《数字信号处理实验指导书MATLAB版》是2005年电子工业出版社出版的图书,作者是米特拉。
书名 | 数字信号处理实验指导书MATLAB版 | 作者 | 米特拉 |
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ISBN | 9787121007002 [十位 | 页数 | 180 |
定价 | ¥19.00 | 出版社 | 电子工业出版社 |
出版时间 | 2005年01月 |
数字信号的处理可以有多种方式方法。比如,直接过滤掉,或并行、串行等都属于数字信号处理。数字信号处理器当然是指做成一定的器件,专门用来处理数字信号的。
我想你是对的,这种结构是唯一的离线算法。 DSP设计主要强调的是在线算法,时域与频域来解决这个问题。 框图本身,效果是不是为了实现一个DSP设计,但如何将数据,以解决两个迅速获得他们的卷积。 ...
数字信号处理、信号与系统是不同的课程?电阻电路又属什么课程数
随着科学技术的迅速发展,新兴学科不断增 完善,它已远远不只是指教师在课堂上讲授的某加,知识总量不断增长,迫使本科教育不断向基础 门课程,更多的是指一组系列课程或一个课程化、重应用的方向发展,基础课程教...
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本书基于MATLAB编程训练,对CAD建模的基本理论进行介绍,同时结合CATIA软件操作介绍其在工程中的应用。第1章,介绍CAD建模技术的发展历史;第2章,讲述工件的三维几何模型在计算机内存储的基本方式,包括基本原理、数据结构和典型存储方式(STL网格);第3~8章,讲述自由曲线曲面造型的相关理论和算法,并在每个算法后都给出了MATLAB程序;第9~11章,介绍特征建模、参数化建模的基本概念和CATIA软件的相关功能;附录,介绍MATLAB编程的入门知识。
本书既可以作为机械工程类专业本科高年级CAD课程的教材,也可以作为CAD、CAGD和计算机图形学领域学习者和研究者的参考书。
MATLAB系统由MATLAB开发环境、MATLAB数学函数库、MATLAB语言、MATLAB图形处理系统和MATLAB应用程序接口(API)五大部分构成。
MATLAB开发环境是一套方便用户使用的MATLAB函数和文件工具集,其中许多工具是图形化用户接口。它是一个集成的 用户工作空间,允许用户输入输出数据,并提供了M文件的集成编译和调试环境,包括MATLAB桌面、命令窗口、M文件编辑调试器、MATLAB工作空间和在线帮助文档。
MATLAB数学函数库包括了大量的计算算法。从基本算法如加法、正弦,到复杂算法如矩阵求逆、快速傅里叶变换等。
MATLAB语言是一种高级的基于矩阵/数组的语言,它有程序流控制、函数、数据结构、输入/输出和面向对象编程等特色。用这种语言能够方便快捷建立起简单运行快的程序,也能建立复杂的程序。
图形处理系统使得MATLAB能方便的图形化显示向量和矩阵,而且能对图形添加标注和打印。它包括强大的二维三维图形函数、图像处理和动画显示等函数。
MATLAB应用程序接口(API)是一个使MATLAB语言能与C、Fortran等其它高级编程语言进行交互的函数库。该函数库的函数通过调用动态链接库(DLL)实现与MATLAB文件的数据交换,其主要功能包括在MATLAB中调用C和Fortran程序,以及在MATLAB与其它应用程序间建立客户、服务器关系。
本书以工程实例为背景,以MATLAB语言为工具,较全面地介绍了优化设计的理论及应用。本书主要内容包括:优化设计基本模型;优化设计数学基础知识;一维搜索方法;无约束优化问题、有约束优化问题的经典算法;启发式优化算法,包括蚁群优化、粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌算法和人工神经网络算法;MATLAB优化工具箱函数及应用;优化算法工程应用实例及MATLAB基础知识。书中配有完整的MATLAB程序。本书可作为高等工科院校有关专业优化设计方面课程的教材和教学参考书,也可供有关专业的师生和工程技术人员参考。
