MATLAB/Simulink系统仿真（科学与工程计算技术丛书） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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李献，骆志伟，于晋臣著

图书标签:

MATLAB
Simulink
系统仿真
科学计算
工程计算
建模仿真
控制系统
信号处理
数值分析
数学建模
仿真技术

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302467403

版次：1

商品编码：12145803

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：540

字数：851000

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

(1) 资深作者编著，图书质量更有保证：一线资深工程师执笔，系统归纳和总结了智能算法的实战经验。
　　(2) 提供配套源码，便于读者动手实践：理论必须联系实践，《MATLAB/Simulink系统仿真（科学与工程计算技术丛书）》提供源代码下载，方便读者学习使用。
　　(3) 内含丰富实例，利于读者二次开发：《MATLAB/Simulink系统仿真（科学与工程计算技术丛书）》提供了十几个智能算法的典型实例，读者可以据此二次开发。
　　(4) 《MATLAB/Simulink系统仿真（科学与工程计算技术丛书）》提供配套课件，便于教师备课使用：配套提供了完整的教学课件资料，便于广大教师备课使用。
　　

配套学习资源下载地址为清华大学出版社网站本书页面。系列热销图书如下：
　　MATLAB 编程指南——计算、编程、仿真、算法及应用
　　MATLAB/Simulink系统仿真
　　MATLAB GUI程序设计
　　MATLAB智能算法
　　MATLAB数学建模
　　MATLAB科学计算
　　MATLAB信号处理
　　MATLAB图像处理
　　
　　

内容简介

　　《MATLAB/Simulink系统仿真（科学与工程计算技术丛书）》在MATLAB 2016a的基础上由浅入深地讲解了MATLAB/Simulink软件的知识，内容涉及面广、涵盖了用户需要使用的各种功能。本书编排合理，自始至终采用实例描述；内容完整且各章相对独立，是一本极具参考价值的MATLAB/Simulink参考书。

　　《MATLAB/Simulink系统仿真（科学与工程计算技术丛书）》分为三大部分共16章。第一部分主要介绍了MATLAB基础知识、Simulink仿真入门、Simulink模型建立与仿真以及Simulink常用命令库等；第二部分主要介绍S�睩unction的应用、控制系统仿真和PID控制仿真等；第三部分则涉及Simulink高级应用，包括模糊逻辑控制、电力系统仿真、通信系统仿真、神经网络控制仿真、滑模控制、车辆系统仿真、群智能算法仿真和图像处理仿真等。

　　《MATLAB/Simulink系统仿真（科学与工程计算技术丛书）》以工程应用为目标，深入浅出，实例引导，讲解翔实，适合作为理工科高等院校本科生和研究生的教学用书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

作者简介

　　李献，毕业于中国科学院研究生院，博士学位，硕士毕业于华中科技大学。毕业后留在中科院电工研究所应用超导重点实验室工作。主要从事电磁推进、脉冲强磁场以及脉冲功率电源的相关研究工作。在国内外期刊发表论文多篇，出版多部畅销图书。

精彩书评

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精彩书摘

　　第3章Simulink模型的建立与仿真

　　Simulink是MATLAB的仿真工具箱，它是面向框图的仿真软件。Simulink能用绘制方框图代替程序，结构和流程清晰；利用Simulink可智能化地建立和运行仿真，仿真精细、贴近实际。Simulink适应面广。可应用于线性、非线性系统，连续、离散及混合系统，以及单任务、多任务离散事件系统。采用Simulink模块库能够方便地进行模型的编辑和仿真构建。

　　学习目标：

　　(1)学习Simulink基本库原件；

　　(2)学习Simulink各模块的使用；

　　(3)学习Simulink各模块的参数配置；

　　(4)学习使用Simulink各模块搭建仿真框图。

　　3.1Simulink模块库简介

　　在MATLAB命令行窗口输入simulink，打开Simulink工具箱，进行Simulink工具箱模块库的学习。Simulink模块库很庞大，以下将主要介绍常规的Simulink应用模块，包括信号源模块组、连续模块组、离散模块组、查表模块组、用户自定义函数模块组、数学运算模块组、非线性模块组、输出池模块组、信号与系统模块组、子系统模块组、常用模块组、其他工具箱与模块集等。

