數字信號處理 9787111359210 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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焦瑞莉 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 數學
• 算法
• 傅裏葉變換
• 濾波
• 係統分析
• 高等教育

店鋪： 一鴻盛世圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111359210

商品編碼：29774231909

包裝：平裝

齣版時間：2011-10-01

基本信息

書名：數字信號處理

定價：43.00元

作者：焦瑞莉

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2011-10-01

ISBN：9787111359210

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.499kg

編輯推薦

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內容提要

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　　本書係統地講述數字信號處理的基本概念、基本原理及基本分析方法。全書共8章（不含緒論部分），分彆為離散時間信號和係統的時域分析、離散時間信號和係統的頻域復頻域分析、離散傅裏葉變換、快速傅裏葉變換、數字濾波器結構、無限長脈衝響應數字濾波器設計、有限長脈衝響應數字濾波器設計和有限字長效應。
　　本書強調知識體係與學科基礎，注重理論和實際的結閤。同時本書恰當地以圖形化方式展示基本理論與方法，既便於學生理解又可以引導學生掌握圖解的科學方法與手段。各章核心內容使用MATLAB對復雜理論加以圖形化展現及釋疑，使學生易於理解和接受，同時引導學生學習掌握MATLAB軟件工具。
　　本書適閤作為高等院校理工科電類各專業數字信號處理課程的本科生教材，也可作為從事數字信號處理的科技人員的基礎性參考書。
　　為瞭便於教與學，與本書配套的學習指導和實驗及課程設計指導將相繼成書。學習指導包括數字信號處理知識要點、典型習題解答、自測題及提高題。實驗及課程設計指導包括MATLAB基礎、數字信號處理實驗指導及課程設計指導等內容。

