Matlab Digital Signal Rockering 85 Практические изысканные лекции для продвижения к расширенной песне Zhi Используйте серию серии инженеров Computer/Network/Network и Data Communication Show
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Название книги: 85 Практических случаев обработки цифровых сигналов MATLAB - начинающий для продвинутого
: 59,9 Юань
Автор: Сонг Чжийонг
Издательство: Пекинская авиационная и аэрокосмическая университетская издательство
Дата публикации: 2016-11-01
ISBN: 9787512422667
Количество слов: 794 тысячи слов
Номер страницы: 481
Издание: 1
Переплет: в мягкой обложке, идеальный переплет.
Открыто: 16
Глава 1 Трансформация и дискретное преобразование Фурье……………………………………………………………… 1
1,1 z трансформация…………………………………………………………………………………… 1
1.1.1 представление Z………………………………………………………………………… 1
1.1.2 Домен конвергенции преобразования z преобразования………………………………………………………………………… 3
1.1.3 Пара преобразования базовых Z………………………………………………………………………… 4
1.1.4 z преобразование линейной системы……………………………………………………………………… 5
1,1,5 Z функция изменения изменения…………………………………………………………………………… 5
1.1.6 Z обратное преобразование……………………………………………………………………………… 6
1.2 Происхождение DFT……………………………………………………………………………… 9
1.3 DFT Nature…………………………………………………………………………… 13
Рекомендации……………………………………………………………………………………… 15
Глава 2 преобразование Фурье и анализ спектра………………………………………………………… 16
2.1 Быстрое преобразование Фурье (FFT)………………………………………………………………… 16
2.1.1 Основание 2 Время для извлечения алгоритма БПК……………………………………………………………… 17
2.1.2 Алгоритм FFT Base 2 Base 2……………………………………………………………… 19
2.1.3 Алгоритм быстрого откровения Фурье (IFFT)………………………………………………………… 22
2.1.4 Случай 2.1: Функция MATLAB преобразования Фурье…………………………………………… 22
2.1.5 Случай 2.2: Как получить реальную последовательность чисел после IFFT……………………………………………… 26
2.1.6 Случай 2.3: Как сделать реальную последовательность чисел последовательности реальной численности после смещения домена времени…………………………… 31
2.2 Выражения дискретных сигналов……………………………………………………………………… 38
2.2.1 Случай 2.4: Настройки шкалы частоты (горизонтальные координаты) на диаграмме спектра………………………………………… 39
2.2.2 Случай 2.5: Как рассчитать амплитуду и начальный фазовый угол синусоидального сигнала………………………………………… 42
2.2.3 Случай 2.6: Как узнать фазовый спектр одночастотного синуса……………………………………… 45
2.2.4 Случай 2.7: Почему большая часть спектра, полученного после FFT.…………………………………… 48
2.2.5 Случай 2.8: Как установить вертикальные координаты спектра в шкалу децибела……………………………………… 50
2.2.6 Феномен, явление ограждения и явление утечки во время анализа спектра……………………………………… 53
2.2.7 Случай 2.9: также усечен прямоугольными окнами, почему возникают некоторые утечки, а некоторые не просочились………………… 56
2.2.8 Оконная функция……………………………………………………………………………… 58
2.2.9 Случай 2.10: значение амплитуды спектра в окне после добавления изменений функции окна, как исправить………………………………………… 61
2.2.10 разрешение……………………………………………………………………………… 63
2.2.11 Случай 2.11: Как выбрать частоту выборки и длину сигнала…………………………………………… 65
2.2.12 Случай 2.12: Zero -zer в FFT………………………………………………………… 67
2.2.13 Быстрая свертка и быстрая корреляция………………………………………………………………… 73
2.2.14 Случай 2.13: Можно ли использовать количество расчета, связанного с циклом?……………………………………………… 79
