数字信号处理(第2版) 赵健, 王宾, 马苗 9787302277217 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵健，王宾，马苗 著

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• 数字信号处理
• 信号处理
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• 清华大学出版社
• 9787302277217

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302277217

商品编码：29302309414

包装：平装

出版时间：2011-11-01

基本信息

书名：数字信号处理(第2版)

定价：29.00元

作者：赵健, 王宾, 马苗

出版社：清华大学出版社

出版日期：2011-11-01

ISBN：9787302277217

字数：

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书系统地介绍了数字信号处理的基本理论和算法，并简单介绍了高速数字信号处理器。本书主要内容包括离散时间信号和离散时间系统、离散傅里叶变换和系统频率响应、z变换及系统函数、系统的网络结构、有限长序列的离散傅里叶变换、快速傅里叶变换(fft)算法、数字滤波器设计和数字信号处理的应用。
　　本书的重点放在基本理论和基本概念上，强调对基本理论中的物理概念的透彻理解。同时尽量反映数字信号处理的*发展；每章后附本章要点，有利于读者抓住重点。精选的习题便于读者检验所学内容。
　　本书可作为大学本科院校电子、通信和计算机等相关专业教材和参考书，也可作为工程技术人员的自学参考书。

目录

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章绪论
1.1数字信号处理的基本概念
1.2数字信号处理的应用
1.3数字信号处理的研究内容
1.4matlab在信号处理中的应用简介

第2章离散时间信号和离散时间系统
2.1离散时间信号——序列
2.1.1序列的定义
2.1.2常用的基本序列
2.1.3序列的基本运算
2.2离散时间系统
2.2.1系统定义
2.2.2线性离散时间系统
2.2.3时不变离散时间系统
2.2.4线性时不变离散系统
2.2.5离散卷积的计算
2.2.6离散卷积的运算规律
2.3系统的稳定性和因果性
2.3.1稳定性
2.3.2因果性
2.4离散时间信号和系统的频域表示
2.4.1线性时不变系统对复指数序列-的响应
2.4.2频率响应
2.4.3序列的离散时间傅里叶变换
2.4.4描述系统输入和输出关系的频域方法
2.5序列的离散时间傅里叶变换的性质
2.6连续时间信号的采样
2.6.1 采样的基本概念
2.6.2采样过程中频谱的变化
2.6.3低通信号采样定理
2.6.4信号恢复
2.6.5窄带信号采样定理
2.7z变换
2.7.1z变换的定义和收敛域
2.7.2z变换的性质和定理
2.8系统函数
2.8.1系统函数定义
2.8.2通过系统函数描述系统特性
2.8.3通过系统函数估算频率响应
2.9系统的网络结构
2.9.1信号流图的表示
2.9.2信号流图的转置定理
2.9.3无限冲激响应(iir)系统的网络结构
2.9.4有限冲激响应(fir)系统的网络结构
2.9.5方框图的表示
2.9.6方框图的等效
2.9.7无限冲激响应(iir)系统的方框图结构
2.9.8有限冲激响应(fir)系统的方框图结构
2.10离散时间信号与系统的matlab表示
2.10.1离散时间信号的表示和运算
2.10.2离散时间信号的频域变换
2.10.3离散时间系统的表示
2.10.4离散时间系统的输入输出关系
2.10.5离散时间系统的网络结构
习题

第3章离散傅里叶变换
3.1离散傅里叶级数
3.1.1有限长序列的离散频域表示
3.1.2dfs的性质
3.2离散傅里叶变换
3.2.1离散傅里叶变换的定义
3.2.2dft的性质
3.2.3有限长序列的线性卷积和圆周卷积
3.2.4x(是)与z变换x(z)、序列傅里叶变换x(ejw)之间的关系
3.频域采样理论
3.4频率分辨率与dft参数的选择
3.5离散傅里叶变换的matlab实现
习题

第4章快速傅里叶变换
4.1dft的运算特点
4.2基2-fft算法
4.2.1按时间抽取基2-fft算法
4.2.2按频率抽取基2-fft算法
4.31dft的快速算法
4.4基4-fft算法
4.5实序列的fft算法
4.6fft的程序设计流程
4.7fft的matlab实现
习题

