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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302467199

商品编码：21583064419

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MATLAB数学建模

本书是MATLAB数学建模应用系列书籍之一，以MATLAB R2016a软件版本为基础，根据数学建模的需要编写，包含了多种数学建模问题的MATLAB求解方法，是解决数学实验和数学建模的有力工具。

全书共18章，分为前后两个部分，第1~10章属于前部分，第11~18章属于后部分。前部分从MATLAB基础和数学建模基础知识介绍开始，详细介绍MATLAB程序设计、常用MATLAB建模函数、数学规划模型、智能优化算法、Simulink简介、MATLAB图像处理算法等内容； 后部分介绍了水质评价与预测、投资收益与风险、旅行商问题、*优捕鱼策略、裁剪与复原、DNA序列分类、卫星和飞船的跟踪测控、中国人口增长预测等8个典型建模问题的MATLAB求解方法，引导读者深入挖掘各种建模问题背后的数学问题和求解方法。*后，在附录中给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者使用和研究。

本书以MATLAB数学建模基础为主线，结合各种数学建模典型案例，目的是使读者易看懂、会应用。本书是一本简明的MATLAB数学建模综合性参考书。本书深入浅出，实例引导，讲解翔实，既可以作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可以作为广大科研工程技术人员的参考用书。

 

第1章MATLAB基础知识

1.1数组和变量

1.1.1数组的定义

1.1.2数组的创建

1.1.3多维数组及其操作

1.1.4变量的命名

1.2矩阵

1.2.1实数值矩阵输入

1.2.2复数矩阵输入

1.2.3符号矩阵的生成

1.2.4大矩阵的生成

1.2.5矩阵的数学函数

1.3符号运算的基本内容

1.3.1符号变量代换及其函数

1.3.2符号对象转换为数值对象的函数

1.3.3符号表达式的化简

1.3.4符号运算的其他函数

1.3.5两种特定的符号运算函数

本章小结

第2章数学建模基础

2.1数学建模的概念

2.2数据的导入和保存

2.3数据统计和分析

2.3.1常用统计量

2.3.2随机数

2.3.3参数估计

2.3.4假设检验

2.3.5方差分析

2.4统计图表的绘制

2.5回归模型

2.5.1回归分析的定义

2.5.2回归分析

本章小结

第3章MATLAB程序设计

3.1自顶向下的程序设计方法

3.2符号运算

3.2.1符号对象

3.2.2创建符号对象

3.2.3符号表达式及函数

3.2.4数组与矩阵

3.3关系运算符和逻辑运算符

3.3.1关系运算符

3.3.2逻辑运算符

3.3.3常用操作函数

3.4分支结构

3.4.1if分支结构

3.4.2switch分支结构

3.5循环结构

3.5.1while循环结构

3.5.2for循环结构

3.5.3控制程序的其他命令

3.6程序调试和优化

3.6.1程序调试命令

3.6.2程序常见的错误类型

3.6.3效率优化

3.6.4内存优化

3.6.5**算法程序举例

本章小结

第4章常用建模函数

4.1曲线拟合函数

4.1.1多项式拟合

4.1.2加权*小方差拟合原理及实例

4.1.3非线性曲线拟合

4.2参数估计函数

4.2.1常见分布的参数估计

4.2.2点估计

4.2.3区间估计

4.3参数传递函数

4.3.1输入和输出参数的数目

4.3.2可变数目的参数传递

4.3.3返回被修改的输入参数

4.3.4全局变量

4.4插值函数

4.4.1一维插值命令及实例

4.4.2二维插值命令及实例

4.4.3样条插值

本章小结

第5章MATLAB求解微积分

5.1求解函数导数

5.1.1函数的导数

5.1.2隐函数的偏导数

5.2极限问题

5.2.1单变量函数

5.2.2多变量函数

5.3求解积分问题

5.3.1不定积分

5.3.2定积分与无穷积分计算

5.3.3多重积分

5.4级数展开和求和

5.4.1级数展开

5.4.2级数求和

本章小结

第6章数学规划模型

6.1数学规划模型的概念

6.2线性规划

6.2.1线性规划的标准形式

6.2.2线性规划求解方法

6.3非线性规划

6.3.1非线性规划的标准形式

6.3.2二次规划

6.3.3无约束规划

