信号处理仿真实验

算法篇

第1章信号处理仿真实验基础

1．1概述

1．1．1数字信号处理的基本
概念

1．1．2数字信号处理的特点

1．1．3数字信号处理的一般
形式

1．2信号与系统基础

1．2．1连续时间系统的时域
分析

1．2．2傅里叶变换

1．2．3拉普拉斯变换

1．3随机信号处理基础

1．3．1典型随机变量的概率
密度

1．3．2随机过程的统计描述与
估计

1．3．3随机过程的功率谱密度

1．4课外知识点： 随机数的产生

1．5课外知识点： 单位冲激和单位
脉冲

1．6参考文献

第2章离散信号与系统

2．1基本概念

2．2信号的采样与重建

2．3离散时间傅里叶变换

2．4离散傅里叶变换

2．5快速傅里叶变换

2．6课外知识点： 几种形式的
傅里叶变换

2．7课外知识点： 补零位置对
频谱估计的影响

2．8参考文献

第3章数字滤波器的设计

3.1IIR滤波器基本概念

3.2IIR滤波器的设计

3.2.1模拟原型滤波器设计

3.2.2频率变换

3.2.3滤波器离散化

3.3完全滤波器的设计

3.4FIR滤波器基本概念

3.5FIR滤波器的设计

3.5.1窗函数设计法

3.5.2频率采样设计法

3.6IIR和FIR滤波器的比较

3.7课外知识点： 滤波器设计与
分析工具FDATool

3.8参考文献

第4章功率谱估计

4.1概述

4.2间接法(BT法)

4.3直接法(周期图法)

4.4改进的周期图法

4.4.1Bartlett法

4.4.2加窗Bartlett法

4.4.3Welch法

4.5其他谱估计方法

4.5.1多窗口法

4.5.2最大熵估计法

4.6短时傅里叶变换

4.7课外知识点： 信号处理
工具SPTool

4.8参考文献

第5章自适应滤波

5.1自适应滤波基本原理

5.2最小均方误差自适应滤波

5.3递归最小二乘自适应滤波

5.4自适应滤波器的应用

5.4.1自适应干扰抵消

5.4.2自适应预测

5.4.3自适应信号分离器

5.4.4自适应图像去噪

5.4.5自适应信道均衡

5.5参考文献

案例篇

案例1周期信号的分解与合成

案例2测试滤波器的幅频特性

案例3利用离散傅里叶变换区分
两个单频信号
案例4产生特定功率谱的随机数

案例5基于自适应滤波的系统辨识

案例6基于DTW的阿拉伯数字
语音识别

案例7用MATLAB演奏音乐

案例8电话拨号音仿真

案例9听拨号音识别号码

案例10卡尔曼滤波在机动目标
跟踪中的应用

案例11数字图像直方图均衡

案例12基于图像模式识别的多元
假设检验

案例13汽车号牌自动识别

案例14手写数字的智能识别