科学技術と共に歩む

1.　ディジタル信号処理の概要
1.1　アナログ信号からディジタル信号へ
1.2　ディジタル信号処理の特徴
1.3　ディジタル信号処理の適応範囲
2.　連続時間信号とシステム
2.1　LTIシステム
2.2　インパルス関数
2.3　畳込み
2.4　ラプラス変換とシステム関数
2.5　周波数特性
　　演習問題
3.　フーリエ級数とフーリエ変換
3.1　周期信号のフーリエ級数
　　3.1.1　三角関数表現
　　3.1.2　複素指数関数表現
3.2　フーリエ変換
3.3　周期信号のフーリエ変換
3.4　フーリエ変換の性質
　　演習問題
4.　連続時間信号の標本化
4.1　連続時間信号の標本化
4.2　標本化信号のスペクトル
4.3　標本化信号の復元
4.4　標本化信号の再標本化
　　4.4.1　間引き
　　4.4.2　補間
　　演習問題
5.　離散時間信号システム
5.1　離散時間信号
　　5.1.1　インパルス関数
　　5.1.2　ユニットステップ関数
　　5.1.3　離散時間信号のインインパルス関数による表現
5.2　離散時間システム
　　5.2.1　線形システム
　　5.2.2　線形時不変システム
　　5.2.3　インパルス応答と畳込み和
　　5.2.4　畳込み和とDSP
5.3　z変換
　　5.3.1　z変換の定義
　　5.3.2　z変換の性質
5.4　逆z変換
5.5　差分方程式とブロック図
　　5.5.1　非再帰型システムとFIRフィルタ
　　5.5.2　再帰型システムとIIRフィルタ
　　5.5.3　因果的なシステム
5.6　離散時間システムの周波数応答
　　5.6.1　線形位相特性
5.7　システム伝達関数
5.8　ディジタルフィルタ設計の基礎
　　5.8.1　FIRフィルタの設計
　　5.8.2　窓関数法
　　5.8.3　基本的なIIRフィルタ
　　5.8.4　IIRフィルタの設計・インパルス不変法
　　5.8.5　IIRフィルタの設計・双一次z変換法
　　演習問題
6.　離散フーリエ変換と高速フーリエ変換
6.1　離散フーリエ変換
6.2　高速フーリエ変換・時間間引きアルゴリズム
6.3　高速フーリエ変換・周波数間引きアルゴリズム
6.4　半分のデータ長によるFFT
6.5　二つの実数信号系列のFFT
　　演習問題
7.　信号処理の応用
7.1　窓関数
7.2　相関関数とスペクトル
7.3　ケプストラム
7.4　線形予測分析
7.5　ニューラルネット
　　演習問題
8.　新しい直交変換─ウェーブレット変換─
8.1　直交展開としてのウェーブレット変換
　　8.1.1　直交ウェーブレット関数
　　8.1.2　時間─周波数解析
　　8.1.3　滑らかさと局在性
8.2　サブバンドフィルタとウェーブレット変換
　　8.2.1　サブバンドフィルタ
　　8.2.2　完全再構成条件
　　8.2.3　直交ミラーフィルタ
　　8.2.4　共役直交フィルタ
　　8.2.5　サブバンドフィルタとウェーブレット変換
8.3　多重解像度近似とウェーブレット変換
　　8.3.1　多重解像度近似
　　8.3.2　各解像度空間の直交基底展開
　　8.3.3　各解像度における離散表現の間の関係
　　8.3.4　各解像度空間の直交補空間とその直交基底
　　8.3.5　各直交補空間における離散表現の間の関係
　　8.3.6　直交ウェーブレット表現からの合成
　　8.3.7　スケーリング関数の決定法
　　8.3.8　多重解像度近似，直交ウェーブレット分解の適用例
演習問題の解答
引用・参考文献
索引