　　3.2信号源模块组

　　Simulink模块库中提供了丰富的信号源模块组，下面逐一介绍。

　　3.2.1Clock模块

　　时钟模块以及时钟模块的属性如图3��1所示。

　　图3��1时钟模块

　　时钟模块如图3��1所示，在Simulink仿真中，时钟模块主要用于计时，效果很直观。

　　在时钟模块的属性窗口中：

　　（1）Displaytime：如果该复选框被选中，则该时钟模块在仿真过程中，界面将显示时间，如果不显示，则可将其输入到工作区中。

　　（2）Decimation：默认为10，Decimation的数值可以为任意整数，在仿真过程中，随着时钟不断地更新，其数值不断增加，例如对于10s的仿真，系统Decimation默认为10，则表示系统将以1s、2s、3s、…、10s依次递增。

　　搭建时钟模块如图3��2所示。

　　运行仿真文件，输出结果如图3��3所示。

　　图3��2时钟使用

　　图3��3时钟模块示波器时钟变化图

　　3.2.2DigitalClock模块

　　数字时钟模块以及数字时钟模块的属性如图3��4所示。

　　图3��4数字时钟模块

　　图3��5DigitalClock模块使用

　　在Simulink仿真中，数字时钟模块主要用于离散系统的计时，该模块能够输出保持前一次的值不变。

　　对于其属性窗口：Sampletime表示采样时间，默认值为1s。

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前言/序言

　　MATLAB/Simulink可用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真，是基于模型的设计工具。Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具，它基于MATLAB的框图设计环境，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包，被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中。

　　对于各种时变系统，包括通信、控制、信号处理、视频处理和图像处理系统，Simulink提供了交互式图形化环境和可定制的模块库来对其进行设计、仿真、执行和测试。Simulink可以用连续采样时间、离散采样时间或混合的采样时间进行建模，它也支持多速率系统，即系统中的不同部分具有不同的采样速率。

　　为了创建动态系统模型，Simulink提供了一个建立模型方框图的图形用户接口(GUI)，创建过程只需单击和拖动鼠标操作就能完成，它提供了一种快捷、直接明了的方式，使得用户可以立即看到系统的仿真结果。

　　1.本书特点

　　（1）由浅入深、循序渐进：本书以MATLAB爱好者为对象，首先从MATLAB使用基础讲起，再辅以MATLAB/Simulink在工程中的应用案例帮助读者尽快掌握MATLAB/Simulink进行工程应用分析的技能。

　　（2）步骤详尽、内容新颖：本书结合作者多年MATLAB/Simulink使用经验与实际工程应用案例，将MATLAB/Simulink软件的使用方法与技巧详细地讲解给读者。本书在讲解过程中步骤详尽、内容新颖，并辅以相应的图片，使读者在阅读时一目了然，从而快速掌握书中的内容。

　　（3）实例典型、轻松易学：通过实际工程应用案例的具体操作，读者可以更好地掌握MATLAB/Simulink的使用方法。本书通过综合应用案例，透彻详尽地讲解了MATLAB/Simulink在各方面的应用。

　　2.本书内容

　　本书基于MATLAB2016a版本，讲解了MATLAB/Simulink的基础知识和核心内容。本书主要围绕MATLAB/Simulink在工程问题中的应用进行仿真运算，内容分为三部分共16章。第一部分主要介绍了MATLAB及Simulink的基本操作知识；第二部分介绍了Simulink的控制系统仿真应用；第三部分则讲解Simulink的高级应用。

　　第一部分为MATLAB及Simulink的基本应用，包括第1章到第4章，内容涵盖矩阵的应用、MATLAB计算基础、程序设计基础、绘图功能、微积分应用、非线性方程求解、Simulink基本操作、Simulink运行仿真参数设置、Simulink子系统封装展开以及Simulink模块库分析等。

　　第二部分为Simulink控制系统的仿真部分，包括第5章到第7章，主要介绍采用S�睩unction进行控制系统设计，采用S函数进行Simulink模块设计，控制系统计算机仿真的算法分析、控制系统数字仿真的实现和控制系统计算机仿真等。

