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[美] DimitrisGManolakis 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121340703

商品编码：29786642034

出版时间：2018-06-29

商品参数

实用数字信号处理
	定价	118.00
	出版社	电子 工业出版社
	版次
	出版时间	2018年06月
	开本
	作者	艾渤 等；（美）Dimitris G. Manolakis（迪米特里 G. 马诺莱克斯），Vinay K. Ingle（维奈 K. 英格尔）
	装帧
	页数	0
	字数	0
	ISBN编码	9787121340703

内容介绍

 本书系统地介绍了数字信号处理的基本概念和方法，并从实用性角度把数字信号处理理论和方法与实际应用技术相结合。本书主要内容包括：离散信号与系统、z变换、信号的傅里叶表示、线性时不变系统的变换分析、连续时间信号的采样、离散傅里叶变换及其计算、FIR以及IIR滤波器设计、多速率信号和随机信号处理、有限字长效应等章节。这些章节安排的内容有助于读者将数字信号处理理论与实际应用很好地结合。

作者介绍

 Dimitris G. Manolakis：雅典大学电子工程专业博士，曾任教于美国东北大学、波士顿学院和伍斯特理工学院，现为麻省理工学院林肯实验室研究员。研究方向为数字信号处理、自适应滤波、阵列处理、模式识别、遥感、雷达系统。Vinay K. Ingle：美国伦斯勒理工学院电子与计算机工程专业博士，美国东北大学电子与计算机工程系副教授。研究方向为图像处理、随机过程、估计理论、高光谱图像技术等。
艾渤，男，北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室特聘教授，博士生导师。国家重点实验室副主任。研究领域：无线移动通信、电波传播与无线信道建模、功率放大器线性化技术、信息物理融合CPS系统。

