基于MATLAB的數字信號處理與實踐開發(fā)

第一篇　MATLAB實踐篇
第1章　信號、連續(xù)時間周期信號的傅里葉級數和頻譜分析
1.1　信號的時域分析——波形的產生和信號的基本運算及MATLAB實踐
1.1.1　信號的表示及可視化
1.1.2　實踐目的
1.1.3　實踐內容
1.1.4　MATLAB實踐
1.1.5　參考實例
1.2　連續(xù)時間周期信號的傅里葉級數及MATLAB實踐
1.2.1　連續(xù)時間周期信號的傅里葉級數CTFS
1.2.2　實踐目的
1.2.3　實踐內容
1.2.4　MATLAB實踐
1.2.5　參考實例
1.3　連續(xù)時間周期信號的頻譜分析及MATLAB實踐
1.3.1　連續(xù)時間周期信號的頻譜分析
1.3.2　實踐目的
1.3.3　實踐內容
1.3.4　MATLAB實踐
1.3.5　參考實例
第2章　數字信號處理的MATLAB實現
2.1　序列的傅里葉變換的MATLAB實現
2.1.1　序列x（n）的傅里葉變換公式
2.1.2　序列的傅里葉變換的MATLAB實現
2.2　周期序列離散傅里葉級數及傅里葉變換的MATLAB實現
2.2.1　周期序列離散傅里葉級數及傅里葉變換表示
2.2.2　周期序列離散傅里葉級數及傅里葉變換的MATLAB實現
2.3　利用Z變換分析信號和系統頻域特性的MATLAB實現
2.3.1　利用Z變換分析信號和系統的頻域特性
2.3.2　利用Z變換分析信號和系統頻域特性的MATLAB實現
2.4　離散傅里葉變換（DFT）的MAT LAB實現
2.4.1　DFT的定義
2.4.2　DFT的MATLAB實現
2.4.3　離散傅里葉變換的基本性質的MATLAB實現
2.4.4　頻率域采樣
2.5　用FFT實現周期信號的頻譜分析及其MATLAB實現
2.5.1　用FFT計算離散時間Forrier級數（DTFS）
2.5.2　用FFT計算連續(xù)時間Fourier級數（CTFS）
2.5.3　用FFT實現周期信號的頻譜分析
2.6　時域離散系統的基本網絡結構與狀態(tài)變量分析法的MATLAB實現
2.6.1　級聯型濾波器網絡結構的MATLAB實現
2.6.2　并聯型濾波器網絡結構的MATLAB練習
2.7　無限脈沖響應數字濾波器的MATLAB實現
2.7.1　用脈沖響應不變法設計IIR數字低通濾波器的MATLAB實現
2.7.2　用雙線性變換法設計IIR數字低通濾波器的MATLAB實現
2.8　有限脈沖響應數字濾波器的MATLAB實現
2.8.1　線性相位FIR數字濾波器的條件和特點
2.8.2　利用窗函數法設計FIR濾波器的MATLAB實現
2.8.3　利用頻率采樣法設計FIR濾波器的MATLAB實現
2.8.4　利用切比雪夫逼近法設計FIR濾波器的MATLAB實現
第二篇　MATLAB綜合開發(fā)篇
第3章　基于MATLAB的小波信號消噪
3.1　小波變換在信號消噪中的原理與算法
3.2　常用小波介紹
3.3　基于MATLAB的小波信號消噪
3.3.1　基于MATLAB的小波信號消噪
3.3.2　小波閾值對信號消噪結果的影響
3.3.3　基于MATLAB的小波包信號消噪
3.3.4　不同小波對消噪結果的影響
3.3.5　小波變換在消噪過程中的作用和關鍵因素
第4章　離散信號與系統及其MATLAB實現
4.1　線性離散信號及系統的模塊圖
4.2　離散時間序列卷積和的MATLAB實現
4.3　離散系統單位響應的MATLAB實現
4.4　LTI離散系統響應的MATLAB實現
4.5　信號的MATLAB實現
4.6　離散序列的運算及MATLAB實現
4.7　圖形用戶界面的實現
第5章　基于MATLAB的FIR濾波器設計
5.1　MATLAB簡介
5.2　窗函數設計法和等波紋濾波器設計
5.2.1　窗函數設計法
5.2.2　等波紋濾波器設計
5.3　窗函數法和等波紋法設計FIR濾波器的：MATLAB實現
第6章　基于MATLAB的離散時間全通系統和系統辨識的實現
6.1　離散時間Fourier變換
6.1.1　基本概念
6.1.2　離散時間Fourier變換