　　第三部分为Simulink高级系统仿真应用，包括第8章到第16章，主要分析了模糊逻辑控制器的设计、电力系统仿真设计、通信系统仿真设计、Simulink神经网络应用、滑模控制、车辆系统仿真和群智能算法控制系统仿真等。

　　本书附录部分介绍Simulink常用命令库，基本涵盖所有常用的Simulink命令函数。

　　3.读者对象

　　本书适合于MATLAB/Simulink初学者，也适合想要研究算法和提高工程应用能力的读者，本书面向的读者群体包括：

　　★广大科研工作人员★初学MATLAB/Simulink的技术人员

　　★大中专院校的教师和在校生★相关培训机构的教师和学员

　　★参加工作实习的“菜鸟”★MATLAB/Simulink爱好者

　　★初中级MATLAB/Simulink从业人员

　　4.读者服务

　　为了方便解决本书的疑难问题，读者朋友在学习过程中遇到任何与本书有关的技术问题，都可以发邮件到邮箱caxart@126.com，或者访问博客http://blog.sina.com.cn/caxart，编者会尽快给予解答。

　　另外本书所涉及的资料（程序代码）已经上传到上面提到的博客及清华大学出版社本书页面中，读者可以下载。

　　5.本书作者

　　本书主要由李献、骆志伟和于晋臣编著。此外，付文利、王广、张岩、温正、林晓阳、任艳芳、唐家鹏、孙国强和高飞等也参与了本书部分内容的编写工作。

　　虽然作者在本书的编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望读者能够及时指出，以促进本书质量的提高。

