离散时间信号处理(第三版)(英文版) 9787121122026 电子工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美奥本海姆，美谢弗 著

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• 离散时间信号处理
• 数字信号处理
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• 信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 控制工程
• 第三版
• 电子工业出版社
• 9787121122026

店铺： 北京文博宏图图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121122026

商品编码：29636824187

包装：平装

出版时间：2011-01-01

基本信息

书名：离散时间信号处理(第三版)(英文版)

定价：99.80元

作者：(美)奥本海姆,(美)谢弗

出版社：电子工业出版社

出版日期：2011-01-01

ISBN：9787121122026

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：1.480kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统论述了离散时间信号处理的基本理论和方法，是国际信号处理领域中的经典教材。内容包括离散时间信号与系统，z变换，连续时间信号采样，线性时不变系统的变换分析，离散时间系统结构，滤波器设计方法，离散傅里叶变换，离散傅里叶变换的计算，利用离散傅里叶变换的信号傅里叶分析，参数信号建模，离散希尔伯特变换，倒频分析和同态反卷积。本书例题和习题丰富，具有实用价值。

目录

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1 Introduction
2　Discrete-Time Signals and Systems
3 The z-Transform
4　Sampling of Continuous-Time Signals
5 Transform Analysis of Linear Time-Invariant Systems
6 Structures for Discrete-Time Systems
7 Filter Design Techniques.493
8 The Discrete Fourier Transform
9 Computation of the Discrete Fourier Transform
10 Fourier Analysis of Signals Using the Discrete Fourier Transform
11 Parametric Signal Modeling
12 Discrete Hilbert Transforms
13 Cepstrum Analysis and Homomorphic Deconvolution
Problems.
Appendix A Random Signals
Appendix B Continuous-Time Filters
Appendix C Answers to Selected Basic Problems
Bibliography
Index

