正版诗数字信号处理9787563511211王凤文,舒冬梅,赵宏才著 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王凤文，舒冬梅，赵宏才著 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563511211

商品编码：29261479404

包装：平装

出版时间：2007-06-01

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基本信息

书名：数字信号处理

定价：32.00元

作者：王凤文,舒冬梅,赵宏才著

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2007-06-01

ISBN：9787563511211

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：

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编辑推荐

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内容提要

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本书分为上下两篇：上篇为数字信号处理技术的理论基础,包括连续时间系统分析、离散时间信号与系统的时域分析、离散时间信号与系统的频域分析、离散时间信号与系统的数字频域分析、IIR数字滤波器设计和FIR数字滤波器设计7章内容；下篇为数字信号处理技术的实现与应用，包括TMS302C54x的指令系统、DSP应用程序设计和DSP接口设计与应用实例。
　　书中给出了大量的习题、例题和MATLAB仿真实例，在部分章的后面还给出了建议实验内容和实验的设计思路。
　　本书适合自动化学科《数字信号处理》课程选用教材。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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深入探索数字信号处理的核心奥秘 数字信号处理（DSP）作为现代科学技术发展的重要基石，已渗透到通信、控制、医疗、音频、图像、雷达等诸多领域。本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理理论与实践的学习平台，从基础概念到前沿技术，层层递进，循序渐进，帮助读者构建扎实的理论基础，并掌握解决实际问题的能力。 第一篇：理论基础与核心概念 本篇将带领读者系统地回顾并深入理解数字信号处理的基石。我们将从信号与系统的基本概念入手，详细阐述连续时间信号与离散时间信号的定义、分类以及它们之间的关系。重点介绍傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换等重要的数学工具，阐明它们在分析信号频谱特性、系统频率响应以及系统稳定性等方面的核心作用。 离散时间系统是DSP的核心研究对象。我们将深入剖析线性时不变（LTI）系统的基本性质，包括叠加性、时不变性、因果性以及稳定性。通过卷积运算，深入理解LTI系统对输入信号的处理过程。此外，我们还将探讨差分方程的表示方法，以及如何利用系统函数来描述和分析系统的动态行为。 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）是数字信号处理中最具革命性的工具之一。本书将详细介绍DFT的定义、性质以及其在频谱分析中的重要应用。我们将深入剖析FFT的各种算法，例如Cooley-Tukey算法，并通过图解和算例，清晰地展示FFT如何高效地计算DFT，从而极大地提高了信号处理的效率。 第二篇：滤波理论与设计 滤波是数字信号处理中最基本也是最重要的应用之一。本篇将系统地介绍数字滤波器的理论、分类以及设计方法。 2.1 数字滤波器的基本概念与分类 我们将首先定义数字滤波器，并阐述其在去除噪声、提取特定频率成分等方面的作用。根据系统的冲激响应是否有限，我们将数字滤波器分为无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器两大类，并详细分析它们的优缺点、适用场景以及基本结构。 2.2 IIR滤波器的设计 IIR滤波器因其对相同精度要求下滤波器阶数较低的优势而受到青睐。本节将重点介绍几种经典的IIR滤波器设计方法。 巴特沃斯（Butterworth）滤波器： 详细介绍巴特沃斯滤波器的设计原理，强调其在通带内具有最平坦的幅度响应特性。我们将讲解如何根据滤波器阶数、截止频率等参数，利用模拟滤波器原型（如巴特沃斯滤波器）通过频率响应转换（例如双线性变换）来设计数字巴特沃斯滤波器。 切比雪夫（Chebyshev）滤波器： 深入分析切比雪夫滤波器的特点，包括其在通带或阻带内存在等波纹的幅度响应。我们将区分I型和II型切比雪夫滤波器的设计方法，以及它们各自在幅频响应上的差异。 