MATLAB信号处理（科学与工程计算技术丛书） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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沈再阳著

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MATLAB
信号处理
工程计算
科学计算
数字信号处理
滤波器设计
傅里叶变换
时频分析
通信系统
图像处理

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302467373

版次：1

商品编码：12149059

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：477

字数：756000

正文语种：中文

具体描述

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。

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

　　limn→∞n|x(－n)zn|<1

　　由此求得的收敛域为

　　|z|

　　当n2>0时，此时相当于增加了一个n2>0的有限长序列，还应除去原点，左边序列的收敛域为

　　0<|z|

　　4.双边序列

　　双边序列的描述函数为

　　x(n)=x(n)［u(－n－1)+u(n)］

　　其Z变换为

　　X(z)=∑∞n=－∞x(n)z－n=∑－1n=－∞x(n)z－n+∑∞n=0x(n)z－n

　　因为∑∞n=0x(n)z－n的收敛域为|z|>R1，∑－1n=－∞x(n)z－n的收敛域为|z|

　　R1<|z|

　　3.2Z变换的性质

　　3.2.1线性性质

　　假设

　　Z［x1(k)］=X1(z)（|z|>Rx1)

　　Z［x2(k)］=X2(z)(|z|>Rx2)

　　则有

　　Z［ax1(k)+bx2(k)］=aX1(z)+bX2(z)

　　其中，a、b为任意常数。

　　3.2.2时域的移位

　　假设Z［f(t)］=F(z)，那么有

　　Z［f(t+nT)］=znF(z)－∑n－1k=0f(kT)z－k

　　假设Z［f(t)］=F(z)，那么有

　　Z［f(t－nT)］=z－nF(z)

　　3.2.3时域扩展性

　　若函数f(t)有Z变换F(z)，则

　　Z［e�篴tf(t)］=F(ze±aT)

　　根据Z变换定义有

　　Z［e�篴tf(t)］=∑∞k=0f(kT)e�篴kTz－k

　　令z1=ze±aT，则上式可写成

　　Z［e�篴tf(t)］=∑∞k=0f(kT)z－k1=F(z1)

　　代入z1=ze±aT，得

　　Z［e�篴tf(t)］=F(ze±aT)

　　3.2.4时域卷积性质

　　已知

　　x(k)�躕(z)(α1<|z|<β1)

　　h(k)�蹾(z)(α2<|z|<β2)

　　则有

　　x(k)*h(k)�躕(z)H(z)

　　3.2.5微分性

　　如果有

　　x(k)�躕(z)α<|z|<β

　　那么有

　　kx(k)�埽瓃dX(z)dzα<|z|<β

　　3.2.6积分性

　　已知

　　x(k)�躕(z)α<|z|<β

　　则有

　　x(k)k+m�躾m∫∞zX(η)ηm+1dηα<|z|<β

　　3.2.7时域求和

　　如果有

　　x(k)�躕(z)α<|z|<β

　　那么有

　　f(k)=∑ki=－∞x(i)�躾z－1X(z)max(α,1)<|z|<β

　　3.2.8初值定理

　　如果函数f(t)的Z变换为F(z)，并存在极限limz→∞F(z)，则

　　limk→0f(kT)=limz→∞F(z)

　　3.2.9终值定理

　　假定f(t)的Z变换为F(z)，并假定函数(1－z－1)F(z)在z平面的单位圆上或圆外没有极点，则

　　limk→∞f(kT)=limz→1(1－z－1)F(z)

　　3.3Z反变换

　　定义X(z)的Z反变换(IZT)为

　　x(n)=12πj∮CX(z)zn－1dz

　　式中，C为收敛域内一条环绕原点逆时针闭合围线。

　　求Z反变换的方法主要有两种，分别是留数法和部分分式展开法。

　　由留数定理可知：若函数在围线C上连续，在C以内有K个极点，而在C以外有M个极点，则有

　　12πj∫X(z)zn－1dz=∑kRes［X(z)zn－1］z=zk

　　当极点为一阶时的留数为

　　Res［X(z)zn－1］Z=Zr=［(z－zr)X(z)zn－1］z=zr

　　当极点为多重极点时的留数为

　　Res［X(z)zn－1］z=zr=1(l－1)!dl－1dzl－1［(z－zr)lX(z)zn－1］z=zr

　　部分分式法把x的一个实系数的真分式分解成几个分式的和，使各分式具有a(x+A)k或者ax+b(x2+Ax+B)k的形式。

　　通常情况下传递函数可分解为

　　X(z)=B(z)A(z)=∑Mi=0biz－i1+∑Ni=1aiz－i

　　MATLAB的符号数学工具箱提供了计算Z变换的函数ztrans()和Z反变换的函数iztrans()，其调用形式为

　　F=ztrans(f),

　　f=iztrans(F)

