xcorr 互相关函数估计 xcorr2 二维互相关函数估计 xcov 互协方差函数估计 2.5 滤波器分析与实现 abs 绝对值（幅值）（掌握） angle 相位角（掌握）
conv 卷积和多项式乘法（掌握） conv2 二维卷积
fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波（掌握） filter IIR或FIR滤波器的数据滤波（掌握） firter2 二维数字滤波
filtfilt 零相位数字滤波（了解） filtic 函数filter初始条件确定 freqs 模拟滤波器频率响应 freqspace 频率响应的频率空间设置 freqz 数字滤波器频率响应（掌握） grpdelay 群延迟（掌握）
impz 数字滤波器的脉冲响应（掌握） latcfilt 格型梯形滤波器实现 unwrap 相位角展开（掌握） zplane 零极点图（掌握） 2.6 IIR滤波器设计
buttord Butterworth型滤波器阶数的选择（掌握） cheb1ord Chebyshev1型滤波器阶数的选择（掌握） cheb2ord Chebyshev2型滤波器阶数的选择（掌握） ellipord 椭圆滤波器阶次选择（掌握） besself Bessel模拟滤波器设计 butter Butterworth滤波器设计（掌握）
cheby1 Chebyshev I型滤波器设计 （ 通带波纹）（掌握） cheby2 chebyshevII型滤波器设计（阻带波纹）（掌握） ellip 椭圆滤波器设计（掌握）
maxflat 通用数字Butterworth滤波器设计 yulewalk 递归数字滤波器设计 2.7 FIR滤波器设计
cremez 复响应和非线性相位等波纹FIR滤波器设计
fir1 基于窗函数的有限冲激响应滤波器设计----标准响应（掌握） fir2 基于窗函数的有限冲激响应滤波器设计----任意响应（掌握） fircls 多频带滤波的最小方差FIR滤波器设计
fircls1 低通和高通线性相位FIR滤波器的最小方差设计 firs 最小线性相位滤波器设计 firrcos 升余弦FIR滤波器设计 intfilt 插值FIR滤波器设计
kaiserord 用Kaiser窗估计函数fir1参数（掌握） remez Parks-McClellan优化滤波器设计 remezord Parks-McCllan优化滤波器阶估计 bartlett Bartlett窗（掌握） blackman Blackman窗（掌握） boxcar 矩形窗 chebwin Chebyshev窗 hamming Hamming窗（掌握） hanning Hanning窗（掌握） kaiser Kaiser窗（掌握） triang 三角窗（掌握） 2.8 其他 参数建模
invfreqs 由频率响应辨识连续时间（模拟）滤波器
invfreqz 由频率响应辨识离散时间滤波器 levinson Levinson-Durbin递归算法 lpc 线性预测系数
prony Prong法的时域IIR滤波器设计
stmcb 利用Steiglitz-McBride迭代法求线性模型 模拟原型设计
besselap Bessel模拟低通滤波器原型设计 buttap Butterworth模拟低通滤波器原型设计 cheblap Chevbyshev1型模拟低通滤波器原型设计 cheb2ap Chevbyshev2型模拟低通滤波器原型设计 ellipap 椭圆低通滤波器原型设计 频率变换
lp2bp 低通至带通模拟滤波器变换 lp2bs 低通至带阻模拟滤波器变换 lp2hp 低通至高通模拟滤波器变换 lp2lp 低通至低通模拟滤波器变换 滤波器离散变换
bilinear 双线性变换（掌握）
impinvar 冲激不变法的模拟至数字滤波器变换（掌握） 交互式工具
sptool 交互式信号、滤波器和频谱分析工具 特殊运算 cceps 复时谱分析
cplxpair 重新排列组合复数 decimate 降低序列的采样频率 deconv 解卷积和多项式除法 demod 通信仿真中的解调制 detrend 去除线性趋势 dpss Slepain序列
dpssclear 去除数据库Slepain序列 dpssdir 从数据库目录消去Slepain序列 dpssload 从数据库调入Slepain序列 dpsssave Slepain序列存入数据库 icceps 倒复时谱
interp 整数倍提高采样频率 medfilt1 一维中值滤波 modulate 通讯仿真调制 polystap 稳定多项式 rceps 实时谱和最小相位重构 resample 任意倍数改变采样速率 specgram 频谱分析
upfirdn 利用fir滤波器转换采样频率 vco 电压控制振荡器 3、时域信号发生 3.1基本离散时间信号
利用MATLAB强大的数值处理工具来实现信号的分析和处理，首先就是要学会应用MATLAB函数来构成信号。常见的基本信号可以简要归纳如下：
（1）单位采样序列
?[n]??
?1?0n?0n?0 （1.1）
在MATLAB中可以利用函数zeros实现。
x?zeros(1,N);
x[0]?1;
如果?[n]在时间轴上延迟了k个单位，得到?[n?k]即：