基于MATLAB的数字信号处理与实践开发 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王嘉梅 编

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• MATLAB
• 信号处理
• 数字信号处理
• 算法实现
• 实践开发
• 通信工程
• 电子工程
• 图像处理
• 数据分析
• 工程应用

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560619194

版次：1

商品编码：10778021

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-12-01

用纸：胶版纸

页数：257

字数：391000

正文语种：中文

内容简介

　　 《基于MATLAB的数字信号处理与实践开发》系统地讲述了利用MATLAB进行数字信号处理等基本知识的应用及综合设计开发实例。《基于MATLAB的数字信号处理与实践开发》分两篇，共12章。第一篇为MATLAB实践篇，由第1章和第2章组成。第1章讲述了信号、连续时间周期信号的傅里叶级数及频谱分析；第2章系统地讲述了数字信号处理的MATLAB实现。第二篇为MATLAB综合开发篇，由第3章至第12章组成，主要以MATLAB软件为基础进行数字信号处理综合实践和开发应用，包括小波消噪、系统辨识、股市预测、图像压缩、车牌识别、高阶谱分析、数字水印技术等，这些章节中的实例使用了许多MATLAB语句及界面，可使读者迅速掌握MATLAB编程及综合开发的技巧，提高数字信号处理实践开发的效率。
　　 《基于MATLAB的数字信号处理与实践开发》构思新颖，实践性强，内容丰富，深入浅出，所有程序及应用实例均可通过MATLAB上机调试。无论是对数字信号处理的学习，还是利用MATLAB开发实践性课题，或是培养创新精神和解决实际问题，《基于MATLAB的数字信号处理与实践开发》都具有十分重要的意义。

目录

第一篇 MATLAB实践篇
第1章 信号、连续时间周期信号的傅里叶级数和频谱分析
1.1 信号的时域分析——波形的产生和信号的基本运算及MATLAB实践
1.1.1 信号的表示及可视化
1.1.2 实践目的
1.1.3 实践内容
1.1.4 MATLAB实践
1.1.5 参考实例

1.2 连续时间周期信号的傅里叶级数及MATLAB实践
1.2.1 连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS
1.2.2 实践目的
1.2.3 实践内容
1.2.4 MATLAB实践
1.2.5 参考实例

1.3 连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实践
1.3.1 连续时间周期信号的频谱分析
1.3.2 实践目的
1.3.3 实践内容
1.3.4 MATLAB实践
1.3.5 参考实例

第2章 数字信号处理的MATLAB实现
2.1 序列的傅里叶变换的MATLAB实现
2.1.1 序列x（n）的傅里叶变换公式
2.1.2 序列的傅里叶变换的MATLAB实现

2.2 周期序列离散傅里叶级数及傅里叶变换的MATLAB实现
2.2.1 周期序列离散傅里叶级数及傅里叶变换表示
2.2.2 周期序列离散傅里叶级数及傅里叶变换的MATLAB实现

2.3 利用Z变换分析信号和系统频域特性的MATLAB实现
2.3.1 利用Z变换分析信号和系统的频域特性
2.3.2 利用Z变换分析信号和系统频域特性的MATLAB实现

2.4 离散傅里叶变换（DFT）的MAT LAB实现
2.4.1 DFT的定义
2.4.2 DFT的MATLAB实现
2.4.3 离散傅里叶变换的基本性质的MATLAB实现
2.4.4 频率域采样

2.5 用FFT实现周期信号的频谱分析及其MATLAB实现
2.5.1 用FFT计算离散时间Forrier级数（DTFS）
2.5.2 用FFT计算连续时间Fourier级数（CTFS）
2.5.3 用FFT实现周期信号的频谱分析

2.6 时域离散系统的基本网络结构与状态变量分析法的MATLAB实现
2.6.1 级联型滤波器网络结构的MATLAB实现
2.6.2 并联型滤波器网络结构的MATLAB练习

2.7 无限脉冲响应数字滤波器的MATLAB实现
2.7.1 用脉冲响应不变法设计IIR数字低通滤波器的MATLAB实现
2.7.2 用双线性变换法设计IIR数字低通滤波器的MATLAB实现

