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| 編輯推薦： |
MATLAB被誉为工程应用软件的首选平台。它利用计算机为信号处理、系统建模、数值计算、理论验证及系统仿真等提供解决方案，已经成为国内外学者热衷采用的科研辅助工具。编写本书的目的是借助MATLAB的矩阵运算、函数及工具箱解决信号处理中复杂的公式推导与理论计算、烦琐的绘图及结果分析等问题，帮助读者全面掌握MATLAB编程、Simulink仿真、典型工具箱软件及各类具体应用的系统建模知识。全书涵盖了如下核心知识要点：
数字信号处理建模理论基础与仿真；
通信系统时域分析的MATLAB实现；
通信系统频域分析与设计的MATLAB实现；
IIR/FIR滤波器设计的MATLAB实现；
语音信号处理的MATLAB实现；
图像信号处理的MATLAB实现；
随机信号处理及谱分析的MATLAB实现；
小波工具箱的使用及在信号处理领域的MATLAB实现；
场论中矢量信号计算的MATLAB编程实现及图形化描述；
Simulink模块设计与仿真；
深度学习与MATLAB实现。
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| 內容簡介： |
MATLAB广泛用于数据分析、无线通信、深度学习、数据挖掘、图像处理、计算机视觉与信号处理等领域。本书以数字信号处理为背景，系统讨论了MATLAB在信号处理领域的知识与应用，具体包括数字信号处理的基本理论、分析方法、算法的设计与实现、输出结果的数值与可视化展示等内容，涉及信号处理的各方面，是一本比较全面的参考书。
全书共分为14章，全面系统地讨论了信号处理的相关问题。其中第1~7章介绍了信号的采集、z变换、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、噪声分布函数、IIR数字滤波器以及FIR数字滤波器的相关知识和实现方法； 第8、9章着重对随机信号、功率谱分析、小波变换加以阐述； 第10~14章介绍了MATLAB在信号处理领域主要工具箱的使用与设计过程，包括语音信号处理、数字图像信号去噪处理、场论信号处理以及基于深度学习的图像信号处理。本书涉及的MATLAB代码已经全部调试通过，所附结果均为书中代码运行输出结果，还在代码中给出较详尽的注释。
本书的特点是实用，知识内容与应用实例紧密结合，讲解深入浅出，实例程序既有单个函数的应用方法，又包括整体系统的程序实现，同时也展示最后的分析计算结果。本书可作为高校电子信息工程、通信工程以及计算机科学与技术专业本科生和研究生的教学用书，也可作为科研技术人员的参考用书。
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| 關於作者： |
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张轶 多年来工作在教学与科研的第一线，主讲“MATLAB应用实践”“多媒体通信技术”“数据交换与传输”“无线传感网络”“计算机网络与仿真”“数据挖掘”“数学建模与仿真”“电磁场与电磁波”等本科生课程，“随机信号分析与仿真”“移动通信技术”等研究生课程，以及“电子技术实践”“深度学习与实践”等留学生课程。已发表6篇教学研究类论文，在清华大学出版社出版1部图书，主持3项省级教学研究与改革项目，主持完成1项教育厅高等学校电子信息专业教学指导委员会教学改革研究项目，主持完成中国纺织工业联合会教研项目、教育厅产学合作协同育人项目（“新工科背景下未来移动通信课改体系建设研究”）、校级研究生教育教学研究项目各1项，指导完成1项湖北省大学生创新创业实践项目，连续两年指导本科生毕业设计获得省级优秀学士论文，同时指导完成“一带一路”非洲来华留学生硕士毕业设计。获院级青年教师讲课比赛二等奖，武汉纺织大学本科教学质量一等奖，以及校聘研究生德育导师、研究生学科竞赛优秀指导教师、校优秀共产党员和优秀班主任称号。
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| 目錄：
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第1章基于MATLAB的信号采样与程序实现
1．1MATLAB工作界面和常用指令
1．1．1m文件调用
1．1．2MATLAB的矩阵运算
1．1．3数据分析与MATLAB实现
1．1．4MATLAB图形绘制
1．2基本信号波形的MATLAB实现
