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周利清苏菲罗仁泽 著

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• 数学
• 傅里叶变换
• 滤波
• 第三版

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563529483

商品编码：29358194179

包装：平装

出版时间：2012-06-01

基本信息

书名：数字信号处理基础(第3版)

定价：42.00元

作者：周利清苏菲罗仁泽

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2012-06-01

ISBN：9787563529483

字数：

页码：

版次：3

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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这本《数字信号处理基础(第3版)》是作者周利清、苏菲、罗仁泽在长期从事数字信号处理方面的教学和科研工作的基础上，为本科生所编写的数字信号处理课程的教材，该书只包含本科生应该掌握的数字信号处理的基本知识。作者力求在对数字信号处理的基本原理、基本概念、基本算法融会贯通、深入理解的基础上，将这些知识系统、深入浅出、透彻清楚地进行讲解，做到有理、有据、有条理，数学推导正确，逻辑关系清楚，以使读者容易理解和掌握，并且便于教学和自学。希望读者在学习这本教材所建立的坚实基础上，能够更好地去学习数字信号处理的其他更深入的内容，或者能够将这些知识很好地投入实际应用。

内容提要

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“数字信号处理”是各高等院校电子类专业和通信类专业学生的一门非常重要的专业基础课。周利清、苏菲、罗仁泽编著的《数字信号处理基础(第3版)》阐述了离散系统的性质、离散信号的各种变换；深入讲解了DFT的原理及其性质，讨论了用DFT求线性卷积和进行分段卷积的方法；阐述了各种FFT算法；详细论述了IIR数字滤波器的原理和设计方法；分析了线性相位FIR滤波器的实现条件和重要性质以及设计方法；详细讨论了IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的各种结构及其优缺点；讨论了数字信号处理中的有限字长效应。此外，在每一章之后，加入了与本章所涉及的内容有关的Matlab方法、程序、函数等，使读者可以利用Matlab得到的结果来帮助和验证自己对于原理的理解。《数字信号处理基础(第3版)》系统、深入浅出、透彻清楚地讲解了数字信号处理的基本理论、基本概念和基本算法，数学推导严谨，逻辑关系清楚，以使得读者便于理解、掌握，并且便于自学。这本书不但可以作为本科生的教材，还可以为从事数字信号处理工作的技术人员自学所

