数字信号处理学习与解题指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冀振元 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 学习指导
• 解题指导
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 算法
• 理论与实践

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560366944

版次：1

商品编码：12270020

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

本书可与《数字信号处理基础及MATLAB实现》配套使用。可供高等学校相关专业学生、教师和从事数字信号处理方面研究的科技人员参考

内容简介

本书是《数字信号处理基础及MATLAB实现》（冀振元主编）的配套教材。书中简要归纳了《数字信号处理基础及MATLAB实现》各章的基本内容和学习要点，并对全书的习题给出了详细的解答，给部分习题提供了多种解法，*后给出了大量精选练习题及详细解答。

本书与《数字信号处理基础及MATLAB实现》教材内容相互补充，既具有普通习题解答的功能，又有助于读者深入理解数字信号处理理论和提高解决实际问题的能力。

目录

目录

第1章 绪 论

第2章 离散时间信号与系统及其频域分析

第3章 Z变换及其在线性移不变系统分析中的应用

第4章 离散傅里叶变换

第5章 DFT的 有效计算：快速傅里叶变换

第6章 无限长冲激响应数字滤波器结构与设计

第7章 有限长冲激响应数字滤波器结构与设计

第8章 MATLAB简介及信号处理工具箱

第9章 数字信号处理实际问题的讨论

附录 精选题解

参考文献

《数字信号处理：理论精粹与实践探索》 图书简介 数字信号处理（DSP）作为信息科学的核心基石之一，渗透于我们现代生活的方方面面，从通信、音频、图像到医疗、金融，无处不在。本书《数字信号处理：理论精粹与实践探索》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的DSP知识体系。我们不追求罗列繁琐的数学公式，而是侧重于概念的清晰阐释、原理的深刻理解以及算法在实际场景中的应用。本书的目标是让读者在掌握DSP核心理论的同时，也能构建起独立解决实际问题的能力。 第一部分：DSP基础概念与理论框架 我们将从最基础的概念入手，循序渐进地构建起对数字信号处理的整体认知。 信号的离散化与采样理论： 深入探讨模拟信号如何转化为数字信号，以及采样率、奈奎斯特-香农采样定理等关键概念。我们将通过生动的比喻和直观的图示，解释为什么需要采样，以及在什么条件下采样才能无损地还原原始信号。我们会讨论采样过程中的典型问题，如混叠（aliasing）及其预防措施，例如抗混叠滤波器的设计思路。 量化与编码： 在将连续信号转化为离散数值的过程中，量化是不可或缺的一步。本书将详细讲解量化的原理，包括量化误差的产生及其影响。我们还将介绍不同的量化方式，如均匀量化和非均匀量化，并探讨如何选择合适的量化深度（比特数）来平衡精度和数据存储/传输的需求。对于编码，我们将简要介绍常见的编码格式及其在DSP中的意义。 离散时间信号与系统： 引入离散时间信号（DTS）的概念，包括单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号等基本信号。在此基础上，我们将系统地介绍离散时间系统（DTS）的性质，如线性、时不变、因果性、稳定性等。重点讲解线性时不变（LTI）系统，这是DSP的核心模型。 卷积： 卷积是LTI系统分析中最核心的数学运算。本书将以多种方式解释卷积的含义，包括其作为系统响应的叠加，以及在时域和频域的几何解释。我们将提供多种计算卷积的方法，并指导读者如何理解卷积定理在信号处理中的应用，例如滤波器的作用。 傅里叶变换及其在DSP中的地位： 傅里叶变换是理解信号频谱特性的强大工具。我们将深入讲解傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）的原理，解释如何将时域信号分解为不同频率的正弦和余弦分量。强调傅里叶变换在信号分析、系统设计和数据压缩等方面的关键作用。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 鉴于实际应用中信号通常是离散的，DFT应运而生。我们将详细介绍DFT的定义、性质以及它与连续傅里叶变换的关系。重点介绍FFT算法，解释其高效计算DFT的原理，并展示FFT在工程实践中的巨大价值，例如频谱分析、滤波器设计等。 第二部分：核心DSP算法与技术 在打下坚实的理论基础后，我们将深入探讨一系列核心的DSP算法与技术，并结合实际应用进行解析。 滤波器设计与实现： 滤波器是DSP中最重要的一类应用。