6.2　離散時間全通系統
6.3　基于DTFT的數字濾波器設計
6.3.1　基本概念
6.3.2　有限長沖激響應（FIR）數字濾波器設計
6.3.3　濾波器的技術要求
6.4　系統辨識
6.4.1　基本概念
6.4.2　數據處理
6.4.3　系統參數模型估計
6.5　DTFT系統的MATLAB實現
6.5.1　離散時間全通系統
6.5.2　程序運行結果
6.6　基于DTFT的濾波器設計的MATLAB實現
6.6.1　濾波器設計
6.6.2　濾波器驗證
6.6.3　程序運行結果
6.7　系統辨識的MATLAB實現
6.7.1　輸入信號的產生
6.7.2　系統參數模型估計及模型驗證
6.7.3　程序運行結果
第7章　股票市場的線性預測
7.1　股市線性預測的原理
7.2　利用MATLAB實現股市線性預測的編程思想
7.3　計算機仿真股市線性預測模型
7.4　MATLAB程序設計
7.4.1　主界面程序
7.4.2　預測器主程序
7.4.3　預測模型程序
7.4.4　求解系數子程序
7.4.5　數據載入子程序
7.4.6　信源子程序
第8章　基于小波變換的數字圖像處理及其運用
8.1　小波變換
8.2　二維小波三級變換的MATLAB實現
8.3　基于小波變換的圖像壓縮
8.4　基于小波變換的圖像去噪
8.5　基于小波變換的圖像增強
8.6　基于小波變換的圖像融合
第9章　基于MATLAB的高速公路車牌識別系統
9.1　緒論
9.1.1　ITS的起源
9.1.2　ITS的發(fā)展
9.2　系統概述
9.2.1　系統構成
9.2.2　系統工作原理
9.3　車牌圖像預處理
9.3.1　圖像的灰度變換
9.3.2　灰度變換的MATLAB仿真結果
9.3.3　二值化及其邊緣檢測
9.3.4　二值化的MATLAB仿真結果
9.4　牌照圖像的提取
9.4.1　車牌區(qū)域提取
9.4.2　車牌區(qū)域提取的：MATLAB實現
9.4.3　車牌字符的分割
9.5　字符識別
9.5.1　字符識別的基礎知識
9.5.2　識別內容
9.5.3　字符圖像的細化和歸一化
9.5.4　字符識別
9.6　車牌識別仿真實例
第10章　基于MATLAB的小波信號壓縮
10.1　信號的離散小波變換
10.1.1　分辨率分析和Mallat算法
10.1.2　基于MATLAB的小波信號壓縮算法實現
10.2　計算機信號壓縮及仿真結果
10.2.1　應用小波變換對鳥叫聲信號進行壓縮和重構
10.2.2　應用小波變換對火車鳴笛聲信號進行壓縮和重構
10.2.3　應用小波變換對鑼聲信號進行壓縮和重構
10.2.4　對信號壓縮重構中的仿真結果分析
第11章　基于MATLAB的高階譜分析
11.1　高階累積量和高階譜
11.1.1　高階累積量
11.1.2　高階譜
11.2　高階累積量的估計
11.3　參數模型高階譜估計
11.3.1　ARMA模型及其模擬產生
11.3.2　MA模型的參數估計
11.3.3　AR模型的參數估計
11.3.4　ARMA模型的參數估計
11.3.5　基于ARMA模型的高階統計量估計
11.4　自適應線性預測
11.4.1　誤差準則
11.4.2　自適應算法
11.5　基于倒譜的沖激響應和信號恢復
11.6　程序及其結果分析
11.6.1　自適應線性預測
11.6.2　基于倒譜的沖激響應辨識和信號恢復
11.6.3　參數模型高階譜估計——ARMA
第12章　基于MATLAB的DCT數字水印技術
12.1　信息隱藏與數字水印技術
12.1.1　信息隱藏的主要分支
12.1.2　信息隱藏技術
12.1.3　水印技術
12.2　數字水印技術的應用
12.2.1　研究數字水印的意義
12.2.2　數字水印技術的應用領域
12.2.3　數字水印的分類
12.2.4　數字水印的嵌入和恢復
12.2.5　數字水印的典型算法
12.2.6　數字水印性能度量指標
12.3　基于MATLAB的DCT數字水印技術
12.3.1　引言
12.3.2　DCT變換
12.3.3　水印嵌入和提取算法
12.3.4　MATLAB在數字水印中的應用
說明
參考文獻