通过本课程的学习,使学生初步掌握当前流行 的演算式 MATLAB语言的基本知识,结合所学 课程《自动控制原理》,学会运用 MATLAB语 言进行控制系统仿真和辅助设计的基本技能, 为今后从事科学研究打下较好的基础

一、特殊矩阵的实现 特殊矩阵的实现常见的特殊矩阵有零矩阵、幺矩阵、单位矩阵、三角形矩阵等,这类特殊矩阵在线性代数中具有通用性;还有一类特殊矩阵在专门学科中有用,如有名的希尔伯特( Hilbert)矩阵、范德蒙( Vandermonde)矩阵等1.零矩阵:所有元素值为零的矩阵称为零矩阵。零矩阵可以用 zeros函数实现

常见的特殊矩阵有零矩阵、幺矩阵、单位矩阵、三角 形矩阵等,这类特殊矩阵在线性代数中具有通用性;还 有一类特殊矩阵在专门学科中有用,如有名的希尔伯特 ( Hilbert)矩阵、范德蒙( Vandermonde)矩阵等

Matlab环境下的文件与其它系统一样, 也有二类文件组成,一是文件,又称M文件 ,另一类是数据文件。系统除提供了文件 的一般管理功能外,还提供了对数据文件 进行操作的特殊功能函数

所谓图形用户界面是指由窗口、菜单、对 话框等各种图形对象组成的用户界面。在 这种用户界面下,用户的操作是通过“选 择”各种图形对象来实现的

MATLAB意为“矩阵实验室”，源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一，除了可提供传统的交互式的编程方法之外，还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱，应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域，表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的

（一）理论课程 1《微机原理及接口技术》 2《数字信号处理》 3《数字图像处理》（理论） 4《通信网络安全》 5《通信新技术》 6《专业英语》 7《EDA 技术》课程理论教学大纲 8《单片机原理》课程理论教学大纲 9《电气制图及 CAD》 10《无线通信》 11《光通信技术》理论 12《电路原理 A》 13《模拟电子电路 A》 14《数字电子电路》 15《文献检索》 16《电磁场与电磁波》 17《射频电路设计与仿真》 18《算法与数据结构》 19《通信工程导论》 20《通信电子电路》 21《信号与系统》 22《通信原理》（理论） 23《DSP 技术及应用》 24《信息论与编码》 25《移动应用软件开发》 26《全球卫星导航系统》 27《移动互联网技术》 28《物联网与云计算》 29《软件工程》 30《人工智能导论》（理论） 31《传感器原理与应用》（理论） 32《ASPNET 程序设计》 33《嵌入式系统原理与设计》（理论） 34《工程项目管理与经济决策》 35《交换原理》 36《移动通信》 37《电波与天线》 38《Matlab 通信系统仿真》 39《Python 程序设计》理论 40《计算机网络技术》（理论） （二）实验课程 41《微机原理及接口技术》 42《计算机网络技术》（实验） 43《数字信号处理》 44《数字图像处理》（实验） 45《EDA 技术》课程 46《单片机原理》课程 47《无线通信》 48《光通信技术》实验 49《通信电子电路》 50《电子技术基础实验》 51《电路原理实验》 52《信号与系统》 53《通信原理实验》 54《全球卫星导航系统》 55《人工智能导论》（实验） 56《传感器原理与应用》 57《嵌入式系统原理与设计》（实验） 58《移动通信》 59《Python 程序设计》实验 （三）实践课程 60《电工电子实习》 61《印制板微机辅助设计》 62《毕业实习》 63《专业认知实习（1）》 64《通信系统综合实训》 65《毕业设计（论文）》 66《C 语言程序概念实训》教学大纲 67《EDA 课程设计》课程设计教学大纲 68《移动通信》课程设计教学大纲 69《交换原理》课程设计教学大纲 70《光通信技术课程设计》

每当难以对一个函数进行积分、微分或者解析上确定一些特殊的值时,就可以借助计 算机在数值上近似所需的结果。这在计算机科学和数学领域,称之为数值分析。至此,可以 猜到, MATLAB提供了解决这些问题的

基本统计处理的查取最大值 MAX函数的命令格式有: [Y,]=max(x):将max(X)返回矩阵X的各列中的最大元素值及其该元素的位置赋予行向量Y与;当X为向量时,则Y与I为单变量

第6章代数方程与最优化问题的计算机求解 一、代数方程的求解 二、无约束最优化问题求解 三、有约束最优化问题的计算机求解 四、混合整数规划问题的计算机求解 五、线性矩阵不等式问题求解 六、多目标优化问题求解 七、动态规划及其在路径规划中的应用