基于MATLAB的數(shù)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(shù)和頻譜分析
1.1　信號的時域分析——波形的產(chǎn)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(nèi)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(shù)及MATLAB實踐
1.2.1　連續(xù)時間周期信號的傅里葉級數(shù)CTFS
1.2.2　實踐目的
1.2.3　實踐內(nèi)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(nèi)容
1.3.4　MATLAB實踐
1.3.5　參考實例
第2章　數(shù)字信號處理的MATLAB實現(xiàn)
2.1　序列的傅里葉變換的MATLAB實現(xiàn)
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(xiàn)
2.2　周期序列離散傅里葉級數(shù)及傅里葉變換的MATLAB實現(xiàn)
2.2.1　周期序列離散傅里葉級數(shù)及傅里葉變換表示
2.2.2　周期序列離散傅里葉級數(shù)及傅里葉變換的MATLAB實現(xiàn)
2.3　利用Z變換分析信號和系統(tǒng)頻域特性的MATLAB實現(xiàn)
2.3.1　利用Z變換分析信號和系統(tǒng)的頻域特性
2.3.2　利用Z變換分析信號和系統(tǒng)頻域特性的MATLAB實現(xiàn)
2.4　離散傅里葉變換（DFT）的MAT LAB實現(xiàn)
2.4.1　DFT的定義
2.4.2　DFT的MATLAB實現(xiàn)
2.4.3　離散傅里葉變換的基本性質(zhì)的MATLAB實現(xiàn)
2.4.4　頻率域采樣
2.5　用FFT實現(xiàn)周期信號的頻譜分析及其MATLAB實現(xiàn)
2.5.1　用FFT計算離散時間Forrier級數(shù)（DTFS）
2.5.2　用FFT計算連續(xù)時間Fourier級數(shù)（CTFS）
2.5.3　用FFT實現(xiàn)周期信號的頻譜分析
2.6　時域離散系統(tǒng)的基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與狀態(tài)變量分析法的MATLAB實現(xiàn)
2.6.1　級聯(lián)型濾波器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的MATLAB實現(xiàn)
2.6.2　并聯(lián)型濾波器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的MATLAB練習
2.7　無限脈沖響應(yīng)數(shù)字濾波器的MATLAB實現(xiàn)
2.7.1　用脈沖響應(yīng)不變法設(shè)計IIR數(shù)字低通濾波器的MATLAB實現(xiàn)
2.7.2　用雙線性變換法設(shè)計IIR數(shù)字低通濾波器的MATLAB實現(xiàn)
2.8　有限脈沖響應(yīng)數(shù)字濾波器的MATLAB實現(xiàn)
2.8.1　線性相位FIR數(shù)字濾波器的條件和特點
2.8.2　利用窗函數(shù)法設(shè)計FIR濾波器的MATLAB實現(xiàn)
2.8.3　利用頻率采樣法設(shè)計FIR濾波器的MATLAB實現(xiàn)
2.8.4　利用切比雪夫逼近法設(shè)計FIR濾波器的MATLAB實現(xiàn)
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(jié)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(jié)果的影響
3.3.5　小波變換在消噪過程中的作用和關(guān)鍵因素
第4章　離散信號與系統(tǒng)及其MATLAB實現(xiàn)
4.1　線性離散信號及系統(tǒng)的模塊圖
4.2　離散時間序列卷積和的MATLAB實現(xiàn)
4.3　離散系統(tǒng)單位響應(yīng)的MATLAB實現(xiàn)
4.4　LTI離散系統(tǒng)響應(yīng)的MATLAB實現(xiàn)
4.5　信號的MATLAB實現(xiàn)
4.6　離散序列的運算及MATLAB實現(xiàn)
4.7　圖形用戶界面的實現(xiàn)
第5章　基于MATLAB的FIR濾波器設(shè)計
5.1　MATLAB簡介
5.2　窗函數(shù)設(shè)計法和等波紋濾波器設(shè)計
5.2.1　窗函數(shù)設(shè)計法
5.2.2　等波紋濾波器設(shè)計
5.3　窗函數(shù)法和等波紋法設(shè)計FIR濾波器的：MATLAB實現(xiàn)
第6章　基于MATLAB的離散時間全通系統(tǒng)和系統(tǒng)辨識的實現(xiàn)
