数字信号处理的MATLAB实现(第2版)

数字信号处理的MATLAB实现(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

万永革 著
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出版社: 科学出版社
ISBN:9787030339904
版次:2
商品编码:10996071
包装:平装
开本:16开
出版时间:2012-05-01
用纸:胶版纸
页数:498
字数:620000
正文语种:中文
附件:光盘
附件数量:1

具体描述

编辑推荐

《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。

内页插图

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


《数字信号处理的MATLAB实现(第2版)》是一本深入浅出、系统性强的著作,旨在为读者提供一个理解和实践数字信号处理(DSP)原理的强大平台。本书紧密结合了当今最流行、最强大的工程计算软件MATLAB,通过大量实例和详实的讲解,帮助读者掌握DSP的核心概念、算法以及在实际问题中的应用。 核心内容与结构 本书内容编排紧凑,从基础概念出发,逐步深入到高级应用。其核心内容围绕数字信号处理的各个关键环节展开,并以MATLAB作为实现工具,确保理论与实践的高度统一。 第一部分:数字信号处理基础 信号与系统的基本概念: 本部分将从最基础的层面引入信号的分类(连续时间信号、离散时间信号、周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等)和系统的基本性质(线性、时不变、因果性、稳定性等)。读者将学习如何用数学语言描述和分析这些基本元素。 离散时间信号的表示与分析: 深入探讨离散时间信号的采样、量化过程,以及单位脉冲响应、卷积等核心概念。通过MATLAB的数值计算和可视化能力,读者可以直观地理解信号的特性。 Z变换及其性质: Z变换是分析离散时间系统和信号的强大数学工具。本书将详细介绍Z变换的定义、性质(如线性、时移、尺度变换、卷积定理等),以及如何利用Z变换来分析线性时不变(LTI)系统的稳定性、因果性等。MATLAB的符号计算工具箱将为Z变换的计算提供便利。 离散傅里叶变换(DFT)及其性质: DFT是分析离散时间信号频域特性的基础。本书将阐述DFT的定义、性质,并介绍快速傅里叶变换(FFT)算法,强调其在计算效率上的优势。通过MATLAB的FFT函数,读者可以高效地进行频谱分析。 第二部分:数字滤波器设计 数字滤波器概述: 介绍数字滤波器的基本原理、分类(FIR滤波器和IIR滤波器)及其在信号去噪、信号增强、信号分离等方面的作用。 有限脉冲响应(FIR)滤波器设计: 详细介绍FIR滤波器的优点(如线性相位)及其各种设计方法,包括窗函数法(矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等)和频率采样法。本书将通过MATLAB的`fir1`、`firpm`等函数,指导读者完成FIR滤波器的设计、分析和仿真。 无限脉冲响应(IIR)滤波器设计: 介绍IIR滤波器的优点(如高阶特性),并详细讲解Butterworth、Chebyshev I/II、Elliptic等经典模拟滤波器的设计方法,以及如何通过双线性变换等方法将其转换为数字滤波器。MATLAB的`butter`、`cheby1`、`cheby2`、`ellip`等函数将是IIR滤波器设计的重要工具。 滤波器性能分析: 学习如何使用MATLAB对设计出的滤波器进行性能评估,包括幅度响应、相位响应、冲激响应、阶跃响应以及零极点图的分析。 第三部分:现代数字信号处理技术 自适应滤波器: 深入探讨自适应滤波器的基本原理,如最小均方误差(LMS)算法、归一化LMS(NLMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法等。