数字信号处理——原理、实现及应用 张立材,王民,高有堂 9787563526017 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张立材，王民，高有堂 著

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• 9787563526017

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563526017

商品编码：29572590379

包装：平装

出版时间：2011-05-01

基本信息

书名：数字信号处理——原理、实现及应用

定价：36.00元

作者：张立材,王民,高有堂

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2011-05-01

ISBN：9787563526017

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.481kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是系统讲述数字信号处理的基本原理、实现及应用的教材。本书主要讲述时域离散信号与系统的基本概念及时域和频域分析方法，重点讨论离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波器的基本概念与理论、数字滤波器的设计与实现方法，介绍模拟信号和数字信号处理的原理和方法、有关多采样率数字信号处理的基本理论和高效实现方法、数字信号处理的典型应用，结合各章例题和习题介绍MATLAB信号处理工具箱函数。
本书适合作为高等学校电子信息类专业和相近专业本科生的教材，也可作为相关专业科技人员的参考书。

目录

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章 离散时间信号与系统
　1.1 信号和信号处理
　　1.1.1 信号的特征与分类
　　1.1.2 典型的信号处理运算
　1.2 时域离散信号
1.2.1 时域离散信号的表示方法
1.2.2 典型的时域离散信号
1.2.3 周期序列
1.2.4 离散序列的时域运算
1.2.5 任意序列的单位脉冲序列表示
　1.3 时域离散系统
1.3.1 线性时不变离散系统
1.3.2 线性时不变离散系统输出与输入的关系
1.3.3 系统的因果性和稳定性
　1.4 常系数线性差分方程
1.4.1 N阶线性时不变系统的差分方程描述
1.4.2 线性常系数差分方程的递推解法
1.4.3 用MAT1AB求解差分方程
　1.5 模拟信号数字化处理方法
　 1.5.1 时域采样
　 1.5.2 采样在频域中的效应
　 1.5.3 模拟信号的恢复
　小结
　思考题
　练习题
第2章　时域离散信号的频域分析
第3章　离散傅叶变换
第4章　数字滤波器的算法结构
第5章　IIR数字滤波器的设计
第6章　FIR数学滤波器的设计
第7章　多采样率数字信息处理
第8章　数字信号处理的实现与应用举例
附录　MATLAB信号处理工具函数表
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：理论基础与工程实践》 引言 在信息爆炸的时代，数字信号处理（DSP）技术已经渗透到我们生活的方方面面，从手机通信、音频视频处理到医学影像、自动驾驶，无处不在。它赋予了我们分析、理解和操控数字信息的能力，是现代科技发展不可或缺的核心技术之一。本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理理论框架，并结合大量的工程实践案例，帮助读者掌握DSP的核心概念、算法实现及其在实际工程中的应用。我们力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到最佳平衡点，让读者不仅理解“为什么”，更能掌握“怎么做”。 第一部分：数字信号处理的基石——理论基础 第一章：信号与系统概述 本章将从最基础的概念出发，为读者构建对信号与系统的初步认知。我们将区分模拟信号与数字信号的本质区别，阐述数字信号产生的必要性以及数字信号处理所解决的核心问题。 