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　　《信號分析與處理/21世紀高等院校電氣信息類係列教材》主要介紹確定性信號（連續時間信號與離散時間信號）和隨機信號的分析方法，信號處理中常用的模擬濾波器和數字濾波器的原理與設計方法，並且介紹自適應濾波和當前流行的小波分析等現代信號分析與處理的基本內容。學生通過學習，能夠掌握信號分析與信號處理的基本概念、基礎知識與基本方法，並對其工程應用有所瞭解，為進一步的學習奠定必要的基礎。

內容簡介

　　《信號分析與處理/21世紀高等院校電氣信息類係列教材》係統講述瞭信號分析與信號處理的基本原理與方法。重點介紹瞭確定性信號和隨機信號的分析方法，信號處理中常用的模擬濾波器和數字濾波器的原理與設計方法，並且介紹瞭自適應濾波和當前流行的小波分析等現代信號分析與處理的基本內容。
　　《信號分析與處理/21世紀高等院校電氣信息類係列教材》可作為自動化、測控等本科專業的教材，也可作為電氣自動化以及各種非電子信息類專業的教材，並且可以作為相關專業與工程技術人員的自學參考用書。

目錄

齣版說明
前言
第1章 概述
1.1 信號
1.2 信號錶示
1.3 信號分類
1.4 信號分析與處理

第2章 連續時間信號分析
2.1 連續時間信號的時域分析
2.1.1 基本的連續信號
2.1.2 連續信號的運算
2.1.3 連續信號的分解
2.1.4 連續信號的時域分析方法捲積法
2.2 周期信號的頻譜分析——傅裏葉級數
2.2.1 正交函數
2.2.2 傅裏葉級數
2.2.3 典型周期信號的傅裏葉級數
2.2.4 吉布斯現象
2.3 非周期信號的頻譜分析——傅裏葉變換
2.3.1 傅裏葉變換
2.3.2 典型非周期信號的頻譜
2.3.3 傅裏葉變換的性質
2.3.4 周期信號的傅裏葉變換
2.4 抽樣信號的傅裏葉變換
2.4.1 時域抽樣
2.4.2 抽樣定理
2.5 習題

第3章 離散時間信號分析
3.1 離散時間信號
3.1.1 序列
3.1.2 序列的運算
3.1.3 基本序列
3.2 序列的z變換
3.2.1 z變換的定義
3.2.2 z變換的收斂域
3.3 序列的頻譜分析——離散時間傅裏葉變換（DTFT）
3.3.1 定義
3.3.2 物理意義
3.3.3 序列頻譜的特點
3.3.4 DTFT存在條件
3.4 周期序列的頻譜——離散傅裏葉級數（DFS）
3.4.1 傅裏葉變換在時域和頻域中的對稱規律
3.4.2 離散傅裏葉級數
3.5 離散傅裏葉變換（DFT）
3.5.1 離散傅裏葉變換的定義式
3.5.2 離散傅裏葉變換與離散時間傅裏葉變換的關係
3.5.3 離散傅裏葉變換的性質
3.6 快速傅裏葉變換（FFT）
3.6.1 直接計算DFT的問題及改進的途徑
3.6.2 基2按時間抽取的FFT算法（時析型）
3.7 離散傅裏葉變換的應用
3.7.1 用FFT實現快速捲積
3.7.2 用DFT逼近連續信號的頻譜
3.8 習題

第4章 模擬濾波器
4.1 模擬濾波器的基本概念及設計方法
4.1.1 模擬濾波器的基本概念
4.1.2 無失真傳輸
4.1.3 濾波器的理想特性與實際特性
4.1.4 模擬濾波器的一般設計方法
4.2 模擬濾波器的設計
4.2.1 Butterworth濾波器——最平響應特性濾波器
4.2.2 Chebyshev濾波器——通帶等波紋濾波器
4.2.3 頻率變換
4.3 習題

第5章 數字濾波器
5.1 數字濾波器的基本概念
5.2 IIR數字濾波器設計
5.2.1 衝激響應不變法
5.2.2 雙綫性變換法
5.2.3 高通、帶通、帶阻IIR數字濾波器設計
5.3 FIR數字濾波器設計
5.3.1 綫性相位FIR數字濾波器的特點
5.3.2 窗函數法設計FIR數字濾波器
5.3.3 頻率抽樣法設計FIR數字濾波器
5.4 數字濾波器的結構
5.4.1 數字濾波器結構的錶示方法
5.4.2 IIR數字濾波器的結構
5.4.3 FIR數字濾波器的結構
5.5 習題

第6章 隨機信號分析
6.1 隨機信號的時域分析
6.1.1 隨機過程的基本概念
6.1.2 隨機過程的統計描述
6.1.3 隨機過程的微積分
6.1.4 平穩隨機過程
6.1.5 各態曆經性
6.1.6 平穩隨機過程相關函數的性質
6.1.7 離散隨機過程的數字特徵及其估計
6.2 隨機信號的頻域分析
6.2.1 隨機過程的譜密度
6.2.2 白噪聲
6.2.3 功率譜估計
6.3 平穩隨機信號通過綫性係統的分析
6.3.1 平穩隨機信號通過綫性連續係統
6.3.2 平穩隨機序列通過綫性離散係統
6.3.3 多個隨機信號通過綫性係統
6.4 習題

第7章 自適應濾波
7.1 最優波形估計
7.1.1 概述
7.1.2 投影定理
7.1.3 綫性最優濾波
7.2 Wiener濾波
7.2.1 Wiener濾波與Wiener-Hopf方程
7.2.2 FIR Wiener濾波器
7.3 Kalman濾波
7.3.1 狀態估計與Kalman濾波
7.3.2 Kalman濾波遞推算法
7.4 自適應濾波器原理
7.4.1 自適應濾波器的基本概念
7.4.2 均方誤差與下降算法
7.5 最小均方（ILMS）自適應算法
7.5.1 最速下降與LMS算法
7.5.2 歸一化LMS算法
7.6 遞推最小二乘（RLS）自適應算法
7.6.1 最小二乘方法
7.6.2 RLS算法
7.7 習題

第8章 時頻分析與小波變換
8.1 時頻分析
8.1.1 概述
8.1.2 短時傅裏葉變換
8.1.3 Wigner-Ville分布
8.2 小波變換
8.2.1 空間與基的概念
8.2.2 連續小波變換
8.2.3 離散小波變換
8.2.4 多分辨率分析
8.2.5 小波變換的應用
8.3 習題
附錄 MATLAB信號處理常用函數
參考文獻

前言/序言

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