Williamson | Discrete-time Signal Processing | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 421 Seiten, eBook

Reihe: Advanced Textbooks in Control and Signal Processing

Williamson Discrete-time Signal Processing

An Algebraic Approach
1999
ISBN: 978-1-4471-0541-1
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

An Algebraic Approach

E-Book, Englisch, 421 Seiten, eBook

Reihe: Advanced Textbooks in Control and Signal Processing

ISBN: 978-1-4471-0541-1
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark



This comprehensive and up-to-date book focuses on an algebraic approach to the analysis and design of discrete-time signal processors, including material applicable to numeric and symbolic computation programs such as MATLAB. Written with clarity, it contains the latest detailed research results.

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Zielgruppe


Graduate


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


1. Introduction.- 1.1 Digital and Analog Signals.- 1.2 Digital-to-Analog Conversion.- 1.3 Analog-to-Digital Conversion.- 1.4 Signal Processing.- Summary.- Exercises.- 2. Digital Signals.- 2.1 First Order.- 2.1.1 Zero Input and Forced Response.- 2.1.2 Steady State and Transient Response.- 2.2 Second Order.- 2.2.1 Zero Input Response.- 2.2.2 Unit Impulse Response.- 2.3 High Order.- 2.3.1 Zero Input Response.- 2.3.2 Stability Test.- 2.4 Linear Convolution.- 2.4.1 Forced Response.- 2.4.2 Steady State Sinusoidal Response.- 2.5 State Space Representation.- 2.5.1 Second Order.- 2.5.2 High Order.- 2.5.3 Steady State Sinusoidal Response.- Summary.- Exercises.- 3. Digital Filters.- 3.1 Overview.- 3.2 Design of FIR Filters.- 3.2.1 Linear Phase.- 3.2.2 Windowing.- 3.3 Design of IIR Filters.- 3.3.1 All Pass Filter.- 3.3.2 Analog Filters.- 3.3.3 Analog State Space Representation.- 3.3.4 Analog to Digital Transformation.- 3.3.5 Digital to Digital Transformation.- Summary.- Exercises.- 4. Signal Processing.- 4.1 Fundamental Properties.- 4.1.1 Signal Norm.- 4.1.2 Signal Inner Product.- 4.1.3 Orthogonal Signals.- 4.1.4 Signal Bounds.- 4.2 Discrete Fourier Transform.- 4.2.1 Periodic Signal.- 4.2.2 Finite Length Signal.- 4.2.3 Properties of the DFT.- 4.2.4 Fast Fourier Transform.- 4.2.5 Linear Convolution via FFT.- 4.3 Least Squares Estimation.- 4.3.1 Linear Phase FIR Filter Design.- 4.3.2 Input-Output Signal Model.- 4.3.3 State Space Signal Model.- 4.3.4 Recursive Estimation.- 4.3.5 Applications of Recursive Estimation.- Summary.- Exercises.- 5. Finite Wordlength IIR Filter Implementation.- 5.1 Arithmetic Format.- 5.1.1 Fixed Point.- 5.1.2 Floating Point.- 5.2 First Order FWL Filter.- 5.2.1 Quantization Errors.- 5.2.2 Scaling.- 5.3 Second Order FWL Filter.- 5.3.1 Quantization Errors.- 5.3.2 Scaling.- 5.4 State Space FWL Filter.- 5.4.1 Quantization Errors.- 5.4.2 Scaling.- 5.5 Filter Structures.- 5.5.1 Error Performance Measure.- 5.5.2 Low Complexity Structures.- 5.5.3 Delay Replaced Structures.- 5.5.4 Optimal Structures.- Summary.- Exercises.



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