商品描述
本書從MATLAB基礎編程和信號處理基礎理論講起，逐步深入，基於MATLAB仿真，結合具體實例，對信號處理相關理論和算法進行講解。本書分為12章，主要內容有概述；MATLAB基礎；信號采樣與頻譜分析；濾波器設計；信號估計與檢測算法；貝葉斯估計；自適應濾波、譜估計和神經網絡；稀疏表示；調制解調算法；雷達信號處理；語音信號處理；算法的芯片級實現和仿真。本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，適合信號處理的入門讀者和進階讀者閱讀，也適用於MATLAB開發人員、信號處理相關領域開發人員。另外，本書也適合作為相關培訓機構的教材使用。
作者簡介
沈宙，信號處理專業博士，芯片架構 工程師，參與多款信號處理系統的開發和設計， 多款高性能DSP/AI處理器架構和核心模塊的設計，精通各種算法的軟硬件平臺實現，在軟硬件仿真和工程落地領域有著 豐富的實踐經驗。
目錄大綱
第1章 概述
1.1 信號處理的概念
1.2 信號處理的應用領域
1.3 MATLAB與信號處理
1.4 MATLAB信號處理工具
1.5 信號處理流程
第2章 MATLAB基礎操作
2.1 MATLAB編輯器和調試器
2.2 MATLAB編程基礎
2.2.1 基本數據類型
2.2.2 函數的定義
2.2.3 數組、矩陣和單元數組
2.2.4 類
2.2.5 圖像文件的讀取和顯示
2.3 M文件編程實例
2.3.1 實例1：畫一個心形
2.3.2 實例2：三維繪圖
2.3.3 基於GPU的矩陣相乘
2.4 通過C++代碼調用MATLAB函數
2.5 如何獲取幫助
2.6 小結
第3章 信號采樣與頻譜分析
3.1 如何獲取正確的采樣信號
3.1.1 實例1：設置采樣頻率並顯示正確的時域離散信號
3.1.2 基帶信號采樣
3.2 頻譜分析
3.2.1 頻譜分析的方法
3.2.2 對信號進行離散傅裏葉變換
3.2.3 對信號進行頻譜分析：以矩形脈沖信號為例
3.3 根據頻譜設定正確的采樣頻率
3.3.1 頻率粗估計方法、頻率分辨力和柵欄效應
3.3.2 奈奎斯特采樣定理和頻譜混疊
3.3.3 實例2：二維傅裏葉變換實現圖像信號的頻譜分析
3.4 短時傅裏葉變換和小波變換
3.4.1 短時傅裏葉變換
3.4.2 小波變換
3.5 小結
第4章 濾波器設計
4.1 模擬濾波器設計
4.1.1 巴特沃斯濾波器設計實例
4.1.2 基於MATLAB自帶函數進行模擬濾波器設計
4.2 數字濾波器設計和z變換
4.2.1 雙線性映射法
4.2.2 沖激響應不變法
4.3 無限沖激響應濾波器設計
4.3.1 IIR濾波器設計實例
4.3.2 IIR濾波器的相位特性
4.3.3 IIR濾波器設計方法擴展
4.4 有限沖激響應濾波器設計
4.4.1 基於z變換的系統分析
4.4.2 窗函數設計
4.4.3 頻率采樣設計
4.5 基於Filter Designer設計濾波器
4.6 小結
第5章 信號估計與檢測算法
5.1 最大似然估計
5.1.1 高斯白噪聲下的線性最大似然估計（最小二乘估計）
5.1.2 高斯彩色噪聲下的線性最大似然估計
5.1.3 非線性模型最大似然估計求解
5.1.4 最大似然估計算法實戰
5.2 檢測理論
5.2.1 二元假設檢驗和多元假設檢驗
5.2.2 接收機和最小錯誤概率
5.2.3 匹配濾波
5.3 小結
第6章 貝葉斯估計
6.1 貝葉斯後驗估計
6.1.1 線性模型下的貝葉斯估計
6.1.2 Chirp信號參數的LMMSE估計
6.2 貝葉斯濾波
6.2.1 卡爾曼濾波
6.2.2 卡爾曼濾波目標跟蹤實例
6.2.3 擴展卡爾曼濾波算法
6.2.4 粒子濾波算法
6.3 實戰：卡爾曼濾波在慣性導航中的應用
6.4 小結
第7章 自適應濾波、譜估計和神經網絡相關算法
7.1 自適應濾波
7.1.1 最小均方誤差自適應濾波
7.1.2 歸一化LMS自適應濾波
7.1.3 遞歸最小二乘自適應濾波
7.2 功率譜估計
7.2.1 時域和頻域求功率譜
7.2.2 Bartlett功率譜估計算法
7.2.3 Welch功率譜估計算法
7.2.4 AR功率譜估計算法
7.2.5 MUSIC算法和DOA估計
……
第8章 稀疏表示
第9章 調制解調算法
第10章 雷達信號處理
第11章 語音信號處理
第12章 算法的芯片級實現：量化、時序仿真和轉Verilog
參考文獻
