《数字信号处理C语言程序集》 殷福亮 宋爱军
一本非常有用的书：数字信号处理C语言程序集,作者 殷福亮，宋爱军。清晰、完整。网上提供的有些版本残缺不全，存在漏页的情况，我上传的这个经仔细检查，不存在类似问题。本书内容十分丰富，紧贴工程应用实际，非常实用。提供了大量的函数及其源代码，利于读者参考。实在是不可多大的一本好书，你值得拥有！本书的具体内容不在此赘述，大家很容易百度得到的。图书在版编目(CIP)数据数字信号处理C语程序集/殷福亮、宋爱乍主编,-沈阳:辽宁科学学技术出版社,1997.7ISBN7-5381-25213数殷…Ⅲ.C语言-数学信号-信号处理应用程序Ⅳ.TN没1.72中国版本图书馆CIP数据核字(97)第03286号辽宁科学技术出版社出版沈阳市和平区北马路1(8号邮政编码110001)地方国营新民印刷总厂印刷新华书店北京发行所发开本:787×10921/16印张:28字数:710.0001997年7月第1版1997年7月第1次印刷责任编辑:马旭东版式设计:于浪封面设计;邹君文责任校对:东戈印数:15,0(0定价:30.00元目录第一篇常用数字信号的产生第一章数字信号的产生§1.1均匀分布的随机数baaa‘·aa·a··‘s4···‘44‘4··44·····4··-···§1.2正态分布的随机数…§1.3指数分布的随机数…………·······◆÷·············:§1.4拉普拉斯( Laplace)分布的随机数单·鲁。非号。非●着鲁鲁导●·。香§1.5瑞利( Rayleigh)分布的随机数……………………………………9§1.6对数正态分布的随机数………:11§L.7柯西( Cauchy)分布的随机数………·…·.13§1.8韦伯( Weibul)分布的随机数……15§1.9爱尔朗( Erlang)分布的随机数………………17§1.10贝努里( Bernoulli1)分布的随机数………●看鲁ψ鲁曹●自●喜鲁。由看看自命曲D自看19§1.11贝努里高斯分布的随机数·●中·······甲§1.12二项式分布的随机数……§1.13泊松( Poisson)分布的随机数§1·14ARMA(pq)模型数据的产生命●·p·看D●·看·。普。··●曲也。b§1.15含有高斯白噪声的正弦组合信号的产生…………§1.16解析信号的产生………35第二篇数字信号处理第一章快速傅立叶变换…"39§1.1离散傅立叶变换……§1.2快速傅立叶变换鲁鲁··音····着·D。·协。中·咖4卡4●音备·由画口省画曲命··44§1.3基4快速傅立叶变换………●4bb●■·即·●··。···鄂甲,银●看§1.4分裂基快速傅立叶变换………………………………57§1·5实序列快速傅立叶变换(-)….°°··.·····“···。61§1.6实序列快速傅立叶变换(二)……§1.7用一个N点复序州的FFT同时计算两个N点实序列离散傅立叶变换…。b自4血者b自晶。aa·70§I.8共轭对称序列的快速傅立叶反变换73§1.9紊因子快速傅立叶变换…………………………………………80§1.10 Chirp乙-变换算法…………………………………96第二章快速离散正交变换…§2.1快速哈特莱( Hartley)变换…………………………§2.2基4快速哈待莱( Hartley)变换§2.3分裂基快速哈特莱( Hartley)变换…§2.4快速离散余弦变换……15§2.5快速离散余弦反变换…………····自··非·中中····曹...·.118§2.6N=8点快速高散余弦变换·······…··…·121§27N=8点快速离散余弦反变换●鲁鲁·香垂香●鲁§28快速离散正弦变换…………………………129§2.9快速沃尔什( Walsh)变换…133§2.10快速希尔伯特变换(一)………………鲁·鲁音辛章·看·争●·●自章·自··137§2.11快速希尔伯特变换(二)…141第三章快速卷积与相关§3.1快速卷积………………………144§3.2长序列的快速卷积……………………147§33特别长序列的快速卷积…中4·鼻●………………∵"……152§3.4快速相关…………………………………………………158第四章数字滤波器的时城和频域响应…………16341数字滤波器的频率响应b●4,4看香·……163§4.2级联型数字滤波器的频率响应………………………166s4.3数字滤波器的时域响应171§4.4直接型IR数字滤波(一)………………………………174§4.5直接型IR数字滤波(二)…………177§4.6级联型IR数字滤波§4.7并联型IR数字滤波…………………………………………185第五章IR数宇滤波器的设计………………………………189§5.1巴持沃兹和切比雪夫数字滤波器的设计……◆香音非杳D,看看§5.2任意幅庋IR数字滤波器的优化设计……………………………2082第六章FIR数字滤波器的设计……………………………227§6.1窗函数方法………………………………………227§6.2频域最小误差平方设计………238§6.3切比雪夫通近方法…………………………………242第三篇随机数字信号处理第一章经典谱佔计···:·a4a命a4264§1.1功率谱估计的周期图方法264§1.2功率谱估计的相关方法………………………………………271第二章现代谱佔计隐自·音鲁章自●·●4鲁自费●●看§2.1求解一般托布利兹方程组的莱文森算法……………………280§2.2求解对称正定方程组的乔里斯基算法…83§2.3求解尤利沃克方程的莱文森德宾算法§2.4计算ARMA模型的功率谱密度……………………………….289§2.5尤利沃克谱估计算法…………292§2.6协方差谱估计算法.