数字信号处理 9787121047633 电子工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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蔡坤宝著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121047633

商品编码：29424739313

包装：平装

出版时间：2007-08-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：39.80元

作者：蔡坤宝著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2007-08-01

ISBN：9787121047633

字数：999600

页码：392

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.640kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统地阐述了数字信号处理所涉及的信号与系统分析和系统设计的基本理论、基本分析与设计方法、基本算法和处理技术。全书共10章，主要内容包括：离散时间信号与系统的基本概念，离散时间信号与系统的变换域分析，包括z变换和离散时间傅里叶变换、连续时间信号的抽样与重建，离散傅里叶变换及其快速算法(FFT)，数字滤波器实现的基本结构，IIR和FIR 数字滤波器的设计原理与基本设计方法，数字信号处理中的有限字长效应，多抽样率数字信号处理。本书配有多媒体电子课件、英文版教学大纲、习题指导与实验手册。
　　本书可以作为电子与通信相关专业的本科数字信号处理课程中英文双语教学的教材，或中文授课的英文版教学参考书，也可供从事数字信号处理的工程技术人员学习参考。本书尤其适合初步开展数字信号处理课程中英文双语授课的教师与学生选用。

目录

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作者介绍

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蔡坤宝，博士，重庆大学通信工程学院教授，信号与信息处理硕士学位点负责人。多年来致力于随机信号的产生与处理、生物组织粘弹性波动的有限元分析、现代信号处理及其应用和人工神经网络等方面的研究工作。十余年来，积极探索和实施中英文双语教学，现任重庆市级精品课程“信

