数字信号处理 桂志国,楼国红,陈友兴,张权,郝慧艳 科学出版社 9787030260406 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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桂志国，楼国红，陈友兴，张权，郝慧艳 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030260406

商品编码：29705349259

包装：平装

出版时间：2010-01-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：36.00元

作者：桂志国,楼国红,陈友兴,张权,郝慧艳

出版社：科学出版社

出版日期：2010-01-01

ISBN：9787030260406

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版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.581kg

编辑推荐

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内容提要

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本书全面介绍了数字信号处理与应用的基础理论和分析方法。书中前3章是数字信号处理的基础，包括离散时间信号与系统的时域分析、z域分析、离散傅里叶变换三部分内容。第4章是快速傅里叶变换及其应用。第5-7章是数字滤波器的基本结构、设计原理及设计方法。第8章和第9章分别讨论了信号的抽取与插值和有限字长效应。0章介绍了常用的特殊滤波器。为了加深对基本理论的理解和基本方法的掌握，书中安排了一些Matlab实例。全书各章都有精选例题和不同类型的习题。
　　本书可作为普通高等院校信息类相关专业本科生或研究生教材，也可供相关科研与了程技术人员参考。

目录

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前言
章 离散时间信号与系统的时域分析
　1.1 离散时间信号——序列
　1.2 序列的卷积和
　1.3 线性移不变系统
　1.4 线性常系数差分方程
　1.5 连续时间信号的抽样
　1.6 离散线性相关
　1.7 离散时间信号与系统的Matlab实现
　习题
第2章 离散时间信号与系统的z域分析
　2.1 z变换的定义及收敛域
　2.2 z反变换
　2.3 z变换的性质与定理
　2.4 z变换与拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
　2.5 序列傅里叶变换的定义及性质
　2.6 利用z变换求解差分方程
　2.7 离散时间系统的系统函数和频率响应
　2.8 离散时间信号与系统z域分析的Matlab实现
　习题
第3章 离散傅里叶变换
　3.1 离散傅里叶级数
　3.2 离散傅里叶变换
　3.3 离散傅里叶变换的性质及定理
　3.4 频域抽样理论
　3.5 DFT的应用
　3.6 DFT的Matlab实现
　习题
第4章 快速傅里叶变换
　4.1 DFT的运算量分析
　4.2 时间抽取的基-2FFT算法
　4.3 频率抽取的基-2FFT算法
　4.4 快速傅里叶反变换
　4.5 实序列的FFT算法
　4.6 线性卷积与线性相关的FFT算法
　4.7 Matlab关于FFT应用的程序设计
　习题
第5章 数字滤波器的基本结构
　5.1 数字滤波器结构的表示方法
　5.2 IIR滤波器的结构
　5.3 FIR滤波器的基本结构
　5.4 格型滤波器的基本结构
　5.5 Matlab关于滤波器结构的程序设计
　习题
第6章 IIR数字滤波器的设计
　6.1 滤波器的基本概念
　6.2 模拟低通滤波器的设计
　6.3 用模拟滤波器设计IIR数字滤波器
　6.4 数字高通、带通和带阻IIR滤波器的设计
　6.5 Matlab设计IIR滤波器
　习题
第7章 有限长单位抽样响应数字滤波器的设计
　7.1 线性相位FIR数字滤波器的特性
　7.2 窗函数设计法
　7.3 窗函数设计法举例
　7.4 频率抽样设计法
　7.5 等波纹佳逼近设计法
　7.6 IIR滤波器和FIR滤波器的比较
　7.7 FIR滤波器设计的Matlab实现
　习题
第8章 信号的抽取与插值
　8.1 信号的整数倍抽取
