MATLAB在数字信号处理中的应用(第2版)基本信息

书名 MATLAB在数字信号处理中的应用(第2版) 作者 薛年喜
ISBN 9787302166962 定价 ¥37.00 元
出版社 清华大学出版社 出版时间 2008-1-1

本书主要介绍了MATLAB R2006a在数字信号处理领域中的基本原理和应用。随着计算机技术和信息科学的飞速发展,数字信号处理已经逐渐发展成为一门独立的学科并成为信息科学的重要组成部分,在语音处理、图像处理、雷达、航空航天、地质勘探、通信和生物医学工程等众多领域都得到了广泛的应用。MATLAB语言更是在数字信号处理方面具有得天独厚的优势。本书将MATLAB的工具应用和数字信号处理的基础知识有机地结合起来,在简要阐明函数原理和算法的基础上,给出了详细的函数使用说明,再通过具体的工程实例,进一步加深用户对该函数的应用方法及技巧的认识。而且,在每章的最后不但给出了本章的全部知识小结,还给出了一些富有针对性、实用性的练习题,更加适合于读者对知识的学习和掌握。本书结构合理、层次清晰、说理透彻、浅显易懂。相信用户通过本书的学习,一定能够在数字信号处理领域驾轻就熟,得心应手。

MATLAB R2006a基础,图形用户界面设计基础,数字信号处理基础,数字信号变换技术,窗函数,IIR数字滤波器的设计,FIR数字滤波器的设计,功率谱估计,小波分析在信号处理中的应用,信号处理的图形用户界面工具。

主要内容:本书详细介绍了MATLAB在数字信号处理中的具体应用,内容分为基础篇和应用篇。基础篇主要介绍了MATLAB R2006a的入门基础和图形用户界面设计基础;应用篇是本书的重点,主要内容包括数字信号处理基础、数字信号变换技术、窗函数、IIR和FIR数字滤波器的设计、功率谱估计及小波分析在信号处理中的应用等。

读者对象:

本书可作为高等院校数字信号处理相关专业的教材,也可供数字信号处理领域的工程技术人员参考。

本书特色:

◆本书以最新的MATLABR2006a版本为对象,从工程实际应用的角度出发,对数字信号处理做了层次清晰、浅显易懂的介绍。

◆本书将MATLAB的工具应用和数字信号处理的基础知识有机地结合起来,在简要阐明函数原理和算法的基础上,给出了详细的函数

使用说明,再通过具体的工程实例,进一步加深了用户对这些函数的应用方法及技巧的认识。

◆每章的最后不但给出了本章的全部知识小结,还给出了一些富有针对性、实用性的练习题,更加适合于读者对知识的学习和掌握。

MATLAB在数字信号处理中的应用(第2版)造价信息

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材料名称 规格/型号 市场价
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3路输入/6路输出数字信号处理 3.24CL 查看价格 查看价格

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第1章 MATLAB R2006a基础.

1.1 MATLAB概述

1.1.1 MATLAB语言简介

1.1.2 MATLAB的主要功能

1.1.3 MATLAB R2006a的特色

1.1.4 MATLAB R2006a的目录结构

1.2 MATLAB的应用窗口

1.2.1 MATLAB桌面平台的菜单栏和工具栏

1.2.2 MATLAB桌面平台的组件窗口

1.2.3 MATLAB帮助系统的使用

1.3 MATLAB语言初步

1.3.1 矩阵

1.3.2 运算符

1.3.3 变量

1.3.4 函数

1.4 小结

1.5 习题

第2章 图形用户界面设计基础

……

MATLAB是一种功能强大的数据分析和工程计算高级语言,在工业、电子、信号处理、医学、建筑以及航空等领域有着广泛的应用。本书以最新的MATLABR2006a版本为对象,从工程实际应用的角度出发,对数字信号处理做了层次清晰、浅显易懂的介绍。.

本书从内容上可分为两大部分:基础篇和应用篇。基础篇主要介绍了MATLAB R2006a的入门基础和图形用户界面设计基础;应用篇是本书的重点,详细介绍了MATLAB R2006a关于数字信号处理方面的具体应用,主要包括数字信号处理基础、数字信号变换技术、窗函数、IIR数字滤波器的设计、FIR数字滤波器的设计、功率谱估计、小波分析在信号处理中的应用以及信号处理的图形用户界面工具。..

本书可作为高等院校数字信号处理等专业课程的教材,主要读者为数字信号处理领域的科技工作者和理工科大学相关专业的本科生、研究生,对其他领域的科研人员也有一定的参考价值。

MATLAB在数字信号处理中的应用(第2版)常见问题

  • 数字信号处理与数字信号处理器的区别是什么?

    数字信号的处理可以有多种方式方法。比如,直接过滤掉,或并行、串行等都属于数字信号处理。数字信号处理器当然是指做成一定的器件,专门用来处理数字信号的。

  • 简述数字信号处理在测控技术与仪器专业中的应用

    目前有相当一部分测控系统需要数字信号处理技术,由于是测控系统,先要测,然后控。测方面,由于目前控制器多采用数字式控制,如单片机、DSP、ARM等,需要将被测量转换为模拟量进行处理,在微控器单元,需要对...