Рекомендации……………………………………………………………………………………… 84
Глава 3 Дизайн цифрового фильтра…………………………………………………………………… 85
3.1 Digital Filter Foundation………………………………………………………………………… 85
3.1.1 Функция передачи цифрового фильтра……………………………………………………………… 85
3.1.2 Анализ частотной характеристики цифрового фильтра…………………………………………………………… 87
3.1.3 Классификация цифрового фильтра…………………………………………………………………… 88
3.1.4 Композиция цифрового фильтра…………………………………………………………………… 90
3.2 Типичный симуляционный фильтр с низким уровнем прохода…………………………………………………………………… 93
3.2.1 Симуляция Pattworth Low -Tass Filter……………………………………………………………… 93
3.2.2 Chebibihev Type I и тип II Симуляция низкого уровня.………………………………………………… 94
3.2.3 Эллиптическое моделирование с низким пропускным фильтром……………………………………………………………… 96
3.2.4 Частотное преобразование аналогового прототипа фильтра с низким уровнем прохода……………………………………………………… 97
3.2.5 Функция MATLAB, разработанная аналоговым фильтром…………………………………………………… 97
3.2.6 Случаи 3.1: Те же и разные вещи Bartworth, Chebibirv Type ⅰ, Chebiberv Type ⅱ и Ellipse Filter… 102
3.2.7 Случай 3.2: Проектируйте несколько одинаковых и различных методов программирования моделируемого фильтра………………………… 104
3.2.8 Случай 3.3: Как вычислять WN и BS в проектировании преобразований полосы частот……………………… 105
3.3 Дизайн IIR цифровой фильтр с использованием импульсного отклика неизменного метода………………………………………… 107
3.3.1 Импульсный отклик без изменяющегося принципа…………………………………………………………… 107
3.3.2 Метод цифровизации фильтра аналогового фильтра…………………………………………………………… 108
3.3.3 Смешивание искажений…………………………………………………………………………… 109
3.3.4 Преимущества и недостатки проектирования цифрового фильтра с помощью импульсного отклика неизменного метода………………………………………… 110
3.4 Дизайн цифрового фильтра IIR с двойным методом преобразования…………………………………………… 111
3.4.1 Принцип трансформации метода двойного линейного преобразования…………………………………………………………… 111
3.4.2 Преимущества и недостатки метода двойного линейного преобразования……………………………………………………………… 113
3.4.3 Шаги по разработке цифровых фильтров с помощью метода двойного линейного преобразования…………………………………………… 114
3.5 Полиромер и полно -роскошный фильтр………………………………………………………………… 115
3.5.1 ловушка……………………………………………………………………………… 115
3.5.2 Полно -пропускной фильтр………………………………………………………………………… 116
3.6 Функция MATLAB, разработанная цифровым фильтром IIR…………………………………………… 118
3.7 Случаи дизайна фильтра IIR……………………………………………………………… 123
3.7.1 Случай 3.4: Используйте количество удержания для получения метода инвентаризации импульса. Цифровой фильтр - это то же самое, что вызов функции Impinvar…… 123
3.7.2 Случай 3.5: Почему некоторые Fs используют фактическое значение частоты при вызове билинейной функции, но некоторые используют FS = 1……… 125
3.7.3 Случай 3.6: Почему я не могу использовать функцию Impinvar……………………………………………… 128
3.7.4 Случай 3.7: Почему вывод фильтра переполняет или не имеет значения?…………………………………… 131
3.7.5 Случай 3.8: При использовании билинейной функции, если WP и WS не достигнут предварительно -деформированных результатов, будут какие -либо результаты…………… 137
3.7.6 Случай 3.9: Как преобразовать любую систему S в систему Z…………………………………………… 138
3.7.7 Случай 3.10: Процесс фильтрации фильтра завершается с помощью работы дифференциального уравнения…………………………… 142
