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张德民，胡庆 著

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• 信号与系统
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• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 系统分析
• 通信原理
• 控制系统
• 数字信号处理

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040201451

商品编码：29696161041

包装：平装

出版时间：2006-09-01

基本信息

书名:信号与系统分析

：21.00元

售价：14.3元,便宜6.7元,折扣68

作者:张德民,胡庆

出版社：高等教育出版社

出版日期：2006-09-01

ISBN：9787040201451

字数：250000

页码：221

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书在“信号与线性系统”课程的基础上，用相对较高的数学思路和手段，系统地研讨了信号与系统分析的基本理论和方法，旨在为电子、控制、信息类学科工学、工程硕士研究生建立信号与系统分析的基础平台。全书分为五章，章作为与本科相关内容的衔接和全书的基础，强化学生对信号和系统分析物理概念和数学方法的融合理解；第二章学习离散信号双重性和变换统一性，深刻地理解信号时域和频域描述的本质联系，由信号双重性和变换统一性扩充了信号分析的方法；第三章在变换统一性基础上系统地研讨了傅氏分析原理和方法；第四章以矩展开原理为工具，讨论系统分析的基本理论和基本方法，重点结合在信息系统中的重要功能模块实例的实现方法研讨基本系统的实现和特性分析；第五章学习模拟信号与系统数字处理及逼近的基本原理和重要特性，进而掌握模拟系统的数字逼近和设计方法。
本书努力做到深入浅出，论述清楚，注重物理概念、基本理论和基本分析方法的融合。书中精选了一定量的例题，各章后附有习题。
本书适合电子信息类学科专业硕士研究生课程、工程硕士学位课程或选修课教材或参考书，也适合于相关教师和科技工程人员参考。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字信号处理原理与应用》 内容简介 《数字信号处理原理与应用》是一本深入探讨数字信号处理（DSP）基础理论、核心算法以及实际应用的书籍。本书旨在为读者构建一个坚实的DSP知识体系，使其能够理解、设计和实现各种信号处理系统。内容涵盖了从离散时间信号与系统的基本概念，到傅里叶分析、滤波器设计，再到现代DSP中的关键技术，并结合丰富的工程实例，展示DSP在各个领域的强大威力。 第一章 离散时间信号与系统 本章为读者开启数字信号处理的学习之旅。首先，我们将深入剖析离散时间信号的本质，介绍其分类（如单位脉冲序列、单位阶跃序列、指数序列、正弦序列等），以及信号的能量与功率概念。我们将详细讲解序列的运算，包括移位、翻转、加法、乘法等基本操作，并介绍序列的奇偶分解。 随后，本章将聚焦于离散时间系统。我们将定义系统的基本性质，如线性、时不变、因果性、稳定性，并通过实例分析来判断一个系统是否具备这些性质。线性时不变（LTI）系统是DSP的核心，因此我们将花费大量篇幅介绍LTI系统的卷积运算，这是理解系统响应的关键。我们将讲解卷积的定义、计算方法（图解法、解析法）以及其在系统分析中的重要作用。 此外，本章还会介绍系统函数的概念，它是LTI系统在z域的描述，为后续的分析奠定基础。我们还会探讨差分方程作为描述离散时间LTI系统的另一种重要方式，并讲解如何利用差分方程来表示和分析系统。 第二章 z域分析 z域是分析离散时间信号与系统的重要数学工具。本章将带领读者全面掌握z域的理论与应用。我们将从z变换的定义出发，讲解正向z变换和逆向z变换的计算方法。