MATLAB 仿真 与介绍 发展下载

weixin_39821526 2019-07-04 03:00:19
防抱死系统在MATLAB软件下的仿真 很实用的
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完整的GMSK技术原理与MATLAB仿真报告
本文是原创的GMSK系统仿真和性能分析报告，内容比较完整。 主要介绍数字调制技术GMSK的调制解调原理和MATLAB仿真。首先介绍了GMSK的发展和主要应用，然后分析了GMSK的基本原理，并分别介绍了GMSK的调制和解调方法。最后利用MATLAB进行了GMSK系统仿真和性能分析。
Ldpc编译码方案MATLAB仿真
主要对LDPC码的编译码算法进行研究。首先,介绍LDPC的相关基本概念，其次,阐述了LDPC码的性能特点、发展应用以及LDPC码的基本理论知识。最后在译码算法上,简单对BP译码算法进行了介绍和仿真分析
炉温系统的PID控制器设计——MATLAB程序
本文主要研究的课题是：炉温系统的PID控制器设计研究 ，并且在MATLAB的大环境下进行模拟仿真。 (1)第一章 介绍课题的研究背景、意义以及发展现状。 (2)第二章 建立炉温系统数学模型 (3)第三章 常规PID控制和对常规PID控制一些改进方面的仿真研究 (4)第四章 模糊控制以及改进方面的仿真研究 通过对多种控制算法进行仿真研究后，利用控制变量法以及定性分析相结合对以下五种控制算法进行性能比较：常规PID控制算法、Smith控制算法、带死区修正后的Smith控制算法、模糊控制算法和模糊PID控制控制算法，我们可以通过比较最终得出最优控制算法——模糊PID控制算法。
神经网络理论与MATLAB7实现
第1章 概述 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2.3 Editor/Debugger窗口 1.2.4 MATLAB帮助系统 1.2.5 神经网络工具箱快速入门 1.3 神经网络发展史 1.3.1 初期阶段 1.3.2 停滞期 1.3.3 黄金时期 1.3.4 发展展望 1.4 神经网络模型 1.4.1 神经元结构模型 1.4.2 神经网络的互连模式 1.5 神经网络的特性及实现 1.6 小结 第2章 神经网络工具箱函数及实例 2.1 概述 2.2 神经网络工具箱中的通用函数 2.2.1 神经网络仿真函数sim 2.2.2 神经网络训练及学习函数 2.2.3 神经网络初始化函数 2.2.4 神经网络输入函数 2.2.5 神经网络传递函数 2.2.6 其他重要函数 2.3 感知器的神经网络工具箱函数 2.3.1 感知器创建函数 2.3.2 显示函数 2.3.3 性能函数 2.4 BP网络的神经网络工具箱函数 2.4.1 BP网络创建函数 2.4.2 神经元上的传递函数 2.4.3 BP网络学习函数 2.4.4 BP网络训练函数 2.4.5 性能函数 2.4.6 显示函数 2.5 线性网络的神经网络工具箱函数 2.5.1 线性网络创建和设计函数 2.5.2 学习函数 2.6 自组织竞争网络的神经网络工具箱函数 2.6.1 神经网络创建函数 2.6.2 传递函数 2.6.3 距离函数 2.6.4 学习函数 2.6.5 初始化函数 2.6.6 权值函数 2.6.7 显示函数 2.6.8 结构函数 2.7 径向基网络的神经网络工具箱函数 2.7.1 神经网络创建函数 2.7.2 转换函数 2.7.3 传递函数 2.8 反馈网络的神经网络工具箱函数 2.8.1 Hopfield网络的工具箱函数 2.8.2 Elman网络的工具箱函数 2.9 小结 第3章 前向型神经网络理论及MATLAB实现 3.1 感知器网络及MATLAB实现 3.1.1 单层感知器网络 3.1.2 多层感知器 3.2 BP网络及MATLAB实现 3.2.1 BP网络理论 3.2.2 BP网络的MATLAB设计 3.3 线性神经网络及MATLAB实现 3.3.1 线性神经网络的结构 3.3.2 线性神经网络的学习 3.3.3 线性网络的MATLAB仿真 3.4 径向基函数网络及MATLAB实现 3.4.1 径向基网络结构 3.4.2 径向基函数的学习过程 3.4.3 RBF网络应用实例 3.4.4 基于RBF网络的非线性滤波 3.4.5 基于GRNN的函数逼近 3.4.6 基于概率神经网络的分类 3.5 GMDH网络及MATLAB实现 3.5.1 GMDH网络理论 3.5.2 GMDH网络的训练 3.5.3 基于GMDH网络的预测 3.6 小结 第4章 反馈型神经网络理论及MATLAB实现 4.1 Elman神经网络及应用 4.1.1 Elman神经网络结构 4.1.2 Elman神经网络的学习过程 4.1.3 Elman神经网络的工程应用 