MATLAB信号处理（科学与工程计算技术丛书） 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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产品特色

内容简介

　　

　　本书面向MATLAB的初中级读者，以MATLAB R2016a版本为平台，全面讲解了MATLAB软件在信号处理中常用的知识。本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，是一本全面的MATLAB信号处理应用参考书。

　　本书分为3个部分，共12章。第一部分介绍了MATLAB的基础，涵盖的内容有MATLAB基础知识； 第二部分介绍了数字信号处理基本理论和方法及其MATLAB实现，涵盖的内容有信号与系统的分析基础、信号变换、IIR滤波器的设计、FIR滤波器设计、其他滤波器、小波在信号处理中的应用； 第三部分介绍了基于MATLAB信号处理的具体应用，涵盖的内容有基于MATLAB的语音信号处理、通信信号处理、雷达信号处理以及信号处理的图形用户界面工具与设计等内容。

　　本书以实用为目标，深入浅出，实例引导，讲解翔实，适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

　　

作者简介

　　沈再阳，毕业于清华大学，研究生学历业，就职于中国核工业集团公司。精通MATLAB系统仿真软件，熟练应用MATLAB进行图像处理、信号处理等。在国内外期刊发表论文多篇，申请并获得授权专利多项，参与的项目获得集团三等奖。

