掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
闖進數學世界――探秘歷史名題
-
>
中醫基礎理論
-
>
當代中國政府與政治(新編21世紀公共管理系列教材)
-
>
高校軍事課教程
-
>
思想道德與法治(2021年版)
-
>
毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論(2021年版)
-
>
中醫內科學·全國中醫藥行業高等教育“十四五”規劃教材
信號分析與處理 版權信息
- ISBN:9787121454813
- 條形碼:9787121454813 ; 978-7-121-45481-3
- 裝幀:簡裝本
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
信號分析與處理 內容簡介
本教材系統地講述了信號分析與處理的基本原理與方法,重點介紹了確定性信號和隨機信號的分析方法,主要講述了信號處理中常用的模擬濾波器和數字濾波器的基本概念與設計方法,并且介紹了自適應濾波和當前流行的小波分析等現代信號分析與處理的基本內容。全書共8章:緒論、連續時間信號分析、離散時間信號分析、模擬濾波器、數字濾波器、隨機信號分析、自適應濾波和時頻分析與小波變換。本教材可作為自動化、測控技術與儀器、電氣工程及其自動化等非電子信息類本科專業的教材,也可作為相關專業的學生與工程技術人員的參考書。
信號分析與處理 目錄
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 信號概述 1
1.2 信號的表示 2
1.3 信號的分類 2
1.4 信號分析與處理 4
第2章 連續時間信號分析 6
2.1 連續時間信號的時域分析 6
2.1.1 基本的連續時間信號 6
2.1.2 連續時間信號的運算 11
2.1.3 連續時間信號的分解 13
2.1.4 連續時間信號的時域分析方法――卷積法 15
2.2 周期信號的頻譜分析 18
2.2.1 正交函數 19
2.2.2 傅里葉級數 23
2.2.3 典型周期信號的傅里葉級數 27
2.2.4 吉布斯現象 31
2.3 非周期信號的頻譜分析 35
2.3.1 傅里葉變換 35
2.3.2 典型非周期信號的頻譜 37
2.3.3 傅里葉變換的性質 41
2.3.4 周期信號的傅里葉變換 55
2.4 抽樣信號的傅里葉分析 58
2.4.1 時域抽樣 58
2.4.2 抽樣定理 61
小結 63
2.5 習題 63
第3章 離散時間信號分析 67
3.1 離散時間信號 67
3.1.1 離散時間信號(序列) 67
3.1.2 序列的運算 68
3.1.3 基本序列 71
3.2 序列的z變換 73
3.2.1 z變換的定義 73
3.2.2 z變換的收斂域 73
3.3 序列的頻譜分析――離散時間傅里葉變換(DTFT) 76
3.3.1 定義 76
3.3.2 物理意義 77
3.3.3 特點 77
3.3.4 離散時間傅里葉變換(DTFT)存在的條件 79
3.4 周期序列的頻譜分析――離散傅里葉級數(DFS) 80
3.4.1 傅里葉變換在時域和頻域中的對稱規律 80
3.4.2 離散傅里葉級數(DFS) 81
3.5 離散傅里葉變換(DFT) 83
3.5.1 離散傅里葉變換(DFT)的定義式 83
3.5.2 離散傅里葉變換(DFT)與離散時間傅里葉變換(DTFT)的關系 86
3.5.3 離散傅里葉變換(DFT)的性質 89
3.6 快速傅里葉變換(FFT) 97
3.6.1 直接按離散傅里葉變換(DFT)運算的問題及其改進思路 97
3.6.2 基2按時間抽取的快速傅里葉變換(FFT)算法(時析型) 99
3.7 離散傅里葉變換(DFT)的應用 106
3.7.1 用快速傅里葉變換(FFT)實現快速卷積 106