3.7.8 Случай 3.11: формат вызова фильтра функции фильтра: [y, zf] = фильтр (b, a, x, zf), какая роль в zi и zf
……………………………………………………………………………………… 148
3.7.9 Случай 3.12: Как использовать цифровую ловушку для фильтрации частотного сигнала………………………………………… 151
3.7.10 Случай 3.13: Как разработать цифровой все -ручный фильтр для компенсации фазы для фильтров IIR…………………… 153
3.7.11 Случай 3.14: Почему нулевая фаза фильтрация в начале и конце обоих концов, влияющих на переходные эффекты……………… 154
3.8 Линейные фазовые и фазовые характеристики системы FIR…………………………………………………… 158
3.9 Метод проектирования функции окна цифрового фильтра FIR -типа………………………………………………… 161
3.9.1 единицы идеального цифрового фильтра…………………………………………………… 162
3.9.2 Метод проектирования прямоугольного окна цифрового фильтра типа FIR…………………………………………………… 162
3.9.3 Метод проектирования функции оконных функций……………………………………………………………………… 165
3.10 Метод проектирования отбора проб цифрового фильтра FIR -типа……………………………………………… 167
3.10.1 Метод установки ожидаемых частотных характеристик…………………………………………………………… 167
3.10.2 Процесс проектирования метода отбора частот…………………………………………………………… 167
3.10.3 Улучшение метода отбора частот………………………………………………………………… 168
3.11 Дизайн превосходного фильтра Fiple Fire Filter…………………………………………………… 169
3.11.1 Разработка вопросов миниатюризации…………………………………………………………… 170
3.11.2 Ограничения на крайнее значение………………………………………………………………… 171
3.11.3 Алгоритм Паркс-Маклеллан……………………………………………………………… 172
3.12 Функция MATLAB в дизайне FIR -фильтра……………………………………………… 172
3.13 Случаи дизайна FIR -фильтра……………………………………………………………… 176
3.13.1 Случай 3.15: как выбрать функцию окон и заказать n в методе окончания вина.…………………………176
3.13.2 Случаи 3.16: Разработано ли фильтр с функцией idep_lp и функцией FIR1?……………………… 178
3.13.3 Случай 3.17: преимущества проектирования FIR -фильтра с окном Kaizer………………………………………… 181
3.13.4 Случай 3.18: Почему FIR -фильтр не подходит для проектирования цифровой ловушки……………………………… 183
3.13.5 Случай 3.19: Как исправить задержку с помощью вывода FIR -фильтра………………………………… 185
3.13.6 Случай 3.20: разработка любого отклика FIR -фильтра через функцию FIR2……………………………… 188
3.13.7 Случай 3.21: Почему FIR -фильтр, разработанный функцией FIRPM, не соответствует требованиям индекса………………… 190
3.13.8 Случай 3.22: Как спроектировать многочастотный бранд -фильтр FIR Filter…………………………………………… 194
3.13.9 Случай 3.23: Как разработать цифровой дифференциал в FIR -фильтре……………………………………… 197
3.13.10 Случай 3.24: Как разработать цифровой конвертер Hilbert с FIR -фильтром…………………………… 198
3.14 Разработка цифрового фильтра с fdatool……………………………………………………… 200
3.14.1 Дизайн фильтра IIR…………………………………………………………………… 200
3.14.2 Дизайн FIR Filter…………………………………………………………………… 209
3.14.3 Дальнейшее объяснение коэффициента SOS…………………………………………………………… 211
3.14.4 Случай 3.25: Как преобразовать SOS или HD в коэффициент фильтра………………………………… 212
3.15 Дизайн цифрового фильтра с Fdesign и Design……………………………………………… 215
3.15.1 Случай 3.26: Почему вы часто появляетесь при использовании функции дизайна“invaliddesignmethod”…………… 222
3.15.2 Случай 3.27: Используйте дизайн fdesign для разработки того же фильтра в предыдущих разделах классических методов.
