利用Matlab工具箱进行数字信号处理
使用Matlab进行数字信号处理的方法与案例
使用Matlab进行数字信号处理的方法与案例1. 引言数字信号处理是一项广泛应用于通信、音频、图像以及其他相关领域的技术。
Matlab作为一种功能强大的数学计算软件，提供了丰富的工具和函数，使得数字信号处理变得更加简单和高效。
本文将会介绍使用Matlab进行数字信号处理的方法和一些实际应用案例。
2. Matlab数字信号处理工具箱Matlab提供了专门的工具箱来支持数字信号处理。
其中最常用的是信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）和图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。
这些工具箱提供了一系列的函数和算法，用于处理和分析数字信号。
3. 数字信号处理基础知识在开始使用Matlab进行数字信号处理之前，有一些基础知识是必须掌握的。
数字信号处理涉及到信号的采样、离散化、滤波、频谱分析等概念。
了解这些基础知识将有助于我们更好地理解和处理信号。
4. 信号生成与操作在Matlab中，可以使用函数生成各种类型的信号。
例如，使用sawtooth函数可以生成锯齿波信号，使用square函数可以生成方波信号。
此外，Matlab还提供了丰富的信号操作函数，例如加法、乘法、卷积等，方便对信号进行进一步处理。
5. 时域和频域分析时域分析用于分析信号在时间上的变化情况，而频域分析则用于分析信号在频率上的分布。
在Matlab中，可以使用fft函数进行快速傅里叶变换，将信号从时域转换到频域。
通过对频域信号进行分析，可以获得信号的频谱分布，进而得到信号的频率特性。
6. 滤波器设计与应用滤波是数字信号处理中常用的技术，用于去除噪声、增强信号等。
Matlab提供了一系列的滤波器设计函数，例如fir1、butter等，可以根据需要设计各种类型的数字滤波器。
使用这些函数可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等操作。
7. 音频处理案例音频处理是数字信号处理的一个重要应用领域。
在Matlab中，可以使用audioread函数读取音频文件，使用audiowrite函数写入音频文件。
Matlab中的数字信号处理方法与实例
Matlab中的数字信号处理方法与实例数字信号处理是一门研究数字信号在数字域中分析、处理和改变的学科。
Matlab是一种强大的数值计算工具，被广泛应用于信号处理领域。
本文将介绍一些在Matlab中常用的数字信号处理方法与实例，并通过实例来展示它们的应用。
1. 信号的采样与重构信号采样是指将连续时间信号转化为离散时间信号的过程。
在Matlab中，我们可以使用“sample”函数对信号进行采样，并使用“hold”函数对采样后的信号进行重构。
下面是一个示例：```matlabfs = 100; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间序列x = sin(2*pi*5*t); % 原始信号subplot(2,1,1);plot(t,x);title('原始信号');xlabel('时间');ylabel('幅值');subplot(2,1,2);stem(t,x);title('采样和重构后的信号');xlabel('时间');ylabel('幅值');```在这个例子中，我们生成了一个频率为5Hz的正弦信号，然后对该信号进行采样和重构。
从结果可以看出，原始信号和重构后的信号基本上是一致的。
2. 信号的频谱分析频谱分析是指将信号从时域转换到频域的过程，可以用来分析信号的频率成分。
在Matlab中，我们可以使用“fft”函数对信号进行傅里叶变换，并使用“abs”函数获取信号的幅度谱。
下面是一个示例，演示如何对信号进行频谱分析：```matlabfs = 100; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间序列x = sin(2*pi*5*t); % 原始信号N = length(x); % 信号长度X = fft(x); % 傅里叶变换f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率坐标plot(f,abs(X));title('信号的频谱');xlabel('频率');ylabel('幅度');```在这个示例中，我们同样生成了一个频率为5Hz的正弦信号，然后对该信号进行傅里叶变换，并绘制出信号的频谱图。
利用MATLAB进行信号处理的技巧
利用MATLAB进行信号处理的技巧MATLAB作为一种功能强大的软件工具，被广泛用于信号处理领域。
利用MATLAB进行信号处理的技巧包括数据预处理、滤波和频谱分析、时频分析、信号重构以及信号特征提取等。
这些技巧可以帮助工程师和研究人员在处理和分析信号时更加高效和准确。
数据预处理是信号处理的第一步。
在使用MATLAB处理信号之前，通常需要对原始数据进行清洗和整理。
这包括去除噪声、异常点和干扰等。
MATLAB提供了一系列的函数和工具箱，如滤波器设计工具箱、统计工具箱等，可以帮助用户对数据进行降噪、修复和填补缺失值等操作。
滤波和频谱分析是信号处理的关键技术之一。
在MATLAB中，有多种滤波器可供选择，例如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
这些滤波器可以通过设计滤波器系数或直接调用现成的滤波器函数来实现。
频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分以及其在不同频段上的能量分布。
MATLAB提供了FFT（快速傅里叶变换）等函数，可以对信号进行频谱分析并绘制功率谱密度图。
时频分析是一种用于研究信号在时间和频率上的变化的技术。
在MATLAB 中，时频分析常常使用短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和时域相关性分析等方法。
这些方法可以帮助我们观察信号的瞬时频谱特征，如频谱随时间变化的情况，从而揭示信号中的瞬态和周期性信息。
信号重构是指根据已有的数据或部分数据，通过一定的算法或模型来还原或预测信号的缺失或未来的数值。
在MATLAB中，可以利用插值、外推、拟合曲线等方法对信号进行重构。
这些方法基于信号的特征和统计信息进行计算，可以准确地估计未知数据或缺失数据的数值。
除了信号重构，信号特征提取也是信号处理中的重要一步。
通过提取信号的特征，我们可以了解到信号的统计特性、频域特性、时域特性等。
在MATLAB中，提取信号的特征通常使用统计学和谱分析等方法。
这些方法可以帮助我们提取信号的均值、方差、能量、峰值频率等特征，并用于信号分类、模式识别和故障检测等应用领域。
