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信號處理仿真實驗 ( 簡體 字)
作者：許可、萬建偉、王玲	類別：1. -> 電子工程 -> 電子電氣
譯者：
出版社：清華大學出版社	3dWoo書號： 50341 詢問書籍請說出此書號！ 【缺書】 NT售價： 245 元
出版日：12/1/2018
頁數：220
光碟數：0
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印刷：黑白印刷	語系： ( 簡體 版 )
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ISBN：9787302507260
作者序　|　譯者序　|　前言　|　內容簡介　|　目錄　|　序
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作者序：
譯者序：
前言： 本書主要在《信號處理仿真技術》（國防科技大學出版社，2008年3月第1版）的基礎上進行改寫。與原版相比，新版的改進主要在以下四個方面： 第一，將本書分為算法篇和案例篇兩部分。算法篇主要介紹信號處理仿真實驗的基礎理論、基本方法和常用算法； 案例篇以實際應用為背景，介紹完整的信號處理流程，并比較和探討不同算法的應用。 第二，對原版的主要內容進行了合并和精簡。算法篇不再介紹MATLAB的一些基本操作，將算法部分精簡為信號處理仿真實驗基礎、離散信號與系統、數字濾波器的設計、功率譜估計和自適應濾波這5章。 第三，對原版的實驗部分進行了提升和擴充。案例篇不再介紹信號的表示、運算、卷積、傅里葉變換等基本操作，而是以具體的工程應用為背景，介紹了三大類共14個獨立的信號處理案例。 第四，算法篇中補充了若干課外知識點。主要對一些容易混淆或不易理解的信號處理知識點進行了專門的講解（如四種傅里葉變換的關系，補零位置對頻譜估計的影響），同時還介紹了一些MATLAB的實用工具（如隨機數的產生、FDATool和SPTool）。 正如原版指出的，信號處理是信息與通信工程學科中的一個重要研究領域，它的理論基礎涉及眾多學科，其成果為通信、航空航天、雷達、聲吶、地震勘探、生物醫學等應用領域的發展起著加速器的作用。隨著信息科學的飛速發展，信號處理的理論也得到了迅速的發展，新理論和新算法層出不窮。對應用系統的分析和仿真不再限于理想模型，而是要充分考慮各種實際因素，提高系統的魯棒性，對系統的性能作出科學評估，要求信號處理的理論和應用結合得更加緊密。 本書的出發點是信號處理的理論和算法，落腳點是各種實際應用，而連接理論和應用這二者的橋梁就是信號處理仿真實驗，即力圖用計算機仿真的方式對實際系統進行建模和逼近，并反過來改進各種信號處理算法。 本書的信號處理仿真實驗大多以MATLAB為軟件仿真平臺，這是因為MATLAB功能強大，交互性好，集成度高，易于上手，是目前最流行的仿真軟件之一。尤其是MATLAB集成了很多信號處理的工具箱，為各個子函數給出了非常豐富的演示范例，其幫助文檔也非常規范和完善，這使得利用MATLAB驗證各種信號處理算法非常方便和高效，我們可以把大部分精力都用在信號處理算法本身，而不會過于陷入編程調試的細節之中。 本書共分算法篇和案例篇兩大部分，算法篇共5章，其內容安排如下。 第1章主要介紹信號處理仿真實驗的基礎，包括數字信號處理的概述、確定性信號與系統的基礎，以及隨機信號處理的基礎，最后給出兩個課外知識點： 介紹隨機數的產生，以及單位沖激和單位脈沖的區別和聯系。 第2章主要介紹離散信號與系統，包括信號的采樣與重建、離散時間傅里葉變換（DTFT）、離散傅里葉變換（DFT）、快速傅里葉變換（FFT），最后給出兩個課外知識點： 歸納和比較四種形式的傅里葉變換，以及補零位置對頻譜估計的影響。 