MATLAB语言应用系列书：应用MATLAB实现信号分析和处理 张明照,刘政波,刘斌 97 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张明照，刘政波，刘斌 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030165916

商品编码：29291415103

包装：平装

出版时间：2006-01-01

基本信息

书名：MATLAB语言应用系列书：应用MATLAB实现信号分析和处理

定价：36.00元

作者：张明照,刘政波,刘斌

出版社：科学出版社

出版日期：2006-01-01

ISBN：9787030165916

字数：

页码：368

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书在介绍了MATLAB基本用法的基础上，从信号分析和处理的角度出发，结合具体实例，系统详细地介绍了Data AcquisitioToolbox(数据采集工具箱)、Signal Processing Toolbox(信号处理工具箱)和Wavelet Toolbox(小波工具箱)中的相关命令和函数。
　　本书对于读者了解和掌握如何使用MATLAB实现信号分析和处理是一本难得的全面且具体的参考资料。书中有丰富的实例可供借鉴，并对各个命令和函数的用法有详尽的说明。读者不但可以学会如何使用有关命令实现信号分析和处理，而且可以加深对信号分析和处理的原理和理论的理解。

内容提要

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《MATLAB语言应用系列书：应用MATLAB实现信号分析和处理》介绍了MATLAB基本用法的基础上，从信号分析和处理的角度出发，结合具体实例，系统详细地介绍了数据采集工具箱、信号处理工具箱等的相关命令和函数。

