正版新书--数字信号处理精要 [美]理查德G.莱昂斯(Richard G.Lyons)D. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 理查德G.莱昂斯Richard G.Lyon 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111529866

商品编码：29469574855

包装：平装

出版时间：2016-03-01

基本信息

书名：数字信号处理精要

定价：45.00元

作者：理查德G.莱昂斯(Richard G.Lyons)D.

出版社：机械工业出版社

出版日期：2016-03-01

ISBN：9787111529866

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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数字信号处理与现代人的日常生活息息相关，了解数字信号处理就是了解构成现活方式的重要因素。本书面向非专业读者，以深入浅出的语言，生动简洁的例子介绍数字信号的概念、生成和应用，揭开数字信号处理的神秘面纱，让读者领略一个充满生活气息，轻松有趣的数字信号王国。

目录

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目　　录
出版者的话
译者序
前言
第章　什么是数字信号处理
1.1　幻影技术
1.2　什么是信号
1.3　模拟信号和数字信号
1.4　数字信号处理
1.5　本章要点
第章　模拟信号
2.1　什么是模拟信号
2.2　温度模拟信号
2.3　音频模拟信号
2.4　电子模拟信号
2.4.1　什么是电压
2.4.2　正弦电压
2.4.3　其他有用的周期模拟信号
2.5　人类语音模拟信号
2.6　本章要点
第章　模拟信号的频率和频谱
3.1　频率
3.1.1　频率的定义
3.1.2　频率的表示
3.2　频谱的概念
3.3　模拟信号频谱
3.3.1　一个复合信号频谱的例子
3.3.2　谐波
3.3.3　谐波失真
3.3.4　带宽
3.3.5　带宽的其他定义
3.4　本章要点
第章　数字信号及其产生方式
4.1　什么是数字信号
4.1.1　数字的概念
4.1.2　数字信号定义
4.1.3　数字信号定义
4.2　数字信号的产生方式
4.2.1　通过观察产生数字信号
4.2.2　通过软件产生数字信号
4.2.3　通过采样模拟信号产生数字信号
4.2.4　数字信号的采样率
4.3　语音数字信号
4.4　数字信号处理例子
4.5　数字信号处理例子
4.6　模拟信号采样的两个重要方面
4.6.1　采样率限制
4.6.2　模–数转换器输出数字
4.7　采样率变换
4.7.1　抽取
4.7.2　内插
4.8　本章要点
第章　数字信号的采样和频谱
5.1　模拟信号的频谱—快速回顾
5.2　采样如何影响数字信号的频谱
5.2.1　周期振荡信号的采样
5.2.2　对模拟正弦电压波的采样
5.2.3　我们为什么要关心混叠
5.3　数字正弦信号的频谱
5.4　数字语音信号的频谱
5.5　数字音乐信号的频谱
5.6　抗混叠滤波器
5.7　模–数转换器输出数字
5.8　本章要点
第章　如何计算数字信号的频谱
6.1　计算数字频谱
6.1.1　离散傅里叶变换
6.1.2　快速傅里叶变换
6.2　频谱计算实例
6.2.1　计算实例
6.2.2　相关运算的含义
6.3　频谱分析实例
6.4　本章要点
第章　小波
7.1　快速傅里叶变换—快速回顾
7.2　连续小波变换
7.2.1　非抽取小波变换或冗余离散小波变换
7.2.2　传统采样离散小波变换
7.3　本章要点
第章　数字滤波器
8.1　模拟滤波
8.2　常见滤波器类型
8.3　数字滤波
8.4　本章要点
第章　二进制数
9.1　计数系统
9.1.1　十进制计数系统
9.1.2　四进制计数系统
9.1.3　二进制计数系统
9.1.4　二进制数的应用
9.2　二进制数
9.3　为什么使用二进制数
9.3.1　构建数字式硬件比较容易
9.3.2　二进制数的可靠性高
9.4　二进制数和模–数转换器
9.5　本章要点
附录　科学计数法
附录　分贝
附录　调幅和调频广播信号
附录　二进制数格式
术语表