6.3.4有约束规划

本章小结

第7章智能优化算法

7.1神经网络算法

7.1.1基本原理

7.1.2程序设计

7.1.3**应用

7.2遗传算法

7.2.1基本原理

7.2.2程序设计

7.2.3**应用

7.3免疫算法

7.3.1基本原理

7.3.2程序设计

7.3.3**应用

7.4模拟退火算法

7.4.1基本原理

7.4.2程序设计

7.4.3**应用

本章小结

第8章Simulink简介

8.1基本知识

8.1.1基本功能

8.1.2Simulink组成

8.1.3模块库简介

8.2Simulink系统仿真

8.2.1仿真基础

8.2.2简单系统的仿真分析

8.3Stateflow建模与应用

8.3.1Stateflow的定义

8.3.2状态图编辑器

8.3.3Stateflow流程图

本章小结

第9章MATLAB数据图形可视化

9.1MATLAB图形窗口

9.1.1创建图形窗口

9.1.2关闭与清除图形框

9.2函数绘制

9.2.1一元函数绘图

9.2.2二元函数绘图

9.3数据图形绘制简介

9.3.1离散数据可视化

9.3.2连续函数可视化

9.4二维绘图函数

9.4.1二维图形绘制步骤

9.4.2二维图形基本绘图命令

9.4.3快速方程式画图

9.4.4特殊二维图形

9.4.5二维绘图**案例

9.5三维绘图函数

9.5.1绘制三维曲面

9.5.2栅格数据的生成

9.5.3网格曲面的绘制命令

9.5.4隐藏线的显示和关闭

9.5.5三维绘图**案例

本章小结

第10章MATLAB图像处理算法

10.1图像处理基础

10.2MATLAB图像处理函数

10.2.1默认显示方式

10.2.2添加颜色条

10.2.3显示多帧图像

10.2.4显示动画

10.2.5三维材质图像

10.2.6图像的直方图

10.2.7灰度变换

10.2.8均衡直方图

10.3图像处理的MATLAB应用

10.3.1图像增强

10.3.2图像重建

10.3.3图像变换

10.3.4图像压缩

10.3.5图像分割

10.3.6图像边缘检测

10.3.7图像识别

本章小结

第11章水质评价与预测

11.1问题简介

11.2数学模型

11.2.1问题分析

11.2.2模型建立

11.3水质评价与预测问题中MATLAB实现

11.4模糊神经网络在水质预测中的应用

本章小结

第12章投资收益与风险

12.1问题简介

12.2数学模型

12.2.1问题分析

12.2.2模型建立

12.3MATLAB在投资收益与风险问题中的应用

本章小结

第13章旅行商问题

13.1问题简介

13.2使用蚁群算法求解旅行商问题

13.3多种模型在旅行商问题上的应用

13.3.1Hopfield网络在TSP中的应用

13.3.2遗传算法在TSP中的应用

13.3.3免疫算法在TSP中的应用

本章小结

第14章*优捕鱼策略

14.1问题简介

14.2数学模型

14.2.1模型假设

14.2.2问题分析

14.2.3模型建立

14.3MATLAB在*优捕鱼策略问题中的应用

14.3.1问题1求解

14.3.2问题2求解

本章小结

第15章裁剪与复原

15.1问题简介

15.2数学模型

15.2.1模型假设

15.2.2模型建立

15.3模型求解

15.4线段的裁剪

本章小结

第16章DNA序列分类

16.1问题简介

16.2数学模型

16.2.1问题分析

16.2.2模型建立

16.3模型求解

本章小结

第17章卫星和飞船的跟踪测控

17.1问题简介

17.2数学模型

17.2.1问题分析

17.2.2模型建立

17.3模型求解

17.3.1问题1求解

17.3.2问题2求解

17.3.3问题3求解

本章小结

第18章中国人口增长预测

18.1问题简介

18.2数学模型

18.2.1问题分析

18.2.2模型建立

18.3模型求解

18.3.1问题1求解

18.3.2问题2求解

18.3.3问题3求解

本章小结

附录MATLAB基本命令

参考文献

MATLAB优化算法
本书是一本简明的MATLAB优化算法综合性参考书，以MATLAB R2016b软件版本为基础，根据常用优化算法编写，包含多种优化算法的MATLAB应用方法，是读者掌握MATLAB在优化算法中应用的有力工具。
