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胡学龙，吴镇扬 著

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• 实践指导

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040219647

商品编码：29729293906

包装：平装

出版时间：2007-07-01

基本信息

书名：数字信号处理教学指导书

定价：18.20元

作者：胡学龙,吴镇扬

出版社：高等教育出版社

出版日期：2007-07-01

ISBN：9787040219647

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.322kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是吴镇扬教授编写的普通高等教育“十五”*规划教材、江苏省高等学校精品教材《数字信号处理》配套的教学指导书。东南大学“数字信号处理”是首届国家精品课程，扬州大学“数字信号处理”为江苏省高等学校精品课程。本教材配合国家和省级精品课程的建设，反映了作者从事数字信号处理教学和科研的体验。本书基础理论与应用背景并重，特别注重培养对基本概念、基本方法和基本技能的掌握，是一本很实用的教学指导书，与教科书配套使用，将会使教科书和本教学指导书起到良好的互补作用。
本教学指导书包括：教学要求、重点难点、例题分析、部分教科书习题解答和附录等。教学要求包括对本课程需要理解、掌握和灵活运用知识点的基本要求和教学内容。重点难点、例题分析部分分章对数字信号处理的基本概念、基本方法和基本技能进行阐述并通过例题和MATLAB程序强化学生对“三基”的掌握程度。教科书习题答案提供了教科书部分习题答案，两套模拟试题提供了样卷和参考答案，供读者测试掌握课程知识点的水平。附录包括了常用术语的中英文对照表、MATLAB常用信号处理库函数，这些对读者阅读本学科的外文文献、使用MATLAB解决实际问题都大有益处。作者还建立了配套的教学资源网站以使本书提供更多的教学资源为读者服务。
本书可供普通高等学校电气信息（含电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术、电子科学与技术和自动化）以及仪器表类专业使用，也可作为相关学科、专业研究生入学考试的参考书籍。