优化设计是一门古老而新兴的理论,既有着很强的应用背景,又有着坚实的数学基础。它的数学基础可以追溯到牛顿(Newton,1642-1727) 、莱布尼茨(W.Leibniz,1646-1716)创立的微积分理论。优化设计与运筹学有着密切的联系,前者是后者在非线性规划方向的延伸和发展。优化设计主要研究连续函数在有约束和无约束条件下单目标函数或多目标函数的最优值问题,而运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。随着科学技术和生产的发展,运筹学已渗入到多个领域,其本身也在不断发展,包含了多个数学分支,如数学规划(又包含线性规划、非线性规划、整数规划、组合规划等)、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、库存论、对策论、搜索论、模拟等。在运筹学方面,我国著名科学家钱学森、许国志、数学家华罗庚等作出了重要贡献。1956年钱学森和许国志共同创建了中国第一个运筹学研究组织。从20世纪60年代开始,华罗庚持续近20年在全国范围内推广优选法和统筹法,产生了巨大的经济效益。其中优选法采用的黄金分割搜索方法也是优化设计中一维搜索常用的一种方法。各种启发式(heuristic)算法或智能算法,如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、神经网络算法等不但能解决连续函数的优化问题,也能解决离散函数的优化问题,它们将优化设计与运筹学紧密结合起来。
广义来说优化设计采用的方法是搜索的方法,传统的优化设计方法主要采用线搜索方法,而启发式优化方法采用多方位的随机搜索方法。对非线性函数来说,在极值点附近可以用二次函数来逼近,若存在极小值,则极值点附近的函数值均大于极值点处的函数值。求连续函数极值的问题,一部分人可能会想到用求导数的方法来解决,另一部分人可能不采用求导数的方法,而直接用比较的方法来确定搜索区间和极小值。与求导数的方法相比,直接搜索法是优化设计中更基础的方法。从优化设计的数学模型来分,优化设计问题可分为有约束的优化问题和无约束的优化设计问题;而从求解方法来分,优化设计方法可分为基于导数的方法和直接搜索方法。随机方向法、复合型法、鲍威尔法、可行方向法均属于直接搜索法,值得注意的是遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等启发式算法均含有随机方向法的基本内涵。
优化设计广泛应用于航空、汽车、化工、电力、建筑、机械制造等众多领域,由于优化问题的多样性,相应出现了多种优化设计方法,每一种方法都有其自身的特点和适用范围,在实际应用中,特别对于大型优化设计问题,不应以一次计算结果或一种方法得出的结果作为最终的最优结果。
优化设计是以工程设计问题为背景,将最优化原理与计算技术相结合的产物。不论是从学习的角度还是从应用的角度,实践都是非常重要的,实践既是学习的终点又是学习的起点。本书特别强调理论与实践的结合。实践包括多个方面,最基本的是通过简单的例子用手工演算来验证算法,然后是通过编程利用计算机实现和验证优化算法,最后是针对工程设计问题建立优化设计模型,选择合适的优化算法解决设计问题。MATLAB不但是实现数值计算的计算机高级语言,同时也是解决多种工程和数学问题的仿真软件。本书以MATLAB语言作为程序设计语言和实践环境,针对每一种算法编写了学习程序,方便读者学习。这些程序主要为验证优化算法而设计,读者可以以此为基础编写自己的程序。MATLAB本身包含有命令格式和GUI格式的优化工具箱,并随着版本的升级不断加入新的优化算法。本书第11章简要介绍了MATLAB优化工具箱命令格式的各种优化函数,优化工具箱函数为实现优化设计提供了极大的方便,但从学习的角度来说,应尽可能自己编程以便深刻领会和掌握所学的优化算法。
本书修订版保持了原书的内容,对部分内容作了修订,完善了各章习题。本书配有电子教案,需要者可与清华大学出版社联系。
本书由张永恒主编并统稿,蔡慧林、褚衍东审阅,何玮、马斌、朱凌云(兰州交通大学)、严军(西北师范大学)参加编写。第1章、第12.1~12.3节由张永恒编写;第9章和第12.10节由何玮编写;第5、6、7章由马斌编写;第2、4、8章由朱凌云编写;第3、10、11章和第12.4~12.9节由严军编写;习题由张永恒、马斌、朱凌云编写。在编写过程中,张鹏、刘金平、程明、周志勇、宁珍、刘军强、唐强完成了部分程序的调试工作,在此表示感谢。在编写过程中参考了网络中有关作者的资料在此一并表示感谢。