  • 关于数字信号处理中FIR滤波器的设计的问题

    我想你是对的,这种结构是唯一的离线算法。 DSP设计主要强调的是在线算法,时域与频域来解决这个问题。 框图本身,效果是不是为了实现一个DSP设计,但如何将数据,以解决两个迅速获得他们的卷积。 ...

MATLAB在数字信号处理中的应用(第2版)文献

数字信号处理第9章 数字信号处理第9章

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评分: 4.6

数字信号处理第9章

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数字信号处理技术在气体检测中的应用 数字信号处理技术在气体检测中的应用

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评分: 4.5

基于信息化时代背景下,数字信号处理技术作为一项新型的高端技术,凭借其自身强大的优势特点,被广泛的应用于社会各个领域当中,不但为企业生产发挥其重要的作用。同时也影响着人们的生活领域,并为人们的实际生产生活提供重要的技术保障。本文主要对气体检测中滤波技术进行了论述,同时对数字信号处理技术在气体检测中的应用进行了全面分析。

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《详解matlab在科学计算中的应用(配视频教程)(含dvd光盘1张)》

第1章 matlab概述 1

1.1 matlab语言的特点 1

1.2 matlab桌面操作环境 1

1.2.1 matlab的启动与退出 2

1.2.2 matlab的主菜单 2

1.2.3 matlab命令窗口 3

1.2.4 matlab工作空间 4

1.3 matlab帮助系统 7

1.3.1 纯文本帮助 7

1.3.2 演示程序 8

1.3.3 帮助导航/浏览器 9

1.4 matlab的工具箱 10

1.4.1 matlab工具箱简介 11

1.4.2 matlab工具箱的添加 11

1.5 上机练习题 12

第2章 matlab语言程序设计基础 13

2.1 matlab语言数据类型 13

2.1.1 数值型数据 14

2.1.2 符号型数据 15

.2.1.3 字符串 15

2.1.4 元胞与结构体型数据 17

2.1.5 不同数据类型之间的转换 17

2.2 数值运算 18

2.2.1 矩阵及其运算 18

2.2.2 多项式及其运算 22

2.3 符号运算 25

2.3.1 符号表达式的操作函数 25

2.3.2 符号微积分 26

2.3.3 符号方程的求解 32

2.4 matlab语言程序控制结构 34

2.4.1 顺序结构 34

2.4.2 选择结构 36

2.4.3 循环结构 39

2.4.4 试探结构 41

2.5 m文件概述 42

2.5.1 m文件编辑器 42

2.5.2 m-脚本文件 42

2.5.3 m-函数文件 43

2.5.4 几个特殊函数 44

2.6 matlab图形绘制 47

2.6.1 二维图形的绘制 47

2.6.2 三维图形的绘制 51

2.6.3 图形修饰 55

2.6.4 动画的制作 62

2.7 上机练习题 64

第3章 误 差 理 论 65

3.1 误差的来源 65

3.1.1 模型误差 65

3.1.2 观测误差 65

3.1.3 截断误差 66

3.1.4 舍入误差 67

3.2 误差的基本概念 67

3.3 有效数字 68

3.4 误差的积累与传播 69

3.4.1 误差的积累 69

3.4.2 误差的传播 71

3.5 数值计算中应注意的问题 73

3.6 matlab语言的数值计算精度 75

3.6.1 浮点数及其运算特点 75

3.6.2 matlab中的数值计算精度 75

3.7 上机练习题 78

第4章 非线性方程(组)的求解 79

4.1 二分法 79

4.1.1 二分法基本原理 79

4.1.2 二分法的执行流程及其matlab实现 80

4.1.3 试位法 83

4.2 简单迭代法 83

4.2.1 简单迭代法基本原理 84

4.2.2 简单迭代法的执行流程及其matlab实现 84

4.2.3 简单迭代法的加速——steffensen加速 86

4.3 牛顿法 88

4.3.1 牛顿迭代法基本原理 89

4.3.2 牛顿迭代法的执行流程及其matlab实现 89

4.3.3 牛顿迭代法的变形 91

4.4 抛物线法 101

4.4.1 抛物线法基本原理 101

4.4.2 抛物线法的matlab实现 102

4.5 非线性方程组的求解 103

4.5.1 牛顿法及其matlab实现 104

4.5.2 非线性方程的matlab函数求解 107

4.6 实验范例:购房付款问题 112

4.7 上机练习题 115

第5章 线性方程组的求解 117

5.1 消去法 118

5.1.1 gauss消去法 118

5.1.2 追赶法 123

5.2 矩阵分解法 125

5.2.1 lu分解 126

5.2.2 cholesky分解 128

5.3 方程组的性态与误差分析 131

5.3.1 范数 131

5.3.2 矩阵的条件数 134

5.3.3 病态方程组的求解 136

5.4 线性方程组的matlab函数求解 138

5.5 线性方程组的迭代解法 140

5.5.1 jacobi迭代法 140

5.5.2 gauss-seidel迭代法 143

5.5.3 逐次超松弛迭代法 146

5.6 实验范例:正方形槽的电位分布 149