目录

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章 MATLAB基础
1.1 MATLAB窗口界面介绍
1.2 通用命令介绍
1.2.1 管理命令与函数
1.2.2 变量和工作空间管理命令与函数
1.3 运算符和特殊字符
1.4 语言结构
1.4.1 控制流
1.4.2 输入与输出
1.5 基本矩阵及矩阵运算
1.5.1 内部特殊变量和常数
1.5.2 矩阵及其输入
1.5.3 特殊矩阵和数组
1.5.4 对矩阵元素的运算
1.6 数据分析
1.7 图形函数
1.7.1 二维图形函数与命令
1.7.2 三维图形函数与命令
第2章 信号分析基础
2.1 信号产生及采佯
2.1.1 信号的产生
2.1.2 采样定理及相关命令介绍
2.2 系统数学模型
2.3 变换
第3章 数据采集
3.1 数据采集概述
3.1.1 数据采集系统
3.1.2 数据采集工具箱介绍
3.2 数据采集过程
3.2.1 创建一个设备对象
3.2.2 添加通道或数据线
3.2.3 配置并返回属性
3.2.4 获取或输出数据
3.3 保存和加载采集过程
3.3.1 保存和加载设备对象
3.3.2 记录信息
3.4 函数参考
3.4.1 创建设备对象
3.4.2 添加通道和数据线
3.4.3 获取并设置属性
3.4.4 执行对象
3.4.5 处理数据
3.4.6 获取信息和帮助
3.4.7 综合用途
第4章 滤波器设计
4.1 滤波器的基本概念
4.1.1 滤波器的分类
4.1.2 IIR及FIR滤波器的设计方法简介
4.2 低通模拟滤波器原形
4.3 模拟滤波器变换
4.4 IIR数字滤波器阶数选择
4.5 模拟滤波器离散化
4.5.1 冲激响应不变法
4.5.2 双线性变换法
4.6 数字IIR滤波器设计
4.7 数字FIR滤波器设计
4.8 窗函数
4.9 滤波器的实现
4.10 滤波器的特性分析
4.11 工具箱介绍
4.11.1 FDAT00L介绍
4.11.2 SPT00L工具箱介绍
第5章 参数建模和谱分析
5.1 参数建模
5.1.1 参数建模的基本概念
5.1.2 参数建模的有关命令
5.2 统计信号分析
5.2.1 谱分析基础
5.2.2 统计信号分析命令
5.3 倒谱分析
第6章 小波分析和处理
6.1 小波变换
6.1.1 连续小波变换
6.1.2 离散小波变换
6.1.3 小波重构
6.1.4 小波包分析
6.2 小波分析图形界面
6.2.1 打开小波分析图形界面
6.2.2 工具界面介绍
6.2.3 与图形界面交换数据
6.3 小波函数族
6.4 一般小波函数
6.5 信号及图像小波除噪与压缩函数
6.6 树管理函数
附录
主要参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理基础与MATLAB实现》 内容简介 本书系统地阐述了数字信号处理（DSP）的基本理论、核心概念以及在工程实践中的关键应用。从信号的本质、分类出发，逐步深入到信号的采样、量化等数字化过程，并详细介绍了时域和频域分析方法，包括傅里叶变换、Z变换等，这些都是理解和处理数字信号的基石。同时，本书还重点讲解了数字滤波器设计、谱估计、自适应滤波等高级主题，并结合实际工程案例，展示了如何运用MATLAB这一强大的工程计算和可视化工具来实现这些理论和算法。 第一部分：数字信号处理基础理论 第一章：信号与系统概述 本章旨在为读者构建对信号和系统的基本认识。我们将从信号的定义出发，介绍不同类型的信号，如连续时间信号与离散时间信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号、确定性信号与随机信号等。通过清晰的定义和直观的例子，帮助读者区分不同信号的特性。 接着，我们将引入系统的概念，定义系统是如何对信号进行变换的。重点介绍线性时不变（LTI）系统，这是数字信号处理中最重要的一类系统。我们将通过数学描述和图形化演示，阐述LTI系统的冲激响应、卷积等核心概念。例如，我们将展示一个简单的RC电路作为模拟系统的例子，并类比说明离散时间LTI系统的工作原理。 此外，本章还将初步介绍信号的表示方法，包括时域表示、频域表示以及其他可能的表示形式。读者将了解到，对信号进行不同域的分析可以揭示其不同的内在特性。 