基于MATLAB的信息处理教程

图书标准信息

• 作者 李鸿燕
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2023-02
• 版次 1
• ISBN 9787121450419
• 定价 69.90元
• 装帧 其他
• 页数 304页

【内容简介】

本书结合电子信息类课程的教学特点，系统介绍了当前国际上最为流行的面向工程与科学计算的高级语言MATLAB及其动态仿真集成环境Simulink，并以MATLAB为平台，详细阐述了MATLAB在图像增强、信号与系统、数字通信、语音信号处理和神经网络等方面的应用。本书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有大量应用实例，并提供了相应的仿真程序，便于读者掌握和巩固所学知识。本书可作为高等学校电子信息类专业本科生和研究生的教材，也可作为从事信息处理及相关专业技术人员的参考用书。

【作者简介】

李鸿燕，博士，教授。太原理工大学信息与通信工程学科负责人，国家级一流本科专业负责人。现任太原理工大学信息与计算机学院通信工程系系主任，山西省高等学校能源动力类、电气类、电子信息类专业教学指导委员会秘书长。2017-2018年美国威廉玛丽大学访问学者。主要从事信号与信息处理及人工智能领域的教学和科研工作。近年来，出版教材7部，专著1部；主持参与国家和省部级科研项目10余项；省部级教学改革项目4项；获山西省教学成果特等奖2项；山西省教学成果二等奖1项；国家级一流本科课程1项；省级一流本科课程2项；授权申报国家发明专利5项；以第一作者或通信作者发表论文50余篇，其中被SCI、EI收录20余篇。

