现货正版 数字信号处理导论 第二版2版 胡广书 为理工科本科生的教材及参考书清华大学出版社qh1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302315346

商品编码：28173282523

丛书名： 数字信号处理导论(第2版)胡广书

开本：16开

出版时间：2013-05-01

书名:数字信号处理导论（第二版）

：39.5元

售价：32.65元,为你节省6.85元

折扣：82折

作者:胡广书 编著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2013-05-01

ISBN：9787302315346

字数：487000

页码：364

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

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绪论
0．1 关于信号
0．2 关于数字信号
0．3 关于数字信号处理
0．3．1 数字信号处理的任务
0．3．2 数字信号处理的优势
0．3．3 数字信号处理的理论
0．3．4 数字信号处理的实现
0．3．5 数字信号处理的应用
0．3．6 关于数字信号处理的学习
参考文献
第1章 离散时间信号
1．1 典型离散信号
1．2 离散信号的运算
1．3 信号的分类
1．4 噪声
1．5 信号空间的基本概念
1．6 确定性信号的相关函数
1．6．1 相关函数的定义
1．6．2 相关函数的性质
1．6．3 相关函数的应用
1．7 与本章内容有关的MATLAB文件
习题与上机练习
参考文献
第2章 离散时间系统
第3章 信号的傅里叶变换
第4章 快速傅里叶变换
第5章 离散时间系统的相位、结构与逆系统
第6章 无限冲激响应数字滤波器设计
第7章 有限冲激响应数字滤波器设计
第8章 信号处理中常用的正交变换
第9章 数字信号处理的硬件实现

 

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《数字信号处理导论(第2版)》较为系统地介绍了数字信号处理的基础理论、相应的算法及这些算法的软件与硬件实现。全书共9章，内容括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、z变换及离散时间系统分析、离散傅里叶变换、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位与结构、数字滤波器设计(IIR、F1R及特殊形式的滤波器)、信号的正交变换(正交变换的定义与性质、K—L变换、DcT及其在图像压缩中的应用)及数字信号处理的硬件实现等。同时书中介绍了数字信号处理中所涉及的主要MATLAB文件，并给出了具体使用实例。
本书章节安排合理，说理详细，论证清楚，便于自学。除第9章外，其余各章都配有习题及上机练习题。
胡广书编著的《数字信号处理导论(第2版)》可作为理工科本科生的教材及参考书，也可作为工程技术人员的自学参考书。

 