　　其中,右端的f和F分别为时域表示式和Z域表示式的符号表示，可应用函数sym来实现，其调用格式为

　　S=sym(A)

　　在MATLAB中，留数法求Z反变换可以使用函数residuez实现，调用格式为

　　［RPK］=residuez(B,A);

　　其中，B和A分别为X(z)的多项式中分子多项式和分母多项式的系数向量；返回值R为留数向量，P为极点向量，二者均为列向量；返回值K为直接项系数，仅在分子多项式最高次幂大于等于分母多项式最高次幂时存在，否则，返回值为空。

前言/序言

　　前言

　　数字信号处理是从20世纪60年代以来，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科，它的重要性日益在各个领域的应用中表现出来。简言之，数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或信号处理设备，用数字的数值计算方法处理，以达到提取有用信息、便于应用的目的。

　　MATLAB是一个功能强大的数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。

　　目前，MATLAB已成为信号处理、图像处理、通信原理、自动控制等专业的重要基础课程的首选实验平台，而对于学生而言最有效的学习途径是结合某一专业课程的学习掌握该软件的使用与编程。

　　1.本书特点

　　由浅入深，循序渐进：本书以初中级读者为对象，内容安排上考虑到MATLAB进行仿真和运算分析时的基础知识和实践操作，从基础开始，由浅入深地帮助读者掌握MATLAB的分析方法。

　　步骤详尽，内容新颖：本书结合作者多年MATLAB使用经验与实际应用案例，将MATLAB软件的使用方法与技巧详细地讲解给读者，使读者在阅读时能够快速掌握书中所讲内容。

　　实例典型，轻松易学：学习实际工程应用案例的具体操作是掌握MATLAB最好的方式。本书通过综合应用案例，透彻详尽地讲解了MATLAB在各方面的应用。

　　2.本书内容

　　本书结合多年MATLAB使用经验与实际工程应用案例，将MATLAB软件的使用方法与技巧详细地讲解给读者。本书在讲解过程中步骤详尽、内容新颖，讲解过程辅以相应的图片，使读者在阅读时一目了然，从而快速掌握书中所讲内容。

　　本书对数字信号处理的基本理论、算法及MATLAB实现进行系统的论述。全书分为3部分，共12个章节，具体内容如下：

　　第一部分：MATLAB基础。介绍MATLAB的基础知识、发展史及基本运算等内容，让读者对MATLAB有一个概要性的认识。具体的章节安排如下：

　　第1章MATLAB基础知识

　　第二部分：信号处理的基本理论。介绍了数字信号处理基本理论和方法及其MATLAB实现，向读者展示了MATLAB在处理数字信号方面的方法及技巧。具体的章节安排如下：

　　第2章信号与系统的分析基础

　　第3章信号变换

　　第4章IIR滤波器的设计

　　第5章FIR滤波器设计

　　第6章其他滤波器

　　第7章随机信号处理

　　第8章小波在信号处理中的应用

　　第三部分：信号处理的综合实例。介绍了MATLAB基于图像信号处理、语音信号处理、通信信号处理、雷达信号处理等在实际中应用，让读者进一步领略到MATLAB的强大功能和广泛的应用范围。具体的章节安排如下：

　　第9章基于语音信号处理

　　第10章基于通信信号处理

　　第11章基于雷达信号处理

　　第12章信号处理的图形用户界面工具与设计

　　3.读者对象

　　本书适合于MATLAB初学者和期望提高应用MATLAB进行信号处理能力的读者，具体说明如下：

　　★初学MATLAB的技术人员

　　★广大从事信号处理的科研工作人员

　　★大中专院校的教师和在校生

　　★相关培训机构的教师和学员

　　★参加工作实习的“菜鸟”

