本书基于MATLAB 2015版写作，在共16章的篇幅中分别介绍了MATLAB的基础操作、Simulink工具箱、MATLAB在自动控制中的应用、线性规划工具箱、数字信号处理工具箱、图像处理工具箱、系统辨识、模糊工具箱、以及MATLAB在自抗扰控制系统中的应用。本书中所有章节通过适量的典型实例操作和重点知识讲解相结合的方式，对MATLAB的基础知识、功能以及命令函数进行全面的讲解。本书实例配操作视频，对实例操作过程详细讲解，读者可以通过观看视频来学习。
本书具有操作性强，指导性强，语言简洁的特点，内容涵盖了MATLAB在当前工程应用中的主要应用领域。可作为MATLAB软件初学者的入门和提高的学习教程，或者作为各大中专院校教育、培训机构的MATLAB教材，也可供工程实际等领域的人员参考。
谢龙汉，博士，研究方向CAD/CAE/CAM。在我社出版的《UG NX 中文版曲面造型基础教程》，累计印刷14000册，成绩还不错。 钟翠霞，工学硕士，毕业于浙江大学过程装备与控制工程专业，研究方向CAD，现就职于广州本田汽车有限公司研发中心。运用UG进行多个项目的设计工作，对UG的应用有相当多的心得。 王云高，产品设计及数控加工工程师，在模具行业工作已有十余年，对产品设计、数控加工等具有相当丰富的经验，精通Pro/E的产品设计、模具设计、数控加工，设计过的产品不计其数。目前利用业余时间开展Pro/E培训工作。
第1章 基础入门 1
1．1 MATLAB的安装 1
1．2 MATLAB的启动及操作界面 3
1．2．1 MATLAB的启动 3
1．2．2 MATLAB的操作界面 3
1．3 M文件编辑器 4
1．3．1 M文件编辑器的启动 4
1．3．2 用M文件编写简单的程序 5
1．4 MATLAB帮助系统及其使用 6
1．4．1 帮助系统的类型 6
1．4．2 常用帮助指令 6
1．4．3 Help帮助浏览器 7
第2章 符号计算 10
2．1 符号对象的创建 10
2．1．1 创建符号变量和表达式 10
2．1．2 符号与数值之间的转化 14
2．1．3 符号表达式的化简 16
2．2 符号微积分 19
2．2．1 极限和导数的符号计算 20
2．2．2 序列/级数的符号求和 21
2．2．3 符号积分 22
2．3 微分方程的符号解法 24
2．3．1 求微分方程符号解的一般指令 24
2．3．2 符号微分方程解法实例 24
2．4 符号矩阵分析和代数方程解 26
2．4．1 符号矩阵分析 26
2．4．2 线性方程组的符号解法 30
2．5 符号变换及反变换 31
2．5．1 傅里叶变换及其反变换 31
2．5．2 拉普拉斯变换及其反变换 33
2．5．3 Z变换及其反变换 36
2．6 代数状态方程求符号传递函数 38
2．6．1 结构框图的代数状态方程解法 38
2．6．2 信号流图的代数状态方程解法 41
2．7 符号计算的简易绘图函数 43
2．7．1 二维绘图函数 43
2．7．2 三维绘图函数 46
2．7．3 等高线绘图函数 48
2．7．4 三维曲面绘图函数 49
第3章 MATLAB数组和矩阵运算基础 53
3．1 数组的创建、运算及其寻址 53
3．1．1 数组的创建 53
3．1．2 数组的运算规则 57
3．1．3 数组的操作 59
3．1．4 数组的寻址 61
3．1．5 关系和逻辑操作 63
3．2 矩阵分析 65
3．2．1 矩阵运算规则 66
3．2．2 矩阵分析计算 69
3．3 矩阵分解 75
3．3．1 特征值及特征向量 75
3．3．2 奇异值分解 79
3．3．3 LU分解 81
3．3．4 Cholesky分解 84
3．3．5 QR分解 85
3．4 特殊矩阵 89
3．4．1 常用特殊矩阵及其创建 89
3．4．2 其他特殊矩阵 92
第4章 数值计算 97
4．1 数理统计的MATLAB求解 97
4．1．1 常用的统计分布指令 98
4．1．2 概率函数、分布函数和随机数的产生 100
4．2 多项式运算 107
4．2．1 多项式的运算及其函数表示 107
4．2．2 有限长序列的卷积 115
4．3 插值和拟合 118
4．3．1 插值 119
4．3．2 拟合 126
4．4 线性方程（组）的求解 135
4．4．1 线性方程的数值求解 135