文摘

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深入探索数字世界：信号的奥秘与处理的艺术 在这个信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量数据所包围。从手机通话的清晰语音，到医学影像的精细描绘，再到天文学探测的宇宙信号，这些丰富的信息背后都离不开一个核心技术——数字信号处理。它如同连接现实世界与数字世界的桥梁，让我们得以捕捉、理解、分析并重塑那些肉眼不可见、耳朵不可闻的信号。本书旨在为理工科本科生构建一个坚实的数字信号处理理论基础，并引导他们掌握实际应用的关键技术，从而在未来的科技领域中展现出卓越的洞察力与创造力。 为何要学习数字信号处理？ 数字信号处理（DSP）并非仅仅是计算机科学或电子工程的某个细分领域，它已经渗透到现代科技的方方面面，成为许多前沿技术发展的基石。 通信系统: 现代通信，无论是无线通信（如手机、Wi-Fi）、有线通信（如互联网），还是卫星通信，都严重依赖数字信号处理技术来编码、解码、调制、解调、纠错和滤波，以确保信息的可靠传输和高效利用。 音频与视频处理: 我们每天接触的音乐、电影、图像，其高质量的采集、压缩、编辑、传输和播放，都离不开先进的数字信号处理算法。从MP3编码到高清视频流，DSP功不可没。 医学成像与诊断: CT、MRI、超声波等医学成像技术，都是通过采集生物信号，经过复杂的数字信号处理后，重建成我们能够直观理解的图像。DSP还被用于分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号，辅助疾病诊断。 控制系统: 在工业自动化、机器人技术、航空航天等领域，DSP被用于实时处理传感器数据，控制执行机构，实现精确、高效的系统运行。 数据分析与机器学习: 在大数据和人工智能时代，大量的原始数据往往需要经过预处理、特征提取等DSP步骤，才能被送入机器学习模型进行训练和分析。DSP提供了处理这类时序和空间数据的强大工具。 科学研究: 在物理、化学、生物、地质等众多科学研究领域，实验数据的采集和分析几乎都离不开数字信号处理技术，以提取有价值的信息，揭示自然规律。 因此，掌握数字信号处理的原理和方法，不仅是理工科学生必备的专业技能，更是他们在快速发展的科技领域中保持竞争力的关键。 本书的独特之处与学习路径 本书的编写遵循了从基础到应用，从理论到实践的严谨逻辑，力求为读者提供一条清晰且高效的学习路径。 第一部分：理论基石——理解信号的本质 在深入探讨处理技术之前，我们必须首先建立对“信号”本身的深刻理解。 信号的分类与表示: 我们将从最基础的概念出发，介绍不同类型的信号，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等。同时，我们将学习如何用数学模型来精确地表示和描述这些信号，包括时域、频域以及其他重要的域。 系统的基本概念: 信号的处理离不开“系统”。我们将学习如何定义和描述一个系统，理解其基本特性，如线性、时不变性、因果性、稳定性等。这些特性是分析和设计信号处理系统的关键。 卷积——系统的核心动力: 卷积是数字信号处理中最基本、最强大的运算之一。通过对卷积的深入讲解，读者将理解系统如何响应输入信号，以及如何利用卷积来预测系统的输出。我们将介绍卷积的计算方法，并探讨其在信号滤波、系统分析等方面的应用。 傅里叶分析——信号的频率视角: 傅里叶分析是揭示信号频率成分的“照妖镜”。本书将系统地介绍傅里叶级数、傅里叶变换及其离散形式（DFS, DFT, DTFT）。读者将学会如何将一个时域信号分解为其不同频率的正弦和余弦分量，理解频谱的概念，并认识到频域分析在信号滤波、频谱分析、系统频率响应分析中的重要作用。 拉普拉斯变换与Z变换——系统的复频域分析: 为了更全面地分析线性时不变系统，特别是处理非周期信号和更复杂的系统行为，我们将引入拉普拉斯变换和Z变换。这些变换能够将时域的微分方程转化为代数方程，极大地简化了系统的分析和设计过程。我们将重点探讨Z变换在离散时间系统分析中的应用，以及它与傅里叶变换之间的关系。 第二部分：处理技术——掌握信号的重塑 在掌握了信号与系统的基本理论后，我们将开始学习具体的数字信号处理技术，这些技术是实现各种应用的基础。 离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现FFT: DFT是连接连续傅里叶变换与计算机处理的关键。