简介
MATLAB是一个功能强大的计算机软件。本书以MATLAB6盭版本为对象
,从实际应用的角度对化学化工中常用的数学方法及MATLAB实现作了浅显
易懂的介绍。书中通过各种实例介绍了数值计算、优化、数理统计、人工
神经网络和模糊逻辑工具、偏微分方程数值解、遗传算法、化学模式识别
、化学因子分析、化学量测信号的处理方法、化学校正理论、小波分析等
各种数学方法的基本原理,重点阐述了各种算法的MATLAB实现并由此来解
决实际问题,使读者能够熟练掌握MATLAB语言并改进各种算法。
本书可作为高等学校化学、化工、环境保护及材料、医药、卫生等一
些相关专业师生的参考教材,对从事上述领域研究工作的广大科技工作者
和开发应用人员也具有重要的参考价值。对于其它学科领域的读者,本书
也不失为一本有用的参考书。
目录
第1章 MATLAB基础
1.1 MATLAB主要功能
1.1.1 MATLAB简介
1.1.2 MATLAB数值计算
1.1.3 符号计算
1.1.4 MATLAB绘图
1.1.5 数据类型及输出和输入
1.2 MATLAB程序设计
1.2.1 M文件
1.2.2 变量类型
1.2.3 程序结构
1.2.4 程序流控制语句
1.2.5 程序的调试
1.2.6 编程要点
第2章 MATLAB在化学计算中的应用
2.1 数值计算
2.1.1 溶液pH值计算
2.1.2 浓度计算
2.1.3 其它
2.2 绘图及数据图示
2.2.1 酸碱的对数浓度图
2.2.2 滴定曲线绘制
2.2.3 原子轨道
2.2.4 绘制相图
2.3 曲线拟合及插值
2.3.1 曲线拟合
2.3.2 数据插值计算
2.4 其它应用
2.4.1 投入产出分析法概述
2.4.2 投入产出分析的数学模型
2.4.3 层次分析法(AHP)法
第3章 优化及统计工具箱在化学中的应用
3.1 优化工具箱
3.1.1 优化工具箱中的函数
3.1.2 应用时需要注意的问题
3.1.3 应用
3.2 统计工具箱
3.2.1 统计工具箱函数
3.2.2 统计工具箱函数应用
3.2.3 方差分析
3.2.4 回归分析
3.2.5 聚类分析
3.2.6 判别分析
3.2.7 主成分分析
3.2.8 试验设计
3.2.9 正交实验设计
第4章 神经网络和模糊系统工具箱在化学中的应用
4.1 神经网络工具箱
4.1.1 神经网络基础
4.1.2 基于MATLAB工具箱的神经网络概述
4.1.3 神经网络工具函数
4.2 模糊系统工具箱
4.2.1 模糊系统理论基础
4.2.2 模糊系统工具箱函数
4.2.3 应用举例
第5章 遗传算法
5.1 遗传算法的基本概念和原理
5.1.1 遗传算法的基本概念
5.1.2 遗传算法的基本原理
5.2 MATLAB遗传算法工具箱
5.2.1 MATLAB遗传算法工具箱概述
5.2.2 MATLAB遗传算法和搜索工具箱的使用
5.3 MATLAB直接搜索工具箱
5.3.1 直接搜索工具的使用
5.3.2 模式搜索参数
5.4 遗传算法在化学中的应用
第6章 偏微分方程的数值解
6.1 偏微分方程工具箱的基本功能
6.1.1 偏微分方程可解类型
6.1.2 边界条件
6.2 偏微分方程工具箱的图形用户界面(GUI)的使用
6.2.1 偏微分方程的图形用户界面(GUI)
6.2.2 用工具箱解偏微分方程的步骤
6.2.3 GUI解方程的方法
6.3 使用PDE工具箱的命令行求解偏微分方程
6.4 偏微分方程的有限差分法
6.5 偏微分方程在化学化工中的应用
第7章 化学因子分析
7.1 因子分析概述
7.1.1 因子分析的一般数学模型
7.1.2 化学因子分析的基本步骤
7.2 常见的化学因子分析
7.2.1 主成分分析
7.2.2 因子分析
第8章 化学校正分析
8.1 数据矩阵的构成
8.2 常见的化学校正方法
8.2.1 单变量校正
8.2.2 多元校正方法
8.2.3 非线性校正方法
8.3 回归模型的诊断
第9章 化学模式识别
9.1 数据的预处理
9.1.1 丢失数据的弥补
9.1.2 数据的预处理
9.1.3 特征的提取和压缩
9.1.4 相似系数和距离
9.2 模式识别方法
9.2.1 有管理的方法
9.2.2 无管理方法
9.2.3 显示方法
第10章 分析信号处理方法
10.1 分析信号基本处理方法
10.1.1 数字平滑和滤波
10.1.2 信号求导
10.1.3 曲线拟合
10.1.4 曲线面积的估计
10.1.5 信号的相关性
10.2 信号的Fourier变换
10.3 时间序列信号分析
10.3.1 平稳随机信号的描述
10.3.2 随机信号的谱估计
10.3.3 平稳时间序列建模
10.3.4 时间序列均生函数建模方法
第11章 小波分析
11.1 小波分析的数学基础
11.1.1 小波的定义
11.1.2 小波变换
11.1.3 小波函数的选择
11.2 小波变换在MATLAB中的实现
11.2.1 一维连续小波变换(CWT)
11.2.2 离散小波变换(DWT)
11.2.3 一维离散小波的重建算法
11.2.4 二维离散小波变换
11.2.5 二维离散小波变换的重建算法
11.2.6 小波包分析