全书分为四个部分共18章，包括MATLAB应用基础、常规优化算法、智能优化算法和综合应用。1部分从MATLAB基础知识开始，详细介绍编程和程序设计、二维绘图、三维绘图、GUI应用等内容； 第二部分介绍MATLAB线性规划、非线性规划、无约束一维极值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标函数的优化方法等内容； 第三部分介绍免疫优化算法及其MATLAB实现、粒子群优化算法的MATLAB实现、遗传优化算法的MATLAB实现、小波变换的MATLAB实现、神经网络的MATLAB实现等内容； 第四部分主要介绍MATLAB在分形维数和经济金融*优化中的应用。在本书的*后，附录中还给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者查阅。
本书以MATLAB优化内容为主线，结合各种优化模型案例的讲解，各种MATLAB优化算法函数的说明，使读者易看懂、会应用。本书深入浅出，实例引导，讲解翔实，既可以作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

MATLAB智能算法

本书以*新推出的MATLAB 2016a软件为基础，详细介绍了各种智能算法的原理及其MATLAB在智能算法中的应用，是一种MATLAB智能算法设计的综合性参考书。

　　全书以智能算法原理及MATLAB应用为主线，结合各种应用实例，详细讲解了智能算法的MATLAB实现。全书分为两部共13章，1部分首先从人工智能概述开始，详细介绍了神经网络算法、粒子群算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法、小波分析算法及其MATLAB的实现方式等内容； 第二部分详细介绍了智能算法的工程中的应用问题，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制和智能算法的综合应用等。

　　本书以工程应用为目标，内容深入浅出，讲解循序渐进，既可以作为高等院校理工科相关**研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

MATLAB信号处理

本书面向MATLAB的初中级读者，以MATLAB R2016a版本为平台，全面讲解了MATLAB软件在信号处理中常用的知识。本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，是一本全面的MATLAB信号处理应用参考书。

　　本书分为3个部分，共12章。1部分介绍了MATLAB的基础，涵盖的内容有MATLAB基础知识； 第二部分介绍了数字信号处理基本理论和方法及其MATLAB实现，涵盖的内容有信号与系统的分析基础、信号变换、IIR滤波器的设计、FIR滤波器设计、其他滤波器、小波在信号处理中的应用； 第三部分介绍了基于MATLAB信号处理的具体应用，涵盖的内容有基于MATLAB的语音信号处理、通信信号处理、雷达信号处理以及信号处理的图形用户界面工具与设计等内容。

　　本书以实用为目标，深入浅出，实例引导，讲解翔实，适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

MATLAB/Simulink系统仿真

《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。1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**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。

MATLAB科学计算

本书以新推出的MATLAB R2016a软件为基础，详细介绍了各科学计算求解方法及其MATLAB在科学计算中的应用，是一本掌握MATLAB科学计算方法的综合性参考书。全书以科学计算在MATLAB中的应用为主线，结合各种应用案例，详细讲解了科学计算的MATLAB实现方法。

　　全书分为MATLAB基础应用、科学计算和工具箱等三部分，共17章。基础应用部分详细讲解了MATLAB的计算入门知识、基本运算方法、图形的可视化以及编程方法等，这些都是掌握科学计算的**知识。科学计算部分详细讲解了MATLAB的插值拟合、数据拟合、微分方程求解、微分方程及级数、线性方程(组)求解、非线性方程(组)求解、常微分方程(组)求解、概率统计计算、偏小二乘应用分析、人工智能算法等相关知识。工具箱部分介绍了模糊逻辑工具箱、优化工具箱和偏微分方程工具箱。

　　本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述； 内容完整且每章相对独立，是一本具有较高参考价值的MATLAB科学计算参考书。

　　本书以工程应用为目标，内容深入浅出，讲解循序渐进，适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

 