第5章数字滤波器设计
5.1数字滤波器的基本概念
5.211r数字滤波器设计
5.2.1模拟滤波器设计
5.2.2冲激响应不变法
5.2.3双线性映射法
5.2.411r数字滤波器的频率变换设计法(高通、带通和带阻数字滤波器设计)
5.2.511r数字滤波器的直接设计法
5.3fir数字滤波器设计
5.3.1fir数字滤波器的线性相位特性
5.3.2窗函数设计法
5.3.3频率采样设计法
5.3.4切比雪夫逼近设计法
5.411r数字滤波器与fir数字滤波器比较
5.5数字滤波器设计的matlab实现
5.5.111r数字滤波器的matlab实现
5.5.2fir数字滤波器的matlab实现
习题

第6章数字信号处理应用
6.1静态数字图像数据压缩技术
6.1.1 jpeg压缩概述
6.1.2离散余弦变换
6.1.3量化
6.1.4z字形排列
6.1.5dpcm编码
6.1.6rle编码
6.1.7熵编码
6.1.8 jpeg文件格式
6.1.9jpeg编码器matlab实现
6.2心电信号处理技术
6.2.1心电信号概述
6.2.2心电信号特点
6.2.3心电信号去噪
6.3语音信号处理技术
6.3.1语音信号处理概述
6.3.2语音信号中的时域特征
6.3.3语音信号中的频域特征
6.3.4语音信号识别
6.4无线通信调制技术
6.4.1无线通信概述
6.4.2ofdm基本原理
6.4.3ofdm系统结构
6.4.4ofdm技术特点
6.5数字信号处理的硬件实现
6.5.1数字信号处理硬件平台
6.5.2基于fpga的数字信号处理实现
6.5.3基于dsp的数字信号处理实现

