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基于MATLAB的信号的分解与合成，周期信号的频谱.doc

于 2020-06-14 发布

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掌握周期信号的信号分解与合成、、掌握将周期信号展开成傅里叶级数、掌握傅里叶级数分三角形式和指数形式两种

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数值分析课程设计实践作业
第一章误差与范数1.1 误差的来源1.2 误差和有效数字1.3 误差估计的基本方法1.4 数值计算中应注意的问题第二章非线性方程（组）的数值解法2.1 方程（组）的根及其MATLAB命令2.1.2 求解方程（组）的solve命令 2.1.4 求解方程（组）的fsolve命令2.2 搜索根的方法及其MATLAB程序2.2.1 作图法及其MATLAB程序2.2.2 逐步搜索法及其MATLAB程序2.3 二分法及其MATLAB程序2.3.1 二分法求方程根的迭代次数的MATLAB命令 2.3.2 二分法的MATLAB程序2.4 迭代法及其MATLAB程序2.4.2 迭代法的MATLAB程序1 2.4.5 迭代法的MATLAB程序22.5 迭代过程的加速方法及其MATLAB程序2.5.2 加权迭代的MATLAB程序2.5.4 艾特肯(Aitken)加速方法的MATLAB程序2.6 牛顿(Newton)切线法及其MATLAB程序2.6.2 牛顿切线法的收敛性及其MATLAB程序2.6.3 牛顿切线法的MATLAB程序2.6.4 求2.6.6 牛顿切线法的加速及其两种MATLAB程序2.7 割线法及其MATLAB程序2.7.2 割线法的MATLAB程序2.8 抛物线法及其MATLAB程序2.8.2 抛物线法的MATLAB程序2.9 求解非线性方程组的牛顿法及其MATLAB程序2.9.1 求解二阶非线性方程组的牛顿法及其MATLAB程序2.9.2 求解阶非线性方程组的牛顿法及其MATLAB程序2.9.3 求解阶非线性方程组的拟牛顿法及其MATLAB程序第三章解线性方程组的直接方法3.1 方程组的逆矩阵解法及其MATLAB程序3.1.3 线性方程组有解的判定条件及其MATLAB程序3.2 三角形方程组的解法及其MATLAB程序3.2.2 解三角形方程组的MATLAB程序3.3 高斯消元法和列主元素消元法及其MATLAB程序3.3.1 高斯消元法及其MATLAB程序3.3.2 列主元素消元法及其MATLAB程序3.4 LU分解法及其MATLAB程序3.4.1 判断矩阵LU分解的充要条件及其MATLAB程序3.4.2 直接LU分解法及其MATLAB程序3.4.3 含交换阵的LU分解法及其MATLAB程序3.4.4 正定对称矩阵的Cholesky分解及其MATLAB程序3.4.5 正定对称矩阵的Cholesky分解及其MATLAB程序3.5 求解线性方程组的方法及其MATLAB实现3.5.1 求解线性方程组的Cholesky分解及其MATLAB实现3.5.2 求解线性方程组的直接分解法及其MATLAB实现3.5.3 解线性方程组的选主元的方法及其MATLAB实现3.6 误差分析及其两种MATLAB程序3.6.1 用MATLAB软件作误差分析3.6.2 求P 条件数和讨论解的性态的MATLAB程序3.6.3 用P范数讨论解和的性态的MATLAB程序第四章解线性方程组的迭代法4.1 迭代法和敛散性及其MATLAB程序4.1.2 用谱半径判别迭代法产生的迭代序列的敛散性的MATLAB程序4.2 雅可比（Jacobi）迭代及其MATLAB程序4.2.2 判别雅可比迭代收敛性的MATLAB程序4.2.3 雅可比迭代的两种MATLAB程序4.3 高斯—塞德尔（Gauss-Seidel）迭代及其MATLAB程序 4.3.3 高斯—塞德尔迭代两种MATLAB程序4.4 解方程组的超松弛迭代法及其MATLAB程序4.4.2 超松弛迭代法收敛性及其MATLAB程序4.4.3 超松弛迭代法的MATLAB程序第五章矩阵的特征值与特征向量的计算5.2 幂法及其MATLAB程序5.2.2 幂法的MATLAB程序5.3 反幂法和位移反幂法及其MATLAB程序5.3.3 原点位移反幂法的两种MATLAB程序5.4 雅可比(Jacobi)方法及其MATLAB程序5.4.3 雅可比方法的MATLAB程序5.5 豪斯荷尔德方法及其MATLAB程序5.5.1 豪斯荷尔德方法及其MATLAB程序5.5.2 矩阵约化为上Householder阵及其MATLAB程序5.5.3 实对称矩阵的三对角化及其MATLAB程序5.6 