MATLAB輔助現(xiàn)代工程數(shù)字信號(hào)處理

內(nèi)容概要

　　本書(shū)系統(tǒng)地闡述了現(xiàn)代工程數(shù)字信號(hào)處理的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，并使用MATLAB語(yǔ)言結(jié)合大量工程實(shí)例，剖析了數(shù)字信號(hào)處理的仿真實(shí)現(xiàn)過(guò)程。全書(shū)共10章，內(nèi)容主要包括確定性信號(hào)處理與隨機(jī)信號(hào)處理兩大部分。確定性信號(hào)處理包括離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)、頻域分析方法、數(shù)字濾波器的分析與設(shè)計(jì)以及多采樣率信號(hào)處理；隨機(jī)信號(hào)處理包括平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)分析、功率譜估計(jì)、非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)分析與處
理、自適應(yīng)濾波以及高階譜分析。?
　　本書(shū)可作為高等學(xué)校數(shù)字信號(hào)處理等相關(guān)課程的教材或參考書(shū)，也可作為從事信號(hào)處理及相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員的工具書(shū)。

書(shū)籍目錄

第1章 數(shù)字信號(hào)處理與離散時(shí)間系統(tǒng)
　1.1 數(shù)字信號(hào)處理概述
　　1.1.1 數(shù)字信號(hào)處理的理論基礎(chǔ)
　　1.1.2 數(shù)字信號(hào)處理的實(shí)現(xiàn)
　　1.1.3 數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用
　1.2 信號(hào)與系統(tǒng)
　　1.2.1 連續(xù)時(shí)間信號(hào)和離散時(shí)間信號(hào)
　　1.2.2 確定性信號(hào)與隨機(jī)信號(hào)
　　1.2.3 能量信號(hào)與功率信號(hào)
　　1.2.4 數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的基本組成
　　1.2.5 模數(shù)轉(zhuǎn)換和數(shù)模轉(zhuǎn)換
　1.3 離散時(shí)間信號(hào)
　　1.3.1 典型離散時(shí)間信號(hào)
　　1.3.2 離散時(shí)間信號(hào)的運(yùn)算
　　1.3.3 MATLAB常用信號(hào)生成函數(shù)
　1.4 離散時(shí)間系統(tǒng)
　　1.4.1 離散時(shí)間系統(tǒng)的基本概念
　　1.4.2 離散時(shí)間線(xiàn)性時(shí)不變系統(tǒng)的分析
　　1.4.3 離散時(shí)間系統(tǒng)的差分方程描述
　　1.4.4 離散時(shí)間信號(hào)的相關(guān)性
　　1.4.5 離散時(shí)間系統(tǒng)的MATLAB描述
　1.5 小結(jié)
　　習(xí)題
第2章 離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)的頻域分析
　2.1 離散時(shí)間序列的傅里葉變換（DTFT）
　　2.1.1 DTFT的定義
　　2.1.2 DTFT的性質(zhì)
　2.2 離散周期信號(hào)的傅里葉級(jí)數(shù)（DFS）
　　2.2.1 DFS的定義
　　2.2.2 DFS的性質(zhì)
　2.3 離散傅里葉變換（DFT）
　　2.3.1 DFT的定義
　　2.3.2 DFT的性質(zhì)
　　2.3.3 DFT的應(yīng)用
　2.4 快速傅里葉變換（FFT）
　　2.4.1 FFT的基本思想
　　2.4.2 FFT算法及其實(shí)現(xiàn)
　　2.4.3 FFT的應(yīng)用
　2.5 Z變換
　　2.5.1 Z變換的定義
　　2.5.2 Z變換的收斂域
　　2.5.3 Z變換的性質(zhì)
　　2.5.4 逆Z變換
　　2.5.5 利用Z變換求解差分方程
　2.6 線(xiàn)性時(shí)不變離散系統(tǒng)的頻域分析
　　2.6.1 離散系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù)
　　2.6.2 離散系統(tǒng)的頻率響應(yīng)
　2.7 小結(jié)
　　習(xí)題
第3章 數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)與分析
