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朱冰莲著 著

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• 频谱分析
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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121134616

商品编码：29728988568

包装：平装

出版时间：2011-06-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：39.00元

作者：朱冰莲著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2011-06-01

ISBN：9787121134616

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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内容提要

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《数字信号处理》系统地阐述了数字信号处理的基本概念、基本理论、基本分析方法和实现方法。全书共7章。前两章讨论离散时间信号与系统的基本理论，包括离散时间信号和离散时间系统、z变换和离散时间傅里叶变换、离散时间系统的系统函数和频率响应；第3章讲述数字谱分析，包括离散傅里叶变换及其快速算法；第4章和第5章分别讨论iir和fir数字滤波器设计的理论和方法；第6章介绍数字信号处理系统实现，包括数字滤波器的结构，数字信号处理中的有限字长效应以及数字信号处理的软件实现和硬件实现；第7章讨论多速率信号处理基础。在各章中，结合内容介绍相应的matlab信号处理工具箱函数，并给出了用matlab求解问题的程序。各章中安排有丰富的思考题、习题和上机题。
　　《数字信号处理》可作为高等学校电子信息工程、通信工程、生物医学工程、电气工程、信息工程、电子科学与技术、自动化等专业本科生教材，也可作为相关专业技术人员的参考书。

目录

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绪论　
　0.1　信号、系统与信号处理　
　0.2　数字信号处理系统的基本组成与数字信号处理学科内容　
　0.3　数字信号处理的特点　
　0.4　数字信号处理的发展及应用　
章　离散时间信号和离散时间系统　
　1.1　连续时间信号的采样　
　1.1.1　理想采样　
　1.1.2　矩形脉冲采样　
　1.2　离散时间信号——序列　
　1.2.1　序列的表示方法　
　1.2.2　序列的基本运算　
　1.2.3　常用典型序列　
　1.2.4　序列的分类　
　1.2.5　用单位脉冲序列表示任意序列　
　1.2.6　离散信号的matlab表示和序列运算的matlab实现　
　1.3　离散时间系统　
　1.3.1　线性系统　
　1.3.2　非移变系统　
　1.3.3　线性非移变系统的单位脉冲响应与线性卷积和　
　1.3.4　线性非移变系统的性质　
　1.3.5　因果系统　
　1.3.6　稳定系统　
　1.4　离散线性非移变系统与差分方程　
　1.4.1　用差分方程描述离散线性非移变系统　
　1.4.2　递推法解差分方程　
　1.4.3　用matlab求解差分方程　
　思考题　
　习题　
第2章　离散时间信号与系统的变换域分析　
　2.1　z变换　
　2.1.1　z变换的定义和收敛域　
　2.1.2　逆z变换　
　2.1.3　z变换的性质　
　2.1.4　用matlab计算z变换　
　2.2　单边z变换　
　2.2.1　单边z变换及其性质　
　2.2.2　用单边z变换解差分方程　
　2.3　离散时间傅里叶变换　
　2.3.1　离散时间傅里叶变换的定义　
　2.3.2　离散时间傅里叶变换的性质　
　2.3.3　z变换与拉普拉斯变换、离散时间傅里叶变换的关系　
　2.4　离散时间系统的系统函数和频率响应　
　2.4.1　系统函数与差分方程的关系　
　2.4.2　因果稳定系统的系统函数　
　2.4.3　系统频率响应的意义及几何确定　
　2.4.4　数字全通系统与小相移系统　
　2.4.5　用matlab分析系统频率响应　
　思考题　