…………………………………………………………………………………… 226
3.15.3 Случай 3.28: Каковы преимущества использования метода проектирования Fdesign……………………………………… 230
3.16 Один третий фильтра диапазона частотного диапазона……………………………………………………………… 233
3.16.1 Случаи 3.29: Найдите метод анализа FFT IFFT, чтобы найти одну треть фильтра частотного диапазона.……… 234
3.16.2 Случай 3.30: Ищите три трети фильтра диапазона частотного диапазона полосы частот с помощью метода отбора проб с помощью метода отбора проб……………… 237
3.16.3 Случай 3.31: Используйте метод проектирования FDESIGN, чтобы найти одну треть фильтра частотного диапазона частотной полосы уровня звукового давления……… 240
Рекомендации……………………………………………………………………………………… 242
Глава 4 Простой и практический метод обработки сигналов………………………………………………………… 243
4.1 Первичный дневной метод умножения для устранения элемента тренда………………………………………………………… 243
4.1.1 Устранение функции элемента тренда…………………………………………………………………… 244
4.1.2 Случай 4.1: коррекция базового дрейфа…………………………………………………………… 244
4.2 Найдите значение пика и долины в сигнале…………………………………………………………… 247
4.2.1 Функция обнаружения значения долины Matlab Zhongfeng……………………………………………………… 247
4.2.2 Случай 4.2: известный импульсный сигнал, как найти цикл сигнала……………………………………… 248
4.2.3 Случай 4.3: Как использовать функцию FindPeaks, чтобы найти значения долины……………………………………………… 249
4.2.4 Случай 4.4: Как вставить его в функцию FindPeakM?……………………………… 251
4.3 Извлечение в сигнал…………………………………………………………………… 256
4.3.1 Трансформация Гильберта……………………………………………………………………… 256
4.3.2 Случай 4.5: Используйте Hilbert для изменения сигнала расчета…………………………………………… 259
4.3.3 Случай 4.6: Используйте метод поиска максимальных значений и минимальных значений для вычисления потока сигнала…………………………… 262
4.3.4 Случай 4.7: Рассчитайте линию спектра голосового сигнала с помощью метода инверсии…………………………………… 266
4.4 Извлеките специальный интервал в сигнал……………………………………………………………… 268
4.4.1 Найдите функцию MATLAB в специальном диапазоне……………………………………………………… 268
4.4.2 Случай 4.8: Как получить начальную и конечную позицию долины из набора данных………………………… 269
4,5 плавное лечение……………………………………………………………………………… 272
4.5.1 Случай 4.9: 5,3 Три раза плавный метод…………………………………………………………… 272
4.5.2 Случай 4.10: как найти минимальное значение в данных шума———
……………………………………………………………………………………… 274
4.5.3 Случай 4.11: Как выбрать длину и порядок окна, когда Savitzky-Golay гладкая фильтрация………………………… 278
4.6 Ян Туо из данных…………………………………………………………………………… 282
4.6.1 Основная теория модели самопознания……………………………………………………………… 282
4.6.2 Иностранное предсказание и задний прогноз………………………………………………………………… 284
4.6.3 Функция MATLAB прогнозирования и задних прогнозов……………………………………………… 285
4.6.4 Случай 4.12: Как устранить временный эффект двух концов после фильтрации сигнала через нулевую фазу…………………………… 287
4.6.5 Случай 4.13: Устранение эффекта конечной точки преобразования Гильберта…………………………………………… 289
Рекомендации……………………………………………………………………………………… 291
Глава 5 Расширение DFT………………………………………………………………………… 292
5.1 Короткое преобразование Фурье Фурье……………………………………………………………………… 292
5.1.1 Короткое преобразование Фурье и краткосрочное обратное преобразование Фурье………………………………………………… 292
5.1.2 Функция MATLAB преобразования Фурье в краткосрочный период…………………………………………………… 293
5.1.3 Случай 5.1: Какой метод используется в качестве спектра STFT после вызова функции TFRSTFT……………………………… 295
