神經.模糊.預測控製及其MATLAB實現 (第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李國勇 著

圖書標籤:

• 神經模糊控製
• 預測控製
• MATLAB
• 智能控製
• 自適應控製
• 優化算法
• 係統控製
• 模糊邏輯
• 神經網絡
• 控製工程

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121202841

商品編碼：1041130361

齣版時間：2013-05-01

作  者:李國勇 定  價:49.8 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2013年05月01日 頁  數:367 裝  幀:平裝 ISBN:9787121202841 ●
●篇 神經網絡控製及其MATLAB實現
●第1章 神經網絡理論 （1）
●1.1 神經網絡的基本概念 （2）
●1.1.1 生物神經元的結構與功能特點 （2）
●1.1.2 人工神經元模型 （3）
●1.1.3 神經網絡的結構 （5）
●1.1.4 神經網絡的工作方式 （6）
●1.1.5 神經網絡的學習 （6）
●1.1.6 神經網絡的分類 （9）
●1.2 典型神經網絡的模型 （9）
●1.2.1 MP模型 （9）
●1.2.2 感知機 （11）
●1.2.3 自適應綫性神經網絡 （15）
●1.2.4 BP神經網絡 （17）
●1.2.5 徑嚮基神經網絡 （27）
●1.2.6 競爭學習神經網絡 （31）
●1.2.7 學習嚮量量化神經網絡 （40）
●1.2.8 Elman神經網絡 （41）
●1.2.9 Hopfield神經網絡 （42）
●部分目錄

內容簡介

本書係統地論述瞭神經網絡控製、模糊邏輯控製和模型預測控製的基本概念、工作原理、控製算法，以及利用MATLAB語言、MATLAB工具箱函數和Simulink對其實現的方法。書中取材優選實用，講解深入淺齣，各章均有相應的例題，並提供瞭大量用MATLAB/Simulink實現的仿真實例，便於讀者掌握和鞏固所學知識。

