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内容简介

　　MATLAB凭借其数值计算与图形可视化功能的完美结合，在数字信号处理领域得到了广泛的应用。《MATLAB信号处理超级学习手册》以MATLAB R2013a版本为基础，系统地讨论了数字信号处理的基本理论、基本分析方法、基本算法和设计方法，涉及了数字信号处理的各个方面，是一本比较全面的信号处理参考书。
　　《MATLAB信号处理超级学习手册》共分为12章，全面系统地阐述了数字信号处理的相关知识，其中前9章包括MATLAB基础入门、离散时间信号及系统的介绍、Z变换、傅里叶变换、IIR滤波器设计、FIR滤波器设计、自适应滤波器设计、小波分析、随机信号处理等，后3章则介绍了时频分析、高阶谱分析以及MATLAB的一些简单应用。
　　《MATLAB信号处理超级学习手册》的特点是内容全面丰富，叙述深入浅出，在讲解上述内容的同时，给出了大量简单而实用的例子。《MATLAB信号处理超级学习手册》既可作为电子工程、计算机工程、信号处理以及通信工程等专业的本科生和研究生的参考书，也可供广大工程技术人员参考。

内页插图

目录

第1章　MATLAB入门　1
1．1　MATLAB概述　1
1．1．1　什么是MATLAB　1
1．1．2　MATLAB语言特点　2
1．1．3　MATLAB系统　4
1．2　MATLAB基本操作　5
1．2．1　MATLAB用户界面　5
1．2．2　变量及赋值　5
1．2．3　绘图命令　6
1．2．4　MATLAB程序的结构流　8
1．3　M文件　8
1．4　本章小结　9

第2章　时间信号与系统　10
2．1　离散序列　10
2．1．1　单位取样序列　10
2．1．2　单位阶跃序列　12
2．1．3　矩形序列　13
2．1．4　正弦序列　13
2．1．5　实指数序列　14
2．1．6　复指数序列　15
2．1．7　周期序列　16
2．2　信号的产生　18
2．2．1　方波函数　18
2．2．2　随机函数　19
2．2．3　三角波函数　19
2．2．4　sinc函数　20
2．2．5　线性调频函数　20
2．2．6　diric函数　21
2．2．7　rectpuls函数　22
2．2．8　tripuls函数　23
2．2．9　pulstran函数　23
2．2．10　gauspuls函数　24
2．3　信号在MATLAB中的运算　25
2．3．1　信号的时移、反折和尺度变换　25
2．3．2　信号的加法和乘法运算　26
2．3．3　信号的奇偶分解　29
2．3．4　信号的积分和微分　30
2．4　连续时间系统的时域分析　32
2．4．1　连续时间系统求解　32
2．4．2　连续时间系统数值求解　32
2．4．3　连续时间系统符号求解　35
2．4．4　连续时间系统卷积求解　35
2．5　离散时间信号中的运算　37
2．5．1　离散时间系统响应　37
2．5．2　离散时间系统的冲激响应和阶跃响应　38
2．5．3　离散时间信号的卷积和运算　39
2．6　离散时间系统　41
2．6．1　离散时间系统的含义　41
2．6．2　离散时间系统的描述方法　42
2．6．3　采样定理　43
2．7　本章小结　49

第3章　Z变换　50
3．1　Z变换　50
3．1．1　Z变换的定义　50
3．1．2　Z变换的收敛域　51
3．2　Z反变换　52
3．3　Z变换的性质　54
3．4　Z变换在离散系统中的应用　57
3．4．1　Z域系统函数的零点分析　58
3．4．2　Z域系统函数的频域分析　62
3．4．3　Z域系统差分函数求解　65
3．5　本章小结　68

第4章　傅里叶变换　69
4．1　傅里叶变换的形式　69
4．2　序列的傅里叶变换　70
4．2．1　周期序列的离散傅里叶级数　70
4．2．2　非周期序列和周期序列的关系　71
4．2．3　有限长序列的线性卷积和圆周卷积　73
4．2．4　有限长序列的傅里叶表示　73
4．3　离散傅里叶变换　75
4．3．1　傅里叶级数和傅里叶变换　75
4．3．2　离散傅里叶级数的性质　78
4．3．3　离散傅里叶变换的性质　79
4．3．4　频率抽样　80
4．4　快速傅里叶变换　84
4．4．1　按时间抽取的FFT算法　84
4．4．2　按频率抽取的FFT算法　87
4．4．3　快速傅里叶变换的MATLAB实现　88
4．5　Chirp Z变换　92
4．6　傅里叶变换的应用　94
4．6．1　离散傅里叶反变换　94
4．6．2　线性卷积的FFT求法　99
4．6．3　相关系数的快速求法　101
4．7　离散余弦变换　102
4．8　Gabor变换　103
4．8．1　Gabor变换的定义　103
4．8．2　Gabor变换的一般求法　104
4．8．3　Gabor变换的解析理论　105
4．9　本章小结　108

第5章　IIR滤波器的设计　109
5．1　数字滤波器概述　109
5．1．1　数字滤波器的分类　110
5．1．2　数字滤波器的设计步骤　123
5．2　常用模拟低通滤波器的设计　124
5．2．1　确定系统函数的极点　124
5．2．2　几种模拟低通滤波器的设计　124
5．3　根据模拟滤波器设计IIR滤波器　142
5．3．1　脉冲响应不变法　142
5．3．2　双线性变换法　146
5．4　从模拟滤波器低通模型到数字滤波器　150
5．4．1　低通变换　150
5．4．2　高通变换　151
5．4．3　带通变换　152
5．4．4　带阻变换　153
5．5　从低通数字滤波器到各种数字滤波器的频率变换　154
5．5．1　低通-低通　155
5．5．2　低通-高通　155
5．5．3　低通-带通　158
5．5．4　低通-带阻　158
5．6　本章小结　159

