MATLAB 2018從入門到精通

第 1 章 基礎入門 1

1.1 MATLAB的安裝 1

1.2 MATLAB的啟動及操作介面 3

1.2.1 MATLAB的啟動 3

1.2.2 MATLAB的操作介面 3

1.3 M檔編輯器 4

1.3.1 M檔編輯器的啟動 5

1.3.2 用M檔編寫簡單的程式 5

1.4 MATLAB幫助及其使用 6

1.4.1 幫助的類型 7

1.4.2 常用説明指令 7

1.4.3 Help幫助流覽器 8

第 2 章 符號計算 11

2.1 符號物件的創建 11

2.1.1 創建符號變數和運算式 11

2.1.2 符號與數值之間的轉化 15

2.1.3 符號運算式的化簡 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陣列和矩陣運算基礎 53

3.1 陣列的創建、運算及定址 53

3.1.1 陣列的創建 53

3.1.2 陣列的運算規則 58

3.1.3 陣列的操作 59

3.1.4 陣列的定址 62

3.1.5 關係和邏輯操作 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 特徵值及特徵向量 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 常用的統計分佈指令 102

4.1.2 概率函數、分佈函數和亂數 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 離散資料圖形的繪製 161

5.1.2 連續函數曲線的繪製 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 圖形視窗的創建 202

5.4.2 圖形視窗的功能表 203

第6章 M檔程式設計基礎 207

6.1 M文件 207

6.1.1 M指令檔 207

6.1.2 M函數檔 209

6.1.3 區域變數和全域變數 210

6.1.4 M函數檔的一般結構 213

6.2 資料及資料檔案 214

6.2.1 資料類型 214

6.2.2 資料的輸入與輸出 216

6.3 程式的流程控制 219

6.3.1 迴圈語句 219

6.3.2 if條件陳述式 224

6.3.3 switch-case語句 227

6.3.4 控制程式流的其他常用指令 229

6.4 程式的調試與優化 233

6.4.1 程式的直接調試法 233

6.4.2 調試器的使用 238

6.4.3 程式設計優化 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 函數控制碼 245

6.6.1 函數控制碼的創建和顯示 245

6.6.2 函數控制碼的基本操作 246

第7章 圖形化使用者介面 250

7.1 對象和控制碼 250

7.1.1 控制碼 250

7.1.2 對象 251

7.2 GUI圖形簡介 254

7.2.1 GUIDE的啟動 254

7.2.2 GUI範本 255

7.2.3 圖形化使用者介面的設計步驟 258

7.2.4 回呼函數 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 常用物件介紹 267

7.4 圖形化使用者介面綜合實例 273

第8章 Simulink交互模擬集成環境 277

8.1 Simulink運行方法及視窗 278

8.2 Simulink常用模組庫 279

8.2.1 連續（Continuous）模組庫 280

8.2.2 非連續（Discontinuous）模組庫 281

8.2.3 離散（Discrete）模組庫 282

8.2.4 數學運算（Math Operations）模組庫 283

8.2.5 輸出（Sinks）模組庫 284

8.2.6 輸入源（Sources）模組庫 285

8.3 Simulink功能模組的處理 286

8.3.1 Simulink模組參數設置 286

8.3.2 Simulink 模組間連線處理 287

8.3.3 Simulink 模組基本操作 289

8.4 Simulink建模仿真實例 291

8.5 子模組封裝技術 301

8.5.1 子 301

8.5.2 封裝模組 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檔編寫S函數 308

第9章 MATLAB在自動控制中的應用 313

9.1 控制穩定性分析 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 控制的性能指標分析 335

9.2.1 控制的時域特性 335

9.2.2 控制的頻域特性 339

9.3 控制校正設計的MATLAB實現 341

9.3.1 控制校正設計概述 341

9.3.2 控制伯德圖校正設計方法 341

9.3.3 控制的根軌跡校正設計 352

9.3.4 單輸入單輸出設計工具 360

第 10章優化方法 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 線性規劃的基本演算法─單純形法 367

10.2 無約束優化 373

10.2.1 無約束優化的基本演算法 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 數位信號處理 394

11.1 數位信號處理與離散時間 394

11.1.1 數位信號處理概述 394

11.1.2 數位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 週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 無限脈衝回應數位濾波器的設計及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數位濾波器設計常用的MATLAB函數 444

11.6.5 IIR數位濾波器的設計 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數位濾波器的直接設計法 455

11.7 FIR數位濾波器設計及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數位濾波器的優化設計及MATLAB實現 474

第 12章 影像處理 480

12.1 數位圖像的基本原理 481

12.1.1 數位圖像的表示 481

12.1.2 數位圖像的MATLAB操作基礎 481

12.1.3 數位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 長條圖增強 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 一些基本的形態學演算法 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 無失真壓縮技術 533

12.5.3 失真壓縮技術 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 辨識 540

13.1辨識的基本理論 540

13.1.1和模型 540

13.1.2 辨識問題 541

13.1.3辨識的步驟 541

13.1.4辨識的誤差準則 542

13.2小二乘法參數辨識及其MATLAB模擬 544

13.2.1小二乘法的基本原理 544

13.2.2 加權小二乘法的基本原理 546

13.2.3小二乘法的遞推算法 550

13.2.4 增廣小二乘法及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小二乘模型的Bayes參數辨識 588

13.5.3 MATLAB模擬實例 589

13.6 神經網路模型辨識方法及MATLAB實現 593

13.6.1 神經網路基本介紹 594

13.6.2 BP神經網路 597

13.6.3 RBF神經網路辨識 603

13.7 模糊辨識及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 安排過渡過程模擬 626

14.3 微分跟蹤器及其MATLAB模擬 633

14.3.1 經典微分環節的雜訊放大效應 633

14.3.2 微分跟蹤器 634

14.3.3速控制綜合函數 641

14.4 誤差回饋控制律 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 模糊控制的設計 718

15.2.1 模糊控制的組成 718

15.2.2 模糊控制的設計方法 718

15.3 MATLAB模糊邏輯工具箱 721

15.3.1 模糊推理編輯器 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 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 758

15.4.1 Sugeno型模糊推理簡介 758

15.4.2 Sugeno型模糊推理實例 758

15.4.3 Mamdani與Sugeno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