Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Signals and Systems Primer with MATLAB(R) equally emphasizes the fundamentals of both analog and digital signals and systems. To ensure insight into the basic concepts and methods, the text presents a variety of examples that illustrate a wide range of applications, from microelectromechanical to worldwide communication systems. It also provides MATLAB functions and procedures for practice and verification of these concepts. Taking a pedagogical approach, the author builds a solid foundation in signal processing as well as analog and digital systems. The book first introduces orthogonal signals, linear and time-invariant continuous-time systems, discrete-type systems, periodic signals represented by Fourier series, Gibbs's phenomenon, and the sampling theorem. After chapters on various transforms, the book discusses analog filter design, both finite and infinite impulse response digital filters, and the fundamentals of random digital signal processing, including the nonparametric spectral estimation. The final chapter presents different types of filtering and their uses for random digital signal processing, specifically, the use of Wiener filtering and least mean squares filtering. Balancing the study of signals with system modeling and interactions, this text will help readers accurately develop mathematical representations of systems.