目錄

1.1均勻分布的隨機數

第一章 數字信號的產生

1.2正態分布的隨機數

1.3指數分布的隨機數

1.4拉普拉斯(Laplace)分布的隨機數

1.5瑞利(Rayleigh)分布的隨機數

1.6對數正態分布的隨機數

第一篇 常用數字信號的產生

1.7柯西(Cauchy)分布的隨機數

1.8韋伯(Weibull)分布的隨機數

1.9愛爾朗(Erlang)分布的隨機數

1.10貝努里(Bernoulli)分布的隨機數

1.11貝努里—高斯分布的隨機數

1.12二項式分布的隨機數

1.13泊松(Poisson)分布的隨機數

1.14ARMA(p，q)模型數據的產生

1.15含有高斯白噪聲的正弦組合信號的產生

1.16解析信號的產生

1.1離散傅立葉變換

第一章 快速傅立葉變換

1.2快速傅立葉變換

1.3基4快速傅立葉變換

1.4分裂基快速傅立葉變換

1.5實序列快速傅立葉變換(一)

1.6實序列快速傅立葉變換(二)

1.7用一個N點復序列的FFT同時計算兩個N點實序列離散傅立葉變換

1.8共軛對稱序列的快速傅立葉反變換

1.9素因子快速傅立葉變換

1.10ChirpZ—變換算法

2.1快速哈特萊(Hartley)變換

第二章 快速離散正交變換

2.2基4快速哈特萊(Hartley)變換

第二篇 數字信號處理

2.3分裂基快速哈特萊(Hartley)變換

2.4快速離散余弦變換

2.5快速離散余弦反變換

2.6N=8點快速離散余弦變換

2.7N=8點快速離散余弦反變換

2.8快速離散正弦變換

2.9快速沃爾什(Walsh)變換

2.10快速希爾伯特變換(一)

2.11快速希爾伯特變換(二)

3.1快速卷積

第三章 快速卷積與相關

3.2長序列的快速卷積

3.3特別長序列的快速卷積

3.4快速相關

4.1數字濾波器的頻率響應

第四章 數字濾波器的時域和頻域響應

4.2級聯型數字濾波器的頻率響應

4.3數字濾波器的時域響應

4.4直接型IIR數字濾波(一)

4.5直接型IIR數字濾波(二)

4.6級聯型IIR數字濾波

4.7并聯型IIR數字濾波

5.1巴特沃茲和切比雪夫數字濾波器的設計

第五章 IIR數字濾波器的設計

5.2任意幅度IIR數字濾波器的優化設計

6.1窗函數方法

第六章 FIR數字濾波器的設計

6.2頻域最小誤差平方設計

6.3切比雪夫逼近方法

1.1功率譜估計的周期圖方法

第一章 經典譜估計

1.2功率譜估計的相關方法

2.1求解一般托布利茲方程組的萊文森算法

第二章 現代譜估計

2.2求解對稱正定方程組的喬里斯基算法

2.3求解尤利—沃克方程的萊文森—德賓算法

2.4計算ARMA模型的功率譜密度

2.5尤利—沃克譜估計算法

2.6協方差譜估計算法

2.7Burg譜估計算法

2.8最大似然譜估計算法

3.1維格納(Wigner)分布

第三章 時—頻分析

3.2離散小波變換

4.1維納(Wiener)數字濾波

第四章 隨機信號的數字濾波

4.2卡爾曼(Kalman)數字濾波

4.3最小均方(LMS)自適應數字濾波

4.4歸一化LMS自適應數字濾波

4.5遞推最小二乘(RLS)自適應數字濾波

1.1圖像讀取、存儲與顯示

第四篇 數字圖像處理

第一章 圖像基本運算

1.2圖像旋轉

1.3圖像灰度級直方圖的計算

1.4圖像二值化的固定閥值法

1.5圖像二值化的自適應閥值法

第三篇 隨機數字信號處理

2.1圖像直方圖均衡

第二章 圖像增強

2.2中值濾波

2.3圖像銳化

2.4圖像平滑

3.1Roberts算子邊緣檢測

第三章 圖像邊緣檢測

3.2拉普拉斯算子邊緣檢測

3.3Sobel算子邊緣檢測

3.4Robinson算子邊緣檢測

3.5Kirsch算子邊緣檢測

3.6Prewitt算子邊緣檢測

4.1Hilditch細化算法

第四章 圖像細化

4.2Pavlidis細化算法

4.3Rosenfeld細化算法

1.1多層感知器神經網絡

第一章 神經網絡模型

1.2離散Hopfield神經網絡

1.3連續Hopfield神經網絡

第五篇 人工神經網絡

1.4Tank-Hopfield線性規劃神經網絡

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總結

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