MATLAB信號處理超級學(xué)習(xí)手冊

第1章　MATLAB入門　1
1．1　MATLAB概述　1
1．1．1　什么是MATLAB　1
1．1．2　MATLAB語言特點(diǎn)　2
1．1．3　MATLAB系統(tǒng)　4
1．2　MATLAB基本操作　5
1．2．1　MATLAB用戶界面　5
1．2．2　變量及賦值　5
1．2．3　繪圖命令　6
1．2．4　MATLAB程序的結(jié)構(gòu)流　8
1．3　M文件　8
1．4　本章小結(jié)　9
第2章　時間信號與系統(tǒng)　10
2．1　離散序列　10
2．1．1　單位取樣序列　10
2．1．2　單位階躍序列　12
2．1．3　矩形序列　13
2．1．4　正弦序列　13
2．1．5　實(shí)指數(shù)序列　14
2．1．6　復(fù)指數(shù)序列　15
2．1．7　周期序列　16
2．2　信號的產(chǎn)生　18
2．2．1　方波函數(shù)　18
2．2．2　隨機(jī)函數(shù)　19
2．2．3　三角波函數(shù)　19
2．2．4　sinc函數(shù)　20
2．2．5　線性調(diào)頻函數(shù)　20
2．2．6　diric函數(shù)　21
2．2．7　rectpuls函數(shù)　22
2．2．8　tripuls函數(shù)　23
2．2．9　pulstran函數(shù)　23
2．2．10　gauspuls函數(shù)　24
2．3　信號在MATLAB中的運(yùn)算　25
2．3．1　信號的時移、反折和尺度變換　25
2．3．2　信號的加法和乘法運(yùn)算　26
2．3．3　信號的奇偶分解　29
2．3．4　信號的積分和微分　30
2．4　連續(xù)時間系統(tǒng)的時域分析　32
2．4．1　連續(xù)時間系統(tǒng)求解　32
2．4．2　連續(xù)時間系統(tǒng)數(shù)值求解　32
2．4．3　連續(xù)時間系統(tǒng)符號求解　35
2．4．4　連續(xù)時間系統(tǒng)卷積求解　35
2．5　離散時間信號中的運(yùn)算　37
2．5．1　離散時間系統(tǒng)響應(yīng)　37
2．5．2　離散時間系統(tǒng)的沖激響應(yīng)和階躍響應(yīng)　38
2．5．3　離散時間信號的卷積和運(yùn)算　39
2．6　離散時間系統(tǒng)　41
2．6．1　離散時間系統(tǒng)的含義　41
2．6．2　離散時間系統(tǒng)的描述方法　42
2．6．3　采樣定理　43
2．7　本章小結(jié)　49
第3章　Z變換　50
3．1　Z變換　50
3．1．1　Z變換的定義　50
3．1．2　Z變換的收斂域　51
3．2　Z反變換　52
3．3　Z變換的性質(zhì)　54
3．4　Z變換在離散系統(tǒng)中的應(yīng)用　57
3．4．1　Z域系統(tǒng)函數(shù)的零點(diǎn)分析　58
3．4．2　Z域系統(tǒng)函數(shù)的頻域分析　62
3．4．3　Z域系統(tǒng)差分函數(shù)求解　65
3．5　本章小結(jié)　68
第4章　傅里葉變換　69
4．1　傅里葉變換的形式　69
4．2　序列的傅里葉變換　70
4．2．1　周期序列的離散傅里葉級數(shù)　70
4．2．2　非周期序列和周期序列的關(guān)系　71
4．2．3　有限長序列的線性卷積和圓周卷積　73
4．2．4　有限長序列的傅里葉表示　73
4．3　離散傅里葉變換　75
4．3．1　傅里葉級數(shù)和傅里葉變換　75
4．3．2　離散傅里葉級數(shù)的性質(zhì)　78
4．3．3　離散傅里葉變換的性質(zhì)　79
4．3．4　頻率抽樣　80
4．4　快速傅里葉變換　84
4．4．1　按時間抽取的FFT算法　84
4．4．2　按頻率抽取的FFT算法　87
4．4．3　快速傅里葉變換的MATLAB實(shí)現(xiàn)　88
4．5　Chirp Z變換　92