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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数字信号处理：理论基础与实践探索 概述 数字信号处理（DSP）是现代信息技术的核心基石之一，它深刻地影响着从通信、音频、图像到医疗、金融等几乎所有领域。本书旨在为读者提供一个系统、深入且富有实践性的数字信号处理学习体验，它不仅仅是理论公式的堆砌，更是理论与实践相结合的生动演绎。我们致力于揭示DSP的精妙之处，引导读者掌握分析、设计和实现数字信号处理系统的关键技术，从而能够独立解决实际问题，并在此基础上进行创新。 核心理论精讲 本书从最基础的概念出发，层层递进，力求让读者对DSP的核心理论有扎实而深刻的理解。 信号与系统基础： 我们将首先回顾连续时间信号和离散时间信号的基本特性，介绍信号的分类（周期、非周期、能量、功率等）。接着，深入讲解线性时不变（LTI）系统的基本原理，包括卷积的概念、冲激响应的意义，以及系统稳定性和因果性的判断。我们将通过大量的实例，帮助读者直观地理解信号和系统的互动关系，为后续的学习打下坚实的基础。 傅里叶变换系列： 傅里叶变换是DSP的灵魂。本书将详细介绍连续傅里叶变换（FT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）、傅里叶级数（FS）以及离散傅里叶变换（DFT）。我们会深入探讨它们的数学原理、性质及其在信号分析中的应用，例如频谱分析、频率域滤波等。特别地，对于DFT，我们将重点介绍其计算方法，如快速傅里叶变换（FFT）算法，并解释其在实际应用中的高效性。 Z变换： Z变换是离散时间系统分析的重要工具，它在处理离散时间信号和系统时扮演着与拉普拉斯变换在连续时间系统相似的角色。本书将详细讲解Z变换的定义、性质，包括收敛域（ROC）的意义、零极点分析以及逆Z变换的方法。我们将重点阐述Z变换在系统分析、系统稳定性判断以及无振荡滤波器设计中的应用。 采样理论： 信号从连续域到离散域的转换是DSP的起点。我们将深入探讨奈奎斯特-香农采样定理，阐释采样频率、信号带宽与重构失真之间的关系。本书将详细分析采样过程中的过采样、欠采样以及混叠现象，并介绍抗混叠滤波器的设计原则与实现方法，确保信号在离散化过程中信息的完整性。 数字滤波器设计： 数字滤波器是DSP中最广泛应用的模块之一，用于去除噪声、提取特定频率成分等。本书将系统介绍两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 IIR滤波器： 我们将重点讲解IIR滤波器设计的常用方法，如双线性变换法、脉冲响应不变法等，并介绍巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典逼近逼近特性。本书将详细分析不同类型IIR滤波器的幅频响应和相频响应特点，以及它们在实际应用中的优缺点。 FIR滤波器： 相较于IIR滤波器，FIR滤波器具有线性相位特性，这在许多应用中至关重要。本书将详细介绍窗口法、频率采样法、优化法等FIR滤波器设计技术，并着重分析窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）的选择对滤波器性能的影响。 离散卷积与相关： 卷积是描述LTI系统输入-输出关系的根本运算，而相关则在模式识别、信号匹配等领域发挥着重要作用。本书将深入讲解离散卷积和离散相关运算的定义、性质和计算方法，并通过具体示例展示它们在系统分析和信号处理中的实际应用。 实践与应用探索 理论是基础，实践是检验真理的唯一标准。本书不仅注重理论的深度，更强调理论在实际问题中的应用。 MATLAB/Python在DSP中的应用： 我们将引入业界主流的信号处理工具——MATLAB和Python（配合NumPy, SciPy, Matplotlib等库）。本书将提供大量基于这些工具的算法实现示例，覆盖从基本的信号生成、频谱分析到复杂的滤波器设计与实现。读者可以通过亲手编写和运行代码，直观地感受理论知识的威力，并学会如何利用这些强大的工具来解决实际的DSP问题。 典型应用案例分析： 为了让读者更好地理解DSP的实际价值，本书将深入剖析几个经典的DSP应用案例。 音频信号处理： 包括音频降噪、音频增强、语音识别的基础技术、音频编码（如MP3压缩原理的简化介绍）等。 图像信号处理： 介绍图像去噪、边缘检测、图像压缩（如JPEG压缩原理的简化介绍）等基础算法。 通信系统中的DSP： 讲解调制解调、信道均衡、误码率分析等在数字通信中DSP的作用。 生物医学信号处理： 简要介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号的特征提取和分析。 算法优化与实现： 除了理论讲解和基本实现，本书还将探讨一些高级话题，如算法的计算复杂度分析，以及如何在硬件平台上实现高效的DSP算法（例如，简介DSP处理器的工作原理和常用指令集）。 学习方法与建议 本书的学习需要理论与实践并重。我们建议读者： 1. 扎实掌握数学基础： DSP涉及大量的数学工具，尤其是复数、线性代数、微积分等。确保这些基础知识的牢固是学习DSP的关键。 2. 动手实践，勤加练习： 理论学习后，务必通过编程实现算法，并利用MATLAB/Python进行仿真。不断地试验不同的参数和算法，观察结果的变化，是加深理解的有效途径。 3. 联系实际，举一反三： 在学习每个概念或算法时，思考它在现实世界中的应用场景。将抽象的理论与具体的应用联系起来，能够极大地激发学习兴趣和动力。 4. 善用资源，深入研究： 本书提供的知识是入门和进阶的基石，鼓励读者在掌握本书内容后，继续查阅相关文献，深入研究感兴趣的特定领域。 本书特色 循序渐进，体系完整： 从基础概念到高级应用，逻辑清晰，结构完整，适合初学者入门和在校学生深入学习。 理论与实践紧密结合： 丰富的理论推导和详实的MATLAB/Python代码示例，让读者不仅知其然，更知其所以然。 注重启发性，鼓励独立思考： 提供清晰的思路和方法，引导读者主动探索和解决问题，培养独立解决工程问题的能力。 语言生动，力求通俗易懂： 避免过于晦涩的专业术语，力求用清晰、直观的语言解释复杂的概念。 结语 数字信号处理是一个充满挑战但也极具回报的领域。通过本书的学习，我们希望能够点燃您对DSP的热情，为您打开一扇通往数字世界奥秘的大门，让您能够自信地驾驭各种信号处理的工具和技术，在未来的学习和工作中取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究语音信号增强技术，发现很多现有的资料要么是过于偏向于理论的数学证明，要么是直接跳到了最新的深度学习模型，却忽略了中间承上启下的经典方法。一本好的指导书应该能提供一个清晰的历史脉络和方法论的演进路径。我希望这本书在介绍经典滤波器（如Butterworth、Chebyshev）的设计原理后，能够自然而然地过渡到现代的、基于最优化的设计方法，比如最小均方误差（MMSE）准则在噪声消除中的应用。我特别想知道，在讨论谱分析方法时，这本书会如何权衡经典傅里叶分析（如Bartlett、Welch方法）与现代谱估计方法（如ARMA模型）的优缺点及其适用场景。如果它能提供一个清晰的对比表格，列出每种方法的计算复杂度、分辨率、方差特性等关键指标，并且在不同应用场景下给出明确的推荐意见，那对于我这种需要进行系统选型和参数设定的工程师来说，简直是如获至宝。这本书如果能做到内容既有深度又不失广度，覆盖面恰到好处，那将是工作和学习上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有意思，简约中透着一股严谨的学术气息，虽然我还没来得及深入阅读，但光是翻阅目录，就能感受到编者在内容组织上的匠心独运。我特别留意到它在基础理论阐述上似乎下足了功夫，这一点对于初学者来说至关重要。很多教材在介绍傅里叶变换、Z变换这些核心概念时，往往过于抽象，让读者望而生畏，希望这本书能通过更直观的例子和详实的推导过程，把这些复杂的数学工具彻底“掰开揉碎”，让读者真正理解其背后的物理意义和应用价值。而且，现在的数字信号处理领域发展日新月异，从传统的滤波器设计到现代的机器学习在信号分析中的应用，知识更新速度极快。我很期待这本书在保持经典理论体系完整性的同时，能适当地引入一些前沿的视角，比如在自适应滤波或者小波分析部分，能给出一些贴近工业界实际需求的案例分析，而不是仅仅停留在理论证明的层面。如果能在每个章节后附带一些动手实践的建议或者配套的软件工具使用说明，那就更完美了。总而言之，第一印象是严谨、全面，希望能带来一次扎实的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对市面上很多“指导书”类型的书籍都持保留态度，因为它们要么流于表面，要么把简单问题复杂化，真正做到“指导”精髓的少之又少。我对这本书抱有的最大期待，在于它能否真正充当一位经验丰富的导师的角色。信号处理的学习曲线是非常陡峭的，很多时候学生卡住的地方不是因为公式记不住，而是因为不清楚在特定应用场景下，我们为什么要选择某一种算法而不是另一种，这种“选择的智慧”才是区分理论学习者和工程师的关键。我希望这本书在讲解了“是什么”和“怎么算”之后，能重点探讨“为什么”和“怎么用”。例如，在讲解FIR和IIR滤波器设计时，如果能提供一份清晰的决策树，指导读者根据采样率、资源限制、相位要求等实际约束条件，快速锁定最优设计路径，那这本书的价值就立刻凸显出来了。我对它的期望值很高，希望它不仅仅是一本参考手册，而是一本能够启发思考、培养工程直觉的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

