正版 数字信号处理导论 第二版2版 9787302315346 胡广书 为理工科本科生的教材及参考 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：29216764912

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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探索信息时代的基石：信号与系统的奥秘 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据和信号所包围。从收音机里的广播、电视里的画面，到手机里的语音通话、互联网上的数据传输，再到医学影像的诊断、工业生产的自动化控制，无一不依赖于对信号进行高效、精确的处理。信号，是信息的载体；而信号处理，则是提取、理解、转换和利用这些信息的核心技术。掌握信号处理的原理和方法，就如同掌握了打开信息宝库的金钥匙，能够洞察现象背后的本质，创造出更智能、更便捷的未来。 本书将带领您踏上一段深入探索信号与系统奥秘的旅程，为您构建坚实的理论基础，并激发您在这一领域进行创新的潜能。我们关注的重点将是那些支撑现代通信、控制、测量、成像等诸多高科技领域的基础理论和核心技术，旨在为您提供一个系统、严谨的学习框架。 一、 信号的本质与分类：认识信息的语言 首先，我们需要深刻理解“信号”究竟是什么。从数学的角度看，信号可以被视为一个或多个自变量的函数，其中自变量通常代表时间和空间。例如，一段音频信号就是一个随时间变化的电压信号，一张黑白图像可以看作是一个二维空间上的亮度信号。 我们将从信号的基本特性入手，探讨其分类。这包括： 连续时间信号与离散时间信号： 现实世界中的许多信号是连续变化的，如声音、温度。而数字信号处理的核心在于处理在时间或空间上采样后得到的离散信号。理解这两种信号之间的转换关系，以及采样定理在其中扮演的关键角色，是理解数字信号处理的基础。 周期信号与非周期信号： 周期信号以固定的模式重复出现，其分析往往可以利用傅里叶级数等工具。非周期信号则没有这种规律性，其分析则需要借助傅里叶变换。 能量信号与功率信号： 信号的能量和功率是衡量信号强弱的重要指标。能量信号在整个时间或空间上具有有限的总能量，而功率信号则在平均意义上具有有限的平均功率。这个区分在信号的表示和分析方法上有着重要影响。 偶信号与奇信号： 信号的对称性也是一个重要的分析工具。偶信号在时间（或空间）反转后与其本身相同，奇信号在时间（或空间）反转后与其本身符号相反。这两种信号在许多信号分解和分析中具有特殊的性质。 确定性信号与随机信号： 确定性信号的未来值可以完全预测，例如一个标准的正弦波。而随机信号的未来值具有不确定性，其分析需要借助概率论和统计学的方法，这在通信系统、噪声处理等领域至关重要。 通过对这些信号类型的深入理解，您将能够灵活地运用不同的数学工具来描述和分析各种实际信号。 二、 系统的分析与表示：理解信息处理的机制 信号的价值在于其所承载的信息，而“系统”则是处理、转换、增强或提取这些信息的“机器”或“过程”。理解系统的特性和工作原理，是进行信号处理的前提。我们将重点关注以下系统概念： 线性时不变（LTI）系统： 这是信号处理中最重要的一类系统。线性系统满足叠加原理和齐次原理，即输入信号的线性组合会产生输出信号的相同线性组合。时不变系统是指系统的特性不随时间（或空间）的推移而改变。LTI系统的分析工具非常成熟，如卷积、频率响应等，是理解许多高级信号处理算法的基础。 系统的时域表示： 卷积是LTI系统在时域中的核心运算。通过输入信号与系统的冲激响应（单位脉冲信号作为输入时系统的输出）进行卷积，可以得到系统的输出信号。掌握卷积的计算和理解其物理意义，是理解系统如何影响信号的关键。 系统的频域表示： 傅里叶变换将信号从时域转换到频域，揭示了信号的频率成分。在频域中，LTI系统的分析尤为简便。系统的频率响应描述了系统对不同频率信号的放大或衰减作用，这对于设计滤波器、理解系统稳定性至关重要。 系统的复频域表示（拉普拉斯变换）： 拉普拉斯变换是傅里叶变换的推广，能够处理更广泛的信号类型，特别是瞬态响应和系统稳定性分析。它将信号和系统映射到一个复平面，为系统分析提供了更强大的工具。 系统的离散时间域表示（Z变换）： 对于离散时间系统，Z变换是其在复频域的有力分析工具，与拉普拉斯变换在连续时间系统中的作用类似。Z变换在数字信号处理、数字控制等领域扮演着核心角色。 系统稳定性： 一个稳定的系统，其输出不会随着时间的推移而无限增长。系统稳定性分析对于保证系统的可靠运行至关重要，特别是在反馈控制系统中。 三、 信号的变换与分析：揭示信息的深层结构 为了更深入地理解信号的内在规律，并为有效的处理奠定基础，我们需要掌握各种信号变换的方法。 傅里叶级数与傅里叶变换： 傅里叶级数可以将周期信号分解为一系列正弦和余弦函数的叠加，揭示其频率成分。傅里叶变换则是其对非周期信号的推广，能够分析任意信号的频谱。理解傅里叶变换的性质，如线性性、时移性、频移性、卷积定理等，对于分析和设计各种信号处理系统至关重要。 