MATLAB实用指南系列：MATLAB信号处理

图书标准信息

• 作者 刘波 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2006-01
• 版次 1
• ISBN 9787121022425
• 定价 35.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 350页
• 字数 576千字

【内容简介】

　　《MATLAB信号处理》结合MATLAB最新版本7．0系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理（包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析）的基本理论及在工程应用中的一些基本方法；详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法；最后结合一些应用实例，说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析，简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论，重在讲述有关基本理论和物理背景，避开繁复的推导和中间过程，结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法，并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

【目录】

第1篇数字信号处理工具箱
第1章采样与波形发生
第2章模拟滤波器设计
2．1巴特沃思滤波器
2．1．1有关函数介绍
2．1．2应用实例
2．2切比雪夫滤波器
2．2．1ChebyshevI型
2．2．2ChebyshevⅡ型
2．3椭圆滤波器
2．3．1有关函数介绍
2．3．2应用实例
2．4贝塞尔滤波器
2．4．1有关函数介绍
2．4．2应用实例
2．5频率变换
2．5．1有关函数介绍
2．5．2应用实例
2．6模拟滤波器最小阶数的选择
2．6．1有关函数介绍
2．6．2应用实例
第3章数字滤波器设计
3．1IIR滤波器设计方法
3．2IIR滤波器经典设计
3．2．1HR滤波器完全设计函数
3．2．2模拟滤波器变换法
3．3FIR滤波器设计方法
3．3．1FIR窗函数设计
3．3．2最优FIR滤波器设计
第4章滤波器分析
4．1时间响应
4．2频率响应
4．3零极点图
4．4相时延
4．5群延迟
第5章随机信号的参数模型和功率谱估计
5．1相关函数的估计
5．2经典功率谱估计
5．3AR模型功率谱估计
5．4基于特征分解功率谱估计方法
第2篇阵列信号处理工具箱
第6章阵列信号处理工具箱
6．1阵列信号处理工具箱的安装方法
6．2．1系统需求
6．2．2文件包下载及安装
6．2阵列工具箱的命令使用步骤
6．3应用举例
第7章工具箱数据类型及变量说明
7．1概述
7．1．1数据类型总览
7．1．2几何位置参数
7．1．3天线定义参数
7．1．4信号源定义参数
7．1．5信号、频谱及参数
7．2常用数据类型
7．3特殊数据类型
7．4函数总览
7．4．1终端用户使用函数
7．4．2扩展的可编程函数
第8章坐标及各种约定
8．1坐标系
8．1．1DBI天线固定坐标系
8．1．2DBI与标准球面坐标系关系
8．1．3均匀线阵（ULA）坐标系
8．2各种约定
第9章常规应用举例
9．1相关函数介绍
9．2应用实例
9．2．1用传统方法及MUSIC方法估计DOA
9．2．2信号源间相干时的DOA估计
9．2．3传统波束形成及MUSIC方法的AIMT应用
9．2．4ParametricTargetModelFitting（PTMF）举例
9．2．5Monte—Carlo仿真
9．2．6绘制天线方向图
9．2．7圆形阵列天线举例
第10章雷达应用举例
10．1相关函数介绍
10．2应用实例
10．2．1雷达信号仿真与雷达信号处理举例
10．2．2雷达信号波束形成
10．2．3脉冲压缩
第11章宽带信号应用举例
11．1相关函数介绍
11．2应用实例
11．2．1宽带信号的MUSIC及传统波束形成
11．2．2宽带信号的阵元间延迟仿真
11．2．3宽带信号的Monte—Carlo仿真及统计分析