使用Matlab进行数字信号处理的技巧与注意事项
使用Matlab进行数字信号处理的技巧与注意事项1. 引言数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是指通过对离散时间信号进行算法处理以达到某种目的的一种技术。
在现代科技和工程领域中，DSP被广泛应用于通信、图像处理、音频处理、医学诊断、雷达和控制系统等众多领域。
而Matlab作为一种强大的数学计算工具，具备优秀的信号处理和算法库，成为众多工程师和研究人员进行数字信号处理的首选之一。
本文将介绍一些使用Matlab 进行数字信号处理时的技巧与注意事项。
2. 信号处理基础知识在使用Matlab进行数字信号处理之前，有一些基础知识是必备的。
首先是对信号的了解，信号可以分为连续时间信号和离散时间信号。
连续时间信号指的是信号在所有时间上都有定义，而离散时间信号则只在某些时间点上有定义。
数字信号处理主要针对离散时间信号进行。
此外，还需要了解采样定理、变换、滤波器以及噪声等基本概念。
3. 信号与信号处理在进行数字信号处理时，首先需要得到待处理的信号。
Matlab提供了多种方法来生成信号，比如使用波形发生器函数、加载文件以及使用模型等。
根据具体情况选择合适的方法生成待处理信号。
4. 信号的可视化与分析在开始处理信号之前，可以使用Matlab中的图形工具对信号进行可视化和分析。
例如，使用plot函数可以绘制信号的时域波形图，使用spectrogram函数可以绘制信号的频谱图，利用histogram函数可以绘制信号的直方图等。
这些图像可以帮助我们更好地理解信号的特征和性质。
5. 信号的滤波处理滤波是数字信号处理中常用的操作之一，用于去除信号中的噪声、增强信号的频率特征等。
Matlab提供了丰富的滤波器设计函数，包括有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲击响应（IIR）滤波器等。
通过选择合适的滤波器类型、阶数和截止频率等参数，可以实现对信号的滤波处理。
6. 时频分析时频分析用于分析信号在时间和频率上的变化情况，帮助我们更全面地认识信号的特性。
MATLAB在数字信号处理中的实战应用
MATLAB在数字信号处理中的实战应用一、引言数字信号处理（DSP）是现代通信、电子、音频、图像等领域中不可或缺的技术。
而MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，其在数字信号处理中的应用也越来越广泛。
本文将对MATLAB在数字信号处理中的实战应用进行探讨。
二、MATLAB在信号处理中的基本功能1. 数字信号的生成与显示MATLAB提供了丰富的信号生成函数，如sin、cos、square、sawtooth等，使得用户可以方便地生成各种类型的信号。
此外，MATLAB还提供了绘图函数，如plot、stem等，能够直观地显示生成的信号。
2. 信号的滤波与去噪滤波是数字信号处理中常用的技术，其目的是去除信号中的噪声或滤除频率不需要的成分。
在MATLAB中，可以利用滤波函数（如fir1、butter、cheby1等）进行信号滤波，同时也可以通过去噪函数（如medfilt1、wiener等）进行噪声去除。
3. 信号的频谱分析频谱分析是对信号进行频域分析的过程，有助于研究信号的频率成分和频率特性。
MATLAB提供了多种频谱分析函数，如fft、periodogram、pwelch等，可以方便地计算信号的频谱，并通过绘图函数（如plot、meshc等）进行展示。
三、MATLAB在音频信号处理中的应用音频信号处理是数字信号处理的一个重要领域，MATLAB在这方面的应用非常广泛。
1. 音频文件的读写与播放MATLAB提供了音频文件读写及播放函数，如audioread、audiowrite、sound 等，可以方便地进行音频文件的读写和播放操作。
这为用户在音频信号处理中进行实时调试提供了便利。
2. 音频信号增强与修复音频信号中常常包含各种噪声，如白噪声、爆裂噪声等，这些噪声会影响音频质量。
MATLAB提供了多种信号增强与修复算法，如均衡器、降噪算法等，可以有效去除音频信号中的噪声，从而提高音频质量。
3. 音频信号的压缩与编码音频信号的压缩与编码是提高音频传输与存储效率的重要手段。
Vc++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理
Vc++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理【摘要】这篇文章将介绍在Vc++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理。
我们将介绍Matlab工具箱的基本概念，然后深入探讨数字信号处理的基本概念。
接着，我们会详细讲解使用Vc++调用Matlab工具箱的步骤，并通过数字信号处理实例演示来加深理解。
我们还会探讨优化算法在数字信号处理中的应用。
通过本文的学习，读者将了解Vc++下利用Matlab工具箱进行数字信号处理的优势，并展望未来在数字信号处理领域的发展。
通过结合实际案例和理论知识，读者可以更好地掌握数字信号处理技术，提高工程实践能力。
【关键词】Vc++, Matlab工具箱, 数字信号处理, 调用步骤, 实例演示, 优化算法, 优势, 发展展望1. 引言1.1 介绍Vc++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理在Vc++下利用Matlab工具箱进行数字信号处理是一种非常有效的方法。
Matlab工具箱提供了丰富的数字信号处理工具，包括滤波器设计、信号分析、频谱分析等功能，可以帮助用户快速高效地处理数字信号。
在本文中，我们将介绍Matlab工具箱的基本概念，数字信号处理的基本概念，以及如何使用Vc++调用Matlab工具箱进行数字信号处理。
我们还将通过一个数字信号处理实例演示，展示优化算法在数字信号处理中的应用。
我们将总结Vc++下利用Matlab工具箱进行数字信号处理的优势，并展望未来在数字信号处理领域的发展。
通过本文的学习，读者将能够了解如何在Vc++环境下利用Matlab工具箱进行数字信号处理，并掌握相关的技术和方法。
2. 正文2.1 Matlab工具箱的介绍Matlab工具箱是一款功能强大的工具，专门用于进行数字信号处理。
它包含了许多专业的算法和函数，可以帮助用户高效地处理各种信号数据。
Matlab工具箱涵盖了从信号采集、分析到处理的全过程，为数字信号处理提供了强大的支持。
在Matlab工具箱中，用户可以找到各种常用的信号处理功能，如滤波、频谱分析、傅里叶变换等。
利用Matlab进行数字信号处理与分析