【目录】

第1章  MATLAB概述（1）

1.1  MATLAB的发展历程（1）

1.2  MATLAB的特点和功能（2）

1.3  MATLAB的工作环境（3）

1.3.1  标题栏（5）

1.3.2  功能区（5）

1.3.3  命令行窗口（7）

1.3.4  工作区窗口（9）

1.3.5  命令历史记录窗口（12）

1.3.6  当前文件夹窗口（13）

1.4  MATLAB的帮助系统（14）

1.4.1  联机帮助系统（14）

1.4.2  命令帮助系统（15）

1.4.3  了解MATLAB（18）

小结（19）

思考题（19）

第2章  MATLAB语言基础（20）

2.1  MATLAB的变量及表达式（20）

2.2  MATLAB的数据类型（23）

2.2.1  数值型数据（23）

2.2.2  逻辑型数据（24）

2.3  MATLAB的数值数组及其运算（25）

2.3.1  数值数组（25）

2.3.2  数组运算和矩阵运算（37）

2.3.3  关系与逻辑运算（41）

2.4  MATLAB的元胞数组和结构数组（42）

2.4.1  元胞数组（43）

2.4.2  结构数组（47）

2.5  字符与字符串运算（52）

2.6  MATLAB常用标点功能（55）

小结（55）

习题（56）

第3章  MATLAB图形基础（57）

3.1  二维图形（57）

3.1.1  基本二维图形（57）

3.1.2  二维图形的修饰（61）

3.1.3  创建多个图形（63）

3.1.4  特殊二维图形函数（65）

3.2  三维图形（69）

3.2.1  三维曲线（69）

3.2.2  三维曲面（70）

3.2.3  三维图形的特殊处理（72）

3.3  隐函数绘图（75）

3.4  图像的读写（76）

3.4.1  图像的读写函数（76）

3.4.2  动画制作（77）

小结（78）

习题（78）

第4章  MATLAB科学计算（80）

4.1  数据的读写（80）

4.1.1  格式化数据文件读写（80）

4.1.2  低级文件读写（82）

4.2  MATLAB数据处理（85）

4.2.1  数据分析（85）

4.2.2  数据插值与曲线拟合（86）

4.3  符号运算（91）

4.3.1  符号对象（91）

4.3.2  符号表达式基本运算（92）

4.3.3  符号微积分（93）

4.4  方程求解（95）

4.4.1  线性方程组求解（95）

4.4.2  非线性方程组求解（96）

4.4.3  微分方程求解（96）

小结（97）

习题（97）

第5章  MATLAB程序设计基础（98）

5.1  MATLAB程序结构（98）

5.1.1  顺序结构（98）

5.1.2  循环结构（100）

5.1.3  分支结构（102）

5.1.4  程序流控制命令（105）

5.2  MATLAB的M文件（109）

5.2.1  M文件的两种形式（109）

5.2.2  函数文件（109）

5.3  MATLAB程序优化与调试（115）

5.4  程序设计应用（118）

小结（120）

习题（120）

第6章  Simulink动态仿真集成环境（121）

6.1  Simulink编辑环境（121）

6.2  Simulink模块库（122）

6.3  Simulink模型搭建（133）

6.3.1  建立Simulink模型文件（133）

6.3.2  Simulink仿真参数设置（134）

6.4  Simulink仿真实例（140）

小结（143）

习题（143）

第7章  MATLAB在图像增强中的

应用（144）

7.1  MATLAB图像文件格式与类型（144）

7.1.1  数字图像文件格式（144）

7.1.2  图像数据类型（145）

7.1.3  图像类型（147）

7.2  空域图像增强（151）

7.2.1  图像算术增强（151）

7.2.2  图像灰度变换（154）

7.2.3  直方图增强（156）

7.2.4  空域滤波（160）

7.3  变换域图像增强（167）

7.3.1  离散傅里叶变换（167）

7.3.2  频域滤波（169）

7.3.3  离散余弦变换（171）

7.3.4  离散小波变换（174）

7.4  图像质量评价（179）

7.5  基于MATLAB工具箱的图像采集与

处理（180）

小结（181）

习题（181）

第8章  MATLAB在信号与系统中的

应用（182）

8.1  离散时间信号（182）

8.1.1  离散时间信号表示（182）

8.1.2  典型离散时间信号（183）

8.1.3  离散时间信号的运算（187）

8.2  连续时间信号（189）

8.2.1  连续时间信号表示（189）

8.2.2  典型连续时间信号（190）

8.3  随机信号（191）

8.3.1  随机变量（191）

8.3.2  随机信号及其特征描述（193）

8.4  信号变换（196）

8.4.1  z变换（196）

8.4.2  傅里叶变换（200）

8.4.3  离散余弦变换（203）

8.5  基于MATLAB工具箱的信号处理（204）

8.5.1  滤波器设计与分析工具（204）

8.5.2  信号处理工具（205）

8.5.3  窗口设计与分析工具（206）

小结（206）

习题（206）

第9章  MATLAB在通信系统中的

应用（207）

9.1  信源及其编译码（207）

9.1.1  基本信号发生器（207）

9.1.2  信源编码（208）

9.2  差错控制编译码（216）

9.2.1  差错控制方式（217）

9.2.2  分组码（218）

9.3  调制与解调（224）

9.3.1  模拟调制与解调（224）

9.3.2  数字调制与解调（227）

9.4  基于MATLAB工具箱的数据通信（240）

小结（241）

习题（241）

第10章  MATLAB在语音信号处理

中的应用（242）

10.1  语音信号的产生与模型（242）

10.1.1  语音的发音与听觉机理（242）

10.1.2  语音信号模型（243）

10.2  语音信号分析（246）

10.2.1  语音信号的预处理（246）

10.2.2  语音信号时域分析（251）

10.2.3  语音信号频域分析（255）

10.2.4  语音信号其他变换域分析（258）

10.3  语音合成（262）

10.3.1  语音合成分类（262）

10.3.2  线性预测语音合成（263）

10.3.3  基音同步叠加语音合成（265）

10.4  语音识别（268）

10.4.1  语音识别系统（268）

10.4.2  语音识别模型（268）

小结（273）

习题（273）

第11章  MATLAB在人工神经网络

中的应用（274）

11.1  人工神经网络概述（274）

11.1.1  人工神经网络简介（274）

11.1.2  神经网络的分类及学习方式（276）

11.1.3  神经网络的应用场景（278）

11.2  单层感知器（278）

11.2.1  单层感知器模型（279）

11.2.2  单层感知器的学习算法（279）

11.2.3  单层感知器的相关函数（281）

11.2.4  单层感知器的局限性（282）

11.3  线性神经网络（283）

11.3.1  线性神经网络模型（283）

11.3.2  线性神经网络的学习算法（284）

11.3.3  线性神经网络的函数（285）

11.3.4  线性神经网络的局限性（288）

11.4  BP神经网络（289）

11.4.1  BP神经网络的模型（289）

11.4.2  BP神经网络的学习算法（289）

11.4.3  BP神经网络的函数（292）

11.4.4  BP神经网络的局限性（296）

小结（296）

习题（296）