●第 1章 基礎入門 1 1.1 MATLAB的安裝 1 1.2 MATLAB的啟動及操作界面 3 1.2.1 MATLAB的啟動 3 1.2.2 MATLAB的操作界面 3 1.3 M文件編輯器 4 1.3.1 M文件編輯器的啟動 5 1.3.2 用M文件編寫簡單的程序 5 1.4 MATLAB幫助繫統及其使用 6 1.4.1 幫助繫統的類型 7 1.4.2 常用幫助指令 7 1.4.3 Help幫助瀏覽器 8 第 2章 符號計算 11 2.1 符號對像的創建 11 2.1.1 創建符號變量和表達式 11 2.1.2 符號與數值之間的轉化 15 2.1.3 符號表達式的化簡 17 2.2 符號微積分 20 2.2.1 極限和導數的符號計算 20 2.2.2 序列/級數的符號求和 22 2.2.3 符號積分 23 2.3 微分方程的符號解法 25 2.3.1 求微分方程符號解的一般指令 25 2.3.2 符號微分方程解法實例 25 2.4 符號矩陣分析和代數方程解 27 2.4.1 符號矩陣分析 27 2.4.2 線性方程組的符號解法 30 2.5 符號變換及反變換 32 2.5.1 傅裡葉變換及其反變換 32 2.5.2 拉普拉斯變換及其反變換 33 2.5.3 Z變換及其反變換 36 2.6 代數狀態方程求符號傳遞函數 38 2.6.1 結構框圖的代數狀態方程解法 39 2.6.2 信號流圖的代數狀態方程解法 41 2.7 符號計算的簡易繪圖函數 43 2.7.1 二維繪圖函數 43 2.7.2 三維繪圖函數 47 2.7.3 等高線繪圖函數 48 2.7.4 三維曲面繪圖函數 49 第3章 MATLAB數組和矩陣運算基礎 53 3.1 數組的創建、運算及尋址 53 3.1.1 數組的創建 53 3.1.2 數組的運算規則 58 3.1.3 數組的操作 59 3.1.4 數組的尋址 62 3.1.5 關繫和邏輯操作 64 3.2 矩陣分析 67 3.2.1 矩陣運算規則 67 3.2.2 矩陣分析計算 70 3.3 矩陣分解 77 3.3.1 特征值及特征向量 77 3.3.2 奇異值分解 82 3.3.3 LU分解 84 3.3.4 Cholesky分解 87 3.3.5 QR分解 89 3.4 特殊矩陣 92 3.4.1 常用特殊矩陣及其創建 93 3.4.2 其他特殊矩陣 95 第4章 數值計算 101 4.1 數理統計的MATLAB求解 101 4.1.1 常用的統計分布指令 102 4.1.2 概率函數、分布函數和隨機數 105 4.2 多項式運算 112 4.2.1 多項式的運算及其函數表示 112 4.2.2 有限長序列的卷積 120 4.3 插值和擬合 124 4.3.1 插值 124 4.3.2 擬合 132 4.4 線性方程（組）的求解 140 4.4.1 線性方程的數值求解 140 4.4.2 線性方程組的數值求解 143 4.5 數值微積分 145 4.5.1 數值微分 145 4.5.2 數值積分 148 4.5.3 常微分方程的數值求解 153 第5章 MATLAB繪圖處理 161 5.1 概述 161 5.1.1 離散數據圖形的繪制 161 5.1.2 連續函數曲線的繪制 162 5.2 二維圖形 163 5.2.1 基本繪圖函數 163 5.2.2 坐標軸控制和圖形標識命令 168 5.2.3 多重曲線繪圖 172 5.2.4 ginput指令簡介 175 5.3 三維曲線和曲面 177 5.3.1 三維繪圖指令plot3 177 5.3.2 三維網格指令mesh 179 5.3.3 三維曲面指令surf 181 5.3.4 圖形視角及透視控制 183 5.3.5 圖形著色處理 189 5.3.6 圖形光照處理 197 5.4 圖形窗功能簡介 202 5.4.1 圖形窗口的創建 202 5.4.2 圖形窗口的菜單 203 第6章 M文件程序設計基礎 207 6.1 M文件 207 6.1.1 M腳本文件 207 6.1.2 M函數文件 209 6.1.3 局部變量和全局變量 210 6.1.4 M函數文件的一般結構 213 6.2 數據及數據文件 214 6.2.1 數據類型 214 6.2.2 數據的輸入與輸出 216 6.3 程序的流程控制 219 6.3.1 循環語句 219 6.3.2 if條件語句 224 6.3.3 switch-case語句 227 6.3.4 控制程序流的其他常用指令 229 6.4 程序的調試與優化 233 6.4.1 程序的直接調試法 233 6.4.2 調試器的使用 238 6.4.3 程序設計優化 239 6.5 MATLAB函數類別 242 6.5.1 主函數 242 6.5.2 子函數 242 6.5.3 匿名函數 243 6.5.4 嵌套函數 243 6.5.5 私有函數 245 6.6 函數句柄 245 6.6.1 函數句柄的創建和顯示 245 6.6.2 函數句柄的基本操作 246 第7章 圖形用戶界面 250 7.1 