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第1章MATLAB软件

1.1MATLAB概述

1.1.1MATLAB是什么

1.1.2MATLAB的优势

1.1.3MATLAB的应用范围

1.1.4MATLAB R2021功能

1.2MATLAB R2021运行界面

1.3矩阵和数组

1.3.1数组创建

1.3.2矩阵和数组运算

1.3.3串联

1.3.4复数

1.4数组索引

1.5工作区变量

1.6文本和字符

1.6.1字符串数组中的文本

1.6.2字符数组中的数据

1.7调用函数

1.8二维图和三维图

1.8.1线图

1.8.2三维绘图

1.8.3子图

1.9编程和脚本

1.9.1脚本

1.9.2实时脚本

1.9.3循环及条件语句

1.10帮助和文档

1.11数据分析

1.11.1数据的预处理

1.11.2汇总数据

1.11.3可视化数据

1.11.4数据建模

第2章信号处理和分析

2.1信号处理概述

2.2信号生成和预处理

2.2.1信号的产生和可视化

2.2.2信号与不同开始时间对齐

2.2.3平滑和去噪

2.2.4去除趋势

2.2.5去除杂声

2.2.6去除峰值

2.2.7从不规则采样数据重建信号

2.3重采样

2.3.1下采样

2.3.2上采样

2.3.3更改信号采样率

2.4测量和特征提取

2.4.1峰值分析

2.4.2检测病毒爆发和信号的显著变化

2.4.3在数据中寻找信号

2.5相关性和卷积

2.5.1卷积和相关函数的定义

2.5.2相关性和卷积的实现

2.6数字滤波器

2.6.1数字滤波器概述

2.6.2IIR滤波器结构

2.6.3FIR滤波器结构

2.6.4补偿FIR滤波器引入的延迟

2.6.5补偿IIR滤波器引入的延迟

2.6.6取信号的导数

2.7变换

2.7.1离散傅里叶变换

2.7.2Hilbert变换

2.7.3包络提取

2.7.4Hilbert变换与瞬时频率

2.7.5WalshHadamard 变换

2.7.6复倒频谱

2.7.7倒频谱分析

2.8频谱分析

2.8.1频谱估计

2.8.2加窗法

2.9信号建模

2.9.1参数化建模

2.9.2线性预测编码

2.10振动分析

2.10.1振动信号的阶数分析

2.10.2识别模型的模态分析

2.11使用深度学习处理信号

2.11.1使用深度学习进行序列分类

2.11.2使用深度学习进行时序预测

第3章小波分析合成信号和图像

3.1小波变换

3.1.1连续小波变换

3.1.2一维离散小波变换

3.1.3二维离散小波变换

3.1.4多分辨率分析

3.1.5正交小波变换

3.1.6小波包分析

3.2利用小波分析合成信号和图像

3.2.1可视化小波、小波包和小波滤波器

3.2.2时频分析和连续小波变换

3.3离散小波分析

3.3.1一维小波去噪

3.3.2二维抽取离散小波分析

3.3.3非抽取离散小波分析

3.4匹配的追踪

3.4.1图像的稀疏表征

3.4.2匹配追踪

3.4.3匹配追踪实现

3.5时频分析

3.5.1用小波相干性比较信号的时频含量

3.5.2时变一致性

3.6离散多分辨率分析实现

3.7小波分析用于降噪

第4章通信仿真

4.1模拟/数字通信

4.1.1模拟通信

4.1.2数字通信

4.2模拟通信系统的物理层

4.2.1检查16QAM

4.2.2系统对象的使用

4.2.3实现散点图和眼图

4.2.4测量ACPR和CCDF

4.3物理层组件建模

4.3.1信源与信道概述

4.3.2产生信源函数

4.3.3信宿函数

4.4信源编码

4.4.1相关函数

4.4.2相关对象

4.5模拟和数字调制

4.5.1模拟调制

4.5.2线性调制

4.6滤波

4.6.1模拟滤波器的结构

4.6.2数字滤波器的结构

4.6.3几个滤波的常用函数

4.6.4升余弦滤波器的应用

4.7均衡化

4.7.1均衡化的原理

4.7.2均衡化的应用

4.8同步与接收机设计

4.8.1载波同步与位同步

4.8.2相关函数

4.8.3无线通信实现

第5章射频损耗应用

5.1射频概述

5.2接收机

5.3数据导入和网络参数

5.3.1数据导入参数

5.3.2网络参数

5.4射频滤波器设计

5.4.1逆切比雪夫滤波器Ⅰ

5.4.2中频巴特沃斯带通滤波器

5.4.3带通滤波器的响应

5.4.4设计匹配网络

5.5射频电路对象

第6章天线技术的应用

6.1移动通信概述

6.1.1移动通信的特点

6.1.2移动通信的结构

6.1.3移动通信系统的分类

6.2智能天线概述

6.2.1智能天线的发展

6.2.2智能天线技术的基本原理

6.2.3智能天线的发展阶段

6.2.4智能天线的主要用途和应用进展

6.3阵列天线的统计模型

6.3.1天线阵列模型

6.3.2自适应阵列天线

6.4基本恒模算法

6.4.1随机梯度恒模算法

6.4.2最小二乘恒模算法

6.5天线技术的基础应用

6.5.1天线的建模与分析

6.5.2天线表面电流

6.6自定义几何PCB天线

6.6.1定制2D和3D天线

6.6.2PCB天线

第7章无线通信的物理层

7.1波形生成

7.1.1下行链路处理

7.1.2上行链路处理

7.2链路级仿真

7.2.1传播信道模型

7.2.2一致性测试

第8章流信号设计与仿真

8.1MATLAB中的流信号处理

8.1.1流式信号处理简介

8.1.2过滤噪声正弦波信号的帧

8.2设计和实现滤波器

8.3多速率信号处理

8.4光谱分析

8.4.1光谱分析原理

8.4.2估计功率谱

8.4.3估计未知系统的传递函数

8.5频谱测量

8.5.1频谱可视化和测量

8.5.2编程获取测量数据

8.6布局

8.6.1设计定点滤波器

8.6.2生成 DSP 应用程序

第9章5G通信技术

9.15G概述

9.1.15G的基本特征

9.1.25G的关键技术

9.25G工具箱的基础知识

9.2.1同步和突发信号块

9.2.2建模下行链路控制信息

9.2.35G新无线电极性编码

9.2.4DLSCH和ULSCH的LDPC处理

9.3下行信道

9.3.1下行物理信号

9.3.2下行传输信道

9.4接收信号

9.4.1相关函数

9.4.2用于5G信道估计的深度学习数据合成

参考文献