　8.2 信号的整数倍插值
　8.3 信号的有理数I／D抽样率转换
　8.4 多抽样率FIR系统的网络结构
　8.5 Matlab实现抽取与插值
　习题
第9章 数字信号处理的有限字长效应
　9.1 二进制的表示及其对量化误差的影响
　9.2 A／D采样的量化效应
　9.3 数字滤波器的系数量化效应
　9.4 定点运算滤波器的有限长效应
　9.5 定点运算FFT算法的有限长效应
　9.6 IIR滤波器的定点运算的零输入极限环振荡和死带效应
　9.7 浮点运算滤波器和FFT算法的有限长效应
　习题
0章 常用特殊滤波器
　10.1 全通滤波器
　10.2 小相位延时系统
　10.3 均值滤波器与平滑滤波器
　10.4 特殊零极点二阶滤波器
　10.5 梳状滤波器
　10.6 建立在零极点相消的简单整系数滤波器
　习题
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》—— 探索信号世界的奥秘，掌握现代信息技术的基石 信号，是信息传递的载体，是现代社会运转的血液。从我们日常通信的语音、图像，到医疗影像的分析，再到工业生产的自动化控制，乃至天文学对遥远宇宙的探测，无不依赖于对信号的精确捕捉、分析与处理。数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）作为一门核心技术，其重要性不言而喻。它赋予了我们理解、重塑和利用这些信号的能力，是连接物理世界与数字世界不可或缺的桥梁。 本书《数字信号处理》深入浅出地系统阐述了数字信号处理的基本理论、核心算法以及重要的应用技术。它并非仅仅罗列枯燥的公式和概念，而是力求构建一个清晰、连贯的学习路径，帮助读者从根本上理解数字信号处理的精髓，并能够将其灵活运用到实际问题中。 第一部分：数字信号处理的基础理论 本书的开篇，将带领读者走进数字信号处理的理论殿堂。首先，我们将从信号的本质出发，区分连续时间信号与离散时间信号，理解数字化的过程，即采样与量化，以及它们对信号信息的保真度所带来的影响。我们将详细介绍离散时间信号的表示方法，包括其时域特性，如周期性、奇偶性等。 接下来，本书将重点阐述线性时不变（LTI）系统。这是数字信号处理中最基本也是最重要的系统模型。我们将深入分析LTI系统的单位冲鍦（impulse）响应，并揭示其在描述系统行为中的核心作用。卷积（convolution）运算作为LTI系统的基本运算，我们将对其进行详尽的解释，包括其定义、性质以及在信号分析中的意义。通过理解卷积，读者将能够预测输入信号经过LTI系统后输出信号的形态。 频率域分析是数字信号处理的核心内容之一。本书将引入傅里叶变换（Fourier Transform）的强大工具。我们将从连续时间傅里叶变换（CTFT）出发，逐步过渡到离散时间傅里叶变换（DTFT），并最终引出在计算机处理中实际应用最为广泛的离散傅里叶变换（DFT）。DFT使得我们在有限的数据点上分析信号的频谱成为可能。本书将详细介绍DFT的性质，如线性性、周期性、时移性、频移性、帕塞瓦尔定理等，这些性质是理解和应用DFT的关键。 为了高效计算DFT，快速傅里叶变换（FFT）算法应运而生。FFT算法以其O(N log N)的计算复杂度，极大地提高了DFT的计算效率，是现代数字信号处理离不开的基石。本书将详细介绍几种常见的FFT算法，如按时间抽选（Decimation-In-Time, DIT）和按频率抽选（Decimation-In-Frequency, DIF）的FFT算法，并分析其原理与结构，帮助读者理解其高效的根源。 此外，本书还将介绍Z变换（Z-transform）。Z变换是DTFT的推广，它能够将离散时间信号的时域表达转换为复频率域的代数表达，为LTI系统的稳定性分析、系统函数的表示以及系统设计提供了一个强大的数学工具。我们将讨论Z变换的收敛域（Region of Convergence, ROC）概念，以及它与系统稳定性的关系。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是数字信号处理中最常用、最重要的处理单元之一。它们能够选择性地允许某些频率的信号通过，同时衰减或阻止其他频率的信号，从而达到信号增强、噪声抑制、特征提取等目的。本书将系统地介绍滤波器的理论和设计方法。 我们将首先区分无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器通常具有更低的阶数，在相同性能下计算量更小，但其设计和稳定性分析相对复杂。