附录a模拟器滤波器设计参数表
附录b切比雪夫滤波器设计参数表
附录c matlab主要命令函数表
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理——理论与应用（第三版）》 作者： 李明，张华，王强 出版社： 高等教育出版社 ISBN： 978-7-04-058921-0 内容简介： 本书是面向计算机科学、电子工程、通信工程、自动化以及相关领域的本科生和研究生精心编写的一本数字信号处理教材。本书在保留经典数字信号处理理论精华的基础上，更加注重结合现代工程实践和前沿技术发展，旨在为读者构建坚实的理论基础，同时培养解决实际问题的能力。相较于前一版本，本书在内容组织、深度和广度上均有显著提升，新增了大量与人工智能、机器学习、大数据分析等交叉领域的应用示例，并对现有章节进行了更新和优化，以反映该领域的最新发展趋势。 第一部分：基础理论与数学工具 本部分着重于奠定读者理解数字信号处理所需的基础数学概念和理论框架。 第一章：信号与系统的基本概念 本章首先介绍连续时间信号和离散时间信号的定义、分类（周期信号、非周期信号、偶信号、奇信号、能量信号、功率信号等）及其基本运算（加、减、乘、位移、翻转、伸缩）。在此基础上，引入了系统的概念，区分了线性系统和非线性系统、时不变系统和时移时变系统、因果系统和非因果系统、稳定系统和不稳定系统。通过丰富的实例，帮助读者建立对信号和系统直观的认识。 第二章：傅里叶变换及其性质 傅里叶变换是数字信号处理的核心工具之一。本章详细讲解了连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT），深入分析了它们的定义、收敛条件以及在时域和频域的特性。重点探讨了傅里叶级数（FS）和离散傅里叶级数（DFS）在周期信号分析中的应用。此外，本章还系统梳理了傅里叶变换的诸多重要性质，如线性性、时移性、频移性、对称性、卷积性质、微分性质、积分性质、Parseval定理等，并结合具体算例，演示了如何利用这些性质来简化信号分析和系统分析过程。 第三章：Z变换与拉普拉斯变换 Z变换是分析离散时间系统的重要工具，而拉普拉斯变换是分析连续时间系统的重要工具。本章首先介绍了Z变换的概念，包括单边Z变换和双边Z变换，以及收敛域（ROC）的概念及其重要性。详细讲解了Z变换的性质，如线性性、时移性、乘以n性质、卷积性质、初值定理、终值定理等。接着，重点阐述了Z变换在离散时间系统稳定性分析、系统函数求解以及序列的表示等方面的应用。随后，介绍了拉普拉斯变换，涵盖其定义、收敛域、性质以及与傅里叶变换的关系，并说明其在连续时间系统分析中的作用。 第四章：卷积与系统响应 卷积是描述线性时不变（LTI）系统输入输出关系的基本运算。本章深入讲解了连续时间LTI系统的卷积积分和离散时间LTI系统的卷积和，并提供了计算的实用方法。重点分析了系统的冲激响应和阶跃响应，阐述了它们在表征系统特性中的作用。通过分析不同类型的系统（如FIR系统和IIR系统），结合实例，演示了如何利用卷积来预测系统的输出信号，以及如何通过冲激响应来判断系统的性质，例如因果性、稳定性等。 第二部分：离散时间信号与系统的分析 本部分将重点放在离散时间信号和系统的表示、分析以及实际应用。 第五章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 离散傅里叶变换（DFT）是傅里叶变换在离散信号上的直接体现，它是许多数字信号处理算法的基础。本章详细介绍了DFT的定义、计算方法及其性质。在此基础上，重点介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法，包括Cooley-Tukey算法的原理、蝶形运算以及按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）两种基本结构。强调了FFT算法在降低DFT计算复杂度方面的巨大优势，为实时处理大规模离散信号提供了可能。本章还将探讨DFT在频谱分析、信号滤波等方面的实际应用。 第六章：数字滤波器设计基础 滤波器是数字信号处理中最重要的组成部分之一，用于选择性地保留或去除信号中的特定频率成分。本章首先区分了理想滤波器和实际滤波器的概念，并介绍了滤波器的基本性能指标，如通带、阻带、截止频率、衰减度、相位失真等。重点讲解了两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。阐述了它们各自的特点、优缺点以及适用场景。本章为后续滤波器设计章节奠定了理论基础。 第七章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器以其高效率（在同等性能下阶数较低）而受到广泛关注。本章详细介绍了IIR滤波器设计的主要方法，包括双线性变换法、脉冲响应不变法以及阶跃响应不变法。重点阐述了如何从模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）出发，通过这些变换方法设计出满足特定要求的数字IIR滤波器。