离散时间信号处理(第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] A.V.奥本海姆(AlanV.Oppenhe 著

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• 信号处理
• 离散时间
• 数字信号处理
• 算法
• 数学
• 通信
• 控制
• 滤波器
• 傅里叶变换
• 第三版

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121244667

商品编码：1500881651

出版时间：2015-01-01

作  者:(美)A.V.奥本海姆(Alan V.Oppenheim) 等 著;黄建国,刘树棠,张国梅 译 著作 定  价:109 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2015年01月01日 页  数:780 装  帧:平装 ISBN:9787121244667 ●暂无

内容简介

暂无

《现代信号处理理论与应用》 内容梗概： 本书深入探讨了现代信号处理领域的核心概念、关键理论和前沿技术，旨在为读者构建一个全面、系统且实用的知识体系。内容涵盖信号的表示、分析、变换、估计、检测与恢复等多个关键环节，并着重介绍其在通信、控制、图像处理、生物医学工程、机器学习等众多领域的广泛应用。本书力求在理论深度与工程实践之间取得平衡，既阐述了信号处理背后的数学原理，又展示了如何将这些理论转化为解决实际问题的有效工具。 第一部分：信号基础与分析 本部分为后续深入学习奠定坚实的基础，详细介绍了各种类型的信号及其数学描述。 信号的定义与分类： 从最基本的角度出发，定义了信号是什么，并根据不同的特性对其进行分类，如连续时间信号与离散时间信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号，确定性信号与随机信号等。我们将探讨信号的独立变量（通常是时间或空间）以及信号的幅值如何随之变化。 信号的基本运算： 讲解了信号在时间和幅度上的基本运算，包括移位、翻转、伸缩、幅度加权、积分、微分等，以及这些运算如何影响信号的特性。这些基本运算是理解更复杂信号处理操作的前提。 线性时不变（LTI）系统： 详细阐述了LTI系统的核心概念，包括其叠加性和时移不变性。我们深入分析了LTI系统的系统响应，特别是冲激响应（impulse response）和阶跃响应（step response），并揭示了它们在描述LTI系统行为中的关键作用。 卷积定理： 重点讲解了卷积运算在LTI系统分析中的核心地位，详细阐述了其数学定义、计算方法以及在时域和频域的等效性。通过大量实例，展示了卷积如何用于描述输入信号通过LTI系统后的输出信号。 傅里叶级数与傅里叶变换： 这是信号分析的基石。我们将系统地介绍傅里叶级数（适用于周期信号）和傅里叶变换（适用于非周期信号），阐述它们将信号分解为不同频率分量的原理。本书将详细讲解傅里叶变换的性质，如线性性、时移性、频移性、卷积性质、帕塞瓦尔定理等，这些性质是理解后续信号处理技术至关重要的工具。 傅里叶变换的应用： 展示傅里叶变换在信号频谱分析、系统频率响应分析、滤波器设计等方面的实际应用。读者将理解如何通过傅里叶变换揭示信号的频率构成，以及系统如何影响这些频率分量。 拉普拉斯变换与Z变换： 进一步扩展了信号的频域分析工具。拉普拉斯变换是处理连续时间系统（特别是包含指数衰减或增长的信号）的有力工具，引入了复频率的概念。Z变换则是处理离散时间系统（包括数字滤波器和数字控制系统）的核心方法，将离散时间信号映射到复平面上的单位圆。我们将详细讲解这两种变换的定义、性质、收敛域以及逆变换。 第二部分：信号变换与表示 本部分将介绍更先进的信号变换方法，以更有效地表示和分析信号。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 鉴于数字信号处理的普及，DFT是分析离散时间信号频谱的主要工具。本书将详细讲解DFT的定义、性质，并重点介绍FFT算法，阐述其如何极大地加速DFT的计算，使其在实际应用中成为可能。我们将探讨DFT的各种实现细节和优化技巧。 傅里叶变换性质的深入探讨： 再次强调傅里叶变换性质的重要性，并结合DFT和FFT的计算，探讨例如周期卷积、线性卷积与周期卷积的关系等。 