　习题　
第3章　离散傅里叶变换及快速算法　
　3.1　傅里叶变换的几种可能形式　
　3.2　离散傅里叶级数　
　3.2.1　离散傅里叶级数的导入　
　3.2.2　离散傅里叶级数的性质　
　3.3　离散傅里叶变换　
　3.3.1　离散傅里叶变换的导入　
　3.3.2　dft的性质　
　3.3.3　dft性质的应用　
　3.4　频率采样理论　
　3.4.1　频率采样　
　3.4.2　内插　
　3.4.3　dft与dtft和z变换的关系　
　3.5　利用dft计算模拟信号的傅里叶变换　
　3.5.1　利用dft计算模拟信号的傅里叶变换　
　3.5.2　利用dft计算模拟信号的傅里叶变换可能造成的误差　
　3.5.3　用dft进行谱分析的有关参数选择原则　
　3.6　傅里叶变换的快速算法——快速傅里叶变换（fft）　
　3.6.1　dft运算的特点及减少计算量的途径　
　3.6.2　按时间抽取的基-2　fft算法（库利-图基算法）　
　3.6.3　按频率抽取的基-2　fft算法（桑德-图基算法）　
　3.6.4　快速傅里叶逆变换（ifft）　
　3.6.5　n为复合数的fft算法　
　3.7　线性调频z变换（chirp-z变换）　
　3.8　线性卷积的fft算法　
　3.8.1　有限长序列线性卷积的fft算法　
　3.8.2　分段卷积　
　3.9　用matlab计算dft和线性卷积　
　思考题　
　习题　
第4章　iir数字滤波器设计　
　4.1　数字滤波器设计的基本概念　
　4.1.1　数字滤波器的技术指标　
　4.1.2　数字滤波器设计的基本步骤　
　4.2　模拟滤波器的设计　
　4.2.1　由幅度平方函数来确定系统函数　
　4.2.2　巴特沃斯模拟低通滤波器的设计　
　4.2.3　切比雪夫模拟低通滤波器的设计　
　4.2.4　椭圆滤波器　
　4.2.5　模拟高通、带通及带阻滤波器设计　
　4.3　模拟滤波器映射成数字滤波器的方法　
　4.3.1　冲激响应不变法　
　4.3.2　双线性变换法　
　4.4　iir数字滤波器的频率变换方法　
　4.5　设计举例　
　4.6　用matlab设计iir数字滤波器　
　思考题　
　习题　
第5章　fir数字滤波器设计　
　5.1　线性相位fir数字滤波器的条件和特点　
　5.1.1　线性相位条件　
　5.1.2　线性相位fir滤波器的幅度特点　
　5.1.3　线性相位fir滤波器的零点分布特点　
　5.2　窗函数法设计fir滤波器　
　5.2.1　设计原理　
　5.2.2　矩形窗截断的影响　
　5.2.3　常用窗函数　
　5.2.4　窗函数法设计fir数字滤波器的基本步骤　
　5.2.5　设计举例　
　5.3　频率采样法设计fir滤波器　
　5.3.1　设计原理　
　5.3.2　线性相位约束条件　
　5.3.3　过渡带采样的优化设计　
　5.3.4　频率采样法设计线性相位fir数字滤波器的步骤　
　*5.3.5　频率采样的两种方法　
　5.4　fir数字滤波器的优化设计　
　5.5　用matlab设计fir数字滤波器　
　5.5.1　窗函数法设计fir数字滤波器　
　5.5.2　频率取样法设计fir数字滤波器　
　5.5.3　等纹波fir滤波器设计　
　5.6　iir和fir数字滤波器的比较　
　思考题　
　习题　
第6章　数字信号处理系统的实现　
　6.1　数字滤波器的结构　
　6.1.1　iir滤波器的基本结构　
　6.1.2　fir滤波器的基本结构　
　6.1.3　数字滤波器的格型结构　
　6.1.4　数字滤波器的转置结构　
　6.1.5　数字滤波器结构的matlab实现　
　6.2　数字信号处理系统中的有限字长效应分析　
　6.2.1　二进制数的表示和量化　
　6.2.2　a/d变换的量化效应　
　6.2.3　系数量化对数字滤波器的影响　
　6.2.4　系数量化误差的matlab分析　
　6.2.5　数字滤波器定点制运算中的有限字长效应　
　6.2.6　有限字长效应的matlb分析　
　6.3　数字信号处理的实现方法　
　6.3.1　数字信号处理的软件实现　
　6.3.2　基于通用的可编程dsp芯片的数字信号处理实现　
　思考题　
　习题　
第7章　多速率信号处理基础　
　7.1　整数因子抽取　
　7.2　整数因子插值　
　7.3　采样率的分数倍转换　
　7.4　多速率系统的多相滤波结构　
　7.4.1　抽取器与插值器的恒等变换　
　7.4.2　抽取和插值的多相滤波器结构　
　7.5　用matlab实现采样率转换　
　思考题　
　习题