信号的定义与分类： 深入探讨信号的数学表示，包括连续时间信号和离散时间信号，以及它们各自的特性。我们将介绍周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等关键分类，并举例说明其在不同领域的表现形式，如语音信号、图像信号、生物电信号等。 系统的定义与分类： 理解系统作为对信号进行处理的“黑箱”，我们将介绍线性系统、时不变系统、因果系统、稳定系统等重要性质。线性时不变（LTI）系统是数字信号处理的核心模型，我们将对其进行详细阐述，并介绍其重要的性质，如叠加性、齐次性。 卷积： 作为LTI系统分析的核心工具，我们将详细讲解离散卷积的定义、计算方法及其重要意义。通过丰富的实例，让读者理解卷积如何描述系统对输入信号的响应。 傅里叶级数与傅里叶变换： 傅里叶分析是理解信号频谱特性的关键。本章将介绍傅里叶级数用于分析周期信号的频谱，以及傅里叶变换用于分析非周期信号的频谱。我们将深入探讨信号的频率域表示，理解频率成分对信号特性的影响，以及傅里叶变换在信号滤波、频谱分析等方面的基础作用。 第二章：离散时间信号的时域与频域分析 在掌握了信号与系统的基本概念后，本章将聚焦于离散时间信号的深入分析。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 介绍DTFT的定义、性质及其与连续时间傅里叶变换（CTFT）的关系。我们将强调DTFT在描述离散信号的连续频率谱方面的作用，并讨论其在理论分析中的重要性。 傅里叶变换的性质： 详细阐述傅里叶变换的线性性、时移性、频移性、卷积性质、帕塞瓦尔定理等，并结合具体信号实例，展示这些性质在信号分析和处理中的实际应用。 离散傅里叶变换（DFT）： 介绍DFT的定义、计算方法及其与DTFT的关系。我们将重点分析DFT在计算机实现中的优势，并为后续快速傅里叶变换（FFT）的学习打下基础。 快速傅里叶变换（FFT）： 讲解FFT作为DFT的高效计算算法，将极大地加速信号的频谱分析。我们将介绍FFT的基本思想和原理，并分析其在实际工程中的巨大价值。 第三章：离散时间系统的时域与频域分析 本章将系统地分析离散时间系统的特性，并探讨其在频域中的表现。 系统函数与零极点分析： 介绍系统函数H(z)作为描述离散时间系统频率响应的复有理函数。我们将深入分析零点和极点在确定系统稳定性和频率响应中的作用，并绘制其在z平面上的分布图，以直观理解系统特性。 频率响应： 详细阐述离散时间系统的频率响应H(e^(jω))，它反映了系统对不同频率分量的增益和相位变化。我们将分析理想低通、高通、带通、带阻滤波器的频率响应特性，为设计滤波器奠定理论基础。 系统稳定性： 深入探讨离散时间系统的稳定性判据，包括因果稳定性和绝对可积性。我们将分析系统函数零极点位置与系统稳定性之间的关系。 差分方程与系统实现： 介绍差分方程作为离散时间系统的基本描述方式，并讲解如何根据差分方程实现系统，包括直接型、级联型、并联型等结构，为后续的软件和硬件实现提供指导。 第二部分：数字信号处理的实现——滤波与变换 第四章：数字滤波器的设计 数字滤波器是数字信号处理中最核心的应用之一，用于去除信号中的噪声、提取有用信息或改变信号的频谱特性。本章将重点介绍数字滤波器的设计方法。 滤波器分类： 区分无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。我们将分析这两种滤波器在性能、实现复杂度、稳定性等方面的优缺点，并根据具体应用场景进行选择。 IIR滤波器设计： 介绍几种常用的IIR滤波器设计方法，包括巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器。我们将讲解如何根据技术指标（如通带衰减、阻带衰减、过渡带宽度）选择滤波器类型和阶数，并展示其设计流程。 FIR滤波器设计： 介绍常用的FIR滤波器设计方法，如窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。我们将深入分析不同窗函数对滤波器频率响应的影响，并提供设计步骤和技巧。 滤波器设计软件与工具： 介绍常用的数字信号处理工具箱（如MATLAB的Signal Processing Toolbox）在滤波器设计中的应用，指导读者如何利用这些工具进行高效的设计与验证。 第五章：采样与量化 数字信号处理的前提是对模拟信号进行采样和量化。