数字信号处理 桂志国,楼国红,陈友兴,张权,郝慧艳 9787030260406 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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桂志国，楼国红，陈友兴，张权，郝慧艳 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030260406

商品编码：29373192270

包装：平装

出版时间：2010-01-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：36.00元

作者：桂志国,楼国红,陈友兴,张权,郝慧艳

出版社：科学出版社

出版日期：2010-01-01

ISBN：9787030260406

字数：518000

页码：339

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.581kg

编辑推荐

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新定价链接：数字信号处理

内容提要

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本书全面介绍了数字信号处理与应用的基础理论和分析方法。书中前3章是数字信号处理的基础，包括离散时间信号与系统的时域分析、z域分析、离散傅里叶变换三部分内容。第4章是快速傅里叶变换及其应用。第5-7章是数字滤波器的基本结构、设计原理及设计方法。第8章和第9章分别讨论了信号的抽取与插值和有限字长效应。0章介绍了常用的特殊滤波器。为了加深对基本理论的理解和基本方法的掌握，书中安排了一些Matlab实例。全书各章都有精选例题和不同类型的习题。
　　本书可作为普通高等院校信息类相关专业本科生或研究生教材，也可供相关科研与了程技术人员参考。

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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深入探索信息时代的基石：数字信号的奥秘与应用 在这个信息爆炸的时代，数字信号已成为我们生活和科技发展的核心驱动力。从我们每天使用的智能手机、收音机、电视，到支撑现代工业、医疗、通信和科学研究的复杂系统，数字信号处理（DSP）技术无处不在，默默地构建着现代社会的数字骨架。它是一门研究如何对数字信号进行有效处理、分析、变换和提取有用信息的学科，其重要性不言而喻。理解数字信号处理，就是理解我们如何从海量的数据中获取有价值的信息，如何实现高效可靠的通信，如何创造出更加智能和便捷的设备。 数字信号处理：理论的严谨与实践的广博 数字信号处理学科的魅力在于其理论的严谨性和应用的广阔性。它建立在数学、概率论、统计学、信息论以及计算机科学等多个学科的基础上，为我们提供了理解和操作数字信号的强大工具。其核心任务是如何将现实世界中的连续信号（如声音、图像、温度等）转化为离散的数字形式，并在此基础上进行一系列精妙的处理，以达到增强信号、去除噪声、提取特征、压缩数据、进行模式识别等目的。 从基础到前沿：DSP的知识体系 要掌握数字信号处理，需要系统地学习其核心概念和技术。这通常包括： 信号与系统基础： 理解信号的定义、分类（如连续信号、离散信号、周期信号、非周期信号等），以及系统的概念、特性（如线性、时不变、因果性、稳定性）和描述方法（如微分方程、差分方程、卷积）。这是所有后续学习的基石。 离散时间信号的分析： 学习傅里叶分析在离散时间信号分析中的应用，包括离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。通过傅里叶分析，我们可以将信号分解为不同频率分量的叠加，从而深入理解信号的频谱特性，这是许多信号处理操作的基础。 数字滤波器设计： 滤波器是数字信号处理中最重要的一类工具，它们能够选择性地允许或阻止特定频率的信号通过。课程会深入讲解不同类型的数字滤波器，如无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器，以及各种设计方法（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等），使学习者能够根据实际需求设计出满足特定频率响应要求的滤波器。 