目录

第一部分MATLAB基础

第1章MATLAB基础知识

1.1MATLAB概述

1.1.1MATLAB的发展历程

1.1.2MATLAB系统

1.2MATLAB工作环境

1.2.1命令行窗口

1.2.2帮助系统窗口

1.2.3图形窗口

1.2.4M文件编辑窗口

1.2.5当前文件夹

1.2.6搜索路径

1.3MATLAB程序控制结构

1.3.1顺序结构

1.3.2选择结构

1.3.3循环结构

1.3.4程序流程控制语句及其他常用命令

1.4变量、数值与表达式

1.4.1变量

1.4.2数值

1.4.3表达式

1.5数组与矩阵

1.5.1数组的创建与操作

1.5.2常见的数组运算

1.5.3矩阵的表示

1.5.4MATLAB矩阵寻访

1.5.5MATLAB矩阵的运算

1.6数据分析

1.6.1平均值、中值

1.6.2数据比较

1.6.3期望

1.6.4方差

1.6.5协方差与相关系数

1.7图形的绘制

1.7.1二维图形的绘制

1.7.2图形绘制和编辑

1.7.3三维图形的绘图

本章小结

第二部分信号处理的基本理论

第2章信号与系统的分析基础

2.1离散时间信号的概念

2.2采样定理

2.3离散时间序列

2.3.1单位采样序列

2.3.2单位阶跃序列

2.3.3正弦序列

2.3.4实指数序列

2.3.5复指数序列

2.3.6周期序列

2.4信号的基本运算

2.4.1序列相加与相乘

2.4.2序列累加与序列值乘积

2.4.3序列翻转与序列移位

2.4.4常用连续时间信号的尺度变换

2.4.5常用连续时间信号的奇偶分解

2.4.6信号的积分和微分

2.4.7卷积运算

2.5信号波形的产生

2.5.1线性调频函数与方波函数

2.5.2随机函数与三角波函数

2.5.3rectpuls函数与diric函数

2.5.4sinc函数与tripuls函数

2.5.5gauspuls函数与pulstran函数

2.6连续时间系统的时域分析

2.6.1连续时间系统的零状态与零输入响应的求解分析

2.6.2连续时间系统数值求解

2.6.3连续时间系统冲激响应和阶跃响应分析

2.6.4连续时间系统卷积求解

2.7离散时间信号在MATLAB中的运算

2.7.1离散时间系统

2.7.2离散时间系统响应

2.7.3离散时间系统的冲激响应和阶跃响应

2.7.4离散时间信号的卷积和运算

本章小结

第3章信号的变换

3.1Z变换概述

3.1.1Z变换的定义

3.1.2Z变换的收敛域

3.2Z变换的性质

3.2.1线性性质

3.2.2时域的移位

3.2.3时域扩展性

3.2.4时域卷积性质

3.2.5微分性

3.2.6积分性

3.2.7时域求和

3.2.8初值定理

3.2.9终值定理

3.3Z反变换

3.4离散系统中的Z域描述

3.4.1离散系统函数频域分析

3.4.2离散系统函数零点分析

3.4.3离散系统差分函数求解

3.5傅里叶级数和傅里叶变换

3.6周期序列的离散傅里叶级数

3.7离散的傅里叶变换

3.8离散傅里叶变换的性质

3.8.1线性

3.8.2循环移位

3.8.3循环卷积定理

3.8.4共轭对称性

3.9频率域采样

3.9.1频率响应的混叠失真

3.9.2频谱泄漏

3.9.3栅栏效应

3.9.4频率分辨率

3.10快速傅里叶变换

3.10.1直接计算DFT的问题及改进途径

3.10.2基2时分的FFT算法

3.10.3基2频分的FFT算法

3.10.4快速傅里叶变换的MATLAB实现

3.11离散余弦变换

3.11.1一维离散余弦变换

3.11.2二维离散余弦变换

3.11.3离散余弦函数

3.12ChirpZ变换

3.13Gabor函数

3.13.1Gabor函数定义

3.13.2Gabor函数的一般求法与解析理论

3.13.3Gabor展开

本章小结

第4章IIR滤波器的设计

4.1IIR滤波器结构

4.1.1直接型

4.1.2级联型

4.1.3并联型

4.2模拟滤波器的基础知识与原型设计

4.2.1巴特沃斯滤波器设计

4.2.2切比雪夫Ⅰ型滤波器设计

4.2.3切比雪夫Ⅱ型滤波器设计

4.2.4椭圆滤波器设计

4.3频带变换

4.3.1低通到低通的频带变换

4.3.2低通到高通的频带变换

4.3.3低通到带通的频带变换

4.3.4低通到带阻的频带变换

4.4冲激响应不变法与双线性变换法

4.5滤波器最小阶数选择

4.6滤波器设计

4.6.1滤波器设计步骤

4.6.2经典滤波器设计

本章小结

第5章FIR滤波器设计

5.1FIR滤波器的结构

5.1.1直接型结构

5.1.2级联型结构

5.1.3频率采样型结构

5.1.4快速卷积型结构

5.2线性相位FIR滤波器的特性

5.2.1相位条件

5.2.2线性相位FIR滤波器频率响应的特点

5.2.3线性相位FIR滤波器的零点特性

5.3常用的窗函数法FIR滤波器设计

5.3.1窗函数的基本原理

5.3.2矩形窗

5.3.3汉宁窗

5.3.4海明窗

5.3.5布莱克曼窗

5.3.6巴特窗

5.3.7凯塞窗

5.3.8窗函数设计法

5.4频率采样的FIR滤波器的设计

5.4.1设计的思路与约束条件

