全新正版MATLAB信号处理与应用9787111692720机械工业

前言<br/>章 MATLAB基础 1<br/> 1.1 MATLAB概述 1<br/> 1.1.1 什么是MATLAB 1<br/> 1.1.2 MATLAB语言的特点 2<br/> 1.1.3 MATLAB系统 4<br/> 1.2 MATLAB的基本操作与应用 5<br/> 1.2.1 操作界面概述 5<br/> 1.2.2 命令行窗口 5<br/> 1.. 当前文件夹窗口和路径管理 6<br/> 1.2.4 工作区窗口和数组编辑器 6<br/> 1.2.5 变量的编辑命令 7<br/> 1.2.6 绘图命令 8<br/> 1.2.7 MATLAB程序的控制流语句 9<br/> 1.2.8 M文件 10<br/> 1.3 MATLAB帮系统 11<br/> 1.3.1 纯文本帮信息 11<br/> 1.3.2 帮导航 11<br/> 1.3.3 示例帮 12<br/> 1.4 本章小结 12<br/>第2章 离散时间信号与系统 13<br/> 2.1 离散序列 13<br/> 2.1.1 单位采样序列 13<br/> 2.1.2 单位阶跃序列 15<br/> 2.1.3 矩形序列 16<br/> 2.1.4 正弦序列 16<br/> 2.1.5 实指数序列 17<br/> 2.1.6 复指数序列 18<br/> 2.1.7 周期序列 19<br/> 2.2 信号的产生 20<br/> 2.2.1 方波函数 21<br/> 2.2.2 随机函数 21<br/> 2.. 三角波函数 22<br/> 2.2.4 sinc函数 <br/> 2.2.5 线调频函数 <br/> 2.2.6 diric函数 24<br/> 2.2.7 rectpuls函数 25<br/> 2.2.8 tripuls函数 25<br/> 2.2.9 pulstran函数 26<br/> 2.2.10 gauspuls函数 27<br/> . 信号的运算 27<br/> ..1 信号的时移、反折和尺度变换 27<br/> ..2 信号的加法和乘法运算 29<br/> .. 信号的奇偶分解 31<br/> ..4 信号的积分和微分 32<br/> 2.4 连续时间系统的时域分析 33<br/> 2.4.1 连续时间系统求解 33<br/> 2.4.2 连续时间系统数值求解 34<br/> 2.4.3 连续时间系统符号求解 36<br/> 2.4.4 连续时间系统卷积求解 37<br/> 2.5 离散时间信号的运算 38<br/> 2.5.1 离散时间系统响应 38<br/> 2.5.2 离散时间系统的冲激响应和阶跃响应 39<br/> 2.5.3 离散时间信号的卷积和运算 40<br/> 2.6 离散时间系统 43<br/> 2.6.1 离散时间系统概述 43<br/> 2.6.2 离散时间系统的描述方法 44<br/> 2.6.3 采样定理 45<br/> 2.7 本章小结 50<br/>第3章 Z变换 51<br/> 3.1 Z变换概述 51<br/> 3.1.1 Z变换的定义 51<br/> 3.1.2 Z变换的收敛域 52<br/> 3.2 Z反变换 53<br/> 3.3 Z变换的质 55<br/> 3.4 Z变换在离散系统中的应用 59<br/> 3.4.1 Z域系统函数零点分析 59<br/> 3.4.2 Z域系统函数频域分析 64<br/> 3.4.3 Z域系统差分函数求解 67<br/> 3.5 本章小结 70<br/>第4章 傅里叶变换 71<br/> 4.1 傅里叶变换的形式 71<br/> 4.2 序列的傅里叶变换 72<br/> 4.2.1 周期序列的离散傅里叶级数 72<br/> 4.2.2 非周期序列和周期序列的关系 73<br/> 4.. 有限长序列的线卷积和圆周卷积 75<br/> 4.2.4 有限长序列的傅里叶表示 75<br/> 4.3 离散傅里叶变换 77<br/> 4.3.1 傅里叶级数和傅里叶变换 77<br/> 4.3.2 离散傅里叶级数的质 0<br/> 4.3.3 离散傅里叶变换的质 2<br/> 4.3.4 频率采样 82<br/> 4.4 快速傅里叶变换 86<br/> 4.4.1 按时间抽取的FFT算法 86<br/> 4.4.2 按频率抽取的FFT算法 89<br/> 4.4.3 快速傅里叶变换的MATLAB实现 90<br/> 4.5 Chirp-Z变换 94<br/> 4.6 傅里叶变换的应用 96<br/> 4.6.1 离散傅里叶反变换 96<br/> 4.6.2 线卷积的FFT求法 102<br/> 4.6.3 相关系数的快速求法 103<br/> 4.7 离散余弦变换 104<br/> 4.8 Gabor函数 105<br/> 4.8.1 Gabor函数定义 106<br/> 4.8.2 Gabor函数的一般求法 107<br/> 4.8.3 Gabor变换的解析理论 107<br/> 4.9 本章小结 110<br/>第5章 IIR滤波器的设计 111<br/> 5.1 数字滤波器概述 111<br/> 5.1.1 滤波器的分类 111<br/> 5.1.2 滤波器设计步骤 124<br/> 5.2 常用的模拟低通滤波器的特 125<br/> 5.2.1 振幅平方函数 125<br/> 5.2.2 模拟滤波器原型 126<br/> 5.3 根据模拟滤波器设计IIR滤波器 143<br/> 5.3.1 脉冲响应不变法 143<br/> 5.3.2 双线变换法 148<br/> 5.4 从模拟滤波器低通模型到数字滤波器 151<br/> 5.4.1 低通变换 152<br/> 5.4.2 高通变换 153<br/> 5.4.3 带通变换 154<br/> 5.4.4 带阻变换 155<br/> 5.5 从低通数字滤波器到各种数字滤波器的频率变换 155<br/> 5.5.1 低通?