2.8 有限脉冲响应数字滤波器的MATLAB实现
2.8.1 线性相位FIR数字滤波器的条件和特点
2.8.2 利用窗函数法设计FIR滤波器的MATLAB实现
2.8.3 利用频率采样法设计FIR滤波器的MATLAB实现
2.8.4 利用切比雪夫逼近法设计FIR滤波器的MATLAB实现
第二篇 MATLAB综合开发篇

第3章 基于MATLAB的小波信号消噪
3.1 小波变换在信号消噪中的原理与算法
3.2 常用小波介绍
3.3 基于MATLAB的小波信号消噪
3.3.1 基于MATLAB的小波信号消噪
3.3.2 小波阈值对信号消噪结果的影响
3.3.3 基于MATLAB的小波包信号消噪
3.3.4 不同小波对消噪结果的影响
3.3.5 小波变换在消噪过程中的作用和关键因素

第4章 离散信号与系统及其MATLAB实现
4.1 线性离散信号及系统的模块图
4.2 离散时间序列卷积和的MATLAB实现
4.3 离散系统单位响应的MATLAB实现
4.4 LTI离散系统响应的MATLAB实现
4.5 信号的MATLAB实现
4.6 离散序列的运算及MATLAB实现
4.7 图形用户界面的实现

第5章 基于MATLAB的FIR滤波器设计
5.1 MATLAB简介
5.2 窗函数设计法和等波纹滤波器设计
5.2.1 窗函数设计法
5.2.2 等波纹滤波器设计
5.3 窗函数法和等波纹法设计FIR滤波器的：MATLAB实现

第6章 基于MATLAB的离散时间全通系统和系统辨识的实现
6.1 离散时间Fourier变换
6.1.1 基本概念
6.1.2 离散时间Fourier变换

6.2 离散时间全通系统
6.3 基于DTFT的数字滤波器设计
6.3.1 基本概念
6.3.2 有限长冲激响应（FIR）数字滤波器设计
6.3.3 滤波器的技术要求

6.4 系统辨识
6.4.1 基本概念
6.4.2 数据处理
6.4.3 系统参数模型估计

6.5 DTFT系统的MATLAB实现
6.5.1 离散时间全通系统
6.5.2 程序运行结果

6.6 基于DTFT的滤波器设计的MATLAB实现
6.6.1 滤波器设计
6.6.2 滤波器验证
6.6.3 程序运行结果

6.7 系统辨识的MATLAB实现
6.7.1 输入信号的产生
6.7.2 系统参数模型估计及模型验证
6.7.3 程序运行结果

第7章 股票市场的线性预测
7.1 股市线性预测的原理
7.2 利用MATLAB实现股市线性预测的编程思想
7.3 计算机仿真股市线性预测模型
7.4 MATLAB程序设计
7.4.1 主界面程序
7.4.2 预测器主程序
7.4.3 预测模型程序
7.4.4 求解系数子程序
7.4.5 数据载入子程序
7.4.6 信源子程序

第8章 基于小波变换的数字图像处理及其运用
8.1 小波变换
8.2 二维小波三级变换的MATLAB实现
8.3 基于小波变换的图像压缩
8.4 基于小波变换的图像去噪
8.5 基于小波变换的图像增强
8.6 基于小波变换的图像融合

第9章 基于MATLAB的高速公路车牌识别系统
9.1 绪论
9.1.1 ITS的起源
9.1.2 ITS的发展

9.2 系统概述
9.2.1 系统构成
9.2.2 系统工作原理

9.3 车牌图像预处理
9.3.1 图像的灰度变换
9.3.2 灰度变换的MATLAB仿真结果
9.3.3 二值化及其边缘检测
9.3.4 二值化的MATLAB仿真结果

9.4 牌照图像的提取
9.4.1 车牌区域提取
9.4.2 车牌区域提取的：MATLAB实现
9.4.3 车牌字符的分割

9.5 字符识别
9.5.1 字符识别的基础知识
9.5.2 识别内容
9.5.3 字符图像的细化和归一化
9.5.4 字符识别
9.6 车牌识别仿真实例

第10章 基于MATLAB的小波信号压缩
10.1 信号的离散小波变换
10.1.1 分辨率分析和Mallat算法
10.1.2 基于MATLAB的小波信号压缩算法实现