我们将详细列举各种基本序列的z变换及其收敛域（ROC）。特别地，我们将深入分析收敛域的性质，理解ROC如何决定序列的唯一性以及系统的稳定性。 接下来，我们将重点介绍z变换的性质，包括线性性、时移性、尺度变换性、卷积性质、微分性质等。这些性质极大地简化了信号与系统的分析过程。我们将通过大量示例来演示如何运用这些性质求解复杂的z变换和进行系统分析。 本章的核心内容之一是系统函数在z域的表示。我们将讲解如何从差分方程获得系统函数H(z)，以及如何利用H(z)来分析系统的频率响应、稳定性等。我们还将介绍零、极点图，这是直观理解系统函数特性和预测系统行为的有力工具。通过分析零、极点在单位圆内的位置，我们可以判断系统的稳定性。 此外，本章还将触及偏微分方程在z域的应用，以及如何利用z变换来求解差分方程。 第三章 离散傅里叶变换（DFT） 傅里叶分析是信号处理领域不可或缺的工具。本章将聚焦于离散傅里叶变换（DFT），这是将时域离散信号转换为频域离散表示的关键。我们将从周期信号的傅里叶级数（FS）和非周期信号的傅里叶变换（FT）的原理出发，引出DFT的概念，并解释其在信号分析中的重要性。 我们将详细讲解DFT的定义、IDFT（逆DFT）的定义，以及它们的计算方法。我们将探讨DFT的基本性质，例如线性性、周期性、对称性、时移性、频移性、卷积性质等。这些性质使得DFT在处理离散信号时具有强大的灵活性。 本章的重点将放在快速傅里叶变换（FFT）算法。我们将详细介绍FFT的原理，包括蝶形运算、分组计算等核心思想。我们将重点讲解两种最常用的FFT算法：按时间抽样的FFT（Cooley-Tukey算法）和按频率抽样的FFT。我们将通过具体的例子展示FFT如何显著降低DFT的计算复杂度，从而实现高效的频谱分析。 此外，本章还将讨论DFT的周期卷积与线性卷积的关系，以及如何利用DFT进行快速线性卷积。我们还将探讨DFT在频谱分析、信号滤波和系统辨识等方面的初步应用。 第四章 有限脉冲响应（FIR）滤波器设计 滤波器是信号处理中的基本组成部分，用于提取或抑制特定频率范围的信号成分。本章将集中介绍有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计方法。FIR滤波器因其零相位失真和易于实现的稳定性而备受青睐。 我们将首先介绍FIR滤波器的基本结构，包括直接型、移位累加器型等。然后，我们将深入探讨FIR滤波器的设计准则，包括通带、阻带的频率范围、过渡带宽度、阻带衰减等技术指标。 本章将详细讲解几种经典的FIR滤波器设计方法： 窗函数法： 我们将介绍各种常用的窗函数，如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等，并分析不同窗函数对滤波器频率响应的影响，包括通带纹波、阻带衰减和过渡带宽度之间的权衡。我们将讲解如何选择合适的窗函数来满足设计要求。 频率采样法： 介绍如何通过在特定频率点上指定滤波器响应来设计FIR滤波器。 最优（Parks-McClellan）设计法： 介绍此方法如何根据给定的技术指标，采用迭代算法来设计具有最佳幅度响应的FIR滤波器，实现等波纹设计。 本章还将讨论FIR滤波器的幅度和相位响应，以及如何通过设计对称滤波器来获得零相位响应。我们将通过具体的算例，演示如何根据实际应用需求，选择合适的设计方法和参数来设计FIR滤波器。 第五章 无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 与FIR滤波器相对，无限脉冲响应（IIR）滤波器通常能用较低的阶数实现与FIR滤波器相似的性能，但其设计和实现上会涉及更多的挑战。本章将全面介绍IIR滤波器设计。 我们将首先介绍IIR滤波器的基本结构，包括直接型I、直接型II、级联型、并行型等。然后，我们将深入研究IIR滤波器的设计原理，重点是利用模拟滤波器的原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）通过脉冲响应不变法和双线性变换法来设计数字IIR滤波器。 我们将详细讲解： 巴特沃斯滤波器： 介绍其幅度响应单调下降，具有最大平坦通带的特性。 