MATLAB 数学建模与应用（一本） 在当今科学研究与工程实践中，数学建模作为连接理论与实际的桥梁，其重要性不言而喻。本书旨在为广大读者提供一套系统、深入的数学建模方法与实战技巧。内容涵盖了从经典统计模型、最优化模型到现代复杂系统建模的广泛领域，力求帮助读者掌握将实际问题抽象化为数学模型，并利用 MATLAB 这一强大工具进行求解、分析与验证的能力。 本书开篇将从 基础建模思想 入手，引导读者理解模型的作用、类型以及构建的基本原则。我们将详细阐述模型的可行性、有效性和局限性，并介绍常用的建模流程：问题分析、模型假设、变量选取、数学表述、模型求解、模型检验与模型优化。通过对实际问题的解构，读者将逐步培养发现问题、分析问题、并将其转化为数学语言的能力。 接下来，我们将深入 经典数学模型 的构建与应用。这部分内容将聚焦于那些在各个学科领域被广泛使用且行之有效的模型。例如： 统计模型：我们将介绍回归分析（线性回归、多元回归、非线性回归）、分类模型（逻辑回归、判别分析）、时间序列分析（ARIMA 模型、指数平滑法）等。通过丰富的实例，读者将学会如何收集、处理和分析数据，并利用 MATLAB 统计工具箱实现模型的建立与参数估计。 最优化模型：我们将探讨线性规划、整数规划、非线性规划、组合优化等问题。重点在于如何将实际的资源分配、生产调度、路径规划等问题转化为数学规划模型，并利用 MATLAB 的优化工具箱（如 `linprog`、`quadprog`、`fmincon` 等）求解最优解。我们会深入讲解目标函数、约束条件以及不同算法的适用场景。 仿真模型：对于涉及动态变化的系统，仿真模型是不可或缺的。我们将介绍离散事件仿真、连续系统仿真等基本概念，并展示如何利用 MATLAB 的仿真工具箱（如 Simulink）构建和分析动态系统。这部分内容将为后续更复杂的系统仿真打下基础。 在掌握了基础模型后，本书将进一步拓展到 现代数学建模技术。这部分内容将更加侧重于处理复杂、非线性和不确定性的问题： 网络模型：我们将介绍图论基础，如最短路径、最小生成树、最大流等算法，并探讨其在交通网络、通信网络、社交网络分析中的应用。MATLAB 的图论工具箱将是实现这些模型的重要工具。 风险与决策模型：我们将涉及蒙特卡洛模拟、排队论、决策树等方法，用于评估不确定性下的风险，并辅助进行科学决策。例如，在金融、保险、项目管理等领域，这些模型能提供重要的洞察。 灰色系统模型：对于信息不完整或不确定的系统，灰色系统模型提供了一种有效的建模方法。我们将介绍GM(1,1)模型等，并展示其在短期预测、趋势分析等方面的应用。 本书的特色之一在于其 深入的 MATLAB 实现。每一个模型和算法的讲解都将伴随着详细的 MATLAB 代码示例。读者可以跟随示例，一步步在 MATLAB 环境中实现模型的构建、求解与可视化。我们将详细解释每一行代码的含义，以及 MATLAB 各个工具箱的功能与用法。重点强调代码的可读性、效率和复用性。 此外，本书还将引入 模型评估与验证 的重要环节。模型的建立并非终点，如何判断一个模型是否“好”，以及如何对其进行改进，是建模者必须掌握的技能。我们将介绍交叉验证、残差分析、模型比较准则（如 AIC、BIC）等方法，帮助读者客观地评价模型的性能，并根据实际反馈对模型进行迭代优化。 目标读者：本书适合对数学建模感兴趣的本科生、研究生，以及在科研、工程、金融、管理等领域需要运用数学建模解决实际问题的从业人员。具备一定的 MATLAB 基础知识（了解基本语法、数据结构和绘图功能）将有助于更高效地学习本书内容。 通过本书的学习，读者将能够： 1. 理解数学建模的原理与方法：掌握将实际问题转化为数学语言的思维过程。 2. 熟练运用 MATLAB 工具箱：掌握利用 MATLAB 实现各种数学模型的构建、求解与分析。 3. 掌握多种经典与现代建模技术：能够根据问题特点选择合适的建模方法。 4. 提升解决实际问题的能力：将所学知识应用于解决工程、科学、经济等领域的复杂问题。 5. 培养科学的建模思维：形成严谨的逻辑分析能力和批判性思维。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一次探索数学在现实世界中强大力量的旅程。