数字信号处理(第2版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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姚天任著

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数字信号处理
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傅里叶变换
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系统分析

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店铺：巧艺图书专营店

出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302492542

商品编码：29917636149

包装：平装-胶订

出版时间：2018-01-01

具体描述

基本信息

书名:数字信号处理(第2版)

定价：99.00元

售价：97.0元,便宜2.0元,折扣97

作者:姚天任

出版社：清华大学出版社

出版日期：2018-01-01

ISBN：9787302492542

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

《数字信号处理（第2版）》是由华中科大姚天任教授所著，作者从事数字信号处理教学40多年，积累了丰富的教学和科研经验。通过对国内外教材的使用和分析，逐渐总结出本科生学习本门课程时容易遇到的难点，归纳出本门学科的理论、技术和方法的要点，形成教材。教材有以下特点：（1）突出基本原理、基本概念和基本方法。（2）精选大量例题和习题。（3）注重理论与实际紧密结合。（4）文笔深入浅出，便于自学。

内容提要

本书系统介绍数字信号处理的基本理论、重要概念和设计方法。章，综述数字信号处理学科的内容、发展概况和应用领域；第2章，介绍离散时间信号和离散时间系统的基本理论；第3章，讨论离散傅里叶变换的理论及其快速算法；第4章，介绍FIR和IIR滤波器的各种结构和有限字长效应；第5章，介绍FIR和IIR数字滤波器的设计方法，以及微分器和Hilbert变换器的设计方法；第6章，讨论多速率数字信号处理。本书注重基本概念、基础理论和基本方法的阐述，突出重点，分散难点，并配有丰富的例题和习题，适于作为教材，也便于自学。本书可作为高等学校电子信息类、自动化类、计算机类等理工科专业的本科生教材，也可作为这些专业的科研人员和技术人员的参考书。

