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第1章 MATLAB与振动基础1

1.1 MATLAB界面的介绍1

1.2 通用命令介绍6

1.3 MATLAB变量及其操作10

1.3.1 变量与赋值10

1.3.2 数据的输出格式11

1.4 语言结构12

1.4.1 M文件12

1.4.2 程序流程控制15

1.4.3 输入与输出16

1.5 矩阵及矩阵运算22

1.5.1 矩阵的构造22

1.5.2 矩阵的基本运算24

1.5.3 特殊矩阵和数组27

1.5.4 矩阵的拆分29

1.6 数据分析32

1.7 振动的知识42

1.7.1 振动概述42

1.7.2 振动的合成47

第2章 离散时间信号与系统及其MATLAB实现54

2.1 数字信号处理的基础知识54

2.1.1 时域离散信号54

2.1.2 时域离散系统55

2.2 信号类型与MATLAB实现56

2.2.1 典型信号及MATLAB实现56

2.2.2 单位阶跃信号及MATLAB实现64

2.3 离散时间信号——序列66

2.3.1 序列的定义66

2.3.2 序列的基本运算67

2.4 线性连续时间系统69

2.4.1 线性连续时间系统描述70

2.4.2 脉冲响应及其表示的系统输出70

2.4.3 系统的频率响应71

2.5 离散系统及其MATLAB实现72

2.5.1 离散线性系统基本概念72

2.5.2 线性移不变系统73

2.5.3 常系数线性差分方程76

2.5.4 离散系统的MATLAB实现78

第3章 信号的变换87

3.1 Fourier级数与Fourier变换87

3.1.1 周期函数Fourier变换87

3.1.2 离散Fourier变换88

3.1.3 信号的Fourier分解与合成举例91

3.2 复数形式的Fourier级数及其应用96

3.2.1 理论基础96

3.2.2 Fourier变换程序97

3.2.3 应用示例98

3.3 Fourier变换的性质100

3.3.1 线性性101

3.3.2 时移定理102

3.3.3 频移定理104

3.3.4 偶函数和奇函数与Fourier变换后实部和虚部的关系106

3.3.5 褶积定理108

3.4 快速Fourier变换的性质变换109

3.4.1 直接DFT算法存在的问题及改进109

3.4.2 按时间抽取（DIT）基-2FFT算法110

3.4.3 按频率抽取（DIF）基-2点FFT算法113

3.4.4 混合基FFT算法115

3.4.5 基-4FFT算法116

3.4.6 快速傅里叶反变换117

3.4.7 线性卷积FFT算法117

3.4.8 重叠保留法与重叠相加法119

3.5 Z变换的定义及收敛域123

3.5.1 Z变换的定义123

3.5.2 Z变换的收敛（ROC）123

3.6 Z变换的性质126

3.6.1 线性性质126

3.6.2 序列的移位126

3.6.3 序列的线性加权126

3.6.4 乘以指数序列127

3.6.5 序列的倒置127

3.6.6 时域卷积定理127

3.6.7 复卷积定理128

3.6.8 初值定理129

3.6.9 终值定理129

3.6.10 复序列的共轭129

3.6.11 帕斯瓦尔（Parseval）定理130

3.7 Z反变换130

3.7.1 留数法131

3.7.2 部分分式展开法131

3.7.3 长除法132

3.8 Z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系134

3.8.1 Z变换与拉普拉斯变换的关系134

3.8.2 Z变换与傅里叶变换的关系135

3.9 拉普拉斯变换136

3.9.1 拉普拉斯变换介绍136

3.9.2 拉普拉斯反变换137

3.9.3 拉普拉斯变换法求解微分方程139

第4章 数据采集及模拟滤波器介绍141

4.1 数据采集简介141

4.1.1 数据采集系统141

4.1.2 数据采集工具箱简介142

4.2 数据采集过程144

4.2.1 创建一个设备对象144

4.2.2 添加通道或数据线146

4.2.3 配置并返回属性148