第二章：离散时间信号的分析 本章深入探讨离散时间信号的特性和分析方法。我们将首先详细讲解信号的采样过程，包括采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）及其重要性，以及欠采样和过采样可能带来的问题。读者将理解为什么需要以高于信号最高频率两倍以上的频率进行采样才能无失真地恢复原始信号。 然后，我们将介绍离散时间傅里叶变换（DTFT），它是分析离散时间信号在频域特性的关键工具。我们将通过数学推导和图形化示例，展示DTFT如何将一个离散时间信号分解为其不同频率成分的组合。读者将学会理解信号的频谱，并从中提取有用的信息，例如信号的带宽、主要频率分量等。 此外，本章还将介绍离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。DFT是DTFT在有限长信号上的离散化形式，在计算机实现中至关重要。我们将讨论DFT的性质，并解释FFT如何大大提高DFT的计算效率。 第三章：离散时间系统的分析 本章专注于离散时间系统的数学模型和分析方法。我们将重点介绍差分方程，这是描述离散时间LTI系统的基本工具。读者将学会如何利用差分方程来表示和分析一个离散时间系统，例如低通滤波器或移位寄存器。 我们将详细讲解Z变换，它是处理离散时间系统和信号的强大数学工具，类似于拉普拉斯变换在连续时间系统中的作用。我们将讨论Z变换的定义、性质，以及如何利用Z变换来求解差分方程，从而获得系统的零输入响应和零状态响应。 此外，本章还将引入系统函数（传输函数）的概念。系统函数是Z变换域中描述LTI系统输入输出关系的函数，对于分析系统的稳定性、频率响应等至关重要。我们将讨论系统函数与系统冲激响应之间的关系，以及如何通过系统函数来理解系统的动态行为。 第二部分：数字信号处理的关键技术 第四章：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、增强特定频率成分等。本章将分为两大部分：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，我们将介绍其设计基本原理，包括模拟滤波器的原型（如巴特沃斯、切比雪夫）及其转换到数字域的方法。我们将讨论IIR滤波器的传递函数形式，以及可能出现的稳定性问题。 对于FIR滤波器，我们将强调其固有的稳定性，以及线性相位特性在某些应用中的优势。本章将详细介绍几种常用的FIR滤波器设计方法，例如窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗等）和频率采样法。读者将学会如何根据滤波器的性能要求（如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度）选择合适的设计方法和参数。 第五章：谱估计 谱估计是指从有限长的观测数据中估计信号的功率谱密度，它是分析信号频率成分的重要手段。本章将介绍几种经典的谱估计方法。 我们将从经典的周期图法开始，讲解其原理和局限性，如方差大、分辨率低等。然后，我们将介绍改进的周期图法，如Welch法，它通过对信号进行分段平均来降低估计方差，提高谱估计的平滑度。 接下来，我们将深入探讨现代谱估计方法，如参数模型法。我们将介绍AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA（自回归移动平均）模型，并讲解如何通过这些模型来估计信号的功率谱。这些参数模型法通常能获得更高的频率分辨率，特别是在信号具有明显模型特性的情况下。 第六章：自适应滤波 自适应滤波器是一种能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数的滤波器。这使得它们在许多复杂和时变的信号处理问题中非常有用。本章将重点介绍自适应滤波的基本原理和常用算法。 我们将首先介绍自适应滤波器的基本结构，包括输入信号、期望响应和输出信号。然后，我们将深入讲解最小均方（LMS）算法，它是最简单、最常用的自适应算法之一。我们将详细阐述LMS算法的更新原理，以及如何通过调整步长参数来平衡收敛速度和稳定性。 此外，本章还将介绍递归最小二乘（RLS）算法，它通常比LMS算法收敛更快，但计算复杂度也更高。