神经.模糊.预测控制及其MATLAB实现 (第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

作  者:李国勇 定  价:49.8 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2013年05月01日 页  数:367 装  帧:平装 ISBN:9787121202841 ●
●篇 神经网络控制及其MATLAB实现
●第1章 神经网络理论 （1）
●1.1 神经网络的基本概念 （2）
●1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 （2）
●1.1.2 人工神经元模型 （3）
●1.1.3 神经网络的结构 （5）
●1.1.4 神经网络的工作方式 （6）
●1.1.5 神经网络的学习 （6）
●1.1.6 神经网络的分类 （9）
●1.2 典型神经网络的模型 （9）
●1.2.1 MP模型 （9）
●1.2.2 感知机 （11）
●1.2.3 自适应线性神经网络 （15）
●1.2.4 BP神经网络 （17）
●1.2.5 径向基神经网络 （27）
●1.2.6 竞争学习神经网络 （31）
●1.2.7 学习向量量化神经网络 （40）
●1.2.8 Elman神经网络 （41）
●1.2.9 Hopfield神经网络 （42）
●部分目录

内容简介

本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。书中取材优选实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。

《精通信号处理：理论、算法与MATLAB实践》（第二版） 内容简介 本书深入浅出地阐述了信号处理的核心理论，系统介绍了各类经典与现代的信号处理算法，并结合MATLAB语言，提供了丰富的实例和详尽的实现步骤，旨在帮助读者建立扎实的信号处理知识体系，掌握实际应用能力。全书共分为四个部分，涵盖了信号与系统的基础、离散时间信号处理、傅里叶变换及其应用，以及现代信号处理技术。 第一部分：信号与系统的基础 本部分旨在为读者搭建理解信号处理的基石。我们从信号的定义、分类及其基本性质入手，介绍连续时间信号和离散时间信号的数学表示方法，如冲激信号、阶跃信号、指数信号等。接着，我们将深入探讨系统的概念，包括线性时不变（LTI）系统、因果系统、稳定系统等关键特性。通过详细讲解卷积运算，揭示LTI系统在输入信号作用下的输出特性。此外，本部分还将介绍信号的能量和功率概念，为后续信号分析打下基础。通过直观的图示和严谨的数学推导，读者能够清晰地理解信号与系统之间的内在联系。 第二部分：离散时间信号处理 本部分将重点聚焦于离散时间信号的处理，这是数字信号处理的核心。我们将首先介绍离散时间傅里叶变换（DTFT），阐述其作为连续时间傅里叶变换（CTFT）在离散时间信号上的类比，并探讨其在频域分析中的作用。在此基础上，我们将引入离散傅里叶变换（DFT），详细介绍其计算方法（如FFT算法的原理和不同实现方式），以及它在实际信号分析中的重要应用，例如频谱分析、滤波器设计等。 在滤波器设计方面，本书将系统介绍无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。对于IIR滤波器，我们将深入讲解双线性变换法、脉冲不变法等经典设计方法，并讨论其设计原则和性能权衡。对于FIR滤波器，我们将重点介绍窗函数法和频率采样法，分析不同窗函数对滤波器性能的影响，并介绍Parks-McClellan算法等最优设计方法。本书还将详细阐述滤波器的分类，如低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们在信号去噪、信号分离等方面的应用。 此外，本部分还将介绍抽样定理，包括奈奎斯特抽样准则和过采样、欠采样等概念，并讨论采样率选择对信号信息损失的影响。还会涉及插值和抽取技术，解释如何在不同采样率的离散信号之间进行转换，以及其在多速率信号处理中的应用。 第三部分：傅里叶变换及其应用 本部分将围绕傅里叶变换这一强大的数学工具，深入探讨其在信号分析和处理中的广泛应用。除了在第二部分已经介绍的DTFT和DFT，这里将进一步拓展。