4.2.4 获取或输出数据154

4.3 保存和加载过程158

4.3.1 保存和加载对象158

4.3.2 记录信息159

4.4 滤波原理161

4.5 模拟滤波器设计原理162

4.5.1 信号无失真传输的条件162

4.5.2 理想滤波器的特性163

4.5.3 模拟滤波器传递函数设计原理163

4.6 模拟原型滤波器164

4.6.1 Butterworth滤波器164

4.6.2 Chebyshev Ⅰ型166

4.6.3 Chebyshev Ⅱ型滤波器168

4.6.4 椭圆滤波器170

4.6.5 Bessel滤波器171

4.7 模拟滤波器频率变换173

4.8 模拟滤波器最小阶数选择177

4.8.1 滤波器最小阶数选择原理177

4.8.2 滤波器最小阶数选择函数178

4.9 基于完全设计函数的模拟滤波器设计179

第5章 数字滤波器的设计及其MATLAB实现186

5.1 数字滤波器结构186

5.2 由模拟滤波器设计IIR滤波器188

5.2.1 脉冲响应不变法188

5.2.2 双线性变换法197

5.3 从模拟滤波器低通原型到数字滤波器202

5.3.1 模拟低通—数字低通变换202

5.3.2 模拟低通—数字高通变换204

5.3.3 模拟低通—数字带通变换206

5.3.4 模拟低通—数字带阻变换209

5.4 从原型低通滤波器到其他各型数字滤波器的变换210

5.4.1 数字低通—数字低通211

5.4.2 数字低通—数字高通211

5.4.3 数字低通—数字带通212

5.4.4 数字低通—数字带阻212

5.5 FIR滤波器的设计214

5.5.1 线性相位和滤波器的特性214

5.5.2 FIR数字滤波器的窗函数及MATLAB实现225

5.5.3 FIR滤波器阶数估计235

5.6 FIR数字滤波器的最优化设计237

5.6.1 非线性最优法设计等波纹滤波器239

5.6.2 插值解法240

5.6.3 Remez交替算法240

5.7 IIR与FIR数字滤波器的比较244

第6章 随机信号及参数建模分析246

6.1 随机信号基础246

6.1.1 定义246

6.1.2 离散随机过程概率分布246

6.1.3 离散随机过程的频域统计描述247

6.1.4 随机数的产生248

6.1.5 随机变量的概率密度计算251

6.2 随机信号的数字特征258

6.2.1 均值、均方值、方差258

6.2.2 离散随机信号258

6.2.3 估计259

6.3 随机信号的自相关与协方差260

6.3.1 相关函数260

6.3.2 协方差函数262

6.4 功率谱估计264

6.4.1 功率谱密度264

6.4.2 周期图法265

6.4.3 最大熵法274

6.4.4 多窗口法275

6.4.5 多信号分类法276

6.5 倒谱分析278

6.6 时域建模279

6.6.1 3种参数模型279

6.6.2 时域建模原理281

6.6.3 线性预测方法288

6.7 频域建模293

第7章 小波变换分析297

7.1 小波变换297

7.1.1 连续小波变换297

7.1.2 离散小波变换299

7.1.3 小波重构306

7.1.4 小波包317

7.2 小波变换应用323

7.2.1 小波突变324

7.2.2 信号及图像小波除噪与压缩函数327

第8章 MATLAB在地震及雷达信号中的应用344

8.1 地震观测系统的仿真和地面运动的恢复344

8.1.1 基本理论344

8.1.2 地震观测系统的MATLAB应用344

8.2 雷达信号的产生354

8.2.1 脉冲幅度调制354

8.2.2 线性调频信号356

8.2.3 相位编码信号358

8.2.4 相位编码内线性调频混合调制信号360

8.3 随机热噪声分析361

8.3.1 服从高斯分布的热噪声362

8.3.2 服从均匀分布的热噪声363

8.3.3 服从指数分布的热噪声364

8.3.4 服从瑞利分布的热噪声366

8.4 数字处理技术在雷达信号中的处理367

8.4.1 固定对消367

8.4.2 动目标显示与检测367

8.4.3 恒虚警处理370

8.4.4 积累处理374