5.7 上机实验题 155

第6章 插值 157

6.1 插值概述 157

6.2 lagrange插值 158

6.3 newton插值 160

6.4 hermite插值 163

6.5 分段低次插值 165

6.5.1 分段线性插值 166

6.5.2 分段hermite插值 167

6.6 三次样条插值 169

6.7 二维插值 174

6.7.1 网格节点插值 175

6.7.2 散乱节点插值 180

6.8 实验范例:国土面积的计算 182

6.9 上机练习题 185

第7章 函数逼近与数据拟合 186

7.1 函数的最佳平方逼近 186

7.2 数据的最小二乘拟合 190

7.2.1 最小二乘法 190

7.2.2 多元最小二乘拟合 195

7.2.3 数据拟合的matlab函数求解 195

7.3 实验范例:薄膜渗透率的测定 209

7.4 上机练习题 212

第8章 数值积分与数值微分 213

8.1 插值型求积方法 213

8.1.1 梯形求积公式 214

8.1.2 辛普森求积公式 219

8.1.3 cotes公式 222

8.2 自适应步长求积方法 224

8.2.1 自适应步长梯形公式 225

8.2.2 自适应步长辛普森公式 226

8.2.3 自适应步长cotes公式 227

8.2.4 romberg求积公式 229

8.3 gauss求积方法 230

8.3.1 gauss求积公式的构造 231

8.3.2 几个常用的gauss求积公式 232

8.4 特殊函数的积分 237

8.4.1 振荡函数的积分 237

8.4.2 反常(广义)积分 238

8.4.3 重积分的近似计算 241

8.5 数值积分的matlab函数求解 243

8.5.1 trapz()函数 243

8.5.2 quad()函数 243

8.5.3 quadgk()函数 244

8.5.4 dblquad()函数 246

8.5.5 triplequad()函数 248

8.6 数值微分 249

8.6.1 问题的提出 249

8.6.2 中心差分算法 249

8.6.3 梯度和法矢量的数值计算 251

8.7 实验范例:自行车轮饰物的运动轨迹 254

8.8 上机练习题 257

第9章 微分方程问题的求解 259

9.1 单步方法 259

9.1.1 euler方法 259

9.1.2 euler方法的改进 262

9.1.3 runge-kutta方法 264

9.2 线性多步法 269

9.2.1 adams外推公式 269

9.2.2 adams内插公式 270

9.2.3 adams预测校正公式 271

9.3 一阶微分方程组和高阶微分方程组 273

9.3.1 一阶微分方程组 273

9.3.2 高阶微分方程组 274

9.3.3 微分方程组的matlab函数求解 276

9.4 边值问题的求解 285

9.4.1 打靶法 286

9.4.2 边值问题的matlab函数求解 290

9.5 实验范例:单摆模型及其拓展 292

9.6 上机练习题 296

第10章 矩阵特征值与特征向量的计算 298

10.1 幂法及反幂法 298

10.1.1 幂法 298

10.1.2 幂法的加速 304

10.1.3 反幂法 307

10.2 jacobi方法 311

10.2.1 实对称矩阵的旋转正交相似变换 311

10.2.2 jacobi方法 313

10.3 qr方法 315

10.3.1 qr方法的基本思想 315

10.3.2 化一般矩阵为拟上三角矩阵 316

10.3.3 基本qr方法的matlab程序实现 321

10.4 特征值与特征向量的matlab函数求解 323

10.5 实验范例:遗传模型 326

10.6 上机练习题 332

第11章 优化问题的求解 334

11.1 最优化问题概述 334

11.2 线性规划 337

11.3 无约束优化 340

11.4 单目标约束优化 349

11.4.1 带有变量边界约束的优化 349

11.4.2 多变量约束优化 350

11.4.3 二次规划 353

11.4.4 半无限约束优化 356

11.5 多目标约束优化 360

11.5.1 极小极大优化 360

11.5.2 目标规划 362

11.6 最小二乘优化 363

11.6.1 线性最小二乘优化 363

11.6.2 非线性最小二乘优化 365

11.7 混合整数规划 368

11.7.1 线性整数规划(lip) 368

11.7.2 非线性整数规划(nlip) 372

11.7.3 0-1规划 374

11.8 实验范例:投资的收益与风险 375

11.9 上机练习题 379

第12章 数值模拟 381

12.1 蒙特卡罗方法 381

12.1.1 蒙特卡罗方法基本思想 381

12.1.2 蒙特卡罗方法的收敛性与误差估计 383

12.2 随机数 385

12.2.1 随机数的定义及产生 385

12.2.2 伪随机数 385

12.2.3 随机变量的分布与数字特征 395

12.2.4 随机数的应用 398

12.3 实验范例:报童的策略 411

12.4 上机练习题 417

第13章 数值计算方法实际应用案例 418

13.1 水塔水流量的估计 418

13.2 导弹系统的改进 430

13.3 飞行管理问题 437

13.4 上机练习题 442

参考文献 4442100433B

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