QR方法及其MATLAB程序5.6.2 QR方法的MATLANB程序5.6.5 最末元素位移QR法计算实对称矩阵特征值及其MATLAB程序5.6.6 求根位移QR方法计算实对称矩阵A的特征值及其MATLAB程序5.7 广义特征值问题及其MATLAB程序5.7.2 用MATLAB计算型的广义特征值和特征向量第六章函数的插值方法6.1 插值问题及其误差6.1.2 与插值有关的MATLAB 函数6.2 拉格朗日（Lagrange）插值及其MATLAB程序6.2.1 线性插值及其MATLAB程序6.2.2 抛物线插值及其MATLAB程序6.2.3 次拉格朗日（Lagrange）插值及其MATLAB程序6.2.5 拉格朗日多项式和基函数的MATLAB程序6.2.6 拉格朗日插值及其误差估计的MATLAB程序6.3 牛顿（Newton）插值及其MATLAB程序6.3.3 牛顿插值多项式、差商和误差公式的MATLAB程序6.3.4 牛顿插值及其误差估计的MATLAB程序6.3.5 牛顿插值法的MATLAB综合程序6.4 埃尔米特（Hermite）插值及其MATLAB程序6.4.3 埃尔米特插值多项式的MATLAB程序6.5 分段插值及其MATLAB程序6.5.1 高次插值的振荡和MATLAB程序6.5.3 分段线性插值的MATLAB程序6.5.4 作有关分段线性插值图形的MATLAB程序6.5.5 用MATLAB计算有关分段线性插值的误差6.6 分段埃尔米特（Hermite）插值及其MATLAB程序6.6.2 Hermite插值的MATLAB程序6.6.3 作有关分段Hermite插值图形的MATLAB程序6.6.4 用MATLAB计算有关分段Hermite插值的误差6.7 三次样条插值及其MATLAB程序6.7.4 用一阶导数计算的几种样条函数和MATLAB程序6.7.6 用MATLAB计算三次样条6.7.7 几种作三次样条有关图像的MATLAB程序6.7.8 用MATLAB计算有关分段三次样条的误差6.8 高元插值及其MATLAB程序6.8.1 MESHGRID命令的功能和调用格式6.8.2 单调数据点上的二元插值及其MATLAB程序6.8.3 三元插值及其MATLAB程序第七章函数逼近与曲线（面）拟合7.1 曲线拟合、误差及其MATLAB实现7.2 曲线拟合的线性最小二乘法及其MATLAB程序7.3 函数的选取及其MATLAB程序7.4 多项式拟合及其MATLAB程序7.5 拟合曲线的线性变换及其MATLAB程序7.6 函数逼近及其MATLAB程序7.7 三角多项式逼近及其MATLAB程序7.8 随机数据点上的二元拟合及其MATLAB程序7.9 随机数据点上的元拟合及其MATLAB程第八章数值微分8.2 一阶导数的数值计算及其MATLAB程序……………………………………1178.2.1 差商求导及其MATLAB程序8.2.2 中心差商公式求导四种MATLAB程序8.2.3 Richardson外推法求导及其MATLAB程序8.2.4 牛顿多项式求导及其MATLAB程序8.2.5 diff和gradient函数在数值求导中的应用8.3 高阶导数的数值计算及其MATLAB程序8.3.1 插值或拟合高阶数值导数及其MATLAB程序8.3.2 高阶泰勒数值导数及其MATLAB程序8.4 数值梯度和数值偏导数的计算及其MATLAB程序8.4.1 梯度和偏导数的数值计算及其MATLAB程序8.4.2 计算雅克比矩阵及其行列式的MATLAB方法第九章数值积分9.1 积分的符号计算9.1.1 定积分的MATLAB符号计算9.1.2 变限积分的MATLAB符号计算9.2 数值积分的思想及其MATLAB程序9.2.3 矩形公式的MATLAB运算9.3 插值型数值积分及其MATLAB 程序9.3.2 梯形公式的四种MATLAB程序9.3.4 辛普生（Simpson）数值积分的MATLAB程序9.3.6 牛顿-科茨（Newton-Cotes）数值积分和误差分析的三种MATLAB程序9.3.7 利用三次样条求表格型数值积分的MATLAB方法9.3.8 利用拉格朗日插值等方法求表格型数值积分的MATLAB方法9.4 龙贝格公式及其MATLAB程序9.4.2 龙贝格积分的MATLAB程序9.5 自适应积分及其MATLAB程序9.6 高斯（Gauss）型积分公式及其MATLAB程序9.6.2 在上的高斯-- 勒让德积分公式及其MATLAB程序9.6.3 在上的高斯-- 勒让德积分公式及其MATLAB程序9.6.4 Radau和Lobatto积分公式及其MATLAB程序9.7 反常积分的计算及其MATLAB程序9.7.1 无穷积分的符号计算及其MATLAB程序9.7.2 无穷积分的近似计算及其MATLAB程序9.7.3 