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出版者:清华大学出版社

作者:孙祥等

出品人:

页数:386

译者:

出版时间:2005-01-01

价格:35.0

装帧:简裝本

isbn号码:9787302107118

丛书系列:

图书标签:

matlab
MATLAB
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MATLAB
数学软件
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科学计算
工程计算
数据分析
算法实现
基础教程
第七版
高等教育

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具体描述

本书结合科学研究和工程中的实际需要,系统地介绍了数学软件MATLAB 7.0的基本功能,包括数值计算功能、符号运算功能和图形处理功能等，并在此基础上精心设计了丰富的实例。同时本书还介绍了MATLAB 7.0在科学计算中的一些应用。

本书内容由浅入深，适用于MATLAB 软件的初、中级用户，特别适合作为大学教材，也可以作为科学与工程计算科技人员的学习资料。

深入探索：现代信号处理与系统分析图书简介本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，以理解和掌握现代信号处理与系统分析的核心理论与实践应用。我们聚焦于超越基础数值计算范畴的复杂系统建模、高效算法设计以及前沿数据分析技术。本书内容高度侧重于理论的严谨推导、算法的工程实现，并辅以大量实际工程案例的深度剖析，尤其在涉及非线性系统辨识、高维数据降维、以及实时系统优化等领域，提供了不同于传统基于特定软件工具箱的、更贴近底层原理的阐述。第一部分：连续与离散系统理论的进阶探讨本书摒弃了对基础线性时不变（LTI）系统在频域和时域的初步介绍，直接切入更具挑战性的领域。第一章：状态空间表示的广义扩展与卡尔曼滤波的深入应用本章首先回顾状态空间模型的建立，但核心内容集中于非线性系统的状态估计。我们将详细探讨扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的数学原理、误差传播分析及其在实际导航、机器人定位中的局限性与优化策略。重点将放在粒子滤波（Particle Filtering, PF）的理论基础，包括重要性采样（Importance Sampling）的原理与退化问题，以及如何构建高效的先验概率密度函数（PDF）评估方法。此外，还将分析高维状态空间中的维度灾难问题，并介绍扩展信息滤波（EIF）作为一种替代方案的数学框架。第二章：先进的信号分解与稀疏表示本章不再讨论传统的傅里叶变换（FT）和快速傅里叶变换（FFT）。核心内容聚焦于时频分析的非正交方法。我们将深入研究小波变换（Wavelet Transform, WT）的构造、多分辨率分析（MRA）的严格定义，并详细比较连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）在信号去噪和特征提取中的性能差异。随后，内容将转向字典学习（Dictionary Learning），介绍如何通过交替方向最小化（ADMM）等优化算法自适应地学习最优的冗余表示字典，以实现信号的稀疏编码。对匹配追踪（Matching Pursuit, MP）及其优化版本，如正交匹配追踪（OMP），将进行详细的算法推导和收敛性分析。第二部分：数字信号处理的优化与实现本部分侧重于数字滤波器设计的高级技巧和算法效率的提升。第三章：无限脉冲响应（IIR）滤波器的稳定性与频率响应优化本书将略过基础的巴特沃斯和切比雪夫滤波器的教科书式设计。重点在于模拟原型到数字实现的精确映射，特别是双线性变换法（Bilinear Transform）引入的频率压缩效应的量化分析。我们将探讨广义IIR滤波器的设计，包括具有特定相位响应（如近似线性相位）的IIR结构，以及如何通过静止点分析（Stationary Point Analysis）来避免特定频率点上的振荡问题。在实现层面，将分析定点运算对滤波器稳定性的影响，并引入最小化量化噪声的滤波器结构重构技术。第四章：自适应滤波器的收敛性与稳态性能分析本书假设读者已熟悉基本的LMS算法。本章的核心在于次梯度优化理论在随机环境下的应用。我们将深入分析归一化最小均方（NLMS）算法的步长选择策略，特别是基于信道变化率的动态步长调整机制。更进一步，我们将讨论递归最小二乘（RLS）算法的矩阵求逆迭代过程，并探讨遗忘因子（Forgetting Factor）对算法瞬态响应和稳态误差的权衡影响。在应用方面，重点分析自适应均衡器在信道衰落和多径效应下的性能瓶颈，并介绍复杂度受限的自适应算法（如基于子带结构的自适应滤波器组）。第三部分：随机过程与系统辨识的高级方法本部分聚焦于从观测数据中精确重建系统动态特性的挑战。第五章：多变量系统辨识与模型结构选择不再满足于单输入单输出（SISO）系统的ARX或ARMAX模型。本章探讨多输入多输出（MIMO）系统的辨识，特别是子空间辨识（Subspace Identification）方法，如N4SID算法的理论基础，如何通过Hankel矩阵的奇异值分解（SVD）来确定系统的内在维度。我们将详细论述模型结构识别的难题，包括如何利用信息准则（如AIC、BIC）的改进版本来抵抗噪声干扰和模型过度参数化。内容还将涉及非线性系统辨识中的核方法（Kernel Methods）应用，如高斯过程（Gaussian Processes, GP）在时间序列预测中的作用。第六章：谱分析的高分辨率技术与功率谱估计本章完全避开经典的周期图法。核心在于高分辨率谱估计。我们将系统地介绍参数化方法，如自回归（AR）模型的确定（通过Yule-Walker方程或Levinson-Durbin算法）。随后，重点深入子空间分解技术，详细推导多重信号分类（MUSIC）算法的波束形成原理及其在窄带信号源定位中的应用。对于非平稳信号，我们将分析Wigner-Ville分布（WVD）及其高阶矩下的高阶谱分析（HOS），并讨论如何利用累积量（Cumulants）来识别非高斯和非最小相位系统。总结与展望全书贯穿了从经典理论到现代计算方法的桥梁，强调利用数学优化和统计推断来解决复杂的工程问题，而非仅仅依赖特定软件工具箱中预置的函数调用。读者应能掌握构建和验证复杂信号处理模型所需的深厚理论基础和算法设计能力。