本书将详细阐述DFT的定义、性质，并特别强调快速傅里叶变换（FFT）算法的重要性。FFT能够极大地加速DFT的计算，使得许多原本不可行的信号处理任务成为可能，例如音频信号的实时频谱分析。 数字滤波器设计——塑造信号的频率特性: 滤波器是数字信号处理中最常用的工具之一，用于去除不需要的频率成分，保留或增强感兴趣的频率成分。我们将分类介绍两种主要的数字滤波器：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 IIR滤波器: 介绍IIR滤波器的基本原理，讨论其设计方法，如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等，并分析其优点（计算量小）和潜在缺点（稳定性问题、线性相位难实现）。 FIR滤波器: 深入讲解FIR滤波器的设计方法，如窗函数法、频率采样法、最优逼近法（Parks-McClellan算法）等。FIR滤波器具有易于设计、保证线性相位等优点，在许多对相位失真敏感的应用中（如数据通信、音频处理）具有不可替代的作用。 采样定理与重构——从连续到离散再到连续: 学习如何将连续时间信号转换为离散时间信号（采样），以及如何从离散时间信号恢复原始连续信号（重构）。我们将详细阐述Nyquist-Shannon采样定理，理解采样率的选择对信息丢失的影响，并介绍插值等重构技术。 有限精度效应与算法优化: 在实际的数字信号处理系统中，运算都基于有限位数的数字，这会引入量化误差和舍入误差。本书将讨论这些有限精度效应的来源、影响，并介绍一些基本的算法优化和错误抑制技术，以提高系统的鲁棒性和精度。 第三部分：实际应用——将理论付诸实践 理论的最终目的是为了解决实际问题。本部分将带领读者将所学的DSP理论和技术应用于多个重要的应用领域。 谱分析与估计: 如何从有限的、带有噪声的观测数据中准确地估计信号的功率谱密度，以揭示信号的频率特征。我们将介绍经典的谱估计方法，如周期图法、Welch法，以及一些更先进的参数化谱估计方法。 自适应滤波: 介绍自适应滤波器的工作原理，即滤波器参数能够根据输入信号的统计特性自动调整，以达到最优的滤波效果。我们将讨论一些典型的自适应滤波算法，如LMS（最小均方）算法，并探讨其在噪声消除、回声消除、信道均衡等方面的应用。 多速率信号处理: 介绍如何对不同采样率的信号进行处理，例如信号的抽取（降低采样率）和插值（提高采样率）。多速率信号处理在数据压缩、通信系统中起着关键作用。 现代通信系统中的DSP: 结合实际通信场景，讲解DSP如何在基带信号处理（如调制解调、信道编码）、中频信号处理等方面发挥作用，以实现高效、可靠的无线通信。 图像与语音信号处理初步: 简要介绍DSP在图像处理（如滤波、边缘检测、特征提取）和语音信号处理（如语音识别、语音合成）中的一些基本概念和应用。 学习方法与建议 本书内容涵盖广泛且深入，为了更好地掌握这些知识，我们建议读者采取以下学习方法： 1. 扎实基础: 确保对数学（尤其是线性代数、微积分、概率论）有良好的掌握，这是理解DSP理论的前提。 2. 动手实践: DSP的精髓在于其强大的计算能力。强烈建议读者利用 MATLAB、Python (NumPy, SciPy, Matplotlib) 等工具进行仿真和编程练习。书中提供的例程和习题将是检验理解程度的绝佳途径。 3. 循序渐进: 按照章节顺序，逐步深入。遇到难点时，不要急于跳过，可以多回顾前面相关的基础知识。 4. 理论联系实际: 尝试将所学知识与现实生活中的电子设备、通信技术、音频视频应用联系起来，这样有助于加深理解和激发学习兴趣。 5. 积极思考: 对于每个算法和原理，不仅要理解“是什么”，更要理解“为什么”以及“在什么场景下”使用。 展望未来 数字信号处理领域仍在不断发展，新的算法和应用层出不穷。随着计算能力的提升和对海量数据处理需求的增加，DSP将在人工智能、物联网、5G/6G通信、虚拟现实/增强现实等前沿科技领域扮演越来越重要的角色。本书旨在为您铺就通往这些激动人心领域的坚实道路，培养您解决复杂工程问题的能力，并激发您在数字世界中不断探索与创新的热情。 愿本书成为您在数字信号处理学习旅程中的忠实伙伴，帮助您解锁信号的无限可能，塑造更加美好的数字未来。