4．6　傅里葉變換的應(yīng)用　94
4．6．1　離散傅里葉反變換　94
4．6．2　線性卷積的FFT求法　99
4．6．3　相關(guān)系數(shù)的快速求法　101
4．7　離散余弦變換　102
4．8　Gabor變換　103
4．8．1　Gabor變換的定義　103
4．8．2　Gabor變換的一般求法　104
4．8．3　Gabor變換的解析理論　105
4．9　本章小結(jié)　108
第5章　IIR濾波器的設(shè)計　109
5．1　數(shù)字濾波器概述　109
5．1．1　數(shù)字濾波器的分類　110
5．1．2　數(shù)字濾波器的設(shè)計步驟　123
5．2　常用模擬低通濾波器的設(shè)計　124
5．2．1　確定系統(tǒng)函數(shù)的極點(diǎn)　124
5．2．2　幾種模擬低通濾波器的設(shè)計　124
5．3　根據(jù)模擬濾波器設(shè)計IIR濾波器　142
5．3．1　脈沖響應(yīng)不變法　142
5．3．2　雙線性變換法　146
5．4　從模擬濾波器低通模型到數(shù)字濾波器　150
5．4．1　低通變換　150
5．4．2　高通變換　151
5．4．3　帶通變換　152
5．4．4　帶阻變換　153
5．5　從低通數(shù)字濾波器到各種數(shù)字濾波器的頻率變換　154
5．5．1　低通-低通　155
5．5．2　低通-高通　155
5．5．3　低通-帶通　158
5．5．4　低通-帶阻　158
5．6　本章小結(jié)　159
第6章　FIR濾波器設(shè)計　160
6．1　FIR濾波器的結(jié)構(gòu)　160
6．1．1　直接型結(jié)構(gòu)　161
6．1．2　級聯(lián)型結(jié)構(gòu)　161
6．1．3　頻率抽樣型結(jié)構(gòu)　161
6．1．4　快速卷積型結(jié)構(gòu)　166
6．2　線性相位FIR濾波器的特性　167
6．2．1　相位條件　167
6．2．2　線性相位濾波器的分類　168
6．2．3　線性相位濾波器的零點(diǎn)特性　175
6．3　基本窗函數(shù)FIR濾波器的設(shè)計　176
6．3．1　窗函數(shù)的基本原理　176
6．3．2　矩形窗　179
6．3．3　漢寧窗　182
6．3．4　漢明窗　188
6．3．5　布萊克曼窗　191
6．3．6　凱塞窗　193
6．3．7　窗函數(shù)設(shè)計法　195
6．4　頻率采樣FIR濾波器的設(shè)計　197
6．4．1　設(shè)計方法　197
6．4．2　約束條件　198
6．4．3　誤差設(shè)計　198
6．5　FIR數(shù)字濾波器的最優(yōu)設(shè)計　204
6．5．1　最小均方誤差準(zhǔn)則　205
6．5．2　最大誤差最小化準(zhǔn)則　205
6．5．3　契比雪夫最佳一致逼近　206
6．6　FIR與IIR數(shù)字濾波器的比較　210
6．7　本章小結(jié)　211
第7章　其他濾波器　212
7．1　維納濾波器　212
7．1．1　維納濾波器的基本原理　212
7．1．2　維納濾波器的實(shí)現(xiàn)　218
7．2　卡爾曼濾波器　222
7．2．1　卡爾曼濾波器的基本原理　222
7．2．2　擴(kuò)展卡爾曼濾波器和無跡卡爾曼濾波器　225
7．3　自適應(yīng)濾波器　244
7．3．1　自適應(yīng)濾波器的基本原理　244
7．3．2　格型自適應(yīng)濾波器　249
7．3．3　LS自適應(yīng)濾波器　261
7．4　本章小結(jié)　262
第8章　隨機(jī)信號處理　263
8．1　隨機(jī)信號處理概述　263
8．1．1　隨機(jī)信號的基本定義　263
8．1．2　離散隨機(jī)信號的統(tǒng)計描述　264
8．1．3　平穩(wěn)隨機(jī)序列及其數(shù)字特征　266
8．1．4　平穩(wěn)隨機(jī)序列的功率譜　267
