第1章MATLABR2016a基础知识 1
1.1 MATLAB的概述 1
1.1.1 MATLAB的发展史 1
1.1.2 MATLAB的主要功能 3
1.1.3 MATLAB的技术特点 4
1.1.4 MATLAB R2016a新增功能 5
1.1.5 MATLAB产品说明 8
1.2 MATLAB的安装与激活 9
1.3 MATLAB的工作环境 13
1.3.1菜单／工具栏 15
1.3.2命令窗口 15
1.3.3历史窗口 16
1.3.4 工作空间 16
1.3.5 当前文件夹 17
1.3.6搜索路径及设置 18
1.3.7 M文件编辑 20
1.4 MATLAB帮助系统 20
1.4.1纯文本帮助 21
1.4.2 Demos帮助 22
1.4.3帮助导航浏览器 22
1.5 MATLAB的工具箱 23
1.6 MATLAB的实例演示 23
1.7 MATLAB计算基础 26
1.7.1数据类型 27
1.7.2数组 38
1.7.3矩阵及其运算 50
1.7.4高维数组 56
1.7.5稀疏矩阵 59
1.8控制语句 62
1.8.1 for循环结构 62
1.8.2 while循环结构 63
1.8.3 if-else-end结构 64
1.8.4 switch-case结构 65
1.8.5 try-catch模块 68
1.9 M函数 70
1.10可视化 72
1.10.1二维绘图 72
1.10.2三维绘图 81
第2章Simulink基础知识 88
2.1 Simulink的概述 88
2.1.1 Simulink的功能 88
2.1.2 Simulink的特点 89
2.2 Simulink的导引 90
2.2.1 Simulink的安装 90
2.2.2 Simulink的启动 91
2.2.3 Simulink工作环境 92
2.2.4第一个Simulink模型实例 92
2.3 Simulink的扩展功能 94
2.4 Simulink的工作原理 95
2.4.1计算机动态系统仿真 95
2.4.2 Simulink求解器 97
2.4.3求解器参数设置 98
2.5 Simulink的组成 102
2.5.1应用工具箱 103
2.5.2扩展模块库 104
2.6 Simulink环境 104
2.7 Simulink模块库 105
2.7.1常用模块库 106
2.7.2连续模块库 106
2.7.3仪表板模块库 107
2.7.4不连续模块库 108
2.7.5离散模块库 108
2.7.6逻辑与位操作模块库 110
2.7.7查表模块库 111
2.7.8数学运算模块库 111
2.7.9模型扩展模块库 113
2.7.10模型验证模块库 114
2.7.11端口与子系统模块库 115
2.7.12信号属性模块库 116
2.7.13信号路由模块库 117
2.7.14信号接收器模块库 118
2.7.15 输入源模块库 118
2.7.16用户自定义模块库 119
2.8 Simulink系统模型 120
2.8.1 Simulink菜单 120
2.8.2打开系统模型 121
2.8.3输入Simulink命令 121
2.8.4保存系统模型 124
2.8.5打印模型及生成报告 124
2.9 Simulink的基本操作 128
2.9.1模块的基本操作 128
2.9.2信号线的基本操作 129
2.9.3系统模型的基本操作 130
2.9.4子系统建立 131
2.10 Simulink仿真实例 133
第3章MATLAB/Simulink系统仿真 135
3.1系统仿真与仿真概述 135
3.1.1仿真方法与仿真工具的关系 135
3.1.2仿真环境的要求 136
3.2 MATLAB建模仿真 138
3.2.1 MATLAB实现静态系统 139
3.2.2 MATLAB实现动态系统 141
3.2.3 MATLAB实现状态方程 146
3.3 Simulink建模仿真 149
3.3.1 Simulink实现简单系统 149
3.3.2 Simulink实现离散系统 153
3.3.3 Simulink实现连续系统 158
3.3.4 Simulink实现混合系统 165
3.4命令行方式实现动态仿真 169
3.4.1 sim命令实现动态仿真 169
3.4.2模型线性化 176
3.4.3求取平均点 179
第4章Simulink子系统与封装 181
4.1子系统介绍 181
4.1.1子系统定义 181
4.1.2创建子系统 183
4.1.3子系统的基本操作 184
4.1.4浏览层级子系统 184
4.2高级子系统 186
4.2.1使能子系统 186
4.2.2触发子系统 191
4.2.3触发使能子系统 195
4.2.4交替创建执行子系统 196
4.3 Simulink控制流语句 198
4.3.1 if-else语句 198
4.3.2 Switch语句 200
4.3.3 While语句 201
4.3.4 for语句 203
4.3.5 Simulink控制流的实现 204
4.4封装子系统 207
4.4.1封装子系统的概述 207
4.4.2创建封装模块动态对话框 213
4.5 S-function函数 217
4.5.1 S-function的概述 217
4.5.2 S-function的概念 218
