本书结合MATLAB R2006a版本详细地说明了MATLAB信号处理工具箱函数的用法，对数字信号及现代信号处理的基本理论和工程应用中的基本方法作了系统的介绍，并以大量实例说明了利用MATLAB进行信号分析与应用设计的方法。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

本书主要介绍基于MATLAB R2006a的信号分析与处理的原理和应用。全书共分为7章：第1章对MATLAB R2006a的特点与MATALB的基本使用进行了介绍，第2章-第7章分别讲述了MATLAB中信号处理工具、MATLAB离散时间系统与Z变换、数字滤波器及其设计、平稳随机信号分析、非平稳信号分析与处理以及自适应信号分析与处理，并且每一章节都较详细地分析了包括雷达信号、图像信号和语音信号等信号处理综合应用实例。

本书可作为高等学校数字信号处理等课程的教材或参考书，对于从事信号处理及相关领域的工程技术人员也具有重要的参考价值。

第1章 导论

 1.1 数字信号处理概述

1.1.1 数字信号处理的任务

1.1.2 数字信号处理系统

1.1.3 数字信号处理的内容与发展

 1.2 MATLAB简介

1.2.1 MATLAB产品族

1.2.2 MATLAB R2006a的功能

1.2.3 Signal Processing Toolbox

 1.3 MATLAB基本操作

1.3.1 MATLAB界面

1.3.2 MATLAB基本运算

1.3.3 MATLAB程序设计初步

1.3.4 MATLAB作图

 1.4 小结

第2章 MATLAB信号处理工具

 2.1 引言

 2.2 滤波器设计与分析工具FDATool

2.2.1 FDATool用户界面

2.2.2 滤波器设计与参数设置

2.2.3 滤波器性能分析

 2.3 信号频谱分析和滤波设计工具SPTool

2.3.1 SPTool用户界面

2.3.2 信号时域滤波性能分析

2.3.3 滤波器设计与参数设置

2.3.4 信号的频谱分析

2.3.5 应用实例

 2.4 小结

第3章 离散时间系统与Z变换

 3.1 引言

 3.2 离散时间信号

3.2.1 信号的描述与分类

3.2.2 离散时间信号的定义

3.2.3 离散时间信号的运算

3.2.4 离散时间信号的相关函数

3.2.5 常用信号生成函数

 3.3 离散时间系统

3.3.1 离散时间系统的定义

3.3.2 线性时不变离散系统

3.3.3 差分方程

 3.4 Z变换

3.4.1 Z变换的定义

3.4.2 Z变换的性质

3.4.3 离散时间系统的描述及转换

 3.5 小结

第4章 经典数字滤波器及其设计

 4.1 引言

 4.2 经典数字滤波器原理

4.2.1 数字滤波器的概念

4.2.2 经典数字滤波器的分类

4.2.3 数字滤波器的主要技术指标

 4.3 IIR数字滤波器的结构与设计

4.3.1 基于冲激响应不变法的IIR数字滤波器设计

4.3.2 基于双线性Z变换法的IIR数字滤波器设计

4.3.3 数字高通、带通及带阻IIR滤波器设计

 4.4 FIR数字滤波器的结构与设计

4.4.1 窗函数法设计FIR数字滤波器

4.4.2 频率采样法设计FIR数字滤波器

4.4.3 最优化法设计FIR数字滤波器

 4.5 经典数字滤波在图像处理中的应用

4.5.1 频域低通滤波

4.5.2 频域高通滤波

 4.6 小结

第5章 平稳随机信号分析与处理

 5.1 引言

 5.2 平稳随机信号分析

5.2.1 平稳随机信号的时域统计分析

5.2.2 平稳随机信号的频域统计分析

 5.3 相关函数的估计与应用

5.3.1 相关函数的估计

5.3.2 相关函数的应用

 5.4 功率谱密度函数估计与应用

5.4.1 周期图法

5.4.2 Bartlett法

5.4.3 Welch法

5.4.4 多窗口法

5.4.5 最大熵法(MEM)

5.4.6 特征向量法(EV)

 5.5 小结

第6章 非平稳信号分析与处理

 6.1 引言

 6.2 短时傅里叶分析

6.2.1 时域窗法

6.2.2 频域窗法

6.2.3 不确定性原理

 6.3 Gabor展开

6.3.1 连续Gabor展开

6.3.2 离散Gabor展开

 6.4 维格纳时频分布

6.4.1 连续时间WVD分布

6.4.2 离散时间WVD分布

 6.5 时频分析在雷达信号处理中的应用

 6.6 小波变换

6.6.1 小波基本知识

6.6.2 连续小波变换

6.6.3 离散小波变换

 6.7 小结

第7章 自适应信号分析与处理

 7.1 引言

 7.2 维纳滤波

 7.3 LMS自适应滤波器

7.3.1 LMS算法基本原理

7.3.2 LMS算法性能分析

7.3.3 LMS自适应滤波器的改进

 7.4 自适应滤波在信号处理中的应用

7.4.1 系统辨识或系统建模

7.4.2 自适应噪声对消器

7.4.3 自适应信号分离器及窄带干扰抑制

7.4.4 自适应信道均衡器

7.4.5 自适应信号陷波器

 7.5 卡尔曼滤波器

7.5.1 滤波基本方程

7.5.2 一步预测基本方程

 7.6 自适应滤波在通信系统中的应用

7.6.1 脉冲编码调制(PCM)

7.6.2 语音线性预测编码(LPC)

7.6.3 数字传输系统

7.6.4 扩展频谱通信系统

 7.7 小结

参考文献