利用Matlab进行数字信号处理与分析数字信号处理是现代通信、控制系统、生物医学工程等领域中不可或缺的重要技术之一。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于数字信号处理与分析领域。
本文将介绍如何利用Matlab进行数字信号处理与分析，包括基本概念、常用工具和实际案例分析。
1. 数字信号处理基础在开始介绍如何利用Matlab进行数字信号处理与分析之前，我们首先需要了解一些基础概念。
数字信号是一种离散的信号，可以通过采样和量化得到。
常见的数字信号包括音频信号、图像信号等。
数字信号处理就是对这些数字信号进行处理和分析的过程，包括滤波、频谱分析、时域分析等内容。
2. Matlab在数字信号处理中的应用Matlab提供了丰富的工具箱和函数，可以方便地进行数字信号处理与分析。
其中，Signal Processing Toolbox是Matlab中专门用于信号处理的工具箱，提供了各种滤波器设计、频谱分析、时域分析等功能。
除此之外，Matlab还提供了FFT函数用于快速傅里叶变换，可以高效地计算信号的频谱信息。
3. 数字信号处理实例分析接下来，我们通过一个实际案例来演示如何利用Matlab进行数字信号处理与分析。
假设我们有一个包含噪声的音频文件，我们希望去除噪声并提取出其中的有效信息。
首先，我们可以使用Matlab读取音频文件，并对其进行可视化：示例代码star：编程语言：matlab[y, Fs] = audioread('noisy_audio.wav');t = (0:length(y)-1)/Fs;plot(t, y);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Noisy Audio Signal');示例代码end接下来，我们可以利用滤波器对音频信号进行去噪处理：示例代码star：编程语言：matlabDesign a lowpass filterorder = 8;fc = 4000;[b, a] = butter(order, fc/(Fs/2), 'low');Apply the filter to the noisy audio signaly_filtered = filtfilt(b, a, y);Plot the filtered audio signalplot(t, y_filtered);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Filtered Audio Signal');示例代码end通过以上代码，我们成功对音频信号进行了去噪处理，并得到了滤波后的音频信号。
MATLAB工具箱的使用
MATLAB工具箱的使用MATLAB®是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域的数学建模、数据分析、仿真和算法开发等工作中。
为了满足不同领域的需求，MATLAB提供了许多不同的工具箱。
这些工具箱包含了各种不同领域的函数和工具，可以帮助用户更加高效地进行数据处理、模拟和算法开发等工作。
下面将介绍几个常用的MATLAB工具箱，以及它们的使用方法：1.信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：这个工具箱提供了一系列处理数字信号的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行信号滤波、功率谱估计、频谱分析、时间频率分析等操作。
该工具箱还提供了许多基本信号处理算法，如滤波器设计、卷积和相关等。
例如，用户可以使用`filtfilt(`函数对信号进行零相移滤波，以去除噪声。
2.图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：图像处理工具箱提供了一系列处理数字图像的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行图像的读取、显示、修改、增强和分析等操作。
该工具箱包含了许多常用的图像处理算法，如图像滤波、边缘检测、形态学处理和图像分割等。
例如，用户可以使用`imread(`函数读取图像，然后使用`imshow(`函数显示图像。
3.控制系统工具箱（Control System Toolbox）：这个工具箱提供了一系列用于分析和设计控制系统的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行控制系统的建模、稳定性分析、根轨迹设计和频域分析等操作。
该工具箱还提供了许多常用的控制系统设计方法，如PID控制器设计和状态空间控制器设计等。
例如，用户可以使用`tf(`函数创建传递函数模型，然后使用`step(`函数绘制系统的阶跃响应。
4.优化工具箱（Optimization Toolbox）：优化工具箱提供了一系列用于求解优化问题的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行线性规划、非线性规划和整数规划等操作。
如何使用Matlab进行信号处理和滤波
如何使用Matlab进行信号处理和滤波信号处理和滤波在工程领域中扮演着重要的角色，它们可以帮助我们从一系列的数据中提取有用的信息，并消除噪声。
Matlab作为一种强大的工具，提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地进行信号处理和滤波。
本文将介绍如何使用Matlab进行信号处理和滤波的基本方法，并使用实例进行演示。
一、Matlab的信号处理工具箱Matlab的信号处理工具箱是一个强大的工具集，它包含了许多用于处理各种类型信号的函数和算法。
通过引入信号处理工具箱，我们可以方便地处理音频、图像和视频信号，并进行频域分析、滤波和解调等操作。
在Matlab中，可以使用命令"toolbox"来查看已安装的工具箱，对于信号处理，我们需要确保已经安装了"Signal Processing Toolbox"。
如果没有安装，可以通过访问Matlab官方网站下载并安装。
二、信号处理的基本操作1. 读取和显示信号在进行信号处理之前，首先需要将信号加载进Matlab中。
可以使用函数"audioread"来读取音频信号，例如读取一个.wav格式的音频文件：```[x,Fs] = audioread('audio.wav');```其中，x是音频信号的数据，Fs是信号的采样率。
读取完成后，可以使用函数"soundsc"来播放信号，并使用函数"plot"来绘制信号的波形图：```soundsc(x,Fs);plot(x);```2. 频谱分析频谱分析可以帮助我们了解信号的频率特性。
在Matlab中，可以使用函数"fft"进行快速傅里叶变换（FFT），将信号从时域转换到频域。