4.5.3 S-function模块 221
4.5.4 S-function的工作原理 223
4.5.5 S-function的仿真流程 224
4.5.6 S-function的回调程序 225
4.5.7编写M文件的S-function函数 225
4.5.8 S-function模板实现 230
第5章MATLAB/Simulink动力系统仿真 241
5.1动力学微分模型 241
5.1.1动力学建模概述 241
5.1.2动力学建模基本定理 242
5.2数值微积分法 246
5.2.1数值积分法 246
5.2.2数值微分法 248
5.2.3龙格-库塔法 252
5.2.4四阶龙格-库塔法 254
5.2.5隐式逐步积分法 257
5.2.6微分方程的边值问题 260
5.3传递函数模型 265
5.3.1传递函数的概述 265
5.3.2传递函数的基本环节 265
5.3.3传递函数的形式 267
5.3.4传递函数的仿真与建模 272
5.4状态空间模型 281
5.4.1状态空间模型的形式 282
5.4.2状态空间的相似变换 284
5.4.3状态空间与传递函数模型间的转换 286
5.4.4串并联法实现模型间转换 294
5.4.5建立状态空间仿真模型 299
5.5系统的瞬态响应分析 303
5.5.1一阶系统的瞬态分析 304
5.5.2二阶系统的瞬态分析 306
5.5.3 MATLAB/Simulink仿真建模 311
5.6系统频域分析 313
5.6.1单位脉冲与频率响应函数 313
5.6.2频率响应建模与仿真 317
第6章MATLAB/Simulink通信系统仿真 324
6.1通信系统的介绍 324
6.1.1通信系统的分类 324
6.1.2通信系统的组成 326
6.1.3模拟通信系统的概述 328
6.1.4数字通信系统的概述 328
6.2通信仿真方法 330
6.2.1状态方程求解法 330
6.2.2蒙特卡罗方法 333
6.2.3混合方法 336
6.3信源与信道模块 339
6.3.1信源模块 339
6.3.2信道模块 345
6.3.3信源与信道模块应用 349
6.4滤波器 351
6.4.1滤波器最小阶和3dB截止频率 352
6.4.2线性滤波器的常用命令 353
6.4.3滤波器的实现 353
6.5调制与解调 361
6.5.1基带模型与调制通带 362
6.5.2调制／解调MATLAB实现 362
6.5.3调制／解调模块 367
6.5.4调制／解调模块实现 374
6.6数字调制／解调模型 376
6.6.1数字调制／解调模型介绍 376
6.6.2数字调制／解调模型实现 385
第7章MATLAB/Simulink模糊控制系统仿真 388
7.1模糊理论的概述 388
7.1.1模糊集合 388
7.1.2模糊关系 389
7.1.3模糊逻辑 390
7.1.4模糊语言 390
7.1.5模糊推理 391
7.1.6模糊控制系统的组成 392
7.2模糊逻辑控制函数 395
7.2.1高斯型隶属函数 395
7.2.2三角形隶属函数 397
7.3模糊逻辑控制箱图形界面 398
7.3.1基本FIS编辑器 398
7.3.2隶属函数编辑器 399
7.3.3绘制FIS 400
7.3.4设置模糊系统属性 401
7.3.5规则编辑器 401
7.3.6规则观察器 402
7.3.7曲面观察器 403
7.4模糊聚类分析 403
7.4.1模糊C-均值聚类 403
7.4.2减法聚类 408
7.4.3其他聚类 412
7.5模糊控制系统仿真 417
7.5.1模糊逻辑工具箱 417
7.5.2 PID控制器 424
7.5.3 Rule观察器 427
7.5.4 Surface观察器 427
7.5.5自带的模糊控制实例 428
第8章MATLAB/Simulink神经网络系统仿真 431
8.1神经网络的概述 431
8.1.1神经元模型 432
8.1.2神经网络结构 434
8.1.3神经网络的学习规则 435
8.2 MATLAB神经网络工具箱 436
8.3感知器神经网络 441
8.3.1感知器网络结构 442
8.3.2感知器的应用 442
8.4 BP神经网络 444
8.4.1 BP神经网络模型 444
8.4.2 BP网络学习算法 446
8.4.3 BP神经网络应用 447
8.5 RBF神经网络 451
8.5.1 RBF神经元模型 451
8.5.2 RBF网络模型 452
8.5.3 RBF神经网络传递函数 452
8.5.4 RBF神经网络的创建与学习过程 453
8.5.5径向基网络的应用 454
8.6自组织竞争人工神经网络 458
8.6.1网络结构 458
8.6.2竞争学习规则 459
8.6.3竞争网络的训练过程 461
8.6.4自组织竞争网络的应用 461
8.7反馈型神经网络 468
8.7.1 Elman网络 469
8.7.2 Hopfield网络 472
8.8基于Simulink神经网络 476
8.8.1神经网络模块 476
8.8.2创建模块 478
8.9基于Simulink神经网络控制系统 480
8.9.1神经网络预测控制器 481
8.9.2反馈线性化控制器 483
8.9.3模型参考控制器 486
参考文献 490