信号处理仿真实验 第2版 清华大学出版社 mobi 百度云 txt pdb 下载 lrf pdf 地址

本书分为两篇： 算法篇主要介绍信号分析与处理的基础理论和算法，包括信号处理仿真实验的基础知识、离散时间信号与系统、数字滤波器的设计与实现、功率谱估计、自适应滤波以及信号检测；案例篇主要介绍三大类共21个信号处理的工程案例，这些案例都不局限于验证某个知识点，而是尽可能地以实际应用为背景，兼顾信号处理的完整流程。本书可作为高等院校电子信息类专业研究生和高年级本科生信号处理实验教材，也可供相关技术人员参考。

算法篇

第1章 信号处理仿真实验基础

1.1 概述

1.1.1 数字信号处理的基本概念

1.1.2 数字信号处理的特点

1.1.3 数字信号处理的一般形式

1.2 信号与系统基础

1.2.1 连续时间系统的时域分析

1.2.2 傅里叶变换

1.2.3 拉普拉斯变换

1.3 随机信号处理基础

1.3.1 典型随机变量的概率密度

1.3.2 随机过程的统计描述与估计

1.3.3 随机过程的功率谱密度

1.4 课外知识点：随机数的产生

1.5 课外知识点.：单位冲激和单位脉冲

1.6 课外知识点：单位阶跃信号和单位阶跃序列

1.7 参考文献

第2章 离散时间信号与系统

2.1 基本概念

2.2 信号的采样与重建

2.3 离散时间傅里叶变换

2.4 离散傅里叶变换

2.5 快速傅里叶变换

2.6 课外知识点：几种形式的傅里叶变换

2.7 课外知识点：补零位置对频谱估计的影响

2.8 参考文献

第3章 数字滤波器的设计与实现

3.1 IIR滤波器的基本结构

3.2 IIR滤波器的设计

3.2.1 模拟原型滤波器设计

3.2.2 频率变换

3.2.3 滤波器的映射

3.3 接近滤波器的设计

3.4 FIR滤波器的基本结构

3.5 FIR滤波器的设计

3.5.1 窗函数设计法

3.5.2 频率采样设计法

3.6 IIR和FIR滤波器的比较

3.7 课外知识点：滤波器设计与分析工具FDATool

3.8 参考文献

第4章 功率谱估计

4.1 概述

4.2 间接法（BT法）

4.3 直接法（周期图法）

4.4 改进的周期图法

4.4.1 Bartlett法

4.4.2 加窗Bartlett法

4.4.3 Welch法

4.5 其他谱估计方法

4.5.1 多窗口法

4.5.2 优选熵估计法

4.6 短时傅里叶变换

4.7 课外知识点：信号处理工具SPTool

4.8 参考文献

第5章 自适应滤波

5.1 自适应滤波基本原理

5.2 最小均方误差自适应滤波

5.3 递归最小二乘自适应滤波

5.4 自适应滤波器的应用

5.4.1 自适应干扰抵消

5.4.2 自适应预测

5.4.3 自适应信号分离器

5.4.4 自适应图像去噪

5.4.5 自适应信道均衡

5.5 参考文献

第6章 信号检测

6.1 简单假设检验

6.1.1 简单假设检验

6.1.2 判决准则

6.2 复合假设检验

6.2.1 贝叶斯方法

6.2.2 一致优选势检验

6.2.3 广义似然比检验

6.3 多元假设检验

6.4 参考文献

案例篇

案例1 周期信号的分解与合成

案例2 测试滤波器的幅频特性

案例3 利用离散傅里叶变换区分两个单频信号

案例4 产生特定功率谱的随机数

案例5 基于自适应滤波的系统辨识

案例6 时域信号的插值重构

案例7 频谱泄漏的动态演示

案例8 基于DTW的阿拉伯数字语音识别

案例9 用MATLAB演奏音乐

案例10 电话拨号音仿真

案例11 听拨号音识别号码

案例12 卡尔曼滤波在机动目标跟踪中的应用

案例13 倒车雷达

案例14 Turbo迭代解码

案例15 提取水声目标的GFCC特征

案例16 基于LOFAR谱的水声目标检测

案例17 数字图像直方图均衡

案例18 基于图像模式识别的多元假设检验

案例19 汽车号牌自动识别

案例20 手写数字的智能识别

案例21 人脸朝向识别

许可，男，副教授，1982年出生于四川乐山，2004年国防科技大学信息工程本科毕业，2006年国防科技大学信息与通信工程硕士毕业，2011年国防科技大学信息与通信工程博士毕业，2008.5-2009.11在加拿大温莎大学电子与计算机工程系博士生联合培养，2011年留校任教至今。

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编辑推荐

"本书分为算法篇和案例篇两部分。算法篇介绍信号处理仿真实验的基础理论、基本方法和常用算法；案例篇介绍三大类共 21 个信号处理的工程案例，这些案例以实际应用为背景，兼顾信号处理的完整流程。

本书特色

●不局限于数字信号处理仿真实验，推广到随机信号分析与处理、统计信号处理、谱估计、自适应信号处理等领域。

●兼顾信号处理理论和计算机仿真的平衡，以信号处理算法的应用为目的，尽可能简化理论推导过程，淡化MATLAB的基本操作介绍。

●所有案例都有明确的应用背景、完整的处理流程和实现框架，可操作性强。

●每个案例尽可能给出多个解决方案，客观比较不同算法的性能和优劣，便于读者根据应用场合权衡和改进信号处理算法。

●给出算法篇和案例篇所有的 MATLAB 源代码，帮助读者尽快验证本书结论或修改代码，将主要精力用于算法本身而非代码编写。

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