莱昂斯最新的一本书，与之前的Understanding Digital Signal Processing(2nd.Ed.)有些重叠。

在振动目标的激光微多普勒信号分析中，基于联合时频谱的分析方法为目标的检测、分类和识别提供有用信息，得到广泛运用。对于一般非线性和非平稳信号，传统的时频分析方法能有效地提取信号特征，但在强背景噪声和弱调制信道条件下，具有很大局限性。引入希尔伯特-黄变换(HHT)作为一种新的微多普勒信号分析方法，分析在强背景噪声和弱调制等信道下，HHT在微多普勒信号中的特征提取。通过Matlab软件仿真，与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)比较，证明了HHT在微多普勒信号分析和特征提取中的有效性。

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算法主要用于雷达测距，含FFT 和 CZT算法，联合估计频率值

使用Matlab把自己（男）的声音分别变成小孩的声音、女人的声音和老人的声音。

通信系统中的多采样率信号处理，非常经典得多速率信号处理得教材，其中包括多相滤波器/信号上采下采/半波滤波器/CIC等等

本设计为基于MATLAB的HMM语音信号识别，可以识别0-9十个阿拉伯数字，带有一个丰富的人机交互GUI界面。算法流程为：显示原始波形图……显示语音结束处放大波形图……显示短时能量……设置门限……开始端点检测……，也可以通过添加噪声，对比加噪后的识别准确率。后续可二次开发，做成九宫格形式，做一个电话拨号音识别。

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引言 　　雷达式生命探测仪是以非接触方式获取墙壁、废墟等不透明障碍物后生命体微动信息的探测系统。其基本原理是：首先发射特定形式的电磁波，当电磁波照射到人体后，其回波信号被人体运动(心跳、呼吸、走动)所调制而产生多普勒频率，而后采用一定的硬件电路和软件算法，从检测到的多普勒频率中提取人体的生命特征参数，终判别出人体有／无、动／静、数量等状态信息。雷达式生命探测仪应用广泛，特别是近年来由于世界各地大型自然灾害的频发和恐怖犯罪活动的猖獗，更使雷达式生命探测仪日益受到重视。而由于生命探测仪的应用环境复杂多变，因此对它提出了外观小型化、便携化和检测智能化、实时化的要求。信号处理系统是生命探测仪的重要组

针对模拟电路易发生故障且不易诊断的问题，提出了一种基于深度学习的模拟电路故障诊断算法。该算法首先将采样的原始数据制作成语音形式，然后通过时频域变化转化为语谱图，最后再将其送入VGG16模型中进行训练与测试。实验结果表明，该算法用于模拟电路故障诊断时能够识别的故障种类达到9种，同时准确度达到了100%，具有很强的电路故障诊断能力。