　　★MATLAB爱好者

　　4.读者服务

　　为了方便解决本书疑难问题，读者朋友在学习过程中遇到与本书有关的技术问题，可以发邮件到邮箱caxart@126.com，或者访问博客http://blog.sina.com.cn/caxart，编者会尽快给予解答，我们将竭诚为您服务。

　　5.本书作者

　　本书主要由沈再阳编著。此外，付文利、王广、张岩、温正、林晓阳、任艳芳、唐家鹏、孙国强、高飞等也参与了本书部分内容的编写工作，在此表示感谢。

　　虽然作者在本书的编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。

　　最后再次希望本书能为读者的学习和工作提供帮助！

　　编著者

　　2017年5月

《数字信号处理：原理、算法与应用》第一部分：导论与基础数字信号处理（DSP）是现代科学技术中一个至关重要的领域，它渗透到通信、音频、图像、医学、控制等几乎所有技术应用的方方面面。本书旨在为读者提供一个全面、深入的数字信号处理知识体系，从最基本的概念出发，逐步讲解核心理论、经典算法，并结合实际应用场景，帮助读者掌握DSP的精髓，并能将其灵活运用到解决实际工程问题中。第一章：数字信号处理概述本章将首先阐述数字信号处理的概念、重要性及其在当今世界扮演的角色。我们将探讨模拟信号与数字信号的区别，数字信号处理的优势，以及DSP在各个行业中的广泛应用，例如：通信系统：调制解调、信道编码、多址接入等。音频处理：音频压缩、降噪、回声消除、音乐合成等。图像与视频处理：图像压缩、滤波、增强、目标识别、视频编码等。生物医学工程：生理信号（心电图、脑电图）分析、医学影像处理等。控制系统：滤波器设计、系统辨识、自适应控制等。雷达与声纳：目标检测、距离与速度估计等。接着，我们将介绍数字信号处理的基本组成部分：信号源、采样器、量化器、编码器、数字处理器（DSP芯片或通用计算机）、解码器、保持器和输出设备。理解这些组成部分的工作原理是掌握整个DSP流程的基础。第二章：离散时间信号与系统本章将深入介绍构成数字信号处理基础的数学工具——离散时间信号和系统。离散时间信号：我们将详细讲解各类离散时间信号的定义和性质，包括：单位脉冲信号 $delta[n]$：信号的“砖块”，是许多信号分析的基础。单位阶跃信号 $u[n]$：描述信号的起始或变化。指数信号 $a^n u[n]$：描述信号的增长或衰减特性。正弦（余弦）信号 $A cos(omega_0 n + phi)$：信号的基本周期性成分，是傅里叶分析的核心。周期信号与非周期信号：区分信号的重复性。能量信号与功率信号：衡量信号的能量和平均功率。奇信号与偶信号：信号的对称性分析。离散时间系统：我们将定义和分析离散时间系统的基本性质，以及描述系统行为的数学工具：系统性质：因果性 (Causality)：系统的输出仅取决于当前的和过去的输入，不依赖于未来的输入。稳定性 (Stability)：对于有界的输入，系统的输出也保持有界（BIBO稳定性）。线性 (Linearity)：系统满足叠加原理：$T{ax_1[n] + bx_2[n]} = aT{x_1[n]} + bT{x_2[n]}$。时不变性 (Time-Invariance)：系统的特性不随时间改变，即 $T{x[n-n_0]} = y[n-n_0]$。记忆性 (Memory)：系统是否需要存储过去的状态。可逆性 (Invertibility)：是否能从输出唯一地恢复输入。差分方程：描述线性时不变（LTI）离散时间系统的核心方程，我们将探讨其形式、解法以及如何从中理解系统的动态行为。单位脉冲响应 (Impulse Response) $h[n]$： LTI系统的“指纹”，完全表征了系统的行为。我们将重点讲解如何利用单位脉冲响应进行系统分析和输出计算。第三章：卷积及其在LTI系统分析中的应用卷积是数字信号处理中最核心、最重要的运算之一。本章将深入讲解离散卷积的定义、计算方法及其在LTI系统分析中的关键作用。离散卷积的定义：我们将从数学上严谨地定义离散卷积，并提供直观的几何解释，帮助读者理解卷积的物理意义——即系统对输入信号的累积响应。