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当前信号分析及处理.pdf

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简介：
《当前信号分析及处理》一书深入探讨了现代信号分析与处理技术的核心理论和应用实践，涵盖滤波、频谱分析等关键技术，并结合实际案例解析。适合科研人员和技术爱好者研读。 现代信号分析与处理简答题期末总结主要涵盖了课程中的核心概念、理论及应用实例。复习过程中需要重点关注不同类型的信号及其特性，掌握基本的变换方法如傅里叶变换，并理解数字滤波器的设计原理等关键知识点。同时也要熟悉MATLAB或其他相关软件的应用技巧来辅助学习和实验操作。通过回顾这些内容可以更好地准备考试并加深对整个课程的理解与记忆。

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  • 当前信号分析及处理.pdf
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    《当前信号分析及处理》一书深入探讨了现代信号分析与处理技术的核心理论和应用实践，涵盖滤波、频谱分析等关键技术，并结合实际案例解析。适合科研人员和技术爱好者研读。 现代信号分析与处理简答题期末总结主要涵盖了课程中的核心概念、理论及应用实例。复习过程中需要重点关注不同类型的信号及其特性，掌握基本的变换方法如傅里叶变换，并理解数字滤波器的设计原理等关键知识点。同时也要熟悉MATLAB或其他相关软件的应用技巧来辅助学习和实验操作。通过回顾这些内容可以更好地准备考试并加深对整个课程的理解与记忆。
     
  • 信号处理与分析.pdf
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    《信号处理与分析》一书深入探讨了信号处理的基本原理和技术应用，涵盖滤波、频谱分析及压缩编码等内容，适合工程技术人员和相关专业学生阅读参考。 信号分析与处理主要讲述了信号的反射问题以及信号上升问题。
     
  • 语音信号分析及处理.zip
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    《语音信号分析及处理》是一份深入探讨语音信号特征提取、噪声抑制和编码技术等内容的技术资料集，适用于通信工程与电子信息专业的学习者和研究人员。 利用 Matlab 2020a 设计一个图形用户界面，能够实现对语音信号进行时域和频域的相关处理与分析，并能通过该界面播放处理后的语音或显示相关图形。具体功能请参考视频内容：https://www.bilibili.com/video/BV1mL4y1b7HM?spm_id_from=333.999.0.0 去掉链接后，可以这样描述： 利用 Matlab 2020a 设计一个图形用户界面，能够实现对语音信号进行时域和频域的相关处理与分析，并能通过该界面播放处理后的语音或显示相关图形。具体功能请参考相应的视频教程。
     
  • 当代数字信号处理
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    《当代数字信号处理》是一本全面介绍现代数字信号处理理论与应用的著作，涵盖了从基础概念到高级技术的内容。 现代数字信号处理中的卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种重要的算法，在多个领域有着广泛的应用。它通过递归地预测和更新状态估计来最小化均方误差，从而有效地解决了线性系统的最优估计问题。在实际应用中，卡尔曼滤波能够实时处理动态系统数据，具有很高的实用价值和技术含量。
     
  • 当代数字信号处理
    优质
    《当代数字信号处理》一书全面介绍了数字信号处理的基本原理与最新进展，涵盖理论分析、算法设计及工程应用等多个方面。适合相关专业学生和研究人员阅读参考。 讲解关于数字信号处理的理论知识，其中包括两篇经典论文以及一个讲义的内容。
     
  • 当代数字信号处理
    优质
    《当代数字信号处理》是一本全面介绍现代数字信号处理理论与技术的著作，涵盖了基础概念、算法设计及实际应用案例。本书适合工程技术人员和高校师生阅读参考。 杨绿溪教授所著的《现代数字信号处理》课件是一本非常经典的教材，内容详尽且制作精良。
     
  • 当代信号谱分析
    优质
    《当代信号谱分析》一书深入探讨了现代信号处理技术中的频谱分析方法，涵盖理论基础与实际应用。适合科研人员及工程技术人员阅读参考。 现代信号谱分析目录 第1章 基本概念 1.1 引言 1.2 确定信号的能量谱密度 1.3 随机信号的功率谱密度 1.4 功率谱密度的性质 1.5 谱估计问题 1.6 补充内容 1.7 习题 第2章 非参数化方法 2.1 引言 2.2 周期图和相关图方法 2.3 使用FFT计算周期图 2.4 周期图法的性质 2.5 Blackman－Tukey方法 2.6 窗函数设计中需考虑的问题 2.7 其他改进的周期图方法 2.8 补充内容 2.9 习题 第3章 有理谱估计的参数化方法 3.1 引言 3.2 有理谱信号 3.3 ARMA过程的协方差结构 3.4 AR信号 3.5 Yule-Walker方程的阶递推解法 3.6 MA信号 3.7 ARMA信号 3.8 多变量ARMA信号 3.9 补充内容 3.10 习题 第4章 线谱估计的参数化方法 4.1 引言 4.2 噪声中的正弦信号模型 4.3 非线性最小二乘法 4.4 高阶Yule-Walker方法 4.5 Pisarenko和MUSIC方法 4.6 最小模方法 4.7 ESPRIT方法 4.8 前向－后向方法 4.9 补充内容 4.10 习题 第5章 滤波器组方法 5.1 引言 5.2 周期图的滤波器组解释 5.3 改进的滤波器组方法 5.4 Capon方法 5.5 使用滤波器组进一步解析周期图 5.6 补充内容 5.7 习题 第6章 空域方法 6.1 引言 6.2 阵列模型 6.3 非参数化方法 6.4 参数化方法 6.5 补充内容 6.6 习题 附录A 线性代数和矩阵分析工具 附录B Cramer-Rao界分析工具 附录C 模型阶数选择方法 附录D 部分习题答案 参考文献
     
  • 随机信号分析及处理——罗鹏飞等著.pdf
    优质
    本书由罗鹏飞等人编著，全面介绍了随机信号的基本理论及其在工程实践中的应用方法。书中涵盖了随机过程、统计特征和参数估计等内容，并提供了大量实例解析，旨在帮助读者掌握随机信号的分析与处理技能。适合科研人员及高校师生阅读参考。 随机信号分析与处理--罗鹏飞等著.pdf 这本书详细介绍了随机信号的理论和实际应用。书中涵盖了从基础概念到高级技术的各种内容，并提供了丰富的实例来帮助读者理解和掌握相关知识。
     
  • 非平稳信号的分析和处理.pdf
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    本文档探讨了非平稳信号在现代信号处理中的挑战与机遇，深入分析了多种非平稳信号的特点，并介绍了最新的分析及处理技术。 《非平稳信号分析与处理》这本书主要探讨了如何对随时间变化的信号进行有效的分析和处理方法。书中涵盖了多种技术手段，包括但不限于小波变换、经验模态分解等，并结合实际案例详细解释了每种方法的应用场景和技术细节。此外，该书还深入讨论了一些前沿的研究成果及其在工程实践中的应用价值。 这本书适合从事通信工程、信号处理以及相关领域的科研人员和工程师阅读参考。它不仅提供了理论基础，还为读者解决复杂非平稳信号问题提供了一定的指导作用。
     
  • 当代数字信号处理.zip
    优质
    《当代数字信号处理》一书深入浅出地介绍了数字信号处理的基本理论与最新进展，内容涵盖离散时间系统、傅里叶变换及滤波器设计等关键技术。 现代数字信号处理与自适应滤波器作业要求使用Python实现LMS算法、RLS算法，并用Burg法进行功率谱估计，在Jupyter Notebook中完成相关任务。