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第1章 最优的FIR滤波器设计1

1.1 频率取样的FIR滤波器设计1

1.1.1 约束条件1

1.1.2 设计误差1

1.2 最优的FIR滤波器设计6

1.2.1 一般最优滤波器6

1.2.2 加权最优滤波器8

1.2.3 反对称FIR滤波器9

1.2.4 微分FIR滤波器11

1.3 IIR与FIR数字滤波器的比较12

第2章 基于神经网络的案例分析与实现14

2.1 农作物虫情预测14

2.1.1 基于神经网络的虫情预测原理15

2.1.2 BP网络设计15

2.2 模型参考控制18

2.2.1 模型参考控制概念18

2.2.2 模型参考控制实例分析18

2.3 神经网络控制的应用22

2.3.1 机器人神经网络数字控制22

2.3.2 神经网络的跟踪迭代学习控制30

第3章 通信系统调制与解调分析与实现35

3.1 载波提取分析35

3.1.1 幅度键控分析35

3.1.2 相移键控分析35

3.1.3 频移键控分析38

3.1.4 正交幅度调制39

3.2 调制与解调的Simulink模块41

3.2.1 DSB-AM调制解调41

3.2.2 SSB-AM调制解调43

3.2.3 DSBSC-AM调制解调45

3.2.4 FM调制解调46

3.2.5 PM调制解调48

第4章 BP神经网络算法分析与实现50

4.1 BP网络模型结构50

4.2 BP学习规则52

4.3 BP网络的训练函数54

4.4 BP网络的实现64

4.5 BP网络的限制69

4.6 BP方法的改进70

第5章 飞机偏航阻尼器性能分析与设计75

5 1 飞机偏航阻尼器设计75

5.2 数学模型及MATLAB描述75

5.3 校正前系统性能分析77

5.3.1 计算开环特征值77

5.3.2 求取系统的单位脉冲响应78

5.4 校正设计80

5.4.1 根轨迹法设计81

5.4.2 下洗滤波器设计83

5.5 校正后系统性能分析84

5.5.1 观察从方向舵到偏航角速度通道的闭环脉冲响应84

5.5.2 验证设计的下洗滤波器固定了飞机的螺旋模态问题85

第6章 感知器网络算法分析与实现87

6.1 感知器结构87

6.2 感知器的学习88

6.3 感知器的局部性90

6.4 感知器的“异域”问题92

6.5 感知器的神经网络训练函数94

6.6 感知器网络的实现96

6.7 线性分类问题的扩展讨论102

6.8 线性可分限制的解决方法104

第7章 FIR滤波器结构分析与设计实现105

7.1 FIR滤波器的结构105

7.1.1 直接型结构105

7.1.2 级联型结构105

7.1.3 频率抽样型结构107

7.1.4 快速卷积型结构110

7.2 线性相位FIR数字滤波器的特性110

7.2.1 线性相位FIR滤波器幅度特性111

7.2.2 线性相位FIR滤波器零点特性116

7.3 基本窗函数法的FIR滤波器设计117

7.3.1 窗函数的原理117

7.3.2 矩形窗119

7.3.3 汉宁窗119

7.3.4 海明窗121

7.3.5 布莱克曼窗123

7.3.6 凯赛窗124

第8章 图像阈值分割算法分析与应用127

8.1 灰度阈值分割128

8.1.1 灰度图像二值化128

8.1.2 灰度图像多区域阈值分割130

8.2 直方图阈值分割132

8.2.1 直方图阈值双峰法132

8.2.2 动态阈值法133

8.3 最大熵阈值分割137

8.4 分水岭法140

第9章 状态方程求解分析与设计实现143

9.1 系统数学模型143

9.2 系统的状态变量分析153

9.2.1 状态方程与系统函数之间的转换153

9.2.2 状态方程的变换域符号求解分析155

9.2.3 状态方程的时域符号求解分析159

9.2.4 系统方程的数值求解分析160

第10章 奈奎斯特稳定性判据及其应用163

10.1 频域分析基本概念163

10.1.1 频率特性163

10.1.2 频率特性曲线绘制的方法163

10.1.3 奈奎斯特稳定判据163

10.1.4 对数频率稳定判据164

10.1.5 开环频域性能指标164

10.2 Bode图164

10.3 Nyquist图166

10.4 系统稳定性的判定167

10.4.1 用Bode图法判断系统稳定性167

10.4.2 用Nyquist曲线法判断系统稳定性170

第11章 基于频域滤波的图像分析与实现173

11.1 有限冲激响应滤波173

11.1.1 频率变换法173

11.1.2 频率抽样法174

11.1.3 窗函数法175

11.1.4 频率响应矩阵177

11.2 低通滤波178

11.2.1 理想低通滤波器178

11.2.2 巴特沃斯低通滤波器178

11.2.3 高斯低通滤波器178

11.3 高通滤波179

11.3.1 理想高通滤波器180

11.3.2 巴特沃斯高通滤波器180

11.3.3 高斯高通滤波器180

11.4 高斯带阻滤波181

11.4.1 理想带阻滤波器182

11.4.2 巴特沃斯带阻滤波器182

11.4.3 高斯带阻滤波器182

11.5 同态滤波183

第12章 控制系统数学模型分析与实现186

12.1 连续系统186

12.1.1 微分方程186

12.1.2 传递函数186

12.1.3 状态空间描述187

12.2 离散系统188

12.2.1 差分方程188

12.2.2 离散传递函数（Z传递函数）188

12.2.3 离散状态空间模型188

12.3 数学模型的MATLAB相关函数189

12.3.1 传递模型的函数189

12.3.2 零极点模型函数194

12.3.3 状态空间模型函数198

第13章 径向基网络算法分析与实现202

13.1 径向基网络模型202

13.2 径向基网络的学习算法204

13.3 广义回归神经网络207

13.4 径向基网络的训练函数208