5.1.4 Случай 5.2: Как получить какой -то конкретный частотный спектр через спектрограмму…………………………… 303
5.1.5 Случай 5.3: Можно ли превратить спектр STFT сигнала в последовательность времени?…………………………… 308
5.2 Уточнить FFT (Zoom-fft)……………………………………………………………… 310
5.2.1 Классический метод анализа…………………………………………………… 310
5.2.2 Метод изысканного анализа Спектр сложности и модуляции фильтра сравнительного анализа.……………………………………… 312
5.2.3 Функция MATLAB утонченного анализа спектра……………………………………………………… 316
5.2.4 Случай 5.4: Как рассчитывается шкала средней частоты в функции exzfft_ma………………………………… 318
5.2.5 Случай 5.5: Как использовать спектр уточнения для извлечения частоты гармоники перехвата……………………………………… 321
5.3 Линейное преобразование FD Z (CZT)……………………………………………………………… 322
5.3.1 Принцип регулировки линейной частоты z преобразование……………………………………………………………… 322
5.3.2 Функция преобразования линейной частоты Matlab.…………………………………………………… 324
5.3.3 Случай 5.6: может ли CZT уточнить спектр?………………………………………………………… 324
5.4 Алгоритм Горцеля………………………………………………………………………… 329
5.4.1 Введение в алгоритм Горцеля…………………………………………………………………… 329
5.4.2 Введение сигнала DTMF…………………………………………………………………… 331
5.4.3 Применение алгоритма Горцеля на DTMF……………………………………………………… 332
5.4.4 Функция MATLAB алгоритма Горцеля и кодек DTMF…………………………………… 333
5.4.5 Случай 5.7: Как генерировать кодирование DTMF и как использовать алгоритм Горцеля для извлечения значений в шум DTMF
……………………………………………………………………………………… 334
Рекомендации……………………………………………………………………………………… 342
的 Глава 6 Внутренняя вставка DFT………………………………………………………………………… 344
6.1 Drickley ядерные и оконные функции………………………………………………………………… 344
6.1.1 Фурье преобразование непрерывных сигналов и прямоугольных окон……………………………………………… 344
6.1.2 непрерывный сигнал дискретный…………………………………………………………………… 344
6.1.3 Дискретная прямоугольная последовательность окон и ядро Drickley……………………………………………………… 345
6.1.4 Функция окна Yuxian и дискретное преобразование Фурье…………………………………………………… 347
6.2 Коррекция метода соотношения…………………………………………………………………………… 347
6.2.1 Соотношение прямоугольной коррекции окна……………………………………………………………… 347
6.2.2 Соотношение соотношения окна Ханнинга………………………………………………………………… 349
6.2.3 Функция MATLAB, чем дхарма дхарма……………………………………………………… 350
6.2.4 Случай 6.1: Как устранить помехи сигнала синуса в сигнал…………………………………………… 352
6.3 Энергетическая грациозная коррекционная ФА -Рекстификация……………………………………………………………………… 356
6.3.1…………………………………………… 357
6.3.2 Функция MATLAB коррекции энергии ФА -ректификации…………………………………………………… 358
6.3.3 Случай 6.2: Сравнение коррекции энергии ФА -Дхарма и коррекция пропорции Дхарма……………………………………… 359
6.4 Дифференциал фазы дхарма дхарма………………………………………………………………………… 360
6.4.1.……………………………………………………………… 361
6.4.2. Измените разницу в фазах длины окна…………………………………………………………… 363
6.4.3 Общий метод разности фазы……………………………………………………………………… 363
6.4.4 Формула расчета для коррекции разницы в фазах……………………………………………………………… 365
6.4.5 Функция MATLAB общей дифференциал фазы дхармы………………………………………………… 366
6.4.6 Случай 6.3: вибрационный тест вращающейся машины……………………………………………………… 367
6.4.7 Случай 6.4: Анализ тока разлома ротора датчика……………………………………………… 369
6.4.8 Случаи 6.5: фазовая разница в FA -ректификации после анализа ZFFT……………………………………………… 373
6.5 Все технология коррекции -фазы……………………………………………………………………… 375
6.5.1. Вся -фазная структура данных и предварительная обработка………………………………………………………… 375
