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第1章 MATLAB概述 1

1.1MATLAB简介 1

1.1.1MATLAB的发展史及影响 1

1.1.2MATLAB的功能特点 2

1.1.3MATLAB R2009a的新特点 3

1.2MATLAB的用户界面 4

1.2.1MATLAB命令窗口 4

1.2.2MATLAB命令历史窗口 5

1.2.3MATLAB工作内存浏览器窗口 5

1.2.4MATLAB的当前目录窗口 6

1.2.5MATLAB的M编辑窗口 8

1.3变量及赋值 9

1.3.1标识符与数据格式 9

1.3.2矩阵及其元素的赋值 9

1.4MATLAB的矩阵运算 15

1.4.1矩阵的加减法 15

1.4.2矩阵的乘除 16

1.4.3MATLAB索引或引用 17

1.4.4数组操作和矩阵操作 19

1.4.5布尔数组操作 19

1.5M文件的类型 21

1.5.1数据文件 21

1.5.2M文件 21

1.6MATLAB程序结构流 24

1.6.1顺序结构流 24

1.6.2选择结构流 25

1.6.3循环结构流 28

1.7MATLAB的数据结构 30

1.8MATLAB的帮助系统 35

1.8.1联机帮助系统介绍 35

1.8.2命令帮助系统介绍 36

第2章 信号分析基础 39

2.1时间信号及采样定理 39

2.1.1时间信号 39

2.1.2采样定理 41

2.2信号的产生 44

2.3连续时间信号在MATLAB中的运算 52

2.3.1信号的时移、反折和尺度变换 52

2.3.2连续时间信号的微分与积分运算 53

2.3.3信号的相加与相乘运算 54

2.3.4信号的奇偶分解 55

2.4连续时间LTI系统的时域分析 57

2.4.1连续时间系统零输入响应和零状态响应的符号求解分析 57

2.4.2连续时间系统零状态响应的数值求解分析 58

2.4.3连续时间系统冲激响应和阶跃响应分析 60

2.4.4利用卷积积分法求系统的零状态响应 61

2.5离散时间信号在 MATLAB中的运算 63

2.5.1离散时间信号的基本运算 63

2.5.2离散时间系统的响应 64

2.5.3离散时间系统的单位取样响应 65

2.5.4离散时间信号的卷积和运算 68

2.6信号抽样及抽样定理 70

2.6.1信号抽样分析 70

2.6.2抽样定理分析 72

2.6.3信号重建分析 73

第3章 系统模型及数据采集分析 77

3.1系统数学模型 77

3.2系统的状态变量分析 85

3.2.1状态方程与系统函数之间的转换 85

3.2.2状态方程的变换域符号求解分析 88

3.2.3状态方程的时域符号求解分析 92

3.2.4系统方程的数值求解分析 93

3.3数据采集过程 95

3.3.1创建一个设备对象 95

3.3.2获取或输出数据 97

3.4函数参考 100

3.4.1创建设备对象 100

3.4.2获取并设置属性 101

3.4.3处理数据 104

3.4.4获取信息和帮助 105

3.4.5综合应用 109

第4章 信号的变换 114

4.1Z变换 114

4.1.1Z变换定义 114

4.1.2Z变换的性质 114

4.1.3Z反变换 115

4.1.4Z变换的MATLAB实现 116

4.2离散傅里叶变换 118

4.2.1周期序列和傅里叶级数 118

4.2.2离散傅里叶变换介绍 118

4.2.3离散傅里叶变换的性质 120

4.2.4离散傅里叶变换参数对频率分辨率的影响 127

4.3快速傅里叶变换 129

4.3.1快速傅里叶变换（FFT）的性质 129

4.3.2快速傅里叶变换及其应用 138

4.3.3运用快速傅里叶变换进行简单滤波 141

4.4离散余弦变换 143

4.5Chirp Z变换 145

4.6离散希尔伯特变换 147

第5章 模拟滤波器 150

5.1模拟滤波器的基本概念 150

5.2模拟滤波器的原型设计 152

5.2.1巴特沃思滤波器 152

5.2.2切比雪夫滤波器 154

5.2.3贝塞尔滤波器 158

5.2.4椭圆滤波器 160

5.3频率变换 161

5.4模拟滤波器离散化分析 166

5.4.1冲激响应不变法分析 166

5.4.2双线性变换法分析 168

5.5模拟滤波器的最小阶数选择 169

5.5.1巴特沃思模拟滤波器阶数选择函数 169

5.5.2切比雪夫Ⅰ型模拟滤波器阶数选择函数 170