《精通信號處理：理論、算法與MATLAB實踐》（第二版） 內容簡介 本書深入淺齣地闡述瞭信號處理的核心理論，係統介紹瞭各類經典與現代的信號處理算法，並結閤MATLAB語言，提供瞭豐富的實例和詳盡的實現步驟，旨在幫助讀者建立紮實的信號處理知識體係，掌握實際應用能力。全書共分為四個部分，涵蓋瞭信號與係統的基礎、離散時間信號處理、傅裏葉變換及其應用，以及現代信號處理技術。 第一部分：信號與係統的基礎 本部分旨在為讀者搭建理解信號處理的基石。我們從信號的定義、分類及其基本性質入手，介紹連續時間信號和離散時間信號的數學錶示方法，如衝激信號、階躍信號、指數信號等。接著，我們將深入探討係統的概念，包括綫性時不變（LTI）係統、因果係統、穩定係統等關鍵特性。通過詳細講解捲積運算，揭示LTI係統在輸入信號作用下的輸齣特性。此外，本部分還將介紹信號的能量和功率概念，為後續信號分析打下基礎。通過直觀的圖示和嚴謹的數學推導，讀者能夠清晰地理解信號與係統之間的內在聯係。 第二部分：離散時間信號處理 本部分將重點聚焦於離散時間信號的處理，這是數字信號處理的核心。我們將首先介紹離散時間傅裏葉變換（DTFT），闡述其作為連續時間傅裏葉變換（CTFT）在離散時間信號上的類比，並探討其在頻域分析中的作用。在此基礎上，我們將引入離散傅裏葉變換（DFT），詳細介紹其計算方法（如FFT算法的原理和不同實現方式），以及它在實際信號分析中的重要應用，例如頻譜分析、濾波器設計等。 在濾波器設計方麵，本書將係統介紹無限脈衝響應（IIR）濾波器和有限脈衝響應（FIR）濾波器。對於IIR濾波器，我們將深入講解雙綫性變換法、脈衝不變法等經典設計方法，並討論其設計原則和性能權衡。對於FIR濾波器，我們將重點介紹窗函數法和頻率采樣法，分析不同窗函數對濾波器性能的影響，並介紹Parks-McClellan算法等最優設計方法。本書還將詳細闡述濾波器的分類，如低通、高通、帶通和帶阻濾波器，以及它們在信號去噪、信號分離等方麵的應用。 此外，本部分還將介紹抽樣定理，包括奈奎斯特抽樣準則和過采樣、欠采樣等概念，並討論采樣率選擇對信號信息損失的影響。還會涉及插值和抽取技術，解釋如何在不同采樣率的離散信號之間進行轉換，以及其在多速率信號處理中的應用。 第三部分：傅裏葉變換及其應用 本部分將圍繞傅裏葉變換這一強大的數學工具，深入探討其在信號分析和處理中的廣泛應用。除瞭在第二部分已經介紹的DTFT和DFT，這裏將進一步拓展。我們將詳細介紹傅裏葉級數（FS）和傅裏葉變換（FT）的理論基礎，包括周期信號和非周期信號的分解，以及它們在時域和頻域之間的轉換。 本部分將重點關注傅裏葉變換在頻譜分析中的應用，包括如何通過頻譜圖揭示信號的頻率成分、周期性以及能量分布。我們將分析不同信號的頻譜特性，例如正弦波、方波、方脈衝等。 此外，本書還將深入講解傅裏葉變換在捲積定理中的應用。捲積是描述LTI係統輸齣的重要數學運算，而在頻域中，捲積運算可以簡化為乘法運算，這極大地簡化瞭係統分析和濾波器設計。本書將通過大量實例展示如何利用傅裏葉變換來高效地計算捲積。 對於隨機信號的處理，本部分將引入功率譜密度（PSD）的概念，解釋如何通過功率譜密度來描述隨機信號的頻率成分的功率分布。我們將介紹如何利用DFT來估計信號的功率譜密度，並討論不同估計方法（如周期圖法、Welch法）的優缺點。 第四部分：現代信號處理技術 本部分將聚焦於一些現代的、更高級的信號處理技術，以滿足當前復雜應用的需求。 我們將介紹小波變換。小波變換相比於傅裏葉變換，具有時間和頻率局部化的能力，能夠更好地分析非平穩信號，即信號的頻率成分隨時間變化的信號。本書將介紹連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT），包括不同的小波族（如Haar、Daubechies、Mexican Hat）及其特點。我們將詳細闡述小波分解和重構的過程，以及其在信號去噪、特徵提取、圖像壓縮等領域的應用。 接著，我們將探討自適應信號處理。自適應信號處理算法能夠根據輸入信號的統計特性自動調整其參數，以達到最佳的處理效果。本書將重點介紹LMS（Least Mean Squares）算法和RLS（Recursive Least Squares）算法。我們將詳細推導這些算法的原理，並分析其收斂速度和性能。自適應信號處理在噪聲抵消（ANC）、迴聲消除、信道均衡等領域具有廣泛應用，本書將通過實例進行說明。 此外，本部分還將簡要介紹盲信號分離（Blind Source Separation, BSS）的基本概念。盲信號分離的目標是在不知道原始信號及其混閤方式的情況下，將混閤後的信號分離成原始信號。我們將介紹獨立成分分析（ICA）等主要BSS技術的基本原理，並探討其在語音信號分離、醫學信號處理等方麵的潛在應用。 MATLAB實踐 貫穿全書的“MATLAB實踐”部分是本書的一大特色。針對每一個理論概念和算法，本書都提供瞭詳細的MATLAB實現代碼示例。這些示例程序從簡到繁，循序漸進，旨在幫助讀者將理論知識轉化為實際操作。每一個代碼示例都附有清晰的注釋，解釋瞭代碼的功能、關鍵函數的使用以及程序的運行邏輯。讀者可以通過運行這些代碼，觀察仿真結果，加深對信號處理原理的理解。 本書的MATLAB部分將充分利用MATLAB強大的信號處理工具箱（Signal Processing Toolbox）和科學計算能力。讀者將學習如何使用MATLAB進行信號的生成與分析、濾波器設計與仿真、頻譜分析、小波變換、自適應濾波器的實現等。此外，還將介紹如何利用MATLAB的可視化工具（如`plot`、`fft`、`spectrogram`等函數）來直觀地展示信號的時域、頻域特性以及處理結果。 本書特色 理論與實踐深度結閤： 既有嚴謹的數學推導和理論闡述，又有大量與理論相對應的MATLAB實現，讓讀者能夠學以緻用。 循序漸進的教學設計： 內容從基礎概念逐步深入到高級算法，適閤不同層次的讀者。 豐富的實例驅動： 大量實際應用場景的案例分析，幫助讀者理解信號處理在工程中的價值。 MATLAB工具箱的有效利用： 充分展示MATLAB在信號處理領域的強大功能，賦能讀者解決實際問題。 清晰易懂的語言風格： 采用簡潔明瞭的語言，配閤直觀的圖示，降低學習難度。 適用讀者 電子工程、通信工程、計算機科學、自動化、控製工程等相關專業的本科生和研究生。 從事信號處理、通信係統、圖像處理、模式識彆、數據分析等領域的研究人員和工程師。 希望係統學習信號處理理論並掌握MATLAB實踐技能的自學者。 本書緻力於成為讀者在信號處理領域學習和探索的寶貴資源，幫助讀者在理論理解和工程實踐上都取得顯著進步。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的學習經曆來看，一本好書能夠幫助我跨越認知上的障礙，將抽象的理論轉化為可操作的工程實踐。這本書的標題——“神經.模糊.預測控製及其MATLAB實現 (第3版)”——給我一種直觀的感受，它精準地定位瞭我當前在學習和工作中遇到的一個關鍵技術方嚮。我非常有興趣瞭解，在第三版中，作者是如何在“神經”、“模糊”、“預測控製”這三個概念之間建立起有效的連接，使之形成一套統一的、強大的控製框架。同時，對於MATLAB實現部分，我期待看到其在算法效率、魯棒性以及實際應用中的錶現。我希望這本書能夠提供一些關於如何選擇閤適的神經元網絡結構、如何設計有效的模糊規則以及如何構建精準的預測模型等方麵的指導性建議。總而言之，我希望這本書能夠成為我解決復雜係統控製難題的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我在選擇技術書籍時，一個非常重要的考量點是其邏輯的嚴謹性和錶達的清晰度。對於像神經模糊預測控製這樣涉及多學科交叉的復雜主題，如果講解不夠係統，很容易讓讀者感到迷失。我希望這本書能夠從基礎概念入手，循序漸進地引入核心理論，確保讀者能夠建立起紮實的理論基礎。在講解算法時，期望能夠有詳細的數學推導和圖示說明，以便理解其內在機理。此外，對於MATLAB實現的部分，我更看重的是其可遷移性。也就是說，書中提供的代碼不僅是針對某個特定問題的演示，更應該能夠引導讀者理解其通用性，並能夠根據自己的具體需求進行修改和擴展。我希望通過閱讀這本書，能夠掌握一套完整的解決復雜控製問題的“方法論”，而不僅僅是掌握一些孤立的知識點。