目录

di1章  引言 1

1.1  信号 1

1.2  系统 6

1.3  模拟、数字和混合信号处理 9

1.4  数字信号处理应用 11

1.5  本书的组织方式 12

学习小结 13

复习题 14

di2章  离散时间信号与系统 15

2.1  离散时间信号 15

2.2  在MATLAB中生成和绘制信号 18

2.3  离散时间系统 20

2.4  线性时不变系统的卷积描述 25

2.5  线性时不变系统的特性 30

2.6  卷积的分析评价 34

2.7  卷积的数值计算 37

2.8  FIR滤波器的实时实现 39

2.9  FIR空间滤波器 40

2.10 由线性常系数差分方程描述的系统 42

2.11 连续时间LTI系统 47

学习小结 50

复习题 51

习题 52

di3章  z变换 59

3.1  动机 59

3.2  z变换 60

3.3  逆z变换 65

3.4  z变换的性质 67

3.5  LTI系统的系统函数 70

3.6  由线性常系数差分方程表征的LTI系统 72

3.7  极零点位置与时间域行为间的关系 74

3.8  单边z变换 77

学习小结 79

复习题 80

习题 80

di4章  信号的傅里叶表示 87

4.1  正弦信号及其特性 87

4.2  连续时间信号的傅里叶表示 92

4.3  离散时间信号的傅里叶表示 102

4.4  傅里叶级数和傅里叶变换小结 109

4.5  离散时间傅里叶变换的性质 111

学习小结 121

复习题 122

习题 123

di5章  LTI系统的变换分析 129

5.1  LTI系统的正弦响应 129

5.2  频率域中LTI系统的响应 134

5.3  信号通过LTI系统后的失真 137

5.4  理想和实际滤波器 141

5.5  有理系统函数的频率响应 144

5.6  频率响应对极点和零点的依赖性 148

5.7  通过配置极零点设计简单滤波器 153

5.8  幅度响应和相位响应之间的关系 158

5.9  全通系统 160

5.10可逆性和zui小相位系统 163

5.11连续时间LTI系统的变换分析 166

学习小结 176

复习题 177

习题 178

di6章  连续时间信号的采样 187

6.1  连续时间信号的理想周期采样 187

数字信号处理：理论、方法与应用 概述 数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）是现代电子工程、通信、计算机科学以及众多交叉学科的核心技术之一。它涉及将模拟信号（如声音、图像、视频、传感器读数等）转换为数字形式，然后通过一系列数学运算进行分析、变换、滤波、压缩、增强或重建，最终将其还原为可用的模拟信号或直接进行数字域的应用。本书旨在系统深入地介绍数字信号处理的基本理论、核心算法、关键技术及其在实际工程中的广泛应用，为读者构建一个扎实而全面的DSP知识体系。 本书内容涵盖DSP的基石，从离散时间信号与系统的基本概念出发，逐步深入到傅里叶分析、Z变换、滤波器设计、随机信号处理等核心主题。同时，我们也将探讨更高级的DSP技术，如自适应滤波、小波分析、谱估计等，并重点关注其在通信系统、音频视频处理、医学成像、控制系统等前沿领域的应用实例。本书力求理论与实践相结合，既注重数学原理的严谨推导，又强调算法实现的可行性与效率，并辅以丰富的实例和练习，帮助读者深入理解概念并掌握实际操作能力。 第一部分：DSP基础理论 第一章：离散时间信号与系统 本章是DSP的起点，将介绍描述信号和系统的基本概念。 离散时间信号： 介绍连续时间信号（CT）和离散时间信号（DT）的定义和区别。重点讲解采样定理，阐述如何将连续时间信号以特定速率转换为离散时间信号，以及采样率选择的重要性，包括奈奎斯特率和混叠现象。讨论常见的离散时间信号类型，如单位脉冲信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号、周期信号等，并介绍它们的数学表示和特性。 离散时间系统： 引入离散时间系统的概念，即处理离散时间信号的“黑盒子”。讲解系统的基本性质： 线性（Linearity）： 解释叠加原理（齐次性和可加性）如何定义线性系统。 时不变性（Time-invariance）： 阐述系统响应随着时间平移而保持不变的特性。 因果性（Causality）： 定义因果系统，即系统的输出仅依赖于当前和过去的输入，而不依赖于未来的输入。 稳定性（Stability）： 介绍BIBO（Bounded-Input, Bounded-Output）稳定性，即有限的输入会产生有限的输出。 卷积（Convolution）： 这是理解LTI（线性时不变）系统至关重要的概念。详细推导离散时间LTI系统的输入-输出关系，即输出信号是输入信号与系统单位脉冲响应的卷积。讲解卷积的计算方法，包括图解法和代数法。强调单位脉冲响应（Impulse Response, h[n]）是表征LTI系统的“指纹”，能够完全描述系统的行为。 差分方程（Difference Equations）： 介绍如何使用差分方程来描述离散时间LTI系统。解释递归（IIR）和非递归（FIR）系统的区别，以及差分方程与单位脉冲响应之间的关系。 第二章：傅里叶分析 傅里叶分析是DSP的核心工具，它允许我们将信号分解为不同频率的成分进行分析。 傅里叶级数（Fourier Series, FS）： 介绍周期信号可以用一系列正弦和余弦（或复指数）函数的和来表示。详细推导周期离散时间信号的傅里叶级数表示，包括计算傅里叶系数的方法。理解傅里叶级数如何揭示周期信号的频率成分。 傅里叶变换（Fourier Transform, FT）： 扩展傅里叶级数到非周期信号。