短时傅里叶变换（STFT）： 针对非平稳信号（其频谱随时间变化），介绍STFT的概念，如何通过窗口截断信号并对其进行傅里叶变换，从而获得信号在不同时间点的局部频谱信息。我们将讨论窗口函数对STFT性能的影响。 小波变换（Wavelet Transform）： 引入一种更强大的多分辨率分析工具。小波变换能够同时提供信号的时间和频率信息，并且具有良好的时频局部化能力，特别适合分析瞬态特征和奇异点。本书将介绍连续小波变换和离散小波变换，讲解其基本原理、常用小波基函数以及在信号去噪、压缩、特征提取等方面的应用。 希尔伯特变换（Hilbert Transform）： 讲解希尔伯特变换在构造解析信号、求解单边谱、调制解调等方面的作用。解析信号是理解许多通信系统和随机信号分析的基础。 第三部分：随机信号与估计 本部分将转向分析具有不确定性的随机信号，以及如何从噪声中提取有用信息。 随机信号的基本概念： 介绍随机变量、随机过程的定义，以及期望、方差、自相关函数、互相关函数等描述随机信号特性的统计量。 平稳随机过程： 详细阐述宽平稳和窄平稳随机过程的定义和性质，以及如何利用自相关函数和功率谱密度来表征这些过程。 谱估计： 介绍用于估计随机信号功率谱密度的方法，包括经典的周期图法、改进的周期图法（如Welch法），以及现代谱估计方法（如AR模型、MA模型、ARMA模型等）。我们将讨论不同方法在精度、计算复杂度以及对信号假设方面的权衡。 信号估计： 探讨如何从带有噪声的观测信号中估计原始信号。重点介绍维纳滤波（Wiener Filter）的原理和应用，包括平稳和非平稳情况下的最优线性滤波器设计。 卡尔曼滤波（Kalman Filter）： 详细讲解卡尔曼滤波作为一种最优线性状态估计器，在动态系统状态估计中的强大能力。我们将阐述其预测-更新的递归过程，并展示其在导航、目标跟踪、经济预测等领域的广泛应用。 第四部分：信号检测与系统识别 本部分关注如何从信号中检测出特定事件或模式，以及如何识别未知系统的特性。 信号检测理论： 引入 Neyman-Pearson 准则等基本检测理论，讲解如何设计最优检测器来区分信号是否存在。讨论二元假设检验、似然比检验等核心概念。 阈值检测： 介绍在实际应用中常用的阈值检测方法，以及如何根据噪声的统计特性和误报、漏报的代价来选择合适的阈值。 系统识别（System Identification）： 阐述如何根据输入-输出数据来建立描述未知系统的数学模型。介绍参数模型和非参数模型的识别方法，包括最小二乘法、最大似然估计等。 第五部分：信号处理的应用 本部分将前面介绍的理论知识与实际应用相结合，展示信号处理的强大威力。 数字滤波器设计： 详细介绍数字滤波器（FIR和IIR）的设计方法，包括窗函数法、频率采样法、优化设计法（如 Parks-McClellan 算法）等，并分析不同设计方法的优缺点。 通信系统中的信号处理： 探讨信号处理在调制解调、信道编码、均衡、噪声抑制等方面的关键作用。 图像和视频信号处理： 介绍图像滤波、边缘检测、特征提取、图像压缩、运动估计等信号处理技术在图像和视频领域的应用。 生物医学信号处理： 讲解如何利用信号处理技术分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号，用于疾病诊断和监测。 语音信号处理： 介绍语音信号的分析、识别、合成、编码等技术。 机器学习与信号处理的交叉： 探讨深度学习等机器学习技术如何与传统信号处理方法相结合，解决更复杂的信号分析和模式识别问题。 学习方法与读者定位： 本书适合于电子工程、通信工程、自动化、计算机科学、自动化、物理学、数学等相关专业的高年级本科生、研究生以及从事相关领域的工程师和研究人员。学习过程中，建议读者在掌握基本概念后，通过大量的例题和习题进行练习，并尝试将理论知识应用于实际问题。书中提供的理论推导清晰严谨，同时辅以丰富的图示和实例，力求帮助读者深入理解信号处理的精髓，并具备解决实际工程问题的能力。 总结： 《现代信号处理理论与应用》是一部内容丰富、结构完整、理论与实践并重的著作。它不仅是信号处理领域的一本权威参考书，更是帮助读者掌握这一关键技术，并在不断发展的科技前沿中取得成就的宝贵资源。通过本书的学习，读者将能够深刻理解信号的本质，熟练运用各种信号处理工具，并能够将这些知识创造性地应用于解决各种工程和科学挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《离散时间信号处理(第3版)》确实是一本让我爱不释手的经典之作，自从拿到手以来，便如同进入了一个全新的世界。