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基本信息

书名:MATLAB与控制理论实验教程

：19.80元

售价：14.5元,便宜5.3元,折扣73

作者:汪宁

出版社：机械工业出版社

出版日期：2011-05-01

ISBN：9787111337591

字数：

页码：151

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

内容提要

《MATLAB与控制理论实验教程》是为高等学校自动化、电气工程及其自动化、通信工程类等相关专业编写的MATLAB和控制理论实验课程教材。本书共分6章，包括控制理论实验概述，MATLAB程序设计语言基础，Simulink仿真集成环境，自动控制系统的模拟计算机仿真，自动控制系统的数字计算机仿真以及相关的实验单元等内容。
n　　《MATLAB与控制理论实验教程》可以作为大专院校MATLAB和控制理论课程的实验教材，也可以作为从事自动化、电气工程、通信工程、电子工程的工程技术人员的参考书。

目录

作者介绍

文摘

序言

《工程应用中的数值计算与数据分析》 内容概述 本书旨在为广大工程技术人员、科研工作者以及高等院校相关专业学生提供一本系统、实用且易于掌握的数值计算与数据分析工具书。在当今数据驱动的工程实践中，高效准确地处理和分析数据是解决复杂工程问题的基础。本书内容紧密围绕工程应用，从理论基础出发，深入浅出地介绍一系列核心的数值计算方法和数据分析技术，并通过大量的工程实例进行讲解和演示，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 全书共分为五个部分： 第一部分：数值计算基础与工程应用 本部分首先回顾并梳理了工程计算中常用的数学基础概念，例如线性代数、微积分、微分方程等，并强调了这些数学概念在数值计算中的重要性。在此基础上，本书详细介绍了以下关键的数值计算方法： 方程组求解：涵盖了线性方程组和非线性方程组的多种数值求解方法，包括高斯消元法、LU分解、迭代法（如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）等，并讨论了在工程中选择合适方法的原则。 插值与拟合：介绍了多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）以及样条插值，并深入讲解了曲线拟合技术，特别是最小二乘法及其在数据平滑和趋势分析中的应用。 数值积分与微分：详细阐述了牛顿-科特斯公式（如梯形法则、辛普森法则）、高斯求积等数值积分方法，以及有限差分法等数值微分方法，并结合工程中常见的积分与微分问题，如面积计算、流体计算、动力学响应分析等进行说明。 常微分方程数值解：系统介绍了欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等求解常微分方程初值问题和边值问题的方法，并讨论了这些方法在工程模拟中的适用性和精度分析。 在每一种数值计算方法介绍后，本书都配以精心设计的工程实例，例如材料力学中的应力分析、电路分析中的暂态响应计算、热传导过程的模拟等，引导读者理解算法的实现细节和应用场景，并强调了数值计算的误差分析与稳定性问题。 第二部分：数据处理与可视化 本部分聚焦于工程领域中的数据收集、整理、清洗、分析与可视化，这是从原始数据中提取有用信息、进行决策的关键环节。 数据预处理：讲解了数据采集的常见问题，以及数据清洗的技术，包括缺失值处理、异常值检测与剔除、数据平滑和归一化等，确保输入到分析模型的數據的质量。 统计分析基础：回顾了描述性统计量（均值、方差、标准差、中位数等）的计算与解释，并介绍了推断性统计的基本概念，如假设检验、置信区间等，帮助读者理解数据的内在规律和不确定性。 数据可视化技术：本书着重介绍如何使用各种图表有效地呈现数据，包括但不限于散点图、折线图、柱状图、饼图、直方图、箱线图以及三维图形等。通过图示的技巧和原则，指导读者选择最适合表达数据特征和分析结果的可视化方式，以直观地揭示数据中的模式、趋势和关联。 工程数据案例分析：结合实际工程数据，例如传感器监测数据、实验测量数据、模拟仿真结果等，演示如何运用所学的统计方法和可视化技术进行深入的分析，从而支持工程设计、故障诊断、性能评估等。 第三部分：高级数据分析方法在工程中的应用 在掌握了基础的数据处理和统计分析方法后，本部分将进一步介绍一些更高级的数据分析技术，这些技术在现代工程分析中扮演着越来越重要的角色。 回归分析：详细讲解了线性回归、多项式回归以及多元回归模型，包括模型建立、参数估计、显著性检验和模型诊断。特别关注回归模型在预测工程参数、建立工程经验公式、优化设计参数等方面的应用。 时间序列分析：介绍了时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性、随机性），以及常用的时间序列模型，如ARIMA模型，并讨论了其在预测系统行为、监测设备运行状态等方面的应用。 聚类与分类：讲解了无监督学习的聚类算法（如K-means）用于数据分组和模式识别，以及监督学习的分类算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树）用于工程对象的分类和识别，例如产品质量分类、故障模式识别等。 降维技术：介绍了主成分分析（PCA）等降维方法，帮助读者处理高维工程数据，提取关键特征，降低计算复杂度，并提升可视化效果。 第四部分：工程应用案例研究 本部分精选了一系列具有代表性的工程应用案例，将前三部分介绍的数值计算和数据分析技术融会贯通，进行综合应用。这些案例涵盖了不同的工程领域，例如： 结构工程：利用数值方法求解复杂的结构力学方程，分析应力应变分布，并结合数据分析优化结构设计。 机械工程：对机械系统的动态行为进行建模和仿真，分析振动和噪声，并利用数据挖掘技术进行故障预测。 电子工程：分析电子电路的性能参数，利用统计方法优化电路设计，并对信号进行去噪和特征提取。 化学工程：模拟化学反应过程，优化工艺参数，并利用数据分析技术预测产品质量。 航空航天工程：进行飞行器气动性能仿真，分析飞行数据，并利用优化算法改进设计。 每个案例都提供了详细的背景介绍、问题描述、方法选择、具体实施步骤以及结果分析，力求让读者在实践中学习和巩固所学知识。 第五部分：附录 附录部分提供了常用的工程计算工具的简介和使用建议（例如，本书虽然聚焦于方法本身，但会提及一些在工程中广泛使用的计算软件，如Excel、Python的NumPy/SciPy/Pandas/Matplotlib库、MATLAB等，并给出一些初步的使用指导，但不会深入讲解具体软件的编程细节，避免本书内容被局限于特定软件），以及相关数学公式和参考资料，方便读者查阅和进一步学习。 本书特色 强调理论与实践的结合：本书在介绍理论方法的同时，始终围绕具体的工程问题展开，通过大量的实例和案例分析，使读者能够深刻理解理论知识的应用价值。 面向工程实际：内容的选择和侧重点都紧密结合工程实践中的常见需求和挑战，旨在培养读者解决实际工程问题的能力。 由浅入深，循序渐进：从基础的数值计算和数据处理方法开始，逐步深入到更高级的分析技术，确保不同基础的读者都能有所收获。 清晰的逻辑结构：全书结构清晰，内容组织合理，易于读者理解和查阅。 丰富的工程案例：精选的案例覆盖面广，具有代表性，能够帮助读者建立知识体系，并将所学应用于多领域。 适用读者 从事机械、电子、材料、土木、航空航天、生物医学工程等领域的工程师、技术人员。 从事工程研究和开发的科研人员。 高等院校机械工程、电子工程、自动化、计算机科学、应用数学等相关专业的本科生和研究生。 对工程数值计算和数据分析感兴趣的读者。 本书的出版，旨在为工程技术人员提供一个坚实的理论基础和实用的实践指导，帮助他们在日益复杂的工程挑战中，更高效、更准确地进行数值计算与数据分析，从而推动工程技术的进步。