MATLAB信号处理

第1篇 数字信号处理工具箱
第1章 采样与波形发生
第2章 模拟滤波器设计
2．1 巴特沃思滤波器
2．1．1 有关函数介绍
2．1．2 应用实例
2．2 切比雪夫滤波器
2．2．1 Chebyshev I型
2．2．2 Chebyshev Ⅱ型
2．3 椭圆滤波器
2．3．1 有关函数介绍
2．3．2 应用实例
2．4 贝塞尔滤波器
2．4．1 有关函数介绍
2．4．2 应用实例
2．5 频率变换
2．5．1 有关函数介绍
2．5．2 应用实例
2．6 模拟滤波器最小阶数的选择
2．6．1 有关函数介绍
2．6．2 应用实例
第3章 数字滤波器设计
3．1 IIR滤波器设计方法
3．2 IIR滤波器经典设计
3．2．1 HR滤波器完全设计函数
3．2．2 模拟滤波器变换法
3．3 FIR滤波器设计方法
3．3．1 FIR窗函数设计
3．3．2 最优FIR滤波器设计
第4章 滤波器分析
4．1 时间响应
4．2 频率响应
4．3 零极点图
4．4 相时延
4．5 群延迟
第5章 随机信号的参数模型和功率谱估计
5．1 相关函数的估计
5．2 经典功率谱估计
5．3 AR模型功率谱估计
5．4 基于特征分解功率谱估计方法
第2篇 阵列信号处理工具箱
第6章 阵列信号处理工具箱
6．1 阵列信号处理工具箱的安装方法
6．2．1 系统需求
6．2．2 文件包下载及安装
6．2 阵列工具箱的命令使用步骤
6．3 应用举例
第7章 工具箱数据类型及变量说明
7．1 概述
7．1．1 数据类型总览
7．1．2 几何位置参数
7．1．3 天线定义参数
7．1．4 信号源定义参数
7．1．5 信号、频谱及参数
7．2 常用数据类型
7．3 特殊数据类型
7．4 函数总览
7．4．1 终端用户使用函数
7．4．2 扩展的可编程函数
第8章 坐标及各种约定
8．1 坐标系
8．1．1 DBI天线固定坐标系
8．1．2 DBI与标准球面坐标系关系
8．1．3 均匀线阵(ULA)坐标系
8．2 各种约定
第9章 常规应用举例
9．1 相关函数介绍
9．2 应用实例
9．2．1 用传统方法及MUSIC方法估计DOA
9．2．2 信号源间相干时的DOA估计
9．2．3 传统波束形成及MUSIC方法的AIMT应用
9．2．4 Parametric Target Model Fitting(PTMF)举例
9．2．5 Monte—Carlo仿真
9．2．6 绘制天线方向图
9．2．7 圆形阵列天线举例
第10章 雷达应用举例
10．1 相关函数介绍
10．2 应用实例
10．2．1 雷达信号仿真与雷达信号处理举例
10．2．2 雷达信号波束形成
10．2．3 脉冲压缩
第11章 宽带信号应用举例
11．1 相关函数介绍
11．2 应用实例
11．2．1 宽带信号的MUSIC及传统波束形成
11．2．2 宽带信号的阵元间延迟仿真
11．2．3 宽带信号的Monte—Carlo仿真及统计分析
11．3 总结
第3篇 时频分析工具箱
第12章 时频分析的基本理论
12．1 非平稳信号
12．1．1 时间表示和频率表示
12．1．2 局域化和Heisenberg—Gabor准则
12．1．3 解析信号
12．1．4 瞬时频率和群延迟
12．1．5 平稳性
12．2 第一类分析方法一核分解
12．2．1 短时傅里叶变换
12．2．2 时间尺度分析和小波变换
12．2．3 离散化表示
12．2．4 从核分解到能量分布
12．3 第二类分析方法一能量分布
12．3．1 Cohen类
12．3．2 仿射类
12．3．3 重排理论
第13章 时频分析工具箱
13．1 应用背景，系统需求及安装方法
13．2 时频分析工具箱概述
13．3 时频分析工具箱函数
13．3．1 信号产生文件
13．3．2 信号处理文件
14．3．3 其他相关函数