作者简介

目录信息

第1章 MATLAB 7.0简介
1.1 MATLAB简介
1.1.1 MATLAB的初步知识
1.1.2 MATLAB的优点
1.1.3 MATLAB的缺点
1.2 MATLAB 7.O的新特点
1.3 获取MATLAB 7.O最新信息的途径
1.4 习题
第2章 MATLAB 7.0的安装和用户界面
2.1 MATLAB 7.O的安装
2.2 MATLAB 7.O用户界面概述
2.2.1 启动MATLAB 7.0
2.2.2 MATLAB 7.0的主菜单
2.2.3 MATLAB 7.0的工具栏
2.2.4 MATLAB 7.0的窗口
2.3 MATLAB 7.O的路径搜索
2.3.1 MATLAB 7.0的当前日录
2.3.2 MATLAB 7.0的路径搜索
2.4 MATLAB 7.O帮助系统的使用
2.4.1 帮助窗口
2.4.2 命令窗口查询帮助
2.5 习题
第3章基本使用方法
3.1 简单的数学运算
3.2 MATLAB 7.O的数据类型
3.2.1 常量和变量
3.2.2 浮点数和复数
3.3 习题
第4章数值计算功能
4.1 向量及其运算
4.1.1 向馈的生成
4.1.2 向量的基本运算
4.2 矩阵及其运算
4.2.1 矩阵的牛成
4.2.2 矩阵的荩本数值运算
4.2.3 矩阵的特征参数运算
4.2.4 矩阵的分解运算
4.2.5 矩阵的一些特殊处理函数
4.2.6 特殊矩阵的生成
4.3 数组及其运算
4.3.1 数组寻址和排序
4.3.2 数组的基本数值运算
4.3.3 数组的关系运算
4.3.4 数组的逻辑运算
4.4 稀疏型矩阵
4.4.1 稀疏矩阵的生成
4.4.2 稀疏矩阵与满矩阵的相互转换
4.4.3 稀疏矩阵的操作
4.5 习题
第5章单元数组和结构
5.1 单元数组
5.1.1 单元数组的牛成
5.1.2 甲元数组的操作
5.2 结构型变量
5.3 习题
第6章字符串
6.1 设定字符串
6.2 字符串的操作
6.2.1 字符串元素的读取
6.2.2 字符串的基本变换
6.2.3 字符串的运算
6.3 习题
第7章多项式
7.1 多项式的创建
7.1.1 直接输入系数向量创建多项式
7.1.2 特征多项式输入法
7.1.3 由多项式的根逆推多项式
7.2 多项式的运算
7.2.1 多项式的求值
7.2.2 求多项式的根
7.2.3 多项式的四则运算
7.3 习题
第8章关系和逻辑运算
8.1 关系操作符
8.2 逻辑操作符
8.3 关系与逻辑函数
8.4 NaNs和空矩阵
8.4.1 NaNs的处理
8.4.2 空矩阵的处理
8.5 各种运算符的优先级
8.6 习题
第9章符号运算
9.1 符号变量的生成和使用
9.1.1 符号变量、符号表达式和符号方程的生成
9.1.2 符号变量的基本操作
9.1.3 符号表达式（符号函数）的操作
9.2 符号矩阵的生成和运算
9.2.1 符号矩阵的生成
9.2.2 符号矩阵及符号数组的运算
9.3 符号微积分
9.3.1 符号极限
9.3.2 符号微分和求导
9.3.3 符号积分
9.4 符号积分变换
9.4.1 Fourier变换及其逆变换
9.4.2 Laplace变换及其逆变换
9.4.3 Z变换及其反变换
9.5 符号代数方程的求解
9.5.1 符号线性方程组的求解
9.5.2 符号非线件方程组的求解
9.5.3 一股符号代数方程组的求解
9.6 符号微分方程的求解
9.7 图示化符号函数计算器
9.7.1 单变量符号函数计算器
9.7.2 泰勒级数逼近计算器
9.8 利用maple的深层符号计算资源
9.8.1 maple命令的调用
9.8.2 mfun命令的使用
9.8.3 maple库函数在线帮助的检索树
9.9 习题
第10章 MATLAB 7.0程序设计
10.1 M文件入门
10.1.1 M文件的基本特点
10.1.2 脚本式M文件
10.1.3 函数式M文件
1O.2 MATLAB 7.O程序控制
10.2.1 顺序结构
10.2.2 选择语句
10.2.3 分支语句
10.2.4 模块
10.2.5 for循环语句
10.2.6 while循环语/uj
10.2.7 人机交互命令
lO.3 变量和函数种类