我们将区分模拟滤波器和数字滤波器，并重点介绍数字滤波器的设计方法。 无限冲激响应（IIR）滤波器： 讲解IIR滤波器的基本原理，如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等经典设计类型。我们将分析IIR滤波器的优点（计算量小，阶数低）和缺点（稳定性问题，相频特性差）。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 讲解FIR滤波器的设计原理，如窗函数法（汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。分析FIR滤波器的优点（线性相位，稳定性好）和缺点（阶数可能较高）。 滤波器的实现： 介绍直接型、规范型等不同的滤波器结构，以及如何将其转化为实际的硬件或软件实现。 Z变换： Z变换是分析离散时间系统频域特性的有力工具。我们将介绍Z变换的定义、性质，特别是它在系统函数、稳定性分析中的作用。我们将展示Z变换如何将复杂的差分方程转化为代数方程，极大地简化了系统分析。 功率谱密度（PSD）与相关性分析： 介绍如何利用傅里叶变换来分析信号的功率谱密度，从而理解信号的频率成分分布。我们将讲解自相关和互相关函数的概念，以及它们在信号检测、模式识别、系统辨识中的应用。 采样率变换（抽取与内插）： 当需要改变信号的采样率时，抽取（decimation）和内插（interpolation）技术至关重要。我们将详细讲解抽取和内插的原理，包括如何防止混叠和伪像的产生，并介绍相关的滤波器设计要求。 自适应滤波： 自适应滤波器能够根据输入信号的变化自动调整其系数，以达到最佳的性能。我们将介绍LMS（最小均方）算法等经典的自适应滤波算法，并探讨其在噪声消除、回声抑制、均衡等方面的应用。 多速率信号处理： 介绍多速率信号处理的基本概念，包括如何高效地处理不同采样率的信号，以及在通信、音频编码等领域的多速率信号处理的应用。 第三部分：DSP在实际工程中的应用实例 理论与实践相结合是本书的另一大亮点。我们将通过一系列典型的工程应用案例，帮助读者理解DSP理论如何转化为实际的解决方案。 通信系统中的DSP： 调制与解调： 讲解AM、FM、PSK、QAM等调制技术的原理，以及如何利用DSP实现高效率的解调。 信道均衡： 阐述在无线通信中，信号会受到多径效应的影响，以及如何使用DSP技术（如自适应均衡器）来补偿这些失真。 信源编码与信道编码： 简要介绍如MP3、AAC等音频压缩算法（信源编码），以及纠错码（信道编码）在提高通信可靠性方面的作用。 音频信号处理： 音频效果处理： 如混响、均衡、降噪、音调控制等，分析这些效果背后的DSP原理。 语音识别与合成： 探讨DSP在语音信号的特征提取、模式匹配以及声音生成中的作用。 图像与视频处理： 图像增强与复原： 如锐化、去噪、模糊消除等，解释其背后的滤波和变换技术。 图像压缩： 简要介绍JPEG等图像压缩算法，突出DSP在数据压缩中的作用。 视频编码： 简要介绍MPEG等视频编码标准，展示DSP在处理高维度数据时的能力。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）与脑电图（EEG）分析： 探讨如何利用DSP技术从这些复杂的生物信号中提取有用的信息，例如检测异常波形。 医学成像： 简要介绍CT、MRI等成像技术中DSP的应用，如图像重建。 其他应用领域： 雷达与声纳系统： DSP在目标检测、距离测量、速度估计中的应用。 仪器仪表与测量： DSP在数据采集、信号滤波、参数估计中的作用。 金融信号处理： DSP在时间序列分析、模式识别等方面的应用。 学习方法与实践建议 本书不仅提供理论知识，更注重指导读者如何进行有效的学习和实践。 强调直观理解： 在讲解抽象概念时，我们会尽量使用类比、图示和动画等可视化手段，帮助读者建立直观的理解，而非仅仅记忆公式。 理论与实践并重： 每讲解一个重要概念或算法，我们都会探讨其在实际工程中的应用，鼓励读者思考“为什么”和“如何做”。 代码示例与开源工具： 我们将提供一系列用Python（或其他常用语言）编写的DSP代码示例，读者可以下载、运行并修改，加深对算法的理解。同时，我们也会推荐一些优秀的开源DSP库和工具，如NumPy, SciPy, Matplotlib, Librosa等，方便读者进行实验和项目开发。 问题导向的学习： 书中穿插了大量的思考题和课后习题，覆盖了从概念理解到算法应用等各个层面，帮助读者检验学习效果，并引导读者主动探索。 从简单到复杂： 学习路径的设计遵循从易到难的原则，确保读者能够一步步建立起扎实的DSP功底，从而能够胜任更复杂的项目。 《数字信号处理：理论精粹与实践探索》是一本为 aspiring engineers, researchers, and students 量身打造的 DSP 学习指南。