介绍连续时间信号的傅里叶变换和离散时间信号的傅里叶变换（DTFT）。重点讲解DTFT，它揭示了离散时间信号的频率内容，尽管它本身可能是一个连续的函数。解释DTFT的性质，如线性、时移、频移、卷积性质、能量/功率守恒等。 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）： 引入DFT，这是在计算机上进行傅里叶分析的实际工具。DFT将一个有限长度的离散时间信号转换为一个有限长度的离散频率序列。详细介绍DFT的定义、计算公式及其性质。 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）： 讨论DFT计算的计算复杂度（O(N^2)），并介绍FFT算法，如Cooley-Tukey算法，它能够以O(N log N)的复杂度高效计算DFT。强调FFT在实际DSP应用中的关键作用。 功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）和能量谱密度（Energy Spectral Density, ESD）： 介绍如何利用傅里叶变换来分析信号的功率和能量分布在不同频率上的情况。 第三章：Z变换 Z变换是傅里叶分析在离散时间系统分析中的推广，尤其适用于分析因果和非因果系统，以及稳定性和收敛性。 Z变换的定义： 介绍单边Z变换和双边Z变换。重点讲解双边Z变换，并引入收敛域（Region of Convergence, ROC）。 Z变换的性质： 详细讲解Z变换的重要性质，包括线性、时移（时域和s域）、乘以n、微分（s域）、卷积等。 逆Z变换： 介绍如何从Z变换表达式恢复时域信号，包括部分分式展开法和围道积分法。 LTI系统的Z域表示： 将差分方程转换为Z域下的系统函数（Transfer Function, H(z)）。分析系统函数的零点和极点如何影响系统的频率响应和稳定性。 系统分析： 利用Z变换分析系统的稳定性（极点在单位圆内）、因果性（ROC包含无穷远）以及频率响应。 第二部分：DSP滤波器设计 滤波器是DSP中最重要和最常见的应用之一，用于选择性地通过或抑制信号的某些频率成分。 第四章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器具有无限长的单位冲激响应，通常用较少的阶数就能实现高阶的滤波效果，但可能存在稳定性问题。 IIR滤波器设计的基本思想： 介绍如何从连续时间滤波器（如Butterworth, Chebyshev, Elliptic）的模 型，通过巴特沃斯变换（Bilinear Transform）等方法，将其转换为离散时间IIR滤波器。 Butterworth滤波器： 介绍其平坦的通带特性。 Chebyshev滤波器（Type I and Type II）： 介绍其在通带或阻带上的纹波特性。 Elliptic滤波器： 介绍其在通带和阻带上都允许纹波，但能以最低的阶数实现最陡的过渡带。 IIR滤波器结构： 讲解直接形式、级联形式、并联形式等不同的实现结构，并讨论其数值稳定性和计算效率。 第五章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器具有有限长度的单位冲激响应，其优点是固有稳定，且可以设计出线性相位滤波器，避免引起信号失真。 FIR滤波器的优点： 强调FIR滤波器实现的精确线性相位特性，这对某些应用（如语音、数据传输）至关重要。 FIR滤波器设计方法： 窗函数法（Windowing Method）： 介绍截断无限长理想滤波器响应的方法。详细讲解各种窗函数，如矩形窗、Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗、Kaiser窗等，分析它们对滤波器频率响应（阻带衰减、过渡带宽度、旁瓣幅度）的影响，以及如何选择合适的窗函数。 频率采样法（Frequency Sampling Method）： 通过在特定频率点上指定滤波器响应来设计FIR滤波器。 最优设计法（Optimal Design Method, Parks-McClellan Algorithm）： 介绍利用Remez交换算法设计最优FIR滤波器，能够达到最佳的频率响应逼近效果，尤其适用于设计具有特定纹波的滤波器。 FIR滤波器结构： 介绍直接形式、移位累加器形式等FIR滤波器实现结构。 第三部分：高级DSP技术与应用 第六章：随机信号处理 许多实际信号都受到噪声的干扰，理解和处理随机信号是DSP的重要组成部分。 随机变量与随机过程： 介绍随机变量和随机过程的基本概念，如均值、方差、自相关函数、互相关函数。 平稳随机过程（Stationary Random Processes）： 介绍宽平稳（WSS）和狭义平稳（SSS）的概念。 功率谱密度（PSD）： 再次强调PSD在分析随机信号频率成分中的作用，以及如何从自相关函数通过Wiener-Khinchin定理得到PSD。 周期图法（Periodogram）与改进的周期图法： 介绍估计随机信号PSD的方法。 线性滤波器的随机信号输出： 分析LTI系统对随机信号的输出的统计特性。 第七章：自适应滤波 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性变化而自动调整其滤波器系数，以达到某种优化准则，例如最小均方误差。 自适应滤波器的基本原理： 解释自适应滤波器是如何工作的，包括滤波、误差计算、滤波器系数更新等环节。 LMS（Least Mean Squares）算法： 详细讲解LMS算法，包括其收敛性、步长参数的选择以及在不同应用中的表现。 RLS（Recursive Least Squares）算法： 介绍RLS算法，它通常比LMS收敛更快，但计算复杂度更高。 