　3.1 數(shù)字濾波器及其實(shí)現(xiàn)
　　3.1.1 數(shù)字濾波器概述
　　3.1.2 數(shù)字濾波器的分類(lèi)與實(shí)現(xiàn)
　　3.1.3 數(shù)字濾波器的運(yùn)算結(jié)構(gòu)
　　3.1.4 數(shù)字濾波器的MATLAB實(shí)現(xiàn)
　3.2 IIR數(shù)字濾波器的基本結(jié)構(gòu)
　　3.2.1 直接型結(jié)構(gòu)
　　3.2.2 級(jí)聯(lián)型結(jié)構(gòu)
　　3.2.3 并聯(lián)型結(jié)構(gòu)
　3.3 FIR數(shù)字濾波器的基本結(jié)構(gòu)
　　3.3.1 直接型結(jié)構(gòu)
　　3.3.2 級(jí)聯(lián)型結(jié)構(gòu)
　　3.3.3 線(xiàn)性相位型結(jié)構(gòu)
　　3.3.4 頻率采樣型結(jié)構(gòu)
　3.4 數(shù)字濾波器的格型結(jié)構(gòu)
　　3.4.1 全零點(diǎn)濾波器的格型結(jié)構(gòu)
　　3.4.2 全極點(diǎn)濾波器的格型結(jié)構(gòu)
　　3.4.3 零極點(diǎn)濾波器的格型結(jié)構(gòu)
　3.5 數(shù)字濾波器的MATLAB時(shí)頻分析
　　3.5.1 時(shí)域分析
　　3.5.2 頻域分析
　3.6 數(shù)字濾波器的量化效應(yīng)
　　3.6.1 二進(jìn)制數(shù)的表示
　　3.6.2 定點(diǎn)制的量化誤差
　　3.6.3 A/D變換的量化效應(yīng)
　　3.6.4 有限字長(zhǎng)運(yùn)算對(duì)數(shù)字濾波器的影響
　　3.6.5 舍入效應(yīng)引起的極限環(huán)振蕩
　　3.6.6 系數(shù)量化對(duì)濾波器系數(shù)的影響
　3.7 小結(jié)
　　習(xí)題
第4章 工程數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)
　4.1 數(shù)字濾波器的技術(shù)指標(biāo)與設(shè)計(jì)方法
　　4.1.1 數(shù)字濾波器的技術(shù)指標(biāo)
　　4.1.2 數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法
　4.2 無(wú)限沖激響應(yīng)（IIR）數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)
　　4.2.1 IIR濾波器的經(jīng)典設(shè)計(jì)
　　4.2.2 IIR濾波器的直接設(shè)計(jì)
　　4.2.3 最大平滑IIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)
　4.3 有限沖激響應(yīng)（FIR）數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)
　　4.3.1 窗函數(shù)法設(shè)計(jì)FIR濾波器
　　4.3.2 頻率采樣法設(shè)計(jì)FIR濾波器
　　4.3.3 最優(yōu)化法設(shè)計(jì)FIR濾波器
　　4.3.4 約束最小二乘FIR濾波器
　　4.3.5 任意響應(yīng)法設(shè)計(jì)FIR濾波器
　4.4 小結(jié)
　　習(xí)題
第5章 多采樣率數(shù)字信號(hào)處理
　5.1 信號(hào)的抽取與內(nèi)插
　　5.1.1 信號(hào)的整數(shù)倍抽取
　　5.1.2 信號(hào)的整數(shù)倍內(nèi)插
　5.2 有理因子采樣率轉(zhuǎn)換
　5.3 采樣率轉(zhuǎn)換的濾波器實(shí)現(xiàn)
　　5.3.1 抽取采樣率轉(zhuǎn)換的濾波器實(shí)現(xiàn)
　　5.3.2 內(nèi)插采樣率轉(zhuǎn)換的濾波器實(shí)現(xiàn)
　　5.3.3 有理因子采樣率轉(zhuǎn)換的濾波器實(shí)現(xiàn)
　5.4 數(shù)字濾波器組
　　5.4.1 均勻?yàn)V波器組
　　5.4.2 復(fù)用轉(zhuǎn)接器
　　5.4.3 正交鏡像濾波器組
　5.5 小結(jié)
　　習(xí)題
第6章 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)處理與分析
　6.1 隨機(jī)信號(hào)及其處理
　　6.1.1 隨機(jī)信號(hào)處理的發(fā)展歷程
　　6.1.2 隨機(jī)信號(hào)及其特征描述