第3章主要介紹數字濾波器的設計，包括無限沖激響應（IIR）濾波器的基本概念和設計，完全濾波器設計，有限沖激響應（FIR）濾波器的基本概念和設計，并對IIR濾波器和FIR濾波器的特點和應用進行比較，最后給出一個課外知識點： 利用MATLAB自帶的FDATool工具設計數字濾波器。 第4章主要介紹功率譜估計，包括功率譜估計方法的分類，常見的功率譜估計方法（間接法、直接法（周期圖法）、改進的周期圖法以及一些其他方法），最后給出兩個課外知識點： 通過短時傅里葉變換法（STFT）估計功率譜，以及利用MATLAB自帶的SPTool工具估計功率譜。 第5章主要介紹自適應濾波器，包括自適應濾波器的基本原理、最小均方誤差（LMS）自適應濾波器、遞歸最小二乘（RLS）自適應濾波器，以及自適應濾波器的一些應用。 本書的案例篇一共給出了14個信號處理案例，這些案例可以劃分為以下三大類： 第一類案例介紹信號處理的一些基本知識點，包括周期信號的分解與合成（案例1）、測試濾波器的幅頻特性（案例2）、利用離散傅里葉變換區分兩個單頻信號（案例3）、產生特定功率譜的隨機數（案例4）、基于自適應濾波的系統辨識（案例5）。 第二類案例介紹一維信號處理的仿真實驗，主要應用背景為聲信號處理和雷達信號處理，包括基于DTW的阿拉伯數字語音識別（案例6）、用MATLAB演奏音樂（案例7）、電話撥號音仿真（案例8）、聽撥號音識別號碼（案例9）、卡爾曼濾波在機動目標跟蹤中的應用（案例10）。 第三類案例介紹二維信號處理的仿真實驗，主要應用背景為圖像信號處理，包括數字圖像直方圖均衡（案例11）、基于圖像模式識別的多元假設檢驗（案例12）、汽車號牌自動識別（案例13）、手寫數字的智能識別（案例14）。 總的來說，本書有如下特點： （1） 本書不局限于數字信號處理算法的仿真，而是推廣到隨機信號分析與處理、統計信號處理、自適應信號處理等領域。本書中所有信號處理仿真的理論和應用，不僅研究了確定性信號，更探討了信號的統計特性，即著重考慮傳輸噪聲、概率密度、均方誤差性能等實際因素。 （2） 本書兼顧了信號處理理論和計算機仿真二者的平衡。本書不是一本信號處理教材，因此許多重要的知識點和理論都是直接給出結論或原理框圖，省略了詳細的推導過程； 本書也不是一本MATLAB的學習手冊，因此也沒有給出MATLAB的安裝、設置和基本操作等內容。對于信號處理的理論以及MATLAB的基礎知識，本書都給出若干參考文獻和資料。 （3） 本書專門給出了案例篇。每個案例都有明確的應用背景，給出完整的信號處理流程，包括信號的采樣、處理、反饋和輸出等過程。給出案例的基本原理、實現框圖、MATLAB源代碼等，可操作性強，并對實驗結果進行分析和比較。本書的所有案例都不是為了介紹一個獨立的知識點，而是諸多知識點的綜合應用。 （4） 每個具體應用都提出多個實現方法。對于每個案例而言，一般都通過多個算法來實現，并給出每個算法的參考文獻，客觀比較不同算法的性能和優劣，便于學有余力的學生進行思考和改進。 （5） 在正文中盡量給出案例實現的MATLAB源代碼。給出完整的源代碼，主要目的是幫助讀者盡快驗證本書的結論，提高學習興趣，讓讀者學會舉一反三，對本書提供的源代碼進行適當的修改就可以很快用于新的領域或研究之中。這樣做歸根到底是為了讓讀者把精力用在信號處理算法本身，而不過分糾纏于代碼編寫過程。對于那些篇幅較大的MATLAB源代碼，本書正文中僅給出實現的原理框圖，完整的代碼可掃描隨書二維碼獲得。 還需要說明的是，運行正文中的MATLAB源代碼，得到的結果不一定和書上的圖例完全一致，不同之處主要在于線條的顏色和線型等。一個原因是MATLAB的版本不同，得到的圖示結果就會有細微差別（本書的結果大部分都是基于MATLAB 2008版本得到的），還有一個重要原因是本書的編程習慣。本書給出的源代碼中，一般都是采用最簡單的繪圖命令，對于線條的顏色（color）、線型（line style）、標記（marker）等，傾向于在運行得到的圖例（figure）上面直接修改（Tools→Edit Plot）。這樣可以做到“即改即看，即看即改”，不用掌握太多的繪圖命令，最終目的還是把精力用于算法本身，而不是編程。 