩频技术设计接收机32

3.2.2 利用IS-95前向链路技术设计接收机33

3.2.3 利用OFDM技术设计接收机33

3.3 通信系统的MATLAB实现34

第4章 模拟滤波器算法分析与设计43

4.1 模拟滤波器离散化分析43

4.1.1 冲激响应不变法分析43

4.1.2 双线性变换法分析44

4.2 模拟滤波器的最小阶数选择46

4.2.1 Butterworth模拟滤波器阶数选择函数46

4.2.2 Chebyshev Ⅰ型模拟滤波器阶数选择函数47

4.2.3 Chebyshev Ⅱ型模拟滤波器阶数选择函数47

4.3 模拟滤波器的性能测试49

4.4 模拟滤波器的设计52

4.4.1 模拟滤波器设计步骤52

4.4.2 模拟滤波器设计函数54

第5章 神经网络模糊控制设计与应用62

5.1 神经网络模糊控制器的结构62

5.2 神经网络的特征63

5.3 神经网络模糊控制器的应用65

5.3.1 控制器66

5.3.2 控制器自校正66

5.4 神经模糊控制应用于洗衣机中67

5.4.1 洗衣机的模糊控制68

5.4.2 洗衣机的神经网络模糊控制器的设计69

第6章 故障信号检测分析与实现73

6.1 故障信号检测的理论分析73

6.2 实验结果与分析75

6.2.1 利用小波分析检测传感器故障75

6.2.2 小波类型的选择对检测突变信号的影响78

6.3 小波类型选择82

第7章 现代控制系统算法分析与实现83

7.1 可控性分析83

7.1.1 连续系统的完全可控性83

7.1.2 离散系统的可控性84

7.1.3 连续系统的状态完全可控标准形式85

7.1.4 连续系统的输出可控性87

7.2 可观测性分析89

7.2.1 线性离散系统的完全可观测性89

7.2.2 连续系统的完全可观测性90

7.2.3 连续系统的完全可观测标准形92

7.3 系统的极点配置94

7.3.1 极点配置的MATLAB函数94

7.3.2 极点配置示例分析94

7.4 系统状态观测器设计97

7.4.1 状态观测器的MATLAB函数97

7.4.2 状态观测器设计示例97

第8章 数字图像的运算分析与实现100

8.1 图像的点运算100

8.1.1 线性点运算100

8.1.2 分段线性点运算102

8.1.3 非线性变换103

8.1.4 直方图修正104

8.2 图像的代数运算108

8.2.1 图像加法运算108

8.2.2 图像减法运算111

8.2.3 图像乘法运算113

8.2.4 图像除法运算114

第9章 离散时间信号算法分析与实现116

9.1 离散时间信号在MATLAB中的运算116

9.1.1 离散时间信号的基本运算116

9.1.2 离散时间系统的响应117

9.1.3 离散时间系统的单位取样响应118

9.1.4 离散时间信号的卷积和运算121

9.2 信号抽样及抽样定理123

9.2.1 信号抽样分析123

9.2.2 抽样定理分析125

9.2.3 信号重建分析126

第10章 自组织神经网络的函数实现130

10.1 创建函数130

10.2 学习函数133

10.3 竞争传递函数138

10.4 初始化函数139

10.5 距离函数139

10.6 训练竞争层函数142

10.7 绘图函数142

10.8 结构函数143

第11章 通信系统滤波器设计与实现145

11.1 模拟滤波器MATLAB函数145

11.1.1 设计模拟滤波器145

11.1.2 切比雪夫Ⅱ型滤波器147

11.1.3 椭圆滤波器149

11.1.4 Bessel滤波器150

11.1.5 求模拟滤波器的最小阶151

11.1.6 滤波器的传递函数154

11.2 数字滤波器MATLAB函数159

11.2.1 窗函数160

11.2.2 数字滤波器频率响应函数162

11.3 特殊滤波器MATLAB函数169

11.3.1 rcosfir函数170

11.3.2 rcosiir函数170

第12章 控制系统根轨迹校正分析与实现172

12.1 控制系统性能指标172

12.1.1 性能指标的分类172

