具体描述
《数字信号处理学习辅导及习题详解》不局限于某本教科书，可以与不同版本的数字信号处理教科书配套使用。书中习题具有广泛性、代表性。《数字信号处理学习辅导及习题详解》概念突出，解题详细，一题多解，便于自学。
《数字信号处理学习辅导及习题详解》既可供理工科高等院校电子、通信、信息类及相关专业的本科生、研究生和教师参考，也可作为从事数字信号处理工作的技术人员的参考书。
好的，这是一本关于“现代控制理论基础与应用”的图书简介，内容详实，旨在为读者提供深入且实用的知识体系： --- 现代控制理论基础与应用 导论：面向复杂系统的控制哲学重塑 在当前工程与科学领域，我们面临的系统复杂度正以前所未有的速度增长——从高精度制造的机器人手臂到跨国金融市场的波动，从复杂生物体内的药物输送路径到庞大电网的稳定运行。传统的基于模型、强调线性的控制方法已逐渐显露出其局限性。本书《现代控制理论基础与应用》正是应运而生，它旨在构建一个面向复杂、非线性、时变系统的现代化控制理论框架。 本书并非仅仅是对经典控制理论的重复阐述，而是着眼于21世纪工程实践对控制系统提出的更高要求：鲁棒性、最优性、自适应性和智能化。我们将引导读者从系统的本质属性出发，理解如何将严谨的数学工具应用于现实世界中那些“不完美”的物理现象。 全书结构清晰，内容由浅入深，覆盖了从理论基石到前沿应用的完整路径。它面向的对象包括高年级本科生、研究生、从事自动化、机器人、航空航天、电子工程及相关领域的工程师和研究人员。 第一部分：理论基石——状态空间方法的深化与拓展 本部分将作为读者巩固和深化状态空间分析的基础。我们不满足于基本的能控性和能观性分析，而是深入探讨矩阵理论在系统解析中的关键作用。 第1章 线性系统的矩阵分析与规范形 本章详细阐述了如何利用矩阵分解技术（如Jordan标准形、Schur分解）来揭示线性定常系统的内在特性。重点讨论了李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论在状态空间框架下的严格定义与应用，并引入了微分对和积分对的概念，为后续的优化理论打下坚实基础。 第2章 现代控制系统的设计工具 本章聚焦于如何利用现代方法进行系统设计。我们将深入讲解极点配置（Pole Placement）技术，不仅限于单输入单输出（SISO）系统，更扩展到多输入多输出（MIMO）系统。随后，系统地介绍可观测性与最小阶观测器（如Luenberger观测器）的设计，以及如何结合状态反馈与状态估计，实现全状态反馈与状态观测器结合的设计，确保系统在传感器噪声和模型不确定性下的有效运行。 第3章 线性二次型调节器（LQR）与最优控制入门 最优控制是现代控制的核心。本章以变分法和庞特里亚金最小原理为理论支撑，推导出黎卡提方程（Riccati Equation）的求解方法，从而设计出具有全局最优性能的LQR控制器。此外，本章还会介绍H-无穷（$H_{infty}$）控制的基本思想，即在无法完全确定系统模型时，如何设计一个保证性能指标不受干扰影响的控制器。 第二部分：超越线性——非线性与鲁棒性的挑战 现实世界中的绝大多数系统都是非线性的。本部分将带领读者跨越从线性到非线性控制的鸿沟，并引入至关重要的鲁棒性设计理念。 第4章 非线性系统的分析方法 非线性系统没有通用的解析解法，因此本章侧重于先进的分析工具。我们将详细介绍李雅普诺夫稳定性分析的直接法在非线性系统中的应用，包括构造二次型李雅普诺夫函数和寻找合适的替代函数。此外，输入-输出线性化（Input-Output Linearization）技术将被深入探讨，讲解如何通过坐标变换和状态反馈，将复杂的非线性系统转化为等效的线性系统进行控制设计。 第5章 间接非线性控制策略：反步法（Backstepping） 反步法是近年来在非线性控制领域影响力最大的设计工具之一。本章将系统地分解反步法的递归过程，详细展示如何从最简单的系统形式开始，一步步地构建起复杂的、全局稳定的控制器。我们将通过丰富的实例（如机械臂、无人机姿态控制）来说明其在构造复杂李雅普诺夫函数方面的强大能力。 第6章 鲁棒控制：应对模型不确定性 任何实际模型都存在误差。本章专注于如何设计能够容忍模型不确定性和外部扰动的控制器。$mu$-综合理论将被系统介绍，它提供了处理结构化奇异摄动的严格分析和综合工具。读者将学习如何将系统的不确定性建模为界限误差，并利用LMI（线性矩阵不等式）求解保证闭环系统稳定性和性能的鲁棒控制器。 第三部分：前沿技术与工程实践 本部分关注将理论转化为实践的关键技术，特别是针对现代工程中日益重要的自适应和智能控制问题。 第7章 自适应控制原理 当系统参数随时间变化或根本未知时，自适应控制成为必然选择。本章将区分基于模型的自适应控制（如MRAC——参考模型自适应控制）和基于参数估计的自适应控制（如基于最小二乘法的参数辨识）。重点讲解“间接”与“直接”自适应律的设计和稳定性证明，确保系统在未知参数变化下的持续高性能。 第8章 模糊逻辑与神经网络在控制中的融合 在需要处理高度不确定或难以建立精确数学模型的场景中，智能控制方法展现出优势。本章将系统介绍模糊逻辑控制（FLC）的设计流程，包括模糊化、推理和去模糊化过程，并展示其如何作为PID控制的增强手段。随后，我们将探讨神经网络（如RBF网络）如何被用于在线辨识非线性系统动态或作为控制器本身，实现模型的自学习与自修复能力。 第9章 现代控制系统在先进工程中的应用案例 本章将理论与工程实践紧密结合。我们将分析先进机器人动力学控制中的坐标变换与扭矩控制；探讨高超声速飞行器（HCV）的鲁棒姿态与轨迹跟踪设计中如何应用$mu$-综合理论；以及在多智能体系统（Multi-Agent Systems）中，如何利用分布式控制和一致性算法实现群体行为的协同与优化。 总结：构建面向未来的控制思维 本书的最终目标是培养读者对复杂动态系统进行建模、分析和综合控制策略的思维能力。通过对状态空间、最优性、非线性与鲁棒性的全面覆盖，读者将不仅掌握一套现有的设计方法，更能具备分析和创新下一代控制理论工具的理论基础。掌握这些知识，意味着能够驾驭更具挑战性的工程难题。
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