評分☆☆☆☆☆

作為一個曾經在學術界摸爬滾打多年，如今又投身於工業界實踐的工程師，我深知理論知識的深度和實踐操作的重要性。很多時候，一本優秀的教材不僅僅是傳授知識，更重要的是引導讀者建立起解決問題的思維模式。我希望這本書能夠在這方麵做得齣色，它不僅僅會告訴你“是什麼”，更會告訴你“為什麼”以及“怎麼做”。尤其是在“MATLAB實現”這部分，我期待能夠看到清晰的代碼結構，有注釋的、可運行的示例，甚至是一些常用的工具箱函數的介紹。我希望通過這本書的學習，不僅能夠掌握神經模糊預測控製的核心算法，還能夠熟練運用MATLAB來完成相關的仿真和調試工作，從而能夠更自信地將這些先進技術應用到實際的工程項目中。這本書的第三版，讓我對它在內容上的更新和深化充滿瞭期待，相信它能夠提供更貼閤當下技術發展趨勢的內容。

評分☆☆☆☆☆

我個人對控製理論的研究一直有著濃厚的興趣，特彆是那些能夠處理非綫性、不確定性以及時變係統的方法。神經元網絡和模糊邏輯作為兩種強大的智能計算工具，在解決這些復雜問題上展現齣瞭巨大的潛力。而預測控製，作為一種前饋和反饋相結閤的先進控製策略，其在優化性能和魯棒性方麵的優勢更是毋庸置疑。這本書將這三者融為一體，其潛在的應用範圍之廣，從機器人到航空航天，從過程控製到新能源領域，幾乎無處不在。我特彆關注書中是如何將理論框架搭建起來的，是否能夠清晰地解釋神經元網絡的學習機製、模糊規則的構建邏輯以及預測模型的設計方法。同時，我也非常期待它在MATLAB實現方麵能夠提供詳盡的代碼示例和講解，這對於我來說是學習和實踐的關鍵。我希望這本書能夠幫助我深入理解這三種技術如何協同工作，如何相互促進，最終實現更高效、更魯棒的控製係統設計。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透露著一種深沉而嚴謹的學術氣息，紙張的觸感也相當不錯，厚實且略帶磨砂感，翻閱起來有一種令人安心的質感。我是在一個偶然的機會下接觸到這本書的，當時我正在尋找關於高級控製理論方麵的資料，尤其是那些能夠將理論與實際工程應用緊密結閤的教材。市麵上這類書籍不少，但很多要麼過於理論化，要麼又流於錶麵，難以真正掌握核心精髓。《神經.模糊.預測控製及其MATLAB實現 (第3版)》這個書名本身就足夠吸引人，它精準地抓住瞭當前控製領域的熱點和前沿技術，並且明確指齣瞭MATLAB實現的輔助，這對於工程實踐者來說無疑是極大的福音。我預感這本書可能會提供一種全新的視角來理解和解決復雜的控製問題，期待它能夠帶來一些“眼前一亮”的啓發。我對作者的專業素養和在這一領域的貢獻有著很高的期望，尤其是考慮到是第三版，這意味著它經曆過市場的檢驗和讀者的反饋，很可能已經趨於成熟和完善，內容質量應該相當有保證。