Casi un cuarenta por ciento de problemas nuevos planteados en el aula.  Recopilados durante décadas de clases universitarias en el MIT y el Georgia Tech. Problemas organizados por categoría y nivel de dificultad.  Acceso protegido por contraseña a la nueva Companion Website.  El nuevo sitio web proporciona recursos adicionales para el aprendizaje del alumno por su cuenta como por ejemplo:  Figuras manipulables: ayudan al alumno a comprobar los efectos en las señales a medida que manipulan las variables.  Ejercicios de creación de figuras: los estudiantes crean sus figuras utilizando los datos de los problemas  Ejercicios en MATLAB: más posibilidades de practicar con los contenidos.   Dos capítulos nuevos: Parametric Signal Modeling (Capítulo 11) y Cepstrum Analysis and Homomorphic Deconvolution (Capítulo 13).   Nueva edición de un clásico eminentemente práctico que no ha sido renovado desde el año 1999. Para la asignatura de Procesamiento digital de señales   Una característica fundamental de esta nueva edición es la incorporación y expansión de algunos de los temas más avanzados. En esta edición, se ha desarrollado una companion Website mejor integrada y más interactiva  Se han creado nuevos problemas y se han seleccionado los 130 mejores para incluirlos en la tercera edición, que ahora pasa a tener más de 700 problemas.  Un cambio fundamental en la impartición de esta materia es el aumento de la utilización de paquetes de software sofisticados como MATLAB, LabVIEW y Mathematica para proporcionar una experiencia real e interactiva a los estudiantes.

Tapa blanda

Español

Prentice Hall

Editorial Pearson

Tratamiento de señales en tiempo discreto

This text combines and extends basic material on the time- and frequency-domain analysis of signals and systems and on pro in ways that are relevant and even essential in many areas of and the applied sciences — signal processing, control, commune financial engineering, biomedicine, and many others. Properties and representations of deterministic signals and systems are elaborated on, including group delay and the structure and behavior of state-space models. The text also introduces and interprets correlation functions and power spectral densities for describing and processing random signals. Application contexts include pulse amplitude modulation, observer-based feedback control, optimum linear filters for minimum mean-square-error estimation, and matched filtering. Model-based approaches to inference are emphasized, in particular for state estimation, signal estimation, and signal detection.

Tratamiento de señales en tiempo discreto (2011)

Signals, systems & inference