- 信号处理仿真与应用(基于MWORKS北京理工大学十四五规划教材)/新型工业化科学计算与系统建模仿真系列
- - 作者：编者:周治国|责编:戴晨辰
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121502064
  - 出版日期：2025/04/01
  - 页数：263
- 售价：27.6

内容大纲
本书是一本专为工程师、研究人员和学生而写的指南，旨在帮助他们掌握信号处理和仿真技术，以及将其应用于解决现实世界的问题。本书提供了详细的内容，涵盖从信号处理理论到MWORKS和Julia编程的基础知识，以及如何使用Syslab信号处理工具箱进行实际应用；还提供了MWORKS实验案例，以帮助读者将理论知识应用到实际研究中。本书旨在帮助读者在信号处理领域取得实际成就，通过MWORKS和Julia编程掌握关键技能，并将其应用于各种实验案例。对于对信号处理和仿真感兴趣的专业人士，以及正在学习这一领域知识的学生，本书将成为有力的工具和指南。
本书共分为8章，主要包括信号处理仿真与应用概述，MWORKS概述，信号生成和预处理，测量和特征提取，变换、相关性和建模，数字和模拟滤波器，频谱分析，以及综合实验案例等内容。为了便于读者学习使用和参考，本书还提供了较完整的原理方法介绍和计算推导实例。
作者介绍
目录
第1章  信号处理仿真与应用概述
  1.1  引言
  1.2  MATLAB信号处理工具箱
    1.2.1  Signal Processing Toolbox
    1.2.2  DSP System Toolbox
  1.3  Python信号处理工具箱
    1.3.1  Python简介
    1.3.2  Python库简介
    1.3.3  PySPT简介
  1.4  Syslab信号处理工具箱
    1.4.1  Syslab简介
    1.4.2  Julia简介
    1.4.3  Syslab信号处理工具箱的功能概况
第2章  MWORKS概述
  2.1  MWORKS科学计算和系统建模仿真
    2.1.1  科学计算环境Syslab
    2.1.2  系统建模仿真环境Sysplorer
    2.1.3  系统协同建模与模型数据管理环境Syslink
    2.1.4  工具箱Toolbox
    2.1.5  多领域工业模型库Library
  2.2  Julia编程基础
    2.2.1  变量
    2.2.2  数组
    2.2.3  函数
    2.2.4  控制流
    2.2.5  类型
    2.2.6  数据可视化
    2.2.7  外部函数调用
  2.3  Syslab基本功能
    2.3.1  Syslab简介
    2.3.2  软件界面
    2.3.3  工具箱加载
    2.3.4  脚本创建
    2.3.5  脚本调试
    2.3.6  结果后处理
第3章  信号生成和预处理
  3.1  平滑和去噪
    3.1.1  函数
    3.1.2  信号平滑处理
    3.1.3  对数据去趋势
    3.1.4  从信号中去除60Hz干扰
    3.1.5  去除信号中的峰值
  3.2  波形生成
    3.2.1  函数
    3.2.2  创建均匀和非均匀时间向量
    3.2.3  时间向量和正弦波
    3.2.4  脉冲函数、阶跃函数和斜坡函数
    3.2.5  常见的周期性波形
    3.2.6  常见的非周期性波形
    3.2.7  pulstran函数

    3.2.8  sinc函数
第4章  测量和特征提取
  4.1  描述性统计量
    4.1.1  测量信号相似性
    4.1.2  确定峰宽
    4.1.3  周期性波形的均方根值
    4.1.4  在数据中查找峰值
  4.2  脉冲和跃迁指标
    4.2.1  脉冲和跃迁特征的测量
    4.2.2  矩形脉冲波形的占空比
第5章  变换、相关性和建模
  5.1  变换
    5.1.1  函数
    5.1.2  离散傅里叶变换
    5.1.3  Chirp Z变换
    5.1.4  离散余弦变换
    5.1.5  用于语音信号压缩的DCT
    5.1.6  Hilbert变换
    5.1.7  余弦解析信号
    5.1.8  Hilbert变换与瞬时频率
    5.1.9  倒频谱分析
  5.2  相关性和卷积
    5.2.1  函数
    5.2.2  具有自相关的残差分析
    5.2.3  对齐两个简单信号
    5.2.4  将信号与不同开始时间对齐
    5.2.5  使用互相关对齐信号
    5.2.6  使用自相关求周期性
    5.2.7  回声抵消
    5.2.8  多通道输入的互相关
    5.2.9  样本自相关的置信区间
    5.2.10  指数序列的自相关函数
    5.2.11  移动平均过程的自相关
    5.2.12  两个移动平均过程的互相关
    5.2.13  噪声中延迟信号的互相关
    5.2.14  相位滞后正弦波的互相关
    5.2.15  线性卷积和循环卷积
第6章  数字和模拟滤波器
  6.1  数字滤波器设计
    6.1.1  函数
    6.1.2  IIR滤波器设计
    6.1.3  FIR滤波器设计
  6.2  数字滤波器分析
    6.2.1  函数
    6.2.2  相位响应
    6.2.3  零极点分析
    6.2.4  脉冲响应
  6.3  数字滤波
    6.3.1  函数
    6.3.2  数字滤波实践

  6.4  多采样频率信号处理
    6.4.1  函数
    6.4.2  重建缺失的数据
    6.4.3  下采样——信号相位
    6.4.4  下采样——混叠
    6.4.5  在下采样前进行滤波
  6.5  模拟滤波器
    6.5.1  函数
    6.5.2  模拟IIR低通滤波器的比较
第7章  频谱分析
  7.1  频谱估计
    7.1.1  函数
    7.1.2  使用FFT获得功率谱密度估计
    7.1.3  频域线性回归
    7.1.4  检测噪声中的失真信号
    7.1.5  幅度估计和填零
    7.1.6  比较两个信号的频率成分
    7.1.7  交叉频谱和幅值平方相关性
  7.2  子空间方法
  7.3  加窗法
    7.3.1  函数
    7.3.2  切比雪夫窗
第8章  综合实验案例
  8.1  手机MEMS传感器
  8.2  SensorLog软件
  8.3  数据采集
  8.4  数据处理
    8.4.1  加速度数据处理
    8.4.2  陀螺仪数据处理
    8.4.3  磁力计数据处理
    8.4.4  位置数据处理
    8.4.5  朝向数据处理
    8.4.6  无偏性设备运动数据处理
    8.4.7  声音分贝数据处理
    8.4.8  相对高度数据处理
    8.4.9  压强数据处理
    8.4.10  位置数据可视化
    8.4.11  运动姿态估计

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