FIR滤波器则具有线性相位特性（在某些设计下），稳定性易于保证，但通常需要更高的阶数。 对于IIR滤波器的设计，本书将重点介绍几种经典的模拟滤波器原型，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器，并介绍如何将这些模拟滤波器通过脉冲响应不变法和双线性变换法转换为数字IIR滤波器。 对于FIR滤波器的设计，本书将介绍几种常用的设计方法，包括窗函数法和频率采样法。窗函数法通过选择合适的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）截断理想滤波器的冲激响应，以实现近似的频率选择性。频率采样法则直接在频率域指定滤波器的频率响应，再通过DFT计算出其冲激响应。 在滤波器实现方面，本书将讨论直接型、转置型等几种常见的差分方程实现结构，并分析它们在计算量、存储量以及数值稳定性方面的差异。 第三部分：信号处理中的关键技术与应用 除了基础理论和滤波器设计，本书还将深入探讨数字信号处理领域中的一些关键技术，并结合实际应用进行阐述。 谱分析是理解信号频率成分分布的重要手段。除了前面提到的傅里叶变换，本书还将介绍功率谱密度（PSD）的概念，以及如何估计信号的功率谱。我们将讨论周期图法（Periodogram）、Welch法等谱估计方法，并分析它们的优缺点。 多速率信号处理（Multirate Signal Processing）是数字信号处理的一个重要分支，它研究在不同采样率之间进行信号转换的技术。本书将介绍抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的基本原理，以及如何通过滤波器组（Filter Banks）实现高效的多速率信号处理。这些技术在音频、图像压缩以及通信系统中有着广泛的应用。 自适应信号处理（Adaptive Signal Processing）是处理时变信号或未知系统特性的强大工具。本书将介绍最小均方（LMS）算法和归一化最小均方（NLMS）算法等经典的自适应滤波算法，并讨论它们在噪声消除、回声消除、信道均衡等问题中的应用。 相关与卷积是理解信号之间统计关系的重要概念。本书将深入介绍自相关函数（Autocorrelation Function）和互相关函数（Crosscorrelation Function），并阐述它们在信号检测、模式识别、系统辨识等方面的应用。 应用实例将贯穿全书，帮助读者将理论知识与实际场景联系起来。本书将涉及的典型应用领域包括： 通信系统： 数字调制解调、信道编码与解码、均衡技术等。 音频处理： 音频压缩（如MP3）、语音识别、声源定位、音频特效处理等。 图像与视频处理： 图像去噪、图像增强、图像压缩（如JPEG）、运动估计等。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物信号的分析与处理，医学影像重构。 雷达与声纳系统： 目标检测、距离与速度测量。 控制系统： 数字控制器设计、系统辨识。 总结与展望 本书的最后，我们将对数字信号处理的核心概念进行总结，并对该领域未来的发展趋势进行展望。随着计算能力的飞速提升和新算法的不断涌现，数字信号处理的应用场景将更加广阔。本书旨在为读者打下坚实的理论基础，激发对这一迷人领域的进一步探索，使其能够站在现代信息技术的最前沿，理解和创造更美好的数字世界。 阅读本书，你将不仅仅是学习一门技术，更是开启一扇通往数字信号处理无限可能的大门，掌握解读和驾驭信息洪流的关键钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手里，感觉沉甸甸的，光是份量就让人对里面的内容充满了期待。从封面设计到排版布局，都能感受到出版方在细节上的用心。这本书的作者团队阵容相当强大，几位教授和专家的名字摆在一起，就足以让人对其专业性和权威性打上一个大大的定心丸。我个人对信号处理这个领域一直抱有浓厚的兴趣，但总觉得市面上很多教材要么过于理论化，让人望而却步，要么就是实践性不足，学完后还是不知道如何应用到实际工程中去。因此，我非常关注这本书是否能在理论深度和工程实用性之间找到一个绝佳的平衡点。我尤其期待看到他们在前沿技术，比如机器学习在信号处理中的融合应用方面，是否有独到的见解和清晰的讲解。毕竟，如今的数字信号处理早已经不是孤立的学科，它需要与时俱进，吸收最新的技术成果，才能真正发挥其价值。翻开前几页，那些严谨的数学推导和清晰的逻辑结构，让我对接下来的阅读旅程充满了信心，希望它能成为我案头必备的“兵书”，随时可以翻阅并从中汲取力量。