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习数字信号处理，手里有几本不同的教材，但真正让我觉得“这本书就是我想找的”的，是这本《数字信号处理导论》第二版。胡广书老师的这本书，在我看来，最大亮点在于它“循序渐进，由浅入深”的讲解模式，非常适合我这样的初学者。 这本书的开篇，作者就非常巧妙地将读者引入了DSP的世界。他没有一开始就堆砌大量晦涩难懂的数学公式，而是从我们日常生活中就能接触到的信号入手，比如声音的产生与传播，图像的形成与记录。通过这些生动的例子，自然而然地引出了“信号”和“系统”这两个DSP的核心概念，并且解释了为什么我们需要对这些信号进行处理。这种从生活经验出发的讲解方式，极大地降低了学习的门槛，让我感觉DSP并不是一门高高在上的理论学科，而是与我们的生活息息相关的实用技术。 接着，作者开始逐步深入，讲解信号的分类、基本运算，以及傅里叶级数和傅里叶变换。在讲解这些数学工具时，作者始终不忘强调它们的物理意义和在信号分析中的作用。比如，在讲到傅里叶变换时，作者花了很大的篇幅来解释它如何揭示信号的频率成分，以及频域分析在信号去噪、调制解调等方面的应用。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够真正理解这些数学工具的价值，而不是机械地记忆它们。 书中对“系统”的讲解也做得非常细致。线性时不变系统（LTI系统）是DSP的基础，这本书通过大量的图示和例子，将卷积、冲激响应等抽象概念变得直观易懂。我尤其喜欢书中对“因果性”、“稳定性”等系统特性的讲解，作者通过形象的比喻和实例，让我能够清晰地理解这些概念的含义和重要性。 除了理论讲解，这本书的习题设计也让我受益匪浅。每一章的习题都覆盖了该章的核心知识点，并且难度梯度明显。我喜欢从简单的概念题开始，逐步挑战更复杂的计算题和分析题。通过做习题，我能够及时检验自己对知识点的掌握程度，并且发现自己理解的薄弱环节。 总的来说，这本书给我一种“踏实”的学习体验。它不像一些教材那样追求理论的极致深度，而是更注重将核心概念讲解透彻，让读者能够真正建立起对DSP的理解。这绝对是一本非常适合作为理工科本科生DSP入门教材的书籍。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我被它沉甸甸的质感和封面设计所吸引。胡广书老师的这本《数字信号处理导论》第二版，从内容编排上看，可谓是精雕细琢，为理工科学生量身打造。它不像市面上一些泛泛而谈的教材，而是深入浅出地剖析了数字信号处理的核心概念。我最喜欢的是它对于信号和系统的基本概念的阐述，作者没有回避数学的严谨性，但同时又避免了过度理论化，总能在关键地方穿插一些形象的比喻，帮助我们理解那些抽象的数学公式背后的物理意义。 比如，在讲解离散时间信号的表示和运算时，作者用了非常多的图例来辅助说明，这让我在脑海中能够清晰地构建出信号在不同操作下的变化过程。而且，书中对卷积的讲解，真的是我读过最清晰的。很多书里提到卷积就是“两个信号的加权叠加”，听起来很抽象，但这本书通过“滑动窗”的模型，将原本复杂的积分（或求和）过程可视化了，让我恍然大悟，原来卷积的本质是这样！这种循序渐进、化繁为简的讲解方式，让我对DSP理论产生了浓厚的兴趣，而不是像以前一样望而却步。 更难能可贵的是，这本书在介绍各种变换（如Z变换、离散傅里叶变换）时，并非孤立地讲解它们的定义和性质，而是强调了它们在信号处理中的实际应用场景。例如，在解释Z变换时，作者会紧密结合实际系统（如滤波器）的设计，说明Z变换如何帮助我们分析系统的稳定性、频率响应等关键特性。这种“理论联系实际”的教学思路，让我在学习过程中，不只是被动地记忆公式，而是主动地思考这些理论工具的价值和意义，大大提升了学习的效率和效果。 书中的习题设计也很有针对性，不同类型的题目能够帮助我们从不同角度去理解和掌握知识点。我尤其喜欢那些“思考题”和“设计题”，它们往往需要我们综合运用多个章节的知识，去解决一个更复杂的问题。解答这些题目，就像是在进行一次次的小型项目实践，让我真实感受到DSP在工程中的魅力。而且，书中对于一些关键算法的实现，也提供了伪代码或者思路，这对于我将来要动手编程实现DSP算法非常有启发。 总的来说，这本书是一本集理论深度、讲解清晰、实践性强于一体的优秀教材。它不仅帮助我打下了坚实的DSP理论基础，更重要的是教会了我如何用DSP的思维去分析和解决工程问题。这本书的质量真的超出我的预期，作为一本理工科的教材，它无疑是优秀中的优秀。