11．3总结
第3篇时频分析工具箱
第12章时频分析的基本理论
12．1非平稳信号
12．1．1时间表示和频率表示
12．1．2局域化和Heisenberg—Gabor准则
12．1．3解析信号
12．1．4瞬时频率和群延迟
12．1．5平稳性
12．2第一类分析方法一核分解
12．2．1短时傅里叶变换
12．2．2时间尺度分析和小波变换
12．2．3离散化表示
12．2．4从核分解到能量分布
12．3第二类分析方法一能量分布
12．3．1Cohen类
12．3．2仿射类
12．3．3重排理论
第13章时频分析工具箱
13．1应用背景，系统需求及安装方法
13．2时频分析工具箱概述
13．3时频分析工具箱函数
13．3．1信号产生文件
13．3．2信号处理文件
14．3．3其他相关函数
第14章时频分析的应用实例
14．1瞬时频率在雷达信号处理中的应用
14．1．1基本理论
14．1．2应用实例
14．2利用Radon．Ambiguity变换估计线性调频信号的参数
14．3基于尺度图和Unterberger分布局部奇异点的分析
14．3．1基本理论
14．3．2应用实例
14．4基于时频分析的跳频信号参数盲估计方法
14．5Gabor展开在信号检测中的应用
14．5．1基本理论
14．5．2应用实例
第4篇高阶谱分析工具箱
第15章高阶谱分析工具箱介绍
15．1工具箱介绍和安装
15．1．1高阶谱分析工具箱应用介绍
15．1．2高阶谱分析工具箱安装
15．2函数表
第16章高阶统计量
16．1高阶累积量和高阶谱定义
16．1．1高阶累积量定义
16．1．2高阶谱定义
16．2高阶累积量特点
16．3估计子的偏差和方差
第17章非参数化高阶谱估计
17．1高阶累积量的估计
17．2有关函数介绍
17．3双谱和互双谱的估计
17．3．1功率谱估计
17．3．2双谱和互双谱的估计方法
17．3．3有关函数介绍
17．4非高斯性和线性检验——Hinich检验
17．4．1基本理论
17．4．2有关函数介绍
第18章参数模型高阶谱估计
18．1ARMA模型及其模拟产生
18．2MA模型的参数估计
18．2．1基本理论
18．2．2有关函数介绍
18．3AR模型的参数估计
18．3．1基本理论
18．3．2有关函数介绍
18．4ARMA模型参数估计
18．4．1基本理论
18．4．2有关函数介绍
18．5AR阶数确定
18．5．1基本理论
18．5．2有关函数介绍
18．6MA阶数确定
18．6．1基本理论
18．6．2有关函数介绍
第19章线性预测模型
19．1Levinson递归
19．2Trench递归
19．2．1Trench递归基本理论
19．2．2有关函数介绍
19．3前向后向最小平方解（FBLS）
19．4自适应线性预测
19．5RIV算法
19．5．1基本理论
19．5．2有关函数介绍
19．6RIV算法：双格型形式
19．6．1基本理论
19．6．2有关函数介绍
19．7小结
第20章谐波恢复与DOA估计
20．1分辨力和方差
20．2AR和ARMA模型
20．3Pisarenkos方法
20．4MIJSIC算法
20．5最小范数（Minimum，．Norm）方法
20．6ESPRIT方法
20．7基于统计的估计子
20．8基于累积量的估计
20．8．1基本理论
20．8．2相关函数介绍
20．9小结
第21章非线性随机过程．
21．1互双谱解
22．1．1基本原理
21．1．2有关函数介绍
21．2傅里叶变换解
21．2．1基本原理
21．2．2有关函数介绍
21．3二次相位耦合
21．3．1基本原理
21．3．2有关函数介绍
21．4小结
第22章WigBeg时频分布
22．1Wigner分布
22．1．1基本理论
22．1．2有关函数介绍
22．2Wigner双谱
22．2．1基本理论
22．2．1有关函数介绍
22．3Wignerllispectrum
22．3．1基本理论
22．3．1有关函数介绍
22．4小结
第23章时延估计
23．1基于互相关方法
23．1．1基本理论
23．1．2有关函数介绍
23．2基于互累积量方法
23．2．1基本理论
23．2．2有关函数介绍
23．3基于全息图的方法
23．3．1基本理论
23．3．2有关函数介绍
23．4小结
第24章应用实例
24．1太阳黑子数据
24．2笑的数据分析
24．3陷阱和技巧
参考文献