自适应滤波器的应用： 讲解其在噪声抵消（如回声消除、语音增强）、信道均衡、模式识别等领域的应用。 第八章：小波分析 小波分析提供了一种时频局部化的信号分析方法，能够同时捕捉信号的瞬态特征和频率信息，在信号压缩、去噪、特征提取等方面具有独特优势。 连续小波变换（CWT）： 介绍CWT的基本概念，包括尺度（scale）和位移（translation）。 离散小波变换（DWT）： 介绍DWT，特别是多分辨率分析（Multiresolution Analysis, MRA）的思想，以及Mallat算法的快速实现。 小波滤波器组（Wavelet Filter Banks）： 讲解DWT与滤波器组之间的关系，包括低通和高通滤波器。 小波变换的应用： 探讨其在图像压缩（如JPEG2000）、信号去噪、故障诊断、金融时间序列分析等领域的应用。 第九章：谱估计 当信号的统计特性未知或随时间变化时，如何准确估计其功率谱密度（PSD）是一个重要的问题。 经典谱估计方法： 复习周期图法。 现代谱估计方法： 参数模型法： 如AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型，并介绍Yule-Walker方程、Burg方法等。 非参数模型法： 如Welch方法，通过分段平均来降低周期图法的方差。 谱估计的应用： 信号分析、模式识别、通信系统性能评估等。 第十章：DSP在通信系统中的应用 数字信号处理在现代通信系统中扮演着核心角色。 数字调制解调： 讲解ASK, PSK, QAM等数字调制技术，以及相应的解调器设计。 信道编码与解码： 介绍纠错码（如Hamming码、卷积码、Turbo码、LDPC码）在提高通信可靠性方面的作用。 信道均衡： 讲解如何使用FIR或自适应滤波器来补偿信道引起的失真，例如多径传播。 OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）： 介绍OFDM技术，它通过将高速数据流分割成多个低速数据流，并在多个正交子载波上传输，来对抗多径衰落。FFT/IFFT在OFDM实现中的作用。 数字滤波在通信中的作用： 如匹配滤波器、带通滤波器、抗混叠滤波器等。 第十一章：DSP在音频和视频处理中的应用 音频和视频信号的处理是DSP最直观和广泛的应用领域之一。 音频信号处理： 采样与量化： 讨论CD音质、MP3等标准。 音频压缩： 介绍MP3, AAC等音频编码标准背后的D SP技术。 音频增强与效果： 如降噪、回声消除、混响、均衡器、音效处理。 语音识别与合成： 介绍其基本原理和DSP的作用。 视频信号处理： 图像采样与量化： 像素、灰度级、彩色空间（RGB, YUV）。 图像压缩： 介绍JPEG, MPEG等图像和视频编码标准中的DCT（离散余弦变换）、DWT（离散小波变换）、运动估计等DSP技术。 图像增强： 如对比度增强、锐化、去模糊。 图像滤波： 如平滑滤波（高斯滤波）、边缘检测（Sobel, Canny）。 视频分析： 如目标跟踪、场景分割。 第十二章：DSP在其他领域的应用 医学成像： CT, MRI, 超声成像等成像技术中的信号处理，如滤波、重建算法。 控制系统： 数字PID控制器设计，信号采样与控制。 雷达与声纳： 目标检测、距离和速度估计，信号滤波。 仪器仪表与传感器： 数据采集、信号处理与分析。 结论 本书通过对数字信号处理理论、方法和关键算法的系统讲解，以及深入剖析其在通信、音频视频、医学、控制等众多领域的应用，旨在为读者提供一个坚实的DSP知识基础。掌握DSP技术，不仅是理解现代电子工程和信息技术运行机制的关键，也是从事相关领域研发和创新的必备能力。我们鼓励读者通过实践和进一步的探索，将本书所学知识转化为解决实际问题的强大工具，为技术进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对“国外电子与通信教材系列”这个标签本身就有一种天然的信赖感。很多基础理论的奠基工作都是在国外完成的，那些经典的教材往往经过了数十年的教学实践检验，逻辑链条非常清晰，推理过程滴水不漏。我以前看过的几本同系列的书，无一例外都非常“硬核”，适合系统学习。这本书如果能保持这种水准，那么它在深入讲解离散时间系统、随机信号处理这些高阶内容时，想必会非常到位。我尤其想知道作者是如何处理“量化噪声”和“有限精度效应”这些在实际嵌入式系统开发中至关重要的工程细节的。很多教科书在理论上完美无瑕，但一到实际操作层面就立马“露馅”。如果这本书能在保证理论深度的情况下，融入这些“不那么完美”的现实因素，并给出相应的数学模型和解决方案，那对于我这种偏向应用研究的人来说，价值就不可估量了。它应该是一本能让你在闭卷考试中拿到高分，并且在项目开发中少走弯路的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种带着点年代感的理工科教材风格，让人一下子就能联想到那些厚厚的、知识点密集的专业书籍。我记得我当年选修数字信号处理的时候，手里捧着一本翻译过来的教材，内容确实是扎实，但阅读体验嘛……只能说全靠毅力。这本书如果能继承那种严谨的治学态度，同时在排版和图示上有所改进，那简直是福音了。我特别关注的是它对傅里叶变换、Z变换这些核心概念的阐述深度。好的教材不光是堆砌公式，更重要的是能提供直观的物理意义和工程背景，让人明白“为什么这么做”，而不是只会机械地套用公式。尤其是在介绍滤波器的设计和实现部分，如果能结合一些实际的例子，比如音频处理中的降噪、图像处理中的锐化，哪怕只是简单的框图演示，都会大大提升学习的兴趣和效率。我希望它在现代DSP芯片的应用方面也能有所提及，毕竟理论联系实际才是学习工程技术的王道。总之，对这种“官方正版”的教材，我总是抱有一种期待，希望能看到一个更贴近当代学习习惯的经典重塑。