我们将讨论RLS算法的原理，并分析其在不同应用场景下的优缺点。 第三部分：MATLAB在信号分析与处理中的应用 第七章：MATLAB基础与信号生成 本章将为读者提供使用MATLAB进行信号分析和处理所需的必要基础。我们将介绍MATLAB的基本语法、数据类型、变量操作、以及常用的数学函数。 我们将重点介绍MATLAB中处理信号的工具，包括如何生成各种类型的信号，例如正弦波、方波、三角波、冲激信号、噪声信号（加性高斯白噪声、均匀噪声等）。我们将通过具体代码示例，展示如何控制信号的频率、幅度、相位、采样率等参数。 此外，本章还将介绍MATLAB中用于绘制信号和频谱图的基本函数，如 `plot`, `fft`, `fftshift`, `abs`, `angle` 等。熟练掌握这些绘图工具对于直观理解信号的特性至关重要。 第八章：时域和频域分析的MATLAB实现 本章将结合MATLAB，将理论知识转化为实际操作。我们将演示如何使用MATLAB实现前面章节介绍的时域和频域分析方法。 例如，我们将展示如何使用MATLAB进行信号的卷积运算，以分析LTI系统对信号的影响。我们将使用 `conv` 函数，并结合图形化展示输入信号、系统冲激响应和输出信号。 在频域分析方面，我们将详细演示如何使用MATLAB计算和显示离散时间信号的DTFT和DFT。读者将学会如何使用FFT算法快速计算信号的频谱，并理解频谱图的含义。我们将展示如何通过频谱图来识别信号中的主要频率成分，分析信号的带宽等。 第九章：数字滤波器在MATLAB中的设计与实现 本章将重点演示如何在MATLAB中设计和应用数字滤波器。我们将介绍MATLAB提供的丰富滤波器设计函数。 例如，我们将演示如何使用 `butter`, `cheby1`, `cheby2`, `ellip` 等函数来设计IIR滤波器，并使用 `fir1`, `firpm`, `fdesign` 等函数来设计FIR滤波器。我们将详细讲解这些函数的使用方法，包括如何指定滤波器的类型、阶数、截止频率、阻带衰减等关键参数。 我们还将演示如何使用MATLAB的滤波器设计工具箱，如 `filterDesigner`，它提供了一个图形化的界面，可以方便地设计和评估滤波器。最后，我们将展示如何使用 `filter` 函数将设计好的滤波器应用于实际信号，以实现滤波功能，并对比滤波前后的信号波形和频谱。 第十章：谱估计与自适应滤波的MATLAB实践 本章将结合MATLAB，深入实践谱估计和自适应滤波技术。 对于谱估计，我们将演示如何使用MATLAB实现周期图法、Welch法以及参数模型法。我们将展示如何利用 `pwelch` 函数来计算和显示信号的功率谱密度，并讨论不同方法在估计结果上的差异。 对于自适应滤波，我们将介绍如何使用MATLAB中的相关工具箱或自行编写代码来实现LMS和RLS算法。我们将通过实例，演示如何使用自适应滤波器来抑制噪声，例如在语音信号中去除背景噪声，或者在通信系统中进行信道均衡。读者将学会如何调整算法参数，观察滤波器系数的收敛过程，以及评估自适应滤波的效果。 第十一章：工程应用案例分析 本章将通过具体的工程应用案例，串联本书的各个知识点，展示数字信号处理在实际工程中的威力。 我们将选取几个具有代表性的案例，例如： 音频信号处理： 分析一段音频信号，去除其中的杂音，提取特定乐器的声音。 图像处理基础： 将数字信号处理的概念推广到二维信号（图像），例如实现图像的模糊、锐化等。 通信系统信号处理： 模拟一个简单的通信链路，实现信号的调制、解调和噪声抑制。 生物医学信号分析： 分析心电图（ECG）或脑电图（EEG）信号，提取关键特征，进行初步诊断。 在每个案例中，我们将详细介绍问题的背景，如何将其转化为数字信号处理问题，如何选择合适的理论方法和MATLAB工具进行实现，并对实验结果进行分析和解释。 本书特色 理论与实践紧密结合： 本书在讲解每一个理论概念的同时，都提供了相应的MATLAB实现方法，让读者能够边学边练。 内容循序渐进： 从基础的信号与系统概念，到复杂的滤波器设计和谱估计，内容组织逻辑清晰，难度逐级递增。 注重工程应用： 大量工程案例的引入，帮助读者理解抽象的理论在实际问题中的应用价值。 MATLAB工具的充分利用： 详细介绍MATLAB在信号分析和处理中的常用函数和工具箱，培养读者的实际操作能力。 