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，让我这个数字信号处理初学者看到了希望。在接触到《数字信号处理导论》第二版之前，我对DSP的理解总是停留在零散的碎片化知识点上，很难构建起一个完整的体系。但这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我踏上了DSP的探索之旅。胡广书老师的写作风格非常具有逻辑性，他总是能把复杂的问题分解成易于理解的部分，然后一步步引导读者深入。 我特别欣赏书中对“信号”和“系统”这两个基本概念的定义和描述。作者没有直接抛出数学定义，而是从现实世界中的各种信号（如声音、图像、传感器数据）出发，引出信号的数学模型，然后自然而然地过渡到对系统的理解。这种由具象到抽象的讲解方式，让我更容易产生共鸣，也更容易理解DSP研究的对象和目的。在讲解线性时不变系统（LTI系统）时，作者通过大量图示和实例，清晰地展示了系统的输入、输出以及系统本身的特性，这让我对“系统”这个概念有了更深刻的认识。 此外，这本书在介绍一些关键的信号处理工具时，也显得非常考究。比如，在讲解傅里叶变换的时候，作者不仅给出了时域和频域的对应关系，还重点阐述了傅里叶变换在信号分析中的作用，例如如何通过频域信息识别信号的频率成分、去除噪声等。这种强调“为什么”和“用在哪里”的讲解方式，让我能够更好地理解这些数学工具的实用价值，从而更有动力去深入学习。书中的数学推导过程也显得非常严谨，但同时又考虑到读者的接受能力，很多关键步骤都会有详细的文字解释。 本书的习题部分也设计得非常精妙。我发现，除了传统的计算题和概念题，书中还包含了一些需要学生进行一定程度的分析和设计的题目。这些题目往往能够引导学生将理论知识应用于实际场景，去思考如何设计一个滤波器，或者如何分析一个信号的频谱特征。我通过完成这些习题，不仅巩固了书中的知识点，还培养了初步的工程设计思维，这对于我这个未来的工程师来说，是非常宝贵的锻炼。 总的来说，这本书是一本非常扎实且具有启发性的DSP教材。它在内容组织、讲解方式、理论深度以及实践导向上都做得非常出色，是一本不可多得的理工科本科生教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！作为一名苦苦挣扎于数字信号处理（DSP）概念的学生，我之前尝试过几本教材，但总感觉要么过于抽象，要么讲解不够深入，难以真正理解背后的原理。这本《数字信号处理导论》第二版，从一开始就给我一种踏实可靠的感觉。作者胡广书的叙述方式非常清晰，就像一位经验丰富的老师，一步步引导你进入DSP的世界。他没有一开始就丢给你一堆复杂的公式和定理，而是从最基础的概念入手，比如信号的分类、采样定理等，这些看似简单但至关重要的概念，他都讲解得鞭辟入里，让我能快速建立起对DSP的整体认知。 而且，这本书的数学推导过程也做得非常到位。DSP理论高度依赖数学，以往很多书在这方面要么省略过多，要么过于晦涩。但这本书在推导复杂公式时，会详细解释每一步的意义和逻辑，并且经常会引用一些直观的比喻或者图示来辅助理解，这对于我这种数学基础相对薄弱的学生来说，简直是救星。例如，在讲解傅里叶变换时，作者不仅仅是给出了公式，更是通过分析不同信号在时域和频域的表现，让我们直观地感受到变换的作用，以及它如何揭示信号的内在规律。这种循序渐进、注重理解的讲解方式，让我不再惧怕数学，反而开始享受理解公式背后的数学之美。 让我印象深刻的还有书中丰富的例子和习题。