附录　matlab简介　

参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《算法的艺术：从数学基础到工程实践的跨越》 引言 我们生活在一个信息爆炸的时代，海量的数据如潮水般涌来，如何有效地捕捉、处理、分析并利用这些数据，成为了现代社会发展的关键。无论是聆听一段美妙的音乐，观看一段清晰的视频，发送一条即时的信息，还是进行复杂的天气预报，乃至推动人工智能的飞速发展，这一切的背后，都离不开一套精妙绝伦的“语言”——算法。这本书，正是为你揭示算法的奥秘，带领你从最核心的数学原理出发，逐步走向丰富多彩的工程应用，让你能够理解并掌握构建智能世界的基石。 第一部分：算法的思想之源——抽象与逻辑的基石 在深入算法的具体实现之前，我们必须先建立起对算法本质的深刻理解。本部分将带你回溯算法思想的源头，聚焦于其最核心的两个支柱：抽象与逻辑。 数学的抽象之美： 算法并非凭空产生，它根植于深厚的数学土壤。我们将从集合论、图论、数理逻辑等基础数学概念入手，探讨如何通过抽象的数学语言来描述现实世界的问题。例如，如何用集合来表示一组数据，如何用图来建模人际关系或网络连接，又如何利用逻辑推理来设计决策过程。我们会学习到不同抽象层次的概念，以及它们如何为算法的设计提供灵活的框架。这部分的目标是让你明白，数学的抽象能力是理解和创造复杂算法的必要前提。 逻辑的严谨构建： 算法的核心在于其逻辑性——清晰、有序、无歧义的指令序列。我们将深入剖析逻辑思维在算法设计中的作用，学习如何构建严谨的逻辑结构。这包括命题逻辑、谓词逻辑的基础知识，以及如何运用这些工具来精确地表达算法的每一步操作。我们还会探讨证明的艺术，学习如何对算法的正确性进行形式化验证，确保其在任何有效输入下都能得出正确结果。理解逻辑的严谨性，是写出健壮、可靠算法的第一步。 计算模型与可计算性： 在抽象和逻辑的坚实基础上，我们将引入计算模型这一概念。什么是计算？什么是可计算性？我们将介绍图灵机、λ演算等经典的计算模型，它们是理论计算机科学的基石，帮助我们理解计算的极限和可能性。通过学习可计算性理论，你将对哪些问题可以通过算法解决，哪些问题是“不可解”的有一个初步的认识，这对于避免走入算法设计的死胡同至关重要。 第二部分：算法的设计艺术——巧手构筑效率之巅 理解了算法的本质，我们便可以开始探索各种精妙的算法设计方法。本部分将集中探讨如何设计出高效、优雅的算法。 分治策略：Divide and Conquer，化繁为简的智慧： 许多复杂的问题都可以通过“分而治之”的策略来解决。我们将学习如何将一个大问题分解成若干个规模更小的相同问题，分别解决它们，然后将子问题的解合并起来得到原问题的解。经典的例子包括快速排序、归并排序、二分搜索等。我们将深入分析分治策略的时间复杂度，以及如何通过递归来实现这一思想。 动态规划：重叠子问题与最优子结构的融合： 当问题分解后，如果子问题之间存在重叠，并且原问题的最优解可以通过子问题的最优解来构建时，动态规划就显得尤为强大。我们将学习如何识别动态规划适用的问题，如何定义状态转移方程，以及如何利用自底向上或自顶向下（带有记忆化）的方式来求解。从背包问题到最长公共子序列，动态规划的应用场景广阔，能够解决许多看似棘手的问题。 贪心算法：局部最优通往全局最优的捷径？ 贪心算法是一种直观的设计策略，它在每一步都做出当前看起来最优的选择，并期望最终能够得到全局最优解。我们将探讨贪心算法的适用条件，以及其“局部最优不一定导致全局最优”的陷阱。通过学习活动选择问题、霍夫曼编码等例子，你将能区分哪些问题适合使用贪心算法，以及如何在不适用时避免误用。 回溯法与分支限界：探索解空间的系统方法： 当问题具有大量的可能解时，我们需要系统地搜索解空间。回溯法通过深度优先搜索来尝试所有可能的解，并在发现当前路径无法导向有效解时回溯。分支限界法则在此基础上引入了剪枝策略，通过估算下界或上界来避免搜索无望的分支。