我们将详细介绍傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）的理论基础，包括周期信号和非周期信号的分解，以及它们在时域和频域之间的转换。 本部分将重点关注傅里叶变换在频谱分析中的应用，包括如何通过频谱图揭示信号的频率成分、周期性以及能量分布。我们将分析不同信号的频谱特性，例如正弦波、方波、方脉冲等。 此外，本书还将深入讲解傅里叶变换在卷积定理中的应用。卷积是描述LTI系统输出的重要数学运算，而在频域中，卷积运算可以简化为乘法运算，这极大地简化了系统分析和滤波器设计。本书将通过大量实例展示如何利用傅里叶变换来高效地计算卷积。 对于随机信号的处理，本部分将引入功率谱密度（PSD）的概念，解释如何通过功率谱密度来描述随机信号的频率成分的功率分布。我们将介绍如何利用DFT来估计信号的功率谱密度，并讨论不同估计方法（如周期图法、Welch法）的优缺点。 第四部分：现代信号处理技术 本部分将聚焦于一些现代的、更高级的信号处理技术，以满足当前复杂应用的需求。 我们将介绍小波变换。小波变换相比于傅里叶变换，具有时间和频率局部化的能力，能够更好地分析非平稳信号，即信号的频率成分随时间变化的信号。本书将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），包括不同的小波族（如Haar、Daubechies、Mexican Hat）及其特点。我们将详细阐述小波分解和重构的过程，以及其在信号去噪、特征提取、图像压缩等领域的应用。 接着，我们将探讨自适应信号处理。自适应信号处理算法能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，以达到最佳的处理效果。本书将重点介绍LMS（Least Mean Squares）算法和RLS（Recursive Least Squares）算法。我们将详细推导这些算法的原理，并分析其收敛速度和性能。自适应信号处理在噪声抵消（ANC）、回声消除、信道均衡等领域具有广泛应用，本书将通过实例进行说明。 此外，本部分还将简要介绍盲信号分离（Blind Source Separation, BSS）的基本概念。盲信号分离的目标是在不知道原始信号及其混合方式的情况下，将混合后的信号分离成原始信号。我们将介绍独立成分分析（ICA）等主要BSS技术的基本原理，并探讨其在语音信号分离、医学信号处理等方面的潜在应用。 MATLAB实践 贯穿全书的“MATLAB实践”部分是本书的一大特色。针对每一个理论概念和算法，本书都提供了详细的MATLAB实现代码示例。这些示例程序从简到繁，循序渐进，旨在帮助读者将理论知识转化为实际操作。每一个代码示例都附有清晰的注释，解释了代码的功能、关键函数的使用以及程序的运行逻辑。读者可以通过运行这些代码，观察仿真结果，加深对信号处理原理的理解。 本书的MATLAB部分将充分利用MATLAB强大的信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）和科学计算能力。读者将学习如何使用MATLAB进行信号的生成与分析、滤波器设计与仿真、频谱分析、小波变换、自适应滤波器的实现等。此外，还将介绍如何利用MATLAB的可视化工具（如`plot`、`fft`、`spectrogram`等函数）来直观地展示信号的时域、频域特性以及处理结果。 本书特色 理论与实践深度结合： 既有严谨的数学推导和理论阐述，又有大量与理论相对应的MATLAB实现，让读者能够学以致用。 循序渐进的教学设计： 内容从基础概念逐步深入到高级算法，适合不同层次的读者。 丰富的实例驱动： 大量实际应用场景的案例分析，帮助读者理解信号处理在工程中的价值。 MATLAB工具箱的有效利用： 充分展示MATLAB在信号处理领域的强大功能，赋能读者解决实际问题。 清晰易懂的语言风格： 采用简洁明了的语言，配合直观的图示，降低学习难度。 适用读者 电子工程、通信工程、计算机科学、自动化、控制工程等相关专业的本科生和研究生。 从事信号处理、通信系统、图像处理、模式识别、数据分析等领域的研究人员和工程师。 希望系统学习信号处理理论并掌握MATLAB实践技能的自学者。 本书致力于成为读者在信号处理领域学习和探索的宝贵资源，帮助读者在理论理解和工程实践上都取得显著进步。