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內容簡介： 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。 關於作者： 周治国，1977年9月，男，博士。1998年本科毕业于华中科技大学测控技术及仪器专业，2004硕士、2009年博士毕业于北京理工大学通信与信息系统专业，2008年获留学基金委资助在美国哥伦比亚大学联合博士培养，现任北京理工大学集成电路与电子学院副教授，负责“具身智能无人系统感知与导航实验室”建设，从事多模态感知融合、即时定位与地图构建（SLAM）及智能无人系统评测平台研发。近5年主持国家自然科学基金项目、总装预研基金项目、启元实验室创新基金、工信部发展专项、国家重点研发计划课题、战略火箭创新基金等国家级科研项目10余项，与国家电网、航天科技、中船重工、海军院所等央企、国防研究所签署科研合作项目30余项。在《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》、《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》、《电子学报》、《自动化学报》、《仪器仪表学报》、《中国惯性技术学报》等国内外重要学术期刊上发表论文30余篇。2022年获中国造船工程学会科技进步三等奖，2024年获江苏省电力科学技术进步一等奖。 目錄： 第1章 信号处理仿真与应用概述1 1.1 引言2 1.2 MATLAB信号处理工具箱2 1.2.1 Signal Processing Toolbox3 1.2.2 DSP System Toolbox4 1.3 Python信号处理工具箱5 1.3.1 Python简介5 1.3.2 Python库简介5 1.3.3 PySPT简介5 1.4 Syslab信号处理工具箱6 1.4.1 Syslab简介6 1.4.2 Julia简介6 1.4.3 Syslab信号处理工具箱的功能概况6 第2章 MWORKS概述10 2.1 MWORKS科学计算和系统建模仿真11 2.1.1 科学计算环境Syslab11 2.1.2 系统建模仿真环境Sysplorer14 2.1.3 系统协同建模与模型数据管理环境Syslink15 2.1.4 工具箱Toolbox16 2.1.5 多领域工业模型库Library18 2.2 Julia编程基础19 2.2.1 变量19 2.2.2 数组20 2.2.3 函数21 2.2.4 控制流25 2.2.5 类型26 2.2.6 数据可视化28 2.2.7 外部函数调用31 2.3 Syslab基本功能34 2.3.1 Syslab简介34 2.3.2 软件界面34 2.3.3 工具箱加载37 2.3.4 脚本创建39 2.3.5 脚本调试40 2.3.6 结果后处理41 第3章 信号生成和预处理45 3.1 平滑和去噪46 3.1.1 函数46 3.1.2 信号平滑处理49 3.1.3 对数据去趋势62 3.1.4 从信号中去除60Hz干扰63 3.1.5 去除信号中的峰值65 3.2 波形生成66 3.2.1 函数66 3.2.2 创建均匀和非均匀时间向量68 3.2.3 时间向量和正弦波70 3.2.4 脉冲函数、阶跃函数和斜坡函数70 3.2.5 常见的周期性波形73 3.2.6 常见的非周期性波形75 3.2.7 pulstran函数77 3.2.8 sinc函数78 第4章 测量和特征提取79 4.1 描述性统计量80 4.1.1 测量信号相似性80 4.1.2 确定峰宽83 4.1.3 周期性波形的均方根值86 4.1.4 在数据中查找峰值87 4.2 脉冲和跃迁指标90 4.2.1 脉冲和跃迁特征的测量90 4.2.2 矩形脉冲波形的占空比94 第5章 变换、相关性和建模96 5.1 变换97 5.1.1 函数97 5.1.2 离散傅里叶变换100 5.1.3 Chirp Z变换103 5.1.4 离散余弦变换105 5.1.5 用于语音信号压缩的DCT106 5.1.6 Hilbert变换108 5.1.7 余弦解析信号109 5.1.8 Hilbert变换与瞬时频率110 5.1.9 倒频谱分析112 5.2 相关性和卷积114 5.2.1 函数114 5.2.2 具有自相关的残差分析118 5.2.3 对齐两个简单信号121 5.2.4 将信号与不同开始时间对齐125 5.2.5 使用互相关对齐信号127 5.2.6 使用自相关求周期性130 5.2.7 回声抵消132 5.2.8 多通道输入的互相关135 5.2.9 样本自相关的置信区间137 5.2.10 指数序列的自相关函数139 5.2.11 移动平均过程的自相关141 5.2.12 两个移动平均过程的互相关143 5.2.13 噪声中延迟信号的互相关144 5.2.14 相位滞后正弦波的互相关145 5.2.15 线性卷积和循环卷积146 第6章 数字和模拟滤波器149 6.1 数字滤波器设计150 6.1.1 函数150 6.1.2 IIR滤波器设计152 6.1.3 FIR滤波器设计156 6.2 数字滤波器分析161 6.2.1 函数161 6.2.2 相位响应163 6.2.3 零极点分析165 6.2.4 脉冲响应166 6.3 数字滤波168 6.3.1 函数168 6.3.2 数字滤波实践170 6.4 多采样频率信号处理170 6.4.1 函数170 6.4.2 重建缺失的数据173 6.4.3 下采样 D D信号相位176 6.4.4 下采样 D D混叠179 6.4.5 在下采样前进行滤波182 6.5 模拟滤波器183 6.5.1 函数183 6.5.2 模拟IIR低通滤波器的比较186 第7章 频谱分析188 7.1 频谱估计189 7.1.1 函数189 7.1.2 使用FFT获得功率谱密度估计192 7.1.3 频域线性回归197 7.1.4 检测噪声中的失真信号202 7.1.5 幅度估计和填零205 7.1.6 比较两个信号的频率成分208 7.1.7 交叉频谱和幅值平方相干性209 7.2 子空间方法211 7.3 加窗法213 7.3.1 函数213 7.3.2 切比雪夫窗216 第8章 综合实验案例218 8.1 手机MEMS传感器219 8.2 SensorLog软件219 8.3 数据采集219 8.4 数据处理220 8.4.1 加速度数据处理220 8.4.2 陀螺仪数据处理229 8.4.3 磁力计数据处理235 8.4.4 位置数据处理237 8.4.5 朝向数据处理240 8.4.6 无偏性设备运动数据处理243 8.4.7 声音分贝数据处理250 8.4.8 相对高度数据处理252 8.4.9 压强数据处理255 8.4.10 位置数据可视化257 8.4.11 运动姿态估计260

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