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沈再阳编著 著

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• 傅里叶变换
• 滤波器设计
• 小波分析
• 时频分析
• 通信信号
• 图像处理
• 算法实现

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302467373

商品编码：25564657990

开本：16开

出版时间：2017-09-01

页数：477

字数：756000

作  者:沈再阳 编著 定  价:79 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年09月01日 页  数:477 装  帧:平装 ISBN:9787302467373 ●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
●部分目录

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。靠前部分介绍了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等
沈再阳 编著 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。在靠前外期刊发表论文多篇，申请并获得授权专利多项，参与的项目获得集三等奖。 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：等

《数字信号变换与应用》 内容简介 《数字信号变换与应用》是一部专注于数字信号处理核心理论与实用技术的深度探索之作。本书旨在为读者构建一个扎实的理论基础，并在此基础上，系统地介绍各种关键的数字信号变换方法及其在实际工程领域中的广泛应用。本书内容严谨，逻辑清晰，既适合作为高等院校相关专业（如电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等）的教材，也能够成为从事信号处理、通信系统设计、数据分析等工作的工程师和研究人员的宝贵参考。 第一部分：数字信号处理基础 本书的开篇，我们将带领读者走进数字信号处理的迷人世界。首先，对信号的本质进行深入剖析，区分连续时间信号与离散时间信号，并阐述数字信号的采样、量化和编码过程。这一部分将详细介绍采样定理，揭示其在避免混叠、精确恢复原始信号中的关键作用，并讨论采样率选择的原则与实践。 接着，我们将重点介绍离散时间系统的概念。通过对系统模型、因果性、稳定性、线性时不变（LTI）系统的详细讲解，读者将建立起对信号在系统中行为模式的深刻理解。脉冲响应将作为LTI系统的核心表征，本书将通过多种数学工具，包括卷积运算，来解释系统如何响应输入信号，从而输出特定信号。 第二部分：傅里叶变换系列 傅里叶变换是数字信号处理的基石，本书将对其进行系统而全面的阐述。我们将从连续时间傅里叶变换（CTFT）入手，讲解其将信号分解为不同频率正弦分量的强大能力，并探讨其在频域分析中的重要性。随后，我们将过渡到离散时间傅里叶变换（DTFT），解析其在处理无限长离散信号时的理论框架。 本书的重点将聚焦于傅里叶级数（FS）和离散时间傅里叶级数（DTFS），通过详细推导和实例分析，展示如何将周期信号分解为一系列离散频率的正弦分量，以及如何将非周期离散信号通过DTFT分解为连续的频谱。 然而，在实际数字信号处理中，我们处理的信号往往是有限长且离散的，这便引出了本书的核心章节——离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。我们将详细讲解DFT的数学定义，解析其在时域和频域之间的转换原理。随后，本书将投入大量篇幅介绍FFT的各种算法，包括Cooley-Tukey算法及其不同变体，阐述其如何通过蝶形运算将计算复杂度从O(N^2)降低到O(N log N)，从而实现信号频谱的快速计算。我们将通过大量示例，演示DFT/FFT在频谱分析、滤波设计、相关计算等方面的强大功能。 第三部分：Z变换与系统分析 在连续时间系统中，拉普拉斯变换扮演着关键角色；而在离散时间系统中，Z变换则成为分析工具的翘楚。本书将深入讲解Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其重要性。我们将详细探讨Z变换在求解线性常系数差分方程、分析系统稳定性、理解系统频率响应等方面的强大能力。 本书将系统地介绍Z变换的各种性质，例如线性性、时移性、尺度变换、卷积性质等，并展示如何利用这些性质来简化复杂系统的分析。我们将通过一系列典型的离散时间系统，例如IIR（无限冲激响应）和FIR（有限冲激响应）滤波器，来演示Z变换在系统设计与分析中的应用。 第四部分：数字滤波器的设计与实现 数字滤波器是数字信号处理中最基本也是最重要的工具之一，它们能够选择性地保留或抑制信号中的特定频率成分。