4．4．2 线性方程组的数值求解 137
4．5 数值微积分 139
4．5．1 数值微分 139
4．5．2 数值积分 141
4．5．3 常微分方程的数值求解 146
第5章 MATLAB绘图处理 154
5．1 概述 154
5．1．1 离散数据图形的绘制 154
5．1．2 连续函数曲线的绘制 155
5．2 二维图形 156
5．2．1 基本绘图函数 157
5．2．2 坐标轴控制和图形标识命令 161
5．2．3 多重曲线绘图 165
5．2．4 ginput指令简介 168
5．3 三维曲线和曲面 170
5．3．1 三维绘图指令plot3 170
5．3．2 三维网格指令mesh 172
5．3．3 三维曲面指令surf 174
5．3．4 图形视角及透视控制 176
5．3．5 图形着色处理 182
5．3．6 图形光照处理 190
5．4 图形窗功能简介 195
5．4．1 图形窗口的创建 195
5．4．2 图形窗口的菜单 196
第6章 M文件程序设计基础 201
6．1 M文件 201
6．1．1 M脚本文件 201
6．1．2 M函数文件 203
6．1．3 局部变量和全局变量 205
6．1．4 M函数文件的一般结构 207
6．2 数据及数据文件 208
6．2．1 数据类型 208
6．2．2 数据输入向导（Import Wizard） 210
6．2．3 数据的输入与输出 211
6．3 程序的流程控制 214
6．3．1 循环语句 214
6．3．2 if条件语句 219
6．3．3 switch-case语句 222
6．3．4 控制程序流的其他常用指令 224
6．4 程序的调试与优化 228
6．4．1 程序的直接调试法 228
6．4．2 调试器的使用 232
6．4．3 程序设计优化 233
6．5 MATLAB函数类别 236
6．5．1 主函数 236
6．5．2 子函数 236
6．5．3 匿名函数 237
6．5．4 嵌套函数 237
6．5．5 私有函数 239
6．6 函数句柄 239
6．6．1 函数句柄的创建和显示 239
6．6．2 函数句柄的基本操作 240
第7章 图形用户界面 243
7．1 对象和句柄 243
7．1．1 句柄 243
7．1．2 对象 244
7．2 GUI图形简介 248
7．2．1 GUIDE的启动 248
7．2．2 GUI模板 249
7．2．3 图形用户界面的设计步骤 252
7．2．4 回调函数 252
7．3 GUI的底层代码实现 257
7．3．1 GUI底层代码实例 257
7．3．2 常用对象介绍 262
7．4 图形用户界面综合实例 275
第8章 Notebook 280
8．1 Notebook的安装及启动 280
8．1．1 Notebook的安装 280
8．1．2 Notebook的启动 281
8．2 M-book的使用 282
8．3 M-book中代码的运行和结果输出 282
8．4 输出格式控制 286
8．5 Notebook使用中的几个问题 288
第9章 Simulink交互式仿真集成环境 289
9．1 Simulink 运行方法及其编辑窗口 290
9．2 Simulink常用模块库 291
9．2．1 连续（Continuous）模块库 291
9．2．2 非连续（Discontinuous）模块库 292
9．2．3 离散（Discrete）模块库 293
9．2．4 数学运算（Math Operations）模块库 294
9．2．5 输出（Sinks）模块库 295
9．2．6 输入源（Sources）模块库 296
9．3 Simulink 功能模块的处理 298
9．3．1 Simulink模块参数设置 298
9．3．2 Simulink 模块间连线处理 299
9．3．3 Simulink 模块基本操作 300
9．4 Simulink建模与仿真实例 302
9．5 子系统与模块封装技术 311
9．5．1 子系统 312
9．5．2 封装模块 316
9．6 S函数 318
9．6．1 S函数基本概念 318
9．6．2 S函数工作原理 319
9．6．3 用M文件编写S函数 319
9．7 本章小结 323
