"这是一份来自山东大学的MATLAB编程指导课件，专注于第7章——MATLAB信号处理函数。该课件由控制科学与工程学院的Zhongguo Liu在2022年4月20日制作，旨在帮助学生理解和应用MATLAB在生物医学信号处理中的功能。"
MATLAB是一种广泛使用的高级技术计算软件，由美国MathWorks公司开发，尤其适合进行数值分析、矩阵计算、信号处理和图像处理等任务。它的核心特点是基于矩阵和向量运算，并提供了一个交互式的环境，使得用户能够方便地进行编程和算法开发。MATLAB拥有丰富的工具箱，如Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）、Wavelet Toolbox（小波工具箱）、Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）等，这些工具箱直接服务于信号处理领域。此外，还有Control System Toolbox（控制系统）、Communication Toolbox（通信）、System Identification Toolbox（系统辨识）、Statistics Toolbox（统计）和Neural Network Toolbox（神经网络）等，它们在信号处理中起到间接支持的作用。
在实际应用中，MATLAB提供了多种用于信号处理的内置函数。例如，`rand.m`函数可以生成0.5均值、0到1范围内的均匀分布随机数，而`randn.m`则用于生成零均值、单位方差的高斯分布随机噪声。`sinc`函数是MATLAB中用于生成sinc函数的关键函数，它是信号处理中的一个重要元素，特别是在滤波和信号重建中。另外，`conv.m`函数用于执行两个序列的卷积，这对于模拟线性系统响应和滤波操作至关重要。
在信号处理中，MATLAB还提供了各种其他函数，例如统计函数如标准差(`std`)和方差(`var`)，这些函数对于分析信号的特征和性能至关重要。课件中提到的示例代码，如生成不同类型的随机噪声、绘制sinc函数以及执行序列卷积，都是MATLAB在信号处理教学中常见的实践练习，旨在帮助学生掌握这些基本概念和操作。
通过深入学习这门课程，学生不仅可以了解MATLAB的基础用法，还能掌握如何利用MATLAB进行复杂信号处理任务，包括滤波、频谱分析、系统辨识等，这些技能在生物医学工程、控制工程和通信工程等领域具有广泛应用。
