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| 內容簡介： |
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本教材系统地讲述了信号分析与处理的基本原理与方法，重点介绍了确定性信号和随机信号的分析方法，主要讲述了信号处理中常用的模拟滤波器和数字滤波器的基本概念与设计方法，并且介绍了自适应滤波和当前流行的小波分析等现代信号分析与处理的基本内容。全书共8章：绪论、连续时间信号分析、离散时间信号分析、模拟滤波器、数字滤波器、随机信号分析、自适应滤波和时频分析与小波变换。本教材可作为自动化、测控技术与仪器、电气工程及其自动化等非电子信息类本科专业的教材，也可作为相关专业的学生与工程技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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赵子健，副教授，硕士生导师。 2009至2010年在芬兰奥卢大学从事博士后研究，2010至2012年在法国约瑟夫傅立叶大学TIMC-IMAG研究院担任二级科研工程师。主要从事信号处理、机器视觉、机器人辅助外科手术等方面的教学和科研工作。
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| 目錄：
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目 录第1章 绪论11.1 信号概述11.2 信号的表示21.3 信号的分类21.4 信号分析与处理4第2章 连续时间信号分析62.1 连续时间信号的时域分析62.1.1 基本的连续时间信号62.1.2 连续时间信号的运算112.1.3 连续时间信号的分解132.1.4 连续时间信号的时域分析方法——卷积法152.2 周期信号的频谱分析182.2.1 正交函数192.2.2 傅里叶级数232.2.3 典型周期信号的傅里叶级数272.2.4 吉布斯现象312.3 非周期信号的频谱分析352.3.1 傅里叶变换352.3.2 典型非周期信号的频谱372.3.3 傅里叶变换的性质412.3.4 周期信号的傅里叶变换552.4 抽样信号的傅里叶分析582.4.1 时域抽样582.4.2 抽样定理61小结632.5 习题63第3章 离散时间信号分析673.1 离散时间信号673.1.1 离散时间信号（序列）673.1.2 序列的运算683.1.3 基本序列713.2 序列的z变换733.2.1 z变换的定义733.2.2 z变换的收敛域733.3 序列的频谱分析——离散时间傅里叶变换（DTFT）763.3.1 定义763.3.2 物理意义773.3.3 特点773.3.4 离散时间傅里叶变换（DTFT）存在的条件793.4 周期序列的频谱分析——离散傅里叶级数（DFS）803.4.1 傅里叶变换在时域和频域中的对称规律803.4.2 离散傅里叶级数（DFS）813.5 离散傅里叶变换（DFT）833.5.1 离散傅里叶变换（DFT）的定义式833.5.2 离散傅里叶变换（DFT）与离散时间傅里叶变换（DTFT）的关系863.5.3 离散傅里叶变换（DFT）的性质893.6 快速傅里叶变换（FFT）973.6.1 直接按离散傅里叶变换（DFT）运算的问题及其改进思路973.6.2 基2按时间抽取的快速傅里叶变换（FFT）算法（时析型）993.7 离散傅里叶变换（DFT）的应用1063.7.1 用快速傅里叶变换（FFT）实现快速卷积1063.7.2 用离散傅里叶变换（DFT）逼近连续信号的频谱1103.7.3 二维离散傅里叶变换（2D-DFT）115小结1163.8 习题116第4章 模拟滤波器1194.1 模拟滤波器的基本概念及设计方法1194.1.1 模拟滤波器的基本概念1194.1.2 无失真传输1194.1.3 滤波器的理想特性与实际特性1214.1.4 模拟滤波器的一般设计方法1234.2 模拟滤波器的设计1254.2.1 Butterworth（巴特沃思）滤波器（平响应特性滤波器）的设计1254.2.2 Chebyshev（切比雪夫）滤波器（通带等波纹滤波器）的设计1314.2.3 频率变换141小结1474.3 习题147第5章 数字滤波器1485.1 数字滤波器的基本概念1485.2 IIR数字滤波器的设计1515.2.1 引言1515.2.2 冲激响应不变法1525.2.3 双线性变换法1575.2.4 其他类型（高通、带通、带阻）IIR数字滤波器的设计1615.3 FIR数字滤波器的设计1625.3.1 线性相位FIR数字滤波器的特点1625.3.2 窗函数法设计FIR数字滤波器1715.3.3 频率抽样法设计FIR数字滤波器1815.3.4 IIR数字滤波器与FIR数字滤波器的比较1855.4 数字滤波器的结构1865.4.1 数字滤波器结构的表示方法1865.4.2 IIR数字滤波器的结构1875.4.3 FIR数字滤波器的结构189小结1945.5 习题194第6章 随机信号分析1966.1 随机信号的时域分析1966.1.1 随机过程的基本概念1966.1.2 随机过程的统计描述1986.1.3 随机过程的微积分2006.1.4 平稳随机过程2016.1.5 各态历经性2036.1.6 平稳随机过程相关函数的性质2046.1.7 离散随机过程的数字特征及其估计2056.1.8 高斯随机过程2086.2 随机信号的频域分析2096.2.1 随机过程的谱密度2096.2.2 白噪声2126.2.3 功率谱估计2146.3 平稳随机信号通过线性系统的分析2166.3.1 平稳随机信号通过线性连续系统的分析2176.3.2 平稳随机序列通过线性离散系统的分析2196.3.3 多个随机信号通过线性系统的分析220小结2216.4 习题221第7章 自适应滤波2237.1 波形估计2237.1.1 波形估计概述2237.1.2 投影定理2257.1.3 线性滤波2267.2 Wiener（维纳）滤波2277.2.1 Wiener（维纳）滤波与Wiener-Hopf（维纳-霍普夫）方程2277.2.2 FIR Wiener（维纳）滤波器2287.3 Kalman（卡尔曼）滤波2297.3.1 状态估计与Kalman（卡尔曼）滤波2297.3.2 Kalman（卡尔曼）滤波递推算法2297.4 自适应滤波器的原理2337.4.1 自适应滤波器的基本概念2337.4.2 均方误差与下降算法2347.5 小均方（LMS）自适应算法2357.5.1 速下降与小均方（LMS）算法2357.5.2 归一化小均方（LMS）算法2387.5.3 分块小均方（LMS）算法2407.6 递推小二乘（RLS）自适应算法2407.6.1 小二乘法2407.6.2 递推小二乘（RLS）算法241小结2457.7 习题245第8章 时频分析与小波变换2478.1 时频分析2478.1.1 时频分析概述2478.1.2 短时傅里叶变换（STFT）2498.1.3 Wigner-Ville（维格纳-维尔）分布2528.2 小波变换2558.2.1 空间与基的概念2558.2.2 连续小波变换2588.2.3 离散小波变换2648.2.4 多分辨率分析2678.2.5 小波变换的应用271小结2778.3 习题277附录A MATLAB信号处理常用函数表278参考文献282
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