10.2 计算机信号压缩及仿真结果
10.2.1 应用小波变换对鸟叫声信号进行压缩和重构
10.2.2 应用小波变换对火车鸣笛声信号进行压缩和重构
10.2.3 应用小波变换对锣声信号进行压缩和重构
10.2.4 对信号压缩重构中的仿真结果分析

第11章 基于MATLAB的高阶谱分析
11.1 高阶累积量和高阶谱
11.1.1 高阶累积量
11.1.2 高阶谱

11.2 高阶累积量的估计
11.3 参数模型高阶谱估计
11.3.1 ARMA模型及其模拟产生
11.3.2 MA模型的参数估计
11.3.3 AR模型的参数估计
11.3.4 ARMA模型的参数估计
11.3.5 基于ARMA模型的高阶统计量估计

11.4 自适应线性预测
11.4.1 误差准则
11.4.2 自适应算法
11.5 基于倒谱的冲激响应和信号恢复
11.6 程序及其结果分析
11.6.1 自适应线性预测
11.6.2 基于倒谱的冲激响应辨识和信号恢复
11.6.3 参数模型高阶谱估计——ARMA

第12章 基于MATLAB的DCT数字水印技术
12.1 信息隐藏与数字水印技术
12.1.1 信息隐藏的主要分支
12.1.2 信息隐藏技术
12.1.3 水印技术

12.2 数字水印技术的应用
12.2.1 研究数字水印的意义
12.2.2 数字水印技术的应用领域
12.2.3 数字水印的分类
12.2.4 数字水印的嵌入和恢复
12.2.5 数字水印的典型算法
12.2.6 数字水印性能度量指标

12.3 基于MATLAB的DCT数字水印技术
12.3.1 引言
12.3.2 DCT变换
12.3.3 水印嵌入和提取算法
12.3.4 MATLAB在数字水印中的应用
说明
参考文献

前言/序言

　　目前，数字信号处理理论与应用已成为一门极其重要的高新技术学科。本书紧紧围绕近年来电子信息学科专业及其实践性环节的建设与发展，并利用功能强大、交互性好的可视化工具MATLAB在信号处理方面得天独厚的优势，以多年来我们在数字信号处理方面的实践教学、毕业设计及综合设计开发实践成果为依托，将数字信号处理的MATLAB实现及综合设计实践融合在一起。通过大量的应用实例，全面系统地讲述应用MATLAB对数字信号与系统进行处理分析与实现的具体方法和实践开发过程。这样做的目的在于让读者在学习数字信号处理理论知识的同时，掌握MATLAB的使用，将大量繁杂的数学运算用MATLAB进行形象、直观的计算机模拟与仿真实现，从而加深对数字信号处理方法及应用的理解。
　　本书分两篇，共12章。第一篇为MATLAB实践篇，由第1章和第2章组成。第1章讲述了信号、连续时间周期信号的傅里叶级数及频谱分析，适合于信号处理仿真实验；第2章系统地讲述了数字信号处理的MATLAB实现，适合于系统学习数字信号处理基本知识的MATLAB仿真练习。第二篇为MATLAB综合开发篇，由第3章至第12章组成，主要讲述基于MATLAB的
　　数字信号处理综合实践和开发应用。第3章讲述了基于MATLAB的小波信号消噪；第4章讲述了离散信号与系统及其MATLAB实现；第5章讲述了基于MATLAB的FIR滤波器设计；第6章讲述了基于MATLAB的离散时间全通系统和系统辨识的实现；第7章讲述了股票市场的线性预测；第8章讲述了基于小波变换的数字图像处理及其运用；第9章讲述了基于MATLAB的高速公路车牌识别系统；第10章讲述了基于MATLAB的小波信号压缩；第11章讲述了基于MATLAB的高阶谱分析；第12章讲述了基于MATLAB的DCT数字水印技术。
　　本书的主要服务对象是：理工科高等院校电子、通信、电气与计算机类专业的教师、本科生及研究生，从事数字信号处理与分析的相关科研人员，以及对利用MATLAB进行数字信号处理研究感兴趣的读者。
　　本书由王嘉梅主编并编写了第1章、第2章的2.1-2.6节、第3章和第5-11章的内容；吴庆畅编写了第2章的2.7、2.8节和第4章的内容；尹世堂和吴庆畅编写了第12章的内容；王嘉祥参与了第1章内容的编写。
　　在本书的编写过程中，参考了电子信息工程专业、电气工程及其自动化专业毕业生朱华、陆高、赵树江、龙碧喜、薛维、田维马、虎雁华、郭建华、施秀萍、和泉月、赵家锐、张艳芬、杨国材、罗东会、苏红、陆高、杨跃武、张世仓、桂龙祥、李子成、陈丽媛、赵恒、何顺龙等同学的毕业设计程序及仿真等内容。在本书第2章的编写过程中，编者参阅了丁玉美等编写的《数字信号处理》（西安电子科技大学出版社出版）和陈怀琛教授等翻译的《数字信号处理及其MATLAB实现》等书。西安电子科技大学出版社为本书的出版给予了很大的帮助，在此，一并表示衷心的感谢。
　　全书由王嘉梅统稿，吴庆畅、文永华、王嘉祥等同志参与了书稿的审阅。
　　书中不妥和疏漏之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
　　王嘉梅
　　2007年7月

