《MATLAB輔助現代工程數字信號處理（第2版）》係統地闡述瞭現代工程數字信號處理的基本原理和實現方法，並使用MATLAB語言結閤大量工程實例，剖析瞭數字信號處理的仿真實現過程。全書共10章，內容主要包括確定性信號處理與隨機信號處理兩大部分。確定性信號處理包括離散時間信號與係統、頻域分析方法、數字濾波器的分析與設計以及多采樣率信號處理；隨機信號處理包括平穩隨機信號分析、功率譜估計、非平穩隨機信號分析與處
理、自適應濾波以及高階譜分析。��
《MATLAB輔助現代工程數字信號處理（第2版）》可作為高等學校數字信號處理等相關課程的教材或參考書，也可作為從事信號處理及相關領域的工程技術人員的工具書。

第1章數字信號處理與離散時間係統
1.1 數字信號處理概述
1.1.1 數字信號處理的理論基礎
1.1.2 數字信號處理的實現
1.1.3 數字信號處理的應用
1.2 信號與係統
1.2.1 連續時間信號和離散時間信號
1.2.2 確定性信號與隨機信號
1.2.3 能量信號與功率信號
1.2.4 數字信號處理係統的基本組成
1.2.5 模數轉換和數模轉換
1.3 離散時間信號
1.3.1 典型離散時間信號
1.3.2 離散時間信號的運算
1.3.3 MATLAB常用信號生成函數
1.4 離散時間係統
1.4.1 離散時間係統的基本概念
1.4.2 離散時間綫性時不變係統的分析
1.4.3 離散時間係統的差分方程描述
1.4.4 離散時間信號的相關性
1.4.5 離散時間係統的MATLAB描述
1.5 小結
習題
第2章離散時間信號與係統的頻域分析
2.1 離散時間序列的傅裏葉變換（DTFT）
2.1.1 DTFT的定義
2.1.2 DTFT的性質
2.2 離散周期信號的傅裏葉級數（DFS）
2.2.1 DFS的定義
2.2.2 DFS的性質
2.3 離散傅裏葉變換（DFT）
2.3.1 DFT的定義
2.3.2 DFT的性質
2.3.3 DFT的應用
2.4 快速傅裏葉變換（FFT）
2.4.1 FFT的基本思想
2.4.2 FFT算法及其實現
2.4.3 FFT的應用
2.5 Z變換
2.5.1 Z變換的定義
2.5.2 Z變換的收斂域
2.5.3 Z變換的性質
2.5.4 逆Z變換
2.5.5 利用Z變換求解差分方程
2.6 綫性時不變離散係統的頻域分析
2.6.1 離散係統的係統函數
2.6.2 離散係統的頻率響應
2.7 小結
習題
第3章數字濾波器的結構與分析
3.1 數字濾波器及其實現
3.1.1 數字濾波器概述
3.1.2 數字濾波器的分類與實現
3.1.3 數字濾波器的運算結構
3.1.4 數字濾波器的MATLAB實現
3.2 IIR數字濾波器的基本結構
3.2.1 直接型結構
3.2.2 級聯型結構
3.2.3 並聯型結構
3.3 FIR數字濾波器的基本結構
3.3.1 直接型結構
3.3.2 級聯型結構
3.3.3 綫性相位型結構
3.3.4 頻率采樣型結構
3.4 數字濾波器的格型結構
3.4.1 全零點濾波器的格型結構
3.4.2 全極點濾波器的格型結構
3.4.3 零極點濾波器的格型結構
3.5 數字濾波器的MATLAB時頻分析
3.5.1 時域分析
3.5.2 頻域分析
3.6 數字濾波器的量化效應
3.6.1 二進製數的錶示
3.6.2 定點製的量化誤差
3.6.3 A/D變換的量化效應
3.6.4 有限字長運算對數字濾波器的影響
3.6.5 捨入效應引起的極限環振蕩
3.6.6 係數量化對濾波器係數的影響
3.7 小結
習題
第4章工程數字濾波器設計
4.1 數字濾波器的技術指標與設計方法
4.1.1 數字濾波器的技術指標
4.1.2 數字濾波器的設計方法
4.2 無限衝激響應（IIR）數字濾波器的設計
4.2.1 IIR濾波器的經典設計
4.2.2 IIR濾波器的直接設計