例如，对于上文中读取的音频信号x，可以使用以下代码计算其频谱：```X = fft(x);```频谱的结果是一个复数向量，表示信号在不同频率上的幅值和相位。
如何使用MATLAB进行数字信号处理
如何使用MATLAB进行数字信号处理MATLAB是一种常用的数学软件工具，广泛应用于数字信号处理领域。
本文将介绍如何使用MATLAB进行数字信号处理，并按照以下章节进行详细讨论：第一章: MATLAB中数字信号处理的基础在数字信号处理中，我们首先需要了解信号的基本概念和数学表示。
在MATLAB中，可以使用向量或矩阵来表示信号，其中每个元素对应着一个离散时间点的信号值。
我们可以使用MATLAB 中的向量运算和函数来处理这些信号。
此外，MATLAB还提供了一组强大的工具箱，包括DSP系统工具箱和信号处理工具箱，以便更方便地进行数字信号处理。
第二章: 数字信号的采样和重构在数字信号处理中，采样和重构是两个核心概念。
采样是将连续信号转换为离散信号的过程，而重构则是将离散信号重新转换为连续信号的过程。
在MATLAB中，可以使用"sample"函数对信号进行采样，使用"interp"函数进行信号的重构。
此外，还可以使用FFT（快速傅里叶变换）函数对离散信号进行频率分析和频谱表示。
第三章: 傅里叶变换与频域分析傅里叶变换是一种常用的信号分析工具，可将信号从时域转换到频域。
MATLAB中提供了强大的FFT函数，可以帮助我们进行傅里叶变换和频谱分析。
通过傅里叶变换，可以将信号分解为不同频率的分量，并且可以通过滤波器和滤波器设计来处理这些分量。
MATLAB还提供了许多用于频域分析的函数，如功率谱密度函数、频谱估计函数等。
第四章: 滤波与降噪滤波是数字信号处理中的重要任务之一，旨在去除信号中的噪声或不需要的频率成分。
在MATLAB中，可以使用FIR和IIR滤波器设计工具箱来设计和实现滤波器。
此外，MATLAB还提供了各种滤波器的函数和滤波器分析工具，如lowpass滤波器、highpass滤波器、带通滤波器等。
这些工具和函数可以帮助我们对信号进行滤波，实现信号降噪和频率调整。
第五章: 时域信号分析与特征提取除了频域分析外，时域分析也是数字信号处理的重要内容之一。
VC++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理
多媒体技术 及应 用 Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅ ａ ｄ Ａ ｐ ｉａ ｉｎ ２１年第 ８ ０２ 期
Ｖ ＋ 下如何利用 Ｍａｌ 工具箱进行数字信号处理 Ｃ＋ ｔｂ ａ
高飞
（ 渤海船舶 职业学院教 育技 术 中心 ，辽宁葫芦岛
的基 础 上 学 以致 用 。
连续信号是指时间连续 、 幅度连续 的信号 ， 也称之为模拟 信 号。数字信号则是指在时间和幅度上都离散 的信号 。 在计算 机中只能处理数字信号 ， 模拟信号必须经过采样和量化后 ， 即 变为数字信号 ， 才能够被计算机处理 。 对模拟信号进行时间域 的采样就得到 了时 间域离散 的采样信号 。 若采样速率满足 内奎 斯特采样定理 ，即采样速率大 于等于模拟信 号的最 高频率 的 ２ 倍， 那么模拟信号可 以由采样序列构成的时间离散信号无失真
中图分类号 ：Ｔ ３３ 文献标识码 ： Ｐ９ Ａ 文章编号 ：１０－ ５９（ １） ８ ０７－ ２ ０７ ９９ ２ ２０－ １６ ０ ０
ｖ ＋是微软公司开发的一个 ＩＥ 集成开发环境） 换句话说， Ｃ＋ Ｄ（ ， 就是使用 ｃ ＋ ＋ 的一个开发平台。有些软件就是这个编 出来的。另 外还有 、 ，ｖ ， 『 Ｆ 只是使用不同语言。但是，Ｖ ＋是在微软的操作 Ｂ Ｃ＋ 系统上 的 ｃ ＋ ＋ 编程环境， 学习 Ｖ ｃ就要 了解很多计算机专业的知识 以及微软操作平台的使用。还要掌握一些端 口操作的知识，能够 实现软件仿真 、硬件检测的功能，是需要很高的专业技能。如果 要借助于微软的操作系统， 就要了解 ｗ ｎ ｏ ｓ ｉｄ ｗ 的特性以及在此基 础上的函数调试知识， 还要掌握 Ｍ Ｃ Ｆ 微软基础类库 的操作知识 以 及类和对象的概念，封装以及模块化设计的理念，同时也要了解 Ｃ Ｍ的使用操作和应用原理等 。 Ｏ Ｖ ＋ 知识简介 ｃ＋ Ｃ＋ ＋ 是在 ｃ语言的基础上研发 出来的高级汇编语言 ，它是 以 Ｃ语言为依托而晚上 的高级编程工具 ， 也是现在世界上公认 的功 能最 强大编程 方式 。正因为它不可 比拟 的优 点以及通用 性，现在 已经是 同行业 公认的 “ 工业标准 ”以及 “ 厂商标准 ” ， 而后者是依据前者发展补充而创立 的。有 人技 术人 员认 为 Ｖ ｃ 是非常难掌握 的，但 是它和 ｃ ＋ ＋ 有着紧密 的联系 ，同时也是适 应微软操作系统而研发 的，具有广泛 的应用性 。 在微软 的操作 系统上使用 ｖ ＋进行程序研 发时，有 ２个 ｃ＋ 主流模式 ，其 一是 ＷＮ ｈ Ｉ Ｉ Ｐ ，其二是 Ｍ ｃ Ｆ ，而后者是针对于前 者 的一种 改进 ， 对前者进行 了系统化 的封装 处理。 而前者在 实 际的应用 中显得过于繁琐而且效率也不是很高 。
Vc 下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理
Vc 下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理本文详述了在Vc环境下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理，全文以Matlab工具箱中功率谱密度分析函数为例，介绍了通过Matlab自带的引擎、Matlab自身的编译器以及利用MathTools公司的Matcom进行对工具箱函数的调用。
Matlab的信号处理工具箱是信号算法文件的集合，它处理的基本对象是信号与系统，信号处理工具箱位于目录、Toolbox\Signal下，利用工具箱中的文件可以实现信号的变换、滤波、谱估计、滤波器设计等。
在其它的环境如Vc下如果能调用Matlab工具箱中的文件，会大大地加快一些算法的实现，同时其可靠性也很高。
Matlab引擎采用客户和服务器计算方式，在运用中，Vc的C语言或C 语言的程序作为前端客户机，它向Matlab引擎传递命令和数据信息，并从Matlab引擎接收数据信息，它提供了下列几个函数： engOpen, engGetArray, engPutArray, engEvaString,下面例程是在Vc下建一个基于对话框的应用程序，在对话框中设置一个Button 控件OnMatlabEngine.,在对话框 .cpp文件中加入”engine.h” 和“math.h” 头文件，下面给出部分程序清单。
