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《MATLAB R2016a智能计算实例解析25则》源码

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简介：
本书提供了对MATLAB R2016a版本中智能计算技术的深入解析和25个实际案例分析及源代码，旨在帮助读者掌握该软件的应用技巧与编程方法。 目录 第1章 控制系统案例的MATLAB实现 1.1 MATLAB/Simulink在时域分析中的应用 1.2 MATLAB在积分中的应用 1.3 MATLAB在微分方程中的应用 1.4 MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用 1.5 MATLAB在频域响应中的应用 1.6 MATLAB/Simulink在状态空间的应用 1.7 MATLAB在PID控制器设计中的应用 1.8 MATLAB在导弹系统中的应用 第2章 通信系统建模与仿真 2.1 数字信号的传输 2.1.1 数字信号的基带传输 2.1.2 数字信号的载波传输 2.2 扩频系统的仿真 2.2.1 伪随机码产生 2.2.2 序列扩频系统 第3章 通信系统接收机设计 3.1 利用直接序列扩频技术设计发射机 3.2 利用IS-95前向链路技术设计接收机 3.3 利用OFDM技术设计接收机 3.4 通信系统的MATLAB实现 第4章 调制与解调信号的MATLAB实现 4.1 调制与解调简述 4.2 模拟调制与解调 4.2.1 模拟线性调制 4.2.2 双边带调幅调制 4.2.3 单边带调幅调制 4.2.4 模拟角度调制 4.2.5 脉冲编码调制 第5章 神经网络的预测控制 5.1 系统辨识 5.2 自校正控制 5.2.1 单步输出预测 5.2.2 最小方差控制 5.2.3 最小方差间接自校正控制 5.2.4 最小方差直接自校正控制 5.3 自适应控制 5.3.1 MIT自适应律 5.3.2 MIT归一化算法 5.4 预测控制 5.4.1 基于CARIMA模型的JGPC 5.4.2 基于CARMA模型的JGPC 第6章 控制系统校正方法的MATLAB实现 6.1 PID校正 6.1.1 PID调节简介 6.1.2 PID调节规律介绍 6.1.3 PID调节分析介绍 6.2 控制系统的根轨迹校正 6.2.1 根轨迹的超前校正 6.2.2 根轨迹的滞后校正 6.2.3 根轨迹的滞后超前校正 6.3 控制系统的频率校正 6.3.1 频率法的超前校正 6.3.2 频率法的滞后校正 第7章 通信系统的模型分析 7.1 滤波器的模型分析 7.1.1 滤波器的类型、参数指标分析 7.1.2 滤波器相关函数及模拟 7.1.3 滤波器的相关实现 7.2 通信系统的基本模型分析 7.2.1 模拟通信系统的基本模型分析 7.2.2 数字通信系统的基本模型分析 7.3 模拟通信系统的建模与仿真分析 7.3.1 调幅广播系统的仿真分析 7.3.2 调频立体声广播的信号结构 7.3.3 彩色电视信号的构成和频谱仿真分析 第8章 挠性结构振动控制的应用 8.1 挠性结构的概述 8.2 挠性结构的主动振动及仿真 8.2.1 前滤波 8.2.2 后滤波 8.2.3 仿真 第9章 基于小波的信号突变点检测算法研究 9.1 信号的突变性与小波变换 9.2 信号的突变点检测原理 9.3 实验结果与分析 9.3.1 Daubechies 5 小波用于检测含有突变点的信号 9.3.2 Daubechies 6 小波用于检测突变点 第10章 小波变换在信号特征检测中的算法研究 10.1 小波信号特征检测的理论分析 10.2 实验结果与分析 1

