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史林 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 频谱分析
• 图像处理

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030201089

版次：31

商品编码：12301790

包装：平装

丛书名： 普通高等教育"十一五"规划教材

开本：32开

出版时间：2018-01-01

页数：456

正文语种：中文

内容简介

　　本书系统讲述了数字信号处理的基本原理、分析方法和处理技术。全书内容由五部分组成：信号和信号处理概论及模拟信号的数字化处理方法；离散时间信号——序列与离散时间系统的基本概念和时域、频域分析；序列离散傅里叶变换的概念、性质和应用及其快速算法；数字滤波器的基本概念与理论，数字滤波器的设计、算法结构和误差分析；多采样速率数字信号处理的基本理论、高效算法结构和应用举例。书中结合各章的重点内容，列举典型例子介绍相应的Matlab信号处理工具箱函数，并给出用Matlab阐述问题和求解计算或设计的程序及结果。各章配有理论练习题和Matlab上机实验题。

目录

前言

第1章 信号和信号处理
1.1 引言
1.2 信号及其分类
1.3 信号处理的基本概念
1.4 数字信号处理的实现方法
1.5 数字信号处理的主要特点
1.6 模拟信号的数字处理方法
1.6.1 模拟信号的数字处理原理框图
1.6.2 采样定理
1.6.3 采样内插恢复
1.7 习题

第2章 离散时间信号和系统的时域分析
2.1 引言
2.2 离散时间信号——序列
2.2.1 常用的典型序列
2.2.2 任意序列的表示
2.2.3 序列的基本运算
2.3 离散时间系统
2.3.1 线性系统
2.3.2 时不变系统
2.4 离散时间LTI系统的时域分析
2.4.1 系统的单位脉冲响应
2.4.2 系统输出与输入之间的关系
2.4.3 系统的因果性和稳定性
2.4.4 数字滤波器的分类
2.5 离散时间LTI系统的差分方程描述
2.5.1 线性常系数差分方程
2.5.2 线性常系数差分方程的求解
2.6 习题

第3章 离散时间信号和系统的频域分析
3.1 引言
3.2 序列的离散时间傅里叶变换
3.2.1 序列的离散时间傅里叶变换的定义
3.2.2 序列的离散时间傅里叶变换的性质
3.3 基本序列的离散时间傅里叶变换
3.3.1 基本序列离散时间傅里叶变换的求解
3.3.2 基本序列离散时间傅里叶变换的列表
3.4 序列的Z变换
3.4.1 序列的z变换的定义及收敛域
3.4.2 序列特性与收敛域的关系
3.4.3 常见序列的Z变换
3.4.4 序列的Z变换与DTFT的关系
3.4.5 逆Z变换
3.4.6 Z变换的性质和定理
3.5 离散时间LTI系统的频域分析
3.5.1 差分方程的Z变换解
3.5.2 离散时间LTI系统的频率响应
3.5.3 余弦型信号通过离散时间LTI系统的响应
3.5.4 离散时间LTI系统的稳态响应和暂态响应
3.5.5 离散时间LTI系统的相位延迟和群延迟
3.6 离散时间LTI系统的z域分析
3.6.1 离散时间LTI系统的系统函数
3.6.2 离散时间LTI系统的差分方程与系统函数
3.6.3 系统函数的极点分布与系统因果性和稳定性的关系
3.6.4 系统函数的零极点分布对系统频率响应特性的影响
3.7 梳状滤波器、全通滤波器和最小相位系统
3.7.1 梳状滤波器
3.7.2 全通滤波器
3.7.3 最小相位系统
3.8 习题

第4章 离散傅里叶变换
4.1 引言
4.2 周期序列的离散傅里叶级数及性质
4.2.1 周期序列的离散傅里叶级数
4.2.2 DFS的性质
4.3 离散傅里叶变换
4.3.1 离散傅里叶变换的定义
4.3.2 离散傅里叶变换的矩阵表示
4.3.3 离散傅里叶变换与z变换及离散时间傅里叶变换之间的关系
4.4 离散傅里叶变换的隐含周期性和性质
4.4.1 离散傅里叶变换的隐含周期性
4.4.2 离散傅里叶变换的性质和定理
4.4.3 离散傅里叶变换性质列表
4.5 离散傅里叶变换的应用
4.5.1 利用DFT计算序列的线性卷积
4.5.2 利用DFT对连续时间信号进行频谱分析
4.5.3 利用DFT对序列进行频谱分析
4.5.4 利用DFT对周期性序列进行频谱分析
4.6 习题