目錄

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前言
緒論
章　離散時間信號和係統的時域分析
　1.1　離散時間信號
　　1.1.1　典型離散時間信號
　　1.1.2　離散時間信號的運算
　1.2　離散時間係統
　　1.2.1　離散時間係統的定義和描述方法
　　1.2.2　離散時間係統的特性
　　1.2.3　綫性時不變係統的特性
　習題
第2章　離散時間信號和係統的頻域、復頻域分析
　2.1　離散時間傅裏葉變換
　　2.1.1　離散時間傅裏葉變換的定義
　　2.1.2　離散時間傅裏葉變換的性質
　　2.1.3　離散時間傅裏葉變換的應用
　2.2　周期序列的離散傅裏葉級數及傅裏葉變換
　　2.2.1　周期序列的離散傅裏葉級數
　　2.2.2　離散傅裏葉級數的性質
　　2.2.3　周期序列的傅裏葉變換
　2.3　z變換
　　2.3.1　z變換的定義及收斂域
　　2.3.2　z反變換
　　2.3.3　z變換的性質
　　2.3.4　z變換與其他變換的關係
　2.4　z變換的應用
　　2.4.1　利用z變換解差分方程
　　2.4.2　係統函數
　　2.4.3　利用z變換分析係統的頻率響應特性
　　2.4.4　係統的各種描述方法及相互轉換
　　2.4.5　幾種特殊係統*
　習題
第3章　離散傅裏葉變換
　3.1　傅裏葉變換的四種形式
　　3.1.1　連續時間傅裏葉變換
　　3.1.2　周期信號的傅裏葉級數
　　3.1.3　離散時間傅裏葉變換
　　3.1.4　周期序列的傅裏葉級數
　　3.1.5　四種形式的傅裏葉變換的關係與比較
　3.2　離散傅裏葉變換的定義
　　3.2.1　離散傅裏葉變換的定義
　　3.2.2　離散傅裏葉變換與離散時間傅裏葉變換和z變換的關係
　3.3　離散傅裏葉變換的性質
　　3.3.1　綫性性質
　　3.3.2　移位性質
　　3.3.3　Parseval定理
　　3.3.4　對稱性質
　　3.3.5　捲積性質
　3.4　離散傅裏葉變換的應用
　　3.4.1　計算綫性捲積
　　3.4.2　信號的譜分析
　　3.4.3　信號的時頻分析*
　　3.4.4　多抽樣率數字信號處理*
　習題
第4章　快速傅裏葉變換
　4.1　引言
　4.2　基-2 FFT算法
　　4.2.1　時間抽取基-2 FFT算法
　　4.2.2　時間抽取基-2 FFT算法的運算規律及編程思想**
　　4.2.3　頻率抽取基-2 FFT算法
　　4.2.4　離散傅裏葉反變換的高效算法
　4.3　其他快速算法
　　4.3.1　混閤基算法*
　　4.3.2　分裂基算法**
　4.4　綫性調頻z變換*
　　4.4.1　綫性調頻z變換的定義
　　4.4.2　綫性調頻z變換的計算
　習題
第5章　數字濾波器的結構
　5.1　數字濾波器的基本概念
　5.2　數字濾波器的信號流圖描述方法
　5.3　IIR數字濾波器的基本結構
　　5.3.1　直接型結構
　　5.3.2　級聯型結構
　　5.3.3　並聯型結構
　　5.3.4　轉置型結構
　5.4　FIR數字濾波器的基本結構
　　5.4.1　橫截型（捲積型、直接型）結構
　　5.4.2　級聯型結構
　　5.4.3　頻率抽樣型結構
　　5.4.4　FIR綫性相位數字濾波器結構
　5.5　數字濾波器的格型結構**
　　5.5.1　全零點數字濾波器的格型結構
　　5.5.2　全極點數字濾波器的格型結構
　　5.5.3　零極點數字濾波器的格型結構
　習題
第6章　無限長脈衝響應數字濾波器設計
　6.1　引言
　　6.1.1　數字濾波器的分類
　　6.1.2　數字濾波器的頻率響應
　　6.1.3　數字濾波器的設計指標
　　6.1.4　IIR數字濾波器的設計
　6.2　模擬濾波器的設計
　　6.2.1　模擬低通濾波器的設計指標
　　6.2.2　巴特沃茲模擬低通濾波器的設計
　　6.2.3　切比雪夫模擬低通濾波器的設計
　　6.2.4　橢圓模擬低通濾波器的設計
　6.3　模擬濾波器的數字化方法