3.7.2 用離散傅里葉變換(DFT)逼近連續信號的頻譜 110
3.7.3 二維離散傅里葉變換(2D-DFT) 115
小結 116
3.8 習題 116
第4章 模擬濾波器 119
4.1 模擬濾波器的基本概念及設計方法 119
4.1.1 模擬濾波器的基本概念 119
4.1.2 無失真傳輸 119
4.1.3 濾波器的理想特性與實際特性 121
4.1.4 模擬濾波器的一般設計方法 123
4.2 模擬濾波器的設計 125
4.2.1 Butterworth(巴特沃思)濾波器(*平響應特性濾波器)的設計 125
4.2.2 Chebyshev(切比雪夫)濾波器(通帶等波紋濾波器)的設計 131
4.2.3 頻率變換 141
小結 147
4.3 習題 147
第5章 數字濾波器 148
5.1 數字濾波器的基本概念 148
5.2 IIR數字濾波器的設計 151
5.2.1 引言 151
5.2.2 沖激響應不變法 152
5.2.3 雙線性變換法 157
5.2.4 其他類型(高通、帶通、帶阻)IIR數字濾波器的設計 161
5.3 FIR數字濾波器的設計 162
5.3.1 線性相位FIR數字濾波器的特點 162
5.3.2 窗函數法設計FIR數字濾波器 171
5.3.3 頻率抽樣法設計FIR數字濾波器 181
5.3.4 IIR數字濾波器與FIR數字濾波器的比較 185
5.4 數字濾波器的結構 186
5.4.1 數字濾波器結構的表示方法 186
5.4.2 IIR數字濾波器的結構 187
5.4.3 FIR數字濾波器的結構 189
小結 194
5.5 習題 194
第6章 隨機信號分析 196
6.1 隨機信號的時域分析 196
6.1.1 隨機過程的基本概念 196
6.1.2 隨機過程的統計描述 198
6.1.3 隨機過程的微積分 200
6.1.4 平穩隨機過程 201
6.1.5 各態歷經性 203
6.1.6 平穩隨機過程相關函數的性質 204
6.1.7 離散隨機過程的數字特征及其估計 205
6.1.8 高斯隨機過程 208
6.2 隨機信號的頻域分析 209
6.2.1 隨機過程的譜密度 209
6.2.2 白噪聲 212
6.2.3 功率譜估計 214
6.3 平穩隨機信號通過線性系統的分析 216
6.3.1 平穩隨機信號通過線性連續系統的分析 217
6.3.2 平穩隨機序列通過線性離散系統的分析 219
6.3.3 多個隨機信號通過線性系統的分析 220
小結 221
6.4 習題 221
第7章 自適應濾波 223
7.1 *優波形估計 223
7.1.1 *優波形估計概述 223
7.1.2 投影定理 225
7.1.3 線性*優濾波 226
7.2 Wiener(維納)濾波 227
7.2.1 Wiener(維納)濾波與Wiener-Hopf(維納-霍普夫)方程 227
7.2.2 FIR Wiener(維納)濾波器 228
7.3 Kalman(卡爾曼)濾波 229
7.3.1 狀態估計與Kalman(卡爾曼)濾波 229
7.3.2 Kalman(卡爾曼)濾波遞推算法 229
7.4 自適應濾波器的原理 233
7.4.1 自適應濾波器的基本概念 233
7.4.2 均方誤差與下降算法 234
7.5 *小均方(LMS)自適應算法 235
7.5.1 *速下降與*小均方(LMS)算法 235
7.5.2 歸一化*小均方(LMS)算法 238
7.5.3 分塊*小均方(LMS)算法 240
7.6 遞推*小二乘(RLS)自適應算法 240
7.6.1 *小二乘法 240
7.6.2 遞推*小二乘(RLS)算法 241
小結 245
7.7 習題 245
第8章 時頻分析與小波變換 247
8.1 時頻分析 247
8.1.1 時頻分析概述 247
