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《数字信号处理C语言程序集》 殷福亮 宋爱军

于 2020-12-06 发布
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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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    随机规划与模糊规划全本,是一本很好的参考用书序言在现实世界上,人们制定决策时经常会磁到两类不确定性现象:一是随机现象,一类是模糊现象。揹述、刻匦随机现象的量称为随机变量,而描述、刻画模糊现象的量称为模糊集。为了方便,我们不妨把二者分别称为随机参数和模糊参数。含有随机和模糊参数的数学规划分别称为随机规划和模糊规划。既然随机性和模糊性都是用来处理不确定性的,我们将随机规划和模糊规划统称为不确定规划。本书将为随机规划和模糊规划提供统一的原理,并为一般不确定环境下的优化理论打下基础在很多实际问题中,如管理、工程、经济、工业以及生态等领域,系统是一个广泛使用的概念,而一个复杂的决策系统通常具有多维性、多样性、多功能性和多准则性,并带有随机或模糊参数。对于随机规划间题中所出现的随机变量,出于不同的管理目的和技术要求,采用的方法自然也不同。第一类处理随机规划中随机变量的方法是所谓的期望值模型,即一种在期望值约束下使目标函数的概率期望达到最优的模型.第二类方法是 Charnes和 Cooper提出的机会约束规划,主要针对约束条件中含有随机变量,目必须在观测到随机变量的实现之前作出决策的情况。考虑到所作决策在不利情况发生时可能不满足约束条件,而采用一种原则:即允许所作决策在一定程度上不满足约束条件,但该决策应使约束条件成立的概率不小于某一置信术平α。第三类隨杋规划是相关机会规划,是使事件的机会函数在不确定环境下达到最优的方法,在确定性规划以及期望值模型和机会约束规划中随机规划与模糊规攴当对实际问题建模以后,可行集本质上是确定的,这就可能导致所给出的最优解在实际中无法执,而相关机会规划并不假定可行集是确定的。实际上相关机会规划的可行集被描述为所谓的不确定环境。虽然相关机会规划也给出一个确定的解,但这个解只是要求在安际问题中尽可能地执行。显然,相关机会规划的这特点与确定性规划、期苤值棋型和机会约束规划是截然不同的沿用随机环境中枕会约東规划的思想,在模榈环境中,假定模糊约東成立的可能性不小于置信水平α,这样就可以建立模糊机会约束规划、机会约束多目标规划和机会约束目标规划.类似地,沿用随机环境下相关机会规划的思想,亦有模糊相关机会规划、相关机会多目标规划和相关机会目标规划理论随着计算机的飞速发展和革新算法的不断涌现,许多复杂的优化问题已可以通过计算机求解。虽然目前计算机的能力还只能处理小规模的不确定规划模型,但是,我们坚信计算机的能力将会大幅度提高。这就为求解更加复杂的优化问题提供了一个契机它不仅表现在已有的复杂模型可以通过计算机求解,而且表现在我们可以提出更丰富的建模恿想。基于这一事实,本书采用全新的观点处理随机娜划和模糊规划,并且允许不确定规划中的目标函数和约束函数是非线性的,随机参数的密度函数或模糊参数的隶属函数可以有更灬般的形式,模型的结构可以更加复杂等等夲书为求解传统方法所不能解决的随机规划和模糊规划模型,设计了一系列基于随杌模拟或模糊模拟的遗传算法、虽然遗传算法有耗时多、速度慢等缺点,但对传统方法无法处理的问题,遗传算法是一种非常有效的方法,而且随着计算机速度的提高,实际间题将可以在合理的计算时间内得到解决本书共分12章。第1章主要介绍数学规划的基本概念,如线性规划、非线性规划、多目标规划、目标规划以及整数规划,同时也勾画出了随机规划私模糊规划的理论框架.第2章为求解优序言化问题,如单目标规划、多目标规划和目标规划,提供了一个遗传算法,并通过一些数值例子解释了遗传算法的有效性。第3章列举了生成随杌数的方法,并介绍模糊集合的一些基础理论,以及随机模拟和模粉模拟的技术。第4章给出了期望值模型的一些基本性质。第5章讨论了带有随机参数的机会约束规划。第召章给出一些机会约束规划模型的应用。