　　最后希望本书能够为读者的学习和工作提供帮助！

　　编者

《工程系统建模与仿真导论：从原理到实践》概述本书是一本面向工程领域研究人员、工程师以及相关专业高年级本科生和研究生设计的专业教材，旨在系统性地阐述工程系统建模与仿真的核心理论、关键技术以及实际应用。通过深入浅出的讲解和丰富的案例分析，本书帮助读者建立起扎实的理论基础，掌握实用方法，并能灵活运用各种工具来解决复杂的工程问题。本书不局限于任何特定的软件平台，而是侧重于通用性的建模与仿真理念，强调理解问题本质，掌握分析方法，并最终能够高效地进行系统设计、优化与验证。内容详述第一部分：工程系统建模的基础理论本部分将系统性地梳理工程系统建模的学科基础，为后续的仿真技术打下坚实的理论根基。第一章：工程系统的本质与分类 1.1 什么是工程系统？定义：工程系统是对现实世界中由相互关联的组件构成的实体或过程进行抽象和描述的数学或逻辑模型。要素：输入、输出、状态、参数、动态行为、约束条件。举例：机械系统（如车辆悬架）、电气系统（如电力网）、控制系统（如飞机自动驾驶）、生物系统（如人体循环系统）、经济系统（如供应链）。 1.2 工程系统的分类与特性按领域划分：机械、电气、热力、流体、控制、化学、生物、经济、交通等。按特性划分：线性与非线性系统：叠加原理是否成立。时不变与时变系统：系统参数是否随时间变化。连续时间与离散时间系统：系统状态变量随时间的变化是连续的还是离散的。确定性与随机系统：系统行为是否完全可预测，是否存在不确定性因素。集中参数与分布参数系统：系统的状态是否能由有限数量的变量完全描述，还是需要连续的场变量。独立系统与互联系统：系统是否独立运行，还是与其他系统相互影响。 1.3 建模的目标与原则目标：理解系统行为、预测系统响应、优化系统设计、故障诊断、性能评估、规避风险。原则：准确性：模型应足够精确地反映实际系统的关键特性。简化性：避免不必要的复杂性，使模型易于理解和分析。适用性：模型应适用于特定研究或工程目标。可验证性：模型应允许通过实验或数据进行验证。经济性：建模与仿真成本应与预期收益相匹配。第二章：数学建模方法论 2.1 基于物理原理的建模（白盒模型）物理定律的运用：牛顿定律、能量守恒定律、基尔霍夫定律、热力学定律、流体力学方程等。微分方程建模：常微分方程（ODE）：描述系统状态变量随时间的变化率。偏微分方程（PDE）：描述系统状态变量在空间和时间上的变化。状态空间方程：一种通用的时域分析方法，通过状态变量、输入和输出变量来描述系统。传递函数模型：主要用于线性时不变（LTI）系统，描述输入与输出之间的拉普拉斯变换关系。框图模型：直观地表示系统各组件之间的信号流和数学运算。 2.2 基于数据的建模（黑盒模型）概念：不依赖于对系统内部物理机制的深入理解，而是通过分析输入-输出数据来构建模型。识别方法：回归分析：线性回归、多项式回归等。时间序列分析： ARIMA模型、状态空间模型识别。神经网络模型：前馈神经网络、循环神经网络（RNN）等，适用于复杂非线性映射。支持向量机（SVM）模型：用于分类和回归。模型精度与泛化能力：如何通过训练集和测试集评估模型性能。 2.3 混合建模（灰盒模型）概念：结合了基于物理原理和基于数据的建模方法。应用场景：当部分系统机制已知，但存在难以精确建模的部分；或当需要提高基于物理模型的精度时。方法：利用物理定律构建核心模型，并通过数据识别模型中的未知参数或修正模型。将黑盒模型嵌入到白盒模型中，形成复合模型。第三章：离散化与数值方法 3.1 连续系统离散化必要性：计算机只能处理离散时间序列，因此需要将连续时间系统转换为离散时间系统。方法：向前欧拉法：简单但精度较低。向后欧拉法：精度较高，但可能存在稳定性问题。梯形法（Crank-Nicolson法）：精度和稳定性较好。零阶保持器（ZOH）：将连续信号在采样周期内保持不变。一阶保持器（FOH）：将连续信号在采样周期内进行线性插值。采样周期选择： Nyquist-Shannon采样定理，过采样与欠采样的影响。 3.2 数值积分方法常微分方程（ODE）的数值求解：单步法：欧拉法、Runge-Kutta法（RK4）。多步法： Adams-Bashforth法、Adams-Moulton法。偏微分方程（PDE）的数值求解：有限差分法（FDM）：将连续域离散化为网格点，用差分近似代替导数。有限元法（FEM）：将连续域划分为离散单元，在单元内使用插值函数近似解。有限体积法（FVM）：基于守恒律，将计算区域划分为控制体积。 3.3 算法稳定性与精度分析数值方法的稳定性：离散化误差随时间步长累积的程度。截断误差：数值方法在离散化过程中引入的误差。收敛性：随着步长趋于零，数值解是否趋近于真实解。如何选择合适的数值方法：综合考虑问题的特性、精度要求和计算效率。第二部分：工程系统仿真的关键技术与实践本部分将深入探讨工程系统仿真的核心技术，并结合实际应用场景，指导读者如何有效地进行仿真。第四章：仿真模型开发与验证 4.1 模型构建流程需求分析：明确仿真目标和精度要求。模型选择：根据系统特性和仿真目标选择合适的建模方法。数学描述：列出系统的数学方程。离散化与数值实现：选择合适的离散化方法和数值算法。模型代码开发（或配置）：使用合适的工具实现模型。模型集成：将各个子模型组合成整体系统模型。 4.2 模型验证与确认（V&V）验证（Verification）：确保模型正确地实现了其数学描述。单元测试：对模型中的子模块进行独立测试。集成测试：测试模型各部分集成后的功能。代码审查：检查模型代码的逻辑和语法。仿真输出分析：检查仿真结果是否符合预期。确认（Validation）：确保模型准确地代表了实际系统。与实际数据对比：将仿真结果与实验数据或历史运行数据进行比较。专家评审：邀请领域专家评估模型的合理性。