6.5.2 Спротно -функция оконного окна во всей фазе……………………………………………………………… 377
6.5.3 Все -фазный анализ спектра БПФ………………………………………………………………… 377
6.5.4 FFT/APFFT Комплексная разница в фазах……………………………………………………… 379
6.5.………………………………………………………… 379
6.5.6 Функция MATLAB всей технологии коррекции фазы…………………………………………………… 380
6.5.7 Случай 6.6: традиционная разность фазы FFT FA -Rectification Dharma и FFT/APFFT Комплексная разность фазы формулирует дхарма, полная фаза сдвига
Исправленное сравнение подразделения……………………………………………………………………… 383
Рекомендации……………………………………………………………………………………… 386
析 Глава 7 Анализ гармонии……………………………………………………………………………… 387
7.1. Дальнейшее введение функции окна………………………………………………………………… 387
7.1.1 Функция окна Блэкман-Харриса……………………………………………………………… 388
7.1.2 Функция окна Rife-Vincent………………………………………………………………… 389
7.1.3 Функция окна Nuttall……………………………………………………………………… 390
7.2 Алгоритм интерполяции линии линии одного спектра…………………………………………………………………… 390
7.2.……………………………………………………………… 390
7.2.2 Однопроизводительная интерполяция линии на основе полиномиального приближения…………………………………………………… 391
7.2.3 Сформулирование формулы для обычно используемых оконных функций.…………………………………………………… 392
7.2.4 Случай 7.1: Как найти различные функции окна строкового окна.α=g-1(&Коэффициент бета;)λ(&Коэффициент гамма;)……… 393
7.2.5 Случай 7.2: Используйте разные оконные функции для расчета и сравнения набора гармонических данных………………………………… 397
7.3 Алгоритм интерполяции линии с двойным спектром…………………………………………………………………… 401
7.3.1……………………………………………………………… 401
7.3.2 Двойная пиковая интерполяция спектральной линии на основе полиномиального аппроксимации…………………………………………………… 401
7.3.3 Формула модификации для обычно используемых оконных функций Shuangfeng Spectrum Line…………………………………………………… 402
7.3.4 Случай 7.3: Как найти различные функции строки Windows в двойной коррекции Dharmaα=g-1(&Коэффициент бета;)ν(&Коэффициент гамма;)…… 403
7.3.5 Случай 7.4: Используйте разные оконные функции для расчета и сравнения набора гармонических данных………………………………… 405
7.4 ПРОНИ МЕТОД……………………………………………………………………………… 411
7.4.1 Принцип метода прони………………………………………………………………………… 411
7.4.2 Функция Matlab метода Prony…………………………………………………………… 412
7.4.3 Случай 7.5: Можно ли анализировать гармонические сигналы методом Prony?………………………………………… 413
7.4.4 Случай 7.6: Используйте метод Prony для анализа и обработки временных сигналов……………………………………………… 416
Рекомендации……………………………………………………………………………………… 420
Глава 8 Оценка спектра мощности………………………………………………………………………… 422
8.1 Стабильный сигнал и описание его функции………………………………………………………… 422
8.2 Оценка спектра мощности метода параметров……………………………………………………………… 427
8.2.1 Связанный рисунок…………………………………………………………………………… 427
8.2.2 Циктная диаграмма…………………………………………………………………………… 428
8.2.3 Улучшение циклов (1): гладкая одноциклическая таблица.……………………………………………… 429
8.2.4 Улучшение циклов (2): карты с несколькими циклами ищут среднего значения…………………………………………… 430
8.2.5 Функция MATLAB, оцененная методом параметров……………………………………………… 431
8.2.6 Случай 8.1: Когда обнаружена плотность спектра мощности, в чем разница между вызовом БПФ и вызовом функции периодиаграммы……………… 434
8.2.7 Случай 8.2: Сравните спектр мощности циклов и мощность закона о автокорреляции……………………………… 435
8.2.8 Случай 8.3: Сравните спектр мощности циклов и улучшение метода цикла диаграммы………………………… 437