第14章 时频分析的应用实例
14．1 瞬时频率在雷达信号处理中的应用
14．1．1 基本理论
14．1．2 应用实例
14．2 利用Radon．Ambiguity变换估计线性调频信号的参数
14．3 基于尺度图和Unterberger分布局部奇异点的分析
14．3．1 基本理论
14．3．2 应用实例
14．4 基于时频分析的跳频信号参数盲估计方法
14．5 Gabor展开在信号检测中的应用
14．5．1 基本理论
14．5．2 应用实例
第4篇 高阶谱分析工具箱
第15章 高阶谱分析工具箱介绍
15．1 工具箱介绍和安装
15．1．1 高阶谱分析工具箱应用介绍
15．1．2 高阶谱分析工具箱安装
15．2 函数表
第16章 高阶统计量
16．1 高阶累积量和高阶谱定义
16．1．1 高阶累积量定义
16．1．2 高阶谱定义
16．2 高阶累积量特点
16．3 估计子的偏差和方差
第17章 非参数化高阶谱估计
17．1 高阶累积量的估计
17．2 有关函数介绍
17．3 双谱和互双谱的估计
17．3．1 功率谱估计
17．3．2 双谱和互双谱的估计方法
17．3．3 有关函数介绍
17．4 非高斯性和线性检验——Hinich检验
17．4．1 基本理论
17．4．2 有关函数介绍
第18章 参数模型高阶谱估计
18．1 ARMA模型及其模拟产生
18．2 MA模型的参数估计
18．2．1 基本理论
18．2．2 有关函数介绍
18．3 AR模型的参数估计
18．3．1 基本理论
18．3．2 有关函数介绍
18．4 ARMA模型参数估计
18．4．1 基本理论
18．4．2 有关函数介绍
18．5 AR阶数确定
18．5．1 基本理论
18．5．2 有关函数介绍
18．6 MA阶数确定
18．6．1 基本理论
18．6．2 有关函数介绍
第19章 线性预测模型
19．1 Levinson递归
19．2 Trench递归
19．2．1 Trench递归基本理论
19．2．2 有关函数介绍
19．3 前向后向最小平方解(FBLS)
19．4 自适应线性预测
19．5 RIV算法
19．5．1 基本理论
19．5．2 有关函数介绍
19．6 RIV算法：双格型形式
19．6．1 基本理论
19．6．2 有关函数介绍
19．7 小结
第20章 谐波恢复与DOA估计
20．1 分辨力和方差
20．2 AR和ARMA模型
20．3 Pisarenko‘s方法
20．4 MIJSIC算法
20．5 最小范数(Minimum,．Norm)方法
20．6 ESPRIT方法
20．7 基于统计的估计子
20．8 基于累积量的估计
20．8．1 基本理论
20．8．2 相关函数介绍
20．9 小结
第21章 非线性随机过程．
21．1 互双谱解
22．1．1 基本原理
21．1．2 有关函数介绍
21．2 傅里叶变换解
21．2．1 基本原理
21．2．2 有关函数介绍
21．3 二次相位耦合
21．3．1 基本原理
21．3．2 有关函数介绍
21．4 小结
第22章 WigBeg时频分布
22．1 Wigner 分布
22．1．1 基本理论
22．1．2 有关函数介绍
22．2 Wigner双谱
22．2．1 基本理论
22．2．1 有关函数介绍
22．3 Wignerllispectrum
22．3．1 基本理论
22．3．1 有关函数介绍
22．4 小结
第23章 时延估计
23．1 基于互相关方法
23．1．1 基本理论
23．1．2 有关函数介绍
23．2 基于互累积量方法
23．2．1 基本理论
23．2．2 有关函数介绍
23．3 基于全息图的方法
23．3．1 基本理论
23．3．2 有关函数介绍
23．4 小结
第24章 应用实例
24．1 太阳黑子数据
24．2 笑的数据分析
24．3 陷阱和技巧
参考文献