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  • 《MATLAB R2016a智能计算实例解析25则》源码
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    本书提供了对MATLAB R2016a版本中智能计算技术的深入解析和25个实际案例分析及源代码，旨在帮助读者掌握该软件的应用技巧与编程方法。 目录 第1章 控制系统案例的MATLAB实现 1.1 MATLAB/Simulink在时域分析中的应用 1.2 MATLAB在积分中的应用 1.3 MATLAB在微分方程中的应用 1.4 MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用 1.5 MATLAB在频域响应中的应用 1.6 MATLAB/Simulink在状态空间的应用 1.7 MATLAB在PID控制器设计中的应用 1.8 MATLAB在导弹系统中的应用 第2章 通信系统建模与仿真 2.1 数字信号的传输 2.1.1 数字信号的基带传输 2.1.2 数字信号的载波传输 2.2 扩频系统的仿真 2.2.1 伪随机码产生 2.2.2 序列扩频系统 第3章 通信系统接收机设计 3.1 利用直接序列扩频技术设计发射机 3.2 利用IS-95前向链路技术设计接收机 3.3 利用OFDM技术设计接收机 3.4 通信系统的MATLAB实现 第4章 调制与解调信号的MATLAB实现 4.1 调制与解调简述 4.2 模拟调制与解调 4.2.1 模拟线性调制 4.2.2 双边带调幅调制 4.2.3 单边带调幅调制 4.2.4 模拟角度调制 4.2.5 脉冲编码调制 第5章 神经网络的预测控制 5.1 系统辨识 5.2 自校正控制 5.2.1 单步输出预测 5.2.2 最小方差控制 5.2.3 最小方差间接自校正控制 5.2.4 最小方差直接自校正控制 5.3 自适应控制 5.3.1 MIT自适应律 5.3.2 MIT归一化算法 5.4 预测控制 5.4.1 基于CARIMA模型的JGPC 5.4.2 基于CARMA模型的JGPC 第6章 控制系统校正方法的MATLAB实现 6.1 PID校正 6.1.1 PID调节简介 6.1.2 PID调节规律介绍 6.1.3 PID调节分析介绍 6.2 控制系统的根轨迹校正 6.2.1 根轨迹的超前校正 6.2.2 根轨迹的滞后校正 6.2.3 根轨迹的滞后超前校正 6.3 控制系统的频率校正 6.3.1 频率法的超前校正 6.3.2 频率法的滞后校正 第7章 通信系统的模型分析 7.1 滤波器的模型分析 7.1.1 滤波器的类型、参数指标分析 7.1.2 滤波器相关函数及模拟 7.1.3 滤波器的相关实现 7.2 通信系统的基本模型分析 7.2.1 模拟通信系统的基本模型分析 7.2.2 数字通信系统的基本模型分析 7.3 模拟通信系统的建模与仿真分析 7.3.1 调幅广播系统的仿真分析 7.3.2 调频立体声广播的信号结构 7.3.3 彩色电视信号的构成和频谱仿真分析 第8章 挠性结构振动控制的应用 8.1 挠性结构的概述 8.2 挠性结构的主动振动及仿真 8.2.1 前滤波 8.2.2 后滤波 8.2.3 仿真 第9章 基于小波的信号突变点检测算法研究 9.1 信号的突变性与小波变换 9.2 信号的突变点检测原理 9.3 实验结果与分析 9.3.1 Daubechies 5 小波用于检测含有突变点的信号 9.3.2 Daubechies 6 小波用于检测突变点 第10章 小波变换在信号特征检测中的算法研究 10.1 小波信号特征检测的理论分析 10.2 实验结果与分析 1
     
  • MATLAB智能算法实例解析源码.zip
    优质
    本资源包含MATLAB编程中常用智能算法的具体实现代码及详细解析，旨在帮助学习者深入理解并实践各类算法应用。 《MATLAB智能算法30个案例分析 源代码》是一个全面的学习资源，它涵盖了蚁群算法、鱼群算法、粒子群优化算法以及遗传算法等多种智能优化技术，并提供了相应的MATLAB源代码。这些算法在解决复杂优化问题时表现出强大的能力，在工程计算、数据挖掘和机器学习等领域有着广泛的应用。 1. **蚁群算法**（Ant Colony Optimization, ACO）：模拟蚂蚁寻找食物过程中留下的信息素路径，通过迭代更新信息素浓度来逐步优化问题的解。ACO常用于旅行商问题和网络路由等组合优化问题。 2. **鱼群算法**（Fish School Search, FSS）：模仿鱼类群体的行为，如觅食、防御和逃避，利用个体间的位置与速度信息进行决策，适用于连续优化问题。 3. **粒子群优化算法**（Particle Swarm Optimization, PSO）：受到鸟群飞行行为的启发，每个粒子代表可能的解决方案。通过调整速度和位置，粒子群共同搜索全局最优解，适用于多模态优化问题。 4. **遗传算法**（Genetic Algorithm, GA）：基于生物进化理论，利用选择、交叉和变异操作模拟物种优胜劣汰的过程。GA用于解决全局优化问题，在处理多目标和非线性问题上尤其有效。 每个案例通过独立的子文件夹呈现，例如`chapter13`可能涉及第13个案例，讨论某个特定群体优化算法在电路设计中的应用；而`chapter25`则可能是遗传算法在机器学习模型参数调优中应用的具体实例。这些详细的讲解和源代码帮助读者深入理解各种智能算法的工作原理，并通过实践提高编程能力和解决实际问题的能力。 总的来说，《MATLAB智能算法30个案例分析 源代码》不仅适合初学者掌握基础理论，也能为有经验的工程师提供快速实现新想法的方法，从而在智能优化技术领域取得更专业的技能。
     