作者介绍

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文摘

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序言

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数字信号的世界：理解、分析与应用 本书深入探索了离散时间信号处理这一核心领域，旨在为读者提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。从信号的本质、采样理论到各种滤波器设计与分析方法，再到傅里叶变换及其变种在信号分析中的关键作用，本书层层递进，引导读者一步步揭开数字信号处理的奥秘。 第一部分：信号的基石——离散时间信号的表示与分析 任何数字信号处理的起点，都是对信号本身的深刻理解。本书首先聚焦于离散时间信号，详细阐述了它们的定义、特性以及如何用数学语言进行准确描述。我们知道，现实世界中的许多信号，如声音、图像、温度、压力等，都是连续变化的。然而，在数字系统中，我们无法直接处理这些连续信号。因此，“采样”这一过程至关重要。本书将详细讲解采样定理，即奈奎斯特-香农采样定理，解释为何需要以特定频率对连续信号进行采样才能无损地恢复原始信息。我们将深入探讨采样过程中可能出现的混叠现象，并介绍防止混叠的抗混叠滤波器。 除了时域的表示，傅里叶变换是分析信号频率成分的强大工具。本书将引入离散时间傅里叶变换 (DTFT)，它揭示了离散时间信号的频率特性。我们将详细讲解 DTFT 的性质，并展示如何利用它来理解信号的频谱构成。然而，DTFT 的计算往往是不可行的，因为它们涉及无限和。因此，本书将重点介绍离散傅里叶变换 (DFT)，这是在计算机上实际计算信号频谱的基础。我们将详细介绍 DFT 的计算方法、性质，以及其在信号分析中的广泛应用。 为了更高效地计算 DFT，快速傅里叶变换 (FFT) 应运而生。本书将深入讲解 FFT 的算法原理，包括蝶形运算和按位反转等关键概念，并演示如何利用 FFT 极大地加速 DFT 的计算，这对于实时信号处理至关重要。 在信号分析中，卷积是描述线性时不变 (LTI) 系统如何响应输入信号的核心运算。本书将详细讲解卷积的定义、计算方法及其重要性质。我们将展示如何利用卷积来预测系统输出，以及如何通过反卷积来恢复输入信号。 第二部分：塑造信号的灵魂——滤波器设计与应用 滤波器是数字信号处理中最核心的应用之一。它们能够选择性地保留或抑制信号的特定频率成分，从而实现信号的增强、去噪、整形等目的。本书将系统地介绍两种主要的滤波器类型：无限冲激响应 (IIR) 滤波器和有限冲激响应 (FIR) 滤波器。 对于 IIR 滤波器，我们将从其基本结构和设计原理入手，详细介绍巴特沃斯 (Butterworth)、切比雪夫 (Chebyshev) 和椭圆 (Elliptic) 等经典设计方法。我们将讨论如何根据滤波器规格（如通带、阻带、纹带等）来选择合适的设计类型，并演示设计过程中的关键步骤，包括极点和零点的配置。我们将探讨 IIR 滤波器的优点（如高阶数下更少的计算量）和缺点（如相位失真）。 相比之下，FIR 滤波器具有线性相位响应的显著优点，这在许多应用中至关重要，例如音频信号处理和数据通信。本书将详细介绍 FIR 滤波器的设计方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。我们将分析不同窗函数对滤波器性能的影响，以及如何选择合适的窗函数来满足设计要求。此外，还将介绍 Parks-McClellan 算法等最优设计方法，以获得更优的滤波器性能。 本书将深入探讨各种滤波器的应用场景，例如： 低通滤波器： 用于平滑信号，去除高频噪声，例如音频降噪、图像模糊。 高通滤波器： 用于保留高频成分，去除低频干扰，例如音频信号的激励、边缘检测。 带通滤波器： 用于选择特定频率范围内的信号，例如无线通信中的信道选择。 带阻滤波器： 用于抑制特定频率范围内的信号，例如消除电源线干扰。 我们将结合实际算例，展示如何利用这些滤波器来解决工程中的实际问题。 第三部分：超越基础——高级主题与现代应用 在掌握了离散时间信号处理的基本原理和滤波器设计方法之后，本书将进一步拓展到一些更高级的主题，为读者在更广泛的领域内应用这些技术打下基础。 谱分析是信号处理中的另一个重要分支，它关注信号的功率谱密度 (PSD) 的估计。本书将介绍功率谱密度的概念，以及如何从有限长度的信号样本中估计出信号的功率谱。我们将讨论经典的功率谱估计方法，如周期图法，并探讨其局限性。在此基础上，我们将介绍更高级的功率谱估计算法，如 Welch 方法，它们通过段平均等技术来降低估计的方差，提高估计的精度。 自相关函数和互相关函数是描述信号统计特性的重要工具。本书将详细讲解自相关函数的定义、性质及其在信号分析中的应用，例如检测信号的周期性、识别噪声。同时，我们将介绍互相关函数，它用于衡量两个信号之间的相似性，在信号的同步、匹配滤波等领域发挥着关键作用。 随机信号处理是离散时间信号处理的一个重要组成部分，因为现实世界中的许多信号都包含随机成分。本书将介绍随机信号的基本概念，如平稳性、独立性，以及如何描述随机信号的统计特性。我们将探讨如何利用概率论和数理统计的工具来分析和处理随机信号。 短时傅里叶变换 (STFT) 是处理非平稳信号（其频率成分随时间变化的信号）的有力工具。与傅里叶变换一次性分析整个信号的频率信息不同，STFT 通过使用一个固定长度的“窗口”在时域上滑动，并对窗口内的信号进行傅里叶变换，从而获得信号在不同时间段内的频率信息。本书将详细介绍 STFT 的原理，并展示其在语音信号分析、音乐信息检索等领域的应用。 小波变换作为一种更先进的时频分析方法，能够提供比 STFT 更精细的时频分辨率。小波变换利用不同尺度和位置的小波基函数来分解信号，能够同时捕捉信号的瞬时频率信息和信号的细节特征。本书将介绍小波变换的基本思想，并简要探讨其在图像压缩、信号去噪等方面的潜力。 数字信号处理在现代科技中的应用将贯穿全书。本书将穿插介绍离散时间信号处理技术在各个领域的实际应用，包括但不限于： 通信系统： 数字调制解调、信道编码、噪声抑制。 音频信号处理： 音频压缩、语音识别、音频效果处理。 图像与视频处理： 图像压缩、边缘检测、滤波、目标识别。 生物医学工程： 生理信号（如心电图、脑电图）的分析与处理。 控制系统： 传感器信号的处理与反馈控制。 金融数据分析： 信号滤波与模式识别。 通过这些实际案例的分析，读者将能够深刻体会到离散时间信号处理的强大能力，并激发他们在实际工程和研究中应用这些技术的兴趣。 本书旨在为初学者构建起牢固的理论基础，为有一定基础的读者提供更深入的理解和更广阔的应用视野。通过理论讲解、例题分析和概念阐述，我们希望能够帮助读者掌握离散时间信号处理的核心技术，并能够将其成功应用于解决现实世界中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，那种带着年代感的字体和配色，一下子就让人感觉回到了那个信号处理的黄金时代。我拿到手的时候，首先被它的厚度给“震慑”住了，这显然不是那种能一口气读完的“快餐读物”，更像是一部需要耐心啃食的经典武功秘籍。它对基础概念的阐述极为详尽，从最基本的采样定理讲起，每一步的推导都清晰可见，不像有些现代教材那样上来就抛出复杂的公式，让人摸不着头脑。我记得我第一次翻阅时，特意去找了关于Z变换的部分，它的解释角度非常多维，不仅有代数上的推导，还结合了收敛域的概念进行几何解释，这对于理解系统的稳定性和因果性简直是醍醐灌顶。这本书的排版虽然略显陈旧，但信息密度极高，很多看似不起眼的脚注里，都隐藏着作者对特定问题的深刻见解，需要仔细品味。对于初学者而言，它可能需要一点时间去适应这种“慢节奏”的深度讲解，但一旦你跟上了它的节奏，你会发现自己对离散时间系统的理解变得无比扎实，仿佛地基打得无比牢固。它更像是一位经验丰富的老教授，坐在你身边，不厌其烦地为你讲解每一个细节，而不是一个只会罗列公式的冷冰冰的工具书。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在实际硬件开发中与数字信号打交道的人来说，这本书对DFT/FFT算法的讲解，是我最受用的部分之一。它没有把快速傅里叶变换（FFT）仅仅当作一个快速计算离散傅里叶变换（DFT）的“黑箱”算法来介绍。相反，作者花费了大量篇幅去剖析蝶形运算的结构、数据的位反转顺序，以及不同FFT算法（如Cooley-Tukey的基2、基4等）之间的性能权衡。书中对计算复杂度的分析非常透彻，让你明白在资源受限的环境下，如何根据数据长度选择最合适的FFT实现。更难能可贵的是，它还讨论了在有限精度下进行FFT计算时可能出现的量化误差和舍入误差，并提出了在实际芯片实现中需要注意的事项。这使得这本书超越了一般的理论范畴，直接触及到了嵌入式系统和DSP芯片编程的核心难点。很多参考手册只会告诉你怎么用库函数，但这本书却能让你理解库函数背后的数学原理和工程约束，这种自底向上的理解，在解决那些稀奇古怪的实现Bug时，简直是救命稻草。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格，用一个词来形容就是“沉稳的权威感”。它不像近些年出版的很多教材那样追求花哨的彩色图表和极其现代的案例，它的魅力在于其内容的历久弥新。即使是讨论一些在今天看来可能略显基础的谱估计方法，作者也能从其产生的历史背景、数学假设和局限性三个维度进行剖析。我特别喜欢它在介绍经典谱分析方法（如周期图、Welch平均法）时的对比分析。它不会武断地说哪个方法“更好”，而是清晰地列出每种方法的方差和分辨率的权衡，并用严谨的数学工具来证明这些权衡的合理性。这种不偏不倚、注重原理的叙述方式，迫使读者自己去思考在特定应用场景下，哪种工具才是最优解。这本书的行文流畅，逻辑链条极其清晰，虽然涉及大量数学推导，但每一步的过渡都设计得非常自然，很少出现逻辑跳跃感。它建立起的是一种严谨的、科学的思维框架，而不是一套死板的解题步骤。