本章将深入探讨这两个关键过程。 采样定理： 详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，解释采样频率与信号最高频率之间的关系，以及欠采样可能导致的混叠（Aliasing）现象。我们将分析混叠的危害，并介绍抗混叠滤波器的作用。 采样过程的数学模型： 使用数学工具描述理想采样过程，并分析其在频域中的表现，即信号频谱的周期性延拓。 量化过程： 介绍量化误差的产生及其影响。我们将分析均匀量化和非均匀量化，并探讨不同量化位数对信号保真度的影响。 过采样与噪声整形： 介绍过采样（Oversampling）技术如何提高量化精度，以及噪声整形（Noise Shaping）技术如何将量化噪声推移到信号不关心的频段，从而在有限的量化位数下获得更高的信噪比。 第六章：随机信号与谱估计 在许多实际应用中，我们处理的信号往往带有随机性，如通信中的噪声、传感器采集的测量数据等。本章将引入随机信号的概念，并探讨其谱估计方法。 随机变量与随机过程： 介绍随机变量的基本概念，如概率密度函数、期望、方差等。在此基础上，引入随机过程的概念，并定义其统计特性，如自相关函数和互相关函数。 平稳随机过程： 重点分析宽平稳（WSS）随机过程，理解其自相关函数与时间无关的特性。 功率谱密度： 讲解功率谱密度（PSD）的概念，它是描述随机信号频率成分功率分布的重要工具。我们将介绍Wiener-Khinchin定理，连接自相关函数和功率谱密度。 谱估计方法： 介绍经典的谱估计方法，包括周期图法（Periodogram）和改进的周期图法（如Welch法）。我们将分析这些方法的优缺点，以及在实际应用中的选择依据。 第三部分：数字信号处理的应用——实例与发展 第七章：数字信号处理在通信系统中的应用 通信系统是数字信号处理最重要和最成熟的应用领域之一。本章将聚焦于DSP在通信中的关键作用。 调制与解调： 讲解数字调制技术（如ASK, FSK, PSK, QAM）的基本原理，以及相应的解调过程。我们将分析这些调制方式的特点及其在不同通信场景下的适用性。 信道编码与解码： 介绍纠错编码（如海明码、卷积码、Turbo码、LDPC码）的基本原理，以及它们如何提高信号在噪声干扰下的传输可靠性。 均衡技术： 讲解信道均衡器（如T型均衡器、自适应均衡器）的作用，如何补偿信道引起的信号失真，提高数据传输的准确性。 多速率信号处理： 介绍多速率信号处理在通信系统中的应用，如采样率转换（Upsampling和Downsampling），以及它们在数据率匹配、节省计算量等方面的作用。 第八章：数字信号处理在音频与图像处理中的应用 音频和图像是我们日常生活中最常见的数字信号类型。本章将展示DSP在这些领域的强大能力。 音频信号处理： 音频压缩： 介绍MP3、AAC等音频压缩算法的基本原理，如何利用人耳听觉特性去除冗余信息，实现高压缩比。 音频效果处理： 讲解回声消除、噪声抑制、混响、均衡器等音频效果的DSP实现原理。 语音识别与合成： 简要介绍语音信号的特征提取（如MFCC）以及语音识别和合成的基本流程。 图像信号处理： 图像增强： 介绍点运算（如灰度变换、直方图均衡化）和空间域滤波（如平滑、锐化）在提升图像视觉质量中的应用。 图像复原： 讲解如何利用DSP技术去除图像噪声、模糊等，恢复图像的原始细节。 图像压缩： 介绍JPEG等图像压缩标准的基本原理，如离散余弦变换（DCT）和量化。 图像分割与特征提取： 简要介绍基于边缘检测、阈值分割等方法在图像分割和特征提取中的应用。 第九章：其他重要应用领域与未来发展趋势 数字信号处理的应用远不止于此，本章将触及其他重要的应用领域，并展望未来的发展方向。 医学影像处理： 如CT、MRI、超声成像中的信号采集、滤波、重建和图像增强技术。 雷达与声纳系统： 信号的发射、接收、目标检测、距离和速度估计等。 生物信号处理： 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号的分析与诊断。 控制系统： 数字PID控制器、状态空间等。 机器学习与深度学习中的DSP： 强调DSP在特征提取、数据预处理等方面的基础作用，以及AI算法在DSP领域的应用。 高性能计算与硬件实现： 介绍DSP芯片（DSPs）、FPGA、GPU等硬件平台在加速DSP算法中的作用。 