我们期待本书能成为您在数学建模领域探索与实践的得力助手。 --- MATLAB 科学计算与数据分析（一本） 在信息爆炸的时代，掌握有效的科学计算与数据分析能力已成为跨领域人才的核心竞争力。本书致力于为您呈现一套全面、系统且实用的 MATLAB 科学计算与数据分析指南，旨在赋能您从海量数据中提炼洞见，解决复杂科学问题，并高效处理工程计算任务。 本书的构建秉承循序渐进的原则，首先从 MATLAB 基础与核心功能 入手。我们将深入讲解 MATLAB 的开发环境、工作区管理、变量与数据类型，以及其强大的矩阵运算能力。您将学会如何高效地进行数据输入、输出与管理，理解 MATLAB 在数值计算上的独特优势。 随后，本书将聚焦于 核心科学计算工具箱 的应用。我们将详细介绍： 数值分析：包括根的查找、多项式运算、插值与拟合、数值积分与微分。您将学习如何利用 MATLAB 的数值函数解决工程中的微积分问题，如曲线拟合、数值求解微分方程等。 线性代数：深入讲解矩阵的分解（LU、QR、Cholesky）、特征值与特征向量、奇异值分解（SVD）等。这些是理解和处理许多科学计算问题的基石，我们将通过实例展示它们在数据降维、图像处理、系统稳定性分析等方面的应用。 傅里叶分析与信号处理基础：虽然本书不包含信号处理的专门介绍，但我们将深入讲解傅里叶变换、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）等概念及其在 MATLAB 中的实现。您将学会如何分析信号的频率成分，理解频谱分析的基本原理，为理解更复杂的信号处理任务打下基础。 数据分析是本书的另一核心板块。我们将引导您掌握 数据处理与可视化 的艺术： 数据预处理：涵盖数据清洗（缺失值处理、异常值检测与处理）、数据转换（归一化、标准化）、特征提取与选择等关键步骤。我们将展示如何在 MATLAB 中高效地实现这些操作，为后续的建模与分析奠定坚实的基础。 统计分析：我们将介绍描述性统计（均值、方差、标准差、分位数等）、假设检验（t检验、卡方检验、F检验）、相关性分析、协方差分析等。通过 MATLAB 的统计工具箱，您将能够对数据进行深入的统计推断。 数据可视化：可视化是理解数据和传达结果的关键。我们将深入讲解 MATLAB 强大的绘图功能，包括二维与三维图形的绘制（折线图、散点图、柱状图、箱线图、曲面图、等高线图等），以及如何定制图形的各种属性（颜色、线型、标记、标题、图例、坐标轴标签）以达到最佳的表达效果。我们会特别强调如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图形。 本书还将引导您探索 高级科学计算技术： 符号计算：利用 MATLAB 的符号数学工具箱，您将能够进行符号运算，解决代数方程组、微积分、极限、微分方程等解析问题。这在理论推导和验证过程中尤为重要。 并行计算：对于计算密集型任务，我们将介绍如何利用 MATLAB 的并行计算工具箱，将计算任务分配到多个核心或多台计算机上，从而显著提高计算效率。 性能优化：我们将分享 MATLAB 代码优化的技巧，包括利用向量化操作、避免循环、使用内置函数、性能分析工具等，帮助您编写出更高效、更简洁的代码。 目标读者：本书适合对科学计算和数据分析感兴趣的本科生、研究生，以及在科学研究、工程技术、金融分析、生物医学、社会科学等领域从事数据处理、模型建立和结果分析的专业人士。具备 MATLAB 基础语法和基本操作能力者将更容易上手。 通过本书的学习，您将获得： 1. 坚实的 MATLAB 科学计算基础：熟练掌握 MATLAB 在数值分析、线性代数等方面的应用。 2. 高效的数据分析与可视化能力：能够独立完成数据的预处理、统计分析和结果的有效展示。 3. 解决复杂科学问题的能力：将 MATLAB 作为强大的工具，应用于解决实际研究与工程中的计算难题。 4. 提升编程效率与代码质量：掌握 MATLAB 代码优化技巧，编写出高效、可维护的代码。 5. 培养严谨的科学计算思维：理解算法原理，并能在实践中灵活运用。 本书旨在帮助您驾驭 MATLAB 的强大功能，将数据转化为知识，将计算转化为洞察，最终在您的专业领域中脱颖而出。 --- MATLAB 系统仿真与建模（一本） 在现代工程与科学研究领域，对复杂动态系统的理解、设计与优化至关重要。