對像和句柄 250 7.1.1 句柄 250 7.1.2 對像 251 7.2 GUI圖形簡介 254 7.2.1 GUIDE的啟動 254 7.2.2 GUI模板 255 7.2.3 圖形用戶界面的設計步驟 258 7.2.4 回調函數 259 7.3 GUI的底層代碼實現 264 7.3.1 GUI底層代碼實例 264 7.3.2 常用對像介紹 267 7.4 圖形用戶界面綜合實例 273 第8章 Simulink交互仿真集成環境 277 8.1 Simulink運行方法及窗口 278 8.2 Simulink常用模塊庫 279 8.2.1 連續（Continuous）模塊庫 280 8.2.2 非連續（Discontinuous）模塊庫 281 8.2.3 離散（Discrete）模塊庫 282 8.2.4 數學運算（Math Operations）模塊庫 283 8.2.5 輸出（Sinks）模塊庫 284 8.2.6 輸入源（Sources）模塊庫 285 8.3 Simulink功能模塊的處理 286 8.3.1 Simulink模塊參數設置 286 8.3.2 Simulink 模塊間連線處理 287 8.3.3 Simulink 模塊基本操作 289 8.4 Simulink建模仿真實例 291 8.5 子繫統模塊封裝技術 301 8.5.1 子繫統 301 8.5.2 封裝模塊 305 8.6 S函數 307 8.6.1 S函數基本概念 307 8.6.2 S函數工作原理 307 8.6.3 用M文件編寫S函數 308 第9章 MATLAB在自動控制中的應用 313 9.1 控制繫統穩定性分析 313 9.1.1 代數穩定判據 313 9.1.2 根軌跡穩定性分析 317 9.1.3 頻域穩定性分析 322 9.1.4 穩態誤差的分析 330 9.2 控制繫統的性能指標分析 335 9.2.1 控制繫統的時域特性 335 9.2.2 控制繫統的頻域特性 339 9.3 控制繫統校正設計的MATLAB實現 341 9.3.1 控制繫統校正設計概述 341 9.3.2 控制繫統伯德圖校正設計方法 341 9.3.3 控制繫統的根軌跡校正設計 352 9.3.4 單輸入單輸出繫統設計工具 360 第 10章 最優化方法 365 10.1 線性規劃基本內容及MATLAB應用 366 10.1.1 引例 366 10.1.2 線性規劃的基本算法─單純形法 367 10.2 無約束最優化 373 10.2.1 無約束最優化的基本算法 374 10.2.2 MATLAB解優化問題 377 10.3 非線性規劃 385 10.3.1 非線性規劃的基本概念 385 10.3.2 懲罰函數法 386 10.3.3 MBTLAB求解 387 第 11章 數字信號處理 394 11.1 數字信號處理與離散時間繫統 394 11.1.1 數字信號處理概述 394 11.1.2 數字信號處理的基本概念 395 11.1.3 離散時間信號 396 11.1.4 常用信號生成函數 405 11.1.5 離散時間信號的相關性 406 11.2 序列的傅裡葉變換的MATLAB實現 408 11.2.1 序列的傅裡葉變換公式 408 11.2.2 周期序列離散傅裡葉級數及傅裡葉變換的MATLAB實現 411 11.3 利用Z變換分析信號和繫統頻域特性的MATLAB實現 412 11.3.1 Z變換的定義 412 11.3.2 Z變換的收斂域 413 11.3.3 Z變換的性質 414 11.3.4 Z變換的MATLAB求解 415 11.3.5 利用Z變換求解差分方程 417 11.3.6 利用Z變換分析繫統頻域特性 420 11.4 離散傅裡葉變換（DFT）的MATLAB實現 424 11.4.1 DFT的定義和性質 425 11.4.2 DFT的MATLAB實現 426 11.4.3 離散傅裡葉級數及其MATLAB實現 427 11.5 快速傅裡葉變換及其應用的MATLAB實現 429 11.5.1 快速傅裡葉變換的基本用法 429 11.5.2 快速傅裡葉變換的應用舉例 431 11.6 無限脈衝響應數字濾波器的設計及MATLAB實現 438 11.6.1 數字濾波器概述 439 11.6.2 IIR濾波器的設計方法 440 11.6.3 濾波器的性能指標及MATLAB函數 443 11.6.4 IIR數字濾波器設計常用的MATLAB函數 444 11.6.5 IIR數字濾波器的設計 446 11.6.6 MATLAB提供的IIR濾波器設計函數：完全設計法 452 11.6.7 IIR數字濾波器的直接設計法 455 11.7 FIR數字濾波器設計及MATLAB實現 458 11.7.1 FIR數字濾波器概述 458 11.7.2 窗函數設計FIR濾波器 460 11.7.3 MATLAB提供的窗函數及窗函數設計的MATLAB實現 461 11.7.4 FIR數字濾波器的最優化設計及MATLAB實現 474 第 12章 