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第一篇 MATLAB实践篇3

第1章　信号、连续时间周期信号的傅里叶级数和频谱分析3

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3

1.1.1　信号的表示及可视化3

1.1.2　实践目的4

1.1.3　实践内容4

1.1.4 MATLAB实践5

1.1.5　参考实例6

1.2　连续时间周期信号的傅里叶级数及MATLAB实践9

1.2.1　连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS9

1.2.2　实践目的10

1.2.3　实践内容10

1.2.4 MATLAB实践11

1.2.5　参考实例11

1.3　连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实践15

1.3.1　连续时间周期信号的频谱分析15

1.3.2　实践目的16

1.3.3　实践内容16

1.3.4 MATLAB实践17

1.3.5　参考实例18

第2章 数字信号处理的MATLAB实现21

2.1　序列的傅里叶变换的MATLAB实现21

2.1.1　序列x（n）的傅里叶变换公式21

2.1.2　序列的傅里叶变换的MATLAB实现21

2.2　周期序列离散傅里叶级数及傅里叶变换的MATLAB实现23

2.2.1　周期序列离散傅里叶级数及傅里叶变换表示23

2.2.2　周期序列离散傅里叶级数及傅里叶变换的MATLAB实现23

2.3　利用Z变换分析信号和系统频域特性的MATLAB实现25

2.3.1　利用Z变换分析信号和系统的频域特性25

2.3.2　利用Z变换分析信号和系统频域特性的MATLAB实现26

2.4 离散傅里叶变换（DFT）的MATLAB实现28

2.4.1 DFT的定义28

2.4.2 DFT的MATLAB实现29

2.4.3　离散傅里叶变换的基本性质的MATLAB实现30

2.4.4　频率域采样35

2.5　用FFT实现周期信号的频谱分析及其MATLAB实现38

2.5.1　用FFT计算离散时间Fourier级数（DTFS）38

2.5.2　用FFT计算连续时间Fourier级数（CTFS）39

2.5.3　用FFT实现周期信号的频谱分析39

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42

2.6.1　级联型滤波器网络结构的MATLAB实现42

2.6.2　并联型滤波器网络结构的MATLAB练习43

2.7　无限脉冲响应数字滤波器的MATLAB实现46

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46

2.7.2　用双线性变换法设计IIR数字低通滤波器的MATLAB实现52

2.8　有限脉冲响应数字滤波器的MATLAB实现57

2.8.1　线性相位FIR数字滤波器的条件和特点57

2.8.2　利用窗函数法设计FIR滤波器的MATLAB实现62

2.8.3　利用频率采样法设计FIR滤波器的MATLAB实现64

2.8.4　利用切比雪夫逼近法设计FIR滤波器的MATLAB实现68

第二篇　MATLAB综合开发篇77

第3章 基于MATLAB的小波信号消噪77

3.1　小波变换在信号消噪中的原理与算法77

3.2　常用小波介绍79

3.3　基于MATLAB的小波信号消噪81

3.3.1　基于MATLAB的小波信号消噪81

3.3.2　小波阈值对信号消噪结果的影响86

3.3.3　基于MATLAB的小波包信号消噪88

3.3.4　不同小波对消噪结果的影响91

3.3.5　小波变换在消噪过程中的作用和关键因素99

第4章 离散信号与系统及其MATLAB实现102

4.1　线性离散信号及系统的模块图102

4.2　离散时间序列卷积和的MATLAB实现104

4.3　离散系统单位响应的MATLAB实现106

4.4 LTI离散系统响应的MATLAB实现108

4.5　信号的MATLAB实现109

4.6　离散序列的运算及MATLAB实现113

4.7　图形用户界面的实现115

第5章 基于MATLAB的FIR滤波器设计116

5.1 MATLAB简介116

5.2　窗函数设计法和等波纹滤波器设计118

5.2.1　窗函数设计法118

5.2.2　等波纹滤波器设计124

5.3 窗函数法和等波纹法设计FIR滤波器的MATLAB实现125

第6章 基于MATLAB的离散时间全通系统和系统辨识的实现132

6.1　离散时间Fourier变换132

6.1.1　基本概念132

6.1.2　离散时间Fourier变换132

6.2　离散时间全通系统133

