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《数字信号处理的MATLAB实现（第2版）》沿袭了原版的精华，增加了最新知识，丰富了相关内容。极具价值的数字信号处理类专业书，同类书中的佼佼者。
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| 內容簡介： |
《数字信号处理的MATLAB实现（第二版）》介绍了数字信号处理的基本概念、理论及其MATLAB实现，并给出具体应用实例。《数字信号处理的MATLAB实现（第二版）》共分为12章。由于数字记录信号常有断记情况，需要补充完整才能进行信号处理，因此第1章介绍回归与插值，以便对断记的数字信号进行处理；第2章介绍振动与信号，为后续信号分析与处理打下基础；第3章介绍Fourier变换，以便对数字信号进行频谱分析；第4章介绍系统、z变换，使读者对系统有较全面的认识；第5章介绍模拟滤波器设计；第6章和第7章分别介绍IIR滤波器和FIR滤波器设计；第8章介绍参数化建模；第9章介绍随机信号分析；第10章介绍采样率转换，以便对更长的数据进行分析处理；作为频域分析的推广，第11章介绍非平稳信号的时频分析；第12章针对数字信号处理的几个前沿问题进行简单介绍，以拓宽读者的知识面。
《数字信号处理的MATLAB实现（第二版）》结合大量实例和程序阐述如何将数字信号处理知识用于实际问题中。《数字信号处理的MATLAB实现（第二版）》适合于数理基础相对薄弱、着重提高动手能力的读者学习数字信号处理技术，也可作为本科生、研究生和工程技术人员学习数字信号处理的参考书。
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| 目錄：
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第二版前言
第一版序
第一版前言
第1章 回归与插值
1.1 回归分析
1.2 数据的插值
1.3 拟合和插值在地球物理中的应用
第2章 振动与信号
2.1 振动概述
2.2 振动的合成
2.3 时间信号及采样定理
2.4 基本信号
2.5 信号的运算
第3章 Fourier变换
3.1 Fourier级数与Fourier变换
3.2 复数形式的Fourier级数及其应用
3.3 Fourier变换的性质
3.4 快速Fourier变换FFT及其应用
3.5 运用FFT进行简单滤波
3.6 用Fourier变换进行谱分析的误差
3.7 FFT在地球物理数据分析中的应用举例
第4章 系统
4.1 线性连续时间系统
4.2 系统的因果性、稳定性及z变换
4.3 离散时间系统及其因果性、稳定性
第5章 模拟滤波器设计
5.1 滤波器的基本概念
5.2 模拟滤波器的设计原理
5.3 模拟原型滤波器
5.4 频率变换
5.5 滤波器最小阶数选择
5.6 模拟滤波器的性能测试
5.7 模拟滤波器的设计
第6章 IIR数字滤波器的设计
6.1 概述
6.2 模拟滤波器到数字滤波器的转换
6.3 滤波器特性及使用函数
6.4 经典设计法
6.5 IIR滤波器的完全设计函数
6.6 IIR滤波器直接设计
6.7 几种特殊IIR滤波器的设计
6.8 IIR数字滤波器在地震数据分析中的应用举例
第7章 FIR滤波器设计
7.1 FIR滤波器原理概述及滤波函数
7.2 FIR滤波器的窗函数设计
7.3 利用频率采样法设计FIR滤波器
7.4 最优FIR滤波器设计
7.5 有限冲激响应数字滤波器的应用举例
7.6 无限冲激响应数字滤波器和有限冲激响应数字滤波器的比较
第8章 参数化建模
8.1 时间域建模
8.2 频率域建模
8.3 应用
第9章 随机信号分析
9.1 随机信号的数字特征
9.2 相关函数和协方差
9.3 功率谱估计
9.4 传递函数估计
9.5 相干函数
9.6 运用功率谱提取地球自由振荡信息
9.7 采用估计的滤波器对固体潮进行滤波
第10章 采样率转换
10.1 整数因子抽取
10.2 整数因子内插
10.3 按有理数因子ID的采样率转换
10.4 抽取在分析地震观测数据中的应用举例
第11章 非平稳信号的时频分析
11.1 短时Fourier变换
11.2 Gabor变换
11.3 Wigner-Ville时频分布
11.4 非平稳信号时频分析应用
第12章 数字信号处理的几个前沿课题
12.1 时谱倒谱分析
12.2 地震观测系统的仿真和地面运动的恢复
12.3 小波分析举例
12.4 LMS自适应滤波器及应用
12.5 固定频率波的振幅、相位和衰减系数的确定
主要参考文献
附录1 MATLAB使用简介
附录2 MATLAB信号处理工具箱函数
附录3 利用EDSP-IAS软件导出数据文本文件的步骤
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| 內容試閱：
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第1章 回归与插值
1.1 回归分析
人们在从事生产、科学研究的过程中积累了大量的观测数据。在这些数据资料中，隐含着许多事物本身发生、发展的规律和各种事物之间的相互关系，如果仅以直观的或所谓“看图识字”的方法来考察这些数据，往往只能给人以模糊不清的印象或似是而非的感觉，最多也只能得到定性的认识，这对我们的研究目的来说是很不够的。为了深化我们对客观事物的规律性认识，就必须做到“心中有数”，也就是要想尽办法从定性的认识上升到定量的认识。具体地说，就是要从我们所掌握的科学数据中，通过数据处理的方法寻找事物发展变化的定量的规律或事物之间的定量的关系，即把它们理论化、函数化，以便利用这些规律更好地理解更多的问题。
现在我们讨论事物之间关系的定量处理方法，也就是变量之间关系的确定。
1.1.1 统计相关
变量之间的关系可以分为两种：一种是函数关系，另一种叫做相关关系，又叫统计相关。本节只对相关关系作详细的讨论。
设两个变量，当我们对其中一个变量给定一个数值时，另一个变量不能肯定是某个数值，但总的来说，其中一个变量变化时，另一个变量也大体遵循一定的规律而变化。或者说，在两个随机变量x和y之间，如果自变量x变动时，因变量y的平均值也跟着按一定的规律而变动，但二者之间并无确定的关系，这时我们称随机变量y和x之间存在着相关关系。在日常生活和生产中，两个变量存在相关关系的情况是极其普遍的，例如暴雨量和河流洪水量、相邻两个气象站的气温、儿童的年龄和身高、农作物的施肥量和亩产量等。在地震预测研究中也普遍存在着这种相关关系。如在一次大地震发生前，一般会产生地面的倾斜，但用倾斜仪或水准测量、三角测量、GPS等方法测量出来的数值却包含许多非地震因素引起的变化，例如固体潮、日照、温度的影响，仪器本身的不稳定性及偶然误差等。总之，两个变量之间不存在绝对的函数关系，而是存在一定紧密程度的相关关系，造成这种情况的原因是，当自变量对因变量施加影响时还有许多因素也同时在对因变量施加影响，其中也包含了偶然误差的影响。
我们还注意到，在具有相关关系的两个现象之间，有时关系比较密切，有时关系不太密切，因此，从现象之间相关关系的紧密程度来说，相关关系有三种情况：
（1）完全相关。当x取已确定的某个数值时，y只能按特定的线性关系确定，即y严格地随x的变化而变化，而不受其他因素的影响，这叫完全相关。这时，
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