图书介绍
MATLAB信号处理pdf电子书版本下载
- 刘波，文忠，曾涯编著 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：7121022427
- 出版时间：2006
- 标注页数：350页
- 文件大小：22MB
- 文件页数：362页
- 主题词：数字信号－信号处理－计算机辅助计算－软件包，MATLAB
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图书目录
第1篇 数字信号处理工具箱 2
第1章 采样与波形发生 2
第2章 模拟滤波器设计 8
2.1 巴特沃思滤波器 8
2.1.1 有关函数介绍 8
2.1.2 应用实例 9
2.2 切比雪夫滤波器 9
2.2.1 ChebyshevⅠ型 9
2.2.2 ChebyshevⅡ型 10
2.3 椭圆滤波器 12
2.3.1 有关函数介绍 12
2.3.2 应用实例 12
2.4 贝塞尔滤波器 13
2.4.1 有关函数介绍 13
2.4.2 应用实例 13
2.5 频率变换 14
2.5.1 有关函数介绍 14
2.5.2 应用实例 16
2.6 模拟滤波器最小阶数的选择 17
2.6.1 有关函数介绍 17
2.6.2 应用实例 17
第3章 数字滤波器设计 20
3.1 IIR滤波器设计方法 20
3.2 IIR滤波器经典设计 20
3.2.1 IIR滤波器完全设计函数 20
3.2.2 模拟滤波器变换法 24
3.3 FIR滤波器设计方法 29
3.3.1 FIR窗函数设计 30
3.3.2 最优FIR滤波器设计 33
第4章 滤波器分析 36
4.1 时间响应 36
4.2 频率响应 39
4.3 零极点图 41
4.4 相时延 42
4.5 群延迟 43
第5章 随机信号的参数模型和功率谱估计 44
5.1 相关函数的估计 44
5.2 经典功率谱估计 47
5.3 AR模型功率谱估计 49
5.4 基于特征分解功率谱估计方法 52
第2篇 阵列信号处理工具箱 58
第6章 阵列信号处理工具箱 58
6.1 阵列信号处理工具箱的安装方法 58
6.2.1 系统需求 58
6.2.2 文件包下载及安装 58
6.2 阵列工具箱的命令使用步骤 58
6.3 应用举例 59
第7章 工具箱数据类型及变量说明 61
7.1 概述 61
7.1.1 数据类型总览 61
7.1.2 几何位置参数 62
7.1.3 天线定义参数 62
7.1.4 信号源定义参数 62
7.1.5 信号、频谱及参数 62
7.2 常用数据类型 62
7.3 特殊数据类型 65
7.4 函数总览 67
7.4.1 终端用户使用函数 67
7.4.2 扩展的可编程函数 70
第8章 坐标及各种约定 72
8.1 坐标系 72
8.1.1 DBT天线固定坐标系 72
8.1.2 DBT与标准球面坐标系关系 72
8.1.3 均匀线阵（ULA）坐标系 72
8.2 各种约定 73
第9章 常规应用举例 74
9.1 相关函数介绍 74
9.2 应用实例 76
9.2.1 用传统方法及MUSIC方法估计DOA 76
9.2.2 信号源间相干时的DOA估计 78
9.2.3 传统波束形成及MUSIC方法的AIMT应用 80
9.2.4 Parametric Target Model Fitting（PTMF）举例 81
9.2.5 Monte-Carlo仿真 83
9.2.6 绘制天线方向图 87
9.2.7 圆形阵列天线举例 89
第10章 雷达应用举例 92
10.1 相关函数介绍 92
10.2 应用实例 97
10.2.1 雷达信号仿真与雷达信号处理举例 97
10.2.2 雷达信号波束形成 102
10.2.3 脉冲压缩 106
第11章 宽带信号应用举例 111
11.1 相关函数介绍 111
11.2 应用实例 113
11.2.1 宽带信号的MUSIC及传统波束形成 113
11.2.2 宽带信号的阵元间延迟仿真 115
11.2.3 宽带信号的Monte-Carlo仿真及统计分析 117
11.3 总结 123
第3篇 时频分析工具箱 126
第12章 时频分析的基本理论 126
12.1 非平稳信号 126
12.1.1 时间表示和频率表示 126
12.1.2 局域化和Heisenberg-Gabor准则 127
12.1.3 解析信号 128
12.1.4 瞬时频率和群延迟 128
12.1.5 平稳性 128
12.2 第一类分析方法——核分解 129
12.2.1 短时傅里叶变换 129
12.2.2 时间尺度分析和小波变换 132
12.2.3 离散化表示 133
12.2.4 从核分解到能量分布 135
12.3 第二类分析方法——能量分布 136
12.3.1 Cohen类 137
12.3.2 仿射类 144
12.3.3 重排理论 155
第13章 时频分析工具箱 161
13.1 应用背景，系统需求及安装方法 161
13.2 时频分析工具箱概述 161
