数字信号处理，余翔宇版部分课后习题答案与及matlab方针的代码和结果

中科大现代数字信号处理课件，哪位需要考中科大的博士或是中科院中信号处理转业的博士，此课件很有帮助

中国科技大学电子信息科学与工程系研究生课程现代数字信号处理的课件及作业

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。对经过EMD处理的信号再进行希尔伯特变换，就组成了大名鼎鼎的“希尔伯特—黄变换”（HHT）。由于脑电信号处理很少在EMD之后接上希尔伯特变换，在这里仅介绍EMD的相关基础知识。 　　EMD其实就是一种对信号进行分解的方法，与傅里叶变换、小波变换的核心思想一致，大家都想将信号分解为各个相互独立的成分的叠加；只不过傅里叶变换以及小波变换都要求要有基函数，而EMD却完全抛开了基函数的束缚，仅仅依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，具备自适应性。由于无需基函数，EMD几乎可以用于任何类型信号的分解，尤其是在非线性、非平稳信号的分解上具有明显的优势。 　　EMD的目的是将信号分解为多个本征模函数（IMF）的叠加。IMF必需要满足以下两个条件： 　　（1）函数在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数目必须相等，或最多相差一个； 　　（2）在任意时刻点，局部最大值的包络（上包络线）和局部最小值的包络（下包络线） 平均必须为零。 　　为什么IMF一定要满足这两个条件呢？经黄锷等人的研究，满足这两个条件的信号都是单组分的，相当于序列的每一个点只有一个瞬时频率，无其他频率组分叠加。这就为后续的希尔伯特变换铺平了道路，也使得瞬时频率有了意义。 　　值得一提的是，EMD在数学上还有一些细节无法证明，但是EMD已经在工程领域取得了辉煌的成就，这也是在科学界工程领先理论的一个例子。

§4.4 基于广义旁瓣相消器的部分 自适应设计 最优波束形成：  0 min . 1 H W H W RW S t W a        1 0optW R a    2 1 1 p nEVD H H i i i n i i i i p R v v v v        2 1 2 1 1 p Hi n i i in i R I v v                0 1 p opt i i i W a v             ：指向目标的导向矢量（固定）。 0a  1 p i i i v   1 2( , , , )pspan v v v：

《MATLAB语音信号分析与合成（第二版）》语音工具包 经常会调用的一些函数(自编函数或取自其他应用工具箱中的函数)已集中在basic_tbx工具箱中，在运行本书的程序前请把该工具箱设置(用set path设置)在工作路径下； 当要运行EMD处理时，要把emd工具箱设置在工作路径下; 当要运行主体延伸基音检测时，要把Pitch_ztlib工具箱设置在工作路径下; 当要进行时域基音同步叠加语音合成时，要把psola_lib工具箱设置在工作路径下; 当要应用本书提供的语音数据时，最好把speech_signal设置在工作路径下。

利用MATLAB GUI设计平台，用窗函数法设计FIR数字滤波器，对所给出的含有噪声的声音信号进行数字滤波处理，得到降噪的声音信号，进行时域频域分析，同时分析不同窗函数的效果。 实现的功能有： 打开文件：选择路径打开wav格式的音频文件，自动生成音频的原始波形与频谱。 加入噪声：有两种噪声可以选择加入，一种是白噪声，其频率蔓延整个频谱；一种是特定频率的噪声，可通过输入频率加入单一频率的噪声。加入噪声后自动绘制加入噪声后的波形与频谱。 滤波处理：首先输入滤波器通/阻带的开始频率与截止频率（若为低/高通类型滤波，则只需输入开始频率；若为带通/阻类型，则开始与截止都要输入；输入频率值为真实频率值，可根据频谱图进行判断 ），之后选取窗函数和滤波类型，将会生成滤波处理后的波形与频谱。 音频播放/停止：可随时播放/停止原始、加噪、滤波处理后的音频。 图片导出：将波形、频谱图片一张张导出保存，可选的格式有jpg、png、bmp、eps。 保存文件：将加躁/滤波后的音频导出保存。

线性调频连续波雷达信号处理技术研究与硬件实现

浙江大学研究生课程《生物医学信号处理》课件

《数字信号处理》王世一版北京理工大学出版社部分习题答案。在中国科学技术大学考研参考书。