滑膜变结构控制的一本非常经典的好书，特意制造了详细的目录，方便大家阅读！章节：第1章绪论第2章线性系统的滑模变结构控制第3章非线性系统的滑模变结构控制第4章离散时间系统的滑模变结构控制第5章模糊滑模变结构控制第6章神经网络滑模变结构控制第7章基于支持向量机的滑模变结构控制第8章滑模变结构控制的应用

三体问题的起源最晚可追溯到17世纪，当牛顿的划时代巨著《自然哲学的数学原理》问世之后，他的引力理论已经能正确预测两个天体（如一颗恒星和一颗行星）的运动规律，即两个互相吸引的天体的轨道为椭圆形。
但是，三个天体的问题要复杂得多，在当时，牛顿没能提出类似的通解。
时光流逝，经过18、19两个多世纪几代数学家的研究，人们已经认识到三体系统是一个混沌系统，不存在解析解。
混沌系统是典型的非线性系统，它的重要特征之一在于误差的累积性，且误差来源于计算本身——这个“计算本身”是指计算数据的无理性以及混沌系统的微扰敏感性。
也就是说，三体系统不只不具备普遍意义上的解析解，甚至连较长期的数值预测也无法实现，这也是三体问题吸引和困扰几代最杰出的数学家几百年之久的重要原因。

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该程序模仿了三维状态非线性系统的EKF算法。

电子版，信号与系统的解题指南，“信号与系统”是通信与电子信息类专业的一门重要的专业基础课，也是国内各院校相应专业的主干课程，它主要讨论确定信号的特性，研究线性非时变系统的基本理论和线性系统的基本分析方法，包括连续时间信号与系统和离散时间信号与系统的时域分析与变换域分析，以及形态变量分析法。
目录第一章信号的函数表示与系统分析方法第二章连续时间系统的时域分析第三章连续信号的傅里叶分析第四章连续时间系统的频域分析第五章拉普拉斯变换第六章连续时间系统的S域分析第七章离散时间系统的时域分析第八章离散时间系统的频域分析第九章Z变换与离散系统的Z域分析第十章形态方程与形态变量分析法简要答案参考文献

第1章绪论第一部分线性系统的时间域理论第2章线性系统的形态空间描述2.1本章的主要知识点2.2习题与解答第3章线性系统的运动分析3.1本章的主要知识点3.2习题与解答第4章线性系统的能控性和能观测性4.1本章的主要知识点4.2习题与解答第5章系统运动的稳定性5.1本章的主要知识点5.2习题与解答第6章线性反馈系统的时间域综合6.1本章的主要知识点6.2习题与解答第二部分线性系统的复频率域理论第7章数学基础：多项式矩阵理论7.1本章的主要知识点7.2习题与解答第8章传递函数矩阵的矩阵分式描述8.1本章的主要知识点8.2习题与解答第9章传递函数矩阵的结构特性9.1本章的主要知识点9.2习题与解答第10章传递函数矩阵的形态空间实现10.1本章的主要知识点10.2习题与解答第11章线性时不变系统的多项式矩阵描述11.1本章的主要知识点11.2习题与解答第12章线性时不变控制系统的复频率域分析12.1本章的主要知识点12.2习题与解答第13章线性时不变反馈系统的复频率域综合13.1本章的主要知识点13.2习题与解答第三部分新增习题第14章线性系统理论的新增习题14.1线性系统时间域理论部分的新增习题14.2线性系统复频率域理论部分的新增习题参考文献

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

本书提供了利用MATLAB的普及型学生版本在计算机上处理“现代通信系统”这门课程中涉及的几乎所有方面的问题的分析思路、方法、matlab脚本文件和处理结果的范例以及供学生自主学习研讨的习题。
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本书适合已具备MATLAB基本知识的通信工程、电子工程、电气工程、计算机专业高年级本科生和研究生作为相关课程的参考书和补充教材，也可供有关教师、工程技术人员参考使用。

《信号与线性系统分析》第四版教学指点吴大正版，和教材配套，可参考学习

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