文摘

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序言

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《信号的海洋：探索现代通信与传感技术》 在信息爆炸的时代，我们每天都在与无形的信号打交道。从智能手机的通话、无线网络的连接，到医学影像的诊断、天文望远镜的观测，乃至工业生产的自动化控制，无一不依赖于对信号的采集、分析、处理与传输。这些看不见的“语言”构成了现代社会的基石，而理解和驾驭它们，便是我们探索世界、提升生活品质的关键。《信号的海洋》旨在为读者打开一扇通往数字信号处理奇妙世界的大门，揭示隐藏在声音、图像、电波等万物背后的科学原理，以及它们如何被转化为可识别、可利用的信息。 本书并非一本枯燥的理论教材，而是以一种更具启发性和实践性的视角，带领读者遨游于信号的广阔海洋。我们将从信号的基本概念出发，逐步深入理解信号的本质——它们是物理现象在时间和空间上的映射，是信息的载体。这就像是学习一门新的语言，首先要认识最基本的字母和语法，了解信号的表示方式：离散与连续、周期与非周期、能量信号与功率信号。我们会看到，即使是最复杂的信号，也可以分解成简单的基本元素，这为后续的处理奠定了基础。 接着，我们将进入信号处理的核心领域。在这里，傅里叶分析将扮演至关重要的角色。这就像是拥有一副特殊的眼镜，能够让我们看到信号在不同频率上的“色彩”。我们将学习如何将信号从时域转换到频域，从而揭示其包含的频率成分。这对于理解声音的音高、图像的细节、射频信号的载波频率都至关重要。本书将生动地阐述傅里叶级数和傅里叶变换的原理，以及它们在信号滤波、频谱分析、调制解调等方面的广泛应用。例如，为何我们能够分辨出不同乐器的声音？为何收音机能够接收到特定的电台？这背后都离不开频域分析的力量。 离散时间信号处理是现代数字信号处理的基础。随着计算机技术的飞速发展，我们能够对信号进行精确的采样和量化，从而在数字世界中实现对信号的强大操控。本书将详细介绍采样定理，它告诉我们如何以足够的频率捕捉信号，而不丢失关键信息。我们会探讨量化误差，以及如何通过选择合适的量化位数来平衡信号的保真度和存储成本。数字滤波器是信号处理中最强大的工具之一。我们将深入了解FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的工作原理，学习如何设计它们来去除噪声、增强特定频率成分、或者提取有用信息。从音频降噪软件到图像锐化算法，数字滤波器的身影无处不在。 除了傅里叶分析，Z变换也是理解离散时间系统和信号分析的关键。它将离散时间信号从序列域转换到复频率域，为分析线性时移不变（LTI）系统提供了强大的数学工具。本书将清晰地解释Z变换的性质，并展示它如何与傅里叶变换联系起来，帮助我们理解系统的稳定性、频率响应等重要特性。我们还将接触到卷积运算，这是理解LTI系统如何响应输入信号的核心概念。通过卷积，我们可以预测一个系统在接收到特定信号时会产生怎样的输出，这对于系统设计和故障诊断具有重要意义。 数据压缩是另一个不可忽视的信号处理领域。在海量数据存储和传输的今天，如何高效地压缩信息，以节省带宽和存储空间，是技术发展的关键驱动力。本书将探讨多种数据压缩技术，包括无损压缩和有损压缩。我们会了解一些经典的压缩算法，如霍夫曼编码、算术编码，以及在图像和音频领域广泛应用的JPEG和MP3等压缩标准背后的基本原理。这使得我们能够以更小的文件体积，分享高质量的音视频内容。 模式识别与机器学习是数字信号处理的前沿应用。本书将简要介绍如何利用信号处理技术来提取特征，并将这些特征用于训练机器学习模型，从而实现对图像、语音、文本等数据的自动识别和分类。从人脸识别到语音助手，再到自动驾驶汽车的障碍物检测，这些令人惊叹的技术都离不开信号处理与机器学习的深度融合。我们将会触及一些基本的模式识别概念，以及它们在实际应用中的意义。 本书还将涉及信号在通信系统中的应用。从早期的模拟通信到如今的数字通信，信号处理技术扮演着核心角色。我们将探讨调制与解调的基本原理，了解如何将信息“打包”到载波信号中进行传输，以及如何再接收端将其“解包”出来。这包括AM、FM、ASK、FSK、PSK等各种调制方式，以及它们在不同通信场景下的优缺点。此外，我们还将了解纠错编码技术，它如何在信号传输过程中对抗噪声和干扰，确保信息的准确性。 在传感技术领域，信号处理同样是不可或缺的。各种传感器，如温度传感器、压力传感器、加速度计、摄像头等，都将物理量转化为电信号。对这些原始信号进行滤波、放大、特征提取等处理，才能得到有意义的数据。本书将通过一些实例，展示信号处理如何帮助我们从传感器获取的原始数据中挖掘出有价值的信息，从而实现环境监测、健康诊断、工业自动化等应用。 《信号的海洋》不仅仅是关于理论，更强调实践。本书将穿插一些具有启发性的实例，帮助读者理解抽象概念在现实世界中的应用。我们会探讨如何利用简单的数字信号处理工具来分析音频波形，如何对图像进行基本的增强处理，或者如何理解网络信号的传输过程。即使是那些对信号处理感到陌生的读者，也能通过这些生动的例子，逐渐体会到这门学科的魅力和实用价值。 本书的叙述风格力求清晰易懂，避免过多的晦涩术语，并尽量用形象的比喻来阐释复杂的概念。我们相信，通过循序渐进的学习，即使是初学者也能逐渐掌握数字信号处理的基本原理和方法，并从中获得探索和创新的乐趣。本书的最终目标是让读者能够以一种全新的视角来看待我们周围的世界——一个由无数信号交织而成的、充满信息和可能性的海洋。