第6章　FIR滤波器设计　160
6．1　FIR滤波器的结构　160
6．1．1　直接型结构　161
6．1．2　级联型结构　161
6．1．3　频率抽样型结构　161
6．1．4　快速卷积型结构　166
6．2　线性相位FIR滤波器的特性　167
6．2．1　相位条件　167
6．2．2　线性相位滤波器的分类　168
6．2．3　线性相位滤波器的零点特性　175
6．3　基本窗函数FIR滤波器的设计　176
6．3．1　窗函数的基本原理　176
6．3．2　矩形窗　179
6．3．3　汉宁窗　182
6．3．4　汉明窗　188
6．3．5　布莱克曼窗　191
6．3．6　凯塞窗　193
6．3．7　窗函数设计法　195
6．4　频率采样FIR滤波器的设计　197
6．4．1　设计方法　197
6．4．2　约束条件　198
6．4．3　误差设计　198
6．5　FIR数字滤波器的最优设计　204
6．5．1　最小均方误差准则　205
6．5．2　最大误差最小化准则　205
6．5．3　契比雪夫最佳一致逼近　206
6．6　FIR与IIR数字滤波器的比较　210
6．7　本章小结　211

第7章　其他滤波器　212
7．1　维纳滤波器　212
7．1．1　维纳滤波器的基本原理　212
7．1．2　维纳滤波器的实现　218
7．2　卡尔曼滤波器　222
7．2．1　卡尔曼滤波器的基本原理　222
7．2．2　扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器　225
7．3　自适应滤波器　244
7．3．1　自适应滤波器的基本原理　244
7．3．2　格型自适应滤波器　249
7．3．3　LS自适应滤波器　261
7．4　本章小结　262

第8章　随机信号处理　263
8．1　随机信号处理概述　263
8．1．1　随机信号的基本定义　263
8．1．2　离散随机信号的统计描述　264
8．1．3　平稳随机序列及其数字特征　266
8．1．4　平稳随机序列的功率谱　267
8．1．5　随机序列的各态历经性　268
8．1．6　特定的随机序列　268
8．1．7　随机信号处理MATLAB的基本应用　268
8．2　随机信号的频谱分析　271
8．2．1　非参量类方法　273
8．2．2　参量类方法　280
8．2．3　Subspace Methods子空间法　282
8．2．4　谱分析的综合应用　284
8．3　随机信号系统处理模型　293
8．3．1　AR(1)模型　293
8．3．2　AR(2)模型　294
8．3．3　AR(p)模型　294
8．3．4　MA模型　300
8．3．5　ARMA模型　303
8．4　本章小结　310

第9章　小波分析　311
9．1　信号的小波变换　311
9．1．1　信号的连续小波变换　312
9．1．2　信号的离散小波变换　313
9．1．3　信号的小波包　314
9．1．4　常用的小波函数　316
9．2　信号分析　318
9．2．1　信号的重构　318
9．2．2　提升小波在信号中的应用　321
9．3　信号去噪　327
9．3．1　小波阈值去噪　327
9．3．2　小波去噪阈值的选取规则　331
9．4　小波分析与傅里叶分析的比较　332
9．5　本章小结　334

第10章　时频分析工具箱　335
10．1　时频分析　335
10．1．1　时频分析的基本理论　336
10．1．2　短时傅里叶变换　336
10．1．3　窗函数以及窗函数宽度对时间-频率分辨率的影响　339
10．1．4　Gabor展开　342
10．1．5　小波变换　345
10．2　魏格纳-威利变换　347
10．2．1　Wigner分布的定义　348
10．2．2　WVD的性质　349
10．2．3　WVD的弊端　350
10．2．4　Wigner分布的实现　351
10．2．5　Wigner分布中交叉项的的行为　353
10．3　希尔伯特-黄变换　355
10．3．1　HHT方法基本定义　355
10．3．2　EMD分解方法　356
10．3．3　希尔伯特-黄变换的特点　367
10．4　时频分析应用　368
10．4．1　跳频信号的时频分析　368
10．4．2　调频信号的时频分析　370
10．5　本章小结　379

第11章　高阶谱分析　380
11．1　高阶谱和累量简介　380
11．1．1　高阶谱　380
11．1．2　累量的定义　381
11．1．3　平稳随机过程累量的定义　382
11．1．4　累量的性质　382
11．2　高阶谱及其定义　383
11．2．1　高阶谱定义　383
11．2．2　高阶谱的性质　383
11．2．3　高阶谱估计　384
11．3　高阶谱的简单应用　406
11．3．1　DOA估计　407
11．3．2　时延估计　411
11．4　本章小结　415

第12章　MATLAB在信号处理中的应用　416
12．1　瞬时混合盲信号的分离　416
12．1．1　盲信号分离方法　416
12．1．2　主成分分析(PCA)　421
12．1．3　独立分量分析　427
12．1．4　盲信号处理应用实例　432
12．1．5　盲信号时频域分离方法　438
12．2　语音信号分析　439
12．2．1　语音信号处理方法的基础　439
12．2．2　语音信号处理方法的应用　440
12．3　雷达信号处理　443
12．3．1　雷达信号处理的方法基础　443
12．3．2　雷达散射截面信号处理　448
12．3．3　合成孔径雷达信号的处理方法　452
12．4　本章小结　461

参考文献　462

前言/序言

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