本书旨在提供一个全面、深入的 MATLAB 系统仿真与建模框架，帮助读者掌握如何利用 MATLAB 环境构建、分析和验证各种动态系统模型。 本书的出发点是对 系统建模基础 的深入阐述。我们将从离散系统与连续系统的基本概念入手，探讨系统的输入、输出、状态以及系统方程的表示方法。您将学习如何识别系统的关键参数，并将其转化为数学描述，为后续的建模与仿真奠定基础。 接下来，本书将聚焦于 MATLAB Simulink，这个功能强大的可视化建模环境。我们将详细介绍 Simulink 的基本操作，包括模块库的使用、信号流的连接、模型的构建以及仿真步长的设置。您将学会如何利用各种预设的模块（如信号发生器、数学运算模块、逻辑模块、状态机等）来搭建您想要仿真的系统。 本书的核心内容将围绕 不同类型系统的建模与仿真 展开，力求覆盖广泛的应用场景： 连续时间系统建模：我们将深入讲解如何对具有微分方程描述的系统进行建模。重点包括： 状态空间模型：这是描述线性时不变（LTI）和线性时变（LTV）系统的标准方法。我们将演示如何利用 MATLAB 的控制系统工具箱（如 `tf`、`ss` 函数）构建连续时间传递函数和状态空间模型，并在 Simulink 中实现其仿真。 传递函数模型：对于输入输出关系可以通过传递函数来描述的系统，我们将展示如何直接在 Simulink 中构建其框图表示。 代数方程组与微分代数方程（DAE）系统：我们将探讨如何对包含代数约束的系统进行建模，这在许多实际工程问题中（如电路、机械系统）非常常见。 离散时间系统建模：我们将介绍离散时间系统的概念，包括差分方程和零极点模型。您将学习如何在 Simulink 中构建和仿真离散时间系统，以及如何处理采样率和离散化问题。 混合信号系统建模：许多现实世界的系统包含连续和离散部分的交互，例如数字控制系统。我们将演示如何在 Simulink 中构建和仿真这类混合信号系统，并处理信号的转换（如 ADC 和 DAC 模块）。 在掌握了基础建模后，本书将进一步拓展到 高级仿真技术与应用： 控制系统设计与仿真：我们将结合控制理论，展示如何利用 MATLAB 和 Simulink 设计控制器（PID、状态反馈、最优控制器等），并对其在闭环系统中的性能进行仿真验证。这包括稳定性分析、暂态响应分析、稳态精度分析等。 非线性系统建模与仿真：我们将探讨如何对非线性动态系统进行建模，例如利用查找表（Lookup Tables）、非线性函数模块，以及如何进行非线性系统的仿真分析。 参数估计与系统辨识：对于已知系统结构但参数未知的情况，我们将介绍如何利用 MATLAB 的系统辨识工具箱，通过实验数据估计系统的参数，从而构建精确的模型。 仿真结果分析与可视化：在仿真完成后，如何有效地分析和呈现仿真结果至关重要。我们将详细介绍如何利用 Simulink 的 Scope 模块、MATLAB 的绘图函数以及各种分析工具（如时域、频域分析）来评估系统性能，并进行深入的解读。 本书强调 实战与工程应用。每一章节都将伴随详实的 MATLAB 和 Simulink 案例，涵盖从简单的物理过程到更复杂的工程系统（如电机控制、机器人动力学、通信系统的一部分等）。通过这些实践案例，读者将能够将理论知识转化为实际操作能力。 目标读者：本书适合机械工程、电气工程、自动化、航空航天、通信工程、控制工程等专业的本科生、研究生，以及在相关领域从事系统设计、仿真分析、控制器开发等工作的工程师和研究人员。具备 MATLAB 基础操作能力，并对基础的系统动力学和控制理论有一定了解者将更容易吸收本书内容。 通过本书的学习，您将能够： 1. 掌握系统建模的基本原理与方法：理解如何将实际动态系统转化为数学模型。 2. 熟练运用 MATLAB Simulink 进行系统仿真：能够独立构建、配置和运行各种动态系统仿真。 3. 设计与分析复杂工程系统：将系统仿真应用于控制器设计、性能评估和系统优化。 4. 提升对动态系统行为的理解：通过仿真直观地认识系统的动态特性和响应。 5. 培养严谨的仿真验证思维：学会如何通过仿真来验证理论设计和评估系统性能。 本书将成为您探索动态系统世界，并运用 MATLAB 这一强大工具实现科学与工程创新的宝贵指南。