for(int j=0;j 1024;j )//注：如通过采集卡采集数据可将采集的数据放在datax[]数组中,此循环就不需要double Fs[1]={1024};//因为Matlab所有参与运算的参数都是矩阵的形式，因而下列几行将参数转变engPutArray(ep,T); //将转化的参数放入引擎中，此时可在Matlab command 窗口下查看此参数engOutputBuffer(ep,buffer,512); //如只想看显示图形，可将返回参数去掉，psd无返回参数缺省情况下会自动画图形lib/def: 自己的Matlab的安装路径,下同 e:\ Matlab\extern\include\*.def /machine:ix86 /out:*.lib来生成程序所需的静态连接库libeng.lib和libmx.lib,将libeng.lib和libmx.lib所在的目录加入Vc project/link/object/library modules下即可。
学习使用MATLAB进行数字信号处理
学习使用MATLAB进行数字信号处理第一章：MATLAB介绍与基本操作MATLAB是一种强大的数学软件，广泛应用于各个领域的科学计算，包括数字信号处理。
本章将介绍MATLAB的基本操作和数字信号处理领域常用的函数和工具箱。
1.1 MATLAB的安装与配置MATLAB可以在官方网站上下载，并按照安装指南进行安装。
安装完成后，需要进行基本的配置，例如设置工作目录和启用所需的工具箱。
1.2 MATLAB的基本语法和数据类型MATLAB的基本语法与其他编程语言相似，例如定义变量、执行算术运算和函数调用。
MATLAB支持的数据类型也很丰富，包括数值、字符、逻辑和结构等。
1.3 MATLAB的图形用户界面（GUI）MATLAB提供了一个图形用户界面，使用户可以通过可视化的方式进行数据处理和分析。
GUI工具箱可以方便地创建自定义的用户界面，以满足不同的需求。
第二章：数字信号处理基础本章将介绍数字信号处理的基本概念和数学原理，包括采样、量化、频谱分析和滤波等内容。
2.1 采样与重构采样是将连续信号转换为离散信号的过程，重构则是将离散信号还原为连续信号。
MATLAB提供了相应的函数和工具箱，用于进行采样与重构的操作。
2.2 量化与编码量化是将连续信号转换为离散信号的过程，编码则是将离散信号表示为二进制码。
MATLAB提供了多种量化和编码的方法和函数。
2.3 频谱分析频谱分析是分析信号在频域上的特性和分布的过程。
MATLAB 中的FFT函数可以对信号进行快速傅里叶变换，并绘制频谱图。
2.4 数字滤波数字滤波是去除或改变信号中某些频率成分的过程。
MATLAB 提供了多种滤波器设计和滤波器分析的函数和工具箱，方便用户进行数字滤波的操作。
第三章：MATLAB在数字信号处理中的应用本章将介绍MATLAB的数字信号处理工具箱和常用函数，以及应用实例。
3.1 DSP工具箱MATLAB的DSP（Digital Signal Processing）工具箱提供了丰富的函数和工具，用于数字信号的生成、分析和处理。
在Matlab中进行数字信号处理和音频处理
在Matlab中进行数字信号处理和音频处理数字信号处理（DSP）是一门涉及对离散信号进行分析、处理和操作的学科。
而音频处理是数字信号处理的一个重要应用领域。
在现代音频技术的发展中，Matlab已经成为了一个非常优秀的工具，广泛应用于音频处理方面。
本文将以Matlab作为工具，探讨数字信号处理和音频处理的一些基本概念和方法。
1. 数字信号和模拟信号在数字信号处理过程中，首先需要将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
模拟信号是连续变化的，可以用无限个样本来描述。
而数字信号是在时间和幅度上都离散的信号，可以通过一定的采样率对模拟信号进行采样和量化。
Matlab提供了丰富的函数和工具来实现这一过程。
2. 采样和重建采样是将模拟信号转换为离散信号的过程。
在Matlab中，可以使用`resample`函数来进行信号的采样操作。
重建是指从已经离散化的信号中恢复出连续的近似原始信号。
Matlab中可以使用`interp`函数实现信号的重建。
采样率和重建滤波器的选择是影响信号质量的重要因素。
3. 时域分析时域分析是对信号在时间上的变化进行分析的过程。
在Matlab中，可以使用`timeplot`函数来绘制信号在时域上的变化。
通过观察信号的振幅、周期性等特性，可以对信号进行初步的分析和判断。
4. 频域分析频域分析是对信号在频率上的变化进行分析的过程。
在Matlab中，可以使用`fft`函数对信号进行傅里叶变换，将信号从时域转换到频域。
通过频谱图和频率响应曲线，可以对信号的频率成分、频率分布等进行分析。
此外，Matlab还提供了一系列的滤波器设计函数，可以实现数字滤波器的设计和应用。
5. 音频处理音频处理是数字信号处理的一个重要应用领域。
在音频处理中，常常需要对音频信号进行降噪、增益控制、均衡等操作。
Matlab提供了丰富的音频处理工具箱和函数库，可以方便地实现各种音频处理操作。
例如，使用`audioread`函数可以读取音频文件，使用`audioinfo`函数可以获取音频文件的信息，使用`audiowrite`函数可以将处理后的音频保存到文件等。
如何使用Matlab进行数字信号处理和滤波器设计
如何使用Matlab进行数字信号处理和滤波器设计数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一门研究如何对数字信号进行采样、量化和处理的技术。
在现代科学技术和工程应用中，数字信号处理已成为不可或缺的一部分。
而Matlab是一种常用于数字信号处理和控制系统设计的数学软件工具。
本文将介绍如何使用Matlab进行数字信号处理以及如何设计滤波器。
我们将从基础概念开始，逐步深入，帮助读者了解数字信号处理的原理和技术，以及如何在Matlab中实现这些操作。
一、数字信号处理基础知识数字信号是以离散的形式表示的信号，与连续信号相对应。
离散信号是在时间和幅度上都离散的，可以表示为数列的形式。
而连续信号是在时间和幅度上都连续变化的。
数字信号处理就是对数字信号进行处理、分析和变换的过程。
数字信号可以通过采样和量化获得。
采样是将连续信号在时间上取样，将其转换为离散信号。
量化是将连续幅度离散化，在连续幅值上设置特定的量化级别。
二、在Matlab中进行数字信号处理Matlab是一个功能强大的数学软件工具，提供了丰富的函数和工具箱，便于进行数字信号处理。
以下是Matlab中数字信号处理的一些常用函数和操作。
1. 生成信号Matlab中可以使用信号生成函数生成各种类型的信号。
例如，使用sine函数可以生成正弦信号，使用sawtooth函数可以生成锯齿波信号等。
2. 采样和重构信号采样是将连续信号转换为离散信号的过程。
在Matlab中，可以使用resample 函数对信号进行采样，并使用interp函数进行插值重构。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是将时域信号转换为频域信号的一种变换方法。