12.1.2 二阶系统频域指标与时域指标的关系172

12.2 校正基本概念173

12.2.1 校正的概念173

12.2.2 校正的方式173

12.3 根轨迹校正法175

12.3.1 根轨迹校正法串联超前校正175

12.3.2 根轨迹的串联滞后校正178

12.3.3 根轨迹的串联超前滞后校正182

第13章 图像的几何运算分析与实现186

13.1 齐次坐标186

13.2 灰度插值187

13.2.1 最近邻插值187

13.2.2 双线性插值188

13.2.3 双三次插值189

13.2.4 MATLAB实现189

13.3 图像平移190

13.4 图像旋转193

13.5 图像比例缩放195

第14章 IIR滤波器设计与实现200

14.1 从模拟滤波器设计IIR滤波器200

14.1.1 冲激响应不变法200

14.1.2 双线性变换法203

14.2 IIR滤波器的设计方法206

14.2.1 经典设计法206

14.2.2 直接设计法209

14.3 高通滤波器的设计212

14.3.1 模拟低通-数字高通变换212

14.3.2 数字低通-数字高通变换214

第15章 自组织特征映射网络算法分析与应用215

15.1 自组织特征映射网络模型215

15.2 自组织特征映射网络结构217

15.3 自组织特征映射网络设计217

15.3.1 SOFM的构建217

15.3.2 SOFM的训练218

15.4 自组织特征映射网络应用220

15.4.1 自组织特征映射网络在识别分类中的应用220

154.2 SOFM在人口分类中的应用222

第16章 模型预测控制设计与实现226

16.1 系统辨识226

16.2 广义预测控制227

16.2.1 j步最优预测227

16.2.2 C（z 1）=1时的广义预测控制228

16.3 MATLAB实现228

16.3.1 对象参数己知时（GPC算法）228

16.3.2 对象参数未知时（GPC自适应算法）231

16.3.3 C（z 1）≠1时的广义预测控制234

第17章 通信系统模拟线性调制算法分析与实现241

17.1 双边带调幅与解调241

17.1.1 双边带调幅241

17.1.2 双边带解调244

17.2 常规双边带调幅246

17.3 抑制载波双边带调幅247

17.4 单边带调幅与解调250

17.4.1 希尔伯特变换250

17.4.2 单边带调幅251

17.4.3 单边带解调253

第18章 控制系统频域校正分析与实现257

18.1 频域响应校正法257

18.2 频域法的串联超前校正257

18.2.1 相位超前校正装置257

18.2.2 超前校正设计方法258

18.3 频域法的串联滞后校正261

18.3.1 相位滞后校正装置261

18.3.2 Bode图滞后校正设计方法261

18.4 频域串联滞后超前校正265

18.4.1 滞后超前校正装置265

18.4.2 Bode图滞后超前校正设计方法266

18.5 反馈校正270

第19章 图像的编码算法分析与实现276

19.1 图像压缩编码基础276

19.1.1 图像压缩编码的必要性276

19.1.2 图像压缩编码的可能性276

19.1.3 图像压缩编码的性能指标277

19.1.4 保真度准则的评价279

19.1.5 压缩编码的分类280

19.2 熵编码281

19.2.1 哈夫曼编码281

19.2.2 香农编码288

19.2.3 算术编码290

第20章 信号变换算法分析与实现294

20.1 快速傅里叶变换294

20.1.1 快速傅里叶变换的性质294

20.1.2 快速傅里叶变换及其应用303

20.1.3 运用快速傅里叶变换进行简单滤波307

20.2 离散余弦变换309

20.3 Chirp Z变换311

20.4 离散希尔伯特变换313

第21章 神经网络的最小方差自校正控制316

21.1 神经网络控制结构316

21.1.1 神经网络监督控制316

21.1.2 神经网络预测控制317

21.1.3 神经网络自适应评判控制318