卷积的计算方法：图解法：通过绘制信号和脉冲响应，逐步进行翻转、移动、相乘、累加，帮助初学者建立直观理解。代数法：利用卷积的定义公式进行计算。表格法：对于有限长信号，表格法是一种系统性的计算工具。卷积的性质：交换律、结合律、分配律等，这些性质对于简化计算和理解系统级联至关重要。 LTI系统的输出：我们将强调，对于LTI系统，输出信号 $y[n]$ 可以通过输入信号 $x[n]$ 与系统单位脉冲响应 $h[n]$ 的卷积得到：$y[n] = x[n] h[n]$。系统级联：讲解如何通过计算级联系统的总单位脉冲响应来分析多个LTI系统的串联。应用实例：举例说明卷积在滤波器、延迟器、累加器等基本系统中的应用。第二部分：信号的频域分析频域分析是理解和设计信号处理系统不可或缺的工具。本部分将重点介绍各种变换方法，使读者能够从频率的角度理解信号的特性。第四章：傅里叶级数与傅里叶变换傅里叶理论是信号分析的基石，它允许我们将复杂的信号分解成简单的正弦和余弦波的叠加。傅里叶级数 (Fourier Series)：周期信号的傅里叶级数表示：讲解如何将周期信号表示为一系列直流分量、基频分量及其谐波的三角函数或复指数形式的叠加。傅里叶级数系数的计算：介绍计算傅里叶级数系数（$a_k, b_k$ 或 $c_k$）的公式。狄利克雷条件：介绍傅里叶级数收敛的条件。傅里叶变换 (Fourier Transform)：非周期信号的傅里叶变换：讲解如何将傅里叶级数扩展到非周期信号，引入积分形式的傅里叶变换。傅里叶变换的定义： $X(jomega) = int_{-infty}^{infty} x(t) e^{-jomega t} dt$（连续时间）和 $X(e^{jomega}) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] e^{-jomega n}$（离散时间）。傅里叶变换的性质：线性性、时移、频移、尺度变换、微分/积分、卷积性质等，这些性质极大地简化了信号和系统的分析。帕斯瓦尔定理：能量（功率）在频域和时域守恒。频率响应：讲解LTI系统对不同频率分量的响应特性，即系统的频率响应 $H(jomega)$ 或 $H(e^{jomega})$。第五章：离散傅里叶变换 (DFT) 与快速傅里叶变换 (FFT) DFT是将有限长离散时间信号进行频谱分析的数学工具，而FFT是高效计算DFT的算法。离散傅里叶变换 (DFT)： DFT的定义：讲解如何将一个长度为N的有限长离散信号 $x[n]$ 变换到N个频率点上的频谱 $X[k]$。 DFT的性质：周期性、线性性、循环卷积、旋转性质等。逆离散傅里叶变换 (IDFT)：讲解如何从频谱 $X[k]$ 恢复原始信号 $x[n]$。快速傅里叶变换 (FFT)： FFT的原理：介绍FFT是如何通过“分而治之”的思想，将计算量巨大的DFT分解为一系列计算量较小的基本运算（蝶形运算）。基-2 FFT算法：重点讲解 Cooley-Tukey 算法，包括按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）两种基本结构。 FFT的计算复杂度：与直接计算DFT的 $O(N^2)$ 相比，FFT的计算复杂度为 $O(N log N)$，极大地提高了计算效率。 FFT的应用：强调FFT在实际工程中的广泛应用，如频谱分析、滤波、卷积计算、相关计算等。 DFT在实际应用中的注意事项：截断效应、泄漏效应、周期延拓等问题，并介绍相应的处理方法（如窗函数）。第六章：Z变换 Z变换是处理离散时间信号和系统，特别是用于分析和设计数字滤波器的一种强大数学工具，它在很多方面与拉普拉斯变换类似，但作用于离散时间信号。 Z变换的定义：引入Z变换的定义 $X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] z^{-n}$，并讨论收敛域 (Region of Convergence, ROC)。 Z变换的性质：线性性、时移、尺度变换、卷积性质、微分性质等。