信号分析与处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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姜常珍 编

图书标签:

• 信号处理
• 信号分析
• 傅里叶变换
• 数字信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 滤波
• 系统分析
• 时频分析

出版社： 天津大学出版社

ISBN：9787561813393

版次：1

商品编码：12297028

包装：平装

开本：32开

出版时间：2000-09-01

用纸：胶版纸

页数：263

正文语种：中文

内容简介

　　《信号分析与处理》系天津大学“九五”重点教材。全书共7章，包括：信号分析与处理导论；信号的时域分析；信号的频域分析；离散信号的变换域分析；随机信号；模拟滤波器和数字滤波器。《信号分析与处理》注重基础和实用，能使读者对信号理论建立较全面的印象。《信号分析与处理》可作为非电子和非通信类各专业本科生的信号理论课程教材，也可作为信号分析与处理方面的科技参考书。

目录

第1章 导论
第1节 信号及其分类
第2节 信号分析与信号处理
第3节 信号与系统

第2章 信号的时域分析
第1节 信号的描述
第2节 信号的时域运算
第3节 信号的时域分解
第4节 连续时间系统的时域分析
第5节 离散时间系统的时域分析
习题

第3章 信号的频域分析
第1节 周期信号的傅里叶级数
第2节 非周期信号的傅里叶变换
第3节 傅里叶变换的性质
第4节 周期信号的傅里叶变换
第5节 能谱与功率谱
第6节 采样信号
习题

第4章 离散信号的变换域分析
第1节 离散信号的Z变换及其性质
第2节 应用Z变换求解差分方程
第3节 非周期序列的傅里叶变换（DTFT）
第4节 周期序列的离散傅里叶级数（DFS）
第5节 离散傅里叶变换（DFT）
第6节 快速傅里叶变换（FFT）
第7节 离散傅里叶变换的应用
习题

第5章 随机信号
第1节 随机信号的时域描述
第2节 随机信号的频域分析
第3节 典型随机信号
第4节 随机信号通过线性系统的分析
习题

第6章 模拟滤波器
第1节 滤波器的基本知识
第2节 信号通过线性系统不失真的条件
第3节 理想低通滤波器的频率响应
第4节 巴特沃兹低通滤波器
第5节 切比雪夫滤波器
习题

