现代数字信号处理与噪声降低_第三版

定点乘法运算的流程图挺清晰的，适合刚上手数字信号的你。程佩青教材的这部分内容配了流图解析，思路直白不绕弯，结合 Matlab 代码看会更有感觉。像乘法器延迟、舍入误差这些细节都标得比较清楚，方便你理解定点运算的特点。你要是做过 DSP 方面的仿真，就知道这块内容在滤波器设计里多重要。

这本书涵盖了机器学习、自然语言处理、数据挖掘和信息检索等智能领域的重要知识，是学习这些领域的重要参考书籍。

MATLAB数字信号处理代码Pause_Removal.m允许您录制持续时间为n秒的语音。录制后，将自动播放音频并显示其波形。另一个代码Noise_Remover_Cos_Signal.m添加了余弦信号，并通过高斯噪声使其受干扰。图形分析显示了信号的噪声和去噪后的效果。X_mags计算了信号的幅度谱，而DFT则显示了归一化频率的幅度绘制。这有助于确定适合去噪的巴特沃斯滤波器截止频率。

1.1深入理解协整的本质并非易事，因此我们首先通过图示进行直观解释，探讨具有协整性的两只股票的价格走势规律。从图1可见，两只股票呈现出同步上涨和下跌的趋势，并长期保持稳定的价差，这种性质即为协整性。若两股票具有强协整性，则无论其间的波动如何，其总体趋势始终保持一致。1.2平稳性与协整密切相关。简言之，平稳性（stationarity）指的是时间序列在时间推移中保持稳定的特性，这对于数据分析和预测至关重要。如果时间序列数据是平稳的，其均值和方差保持不变，这使得我们能够方便地应用各种统计技术。我们通过图2来直观比较平稳和非平稳序列的特征。上方序列表现出典型的平稳特性，围绕长期均值波动；而下方序列则

代码和概念涵盖了数字信号处理MATLAB版的全面内容，是学习和实践的理想资源。

数字信号处理及其Matlab实现. 将详细探讨数字信号处理的基本概念及其在Matlab中的实际应用，强调理论与实践的结合。

本实验帮助学习者掌握Matlab信号处理编程基础，包括矩阵操作和数字信号处理技术。通过实验，学生能够熟练运用Matlab进行信号处理，提升实际操作能力。

数字信号的 Matlab 代码示例挺实用的，尤其是刚上手这块内容的朋友可以看看。文件里从最基础的信号生成开始讲起，比如怎么用exp和sin函数组合出一个衰减正弦波，还顺带讲了怎么画幅度谱和相位谱，配上subplot的多图展示，直观又清晰。 不同参数下的信号变化也有例子，像把幅度 A 设成 1 或者衰减系数 a 调小，看波形怎么变，挺有意思的。而且信号种类也蛮全，从最基本的单位脉冲、矩形序列到特定冲击串，生成方式和频谱都讲得比较细。 卷积计算这块也有提到，用conv()函数就能搞定，适合理解信号之间的“互动”。整体内容对着 Matlab 一步步敲一遍，效果会更好。嗯，如果你是搞信号的学生或者工程

这是一本关于使用MATLAB学习数字信号处理的教程，提供了实用的例程和应用场景，有助于读者深入理解该领域的基本概念和技术应用。