切比雪夫滤波器（I型和II型）： 介绍其在通带或阻带内具有等波纹的特性，以及由此带来的设计权衡。 椭圆滤波器： 介绍其在通带和阻带都具有等波纹的特性，能在较低阶数下达到极高的性能，但设计和实现相对复杂。 本章还将讨论IIR滤波器的稳定性问题，以及如何通过检查系统函数零、极点位置来判断稳定性。我们还将探讨IIR滤波器的相位响应，指出其通常不具有零相位特性，以及如何处理相位失真。 通过大量实例，读者将学会如何根据给定的滤波指标，选择合适的模拟原型滤波器，并运用相应的变换方法设计出满足要求的数字IIR滤波器。 第六章 傅里叶变换的扩展与应用 本章将进一步扩展傅里叶变换的理论，并介绍其在信号处理中的更广泛应用。我们将回顾连续时间傅里叶变换（FT）和离散时间傅里叶变换（DTFT），并强调它们在理论分析中的作用。 我们将重点介绍采样定理，这是连接连续时间信号和离散时间信号的桥梁。我们将详细阐述奈奎斯特采样频率，并分析采样不足（欠采样）和采样过量（过采样）的现象及其后果，例如混叠（aliasing）。我们将介绍抗混叠滤波器的作用，以及如何在采样前或采样后进行处理。 本章还将介绍周期信号的离散傅里叶级数（DFS），以及如何利用DFT来逼近周期信号的频谱。 在应用方面，本章将深入探讨谱分析，包括短时傅里叶变换（STFT）用于分析非平稳信号的频谱特性。我们将介绍功率谱密度（PSD）和能量谱密度（ESD）的概念，以及它们在信号特征提取中的应用。 此外，本章还会初步介绍离散余弦变换（DCT），特别是其在图像和音频压缩（如JPEG、MP3）中的核心作用。 第七章 数字滤波器的实现 本章将聚焦于数字滤波器在实际硬件或软件中的实现。我们将详细分析FIR和IIR滤波器在不同结构下的计算复杂度和硬件资源需求。 我们将深入探讨直接型、转置型等不同结构的FIR滤波器实现，分析它们的运算量和所需存储单元。对于IIR滤波器，我们将比较直接型I、直接型II、级联型、并行型等结构的优缺点，以及它们在量化误差和运算速度上的差异。 本章还会介绍滤波器系数的量化问题，即有限字长下滤波器系数表示带来的误差，以及这些误差如何影响滤波器的性能（如稳定性、频率响应）。我们将讨论舍入和截断误差，以及如何通过选择合适的量化位数和结构来减小这些误差。 此外，本章还将涉及算法的速度优化，例如利用对称性来减少FIR滤波器的计算量，以及讨论移位累加器（CSA）和乘加器（MAC）等DSP硬件的特性。 第八章 随机信号与相关性 本章将引入随机信号的概念，这是在许多实际应用中普遍存在的信号类型。我们将介绍随机变量和随机过程的基本概念，包括概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、均值、方差等。 我们将重点讲解平稳随机过程，特别是宽平稳（WSS）和狭平稳（SSS）随机过程。我们将定义自相关函数，并分析其在描述随机信号时间相关性方面的作用。我们将探讨自相关函数与功率谱密度之间的Wiener-Khinchin关系，理解它们之间的内在联系。 本章还将介绍互相关函数，用于衡量两个随机信号之间的相关性。我们将讨论相关性在信号检测、系统辨识和噪声抑制等方面的应用。 我们将介绍功率谱密度（PSD）在描述随机信号频率成分分布中的重要性，并讲解如何从随机信号的自相关函数获得其PSD。 第九章 参数化随机信号模型 本章将进一步深入随机信号分析，介绍参数化模型，即用一组有限参数来描述随机信号的模型。这些模型在信号预测、系统辨识和噪声建模等方面具有广泛应用。 我们将介绍两种重要的参数化模型： AR（自回归）模型： 描述当前采样点是过去采样点的线性组合加上噪声。我们将介绍AR模型的定义、如何估计其参数（如Yule-Walker方程），以及其在语音合成、信号预测等方面的应用。 MA（移动平均）模型： 描述当前采样点是过去噪声的线性组合。我们将介绍MA模型的定义和其特性。 ARMA（自回归-移动平均）模型： 结合了AR和MA模型的优点。我们将介绍ARMA模型的定义，以及如何进行参数估计。 