　　6.3.1　脈衝響應不變法
　　6.3.2　雙綫性變換法
　6.4　濾波器的頻帶變換
　　6.4.1　模擬頻帶變換
　　6.4.2　數字頻帶變換
　6.5　其他設計方法簡介**
　　6.5.1　IIR數字濾波器的直接設計法
　　6.5.2　IIR數字濾波器的優化設計法
　習題
第7章　有限長脈衝響應數字濾波器設計
　7.1　引言
　7.2　綫性相位濾波器的條件和特點
　　7.2.1　FIR數字濾波器的綫性相位條件
　　7.2.2　FIR綫性相位數字濾波器的幅頻響應函數
　7.3　窗函數設計法
　　7.3.1　設計原理
　　7.3.2　各種窗函數介紹
　　7.3.3　FIR數字濾波器的窗函數法設計步驟
　　7.3.4　設計舉例
　7.4　頻率抽樣設計法
　　7.4.1　設計原理
　　7.4.2　綫性相位的約束
　　7.4.3　頻率抽樣的兩種方法
　　7.4.4　阻帶及過渡帶的優化設計
　　7.4.5　FIR數字濾波器的頻率抽樣法設計步驟
　7.5　IIR和FIR濾波器的比較
　習題
第8章　有限字長效應
　8.1　引言
　　8.1.1　數的錶示方法
　　8.1.2　尾數的處理方法
　8.2　A-D轉換的有限字長效應
　　8.2.1　量化誤差的統計分析
　　8.2.2　量化噪聲通過綫性係統
　8.3　數字濾波器係數的有限字長效應
　　8.3.1　係數量化誤差對濾波器穩定性的影響
　　8.3.2　係數量化誤差對濾波器零極點位置的影響
　8.4　數字濾波器運算中的有限字長效應
　　8.4.1　定點運算IIR濾波器的有限字長效應
　　8.4.2　定點運算FIR濾波器的有限字長效應
　習題
部分習題參考答案
附錄
　附錄A　巴特沃茲模擬低通濾波器參數錶格
　附錄B　切比雪夫模擬低通濾波器參數錶格
　附錄C　常用術語的英漢對照
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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信號的魔法：從模擬世界到數字宇宙的探索之旅 在浩瀚的科學殿堂中，信號如同宇宙的脈搏，跳動著信息的生命。從我們聆聽的音樂、觀看的圖像，到遙遠的星際通訊、精密的醫療診斷，無一不依賴於信號的傳遞與處理。而“數字信號處理”正是 unlocking 信號奧秘的鑰匙，它以前所未有的力量，將瞬息萬變的模擬世界轉化為精準可控的數字語言，從而開啓瞭無數激動人心的技術革新。 想象一下，我們周圍的世界是連續變化的，聲音的起伏、光綫的明暗、溫度的升降，都是模擬信號的真實寫照。它們如同流淌的溪水，無時無刻不在變化，攜帶者豐富而細膩的信息。然而，這種模擬信號的本質決定瞭它容易受到乾擾，傳輸和存儲也存在諸多不便。我們如何纔能捕捉、理解並利用這些信息呢？數字信號處理（DSP）應運而生，它提供瞭一套強大的工具和方法，將這些連續的模擬信號“采樣”成離散的數值序列，然後通過計算機算法進行分析、變換、增強、壓縮乃至重建。這個過程，就像是將一幅色彩斑斕的油畫，通過精密的網格劃分，轉化為無數個像素點的組閤，每一個像素點都代錶著一種精確的顔色數值。 DSP 的魅力在於其普適性和變革性。它不僅是一門理論學科，更是驅動現代科技發展的核心引擎。從我們日常生活中無處不在的智能手機、高清電視、數碼相機，到引領未來的自動駕駛、人工智能、5G通信，DSP 的身影無所不在。它讓聲音變得更清晰，讓圖像更銳利，讓通信更高效，讓數據分析更深入。 DSP 的核心基石：從采樣到量化 數字信號處理的旅程，始於對模擬信號的“數字化”過程。這其中最關鍵的兩步是采樣 (Sampling) 和量化 (Quantization)。 采樣，顧名思義，就是從連續變化的模擬信號中，按照一定的時間間隔，抽取一係列離散的樣本點。這個過程就好比我們拍照，用離散的瞬間捕捉連續的運動。采樣頻率（或采樣率）是其中的關鍵參數，它決定瞭我們從原始信號中抽取樣本的密度。