5.5.3切比雪夫Ⅱ型模拟滤波器阶数选择函数 171

5.6模拟滤波器的性能测试 172

5.7模拟滤波器的设计 176

5.7.1模拟滤波器设计步骤 176

5.7.2模拟滤波器设计函数 177

第6章 IIR滤波器设计 185

6.1IIR滤波器结构 185

6.1.1直接型 185

6.1.2级联结构与并联结构 187

6.2常用模拟低通滤波器特性 196

6.2.1振幅平方函数 196

6.2.2模拟滤波器原型 196

6.3从模拟滤波器设计IIR滤波器 206

6.3.1脉冲响应不变法 206

6.3.2双线性变换法 209

6.4IIR滤波器的设计方法 212

6.4.1经典设计法 212

6.4.2直接设计法 215

6.5高通滤波器的设计 217

6.5.1模拟低通—数字高通变换 217

6.5.2数字低通—数字高通变换 219

第7章 FIR滤波器 220

7.1FIR滤波器的结构 220

7.1.1直接型结构 220

7.1.2级联型结构 220

7.1.3频率抽样型结构 221

7.1.4快速卷积型结构 225

7.2线性相位FIR数字滤波器的特性 225

7.2.1线性相位FIR滤波器幅度特性 226

7.2.2线性相位FIR滤波器零点特性 231

7.3基本窗函数法的FIR滤波器设计 232

7.3.1窗函数的原理 232

7.3.2矩形窗 234

7.3.3汉宁窗 235

7.3.4海明窗 236

7.3.5布莱克曼窗 238

7.3.6凯赛窗 239

7.4频率取样的FIR滤波器设计 242

7.4.1约束条件 242

7.4.2设计误差 242

7.5最优的FIR滤波器设计 247

7.5.1一般最优滤波器 247

7.5.2加权最优滤波器 249

7.5.3反对称FIR滤波器 250

7.5.4微分FIR滤波器 251

7.6IIR与FIR数字滤波器的比较 253

第8章 其他滤波器 254

8.1自适应滤波器 254

8.1.1自适应滤波器设计原理 254

8.1.2自适应滤波器在MATLAB中的应用 255

8.2格型滤波器 258

8.2.1全零点格型滤波器 258

8.2.2全极点格型滤波器 260

8.2.3零极点的Lattice结构 261

8.3线性预测滤波器 262

8.3.1线性预测滤波器模型 262

8.3.2线性预测滤波器设计 264

第9章 随机信号及参数建模 268

9.1随机信号基本处理 268

9.1.1随机信号的基本定义 268

9.1.2离散随机过程的时域统计描述 268

9.1.3离散随机过程的频域统计描述 272

9.2功率谱估计 273

9.2.1经典功率谱估计法 273

9.2.2改进的直接法估计 278

9.2.3AR模型功率谱估计 285

9.2.4部分现代谱估计的非参数方法 291

9.3MUSIC法功率谱估计 295

9.4相干函数分析 298

9.5参数建模 299

9.5.1参数建模的基本概念 299

9.5.2频率域建模 300

第10章 小波分析在信号处理中的应用 303

10.1信号的小波变换 303

10.1.1信号的连续小波变换 303

10.1.2信号的离散小波变换 306

10.1.3信号的小波包 311

10.2信号重构 313

10.2.1信号的小波重构 313

10.2.2信号的小波包重构 317

10.3信号分析 319

10.3.1分离信号的不同成分 319

10.3.2识别某一频率区间内的信号 322

10.3.3识别信号的发展趋势 324

10.4信号去噪 325

10.4.1信号阈值去噪 325

10.4.2信号阈值去噪应用 328

10.5提升小波变换用于信号处理 330

10.5.1提升小波变换概述 330

10.5.2提升小波 331

10.5.3提升小波在信号处理中的应用 336

第11章 MATLAB在数字信号中的应用 338

11.1雷达信号的产生 338

11.1.1脉冲幅度调制 338

11.1.2线性调频信号 339

11.1.3相位编码信号 341

11.1.4相位编码脉内线性调频混合调制信号 342

11.2噪声和杂波的产生 343

11.2.1随机热噪声 344

11.2.2杂波的模拟与实现 348

11.3小波在语音信号处理中的应用 353

11.3.1小波在语音信号增强中的应用 353

11.3.2小波在语音信号压缩中的应用 355

参考文献 358