·…·…297§2.7Burg谱估计算法30§2.8最大似然谱估计算法鲁t···章·。看e308第三章时频分析………….314§3.1维格纳( wigner)分布……………◆鲁毋■章鲁·●●·●非b曲。島曲…314§3.2离散小波变换…318第四章随机信号的数字滤波330§41维纳( Wiener)数字滤波…唱·喜非最330§42卡尔曼( Kalman)数字滤波…·。··●··命···◆··命·335§4.3最小均方(LMS)自适应数字滤波………341§44归一化LMS自适应数字滤波344§4.5递推最小二乘(RLS)自适应数字滤波……………………348第四篇数字图像处理第一章图像基本运算………………ss"sss352§1·1图像读取、存储与显示…§1.2图像旋转….·····鲁具··。366§1.3图像灰度级直方图的计算…………368§1.4图像二值化的固定阀值法…1.5图像二值化的自适应阀值法…·中··看辛中·鲁音·甲●·372第二章图像增强-………376§2.1图像直方图均衡…………………………376§2.2中值滤波香看春·鲁自。看●··….·········色·.···B···378§2.3图像锐化······.···········世·D“·中·中···中·;··容e·咱要382§2.4图像平滑………………………………………………………………383第三章图像边缘检测辛b鲁卡鲁中●●·§31 Roberts算子边缘检测“····.…·386§3.2拉普拉斯算子边缘检测…………………………………388§3.3 Sobel算子边缘检测………§3.4 Robinson算子边缘检测………………………392§3.5 Kirsch算子边缘检测…鲁鲁·看§3.6 Prewitt算子边缘检测第四章图像细化……………………………………………139§4.1 Hilditch细化算法看●看非。●命D看鲁●●;·着●画399§4.2 Pavlidis细化算法qq··中····.404§4.3 Rosenfeld细化算法………第五篇人工神经网络第一章神经网络模型……·…·…"·416§1.1多层感知器神经网络………………………………………………416§1.2离散 Hopfield神经网络……………………………………425§1.3连续 Hopfield神经网络……。辛b4··吾。自司b命°…·434§1.4Tank- Hopfield线性规划神经网络参考文献…●●●电·单·4是p中······鲁s自····4·●……………”442第一篇常用数字信号的产生第一章数字信号的产生§1.1均匀分布的随机数功能产生(a,b)区间上均匀分布的随机数、方法简介均匀分布的概率密度函数为,a≤x≤b0,其它通常用U(2)表示,均匀分布的均值为+2,方差为(b2产生均匀分布随机数的方法如下:首先,由给定的初值x,用混合同余法ai=(ai-1+ c)(mod M)产生(0,1)区间上的随机数y。其中a=2045,c=1,M=20;然后,通过变换x;=a(b-a)y产生(ab)区间上的随机数z三、使用说明1.子函数语句double uniform (a.b. seed)2.形参说明a—双精度实型变量。给定区间的下限。b—双精度实型变量。给定区间的上限seed—长整型指针变量。*seed为随机数的种子。四、子函数程序(文件名: uniform.c)double uniform (a, b, seed)ouble ai doubled=2045兴(兴seed)+1Seed=关seed一(兴seed/1048576)为1048576;t=(兴seed)/1048576.0;t=a-(beturn (t)五、例题产生50个0到1之间均匀分布的随机数。主函数程序(文件名: uniform.m):#include " stdio. h# includi double a, bngdouble uniform(double, double, long int *a=0.0;b-1.0;s=13579for(i=0;
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差分进化简介及实现