评分☆☆☆☆☆

这本书的例题和习题部分，绝对是教科书级别的典范。我尤其欣赏它在章节末尾设置的那些“挑战性”问题，它们往往不是简单的套公式就能解决的，而是要求读者将前几章学到的知识融会贯通，进行综合分析和设计。比如，在讨论FIR滤波器设计时，它没有直接给出Parks-McClellan算法的最终形式，而是先引导你去思考，在有限的阶数和允许的纹波约束下，如何找到最优的幅频响应，这个过程的启发性极强。我做那些关于IIR滤波器双线性变换的习题时，体会到了它的严谨性。书中不仅展示了如何将模拟滤波器映射到离散域，还非常细致地讨论了频率“扭曲”（Aliasing）的问题以及如何通过预畸变来补偿，这种对实际工程问题的深入考量，使得理论学习不再是空中楼阁。很多其他教材只是轻描淡写地带过，但这本书会用好几页篇幅，配上精密的图示，让你彻底搞明白“为什么”要这么做，而不是简单地告诉你“怎么做”。可以说，光是把这些习题认认真真地做完，对信号处理的理解深度就能提升好几个档次，绝对物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书最深的感受是它在“系统”构建上的完整性。它不仅仅是离散信号处理的知识点罗列，更像是一张宏大的地图，清晰地标示出了从连续时间信号的采集（A/D转换的理论基础）到离散时间系统的分析与设计，再到最终的频率域处理的完整流程。书中对于线性时不变（LTI）系统的时域卷积和频域乘积之间的关系阐述得极具洞察力，用图示和公式的双重轰炸，彻底巩固了傅里叶变换在信号处理中的核心地位。此外，书中对II型和IV型变换的特殊处理，以及对周期信号和非周期信号在Z域和DFT域表示的区别讨论，都体现了作者对细节的极致把控。阅读这本书的过程，就像是在攀登一座知识的高塔，虽然过程略显辛苦，每一步都需要用力，但一旦站到顶端，俯瞰整个信号处理领域的全貌时，那种豁然开朗的感觉，是其他任何轻量级读物都无法给予的。它需要的不仅仅是学习，更是一种沉浸式的、对理论的虔诚探索。