13.5 径向基网络的实现213

13.5.1 径向基函数网络在散布设计中的影响213

13.5.2 用于模式分类的RBF网络216

13.5.3 用于网络的逼近216

13.6 基于RBF网络的非线性滤波219

13.7 RBF网络与多层感知器的比较221

第14章 MIMO-OFDM通信系统设计与实现223

14.1 MIMO-OFDM通信系统设计223

14.2 MIMO系统223

14.3 OFDM技术224

14.4 MIMO-OFDM系统226

14.5 空间分组编码227

14.6 STBC的MIMO-OFDM系统设计228

14.6.1 STBC的MIMO-OFDM系统模型分析228

14.6.2 STBC的MIMO-OFDM系统性能分析229

14.7 STBC的MIMO-OFDM系统MATLAB实现230

第15章 图像分割算法的MATLAB实现235

15.1 区域分割235

15.1.1 区域生长法235

15.1.2 分裂-合并法238

15.2 边缘分割240

15.2.1 梯度算子241

15.2.2 一阶微分算子242

15.2.3 二阶微分算子244

15.3 彩色空间分割248

15.3.1 基于像元的分割方法249

15.3.2 聚类算法252

第16章 雷达信号、语音的模拟与实现255

16.1 雷达信号的产生255

16.1.1 脉冲幅度调制255

16.1.2 线性调频信号257

16.1.3 相位编码信号258

16.1.4 相位编码脉内线性调频混合调制信号259

16.2 噪声和杂波的产生261

16.2.1 随机热噪声261

16.2.2 杂波的模拟与实现265

16.3 小波在语音信号处理中的应用269

16.3.1 小波在语音信号增加中的应用270

16.3.2 小波在语音信号压缩中的应用271

第17章 根轨迹分析与MATLAB函数实现274

17.1 根轨迹的概述274

17.1.1 根轨迹法的基本概念274

17.1.2 根轨迹方程274

17.1.3 绘制根轨迹的基本条件275

17.2 二阶系统的根轨迹分析275

17.3 MATLAB根轨迹相关函数279

17.3.1 pzmap函数279

17.3.2 rlocus函数280

17.3.3 rlocfind函数282

17.3.4 sgrid函数284

17.3.5 zgrid函数285

17.3.6 damp函数285

第18章 Hopfield网络算法与应用287

18.1 离散Hopfield网络287

18.2 连续Hopfield网络292

18.3 联想记忆293

18.4 Hopfield网络结构297

18.5 Hopfield网络模型学习过程297

18.6 几个重要结论298

18.7 Hopfield网络的应用298

第19章 图像统计分析与滤波分析的函数实现307

19.1 图像的统计特性307

19.1.1 图像均值307

19.1.2 图像的标准差308

19.1.3 图像的相关系数308

19.1.4 图像的等高线309

19.2 空间域滤波310

19.2.1 图像加入噪声310

19.2.2 中值滤波器311

19.2.3 自适应滤波器313

19.2.4 排序滤波314

19.2.5 锐化滤波315

第20章 自组织神经网络的设计与应用321

20.1 常用的几种联想学习规则321

20.1.1 内星学习规则322

20.1.2 外星学习规则324

20.1.3 科荷伦（Kohonen）学习规则325

20.1.4 阈值学习规则326

20.2 自组织竞争神经网络的结构327

20.3 自组织竞争神经网络的设计327

20.3.1 网络初始化328

20.3.2 网络学习规则328

20.3.3 网络训练329

20.4 自组织竞争网络的应用331

第21章 控制系统稳定性判定分析与实现336

21.1 方程特征根判定稳定性336

21.2 lienard-Chipard判据判定系统稳定性337

21.3 根轨迹法判定稳定性337

21.4 传递函数极点法判断系统稳定性341

21.5 李亚普诺夫第二法判定系统稳定性343

21.6 频率法判定系统稳定性344

21.6.1 Bode图判定系统的稳定性344

21.6.2 Nyquist曲线判断系统稳定性348

第22章 线性神经网络算法分析与应用353

22.1 线性神经网络的模型353

22.2 W-H学习规则354

22.3 线性网络的训练函数356

22.4 线性神经网络的构建358

22.5 网络训练361

22.6 线性网络的实现364

22.7 线性网络的局限性369

22.8 系统辨识372

第23章 信源编译码MATLAB模块实现380

23.1 信源编译码380

23.1.1 信源编码380

23.1.2 信源译码383

23.2 MATLAB-Simulink通信系统仿真实例385

23.2.1 MATLAB编码实例385

23.2.2 Simulink信道实例391

23.2.3 MATLAB-Simulink信道实例396

第24章 数字基带调制解调Simulink模块实现400

24.1 数字幅度调制解调400

24.1.1 数字幅度调制模块400

24.1.2 数字幅度解调模块402

24.2 数字频率调制解调404

24.2.1 数字频率调制模块404

24.2.2 数字频率解调模块405

24.3 数字相位调制解调406

24.3.1 数字相位调制模块406

24.3.2 数字相位解调模块408

24.4 调制与解调的Simulink应用410

第25章 功率谱估计方法分析与设计实现418

25.1 功率谱估计418

25.1.1 经典功率谱估计法418

25.1.2 改进的直接法估计423

25.1.3 AR模型功率谱估计431

25.1.4 部分现代谱估计的非参数方法437

25.2 MUSIC法功率谱估计442

附录A MATLAB R2016a安装说明445

参考文献451