通过MATLAB的实现,读者将学习如何构建能够根据输入信号的统计特性自动调整参数的滤波器,这在噪声消除、回声消除、信道均衡等领域具有广泛应用。 多速率信号处理: 介绍信号采样率改变(抽取和插值)的基本原理和方法,以及多速率滤波器的结构和设计。MATLAB的`resample`、`decimate`、`interp`等函数将帮助读者理解和实现这些技术。 谱估计: 除了传统的周期图法,本书还将介绍更高级的谱估计方法,如Welch法、Burg法、AR模型谱估计等。这些方法在噪声环境下提供更精确的信号频谱信息。MATLAB的`periodogram`、`pwelch`、`burg`等函数将用于实践。 短时傅里叶变换(STFT)和多分辨率分析: 介绍STFT在分析非平稳信号中的作用,以及小波变换(Wavelet Transform)作为一种强大的多分辨率分析工具。读者将学习如何利用MATLAB的小波工具箱进行信号的时频分析和去噪。 第四部分:MATLAB在DSP中的应用实例 信号的生成与处理: 演示如何使用MATLAB生成各种类型的信号(正弦波、方波、噪声等),并进行基本的信号处理操作,如滤波、变换、分析等。 语音信号处理: 涵盖语音信号的采集、预处理、特征提取(如MFCC)、语音识别的基础概念和MATLAB实现。 图像信号处理: 介绍图像信号的表示、基本的图像增强(如滤波、去噪)、图像压缩等在MATLAB中的实现方法。 通信系统中的DSP应用: 探讨调制解调、信道编码、均衡等在通信系统中的DSP技术,并展示相应的MATLAB仿真。 本书特色与优势 理论与实践完美结合: 本书的最大特色在于将抽象的DSP理论与MATLAB这一强大的工程计算平台紧密结合。每一个理论概念的引入,都伴随着相应的MATLAB代码实现和仿真分析,使得读者能够亲手操作,加深理解。 循序渐进,易于掌握: 内容结构逻辑清晰,从基础知识到高级应用,步步为营,降低了学习的难度。即使是初学者,也能在掌握基本概念后,逐步深入到更复杂的DSP技术。 丰富的实例支持: 书中包含了大量的实际应用案例,涵盖了通信、语音、图像等多个领域,帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。这些实例不仅展示了MATLAB在DSP中的强大能力,也为读者提供了宝贵的参考。 MATLAB工具箱的充分利用: 本书充分挖掘了MATLAB在信号处理方面提供的丰富工具箱,如Signal Processing Toolbox、Wavelet Toolbox、Communications Toolbox等,并详细讲解了其中常用函数的用法和原理。 代码详尽,可读性强: 提供的MATLAB代码清晰、规范,并配有详细的注释,方便读者阅读、理解和修改。读者可以直接运行代码,观察结果,并根据自己的需求进行调整。 面向工程应用: 本书的目标读者主要是工程师、科研人员和高等院校的学生。本书的内容和讲解方式都注重工程实用性,能够帮助读者快速掌握DSP技术的应用,提升解决实际工程问题的能力。 强调可视化分析: MATLAB强大的绘图功能在本书中得到了充分的体现。通过各种图表,如时域波形、频域响应、零极点图、星座图等,读者可以直观地观察信号和系统的特性,从而更深入地理解DSP原理。 适用读者 在校学生: 学习数字信号处理课程的本科生和研究生,本书是理想的学习教材和参考书。 工程技术人员: 在通信、电子、控制、仪器仪表、计算机等领域工作的工程师,需要掌握DSP技术的专业人士。 科研人员: 从事信号处理相关研究的科研工作者。 对数字信号处理感兴趣的爱好者: 希望通过实践了解和掌握DSP技术的人员。 总结 《数字信号处理的MATLAB实现(第2版)》是一本集理论深度、实践指导和应用广度于一体的优秀著作。它不仅是一本教材,更是一本工具书,能够帮助读者在数字信号处理领域构建坚实的理论基础,并熟练掌握使用MATLAB解决实际问题的能力。通过本书的学习,读者将能够更加自信地应对各种复杂的信号处理挑战。