从一个对信号处理领域有长期兴趣的旁观者角度来看，一本优秀的教材或指导书，其最大的功德在于“去神秘化”。信号处理的数学基础确实深厚，但许多教材似乎默认读者已经具备了极其扎实的数学功底，这无形中抬高了入门的门槛。我注意到这本书的标题中带有“教学指导书”的字样，这让我倾向于认为它在内容的组织结构上会更偏向于教学的逻辑流程，而不是纯粹的学术研究报告。我期待它能够采用一种循序渐进的方式，从最基本的采样定理开始，逐步引入量化误差、抗混叠滤波等实际工程中必须面对的基础问题。更重要的是，我希望它在讲解理论时，能辅以大量生动的类比和图示，比如用生活中的声波、图像对比来解释卷积、相关性这些概念，而不是仅仅依赖于积分和求和符号。如果它能有效降低初学者的心理障碍，帮助他们平稳度过入门的“劝退期”，那么它就是一本不可多得的好书。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理我现有的几本DSP教材，发现它们普遍存在一个问题：理论推导固然严密，但仿真和编程实现的部分往往一带而过，这对于习惯了“动手出真知”的年轻一代工程师来说，简直是一种折磨。因此，我非常关注这本书在实践环节的深度。如果它能配套提供MATLAB/Python的代码示例，并且这些代码不是那种跑通了事，而是能够清晰地展示不同参数变化对最终输出结果影响的交互式脚本，那就太棒了。我特别想看看它如何处理实时性问题，毕竟数字信号处理的精髓往往体现在对时域和频域约束的平衡上。比如，在介绍FFT算法时，是否会深入讲解其在嵌入式系统或FPGA中实现的优化策略，或者是在处理非平稳信号时，如何有效地进行分帧和加窗处理？如果这本书能搭建起理论知识到实际工程应用之间那座至关重要的桥梁，哪怕只是在关键节点给出清晰的地图指引，都将是一次巨大的成功。