4.2.3 最大平滑IIR數字濾波器設計
4.3 有限衝激響應（FIR）數字濾波器的設計
4.3.1 窗函數法設計FIR濾波器
4.3.2 頻率采樣法設計FIR濾波器
4.3.3 最優化法設計FIR濾波器
4.3.4 約束最小二乘FIR濾波器
4.3.5 任意響應法設計FIR濾波器
4.4 小結
習題
第5章多采樣率數字信號處理
5.1 信號的抽取與內插
5.1.1 信號的整數倍抽取
5.1.2 信號的整數倍內插
5.2 有理因子采樣率轉換
5.3 采樣率轉換的濾波器實現
5.3.1 抽取采樣率轉換的濾波器實現
5.3.2 內插采樣率轉換的濾波器實現
5.3.3 有理因子采樣率轉換的濾波器實現
5.4 數字濾波器組
5.4.1 均勻濾波器組
5.4.2 復用轉接器
5.4.3 正交鏡像濾波器組
5.5 小結
習題
第6章平穩隨機信號處理與分析
6.1 隨機信號及其處理
6.1.1 隨機信號處理的發展曆程
6.1.2 隨機信號及其特徵描述
6.2 平穩隨機信號的時域描述
6.2.1 平穩隨機信號的數字特徵
6.2.2 相關函數和協方差
6.2.3 平穩隨機信號的各態遍曆性
6.3 平穩隨機信號的頻域描述
6.4 綫性係統對隨機信號的響應
6.4.1 自相關函數及自功率譜
6.4.2 互相關函數和互功率譜
6.5 平穩隨機信號的模型
6.5.1 ARMA模型
6.5.2 MA模型
6.5.3 AR模型
.6 小結
習題
第7章功率譜估計
7.1 功率譜估計及其分析方法
7.2 經典譜估計法
7.2.1 自相關函數估計法
7.2.2 周期圖法
7.3 改進的非參數化方法
7.3.1 分段平均周期圖法
7.3.2 加窗平均周期圖法
7.3.3 Welch法
7.3.4 多窗口法
7.4 模型參數化方法
7.4.1 AR模型法
7.4.2 最大熵功率譜估計法
7.4.3 Levinson－Durbin遞推算法
7.4.4 Burg遞推算法
7.5 自相關矩陣的本徵分析法
7.6 小結
習題
第8章非平穩信號分析與處理
8.1 短時傅裏葉變換
8.1.1 時域窗法
8.1.2 頻域窗法
8.1.3 窗函數的選取
8.1.4 時頻分析的MATLAB實現
8.2 維格納時頻分布
8.2.1 連續時間維格納分布
8.2.2 離散時間維格納分布
8.2.3 時頻分布的MATLAB實現
8.3 小波變換
8.3.1 連續小波變換
8.3.2 離散小波變換
8.3.3 小波變換在突變信號檢測中的應用
8.4 小結
習題
第9章綫性預測與自適應濾波
9.1 維納濾波器
9.1.1 維納濾波器的時域分析
9.1.2 維納濾波器的頻域分析
9.1.3 維納預測器
9.2 卡爾曼濾波
9.2.1 離散狀態方程
9.2.2 量測方程
9.2.3 卡爾曼濾波的基本遞推算法
9.3 卡爾曼濾波在信號處理中的應用
9.3.1 目標跟蹤的卡爾曼濾波
9.3.2 機動模型的濾波跟蹤
9.4 自適應濾波器
9.4.1 自適應綫性濾波器
9.4.2 LMS算法
9.4.3 歸一化LMS算法
9.5 自適應濾波在信號處理中的應用
9.5.1 係統辨識
9.5.2 自適應噪聲抵消器
9.5.3 自適應信號分離器
9.5.4 自適應陷波器
9.6 小結
習題
第10章隨機信號的高階譜分析
10.1 高階纍積量與高階譜
10.1.1 纍積量
10.1.2 高階譜
10.2 纍積量與雙譜的性質
10.2.1 纍積量的性質
10.2.2 雙譜及其性質
10.3 雙譜估計
10.3.1 非參數化雙譜估計
10.3.2 參數化雙譜估計
10.4 高階譜分析的應用
10.4.1 利用雙譜進行時延估計
10.4.2 噪聲中信號的檢測
10.5 小結
習題
附錄A 數字信號處理工具箱函數
附錄B MATLAB常用命令
附錄C 矩陣運算和傅裏葉變換
參考文獻 ��