13.3 时频分析工具箱函数 165
13.3.1 信号产生文件 165
13.3.2 信号处理文件 187
14.3.3 其他相关函数 245
第14章 时频分析的应用实例 257
14.1 瞬时频率在雷达信号处理中的应用 257
14.1.1 基本理论 257
14.1.2 应用实例 258
14.2 利用Radon-Ambiguity变换估计线性调频信号的参数 260
14.3 基于尺度图和Unterberger分布局部奇异点的分析 262
14.3.1 基本理论 262
14.3.2 应用实例 263
14.4 基于时频分析的跳频信号参数盲估计方法 265
14.5 Gabor展开在信号检测中的应用 267
14.5.1 基本理论 267
14.5.2 应用实例 267
第4篇 高阶谱分析工具箱 270
第15章 高阶谱分析工具箱介绍 270
15.1 工具箱介绍和安装 270
15.1.1 高阶谱分析工具箱应用介绍 270
15.1.2 高阶谱分析工具箱安装 271
15.2 函数表 272
第16章 高阶统计量 275
16.1 高阶累积量和高阶谱定义 275
16.1.1 高阶累积量定义 275
16.1.2 高阶谱定义 276
16.2 高阶累积量特点 277
16.3 估计子的偏差和方差 278
第17章 非参数化高阶谱估计 279
17.1 高阶累积量的估计 279
17.2 有关函数介绍 279
17.3 双谱和互双谱的估计 281
17.3.1 功率谱估计 281
17.3.2 双谱和互双谱的估计方法 282
17.3.3 有关函数介绍 283
17.4 非高斯性和线性检验——Hinich检验 285
17.4.1 基本理论 286
17.4.2 有关函数介绍 287
第18章 参数模型高阶谱估计 289
18.1 ARMA模型及其模拟产生 289
18.2 MA模型的参数估计 290
18.2.1 基本理论 290
18.2.2 有关函数介绍 291
18.3 AR模型的参数估计 292
18.3.1 基本理论 292
18.3.2 有关函数介绍 292
18.4 ARMA模型参数估计 294
18.4.1 基本理论 294
18.4.2 有关函数介绍 295
18.5 AR阶数确定 297
18.5.1 基本理论 297
18.5.2 有关函数介绍 298
18.6 MA阶数确定 298
18.6.1 基本理论 298
18.6.2 有关函数介绍 299
第19章 线性预测模型 301
19.1 Levinson递归 301
19.2 Trench 递归 302
19.2.1 Trench递归基本理论 302
19.2.2 有关函数介绍 303
19.3 前向-后向最小平方解（FBLS） 305
19.4 自适应线性预测 306
19.5 RIV算法 306
19.5.1 基本理论 306
19.5.2 有关函数介绍 307
19.6 RIV算法：双格型形式 308
19.6.1 基本理论 308
19.6.2 有关函数介绍 309
19.7 小结 310
第20章 谐波恢复与DOA估计 311
20.1 分辨力和方差 312
20.2 AR和ARMA模型 313
20.3 Pisarenko’s方法 313
20.4 MUSIC算法 314
20.5 最小范数（Minimum-Norm）方法 314
20.6 ESPRTT方法 315
20.7 基于统计的估计子 316
20.8 基于累积量的估计 317
20.8.1 基本理论 317
20.8.2 相关函数介绍 317
20.9 小结 320
第21章 非线性随机过程 321
21.1 互双谱解 321
22.1.1 基本原理 321
21.1.2 有关函数介绍 322
21.2 傅里叶变换解 322
21.2.1 基本原理 322
21.2.2 有关函数介绍 323
21.3 二次相位耦合 324
21.3.1 基本原理 324
21.3.2 有关函数介绍 325
21.4 小结 326
第22章 Wigner时频分布 327
22.1 Wigner分布 327
22.1.1 基本理论 327
22.1.2 有关函数介绍 328
22.2 Wigner双谱 330
22.2.1 基本理论 330
22.2.1 有关函数介绍 331
22.3 Wigner Trispectrum 332
22.3.1 基本理论 332
22.3.1 有关函数介绍 333
22.4 小结 334
第23章 时延估计 335
23.1 基于互相关方法 335
23.1.1 基本理论 335
23.1.2 有关函数介绍 336
23.2 基于互累积量方法 337
23.2.1 基本理论 337
23.2.2 有关函数介绍 337
23.3 基于全息图的方法 338
23.3.1 基本理论 338
23.3.2 有关函数介绍 338
23.4 小结 339
第24章 应用实例 340
24.1 太阳黑子数据 340
24.2 笑的数据分析 343
24.3 陷阱和技巧 347
参考文献 349