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  • Format: PDF


Aufbaukurs zur Digitalen Signalverarbeitung mit ausführlichen MATLAB®-Versuchen zum Selbststudium. Ziel des Buches ist es die Anwendung fortgeschrittene Methoden der digitalen Signalverarbeitung zu vermitteln. Hierbei steht die Anwendung der Signalverarbeitung im Vordergrund. Als Werkzeug wird MATLAB® mit der Signal Processing Toolbox benutzt.…mehr

Produktbeschreibung
Aufbaukurs zur Digitalen Signalverarbeitung mit ausführlichen MATLAB®-Versuchen zum Selbststudium. Ziel des Buches ist es die Anwendung fortgeschrittene Methoden der digitalen Signalverarbeitung zu vermitteln. Hierbei steht die Anwendung der Signalverarbeitung im Vordergrund. Als Werkzeug wird MATLAB® mit der Signal Processing Toolbox benutzt.

Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

  • Produktdetails
  • Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
  • Seitenzahl: 222
  • Erscheinungstermin: 5. Dezember 2007
  • Deutsch
  • ISBN-13: 9783834894366
  • Artikelnr.: 44129234
Autorenporträt
Professor Dr.-Ing. Martin Werner lehrt Nachrichtentechnik am Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der Hochschule Fulda.
Inhaltsangabe
- Zustandsraumdarstellung digitaler Systeme

- Diagonalform und Normalform

- Skalierung und Koeffizientenquantisierung

- Skalierung der Zustandsvariablen

- Quantisierte Arithmetik und inneres Rauschen

- Rauschminimale Normalform

- Fallbeispiel: Cauer-Tiefpass 6. Ordnung

- Lattice-Strukturen für FIR- und Allpole-Filter

- Lattice-Strukturen für IIR-Filter

- Lineare Prädiktion

- Levinson-Durbin-Algorithmus und lineare Prädiktion in Lattice-Struktur

- Entzerrung und Systemidentifikation mit der Fehlerquadratmethode

- Adaptives FIR-System

- Least-Mean-Square-Algorithmus

- Recursive-Least-Squares-Algorithmus

- Lösungen zu den Versuchen

Zustandsraumdarstellung digitaler Systeme.- Diagonalform und Normalform.- Skalierung und Koeffizientenquantisierung.- Skalierung der Zustandsvariablen.- Quantisierte Arithmetik und inneres Rauschen.- Rauschminimale Normalform.- Fallbeispiel: Cauer-Tiefpass. - Lattice-Strukturen für FIR- und All-pole-Systeme. - Lattice-Strukturen für IIR-Systeme.- Lineare Prädiktion. - Levinson-Durbin-Algorithmus und linearer Prädiktor in Lattice-Struktur. - Entwurf von nichtrekursiven Entzerrern mit der Fehlerquadratmethode. - Systemidentifikation mit der Fehlerquadratmethode. - Adaptives FIR-System. - Least-Mean-Square-Algorithmus. - Recursive-Least-Squares-Algorithmus. - Lösungen zu den Versuchen