本书精选了科学和工程中常用的200余个算法，全部采用MATLAB语言编程实现，并结合实例对算法程序进行验证和分析。本书分为上下两篇，上篇为MATLAB基础篇，主要介绍MATLAB的基本功能和操作以及MATLAB程序设计的入门知识；下篇为算法程序篇，主要讲述以下方面常用算法的MATLAB实现，包括插值、函数逼近、矩阵特征值计算、数值微分、数值积分、方程求根、非线性方程组求解、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、随机数生成、特殊函数计算、常微分方程的初值问题、偏微分方程的数值解法、数据统计和

解决了非线性函数的逼近问题,实现了BP神经网络在非线性函数逼近中的应用。得出了信号的频率与隐含点之间，隐含点与函数逼近能力之间的关系——隐含层神经元数目越多。-Solved the problem of nonlinear function approximation, and realized the application of the BP neural network in nonlinear function approximation. Between signal frequenc

经由正、负离散时间傅立叶变换表达式是信号分析的一个关键部分。 X( ) （3.9） （3.10） 当 LTI 系统用于滤波的时候，作为冲激响应离散时间傅立叶的频 率响应，提供了 LTI 系统间接的描述。离散时间傅立叶变换 X（ ）是 w 的周期复值函数，周期总是 2π，并且基周期通常选在区间[-π，π] 上。对离散时间傅立叶变换 DTFT 来说有两个问题： 1. DTFT 的定义对无限长信号是有效的。 2. DTFT 是连续变量 w 的函数 在 MATLAB 中， 任何信号 （向量）