8.2.9 Случай 8.4: Известно плотность спектра мощности, можете ли вы найти соответствующий сигнал домена временной области………………………………… 438
8.3 Оценка спектра мощности метода параметра………………………………………………………………… 442
8.3.1 Метод энтропии…………………………………………………………………………… 443
8.3.2 Связанный закон…………………………………………………………………………… 444
8.3.3 Метод совместной разницы…………………………………………………………………………… 445
8.3.4 Метод оценки алгоритма Бурга…………………………………………………………………… 445
8.3.5 Улучшение метода скоординированной оценки различий………………………………………………………………… 447
8.3.6 Определение количества модели AR………………………………………………………………… 448
8.3.7 Оценка плотности модели модели AR MODEL Функция MATLAB Функция…………………………………………… 449
8.3.8 Случаи 8.5: Сравните метод сравнения четырех оценок плотности модели модели AR………………………………… 451
8,4 GM Функция оценки спектра мощности в MATLAB……………………………………………… 453
8.4.1 Введение в Спектр оценки общего спектра мощности и PSD………………………………………… 453
8.4.2 Случай 8.6: В чем разница между использованием традиционных функций спектра мощности и функциями PSD спектра……………………… 458
8.5 Оценка передачи функций и связанных с ними функций………………………………………………………… 462
8.5.1 Метод оценки передачи функций и связанных с ними функций…………………………………………………… 463
8.5.2 Функция передачи и связанные с ними функции в MATLAB………………………………………………… 464
8.5.3 Случай 8.7: Знайте последовательность ввода и вывода, как найти функцию передачи……………………………………… 465
8.5.4 Случай 8.8: Используйте метод самостоятельного спектра и взаимного спектра для получения соответствующих функций и вызовой функции MSCOHERE.
Есть ли разница………………………………………………………………………… 466
8.5.5 Случай 8.9: Как выбрать параметры при вызове функции MscoHere………………………………… 470
Рекомендации……………………………………………………………………………………… 473
Приложение Matlab Function Check The Speed Table Table……………………………………………………………… 474
Содержание этой книги разделено на три части.Часть заключается в том, чтобы ввести Z -преобразование в цифровой обработке сигналов, дискретной преобразования Фурье DFT и быстрое преобразование Фурье и цифровой фильтр.В этом разделе причины случаев, которые часто встречаются в этой части, объясняют причины и решения ошибки.Вторая часть вводит некоторые методы, обычно используемые в цифровой обработке сигналов, такие как соединение, плавность, экстремальное значение и т. Д., А также дает некоторые методы и приложения в расширении DFT, а также дает внутренние гармонические параметры FFT.Третья часть вводит оценку спектра мощности, и приведена оценка спектра мощности параметра и метода параметра.Каждая глава объясняется в сочетании с содержанием.
Характеристики этой книги - это в основном ошибки и решения, которые часто появляются в основной части основной части цифровой обработки сигналов.Эта книга подходит для начинающих в области обработки цифровых сигналов, а также может использоваться в качестве справочника для студентов с высоким классом, аспирантов и технических и технических персонажей.
Сонг Чиян проработала в Институте акустики Китайской академии наук более 20 лет и уже давно занималась электронным звуковым сигналом и цифровой обработкой сигнала.Благодаря более чем десятилетнему опыту программирования MATLAB, опубликованные книги включают в себя «Matlab Digital Signal Signal Express.—— Введение в расширенное »и« Применение MATLAB в анализе голосового сигнала и синтетической ».За последние десять лет Song Zhiyong работала на китайском форуме Matlab и других технологических платформах. Она ответила и решила более 4000 проблем в различных цифровых сигналах.