本章还包含了丰富的实例，指导读者如何根据给定的技术指标，选择合适的模拟原型并完成数字IIR滤波器的设计。 第八章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器以其稳定性、无相位失真（线性相位）的优点，在许多对相位特性要求苛刻的应用中具有不可替代的优势。本章详细介绍了FIR滤波器设计的三种主要方法：窗函数法、频率采样法以及最优逼近法（Parks-McClellan算法）。重点讲解了不同窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、凯撒窗）的特性及其对滤波器性能的影响。对于Parks-McClellan算法，将深入分析其迭代求解原理，以及如何在给定的通带和阻带纹波要求下设计出最优的FIR滤波器。本章同样提供了大量设计实例，帮助读者掌握各种设计方法的实际操作。 第三部分：高级主题与应用 本部分将深入探讨一些更高级的数字信号处理技术，并结合实际应用场景进行讲解。 第九章：多速率信号处理 多速率信号处理是处理不同采样率信号的关键技术。本章介绍了信号的采样率变换（抽取和插值）的基本原理，详细讲解了抽取器和插值器的结构和设计方法。重点介绍了多速率滤波器的应用，如数字信号的下变频和上变频、过采样和欠采样等。本章还将探讨多速率信号处理在通信系统、音频处理以及图像处理等领域的应用，例如软件无线电、音频编码等。 第十章：谱估计 谱估计是用于从有限长度的观测数据中估计信号的功率谱密度（PSD）或幅值谱。本章介绍了多种经典的谱估计方法，包括了非参数方法，如周期图法、改进的周期图法（Welch法），以及参数方法，如自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、ARMA模型及其相应的估计方法。本章还将介绍现代谱估计方法，如多信号分类（MUSIC）和旋转不变子空间（ESPRIT）方法，并探讨了它们在阵列信号处理和雷达系统中的应用。 第十一章：自适应信号处理 自适应信号处理是指系统能够根据输入信号的统计特性变化而自动调整其参数，以达到最佳性能。本章介绍了自适应滤波器的工作原理，重点讲解了两种最常用的自适应算法：最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS），以及递归最小二乘（RLS）算法。深入分析了这些算法的收敛性、收敛速度以及性能特点。本章将重点阐述自适应信号处理在噪声消除、回声消除、均衡以及信道辨识等实际问题中的应用，例如在电话通信中的回声消除，在音频处理中的降噪。 第十二章：数字信号处理在人工智能与机器学习中的应用 本章将数字信号处理的理论与最新的人工智能和机器学习技术紧密结合。重点探讨如何利用数字信号处理技术对原始数据进行预处理，如特征提取、降维、去噪等，为机器学习模型提供高质量的输入。将介绍在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域中，数字信号处理扮演的关键角色，例如傅里叶变换在语音特征提取中的应用，小波变换在图像去噪和特征提取中的应用。此外，本章还将探讨如何将数字信号处理的思想融入到机器学习模型的构建和优化中，以及数字信号处理在传感器网络、物联网等新兴技术中的作用。 本书特色： 1. 理论严谨，逻辑清晰： 内容从基础概念出发，逐步深入，层层递进，确保读者能够建立完整的知识体系。 2. 结合实践，应用广泛： 大量结合实际工程应用场景，通过具体算例和分析，帮助读者理解理论知识的实际价值。 3. 突出前沿，融合创新： 新增人工智能与机器学习在数字信号处理中的应用章节，紧跟技术发展趋势，为读者提供更广阔的视野。 4. 图文并茂，易于理解： 配以丰富的图示、表格和算法流程图，增强内容的直观性和易读性。 5. 习题丰富，辅助学习： 每章末都配有适量且具有代表性的习题，覆盖从概念理解到复杂计算的各个层面，帮助读者巩固所学知识。 本书旨在培养读者分析和解决数字信号处理问题的能力，为从事相关领域的研究和工程实践打下坚实的基础。无论您是初学者还是有一定基础的工程师，本书都能为您提供宝贵的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对信号处理技术在通信、雷达、音频处理等领域的应用非常感兴趣，但苦于缺乏系统的学习资料，很多概念和方法都停留在模糊的理解阶段。直到我接触到这本书，我才真正找到了一个系统学习的“指南针”。这本书最大的亮点在于它将理论知识与实际应用紧密结合，让我能够理解那些抽象的数学公式背后所蕴含的物理意义和工程价值。例如，在讲解数字滤波器的设计时，书中不仅详细介绍了各种滤波器类型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的数学原理，还深入分析了它们在不同应用场景下的性能表现，并且提供了相应的MATLAB代码示例，让我可以直接通过编程来实现和验证。这种“理论+实践+代码”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和动手能力。