5.4.2误差设计

5.5FIR数字滤波器的最优设计

5.5.1均方误差最小化准则

5.5.2最大误差最小化准则

5.5.3切比雪夫最佳一致逼近

本章小结

第6章其他滤波器

6.1维纳滤波器

6.2卡尔曼滤波器

6.3自适应滤波器

6.3.1自适应滤波器简介

6.3.2自适应滤波器在MATLAB中的应用

6.4Lattice滤波器

6.4.1全零点Lattice滤波器

6.4.2全极点Lattice滤波器

6.4.3零极点的Lattice结构

6.5线性预测滤波器

6.5.1AR模型

6.5.2MA模型

6.5.3ARMA模型

本章小结

第7章随机信号处理

7.1随机信号处理基础

7.1.1随机信号的简介与时域统计描述

7.1.2平稳随机序列及其数字特征

7.1.3平稳随机序列的功率谱

7.1.4基于随机信号处理的MATLAB函数

7.2随机信号的功率谱分析

7.2.1非参量类方法

7.2.2参数法

7.2.3子空间法

本章小结

第8章小波在信号处理中的应用

8．1小波分析概述

8．1．1傅里叶变换与小波变换的比较

8．1．2多分辨分析

8．2小波变换

8．2．1一维连续小波变换

8．2．2高维连续小波变换

8．2．3离散小波变换

8．3小波包分析

8．3．1小波包的定义

8．3．2小波包的性质

8．3．3几种常用的小波

8．4小波工具箱介绍

8．4．1启动小波工具箱

8．4．2一维连续小波分析工具

8．5信号的重构

8．5．1idwt函数

8．5．2wavedec函数

8．5．3upcoef函数

8．5．4upwlev函数

8．5．5wrcoef函数

8．5．6wprec函数

8．5．7wprcoef函数

8．6提升小波变换用于信号处理

8．7信号去噪

8．7．1信号阈值去噪

8．7．2常用的去噪函数

8．8小波变换在信号处理中的应用

8．8．1分离信号的不同成分

8．8．2识别信号的频率区间与发展趋势

8．8．3基于小波变换的图像信号的局部压缩

8．8．4小波在数字图像信号水印压缩方面的应用

本章小结

第三部分信号处理的综合实例

第9章基于语音信号处理

9．1语音产生的过程

9．2语音信号产生的数学模型

9．2．1激励模型

9．2．2声道模型

9．2．3辐射模型

9．2．4语音信号的数字化和预处理

9．3语音信号分析和滤波处理

9．3．1语音信号的采集

9．3．2语音信号的读入与打开

9．3．3语音信号分析

9．3．4含噪语音信号的合成

9．3．5滤波器的设计

9．4小波变换在语音信号处理中的应用

9．4．1小波在语音信号增强中的应用

9．4．2小波变换在语音信号压缩上的应用

本章小结

第10章基于通信信号处理

10．1幅度调制

10．1．1DSB�睞M调制

10．1．2普通AM调制

10．1．3SSB�睞M调制

10．1．4残留边带幅度调制

10．2角度调制

10．3数字调制

10．3．1FSK调制

10．3．2PSK调制

10．3．3QAM调制

10．4自适应均衡

10．4．1递归最小二乘算法(RLS)

10．4．2盲均衡算法

本章小结

第11章基于雷达信号处理

11．1雷达的基本原理

11．2雷达的用途

11．2．1双/多基地雷达

11．2．2相控阵雷达

11．2．3宽带／超宽带雷达

11．2．4合成孔径雷达

11．2．5毫米波雷达

11．2．6激光雷达

11．3线性调频脉冲压缩雷达仿真

11．3．1匹配滤波器

11．3．2线性调频信号(LFM)

11．3．3相位编码信号

11．3．4噪声和杂波的产生

11．3．5杂波建模与MATLAB实现

11．4动目标的显示与检测

本章小结

第12章信号处理的图形用户界面工具与设计

12．1SPTool工具

12．1．1主窗口

12．1．2信号浏览器

12．1．3滤波浏览器

12．1．4频谱浏览器

12．1．5滤波器设计器

12．2图形用户界面(GUI)简介

12．2．1GUI的设计原则及步骤

12．2．2GUI模板与设计窗口

12．3控制框对象及属性

12．3．1按钮

12．3．2滑块

12．3．3单选按钮

12．3．4复选框

12．3．5静态文本

12．3．6可编辑文本框

12．3．7弹出式菜单

12．3．8列表框

12．3．9切换按钮

12．3．10面板

12．3．11按钮组

12．3．12轴

12．4MATLAB专用对话框

12．5GUI的设计工具

12．5．1布局编辑器

12．5．2对象浏览器

12．5．3用属性查看器设置控制框属性

12．5．4对齐对象

12．5．5Tab键顺序编辑器

12．5．6菜单编辑器

12．5．7编辑器

12．6回调函数

12．6．1Callback程序基本操作

12．6．2CreateFcn

12．7脉搏信号处理的GUI设计

本章小结

参考文献

精彩书摘

　　第3章信号的变换

　　信号与系统的分析方法中，除了时域分析方法外，还有变换域分析的方法。连续时间信号与系统的变换域分析方法主要是傅里叶变换和拉普拉斯变换。离散时间信号的Z变换是分析线性时不变离散时间系统问题的重要工具，在数字信号处理、计算机控制系统等领域有着广泛的应用。