潜入数字信号的幽深海洋：算法、实现与应用 数字信号处理，作为连接物理世界与信息世界的桥梁，已渗透到我们生活的方方面面。从智能手机里的音频增强，到医疗影像的清晰成像，再到通信系统的可靠传输，背后都离不开这场波澜壮阔的数字信号处理革命。本书旨在为你揭开这门学科神秘的面纱，带领你深入探索其核心理论，掌握实用的算法，并亲身实践开发，让你能够驾驭数字信号的洪流，创造出真正具有影响力的技术与产品。 理论基石：构建坚实的认知框架 数字信号处理的魅力，首先在于其严谨而优雅的数学理论。我们将从最基本的概念出发，逐步构建起完整的理论体系。 信号的本质与分类： 我们将首先理解什么是信号，以及它们如何根据不同的属性进行分类，例如模拟信号与数字信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号等。这将帮助你建立对信号世界的初步认知，并理解为何数字信号处理如此重要。 离散时间系统： 数字信号的处理离不开对离散时间系统的分析。我们将深入探讨线性时不变（LTI）系统的基本性质，理解卷积运算在系统响应中的核心作用。通过对系统函数的深入理解，你将能够预测和分析任何LTI系统的行为。 傅里叶变换的魔力： 傅里叶变换是理解信号频谱特性的强大工具。我们将详细讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）以及快速傅里叶变换（FFT）的原理。你将学会如何将时域信号转换到频域，从而揭示信号的频率成分，为后续的滤波、分析等操作打下基础。 Z变换的深层洞察： Z变换作为连续时间傅里叶变换在离散时间系统中的对应，提供了分析因果性、稳定性以及系统特性的另一视角。我们将详细解析Z变换的性质，并演示如何利用它来分析和设计数字滤波器。 采样理论的精妙： 从模拟信号到数字信号的转换，采样是关键的一步。我们将深入理解奈奎斯特-香农采样定理，以及过采样和欠采样的影响。你将掌握如何选择合适的采样率，以避免混叠现象，并最大限度地保留原始信号的信息。 量化与编码： 数字信号的另一个重要环节是对模拟信号的量化和编码。我们将探讨不同的量化策略，以及它们对信号保真度的影响。理解这些过程，有助于你更全面地认识数字信号的形成过程。 核心算法：驾驭信号处理的十八般武艺 理论是指导，算法是实践。本书将聚焦于数字信号处理中最常用、最核心的算法，并辅以清晰的讲解和直观的示例。 滤波器的设计与应用： 滤波器是数字信号处理的基石，用于去除噪声、增强特定频率成分或分离信号。我们将详细介绍数字滤波器的两大类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 IIR滤波器： 学习Butterworth、Chebyshev、Elliptic等经典IIR滤波器的设计方法，理解其高效率和潜在的相位失真。 FIR滤波器： 掌握窗函数法、频率采样法等FIR滤波器设计技术，领略其线性相位特性和稳定性优势。 滤波器设计工具： 介绍如何利用各种工具（例如MATLAB中的滤波器设计工具箱）来辅助滤波器设计，并进行性能评估。 变换域的信号处理： 基于傅里叶变换，我们将在变换域进行信号处理。 谱分析： 学习如何通过傅里叶变换来分析信号的功率谱密度（PSD）和幅度谱，洞察信号的频率特性。 变换域滤波： 演示如何在频域设计和应用滤波器，实现高效的噪声抑制和信号增强。 自适应滤波的智能： 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以实现最优的滤波效果。我们将深入讲解LMS（Least Mean Squares）和RLS（Recursive Least Squares）等经典自适应滤波算法，并展示其在噪声消除、回声消除等方面的强大应用。 相关与卷积： 深入理解相关和卷积运算的意义和应用。 相关： 学习如何利用相关函数来检测信号的相似性、识别信号模式以及测量延迟。 