Fundamentals of Digital Signal Processing Using MATLAB® – 2ed

esta segunda edición de texto se centra en los fundamentos del procesamiento de señales digitales, con énfasis en las aplicaciones prácticas. Con el fin de motivar a los estudiantes, muchos de los ejemplos ilustran el procesamiento del lenguaje y la música. Este tema también es un foco del software del curso que cuenta con instalaciones para la grabación y reproducción de sonido en un PC estándar. La página web que acompaña contiene un paquete de software MATLAB integral llamado los Fundamentos de procesamiento de señal digital (FDSP) caja de herramientas de la versión 2.0. La caja de herramientas incluye módulos FDSP capítulo GUI, una amplia biblioteca de funciones DSP, el acceso directo a todos los ejemplos de cálculo, figuras y tablas, las soluciones a los problemas seleccionados, y onliine documentación de ayuda. El uso de los módulos de interfaz gráfica de usuario interactivos, los estudiantes pueden explorar, comparar y directamente experimentar los efectos de las técnicas de procesamiento de señal sin necesidad de programación.

Presenta material suficiente, y suficiente flexibilidad en la pedagogía, para proporcionar cursos de diferentes longitudes.
La experiencia con la programación MATLAB es útil, pero no es esencial.
Un usuario (GUI) módulo de interfaz gráfica de usuario se incluye al final de cada capítulo que permite a los estudiantes investigar aplicaciones numéricas significativas sin necesidad de programación.
Una caja de herramientas FDSP y problemas de cálculo se suministran para aquellos usuarios que estén familiarizados con MATLAB o estén dispuestos a aprenderlo, y están interesados en el desarrollo de sus propias implementaciones.

 

CONTENIDO

PART I. SIGNAL AND SYSTEM ANALYSIS.
1. SIGNAL PROCESSING.
Motivation. Signals and Systems. Sampling of Continuous-time Signals. Reconstruction of Continuous-time Signals. Prefilters and Postfilters. DAC and ADC Circuits. The FDSP Toolbox. GUI Software and Case Studies. Chapter Summary. Problems.

2. DISCRETE-TIME SYSTEMS IN THE TIME DOMAIN.
Motivation. Discrete-time Signals. Discrete-time Systems. Difference Equations. Block Diagrams. The Impulse Response. Convolution. Correlation. Stability in the Time Domain. GUI Software and Case Studies. Chapter Summary. Problems.

3. DISCRETE-TIME SYSTEMS IN THE FREQUENCY DOMAIN
Motivation. Z-transform Pairs. Z-transform Properties. Inverse Z-transform. Transfer Functions. Signal Flow Graphs. Stability in the Frequency Domain. Frequency Response. System Identification. GUI Software and Case Studies. Chapter Summary. Problems.

4. FOURIER TRANSFORMS AND SIGNAL ANALYSIS.
Motivation. Fourier Series. Discrete-time Fourier Transform (DTFT). Discrete Fourier Transform (DFT). Fast Fourier Transform (FFT). Fast Convolution and Correlation. White Noise. Auto-correlation. Zero Padding and Spectral Resolution. Spectrogram. Power Density Spectrum Estimation. GUI Software and Case Studies. Chapter Summary. Problems.

PART II. DIGITAL FILTER DESIGN.
5. FILTER DESIGN SPECIFICATIONS.
Motivation. Frequency-selective Filters. Linear-phase and Zero-phase Filters. Minimum-phase and Allpass Filters. Quadrature Filters. Notch Filters and Resonators. Narrowband Filters and Filter Banks.
Adaptive Filters. GUI Software and Case Study. Chapter Summary. Problems.

6. FIR FILTER DESIGN.
Motivation. Windowing Method. Frequency-sampling Method. Least-squares Method. Equiripple Filters. Differentiators and Hilbert Transformers. Quadrature Filters. Filter Realization Structures. Finite Word Length Effects. GUI Software and Case Study. Chapter Summary. Problems.

7. IIR FILTER DESIGN.
Motivation. Filter Design by Pole-zero Placement. Filter Design Parameters. Classical Analog Filters. Bilinear Transformation Method. Frequency Transformations. Filter Realization Structures. Finite Word Length Effects. GUI Software and Case Study. Chapter Summary. Problems.

PART III. ADVANCED SIGNAL PROCESSING.
8. MULTIRATE SIGNAL PROCESSING
Motivation. Integer Sampling Rate Converters. Rational Sampling Rate Converters. Multirate Filter Realization Structures. Narrowband Filters and Filter Banks. A Two-channel QMF Bank.
Oversampling ADC. Oversampling DAC. GUI Software and Case Study. Chapter Summary. Problems.

9. ADAPTIVE SIGNAL PROCESSING.
Motivation. Mean Square Error. The Least Mean Square (LMS) Method. Performance Analysis of the LMS Method. Modified LMS Methods. Adaptive FIR Filter Design. The Recursive Least Squares (RLS) Method. Active Noise Control. Nonlinear System Identification. GUI Software and Case Study. Chapter Summary. Problems.

 

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