8.1.2 短時傅里葉變換(STFT) 249
8.1.3 Wigner-Ville(維格納-維爾)分布 252
8.2 小波變換 255
8.2.1 空間與基的概念 255
8.2.2 連續小波變換 258
8.2.3 離散小波變換 264
8.2.4 多分辨率分析 267
8.2.5 小波變換的應用 271
小結 277
8.3 習題 277
附錄A MATLAB信號處理常用函數表 278
參考文獻 282
第1章 緒論 1
1.1 信號概述 1
1.2 信號的表示 2
1.3 信號的分類 2
1.4 信號分析與處理 4
第2章 連續時間信號分析 6
2.1 連續時間信號的時域分析 6
2.1.1 基本的連續時間信號 6
2.1.2 連續時間信號的運算 11
2.1.3 連續時間信號的分解 13
2.1.4 連續時間信號的時域分析方法――卷積法 15
2.2 周期信號的頻譜分析 18
2.2.1 正交函數 19
2.2.2 傅里葉級數 23
2.2.3 典型周期信號的傅里葉級數 27
2.2.4 吉布斯現象 31
2.3 非周期信號的頻譜分析 35
2.3.1 傅里葉變換 35
2.3.2 典型非周期信號的頻譜 37
2.3.3 傅里葉變換的性質 41
2.3.4 周期信號的傅里葉變換 55
2.4 抽樣信號的傅里葉分析 58
2.4.1 時域抽樣 58
2.4.2 抽樣定理 61
小結 63
2.5 習題 63
第3章 離散時間信號分析 67
3.1 離散時間信號 67
3.1.1 離散時間信號(序列) 67
3.1.2 序列的運算 68
3.1.3 基本序列 71
3.2 序列的z變換 73
3.2.1 z變換的定義 73
3.2.2 z變換的收斂域 73
3.3 序列的頻譜分析――離散時間傅里葉變換(DTFT) 76
3.3.1 定義 76
3.3.2 物理意義 77
3.3.3 特點 77
3.3.4 離散時間傅里葉變換(DTFT)存在的條件 79
3.4 周期序列的頻譜分析――離散傅里葉級數(DFS) 80
3.4.1 傅里葉變換在時域和頻域中的對稱規律 80
3.4.2 離散傅里葉級數(DFS) 81
3.5 離散傅里葉變換(DFT) 83
3.5.1 離散傅里葉變換(DFT)的定義式 83
3.5.2 離散傅里葉變換(DFT)與離散時間傅里葉變換(DTFT)的關系 86
3.5.3 離散傅里葉變換(DFT)的性質 89
3.6 快速傅里葉變換(FFT) 97
3.6.1 直接按離散傅里葉變換(DFT)運算的問題及其改進思路 97
3.6.2 基2按時間抽取的快速傅里葉變換(FFT)算法(時析型) 99
3.7 離散傅里葉變換(DFT)的應用 106
3.7.1 用快速傅里葉變換(FFT)實現快速卷積 106
3.7.2 用離散傅里葉變換(DFT)逼近連續信號的頻譜 110
3.7.3 二維離散傅里葉變換(2D-DFT) 115
小結 116
3.8 習題 116
第4章 模擬濾波器 119
4.1 模擬濾波器的基本概念及設計方法 119
4.1.1 模擬濾波器的基本概念 119
4.1.2 無失真傳輸 119
4.1.3 濾波器的理想特性與實際特性 121
4.1.4 模擬濾波器的一般設計方法 123
4.2 模擬濾波器的設計 125
4.2.1 Butterworth(巴特沃思)濾波器(*平響應特性濾波器)的設計 125
4.2.2 Chebyshev(切比雪夫)濾波器(通帶等波紋濾波器)的設計 131
4.2.3 頻率變換 141
小結 147
4.3 習題 147
第5章 數字濾波器 148
5.1 數字濾波器的基本概念 148
5.2 IIR數字濾波器的設計 151
5.2.1 引言 151
5.2.2 沖激響應不變法 152
5.2.3 雙線性變換法 157
5.2.4 其他類型(高通、帶通、帶阻)IIR數字濾波器的設計 161