10.3.1 函数变量及其作用域
10.3.2 函数的分类
10.3.3 函数句柄
10.4 程序设计的辅助函数
10.4.1 执行函数
10.4.2 容错函数
10.4.3 时间运算函数
10.5 程序的调试和优化
10.5.1 程序的调试
10.5.2 程序的优化
1O.6 M文件举例
1O.7 习题
第11章文件和数据的导入与导出
11.1 本机数据文件
11.1.1 文件的存储
l1.1.2 文件的打开
11.2 数据导入和导出
1l.3 低级文件I/O
11.4 习题
第12章图形处理
12.1 基本的绘图命令
12.1.1 图形窗口简介
12.1.2 基本的绘图操作
12.1.3 图形注释
12.1.4 特殊图形的绘制
12.2 交互式绘图操作
12.3 图形的高级控制
12.3.1 视点控制和图形的旋转
12.3.2 颜色的使用
12.3.3 光照控制
12.4 习题
第13章句柄图形
13.1 句柄图形对象
13.2 通用函数get和set
13.2.1 get函数
13.2.2 set函数
13.3 查找对象
l3.4 堆积次序
13.5 默认属性…
l3.6 习题
第14章创建图形用户界面GUl
14.1 GUI对象层次结构
14.2 GUI的基本知识
14.2.1 启动GUI
14.2.2 布局（Layout）编辑器
14.2.3 GUIDE模板介绍
14.2.4 运行GUI
14.3 创建GUI对象
14.3.1 GUl窗口的布局
14.3.2 GUI控什的属性控制
14.3.3 菜单的添加
14.4 GUI编程
14.4.1 GUI的M文件
14.4.2 给GUI的控件响应编制程序
14.4.3 使用句柄结构进行GUI数据操作
14.5 习题
第15章微分和积分
15.1 数值微分
15.1.1 使用diff函数求数值微分
15.1.2 使用gradient函数求近似梯度
15.1.3 jacobian函数求多元函数的导数
15.2 函数的数值积分
15.2.1 一元函数的数值积分
15.2.2 二元及三元函数的数值积分
15.3 习题
第16章拟合和插值
16.1 最小二乘法实现曲线拟合
16.2 曲线插值
16.2.1 拉格朗口插值
16.2.2 hermite捅值
16.2.3 三次样条插值
16.3 习题
第17章普通方程和微分方程
17.1 方程组的求解
17.1.1 线性方程组的解法
17.1.2 非线性方程组的解法
l7.2 微分方程的求解
17.2.1 常微分方程的数值求解
17.2.2 偏微分方程的数值求解
17.3 习题
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格给我的感觉是极其严谨和学术化，对于我这种希望快速掌握核心技能的人来说，阅读过程偶尔会感到一丝枯燥和冗长。每一个数学概念的引入，都会紧跟着严密的理论推导和公式证明，这对于理解MATLAB背后算法逻辑的读者来说或许是好事，但对于只想知道“如何输入命令得到结果”的用户，可能会觉得效率不高。比如，在讲解FFT（快速傅里叶变换）的部分，作者花了大量的篇幅去解释离散傅里叶变换的定义和性质，虽然信息量是饱和的，但对于那些急于使用`fft()`函数进行信号处理的工程师来说，这些理论铺垫显得过于沉重。我更希望看到的是“应用驱动”的讲解模式，即先展示一个应用场景，然后直接给出实现代码，最后再用简短的附注来解释背后的数学原理。此外，书中对新版本特性，比如某些函数在MATLAB 7.0之后被废弃或修改的提示信息几乎没有，这使得我在参考一些较新的在线资料时，会因为找不到书中描述的某个函数参数而产生困惑，说明其内容的时效性上存在一定的局限。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的排版和印刷质量持保留意见，这直接影响了阅读体验，尤其是在需要对照屏幕和书本进行代码输入时。首先，字体和行距的设置，虽然整体上算不上拥挤，但在代码块的区分上做得不够明显，有时很难快速从大段的文字描述中定位到关键的代码示例行。更关键的是，书中的公式和数学符号在某些页面的印刷上似乎存在轻微的模糊现象，特别是在涉及到上下标的矩阵表示时，偶尔需要仔细辨认才能确定到底是“$i+1$”还是“$i^1$”。