緒論
第1章 離散時間信號與系統
1.1 離散時間信號
1.1.1 幾種*常用的典型序列
1.1.2 離散周期序列
1.1.3 序列的運算
1.2 離散時間信號的傅里葉變換與z變換
1.2.1 離散時間信號的傅里葉變換
1.2.2 z變換
1.2.3 逆z變換
1.2.4 z變換的性質
1.2.5 z變換與DTFT的關系
1.2.6 帕塞瓦爾(Parseval)定理
1.3 離散時間系統
1.3.1 線性系統(linear system)
1.3.2 時不變(time-invariant)系統
1.3.3 線性時不變(linear time-invariant,LTI)系統
1.3.4 穩定系統(stable system)和因果系統(causal system)
1.3.5 系統的差分方程描述
1.4 系統的頻率響應及其系統函數
1.4.1 系統的頻率響應
1.4.2 系統函數
1.4.3 系統函數與差分方程的關系
1.4.4 系統函數的零點與極點
1.4.5 *小相位系統和全通系統
1.4.6 FIR系統和IIR系統
1.5 本章小結
習題
實驗一 熟悉MATLAB環境
附錄 MATLAB簡介
第2章 信號的采樣與重建
2.1 數字信號處理系統的模擬接口
2.2 模擬信號的采樣與重建
*2.3 采樣與重建中的模擬低通濾波器指標特性
2.3.1 濾波器的幅頻特性
2.3.2 抗混疊濾波器的指標特性
2.3.3 平滑濾波器的指標特性
*2.4 連續時間帶通信號的采樣
2.5 離散時間信號的采樣與插值
2.5.1 離散信號的采樣——整數M倍抽取(decimation)
2.5.2 離散信號的插值——整數L倍內插(interpolation)
2.5.3 抽取與插值相結合——采樣頻率按L/M改變
2.6 本章小結
習題
實驗二 信號的采樣與重建
第3章 離散傅里葉變換及其快速算法
3.1 離散傅里葉變換
3.1.1 離散傅里葉級數
3.1.2 離散傅里葉變換
3.2 利用DFT進行連續信號的頻譜分析
3.2.1 連續非周期信號的頻譜分析
3.2.2 連續周期信號的頻譜分析
3.3 快速傅里葉變換
3.3.1 按時間抽取的FFT
3.3.2 按頻率抽取的FFT
3.3.3 N為組合數的FFT和基四FFT
3.3.4 Chirp-z變換
3.4 關于FFT應用中的幾個問題
3.4.1 用FFT計算IDFT
3.4.2 實數序列的FFT
3.4.3 線性卷積的FFT算法
3.4.4 用FFT計算相關函數
3.4.5 用FFT計算二維離散傅里葉變換
3.5 本章小結
習題
實驗三 快速傅里葉變換及其應用
第4章 無限長單位脈沖響應(IR)濾波器的設計方法
4.1 濾波器的基本原理
4.1.1 濾波器的分類
4.1.2 可實現濾波器的特性
4.2 模擬濾波器的設計方法
4.2.1 巴特沃思(Butlerworth)濾波器
4.2.2 切比雪夫(Chebyshev)濾波器
4.2.3 橢圓(elliptic)濾波器
4.2.4 模擬高通、帶通及帶阻濾波器的設計
4.2.5 用MATLAB設計模擬濾波器
4.3 根據模擬濾波器設計IR濾波器
4.3.1 脈沖響應不變法
4.3.2 雙線性變換法
4.3.3 用MATLAB設計IIR濾波器
4.4 從模擬濾波器低通原型到各種數字濾波器的頻率變換
4.4.1 低通變換
4.4.2 高通變換
4.4.3 帶通變換
4.4.4 帶阻變換
4.5 從低通數字濾波器到各種數字濾波器的頻率變換
4.5.1 數字低通-數字低通
4.5.2 數字低通-數字高通
4.5.3 數字低通-數字帶通
4.5.4 數字低通-數字帶阻
*4.6 IIR數字濾波器的*優化設計方法
4.6.1 帕德(Pade)通近法
4.6.2 普羅尼(Prony)算法
4.7 本章小結
習題
實驗四 HIR數字濾波器的設計
第5章 有限長單位脈沖響應(FIR)濾波器的設計方法