无界函数反常积分的符号计算的五种MATLAB程序9.7.4 无界函数反常积分的近似计算的两种MATLAB程序9.8 多重积分的计算及其MATLAB程序9.8.1 二重积分的符号计算及其MATLAB程序9.8.2 二重积分的梯形公式及其MATLAB程序9.8.3 矩形域上的辛普生公式及其MATLAB程序9.8.4 一般域上二重积分的数值计算及其MATLAB程序9.8.5 三重积分的计算及其MATLAB程序第十章常微分方程（组）求解10.1 常微分方程（组）的MATLAB符号求解10.1.1 MATLAB求常微分方程（组）的通解10.1.2 MATLAB求常微分方程（组）的特解10.1.3 线性常微分方程组的MATLAB解法10.3 欧拉方法及其MATLAB程序10.3.2 向前欧拉方法的三种MATLAB程序10.3.4 向后欧拉方法的MATLAB程序10.4 改进的欧拉方法及其MATLAB程序10.4.2 梯形公式的两个MATLAB程序10.4.4 改进的欧拉公式的MATLAB程序10.5 龙格—库塔方法10.5.2 二阶龙格—库塔方法及其MATLAB程序10.5.3 三阶龙格—库塔方法及其MATLAB程序10.5.4 四阶龙格—库塔方法及其MATLAB程序10.5.5 自适应龙格—库塔方法及其MATLAB库函数10.6 线性多步法及其MATLAB程序10.6.2 亚当斯显式公式及其MATLAB程序10.6.3 亚当斯隐式公式及其MATLAB程序10.6.4 米尔恩公式及其MATLAB程序10.6.5 汉明公式及其MATLAB程序10.6.6 预测-校正系统及其MATLAB程序10.7 一阶（高）阶微分方程（组）的数值解及其MATLAB程序10.7.1 一阶微分方程组的数值解及其MATLAB程序10.7.2 高阶微分方程（组）的数值解及其MATLAB实现10.8 边值问题的数值解及其MATLAB程序10.8.1 打靶法及其MATLAB程序10.8.2 有限差分方法及其MATLAB程序10.8.3 求解常微分方程（组）边值问题数值解的MATLAB库函数

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《MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析》随书代码
目录第1章线性神经网络的工程应用 1.1系统辨识的MATLAB实现 1.2自适应系统辨识的MATLAB实现 1.3线性系统预测的MATLAB实现 1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析 2.1地震预报的MATLAB实现 2.1.1概述 2.1.2地震预报的MATLAB实例分析 2.2交通运输能力预测的MATLAB实现 2.2.1概述 2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析 2.3农作物虫情预测的MATLAB实现 2.3.1概述 2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析 2.4基于概率神经网络的故障诊断 2.4.1概述 2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析 2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断 2.5.1概述 2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析 2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析 2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断 2.6.1概述 2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用 3.1数值优化的BP网络训练算法 3.1.1拟牛顿法 3.1.2共轭梯度法 3.1.3LevenbergMarquardt法 3.2BP网络的工程应用 3.2.1BP网络在分类中的应用 3.2.2函数逼近 3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计 3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现 4.1Elman神经网络 4.1.1Elman神经网络结构 4.1.2Elman神经网络的训练 4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现 