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能掌握数字信号处理的核心技术，更能激发在这一领域不断探索和创新的热情。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始抱着试试看的心态买的这本书，毕竟市面上关于数信的书籍琳琅满目，真正能打动人的不多。但这本书却给了我一个大大的惊喜。它最大的优点在于，它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是真正从读者的角度出发，考虑到了学习过程中可能遇到的各种难点和困惑。书中的内容组织得非常有逻辑性，每一章都建立在前一章的基础上，层层递进，让你在不知不觉中就掌握了整个知识体系。而且，作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，你会发现很多抽象的数学概念，在书中都找到了实际的应用场景，这让学习过程变得更加有趣和有意义。更让我赞赏的是，这本书在数学推导部分的处理非常到位，既保留了数学的严谨性，又通过图示和文字解释，让原本枯燥的推导过程变得生动起来，不再是令人望而生畏的“天书”。总之，如果你想真正理解数字信号处理，而不是仅仅停留在死记硬背的层面，这本书绝对是你的不二之选。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数信领域已经摸爬滚打多年的在职工程师，我一直都在寻找一本能够帮助我巩固基础、拓展视野的参考书。这本书《数字信号处理学习与解题指导》无疑成为了我的新宠。它的内容深度和广度都达到了一个相当高的水平，既有对基础理论的深入剖析，又不乏对前沿算法和技术的探讨。我尤其欣赏书中对一些经典问题的解题方法的详细分析，这些分析不仅提供了解决方案，更重要的是揭示了问题背后的原理和思想，这对于提升解决实际工程问题的能力非常有帮助。书中的案例研究也非常贴合实际应用，让我能够将课堂上的理论知识与工程实践联系起来。虽然我已经是工程师，但通过阅读这本书，我依然收获颇丰，不仅重新梳理了知识体系，还学习到了许多新的技巧和方法。这本书是一本适合不同阶段学习者的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触数字信号处理的初学者，之前对这个领域一无所知，感到非常忐忑。机缘巧合之下，我看到了这本书，并且被它的标题深深吸引。在阅读的过程中，我发现这本书真的非常适合零基础的学习者。作者并没有上来就抛出晦涩难懂的专业术语，而是从最基本、最核心的概念讲起，循序渐进地引导读者进入数字信号处理的世界。书中的插图非常精美，并且恰到好处地辅助了文字内容的理解，让那些抽象的信号波形和系统框图变得直观易懂。我特别喜欢书中关于傅里叶变换、Z变换等核心概念的讲解，作者通过多种角度和比喻，将这些看似复杂的数学工具解释得淋漓尽致，让我不再感到畏惧。此外，书中还穿插了一些小贴士和注意事项，这些细节之处都体现了作者的用心良苦，真的像一位循循善诱的老师在身边指导。对于任何想要入门数字信号处理的朋友，我都会毫不犹豫地推荐这本书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计都非常吸引人。封面简洁大气，内页的文字清晰易读，图表的设计也十分精美。在内容方面，这本书最大的亮点在于它的“解题指导”部分。它不仅仅是提供了各种类型的习题，更重要的是，每一道题的解答都附带了详细的解题思路、关键步骤和注意事项。这对于我这种遇到难题就容易卡壳的学习者来说，简直是雪中送炭。作者在讲解解题方法时，并没有直接给出标准答案，而是引导读者一步步思考，帮助我们建立起独立解决问题的能力。书中的题目覆盖了数信的各个重要章节，难度适中，既能检验我们对基础知识的掌握程度，也能挑战我们对复杂问题的分析能力。通过反复练习书中的题目，我感觉自己对数信的理解更加深入，解决问题的信心也大大增强。这本书真的让我觉得学习不再是一件枯燥乏味的事情，而是一个充满挑战和乐趣的过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的！我是一名通信工程专业的学生，平时对数字信号处理这门课总是觉得有些吃力，尤其是那些抽象的数学公式和理论，总是让我头疼不已。但当我拿到这本《数字信号处理学习与解题指导》后，一切都变得不一样了。书中的讲解清晰易懂，作者用非常形象的比喻和生动的例子来解释那些复杂的概念，让我一下子就豁然开朗。而且，书中的例题和习题设计得非常巧妙，不仅涵盖了课程的主要知识点，还由浅入深，循序渐进。最让我惊喜的是，它不仅仅是提供了题目和答案，更重要的是，它详细地讲解了每道题的解题思路和方法，让我学会了如何分析问题、拆解问题，最终找到解决问题的途径。之前我总是在做题时卡壳，不知道从何下手，但现在，我感觉自己掌握了一套系统性的解题方法论，面对各种题目都能从容应对。这本书真的大大提升了我对数信的理解和学习兴趣，强烈推荐给所有和我一样在数信学习道路上感到迷茫的同学们！