未来发展趋势： 探讨AI与DSP的深度融合、边缘计算中的DSP应用、以及在物联网、5G/6G通信、自动驾驶等新兴领域中DSP的新机遇。 结语 数字信号处理是一门既有深厚理论基础又充满工程实践活力的学科。本书力求通过清晰的逻辑、详实的阐述和丰富的案例，为读者构建一个扎实的DSP知识体系，培养其独立分析和解决问题的能力。希望本书能成为您在数字信号处理领域学习和探索的可靠伙伴，激发您在这一激动人心的技术领域不断前进的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量给我留下了很好的印象，纸张的厚实度保证了在反复翻阅和圈点时不会轻易损坏，这对于一本工具书来说非常重要。我注意到书中插图的清晰度和准确性都非常高，特别是那些表示时域和频域响应的图形，线条非常锐利，有助于区分不同的系统特性。我个人比较看重的是书本的逻辑组织是否流畅，从基础概念的铺垫到复杂算法的推导，过渡是否自然。如果能做到像一位经验丰富的导师在逐步引导学生建立知识体系，那么这本书的价值就不仅仅在于知识的传授，更在于思维方式的塑造。我希望通过阅读，能建立起一种系统性的、自上而下的信号处理问题解决框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色调，让人联想到数据的海洋和复杂的算法。我拿到书的时候，第一印象是它挺厚实的，感觉内容会非常充实。我一直对信号处理这块挺感兴趣的，尤其是在现代通信和各种嵌入式系统中的应用，总觉得这是一个技术含量很高的领域。这本书的排版看起来很清晰，图表也比较多，这对于理解抽象的数学概念非常有帮助。我特别留意了目录，感觉涵盖的范围很广，从基础的理论推导到实际的系统实现都有涉及。我希望通过这本书能系统地梳理一下我对离散傅里叶变换、Z变换这些核心概念的理解，并真正弄明白它们在工程实践中是如何被应用的。毕竟，光知道公式还不够，如何把理论转化为可运行的代码和可靠的系统，才是检验学习成果的关键。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的一个主要驱动力，是想找到一些关于现代DSP芯片和FPGA实现方面的详尽介绍。现在很多教材都停留在纯理论的层面，而这本书的副标题里明确提到了“实现”，这让我对它抱有更高的期望。我希望书中能不仅仅停留在算法层面，而是能深入到具体的硬件加速或软件优化策略。比如，在使用定点运算时，如何进行有效的溢出控制和精度管理；在实现FFT时，有没有给出一些高效的位翻转算法的C语言或汇编层面的伪代码示例。如果能结合一些主流的DSP平台（如TI的C6000系列或者ADI的SHARC系列）的编程模型来讲解，那就更完美了。这本书的篇幅看起来很有潜力去覆盖这些实践性的内容，希望它能成为我从理论到实践之间那座坚实的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚翻开前几章的时候，那种扑面而来的数学公式阵列确实让人有点心悸。它没有回避那些必要的理论深度，这一点我挺欣赏的，毕竟想吃透数字信号处理这碗饭，绕不过这些硬骨头。那些关于采样定理、量化误差的深入探讨，写得非常细致，感觉作者在讲解这些基本原理时，是站在一个非常扎实的数学基础之上，力求逻辑上的严密性。不过，说实话，对于初学者来说，可能需要多花点时间去消化这些严谨的论证。我更期待的是后续章节中关于滤波器设计和快速傅里叶变换（FFT）算法的详细剖析。我希望书中能提供一些具体的、可操作的案例分析，展示如何根据不同的性能指标（比如通带纹波、阻带衰减）来选择和设计合适的IIR或FIR滤波器。这才是真正体现“应用”价值的部分。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体行文风格是偏向学术和严谨的，不像有些科普读物那样轻松活泼。它更像是为已经具备一定工程背景或者正在进行相关专业学习的学生准备的教材。我对其中关于自适应滤波和谱估计的部分非常感兴趣，这部分内容往往是区分普通信号处理和高级应用的关键。我希望作者能清晰地阐述LMS算法的工作流程，并提供一些实际的噪声消除或回声消除系统的框图和关键参数设置的指导。同时，对于现代谱分析方法，比如Welch法或最大熵谱估计，如果能配上一些用MATLAB或Python工具箱实现的对比仿真结果，那读起来的直观感受会大大提升。这种理论与仿真紧密结合的叙述方式，才是现代工程技术书籍的标志。