我们将学习它们在解决旅行商问题、N皇后问题等组合优化问题中的应用。 图算法的魅力：连接世界的奥秘： 图是一种极其强大的数据结构，几乎可以用来表示任何具有关系的事物。本部分将深入探讨图算法，包括图的遍历（深度优先、广度优先）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）、拓扑排序以及网络流等。这些算法在交通导航、社交网络分析、资源分配等领域有着广泛的应用。 第三部分：算法的实现与优化——从理论到实践的桥梁 再精妙的算法，如果不能有效地实现，也无法发挥其价值。本部分将关注算法的实际落地，探讨实现过程中的关键技术和优化策略。 数据结构的基石： 算法的效率很大程度上取决于所使用的数据结构。我们将回顾并深入理解数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、B树）、哈希表、堆等基本数据结构，以及它们各自的优缺点和适用场景。在此基础上，我们将学习如何根据算法的需求选择或设计合适的数据结构，以最大化算法的性能。 时间和空间复杂度分析：性能的度量衡： 衡量一个算法好坏的标准，在于其运行时间和占用空间。我们将学习使用大O符号（O）、大Ω符号（Ω）和大θ符号（Θ）来分析算法的时间复杂度和空间复杂度。理解不同增长级别的复杂度，能够帮助我们预判算法在处理大规模数据时的表现，并指导我们选择更优的算法。 算法优化技术：精益求精的艺术： 仅仅设计出算法是不够的，如何让算法运行得更快、占用空间更少，是工程实践中永恒的追求。我们将探讨各种优化技术，包括但不限于： 缓存与内存局部性： 如何利用CPU缓存，优化数据访问模式。 并行与并发： 如何利用多核处理器，提高计算效率。 近似算法与启发式算法： 在NP-hard问题中，如何寻找可接受的近似解。 概率算法： 利用随机性来设计高效算法。 特定硬件优化： 如SIMD指令的使用。 算法的工程实践： 理论知识需要转化为实际可用的代码。我们将讨论在实际开发中，如何将算法转化为高效、可维护的程序。这包括选择合适的编程语言、编写清晰的代码、进行有效的测试和调试，以及理解算法在实际系统中的集成问题。 第四部分：算法的应用领域——智能时代的驱动力 算法的强大之处在于其普适性，它们是构建现代信息技术和人工智能系统的核心驱动力。本部分将带领你领略算法在各个前沿领域的精彩应用。 人工智能与机器学习： 智能的本质是算法。我们将探讨在机器学习领域，诸如监督学习、无监督学习、强化学习等核心算法的原理。从线性回归、逻辑回归、支持向量机到决策树、随机森林、神经网络、深度学习，我们将理解这些算法如何从数据中学习模式、做出预测和决策。 数据科学与大数据分析： 海量数据的价值需要算法来挖掘。我们将了解在大数据处理中常用的算法，如分布式计算框架（MapReduce、Spark）中的算法思想，以及在数据挖掘、模式识别、聚类、分类等方面的算法应用。 计算机图形学与可视化： 从三维建模到特效渲染，算法在图像生成和处理中扮演着关键角色。我们将接触到光线追踪、光栅化、几何处理、曲线曲面表示等相关的算法。 网络与通信： 互联网的畅通无阻，通信的可靠高效，都离不开精妙的算法。我们将了解路由算法、拥塞控制算法、纠错编码算法、加密解密算法等。 金融工程与科学计算： 在金融建模、风险管理、数值模拟等方面，高性能算法是不可或缺的。我们将触及蒙特卡洛模拟、数值积分、方程求解等算法。 结语 《算法的艺术》不仅仅是一本关于理论的书，更是一场探索智慧的旅程。它旨在为你提供一套强大的思维工具，让你能够以一种全新的视角审视周遭的世界。通过掌握算法的思想、设计方法、实现技巧以及应用场景，你将不再仅仅是信息的被动接受者，而是信息时代的积极创造者和赋能者。无论你是一名怀揣梦想的学生，一名锐意进取的工程师，还是一名追求卓越的研究者，这本书都将是你通往算法世界、拥抱智能未来的最佳向导。让我们一起，在算法的海洋中，发现无限可能，创造非凡成就。