目录

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章 数字信号处理概述(绪论) 1.1 信号的分类 1.2 数字信号处理 1.3 数字信号处理的优越性 1.4 数字信号处理的3种方式 1.5 数字信号处理的两大方法第2章 离散系统的性质和离散信号的变换 2.1 抽样和内插 2.1.1 抽样 2.1.2 内插 2.2 离散时间信号 2.2.1 离散时间信号序列 2.2.2 常用序列 2.3 离散系统及其线性和时不变性 2.3.1 离散系统的定义及其单位抽样响应 2.3.2 离散系统的线性 2.3.3 离散系统的时不变性 2.3.4 线性时不变系统 2.4 离散信号的线性卷积 2.4.1 离散线性卷积的定义 2.4.2 离散线性卷积的计算 2.5 离散系统的因果性和稳定性 2.5.1 因果性 2.5.2 稳定性 2.6 离散信号的傅里叶变换 2.6.1 问题的提出 2.6.2 傅里叶变换对的推导 2.6.3 离散信号傅里叶变换的性质 2.6.4 线性时不变系统的频率响应 2.7 离散信号的z变换 2.7.1 z变换的定义及其收敛域 2.7.2 z变换的性质 2.7.3 z反变换 2.7.4 z变换与傅里叶变换的关系 2.8 离散系统的差分方程、系统函数及其零极点 2.8.1 离散系统的差分方程 2.8.2 离散系统的系统函数 2.8.3 系统函数的零极点 2.8.4 线性时不变因果系统的稳定性 2.9 Matlab方法 2.9.1 常用序列及序列运算的Matlab实现 2.9.2 离散信号变换的Matlab实现 习题第3章 离散傅里叶变换(DFT) 3.1 离散傅里叶级数(DFS)及其性质 3.1.1 周期序列DFS的推导 3.1.2 DFS的性质 3.2 离散傅里叶变换(DFT)及其性质 3.2.1 DFT的导出 3.2.2 DFT的性质 3.3 z变换与DFT的关系 3.3.1 由z变换得到DFT 3.3.2 由DFT得到z变换 3.3.3 频率分辨率 3.4 用DFT求线性卷积 3.4.1 循环卷积与线性卷积的关系 3.4.2 用DFT求线性卷积 3.5 分段卷积 3.5.1 重叠相加法 3.5.2 重叠保留法 3.6 Matlab方法 3.6.1 利用Matlab计算信号的DFT和IDFT 3.6.2 序列循环移位的Matlab实现 3.6.3 循环卷积的Matlab实现 3.6.4 利用DFT计算线性卷积的Matlab实现 3.6.5 分段卷积的Matlab实现 习题第4章 快速傅里叶变换(FFT) 4.1 引言 4.1.1 DFT的矩阵表示及其运算量 4.1.2 Wnk N因子的特性 4.2 基2时间抽选的FFT算法 4.2.1 算法推导 4.2.2 算法特点 4.2.3 关于FFT算法的计算机程序 4.3 基2频率抽选的FFT算法 4.4 快速傅里叶反变换 *4.5 线性调频z变换算法 4.5.1 基本原理 4.5.2 算法的要点 4.5.3 算法的特点 4.6 实序列的FFT的高效算法 4.6.1 两个长度相同的实序列 4.6.2 一个2N点的实序列 4.7 Matlab方法 4.7.1 利用Matlab计算FFT 4.7.2 用Matlab实现有限长序列的Chirp z变换 习题第5章 IIR数字滤波器的原理及设计 5.1 滤波器概述 5.1.1 数字滤波器与模拟滤波器 5.1.2 两大类数字滤波器 5.1.3 数字滤波器的设计步骤 5.2 IIR数字滤波器概述 5.2.1 