　6.2 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的時(shí)域描述
　　6.2.1 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的數(shù)字特征
　　6.2.2 相關(guān)函數(shù)和協(xié)方差
　　6.2.3 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的各態(tài)遍歷性
　6.3 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的頻域描述
　6.4 線(xiàn)性系統(tǒng)對(duì)隨機(jī)信號(hào)的響應(yīng)
　　6.4.1 自相關(guān)函數(shù)及自功率譜
　　6.4.2 互相關(guān)函數(shù)和互功率譜
　6.5 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的模型
　　6.5.1 ARMA模型
　　6.5.2 MA模型
　　6.5.3 AR模型
　　6 小結(jié)
　　習(xí)題
第7章 功率譜估計(jì)
　7.1 功率譜估計(jì)及其分析方法
　7.2 經(jīng)典譜估計(jì)法
　　7.2.1 自相關(guān)函數(shù)估計(jì)法
　　7.2.2 周期圖法
　7.3 改進(jìn)的非參數(shù)化方法
　　7.3.1 分段平均周期圖法
　　7.3.2 加窗平均周期圖法
　　7.3.3 Welch法
　　7.3.4 多窗口法
　7.4 模型參數(shù)化方法
　　7.4.1 AR模型法
　　7.4.2 最大熵功率譜估計(jì)法
　　7.4.3 Levinson－Durbin遞推算法
　　7.4.4 Burg遞推算法
　7.5 自相關(guān)矩陣的本征分析法
　7.6 小結(jié)
　　習(xí)題
第8章 非平穩(wěn)信號(hào)分析與處理
　8.1 短時(shí)傅里葉變換
　　8.1.1 時(shí)域窗法
　　8.1.2 頻域窗法
　　8.1.3 窗函數(shù)的選取
　　8.1.4 時(shí)頻分析的MATLAB實(shí)現(xiàn)
　8.2 維格納時(shí)頻分布
　　8.2.1 連續(xù)時(shí)間維格納分布
　　8.2.2 離散時(shí)間維格納分布
　　8.2.3 時(shí)頻分布的MATLAB實(shí)現(xiàn)
　8.3 小波變換
　　8.3.1 連續(xù)小波變換
　　8.3.2 離散小波變換
　　8.3.3 小波變換在突變信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用
　8.4 小結(jié)
　　習(xí)題
第9章 線(xiàn)性預(yù)測(cè)與自適應(yīng)濾波
　9.1 維納濾波器
　　9.1.1 維納濾波器的時(shí)域分析
　　9.1.2 維納濾波器的頻域分析
　　9.1.3 維納預(yù)測(cè)器
　9.2 卡爾曼濾波
　　9.2.1 離散狀態(tài)方程
　　9.2.2 量測(cè)方程
　　9.2.3 卡爾曼濾波的基本遞推算法
　9.3 卡爾曼濾波在信號(hào)處理中的應(yīng)用
　　9.3.1 目標(biāo)跟蹤的卡爾曼濾波
　　9.3.2 機(jī)動(dòng)模型的濾波跟蹤
　9.4 自適應(yīng)濾波器
　　9.4.1 自適應(yīng)線(xiàn)性濾波器
　　9.4.2 LMS算法
　　9.4.3 歸一化LMS算法
　9.5 自適應(yīng)濾波在信號(hào)處理中的應(yīng)用
　　9.5.1 系統(tǒng)辨識(shí)
　　9.5.2 自適應(yīng)噪聲抵消器
　　9.5.3 自適應(yīng)信號(hào)分離器
　　9.5.4 自適應(yīng)陷波器
　9.6 小結(jié)
　　習(xí)題
第10章 隨機(jī)信號(hào)的高階譜分析
　10.1 高階累積量與高階譜
　　10.1.1 累積量
　　10.1.2 高階譜
　10.2 累積量與雙譜的性質(zhì)
　　10.2.1 累積量的性質(zhì)
　　10.2.2 雙譜及其性質(zhì)
　10.3 雙譜估計(jì)
　　10.3.1 非參數(shù)化雙譜估計(jì)
　　10.3.2 參數(shù)化雙譜估計(jì)
　10.4 高階譜分析的應(yīng)用
　　10.4.1 利用雙譜進(jìn)行時(shí)延估計(jì)
　　10.4.2 噪聲中信號(hào)的檢測(cè)
　10.5 小結(jié)
　　習(xí)題
附錄A 數(shù)字信號(hào)處理工具箱函數(shù)
附錄B MATLAB常用命令
附錄C 矩陣運(yùn)算和傅里葉變換
參考文獻(xiàn) ?

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