第7章 数字滤波器
第1节 数字滤波器的基本概念
第2节 IIR数字滤波器的设计
第3节 FIR数字滤波器的设计
习题
主要参考文献

《数字信号处理原理与应用》 内容概述： 本书深入探讨了数字信号处理（DSP）领域的核心概念、基本原理以及在实际工程中广泛的应用。从离散时间信号和系统的基本性质出发，系统地介绍了采样定理、模拟-数字转换、数字滤波器的设计与实现、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）、以及自适应信号处理等关键技术。本书的重点在于通过严谨的数学推导和丰富的实例，帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握将这些理论应用于解决实际问题的能力。 第一部分：离散时间信号与系统 离散时间信号： 本部分首先定义了离散时间信号，并将其与连续时间信号进行区分。通过引入序列、单位冲激序列、单位阶跃序列等基本信号，阐述了信号的表示方法和重要特性，如周期性、奇偶性、能量与功率。读者将学习如何通过数学表达式和图示来描述和分析各种离散时间信号。 离散时间系统： 系统的概念是信号处理的基础。本书详细介绍了线性时不变（LTI）系统的定义和重要性质，包括叠加性、齐次性、时移不变性。通过分析系统的单位冲激响应，读者将理解如何通过卷积运算来描述LTI系统的输入-输出关系。此外，还会探讨其他类型的系统，如因果系统、稳定系统等，并介绍判断系统特性的方法。 Z变换： Z变换是分析离散时间LTI系统的有力数学工具。本书将详细介绍Z变换的定义、性质以及如何利用它来求解差分方程。特别地，将深入讲解Z反变换的求法，包括部分分式展开法和长除法。通过Z变换，读者可以更直观地理解系统的频率响应和稳定性。 第二部分：采样理论与模数转换 采样定理： 采样是连接连续信号与离散信号的桥梁。本部分将严谨地阐述奈奎斯特-奈奎斯特采样定理，解释了在什么条件下可以无失真地从连续信号中恢复原始信号。深入分析了过采样和欠采样的影响，并介绍了抗混叠滤波器的作用和设计原则。 模数转换（ADC）： 实际的信号采集离不开模数转换器。本书将介绍不同类型的ADC，如逐次逼近型ADC、Σ-Δ型ADC等，并分析它们的性能指标，如分辨率、采样率、量化噪声等。同时，还会讨论量化误差的产生及其对信号精度的影响。 数模转换（DAC）： 数模转换器则用于将数字信号还原为模拟信号。本书将介绍DAC的基本原理和不同类型，如冲模DAC、电阻梯DAC等，以及它们在信号重构中的作用。 第三部分：数字滤波器设计 数字滤波器的基本概念： 数字滤波器是DSP的核心组成部分，用于去除信号中的噪声、增强特定频率成分等。本书将区分IIR（无限冲激响应）和FIR（有限冲激响应）滤波器，并分析它们的优缺点。 IIR滤波器设计： 本部分将介绍几种经典的IIR滤波器设计方法，包括巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器。读者将学习如何根据给定的技术指标（如通带纹波、阻带衰减、截止频率）来设计这些滤波器，并理解它们在幅频特性和相频特性上的差异。 FIR滤波器设计： FIR滤波器因其线性相位特性而在许多应用中具有优势。本书将介绍两种主要的FIR滤波器设计方法：窗函数法和频率采样法。重点讲解了不同窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）的选择原则及其对滤波器性能的影响。 滤波器性能分析： 无论设计何种滤波器，都需要对其性能进行分析和评估。本书将介绍如何通过幅度响应、相位响应、冲激响应等指标来评估滤波器的性能，并讨论实际应用中需要考虑的因素，如计算复杂度、稳定性等。 第四部分：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）： DFT是将离散时间信号分解为其频率成分的强大工具。本书将详细介绍DFT的定义、性质，如周期性、线性和共轭对称性。通过DFT，读者可以分析信号的频谱，理解不同频率分量的幅度和相位信息。 快速傅里叶变换（FFT）： 直接计算DFT的计算量非常大。FFT算法极大地提高了DFT的计算效率。本书将详细介绍两种最常用的FFT算法：按时间抽取的FFT（Cooley-Tukey算法）和按频率抽取的FFT。通过算法的推导和实例，读者将深刻理解FFT的工作原理及其在信号分析中的重要作用。 DFT的应用： DFT和FFT在许多领域都有广泛应用，如谱分析、卷积计算、相关计算等。本书将通过具体实例展示如何利用DFT/FFT进行信号的频谱分析、求解线性卷积以及实现相关运算。 第五部分：自适应信号处理 自适应滤波器的概念： 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以达到某种最优性能。本部分将介绍自适应滤波器的基本概念和工作原理。 LMS算法： 最小均方（LMS）算法是最简单和最常用的自适应算法之一。本书将详细推导LMS算法的更新方程，并分析其收敛性能。通过仿真和实例，读者将了解LMS算法在噪声消除、均衡等方面的应用。 RLS算法： 递推最小二乘（RLS）算法是另一种重要的自适应算法，通常比LMS算法收敛速度更快，但计算量也更大。本书将介绍RLS算法的基本思想和实现方法。 自适应信号处理的应用： 自适应信号处理在许多领域都发挥着重要作用，如通信系统中的回声消除、语音信号处理中的噪声抑制、以及模式识别中的特征提取等。本书将通过典型的应用场景，展示自适应滤波器的强大能力。 第六部分：数字信号处理的应用实例 通信系统： 本部分将展示DSP在现代通信系统中的关键作用，包括数字调制解调、信道均衡、信号编码与解码等。 音频与图像处理： DSP在音频压缩（如MP3）、语音识别、图像滤波、图像压缩（如JPEG）等方面有着不可替代的地位。本书将介绍这些领域的核心DSP技术。 生物医学信号处理： ECG、EEG等生物医学信号的分析与处理也离不开DSP。本书将探讨DSP在这些信号的去噪、特征提取和诊断辅助方面的应用。 雷达与声纳系统： DSP是雷达和声纳系统中目标检测、跟踪和成像等功能的核心技术。 总结： 《数字信号处理原理与应用》旨在为读者提供一个全面、深入的学习平台。通过理论讲解、数学推导、算法分析和丰富的应用实例，本书不仅能帮助读者掌握DSP的核心知识，更能激发他们将所学知识应用于解决实际工程问题的兴趣和能力。本书适合高等院校相关专业本科生、研究生，以及从事通信、控制、电子、计算机、仪器仪表等领域的工程师和研究人员阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍采样理论和脉冲编码调制（PCM）的部分，可以说彻底颠覆了我之前的一些模糊认识。作者并没有直接抛出奈奎斯特采样定理，而是从一个非常基础的问题出发：如何将连续的时域信号准确地转换为离散的数字信号？他用生动的比喻，比如用一连串快门来捕捉运动的画面，来解释采样过程。然后，他循序渐进地引出了奈奎斯特采样定理，并详细阐述了欠采样和过采样带来的不同后果，这比我以前看过的任何资料都要清晰。关于量化，书中对均匀量化和非均匀量化的讨论让我印象深刻。作者通过图示说明了量化误差是如何产生的，以及如何通过调整量化步长来优化信噪比。特别值得一提的是，书中对PCM的讲解，从采样、量化到编码的整个流程都进行了详细的解析，并且对不同比特深度下的量化效果进行了对比分析，这对于理解数字音频和数字视频的质量有很大的启发。此外，书中还提及了一些高级的采样技术，如过采样和噪声整形，虽然介绍得比较概括，但足以让我了解到这些技术在提高系统性能方面的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书关于小波分析的部分，可以说是为我揭示了一个处理非平稳信号的全新视角。在此之前，我一直习惯于使用傅里叶变换来分析信号，但对于那些频率随时间变化的信号，傅里叶变换显得力不从心。书中非常巧妙地引入了小波的概念，从“窗口”的概念出发，解释了短时傅里叶变换（STFT）的局限性，然后引出了小波变换。作者通过形象的类比，将小波比作一个“会伸缩的窗口”，能够同时在时间和频率上提供良好的分辨率，这让我一下子就明白了小波变换的核心优势。书中详细讲解了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），并对小波基函数的选择进行了讨论，比如Haar小波、Daubechies小波等。我尤其欣赏书中对小波在图像压缩、去噪和特征提取等方面的应用介绍，那些实际案例的展示，让我看到了小波分析强大的实用价值。例如，书中通过图示清晰地展示了小波变换如何实现图像的稀疏表示，从而达到高效压缩的目的，这给我带来了极大的启发。