11.2.7 小波树的操作
11.2.8 小波工具箱的GUI用法简介
11.3 MATLAB的小波分析
11.3.1 小波变换用于信号降噪
11.3.2 信号压缩
11.3.3 小波分析用于图像增强
11.3.4 小波分析用于样本估计
11.4 小波分析在化学中的应用
参考文献
1.1 MATLAB主要功能
1.1.1 MATLAB简介
1.1.2 MATLAB数值计算
1.1.3 符号计算
1.1.4 MATLAB绘图
1.1.5 数据类型及输出和输入
1.2 MATLAB程序设计
1.2.1 M文件
1.2.2 变量类型
1.2.3 程序结构
1.2.4 程序流控制语句
1.2.5 程序的调试
1.2.6 编程要点
第2章 MATLAB在化学计算中的应用
2.1 数值计算
2.1.1 溶液pH值计算
2.1.2 浓度计算
2.1.3 其它
2.2 绘图及数据图示
2.2.1 酸碱的对数浓度图
2.2.2 滴定曲线绘制
2.2.3 原子轨道
2.2.4 绘制相图
2.3 曲线拟合及插值
2.3.1 曲线拟合
2.3.2 数据插值计算
2.4 其它应用
2.4.1 投入产出分析法概述
2.4.2 投入产出分析的数学模型
2.4.3 层次分析法(AHP)法
第3章 优化及统计工具箱在化学中的应用
3.1 优化工具箱
3.1.1 优化工具箱中的函数
3.1.2 应用时需要注意的问题
3.1.3 应用
3.2 统计工具箱
3.2.1 统计工具箱函数
3.2.2 统计工具箱函数应用
3.2.3 方差分析
3.2.4 回归分析
3.2.5 聚类分析
3.2.6 判别分析
3.2.7 主成分分析
3.2.8 试验设计
3.2.9 正交实验设计
第4章 神经网络和模糊系统工具箱在化学中的应用
4.1 神经网络工具箱
4.1.1 神经网络基础
4.1.2 基于MATLAB工具箱的神经网络概述
4.1.3 神经网络工具函数
4.2 模糊系统工具箱
4.2.1 模糊系统理论基础
4.2.2 模糊系统工具箱函数
4.2.3 应用举例
第5章 遗传算法
5.1 遗传算法的基本概念和原理
5.1.1 遗传算法的基本概念
5.1.2 遗传算法的基本原理
5.2 MATLAB遗传算法工具箱
5.2.1 MATLAB遗传算法工具箱概述
5.2.2 MATLAB遗传算法和搜索工具箱的使用
5.3 MATLAB直接搜索工具箱
5.3.1 直接搜索工具的使用
5.3.2 模式搜索参数
5.4 遗传算法在化学中的应用
第6章 偏微分方程的数值解
6.1 偏微分方程工具箱的基本功能
6.1.1 偏微分方程可解类型
6.1.2 边界条件
6.2 偏微分方程工具箱的图形用户界面(GUI)的使用
6.2.1 偏微分方程的图形用户界面(GUI)
6.2.2 用工具箱解偏微分方程的步骤
6.2.3 GUI解方程的方法
6.3 使用PDE工具箱的命令行求解偏微分方程
6.4 偏微分方程的有限差分法
6.5 偏微分方程在化学化工中的应用
第7章 化学因子分析
7.1 因子分析概述
7.1.1 因子分析的一般数学模型
7.1.2 化学因子分析的基本步骤
7.2 常见的化学因子分析
7.2.1 主成分分析
7.2.2 因子分析
第8章 化学校正分析
8.1 数据矩阵的构成
8.2 常见的化学校正方法
8.2.1 单变量校正
8.2.2 多元校正方法
8.2.3 非线性校正方法
8.3 回归模型的诊断
第9章 化学模式识别
9.1 数据的预处理
9.1.1 丢失数据的弥补
9.1.2 数据的预处理
9.1.3 特征的提取和压缩
9.1.4 相似系数和距离
9.2 模式识别方法
9.2.1 有管理的方法
9.2.2 无管理方法
9.2.3 显示方法
第10章 分析信号处理方法
10.1 分析信号基本处理方法
10.1.1 数字平滑和滤波
10.1.2 信号求导
10.1.3 曲线拟合
10.1.4 曲线面积的估计
10.1.5 信号的相关性
10.2 信号的Fourier变换
10.3 时间序列信号分析
10.3.1 平稳随机信号的描述
10.3.2 随机信号的谱估计
10.3.3 平稳时间序列建模
10.3.4 时间序列均生函数建模方法
第11章 小波分析
11.1 小波分析的数学基础
11.1.1 小波的定义
11.1.2 小波变换
11.1.3 小波函数的选择
11.2 小波变换在MATLAB中的实现
11.2.1 一维连续小波变换(CWT)
11.2.2 离散小波变换(DWT)
11.2.3 一维离散小波的重建算法
11.2.4 二维离散小波变换
11.2.5 二维离散小波变换的重建算法
11.2.6 小波包分析
11.2.7 小波树的操作
11.2.8 小波工具箱的GUI用法简介
11.3 MATLAB的小波分析
11.3.1 小波变换用于信号降噪
11.3.2 信号压缩
11.3.3 小波分析用于图像增强
11.3.4 小波分析用于样本估计
11.4 小波分析在化学中的应用
参考文献
化学化工中的数学方法及MATLAB实现[电子资源.图书]
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