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第一章 离散时间系统与Z变换 1

1.1 引言 1

1.2 离散时间信号 1

1.2.1 离散时间信号的基本概念 1

1.2.2 离散时间信号的分类 7

1.2.3 离散时间信号的运算 9

1.2.4 MATLAB常用信号生成函数 11

1.2.5 MATLAB信号数据的载入 12

1.3 离散时间系统 13

1.3.1 离散时间系统的基本概念 13

1.3.2 线性时不变系统（LSI）的输入、输出关系 14

1.3.3 离散时间信号的相关函数 15

1.3.4 差分方程 20

1.4 Z变换 22

1.4.1 Z变换的定义 22

1.4.2 Z变换的收敛域 23

1.4.4 离散时间系统的MATLAB描述和转换 24

1.4.3 Z变换的性质 24

1.5 小结 28

第二章 离散傅里叶变换 29

2.1 引言 29

2.2 离散傅里叶级数（DFS） 29

2.2.1 DFS的定义 30

2.2.2 DFS的性质 34

2.3.1 离散傅里叶变换（DFT）的定义 36

2.3 离散傅里叶变换（DFT） 36

2.3.2 补零DFT 39

2.3.3 离散傅里叶变换（DFT）的性质 42

2.3.4 DFT的应用 46

2.4 快速傅里叶变换（FFT） 49

2.4.1 FFT的基本思想及其实现 49

2.4.2 FFT的应用 52

2.5 傅里叶信号分析 54

2.6 小结 62

3.2 滤波器的原理及分类 63

3.2.1 滤波器的基本概念 63

第三章 数字滤波器及其结构 63

3.1 引言 63

3.2.2 滤波器的分类 64

3.2.3 工程滤波器的技术指标要求 65

3.2.4 滤波器的MATLAB实现 67

3.3 数字滤波器的原理 73

3.3.1 数字滤波器概述 73

3.3.2 数字滤波器的分类 74

3.3.3 数字滤波器的工作原理 74

3.4.1 IIR数字滤波器的结构 75

3.4 数字滤波器的结构 75

3.4.2 FIR数字滤波器基本结构 81

3.5 小结 82

第四章 工程数字滤波器的设计 83

4.1 引言 83

4.2 IIR数字滤波器的设计 83

4.2.1 IIR滤波器的经典设计 83

4.2.2 工程IIR滤波器的直接设计 92

4.2.3 最大平滑IIR数字滤波器设计 93

4.3 工程FIR数字滤波器的设计 95

4.3.1 窗函数法设计FIR数字滤波器 96

4.3.2 频率采样法设计FIR滤波器 99

4.3.3 最优化法设计FIR滤波器 101

4.4 小结 104

第五章 平稳随机信号分析 105

5.1 引言 105

5.2 平稳随机信号的描述 105

5.2.1 平稳随机信号的时域描述 105

5.2.2 平稳随机信号的频域描述 110

5.3.1 相关函数的估计 111

5.3 相关函数的估计与应用 111

5.3.2 相关函数的应用 112

5.4 功率谱估计与应用 114

5.4.1 周期图法 115

5.4.2 改进的周期图法 117

5.4.3 多窗口法 123

5.4.4 最大熵法 124

5.4.5 特征向量法 126

5.5 小结 127

6.2.1 FDATool用户界面的组成 128

6.2 滤波器设计与分析工具（FDATool） 128

6.1 引言 128

第六章 交互式图形用户界面 128

6.2.2 滤波器的设计与编辑 130

6.2.3 滤波器的分析 132

6.3 信号频谱分析和滤波设计工具（SPTool） 134

6.3.1 SPTool用户界面的组成 134

6.3.2 信号的时域分析 136

6.3.3 滤波器设计、编辑和观察 139

6.3.4 信号的频谱分析 143

6.3.5 SPTool参数设置 145

6.4 小结 146

第七章 同态信号处理 147

7.1 引言 147

7.2 同态系统 147

7.3 卷积同态信号处理 148

7.3.1 典范系统 149

7.3.2 系统的数学表示 149

7.3.3 复倒谱的性质 151

7.3.4 具体应用分析 155

7.4 小结 159

第八章 Kalman波形估计及其应用 160

8.1 引言 160

8.2 算法原理及其MATLAB实现 160

8.3 Kalman波形估计在雷达数据处理中的应用 168

8.3.1 目标跟踪的基本方法 169

8.3.2 机动模型的滤波跟踪 171

8.4 小结 186

9.2 LMS自适应滤波器 187

9.1 引言 187

第九章 自适应信号分析与处理 187

9.2.1 LMS算法基本原理 188

9.2.2 LMS算法性能简析 190

9.2.3 基本LMS自适应算法 190

9.3 自适应噪声对消器 191

9.4 自适应信号分离器 192

9.5 自适应陷波器 194

9.6 小结 196

10.2 短时傅里叶分析 197

10.1 引言 197

第十章 非平稳信号分析与处理 197

10.2.1 时域窗法 198

10.2.2 频域窗法 198

10.2.3 不确定性原理 199

10.3 维格纳时频分布 205

10.3.1 连续时间WD分布 205

10.3.2 离散时间WD分布 209

10.4 小结 218

11.2 高阶累积量与高阶谱 219

11.2.1 累积量 219

11.1 引言 219

第十一章 随机信号的高阶谱分析 219

11.2.2 高阶谱 221

11.3 累积量与双谱的性质 221

11.3.1 累积量的性质 221

11.3.2 双谱的性质 221

11.4 双谱估计 222

11.4.1 非参数化双谱估计 222

11.4.2 参数化双谱估计 226

11.5.1 利用双谱进行时延估计 233

11.5 高阶谱分析的应用 233

11.5.2 噪声中信号检测 236

11.6 小结 238

第十二章 多速率数字信号处理 239

12.1 引言 239

12.2 信号整数倍抽取 239

12.2.1 抽取过程的时域描述 239

12.2.2 抽取过程的频域描述 240

12.2.3 抽取过程的实际结构 240

12.3.1 插值过程的时域描述 243

12.3 信号整数倍插值 243

12.3.2 插值过程的频域描述 244

12.3.3 插值过程的实际结构 244

12.4 信号有理数倍速率转换 246

12.4.1 信号有理数倍速率转换实现结构 246

12.4.2 信号有理数倍速率转换频谱变化 246

12.5 小结 248

附录信号处理工具箱函数 249

参考文献 253