  • [MATLAB R2016a神经网络设计实例详解27则][顾艳春][含源码]
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    本书由顾艳春编著，专注于MATLAB R2016a版本下的神经网络设计与应用，通过27个详实案例深入浅出地讲解相关理论和技术，并提供所有实例的源代码以供读者实践参考。 《MATLAB R2016a神经网络设计应用27例》是由顾艳春编著的一本关于MATLAB神经网络编程实践的书籍。书中通过27个实例详细讲解了如何利用MATLAB R2016a版本进行神经网络的设计与应用。MATLAB是一款强大的数学计算软件，特别适用于数值分析、矩阵运算、信号处理以及可视化等领域，而其神经网络工具箱则是进行神经网络建模和学习的重要平台。 **一、神经网络基础** - 神经网络是一种模仿生物神经系统结构的计算模型，由大量的处理单元（即神经元）组成。这种模型能够通过学习来解决复杂问题。 - MATLAB中的神经网络工具箱提供了多种架构选项，包括前馈网络（Feedforward Networks）、径向基函数网络（RBF Networks）、自组织映射网络（SOM Networks）等。 **二、MATLAB R2016a新特性** - 在此版本中，MATLAB在神经网络方面可能引入了新的功能和优化措施。例如，它可能会提供更快的计算速度、改进的学习算法以及更加用户友好的界面设计。 **三、实例解析** 书中涉及的具体例子如`ex1_2.m`, `ex2_11.m`, `mywblf.m`, 和 `mypf.m`等文件展示了从基本概念到复杂应用的不同层面。这些代码帮助读者理解和掌握神经网络的构建和优化技巧。 **四、神经网络建模** - 在MATLAB中，我们通常会首先定义网络结构（包括输入层、隐藏层及输出层），设置训练参数如学习率与迭代次数等，并进行模型训练。 - 最后一步是测试模型性能以确保其满足预期目标。 **五、代码实践** 通过阅读和执行这些源代码文件，读者不仅可以深入了解神经网络的工作原理，还能掌握MATLAB编程技巧，例如数据预处理方法、模型训练流程以及结果可视化技术。 **六、学习与进阶** - 对于初学者而言，可以从简单的实例开始（如`ex1_2.m`），逐渐过渡到更复杂的任务（如`ex25_2.m`）。 - 经验丰富的用户可以借鉴这些案例来解决实际问题或改进现有模型。 这本书籍通过一系列MATLAB代码为读者提供了一个系统学习神经网络设计与应用的平台，有助于提升数据分析和机器学习领域的能力。通过深入理解和实践书中实例，读者能够更好地掌握MATLAB在神经网络领域的强大功能，并将其应用于科研及工程实践中。
     
  • [基于MATLAB R2016a的智能算法分析与实现实例集][李晓东][含程序源代码]
    优质
    本书《基于MATLAB R2016a的智能算法分析与实现实例集》由李晓东编写，提供了多个使用MATLAB R2016a进行智能算法实现的实例，并附带了详细的源代码。适合相关领域的学习和研究参考。 本书基于MATLAB R2016a平台编写，在介绍各种智能算法的同时提供了相应的实例分析。全书共包含30章内容，涵盖了控制系统设计应用、神经网络的设计与应用、数字图像处理的算法及其实际运用、通信系统的具体实现以及数字信号处理技术等主题。
     
  • MATLAB智能算法案例解析与源码（30例）
    优质
    本书精选了30个典型实例，深入浅出地讲解了如何使用MATLAB实现各种智能算法。每个案例均提供了详细的代码和解析，帮助读者快速掌握算法设计及优化技巧。 这是MATLAB的优化算法这本书配套的源代码，包含了各种优化算法。结合提供的电子档一起学习，适合对算法感兴趣的朋友。
     
  • MATLAB智能算法案例源代码解析（30例）
    优质
    本书精选了30个基于MATLAB平台的智能算法实例，深入剖析每种算法的工作原理及实现细节，并提供完整的源代码供读者学习参考。 MATLAB的智能算法源代码对应书籍《MATLAB智能算法的30个案例分析》，可以直接运行。
     
  • 《MATLAB智能算法30例解析及源码资源》
    优质
    本书通过详细讲解与演示30个实例，深入浅出地介绍了如何利用MATLAB实现各种智能算法。每个案例均包含完整代码和资源分享，适合初学者快速掌握并应用于实际问题解决中。 《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》包含了所有源代码，这些源码已在MATLAB R2009a和R2014a环境下运行并通过测试。
     
  • MATLAB智能算法案例剖析与源码解析（30例）
    优质
    本书精选了30个经典实例，深入剖析并详细解释了使用MATLAB实现各种智能算法的过程和技巧，提供了丰富的源代码供读者参考学习。 方便快捷的仿真工具，基于MATLAB的内容非常实用且质量较高。
     