理论知识的掌握离不开实践，这本书在这方面做得非常出色。每一个章节的末尾都配有大量不同难度和类型的习题，从概念性的选择题到需要动手计算的综合题，涵盖了本章的各个知识点。我最喜欢的是其中一些带有详细解答的例题，它们不仅展示了如何应用所学知识解决实际问题，还提供了多种解题思路和技巧，这让我能够从中学习到更有效的学习方法。我经常会在做完习题后，对照例题进行复盘，这不仅巩固了知识，还极大地提升了我独立解决问题的能力。 这本书的排版和设计也值得称赞。纸张质量很好，印刷清晰，文字大小适中，阅读起来非常舒适，即使长时间阅读也不会感到疲惫。书中的图表绘制得也非常规范和美观，清晰地展示了信号波形、频谱图等关键信息，这对于理解抽象的DSP概念非常有帮助。我特别喜欢书中对一些复杂系统框图的绘制，它们能够简洁明了地呈现各个模块的功能和连接关系，让我能一目了然地把握整个系统的运作流程。这种精良的制作，不仅提升了阅读体验，也体现了出版社的专业水准。 总而言之，这本书就像一本精心打磨的工具书，既有深度又不失广度，尤其适合作为理工科本科生学习DSP的入门教材。它不仅传授了扎实的理论知识，更重要的是培养了我们分析问题、解决问题的能力。我感觉自己通过这本书，对DSP的理解迈上了一个新的台阶，也对未来的学习和研究充满了信心。这绝对是一本值得我反复阅读和珍藏的经典教材。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理导论》第二版，给我最深刻的印象就是它的“工程导向”。作为一名正在学习DSP的理工科学生，我最希望看到的是能够将理论知识与实际工程应用紧密结合的书籍，而这本书恰恰做到了这一点。胡广书老师在编写这本书时，显然是充分考虑到了学生的学习需求和未来在工程实践中会遇到的问题。 书中在讲解诸如滤波器设计、采样与恢复等关键内容时，并非仅仅停留在理论层面，而是花费了大量的篇幅去介绍这些概念在实际工程中的应用，例如在通信系统、音频处理、图像处理等领域的具体实现。作者通过引入一些简化的工程模型，让我能够直观地理解DSP技术是如何解决实际工程难题的。例如，在讲解数字滤波器的设计时，书中不仅给出了几种常见的滤波器设计方法（如巴特沃斯、切比雪夫），还解释了不同类型滤波器在实际应用中的优缺点，以及如何根据工程需求进行选择。 而且，这本书的数学讲解风格也非常讨喜。虽然DSP涉及大量的数学工具，但作者在推导过程中，始终不忘紧密联系物理意义和工程直觉。例如，在解释离散傅里叶变换（DFT）时，作者不仅仅是给出了公式，更深入地探讨了DFT是如何从连续傅里叶变换（FT）演变而来，以及它们在采样信号处理中的作用和局限性。这种对数学工具“来龙去脉”的清晰梳理，让我能够更好地理解其背后的原理，而不是死记硬背公式。 书中的图表质量也是非常高的。清晰的框图、直观的信号波形图、精确的频谱图，这些都极大地帮助我理解了抽象的DSP概念。我尤其喜欢书中对一些关键算法的流程图展示，它们能够将复杂的算法步骤以一种非常易于理解的方式呈现出来，让我能够清晰地把握算法的逻辑。 此外，这本书的习题设计也充分体现了其工程导向。除了理论性的题目，书中还包含了不少与实际工程问题相关的设计型题目。完成这些题目，让我能够将所学的理论知识应用到解决实际问题中，极大地锻炼了我的工程实践能力。 总的来说，这本书是一本非常出色的DSP教材，它不仅为我提供了坚实的理论基础，更重要的是培养了我将DSP理论应用于工程实践的能力。这本书是我在学习DSP道路上不可多得的良师益友。