數(shù)字信號(hào)處理原理及其LabVIEW實(shí)現(xiàn)

第0章  緒論
0.1  數(shù)字信號(hào)處理的簡述
0.1.1  信號(hào)
0.1.2  數(shù)字信號(hào)處理的理論基礎(chǔ)
0.2  數(shù)字信號(hào)處理的實(shí)現(xiàn)
0.3  數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用
0.3.1  數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的突出優(yōu)點(diǎn)
0.3.2  數(shù)字信號(hào)處理的典型應(yīng)用
0.4  LabVIEW及其信號(hào)處理應(yīng)用介紹
本章小結(jié)
習(xí)題
第1章  離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)的時(shí)域分析
1.1  離散時(shí)間信號(hào)--序列
1.1.1  序列的定義
1.1.2  序列的基本運(yùn)算
1.1.3  常用典型序列
1.2  線性時(shí)不變系統(tǒng)
1.2.1  線性系統(tǒng)
1.2.2  時(shí)不變系統(tǒng)
1.2.3  線性時(shí)不變系統(tǒng)的輸入、輸出關(guān)系
1.2.4  線性時(shí)不變系統(tǒng)的性質(zhì)
1.2.5  因果系統(tǒng)
1.2.6  穩(wěn)定系統(tǒng)
1.3  常系數(shù)線性差分方程
1.3.1  常系數(shù)線性差分方程的定義
1.3.2  常系數(shù)線性差分方程的遞推解法
1.4  連續(xù)時(shí)間信號(hào)的抽樣
1.4.1  理想信號(hào)的抽樣
1.4.2  信號(hào)的重建
1.4.3  信號(hào)的實(shí)際抽樣
本章小結(jié)
習(xí)題
第2章  離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)的z域分析和頻域分析
2.1  Z變換的定義及收斂域
2.1.1  Z變換的定義
2.1.2  Z變換的收斂域
2.1.3  常用序列的Z變換
2.2  Z反變換
2.2.1  留數(shù)法
2.2.2  部分分式展開法
2.2.3  長除法
2.3  Z變換性質(zhì)和定理
2.3.1  Z變換基本性質(zhì)
2.3.2  Z變換定理
2.4  Z變換與其他變換之間的關(guān)系
2.4.1  Z變換與拉普拉斯變換的關(guān)系
2.4.2  Z變換與傅里葉變換的關(guān)系
2.4.3  序列的傅里葉變換
2.5  傅里葉變換中的對(duì)稱性質(zhì)
2.5.1  共軛對(duì)稱序列與共軛反對(duì)稱序列
2.5.2  用共軛對(duì)稱序列與共軛反對(duì)稱序列表示任一序列
2.5.3  序列傅里葉變換的分解
2.5.4  兩個(gè)性質(zhì)
2.5.5  序列與傅里葉變換的對(duì)應(yīng)關(guān)系
2.5.6  實(shí)序列的虛實(shí)、奇偶特牲
2.6  離散系統(tǒng)z域的分析
2.6.1  系統(tǒng)函數(shù)
2.6.2  離散系統(tǒng)的因果性和穩(wěn)定性
2.6.3  系統(tǒng)的頻率響應(yīng)
2.6.4  頻率響應(yīng)的幾何確定法
本章小結(jié)
習(xí)題
第3章  離散傅里葉變換（DFT）
3.1  傅里葉變換的幾種可能形式
3.2  離散傅里葉級(jí)數(shù)（DFS）
3.3  離散傅里葉變換（DFT）
3.3.1  DFT的定義
3.3.2  DFT與其他變換之間的關(guān)系
3.4  離散傅里葉變換的性質(zhì)
3.4.1  DFT的隱含周期性
3.4.2  線性性質(zhì)
3.4.3  循環(huán)移位性質(zhì)
3.4.4  循環(huán)卷積定理
3.4.5  翻轉(zhuǎn)序列和復(fù)共軛序列的DFT
3.4.6  DFT形式下的帕塞瓦爾定理
3.4.7  DFT的共軛對(duì)稱性
3.5  頻域采樣定理
3.6  DFT的應(yīng)用舉例
3.6.1  用DFT計(jì)算線性卷積
3.6.2  用DFT對(duì)信號(hào)進(jìn)行譜分析
3.6.3  用DFT對(duì)雙音多頻信號(hào)進(jìn)行檢測
本章小結(jié)
習(xí)題
第4章  離散傅里葉變換的快速算法（FFT）及其他變換
4.1  提高DFT運(yùn)算速度的主要方法
4.2  按時(shí)間抽取奇偶分解的基2-FFT算法
4.2.1  基2-DIT-FFT算法的基本原理
4.2.2  基2-DIT-FFT算法的運(yùn)算量
4.2.3  基2-DIT-FFT算法的運(yùn)算特點(diǎn)
4.3  按頻率抽取奇偶分解的基2-FFT算法
4.3.1  基2-DIF-FFT算法的基本原理
4.3.2  基2-DIF-FFT算法的特點(diǎn)
4.3.3  基2-DIT -FFT算法與基2-DIF-FFT算法的比較
4.4  離散傅里葉反變換（IDFT）的快速計(jì)算方法（IFFT）
4.4.1  稍微變動(dòng)FFT參數(shù)的IFFT實(shí)現(xiàn)方法
4.4.2  直接利用FFT算法的IFFT實(shí)現(xiàn)方法
4.4.3  利用DFT的對(duì)稱定理的IFFT實(shí)現(xiàn)方法
4.5  進(jìn)一步減小運(yùn)算量的方法
4.5.1  多類蝶形單元運(yùn)算
4.5.2  旋轉(zhuǎn)因子的生成
4.5.3  實(shí)數(shù)序列的FFT
4.6  其他快速算法簡介
4.6.1  分裂基FFT算法
4.6.2  線性調(diào)頻Z變換
4.7  離散余弦變換簡介
4.7.1  離散余弦變換的定義
4.7.2  離散余弦變換DCT與離散傅里葉變換DFT之間的關(guān)系