  • MATLAB智能算法案例解析与源代码
    优质
    本书深入浅出地介绍了多种基于MATLAB实现的智能算法，并提供了丰富的实例和源代码，帮助读者快速掌握并应用于实际问题中。 MATLAB智能算法的源代码： ```matlab % 清空环境变量 clc; clear; % 加载障碍物数据并绘制二维规划空间 position = load(barrier.txt); plot([0,200],[0,200],.); % 绘制坐标轴范围背景网格点 hold on; B = load(barrier.txt); xlabel(km,FontSize,12); ylabel(km,FontSize,12); title(二维规划空间,FontSize,12); % 描述起点和终点位置并绘制在图上 S = [20, 180]; % 起点坐标 T = [35, 45]; % 终点坐标 plot(S(1), S(2),ro); % r表示红色，o表示圆圈形状的标记 text(S(1)+2,S(2)-8,起点S,Color,red); plot(T(1), T(2),bo); % 蓝色圆形标记终点T text(T(1)+2,T(2)-8,终点T,Color,blue); % 绘制障碍物边界框及内部区域 patch(position(:,[1,3,5,7]),position(:,[2,4,6,8]),k); % k表示黑色 hold off; % 加载并处理路径链接线数据 lines = zeros(size(B)); for i=1:size(lines) lines(i,:) = B(L(path(i+1)-1,:),:); end ``` ```matlab %% 蚂蚁算法搜索最短路径 dijpathlen = 0; % 初始化Dijkstra算法计算的总距离为零 % 计算初始最短路径长度（基于预定义顺序） vv(2:21,:) = v; for i=1:pathCount-1 dijpathlen += sqrt((vv(path(i),1)-vv(path(i+1),1))^2+(vv(path(i),2)-vv(path(i+1),2))^2); end LL = dijpathlen; % 蚂蚁迭代寻优过程及信息素更新机制（省略部分细节） for num = 1:NC for i=1:pathCount for k=1:m % 计算启发式函数值并选择下一条路径 qfz(i,:) = (qfzPara2-abs((1:10)/10-qfzPara1))/qfzPara2; if rand() <= pheThres j = find(phePara(i,:).*qfz(i,:).^pheCacuPara == max(phePara(i,:).*qfz(i,:).^pheCacuPara)); else % 轮盘赌选择机制确定路径 arg = phePara(i,:) .* qfz(i,:).^pheCacuPara; sumarg = sum(arg); j=1; while rand() < (cumsum(arg(j:10))/sumarg) j=j+1; end pathk(i,k) = j(1); % 更新信息素 phePara(i,j) = (1-pheUpPara(1))*phePara(i,j)+pheUpPara(2); } } len=zeros(m, 1); for k=1:m Pstart=S; Pend=lines(1, :)+(lines(3:4)-lines(1,:)) * pathk(1,k)/m; for l = 1:pathCount len(k) += norm(Pend-Pstart); if l < pathCount Pend=(Pstart+(pathk(l+1,k)/m)*(lines(l+2,3:4)-lines(l+2,:))); Pstart=Pend; } % 计算从终点T到当前路径的最终距离并更新总长度len(k) len(k) += norm(Pend-T); end minlen = min(len); if (minlen < LL) { LL=minlen; } for i=1:pathCount phePara(i,pathk(i,find(min(len)))+1)=((1-pheUpPara(1))*phePara(i,pathk(i,k))+pheUpPara(2)*(1/minlen)); } shortestpath(num) = minlen; end % 绘制迭代过程中最短路径长度的变化 figure(); plot(1:NC, shortestpath,b-); hold on; % 保持当前图形以便后续绘图操作 ylabel(路径总长度); xlabel(迭代次数);
     
  • 《MATLAB智能算法实例解析》源码与数据集.zip
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    本资料包包含《MATLAB智能算法实例解析》一书中的所有源代码及数据集，便于读者实践书中所讲述的各种智能算法。 《MATLAB智能算法30个案例分析》源程序包含代码和数据。案例涵盖以下主题： 1. BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类。 2. BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合。 3. 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合。 4. 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值。 5. 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模。 6. PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制。 7. RBF网络的回归-非线性函数回归实现。 8. GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测。 9. 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别。 10. 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价。 11. 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算。 12. SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别。 13. SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能。 14. SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测。 15. SVM神经网络的信息粒化时序回归预测案例 16. 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测。 17. SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断。 18. Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究。 19. 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断案例 20. 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选案例 21. LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断案例 22. LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别案例 23. 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测案例 24. 模糊神经网络的预测算法-嘉陵江水质评价案例 25. 广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类案例 26. 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优案例 27. 遗传算法的优化计算——建模自变量降维案例 28. 灰色神经网络的预测算法—订单需求预测案例 29. kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类案例 30. 神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合