低通 156<br/> 5.5.2 低通?高通 157<br/> 5.5.3 低通?带通 159<br/> 5.5.4 低通?带阻 160<br/> 5.6 本章小结 160<br/>第6章 FIR滤波器的设计 161<br/> 6.1 FIR滤波器的结构 161<br/> 6.1.1 直接型结构 162<br/> 6.1.2 级联型结构 162<br/> 6.1.3 频率采样型结构 162<br/> 6.2 线位FIR滤波器的特 167<br/> 6.2.1 相位条件 168<br/> 6.2.2 线位滤波器频率响应的特点 168<br/> 6.. 线位滤波器的零点特 176<br/> 6.3 基本窗函数FIR滤波器的设计 177<br/> 6.3.1 窗函数的基本原理 177<br/> 6.3.2 矩形窗 181<br/> 6.3.3 汉宁窗 183<br/> 6.3.4 汉明窗 189<br/> 6.3.5 布莱克曼窗 193<br/> 6.3.6 凯塞?贝塞尔窗 195<br/> 6.3.7 窗函数设计法 197<br/> 6.4 频率采样的FIR滤波器的设计 199<br/> 6.4.1 设计方法 199<br/> 6.4.2 约束条件 199<br/> 6.4.3 误差设计 200<br/> 6.5 FIR数字滤波器的设计 206<br/> 6.5.1 均方误差准则 206<br/> 6.5.2 误差化准则 207<br/> 6.5.3 切比雪夫一致逼近 207<br/> 6.6 FIR与IIR数字滤波器的比较 212<br/> 6.7 本章小结 213<br/>第7章 滤波器 214<br/> 7.1 维纳滤波器 214<br/> 7.1.1 维纳滤波器的基本原理 214<br/> 7.1.2 维纳滤波器实现 220<br/> 7.2 卡尔曼滤波器 2<br/> 7.2.1 卡尔曼滤波器的基本原理 2<br/> 7.2.2 扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器 227<br/> 7.3 自适应滤波器 241<br/> 7.3.1 自适应滤波器的基本原理 241<br/> 7.3.2 格型自适应滤波器 247<br/> 7.3.3 LS自适应滤波器 251<br/> 7.4 本章小结 251<br/>第8章 随机信号处理 252<br/> 8.1 随机信号处理基础 252<br/> 8.1.1 随机信号的基本定义 252<br/> 8.1.2 离散随机信号的统计描述 252<br/> 8.1.3 平稳随机序列及其数字特征 255<br/> 8.1.4 平稳随机序列的功率谱 256<br/> 8.1.5 随机序列的各态历经 257<br/> 8.1.6 特定的随机序列 257<br/> 8.1.7 MATLAB在随机信号处理中的基本应用 257<br/> 8.2 随机信号的频谱分析 260<br/> 8.2.1 非参量类方法 262<br/> 8.2.2 参数法 269<br/> 8.. 子空间法 272<br/> 8.3 随机信号系统处理模型 273<br/> 8.3.1 AR(1)模型 273<br/> 8.3.2 AR(2)模型 274<br/> 8.3.3 AR(p)模型 274<br/> 8.3.4 MA模型 280<br/> 8.3.5 ARMA模型 282<br/> 8.4 本章小结 286<br/>第9章 小波分析 287<br/> 9.1 信号的小波变换 287<br/> 9.1.1 信号的连续小波变换 287<br/> 9.1.2 信号的离散小波变换 288<br/> 9.1.3 信号的小波包 290<br/> 9.1.4 常用的小波函数 292<br/> 9.2 信号分析 294<br/> 9.2.1 信号的重构 294<br/> 9.2.2 提升小波在信号中的应用 297<br/> 9.3 信号去噪 301<br/> 9.3.1 小波阈值去噪 302<br/> 9.3.2 小波消噪阈值的选取规则 305<br/> 9.4 小波分析和傅里叶分析的比较 306<br/> 9.5 本章小结 308<br/>0章 信号处理中的应用 309<br/> 10.1 瞬时混合盲信号分离 309<br/>　　　　　10.1.1 盲信号分离方法 309<br/>　　　　　10.1.2 主成分分析 313<br/>　　　　　10.1.3 独立成分分析 318<br/>　　　　　10.1.4 盲信号处理应用实例 325<br/> 10.2 雷达信号处理 327<br/>　　　　　10.2.1 雷达信号处理方法 327<br/>　　　　　10.2.2 雷达散截面信号处理 332<br/> 10.3 本章小结 336<br/>参考文献 337