圖像處理 480 12.1 數字圖像的基本原理 481 12.1.1 數字圖像的表示 481 12.1.2 數字圖像的MATLAB操作基礎 481 12.1.3 數字圖像的類型及其轉換 485 12.2 圖像增強 496 12.2.1 灰度變換增強 496 12.2.2 直方圖增強 500 12.2.3 圖像平滑 503 12.2.4 圖像銳化 514 12.2.5 頻域增強 518 12.3 圖像復原 523 12.3.1 退化模型 523 12.3.2 無約束圖像復原 525 12.3.3 有約束圖像復原 525 12.4 二值形態學操作 528 12.4.1 膨脹和腐蝕 528 12.4.2 開操作和閉操作 529 12.4.3 膨脹和腐蝕的MATLAB實現方法 529 12.4.4 一些基本的形態學算法 531 12.5 圖像壓縮編碼 532 12.5.1 圖像壓縮編碼概述 532 12.5.2 無損壓縮技術 533 12.5.3 有損壓縮技術 534 12.6 圖像分割 534 12.6.1 邊緣檢測方法 534 12.6.2 閾值分割技術 537 12.6.3 區域分割技術 538 第 13章 繫統辨識 540 13.1 繫統辨識的基本理論 540 13.1.1 繫統和模型 540 13.1.2 辨識問題 541 13.1.3 繫統辨識的步驟 541 13.1.4 繫統辨識的誤差準則 542 13.2 最小二乘法參數辨識及其MATLAB仿真 544 13.2.1 最小二乘法的基本原理 544 13.2.2 加權最小二乘法的基本原理 546 13.2.3 最小二乘法的遞推算法 550 13.2.4 增廣最小二乘法及MATLAB實現 556 13.3 參數的梯度校正辨識 561 13.3.1 確定性問題的梯度校正參數辨識及MATLAB實現 561 13.3.2 隨機問題的梯度校正參數辨識 568 13.3.3 隨機逼近法 570 13.4 極大似然估計參數辨識 573 13.4.1 極大似然參數辨識的基本概念 573 13.4.2 繫統模型參數的極大似然估計 575 13.4.3 遞推的極大似然參數估計 581 13.5 Bayes辨識方法及MATLAB實現 587 13.5.1 Bayes辨識方法的基本原理 587 13.5.2 最小二乘模型的Bayes參數辨識 588 13.5.3 MATLAB仿真實例 589 13.6 神經網絡模型辨識方法及MATLAB實現 593 13.6.1 神經網絡基本介紹 594 13.6.2 BP神經網絡 597 13.6.3 RBF神經網絡辨識 603 13.7 模糊繫統辨識及MATLAB實現 607 13.7.1 模糊理論概述 608 13.7.2 基於T-S模型的模糊繫統辨識 614 13.7.3 模糊逼近 616 第 14章 自抗擾控制技術的MATLAB實現 621 14.1 經典PID控制器 621 14.1.1 經典PID控制律 621 14.1.2 經典PID的優勢與不足 625 14.2 安排過渡過程仿真 626 14.3 微分跟蹤器及其MATLAB仿真 633 14.3.1 經典微分環節的噪聲放大效應 633 14.3.2 微分跟蹤器 634 14.3.3 最速控制綜合函數 641 14.4 誤差反饋控制律 648 14.5 擴張狀態觀測器 654 14.5.1 狀態觀測器 654 14.5.2 擴張狀態觀測器 666 14.5.3 高增益狀態觀測器 673 14.6 自抗擾控制器 681 14.6.1 自抗擾控制器設計方法 681 14.6.2 改進的非線性PID控制器 682 14.6.3 自抗擾控制器 689 第 15章 模糊控制及其MATLAB應用 701 15.1 模糊控制的基本理論 701 15.1.1 概述 701 15.1.2 模糊集合的相關概念 702 15.1.3 模糊集合的基本運算 703 15.1.4 隸屬函數 705 15.1.5 模糊推理規則 715 15.2 模糊控制繫統的設計 718 15.2.1 模糊控制繫統的組成 718 15.2.2 模糊控制繫統的設計方法 718 15.3 MATLAB模糊邏輯工具箱 721 15.3.1 模糊推理繫統編輯器 722 15.3.2 隸屬度函數編輯器 723 15.3.3 模糊規則編輯器 724 15.3.4 模糊規則觀察器 724 15.3.5 模糊推理輸入/輸出曲面觀察器 725 15.3.6 使用MATLAB命令實現模糊邏輯繫統 731 15.3.7 模糊邏輯工具箱命令函數簡介 735 15.4 Sugeno型模糊推理繫統 758 15.4.1 Sugeno型模糊推理繫統簡介 758 15.4.2 Sugeno型模糊推理繫統實例 758 15.4.3 Mamdani繫統與Sugeno繫統的比較 761 15.5 模糊理論在控制工程中的應用 761 15.5.1 模糊控制 761 15.5.2 模糊建模 766 15.5.3 模糊控制與Simulink的結合應用 769