卷积： 再次强调卷积在LTI系统分析中的重要性，并演示如何通过卷积来实现信号的滤波和变换。 采样率转换： 在不同采样率的系统之间进行数据交换时，需要进行采样率转换。我们将讲解上采样和下采样的原理和实现方法，以及在实际应用中的注意事项。 多速率信号处理： 探讨多速率信号处理的技术，例如抽取（decimation）和插值（interpolation），它们在高效信号处理和系统设计中扮演着重要角色。 参数估计： 学习如何从观测到的信号中估计出信号的某些未知参数，例如信号的频率、振幅、相位等。 实践开发：将理论转化为现实的工具 理论与算法的掌握，最终需要通过实践来巩固和升华。本书将强调实践的重要性，并提供清晰的指导，让你能够亲手构建出自己的数字信号处理系统。 开发环境的搭建与基础： 虽然本书不直接依赖于特定软件，但我们将深入讲解如何利用通用的编程语言和工具（例如Python配合NumPy、SciPy库，或者其他类似的科学计算环境）来模拟和实现数字信号处理算法。你将学会如何读取、生成、操作和可视化数字信号。 从零开始的算法实现： 我们将指导你一步步地将所学的算法用代码实现。从简单的滤波功能，到复杂的自适应系统，你将亲身体验算法从概念到代码的转化过程。 真实世界的数据集： 鼓励你使用公开的、真实的数字信号数据集进行实践。例如，音频信号、生物医学信号、通信信号等，通过处理这些真实数据，你将更能体会到算法的实际价值和挑战。 项目驱动的学习： 本书将穿插一系列精心设计的项目，涵盖了数字信号处理的经典应用领域。 音频信号处理： 实现音频降噪、音效增强、语音识别等功能。 图像信号处理： 学习基本的图像滤波、边缘检测、图像增强等技术。 通信系统仿真： 搭建简单的通信系统模型，实现信号的调制、解调和信道模拟。 生物医学信号分析： 探索心电图（ECG）或脑电图（EEG）等信号的初步分析方法。 调试与优化技巧： 在实践开发过程中，调试和优化是必不可少的环节。我们将分享一些实用的调试技巧和性能优化策略，帮助你高效地解决问题并提升算法的运行效率。 结果的分析与解读： 学习如何科学地分析和解读算法的运行结果，通过可视化手段展示信号的变化，并对算法的性能进行量化评估。 开放式探索与创新： 在掌握了基础理论和实践方法后，本书将鼓励你进行开放式的探索和创新。尝试修改现有算法，设计新的处理流程，或者将所学知识应用于你感兴趣的领域。 学习本书，你将获得： 坚实的理论基础： 深刻理解数字信号处理的数学原理和核心概念。 强大的算法能力： 掌握多种常用数字信号处理算法的设计和应用。 卓越的实践技能： 能够独立利用编程工具实现和验证数字信号处理算法。 解决实际问题的能力： 能够将数字信号处理技术应用于音频、图像、通信等多个领域。 持续学习的动力： 培养独立解决问题和探索创新的能力，为未来的深入学习和研究奠定基础。 无论你是初次接触数字信号处理的学生，还是希望在现有基础上提升技能的工程师，亦或是对技术革新充满好奇的研究者，本书都将是你不可或缺的学习伙伴。让我们一同踏上这场激动人心的数字信号探索之旅，解锁技术创新的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《基于MATLAB的数字信号处理与实践开发》是一本非常优秀的教材。我之前尝试过其他一些DSP的书籍，但往往因为理论过于抽象或者代码示例不够完整而半途而废。这本书的优点在于，它找到了一个绝佳的平衡点。作者们既没有放弃严谨的理论推导，又能够用清晰易懂的语言将复杂的概念阐释清楚，并且最关键的是，每一项理论讲解后面都紧跟着相应的MATLAB实践。我特别喜欢书中关于“信号的产生与处理”这一章节，通过MATLAB，我可以轻松地生成各种类型的信号，比如正弦波、方波、噪声信号，然后尝试对它们进行滤波、变换等操作，直观地观察信号的变化。这种“边学边做”的学习模式，极大地提高了我的学习效率和兴趣。而且，书中提供的代码不仅是“能跑”，更是“好用”，包含了许多实用的技巧和建议，让我能够快速掌握DSP开发的要领。