第10章 MATLAB在自动控制中的应用 325
10．1 控制系统稳定性分析 325
10．1．1 代数稳定判据 325
10．1．2 根轨迹稳定性分析 329
10．1．3 频域稳定性分析 334
10．1．4 稳态误差的分析 343
10．2 控制系统的性能指标分析 348
10．2．1 控制系统的时域特性 349
10．2．2 控制系统的频域特性 352
10．3 控制系统校正设计的MATLAB实现 354
10．3．1 控制系统校正设计概述 354
10．3．2 控制系统伯德图校正设计方法 354
10．3．3 控制系统的根轨迹校正设计 365
10．3．4 单输入单输出系统设计工具 373
第11章 最优化方法 379
11．1 线性规划基本内容及MATLAB应用 380
11．1．1 引例 380
11．1．2 线性规划的基本算法—单纯形法 381
11．2 无约束最优化 387
11．2．1 无约束最优化的基本算法 387
11．2．2 MATLAB解优化问题 390
11．3 非线性规划 398
11．3．1 非线性规划的基本概念 398
11．3．2 惩罚函数法 399
11．3．3 MATLAB求解 401
第12章 数字信号处理 407
12．1 数字信号处理与离散时间系统 407
12．1．1 数字信号处理概述 407
12．1．2 数字信号处理的基本概念 408
12．1．3 离散时间信号 409
12．1．4 常用信号生成函数 417
12．1．5 离散时间信号的相关性 418
12．2 序列的傅里叶变换的MATLAB实现 420
12．2．1 序列的傅里叶变换公式 420
12．2．2 周期序列离散傅里叶级数及傅里叶变换的MATLAB实现 423
12．3 利用Z变换分析信号和系统频域特性的MATLAB实现 424
12．3．1 Z变换的定义 425
12．3．2 Z变换的收敛域 425
12．3．3 Z变换的性质 426
12．3．4 Z变换的MATLAB求解 427
12．3．5 利用Z变换求解差分方程 429
12．3．6 利用Z变换分析系统频域特性 433
12．4 离散傅里叶变换（DFT）的MATLAB实现 437
12．4．1 DFT的定义和性质 437
12．4．2 DFT的MATLAB实现 438
12．4．3 离散傅里叶级数及其MATLAB实现 439
12．5 快速傅里叶变换及其应用的MATLAB实现 441
12．5．1 快速傅里叶变换的基本用法 442
12．5．2 快速傅里叶变换的应用举例 443
12．6 无限脉冲响应数字滤波器的设计及MATLAB实现 450
12．6．1 数字滤波器概述 451
12．6．2 IIR滤波器的设计方法 452
12．6．3 滤波器的性能指标及MATLAB函数 455
12．6．4 IIR数字滤波器设计常用的MATLAB函数 456
12．6．5 IIR数字滤波器的设计 458
12．6．6 MATLAB提供的IIR滤波器设计函数：完全设计法 464
12．6．7 IIR数字滤波器的直接设计法 467
12．7 FIR数字滤波器设计及MATLAB实现 469
12．7．1 FIR数字滤波器概述 470
12．7．2 窗函数设计FIR滤波器 472
12．7．3 MATLAB提供的窗函数及窗函数设计的MATLAB实现 473
12．7．4 FIR数字滤波器的最优化设计及MATLAB实现 486
第13章 图像处理 492
13．1 数字图像的基本原理 493
13．1．1 数字图像的表示 493
13．1．2 数字图像的MATLAB操作基础 493
13．1．3 数字图像的类型及其转换 498
13．2 图像增强 509
13．2．1 灰度变换增强 509
13．2．2 直方图增强 514
13．2．3 图像平滑 516
13．2．4 图像锐化 527
13．2．5 频域增强 531
13．3 图像复原 536
13．3．1 退化模型 537
13．3．2 无约束图像复原 538
13．3．3 有约束图像复原 539
13．4 二值形态学操作 541
13．4．1 膨胀和腐蚀 541
13．4．2 开操作和闭操作 543
13．4．3 膨胀和腐蚀的MATLAB实现方法 543
13．4．4 一些基本的形态学算法 544