评分☆☆☆☆☆

我一直对自适应信号处理这个领域非常好奇，而这本书在这方面的介绍，真的给我打开了一扇新的大门。作者并没有一开始就深入复杂的算法，而是从一个非常贴近现实的问题出发：如何在一个充满噪声的环境中，有效地区分出我们想要的目标信号？书中通过对回声消除、噪声消除和信道均衡等实际应用的场景进行生动描述，让我对自适应滤波器的必要性和重要性有了深刻的理解。然后，他引入了最经典的LMS（最小均方）算法，并且对其工作原理、收敛速度以及步长参数的选择进行了细致的分析。我特别喜欢书中对LMS算法的几何解释，它将复杂的数学推导与直观的图形联系起来，让概念变得更加容易理解。此外，书中还介绍了RLS（递归最小二乘）算法，虽然比LMS更复杂，但其收敛速度的优势也得到了充分的说明。我还在书中看到了关于卡尔曼滤波器的初步介绍，虽然没有深入到推导细节，但其在状态估计和预测方面的强大能力让我印象深刻，为我进一步学习打下了基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容着实让我大开眼界，尤其是关于傅里叶变换的那一部分。作者以一种非常直观的方式解释了傅里叶级数和傅里叶变换的原理，不再是枯燥的数学推导，而是通过生活中的例子，比如声音的分解和合成，让我瞬间理解了信号是如何被分解成不同频率的正弦波的。书中对不同类型的傅里叶变换，如离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的介绍也十分到位。DFT的原理讲解得清晰易懂，而FFT的出现如何极大地提高了计算效率，也通过图示和详细的算法步骤得以呈现。我尤其喜欢书中对FFT算法中蝶形运算的解释，那种将复杂的运算分解成简单模块的思想，在编程实现时非常有帮助。书中还涉及了窗函数对频谱分析的影响，作者详细讲解了不同窗函数（如汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）的特点以及它们在实际应用中的优缺点，这对于我们在处理有限长信号时选择合适的窗函数至关重要。总而言之，这一章的内容让我对信号的频域分析有了更深入的理解，并且掌握了在实际工程中应用这些理论的方法。

评分☆☆☆☆☆

关于这本书中关于滤波器设计的内容，我只能用“醐醐灌顶”来形容。一直以来，我都觉得滤波器设计是一个非常抽象和复杂的工程问题，但在本书的阐述下，它变得生动且逻辑清晰。作者首先从滤波器的基本概念入手，区分了低通、高通、带通和带阻滤波器，并通过直观的幅频响应和相频响应曲线图，解释了理想滤波器和实际滤波器的区别，以及通带、阻带、过渡带这些关键参数的含义。接着，书中详细介绍了两种主要的数字滤波器设计方法：IIR（无限冲激响应）滤波器和FIR（有限冲激响应）滤波器。对于IIR滤波器，作者不仅讲解了巴特沃斯、切比雪夫和椭圆等经典逼近方法，还深入分析了它们的各自特点和优劣势，并通过实际例子展示了如何通过级联或并联的方式构建更复杂的滤波器。而对于FIR滤波器，书中重点介绍了窗函数法和频率采样法，并且对窗函数的选择对滤波器性能的影响进行了详细的论述，这一点非常有实践指导意义。尤其是书中对滤波器系数的计算和优化方法的讲解，以及对滤波器稳定性和幅度相位失真的分析，让我受益匪浅。