语言通俗易懂： 尽量使用清晰、简洁的语言，避免过多的专业术语，降低学习门槛。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、通信工程等相关专业的本科生、研究生，以及从事信号处理相关工作的工程师和研究人员。通过学习本书，读者将能够扎实掌握数字信号处理的基本理论和核心技术，并能够熟练运用MATLAB解决实际工程中的信号分析与处理问题。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的工作经验中，我接触过多种工程领域，其中信号处理一直是我的一个重要关注点，但由于种种原因，我一直未能系统地学习这方面的知识。市面上关于MATLAB的书籍琳琅满目，但很多要么过于理论化，要么侧重于某个非常狭窄的应用方向，很难找到一本能够兼顾理论深度与实践广度，并且适合我这种有一定工程背景但缺乏系统信号处理基础的读者。 这本《应用MATLAB实现信号分析和处理》给我带来了极大的惊喜。它就像是为我量身定做的一样，从一开始就建立了一种“问题导向”的学习模式。书中的每个章节都围绕着一个具体的信号分析或处理问题展开，然后引出相关的理论知识和MATLAB实现方法。这种方式让我能够迅速抓住问题的核心，并理解MATLAB工具是如何解决这些问题的。 我尤其欣赏书中关于参数估计和模型优化的章节。在工程实际中，我们经常需要从观测到的信号中提取有用的信息，并对系统进行建模和预测。这本书提供了多种实用的参数估计方法，并且详细讲解了如何在MATLAB中实现这些算法，比如最小二乘法、最大似然估计等等。我还尝试了书中关于信号去噪和异常值检测的案例，它们在实际数据处理中提供了非常有效的解决方案。 书中的数据可视化部分也做得非常出色。作者们深谙“一图胜千言”的道理，大量的图表和仿真结果清晰地展示了算法的效果，以及不同参数设置对结果的影响。这对于我们这些需要快速评估算法性能的工程师来说，是非常宝贵的。我尝试着去修改书中一些代码中的参数，观察图形的变化，这让我对算法的敏感性和鲁棒性有了更深刻的认识。 这本书的系统性也让我非常满意。它并没有局限于某一类信号，而是涵盖了从时间序列分析到频域分析，再到小波分析等多个方面。这让我能够在一个统一的框架下，去理解和掌握各种信号处理技术。总而言之，这本书不仅是一本MATLAB技术手册，更是一本帮助我打开信号处理技术大门的钥匙，让我能够更自信地应对工作中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！我是一名通信工程专业的学生，平时在做一些课程设计和毕业设计的时候，总是会被信号分析和处理部分难住。MATLAB 是我们学校推荐的常用工具，但说实话，上手并不容易，很多理论知识消化了，但在实际操作中却无从下手。这套《MATLAB语言应用系列书》里的《应用MATLAB实现信号分析和处理》这本书，就像一把钥匙，一下子就打开了我的思路。 最让我惊喜的是，它并没有一上来就讲一堆晦涩难懂的公式和算法，而是从最基础的概念入手，比如傅里叶变换、拉普拉斯变换这些，用非常直观的方式解释了它们在信号分析中的作用，并且马上就给出了相应的MATLAB代码示例。我喜欢它那种循序渐进的教学方式，每一个章节都在前一个章节的基础上深入，让我感觉自己是真的在一步步掌握这些技能，而不是被动的接受信息。 书中的例子非常贴近实际，从简单的正弦信号生成到复杂的滤波器的设计，再到音频信号的处理，几乎涵盖了我平时学习和研究中会遇到的各种场景。我尤其喜欢它讲解如何使用MATLAB进行频谱分析的部分，我之前一直觉得频谱图就是一堆杂乱的线条，看完这本书，我才明白怎么去解读它，怎么通过观察频谱来判断信号的特性，甚至还能通过频谱来发现信号中的噪声。 而且，这本书的排版也非常清晰，代码示例的注释也很详细，即使是我这种MATLAB新手，也能很快地理解代码的逻辑。我还特意尝试了书中一些进阶的章节，比如关于采样定理的讲解和相关的仿真实验，这让我对数字信号处理的理解又上了一个台阶。总的来说，这本书不仅教会了我怎么用MATLAB去解决问题，更重要的是，它让我对信号分析和处理这个领域产生了浓厚的兴趣，感觉自己离成为一个合格的信号处理工程师又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