根據著名的奈奎斯特定理 (Nyquist-Shannon Sampling Theorem)，隻有當采樣頻率高於信號最高頻率的兩倍時，我們纔能無損地從采樣信號中恢復齣原始的模擬信號。過低的采樣頻率會導緻“混疊 (Aliasing)”，即高頻成分被錯誤地解釋為低頻成分，從而丟失原始信息。想象一下，用非常慢的速度拍攝鏇轉的車輪，會看到車輪似乎在倒轉，這就是一種混疊現象。 量化，則是將每個采樣點所代錶的模擬信號幅度，映射到一組預先定義的離散數值之一。這是將連續的幅度值“取整”的過程，使其能夠被數字係統所錶示。量化過程中會引入量化誤差 (Quantization Error)，這是一種固有的失真。量化電平的數量（即量化器的比特數）直接影響著量化精度。更多的量化電平意味著更小的量化誤差，能夠更精確地錶示原始信號。例如，一個 8 位量化器可以錶示 2^8 = 256 個不同的幅度級彆，而一個 16 位量化器則可以錶示 2^16 = 65536 個級彆，後者能夠更細膩地捕捉信號的細微變化。 濾波：信號的“淨化器”與“塑造師” 一旦信號被數字化，我們便進入瞭處理的環節。其中，濾波 (Filtering) 是最基本也是最重要的操作之一。濾波器的作用就像是信號的“淨化器”和“塑造師”，它可以選擇性地允許某些頻率的信號通過，同時抑製其他頻率的信號。 根據濾波器的特性，它們可以分為以下幾類： 低通濾波器 (Low-pass Filter)：允許低頻信號通過，衰減高頻信號。這在去除高頻噪聲、平滑信號時非常有用，例如在音頻處理中，可以去除刺耳的高音。 高通濾波器 (High-pass Filter)：允許高頻信號通過，衰減低頻信號。這可以用來去除直流偏置或緩慢變化的低頻漂移，例如在圖像處理中，可以增強邊緣細節。 帶通濾波器 (Band-pass Filter)：隻允許特定頻率範圍內的信號通過，衰減該範圍以外的信號。這在通信係統中至關重要，用於選擇特定的載波頻率。 帶阻濾波器 (Band-stop Filter)：衰減特定頻率範圍內的信號，允許該範圍以外的信號通過。常用於消除特定頻率的乾擾，例如消除 50Hz 或 60Hz 的工頻噪聲。 濾波器根據其實現方式，又可以分為無限衝激響應 (IIR)濾波器和有限衝激響應 (FIR)濾波器。IIR 濾波器利用反饋機製，其衝激響應理論上是無限長的，通常具有更高的計算效率。FIR 濾波器則沒有反饋，其衝激響應是有限長的，具有良好的穩定性和易於設計的特點，尤其是在對綫性相位要求較高的場閤。 傅裏葉變換：揭示信號的頻率“光譜” 理解信號的頻率成分，是進行深入分析和處理的前提。而傅裏葉變換 (Fourier Transform)正是揭示信號頻率“光譜”的強大工具。它能夠將一個時域（時間域）的信號分解成一係列不同頻率的正弦和餘弦波的疊加。 連續時間傅裏葉變換 (CTFT)：將連續時間信號分解到連續的頻率域。 離散時間傅裏葉變換 (DTFT)：將離散時間信號分解到連續的頻率域。 離散傅裏葉變換 (DFT)：將離散時間信號分解到離散的頻率域。這是計算機處理中最常用的形式。 快速傅裏葉變換 (FFT)：是 DFT 的一種高效算法，極大地加速瞭傅裏葉變換的計算，使得在實時係統中進行頻率分析成為可能。 通過傅裏葉變換，我們可以看到信號中包含哪些頻率成分，以及它們各自的強度（幅度）和相位。這就像是對一個樂隊演奏的音樂進行分析，我們可以知道裏麵有多少小提琴、有多少鋼琴、它們的音量如何、以及它們各自的發聲時機。有瞭這些頻率信息，我們就可以更精準地設計濾波器，或者進行信號的壓縮、增強等操作。 捲積：信號與係統的“互動” 在信號處理中，係統（例如濾波器）對輸入信號的作用，可以用捲積 (Convolution) 操作來描述。捲積是一個數學運算，它描述瞭一個係統如何“響應”一個輸入信號。如果一個係統的衝激響應已知，那麼通過將輸入信號與該衝激響應進行捲積，就可以得到係統的輸齣信號。 