采样与量化理论： 将模拟信号转换为数字信号的关键步骤是采样和量化。需要理解奈奎斯特采样定理，确保信号在采样后能够被无失真地恢复。同时，也要掌握量化过程中的量化误差及其对信号质量的影响，并学习如何通过不同的量化策略来优化性能。 随机信号处理： 现实世界中的许多信号都带有噪声，因此理解和处理随机信号至关重要。这部分内容会涉及随机变量、随机过程、平稳性、相关性、功率谱密度等概念，以及如何利用滤波器、估计器等方法来从带噪声的信号中提取有用信息，例如维纳滤波、卡尔曼滤波等经典方法。 多速率信号处理： 在许多实际应用中，信号需要在不同的采样率之间进行转换，例如音频编码、图像缩放等。多速率信号处理技术，如抽取（decimation）和插值（interpolation），能够高效地实现这些采样率的变换，同时避免引入不必要的失真。 线性代数在DSP中的应用： 矩阵运算在数字信号处理中扮演着核心角色，尤其是在涉及多变量信号处理、系统建模和算法实现时。对线性代数的深入理解，有助于更有效地分析和解决复杂的DSP问题。 DSP的广泛应用领域 数字信号处理技术的应用几乎渗透到现代社会的每一个角落，其影响力深远而广泛： 通信系统： 这是DSP最核心的应用领域之一。无论是手机通信、无线网络（Wi-Fi, 蓝牙），还是卫星通信、光纤通信，都依赖于先进的DSP技术来实现信号的调制、解调、编码、解码、信道均衡、噪声抑制和数据传输。例如，手机中的音频编码解码、信号的抗干扰处理，都离不开DSP。 音频与语音处理： 从MP3、AAC等音频压缩格式，到智能语音助手、语音识别、语音合成，DSP技术功不可没。它使得我们能够对声音信号进行降噪、回声消除、音效增强、音乐识别，以及实现人机之间的自然语音交互。 图像与视频处理： 数字相机、摄像机、医学影像设备（如CT、MRI）、以及高清电视、蓝光播放器等，都广泛应用DSP技术。图像增强、边缘检测、目标识别、图像压缩（如JPEG, MPEG）、视频编码解码、图像修复等，都是DSP的典型应用。 雷达与声纳系统： 这些系统用于探测目标、测量距离和速度，其核心技术就建立在DSP之上。通过分析回波信号的频谱、相位和幅度信息，可以识别出目标的位置、速度和特性。 医疗诊断与监测： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号的采集与分析，医学影像的处理与重构，都离不开DSP。例如，通过DSP技术可以从复杂的生理信号中提取出异常模式，辅助医生进行疾病诊断。 控制系统： 在工业自动化、航空航天、汽车电子等领域，DSP被用于设计高效、精确的控制器，实现对各种物理过程的实时控制和优化。 金融与科学计算： 金融数据分析、市场预测，以及天文学、物理学中的数据处理和仿真，也常常借助DSP技术来处理海量数据，提取有用的信息。 学习DSP的价值与意义 掌握数字信号处理技术，不仅能够深入理解现代科技的运行原理，更能够为个人在相关领域的发展奠定坚实的基础。对于有志于从事通信、电子工程、计算机科学、人工智能、生物医学工程等领域的学生和专业人士而言，DSP是必不可少的知识储备。它能够培养严谨的逻辑思维能力、抽象建模能力以及解决复杂工程问题的能力。 结语 数字信号处理是一门充满活力和挑战的学科，它随着科技的进步而不断发展，并持续催生出更加令人惊叹的应用。从基础理论的学习到前沿技术的探索，DSP为我们打开了一扇通往数字世界奥秘的大门。深入学习和理解DSP，就是掌握了塑造未来数字生活和科技发展的关键能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在钻研数字信号处理方面的知识，而这本《数字信号处理》无疑是我近年来阅读过的最令人印象深刻的一本。它的内容非常全面，从最基础的信号表示、系统分析，到高级的滤波理论、谱估计技术，几乎涵盖了数字信号处理的整个体系。尤其值得称赞的是，书中在介绍每个概念时，都力求做到深入浅出，并且辅以大量的图解和实例。例如，在讲解Z变换的时候，作者们不仅仅给出了Z变换的定义和性质，还详细分析了Z变换在系统稳定性分析和系统函数解析中的应用，这使得抽象的变换概念变得生动具体。我个人非常喜欢书中的滤波器设计章节，从Butterworth滤波器到Chebyshev滤波器，再到FIR滤波器的各种设计方法，都有详细的介绍和推导，并且提供了实际应用的指导。这对于我这种需要将理论应用于工程实践的人来说，简直是如获至宝。虽然这本书的篇幅不小，有些地方需要花时间去消化，但我确信，它所包含的知识体系的完整性和严谨性，以及清晰易懂的讲解方式，绝对值得投入时间去细细品味。