IIR数字滤波器的差分方程和系统函数 5.2.2 IIR数字滤波器的设计方法 5.2.3 借助于模拟滤波器的理论和方法的设计原理 5.3 模拟低通滤波特性的逼近 5.3.1 Butterworth低通滤波特性的逼近 5.3.2 Chebyshev低通滤波特性的逼近 5.3.3 Cauer低通滤波特性简介 5.3.4 3种滤波器的比较 5.3.5 滤波器图表法设计 5.4 冲激响应不变法 5.4.1 冲激响应不变法的变换方法 5.4.2 模拟滤波器与数字滤波器的频率响应之间的关系 5.4.3 z平面与s平面的映射关系 5.5 双线性变换法 5.5.1 双线性变换关系的导出 5.5.2 s平面与z平面的映射关系 5.5.3 频率预畸变 5.5.4 双线性变换法的特点 5.6 数字滤波器的变换 *5.7 IIR数字滤波器的优化设计 5.7.1 误差判别准则 5.7.2 优化算法 5.8 Matlab方法 5.8.1 利用Matlab实现模拟滤波器的设计 5.8.2 冲激响应不变法的Matlab实现 5.8.3 双线性变换法的Matlab实现 5.8.4 用Matlab实现数字滤波器的设计 习题第6章 FIR数字滤波器的原理及设计 6.1 FIR数字滤波器的差分方程、冲激响应、系统函数及其零极点 6.2 线性相位FIR滤波器 6.2.1 恒延时滤波 6.2.2 线性相位FIR滤波器满足的条件 6.2.3 线性相位FIR滤波器的特性 6.3 窗口法 6.3.1 基本原理 6.3.2 对频率响应的影响 6.3.3 常用窗函数 6.3.4 设计方法小结 *6.4 频率抽样法 *6.5 FIR数字滤波器的优化设计 6.5.1 切比雪夫等波纹逼近 6.5.2 加权切比雪夫逼近 6.5.3 Remez交换算法 6.6 Matlab方法 6.6.1 用Matlab进行基于窗函数的FIR数字滤波器的设计 6.6.2 用Matlab进行等波纹FIR滤波器的设计 习题第7章 数字滤波器的结构 7.1 数字网络的信号流图 7.1.1 信号流图及其有关概念 7.1.2 解代数方程组求节点变量之值 7.1.3 化简信号流图求系统函数 7.1.4 Mason公式 7.1.5 信号流图的转置 7.2 IIR数字滤波器的结构 7.2.1 直接型 7.2.2 正准型 7.2.3 级联型 7.2.4 并联型 7.3 FIR数字滤波器的结构 7.3.1 横截型 7.3.2 级联型 7.3.3 频率抽样型 7.4 FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的比较 7.5 用Matlab实现数字滤波器的结构 7.5.1 IIR数字滤波器的结构实现 7.5.2 FIR数字滤波器的结构实现 习题第8章 数字信号处理中的有限字长效应 8.1 概述 8.1.1 数字系统与有限字长效应 8.1.2 关于数的表示 8.1.3 量化误差 8.2 A／D变换的字长效应 8.2.1 量化效应的统计分析 8.2.2 线性时不变系统对量化噪声的响应 8.3 乘积误差的影响 8.3.1 IIR滤波器中乘积误差的影响 8.3.2 FIR滤波器中乘积误差的影响 8.4 系数的量化效应 8.5 极限环振荡 习题附录 A1 常用的数学知识 A1.1 傅里叶变换 A1.2 特殊函数 A2 LTI系统因果性的充分必要条件的证明 A3 复变函数中的一个积分的计算 A4 双线性变换法s平面与z平面的映射关系推导 A5 本书所用的符号、术语以及英文缩写词一览表参考文献注：目录中有“*”号的是选学的内容。