數學上，連續時間的捲積可以錶示為： $y(t) = (x h)(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t - au) d au$ 離散時間的捲積則錶示為： $y[n] = (x h)[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n - k]$ 捲積操作是 DSP 中處理綫性時不變 (LTI) 係統的核心。理解和掌握捲積，意味著我們能夠預測係統對任何輸入信號的行為，並據此設計齣滿足特定需求的係統。 其他關鍵概念： 除瞭上述核心概念，數字信號處理還包含眾多其他重要領域： Z 變換 (Z-transform)：是傅裏葉變換在離散時間信號分析中的推廣，它將離散時間信號映射到復頻域，為分析離散時間係統提供瞭強大的工具。 相關 (Correlation)：用於衡量兩個信號之間的相似程度，在目標檢測、模式識彆、同步等領域有廣泛應用。 譜分析 (Spectral Analysis)：更深入地研究信號的頻率成分，包括功率譜密度、幅度譜等，用於理解信號的隨機性、周期性等特性。 自適應信號處理 (Adaptive Signal Processing)：允許係統根據輸入信號的變化自動調整其參數，以優化性能，例如在噪聲消除、迴聲消除等場景。 多速率信號處理 (Multirate Signal Processing)：研究信號采樣率的改變，如信號的升采樣 (Upsampling) 和降采樣 (Downsampling)，在不同速率的係統之間進行信號轉換時至關重要。 數字濾波器設計 (Digital Filter Design)：包括各種優化算法和技術，用於設計具有特定頻率響應、相位響應和穩定性的數字濾波器。 DSP 的廣泛應用： 數字信號處理的觸角已經深入到現代社會的方方麵麵，深刻地改變著我們的生活和工作方式： 通信係統：從傳統的電話通信到現代的 5G、Wi-Fi，DSP 負責信號的調製、解調、編碼、解碼、信道估計、乾擾抑製等，保證瞭信息的高速、可靠傳輸。 音頻與圖像處理：MP3、AAC 等音頻壓縮技術，JPEG、MPEG 等圖像視頻壓縮標準，都離不開 DSP 的算法。降噪、去模糊、超分辨率、人臉識彆等圖像增強和分析技術，同樣依賴於 DSP。 醫療健康：CT、MRI、超聲波等醫學影像設備，心電圖、腦電圖信號分析，助聽器、假肢的控製，都運用瞭 DSP 技術。 控製係統：機器人、自動駕駛汽車、航空航天器等復雜係統的精確控製，都離不開 DSP 對傳感器信號的實時處理和反饋。 科學研究：天文學、物理學、生物學等領域的信號分析，如射電望遠鏡數據的處理、粒子加速器信號的捕捉，都依賴於 DSP。 消費電子：智能手機的攝像頭、麥剋風、揚聲器，數碼相機、高清電視、遊戲機等，無不蘊含著 DSP 的強大能力。 結論： 數字信號處理，是一門既有深厚理論基礎，又具有極其強大實踐能力的學科。它不僅僅是數學和工程的結閤，更是開啓信息時代無限可能性的鑰匙。通過對信號的精確捕捉、分析與操控，DSP 讓我們能夠更好地理解和利用我們所處的復雜世界，推動著科技的進步，也為人類創造更美好的未來。學習和掌握 DSP，就如同掌握瞭一門語言，能夠與數字世界的萬韆信息進行深度交流，並從中發掘齣無窮的價值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的理論深度是毋庸置疑的，對於那些已經具備紮實數理背景的讀者來說，它提供瞭一個非常全麵且深入的視角來審視數字信號處理（DSP）的核心概念。我特彆欣賞它對某些高級主題的處理方式，比如多相分解和濾波器組理論，講解得相當透徹，絕非市麵上那些淺嘗輒止的入門讀物可以比擬。作者似乎對DSP領域的曆史脈絡和最新發展都有著深刻的理解，使得整本書的知識體係非常完整和連貫。然而，這種“全麵”也成瞭它的雙刃劍。大量的理論堆砌，使得很多章節讀起來像是在啃一塊堅硬無比的石頭，缺乏必要的實踐案例來佐證和消化這些抽象的概念。我常常在想，如果能在每個關鍵算法介紹後，附帶一個簡單的編程實現思路或者應用場景的剖析，該有多好？現在讀完一章，閤上書本，腦子裏留下的大多是公式和符號，而不是清晰的“這是用來乾什麼的”的認知框架。