ROC在Z变换中起着至关重要的作用，它决定了信号的唯一性和系统的因果性、稳定性。常用序列的Z变换对：整理并列举常见信号（如单位脉冲、单位阶跃、指数信号、正弦信号等）的Z变换及其ROC。系统函数 $H(z)$：引入描述LTI系统输入输出关系的系统函数，并阐述其与单位脉冲响应 $h[n]$ 的关系。 ROC与系统性质的关系：因果性： ROC包含单位圆。稳定性： ROC包含单位圆。唯一性： ROC的唯一确定性。利用Z变换分析LTI系统：讲解如何利用Z变换进行系统的零极点分析，预测系统的频率响应和瞬态响应。第三部分：数字滤波器设计数字滤波器是数字信号处理中最核心的应用之一，用于去除信号中的噪声、提取特定频率成分或塑造信号的频谱。本部分将介绍两种主要的数字滤波器类型及其设计方法。第七章：无限冲激响应 (IIR) 滤波器设计 IIR滤波器以其较高的计算效率和设计灵活性而著称，但也可能存在稳定性问题。 IIR滤波器的基本概念：差分方程表示、系统函数 $H(z)$ 的形式（零极点）。 IIR滤波器的设计方法：模拟滤波器原型设计法：巴特沃斯滤波器 (Butterworth)：具有最平坦的通带响应。切比雪夫滤波器 (Chebyshev)：在通带或阻带具有纹波，但允许更陡峭的过渡带。椭圆滤波器 (Elliptic)：在通带和阻带都允许纹波，但能获得最陡峭的过渡带。贝塞尔滤波器 (Bessel)：具有良好的线性相位响应，适用于对瞬态响应要求高的场合。双线性变换法 (Bilinear Transform)：将设计好的模拟滤波器原型通过双线性变换映射到数字域，是IIR滤波器设计的常用方法。直接设计法 (Impulse Invariance)：旨在使数字滤波器的单位脉冲响应与模拟滤波器在采样点上的响应相同。 IIR滤波器的实现结构：直流型、串联型、并联型等，讨论不同结构对计算量、量化误差和稳定性的影响。 IIR滤波器的优缺点分析：计算量小、可以实现高阶衰减，但可能存在相位失真和稳定性问题。第八章：有限冲激响应 (FIR) 滤波器设计 FIR滤波器具有线性相位响应的优点，且总是稳定的，但通常需要更高的阶数来实现相同的滤波性能。 FIR滤波器的基本概念：差分方程表示、卷积形式的输出，单位脉冲响应 $h[n]$ 是有限长的。 FIR滤波器线性相位性质：详细讲解FIR滤波器实现精确线性相位（或近似线性相位）的条件，以及线性相位带来的好处（例如，不会引起信号波形的失真）。 FIR滤波器的设计方法：窗函数法 (Windowing Method)：理想滤波器频谱：介绍理想低通、高通、带通、带阻滤波器的幅度响应。截断理想滤波器脉冲响应：将理想滤波器的无限长脉冲响应截断。窗函数的作用：讲解不同窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗、凯泽窗等）的频率响应特性，以及它们如何用于平滑截断引起的频谱泄漏。窗函数法的优缺点：设计简单，但频率选择性有限。频率采样法 (Frequency Sampling Method)：直接在特定频率点上指定滤波器的幅度和相位响应。最优逼近法 (Equiripple Design, Parks-McClellan Algorithm)：最小化滤波器在通带和阻带的最大误差（切比雪夫逼近），能够设计出在给定阶数下性能最优的FIR滤波器。 FIR滤波器的实现结构：移位寄存器实现，讨论其实现简单性和并行性。 FIR滤波器的优缺点分析：稳定、易于实现线性相位，但通常需要更高的阶数。第四部分：高级主题与应用在掌握了DSP的基础理论和滤波器设计之后，本部分将进一步探讨一些更高级的主题和实际应用。第九章：多率信号处理多率信号处理涉及在同一系统中以不同速率处理信号，这在通信、数据采集和压缩等领域非常常见。上采样 (Upsampling) 与下采样 (Downsampling)：讲解如何增加或减少信号的采样率，以及在操作过程中引入的插值和抽取操作。插值器 (Interpolator) 与抽取器 (Decimator)：介绍如何设计能够精确进行信号放大或缩小的滤波器。