本书将系统地介绍两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 对于IIR滤波器，我们将详细介绍几种经典的设计方法，例如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器，以及如何通过双线性变换法将模拟原型滤波器转换为数字滤波器。我们将深入探讨IIR滤波器的优势（例如高阶和低阶的计算效率）与潜在问题（例如稳定性）。 对于FIR滤波器，我们将重点介绍其线性相位特性，这在许多应用中至关重要。本书将详细讲解几种主流的FIR滤波器设计方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。我们将分析不同窗函数对滤波器频率响应的影响，并指导读者如何根据应用需求选择合适的窗函数和滤波器阶数。 本书还将讨论数字滤波器的实现结构，包括直接型、规范型、级联型等，并分析它们在计算复杂度、数值精度和硬件实现方面的优劣。 第五部分：相关性与卷积 相关性和卷积是描述两个信号之间相似度和系统对输入信号响应的关键数学概念。本书将对这两个概念进行深入的探讨。 我们将从离散时间信号的卷积运算开始，详细讲解其计算方法和性质，并通过实例展示卷积在系统响应分析中的应用。随后，我们将介绍互相关和自相关函数，解析它们如何用于测量两个信号的相似度随时间延迟的变化，以及如何应用于信号检测、模式识别和系统辨识等领域。 本书还将介绍离散傅里叶变换（DFT）在计算相关性和卷积中的应用，即利用卷积定理，通过频域乘法来高效地计算时域卷积，从而显著提高计算效率，特别是在处理长序列时。 第六部分：多速率信号处理 多速率信号处理是数字信号处理领域的一个重要分支，它涉及以不同速率对信号进行采样、处理和重构。本书将介绍多速率信号处理的基本概念，包括抽取（downsampling）和插值（upsampling）。 我们将详细讲解抽取操作如何降低信号的采样率，以及由此可能带来的频谱折叠问题，并介绍如何通过抗混叠滤波器来解决这一问题。反之，我们将阐述插值操作如何提高信号的采样率，并介绍常用的插值方法，如零阶保持、线性插值以及更复杂的基于滤波器的方法。 本书还将重点介绍多速率信号处理在信号压缩、多通道信号处理、以及某些通信系统中的应用，例如亚带编码和解码。 第七部分：谱估计 谱估计是分析信号频率成分分布的重要技术。本书将介绍多种经典的谱估计方法。 我们将从非参数谱估计方法开始，包括周期图（Periodogram）和改良周期图（Modified Periodogram），深入分析它们的原理、优缺点以及如何通过平均周期图来降低方差。 接着，我们将介绍参数谱估计方法，如Yule-Walker方法、Burg方法和Prony方法，它们假设信号是由一个特定的模型（例如AR、MA或ARMA模型）产生的，并通过估计模型参数来获得信号的频谱。本书将对比不同参数谱估计方法的性能和适用范围。 此外，本书还将简要介绍现代谱估计方法，如多分辨率分析（例如小波变换）在处理非平稳信号方面的优势。 第八部分：应用实例与进阶主题 在掌握了数字信号处理的基本理论和核心技术后，本书的最后部分将通过一系列实际应用案例来巩固和拓展读者的知识。我们将探讨数字信号处理在以下领域的典型应用： 通信系统： 例如，在数字通信中，OFDM（正交频分复用）技术是如何利用FFT实现高效率的数据传输的；在语音编码和解码中，如何应用滤波器和变换技术实现信号的压缩和恢复。 音频与图像处理： 例如，如何利用滤波器对音频信号进行均衡和降噪；在图像处理中，如何利用FFT进行图像压缩和滤波。 生物医学信号分析： 例如，如何利用数字信号处理技术分析心电图（ECG）和脑电图（EEG）等生物信号，提取有用的诊断信息。 数据压缩： 介绍各种数据压缩算法背后的信号处理原理，例如离散余弦变换（DCT）在JPEG图像压缩中的应用。 同时，本书还将为对更高级主题感兴趣的读者提供一些方向性的指导，例如： 小波变换： 介绍其在时频分析中的优势，以及在信号去噪、特征提取等方面的应用。 自适应滤波： 探讨如何设计能够根据信号特性动态调整参数的滤波器，在噪声消除、回声消除等领域发挥重要作用。 非线性信号处理： 简要介绍非线性系统的分析方法和技术。 《数字信号变换与应用》力求在理论的深度与实践的广度之间取得平衡。本书的每一个章节都辅以大量的数学推导、图示以及编程示例，帮助读者更好地理解抽象的信号处理概念，并能够将其转化为实际的工程解决方案。通过本书的学习，读者将能够深刻理解数字信号处理的强大能力，并自信地将其应用于各种复杂的工程问题之中。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我赞赏的一点是它对算法背后原理的深入剖析，而不仅仅停留在“如何调用函数”的层面。许多信号处理的书籍可能只是简单介绍MATLAB的内置函数，但《MATLAB信号处理》却花了大量篇幅去讲解这些函数所依赖的数学原理和算法。比如，在介绍谱估计方法时，书中不仅讲解了周期图法、Welch法等经典方法，还深入分析了它们各自的优缺点，以及在不同信号场景下的适用性。