绪论 1
0.1 信号的定义及分类 1
0.1.1 连续时间信号与离散时间信号 1
0.1.2 能量信号与功率信号 2
0.1.3 确定性信号与随机信号 2
0.2 信号分析与处理系统简介 3
0.3 信号分析与处理的目的和内容 4
0.4 信号分析与处理的发展和应用 5
0.5 MATLAB简介 6
第1章 连续时间信号分析 7
1.1 连续时间信号的时域分析 7
1.1.1 连续信号的时域描述 7
1.1.2 连续信号的基本运算 13
1.1.3 连续信号的时域分解 17
1.1.4 连续信号的卷积 18
1.2 周期信号的频率分解 22
1.2.1 周期信号的描述 22
1.2.2 傅里叶级数 23
1.2.3 周期信号的频域分析 27
1.2.4 傅里叶级数的性质 29
1.3 非周期信号的频谱 33
1.3.1 从傅里叶级数到傅里叶变换 33
1.3.2 傅里叶变换的性质 36
1.4 连续时间信号的复频域分析 41
1.4.1 拉普拉斯变换 41
1.4.2 拉普拉斯变换的性质 44
1.4.3 系统函数 45
1.5 连续信号的相关分析 46
1.5.1 相关函数的定义 46
1.5.2 相关与卷积的关系 47
1.5.3 相关定理 48
1.6 与本章内容有关的MATLAB函数 49
小结 55
习题和上机练习 56
参考文献 59
2.1.1 序列的表示 60
2.1 离散时间信号 60
第2章 离散时间信号分析 60
2.1.2 序列的运算 64
2.2 采样定理及其实现 66
2.2.1 采样过程 67
2.2.2 采样定理 68
2.2.3 频率混叠 70
2.2.4 采样方式 72
2.3.1 离散时间信号的自相关函数 73
2.3 离散时间信号的相关分析 73
2.3.2 离散时间信号的互相关函数 74
2.4 离散时间信号的z域分析 75
2.4.1 z变换及其收敛域 75
2.4.2 z反变换 78
2.4.3 z变换的性质 80
2.5 离散系统的描述与分析 80
2.5.1 离散系统的数学模型 80
2.5.2 差分方程的描述 81
2.5.3 离散卷积的描述 83
2.5.4 离散状态方程描述 84
2.6.1 因果系统 89
2.6 物理可实现系统 89
2.6.2 稳定系统 90
2.6.3 物理可实现系统的定义 90
2.7 与本章内容有关的MATLAB函数 91
小结 95
习题和上机练习 95
参考文献 97
3.1.1 时间连续频率离散的傅里叶变换 98
3.1.2 时间连续频率连续的傅里叶变换 98
第3章 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换 98
3.1 连续时间信号的傅里叶变换 98
3.2 离散傅里叶变换及性质 99
3.2.1 序列的傅里叶变换 99
3.2.2 离散傅里叶变换 103
3.2.3 离散傅里叶变换的性质 109
3.2.4 离散傅里叶变换在应用中的问题 117
3.3.2 时间抽取基-2FFT算法 120
3.3.1 FFT的基本思想 120
3.3 快速傅里叶变换 120
3.3.3 频率抽取基-2FFT算法 123
3.3.4 快速傅里叶逆变换 125
3.3.5 快速傅里叶变换的应用 126
3.4 与本章内容有关的MATLAB函数 128
小结 129
习题和上机练习 130
参考文献 132
4.1.1 基本原理 133
第4章 数字滤波器的设计 133
4.1 滤波器概述 133
4.1.2 滤波器的分类 134
4.1.3 滤波器的技术要求 135
4.2 典型模拟滤波器的设计 136
4.2.1 巴特沃斯低通滤波器 137
4.2.2 切比雪夫低通滤波器 140
4.2.3 模拟滤波器的频率变换 142
4.3.1 IIR滤波器设计的基本条件 144
4.3 IIR数字滤波器的设计 144
4.3.2 双线性变换法 145
4.3.3 用频率变换法设计其他类型的数字滤波器 149
4.4 FIR数字滤波器的设计 151
4.4.1 FIR滤波器的特性 151
4.4.2 FIR滤波器设计的窗口法 154
4.4.3 FIR滤波器设计的切比雪夫逼近法 162
4.5 与本章内容有关的MATLAB函数 165
4.5.1 与IIR数字滤波器设计相关的MATLAB函数 165
4.5.2 与FIR数字滤波器设计相关的MATLAB函数 167
小结 169
习题和上机练习 170
参考文献 172
第5章 随机信号分析 173
5.1 随机信号简介 173
5.1.1 平稳随机过程 173
5.2.1 随机信号的自相关函数及其应用 175
5.2 随机信号的相关分析 175
5.1.3 非平稳随机过程 175
5.1.2 各态遍历随机过程 175
5.2.2 随机信号的互相关函数及其应用 182
5.3 随机信号的功率谱估计 188
5.3.1 随机信号的功率谱密度 189
5.3.2 功率谱密度的性质 191
5.3.3 功率谱密度与自相关函数的关系 191
5.3.4 功率谱估计的方法 194
5.3.5 功率谱估计的应用 198
5.3.6 互谱密度及其估计 202
5.4 谱估计中的几个问题 204
5.4.1 数据预处理 204
5.4.2 频谱泄漏与窗函数 205
5.4.3 谱估计的基本步骤 209
5.4.4 频谱校正方法 210
5.5 平稳随机信号通过线性系统 212
5.6 与本章内容有关的MATLAB函数 213
习题和上机练习 216
小结 216
参考文献 218
第6章 自适应滤波器简介 219
6.1 概述 219
6.2 最优滤波 219
6.2.1 维纳滤波器 222
6.2.2 卡尔曼滤波器 228
6.3 自适应滤波 233
6.3.1 自适应滤波原理 233
6.3.2 最速下降法 235
6.3.3 最小均方算法 238
6.3.4 自适应滤波器的应用 240
小结 244
习题 245
参考文献 245
部分习题答案和提示 246
附录A 常用信号的傅里叶变换 257
附录B 常用信号的拉普拉斯变换 258
附录C 常用序列的z变换 259
附录D z变换的主要性质 260