4.2Boltzmann机网络 4.2.1BM网络结构 4.2.2BM网络的规则 4.2.3用BM网络解TSP 4.2.4BM网络的MATLAB实现 4.3BSB模型 4.3.1BSB神经模型概述 4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现 5.1系统辨识 5.2自校正控制 5.2.1单步输出预测 5.2.2最小方差控制 5.2.3最小方差间接自校正控制 5.2.4最小方差直接自校正控制 5.3自适应控制 5.3.1MIT自适应律 5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现 6.1预测控制 6.1.1基于CARIMA模型的JGPC 6.1.2基于CARMA模型的JGPC 6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用 7.1SOFM网络的生物学基础 7.2SOFM网络的拓扑结构 7.3SOFM网络学习算法 7.4SOFM网络的训练过程 7.5SOFM网络的MATLAB实现 7.6SOFM网络在实际工程中的应用 7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用 7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用 8.1竞争型神经网络的概念与原理 8.1.1竞争型神经网络的概念 8.1.2竞争型神经网络的原理 8.2几种联想学习规则 8.2.1内星学习规则 8.2.2外星学习规则 8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现 9.1离散Hopfield神经网络 9.1.1网络的结构与工作方式 9.1.2吸引子与能量函数 9.1.3网络的权值设计 9.2连续Hopfield神经网络 9.3联想记忆 9.3.1联想记忆网络 9.3.2联想记忆网络的改进 9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现 10.1学习向量量化网络 10.1.1LVQ网络模型 10.1.2LVQ网络学习算法 10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现 10.2对向传播网络 10.2.1对向传播网络概述 10.2.2CPN网络学习及规则 10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现 11.1反馈线性化控制系统原理 11.2反馈线性控制的MATLAB实现 11.3NARMAL2控制器原理及实例分析 11.3.1NARMAL2控制器原理 11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数 12.1神经网络的学习函数 12.2神经网络的输入函数及其导函数 12.3神经网络的性能函数及其导函数 12.3.1性能函数 12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计 13.1Simulink交互式仿真集成环境 13.1.1Simulink模型创建 13.1.2Simulink建模操作 13.1.3Simulink参数设置 13.1.4简单的Simulink例子 13.2Simulink神经网络模块 13.2.1传递函数模块库 13.2.2网络输入模块库 13.2.3权值设置模块库 13.2.4处理模块库 13.2.5控制系统模块库 13.3Simulink神经网络设计 13.3.1模型构建 13.3.2模型仿真 13.3.3修改信号源第14章BP神经元模型与应用案例 14.1BP神经元及其模型 14.2BP网络的学习 14.2.1BP网络学习算法 14.2.2BP网络学习算法的比较 14.3BP网络的局限性 14.4BP网络的MATLAB程序应用举例 14.4.1BP网络设计的基本方法 14.4.2BP网络应用举例第15章自适应共振网络算法分析与应用 15.1ART1网络 15.1.1网络系统结构 15.1.2ATR1网络运行过程 15.1.3ATR1学习算法 15.1.4ART1网络应用 15.2ART2网络 15.2.1网络结构与运行原理 15.2.2网络的数学模型与学习算法 15.2.3ART2网络在系统辨识中的应用第16章径向基网络算法分析与应用 16.1正则化理论及正则化RBF网络 16.1.1正则化理论 16.1.2正则化RBF网络 16.2径向基神经网络结构 16.2.1径向基神经元模型 16.2.2径向基神经网络模型 16.3径向基神经网络学习 16.4径向基神经网络的工程应用 16.4.1函数逼近 16.4.2散布常数对径向基网络的影响 16.5广义回归神经网络 16.5.1GRNN网络结构 16.5.2GRNN网络工作原理 16.6概率神经网络 16.6.1PNN网络结构 16.6.2PNN网络工作原理 16.6.3应用PNN进行变量分类第17章感知器算法分析与实现 17.1单层感知器模型 17.2单层感知器的学习算法 17.3感知器的局限性 17.