通过理解这些信号，我们不仅能够更好地理解科学技术的发展，更能为未来的创新和进步贡献自己的力量。 《信号的海洋：探索现代通信与传感技术》 是一场关于信息、科学与创造力的旅程，期待与您一同启航。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图质量，坦白讲，在当时的出版物中算是上乘的，但随着时间推移，再看现代印刷品，还是能看出一些时代痕迹。不过，这并不影响内容的清晰度。尤其值得称赞的是其对“有限长序列”和“圆周卷积”的讲解部分。在谈到DFT（离散傅里叶变换）时，很多教材仅仅是把DFT当作傅里叶级数的离散版本来介绍，却很少深入探讨其在实际计算中的周期延拓和泄漏问题。这本书在这方面做了非常细致的铺垫，用大量的图示清晰地展示了，当我们用FFT（快速傅里叶变换）算法去分析一个非周期的有限长信号时，如果不做零填充，频谱上会出现多么严重的“谱间干扰”。它还专门开辟了一个小节来讨论如何通过合理的加窗处理来最小化这种泄漏效应。对于从事频谱分析或者需要进行精确时频分析的工程师来说，这些细节是至关重要的，它们直接决定了最终结果的准确性。这种对计算误差根源的深入剖析，体现了作者深厚的学术功底和教学经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，那种略带年代感的理工科教材风格，一下子就把我拉回了大学时代。我拿到手的时候，第一感觉是它比我想象的要厚重一些，沉甸甸的，这通常意味着内容量是相当扎实的。我主要是被它在基础理论阐述上的严谨性所吸引的。比如，它在傅里叶变换和Z变换的引入部分，没有直接堆砌公式，而是花了相当大的篇幅去解释这些数学工具是如何从连续时间系统演化而来，动机是什么。这种“追根溯源”的讲解方式，对于我这种想弄明白“为什么是这样”而不是仅仅“知道是什么”的读者来说，简直是福音。很多市面上的教材，为了追求篇幅和速度，往往会跳过这些铺垫，导致初学者一上来就觉得DSP（数字信号处理）是天书。但这本书的作者显然非常体恤初学者，他用非常清晰的数学推导和恰到好处的物理意义类比，把那些抽象的概念，比如采样定理的实际限制、量化噪声的统计特性，描绘得一清二楚。尤其是对离散时间信号的表示，那种细节的把控，让我在重新学习时，感觉自己的理解一下子被提升了一个层次。它不是那种让你读完后只知道如何套公式的工具书，更像是一位循循善诱的老师，在你面前慢慢搭建起整个数字世界的基石。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理自适应滤波方面的内容时，体现了一种超越当时主流教材的先进性。在很多教材中，自适应滤波往往只停留在LMS（最小均方）算法的介绍和收敛性分析上，似乎就戛然而止了。但这本书则更进一步，它不仅详细推导了LMS算法的迭代公式，还引入了如归一化LMS（NLMS）以及更快的收敛算法的基本思想。最让我眼前一亮的是，它并没有将自适应滤波仅仅局限于回声消除或噪声消除的单一应用，而是扩展到了辨识和反卷积等更复杂的系统辨识问题上。书中对步长参数的选择与算法稳定性之间的微妙平衡进行了深入探讨，这对于实际调试一个自适应系统至关重要。我记得书中提到，过小的步长导致收敛缓慢，而过大的步长则可能导致震荡甚至发散，并提供了一些基于训练数据特性的经验性指导。这种对算法鲁棒性和实际操作性的关注，让这本书不仅是一本理论参考书，更像是一本实战指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，很大程度上取决于读者的数学基础和学习目的。对于完全的初学者，前几章关于序列和系统的基本概念可能需要多花点时间反复咀嚼，因为作者的逻辑链条非常紧密，任何一个环节的跳跃都可能导致后续理解困难。但如果你已经具备了基础的复变函数和线性代数知识，那么这本书的阅读体验将是极其流畅且富有启发性的。它成功地在“抽象数学模型”和“具体工程实现”之间架起了一座坚实的桥梁。例如，在讨论多相滤波器组和子带编码时，它巧妙地结合了滤波器组的完美重建特性，并提及了其在压缩感知领域的一些早期应用雏形。这种将传统DSP理论与新兴技术领域进行巧妙串联的能力，使得这本书的知识体系非常完备和具有前瞻性。它教会的不仅仅是处理信号的“术”，更是理解信号本质的“道”，这对于任何想在信号处理领域深耕的人来说，都是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我是在实际工程项目中遇到瓶颈后，重新拾起这本书来查漏补缺的。说实话，最初我最担心的是，这本书会不会过于侧重理论而缺乏实用的代码实现或者案例分析。但令人惊喜的是，它在滤波器设计那一章的处理方式非常精妙。它并没有直接给出FIR和IIR的全部设计公式，而是先用非常直观的图形工具，比如幅频特性图和相位响应图，来解释什么是理想滤波器，以及我们为什么需要近似。接着，它详细对比了窗函数法、频率采样法等几种FIR设计的优缺点，并重点分析了它们在实际工程中可能遇到的收敛性问题。更重要的是，它对IIR滤波器（特别是双线性变换法）的讨论深入到了一定的数学深度，比如预畸变（Pre-warping）的必要性，这在很多入门级读物中是被略过的细节。我印象特别深的是，书中通过一个具体的音频处理场景，展示了如何根据指标选择合适的滤波器结构，而不是简单地抛出一个“设计一个截止频率为XXX的巴特沃斯滤波器”的练习题。这种将理论与应用场景紧密结合的叙述方式，极大地增强了内容的实用性和可信度。