遗传算法由于其在解决非线性、大空间、全局寻优、组合优化等复杂问题方面所具有的独特优势，得到了国内外学者的广泛关注，并在电子、通信、计算机、自动化、信号处理和模式识别等众多领域得到了成功的应用。本书首先介绍遗传算法的概念、理论、主要应用方向、算法流程和关键参数，并给出具体的MATLAB仿真实例；然后介绍直线阵列、平面阵列、圆形阵列、圆柱阵列的综合方向图理论知识，并通过根据具体问题适应性改进的遗传算法对它们进行稀疏布阵和稀布布阵，达到减少天线阵元，大幅降低成本，同时防止出现栅瓣，得到低旁瓣方向图的目的。本书内容由浅入深，循序渐进，便于读者对遗传算法和阵列天线的深入理解和掌握。

智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，使其受到国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要使用这些算法工具来解决具体问题的理论研究人员和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。

智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。

《MATLAB在数学建模中的应用》从数学建模的角度介绍了MATLAB的应用。《MATLAB在数学建模中的应用》的4位作者均具有实际的数学建模参赛经历和竞赛指导经验。书中内容完全是根据数学建模竞赛的需要而编排的，涵盖了绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。 《MATLAB在数学建模中的应用》内容分上下两篇。上篇介绍数学建模中常规方法MATLAB的实现，包括MATLAB交互、数据建模、程序绘图、灰色预测、规划模型等方法；还介绍了各种高级方法MATLAB的实现，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等。下篇以真实的数学建模赛题为案例，介绍了如何用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和程序。书中的附件部分介绍了作者在建模竞赛中屡获大奖的经验。相信这些经验对准备参加数学建模竞赛的读者会有所帮...(展开全部)

本书结合大量应用实例，由浅入深地阐述了阵列天线的原理、方法和技术。全书共8章。第1章介绍了阵列天线的研究背景。第2章概述了构成阵列天线的基本单元天线的原理。第3章陈述了阵列天线的基本概念和原理。第4章讲述了阵列天线所用的信号处理方法。第5章阐述了阵列天线的自适应波束形成应用技术。第6章叙述了阵列天线的波束形成技术在空域抗干扰中的应用。第7章论述了阵列天线和阵列信号处理在空、时、频等多域中的抗干扰方法。第8章撰述了在阵列天线中应用虚拟天线进行干扰抑制的技术。本书结构紧密，内容丰富，在介绍理论的同时，也采用了工程案例进行仿真实现。

MATLAB语言具有使用方便、输入简捷及编程效率高等特点，本书主要向读者介绍了MATLABR 2008的基础知识和电子仿真技术，并详细介绍了集成在MATLAB中的Simulink软件包。书中的内容涉及MATLAB基础知识、MATLAB常用语法、Simulink应用、控制系统数学模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系统中的应用、数字信号处理在MATLAB中的实现、滤波器模型、MATLAB在通信系统中的应用及示例、通信系统的评估及MATLAB示例等。

MATLAB语言具有使用方便、输入简捷及编程效率高等特点，本书主要向读者介绍了MATLABR 2008的基础知识和电子仿真技术，并详细介绍了集成在MATLAB中的Simulink软件包。书中的内容涉及MATLAB基础知识、MATLAB常用语法、Simulink应用、控制系统数学模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系统中的应用、数字信号处理在MATLAB中的实现、滤波器模型、MATLAB在通信系统中的应用及示例、通信系统的评估及MATLAB示例等。

本书以Matlab语言为工具，介绍了优化设计的相关理论基础，并以实用、多角度的工程实例为对象，通过编程实现其求解及优化目的。主要内容包括：优化设计基本模型及图形表示，线性规划，一维搜索方法，无约束优化问题，有约束优化问题，多目标函数优化问题的经典算法，Matlab优化工具箱函数及应用，优化算法工程应用实例等内容。