1.3信号的MATLAB运算处理
1.4LTI连续系统信号时域分析与MATLAB实现
1.5LTI离散系统信号时域分析与MATLAB实现
1.6本章小结
第2章z变换与MATLAB信号处理
2.1函数的z变换与MATLAB处理
2.2函数的逆z变换与MATLAB处理
2.3residuez函数的部分分式展开
2.4系统零极点分析与MATLAB实现
2.5离散系统频域响应分析与MATLAB实现
2.6离散系统的差分解析与MATLAB实现
2.7本章小结
第3章离散傅里叶变换与MATLAB实现
3.1有限长序列处理与MATLAB实现
3.2N点离散傅里叶变换与MATLAB实现
3.3序列圆周积分与MATLAB实现
3.4本章小结
第4章快速傅里叶变换与MATLAB实现
4.1FFT函数调用格式
4.2基于FFT的噪声信号分析与MATLAB实现
4.3高斯脉冲信号分析与MATLAB实现
4.4三角函数FFT分析与MATLAB实现
4.5FFT快速卷积与MATLAB实现
4.6本章小结
第5章噪声信号分布函数与MATLAB实现
5.1均匀分布
5.2正态分布
5.3卡方分布
5.4F分布
5.5T分布
5.6指数分布
5.7伽马分布
5.8对数正态分布
5.9瑞利分布
5.10威布尔分布
5.11二项分布
5.12几何分布
5.13泊松分布
5.14本章小结
第6章无限冲激响应滤波器与MATLAB实现
6.1IIR数字滤波器结构
6.1.1IIR数字滤波器直接型结构及MATLAB实现
6.1.2IIR数字滤波器级联型结构及MATLAB实现
6.1.3IIR数字滤波器并联型结构及MATLAB实现
6.2IIR数字滤波器基础——模拟低通滤波器结构及MATLAB实现
6.2.1巴特沃斯滤波器结构及MATLAB实现
6.2.2切比雪夫滤波器结构及MATLAB实现
6.2.3IIR数字低通滤波器的MATLAB实现(基于脉冲响应不变法)
6.2.4IIR数字低通滤波器的MATLAB实现(基于双线性变换法)
6.3模拟低通滤波器的频率变换(高通、带通、带阻滤波器的变换)
6.4本章小结
第7章有限冲激响应滤波器与MATLAB实现
7.1FIR数字滤波器结构
7.2FIR数字滤波器窗函数设计及MATLAB实现
7.2.1矩形窗MATLAB设计
7.2.2三角窗MATLAB设计
7.2.3汉宁窗MATLAB设计
7.2.4汉明窗MATLAB设计
7.2.5布莱克曼窗MATLAB设计
7.2.6凯塞窗MATLAB设计
7.2.7巴特窗MATLAB设计
7.2.8滤波器窗函数设计比较
7.3基于频率采样的FIR数字滤波器设计及MATLAB实现
7.4其他类型的FIR数字滤波器设计及MATLAB实现
7.4.1等纹波滤波器MATLAB设计
7.4.2梳状滤波器MATLAB设计
7.4.3维纳滤波器MATLAB设计
7.4.4Kalman(卡尔曼)滤波器MATLAB设计
7.4.5自适应滤波器MATLAB设计
7.4.6Lattice滤波器MATLAB设计
7.5本章小结
第8章随机信号处理与MATLAB实现
8.1随机信号处理MATLAB基本函数
8.2随机信号功率谱分析与MATLAB实现
8.2.1经典谱估计
8.2.2参数谱估计
8.2.3AR谱估计
8.3本章小结
第9章基于小波分析的信号处理与MATLAB实现
9.1小波变换的MATLAB实现
9.2小波信号分析
9.3基于提升方案的MATLAB信号分析
9.3.1一维提升小波分解及重构lwt&ilwt
9.3.2二维提升小波分解及重构lwt2&ilwt2
9.3.3提升或重构小波系数lwtcoef&lwtcoef2
9.4小波去噪实现及MATLAB应用
9.4.1基于小波变换的一维信号降噪
9.4.2降噪压缩的小波变换默认阈值获取
9.4.3一维或二维信号全局阈值降噪压缩
9.5小波变换与傅里叶变换比较
9.6小波工具箱应用
9.6.1基于小波工具箱的一维小波包分析
9.6.2基于小波工具箱的Wavelet 1D分析
9.7本章小结
第10章语音信号处理与MATLAB实现
10.1语音信号模型
10.2语音信号的特点与采集
10.3短时傅里叶变换的频谱分析
10.4语音信号压缩与去噪处理
10.5本章小结
第11章数字图像信号去噪处理与MATLAB实现
11.1图像导入的基本MATLAB函数
11.2图像增强及MATLAB分析
11.3本章小结
第12章场论信号的MATLAB处理
12.1标量场的MATLAB可视化
12.2矢量场的MATLAB可视化
12.3梯度、散度、旋度的MATLAB可视化
12.4拉普拉斯运算的MATLAB可视化