算子课上我讲的PPT，主题是查分演化计算，用到了变异算子，交叉算子和选择算子。复盘分析差分进化与遗传算法相似，这一点，对遗传算法稍微了解的人都会有这样的疑问。该PPT未对二者的区别和联系进行分析。我对二者都有一定的了解，并做过二者的简单实现，理应在这方面做出思考。遗憾的是，演讲结束后，老师问到这个问题，我没有做出较好的回答。介绍完算法的原理后，举了一个非凸函数寻优的例子，并且展示了函数的3D图像和最优函数值演变曲线，这一点很好。介绍图像时，首先要介绍坐标轴的含义和单位，这一点没有照顾好。很明显的一个缺陷是： 缺少该算法在工业上的应用实例。让人感觉该算法只存在于纸面上，却无实际应用价优化问题和近似最优解差分演化算法CONTENTS引言ρ优化问题是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题基本原理的应用技术。应用实例优缺点ρ绝大多数的工程问题的求解都可以转换为优化问题,算法改进但是部分问题属于NP问题,很难找到解析解,比如:0研完点1背包、组合优化问题、任务指派等。某些情况下,退而求其次,找到近似最优解即可。针对优化问题的近似解求解,目前已成为了当前一个热点研究方向,催生出一系列的智能算法。智能算法的研究差分演化算法CONTENTS◎1975年: J Holland根据生物进化过程提出了遗传算引言法基本原理ρ1982年: Kirkpatrick模拟冶金学的退火过程提出了模拟应用实例退火算法。优缺点算法改进◎1991年: dorigo.M根据蚂蚁觅食的群体行为提出了蚁研完点群算法。◎1995年: Kennedy根据鸟类觅食的群体行为提出了粒子群算法。ρ1997年: Rainer storr和 Kenneth price.在遗传算法等进化思想的基础上,提出了差分进化算法( DifferentialEvolution, DE差分进化算法简介差分演化算法CONTENTS引言由 Rainer storn和 Kenneth price在1997年为求解切比雪基本原理夫多项式而提出。应用实例优缺点◎是一种随机的并行直接搜索算法,它可以对非线性、不算法改进可微、连续空间函数进行最小化,以其易用性、稳健性研完点和强大的全局寻优能力在多个领域取得成功。◎应用:在约東优化计算、聚类优化计算、飞线性优化控制、神经网络优化、滤波器设计、阵列天线方向图综合等参考文献差分演化算法CONTENTSE Storn, Rainer and Price, Kenneth. Differential evolution引言a simple and efficient heuristic for global optimization over基本原理continuous spaces. Journal of global optimization, 1997应用实例优缺点国杨启文,蔡亮,薛云灿.差分进化算法综述.模式识别与人算法改进工智能,2008研完点圖王培崇,钱旭,王月,虎晓红.差分进化计算研究综述.计算机工程应用,2009E Das, Swagatam and Suganthan, Ponnuthurai Nagaranam. Differential evolution: a survey of the state-of-the-artEvolutionary Computation, IEEE Transactions on, 2011优化问题表示差分演化算法左图是两个参数的函右侧是最优化问题的形式化CONTENTS数的3D图像,可以描述。第一行是目标函数,引基本原理将xy平面的矩形作为表示求函数极小值;然后是应用实例解空间,优化问题就约束条件。优缺点是从解空间中搜索最算法改进大最小值研完点min f(x1, x2st.x;∈[L;,U1≤j≤算法框架差分演化算法迭代过程CONTENTS引种群初始化变异交叉选择基本原理应用实例优缺点种群初始化在解空间中随机、均匀地产生M个个体,每算法改进个个体由n个染色体组成,作为第0代种群,标记为研完点X(0)=(x;1(0),x12(00i=1.2..…,M◎变异、交叉、选择三步操作迭代执行,直到算法收敛。第g次迭代的第i个个体标记为X(g)=(x;1(g),x;2(g),…,x1n(g)1.2.M种群初始化差分演化算法在n维空间里随机产生满足约束条件的M个染色体,第i个染色体的第个维取值方式如下rand(0,1)产生0到1的均匀分布CONTENTS的随机数):引基本原理;(0)=L+mnd(0,1)(U,-L)应用实例M优缺点算法改进研完点均匀分布随机分布聚群分布变异算子差分演化法在第8次迭代中,对个体X(g)=(x18,x12(g),…,xn(g),从种群中随机选择3个个体Xn1(g),X12(g),Xp3(g),且p1≠p2≠CONTENTS13≠i,则引H(g)=Xn1(g)+F.(Xn2(g)-X3)基本原理应用实例其中△p2,n3(8)=Ⅹn2(g)-X(8)是差分向量;F是缩放因子,优缺点用于控制差分向量的影响力算法改进研完点F(xm-x,:)0
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