书中的每一个章节都设计得如此精妙，内容编排循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的理论和应用。我尤其欣赏作者在讲解傅里叶变换和Z变换时的细致入微，那些抽象的数学概念在作者的笔下变得生动形象，仿佛能够触碰到它们。书中大量的图示和例题更是锦上添花，极大地帮助我理解那些枯燥的公式和定理。很多时候，我都会在某个概念上卡住，但只要翻到书中对应的图例，或者尝试做一下旁边的例题，那种豁然开朗的感觉便会油然而生。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步探索离散时间信号处理的奥秘。对于任何希望深入了解这一领域的读者来说，这本书都是一个不可或缺的宝藏，它的价值远超出了书本本身的定价。我甚至觉得，这本书所包含的知识体系，足以支撑起我对这个领域未来学习和研究的坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的出版确实为我们这些在信号处理领域摸索的工程师和学生提供了一剂强心针。在实际工作中，我们经常会遇到各种信号处理的挑战，而这本书恰恰提供了解决这些问题的理论框架和实践指导。它并非那种只讲理论、不顾实际的书籍，而是将理论与应用紧密结合，使得书中所学的知识能够直接转化为解决实际问题的能力。我特别喜欢书中关于滤波器设计的部分，它详细讲解了FIR和IIR滤波器的设计方法，以及各种设计准则的权衡。这对于我们在通信、音频、图像等领域设计合适的滤波器至关重要。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些更前沿的话题，比如自适应滤波和谱估计，这些内容让我对信号处理的未来发展有了更深刻的认识，也激发了我进一步探索的兴趣。每一次阅读，都感觉像是与一位经验丰富的导师在对话，他能够预见我可能遇到的问题，并提前给出最有效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚接触信号处理的学生，我一开始对这本书抱着既期待又忐忑的心情。期待是因为我知道它是一本权威著作，忐忑是因为担心内容过于晦涩难懂。然而，在阅读过程中，我的担忧逐渐烟消云散。作者的写作风格非常注重逻辑性和清晰性，即使是初学者也能相对轻松地跟上思路。书中引入新概念时，会先给出直观的解释，然后才逐步引入数学推导，这种方式大大降低了理解门槛。我尤其欣赏它对信号分解、卷积等核心概念的讲解，这些基础概念的扎实掌握，为我后续学习打下了坚实的基础。书中还穿插了一些历史背景和理论发展的介绍，这让我不仅仅是学习技术，更能体会到信号处理这门学科的魅力和演变过程。我常常会因为一个巧妙的证明或者一个深刻的洞见而驻足思考，这种学习体验是其他很多教材所无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻。它不仅仅涵盖了离散时间信号处理的基础知识，更深入探讨了许多重要的理论和算法。我特别喜欢其中关于采样定理和重构算法的章节，这部分内容对于理解数字信号是如何从连续信号获得的，以及如何准确地恢复原始信号至关重要。作者的讲解非常透彻，不仅解释了“为什么”，还深入分析了“怎么做”。此外，书中关于随机信号处理的部分，也为理解实际应用中的噪声和不确定性提供了强大的理论工具。对于从事通信、雷达、生物医学信号等领域的研究者而言，这部分的知识将是必不可少的。我发现，每当我遇到一个复杂的信号处理问题时，翻阅这本书，总能找到相关的理论基础和解决思路。它就像一本“信号处理百科全书”，能够随时为我提供所需的知识支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计也值得称赞。清晰的字体、合理的章节划分、恰到好处的图表，都使得阅读体验变得非常愉快。我一直认为，一本好的技术书籍，除了内容本身，形式也很重要。这本书在这方面做得相当出色，让我能够更专注于知识本身，而不会因为排版混乱而分心。同时，书中提供的练习题设计得非常具有代表性，涵盖了各个章节的重要知识点，而且难度适中，既能检验我的理解程度，又能帮助我巩固所学。我非常喜欢做这些练习题，它们不仅锻炼了我的解题能力，也让我对理论知识有了更深刻的体会。我甚至会在完成一道题后，再回头阅读相关的章节，加深印象。这本书已经成为我案头必备的参考书，我相信在未来的很长一段时间里，我都会从中受益匪浅。