多率信号处理的变换与性质：介绍多率运算在频域的表现，以及如何避免混叠和失真。多相滤波结构 (Polyphase Filter Structures)：一种高效处理多率信号的滤波器结构。应用实例：率转换、信道复用/解复用、变采样率ADC/DAC接口等。第十章：自适应信号处理自适应信号处理是指能够根据输入信号的统计特性或外部参考信号，自动调整自身参数以达到特定目标的信号处理技术。自适应滤波器的基本原理：最小均方误差 (MMSE) 准则。 LMS (Least Mean Squares) 算法：一种简单、鲁棒且广泛应用的自适应滤波算法，讲解其工作原理、收敛特性和更新方程。 RLS (Recursive Least Squares) 算法：一种收敛速度更快的自适应算法，但计算复杂度较高。自适应滤波器的应用：噪声抵消：如回声消除、主动噪声控制。信号均衡：补偿通信信道失真。预测：预测未来信号值。模式识别：识别信号中的特定模式。第十一章：相关与卷积在DSP中的应用相关运算在信号分析中扮演着重要角色，它用于度量两个信号之间的相似性。自相关函数 (Autocorrelation Function)：衡量一个信号与其自身的相似性随时间延迟的变化。周期信号的自相关函数。非周期信号的自相关函数。自相关函数的性质。互相关函数 (Crosscorrelation Function)：衡量两个不同信号之间的相似性随时间延迟的变化。相关与卷积的关系：讲解互相关函数与其中一个信号的翻转卷积之间的关系。相关在DSP中的应用：信号检测：在噪声中检测已知信号（如雷达、声纳）。时延估计：估计两个接收器接收到同一信号的时间差。模式匹配：在一个长信号中搜索特定模式。同步：确定两个信号的对齐点。第十二章：实际应用案例分析本章将通过具体的案例，将前面章节介绍的理论知识与实际工程应用相结合，帮助读者加深理解。音频信号处理： MP3/AAC音频压缩：介绍感知编码的基本原理，利用人耳听觉特性去除冗余信息。数字音频效果器：如混响、均衡器、压缩器等的设计和实现。语音识别与合成。图像与视频处理： JPEG/MPEG图像/视频压缩：介绍离散余弦变换 (DCT) 的作用。图像滤波与增强：如锐化、边缘检测、去噪等。目标识别与跟踪。通信系统：数字调制解调技术：如ASK, PSK, QAM等。信道编码与纠错。数字锁相环 (DPLL) 的设计。生物医学信号处理：心电图 (ECG) 信号分析： QRS波群检测，心律失常分析。脑电图 (EEG) 信号分析：脑电波分类，癫痫检测。结论本书力求为读者构建一个扎实的数字信号处理知识体系，从基础概念到高级应用，从理论推导到工程实践。通过对本书的学习，读者应能：深刻理解离散时间信号与系统的基本原理。熟练掌握卷积、傅里叶变换、Z变换等核心数学工具。掌握IIR和FIR滤波器的设计方法及其在各种应用中的选择依据。了解多率信号处理、自适应信号处理等高级主题。能够将所学知识应用于解决实际工程问题。我们相信，本书的系统性、深入性和实践性将为读者在数字信号处理领域的研究和开发打下坚实的基础。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格极其沉稳、内敛，透露出一种深厚的学术底蕴，但阅读起来却丝毫没有感到晦涩难懂。我个人对那种过于口语化或轻佻的教材是敬而远之的，而《MATLAB信号处理》恰恰保持了一种恰到好处的平衡。它在阐述复杂的数字信号处理原理时，用词精准，逻辑链条清晰得如同教科书的典范。例如，在讨论IIR滤波器设计时，它对双线性变换法的推导过程，描述得极为细腻，每一步的假设和转换都交代得清清楚楚，这使得即便是初次接触这类变换的学习者，也能毫不费力地跟上思路。更让我印象深刻的是，书中许多章节的末尾都附带有“进一步思考”或者“高级应用提示”的小栏目，这些内容往往是书本正文以外的知识延伸，拓宽了读者的视野，引导我们去探索更深层次的学术问题。这本教材无疑是为那些渴望扎实掌握信号处理核心技术的读者量身定做的，它强调的不是简单的工具使用，而是对信号本质的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