21.2 最小方差自校正控制319

21.2.1 最小方差控制319

21.2.2 最小方差间接自校正控制323

21.2.3 最小方差直接自校正控制326

第22章 BAM与BSB网络算法分析与实现330

22.1 双向联想记忆神经网络330

22.1.1 BAM网络结构与原理330

22.1.2 能量函数与稳定性分析331

22.1.3 BAM网络的权值设计332

22.1.4 BAM网络的应用332

22.2 盒中脑模型网络334

22.2.1 盒中脑模型的描述334

22.2.2 盒中脑模型的实现335

第23章 滤波器设计原理和实现方法338

23.1 自适应滤波器338

23.1.1 自适应滤波器设计原理338

23.1.2 自适应滤波器在MATLAB中的应用339

23.2 格型滤波器342

23.2.1 全零点格型滤波器342

23.2.2 全极点格型滤波器345

23.2.3 零极点的Lattice结构345

23.3 线性预测滤波器346

23.3.1 线性预测滤波器模型346

23.3.2 线性预测滤波器设计349

第24章 基于形态学的图像处理技术354

24.1 数学形态学概述354

24.2 数学形态学的基本概念355

24.3 数学形态学的分类355

24.3.1 二值形态学355

24.3.2 灰度数学形态学356

24.3.3 模糊数学形态学356

24.4 形态学的基本运算357

24.4.1 边界像素358

24.4.2 结构元素358

24.4.3 膨胀与腐蚀362

24.4.4 开运算与闭运算366

24.4.5 形态学重构368

第25章 Elman网络算法分析与实现370

25.1 Elman网络结构370

25.2 修正网络权值的学习算法371

25.3 稳定性推导373

25.4 对角递归网络稳定时学习速率的确定374

25.5 Elman神经网络与训练375

25.6 Elman神经网络的应用377

第26章 自动控制实际系统的分析设计386

26.1 传递函数模型分析386

26.2 传递函数模型的MATLAB实现387

26.3 状态空间模型分析390

26.4 状态空间模型的MATLAB实现390

26.5 零极点增益模型分析392

26.6 零极点增益模型的MATLAB实现393

第27章 图像编码算法的MATLAB实现396

27.1 变换编码396

27.2 行程编程398

27.2.1 基本原理398

27.2.2 自身特点399

27.2.3 算法局限性399

27.3 预测编码401

27.3.1 DPCM编码402

27.3.2 最佳线性预测编码法406

27.3.3 增量调制编码410

第28章 信号的小波分析与处理411

28.1 信号分析411

28.1.1 分离信号的不同成分411

28.1.2 识别某一频率上的信号414

28.1.3 识别信号的发展趋势416

28.2 信号去噪417

28.2.1 信号阈值去噪417

28.2.2 信号阈值去噪应用421

28.3 提升小波变换用于信号处理423

28.3.1 提升小波变换概述423

28.3.2 提升小波423

28.3.3 提升小波在信号处理中的应用429

第29章 LVQ神经网络算法分析与应用432

29.1 学习向量量化的网络结构432

29.2 学习向量量化的网络学习432

29.2.1 学习向量量化的学习规则432

29.2.2 学习向量量化的网络训练434

29.3 学习向量量化的学习算法的改进436

29.4 学习向量量化的网络应用436

第30章 离散控制系统的算法分析与实现440

30.1 离散控制系统的基本概念440

30.1.1 离散控制系统的基本组成440

30.1.2 数字控制系统的工作过程441

30.1.3 离散控制系统的特点441

30.2 离散信号的数字描述442

30.2.1 采样过程及采样定理442

30.2.2 保持器的数学描述444

30.3 Z变换446

30.3.1 离散信号的Z变换446

30.3.2 Z变换及其逆变换447

参考文献453