12.5基于PDEtool求解微分方程的MATLAB可视化
12.6本章小结
第13章Simulink信号分析与处理
13.1Simulink模型建立
13.2Simulink离散信号产生及时间变量变换
13.3Simulink信号与系统分析
13.4本章小结
第14章深度学习与MATLAB实现
14．1加载MATLAB平台mnist数据集
14．2加载公共平台CIFAR10数据集
14．3基于deepNetworkDesigner模块化设计的深度网络
14．4本章小结
参考文献
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| 內容試閱：
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2023年，北半球光学时域巡天能力最强的墨子巡天望远镜在青海冷湖天文观测基地正式投入观测； 在南海中央海盆水深约4000米处，我国第一条跨洋中脊深海人工源电磁与大地电磁联合探测剖面试验获突破； 全球首个城市夜间灯光遥感图集在北京发布，覆盖105个国家的147座城市，填补了全球高分辨率城市夜间遥感图集的空白； 我国成功发射第五十六颗北斗导航卫星； 中国天眼FAST发现目前轨道周期最短的脉冲星双星系统； “中国航天日”活动仪式上发布中国首次火星探测火星全球影像图……
MATLAB主要面向科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境，将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等功能集成在一个易于使用的视窗环境中，具有基于矩阵进行运算，绘制函数和数据曲线，实现算法，创建用户界面及连接其他编程语言等特点，为科学研究、工程设计提供了一种全面的解决方案。
数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)是基于数字运算方法，实现信号变换、滤波、检测、估值、调制解调以及快速算法等功能的一门学科。数字信号处理具有高精度、高可靠性、可编程控制、可时分复用及便于集成化等优点。在实际应用中，首先需采集原始信号，如果原始信号是连续时间信号，则需经抽样成为离散信号，再经模数转换器转换为二进制数字信号。本书提供了利用MATLAB在计算机上解决信号处理问题中涉及的案例分析思路、方法、MATLAB脚本和大量的例题。
本书特点
由浅入深，循序渐进。首先从MATLAB在信号处理中的基本函数出发，讲解信号处理各个流程中用到的函数调用方式及实现示例，每章节都有精心设计的MATLAB场景分析，最后以系统为单位介绍MATLAB实际应用。
内容丰富，涉及广泛。本书内容基本涵盖了信号处理的各方面，在全书的组织过程中，章节安排合理，强调代码的实用化、模块化，配合已有的公式推导参考资料，集中介绍实际应用和项目开发。
以功能场景组织内容。例如，在小波工具箱这一节，关于Display Mode(显示模式)的分类，即按照Show and Scroll、Full Decomposition、Separate Mode、Superimpose Mode和Tree Mode共5种模式展开举例介绍。
各章节内容独立，读者可选择阅读。本书各章节间只有基本概念的逻辑关联，在程序实现和数据仿真方面各自独立，读者可以根据课时要求，完成对所需章节的阅读，并不影响阅读的连贯性。
感谢
在本书的编写过程中，编者得到了武汉纺织大学电子与电气工程学院领导与同仁的大力支持，感谢国家自然科学基金(No．11804256)、教育厅产学合作协同育人项目2022年第二批项目(No．220500284040104)、
湖北省教育科学规划2023年度重大招标课题——数字化人才培养模式创新研究(No.2023ZD007)、
2023年度湖北省教育厅哲学社会科学研究项目、武汉纺织大学教材建设项目资助(No．2023BKJC008)。特别感谢清华大学出版社首席策划盛东亮先生在整个出版过程中的总体规划，以及对本书出版的积极鼓励； 同时感谢曾珊编辑及时沟通，才使得本书日益完善，最终与读者见面。在此，对他们表示衷心的感谢！
由于作者水平有限，再加上时间、篇幅的限制，书中难免存在疏漏，恳请广大读者批评指正，我们将对本书进行持续更新，以确保内容的实时性和适用性。欢迎读者在使用过程中与我们交流，提出宝贵的意见和建议。
编者
于武汉纺织大学2024年1月
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