卷积： 如前所述，卷积是LTI系统分析的核心，它描述了输入信号通过系统后如何被“平滑”或“塑造”。我们将深入理解卷积的计算方法及其在时域和频域中的对应关系。 拉普拉斯变换与Z变换： 作为傅里叶变换的推广，拉普拉斯变换和Z变换在处理瞬态响应、系统稳定性以及系统函数的概念上提供了强大的工具。理解它们与傅里叶变换的联系以及它们各自的应用场景，将使您能够应对更广泛的工程问题。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 在数字信号处理中，我们处理的是离散时间信号。离散傅里叶变换（DFT）是将离散时间信号的有限长度样本进行频谱分析的方法。而快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算DFT的算法，极大地加速了信号的频谱分析，是现代数字信号处理的核心算法之一。 四、 滤波器设计与应用：塑造信号以提取所需信息 滤波器是信号处理中最基本也是最重要的工具之一，其作用是从含有噪声的信号中提取出我们感兴趣的成分，或者改变信号的某些特性。 滤波器的基本概念： 滤波器根据其频率响应特性，可以分为低通滤波器（允许低频通过，阻止高频）、高通滤波器（允许高频通过，阻止低频）、带通滤波器（允许特定频带通过）和带阻滤波器（阻止特定频带通过）。 模拟滤波器与数字滤波器： 我们将探讨模拟滤波器（由电阻、电容、电感等模拟元件构成）和数字滤波器（由数字运算实现）的设计原理和区别。 滤波器分类： 常见的滤波器类型包括巴特沃斯滤波器（通带内幅度响应最平坦）、切比雪夫滤波器（在通带或阻带内有纹波）、贝塞尔滤波器（近似线性相移，适用于信号的暂态响应）。 设计方法： 掌握常用的滤波器设计方法，如巴特沃斯、切比雪夫等滤波器的设计流程，以及如何根据性能指标（如截止频率、阻带衰减、通带纹波）选择合适的滤波器类型和阶数。 滤波器在实际中的应用： 滤波器在音频处理（降噪、均衡）、图像处理（锐化、模糊）、通信系统（信道滤波）、生物医学工程（心电信号滤波）等领域有着广泛的应用。 五、 抽样与量化：从模拟到数字的桥梁 数字信号处理的核心在于处理离散化的信号。因此，理解信号从模拟域到数字域的转换过程至关重要。 抽样定理（奈奎斯特-香农采样定理）： 这是数字信号处理的基石。该定理指出，一个带限信号，只要其最高频率低于采样频率的一半，就可以通过以该采样频率进行抽样来精确地恢复原始信号。我们将深入探讨采样频率、奈奎斯特频率以及欠采样和过采样的概念。 量化： 抽样得到的离散时间信号的幅度仍然是连续的。量化过程是将这些连续的幅度值映射到有限个离散的数值级别。量化误差是数字信号处理中固有的误差，我们将探讨不同量化策略（如均匀量化、非均匀量化）及其对信号精度的影响。 模数（A/D）和数模（D/A）转换器： A/D转换器将模拟信号转换为数字信号，D/A转换器则将数字信号转换为模拟信号。理解它们的工作原理和关键参数（如分辨率、转换速率）对于实际的数字信号处理系统至关重要。 六、 现代信号处理的前沿展望 除了上述基础内容，本书还将触及一些现代信号处理的前沿领域，为您打开更广阔的视野： 相关理论： 信号之间的相似性度量，在信号检测、模式识别、通信同步等领域有重要应用。 功率谱密度： 描述信号功率在不同频率上的分布，对于分析随机信号的特性至关重要。 短时傅里叶变换（STFT）与小波变换： 能够同时提供信号的时间和频率信息，适用于分析非平稳信号，如语音、音乐等。 自适应信号处理： 能够根据信号的变化自动调整其参数，在噪声消除、回声消除、系统辨识等领域发挥重要作用。 学习路径与建议 本书旨在为理工科本科生提供一个全面、深入的信号与系统学习体验。我们建议您在学习过程中： 1. 重视数学基础： 信号处理高度依赖于数学工具，特别是微积分、线性代数、复数理论以及概率论。请确保您的数学基础扎实。 2. 理论与实践结合： 信号处理不仅是理论，更需要实践。我们鼓励您结合相关的软件工具（如MATLAB、Python）进行仿真和实验，将理论知识应用于实际问题。 3. 积极思考与提问： 学习过程中遇到疑问时，积极思考并查阅资料，或与同学、老师交流讨论，深入理解概念。 4. 建立知识体系： 信号与系统是一个相互关联的学科，理解各部分之间的联系，构建完整的知识体系，有助于更高效地学习和应用。 掌握信号与系统的理论和方法，将为您在未来的学习和职业生涯中打下坚实的基础，使您能够更好地理解和创造这个日益依赖于信息技术的数字世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量真心不错，拿在手里沉甸甸的，很有质感。封面设计虽然不算惊艳，但胜在简洁大方，符合理工科教材一贯的风格。开本大小也比较合适，不像有些大开本的书籍那样不好携带。印刷方面，字迹清晰，排版紧凑但又不显得拥挤，阅读起来不会有压迫感。我尤其喜欢它采用的纸张，有点偏黄，对眼睛比较友好，长时间阅读也不容易疲劳。封底的条形码和书号信息也都很完整，看起来就是一本正规出版的书籍。整体而言，在物质层面，这本书给我留下了相当不错的印象，感觉对得起它的价格。