评分☆☆☆☆☆

“科学计算”这一部分，感觉就像是为工程师和科学家量身打造的工具箱。它详细介绍了MATLAB在数值计算、代数运算、微积分、线性代数等方面的强大功能。我之前在使用MATLAB时，大多是处理一些基础的数据分析和绘图，而这本书则让我看到了它在更深层次的科学研究和工程计算中的应用。特别是关于“大型矩阵运算”和“求解微分方程”的章节，让我受益匪浅。作者给出了很多高效的算法和技巧，能够显著提高计算的效率和精度。我尝试着使用书中介绍的数值积分和微分方程求解器，来解决一些我之前工作中遇到的计算难题，发现MATLAB的处理能力远超我的想象。这本书让我对MATLAB的计算能力有了更全面的认识，也让我更有信心利用它来解决更复杂的科学计算问题。

评分☆☆☆☆☆

这套书的“智能算法”部分，可以说彻底颠覆了我之前对人工智能的模糊认识。我之前总觉得AI离我太遥远，但这本书通过MATLAB的强大工具，将许多复杂的智能算法变得触手可及。无论是遗传算法、粒子群优化，还是神经网络和支持向量机，作者都给出了清晰的理论阐述和详尽的MATLAB实现步骤。我印象最深的是关于遗传算法的部分，它把仿生学的思想融入到解决复杂优化问题的过程中，通过“选择”、“交叉”、“变异”等操作，模拟自然选择的进化过程，找到最优解。书中的实例，比如路径规划、函数寻优等，都展示了遗传算法的强大之处。我跟着书中的代码，亲手实现了几个简单的智能算法模型，虽然只是初步的尝试，但那种从零开始构建一个“智能”系统的成就感，真的非常棒。这本书让我意识到，AI并非高不可攀，通过掌握相应的工具和算法，我们也能在自己的领域内实现智能化。

评分☆☆☆☆☆

“数学建模”这本，我感觉是整个系列的基石，它给我打开了用数学语言描述和解决现实世界问题的大门。作者并非一味地介绍各种数学模型，而是侧重于如何将实际问题抽象成数学模型，再利用MATLAB进行求解和分析。书中的例子非常贴近生活和工程实际，从简单的线性规划问题，到更复杂的微分方程模型，都讲解得非常清晰。我尤其喜欢关于“系统动力学”的章节，它通过构建微分方程组来模拟复杂系统的演变过程，例如人口增长、经济模型等。通过MATLAB的仿真功能，我可以直观地观察系统参数变化对整体行为的影响，这对于理解和预测动态系统的行为至关重要。我曾经觉得数学建模是个很枯燥的过程，但这本书让我看到了数学工具的强大魅力，如何将抽象的数学公式转化为对现实世界的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

“系统仿真”和“优化算法”这两本，我暂时还没有深入阅读，但从目录和前言来看，它们的内容同样非常吸引人。我了解到“系统仿真”部分会涉及如何构建和分析各种动态系统，比如控制系统、通信系统等，这对于我目前从事的工程领域来说，是非常实用的技能。而“优化算法”则会深入探讨如何利用各种数学和智能算法来寻找最优解，这在我处理一些资源分配和参数调整的问题时，会非常有帮助。我特别期待能够学习到更多关于非线性优化和全局优化方法的知识，因为在实际应用中，我们遇到的问题往往不是简单的线性问题。这套书的全面性让我非常满意，它涵盖了我工作中可能遇到的几乎所有MATLAB应用场景，让我觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一套MATLAB相关书籍，之前我对MATLAB的了解仅限于一些基础的命令和绘图，这次抱着深入学习的目的，选择了这套包含数学建模、科学计算、系统仿真、信号处理、智能算法和优化算法的《包邮 MATLAB数学建模+科学计算+系统仿真+信号处理+智能算法+优化算法 共6本》。虽然我还没能完全消化这套书的全部内容，但就我目前学习到的部分而言，特别是关于“信号处理”和“智能算法”的这两本，给我留下了非常深刻的印象。 就以“信号处理”这本为例，它绝对不是那种停留在理论层面，讲一堆晦涩难懂的公式的书。作者在讲解傅里叶变换、拉普拉斯变换等核心概念时，非常巧妙地结合了MATLAB的实际应用。书里大量的代码示例，让我这个曾经对数字信号处理感到头疼的人，也能一步步跟着操作，理解那些抽象的数学工具是如何转化为可视化的信号波形和频谱图的。从最简单的滤波器的设计和实现，到更复杂的FFT在频谱分析中的应用，这本书都讲解得非常透彻。我特别喜欢其中关于降噪和信号重建的章节，通过实际案例，我能直观地看到MATLAB强大的数据处理能力，以及如何利用算法优化信号质量。这让我对信号处理在通信、图像、音频等领域的应用有了全新的认识，也激发了我进一步探索更多高级信号处理技术的兴趣。