线性定常齐次状态方程的解 矩阵指数函数-状态转移矩阵 线性定常系统非齐次方程的解 线性时变系统的解 离散系统状态方程的解 连续时间状态表达式的离散化

本书以电工、电子与测控技术等学科理论为基础，以工程应用为导向，编写了集基础技能训练、工程应用训练、综合设计与创新研究于一体的理论与实践项目，主要包含了电工基础、室内供配电、照明技术、锡焊技术、电子元器件、电子电路、EDA技术、传感器与检测技术、电子产品组装技术、电气控制与PLC等内容

 掌握模式识别的基本概念  掌握模式识别的基本步骤与流程  掌握模式识别经典算法的基本原理，了解其优缺点与适用范围  对实际生活中的识别问题建模，完成自动识别系统的构建  为研究新的模式识别的理论和方法打下基础

◼ 线性离散系统的基本概念 ◼ 离散时间函数的数学表达式及采样定理 ◼ Z变换 ◼ 线性常系数差分方程 ◼ 脉冲传递函数 ◼ 采样控制系统的时域分析 ◼ 采样控制系统的频域分析 ◼ 小结

2.1 随机过程基本概念及其数学描述 2.2 谱密度与相关函数 2.3 线性系统在随机输入下的响应 2.4 白噪声产生方法及其仿真 2.5 古典辨识方法 2.6 小结及习题

7-1 离散系统的基本概念 7-2 信号的采样与保持 7-3 z变换理论 7-4 离散系统的数学模型 7-5 离散系统的稳定性与稳态误差 7-6 离散系统的动态性能分析 7-7 离散系统的数字校正

3.1 频谱分析的基本概念 3.2 扫描式频谱仪 3.3 傅里叶分析仪 3.4 相位噪声测量 3.5 小结

4.1 均匀控制问题的提出及特点 4.2 均匀控制方案 4.3 均匀控制系统的理论分析 4.4 其他需要说明的问题 实验：均匀控制系统实验

5.1 引言 5.2 采样过程的数学描述 5.3 信号恢复 5.4 Z变换理论 5.5 采样系统的数学模型 5.6 离散控制系统分析 5.7 Matlab在离散系统中应用

11.1 模糊神经网络理论概述 11.2 模糊系统简介 11.3 RBF网络及其与模糊系统的功能等价 11.4 模糊神经元的一般构造方法 11.5 模糊神经网络 11.6 标准模糊神经控制器结构 11.7 模糊RBF型神经控制器结构