作者介绍

文摘

序言

《信号分析与处理导论》本书是一本深入浅出介绍信号分析与处理核心概念的教材，旨在为读者提供坚实的理论基础和实用的分析工具。全书共分为十四章，涵盖了信号处理领域最基本、最重要的主题，并辅以丰富的例证和实践指导，适合电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业的本科生和研究生，以及对信号处理感兴趣的从业人员。第一部分：信号的表示与变换第一章：连续时间信号与系统本章首先对连续时间信号的分类进行详细阐述，包括周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号、偶信号和奇信号等。在此基础上，深入探讨了连续时间信号的几种基本运算，如时移、时反、尺度变换和相加相乘。接着，引入了连续时间线性时不变（LTI）系统的基本概念，并通过冲激响应来表征LTI系统。卷积积分作为LTI系统分析的核心工具被详细推导和解释，展示了如何利用输入信号和系统冲激响应的卷积来获得系统的输出信号。本章还初步介绍了LTI系统的稳定性和因果性判据。第二章：傅里叶级数与傅里叶变换本章是信号分析的基石。首先，详细讲解了周期信号的傅里叶级数表示，包括三角形式和复指数形式，并推导了傅里叶级数的系数计算公式。通过具体的周期信号（如方波、三角波）的傅里叶级数展开，直观地展现了信号的频谱特性。随后，将傅里叶级数的概念推广到非周期信号，引出了傅里叶变换。傅里叶变换的定义、性质（线性、时移、频移、卷积定理、帕斯瓦尔定理等）被一一剖析，并强调了其在信号频域分析中的关键作用。本书还提供了计算不同类型信号傅里叶变换的实例，如矩形脉冲、指数衰减信号等。第三章：拉普拉斯变换拉普拉斯变换作为傅里叶变换的推广，能够处理更广泛的信号，特别是那些在负时间区域不为零或傅里叶变换不存在的信号。本章系统介绍了单边拉普拉斯变换和双边拉普拉斯变换。详细讲解了拉普拉斯变换的收敛域（ROC）概念，以及ROC如何决定信号的性质和系统的稳定性。一系列重要的拉普拉斯变换性质，如线性、时移、微分、积分、时域卷积等，被一一推导和阐述。本章的核心内容还包括利用拉普拉斯变换求解LTI系统的微分方程，以及通过部分分式展开来求解系统响应。第四章：Z变换 Z变换是离散时间信号和系统的分析工具，与拉普拉斯变换在连续时间系统中扮演的角色相似。本章首先定义了离散时间傅里叶变换（DTFT）和Z变换。深入探讨了Z变换的收敛域（ROC）及其重要性，并解释了ROC与序列的收敛性和系统的因果性、稳定性之间的关系。本章详细阐述了Z变换的各种性质，包括线性、时移、尺度变换、时域共轭、卷积等。重点介绍了如何利用Z变换来分析和设计离散时间LTI系统，包括利用传递函数、零极点图来判断系统的稳定性、因果性等，并展示了如何通过逆Z变换来求解离散时间系统的输出。第二部分：离散时间信号与系统第五章：离散时间信号与系统本章聚焦于离散时间信号的性质和分类，包括单位冲激信号、单位斜坡信号、正弦序列、指数序列等。详细介绍了离散时间信号的基本运算，如时移、时反、尺度变换等。接着，引入了离散时间线性时不变（LTI）系统的概念，并通过单位冲激响应来表征离散时间LTI系统。线性卷积作为离散时间LTI系统分析的核心工具被详细推导和解释，展示了如何利用输入序列和系统单位冲激响应的卷积来获得系统的输出序列。本章还初步介绍了离散时间LTI系统的稳定性、因果性等判据。第六章：采样理论采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的关键步骤。本章深入探讨了采样定理，即奈奎斯特-香农采样定理，详细解释了采样率与原始信号带宽之间的关系，以及过采样和欠采样的后果。本章还讲解了信号重建的两种主要方法：理想重构滤波器和实际重构。通过重构滤波器，可以从离散的采样点中恢复出原始的连续时间信号。本章还介绍了零阶保持和一阶保持等实际采样过程中的概念，以及它们对信号重建的影响。第七章：数字滤波器设计基础数字滤波器是信号处理中至关重要的组成部分，用于去除信号中的噪声或提取特定频率分量的信号。本章首先介绍了滤波器设计的两种基本类型：有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器。详细讲解了FIR滤波器的基本原理，其单位冲激响应是有限长的，并介绍了几种常见的FIR滤波器设计方法，如窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗等）和频率采样法。对于IIR滤波器，本章介绍了其基本原理，其单位冲激响应是无限长的，并初步介绍了IIR滤波器的基本设计思想，为后续更深入的IIR滤波器设计打下基础。第八章：有限脉冲响应（FIR）滤波器设计本章是对FIR滤波器设计方法的深入拓展。首先，系统回顾了窗函数法的基本原理，并重点分析了不同窗函数的特性，如阻带衰减和过渡带宽度之间的权衡。接着，详细讲解了切比雪夫逼近法，这是一种更高级的FIR滤波器设计方法，能够根据设计指标（如通带纹波、阻带衰减）直接生成最优的滤波器系数。此外，本章还介绍了线性相位FIR滤波器的设计，这对于保证信号的无失真传输至关重要。通过大量工程实例，读者可以理解如何根据实际应用需求选择合适的FIR滤波器设计方法和参数。第九章：无限脉冲响应（IIR）滤波器设计本章专注于IIR滤波器的设计。首先，回顾了IIR滤波器相对于FIR滤波器的优势（如更高的阶数效率）。本章重点介绍了两种主流的IIR滤波器设计方法：巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器。