评分☆☆☆☆☆

虽然还没深入学习，但翻阅了一下目录和一些章节的开头，感觉编写思路还是比较清晰的。对于初学者来说，应该能够提供一个比较系统的入门路径。一些基础概念的引入和讲解，看起来循序渐进，没有一下子抛出过于复杂的理论。书中穿插的一些图示和例子，也能够帮助理解抽象的概念。看得出来作者在内容的组织和逻辑性上是花了不少心思的，希望后续的学习能验证这一点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排上，给我一种比较扎实的感觉。从最基本的一维信号入手，逐步过渡到多维信号，再到更复杂的处理技术，这种递进式的学习方法对于建立扎实的理论基础非常有帮助。感觉它没有跳过一些关键的细节，而是试图把每一个知识点都讲透。虽然我才刚开始接触，但已经能预见到，如果要深入研究某个具体方向，这本书提供的基础知识会是坚实的后盾。

评分☆☆☆☆☆

在学习过程中，我尝试对照着其他一些资料来理解书中的某些内容。这本书在讲解一些核心概念时，往往会提供多个角度的解释，或者引用不同学者的观点，这对于拓宽思路非常有益。有时候，书中看似简单的一句话，背后可能蕴含着深厚的理论基础，需要仔细体会。这种严谨的学术风格，对于培养批判性思维和深入探究问题的能力，是很有价值的。

评分☆☆☆☆☆

对于一本理工科教材来说，这本书的内容深度和广度都相当可观。它不仅覆盖了数字信号处理的基本理论，还涉及了一些前沿的应用领域。虽然我个人目前还处于初学阶段，可能无法完全掌握所有内容，但它无疑为我提供了一个很好的起点和方向。即使在未来，这本书也可能成为我解决实际问题时，一个重要的参考工具。