作者介绍

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文摘

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序言

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信号之海的导航者：深入探索数字信号处理的奥秘 在现代科技飞速发展的浪潮中，信息以惊人的速度膨胀，而这些信息的核心，无一不是由各式各样的信号构成。从我们耳畔悦耳的音乐、屏幕上生动的影像，到医疗设备精确的诊断、通信设备高效的连接，再到导航系统可靠的定位，数字信号处理（DSP）技术如同一个无形而强大的引擎，驱动着这一切的实现。它不仅仅是计算机科学和电子工程的一个分支，更是我们理解和驾驭海量信息、解锁未来科技无限可能性的关键钥匙。 想象一下，你手中握着的手机，能够瞬间将你的声音传递到世界的另一端；你使用的智能家居设备，能够根据你的习惯自动调节环境；你佩戴的健康监测手环，能够实时记录你的心率和睡眠质量。这一切的背后，都离不开数字信号处理技术的默默耕耘。它将模拟世界中连续变化的信号，转化为计算机能够理解和处理的离散数字序列，并对其进行精细的操作，提取有用信息，抑制噪声干扰，甚至创造出全新的信号。 从模拟到数字：一场思维的革命 在深入数字信号处理的奇妙世界之前，我们必须先理解它所要解决的核心问题：如何将我们所处的、充满连续变化的模拟世界，转化为数字世界进行高效处理。模拟信号，例如声音的声波、光线的亮度，它们在时间和幅度上都是连续的，拥有无限的信息量。然而，计算机无法直接处理这种连续性，它需要的是离散的、可以被量化的数值。 数字信号处理的第一步，便是对模拟信号进行采样。这就像是在一条连续的河流中，每隔一段时间取出一个水样。采样的频率，即每秒钟取样的次数，直接决定了我们能够捕捉到信号的哪些细节。根据著名的奈奎斯特-香奈尔采样定理，只要采样频率高于信号最高频率的两倍，理论上就可以完美地重构原始信号。 紧接着，我们还需要对采样得到的幅度值进行量化。这是一个将连续的幅度范围划分成有限个离散区间的过程。量化的精度，即每个区间的大小，决定了数字信号对原始模拟信号的逼真程度。量化精度越高，失真越小，但所需的存储空间和计算量也越大。 采样和量化完成后，原本连续的模拟信号就变成了我们熟悉的数字信号——一串串由0和1组成的二进制码。这串数字信号，就如同经过精心编码的信息，等待着被进一步加工和解读。 核心工具箱：离散傅里叶变换与卷积 一旦信号被数字化，我们就进入了数字信号处理的核心领域。在这里，我们拥有一系列强大的数学工具，能够帮助我们揭示信号的内在规律。其中，离散傅里叶变换（DFT）无疑是最具代表性的工具之一。 傅里叶变换的伟大之处在于，它能够将一个时域信号（即信号随时间变化的样子）分解成一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。想象一下，一首复杂的交响乐，傅里叶变换就像一个神奇的指挥家，能够分辨出其中每一个乐器演奏的音符和它们的组合方式。通过DFT，我们可以清晰地看到一个信号在不同频率上的能量分布，从而了解它的“频率构成”。这对于分析信号的频谱特性、识别噪声、以及设计滤波器至关重要。 DFT 的计算量较大，为了更高效地处理，人们发展出了快速傅里叶变换（FFT）算法。FFT 能够在更短的时间内完成 DFT 的计算，极大地提高了数字信号处理的效率，为实时处理复杂信号提供了可能。 另一个不可或缺的核心概念是卷积。卷积操作描述了一个系统对输入信号的响应。简单来说，如果你有一个“滤波器”（一个对信号有特定作用的系统），当你将一个输入信号通过这个滤波器时，输出信号就是输入信号与滤波器“冲激响应”（滤波器对一个瞬时脉冲的响应）的卷积。 卷积在数字信号处理中有着广泛的应用。例如，在图像处理中，卷积常用于图像的模糊、锐化、边缘检测等操作。在通信系统中，卷积可以用来模拟信道的效应，并设计均衡器来补偿信道的失真。理解卷积，就是理解一个系统如何“塑造”和“改变”信号。 滤波器：信号的“净化器”与“增强器” 在实际应用中，我们常常需要对信号进行“过滤”，去除不需要的成分，保留有用的信息。