敏感性分析：分析模型参数变化对仿真结果的影响，以了解模型的鲁棒性。极端工况测试：模拟系统在极端条件下的行为。 4.3 参数估计与校准模型参数的获取：实验测量、文献查阅、设计值。参数估计：当模型参数未知或不确定时，通过实验数据反推出模型参数。模型校准：通过优化模型参数，使仿真结果与实际观测数据尽可能匹配。常用方法：最小二乘法、梯度下降法、贝叶斯估计等。第五章：仿真实验设计与执行 5.1 仿真实验类型瞬态仿真（Transient Simulation）：分析系统在一段时间内的动态响应。稳态仿真（Steady-State Simulation）：分析系统达到平衡状态后的行为。频率响应仿真（Frequency Response Simulation）：分析系统对不同频率输入的响应。蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation）：用于分析系统在不确定性因素影响下的性能，通过多次随机抽样进行仿真。优化仿真（Optimization Simulation）：通过改变系统参数来找到最优设计。参数扫描仿真（Parameter Sweeping）：改变一个或多个参数，观察仿真结果的变化。 5.2 仿真实验设计原则明确实验目的：每次仿真实验都要有清晰的目标。变量控制：识别并控制影响仿真结果的因素。重复性：保证实验的可重复性。数据记录：详细记录仿真输入、参数和输出。统计分析：对仿真结果进行必要的统计处理。 5.3 仿真流程管理工作流程：实验设计 -> 模型配置 -> 仿真执行 -> 结果分析 -> 报告撰写。版本控制：管理不同版本的模型和仿真脚本。批处理仿真：自动化执行大量仿真任务。分布式仿真：利用多台计算机并行执行仿真。第六章：仿真结果分析与解释 6.1 数据可视化技术图表类型选择：线图、散点图、柱状图、饼图、三维图等。有效可视化原则：清晰、准确、信息丰富。动画展示：直观展示系统动态行为。 6.2 统计分析方法描述性统计：均值、中位数、方差、标准差等。推断性统计：假设检验、置信区间、回归分析。误差分析：仿真误差、测量误差、模型误差。 6.3 性能指标提取与评估系统响应指标：稳态值、峰值、上升时间、衰减时间、超调量、振荡频率。效率与能耗指标：能量消耗、效率系数。可靠性与安全性指标：故障概率、失效模式。经济性指标：成本、收益。 6.4 仿真结果的解读与报告将仿真结果与工程实际联系起来：解释仿真结果的物理意义。识别模型局限性：讨论模型在特定条件下的适用范围。得出结论与建议：基于仿真结果提出工程解决方案或改进建议。撰写仿真报告：结构清晰，内容完整，包含模型描述、实验设计、结果分析、结论和参考文献。第三部分：工程系统仿真的高级应用与展望本部分将探讨更高级的仿真技术，并展望仿真在未来工程领域的发展趋势。第七章：复杂系统集成仿真 7.1 多物理场仿真概念：同时考虑多个物理领域（如力学、热学、电磁学、流体动力学）在同一系统中的相互作用。挑战：不同物理域的方程形式、求解方法、网格划分和数据交换。耦合策略：强耦合、弱耦合。应用：电子封装热管理、汽车发动机热力学分析、MEMS器件设计。 7.2 实时仿真与硬件在环（HIL）实时仿真：仿真速度与实际系统运行速度同步，常用于嵌入式系统开发和测试。硬件在环（HIL）：将待测的嵌入式控制器连接到仿真模型上，模拟外部环境，实现对控制器的真实测试。应用：航空航天、汽车电子、工业自动化。 7.3 分布式仿真与协同仿真概念：将一个大型系统的不同部分在不同的仿真平台或计算节点上进行仿真，并通过通信协议进行集成。挑战：时间同步、数据一致性、通信延迟。应用：航空器集成仿真、智能交通系统仿真。第八章：仿真驱动的设计与优化 8.1 参数化设计与族群仿真参数化模型：将模型设计参数化，便于快速生成不同设计方案。族群仿真：同时运行大量具有不同参数的仿真，以快速探索设计空间。 8.2 优化算法与仿真集成优化问题定义：目标函数、约束条件、设计变量。常用优化算法：梯度下降、遗传算法、粒子群优化、响应面法。仿真与优化的协同：将仿真模型作为目标函数评估的工具，驱动优化算法寻找最优解。应用：结构强度优化、控制系统参数整定、工艺参数优化。 8.3 机器学习在仿真优化中的应用 surrogate 模型：利用机器学习快速替代复杂的仿真模型，加速优化过程。强化学习：用于控制策略和系统设计优化。数据驱动的优化：直接从仿真或实验数据中学习优化策略。第九章：仿真技术的未来发展趋势 9.1 数字孪生（Digital Twin）概念：物理实体在数字空间的精确映射，通过实时数据不断更新，实现对物理实体的监控、分析、预测和优化。核心技术：建模、仿真、数据融合、人工智能。应用前景：智慧制造、智慧城市、智能医疗。 9.2 高性能计算（HPC）与云计算在仿真中的作用 HPC：提供强大的计算能力，处理海量数据和复杂模型。云计算：提供灵活的计算资源和协作平台，降低仿真成本和门槛。 9.3 增强现实（AR）/虚拟现实（VR）与仿真集成 AR/VR：提供沉浸式的可视化和交互体验，辅助仿真结果的理解和决策。应用：虚拟装配、操作培训、设计评审。 9.4 仿真在新兴工程领域的应用生物医学工程：器官仿真、药物输送模拟、疾病发展预测。材料科学：材料性能预测、新材料设计。环境工程：气候变化模拟、污染扩散预测、资源管理。总结《工程系统建模与仿真导论：从原理到实践》力求为读者提供一个全面、系统且具有前瞻性的工程系统建模与仿真学习框架。本书强调理论与实践相结合，鼓励读者在学习过程中积极动手，通过实际案例加深对概念的理解。通过掌握本书内容，读者将能够更自信地应对复杂的工程挑战，并为未来的技术创新和产业发展贡献力量。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