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理：理论、算法与应用》 内容概要： 本书全面深入地探讨了数字信号处理（DSP）领域的核心理论、关键算法及其广泛的应用。从最基础的信号采样和量化，到复杂的滤波器设计、谱分析，再到现代的机器学习在DSP中的应用，本书力求为读者构建一个完整且系统的DSP知识体系。全书逻辑清晰，理论阐述严谨，并辅以大量的实例和代码示例，旨在帮助读者深刻理解DSP的原理，并能将其灵活应用于实际工程问题。 第一部分：数字信号处理基础 本部分奠定了读者理解后续章节的基础，从最本质的信号概念入手，逐步过渡到数字信号处理的独特之处。 信号的表示与分类： 首先，我们将从连续时间信号（CT）和离散时间信号（DT）的定义及其数学表示出发。读者将了解如何用数学函数来描述物理世界中的各种信号，例如音频、图像、传感器数据等。我们将探讨周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等基本分类，并介绍傅里叶级数和傅里叶变换作为分析信号频率成分的重要工具。 采样定理： 采样是实现从连续时间信号到离散时间信号转换的关键步骤。本章将详细介绍奈奎斯特-香农采样定理，深入阐述采样率与信号最高频率之间的关系。我们将讨论过采样和欠采样的影响，以及实际应用中如何选择合适的采样率以避免混叠失真。此外，还会介绍一些提高采样效率的技术，如抽取和插值。 量化与模数转换： 连续信号经过采样后，其幅度也需要被离散化，这个过程称为量化。我们将深入探讨量化误差的产生机制，包括量化噪声的统计特性。本书将分析不同量化位数对信号保真度的影响，并介绍均匀量化和非均匀量化（如μ-law和A-law编码）的原理与应用。同时，我们将讨论模数转换器（ADC）的基本结构和性能指标，如分辨率、采样速率和信噪比。 离散卷积与系统响应： 离散时间系统的行为通常由其单位脉冲响应（Impulse Response）来描述。本章将详细介绍离散卷积的概念，以及如何利用输入信号与系统单位脉冲响应的卷积来计算系统的输出。我们将区分线性时不变（LTI）系统与其他系统，并探讨LTI系统的特性，如稳定性、因果性等。通过理解卷积，读者将能预测任何输入信号通过一个已知LTI系统后的输出。 Z变换： Z变换是分析离散时间信号和系统的一种强大数学工具，它在离散时间系统中扮演着类似于傅里叶变换在连续时间系统中的角色。本章将详细介绍Z变换的定义、性质以及逆Z变换的求解方法。我们将重点讨论收敛域（ROC）的概念，以及ROC如何决定系统的稳定性和因果性。Z变换极大地简化了LTI系统的分析，特别是对于差分方程的求解和系统函数的分析。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是数字信号处理中不可或缺的工具，用于去除噪声、增强特定频率成分或实现信号的变换。本部分将深入介绍各类数字滤波器的设计方法与实现技巧。 无限冲激响应（IIR）滤波器： IIR滤波器以其高效性和对原始信号的良好近似能力而著称。本章将详细介绍IIR滤波器的基本结构，包括直接型、级联型和并联型。我们将深入探讨常用的IIR滤波器设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）I型和II型、椭圆（Elliptic）滤波器。这些方法都基于将模拟滤波器原型映射到数字域，我们将详细介绍双线性变换法等映射技术，并讨论它们在幅度响应、相位响应以及稳定性方面的权衡。 有限冲激响应（FIR）滤波器： FIR滤波器以其线性相位特性和固有稳定性而受到青睐。本章将介绍FIR滤波器的基本结构。我们将重点讲解FIR滤波器设计的几种主要方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法。特别是窗函数法，我们将详细分析不同窗函数对滤波器频率响应旁瓣的影响，以及如何根据设计指标选择合适的窗。此外，还将介绍更先进的优化设计方法，如Remez算法（Parks-McClellan算法），它能够设计出在特定通带和阻带内具有最优逼近特性的FIR滤波器。 滤波器实现： 在设计出滤波器后，关键在于如何有效地将其在硬件或软件中实现。本章将介绍各种实现FIR和IIR滤波器的结构，包括直接型I、II型、转置型等。我们将探讨定点运算和浮点运算在滤波器实现中的优缺点，以及如何处理溢出和量化误差。此外，还会介绍一些提高滤波器运算效率的技术，如CORDIC算法和查找表（LUT）的应用。 