　　学习目标：

　　（1）了解、熟悉Z变换的概念与性质；

　　（2）理解Z反变换的相关内容；

　　（3）掌握离散系统中的Z域描述方法；

　　（4）了解、熟悉傅里叶级数与变换；

　　（5）理解离散傅里叶变换及其性质；

　　（6）实现频率域采样和快速傅里叶变换；

　　（7）熟悉实现离散余弦变换、ChirpZ变换和Gabor函数。

　　3.1Z变换概述

　　连续系统一般使用微分方程、拉普拉斯变换的传递函数和频率特性等概念进行研究。一个连续信号f(t)的拉普拉斯变换F(s)是复变量s的有理分式函数，而微分方程通过拉普拉斯变换后也可以转换为s的代数方程，从而可以大大简化微分方程的求解，从传递函数可以很容易地得到系统的频率特征。

　　因此，拉普拉斯变换作为基本工具将连续系统研究中的各种方法联系在一起。计算机控制系统中的采样信号也可以进行拉普拉斯变换，从中找到简化运算的方法，引入了Z变换。

　　3.1.1Z变换的定义

　　序列x(n)的Z变换(简称ZT)定义为

　　X(z)=∑+∞n=－∞x(n)z－n

　　上式称为双边Z变换。

　　如果x(n)的非零值区间为(－∞,0］或者［0,+∞),则上式可变为

　　X(z)=∑0n=－∞x(n)z－n

　　X(z)=∑+∞n=0x(n)z－n

　　此时，称为序列x(n)的单边Z变换。

　　序列的ZT存在的条件为

　　|X(z)|=∑+∞n=－∞x(n)z－n≤∑+∞n=－∞x(n)z－n=∑+∞n=－∞|x(n)||z－n|<+∞

　　满足上式的z的取值范围称为Z变换的收敛域(RegionofConvergence,ROC),它通常为z平面上的一个环状域，即

　　Rx－<|z|

　　3.1.2Z变换的收敛域

　　序列Z变换的收敛域与序列的形态有关。反之，同一个Z变换的表达式，不同的收敛域，确定了不同序列形态。下面根据序列形态不同，分别讨论其收敛域。

　　对于任意给定的序列x(n)，能使X(z)=∑∞n=－∞x(n)z－n收敛的所有z值集合为收敛域。即满足

　　∑∞n=－∞|x(n)z－n|<∞

　　不同的x(n)的Z变换，由于收敛域不同，可能对应于相同的Z变换，故在确定Z变换时，必须指明收敛域。

　　1.有限长序列

　　有限序列的描述函数是

　　x(n)=x(n)n1≤n≤n2

　　0其他

　　其Z变换为

　　X(z)=∑n2n=n1x(n)z－n

　　因此Z变换式是有限项之和，故只要级数的每一项有界，则级数就收敛。收敛域为

　　0<|z|<∞

　　2.右边序列

　　右边序列的描述函数是

　　x(n)=x(n)n≥n1

　　0其他

　　其Z变换为

　　X(z)=∑∞n=n1x(n)z－n

　　因此Z变换样式是无限项之和，当n1≥0时，由根值判别法有

　　limn→∞n|x(n)z－n|<1

　　所以此时收敛域为

　　|z|>limn→∞n|x(n)|=R1

　　当n1<0时，此时级数全收敛，所以右边序列的收敛域为R1<|z|<∞。

　　3.左边序列

　　左边序列的描述函数为

　　x(n)=x(n)n≤n2

　　0其他

　　其Z变换为

　　X(z)=∑n2n=－∞x(n)z－n=∑∞n=－n2x(－n)zn

　　当n2<0时，由根值判别法有

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