4.8  FFT的實(shí)際應(yīng)用
4.8.1  線性卷積的快速計(jì)算
4.8.2  利用FFT算法計(jì)算線性相關(guān)
本章小結(jié)
習(xí)題
第5章  數(shù)字濾波器的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)
5.1  數(shù)字濾波器結(jié)構(gòu)的表示方法及其分類
5.1.1  數(shù)字濾波器結(jié)構(gòu)的表示方法
5.1.2  數(shù)字濾波器的分類
5.2  無限長脈沖響應(yīng)（IIR）濾波器的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)
5.2.1  直接型
5.2.2  級(jí)聯(lián)型
5.2.3  并聯(lián)型
5.3  有限長脈沖響應(yīng)（FIR）濾波器的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)
5.3.1  直接型
5.3.2  級(jí)聯(lián)型
5.3.3  頻率采樣型
5.3.4  線性相位型
本章小結(jié)
習(xí)題
第6章  IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法
6.1  數(shù)字濾波器的基本概念
6.1.1  數(shù)字濾波器的分類
6.1.2  數(shù)字濾波器的性能指標(biāo)
6.1.3  數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法
6.2  模擬濾波器的設(shè)計(jì)
6.2.1  模擬濾波器的技術(shù)指標(biāo)
6.2.2  巴特沃思低通濾波器的設(shè)計(jì)
6.2.3  切比雪夫?yàn)V波器的設(shè)計(jì)方法
6.3  頻率變換
6.3.1  低通變換
6.3.2  高通變換
6.3.3  帶通變換
6.3.4  帶阻變換
6.4  脈沖響應(yīng)不變法
6.5  雙線性變換法
6.6  其他類型數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)
本章小結(jié)
習(xí)題
第7章  FIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法
7.1  線性相位FIR數(shù)字濾波器的特點(diǎn)
7.1.1  線性相位條件
7.1.2  線性相位FIR 濾波器幅度特性Hg（ω）的特點(diǎn)
7.1.3  線性相位FIR 濾波器的零點(diǎn)分布特點(diǎn)
7.2  窗函數(shù)設(shè)計(jì)法
7.2.1  窗函數(shù)法的設(shè)計(jì)思想
7.2.2  常用窗函數(shù)
7.2.3  窗函數(shù)法的設(shè)計(jì)步驟
7.3  頻率采樣設(shè)計(jì)法
7.3.1  頻率采樣法的基本原理
7.3.2  頻率采樣法的線性相位條件
7.3.3  逼近誤差分析及改進(jìn)措施
7.3.4  頻率采樣法的設(shè)計(jì)步驟
7.4  IIR和FIR數(shù)字濾波器的比較
本章小結(jié)
習(xí)題
第8章  LabVIEW編程簡介
8.1  LabVIEW基本開發(fā)環(huán)境簡介
8.1.1  LabVIEW軟件的安裝和啟動(dòng)
8.1.2  前面板
8.1.3  程序框圖
8.1.4  LabVIEW程序的運(yùn)行與調(diào)試
8.1.5  理解LabVIEW的數(shù)據(jù)流
8.2  LabVIEW中的條件結(jié)構(gòu)與循環(huán)結(jié)構(gòu)
8.2.1  條件結(jié)構(gòu)
8.2.2  循環(huán)結(jié)構(gòu)
8.3  數(shù)組與簇
8.3.1  數(shù)組
8.3.2  簇
8.3.3  錯(cuò)誤簇
8.4  波形顯示控件
8.4.1  波形數(shù)據(jù)
8.4.2  波形圖表
8.4.3  波形圖
8.4.4  XY圖
8.5  子VI
習(xí)題
第9章  基于LabVIEW的數(shù)字信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)
9.1  信號(hào)序列生成
9.2  信號(hào)時(shí)域分析
9.3  離散時(shí)間序列信號(hào)的卷積
9.4  信號(hào)頻域分析
9.5  數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)與應(yīng)用
9.6  數(shù)字濾波器的系數(shù)量化誤差
9.7  信號(hào)的內(nèi)插與抽取
9.8  高級(jí)數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的應(yīng)用*
9.9  結(jié)合數(shù)據(jù)采集（DAQ）硬件的信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)
9.9.1  數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（DAQ）與實(shí)驗(yàn)平臺(tái)簡介
9.9.2  基于NI ELVIS（或NI myDAQ）的波形信號(hào)采集
9.9.3  對(duì)真實(shí)信號(hào)的實(shí)時(shí)采集和頻譜分析
9.9.4  信號(hào)的濾波、合成與輸出
9.10  在嵌入式硬件上實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理算法
9.10.1  用于信號(hào)處理應(yīng)用的嵌入式硬件平臺(tái)
9.10.2  基于LabVIEW的嵌入式應(yīng)用開發(fā)與應(yīng)用
參考文獻(xiàn)