第5章 快速离散傅里叶变换
5.1 引言
5.2 基2FFT算法
5.2.1 直接计算DFT的运算量及减少运算量的基本途径
5.2.2 时域抽取基ZFFT算法
5.2.3 频域抽取基2FFT算法
5.2.4 变形基2FFT运算流图
5.3 IDFT的快速算法
5.3.1 旋转因子指数变极性法
5.3.2 直接调用FFT子程序法
5.4 基4FFT算法
5.5 实序列的FFT算法
5.5.1 利用复序列的FFT计算实序列的FFT
5.5.2 离散哈特莱变换及其快速算法
5.6 习题
……

第6章 无限长单位脉冲响应数字滤波器的设计
第7章 有限长脉冲响应数字滤波器设计
第8章 数字滤波器的算法结构与误差分析
第9章 多速率数字信号处理
参考文献

《数字信号处理》：解锁信息世界的钥匙 在这个信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，从我们每天使用的智能手机、社交媒体，到医疗影像、天文观测，再到工业自动化和金融交易，无处不充斥着各种各样的信号。然而，这些原始的信号往往杂乱无章，充满了噪声，难以直接解读和利用。我们需要一种强大的工具来“驯服”这些信号，提取其中有价值的信息，并对其进行处理和分析。这正是《数字信号处理》这本书所要揭示的奥秘。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次穿越数字信息海洋的深度探索。它将带领读者领略信号的世界，理解它们是如何被捕捉、转换和解读的。我们会从最基础的概念入手，解释什么是信号，它们如何被量化成离散的数据点，以及为什么数字信号处理如此重要。你将了解到，看似抽象的数学公式背后，隐藏着对我们现实世界理解和操控的强大力量。 信号的起源与数字化之旅 首先，我们需要理解信号的本质。想象一下，当你在听一段音乐时，你的耳朵接收到的是声波——一种连续变化的物理量。当你在看一张照片时，你的眼睛接收到的是光线的强度和颜色——同样是连续变化的。这些连续变化的物理量就是模拟信号。然而，在计算机和现代电子设备中，我们只能处理离散的、数字化的信息。因此，将模拟信号转换为数字信号的过程，即“采样”和“量化”，就显得尤为关键。 本书将详细阐述采样定理，解释为什么我们需要以一定的频率对信号进行采样才能完整地捕捉其信息，避免“混叠”现象的发生。你将直观地理解，采样率越高，保留的信号信息就越多，但同时数据量也会越大。接着，我们会探讨量化，即如何将连续的信号幅度映射到有限的数字级别。这里涉及量化误差，以及如何通过选择合适的量化位数来权衡精度与数据存储的需求。通过对这些基础概念的深入剖析，读者将建立起对数字信号处理“前置处理”环节的清晰认识，为后续的学习打下坚实基础。 时域与频域的转换：洞察信号的内在规律 一旦信号被数字化，我们就可以利用强大的数学工具来分析它。其中，傅里叶变换是数字信号处理的核心之一。傅里叶变换的神奇之处在于，它能够将一个信号从“时域”——即随时间变化的表示——转换到“频域”——即信号中包含的各种频率成分的表示。 想象一下，你听到一段复杂的音乐，在时域上，它只是一个不断变化的声压波形。但通过傅里叶变换，我们可以看到这段音乐是由许多不同频率的正弦波叠加而成，比如高频的镲片声，低频的大提琴声。本书将详尽介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。你将学习到如何计算一个信号的频谱，理解频谱图的含义，以及如何利用频谱信息来识别信号的特征、去除噪声或识别特定的频率成分。 时域分析关注信号随时间的变化特性，比如信号的上升沿、下降沿、峰值等。而频域分析则揭示了信号的频率构成，这是理解信号本质、进行滤波、调制解调等操作的关键。本书会通过丰富的例子，让你深刻理解时域和频域之间的互补关系，以及如何根据分析需求选择合适的域进行处理。 滤波：净化信号，提取精髓 噪声是信号处理中不可避免的挑战。无论是通信系统中的干扰，还是传感器测量中的随机误差，噪声都会影响我们对信号的准确解读。滤波技术就像一把“手术刀”，能够去除信号中的有害成分，保留我们关心的有用信息。 