在Matlab中，可以使用fft函数进行快速傅里叶变换，并使用ifft函数进行逆变换。
4. 滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的工具，用于去除噪声、改变信号频谱等。
在Matlab中，可以使用fir1和fir2函数设计FIR滤波器，使用cheby1和cheby2函数设计Chebyshev滤波器等。
数字信号处理在MATLAB中的应用教程
数字信号处理在MATLAB中的应用教程数字信号处理（DSP）是一种涉及数字信号的处理技术，它在现代信息处理和通信领域中扮演着重要的角色。
而MATLAB作为一款功能强大的数学软件，提供了丰富的工具和函数来实现数字信号处理。
本文将介绍数字信号处理在MATLAB中的应用教程。
一、数字信号处理简介数字信号处理是一种以数字形式表示和处理信号的技术。
它通过在时域或频域上对信号进行采样、量化和离散化的方式，将连续信号转换为离散信号，然后利用数学算法对信号进行处理。
数字信号处理在音频、图像、视频等领域具有广泛应用，如音频压缩、图像增强、语音识别等。
二、MATLAB中的数字信号处理工具MATLAB提供了一系列用于数字信号处理的工具和函数，如滤波器设计、频谱分析、信号重构等。
下面将从几个方面介绍这些工具的应用。
1. 信号生成与采样在MATLAB中，我们可以使用函数如`sin`、`cos`来生成各种基本的信号波形，通过调整振幅、频率和相位等参数可以实现对信号的控制。
此外，MATLAB还提供了可以模拟信号采样过程的函数，如`sample`、`resample`，通过设置采样率和采样点数，我们可以模拟连续信号转换为离散信号的过程。
2. 信号滤波与增强滤波是数字信号处理中常用的技术，用于去除信号中的噪声或不需要的成分。
在MATLAB中，我们可以使用`filter`函数来设计和应用各种滤波器，如低通、高通、带通、带阻滤波器等。
此外，利用MATLAB的频谱分析工具，如`fft`、`ifft`函数，我们可以对信号进行频谱分析，从而了解信号的频域特性，并对其进行增强处理。
3. 信号压缩与编码信号压缩是数字信号处理中的一个重要应用，用于将信号压缩至较小的文件大小，以便传输和存储。
MATLAB提供了各种压缩算法的工具箱，如Huffman编码、小波变换等。
通过使用这些工具，我们可以对音频、图像等信号进行压缩，并在传输和存储过程中减少数据量。
如何利用MATLAB进行数字信号处理
如何利用MATLAB进行数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门研究如何对数字信号进行各种处理和分析的学科。
在实际应用中，利用MATLAB进行数字信号处理已经成为常见的方法。
本文将介绍如何利用MATLAB进行数字信号处理，并探讨其中的一些常见技术和应用。
一、数字信号处理概述数字信号处理是指将连续时间下的模拟信号转换为数字信号，并对其进行处理和分析的过程。
在数字信号处理中，信号被离散采样并转换为序列，然后通过算法进行处理和分析。
MATLAB作为一种高效且功能强大的计算工具，可以提供丰富的函数库和工具箱，方便进行数字信号处理的研究和开发。
二、MATLAB中的数字信号处理工具MATLAB提供了许多数字信号处理工具箱，其中最常用的是信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）和图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。
这些工具箱中包含了各种用于数字信号处理的函数和算法，涵盖了从基础的信号处理方法到高级的图像处理技术。
三、数字信号处理的基本步骤在使用MATLAB进行数字信号处理时，一般可以按照以下步骤进行：1. 导入信号：可以从MATLAB工作空间中导入已有的信号，也可以通过读取文件或采集设备等方式导入信号数据。
2. 信号预处理：对原始信号进行滤波、去噪、降采样等预处理操作，以便更好地进行后续的分析和处理。
3. 信号分析：利用MATLAB提供的函数和算法对信号进行频域分析、时域分析、小波分析等，获取信号的各种特征。
4. 信号处理：根据实际需求，对信号进行滤波、降噪、增强等处理操作，以获得所需的结果。
5. 结果可视化：使用MATLAB的绘图工具，将处理后的信号以图形的形式显示出来，方便观察和分析。
四、数字信号处理的常见应用数字信号处理在许多领域都有广泛的应用，以下列举几个常见的应用。
1. 语音信号处理：利用数字信号处理技术可以对语音信号进行降噪、特征提取、语音识别等处理，用于手机语音通信、语音助手等应用中。
如何使用MATLAB进行数字信号处理
如何使用MATLAB进行数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是利用数字技术对连续时间信号进行处理和分析的一种方法。
MATLAB作为一种强大的计算软件，具备丰富的信号处理工具箱，可以方便地进行数字信号处理的相关操作。
本文将介绍如何使用MATLAB进行数字信号处理的基本步骤和常用方法。
一、信号的表示与采样在数字信号处理中，首先需要对连续时间信号进行离散化，即将连续时间信号转换为离散时间信号。
通常采用采样（Sampling）的方式，通过在一段时间内定时获取信号的取样值来进行离散化。
MATLAB提供了信号的表示与采样的函数，如sine、square、sawtooth等，可以生成不同类型的信号。
使用这些函数生成信号，并可以通过设置参数来调整信号的幅度、频率等。
例如，生成正弦信号可以使用sine函数，如：```fs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间向量f = 10; % 信号频率x = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号```以上代码生成了频率为10Hz的正弦信号，并将其存储在变量x中。
二、离散信号的分析与处理得到离散信号后，便可以对其进行进一步的分析与处理。
MATLAB提供了众多的函数和工具箱，可以方便地进行信号处理操作。
1. 时域分析通过计算信号的时域特性，我们可以了解信号的幅度、频率、相位等信息。
（1）绘制信号波形可以使用plot函数将离散信号的波形绘制出来。
例如，对于上述生成的正弦信号，可以使用以下代码绘制波形图：```plot(t,x);xlabel('时间');ylabel('幅度');title('正弦信号波形');```（2）计算信号的基本特性通过计算均值、方差、能量、功率等指标，我们可以了解信号的基本特性。