对于一些更高级的估计方法，如AR模型、ARMA模型，书中也给出了清晰的数学推导和MATLAB实现，让我明白了这些方法的局限性和在特定情况下的优势。我记得书中关于盲源分离的章节，作者非常详细地解释了Independent Component Analysis (ICA) 的基本思想和几种常见的实现算法，并提供了相应的MATLAB代码示例。这对于我理解如何从混合信号中提取出独立的原始信号非常有帮助。这本书的逻辑清晰，条理分明，适合那些希望真正理解信号处理算法的深层机制，并能根据实际需求进行改进和优化的读者。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，好的技术书籍不仅要传授知识，更要激发读者的探索欲。《MATLAB信号处理》无疑做到了这一点。它提供的不仅仅是知识点，更是一种解决问题的思路和方法。书中大量的案例研究，覆盖了从基础的信号生成与分析，到复杂的调制解调、谱分析、自适应滤波等多个领域，每一个案例都设计得非常贴合实际应用场景。我尤其喜欢书中关于通信系统信号处理的章节，它将抽象的通信原理与MATLAB的仿真相结合，例如，通过仿真演示了AM、FM、PSK等调制解调过程，以及信道衰落、噪声干扰对信号的影响。通过观察仿真结果，我能直观地理解不同调制方式的优劣，以及各种干扰是如何破坏信号的。此外，书中还提供了一些关于高级主题的介绍，比如OFDM、MIMO系统等，虽然篇幅有限，但足以勾起读者的兴趣，引导他们进一步深入研究。这本书的价值在于，它能够让读者在实践中学习，在学习中发现问题，从而不断提升自己的信号处理能力，并且能够独立地解决更复杂的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的深度和广度都让我感到惊喜。起初我以为它只是一些基础的MATLAB信号处理教程，但深入阅读后，我发现它触及了许多更高级的主题，并且讲解得非常透彻。例如，关于自适应滤波的部分，作者没有简单地停留在理论层面，而是详细介绍了LMS算法、RLS算法的原理，并通过MATLAB实例展示了它们在噪声消除、信道均衡等实际问题中的应用。书中对这些算法的收敛性、性能进行了深入的分析，并给出了调优参数的建议，这对于需要处理复杂实际信号的工程师来说，价值连城。另外，书中对小波变换的介绍也相当精彩，它突破了传统傅里叶变换在时频局部化上的局限性，为非平稳信号分析提供了强大的工具。通过书中丰富的实例，我学会了如何选择合适的小波基，如何进行信号的分解和重构，以及如何利用小波分析来检测信号中的瞬时特征。总而言之，这本书不仅仅是教你如何使用MATLAB，更是带你深入理解信号处理的精髓，并掌握解决实际问题的能力。它适合有一定信号处理基础，希望进一步提升自身技能的研究者和工程师。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对信号处理一窍不通的新手来说，这本书就像一位耐心的老师，一步一步地把我领进了门。最开始我担心会充斥着大量枯燥的数学公式，但事实证明我的担忧是多余的。作者巧妙地将理论知识与MATLAB代码结合，每一项重要的概念，比如采样定理、卷积、相关等，都会伴随着生动形象的例子和易于执行的MATLAB脚本。我跟着书中的例子，自己动手敲代码，运行结果，然后对照书中的讲解，去理解为什么会得到这样的结果。这种“动手实践”的学习方式，让那些抽象的概念变得具体起来，不再是停留在纸面上的死知识。特别是关于滤波器的设计部分，书中详细介绍了FIR和IIR滤波器的设计方法，并用MATLAB工具箱演示了如何根据性能指标（如阻带衰减、通带纹波）来设计出满足要求的滤波器。我通过修改设计参数，观察滤波器的频率响应曲线，深刻理解了不同设计约束对滤波器性能的影响。这本书的优点在于，它既有理论的严谨性，又不失实践的可操作性，非常适合作为信号处理领域的“第一本书”。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB信号处理》简直是给想要深入理解数字信号处理理论，却又苦于数学公式晦涩难懂的初学者量身定做的！作者以一种非常友善且循序渐进的方式，将那些原本看起来如同天书般的概念，通过MATLAB强大的可视化和计算能力，变得生动有趣。我尤其喜欢书中对傅里叶变换、Z变换等核心概念的讲解，不再是枯燥的定义和推导，而是通过实际的信号生成、滤波、频谱分析等例子，让你亲手去“玩”信号，去感受它们在不同变换下的变化。例如，书中演示如何用MATLAB生成一个包含特定频率成分的音频信号，然后通过不同类型的滤波器（低通、高通、带通）进行处理，最后对比滤波前后的频谱图，这种直观的体验，比单纯阅读公式理解深刻了无数倍。而且，书中提供的所有代码都非常规范和易于理解，稍微修改一下参数，就能看到不同的效果，极大地激发了我继续探索下去的兴趣。对于那些希望将理论知识与实践相结合，或者想为自己的工程项目开发信号处理算法的工程师和学生来说，这绝对是一本不可多得的入门和进阶指南。我感觉自己不仅学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这么做”，这才是真正掌握一项技能的关键。