本書可作為高等院校電子信息類專業研究生實驗教材，也可作為高年級本科生學習信號處理課程以及本科畢業設計的教學參考書，亦可供信號處理領域工程技術人員參考。 本書采納了許多同行優秀教材中的經典例子，以及多屆選課研究生的寶貴建議。本書的部分案例和參考代碼，還得益于許多新聞報道、論壇跟帖、個人網站、微信公眾號等豐富的互聯網資源。 博士研究生陳沛鉑、敖宇、禚江浩，以及碩士研究生張一帆、徐亞波、熊正大、連梓旭、葛浪、張立文、鐘丹梅等參與了程序編寫和驗證、教材圖形和文字整理工作，在此一并表示感謝。教材編寫過程中，清華大學出版社編輯與作者進行了大量的溝通，并提出了許多寶貴建議，在此表示誠摯的謝意。 由于信號處理理論和應用日新月異，加之作者本身學識有限，書中難免有錯誤和疏漏之處，懇請廣大讀者和各位專家不吝賜教，電子郵箱。 作者 于長沙·國防科技大學 2018年8月
內容簡介： 《信號處理仿真實驗》分兩部分：第一部分主要介紹信號分析與處理的基礎理論和算法，包括信號處理仿真實驗的基礎知識、離散信號與系統、數字濾波器的設計、功率譜估計以及自適應濾波器；第二部分主要介紹三大類共14個信號處理的工程案例，這些案例都不局限于驗證某個知識點，而是盡可能地以實際應用為背景，兼顧信號處理的完整流程。本書可作為高等院校電子信息類研究生和高年級本科生信號處理實驗教材，也可供相關技術人員參考。
目錄： 算法篇 第1章信號處理仿真實驗基礎 1．1概述 1．1．1數字信號處理的基本 概念 1．1．2數字信號處理的特點 1．1．3數字信號處理的一般 形式 1．2信號與系統基礎 1．2．1連續時間系統的時域 分析 1．2．2傅里葉變換 1．2．3拉普拉斯變換 1．3隨機信號處理基礎 1．3．1典型隨機變量的概率 密度 1．3．2隨機過程的統計描述與 估計 1．3．3隨機過程的功率譜密度 1．4課外知識點：隨機數的產生 1．5課外知識點：單位沖激和單位 脈沖 1．6參考文獻 第2章離散信號與系統 2．1基本概念 2．2信號的采樣與重建 2．3離散時間傅里葉變換 2．4離散傅里葉變換 2．5快速傅里葉變換 2．6課外知識點：幾種形式的 傅里葉變換 2．7課外知識點：補零位置對 頻譜估計的影響 2．8參考文獻 第3章數字濾波器的設計 3.1IIR濾波器基本概念 3.2IIR濾波器的設計 3.2.1模擬原型濾波器設計 3.2.2頻率變換 3.2.3濾波器離散化 3.3完全濾波器的設計 3.4FIR濾波器基本概念 3.5FIR濾波器的設計 3.5.1窗函數設計法 3.5.2頻率采樣設計法 3.6IIR和FIR濾波器的比較 3.7課外知識點：濾波器設計與 分析工具FDATool 3.8參考文獻 第4章功率譜估計 4.1概述 4.2間接法(BT法) 4.3直接法(周期圖法) 4.4改進的周期圖法 4.4.1Bartlett法 4.4.2加窗Bartlett法 4.4.3Welch法 4.5其他譜估計方法 4.5.1多窗口法 4.5.2最大熵估計法 4.6短時傅里葉變換 4.7課外知識點：信號處理 工具SPTool 4.8參考文獻 第5章自適應濾波 5.1自適應濾波基本原理 5.2最小均方誤差自適應濾波 5.3遞歸最小二乘自適應濾波 5.4自適應濾波器的應用 5.4.1自適應干擾抵消 5.4.2自適應預測 5.4.3自適應信號分離器 5.4.4自適應圖像去噪 5.4.5自適應信道均衡 5.5參考文獻 案例篇 案例1周期信號的分解與合成 案例2測試濾波器的幅頻特性 案例3利用離散傅里葉變換區分 兩個單頻信號 案例4產生特定功率譜的隨機數 案例5基于自適應濾波的系統辨識 案例6基于DTW的阿拉伯數字 語音識別 案例7用MATLAB演奏音樂 案例8電話撥號音仿真 案例9聽撥號音識別號碼 案例10卡爾曼濾波在機動目標 跟蹤中的應用 案例11數字圖像直方圖均衡 案例12基于圖像模式識別的多元 假設檢驗 案例13汽車號牌自動識別 案例14手寫數字的智能識別
序：