详细阐述了这些经典模拟滤波器的原型设计，包括它们在通带和阻带的幅度响应特性。然后，介绍了将模拟原型转换为数字滤波器的方法，如脉冲不变法、双线性变换法等，并分析了各种转换方法的优缺点。本章还提供了利用这些方法设计低通、高通、带通和带阻IIR滤波器的实例。第三部分：高级信号处理技术第十章：傅里叶变换在信号处理中的应用本章将傅里叶变换的理论知识与实际信号处理应用相结合。首先，详细阐述了如何利用傅里叶变换进行频谱分析，包括识别信号中的频率成分、分析噪声的频谱特性。接着，介绍了傅里叶变换在信号滤波中的作用，即在频域对信号进行滤波操作。本章还讲解了傅里叶变换在通信系统中的应用，如调制和解调。此外，还探讨了傅里叶变换在图像处理中的初步应用，例如傅里叶变换可以用于图像的频率域分析和滤波。第十一章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）离散傅里叶变换（DFT）是傅里叶变换在数字信号处理中的直接体现，而快速傅里叶变换（FFT）则是DFT的高效计算算法。本章首先定义了DFT，并阐述了其与傅里叶级数和傅里叶变换的关系。详细讲解了DFT的性质，并分析了其计算复杂度。随后，深入介绍了FFT算法，包括Cooley-Tukey算法的蝶形运算和分解思想，以及两种主要的FFT算法：按时间抽选（DIT）和按频率抽选（DIF）。通过FFT，可以大大提高DFT的计算效率，使其能够应用于实时信号处理。本章还提供了FFT在频谱分析、卷积计算等方面的应用实例。第十二章：功率谱估计功率谱密度（PSD）描述了信号功率随频率的分布情况，对于理解信号的统计特性至关重要。本章首先介绍了周期图法，一种直接利用DFT计算功率谱的方法，并分析了其方差特性。接着，介绍了改进的周期图法，如Welch方法，通过对信号分段并进行平均来降低功率谱估计的方差，提高估计的平滑度。此外，本章还介绍了模型驱动的功率谱估计方法，如AR模型、MA模型和ARMA模型，这些方法假设信号可以通过特定的模型来描述，从而可以更精确地估计功率谱。第十三章：相关性分析与卷积本章深入探讨了信号的相关性，包括自相关函数和互相关函数。详细解释了自相关函数如何描述信号自身随时间延迟的相似性，以及互相关函数如何描述两个不同信号之间的相似性。本章阐述了相关性在信号检测、模式识别、时延估计等方面的应用。此外，本章还对卷积进行了进一步的讨论，包括其在系统响应计算、滤波等方面的作用，并进一步强调了卷积定理在频域分析中的重要性。第十四章：信号处理中的实际问题与应用本章将前面所学的理论知识应用于解决实际信号处理中的挑战。首先，介绍了噪声的分类和抑制技术，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等在去除噪声中的作用，以及更高级的维纳滤波等方法。接着，探讨了信号的压缩问题，包括对冗余信号进行编码以减小存储或传输的开销。最后，本章展示了信号处理在各个领域的广泛应用，例如通信系统中的调制与解调、音频处理中的语音识别与合成、图像处理中的特征提取与图像增强，以及生物医学信号处理中的心电图分析等，通过这些案例，读者可以更直观地感受到信号处理技术的强大生命力。本书力求在理论深度和实践指导之间取得平衡，通过大量的图示、公式推导和实例分析，帮助读者理解抽象的信号处理概念，并掌握实际应用中的分析和设计方法。希望本书能够成为读者在信号分析与处理领域的坚实起点。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近几年来读过的最令人印象深刻的技术类书籍之一。作者在开篇就为读者勾勒了一个宏大的图景，让我们了解到数字信号处理在现代科技中扮演的不可或缺的角色，从最基础的音频视频压缩，到复杂的通信系统，再到前沿的人工智能领域， DSP的身影无处不在。书中并没有一开始就陷入枯燥的数学公式，而是循序渐进地引导读者理解概念，通过丰富的实例，例如讲解如何在手机上实现降噪，或者如何通过算法识别语音指令，这些生动的场景让原本抽象的概念变得触手可及。我特别喜欢其中关于采样和量化的章节，作者巧妙地用日常生活中的例子，比如将连续的声波变成一系列离散的数字点，让我对数字化的过程有了更深刻的理解。而且，书中在讲解每一个技术点时，都会强调其背后的原理和应用场景，这使得我不仅学习了“怎么做”，更理解了“为什么这样做”，这种“知其然，知其所以然”的学习方式，对于我这样希望深入理解技术本质的读者来说，实在是太宝贵了。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，带着我一步步探索数字信号处理的奇妙世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度让我惊叹不已。它不仅仅覆盖了数字信号处理的基础理论，还涉及到了许多前沿的应用。我特别喜欢书中关于“频率域分析”的部分，作者通过对信号进行傅里叶变换，清晰地展示了信号的频谱特性，并讲解了如何利用频谱信息来识别和处理信号。这对于理解许多通信和音频处理技术至关重要。书中对于“滤波器设计”的讲解也非常详尽，从FIR滤波器到IIR滤波器，再到各种窗函数的设计方法，都给出了详细的数学推导和算法描述。我甚至觉得，仅仅是掌握了书中关于滤波器设计的部分，就已经足以应对很多实际工程问题了。此外，书中还触及了“随机信号处理”和“小波变换”等更高级的课题，虽然篇幅有限，但足以让我对这些领域产生浓厚的兴趣，并为我未来的进一步学习指明了方向。总的来说，这是一本既有深度又有广度的经典之作，适合所有对数字信号处理感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

