目 錄
第1章 緒論1
1.1 信號概述1
1.2 信號的表示2
1.3 信號的分類2
1.4 信號分析與處理4
第2章 連續(xù)時間信號分析6
2.1 連續(xù)時間信號的時域分析6
2.1.1 基本的連續(xù)時間信號6
2.1.2 連續(xù)時間信號的運算11
2.1.3 連續(xù)時間信號的分解13
2.1.4 連續(xù)時間信號的時域分析方法——卷積法15
2.2 周期信號的頻譜分析18
2.2.1 正交函數(shù)19
2.2.2 傅里葉級數(shù)23
2.2.3 典型周期信號的傅里葉級數(shù)27
2.2.4 吉布斯現(xiàn)象31
2.3 非周期信號的頻譜分析35
2.3.1 傅里葉變換35
2.3.2 典型非周期信號的頻譜37
2.3.3 傅里葉變換的性質(zhì)41
2.3.4 周期信號的傅里葉變換55
2.4 抽樣信號的傅里葉分析58
2.4.1 時域抽樣58
2.4.2 抽樣定理61
小結(jié)63
2.5 習(xí)題63
第3章 離散時間信號分析67
3.1 離散時間信號67
3.1.1 離散時間信號（序列）67
3.1.2 序列的運算68
3.1.3 基本序列71
3.2 序列的z變換73
3.2.1 z變換的定義73
3.2.2 z變換的收斂域73
3.3 序列的頻譜分析——離散時間傅里葉變換（DTFT）76
3.3.1 定義76
3.3.2 物理意義77
3.3.3 特點77
3.3.4 離散時間傅里葉變換（DTFT）存在的條件79
3.4 周期序列的頻譜分析——離散傅里葉級數(shù)（DFS）80
3.4.1 傅里葉變換在時域和頻域中的對稱規(guī)律80
3.4.2 離散傅里葉級數(shù)（DFS）81
3.5 離散傅里葉變換（DFT）83
3.5.1 離散傅里葉變換（DFT）的定義式83
3.5.2 離散傅里葉變換（DFT）與離散時間傅里葉變換（DTFT）的關(guān)系86
3.5.3 離散傅里葉變換（DFT）的性質(zhì)89
3.6 快速傅里葉變換（FFT）97
3.6.1 直接按離散傅里葉變換（DFT）運算的問題及其改進(jìn)思路97
3.6.2 基2按時間抽取的快速傅里葉變換（FFT）算法（時析型）99
3.7 離散傅里葉變換（DFT）的應(yīng)用106
3.7.1 用快速傅里葉變換（FFT）實現(xiàn)快速卷積106
3.7.2 用離散傅里葉變換（DFT）逼近連續(xù)信號的頻譜110
3.7.3 二維離散傅里葉變換（2D-DFT）115
小結(jié)116
3.8 習(xí)題116
第4章 模擬濾波器119
4.1 模擬濾波器的基本概念及設(shè)計方法119
4.1.1 模擬濾波器的基本概念119
4.1.2 無失真?zhèn)鬏?19
4.1.3 濾波器的理想特性與實際特性121
4.1.4 模擬濾波器的一般設(shè)計方法123
4.2 模擬濾波器的設(shè)計125
4.2.1 Butterworth（巴特沃思）濾波器（平響應(yīng)特性濾波器）的設(shè)計125
4.2.2 Chebyshev（切比雪夫）濾波器（通帶等波紋濾波器）的設(shè)計131
4.2.3 頻率變換141
小結(jié)147
4.3 習(xí)題147
第5章 數(shù)字濾波器148
5.1 數(shù)字濾波器的基本概念148
5.2 IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計151
5.2.1 引言151
5.2.2 沖激響應(yīng)不變法152
5.2.3 雙線性變換法157
5.2.4 其他類型（高通、帶通、帶阻）IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計161
5.3 FIR數(shù)字濾波器的設(shè)計162
5.3.1 線性相位FIR數(shù)字濾波器的特點162
5.3.2 窗函數(shù)法設(shè)計FIR數(shù)字濾波器171
5.3.3 頻率抽樣法設(shè)計FIR數(shù)字濾波器181
5.3.4 IIR數(shù)字濾波器與FIR數(shù)字濾波器的比較185
5.4 數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)186
5.4.1 數(shù)字濾波器結(jié)構(gòu)的表示方法186
5.4.2 IIR數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)187
5.4.3 FIR數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)189
小結(jié)194
5.5 習(xí)題194
第6章 隨機信號分析196
6.1 隨機信號的時域分析196
6.1.1 隨機過程的基本概念196
6.1.2 隨機過程的統(tǒng)計描述198
6.1.3 隨機過程的微積分200
6.1.4 平穩(wěn)隨機過程201
6.1.5 各態(tài)歷經(jīng)性203
6.1.6 平穩(wěn)隨機過程相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)204
6.1.7 離散隨機過程的數(shù)字特征及其估計205
6.1.8 高斯隨機過程208
6.2 隨機信號的頻域分析209
6.2.1 隨機過程的譜密度209
6.2.2 白噪聲212
6.2.3 功率譜估計214
6.3 平穩(wěn)隨機信號通過線性系統(tǒng)的分析216
6.3.1 平穩(wěn)隨機信號通過線性連續(xù)系統(tǒng)的分析217
6.3.2 平穩(wěn)隨機序列通過線性離散系統(tǒng)的分析219
6.3.3 多個隨機信號通過線性系統(tǒng)的分析220
小結(jié)221
6.4 習(xí)題221
第7章 自適應(yīng)濾波223
7.1 波形估計223
7.1.1 波形估計概述223
7.1.2 投影定理225
7.1.3 線性濾波226
7.2 Wiener（維納）濾波227
7.2.1 Wiener（維納）濾波與Wiener-Hopf（維納-霍普夫）方程227
7.2.2 FIR Wiener（維納）濾波器228
7.3 Kalman（卡爾曼）濾波229
7.3.1 狀態(tài)估計與Kalman（卡爾曼）濾波229
7.3.2 Kalman（卡爾曼）濾波遞推算法229
7.4 自適應(yīng)濾波器的原理233
7.4.1 自適應(yīng)濾波器的基本概念233
7.4.2 均方誤差與下降算法234
7.5 小均方（LMS）自適應(yīng)算法235
7.5.1 速下降與小均方（LMS）算法235
7.5.2 歸一化小均方（LMS）算法238
7.5.3 分塊小均方（LMS）算法240
7.6 遞推小二乘（RLS）自適應(yīng)算法240
7.6.1 小二乘法240
7.6.2 遞推小二乘（RLS）算法241
小結(jié)245
7.7 習(xí)題245
第8章 時頻分析與小波變換247
8.1 時頻分析247
8.1.1 時頻分析概述247
8.1.2 短時傅里葉變換（STFT）249
8.1.3 Wigner-Ville（維格納-維爾）分布252
8.2 小波變換255
8.2.1 空間與基的概念255
8.2.2 連續(xù)小波變換258
8.2.3 離散小波變換264
8.2.4 多分辨率分析267
8.2.5 小波變換的應(yīng)用271
小結(jié)277
8.3 習(xí)題277
附錄A MATLAB信號處理常用函數(shù)表278
參考文獻(xiàn)282