5.3 FIR數字濾波器的設計 162
5.3.1 線性相位FIR數字濾波器的特點 162
5.3.2 窗函數法設計FIR數字濾波器 171
5.3.3 頻率抽樣法設計FIR數字濾波器 181
5.3.4 IIR數字濾波器與FIR數字濾波器的比較 185
5.4 數字濾波器的結構 186
5.4.1 數字濾波器結構的表示方法 186
5.4.2 IIR數字濾波器的結構 187
5.4.3 FIR數字濾波器的結構 189
小結 194
5.5 習題 194
第6章 隨機信號分析 196
6.1 隨機信號的時域分析 196
6.1.1 隨機過程的基本概念 196
6.1.2 隨機過程的統計描述 198
6.1.3 隨機過程的微積分 200
6.1.4 平穩隨機過程 201
6.1.5 各態歷經性 203
6.1.6 平穩隨機過程相關函數的性質 204
6.1.7 離散隨機過程的數字特征及其估計 205
6.1.8 高斯隨機過程 208
6.2 隨機信號的頻域分析 209
6.2.1 隨機過程的譜密度 209
6.2.2 白噪聲 212
6.2.3 功率譜估計 214
6.3 平穩隨機信號通過線性系統的分析 216
6.3.1 平穩隨機信號通過線性連續系統的分析 217
6.3.2 平穩隨機序列通過線性離散系統的分析 219
6.3.3 多個隨機信號通過線性系統的分析 220
小結 221
6.4 習題 221
第7章 自適應濾波 223
7.1 *優波形估計 223
7.1.1 *優波形估計概述 223
7.1.2 投影定理 225
7.1.3 線性*優濾波 226
7.2 Wiener(維納)濾波 227
7.2.1 Wiener(維納)濾波與Wiener-Hopf(維納-霍普夫)方程 227
7.2.2 FIR Wiener(維納)濾波器 228
7.3 Kalman(卡爾曼)濾波 229
7.3.1 狀態估計與Kalman(卡爾曼)濾波 229
7.3.2 Kalman(卡爾曼)濾波遞推算法 229
7.4 自適應濾波器的原理 233
7.4.1 自適應濾波器的基本概念 233
7.4.2 均方誤差與下降算法 234
7.5 *小均方(LMS)自適應算法 235
7.5.1 *速下降與*小均方(LMS)算法 235
7.5.2 歸一化*小均方(LMS)算法 238
7.5.3 分塊*小均方(LMS)算法 240
7.6 遞推*小二乘(RLS)自適應算法 240
7.6.1 *小二乘法 240
7.6.2 遞推*小二乘(RLS)算法 241
小結 245
7.7 習題 245
第8章 時頻分析與小波變換 247
8.1 時頻分析 247
8.1.1 時頻分析概述 247
8.1.2 短時傅里葉變換(STFT) 249
8.1.3 Wigner-Ville(維格納-維爾)分布 252
8.2 小波變換 255
8.2.1 空間與基的概念 255
8.2.2 連續小波變換 258
8.2.3 離散小波變換 264
8.2.4 多分辨率分析 267
8.2.5 小波變換的應用 271
小結 277
8.3 習題 277
附錄A MATLAB信號處理常用函數表 278
參考文獻 282
展開全部
信號分析與處理 作者簡介
趙子健,副教授,碩士生導師。 2009至2010年在芬蘭奧盧大學從事博士后研究,2010至2012年在法國約瑟夫傅立葉大學TIMC-IMAG研究院擔任二級科研工程師。主要從事信號處理、機器視覺、機器人輔助外科手術等方面的教學和科研工作。
書友推薦
- >
名家帶你讀魯迅:朝花夕拾
- >
上帝之肋:男人的真實旅程
- >
伊索寓言-世界文學名著典藏-全譯本
- >
姑媽的寶刀
- >
巴金-再思錄
- >
推拿
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
- >
中國歷史的瞬間
本類暢銷