MATLAB信号处理实战教程：从信号采集到分析，掌握信号处理核心技术

# 1. MATLAB信号处理基础**

MATLAB是一种强大的科学计算语言，广泛应用于信号处理领域。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，为后续章节的深入学习奠定基础。

**1.1 MATLAB信号表示**

MATLAB使用向量和矩阵来表示信号。向量表示一维信号，矩阵表示多维信号。MATLAB提供了丰富的函数库，用于信号的生成、处理和分析。

**1.2 基本信号操作**

本章将介绍基本信号操作，包括信号加减乘除、平移、缩放、翻转等。这些操作是信号处理中常用的基本操作，为后续的信号分析和处理奠定了基础。

# 2. 信号采集与预处理

**2.1 信号采集方法与设备**

信号采集是信号处理的第一步，其目的是获取原始信号数据。常用的信号采集方法包括：

- **模拟信号采集：**使用模数转换器 (ADC) 将模拟信号转换为数字信号。ADC 的采样率、分辨率和精度决定了采集信号的质量。
- **数字信号采集：**直接采集数字信号，无需模数转换。这种方法适用于数字信号源，如传感器或仪器。
- **远程信号采集：**通过网络或无线连接采集远程设备的信号。这种方法适用于分布式系统或难以直接接触的信号源。

常用的信号采集设备包括：

- **示波器：**用于采集和显示时域信号。
- **数据采集器：**用于采集和存储大批量数据。
- **传感器：**用于将物理量转换为电信号。

**2.2 信号预处理技术**

信号预处理是信号处理中至关重要的一步，其目的是去除噪声、增强信号特征，为后续分析做好准备。常用的信号预处理技术包括：

**2.2.1 去噪**

噪声是信号中不需要的干扰。去噪技术旨在去除噪声，提高信号质量。常用的去噪方法包括：

- **平均滤波：**通过对相邻采样点取平均来平滑信号。
- **中值滤波：**通过对相邻采样点取中值来去除异常值。
- **小波变换：**通过将信号分解为不同频率分量，去除噪声分量。

**2.2.2 滤波**

滤波是去除信号中特定频率分量的过程。常用的滤波方法包括：

- **低通滤波：**去除高频分量，保留低频分量。
- **高通滤波：**去除低频分量，保留高频分量。
- **带通滤波：**去除特定频率范围外的分量。
- **带阻滤波：**去除特定频率范围内的分量。

**2.2.3 采样率转换**

采样率转换是将信号从一个采样率转换为另一个采样率的过程。常用的采样率转换方法包括：

- **上采样：**增加采样率，提高信号分辨率。
- **下采样：**降低采样率，减少数据量。
- **重采样：**将信号采样率转换为特定值。

**代码块：**

% 信号去噪
y = awgn(x, 10);  % 添加高斯白噪声
y_denoised = medfilt1(y, 5);  % 使用中值滤波去噪

% 信号滤波
b = fir1(10, 0.5);  % 设计低通滤波器
y_filtered = filtfilt(b, 1, y);  % 滤波

% 采样率转换
y_up = resample(y, 2, 1);  % 上采样
y_down = resample(y, 1, 2);  % 下采样

**逻辑分析：**

* `awgn()` 函数添加高斯白噪声。
* `medfilt1()` 函数使用中值滤波去噪。
* `fir1()` 函数设计低通滤波器。
* `filtfilt()` 函数进行滤波。
* `resample()` 函数进行采样率转换。

**参数说明：**

* `x`：原始信号。
* `10`：噪声功率。
* `5`：中值滤波窗口大小。
* `0.5`：低通滤波器截止频率。
* `2`：上