评分☆☆☆☆☆

我尝试阅读过几本同类题材的书籍，它们大多侧重于纯粹的理论证明或者仅仅是工具的使用手册，缺乏对核心思想的深度挖掘。而这本让我眼前一亮的是，它花费了相当的篇幅去探讨“为什么”以及“在什么情况下”选择某一种算法的优劣。比如，在讨论IIR和FIR滤波器结构时，作者不仅仅给出了设计公式，更深入地分析了两者在相位响应、计算复杂度以及稳定性方面的权衡，甚至还加入了关于量化误差对实际系统性能影响的探讨。这种从宏观到微观、从理论到实践的立体化视角，极大地拓宽了我的视野。它教会我的不仅仅是如何计算，更是如何像一个真正的系统工程师那样去思考和决策，这种深层次的洞察力是任何公式都无法替代的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对自学这本书有点打怵，毕竟涉及到的数学工具确实不少。然而，这本书的习题设计简直是神来之笔。它们绝非简单的概念复述，而是巧妙地融入了工程实践中的常见场景。比如，在介绍FFT算法的那一章后面，配套的练习题就要求读者自行编写代码来对比不同窗函数对频谱泄漏的影响，这种“动手做”的要求极大地巩固了我的理解。而且，这本书的难度梯度控制得非常平滑，从基础的直接形式滤波器的系数计算，到后面涉及到的自适应滤波器的收敛性分析，每提升一个台阶，作者都会用一个精心设计的例题来帮你适应新的思维模式。对于我这种更偏向应用导向的学习者来说，这种结构简直是量身定制，让我感觉每完成一章，我的实战能力都得到了实实在在的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极为鲜明，它不像某些学术著作那样板着脸孔，反而带着一种温和而坚定的引导性。作者似乎总是在你感到困惑的那个节点上，用一句简短而精辟的话语将你点醒。行文流畅自然，偶尔还会出现一些幽默的笔触，使得原本可能略显枯燥的数学推导过程变得生动起来。我尤其欣赏作者在引用前沿研究成果时所保持的客观态度，既肯定了经典方法的价值，也毫不避讳地指出了当前技术可能面临的局限性，这为后续的深入研究指明了方向。总的来说，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富、富有耐心的导师，陪伴我在复杂的信号处理领域中稳步前行，其文字的力量在于化繁为简，寓教于乐。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简洁大气，封面采用了一种哑光的深蓝色调，搭配烫金的字体，显得非常专业和有质感。初次拿到手时，我几乎立刻被它那种沉稳可靠的气质所吸引。内页的纸张质量也相当不错，触感细腻，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别欣赏作者在排版上的用心，无论是公式的对齐、图表的绘制还是参考文献的格式，都显得井井有条，这对于需要反复查阅特定章节的读者来说，无疑是一种极大的便利。更不用说，随书附带的那个精美的索引卡片了，详细罗列了核心术语和页码，这在查找特定概念时简直是救星般的存在，体现了出版方对专业读者群体的深刻理解和尊重。这本书的物理呈现本身，就为接下来的学习旅程定下了一个高标准的基调，让人对接下来的内容抱有极高的期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织逻辑严密得像是一台精密的仪器，作者显然在构建知识体系上下足了功夫。它不是那种堆砌概念的教科书，而是采用了一种“问题驱动”的学习路径。开篇从最基础的信号表示和采样理论入手，然后非常自然地过渡到Z变换和傅里叶分析在离散系统中的应用，每一步都像是为解开下一个更复杂的问题做好了扎实的前置准备。我尤其喜欢作者在讲解卷积和滤波器设计时所使用的类比，那种生活化的例子瞬间点亮了抽象的数学概念，让原本感觉遥不可及的理论变得触手可及。书中对于理论推导的展开，既保留了足够的数学严谨性，又避免了过于晦涩的纯理论轰炸，总能及时穿插一些“小贴士”或者“历史回顾”，让整个阅读过程充满了探索的乐趣，而不是枯燥的记忆。