评分☆☆☆☆☆

作为一名数字信号处理领域的初学者，我一直都在寻找一本能够系统、全面地介绍该领域知识的书籍，而这本《数字信号处理》恰好满足了我的需求。它的内容非常详实，从最基础的离散时间信号和系统，到复杂的滤波器设计和谱分析，几乎涵盖了数字信号处理的每一个重要分支。作者们在编写过程中，充分考虑到了读者的接受程度，将复杂的理论知识分解成易于理解的部分，并辅以大量的图示和表格，这使得我在阅读过程中能够更直观地把握概念。我特别喜欢书中关于傅里叶变换的讲解，作者们用清晰的逻辑和严谨的数学推导，将傅里叶变换的原理讲得透彻，并详细阐述了其在信号分析和系统分析中的重要作用。此外，书中关于滤波器设计的部分也写得非常出色，从FIR滤波器到IIR滤波器，作者们详细介绍了各种设计方法，并且提供了相应的步骤和公式，这对于我后续的学习和实践都将有极大的帮助。虽然其中一些章节涉及到较深的数学知识，但我相信通过反复阅读和练习，我一定能够逐步掌握这些内容。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理》算是我最近读到的一本比较有分量的书了。刚拿到手的时候，就被它的厚度惊到了，感觉里面的内容肯定很扎实。翻开目录，果然涉及到数字信号处理的方方面面，从最基础的采样、量化，到傅里叶变换、Z变换，再到滤波器设计、谱估计，几乎涵盖了数字信号处理的核心概念和方法。尤其让我印象深刻的是关于离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的部分，作者们用非常清晰的逻辑和细致的推导，把这个在信号处理领域至关重要的算法讲得明明白白。对于我这种初学者来说，能够理解FFT的原理并掌握其计算方法，无疑是打开了数字信号处理的一扇大门。书中的例题和习题也十分丰富，涵盖了从理论推导到实际应用的不同难度，对于巩固知识、加深理解非常有帮助。我尤其喜欢那些带有代码示例的部分，能够直接看到理论如何在编程中实现，这对于实践能力的提升非常有价值。虽然有些章节的数学推导确实比较烧脑，但整体而言，这本书的写作风格还是比较注重逻辑性和条理性，循序渐进，不会让人感到过于突兀。当然，对于一些非常前沿和深入的课题，可能还需要结合其他更专业的资料来学习，但作为一本入门和进阶的教材，它无疑是非常优秀的选择。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《数字信号处理》给我带来了许多惊喜，也让我对这个领域有了更深刻的认识。一开始我被它的标题吸引，以为会是一本偏向于理论推导、枯燥乏味的书籍，但实际阅读下来，却发现它在理论深度和实践应用之间找到了一个很好的平衡点。作者们在阐述概念时，往往会结合大量的图示和表格，这极大地降低了阅读的难度，也使得抽象的概念变得更加直观。比如在讲解卷积定理的时候，通过图形化的方式展示，比单纯的公式推导更容易理解。而且，书中在介绍各种算法的时候，不仅仅停留在理论层面，还给出了实际应用场景的例子，比如在音频信号处理、图像处理等领域，这让我能够更好地理解这些理论知识的价值和意义。我个人比较喜欢的是关于滤波器设计的部分，从FIR滤波器到IIR滤波器，作者们详细介绍了各种设计方法，并且提供了相应的步骤和公式，这对于需要实际设计滤波器的读者来说，无疑是宝贵的指导。虽然书中涉及到一些高级概念，比如自适应滤波和谱分析，我可能还需要花更多的时间去消化，但整体来说，这本书的结构设计和内容安排都非常合理，能够有效地引导读者逐步深入到数字信号处理的各个方面。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻阅这本《数字信号处理》之前，我对这个学科的认知还停留在非常基础的层面，甚至有些畏惧。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者们显然对数字信号处理有着深厚的理解，并且具备将复杂知识转化为易于理解内容的教学能力。他们不仅仅是罗列公式和定理，更重要的是解释了这些概念背后的逻辑和物理意义。比如在讲解采样定理的时候，他们不仅仅给出奈奎斯特频率的概念，还深入分析了欠采样和过采样可能带来的问题，这对于我理解采样过程的严谨性非常有帮助。另外，书中关于傅里叶分析的内容也写得非常精彩，从连续傅里叶变换到离散傅里叶变换，再到傅里叶级数，条理清晰，层层递进。特别是在介绍FFT算法时，作者们花了相当大的篇幅进行讲解，并且提供了多种实现方式的思路，这让我对这个核心算法有了更深入的认识。书中的习题设计也很有针对性，能够帮助读者巩固所学知识，并激发解决实际问题的兴趣。即使有些地方的数学推导我还需要反复琢磨，但整体而言，这本书的知识体系完整，讲解清晰，是我学习数字信号处理过程中不可多得的良师益友。