自适应滤波器： 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，从而在未知或时变环境中实现最优滤波。本章将介绍自适应滤波器的基本概念和应用场景，如噪声消除、回声消除和信道均衡。我们将重点介绍最常用的两种自适应算法：最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS），以及递归最小二乘（RLS）算法。我们将深入分析这些算法的工作原理、收敛性能以及参数选择对性能的影响。 第三部分：数字信号处理的进阶技术 在掌握了基础理论和滤波器设计之后，本部分将进一步探索更高级的DSP技术，包括谱分析、变换域处理以及现代DSP的应用。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： DFT是分析离散时间信号频率特性的核心工具，它可以将信号从时域转换到频域。本章将详细介绍DFT的定义、性质以及其在信号分析中的作用。然而，直接计算DFT的复杂度很高。因此，我们将重点介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，包括按时间抽取和按频率抽取的基2-DIT和基2-DIF算法。FFT极大地提高了DFT的计算效率，是现代DSP应用的基础。 谱分析： 谱分析旨在估计信号的功率谱密度（PSD），它能够揭示信号在不同频率上的能量分布。本章将介绍经典的周期图法和改进的周期图法（如Welch法），分析它们的优缺点，以及如何通过平均和窗函数来减小方差和旁瓣效应。此外，还将介绍现代谱估计方法，如多窗法和模型拟合法（如AR模型、ARMA模型），以及它们在特定信号分析场景下的优势。 短时傅里叶变换（STFT）与小波变换： 对于非平稳信号，其频率成分会随时间变化，DFT和FFT无法准确描述这种时频特性。本章将介绍短时傅里叶变换（STFT），它通过在一个短的滑动窗口内计算傅里叶变换来捕捉信号局部的时间-频率特征。我们将讨论窗口长度的选择对时间和频率分辨率的影响。随后，我们将引入小波变换，它提供了一种多分辨率的时间-频率分析方法，能够更灵活地适应信号的不同尺度和频率成分，非常适用于分析瞬态信号和信号的奇异点。 变换域处理： 本章将探讨在信号的变换域（如傅里叶域、小波域）进行信号处理的技术。这包括在频域进行滤波、去噪、压缩等操作。我们将讨论如何利用变换域的稀疏性来提高处理效率和性能。例如，在小波域进行阈值去噪，能够有效地去除噪声同时保留信号的细节。 现代DSP应用与趋势： 随着技术的发展，DSP的应用领域日益广泛，并与人工智能、机器学习等前沿技术深度融合。本章将介绍DSP在通信系统（如OFDM、MIMO）、图像处理（如图像增强、压缩）、音频处理（如语音识别、音乐合成）、生物医学工程（如ECG/EEG分析）、以及物联网（IoT）传感器数据处理等领域的典型应用。我们将探讨现代DSP硬件（如DSPs、FPGA、GPU）的最新进展，以及深度学习在DSP领域的兴起，例如利用神经网络进行更高效的信号建模、识别和估计。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解了数字信号处理的数学原理和理论基础，更注重将理论知识与实际应用相结合。 详实的代码示例： 配备了大量使用流行编程语言（如Python、MATLAB）的示例代码，读者可以轻松地在实际环境中验证理论并实现算法。 清晰的逻辑结构： 内容组织循序渐进，从基础概念到高级应用，帮助读者构建扎实的DSP知识体系。 丰富的图表和插图： 通过直观的图表和插图，生动形象地阐述抽象的DSP概念，降低学习难度。 面向广泛的读者群体： 适合电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业的学生，以及从事DSP技术研发、信号分析和系统设计的工程师和研究人员。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解数字信号处理的精髓，掌握设计和实现各种DSP算法的能力，并能将这些知识应用于解决现实世界中的各种复杂工程问题。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对信息技术背后的科学原理感到好奇。特别是数字信号处理，这个词听起来就充满了科技感，让人联想到各种高精尖的设备和技术。我一直想找一本能够系统地介绍这个领域，但又不会过于理论化，能够让我这个初学者也能理解的书。我希望这本《数字信号处理精要》能够填补我在这方面的知识空白。