椭圆（Elliptic）滤波器： 介绍椭圆滤波器的设计，阐述其在通带和阻带内都存在等波纹的特性，从而以最低的阶数达到最陡峭的过渡带。我们将讲解其设计过程，并分析其幅频响应的特点。 2.3 FIR滤波器的设计 FIR滤波器因其具有线性相位特性和稳定性而具有独特的优势。本节将重点介绍几种常用的FIR滤波器设计方法。 窗函数法： 这是FIR滤波器最常用且最简单的一种设计方法。我们将详细介绍各种常用的窗函数，如矩形窗、汉宁窗（Hanning）、海明窗（Hamming）、布莱克曼窗（Blackman）和凯塞窗（Kaiser）等。通过分析不同窗函数的频谱泄漏特性，我们将阐述如何选择合适的窗函数来满足特定的滤波要求，并给出具体的窗函数法设计步骤。 频率采样法： 介绍频率采样法，其基本思想是直接在采样频率的整数倍点上指定滤波器的频率响应，然后通过DFT反变换得到滤波器的系数。我们将讨论该方法的优点和局限性。 最优化设计法（Parks-McClellan算法）： 深入介绍Parks-McClellan算法，也称为Remez交换算法。这种算法能够设计出在特定意义下“最佳”的FIR滤波器，即在通带和阻带内的最大误差最小的滤波器。我们将详细阐述算法的迭代过程以及如何确定滤波器的阶数和系数。 2.4 滤波器实现 在完成滤波器的设计后，还需要将其有效地实现。本节将介绍两种主要的数字滤波器实现结构： 直接型结构： 包括直接型I型和直接型II型结构，它们是最直观的实现方式，但可能需要较多的乘法器和加法器。 规范型结构： 如梯形结构（Lattice Structure）、级联型结构（Cascade Structure）和并联型结构（Parallel Structure）。这些结构在计算复杂度、硬件实现以及数值稳定性方面可能具有优势。我们将分析不同结构的可行性和优劣。 第三篇：采样与量化 数字信号处理的基础是将模拟信号转换为数字信号。本篇将深入探讨采样和量化的理论与实践。 3.1 采样定理 我们将详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，解释了为何采样频率必须大于信号最高频率的两倍才能无损地恢复原始信号。我们将深入分析过采样、欠采样以及采样过程中的混叠（Aliasing）现象，并提出避免混叠的有效措施，如抗混叠滤波器。 3.2 量化理论 模拟信号转换为数字信号还需要进行量化。我们将介绍量化误差的产生机制，以及量化位数对信号保真度的影响。我们将探讨均匀量化和非均匀量化，并分析它们在不同应用场景下的适用性。 3.3 模数（A/D）和数模（D/A）转换器 本节将简要介绍实现采样和量化的核心器件——模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）。我们将介绍几种常见的ADC和DAC结构，如逐次逼近型、Σ-Δ型等，并分析它们的性能指标，如转换速率、分辨率和精度。 第四篇：先进的数字信号处理技术 本篇将进一步拓展读者的视野，介绍一些更高级和前沿的数字信号处理技术。 4.1 自适应信号处理 自适应信号处理是DSP领域的一个重要分支，其核心思想是滤波器参数能够根据输入信号的统计特性或环境的变化而自动调整。我们将介绍自适应滤波器的基本原理，以及几种典型的自适应算法，如最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法。我们将探讨自适应滤波器在噪声消除、回声消除、信道均衡等方面的广泛应用。 4.2 时频分析 传统的傅里叶变换虽然能给出信号的频谱信息，但无法反映信号频谱随时间的变化。时频分析技术能够同时揭示信号的时间和频率特性。我们将介绍短时傅里叶变换（STFT）的基本原理，并探讨其在处理非平稳信号中的应用。此外，我们将简要介绍更先进的时频分析方法，如小波变换，并阐述其在信号去噪、特征提取等方面的优势。 4.3 多速率信号处理 多速率信号处理是指对采样率不同的信号进行处理。本篇将介绍采样率变换（升采样和降采样）的技术，以及它们在数字通信、多媒体处理等领域的应用。我们将讨论多速率滤波器的设计和实现，以及多相分解等高效实现方法。 4.4 谱估计 当信号的统计特性未知时，需要对信号的功率谱进行估计。本篇将介绍几种经典的功率谱估计方法，包括基于周期图法、Welch法等经典方法，以及模型驱动的谱估计方法，如AR模型、MA模型、ARMA模型等。我们将分析不同方法的优缺点以及适用场景。 第五篇：DSP应用实例与实践 理论知识最终需要通过实践来检验和巩固。本篇将结合实际应用，帮助读者将所学知识融会贯通。 5.1 语音信号处理 我们将从语音信号的特性出发，介绍语音信号的采集、预处理（如端点检测、预加重）以及特征提取（如MFCC）。我们将深入探讨语音编码、语音识别、语音合成等经典语音信号处理技术。 5.2 图像与视频信号处理 数字图像与视频的获取、处理和分析是DSP的重要应用领域。本篇将介绍图像的采样与量化、图像增强、图像复原、图像分割等基本图像处理技术。此外，我们将简要介绍视频信号的处理流程，以及在视频压缩、运动估计等方面的应用。 