用户评价

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我一直认为,好的技术书籍不仅仅是知识的搬运工,更应该是一位优秀的“引路人”。《数字信号处理的MATLAB实现(第2版)》恰恰具备了这种特质。书中的内容编排逻辑清晰,从最基础的概念讲起,循序渐进地引入更复杂的算法和应用。最让我印象深刻的是,作者在解释每一个算法时,都会先给出其背后的数学原理,然后立即给出对应的MATLAB实现,并且会详细解释代码中的每一个细节。这种“理论-实践-讲解”的模式,让我在学习过程中能够做到心中有数,理解透彻。尤其是在处理一些复杂的信号问题时,比如信号的去噪、频谱分析、系统辨识等,书中的案例分析都非常有启发性,并且提供的MATLAB代码可以直接拿来修改和应用,大大节省了我的开发时间。这本书的实用性非常强,它不仅仅是一本教材,更像是一本“工具书”,在遇到实际问题时,翻开它,总能找到有效的解决方案。

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作为一名在校研究生,我一直在寻找一本能够系统性地梳理数字信号处理理论,并且能够提供强大实践指导的教材。市面上这类书籍不少,但很多要么过于理论化,让人读起来枯燥乏味,要么过于注重代码实现,却忽略了背后的数学原理。《数字信号处理的MATLAB实现(第2版)》恰好填补了这一空白。作者在书中将抽象的DSP算法,如Z变换、傅里叶变换、卷积等,用生动形象的语言进行阐述,并辅以大量图示,使得复杂的概念变得易于理解。更重要的是,书中对MATLAB在DSP领域的应用进行了详尽的介绍,从基本的信号生成、处理,到高级的系统建模、仿真,再到实际应用中的信号去噪、特征提取等,都提供了详细的MATLAB代码示例。这些代码不仅可读性强,而且经过了充分的验证,可以直接在MATLAB环境中运行,这对于学生来说,是极大的福音。我可以用它来完成课程作业,进行科研项目的原型开发,甚至为我的毕业论文打下坚实的基础。这本书的出现,让我在掌握DSP理论的同时,也拥有了将理论转化为实际应用的能力。

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对于我这样希望在数字信号处理领域有所建树的工程师来说,一本能够提供扎实理论基础和强大实践指导的书籍至关重要。这本书无疑满足了我的这一需求。作者在阐述DSP理论时,力求严谨而不失通俗,使得那些看似高深的数学模型都变得易于理解。而其最大的亮点在于,它将理论与MATLAB的强大功能紧密结合。通过书中丰富的MATLAB代码示例,我得以将抽象的DSP算法可视化,并能在实际操作中检验算法的有效性。从基础的信号生成与处理,到中高级的滤波器设计、自适应滤波、FFT分析等,书中都有详尽的介绍和清晰的代码实现。这些代码不仅具有很高的可读性,而且贴合实际应用场景,可以直接用于解决我在工作中所面临的实际问题。这本书为我提供了一个非常好的起点,让我在掌握DSP核心概念的同时,也能够熟练运用MATLAB这一强大的工具,进行高效的信号处理任务。

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这本书真是让我大开眼界,虽然我接触数字信号处理(DSP)已经有几年了,但总感觉理论和实践之间总隔着一层窗户纸。看了这本书,感觉那层窗户纸瞬间被捅破了!它不仅仅是告诉你“是什么”,更重要的是告诉你“怎么做”。书中对MATLAB各个信号处理工具箱的讲解,简直就像一个经验丰富的老教授在手把手地教你,从基础的滤波器设计,到复杂的频谱分析,再到一些更进阶的应用,每一步都剖析得非常透彻,而且例子都非常贴合实际。我尤其喜欢它在介绍算法时,会先给出清晰的数学原理,然后立刻跟进MATLAB代码实现,并且会解释每一行代码的含义和作用。这种“理论+实践”的教学模式,让我能够快速理解抽象的DSP概念,并且能立刻将所学应用到我的项目开发中。以前我做一些信号处理的任务,总是要查阅大量的文献和论坛,耗费大量时间去寻找合适的实现方法,现在有了这本书,很多问题都能迎刃而解。它就像我个人的DSP“瑞士军刀”,随时随地都能找到解决问题的利器。

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说实话,我之前对数字信号处理的理解一直停留在比较零散的阶段,知道一些基本的概念,但从未真正掌握过如何系统地进行分析和处理。这本书的出现,彻底改变了我的看法。它就像一个详细的“路线图”,带领我一步步走进DSP的世界。作者的写作风格非常接地气,没有使用太多晦涩难懂的专业术语,而是用非常直观的语言来解释复杂的原理。而且,它与MATLAB的结合,简直是点睛之笔。通过书中的MATLAB代码,我能够亲眼看到各种DSP算法是如何工作的,它们对信号产生的具体影响是什么,这比仅仅阅读文字描述要深刻得多。例如,在学习滤波器设计时,书中的例子让我能够通过改变参数,直观地看到滤波器频率响应的变化,以及它对信号的滤波效果。这种“动手实践”的学习方式,让枯燥的理论变得生动有趣,也让我能够更深入地理解DSP的核心思想。这本书对于想要从零开始学习DSP,或者希望提升DSP实践技能的读者来说,绝对是一本不可多得的宝藏。

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内容推荐

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书很好很不错,自己很喜欢,快递也很给力

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价格便宜,先收藏哟。

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速度很快!书的质量很好!

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回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。

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好很清晰 是正版,推荐阅读

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《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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