我一直对声音的世界充满好奇，尤其是音乐和语音的生成、分析与处理。虽然我不是科班出身的工程师，但在业余时间，我喜欢用各种方式去探索这个领域。MATLAB作为一种强大的科学计算工具，自然引起了我的兴趣，但我之前一直苦于找不到一本能够真正引导我入门，并且能让我感受到乐趣的书。 这本《应用MATLAB实现信号分析和处理》的出现，就像一束光照亮了我的探索之路。它以一种非常亲切和易于理解的方式，讲解了信号的基本概念，并迅速过渡到了MATLAB的应用。我第一次了解到，原来那些听起来很复杂的信号处理过程，可以通过MATLAB如此直观地实现。 书中最让我着迷的部分是关于音频信号处理的章节。它从简单的音频文件读取和播放开始，逐步讲解了如何进行频谱分析，如何应用各种滤波器来改变音色，甚至还介绍了如何进行语音识别的一些基本方法。我尝试着去复现书中关于音乐频谱分析的例子，当我看到一段熟悉的旋律在频谱图上呈现出清晰的“指纹”时，我感到无比的兴奋。 书中关于信号的合成与变换也让我大开眼界。我学习了如何利用MATLAB生成各种复杂的波形，比如方波、锯齿波，甚至是通过叠加多个正弦波来模拟出更丰富的音色。我还尝试了对已有的音频信号进行变调和变速处理，这让我感觉自己仿佛拥有了“魔法”，可以随心所欲地操控声音。 这本书的语言风格非常轻松活泼，没有那种程式化的说教。作者们似乎很懂我们这些业余爱好者的需求，他们懂得如何在保持科学严谨性的同时，又让学习过程充满乐趣。我经常会在学习某个章节后，立刻打开MATLAB去动手实践，这种“学以致用”的体验，是我之前从未有过的。这本书让我真正体会到了，原来信号分析与处理也可以如此有趣，如此富有创造力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在科研领域摸爬滚打多年的工程师，我深知扎实的理论基础和熟练的工程实践是相辅相成的。在信号分析与处理这个方向，MATLAB无疑是最强大的工具之一，但如何将理论转化为实际的算法实现，往往是许多研究者面临的瓶颈。这本《应用MATLAB实现信号分析和处理》正好填补了这一空白。 这本书的作者们显然对信号处理领域有着深刻的理解，并且具备将复杂概念清晰传达的能力。他们并没有停留于表面，而是深入剖析了各种信号分析方法背后的数学原理，并以MATLAB为载体，展示了如何精确地实现这些算法。我特别欣赏书中对一些经典算法的讲解，比如FIR和IIR滤波器设计，书中不仅给出了详细的推导过程，更重要的是，提供了清晰的MATLAB代码，并且对代码的每一个关键步骤都做了细致的注释，这对于我们这些需要快速上手并进行原型验证的研究人员来说，简直是福音。 另外，书中关于特征提取和模式识别在信号分析中的应用也让我印象深刻。这部分内容对于我目前正在进行的项目非常具有指导意义。我尝试了书中提供的降噪和信号增强的算法，并取得了不错的效果。这让我意识到，理论上的知识如果能够有效地转化为可执行的代码，其价值将是几何级的增长。 这本书也让我对MATLAB在时域、频域以及小波域的信号分析能力有了更全面的认识。我之前可能更侧重于某个特定领域的应用，但这本书的系统性让我看到了MATLAB在整个信号处理流程中的强大潜力。书中的图表和仿真结果都非常精良，数据可视化做得相当到位，这使得对分析结果的理解更加直观。 总的来说，这本书不仅仅是一本工具书，更是一本能够提升研究者理论功底和工程实践能力的桥梁。它让我受益匪浅，并且我相信它也能帮助更多同行者在信号分析与处理的道路上走得更远。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在电子信息行业工作了几年的工程师，平时工作中会接触到大量的信号处理需求，比如通信系统的信号调制解调、雷达信号的处理、以及一些传感器数据的分析等等。虽然我并非科班出身，但凭借着对技术的追求，我一直在努力学习和提升自己的专业技能。MATLAB是我工作中不可或缺的软件，但坦白讲，我对它许多高级功能的掌握程度还不够深入。 这本《应用MATLAB实现信号分析和处理》这本书，恰好满足了我这种希望在实际应用中深化理解的需求。它没有那种枯燥的学术论文的风格，而是更加注重“如何做”，并且“为什么这样做”。我尤其喜欢书中关于系统辨识和状态空间模型构建的部分，这对于我理解和设计一些复杂的控制系统非常有帮助。 书中的案例设计得非常巧妙，每一个都紧密联系着实际应用场景。比如，书中关于噪声信号的生成与去除，以及如何利用MATLAB进行自适应滤波，这部分内容我立刻就运用到了我最近的一个项目中，显著提高了信号的信噪比，让我同事都刮目相看。 还有一个让我非常满意的地方是，本书对一些算法的优化和加速也进行了讨论。在实际工程中，算法的效率往往是决定项目成败的关键因素之一，这本书在这方面提供了一些宝贵的思路和实践经验。书中对并行计算和GPU加速在信号处理中的应用也进行了简要介绍，虽然我目前还没有用到，但无疑为我未来的学习方向打开了新的视野。 我觉得这本书最打动我的地方在于，它不仅仅是在教你“写代码”，而是在教你“思考”。它让你理解算法背后的逻辑，然后才能灵活地运用MATLAB去实现它，甚至根据实际需求进行创新。这本书的价值，远超出了仅仅的学习一个软件工具，它更像是一位经验丰富的导师，在你职业发展的道路上给予指导。