6.3　基于DTFT的数字滤波器设计134

6.3.1　基本概念134

6.3.2　有限长冲激响应（FIR）数字滤波器设计134

6.3.3　滤波器的技术要求134

6.4　系统辨识134

6.4.1　基本概念135

6.4.2　数据处理135

6.4.3　系统参数模型估计135

6.5 DTFT系统的MATLAB实现135

6.5.1　离散时间全通系统136

6.5.2　程序运行结果138

6.6　基于DTFT的滤波器设计的MATLAB实现144

6.6.1　滤波器设计144

6.6.2　滤波器验证144

6.6.3　程序运行结果144

6.7　系统辨识的MATLAB实现150

6.7.1　输入信号的产生150

6.7.2　系统参数模型估计及模型验证151

6.7.3　程序运行结果152

第7章　股票市场的线性预测157

7.1　股市线性预测的原理157

7.2　利用MATLAB实现股市线性预测的编程思想158

7.3　计算机仿真股市线性预测模型159

7.4 MATLAB程序设计160

7.4.1　主界面程序160

7.4.2　预测器主程序160

7.4.3　预测模型程序162

7.4.4　求解系数子程序163

7.4.5　数据载入子程序164

7.4.6　信源子程序164

第8章　基于小波变换的数字图像处理及其运用166

8.1　小波变换167

8.2　二维小波三级变换的MATLAB实现169

8.3　基于小波变换的图像压缩174

8.4　基于小波变换的图像去噪176

8.5　基于小波变换的图像增强178

8.6　基于小波变换的图像融合179

第9章 基于MATLAB的高速公路车牌识别系统181

9.1　绪论181

9.1.1 ITS的起源181

9.1.2 ITS的发展181

9.2　系统概述182

9.2.1　系统构成182

9.2.2　系统工作原理182

9.3　车牌图像预处理183

9.3.1　图像的灰度变换183

9.3.2　灰度变换的MATLAB仿真结果185

9.3.3　二值化及其边缘检测186

9.3.4　二值化的MATLAB仿真结果189

9.4　牌照图像的提取190

9.4.1　车牌区域提取191

9.4.2　车牌区域提取的MATLAB实现191

9.4.3　车牌字符的分割192

9.5　字符识别193

9.5.1　字符识别的基础知识193

9.5.2　识别内容193

9.5.3　字符图像的细化和归一化194

9.5.4　字符识别194

9.6　车牌识别仿真实例195

第10章 基于MATLAB的小波信号压缩197

10.1　信号的离散小波变换197

10.1.1　分辨率分析和Mallat算法197

10.1.2　基于MATLAB的小波信号压缩算法实现198

10.2　计算机信号压缩及仿真结果199

10.2.1　应用小波变换对鸟叫声信号进行压缩和重构199

10.2.2　应用小波变换对火车鸣笛声信号进行压缩和重构206

10.2.3　应用小波变换对锣声信号进行压缩和重构213

10.2.4　对信号压缩重构中的仿真结果分析220

第11章 基于MATLAB的高阶谱分析222

11.1　高阶累积量和高阶谱222

11.1.1　高阶累积量222

11.1.2　高阶谱223

11.2　高阶累积量的估计223

11.3　参数模型高阶谱估计224

11.3.1 ARMA模型及其模拟产生224

11.3.2 MA模型的参数估计225

11.3.3 AR模型的参数估计226

11.3.4 ARMA模型的参数估计226

11.3.5　基于ARMA模型的高阶统计量估计227

11.4　自适应线性预测227

11.4.1　误差准则227

11.4.2　自适应算法227

11.5　基于倒谱的冲激响应和信号恢复228

11.6　程序及其结果分析229

11.6.1 自适应线性预测229

11.6.2　基于倒谱的冲激响应辨识和信号恢复230

11.6.3　参数模型高阶谱估计——ARMA233

第12章　基于MATLAB的DCT数字水印技术237

12.1　信息隐藏与数字水印技术237

12.1.1　信息隐藏的主要分支237

12.1.2　信息隐藏技术238

12.1.3　水印技术239

12.2　数字水印技术的应用240

12.2.1　研究数字水印的意义241

12.2.2　数字水印技术的应用领域241

12.2.3　数字水印的分类242

12.2.4　数字水印的嵌入和恢复243

12.2.5　数字水印的典型算法244

12.2.6　数字水印性能度量指标244

12.3　基于MATLAB的DCT数字水印技术246

12.3.1　引言246

12.3.2 DCT变换247

12.3.3　水印嵌入和提取算法247

12.3.4 MATLAB在数字水印中的应用249

说明255

参考文献256