現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-05-28 15:23
來(lái)源：京東
作者：京東
現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究
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內(nèi)容簡(jiǎn)介: 數(shù)字信號(hào)處理是一門應(yīng)用十分廣泛的基礎(chǔ)學(xué)科，隨著數(shù)字信號(hào)處理學(xué)科理論和方法的發(fā)展，其覆蓋領(lǐng)域越來(lái)越廣。
《現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究》在現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理概述的基礎(chǔ)之上，系統(tǒng)地討論了離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)、變換方法、數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)與分析、平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)處理及信號(hào)模型、功率譜估計(jì)和信號(hào)頻率估計(jì)方法，并對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的DSP實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了詳盡的闡述。
《現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究》結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，內(nèi)容豐富新穎，可供從事數(shù)字信號(hào)處理方面的科研技術(shù)人員參考使用。
《現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究》在現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理概述的基礎(chǔ)之上，系統(tǒng)地討論了離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)、變換方法、數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)與分析、平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)處理及信號(hào)模型、功率譜估計(jì)和信號(hào)頻率估計(jì)方法，并對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的DSP實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了詳盡的闡述。
《現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究》結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，內(nèi)容豐富新穎，可供從事數(shù)字信號(hào)處理方面的科研技術(shù)人員參考使用。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:前言
第1章 現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理概論
1．1 數(shù)字信號(hào)處理的主要內(nèi)容與特點(diǎn)
1．2 數(shù)字信號(hào)處理的一般實(shí)現(xiàn)方法
1．3 數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用領(lǐng)域
1．4 數(shù)字信號(hào)處理器
第2章 離散時(shí)間信號(hào)與離散時(shí)間系統(tǒng)
2．1 離散時(shí)間信號(hào)
2．2 離散時(shí)間系統(tǒng)
2．3 線性常系數(shù)差分方程及其求解
2．4 模擬信號(hào)數(shù)字處理方法及相關(guān)轉(zhuǎn)換
第3章 時(shí)域離散信號(hào)的變換方法
3．1 離散時(shí)間傅里葉變換
3．2 時(shí)域離散信號(hào)的z變換
3．3 離散傅里葉變換及其應(yīng)用
3．4 快速傅里葉變換
第4章 數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)與分析
4．1 數(shù)字系統(tǒng)的信號(hào)流圖表示方法
4．2 IIR數(shù)字濾波器的基本結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)
4．3 FIR數(shù)字濾波器的基本結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)
4．4 數(shù)字濾波器的格型結(jié)構(gòu)
4．5 數(shù)字信號(hào)處理中的量化效應(yīng)
第5章 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)處理及信號(hào)模型
5．1 隨機(jī)信號(hào)及其處理
5．2 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的自相關(guān)矩陣及其性質(zhì)
5．3 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的描述
5．4 隨機(jī)序列數(shù)字特征的估計(jì)
5．5 線性系統(tǒng)對(duì)隨機(jī)信號(hào)的響應(yīng)
5．6 隨機(jī)過(guò)程高階累積量和高階譜的概念
第6章 功率譜估計(jì)和信號(hào)頻率估計(jì)方法
6．1 經(jīng)典功率譜估計(jì)的方法及其改進(jìn)
6．2 AR模型功率譜估計(jì)的方法和性質(zhì)
6．3 最大熵譜估計(jì)方法
6．4 其他譜估計(jì)方法
6．5 基于相關(guān)矩陣特征分解的信號(hào)頻率估計(jì)
6．6 譜估計(jì)的應(yīng)用實(shí)例
第7章 線性預(yù)測(cè)與自適應(yīng)濾波
7．1 維納濾波原理
7．2 維納濾波器的最陡下降求解方法
7．3 LMS算法
7．4 維納濾波在線性預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
7．5 卡爾曼濾波
7．6 卡爾曼濾波的方法與公式
7．7 自適應(yīng)濾波器的應(yīng)用
第8章 數(shù)字信號(hào)處理的DSP實(shí)現(xiàn)方法
8．1 1IR濾波器的DSP實(shí)現(xiàn)
8．2 FIR濾波器的DSP實(shí)現(xiàn)
8．3 快速傅里葉變換的DSP實(shí)現(xiàn)
8．4 信號(hào)壓縮編碼的DSP實(shí)現(xiàn)
8．5 數(shù)字基帶信號(hào)的DsP實(shí)現(xiàn)
8．6 自適應(yīng)濾波器的DSP實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
索引
第1章 現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理概論
1．1 數(shù)字信號(hào)處理的主要內(nèi)容與特點(diǎn)
1．2 數(shù)字信號(hào)處理的一般實(shí)現(xiàn)方法
1．3 數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用領(lǐng)域
1．4 數(shù)字信號(hào)處理器
第2章 離散時(shí)間信號(hào)與離散時(shí)間系統(tǒng)
2．1 離散時(shí)間信號(hào)
2．2 離散時(shí)間系統(tǒng)
2．3 線性常系數(shù)差分方程及其求解
2．4 模擬信號(hào)數(shù)字處理方法及相關(guān)轉(zhuǎn)換
第3章 時(shí)域離散信號(hào)的變換方法
3．1 離散時(shí)間傅里葉變換
3．2 時(shí)域離散信號(hào)的z變換
3．3 離散傅里葉變換及其應(yīng)用
3．4 快速傅里葉變換
第4章 數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)與分析
4．1 數(shù)字系統(tǒng)的信號(hào)流圖表示方法
4．2 IIR數(shù)字濾波器的基本結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)
4．3 FIR數(shù)字濾波器的基本結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)
4．4 數(shù)字濾波器的格型結(jié)構(gòu)
4．5 數(shù)字信號(hào)處理中的量化效應(yīng)
第5章 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)處理及信號(hào)模型
5．1 隨機(jī)信號(hào)及其處理
5．2 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的自相關(guān)矩陣及其性質(zhì)
5．3 平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的描述
5．4 隨機(jī)序列數(shù)字特征的估計(jì)
5．5 線性系統(tǒng)對(duì)隨機(jī)信號(hào)的響應(yīng)
5．6 隨機(jī)過(guò)程高階累積量和高階譜的概念
第6章 功率譜估計(jì)和信號(hào)頻率估計(jì)方法
6．1 經(jīng)典功率譜估計(jì)的方法及其改進(jìn)
6．2 AR模型功率譜估計(jì)的方法和性質(zhì)
6．3 最大熵譜估計(jì)方法
6．4 其他譜估計(jì)方法
6．5 基于相關(guān)矩陣特征分解的信號(hào)頻率估計(jì)
6．6 譜估計(jì)的應(yīng)用實(shí)例
第7章 線性預(yù)測(cè)與自適應(yīng)濾波
7．1 維納濾波原理
7．2 維納濾波器的最陡下降求解方法
7．3 LMS算法
7．4 維納濾波在線性預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
7．5 卡爾曼濾波
7．6 卡爾曼濾波的方法與公式
7．7 自適應(yīng)濾波器的應(yīng)用
第8章 數(shù)字信號(hào)處理的DSP實(shí)現(xiàn)方法
8．1 1IR濾波器的DSP實(shí)現(xiàn)
8．2 FIR濾波器的DSP實(shí)現(xiàn)
8．3 快速傅里葉變換的DSP實(shí)現(xiàn)
8．4 信號(hào)壓縮編碼的DSP實(shí)現(xiàn)
8．5 數(shù)字基帶信號(hào)的DsP實(shí)現(xiàn)
8．6 自適應(yīng)濾波器的DSP實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
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京公網(wǎng)安備 11000002000088號(hào)