4.1.4 基于Elman网络的空调负荷预测 4.2 Hopfield神经网络及MATLAB实现 4.2.1 Hopfield网络描述 4.2.2 Hopfield网络的学习过程 4.2.3 几个重要结论 4.2.4 Hopfield网络的MATLAB开发 4.2.5 基于Hopfield网络的数字识别 4.3 CG网络模型及应用 4.3.1 CG神经网络理论 4.3.2 基于CG网络的有限元分析 4.4 盒中脑（BSB）模型及MATLAB实现 4.4.1 BSB神经网络模型描述 4.4.2 BSB的MATLAB实现 4.5 双向联想记忆（BAM）及MATLAB实现 4.5.1 Kosko型BAM网络模型 4.5.2 BAM网络的实例分析 4.6 回归BP网络及应用 4.6.1 回归BP网络概述 4.6.2 基于回归BP网络的房价预测 4.7 Boltzmann机网络及仿真 4.7.1 BM网络的基本结构 4.7.2 BM模型的工作规则和学习规则 4.7.3 BM网络的MATLAB仿真 4.8 小结 第5章 自组织与LVQ神经网络
精通MATLAB神经网络.朱凯,王正林.高清
第一篇 MATLAB入门篇 　第1章 MATLAB概述 　　1.1 MATLAB的产生与发展 　　1.2 MATLAB的优势与特点 　　1.3 MATLAB系统的构成 　　1.4 MATLAB桌面操作环境 　　　1.4.1 MATLAB启动和退出 　　　1.4.2 MATLAB主菜单及功能 　　　1.4.3 MATLAB命令窗口 　　　1.4.4 MATLAB工作空间 　　　1.4.5 M文件编辑/调试器 　　　1.4.6 图形窗口 　　　1.4.7 MATLAB文件管理 　　　1.4.8 MATLAB帮助 　　1.5 MATLAB的工具箱 　　1.6 小结 　第2章 MATLAB计算基础 　　2.1 MATLAB数值类型 　　2.2 关系运算和逻辑运算 　　2.3 矩阵及其运算 　　　2.3.1 矩阵的创建 　　　2.3.2 矩阵的运算 　　2.4 复数及其运算 　　　2.4.1 复数表示 　　　2.4.2 复数绘图 　　　2.4.3 复数操作函数 　　2.5 符号运算 　　　2.5.1 符号运算概述 　　　2.5.2 常用的符号运算 　　2.6 小结 　第3章 MATLAB绘图入门 　　3.1 MATLAB中绘图的基本步骤 　 3.2 在工作空间直接绘图 　　3.3 利用绘图函数绘图 　　　3.3.1 二维图形 　　　3.3.2 三维图形 　　3.4 图形的修饰 　　3.5 小结 　第4章 MATLAB编程入门 　　4.1 MATLAB编程概述 　　4.2 MATLAB程序设计原则 　　4.3 M文件 　　4.4 MATLAB程序流程控制 　　4.5 MATLAB中的函数及调用 　　　4.5.1 函数类型 　　　4.5.2 函数参数传递 　　4.6 函数句柄 　　4.7 MATLAB程序调试 　　　4.7.1 常见程序错误 　　　4.7.2 调试方法 　　　4.7.3 调试工具 　　　4.7.4 M文件分析工具 　　　4.7.5 Profiler分析工具 　　4.8 MATLAB程序设计技巧 　　　4.8.1 嵌套计算 　　　4.8.2 循环计算 　　　4.8.3 使用例外处理机制 　　　4.8.4 使用全局变量 　　　4.8.5 通过varargin传递参数 　　4.9 小结 　第5章 Simulink仿真入门 　　5.1 Simulink仿真概述 　　　5.1.1 Simulink的启动与退出 　　　5.1.2 Simulink模块库 　　5.2 Simulink仿真模型及仿真过程 　　5.3 Simulink模块的处理 　　　5.3.1 Simulink模块参数设置 　　　5.3.2 Simulink模块基本操作 　　　5.3.3 Simulink模块连接 　　5.4 Simulink仿真设置 　　　5.4.1 仿真器参数设置 　　　5.4.2 工作空间数据导入/导出 　　　5.4.2 设置 　　5.5 Simulink仿真举例 　　5.6 小结 第二篇 神经网络提高篇 　第6章 MATLAB神经网络工具箱概述 　第7章 MATLAB神经网络GUI工具 　第8章 感知器神经网络 　第9章 线性神经网络 　第10章 BP神经网络 　第11章 径向基神经网络 　第12章 自组织神经网络 　第13章 反馈神经网络 第三篇 神经网络综合实战篇 　第14章 神经网络优化 　第15章 神经网络控制 　第16章 神经网络故障诊断 　第17章 神经网络预测 　第18章 Simulink中的神经网络设计 　第19章 自定义神经网络 附录A 工具箱函数列表 参考文献
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