对于上述的正弦信号，可以使用以下代码计算信号的均值和能量：```mean_x = mean(x); % 计算信号的均值energy_x = sum(abs(x).^2)/length(x); % 计算信号的能量```2. 频域分析通过对信号进行傅里叶变换，我们可以将信号在频域上进行分析，了解信号的频率、谱形等信息。
基于MATLAB的数字信号处理
基于MATLAB的数字信号处理数字信号处理是现代通信领域的一个重要分支，在通信、音频处理、图像处理、生物医学工程等领域都有广泛的应用。
MATLAB作为一种基于数值计算的环境，因其高效的矩阵计算、易于编程的特点，成为各种数字信号处理问题求解的利器，尤其在算法开发和仿真方面具有独特的优势。
一、数字信号及其特征数字信号是数字化处理后的信号，是一种以离散时间为自变量，离散取值（数码）为因变量的信号。
数字信号有以下特征：1.离散性：数字信号是由时间轴和离散数值组成的。
2.连续性：虽然数字信号由一系列离散数值组成，但在每个数值之间还是连续的。
3.有限性：数字信号在某个时间段内有限。
4.可变性：数字信号可以通过数字信号处理的算法变换为另一个数字信号，也可以经过数字信号处理后转化为模拟信号。
二、数字信号处理的基本过程数字信号处理的基本过程包括信号获取、采样、量化、编码、传输、解码、重构。
其中，采样、量化、编码是数字信号处理的三个关键步骤。
1.采样：指将连续时间信号转化为离散时间信号的过程，通常采用周期采样或非周期采样。
2.量化：指将采样后的模拟信号转化为离散值，可以通过比较式、舍入法、三角形逼近法等方法实现。
3.编码：指将量化后的数据转化为数字信号的过程，可以采用无符号编码、补码编码、反码编码等方式实现。
数字信号的传输、解码和重构分别是为了将数字信号传输到接收端，并将其重构为原始模拟信号的过程。
三、MATLAB基础及其在数字信号处理中的应用MATLAB是一种面向科学计算、数据可视化和算法开发的高性能软件平台，以其易学易用、高度灵活的语言、丰富的函数库、优秀的图形界面和内存管理的便利性而被广泛应用。
在数字信号处理中，MATLAB处理数字信号时，使用的是离散数据集合和矩阵运算。
1.数字信号处理工具箱：MATLAB基于数字信号处理技术提供了许多函数和工具箱，例如信号滤波、频域分析、时域分析等。
具体有信号处理工具箱、信号处理工具箱中的Wavelet函数、控制系统工具箱、神经网络工具箱，等数十个工具箱。
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绍了通过 Ｍａｔｌａｂ 自带的引擎、Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 自身的编译器以及利用 Ｍ ａ ｔ ｈ Ｔ ｏ ｏ ｌ ｓ 公司的 Ｍ ａ ｔ ｃ ｏ ｍ 进行对工具箱函数的调用。
关键词：Ｍａｔｌａｂ Ｍ－ 文件 引擎 编译器 Ｍａｔｃｏｍ Ｖｃ＋＋
中图分类号：Ｔ Ｐ ３ ９ ３
文献标识码： Ａ
ｍｎｆｆｔ＝ｍｘＣｒｅａｔｅＤｏｕｂｌｅＭａｔｒｉｘ（１，１， ｍｘＲＥＡＬ）；
ｍＦｓ＝ｍｘＣｒｅａｔｅＤｏｕｂｌｅＭａｔｒｉｘ（１，１， ｍｘＲＥＡＬ）；
ｍｘＳｅｔＮａｍｅ（Ｔ，＂Ｔ＂）； ｍｘＳｅｔＮａｍｅ（ｍｎｆｆｔ，＂ｍｎｆｆｔ＂）； ｍｘＳｅｔＮａｍｅ（ｍＦｓ，＂ｍＦｓ＂）； ｍｅｍｃｐｙ（（ｃｈａｒ＊）ｍｘＧｅｔＰｒ（Ｔ），（ｃｈａｒ＊） ｄａｔａｘ， １０２４＊ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ））； ｍｅｍｃｐｙ（（ｃｈａｒ＊）ｍｘＧｅｔＰｒ（ｍｎｆｆｔ）， （ｃｈａｒ＊）ｎｆｆｔ， ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ））； ｍｅｍｃｐｙ（（ｃｈａｒ＊）ｍｘＧｅｔＰｒ（ｍＦｓ），（ｃｈａｒ＊） Ｆｓ，１＊ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ））； ｅｎｇＰｕｔＡｒｒａｙ（ｅｐ，Ｔ）； ／／ 将转化的参数 放入引擎中，此时可在 Ｍａｔｌａｂ ｃｏｍｍａｎｄ 窗 口下查看此参数 ｅｎｇＰｕｔＡｒｒａｙ（ｅｐ，ｍｎｆｆｔ）； ｅｎｇＰｕｔＡｒｒａｙ（ｅｐ，ｍＦｓ）； ｅｎｇＥｖａｌＳｔｒｉｎｇ（ｅｐ，＂［ｐｘｘ，ｆｏ］＝ｐｓｄ（Ｔ， ｍｎｆｆｔ，ｍＦｓ）；＂）；／／ 利用引擎执行工具箱中文 件 ｅｎｇＯｕｔｐｕｔＢｕｆｆｅｒ（ｅｐ，ｂｕｆｆｅｒ，５１２）； ／／ 如只想看显示图形，可将返回参数去掉， ｐｓｄ 无返回参数缺省情况下会自动画图形 ｒｅｓｕｌｔ＝ｅｎｇＧｅｔＡｒｒａｙ（ｅｐ，＂ｐｘｘ＂）；／／取出 引擎中的数据放在所指的区域中供后续处理 …… ｝
科技咨询导报 ２００７ ＮＯ．０２ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｓｕｌｔｉｎｇ Ｈｅｒａｌｄ 利用 Ｍａｔｌａｂ 工具箱进行数字信号处理
Ｉ Ｔ 技 术
李自清 （ 青海民族学院电信系 青海西宁 ８ １ ０ ０ ０ ７ ）
摘 要：本文详述了在 Ｖ ｃ 环境下如何利用 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 工具箱进行数字信号处理，全文以 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 工具箱中功率谱密度分析函数为例，介
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ［Ｐｘｘ，ｆ］＝ｐｓｄ（Ｆｓ，ｎｆｆｔ，ｎｏｖｅｒｌａｐ， ｘ）
ｗｉｎｄｏｗ＝ｏ，５＊（１－ｃｏｓ（２＊ｐｉ＊（１：ｎｆｆｔ）’／ （ｎｆｆｆｔ＋１）））；／／ｈａｎｎｉｎｇ 窗
ｄ ｆ ｌ ａ ｇ ＝ ’ｎ ｏ ｎ ｅ ’； ｗｉｎｄｏｗ＝ｗｉｎｄｏｗ（；） …… 假设上述代码重新存为 ｔｅｓｔｗｉｎ．ｍ，在 Ｍａｔｌａｂ ｃｏｍｍａｎｄ 窗口下设置好环境参数运 行 ｍｃｃ ｅ ｔｅｓｔｗｉｎ，则可在 Ｍａｔｌａｂ＼ｂｉｎ下生成 ｔｅｓｔｗｉｎ．ｃ，如运行 ｍｃｃ ｐ ｔｅｓｔｗｉｎ 则生成 ｔｅｓｔｗｉｎ．ｃｐｐ． 新建一个 Ｖｃ 工程，并将上述生成的．ｃ 文 件的头文件加入到工程中，且将＃ｉｆｄｅｆ＿ｃｐｌｕｓ ｐｌｕｓ ｅ ｘ ｔ ｅ ｒ ｎ “ｃ”｛ ＃ｅｎｄ ｉｆ ｃ 代码声明加入 Ｖｃ 的包含文件和生成的． Ｃ 的包含文件之间 将＃ｉｆｄｅｆ＿ｃｐｌｕｓｐｌｕｓ ｝ ＃ｅｎｄ ｉｆ 加入．ｃｐｐ 文件未尾 为了简洁且便于处理将生成的ｃ函数稍改 动，给出部分代码如下： ｖｏｉｄ ＣＴｅｓｔｐｓｄｗｉｎＤｌｇ：：ＯｎＢｕｔｔｏｎＰｓｄ（） ｛ ｍｘＡｒｒａｙ＊ ｘ＿ｒｈｓ＿；／／ 指向采集数据存 放区 Ｆｓ＝２３５１０；／／ 数据采集的频率 ｎｆｆｔ＝ １０２４；／／１０２４ 点的 ｆｆｔ ｄｏｕｂｌｅ ｄａｔａｘ［１０２４］／／ 采集的数据 ｘ＿ｒｈｓ＿ｍｘＣｒｅａｔｅＤｏｕｂｌｅＭａｔｒｉｘ（１，１０２４， ｍｘＲｅａｌ）； ｍｅｍｃｐｙ（ｍｘＧｅｔＰｒ（ｘ＿ｒｈｓ＿），ｄａｔａｘ， １０２４＊ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ））； ｎｏｖｅｒｌａｐ＝５１２； …… ｍｃｃＣｏｐｙ（＆Ｐｘｘ，＆Ｓｐｅｃ）； ｍｃｃＣｏｐｙ（＆ｆ，＆ｆｒｅｖｇｇ＿ｖｅｃｔｏｒ）； ｆｏｒ（ｉｎｔ ｊ＝０；ｊ＜（ｉｎｔ）（ｎｆｆｔ／２＋１）；ｊ＋＋） ｛ ｄａｔａｐ［ｊ］＝ｍｃｃＧｅｔＲｅａｌＶｅｃｔｏｒＥｌｅｍｅｎｔ （＆Ｐｘｘ， （ｊ＋１））；／／功率谱密度存于ｄａｔａｐ［］数 组