我期待它能用清晰的逻辑和简洁的语言，为我勾勒出数字信号处理的全貌。我设想，这本书或许会从最基础的信号类型讲起，比如模拟信号和数字信号的区别，然后过渡到信号的采集、处理和输出等各个环节。我特别希望能了解一些最核心的概念，比如滤波、变换、采样等，以及它们在实际应用中的重要性。我希望在读完这本书后，我对数字信号处理能够有一个初步的认识，能够大致理解这个领域是如何工作的，并且知道它的应用范围有多么广泛，这样我才能更有针对性地去深入研究。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习任何一门技术，尤其是像数字信号处理这样听起来就很“硬核”的学科，最重要的一点就是要找到一个好的入门。如果一开始就接触到太多晦涩难懂的理论和公式，很容易让人产生畏难情绪，最终半途而废。我希望这本《数字信号处理精要》能够在这方面做得出色。我设想着，这本书的语言风格会比较亲切，会用一些生动的比喻和形象的例子来解释那些抽象的概念，让我在轻松的阅读中逐渐领悟其中的精髓。它可能不会一上来就抛出大量的数学推导，而是先从宏观层面介绍数字信号处理的应用场景和基本思想，然后再逐步深入到具体的算法和原理。我特别希望它能解答我心中的一些疑问，比如，什么是采样？什么是量化？它们对数字信号的质量有什么影响？傅里叶变换到底在信号处理中起着怎样的作用？如果这本书能够像一位循循善诱的老师，一步一步地引导我，那将是我学习数字信号处理过程中最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考，如何才能更好地理解我们生活中无处不在的数字技术。我意识到，数字信号处理是这一切的基石，但这个领域听起来总是显得有些高深莫测。我怀着一种探究的心理，希望找到一本能够帮助我打开这扇门的书。我期待《数字信号处理精要》能够提供一个清晰的视角，让我能够理解数字信号处理的核心概念和基本原理。我希望这本书能够用一种循序渐进的方式，将那些复杂的理论变得易于理解，让我能够掌握一些基础的知识点，比如信号的表示、变换以及分析等。我尤其希望这本书能够侧重于实际应用，通过一些具体的例子，展示数字信号处理在通信、音频、图像等领域是如何发挥作用的。我期待在阅读过程中，能够产生一种“原来如此”的顿悟感，从而激发我对这个领域更深层次的学习兴趣，并为我今后的学习和工作提供有益的指导。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数字信号处理精要》的时候，我真是抱着一种既期待又忐忑的心情。期待是因为数字信号处理这个领域实在太迷人了，它的应用无处不在，从我们每天使用的手机、耳机，到更专业的通信、医疗设备，都离不开它的身影。而忐忑，则是因为我对这个领域了解不多，总觉得它是个高深的学问，充满了复杂的数学公式和抽象的概念，担心自己会看不懂。不过，当我翻开这本书，看到[美]理查德·G·莱昂斯(Richard G.Lyons)D.这位作者的名字时，心里稍微安定了一些。毕竟，能写出“精要”二字的书，应该是有其独到之处的，或许能把复杂的概念讲得浅显易懂。我特别希望这本书能帮我建立起一个坚实的知识框架，让我能够理解最核心的原理，为我今后深入学习打下基础。我脑子里已经勾勒出了一个画面：夜晚，我坐在书桌前，台灯的光线柔和地洒在书页上，我沉浸在数字信号处理的世界里，时而眉头紧锁，时而豁然开朗，最终，我能够自信地说：“我明白了！”这种学习的过程，本身就是一种享受。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最近对数字信号处理这个概念产生了浓厚的兴趣，尤其是它在现代科技中扮演的角色。感觉这个领域就像是一门“隐藏的艺术”，我们日常生活中接触到的各种数字体验，背后都离不开它精妙的设计和强大的支撑。从音频的处理，比如降噪、音效增强，到图像的压缩和识别，再到通信系统中信号的传输和解码，无不闪烁着数字信号处理的光芒。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越数字信号处理的丛林，揭示那些隐藏在技术背后的奥秘。我希望它能够解释清楚，为什么我们的手机能够过滤掉背景噪音，为什么网络视频能够流畅播放，为什么医疗影像能够如此清晰。我渴望理解那些基础的算法是如何工作的，它们是如何将现实世界的模拟信号转化为数字世界可以理解和处理的信息，又如何将处理后的数字信息重新还原成我们能够感知的东西。这本书，如果真的能做到“精要”，那将是我探索这个迷人领域的绝佳起点。