第7章讨论了随机环境下的相关机会规划模型。第8章通过相关机会规划模型对随机决策系统进行了建模。第9章把随机机会约束规划推广到模糊机会约東规划。而第10章把随机相关机会规划推广到模糊相关机会约束规划.传统的数学规划模型提供的是使一些目标函数达到最优的清晰决策,然而,对实际问题,有讨应该提供的是模糊决策而不是清晰决策,所以第11章建立了带有模糊决策的模糊规划的理论构架。在第9章和第11章所讨论的模糊系统中的机会约束规划模型夲质上是一种 Maximax模型(乐观模型),即极大化可能达到的最大收益.与 Maximax模型的思想不同,第12章介绍了Mamx机会约束规划模型,其思想是极大化可能达到的最小收益本书可作为高等院校有关专业的高年级大学生和研充生的教材,也可作为运筹学、管理科学、计算机科学、系统科学、信息科学与工程等方面的学者和技术人员的参考书目录序第1章数学规划筒介11线性规划1.2非线性规划1.3多目标规划614目标规划81.5整数规划16不确定规划12第2章遮传算法优化间题22表示结构1823处理约束条件824初始化过程2评价函数202选择过程2227交叉操作2328变异操作429遗传算法程序242I0遍传算法与上升法25211数值例子26随机规划与模糊规划第3章随机棋拟和棋糊棋拟a了31随机数的产生3832随机模拟4733模糊集合理论5034模糊模拟57第4章期望值樸型644.1期望值算子652期望值模型6643凸性684.4补偿模型..、7(45基于随机模我的遗传算法46注73第5章机会约束划7生51机会约束规划模型5.2确定生等价类53—些性质8354随机模拟885.5基于随机模拟的遗传算法56注94第6章机会约束规划的应用0561生产过程0562饲料混合问题6.3随机资源分配986开放存储网络0165资金预算112月录11第7章相关机会规划L1771背景;供给-分配系统177.2随机集合1217.3不确定坏璄12474事件和机会函数1257.5相关机会规划..,,]2876相关机会多目称规划,,1307.7相关机会目标规划1337.8执行墩优解3679机会函数的随机模拟1377.10基于随机模拟的遗传算法138711注143第8章随机决簟系統媓模1448.1水资源供给一分配问题14482生产过程l5283开放存储网络15484资金预算15g第9章模糊机会约束规划16491机会约束规划模型1659.2清晰等价类.1689.3模糊模拟17394基于模糊模拟的遗传算法17595资金预算1796注183第10章模糊环境下的相关机会规划18410.1相关机会规划184随机规划与糢糊规划102相关机会多目标规划18610.3相关机会目标规划18810.4杌会函教的模糊模拟19110.5基于模糊模拟的遗传算法92106注197第11章带有模糊决策的模糊规划181.1模糊决策198112机会约束规划模型20(113相关机会规划模型20214模糊模拟1.5基于模糊模拟的遗传算法21211.6数值例于21617注222第12章 Minimax机会约束规划模型223121 Marina模型223122 Minimax模型227123 Minimax与Ma2x1卫ha22912.4模糊模拟232125数值例于23生126注238参考文献240些常用的符号251索引252第1章数学规划简介数学规划是运筹学的一个重要分支,并已被广泛地应用到很多领域数学规划可以描述为在一些数学关系诸奶等式或不等式表示的约束条件下,求一个(或一组)数的极值问题的方法.常見的数学规划有线性规划、非线性规划、多目标规划、目标规划整数规划、多层规划、动态规划以及本书重点讨论的随机规划和模糊规划等等本章里,介绍一些数学规划的基本概念和处理技术,为引入殖机规划和模糊规划打下基硼1.1线性规划作为优化领域最重要的工具之一,线性规划是用来处理在线性等式及不等式组的约束条件下求线性函数的极值问题的方法线性规划的标准形式可以写为maKC11千C22+…十Cun12:+媛122+…+a1nxn=竹1a211千22+…axn=b4m121+(m232+…+ammn=bm3≥D3=1,2
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