13．5 图像压缩编码 545
13．5．1 图像压缩编码概述 545
13．5．2 无损压缩技术 546
13．5．3 有损压缩技术 547
13．6 图像分割 548
13．6．1 边缘检测方法 548
13．6．2 阈值分割技术 551
13．6．3 区域分割技术 552
第14章 系统辨识 554
14．1 系统辨识的基本理论 554
14．1．1 系统和模型 554
14．1．2 辨识问题 555
14．1．3 系统辨识的步骤 555
14．1．4 系统辨识的误差准则 556
14．2 最小二乘法参数辨识及其MATLAB仿真 558
14．2．1 最小二乘法的基本原理 558
14．2．2 加权最小二乘法的基本原理 560
14．2．3 最小二乘法的递推算法 564
14．2．4 增广最小二乘法及MATLAB实现 570
14．3 参数的梯度校正辨识 575
14．3．1 确定性问题的梯度校正参数辨识及MATLAB实现 575
14．3．2 随机问题的梯度校正参数辨识 582
14．3．3 随机逼近法 583
14．4 极大似然估计参数辨识 586
14．4．1 极大似然参数辨识的基本概念 586
14．4．2 系统模型参数的极大似然估计 588
14．4．3 递推的极大似然参数估计 594
14．5 Bayes辨识方法及MATLAB实现 600
14．5．1 Bayes辨识方法的基本原理 600
14．5．2 最小二乘模型的Bayes参数辨识 601
14．5．3 MATLAB仿真实例 602
14．6 神经网络模型辨识方法及MATLAB实现 605
14．6．1 神经网络基本介绍 606
14．6．2 BP神经网络 609
14．6．3 RBF神经网络辨识 615
14．7 模糊系统辨识及MATLAB实现 620
14．7．1 模糊理论概述 620
14．7．2 基于T-S模型的模糊系统辨识 626
14．7．3 模糊逼近 629
第15章 自抗扰控制技术的MATLAB实现 633
15．1 经典PID控制器 633
15．1．1 经典PID控制律 633
15．1．2 经典PID的优势与不足 637
15．2 安排过渡过程仿真 638
15．3 微分跟踪器及其MATLAB仿真 645
15．3．1 经典微分环节的噪声放大效应 645
15．3．2 微分跟踪器 646
15．3．3 最速控制综合函数 653
15．4 误差反馈控制律 661
15．5 扩张状态观测器 668
15．5．1 状态观测器 668
15．5．2 扩张状态观测器 681
15．5．3 高增益状态观测器 688
15．6 自抗扰控制器 695
15．6．1 自抗扰控制器设计方法 695
15．6．2 改进的非线性PID控制器 696
15．6．3 自抗扰控制器 703
第16章 模糊控制及其MATLAB应用 715
16．1 模糊控制的基本理论 715
16．1．1 模糊控制基本理论概述 715
16．1．2 模糊集合的相关概念 716
16．1．3 模糊集合的基本运算 717
16．1．4 隶属函数 719
16．1．5 模糊推理规则 729
16．2 模糊控制系统的设计 732
16．2．1 模糊控制系统的组成 732
16．2．2 模糊控制系统的设计 732
16．3 MATLAB模糊逻辑工具箱 735
16．3．1 模糊推理系统编辑器 736
16．3．2 隶属度函数编辑器 737
16．3．3 模糊规则编辑器 738
16．3．4 模糊规则观察器 739
16．3．5 模糊推理输入输出曲面观察器 739
16．3．6 使用MATLAB命令实现模糊逻辑系统 745
16．3．7 模糊逻辑工具箱命令函数简介 749
16．4 Sugeno型模糊推理系统 773
16．4．1 Sugeno型模糊推理系统简介 774
16．4．2 Sugeno型模糊推理系统实例 774
16．4．3 Mamdani系统与Sugeno系统的比较 776
16．5 模糊理论在控制工程中的应用 777
16．5．1 模糊控制 777
16．5．2 模糊建模 782
16．5．3 模糊控制与Simulink的结合应用 785
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