信號處理仿真與應用（基於MWORKS）

周治國

信號處理仿真與應用（基於MWORKS）
  • 出版商: 電子工業
  • 出版日期: 2025-04-01
  • 售價: $414
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 272
  • ISBN: 7121502062
  • ISBN-13: 9787121502064

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商品描述

本書是一本專為工程師、研究人員和學生而寫的指南，旨在幫助他們掌握信號處理和仿真技術，以及將其應用於解決現實世界的問題。本書提供了詳細的內容，涵蓋從信號處理理論到MWORKS和Julia編程的基礎知識，以及如何使用Syslab信號處理工具箱進行實際應用；還提供了MWORKS實驗案例，以幫助讀者將理論知識應用到實際研究中。本書旨在幫助讀者在信號處理領域取得實際成就，通過MWORKS和Julia編程掌握關鍵技能，並將其應用於各種實驗案例。對於對信號處理和仿真感興趣的專業人士，以及正在學習這一領域知識的學生，本書將成為有力的工具和指南。本書共分為8章，主要包括信號處理仿真與應用概述，MWORKS概述，信號生成和預處理，測量和特征提取，變換、相關性和建模，數字和模擬濾波器，頻譜分析，以及綜合實驗案例等內容。為了便於讀者學習使用和參考，本書還提供了較完整的原理方法介紹和計算推導實例。

目錄大綱

第1章 信號處理仿真與應用概述 1
1.1 引言 2
1.2 MATLAB信號處理工具箱 2
1.2.1 Signal Processing Toolbox 3
1.2.2 DSP System Toolbox 4
1.3 Python信號處理工具箱 5
1.3.1 Python簡介 5
1.3.2 Python庫簡介 5
1.3.3 PySPT簡介 5
1.4 Syslab信號處理工具箱 6
1.4.1 Syslab簡介 6
1.4.2 Julia簡介 6
1.4.3 Syslab信號處理工具箱的功能概況 6
第2章 MWORKS概述 10
2.1 MWORKS科學計算和系統建模仿真 11
2.1.1 科學計算環境Syslab 11
2.1.2 系統建模仿真環境Sysplorer 14
2.1.3 系統協同建模與模型數據管理環境Syslink 15
2.1.4 工具箱Toolbox 16
2.1.5 多領域工業模型庫Library 18
2.2 Julia編程基礎 19
2.2.1 變量 19
2.2.2 數組 20
2.2.3 函數 21
2.2.4 控制流 25
2.2.5 類型 26
2.2.6 數據可視化 28
2.2.7 外部函數調用 31
2.3 Syslab基本功能 34
2.3.1 Syslab簡介 34
2.3.2 軟件界面 34
2.3.3 工具箱加載 37
2.3.4 腳本創建 39
2.3.5 腳本調試 40
2.3.6 結果後處理 41
第3章 信號生成和預處理 45
3.1 平滑和去噪 46
3.1.1 函數 46
3.1.2 信號平滑處理 49
3.1.3 對數據去趨勢 62
3.1.4 從信號中去除60Hz幹擾 63
3.1.5 去除信號中的峰值 65
3.2 波形生成 66
3.2.1 函數 66
3.2.2 創建均勻和非均勻時間向量 68
3.2.3 時間向量和正弦波 70
3.2.4 脈沖函數、階躍函數和斜坡函數 70
3.2.5 常見的周期性波形 73
3.2.6 常見的非周期性波形 75
3.2.7 pulstran函數 77
3.2.8 sinc函數 78
第4章 測量和特征提取 79
4.1 描述性統計量 80
4.1.1 測量信號相似性 80
4.1.2 確定峰寬 83
4.1.3 周期性波形的均方根值 86
4.1.4 在數據中查找峰值 87
4.2 脈沖和躍遷指標 90
4.2.1 脈沖和躍遷特征的測量 90
4.2.2 矩形脈沖波形的占空比 94
第5章 變換、相關性和建模 96
5.1 變換 97
5.1.1 函數 97
5.1.2 離散傅裏葉變換 100
5.1.3 Chirp Z變換 103
5.1.4 離散余弦變換 105
5.1.5 用於語音信號壓縮的DCT 106
5.1.6 Hilbert變換 108
5.1.7 余弦解析信號 109
5.1.8 Hilbert變換與瞬時頻率 110
5.1.9 倒頻譜分析 112
5.2 相關性和卷積 114
5.2.1 函數 114
5.2.2 具有自相關的殘差分析 118
5.2.3 對齊兩個簡單信號 121
5.2.4 將信號與不同開始時間對齊 125
5.2.5 使用互相關對齊信號 127
5.2.6 使用自相關求周期性 130
5.2.7 回聲抵消 132
5.2.8 多通道輸入的互相關 135
5.2.9 樣本自相關的置信區間 137
5.2.10 指數序列的自相關函數 139
5.2.11 移動平均過程的自相關 141
5.2.12 兩個移動平均過程的互相關 143
5.2.13 噪聲中延遲信號的互相關 144
5.2.14 相位滯後正弦波的互相關 145
5.2.15 線性卷積和循環卷積 146
第6章 數字和模擬濾波器 149
6.1 數字濾波器設計 150
6.1.1 函數 150
6.1.2 IIR濾波器設計 152
6.1.3 FIR濾波器設計 156
6.2 數字濾波器分析 161
6.2.1 函數 161
6.2.2 相位響應 163
6.2.3 零極點分析 165
6.2.4 脈沖響應 166
6.3 數字濾波 168
6.3.1 函數 168
6.3.2 數字濾波實踐 170
6.4 多采樣頻率信號處理 170
6.4.1 函數 170
6.4.2 重建缺失的數據 173
6.4.3 下采樣——信號相位 176
6.4.4 下采樣——混疊 179
6.4.5 在下采樣前進行濾波 182
6.5 模擬濾波器 183
6.5.1 函數 183
6.5.2 模擬IIR低通濾波器的比較 186
第7章 頻譜分析 188
7.1 頻譜估計 189
7.1.1 函數 189
7.1.2 使用FFT獲得功率譜密度估計 192
7.1.3 頻域線性回歸 197
7.1.4 檢測噪聲中的失真信號 202
7.1.5 幅度估計和填零 205
7.1.6 比較兩個信號的頻率成分 208
7.1.7 交叉頻譜和幅值平方相幹性 209
7.2 子空間方法 211
7.3 加窗法 213
7.3.1 函數 213
7.3.2 切比雪夫窗 216
第8章 綜合實驗案例 218
8.1 手機MEMS傳感器 219
8.2 SensorLog軟件 219
8.3 數據采集 219
8.4 數據處理 220
8.4.1 加速度數據處理 220
8.4.2 陀螺儀數據處理 229
8.4.3 磁力計數據處理 235
8.4.4 位置數據處理 237
8.4.5 朝向數據處理 240
8.4.6 無偏性設備運動數據處理 243
8.4.7 聲音分貝數據處理 250
8.4.8 相對高度數據處理 252
8.4.9 壓強數據處理 255
8.4.10 位置數據可視化 257
8.4.11 運動姿態估計 260

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