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真 17.4.1感知器神经网络设计的基本方法 17.4.2单层感知器神经网络的应用举例 17.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真 17.5.1多层感知器神经网络的设计方法 17.5.2多层感知器神经网络的应用举例 17.6用于线性分类问题的进一步讨论 17.6.1决策函数与决策边界 17.6.2感知器的决策函数与决策边界第18章线性网络与BP网络工具箱函数及其应用 18.1线性神经网络工具箱函数 18.1.1创建函数及其应用 18.1.2学习函数及其应用 18.1.3性能函数及其应用 18.1.4权积函数及其应用 18.1.5初始化函数 18.2BP神经网络工具箱函数 18.2.1创建函数及其应用 18.2.2传递函数及其应用 18.2.3学习函数及其应用 18.2.4性能函数及其应用 18.2.5训练函数及其应用 18.2.6显示函数及其应用第19章BP网络算法分析与实现 19.1BP神经网络模型 19.2BP神经网络算法 19.2.1SDBP算法 19.2.2MOBP算法 19.2.3VLBP算法 19.2.4RPROP算法 19.2.5CGBP算法 19.3BP网络设计 19.4BP神经网络局限性 19.5BP神经网络算法改进 19.5.1附加动量法 19.5.2有自适应lr的梯度下降法 19.5.3弹性梯度下降法第20章自组织网络工具箱函数及其应用 20.1创建函数 20.2传递函数 20.3距离函数 20.4学习函数 20.5初始化函数 20.6训练函数 20.7显示函数 20.8权值函数 20.9结构函数第21章线性网络算法分析与实现 21.1线性神经网络结构 21.2线性神经网络学习 21.3线性神经网络训练 21.4线性神经网络的MATLAB实现 21.5线性神经网络的局限性 21.5.1超定系统 21.5.2不定系统 21.5.3线性相关向量 21.5.4学习速率过大第22章神经网络工具箱函数及其应用 22.1径向基神经网络工具箱函数 22.1.1创建函数 22.1.2变换函数 22.1.3传递函数 22.1.4距离函数 22.2Hopfield神经网络工具箱函数 22.2.1传输函数 22.2.2学习函数 22.3Elman神经网络工具箱函数 22.4学习向量量化网络工具箱函数 22.4.1创建函数 22.4.2显示函数第23章感知器网络算法分析与实现 23.1单层感知器 23.1.1单层感知器模型 23.1.2感知器功能 23.1.3网络结构 23.1.4感知器算法 23.1.5网络的训练 23.1.6单层感知器实现 23.1.7感知器局限性 23.2多层感知器 23.2.1多层感知器介绍 23.2.2多层感知器实现 23.3感知器神经网络的MATLAB实现第24章神经网络工具箱函数分析与应用 24.1权值和阈值初始化函数 24.2训练和自适应调整函数第25章自组织竞争网络算法分析与应用 25.1自组织竞争网络结构 25.2自组织竞争网络学习规则 25.2.1Kohonen权值学习规则 25.2.2阈值学习规则 25.3网络训练 25.4竞争型网络存在的问题 25.5竞争型网络的工程应用第26章小波神经网络在交通流量预测中的应用 26.1小波变换概述 26.2小波神经网络的定义 26.3小波神经网络的理论 26.4小波神经网络的结构 26.5小波神经网络用于交通流量预测第27章模糊神经网络算法分析与应用 27.1模糊神经网络 27.2几种常用模型的模糊神经网络 27.2.1Mamdani模型模糊神经网络 27.2.2TakagiSugeno模型模糊神经网络 27.2.3模糊神经网络的函数 27.2.4模糊神经网络的应用 27.2.5神经模糊系统的图形界面第28章感知器网络工具箱函数及其应用 28.1创建函数 28.2初始化函数 28.3显示函数 28.4仿真函数 28.5性能函数 28.6训练函数 28.7学习函数 28.8传递函数

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