本章还将介绍ARIMA（自回归积分移动平均）模型，这是一种更通用的时间序列模型，广泛应用于经济、金融和环境等领域的数据预测。 通过本章的学习，读者将能够利用参数化模型对随机信号进行更深入的建模和分析。 第十章 快速卷积与相关 本章将进一步探讨快速卷积和快速相关的算法，这些算法是基于FFT实现的，能够极大地提高计算效率。 我们将详细介绍利用FFT进行线性卷积的原理。我们知道，时域的卷积等于频域的乘积。通过对信号进行适当的扩展（padding），然后计算它们的FFT，进行点乘，再进行IFFT，就可以高效地计算出线性卷积的结果。我们将分析填充长度对计算复杂度和精度的影响。 类似地，本章还将介绍利用FFT进行相关计算的方法。我们将解释互相关函数与自相关函数如何与卷积运算相关联，并推导出利用FFT计算相关性的算法。 本章还将讨论快速卷积在滤波器设计和实现中的重要作用，以及它在信号处理系统中作为核心计算单元的地位。 第十一章 其他高级主题 本章将为读者呈现一些更高级的DSP主题，为进一步深入学习打下基础。 谱估计： 除了基本的DFT分析，本章将介绍更先进的谱估计方法，如Welch法（一种基于平均的谱估计方法，能够降低方差），以及多分辨率分析（如小波变换）在信号频谱局部化方面的优势。 自适应滤波： 介绍自适应滤波器的概念，即滤波器的系数能够根据输入信号的特性自动调整。我们将重点介绍LMS（最小均方）算法，并讨论其在噪声消除、回声消除、信道均衡等方面的应用。 多速率信号处理： 介绍升采样（插值）和降采样（抽取）的概念，以及它们在改变信号采样率时的应用。我们将讨论多速率滤波器的设计和实现，以及它们在不同采样率系统之间的接口转换中的重要性。 小波变换： 介绍小波变换作为一种时频分析工具，能够同时提供信号的时间和频率信息，特别适合分析非平稳信号。我们将介绍不同类型的小波，以及小波变换在信号去噪、特征提取等方面的应用。 应用案例 贯穿全书，本书将穿插大量工程应用案例，展示数字信号处理在以下领域的实际应用： 通信系统： 语音编码、信道编码、调制解调、均衡器。 音频处理： 音频压缩（MP3, AAC）、噪声抑制、混响效果、均衡器。 图像与视频处理： 图像压缩（JPEG）、边缘检测、图像增强、运动估计。 控制系统： 数字控制器设计、系统辨识。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）分析、脑电图（EEG）分析、医学成像。 雷达与声纳系统： 目标检测、距离测量。 通过这些案例，读者将能够深刻理解DSP理论的实际价值，并激发他们在相关领域进行进一步探索的兴趣。 《数字信号处理原理与应用》力求理论与实践相结合，内容严谨而富有启发性，适合高等院校相关专业学生、研究生以及从事信号处理、通信、控制、电子工程等领域的工程师和研究人员阅读。本书将帮助读者掌握数字信号处理的核心技能，为解决实际工程问题提供强大的工具和坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是太有心思了，那种深邃的蓝色调，搭配上跳跃的橙色线条，给人的感觉既专业又充满活力，一下子就抓住了我的眼球。我拿起它的时候，首先感受到的是纸张的质感，厚实而细腻，翻阅起来非常舒适，这对于需要反复查阅和标记重点的理工科书籍来说，简直是太重要了。内页的排版也处理得非常出色，字体大小适中，行距合理，即使是面对那些复杂的数学公式和图表，阅读起来也不会感到拥挤或吃力。特别值得称赞的是，作者在关键概念的引入部分，总能用一种近乎讲故事的方式来铺陈，让人在还没进入枯燥的数学推导之前，就能对该章节的核心思想有一个清晰且直观的把握。比如，在介绍傅里叶级数展开时，它不是直接甩出公式，而是先描绘了周期信号如何由不同频率的正弦波叠加而成，这种由浅入深的引导方式，极大地降低了初学者的畏难情绪。而且，这本书的插图质量极高，不仅清晰度无可挑剔，更重要的是，每一张图表似乎都在“说话”，它们完美地可视化了抽象的理论，比如对频谱图和时域波形之间相互关系的描绘，看得人茅塞顿开。总而言之，从装帧到内页设计，这本书展现出了一种对读者体验的深度关怀，让人愿意花时间沉浸其中，而不是仅仅把它当作一本工具书来对待。