评分☆☆☆☆☆

这本《基于MATLAB的数字信号处理与实践开发》简直是给我打开了一扇新世界的大门！我之前对数字信号处理（DSP）一直有点懵懵懂懂，觉得它理论艰深，离实际应用遥远。但这本书完全颠覆了我的认知。它并非枯燥地堆砌公式和定理，而是巧妙地将理论知识与MATLAB的强大工具相结合，让我能够亲手“玩转”信号。从最基础的采样、量化，到傅里叶变换、滤波器设计，再到更高级的谱估计和自适应滤波，每一个概念都被解释得深入浅出，并且都配有详细的MATLAB代码示例。我尤其喜欢书中那些“动手实践”的章节，它们鼓励我不仅仅是阅读，更是去运行、修改、调试代码，从而真正理解每个算法的原理和效果。比如，当我通过代码看到不同窗口函数对频谱泄露的影响时，那种“豁然开朗”的感觉是任何教科书都无法比拟的。这本书的结构安排也非常合理，从易到难，循序渐进，即使是DSP新手也能很快上手。它不是那种“一次性读完就放下”的书，而是一本可以反复查阅、学习的工具书，随着我对DSP理解的加深，我总能在书中找到新的启发和应用。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，在我翻阅《基于MATLAB的数字信号处理与实践开发》之前，对数字信号处理的理解仅限于课本上的几条公式，感觉离实际应用十万八千里。然而，这本书彻底改变了我的看法。它以一种极为务实的姿态，将理论与实践无缝衔接。我特别赞赏书中对每一个算法的讲解都配有完整的MATLAB代码，并且这些代码都经过了精心的优化和注释，非常易于理解和修改。比如，在介绍FFT（快速傅里叶变换）时，书中不仅解释了其数学原理，还提供了如何用MATLAB实现FFT以及如何通过FFT分析信号频谱的详细步骤。我亲自动手运行了书中的代码，对比了不同信号的频谱特性，那种对信号成分的洞察力瞬间提升。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些实际应用案例，比如音频信号处理、图像信号处理等，这让我看到了DSP技术在现实世界中的强大生命力。这本书让我觉得，DSP不再是遥不可及的理论，而是触手可及的实用技术。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入数字信号处理领域的学生，而《基于MATLAB的数字信号处理与实践开发》这本书，无疑是我学习路上的“及时雨”。我原本以为DSP会是一门枯燥乏味的学科，但这本书通过MATLAB这个生动形象的工具，将抽象的理论变得触手可及。我非常欣赏书中对每一个概念的讲解方式，它不是简单地给出定义，而是通过大量的图示和MATLAB代码示例，来帮助读者建立直观的理解。比如，在学习“采样定理”时，书中不仅详细解释了理论，还提供了MATLAB代码，让我可以通过改变采样率来观察欠采样和过采样现象，深刻体会到采样定理的重要性。此外，书中关于“数字滤波器设计”的部分也让我受益匪浅，我学会了如何使用MATLAB的滤波器设计工具箱，根据性能指标（如通带、阻带、过渡带等）来设计FIR和IIR滤波器，并且能够通过仿真来验证滤波器的实际效果。这本书让我从被动接受知识，转变为主动探索和实践，极大地激发了我对DSP的浓厚兴趣。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本《基于MATLAB的数字信号处理与实践开发》的时候，内心是有些忐忑的，毕竟“数字信号处理”这个词听起来就不是那么容易啃。但事实证明，我的担心完全是多余的。作者团队以一种极其接地气的方式，把原本晦涩的DSP概念转化成了生动形象的实践过程。他们没有回避复杂的理论，但关键在于，他们给了我们一个强大的工具——MATLAB——来“驯服”这些理论。书中的每一个章节，都会先清晰地阐述理论背景，然后立即引导我们进入MATLAB环境，通过实际的代码实现来验证和深化理解。我印象最深刻的是关于滤波器设计的部分，书里不仅介绍了FIR和IIR滤波器的设计方法，还提供了丰富的MATLAB函数调用示例，让我能够根据不同的应用场景，轻松地设计出满足要求的滤波器，并且还能通过绘制频率响应图来直观地评估其性能。这本书的价值在于，它不仅仅教授我们“是什么”，更教会我们“怎么做”。它让我从一个理论学习者，变成了一个能够独立进行DSP系统开发的实践者。