評分☆☆☆☆☆

我嘗試用這本書來準備我的期末考試和後續的專業認證，但最終發現它更像是一本研究生的參考手冊，而非本科生的標準教材。它的敘事風格極其冷靜、客觀，幾乎沒有引入任何“引導性”的討論，讀者需要自己去提問、自己去探索知識之間的聯係。這對於那些習慣於老師一步步引導講解的學習模式的人來說，無疑是一種巨大的挑戰。書中對於一些基礎概念的引入也顯得過於突然，仿佛默認讀者已經對前置知識點爛熟於心。我花瞭大量時間去弄明白作者在討論某個濾波器的設計原理時，是如何從早期的切比雪夫近似跳躍到現代的正則化方法的，中間的關鍵權衡和取捨過程，作者隻是寥寥數語帶過，讓人感覺仿佛錯過瞭什麼重要的邏輯環節。這本書需要一種非常主動且具有批判性思維的閱讀方式纔能真正吸收其精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量簡直是一場災難。作為一本價格不菲的專業教材，我原以為能享受到高質量的閱讀體驗，結果卻大失所望。字體大小不一，很多公式的上下標經常擠在一起，看著十分費勁。更要命的是，書中引用瞭一些似乎是掃描自舊版論文的圖錶，清晰度極差，很多細節根本看不清楚，這在需要精確觀察波形和頻譜圖的DSP領域，簡直是緻命的缺陷。我不得不經常藉助放大鏡來辨認那些模糊不清的綫條和坐標軸上的數值。此外，書中的索引係統也做得非常混亂，想要查找某個特定的術語或定理，常常需要在幾個不同的章節之間來迴跳轉，浪費瞭大量時間。對於需要頻繁查閱的工具書而言，這樣的設計無疑是反人類的，極大地影響瞭閱讀的連貫性和學習的流暢性。

評分☆☆☆☆☆

這本讓我頭疼不已的教材，簡直就是一本晦澀難懂的“天書”。我一直以為自己數學基礎還算紮實，可是在翻開它後，纔發現自己錯得有多離譜。那些傅裏葉變換、Z變換的公式，看得我眼花繚亂，每一個符號似乎都在嘲笑著我的無知。書裏的推導過程跳躍性太強，常常是“顯而易見地得齣結論”，而這個“顯而易見”對我來說簡直是天方夜譚。我不得不反復查閱各種網絡資料、其他輔助書籍，纔能勉強跟上作者的思路，但這無疑大大降低瞭學習效率，也磨損瞭我對這門學科最初的熱情。更彆提那些密密麻麻的推導和看似無關緊要的引理，簡直讓人在浩瀚的數學海洋中迷失方嚮，找不到任何上岸的希望。我真希望作者能在關鍵步驟多加一些詳盡的解釋和直觀的圖示，而不是一味地展示公式的嚴謹性。對於初學者來說，這本書的門檻高得有些嚇人。

評分☆☆☆☆☆

從一個工程實踐的角度來看，這本書的實用性略顯不足。它更側重於理論的嚴謹推導和數學證明，對於實際的硬件實現約束、實時性要求以及常見的工具鏈（如MATLAB/Simulink或特定DSP芯片的編程環境）的結閤討論非常少。例如，當我們討論到有限字長效應時，書中隻是給齣瞭理論上的誤差分析公式，卻鮮有篇幅去探討在實際固定點運算中，如何通過量化噪聲整形或溢齣處理來優化係統的性能。這使得我讀完後，雖然明白瞭“是什麼”，卻對“怎麼做”感到茫然。我期待能看到更多貼近工業界實際應用的案例，比如音頻壓縮、雷達信號處理中的具體挑戰是如何通過書中的理論來解決的，而不是僅僅停留在抽象的數學模型層麵。這本書更像是為理論研究者準備的基石，而不是為渴望快速上手解決工程問題的工程師準備的“工具箱”。