5.3 通信信号处理 数字通信系统是DSP技术最广泛的应用平台之一。我们将介绍数字调制与解调技术，如ASK、FSK、PSK、QAM等。还将讨论信道编码与解码、均衡技术、以及OFDM等现代通信技术中的DSP应用。 5.4 控制系统与仪器仪表 DSP在现代控制系统和仪器仪表中扮演着至关重要的角色。我们将探讨数字控制器设计、滤波器在传感器信号处理中的应用、以及数据采集与处理等内容。 结语 本书力求在理论深度和实践广度之间取得平衡，希望通过系统性的讲解和丰富的案例，能够激发读者对数字信号处理的浓厚兴趣，培养其独立分析问题和解决问题的能力。掌握数字信号处理的知识，将为读者在瞬息万变的科技领域中开辟更广阔的发展道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺简洁的，那种深蓝色的底色搭配白色的字体，显得非常专业。我拿到书的时候，第一感觉就是它很有分量，纸张的质感也很不错，翻阅起来不会觉得廉价。虽然我不是学这个专业的，但听朋友说这本书是业内很经典的一本教材，所以就抱着学习的态度买来看看。我之前对数字信号处理的了解仅限于一些基础概念，比如采样、量化之类的，觉得这东西离我生活有点远。但这本书虽然书名听起来很硬核，里面的内容我感觉还是尽量用比较容易理解的方式来阐述的。当然，我还没深入到后面的章节，目前还在啃最基础的部分，不过总体感觉是，它不是那种让人一看就头疼的书，至少开头部分是这样的。作者的写作风格也比较严谨，没有太多花里胡哨的修饰，直接切入主题，这对于学习来说是好事，能节省不少时间。我希望通过这本书，能对数字信号处理有一个更系统、更深入的认识，也能找到它在实际应用中的有趣之处。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在知识点的呈现方式。它不是那种单调乏味的教科书模式，而是通过精心的编排，让知识点变得生动有趣。我注意到书中有很多图示和表格，能够直观地展示复杂的概念和数据，这对于我这种视觉型学习者来说，真是太有帮助了。而且，作者在解释一些关键概念的时候，会用非常浅显易懂的语言，并辅以大量的例子，让我能够轻松地理解。我之前对数字信号处理的认知非常有限，很多理论对我来说都是模糊不清的。但通过阅读这本书，我感觉自己逐渐清晰起来，能够慢慢理解背后的原理和逻辑。这本书的装帧也很精美，纸张的质感也很好，印刷清晰，拿在手里非常有分量感。我希望通过这本书，能够提升我的专业知识，也能找到更多将这些知识应用于实际的灵感。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程中，我最大的感受就是它的逻辑性非常强。从最基本的概念开始，一步步地深入，每个章节之间都有很紧密的联系，不会出现跳跃式的内容。作者在解释复杂理论的时候，会用很多生动形象的比喻，或者结合生活中的例子，让抽象的概念变得具体化，这对我这种非科班出身的学习者来说，简直是福音。我之前也尝试过阅读一些其他关于数字信号处理的书籍，但往往因为过于理论化而难以坚持下去。这本书的写作方式却让我觉得轻松不少，仿佛在和一位经验丰富的老师在交流。虽然我目前还在啃基础部分，但我已经能预见到，这本书一定会为我打下坚实的理论基础，并且能帮助我解决一些在实际应用中遇到的技术难题。我非常期待后面章节的内容，相信会有更多的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常朴实，没有太多晦涩难懂的专业术语堆砌，而是尽量用大家都能理解的方式来解释。当然，数字信号处理本身就是一个高度专业的领域，有些概念必然是需要一定的基础才能理解的，但作者在这方面做得很好，比如在介绍一些基础理论时，会先给出一些背景知识的铺垫，让你不至于完全抓不住重点。我个人比较看重学习的实践性，所以这本书在理论讲解的同时，也穿插了一些实例分析，这对我来说非常有启发。我希望能通过学习这本书，提升自己对信号处理的理解能力，并且能够将这些理论知识应用到实际工作中，比如在音频处理或者图像处理方面，都能有更深入的探索。这本书的装帧也很考究，拿在手里很有质感，印刷清晰，字迹也很舒服，阅读体验很好。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版布局让我觉得很舒服。不是那种密密麻麻的文字堆积，而是有足够的页边距和段落分隔，让眼睛不容易疲劳。图表也用得恰到好处，很多复杂的概念通过图形化的展示，一下子就清晰了很多。我特别喜欢书中对一些公式推导过程的讲解，不是直接给出结果，而是层层递进，让你明白每一步的逻辑，这对我这种容易卡在细节上的人来说太友好了。我平时工作涉及到一些信号的分析，但都是比较表面的操作，对于背后的原理一直是一知半解。这本书的出现，让我有机会去深入了解这些背后的算法和理论。虽然我目前只是刚开始阅读，还没有完全消化里面的内容，但我已经能感受到它在系统性上的优势。不像我之前零散地看过一些网上的资料，这本书把知识点串联起来，形成了一个完整的体系。我打算花一段时间，认认真真地把它学透，希望能解决我在实际工作中遇到的一些难题。