这对于强调精确性的编程学习来说，是一个不小的障碍。我希望未来的再版能够使用更清晰、对比度更高的墨水进行印刷，并且在代码排版上采用更专业的等宽字体，以确保代码的可复制性和准确性。毕竟，一本技术书籍的物理呈现质量，是承载知识有效传递的重要一环，在这方面，这本教程略显粗糙了。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB7.0基础教程》简直是为我量身定做的入门宝典！我之前对编程和数值计算领域一窍不通，看到那些复杂的公式和代码就头大。翻开这本书，首先就被它清晰的结构吸引住了。作者并没有一开始就抛出一堆晦涩难懂的理论，而是非常耐心地从MATLAB环境的熟悉开始讲起，比如工作区、命令行窗口这些基本概念，每一个操作步骤都配有详细的截图和解释，让我感觉就像是身边有位手把手的老师在指导。尤其是关于M文件的编写和调试部分，讲解得极其透彻，即便是初学者也能很快掌握如何将自己的想法转化为实际可运行的代码。我记得有一次为一个简单的矩阵运算卡住了，翻到书里关于矩阵操作符的章节，作者用非常形象的比喻解释了点乘和矩阵乘法的区别，瞬间茅塞顿开。这本书的配套习题设计得也非常巧妙，从基础的变量赋值到稍微复杂的函数调用，循序渐进，让我每学完一章都能通过实际操作来巩固知识点。我感觉这本书的重点不在于展示MATLAB有多么强大，而在于如何让一个新手真正“学会使用”这个工具来解决实际问题，这种务实的态度非常值得称赞。它成功地帮我跨越了对编程的恐惧，建立了扎实的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书在涉及特定工程领域的应用案例方面做得非常出色，简直是教科书级别的范例展示。它不仅仅停留在基础的矩阵运算和绘图上，而是深入到了控制系统、数字信号处理和有限元分析（FDM）的入门级实践中。我尤其欣赏其中关于状态空间模型（State-Space Model）的建立与仿真那一章，作者通过一个典型的二阶弹簧阻尼系统为例，将理论建模、参数输入、仿真运行以及结果分析整个流程串联起来，逻辑清晰，代码可读性极强。更棒的是，对于每个应用实例，书中都详细解释了为什么选择某个特定的MATLAB工具箱（Toolbox），以及该工具箱内部函数的调用逻辑，这远远超出了一个“基础教程”应有的范畴。这些案例的实用性极强，让我能够立刻将学到的知识点迁移到我自己的研究课题中去，极大地提升了我利用MATLAB解决复杂工程问题的信心。如果说有什么不足，那就是案例的复杂度可以再提升一个层次，增加一些涉及多文件协同工作的项目。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我期待这本书能提供更多关于高级数据可视化方面的深入探讨，但很遗憾，在这一块的篇幅显得有些捉襟见肘了。关于2D绘图函数如`plot`和`surf`的基本用法，教程覆盖得还算到位，图例的添加、坐标轴的标注等基础美化技巧也都有涉及，但对于更复杂的3D渲染、动画制作，或者如何利用`patch`对象进行自定义图形绘制，内容就明显不足了。我本想通过这本书学习如何制作出可以用于学术论文发表的专业级图形，结果发现很多高级的定制化选项，比如如何精确控制光照、纹理贴图这些，书里压根没提，我不得不转向其他更专业的资源去查找。虽然对于仅仅需要快速出图的工程计算而言，这本书的基础介绍已经足够，但对于图形艺术性有较高要求的用户来说，这本书的深度显然不够。它更像是一本“能用就行”的指南，而非一本“精益求精”的工具书，这在一定程度上限制了读者将MATLAB的视觉表现力发挥到极致的潜力。

评分☆☆☆☆☆

说是这门课不用matlab结果老师改主意了啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

评分☆☆☆☆☆

我感受到了实践与理论的巨大差异.................o(╯□╰)o

评分☆☆☆☆☆

我感受到了实践与理论的巨大差异.................o(╯□╰)o

评分☆☆☆☆☆

不知不觉竟然看完了。嗯，很基础，非常适合我这样0基础的入门级别

评分☆☆☆☆☆

不知不觉竟然看完了。嗯，很基础，非常适合我这样0基础的入门级别