DSP算法大全C语言版本-完整版
简介
本资源文件为《DSP算法大全C语言版本 完整版》,共407页,经过审阅。该文档详细介绍了多种数字信号的产生、处理和分析方法,并附有参考代码。内容涵盖了从基础的数字信号生成到高级的随机数字信号处理、数字图像处理以及人工神经网络等多个领域。
内容概述
第一篇:常用数字信号的产生
- 第一章:数字信号的产生
- 均匀分布的随机数
- 正态分布的随机数
- 指数分布的随机数
第二篇:数字信号处理
- 第六章:FIR数字滤波器的设计
- 窗函数方法
- 频域最小误差平方设计
- 切比雪夫逼近方法
第三篇:随机数字信号处理
- 第一章:经典谱估计
- 周期图方法
- 功率谱估计的相关方法
- 第二章:现代谱估计
- 求解一般托布利兹方程组的莱文森算法
- 求解对称正定方程组的乔里斯基算法
- 求解尤利沃克方程的莱文森德宾算法
- 计算ARMA模型的功率谱密度
- 尤利沃克谱估计算法
- 协方差谱估计算法
- Burg谱估计算法
- 最大似然谱估计算法
- 第三章:时频分析
- 堆格纳(Wigner)分布
- 离散小波变换
- 第四章:随机信号的数字滤波
- 维纳(Wiener)数字滤波
- 卡尔曼(Kalman)数字滤波
- 最小均方(LMS)自适应数字滤波
- 归一化LMS自适应数字滤波
- 递推最小二乘(RLS)自适应数字滤波
第四篇:数字图像处理
- 第一章:图像基本运算
- 图像读取、存储与显示
- 图像旋转
- 图像灰度级直方图的计算
- 图像二值化的固定阀值法
- 图像二值化的自适应阀值法
- 第二章:图像增强
- 图像直方图均衡
- 中值滤波
- 图像锐化
- 图像平滑
- 第三章:图像边缘检测
- Roberts算子边缘检测
- 拉普拉斯算子边缘检测
- Sobel算子边缘检测
- Robinson算子边缘检测
- Kirsch算子边缘检测
- Prewitt算子边缘检测
- 第四章:图像细化
- Hilditch细化算法
- Pavlidis细化算法
- Rosenfeld细化算法
第五篇:人工神经网络
- 第一章:神经网络模型
- 多层感知器神经网络
- 离散Hopfield神经网络
- 连续Hopfield神经网络
- Tank-Hopfield线性规划神经网络
使用说明
本资源文件提供了详细的理论介绍和实际代码示例,适合从事数字信号处理、图像处理、人工智能等领域的研究人员和工程师参考使用。文档中的代码均为C语言编写,可以直接应用于实际项目中。
参考文献
文档末尾附有详细的参考文献,供读者进一步学习和研究。
版权声明
本资源文件仅供学习和研究使用,未经授权不得用于商业用途。如有侵权,请联系作者进行处理。
希望本资源文件能够帮助您在数字信号处理领域取得更多的进展!
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考