评分☆☆☆☆☆

我注意到书名里似乎强调了“理论”二字，这让人又燃起了对基础功的期盼。在如今这个时代，很多速成的教程充斥网络，它们可能教你如何调用现成的库函数快速得到结果，但一旦遇到库函数无法解决的边缘情况，或者需要进行算法优化时，就束手无策了。数字信号处理的魅力恰恰在于其优雅的数学结构，从连续时间系统到离散时间的巧妙过渡，每一个定义和定理背后都有深刻的物理或信息论意义。一本好的教材，应该把这种美感展现出来。我希望它能细致地阐述拉普拉斯变换和Z变换之间的映射关系，清晰地界定周期序列和非周期序列在傅里叶分析中的处理差异。如果这本书能够用清晰的逻辑，引导读者一步步建立起对信号系统稳定性和因果性的深刻理解，而不是仅仅停留在“满足这个条件就是稳定的”的表面描述，那它就不仅仅是一本应试教材，更是一本能够构建完整知识体系的里程碑式的作品。

评分☆☆☆☆☆

对于一个已经工作几年，但想重新梳理DSP知识体系的工程师来说，选择教材的关键在于“精确度”和“覆盖面”。我们需要的不是最基础的入门介绍，而是那种能深入到细节，提供足够广阔视野的内容。比如，这本书在介绍自适应滤波（如LMS算法）时，是否能详细讨论收敛速度、稳态误差与步长参数之间的权衡取舍？在涉及到多速率信号处理时，它对抽取和插值滤波器组的设计是如何论述的？我期望这本书的章节编排能够体现出对现代通信系统和嵌入式系统要求的深刻理解，确保覆盖了诸如小波变换、高通滤波器的实现技巧等前沿或关键技术点。如果它能像一本技术手册一样，在你遇到具体技术瓶颈时，能迅速定位到相关章节，并提供详尽的数学推导和工程参考，那么它就不仅仅是一本“包邮”的商品，而是物超所值的知识投资了。

评分☆☆☆☆☆

这书名里带着“实用”二字，让我有点好奇它到底“实用”到什么程度。数字信号处理这门课，很容易让人陷入纯粹的数学推导泥潭，让人感觉高深莫测，仿佛是专为理论物理学家准备的。我希望这本书能够有效地架起理论与工程实践之间的桥梁。所谓的实用，我认为不仅仅是多放几个Matlab代码示例，而是要教会读者如何根据一个具体的工程需求（比如要求截止频率误差小于多少，通带纹波小于多少），反推出需要采用哪种滤波器结构、具体参数应该如何选取。例如，在介绍快速傅里叶变换（FFT）时，除了讲清楚算法原理，最好能剖析一下不同窗函数（汉宁窗、海明窗等）在实际频谱分析中带来的优缺点和适用场景。如果这本书能做到这一点，让读者在学完之后，面对一个实际的信号处理任务时，能够自信地说：“我懂，我能设计并实现它”，那么它的“实用”价值就真正体现出来了。