评价一这本书的出现，简直是给我这个 MATLAB/Simulink 的初学者扫清了一大片迷雾！我之前尝试过几本教材，但总觉得讲得太零散，要么就是代码太多理论太少，要么就是例子过于简单，脱离实际工程场景。而这本《MATLAB/Simulink系统仿真》则恰恰弥补了这些不足。它从最基础的概念讲起，循序渐进，逻辑清晰，让我这个“小白”也能很快理解 Simulink 的强大功能。特别是书中对模型搭建的步骤、常用模块的使用以及仿真结果的分析，都给出了非常详尽的指导。我印象最深刻的是关于“模型组件化”和“模块库复用”的章节，这对于构建复杂系统至关重要。以往我都是直接把所有东西堆在一个模型里，导致后期维护和修改非常困难。这本书提供了系统性的解决方案，让我学会了如何将大型系统分解成独立的子系统，提高了代码的可读性和可重用性。而且，书中的示例都来源于真实的科学与工程问题，比如电机控制、通信系统设计等，这些都极大地激发了我学习的兴趣，让我看到了 Simulink 在实际应用中的巨大潜力。虽然我还没有完全读完，但已经感觉收获满满，对后续的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

评价五作为一名对复杂系统建模和仿真充满好奇的学习者，我一直在寻找一本能够系统性介绍 MATLAB/Simulink 的书籍。《MATLAB/Simulink系统仿真》这本书给我带来了意想不到的惊喜。它不仅仅是一本技术教程，更像是一堂生动的科学与工程计算思想课。书中从数学模型的建立入手，讲解了如何将现实世界中的物理过程转化为可以在 Simulink 中运行的模型。我特别欣赏的是作者对“仿真的不确定性”和“模型的鲁棒性”的讨论，这让我意识到仿真并非万能，理解其局限性同样重要。书中提供了很多关于模型参数辨识、灵敏度分析以及不确定性传播的实用方法，这些都是我在以往的学习中很少接触到的。此外，书中的各个章节都紧密相连，形成了一个完整的知识体系，让我能够从全局视角理解 Simulink 在整个工程设计流程中的作用。从最初的需求分析、模型设计，到仿真验证、性能评估，这本书都给出了清晰的指导。这本书的价值在于它不仅教会了我“如何做”，更让我思考了“为什么这么做”，极大地提升了我对系统仿真理论的认知深度。