本书将详细介绍两种主要的数字滤波器：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。你将学习到如何设计和实现这些滤波器，理解它们在频域上的特性，例如低通滤波（只允许低频信号通过）、高通滤波（只允许高频信号通过）、带通滤波（只允许特定频段的信号通过）和带阻滤波（阻止特定频段的信号通过）。 例如，在音频处理中，低通滤波器可以用来去除高频的嘶嘶声；在图像处理中，模糊效果就是一种低通滤波的应用；而在通信系统中，带通滤波器则用来分离不同信道传输的信号。本书将通过实际案例，让你掌握设计和应用滤波器的技巧，解决实际问题。 其他重要的信号处理技术 除了傅里叶变换和滤波，数字信号处理还涵盖了众多其他强大的技术。本书还将深入探讨： 卷积： 卷积是数字信号处理中最基本也是最重要的运算之一。它描述了一个系统对输入信号的响应。理解卷积，你就理解了系统是如何塑造信号的。无论是音频效果器的仿真，还是通信系统中接收信号的形成，都离不开卷积运算。 相关： 相关分析用于衡量两个信号之间的相似程度。在模式识别、目标检测、信号匹配等领域有着广泛应用。例如，在雷达系统中，通过计算回波信号与已知信号的相关，可以判断是否存在目标。 自适应滤波： 与传统的固定滤波器不同，自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，以达到最佳的滤波效果。这在噪声环境变化的情况下尤其有用，例如在回声消除、信道均衡等应用中。 采样率转换： 有时我们需要将一个采样率的数字信号转换为另一个采样率的信号，例如将CD音质的音频（44.1 kHz）转换为高解析度音频（96 kHz）。本书将介绍如何进行采样率的升降采样，以实现信号的频率缩放。 数字信号处理在通信、音频、图像、语音等领域的应用 数字信号处理并非是孤立的理论，它渗透到我们生活的方方面面，是现代科技发展的基石。本书将通过大量的实际应用案例，让你看到这些理论知识是如何转化为我们能够感知和使用的技术： 通信系统： 你的手机能够流畅地打电话、上网，离不开数字信号处理在调制、解调、编码、解码、信道均衡等方面的应用。信号的压缩和传输效率的提升，都依赖于先进的信号处理技术。 音频处理： 音乐的录制、编辑、播放，以及各种音频效果（如混响、均衡器），都离不开数字信号处理。MP3、AAC等音频压缩格式更是数字信号处理的杰出代表。 图像和视频处理： 你看到的清晰的数码照片、流畅的高清视频，以及各种图像增强、降噪、边缘检测、人脸识别技术，都依赖于强大的数字信号处理算法。JPEG、MPEG等图像和视频压缩标准，极大地提高了信息传输和存储的效率。 语音识别与合成： 智能助手能够理解你说的话，并做出响应，这背后是复杂的语音信号处理技术。语音合成技术也让我们能够听到机器“说话”。 医学影像： CT、MRI等医学成像技术，需要对采集到的信号进行复杂的处理才能生成清晰的医学图像，帮助医生进行诊断。 其他领域： 从地震信号分析到股票市场数据的处理，从工业设备的故障诊断到自动驾驶汽车的传感器数据融合，数字信号处理都扮演着至关重要的角色。 本书的价值与阅读指南 《数字信号处理》不仅是一门技术学科，更是一种解决问题的思维方式。通过学习本书，你将： 掌握核心理论： 深入理解信号的本质、数字化过程、傅里叶变换、滤波等核心概念。 提升分析能力： 能够分析信号的频率特性、时间特性，并从中提取有价值的信息。 学会实际应用： 了解数字信号处理在各个领域的实际应用，并能够将其应用于解决具体问题。 培养工程思维： 学习如何权衡精度、计算复杂度、实时性等因素，设计出高效的信号处理方案。 本书力求深入浅出，即使你没有深厚的数学背景，也能通过本书的学习逐渐掌握数字信号处理的精髓。我们通过丰富的图示、直观的比喻和贴近实际的案例，让你在轻松愉快的氛围中，逐步解锁数字信息世界的奥秘。 无论你是通信工程师、嵌入式系统开发者、算法工程师，还是对信息技术充满好奇的学生，亦或是希望在工作或研究中应用数字信号处理技术的专业人士，《数字信号处理》都将是你的得力助手，助你在这信息洪流中乘风破浪，洞悉本质，掌握未来。翻开本书，开启你的数字信号探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