这就需要用到滤波器。滤波器就像一个精密的筛子，能够根据频率将信号区分开来。 根据滤波器的特性，它们可以分为多种类型： 低通滤波器：允许低频成分通过，抑制高频成分。常用于去除信号中的高频噪声，或者从图像中提取平滑的区域。 高通滤波器：允许高频成分通过，抑制低频成分。常用于检测信号中的快速变化，或者在音频处理中突出细节。 带通滤波器：允许特定频带内的信号通过，抑制其他频率的信号。在通信系统中，用于选择特定频段的信号。 带阻滤波器：抑制特定频带内的信号，允许其他频率的信号通过。常用于消除特定频率的干扰，例如电力线产生的 50Hz 噪声。 滤波器的设计，无论是无限冲激响应（IIR）滤波器还是有限冲激响应（FIR）滤波器，都需要深入的数学分析和算法实现。它们是数字信号处理中实现信号增强、噪声抑制、特征提取等功能的基石。 从理论到实践：DSP 在各领域的应用 数字信号处理技术并非空中楼阁，它早已渗透到我们生活的方方面面，并驱动着无数前沿技术的发展。 通信领域：从手机通信、无线网络到卫星通信，DSP 是实现高效、可靠通信的关键。它负责调制解调、信道编码、纠错、语音编码等，保证了信息的准确传输。 音频与影像处理：我们听到的高保真音乐、看到的清晰影像，都离不开 DSP 的功劳。MP3、AAC 等音频压缩技术，JPEG、MPEG 等图像视频压缩标准，以及各种音效处理、图像增强算法，都依赖于 DSP。 医疗影像：CT、MRI、超声波等医疗影像设备，通过 DSP 技术对采集到的原始信号进行处理，生成医生能够准确诊断的医学图像。 雷达与声纳：DSP 在雷达和声纳系统中扮演着至关重要的角色，用于目标检测、距离估计、速度测量等。 生物医学信号处理：心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的分析，也需要 DSP 技术来提取有用的生理信息。 工业控制与自动化：在工业生产中，DSP 技术用于电机控制、传感器数据处理、故障诊断等，提高生产效率和自动化水平。 人工智能与机器学习：在深度学习等人工智能领域，DSP 技术也常常作为预处理步骤，用于特征提取和降维，为模型的训练打下基础。 探索的意义：解锁信息的无限可能 学习数字信号处理，不仅仅是掌握一套数学工具和算法，更是培养一种洞察信息本质的能力。它让我们能够从纷繁复杂的信号中，抽丝剥茧，发现隐藏的规律；它赋予我们改变和塑造信号的能力，创造出更丰富、更智能的体验。 在这个信息爆炸的时代，对数字信号处理的深入理解，将成为解锁未来科技无限可能性的关键。它能够帮助我们更好地理解世界，更有效地利用资源，更智能地解决问题。无论是您是怀揣梦想的在校学生，还是寻求技术突破的行业专家，亦或是对前沿科技充满好奇的爱好者，踏入数字信号处理的殿堂，都将是一次充满挑战却收获丰厚的探索之旅。它将带领您穿越信号的海洋，成为驾驭信息时代的弄潮儿。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年从事信号分析工作的技术人员，我对《数字信号处理基础(第3版)》这部作品的关注，更多的是从其在实际应用层面的贡献度出发。我深知，理论的扎实是实践创新的基石，而一本优秀的“基础”教材，其价值往往体现在能否将复杂的理论与多样的实际场景巧妙地融合。我尤其好奇，在这一版的更新中，作者是否能够就一些经典的信号处理算法，例如FIR滤波器和IIR滤波器的设计，提供更为贴近当前工业界主流实践的案例？比如，在介绍窗函数法设计FIR滤波器时，能否结合具体的工程需求，如针对特定频率噪声的抑制，来演示如何选择合适的窗函数和滤波器阶数？在讲解IIR滤波器时，能否讨论一些在嵌入式系统或实时处理中常用的设计技巧和优化策略？此外，我非常关注书中在介绍现代信号处理技术时，是否能够体现出与时俱进的特点。例如，在数字水印、压缩感知、或者深度学习在信号处理中的应用等方面，是否能够有较为深入的阐述，并提供一些实际的项目应用方向的指引？我期望这本书不仅能提供理论上的深度，更能包含一些解决实际工程问题的思路和方法，从而能够帮助我们这些一线工程师不断提升技术能力，应对日益复杂的信号处理挑战。