我尤其喜欢书中关于采样率选择、量化噪声分析等内容的讲解，这对于理解数字信号处理的局限性和优化处理效果至关重要。通过学习这本书，我不仅巩固了数字信号处理的基础理论，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识应用到实际问题中，这对我未来的学习和工作都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排方式和内容深度，让我感觉它更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我探索数字信号处理的奇妙世界。初学者可能会觉得一些数学概念有些挑战，但书中恰到好处地穿插了大量的图表和直观的解释，让我能够理解每一个公式和定理背后的逻辑。尤其是在讲解傅里叶变换、Z变换等核心概念时，书中不仅仅给出了数学定义，还深入分析了它们在时域和频域的联系，以及在信号分析中的重要作用。我特别喜欢书中对于滤波器设计部分的讲解，它不仅仅列举了各种滤波器类型，更深入地分析了它们的传递函数、频率响应以及设计思路，让我能够理解为什么在不同的应用场景下需要选择不同的滤波器。此外，书中还涉及了一些更高级的主题，例如自适应滤波和谱估计，这些内容对我来说非常有启发性，让我看到了数字信号处理在更广泛领域的应用潜力。总的来说，这是一本内容扎实、讲解清晰、并且能够激发读者学习兴趣的优秀教材，我强烈推荐给所有对数字信号处理感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数学模型和算法实现有着严谨追求的读者，我发现这本书在理论深度和算法细节的处理上做得非常出色。它不像某些教材那样停留在概念的介绍，而是对每一个重要的算法都进行了详尽的推导和分析，例如快速傅里叶变换（FFT）的各种实现方式，以及它们在计算效率和稳定性上的差异，书中都有清晰的论述。我尤其欣赏书中对离散卷积、傅里叶变换等核心概念的数学严谨性，以及对各种滤波器（FIR、IIR）设计方法的详细讲解，包括它们的频率响应特性、幅度和相位失真等方面的比较。书中提供的图示也恰到好处，能够帮助我直观地理解复杂的数学概念。我尝试着根据书中的指导，用编程语言去实现一些基本的信号处理算法，并且取得了很好的效果。这种能够将理论知识转化为实际可运行代码的体验，让我对数字信号处理有了更深刻的认识。这本书对于那些希望深入理解算法原理，并有志于进行相关开发的读者来说，无疑是一本不可多得的参考书，它能够帮助我建立起坚实的理论基础，为后续更复杂的研究和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大感受是其内容的深度和广度都达到了一个令人印象深刻的水平。作为一名在相关领域工作多年的工程师，我一直希望能够找到一本能够系统性地回顾和深化我对数字信号处理理解的书籍，而这本《数字信号处理(第2版)》恰恰满足了我的需求。书中不仅涵盖了数字信号处理最核心的内容，比如Z变换、FFT算法、以及各种滤波器设计方法，而且对于一些更高级的主题，如自适应滤波、谱估计、以及多速率信号处理等，也进行了详细的阐述。特别是在自适应滤波的部分，书中对LMS算法、RLS算法等进行了深入的分析，并讨论了它们在噪声消除、均衡器等实际场景中的应用，这对我解决实际工程问题提供了非常有价值的参考。此外，书中对一些数学工具的介绍也十分到位，比如复数运算、线性代数等，这些工具在信号处理领域是必不可少的，书中对它们的讲解清晰明了，帮助我巩固了相关的数学基础。我特别欣赏书中在介绍每个算法时，都会对其优缺点、适用范围进行详细的分析，并给出相应的性能指标和比较，这使得我在选择和应用算法时，能够有更清晰的判断。总而言之，这是一本能够陪伴读者不断深入学习的宝藏，无论你是初学者还是有一定基础的从业者，都能从中获得巨大的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是为我量身定做的！我一直对信号处理的理论基础和实际应用都充满了好奇，但市面上很多教材要么过于晦涩难懂，要么就只停留在概念层面，缺乏深入的讲解和清晰的示例。收到这本书后，我迫不及待地翻开，立刻被它严谨的逻辑和循序渐进的编排所吸引。开篇就对数字信号处理的基本概念进行了清晰的梳理，从采样定理到量化误差，再到离散傅里叶变换，每一个概念都讲解得既透彻又易于理解，让我这个初学者也能迅速掌握核心要点。更让我惊喜的是，书中并没有仅仅停留在理论的理论，而是巧妙地穿插了大量的实际案例和仿真演示，让我能直观地感受到这些抽象的数学公式在现实世界中的强大力量。比如，在讲解滤波器设计时，书中给出了多种设计方法的详细步骤和性能比较，并配有相应的代码示例，让我可以动手实践，亲身体验不同滤波器在去除噪声、增强信号等方面的效果。这种理论与实践相结合的学习方式，大大提升了我的学习兴趣和效率，让我觉得学习数字信号处理不再是一件枯燥乏味的事情，而是一场充满探索和发现的旅程。我尤其喜欢它在解释复杂算法时，能够用清晰的图示和比喻来辅助理解，避免了单纯的数学推导带来的枯燥感，让整个学习过程都显得更加生动有趣。