MATLAB 5.x工具箱使用技巧与实例

第一章 MATLAB及其工具箱概述
1.1 MATLAB的发展历史
1.2 与MATLAB适配的操作系统
1.3 MATLAB 5.x工具箱简介
1.4 MATLAB入门
1.4.1 菜单选项
1.4.2 通用操作指令
1.4.3 数、变量、表达式和语句
1.4.4 图形
1.4.5 产生数据
1.5 如何获取关于MATLAB的最新信息
第二章 信号处理工具箱
2.1 信号处理的基本知识
2.1.1 信号的表示方法
2.1.2 波形的产生
2.1.3 产生周期信号
2.1.4 基本函数sinc和diric
2.2 滤波器分析与设计
2.2.1 卷积与滤波
2.2.2 滤波器与传递函数
2.2.3 脉冲响应
2.2.4 用函数滤波
2.2.5 滤波器的频率响应和零极点分析
2.3 线性系统变换
2.3.1 离散系统模型
2.3.2 连续系统模型
2.4 滤波器设计
2.4.1 IIR滤波器设计
2.4.2 IIR滤波器阶的选择
2.4.3 FIR滤波器设计
2.5 信号变换
2.6 统计信号处理
2.6.1 相关函数和相关系数
2.6.2 协方差
2.6.3 谱密度
2.7 窗函数
2.7.1 基本窗函数
2.7.2 升余弦窗函数
2.7.3 切比雪夫窗函数
2.7.4 凯瑟窗函数
2.8 参数化建模
2.8.1 时域模型
2.8.2 频域模型
第三章 控制系统工具箱
3.1 控制系统的数学描述
3.1.1 连续系统
3.1.2 离散系统
3.2 模型的建立、连接与转换
3.2.1 模型的建立
3.2.2 系统模型的连接
3.2.3 系统模型的转换
3.3 模型的简化与实现
3.4 模型属性函数
3.5 控制系统分析
3.5.1 时域响应
3.5.2 频域响应
3.6 系统设计工具
3.7 数值计算和方程求解
3.8 控制系统设计实例
第四章 小波分析工具箱
4.1 小波分析的基本理论
4.1.1 从傅里叶变换到小波变换
4.1.2 连续小波变换
4.1.3 离散小波变换
4.2 小波分析工具箱中的通用函数
4.3 小波函数
4.3.1 常用小波函数（系）介绍
4.3.2 工具箱中的小波函数
4.4 一维小波变换
4.5 二维小波变换
4.6 多分辨分析和小波包变换
4.6.1 多分辨分析
4.6.2 小波包分析
4.6.3 小波包算法函数
4.7 信号和图像的消噪与压缩
4.8 树操作应用函数
第五章 神经网络工具箱
5.1 神经网络工具箱函数
5.2 感知器
5.2.1 感知器神经网络函数
5.2.2 感知器神经元模型详解
5.2.3 感知器设计实例
5.3 线性神经网络
5.3.1 线性神经网络函数
5.3.2 线性神经元模型详解
5.3.3 线性神经网络的设计实例
5.4 BP网络
5.4.1 BP网络函数
5.4.2 BP神经元模型
5.4.3 BP网络设计实例
5.4.4 BP算法的改进及其设计实例
5.5 径向基函数网络
5.5.1 径向基函数网络的仿真函数
5.5.2 径向基函数神经元模型解说
5.5.3 径向基函数网络的设计实例
5.6 联想学习算法
5.7 自组织网络
5.7.1 竞争学习网络设计实例
5.7.2 自组织特征映射及其设计实例
5.8 学习矢量量化
5.8.1 LVQ模型
5.8.2 LVQ网络设计实例
5.9 反馈网络
5.9.1 Elman网络的结构及函数用法
5.9.2 Elman网络设计实例
5.9.3 Hopfield网络
5.10 神经网络的应用实例
第六章 忧化工具箱
6.1 工具箱函数及语法解说
6.1.1 求极小值的函数
6.1.2 求解矩阵问题的函数
6.1.3 关于参数OPTIONS
6.2 常用的优化算法
6.2.1 无约束条件优化
6.2.2 拟牛顿法优化
6.2.3 最小二乘法优化
6.2.4 非线性最小二乘法的实现
6.2.5 约束条件下的优化
6.2.6 序列二次规划（SQP）的实现
6.2.7 常见问题及推荐的解决办法
6.3 基本应用说明
6.3.1 表达式优化
6.3.2 优化的数值解过程
6.4 应用示例
参考文献