我一直对“数字信号处理”抱有浓厚的兴趣，总觉得它是一个连接理论与实践的桥梁，尤其是在图像处理和计算机视觉领域。我希望能找到一本能够深入探讨如何运用数字信号处理技术来分析和理解图像的书。我非常好奇，机器是如何“看到”并“理解”图像中的物体的？例如，人脸识别、物体检测、图像分割这些技术，它们背后的数学原理和算法是什么？我希望这本书能够从傅里叶变换、卷积等基本概念讲起，逐步深入到更复杂的图像处理算法，比如边缘检测、特征提取、图像恢复等。如果书中能够提供一些实例，展示这些技术是如何应用在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等方面的，那就再好不过了。我希望通过阅读这本书，能够建立起扎实的图像处理理论基础，并掌握一些实用的图像分析技巧，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对声音充满热爱的人，我一直梦想着能够深入了解音频信号处理的奥秘。我希望找到一本关于“数字信号处理”的书，能够详细讲解如何对音频信号进行分析、变换和合成。例如，我非常好奇那些专业的音乐制作软件中，各种效果器是如何工作的，比如均衡器、压缩器、延迟效果等等。我希望这本书能够解释这些效果背后的数学原理和算法，并提供一些实际操作的指导。我也对语音识别和语音合成技术很感兴趣，希望这本书能够触及这些领域，让我了解机器是如何“听懂”人类语言，以及如何“说出”人类语言的。如果书中能够提供一些代码示例，让我可以尝试着去实现一些简单的音频处理功能，那将是非常宝贵的。我希望这本书能够带领我从基础的数字信号概念出发，逐步深入到更复杂的音频处理技术，让我能够更好地理解音乐的生成过程，甚至自己动手创作出一些独特的音效。

评分☆☆☆☆☆

我在工作中经常会遇到需要处理大量数据的情况，而我对“数字信号处理”这个术语一直感到很好奇，似乎它能够为我提供一种全新的解决问题的方式。我希望能找到一本能够让我理解数据背后规律的书籍，并学习如何利用数字信号处理的技术来提取有用的信息。例如，我希望了解如何从复杂的传感器数据中识别出异常模式，或者如何对时间序列数据进行预测。我也对图像和视频信号的处理很感兴趣，例如如何对图像进行增强、去噪，或者如何实现视频的压缩和传输。我期待这本书能够为我提供清晰的理论框架，同时也能展示这些技术在实际工程中的应用，比如在通信、医疗、金融等领域。我希望这本书能够帮助我建立起一种新的数据分析思维，让我能够更有效地处理和理解我所面临的数据。

评分☆☆☆☆☆

我一直对“数字信号处理”这个概念感到好奇，总觉得它离我们的生活很近，但又摸不着头脑。我希望找到一本能够为我揭开这个神秘面纱的书，让我明白它到底是什么，以及它是如何工作的。我尤其想了解，我们日常生活中接触到的各种电子设备，比如手机、音响、相机等等，它们内部是如何运用数字信号处理技术的。例如，手机上的降噪功能是如何实现的？相机拍摄的照片又是如何经过处理才能呈现出如此清晰的画面的？我对这些实际的应用场景非常感兴趣，希望能通过这本书找到答案。如果书中能够穿插一些有趣的案例分析，比如如何用数字信号处理来修复老旧的音频文件，或者如何分析天文望远镜接收到的信号，那就太棒了。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我走进数字信号处理的世界，让我对这个领域有一个清晰的认识，并激发我进一步探索的兴趣。我不想仅仅停留在理论层面，而是希望能够了解到这些技术是如何改变我们生活的，以及未来还有哪些可能性。

评分☆☆☆☆☆

我最近终于下定决心，想要在业余时间深入了解一下“数字信号处理”这个领域，但当我翻遍了书架，试图找到一本能够真正点燃我学习热情、又能让我感到亲切和易于理解的书时，却发现市面上大多数的书籍要么过于理论化，公式堆砌得让人望而生畏，要么就是内容非常零散，缺乏系统性。我希望找到一本能够循序渐进地引导我入门，并且能结合一些实际应用案例的书籍，这样我才能更好地理解抽象的概念是如何在现实世界中发挥作用的。尤其是我对音频信号的处理非常感兴趣，比如降噪、混响、以及一些音效的生成，如果书籍中能有一些关于这方面的介绍，那将是再好不过了。我一直认为，学习任何一项技术，最重要的不是死记硬背公式，而是理解背后的逻辑和原理，并能够将其灵活运用。所以，我期待的这本书，应该能够帮助我建立起坚实的理论基础，同时又能提供足够多的实践指导，让我能够动手尝试，感受数字信号处理的魅力。我希望这本书的作者能够用一种非常生动、形象的方式来讲解复杂的概念，避免使用过多晦涩难懂的术语，让即使是初学者也能轻松跟上。