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《数字信号处理的MATLAB实现（第2版）》沿袭了原版的精华，增加了最新知识，丰富了相关内容。极具价值的数字信号处理类专业书，同类书中的佼佼者。内容简介
《数字信号处理的MATLAB实现（第2版）》介绍了数字信号处理的基本概念、理论及其MATLAB实现，并给出具体应用实例。全书共分为12章。由于数字记录信号常有断记情况，需要补充完整才能进行信号处理，因此第1章介绍回归与插值，以便对断记的数字信号进行处理；第2章介绍振动与信号，为后续信号分析与处理打下基础；第3章介绍Fourier变换，以便对数字信号进行频谱分析；第4章介绍系统、z变换，使读者对系统有较全面的认识；第5章介绍模拟滤波器设计；第6章和第7章分别介绍IIR滤波器和FIR滤波器设计；第8章介绍参数化建模；第9章介绍随机信号分析；第10章介绍采样率转换，以便对更长的数据进行分析处理；作为频域分析的推广，第11章介绍非平稳信号的时频分析；第12章针对数字信号处理的几个前沿问题进行简单介绍，以拓宽读者的知识面。《数字信号处理的MATLAB实现（第2版）》结合大量实例和程序阐述如何将数字信号处理知识用于实际问题中。本书适合于数理基础相对薄弱、着重提高动手能力的读者学习数字信号处理技术，也可作为本科生、研究生和工程技术人员学习数字信号处理的参考书。
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目录
第二版前言第一版序
第一版前言
第1章 回归与插值
1.1 回归分析
1.2 数据的插值
1.3 拟合和插值在地球物理中的应用
第2章 振动与信号
2.1 振动概述
2.2 振动的合成
2.3 时间信号及采样定理
2.4 基本信号
2.5 信号的运算
第3章 Fourier变换
3.1 Fourier级数与Fourier变换
3.2 复数形式的Fourier级数及其应用
3.3 Fourier变换的性质
3.4 快速Fourier变换（FFT）及其应用
3.5 运用FFT进行简单滤波
3.6 用Fourier变换进行谱分析的误差
3.7 FFT在地球物理数据分析中的应用举例
第4章 系统
4.1 线性连续时间系统
4.2 系统的因果性、稳定性及z变换
4.3 离散时间系统及其因果性、稳定性
第5章 模拟滤波器设计
5.1 滤波器的基本概念
5.2 模拟滤波器的设计原理
5.3 模拟原型滤波器
5.4 频率变换
5.5 滤波器最小阶数选择
5.6 模拟滤波器的性能测试
5.7 模拟滤波器的设计
第6章 ⅡR数字滤波器的设计
6.1 概述
6.2 模拟滤波器到数字滤波器的转换
6.3 滤波器特性及使用函数
6.4 经典设计法
6.5 IIR滤波器的完全设计函数
6.6 IIR滤波器直接设计
6.7 几种特殊IIR滤波器的设计
6.8 IIR数字滤波器在地震数据分析中的应用举例
第7章 FIR滤波器设计
7.1 FIR滤波器原理概述及滤波函数
7.2 FIR滤波器的窗函数设计
7.3 利用频率采样法设计FIR滤波器
7.4 最优FIR滤波器设计
7.5 有限冲激响应数字滤波器的应用举例
7.6 无限冲激响应数字滤波器和有限冲激响应数字滤波器的比较
第8章 参数化建模
8.1 时间域建模
8.2 频率域建模
8.3 应用
第9章 随机信号分析
9.1 随机信号的数字特征
9.2 相关函数和协方差
9.3 功率谱估计
9.4 传递函数估计
9.5 相干函数
9.6 运用功率谱提取地球自由振荡信息
9.7 采用估计的滤波器对固体潮进行滤波
第10章 采样率转换
10.1 整数因子抽取
10.2 整数因子内插
10.3 按有理数因子//D的采样率转换
10.4 抽取在分析地震观测数据中的应用举例
……
第11章 非平稳信号的时频分析
第12章 数字信号处理的几个前没课题
前言/序言
用户评价
不错挺好。
评分《数字信号处理的MATLAB实现（第2版）》介绍了数字信号处理的基本概念、理论及其MATLAB实现，并给出具体应用实例。全书共分为12章。由于数字记录信号常有断记情况，需要补充完整才能进行信号处理，因此第1章介绍回归与插值，以便对断记的数字信号进行处理；第2章介绍振动与信号，为后续信号分析与处理打下基础；第3章介绍Fourier变换，以便对数字信号进行频谱分析；第4章介绍系统、z变换，使读者对系统有较全面的认识；第5章介绍模拟滤波器设计；第6章和第7章分别介绍IIR滤波器和FIR滤波器设计；第8章介绍参数化建模；第9章介绍随机信号分析；第10章介绍采样率转换，以便对更长的数据进行分析处理；作为频域分析的推广，第11章介绍非平稳信号的时频分析；第12章针对数字信号处理的几个前沿问题进行简单介绍，以拓宽读者的知识面。
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评分看了前面几章 还是不错的
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评分研究一 个或多个随机变量Y1 ，Y2 ，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法。又称多重回归分析。通常称Y1，Y2，…，Yi为因变量，X1、X2，…，Xk为自变量。回归分析是一类数学模型，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y=a+bX+ε，这里X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差，通常假定随机误差的均值为0，方差为σ^2（σ^2大于0）σ2与X的值无关。若进一步假定随机误差遵从正态分布，就叫做正态线性模型。一般的情形，差有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是由自变量的影响，即表示为自变量的函数，其中函数形式已知，但含一些未知参数；另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响，即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时，称线性回归分析模型；当函数形式为未知参数的非线性函数时，称为非线性回归分析模型。当自变量的个数大于1时称为多元回归，当因变量个数大于1时称为多重回归。
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