作品简介

本书以MATLAB R2016a为平台,在讲解各种智能算法的过程中给出相应的实例。全书共分30章,主要介绍了控制系统设计应用、神经网络设计应用、数字图像处理算法分析及应用、通信系统的实际应用和数字信号处理技术等内容。本书可作为控制工程、通信工程、电子信息工程专业广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书,也可作为从事高等教育的教师、高等院校的在读理工科学生及相关领域的科研人员用书。

李晓东,男。2001年毕业于广西师范大学物理与电子学系,获得硕士学位。现佛山科学技术学院电子信息工程学院计算机系副教授,系主任。主要研究方向为人工智能,图像处理,模式识别等。发表论文15篇。作为主要参与人完成省部级项目3项并通过省部级鉴定。

作品目录

  • 内容简介
  • 前 言
  • 第1章 扩频通信系统的算法分析与实现
  • 1.1 扩频通信系统的仿真
  • 1.2 伪随机码的产生
  • 1.3 直接序列扩频系统
  • 1.4 利用MATLAB仿真演示直扩信号抑制余弦干扰
  • 1.5 跳频扩频系统
  • 1.6 BFSK/FH系统性能仿真
  • 第2章 图像的复原算法分析与实现
  • 2.1 图像复原概述
  • 2.2 图像的噪声
  • 2.3 图像复原方法
  • 2.4 MATLAB图像的复原方法
  • 第3章 通信系统设计的MATLAB实现
  • 3.1 设计通信系统的发射机
  • 3.2 设计通信系统的接收机
  • 3.3 通信系统的MATLAB实现
  • 第4章 模拟滤波器算法分析与设计
  • 4.1 模拟滤波器离散化分析
  • 4.2 模拟滤波器的最小阶数选择
  • 4.3 模拟滤波器的性能测试
  • 4.4 模拟滤波器的设计
  • 第5章 神经网络模糊控制设计与应用
  • 5.1 神经网络模糊控制器的结构
  • 5.2 神经网络的特征
  • 5.3 神经网络模糊控制器的应用
  • 5.4 神经模糊控制应用于洗衣机中
  • 第6章 故障信号检测分析与实现
  • 6.1 故障信号检测的理论分析
  • 6.2 实验结果与分析
  • 6.3 小波类型选择
  • 第7章 现代控制系统算法分析与实现
  • 7.1 可控性分析
  • 7.2 可观测性分析
  • 7.3 系统的极点配置
  • 7.4 系统状态观测器设计
  • 第8章 数字图像的运算分析与实现
  • 8.1 图像的点运算
  • 8.2 图像的代数运算
  • 第9章 离散时间信号算法分析与实现
  • 9.1 离散时间信号在MATLAB中的运算
  • 9.2 信号抽样及抽样定理
  • 第10章 自组织神经网络的函数实现
  • 10.1 创建函数
  • 10.2 学习函数
  • 10.3 竞争传递函数
  • 10.4 初始化函数
  • 10.5 距离函数
  • 10.6 训练竞争层函数
  • 10.7 绘图函数
  • 10.8 结构函数
  • 第11章 通信系统滤波器设计与实现
  • 11.1 模拟滤波器MATLAB函数
  • 11.2 数字滤波器MATLAB函数
  • 11.3 特殊滤波器MATLAB函数
  • 第12章 控制系统根轨迹校正分析与实现
  • 12.1 控制系统性能指标
  • 12.2 校正基本概念
  • 12.3 根轨迹校正法
  • 第13章 图像的几何运算分析与实现
  • 13.1 齐次坐标
  • 13.2 灰度插值
  • 13.3 图像平移
  • 13.4 图像旋转
  • 13.5 图像比例缩放
  • 第14章 IIR滤波器设计与实现
  • 14.1 从模拟滤波器设计IIR滤波器
  • 14.2 IIR滤波器的设计方法
  • 14.3 高通滤波器的设计
  • 第15章 自组织特征映射网络算法分析与应用
  • 15.1 自组织特征映射网络模型
  • 15.2 自组织特征映射网络结构
  • 15.3 自组织特征映射网络设计
  • 15.4 自组织特征映射网络应用
  • 第16章 模型预测控制设计与实现
  • 16.1 系统辨识
  • 16.2 广义预测控制
  • 第17章 通信系统模拟线性调制算法分析与实现
  • 17.1 双边带调幅与解调
  • 17.2 常规双边带调幅
  • 17.3 抑制载波双边带调幅
  • 17.4 单边带调幅与解调
  • 第18章 控制系统频域校正分析与实现
  • 18.1 频域响应校正法
  • 18.2 频域法的串联超前校正
  • 18.3 频域法的串联滞后校正
  • 18.4 频域串联滞后超前校正
  • 18.5 反馈校正
  • 第19章 图像的编码算法分析与实现
  • 19.1 图像压缩编码基础
  • 19.2 熵编码
  • 第20章 信号变换算法分析与实现
  • 20.1 快速傅里叶变换
  • 20.2 离散余弦变换
  • 20.3 Chirp Z变换
  • 20.4 离散希尔伯特变换
  • 第21章 神经网络的最小方差自校正控制
  • 21.1 神经网络控制结构
  • 21.2 最小方差自校正控制
  • 第22章 BAM与BSB网络算法分析与实现
  • 22.1 双向联想记忆神经网络
  • 22.2 盒中脑模型网络
  • 第23章 滤波器设计原理和实现方法
  • 23.1 自适应滤波器
  • 23.2 格型滤波器
  • 23.3 线性预测滤波器
  • 第24章 基于形态学的图像处理技术
  • 24.1 数学形态学概述
  • 24.2 数学形态学的基本概念
  • 24.3 数学形态学的分类
  • 24.4 形态学的基本运算
  • 第25章 Elman网络算法分析与实现
  • 25.1 Elman网络结构
  • 25.2 修正网络权值的学习算法
  • 25.3 稳定性推导
  • 25.4 对角递归网络稳定时学习速率的确定
  • 25.5 Elman神经网络与训练
  • 25.6 Elman神经网络的应用
  • 第26章 自动控制实际系统的分析设计
  • 26.1 传递函数模型分析
  • 26.2 传递函数模型的MATLAB实现
  • 26.3 状态空间模型分析
  • 26.4 状态空间模型的MATLAB实现
  • 26.5 零极点增益模型分析
  • 26.6 零极点增益模型的MATLAB实现
  • 第27章 图像编码算法的MATLAB实现
  • 27.1 变换编码
  • 27.2 行程编程
  • 27.3 预测编码
  • 第28章 信号的小波分析与处理
  • 28.1 信号分析
  • 28.2 信号去噪
  • 28.3 提升小波变换用于信号处理
  • 第29章 LVQ神经网络算法分析与应用
  • 29.1 学习向量量化的网络结构
  • 29.2 学习向量量化的网络学习
  • 29.3 学习向量量化的学习算法的改进
  • 29.4 学习向量量化的网络应用
  • 第30章 离散控制系统的算法分析与实现
  • 30.1 离散控制系统的基本概念
  • 30.2 离散信号的数字描述
  • 30.3 Z变换
  • 参考文献
  • 反侵权盗版声明
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