评分☆☆☆☆☆

对于《数字信号处理基础(第3版)》这部作品，我内心充满了对理论深度和前沿性的好奇。作为一个对信号处理领域有着浓厚兴趣的研究生，我期待的“基础”教材，不仅要系统地梳理经典理论，更要能引领我洞察未来的发展趋势。我非常关注本书在“第3版”这一更新中，是否能够体现出对近年来快速发展的信号处理新理论和新方法的吸收。例如，在介绍自适应滤波时，除了传统的LMS算法，是否能够引入一些更先进的自适应滤波算法，如RLS算法，并阐述它们在收敛速度和稳定性方面的优势？在处理非平稳信号方面，我希望能够看到对时频分析工具，如小波变换，有更为深入的介绍，并结合一些实际应用场景，比如在故障诊断或生物信号分析中的应用。此外，我同样期待书中能够对一些新兴的交叉领域有所涉及，例如将机器学习的思想融入信号处理，如利用神经网络进行信号分类、去噪或特征提取。如果书中能够提供一些相关的理论基础和初步的实现思路，将对我个人的研究方向具有极大的指导意义。总而言之，我期望这本“基础”教材，能够提供给我一套扎实的理论支撑，同时激发我探索信号处理领域更深层次奥秘的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为数字信号处理领域的研究者和学习者带来了一股清新的空气。虽然我尚未有机会深入研读其内容，但从其严谨的命名“数字信号处理基础(第3版)”以及“基础”二字所蕴含的深刻含义，我便能预见到其内容将会是多么的扎实和全面。在我看来，一本优秀的“基础”教材，绝非仅仅堆砌公式和概念，更重要的是要能够引领读者构建起一套完整的认知体系。它应该像一位循循善诱的老师，能够将抽象的概念具象化，将复杂的理论生活化。比如，在介绍离散傅里叶变换（DFT）时，作者能否通过生动的实例，比如分析一段音乐的频谱，或者解释JPEG图像压缩的原理，来帮助读者理解DFT的核心思想？在阐述滤波器设计时，能否结合实际应用场景，如音频降噪、图像锐化等，来讲解不同滤波器类型的优缺点和适用条件？我非常期待这本书能够在这方面有所突破，用清晰易懂的语言，配以恰当的图示和代码示例，让原本枯燥的数学公式变得鲜活起来。更进一步，一本优秀的“基础”教材，也应该为读者指明进一步深入学习的方向。它不应该止步于介绍“是什么”，更要引导读者思考“为什么”以及“如何做”。例如，在介绍完基本的信号处理算法后，能否提及一些当前前沿的研究方向，如深度学习在信号处理中的应用，或者信号处理在通信、医疗、金融等领域的最新进展？这样的引导，对于激发学习者的兴趣，培养其独立研究能力至关重要。总而言之，我对这本书的期待，是它能成为一本不仅教授知识，更能启迪思维的“宝典”。

评分☆☆☆☆☆

从一个初学者的角度来看，对于《数字信号处理基础(第3版)》这部著作，我内心充满了无限的遐想和期待。坦白说，我之前接触过一些信号处理方面的资料，但总是感觉知识点零散，难以形成系统性的理解。这次得知有新版本的出现，我敏锐地捕捉到其中蕴含的“第3版”这个关键词。这意味着该书在经过前两个版本的沉淀后，一定是在内容上更加完善、在编排上更加优化，并且紧跟了时代发展的步伐。我尤其关注的是，它能否为我这样的新手提供一条清晰的学习路径？例如，在讲解傅里叶变换时，是否会从最基本的时域和频域概念入手，逐步深入到离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）？在采样定理方面，是否会用图示清晰地解释“奈奎斯特频率”的含义，以及欠采样和过采样的后果？我非常希望书中能够包含大量生动形象的例子，比如通过分析一段音频信号来理解其频谱特性，或者通过处理一张图片来体会滤波器的作用。如果书中还能提供一些编程示例，例如使用Python或MATLAB来实现一些基础的信号处理算法，那对我来说将是巨大的福音。我希望这本书能够用最通俗易懂的语言，将那些看似高深的数学概念解释清楚，让我不再畏惧信号处理这门学科，而是能从中找到乐趣，并为未来的深入学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这部《数字信号处理基础(第3版)》的出现，令我联想到了我在学习和研究过程中，对“基础”二字所能承载的深厚意义的理解。它绝不仅仅是知识的简单罗列，更是一种思维方式的塑造，一种解决问题的框架构建。对于“基础”教材，我的要求是它必须具有强大的逻辑性和系统性，能够让读者循序渐进地掌握核心概念。我希望这本书在介绍离散时间信号和系统的基本性质时，能够清晰地阐明其与连续时间信号和系统的区别和联系。在讲解Z变换时，我期待作者能够用生动的方式解释其在稳定性分析和系统频率响应方面的作用，而非仅仅停留于数学推导。更重要的是，我希望这本书能够展现出数字信号处理强大的普适性。它应该能够通过各种领域的实例，比如通信系统中的调制解调、音频信号的处理、图像信号的增强等，来展示数字信号处理在现代科技中的核心地位。这种普适性的展现，能够极大地激发读者的学习兴趣，并让他们认识到这门学科的广阔应用前景。我也期待书中能够包含一些关于算法的性能分析，例如时间复杂度、空间复杂度等，让读者在掌握算法的同时，也能对其效率有初步的认知，为后续的学习和研究打下坚实的基础。