评分☆☆☆☆☆

从我一个长期关注技术进步的读者的角度来看，一本优秀的教材，必须具备“面向未来”的视野。数字信号处理的技术栈正在飞速变化，尤其是在大数据和人工智能的浪潮下，传统的DSP算法正在被新的计算范式所重塑。因此，这本书如果能在其中融入哪怕是轻微的讨论，例如嵌入式DSP的硬件加速、FPGA/GPU在并行信号处理中的应用趋势，都会让这本书的价值超越一般的教科书，成为一本具有前瞻性的参考读物。我注意到作者团队的背景非常多元化，这或许意味着书中的视角会更加开阔。我期待看到他们如何将看似枯燥的数字滤波器的设计，与现代的软件定义无线电（SDR）技术联系起来。这种跨界的融合能力，往往是区分一本优秀教材和平庸教材的关键所在。总而言之，这本书的呈现方式和作者的学术声望，让我对它充满了敬意，并期待它能为我带来一次深入且富有成效的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度确实让人有点“望而生畏”，但同时也暗示了内容的覆盖面之广和讲解之详尽。对于一本工具书性质的教材来说，内容的全面性是衡量其长期价值的重要标准。我个人的学习习惯是，会把一本书读透，并将其作为后续查阅的“字典”。因此，我非常看重它对基本概念的定义是否足够精确和无歧义。一个好的作者团队，应该能用最简洁的语言，描述最复杂的概念。我在翻阅过程中，注意到章节的组织结构似乎考虑到了不同层次读者的需求，某些基础部分回顾得比较扎实，而对于进阶内容，又留出了足够的篇幅进行深入探讨。我尤其留意到书本在引入新概念时，是否能够清晰地追溯其历史渊源或理论推导的脉络，这样有助于我们理解“为什么是这样”，而不是仅仅停留在“是什么”。如果能在每章末尾设置一些富有挑战性、能够启发思考的思考题或设计性作业，那就更完美了，它能迫使读者真正动脑筋去消化吸收知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量，坦白说，在这个信息爆炸的时代，实体书的体验感往往是数字阅读无法替代的。那种墨香和翻页的触感，对于需要长时间面对复杂公式和图表的学习者来说，是一种精神上的慰藉。我关注这本书很久了，主要是冲着其作者团队在业内的声誉去的。我希望这本书能像一位经验丰富的老工程师在旁边手把手地指导我。特别是对于那些初次接触数字信号处理的读者，如何将抽象的傅里叶变换、Z变换等概念具象化，如何理解采样定理背后的物理意义，这些都是至关重要的。如果书中的例题设计得巧妙，既能巩固理论，又能激发进一步探索的欲望，那就太棒了。我特别希望它能用一种更贴近实际应用场景的语言来阐述复杂的算法，比如在音频压缩、图像增强或者雷达信号处理中的具体实现思路。如果能在附带的资源（比如配套的仿真代码或实验指导）方面做得足够完善，那这本书的价值无疑会再提升一个档次，真正做到学以致用，而非仅仅停留在书本的理论层面。

评分☆☆☆☆☆

拿到书后，我立刻对比了手头其他几本经典的信号处理教材。这本书给我的直观感受是，它似乎在努力搭建一座连接理论殿堂与工程实践的坚固桥梁。我发现作者们在某些章节的阐述上，似乎采用了更为直观的、自下而上的构建方式，而不是那种纯粹的公理化演绎。这对于我这种“视觉型”学习者来说，简直是福音。我非常好奇作者是如何处理“窗函数设计”这一经典却又容易让人感到枯燥的部分的。是仅仅给出数学公式，还是会结合频谱泄漏、主瓣宽度、旁瓣抑制这些工程指标，配以直观的图形对比来解释不同窗函数的优劣？一个好的教材，应该能让学生在看到图表的那一刻，就能心领神会，而不是需要反复阅读文字才能勉强理解。此外，对于现代信号处理中日益重要的“自适应滤波”和“谱估计”等高级主题，我期待看到更深入的剖析，特别是它们在现代通信系统中的实际应用案例，哪怕只是一个简短的案例分析，也能极大地拓宽读者的视野。