评分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

物流挺快的，物流挺快的，书挺好的，好书

评分☆☆☆☆☆

东西还不错，没有用了还

评分☆☆☆☆☆

学通信，matlab必备

评分☆☆☆☆☆

内容比较实在，很实用，比较适合初学信号处理的人

评分☆☆☆☆☆

东西还不错，没有用了还

评分☆☆☆☆☆

书不错，正在看。

评分☆☆☆☆☆

很喜欢:..?&王嘉梅王嘉梅，他的每一本书几本上都有，这本基于的数字信号处理与实践开发很不错，基于的数字信号处理与实践开发系统地讲述了利用进行数字信号处理等基本知识的应用及综合设计开发实例。基于的数字信号处理与实践开发分两篇，共12章。第一篇为实践篇，由第1章和第2章组成。第1章讲述了信号、连续时间周期信号的傅里叶级数及频谱分析第2章系统地讲述了数字信号处理的实现。第二篇为综合开发篇，由第3章至第12章组成，主要以软件为基础进行数字信号处理综合实践和开发应用，包括小波消噪、系统辨识、股市预测、图像压缩、车牌识别、高阶谱分析、数字水印技术等，这些章节中的实例使用了许多语句及界面，可使读者迅速掌握编程及综合开发的技巧，提高数字信号处理实践开发的效率。基于的数字信号处理与实践开发构思新颖，实践性强，内容丰富，深入浅出，所有程序及应用实例均可通过上机调试。无论是对数字信号处理的学习，还是利用开发实践性课题，或是培养创新精神和解决实际问题，基于的数字信号处理与实践开发都具有十分重要的意义。目前，数字信号处理理论与应用已成为一门极其重要的高新技术学科。本书紧紧围绕近年来电子信息学科专业及其实践性环节的建设与发展，并利用功能强大、交互性好的可视化工具在信号处理方面得天独厚的优势，以多年来我们在数字信号处理方面的实践教学、毕业设计及综合设计开发实践成果为依托，将数字信号处理的实现及综合设计实践融合在一起。通过大量的应用实例，全面系统地讲述应用对数字信号与系统进行处理分析与实现的具体方法和实践开发过程。这样做的目的在于让读者在学习数字信号处理理论知识的同时，掌握的使用，将大量繁杂的数学运算用进行形象、直观的计算机模拟与仿真实现，从而加深对数字信号处理方法及应用的理解。本书分两篇，共12章。第一篇为实践篇，由第1章和第2章组成。第1章讲述了信号、连续时间周期信号的傅里叶级数及频谱分析，适合于信号处理仿真实验第2章系统地讲述了数字信号处理的实现，适合于系统学习数字信号处理基本知识的仿真练习。第二篇为综合开发篇，由第3章至第12章组成，主要讲述基于的数字信号处理综合实践和开发应用。第3章讲述了基于的小波信号消噪第4章讲述了离散信号与系统及其实现第5章讲述了基于的滤波器设计第6章讲述了基于的离散时间全通系统和系统辨识的实现第7章讲述了股票市场的线性预测第8章讲述了基于小波变换的数字图像处理及其运用第9章讲述了基于的高速公路车牌识别系统第10章讲述了基于的小波信号压缩第11章讲述了基于的高阶谱分析第12章讲述了基于的数字水印技术。本书的主要服务对象是理工科高等院校电子、通信、电气与计算机类

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