5.1 線性相位FIR濾波器的特點
5.1.1 線性相位的條件
5.1.2 幅度特性
5.1.3 零點特性
5.2 窗麗數設計法
5.2.1 窗麗數對幅頻特性的影響
5.2.2 幾種常用的窗雨數
5.2.3 用MATLAB實現窗麗數設計法
5.3 頻率采樣設計法
5.3.1 頻順率采樣設計法的基本思路
5.3.2 頻率采樣設計法的巡近誤差
5.3.3 頻率采樣設計法的設計公式
5.3.4 頻率采樣設計法的改進方法
5.4 FIR濾波器的*優化設計
5.4.1 非線性*優法
5.4.2 插值解法
5.4.3 雷米茲(Remez)交替算法
5.4.4 用MATLAB實現雷米茲交替算法
5.5 IIR與FIR數字濾波器的比較
5.6 本章小結
習題
實驗五 FIR數字濾波器的設計
第6章 數字信號處理系統的實現
6.1 數字濾波器的結構
6.1.1 數字網絡的信號流圖
6.1.2 IIR濾波器的結構
6.1.3 FIR濾波器的結構
6.2 量化與量化誤差
6.2.1 二進制數的表示
6.2.2 定點制的量化誤差
6.2.3 A/D轉換的量化效應
6.2.4 量化噪聲通過線性系統
6.3 有限字長運算對數字信號處理系統的影響
6.3.1 HIR濾波器的有限字長效應
6.3.2 FIR濾波器的有限字長效應
6.3.3 FFT計算中的有限字長效應
6.4 極限環振蕩
6.4.1 零輸入極限環振蕩
6.4.2 大信號極限環振蕩
6.5 系數量化對數字濾波器的影響
6.5.1 極點位置靈敏度
6.5.2 利用MATLAB分析系數量化對數字濾波器性能的影響
6.6 實時數宇信號處理系統的硬件實現
6.6.1 實時數字信號處理系統的相關知識
6.6.2 數字信號處理器DSP
6.6.3 現場可編程門陣列FPGA
6.7 本章小結
習題
*第7章 多采樣率信號處理
7.1 抽取濾波器與內插濾波器
7.1.1 抽取濾波器
7.1.2 內插濾波器
7.1.3 抽取濾波器的FIR結構
7.1.4 內插濾波器的FIR結構
7.2 過采樣(oversampling)技術
7.2.1 過采樣A/D轉換器和D/A轉換器
7.2.2 噪聲整形技術
7.3 正交鏡像濾波器組(quadrature mirror filter,QMF)
7.3.1 數字濾波器組的一般概念和定義
7.3.2 正交鏡像濾波器組
7.3.3 QMF公共低通濾波器的FIR設計
7.4 樹狀結構濾波器組
7.4.1 倍頻程分隔的分析濾波器組
7.4.2 倍頻程分隔的綜合濾波器組
7.5 離散小波(wavelet)變換
7.5.1 連續小波變換
7.5.2 多分辨率分析
7.5.3 二進小波
7.5.4 二進小波變換與濾波器組
7.6 基于小波變換的信號去噪
7.6.1 小波去噪原理
7.6.2 用MATLAB實現基于小波的信號去噪
7.7 本章小結
習題
*第8章 信號處理中的變換及其應用
8.1 離散正交變換
8.1.1 基本概念
8.1.2 正交變換的性質
8.2 K-L變換
8.3 離散余弦變換
8.4 基于K-L變換的人臉識別
8.4.1 人臉圖像預處理
8.4.2 特征向量的計算
8.4.3 選取特征向量張成人臉空間
8.4.4 基于*小距離法的人臉識別
8.5 基于DCT的圖像壓縮
8.5.1 圖像的基本概念
8.5.2 DCT編碼壓縮基本原理
8.5.3 基于MATLAB實現DCT圖像壓縮
8.6 基于小波變換的圖像壓縮
8.6.1 僅僅保留分解后近似分量的圖像壓縮
8.6.2 采用全局閾值的圖像壓縮
8.7 卷積
8.7.1 一維卷積
8.7.2 二維卷積
8.7.3 卷積的變種
8.7.4 其他卷積形式
8.8 卷積神經網絡及卷積層操作
8.8.1 卷積神經網絡概述
8.8.2 卷積網絡的整體結構
8.8.3 卷積層操作
8.9 本章小結
習題
部分習題答案
參考文獻