评分☆☆☆☆☆

我个人对教材的实用性和针对性看得非常重，这本书在这方面做得确实令人印象深刻。我之前尝试过好几本相关的参考书，但它们往往要么过于偏重理论的纯粹性，搞得像高等数学的延伸，要么就是过于侧重工程应用，牺牲了对基础原理的深入探讨。而这本《信号与系统分析》似乎找到了那个完美的平衡点。它在讲解完一个核心概念后，几乎总是紧跟着一到两个精心挑选的例题，这些例题的选择非常巧妙，它们不仅巩固了刚刚学到的知识点，更重要的是，它们往往代表了实际工程问题中可能会遇到的典型场景。我尤其喜欢它在处理离散时间系统时的细致入微。很多教材在处理Z变换和离散卷积时会显得匆忙，但这本书却花了大量的篇幅，通过大量的具体数值例子和图形演示，清晰地展示了从连续到离散的变换过程，以及系统响应的构建步骤。更绝的是，书后附带的习题集，难度梯度设计得非常合理，从基础的计算题到需要综合运用多个定理的开放性问题，层层递进，让人感觉每完成一组练习，自己的功力都在扎实地增长。这套习题设计本身，就是一本绝佳的自我检测和能力提升的训练手册，远超出了传统教材习题的价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个对学习过程中的“思维框架”构建非常执着的人。如果一本书只是知识点的堆砌，即便内容再丰富，也难以在脑海中形成有效的知识网络。然而，这本书在组织结构上展现出了一种高超的逻辑驾驭能力。它不是简单地按照“时域分析、频域分析”这样的传统章节顺序罗列，而是巧妙地穿插了“系统响应”这一贯穿始终的主线。作者在第一章就确立了“输入-系统-输出”的基本模型，然后后续所有的工具，无论是拉普拉斯变换、傅里叶分析还是Z变换，都被定位为解决这一模型中特定问题的“利器”。这种视角让读者始终明白自己学习每一个新工具的“目的性”所在。比如，当引入卷积积分时，它被明确地定义为求解线性时不变系统输出的通用数学表达，这使得原本抽象的积分运算立刻有了具体的物理意义。此外，全书对“因果性”、“稳定性”这些系统本质属性的讨论，也始终贯穿在不同变换域中，作者反复强调了这些性质在不同域中的对应表现，帮助我建立了跨域思维，真正理解了“信号与系统”的本质是关于系统如何处理信息流动的学科。

评分☆☆☆☆☆

与其他教材相比，这本书在深入探讨一些高级或前沿主题时的处理方式，简直是教科书级别的典范。通常，这些内容要么被一笔带过，留给研究生阶段，要么就是用过于复杂的数学语言囫囵吞枣。但《信号与系统分析》成功地在保证严谨性的前提下，为我们打开了一扇通往更深层次理论的大门。例如，关于“双边”与“单边”变换的讨论，书中不仅清晰地区分了它们的适用范围和适用信号类型，还特别加入了对收敛域（ROC）重要性的详尽阐述。很多初学者容易忽略ROC，认为它只是一个附加条件，但这本书通过生动的例子展示了，没有ROC，变换的结果就失去了物理意义或唯一性。再比如，在讲解滤波器设计时，它没有停留在理想滤波器的概念上，而是引入了巴特沃斯和切比雪夫等实际原型滤波器的特性分析，虽然没有深入到微积分的细枝末节，但足以让一个本科生理解实际工程中如何进行近似和折衷。这种“适度深入，不求甚解但求明晰”的写作策略，极大地拓宽了读者的视野，让人感受到学科的广阔前景，而不是局限在课本的框框里。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格有一种独特的魅力，它既有严谨的学术规范，又充满了对读者学习过程的体贴和激励。我发现作者很少使用那种冷冰冰的、纯粹的指令式语言，而是更多地采用一种引导和讨论的语气。比如，在公式推导的关键步骤，作者经常会插入类似“现在我们来思考一个至关重要的问题……”或者“您可能会疑惑，为什么选择这个特定的积分路径，其原因在于……”这样的过渡句。这种拟人化的叙述方式，极大地拉近了作者与读者的距离，使得原本枯燥的数学推导过程变成了一场富有启发性的对话。此外，书中对专业术语的定义和使用也极为精准到位，每一个关键术语的首次出现，都会伴随着一个简洁明了的定义，并且在后续的应用中保持高度的一致性，这对于避免初学者的概念混淆至关重要。总而言之，这本书读起来的感受不像是在啃一本教材，更像是在一位经验丰富、耐心细致的导师的指导下，进行一场系统性的思维训练。它不仅教会了我知识，更重要的是，教会了我如何去分析和思考一个系统问题应有的逻辑路径。