这样，有了产品的质量保证以及良好且 迅速的完善售后服务，自然扩大产品需求， 拓展产品市场，加强企业竞争能力。
目前国产软件在国内市场的占有率虽然 不高，但总体上市场占有率在不断上升，并 且在一些领域形成了竞争优势。如在教育软 件市场，规模达 ｌ ０ 亿元，国产软件一统天 下；在财务软件方面，国内企业占据了全国 财务软件 ９ ０ ％ 的市场份额；排版软件方面， 北大方正的电子排版系统占据了 ９５％ 的国内 市场和 ７０％ 的海外华文报纸市场。虽然国内 中小企业居多，约占软件企业总数的 ９７％ 以 上，规模较小，但其发展十分迅速。
Ｅｎｇｉｎｅ ＊ｅｐ； ｍｘＡｒｒａｙ＊ Ｔ＝ＮＵＬＬ，＊ｒｅｓｕｌｔ＝ＮＵＬＬ， ＊ｍＦｓ＝ＮＵＬＬ，＊ｍｎｆｆｔ＝ ＮＵＬＬ； ｄｏｕｂｌｅ ｄａｔａｘ［１０２４］； ｃｈａｒ ｂｕｆｆｅｒ［１０２４］； ｆｏｒ（ｉｎｔ ｊ＝０；ｊ＜１０２４；ｊ＋＋）／／ 注：如通 过采集卡采集数据可将采集的数据放在ｄａｔａｘ ［］数组中，此循环就不需要 ｛ ｄｏｕｂｌｅ ｓａｍｔ＝（ｄｏｕｂｌｅ）（１．０／１０２４）； ｄａｔａｘ［ｊ］＝ｓｉｎ（２．０＊６３．０＊ｓａｍｔ＊３． １４１５９２６＋１．１５＊３．１４１５９２６）； ｝ ｄｏｕｂｌｅ ＊ｐＰｘｘ，＊ｐＦｘｘ； ｉｆ（！（ｅｐ＝ｅｎｇＯｐｅｎ（＂ ＼０＂）））｛／／ 打开 Ｍａｔｌａｂ 引擎，建立与本地 Ｍａｔｌａｂ 的连接 ｆｐｒｉｎｔｆ（ｓｔｄｅｒｒ，＂＼ｎ Ｃａｎ＇ｔ ｓｔａｒｔ ＭＡＴＬＡＢ ｅｎｇｉｎｅ＼ｎ＂）； ｅｘｉｔ（－１）； ｝ ｄｏｕｂｌｅ Ｆｓ［１］＝｛１０２４｝；／／ 因为 Ｍａｔｌａｂ 所 有参与运算的参数都是矩阵的形式，因而下 列几行将参数转变 ｄｏｕｂｌｅ ｎｆｆｔ［１］＝｛１０２４｝；／／ 成 Ｍａｔｌａｂ可 接受的矩阵形式。 Ｔ＝ｍｘＣｒｅａｔｅＤｏｕｂｌｅＭａｔｒｉｘ（１，１０２４， ｍｘＲＥＡＬ）；
２ 利用Ｍａｔｌａｂ的编译器调用工具箱中的函 数
Ｍａｔｌａｂ 编译器可将 Ｍａｔｌａｂ 的 Ｍ 文件转换 为 Ｃ／Ｃ＋＋ 源代码以产生完全脱离 Ｍａｔｌａｂ 运 行环境的独立运用程序，但 Ｍａｔｌａｂ 资料说明 编译器如用来建立独立运用程序，不能调用 Ｍａｔｌａｂ 工具箱函数。经研究发现，工具箱中 的 Ｍ 文件可用编译器编译，以提供如 Ｖｃ 的调 用函数，但编译器只能编译一个独立的 Ｍ 文 件。如果 Ｍ 文件中又调用了其他 Ｍ 文件，可将 被调用 Ｍ 文件拷贝到调用 Ｍ 文件的相应位置， 适当改动即可用于编译。
其次，软件产品的质量必须进行持续的 改进，即以超前的视野预见过程执行实施中 可能的引起要素，籍先期规范制约的各种手 段作出最大可能效果创出的预期调整，并以 相应的效果计量和评估方法相配合，以确保 实际过程以预期的低成本运作的先导式控 制。这种质量的改进主要表现在功能的完善 和增强。产品质量取决于客户的满意程度， 与满足规定需求和潜在需求的能力直接有 关，通过更快地响应顾客的需要，提供更高 质量的服务就可以达到生存的目标。
下面给出利用编译器将 Ｍａｔｌａｂ 工具箱中
ｐ ｓ ｄ ． ｍ 文件生成可供 Ｖ ｃ 调用的函数。 将 ｐｓｄ．ｍ 文件拷贝一份至 Ｍａｔｌａｂ＼ｂｉｎ 目
录下，改写相应调用的 Ｍ 文件如 ｎ ａ ｒ ｇ ｃ ｈ ｋ ． ｍ， ｈａｎｎｉｎｇ．ｍ 等。为使表述简明，将 ｐｓｄ． ｍ 修改为如下献 ［１］ 周枫，刘晓燕，李秀敏，李丹．软件工
程．重庆大学出版社，２００１，７，１． ［２］ 罗杰·Ｇ．施罗德．运作管理——运作职能
中的决策．北京大学出版社，２０００． ［３］ 杨鑫．我国软件产业发展现状和发展探讨．
２００１，１１． ［ ４ ］ 詹姆斯·Ｃ 二科林斯，威廉·Ｃ 二拉齐
下面例程是在 Ｖｃ 下建一个基于对话框的 应用程序，在对话框中设置一个 Ｂｕｔｔｏｎ 控件 ＯｎＭａｔｌａｂＥｎｇｉｎｅ．，在对话框 ．ｃｐｐ 文件中加 入”ｅｎｇｉｎｅ．ｈ ” 和“ｍａｔｈ．ｈ ” 头文件， 下面给出部分程序清单。
Ｖｏｉｄ ＣｔｅｓｔｍａｔｌａｂＤｌｇ：：ＯｎＭａｔｌａｂＥｎｇｉｎｅ （）｛
（下转 ２２ 页）
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科技咨询导报 Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｓｕｌｔｉｎｇ Ｈｅｒａｌｄ
科技咨询导报 ２００７ ＮＯ．０２ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｓｕｌｔｉｎｇ Ｈｅｒａｌｄ
开拓市场活力的中小软件企业，依靠自身在 产品、技术和创新方面的一己之长，打出自 己的品牌，奠定市场地位的良好时机。
首先是企业对软件产品质量的控制，软 件产品的质量问题主要来自软件开发的全过 程，规范的步骤和过程是生产高质量软件的 基础。我们可以借鉴美国软件公司的方法， 实施质量管理分配置。每个项目除配备项目 开发所需角色外，还专门配备配置管理小 组、测试小组和质量保证小组以确保质量管 理的实施，从而确保软件质量的可靠性以及 可运行性。
在这样的发展趋势下，如果国内软件企 业能加强对软件产品的质量加以重视，那 么，加强企业竞争力，抢占市场，形势会 乐观许多。
５ 结语 现 在 ，“质量就是生命”已人人皆知。
但软件行业长期以来忽略软件的质量管理。 这种现状，使软件停留在手工作坊的原始劳 动阶段，阻碍了大规模软件产业的形成和发 展。随着中国加入 Ｗ Ｔ Ｏ ，中国软件行业将 面临更加激烈的竞争。入世后的中国软件企 业要想走出国门，在世界软件业占有一席之 地，就必须积极建立完善、标准的研发过程 规范同国际接轨，使我国软件企业能走上正 规化发展道路。
文章编号：１６７３－０５３４（２００７）０１（ｂ）－００２０－０２
Ｍａｔｌａｂ 的信号处理工具箱是信号算法文 件的集合， 它处理的基本对象是信号与系统， 信号处理工具箱位于目录、Ｔｏｏｌｂｏｘ＼Ｓｉｇｎａｌ 下， 利用工具箱中的文件可以实现信号变换、 滤波、滤波器设计等。在其它的环境如 Ｖｃ 下 如果能调用 Ｍａｔｌａｂ 工具箱中的文件，会大大地 加快一些算法的实现，同时其可靠性也很高。