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| 編輯推薦： |
三维进阶：MATLAB编程基础、信号处理算法、芯片级实现的三阶跃迁，12章系统架构，从基础理论到芯片级落地的完整知识闭环
全流程覆盖：以MATLAB R2025b为蓝本演示，展示5G调制/雷达探测/语音识别等前沿场景的信号处理详细步骤
100+实战模块：含ADC噪声抑制/雷达目标跟踪等100+典型工程案例+完整代码库，配套芯片仿真验证体系
技术升维：解读稀疏表示/神经网络等新算法、AI新技术在信号处理领域的前景及研究价值，赋能工程实践。
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| 內容簡介： |
本书从MATLAB基础编程和信号处理基础理论讲起，逐步深入，基于MATLAB仿真，结合具体实例，对信号处理相关理论和算法进行讲解。
本书分为12章，主要内容有概述；MATLAB基础；信号采样与频谱分析；滤波器设计；信号估计与检测算法；贝叶斯估计；自适应滤波、谱估计和神经网络；稀疏表示；调制解调算法；雷达信号处理；语音信号处理；算法的芯片级实现和仿真。
本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，适合信号处理的入门读者和进阶读者阅读，也适用于MATLAB开发人员、信号处理相关领域开发人员。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。
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| 關於作者： |
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沈宙，信号处理专业博士，芯片架构高级工程师，参与多款信号处理系统的开发和设计，主导多款高性能DSP/AI处理器架构和核心模块的设计，精通各种算法的软硬件平台实现，在软硬件仿真和工程落地领域有着非常丰富的实践经验。
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| 目錄：
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三维进阶：MATLAB编程基础、信号处理算法、芯片级实现的三阶跃迁，12章系统架构，从基础理论到芯片级落地的完整知识闭环
全流程覆盖：以MATLAB R2025b为蓝本演示，展示5G调制/雷达探测/语音识别等前沿场景的信号处理详细步骤
100+实战模块：含ADC噪声抑制/雷达目标跟踪等100+典型工程案例+完整代码库，配套芯片仿真验证体系
技术升维：解读稀疏表示/神经网络等新算法、AI新技术在信号处理领域的前景及研究价值，赋能工程实践。
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| 內容試閱：
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信号处理技术作为现代科技的底层支柱技术之一，是连接物理世界和数字世界的桥梁，其应用范围覆盖从基础科学到工业应用的全维度。在通信和信息传输领域，信号处理技术提供了最基 本的理论框架和算法基础，我们日常用到的无线电通信（如手机通信、Wi-Fi 等短距离数据传输、 广播等）、卫星（如通信卫星、导航卫星、遥感卫星等）相关的通信，以及各种雷达（如成像雷 达、探测雷达）、声呐技术等都与其密切相关，可以说整个通信系统都是基于信号处理技术相关的基础理论和算法搭建起来的。
信号处理技术在工业领域的应用贯穿生产制造、设备监控、自动化控制等多个环节，通过对物理信号（如振动、声音、电流、图像等）进行采集、分析和优化，可实现工业系统的高效运行、故障预警及智能化管理。
信号处理技术与人工智能（AI）的深度融合正在重塑多个技术领域。AI 算法为信号处理技术提供了更强大的建模、分析和决策能力，而信号处理技术则为 AI 系统提供了高质量的数据基础，以及物理世界的连接接口。在自动驾驶、机器人和脑机接口等领域，信号处理技术扮演着从环境感知到决策控制的全链路技术支撑角色。
信号处理技术在生物医学领域的应用也极为广泛且深入。它通过对生物信号和医学数据进行采集、分析与优化，为疾病诊断、治疗监测、生理机制研究等提供关键技术支撑，从微观分子机制解析到宏观生物系统调控，其技术价值体现在对生物信号的“精准捕获―智能解析―定向干预”全链条赋能。
信号处理技术不仅是现有科技体系的“操作系统”，更是开启量子计算、脑机接口等未来技术的“密钥”。其重要性已超越单一技术范畴，成为衡量国家科技竞争力的底层指标之一―― 从5G 标准制定到深空探测任务，每一次技术突破的背后，都伴随着信号处理理论与工程实践的双重革新。
MATLAB 作为信号处理领域的经典工具，凭借其强大的计算能力、丰富的工具和直观的编程环境，在学术研究、工业开发和教育教学中始终占据核心地位。
MATLAB 作为信号处理领域的专业工具，功能非常强大，为我们提供了高效的编程环境和完整的接口工具，特别是在信号处理领域，它为各种计算提供了强大的函数库，计算速度快，性能非常好（特别是针对矩阵的复杂运算）。除此之外，它还提供了各种专业的信号处理工具包，是信号处理仿真和开发的重要工具，结合其他软件和编程语言，我们可以实现高效的适配和技术落地。
本书的特色
内容详尽：本书对信号处理技术相关的基础理论和算法进行了详尽的介绍，并提供大量仿真代码，大部分代码都是笔者编写的，并没有过多依赖MATLAB的函数库，方便读者充分理解各种理论和算法实现的底层逻辑。
从零开始：本书从基本的MATLAB编程开始讲起，从零开始帮助读者快速学习MATLAB
和信号处理相关知识。
内容新颖：本书基于最新版本MATLAB（MATLAB R2025b，截至本书撰写时）进行讲解，除对信号处理技术相关基础算法进行全面介绍外，还对目前信号处理领域的研究热点、新的理论及算法进行了详细讲解，如稀疏表示、字典学习和神经网络等，通过大量实例介绍算法的具体落地及算法在芯片上的实现和仿真。
经验总结：全面归纳笔者多年在信号处理领域科研和工程实践中总结的经验，不管是学习、科研还是工程实践，都能给读者提供巨大的帮助。
赠送源代码：笔者提供本书所有案例的源代码，并会根据MATLAB的版本更新持续对代码进行更新和维护，保证代码在新版本中可以正常运行。
读者阅读本书过程中遇到任何问题，都可以通过邮件与笔者联系。笔者常用的电子邮箱是599239118@qq.com。
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