读这本书，我感觉像是进入了一个充满智慧的宝库。它不仅仅是关于理论知识的传授，更是一种思维方式的启迪。书中反复强调了“信号的表示”和“信号的变换”是理解 DSP 的基石，并且在后续章节中，始终围绕这两个核心概念进行展开。我喜欢作者在讲解一些经典算法时，会追溯其历史渊源和发展脉络，这让我不仅仅是学习了一个工具，更是理解了它诞生的背景和不断优化的过程。例如，在介绍自适应滤波器时，作者花了相当篇幅讲解了最小均方（LMS）算法的由来，以及它在通信系统中的广泛应用，这种“大历史观”的视角，让知识更加生动有趣。书中对于信号的各种数学模型，从离散时间系统到随机信号，都给出了清晰的定义和详尽的推导，并且通过丰富的图示帮助读者理解。我尤其喜欢书中关于“采样定理”的讲解，它用通俗易懂的语言解释了为什么我们能够精确地从连续信号中恢复出原始信息，并且强调了过采样和欠采样的危害。总的来说，这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了信号处理领域蕴含的无穷魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我赞叹的地方在于其极强的逻辑性和系统性。它不是零散的知识点堆砌，而是围绕着“信号”这个核心概念，构建了一个完整的知识体系。从信号的表示、变换，到滤波、分析，再到应用，每一个章节都承接得非常自然，让人感觉像是完成了一次严谨的科学探索。我印象最深的是关于傅里叶变换的讲解，作者并没有直接抛出复杂的数学推导，而是从信号的周期性分解入手，一步步引出傅里叶级数和傅里叶变换，并且通过图示，清晰地展现了信号在时域和频域之间的转换关系。这让我这个之前对傅里叶变换感到头疼的学生，豁然开朗。书中还穿插了大量的伪代码和算法描述，虽然没有直接提供具体的编程语言实现，但足以让有一定编程基础的读者理解算法的精髓，并能够将其转化为实际的代码。此外，书中对于不同算法的优缺点对比也非常详细，比如在讲解滤波器设计时，会对比FIR和IIR滤波器的性能特点，这对于实际工程应用的选择提供了重要的参考。这种严谨的学术态度和详实的讲解，让我对数字信号处理的理论和实践都有了前所未有的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿梭在数字信号处理的复杂世界中。它并没有像很多教材那样，一开始就抛出大量的公式和定理，而是从最基本、最直观的概念入手，循序渐进地引导读者。我非常欣赏书中对于“信号”本身的定义和分类的详尽描述，这为后续的学习打下了坚实的基础。尤其是对于“周期信号”和“非周期信号”的区分，以及它们在不同数学变换下的表现，作者都给予了非常生动的解释。当我看到书中关于“卷积”的讲解时，我一开始有些畏惧，但作者通过形象的比喻，比如用两个波形“叠加”和“滑动”来类比卷积过程，让我瞬间茅塞顿开。书中还提供了一些实际案例，比如讲解如何用滤波器去除音频中的噪音，或者如何通过傅里叶变换分析图像的频率成分，这些都极大地增强了我学习的兴趣和动力。这本书的语言风格也非常独特，既有学术的严谨，又不失亲切，让我感觉像是在和一位老友交流。