8．1．5　隨機(jī)序列的各態(tài)歷經(jīng)性　268
8．1．6　特定的隨機(jī)序列　268
8．1．7　隨機(jī)信號處理MATLAB的基本應(yīng)用　268
8．2　隨機(jī)信號的頻譜分析　271
8．2．1　非參量類方法　273
8．2．2　參量類方法　280
8．2．3　Subspace Methods子空間法　282
8．2．4　譜分析的綜合應(yīng)用　284
8．3　隨機(jī)信號系統(tǒng)處理模型　293
8．3．1　AR(1)模型　293
8．3．2　AR(2)模型　294
8．3．3　AR(p)模型　294
8．3．4　MA模型　300
8．3．5　ARMA模型　303
8．4　本章小結(jié)　310
第9章　小波分析　311
9．1　信號的小波變換　311
9．1．1　信號的連續(xù)小波變換　312
9．1．2　信號的離散小波變換　313
9．1．3　信號的小波包　314
9．1．4　常用的小波函數(shù)　316
9．2　信號分析　318
9．2．1　信號的重構(gòu)　318
9．2．2　提升小波在信號中的應(yīng)用　321
9．3　信號去噪　327
9．3．1　小波閾值去噪　327
9．3．2　小波去噪閾值的選取規(guī)則　331
9．4　小波分析與傅里葉分析的比較　332
9．5　本章小結(jié)　334
第10章　時頻分析工具箱　335
10．1　時頻分析　335
10．1．1　時頻分析的基本理論　336
10．1．2　短時傅里葉變換　336
10．1．3　窗函數(shù)以及窗函數(shù)寬度對時間-頻率分辨率的影響　339
10．1．4　Gabor展開　342
10．1．5　小波變換　345
10．2　魏格納-威利變換　347
10．2．1　Wigner分布的定義　348
10．2．2　WVD的性質(zhì)　349
10．2．3　WVD的弊端　350
10．2．4　Wigner分布的實(shí)現(xiàn)　351
10．2．5　Wigner分布中交叉項的的行為　353
10．3　希爾伯特-黃變換　355
10．3．1　HHT方法基本定義　355
10．3．2　EMD分解方法　356
10．3．3　希爾伯特-黃變換的特點(diǎn)　367
10．4　時頻分析應(yīng)用　368
10．4．1　跳頻信號的時頻分析　368
10．4．2　調(diào)頻信號的時頻分析　370
10．5　本章小結(jié)　379
第11章　高階譜分析　380
11．1　高階譜和累量簡介　380
11．1．1　高階譜　380
11．1．2　累量的定義　381
11．1．3　平穩(wěn)隨機(jī)過程累量的定義　382
11．1．4　累量的性質(zhì)　382
11．2　高階譜及其定義　383
11．2．1　高階譜定義　383
11．2．2　高階譜的性質(zhì)　383
11．2．3　高階譜估計　384
11．3　高階譜的簡單應(yīng)用　406
11．3．1　DOA估計　407
11．3．2　時延估計　411
11．4　本章小結(jié)　415
第12章　MATLAB在信號處理中的應(yīng)用　416
12．1　瞬時混合盲信號的分離　416
12．1．1　盲信號分離方法　416
12．1．2　主成分分析(PCA)　421
12．1．3　獨(dú)立分量分析　427
12．1．4　盲信號處理應(yīng)用實(shí)例　432
12．1．5　盲信號時頻域分離方法　438
12．2　語音信號分析　439
12．2．1　語音信號處理方法的基礎(chǔ)　439
12．2．2　語音信號處理方法的應(yīng)用　440
12．3　雷達(dá)信號處理　443
12．3．1　雷達(dá)信號處理的方法基礎(chǔ)　443
12．3．2　雷達(dá)散射截面信號處理　448
12．3．3　合成孔徑雷達(dá)信號的處理方法　452
12．4　本章小結(jié)　461
參考文獻(xiàn)　462