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(tǒng)
6.3　基于DTFT的數(shù)字濾波器設(shè)計
6.3.1　基本概念
6.3.2　有限長沖激響應(yīng)（FIR）數(shù)字濾波器設(shè)計
6.3.3　濾波器的技術(shù)要求
6.4　系統(tǒng)辨識
6.4.1　基本概念
6.4.2　數(shù)據(jù)處理
6.4.3　系統(tǒng)參數(shù)模型估計
6.5　DTFT系統(tǒng)的MATLAB實現(xiàn)
6.5.1　離散時間全通系統(tǒng)
6.5.2　程序運行結(jié)果
6.6　基于DTFT的濾波器設(shè)計的MATLAB實現(xiàn)
6.6.1　濾波器設(shè)計
6.6.2　濾波器驗證
6.6.3　程序運行結(jié)果
6.7　系統(tǒng)辨識的MATLAB實現(xiàn)
6.7.1　輸入信號的產(chǎn)生
6.7.2　系統(tǒng)參數(shù)模型估計及模型驗證
6.7.3　程序運行結(jié)果
第7章　股票市場的線性預(yù)測
7.1　股市線性預(yù)測的原理
7.2　利用MATLAB實現(xiàn)股市線性預(yù)測的編程思想
7.3　計算機仿真股市線性預(yù)測模型
7.4　MATLAB程序設(shè)計
7.4.1　主界面程序
7.4.2　預(yù)測器主程序
7.4.3　預(yù)測模型程序
7.4.4　求解系數(shù)子程序
7.4.5　數(shù)據(jù)載入子程序
7.4.6　信源子程序
第8章　基于小波變換的數(shù)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(xiàn)
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(tǒng)
9.1　緒論
9.1.1　ITS的起源
9.1.2　ITS的發(fā)展
9.2　系統(tǒng)概述
9.2.1　系統(tǒng)構(gòu)成
9.2.2　系統(tǒng)工作原理
9.3　車牌圖像預(yù)處理
9.3.1　圖像的灰度變換
9.3.2　灰度變換的MATLAB仿真結(jié)果
9.3.3　二值化及其邊緣檢測
9.3.4　二值化的MATLAB仿真結(jié)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(xiàn)
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(chǔ)知識
9.5.2　識別內(nèi)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(xiàn)
10.2　計算機信號壓縮及仿真結(jié)果
10.2.1　應(yīng)用小波變換對鳥叫聲信號進行壓縮和重構(gòu)
10.2.2　應(yīng)用小波變換對火車鳴笛聲信號進行壓縮和重構(gòu)
10.2.3　應(yīng)用小波變換對鑼聲信號進行壓縮和重構(gòu)
10.2.4　對信號壓縮重構(gòu)中的仿真結(jié)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(shù)模型高階譜估計
11.3.1　ARMA模型及其模擬產(chǎn)生
11.3.2　MA模型的參數(shù)估計
11.3.3　AR模型的參數(shù)估計
11.3.4　ARMA模型的參數(shù)估計
11.3.5　基于ARMA模型的高階統(tǒng)計量估計
11.4　自適應(yīng)線性預(yù)測
11.4.1　誤差準則
11.4.2　自適應(yīng)算法
11.5　基于倒譜的沖激響應(yīng)和信號恢復(fù)
11.6　程序及其結(jié)果分析
11.6.1　自適應(yīng)線性預(yù)測
11.6.2　基于倒譜的沖激響應(yīng)辨識和信號恢復(fù)
11.6.3　參數(shù)模型高階譜估計——ARMA
第12章　基于MATLAB的DCT數(shù)字水印技術(shù)
12.1　信息隱藏與數(shù)字水印技術(shù)
12.1.1　信息隱藏的主要分支
12.1.2　信息隱藏技術(shù)
12.1.3　水印技術(shù)
12.2　數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用
12.2.1　研究數(shù)字水印的意義
12.2.2　數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
12.2.3　數(shù)字水印的分類
12.2.4　數(shù)字水印的嵌入和恢復(fù)
12.2.5　數(shù)字水印的典型算法
12.2.6　數(shù)字水印性能度量指標
12.3　基于MATLAB的DCT數(shù)字水印技術(shù)
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(shù)字水印中的應(yīng)用
說明
參考文獻