翻开书的内页，我立刻被其内容的前瞻性和实用性所折服。这本书不仅仅停留在传统的经典信号处理算法上，它大胆地融入了许多现代工程应用中的案例，这对于我们这些希望未来能将所学应用于实际行业的学生来说，简直是如获至宝。例如，在图像处理那一章节，它不仅仅讲解了卷积、滤波这些基础操作，还深入探讨了如何利用小波变换进行图像压缩和去噪，这一点非常贴合当前的技术热点。我记得我当时在做一个关于雷达信号分析的小项目，遇到了一些频谱泄漏的问题，正当我焦头烂额的时候，偶然翻到了书中关于窗函数应用的详细对比分析，作者用非常生动的数据对比展示了不同窗函数对旁瓣抑制的效果，让我茅塞顿开。这本书的叙述风格非常严谨，但又不失灵活，它没有那种高高在上的说教感，更像是一位经验丰富的工程师在手把手地指导你解决实际难题。每一次阅读，都能感觉到作者在知识点的选择和编排上所花费的心思，真正做到了理论与实践紧密结合的典范。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在硬件嵌入式领域摸爬滚打的工程师，我深知理论知识和实际部署之间的鸿沟。在尝试了市面上许多声称面向实践的信号处理书籍后，我发现它们要么过于偏重理论而缺乏代码指导，要么就是代码堆砌而缺乏原理阐述。而这本《MATLAB信号处理》的出现，极大地弥补了这一缺憾。它在讲解完诸如维纳滤波、卡尔曼滤波等高级算法后，总会紧接着提供一个完整的、可执行的MATLAB脚本示例，并且对代码的关键部分进行了详尽的注释。这些注释的质量非常高，它们不仅仅解释了代码的功能，更重要的是解释了代码背后的信号处理逻辑，比如在卡尔曼滤波中，状态向量是如何更新的，协方差矩阵的作用是什么，这些关键点都讲解得丝丝入扣。这本书真正做到了连接理论殿堂与工程实践的桥梁，它让我能够自信地将学到的知识转化为解决实际噪声抑制和数据分析问题的有效工具，是技术人员书架上不可或缺的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织简直是教科书编排艺术的杰作。它不是简单地罗列知识点，而是构建了一个完整的知识体系框架。从最基础的离散时间信号与系统开始，逐步过渡到Z变换、滤波器设计，再到快速傅里叶变换（FFT）的应用，每一步的衔接都如同精心设计的算法流程图，流畅而高效。我尤其赞赏它在引入MATLAB编程实现时所采用的方式。它不是把代码直接塞给你，而是先给出算法的数学模型，然后清晰地解释每一步数学操作如何对应到具体的MATLAB函数和语法上，比如如何利用`fft`函数进行频谱分析，如何使用`freqz`函数观察滤波器特性。这种方式极大地培养了读者的“算法思维”和“编程实现”之间的映射能力。这对于我来说，比那些只教代码调用的速成指南要有价值得多，因为它教会了我“为什么”要这么做，而不仅仅是“怎么”做。这本书让我深刻体会到，扎实的理论基础是高效解决工程问题的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB信号处理》的装帧设计实在令人眼前一亮，封面采用了深沉的蓝色调，配上跳动的波形图样，一下子就抓住了我的注意力。我是一个刚接触信号处理的学生，之前看过的教材都偏向理论堆砌，枯燥乏味，让我对这门学科望而却步。然而，这本书的排版却十分清晰，章节之间的逻辑过渡非常自然。我特别欣赏它在引入新概念时，总是先用一个直观的例子来铺垫，比如在介绍傅里叶变换的时候，它并没有直接抛出复杂的公式，而是通过分析一个音频信号的频谱变化来解释其物理意义。这种“先感性认识，后理性剖析”的教学方法，极大地降低了我学习的门槛。书中的插图和图表质量极高，线条清晰，色彩运用得当，很多复杂的数学模型经过图示后变得栩栩如生，这对于理解离散时间系统和滤波器设计等抽象概念至关重要。而且，很多关键的数学推导步骤都详细地列出来了，不像有些教材直接跳过，让人感觉作者是真的站在初学者的角度去考虑如何呈现知识。这本书的阅读体验，简直是我近几年接触到的技术书籍中最棒的之一。

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618折扣优惠买入，在购物车中放很久了，京东打折买书真合算

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很不错，下次还会购买的，价格很合适，赶到优惠的时候

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评分☆☆☆☆☆

书的内容比较基础，70块有点贵了

评分☆☆☆☆☆

包装精美，快递很快，值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

书的内容比较基础，70块有点贵了