评分☆☆☆☆☆

评价二作为一名已经有几年 Simulink 使用经验的工程师，我一直希望能找到一本能够深化我对系统仿真理解的书籍。市面上很多 Simulink 的教材，侧重点往往在于操作技巧，而对于背后的理论支撑和高级应用讲解不足。然而，《MATLAB/Simulink系统仿真（科学与工程计算技术丛书）》这本书完全颠覆了我的看法。它并没有停留在简单的模型搭建，而是深入探讨了系统仿真的核心原理，包括离散时间系统、连续时间系统在 Simulink 中的建模方法，以及各种数值积分算法的选择和影响。书中对于状态空间模型、传递函数模型的 Simulink 实现，以及如何通过仿真来验证理论推导，都进行了非常深入的剖析。让我惊喜的是，作者还花了很大篇幅讲解了模型优化和代码生成的技术，这对于我将仿真模型转化为实际产品代码非常有帮助。我尤其喜欢书中关于“仿真加速技术”的讨论，这对于处理大规模、高复杂度仿真场景至关重要，能够显著提高计算效率。这本书的深度和广度都超出了我的预期，让我对 Simulink 的理解达到了一个新的高度，也为我解决更复杂的工程问题提供了强大的理论指导和实践方法。

评分☆☆☆☆☆

评价三我是一名刚刚步入研究生阶段的学生，科研工作中不可避免地需要大量使用 MATLAB 和 Simulink 进行数值计算和系统仿真。在老师的推荐下，我选择了这本《MATLAB/Simulink系统仿真》。这本书的内容组织得非常好，从基础的 MATLAB 语法和数据处理，到 Simulink 的基本建模，再到更高级的控制系统设计和信号处理应用，几乎涵盖了我们在科研中可能遇到的方方面面。我特别欣赏的是书中对于“模型验证与确认”的强调，这在科学研究中至关重要，确保我们的仿真结果是可靠的。书中提供了多种验证方法，比如与解析解对比、与实验数据拟合等，并给出了具体的实现步骤。此外，书中的案例研究都非常贴近实际科研项目，例如在动力学系统建模、滤波算法设计、甚至一些前沿的机器学习在控制系统中的应用，都让我眼前一亮。这些案例不仅展示了 MATLAB/Simulink 的强大能力，也为我今后的科研方向提供了很多启发。虽然有些章节的内容还需要我反复研读和实践，但总体而言，这本书无疑为我的研究生学习打下了坚实的基础，让我能够更自信、更高效地开展科研工作。

评分☆☆☆☆☆

评价四我是一位在自动化领域工作多年的工程师，在日常工作中，MATLAB 和 Simulink 已经是我们不可或缺的工具。然而，随着技术的不断发展，我意识到对这些工具的掌握还需要更深入、更系统。偶然间发现了这本《MATLAB/Simulink系统仿真（科学与工程计算技术丛书）》，可以说是相见恨晚。这本书并没有局限于某个特定领域，而是从更宏观的角度，深入浅出地讲解了系统仿真的理论基础和在各种工程学科中的应用。让我印象深刻的是，作者不仅仅讲解了如何使用 Simulink 的现有模块，还指导我们如何创建自定义模块和 S-function，这极大地扩展了 Simulink 的适用范围，让我们能够处理更专业、更定制化的仿真需求。书中对于“实时仿真”和“硬件在环”的章节，对于我们实际项目开发非常有指导意义，能够帮助我们更快地进行产品验证和调试。此外，书中的语言严谨而不失通俗，逻辑清晰，即使是对于一些复杂的概念，也能通过精辟的解释和恰当的图示得到很好的理解。这本书不仅是一本技术手册，更是一本能够提升我们工程思维和问题解决能力的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

书不错，内容比较全，对学习有帮助

评分☆☆☆☆☆

内容还没看，大致扫了一眼，还是比较基础，，封面有点瑕疵，影响不大。要是有视频教程就好了

评分☆☆☆☆☆

专业的书，买它首选京东

评分☆☆☆☆☆

书籍是必须不停买的。学无止境。

评分☆☆☆☆☆

书还没看，外观很不错，希望不会失望。

评分☆☆☆☆☆

对于simulink实例比较多，通俗易懂