内容简介
为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。《数字信号处理:原理、实现及应用(第2版)》系统地介绍了数字信号处理的基本原理、算法及其软硬件实现方法。主要讲述时域离散信号与系统的基本概念和时域、频域的分析方法。重点介绍离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波的基本概念与理论、数字滤波器的设计与实现方法。介绍模拟信号数字处理原理与方法、多采样率数字信号处理的基本理论和高效实现方法,数字信号处理的典型应用。
结合各章的内容,介绍相应的MATLAB信号处理工具箱函数,并给出用MATLAB阐述问题和求解计算问题的程序。各章中安排了丰富的例题、习题和上机题。
《数字信号处理:原理、实现及应用(第2版)》适合作为高等学校电子信息类专业和相近专业本科生教材,也可以作为相关专业科技人员的参考书。
作者简介
高西全,1951年生。西安电子科技大学教授。长期从事通信和信号处理方面的教学和科研工作。主讲过通信原理和数字信号处理等10多门课程所负责的数字信号处理课程于20D4年被评为陕西省精品课程。主编或参编《数字信号处理》、《MATLAB及在电子信息课程中的应用》《数字信号处理学习指导》、《数字信号处理及其MATLAB实现》等6本教材。
丁玉美,1936年生,1962年清华大学无线电电子学系毕业,西安电子科技大学教授。在职期间主要从事通信、电视技术和信号处理等方面的科研和教学工作。主编多本研究生、本科生和大专生等层次的数字信号处理教学用书。
两位作者在科研和教材建设方面进行了长期合作,合著的《数字信号处理》(1994年)为全国统编教材;《数字信号处理(第二版)》(2001年)获得第五届全国高校出版社优秀畅销书一等奖和2005年陕西省高校优秀教材一等奖。总印数20多万册,被国内数十所大专院校用做教材;这本《数字信号处理——原理、实现及应用》更是两位作者多年教学经验、教材建设与改革的成果。
内页插图
目录
绪论
0.1 数字信号处理的基本内容
0.2 数字信号处理的实现方法
0.3 数字信号处理的主要优点
第1章 时域离散信号和系统
1.1 引言
1.2 模拟信号、时域离散信号和数字信号
1.2.1 时域离散信号和数字信号
1.2.2 时域离散信号的表示方法
1.2.3 常用时域离散信号
1.3 时域离散系统
1.3.1 线性时不变时域离散系统
1.3.2 线性时不变系统输出和输入之间的关系
1.3.3 系统的因果性和稳定性
1.4 时域离散系统的输入输出描述法——线性常系
数差分方程
1.4.1 线性常系数差分方程
1.4.2 线性常系数差分方程的递推解法
1.4.3 用MATLAB求解差分方程
1.4.4 应用举例——滑动平均滤波器
习题与上机题
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
2.1 引言
2.2 时域离散信号的傅里叶变换
2.2.1 时域离散信号的傅里叶变换的定义
2.2.2 周期信号的离散傅里叶级数
2.2.3 周期信号的傅里叶变换
2.2.4 时域离散信号傅里叶变换的性质
2.3 时域离散信号的Z变换
2.3.1 时域离散信号Z变换的定义及其与傅里
叶变换的关系
2.3.2 Z变换的收敛域与序列特性之间的关系
2.3.3 逆Z变换
2.3.4 Z变换的性质和定理
2.4 利用Z变换对信号和系统进行分析
2.4.1 系统的传输函数和系统函数
2.4.2 根据系统函数的极点分布分析系统的因
果性和稳定性
2.4.3 用Z变换求解系统的输出响应
2.4.4 系统稳定性的测定及稳定时间的计算
2.4.5 根据系统的零、极点分布分析系统的
频率特性
习题与上机题
第3章 离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(FFT)
3.1 离散傅里叶变换的定义及物理意义
3.1.1 DFT定义
3.1.2 DFT与ZT、FT、DFS的关系
3.1.3 DFT的矩阵表示
3.1.4 用MATLAB计算序列的DFT
3.2 DFT的主要性质
3.3 频域采样
3.4 DFT的快速算法——快速傅里叶变换(FFT)
3.4.1 直接计算DFT的特点及减少运算量的基本途径
3.4.2 基2 FFT算法
3.5 DFT(FFT)应用举例
3.5.1 用DFT(FFT)计算两个有限长序列的
线性卷积
3.5.2 用DFT计算有限长序列与无限长序列的
线性卷积(85)
3.5.3 用DFT对序列进行谱分析
习题与上机题
第4章 模拟信号数字处理
4.1 模拟信号数字处理原理方框图
4.2 模拟信号与数字信号的相互转换
4.2.1 时域采样定理
4.2.2 带通信号的采样
4.2.3 A/D变换器
4.2.4 将数字信号转换成模拟信号
4.3 对数字信号处理部分的设计考虑
4.4 线性模拟系统的数字模拟
4.5 模拟信号的频谱分析
4.5.1 公式推导及参数选择
4.5.2 用DFT(FFT)对模拟信号进行谱分析的误差
4.5.3 用DFT(FFT)对周期信号进行谱分析
习题与上机题
第5章 数字滤波器的基本概念及一些特殊滤波器
5.1 数字滤波器的基本概念
5.2 理想数字滤波器
5.2.1 理想数字滤波器的特点及分类
5.2.2 理想滤波器的近似实现
5.3 简单滤波器的设计
5.3.1 一阶数字滤波器
5.3.2 二阶数字滤波器
5.3.3 低通到高通的简单变换
5.4 数字谐振器
5.5 数字陷波器
5.6 全通滤波器
5.7 最小相位滤波器
5.8 梳状滤波器
5.9 正弦波发生器
习题与上机题
第6章 IIR数字滤波器(IIRDF)设计
6.1 模拟滤波器设计
6.1.1 模拟滤波器设计指标
6.1.2 巴特沃思模拟低通滤波器设计
6.1.3 切比雪夫(Chebyshev)滤波器设计
6.1.4 椭圆滤波器
6.1.5 贝塞尔(Bessel)滤波器设计
6.1.6 用MATLAB设计模拟滤波器
6.1.7 五种类型模拟滤波器的比较
6.1.8 频率变换与高通、带通及带阻滤波器设计
6.2 IIR数字滤波器设计
6.2.1 用脉冲响应不变法设计IIRDF
6.2.2 用双线性变换法设计IIRDF
6.2.3 高通、带通和带阻IIRDF
6.2.4 IIRDF的频率变换
习题与上机题
第7章 FIR数字滤波器(FIRDF)设计
7.1 线性相位FIRDF及其特点
7.2 用窗函数法设计FIRDF
7.2.1 用窗函数法设计FIRDF的基本方法
7.2.2 窗函数法的设计性能分析
7.2.3 典型窗函数介绍
7.2.4 用窗函数法设计FIRDF的步骤及
MATLAB设计函数(192)
7.3 利用频率采样法设计FIRDF
7.3.1 频率采样设计法的基本概念
7.3.2 设计线性相位特性FIRDF时,频域
采样H (k)的设置原则
7.3.3 逼近误差及改进措施
7.4 利用等波纹最佳逼近法设计FIRDF
7.4.1 等波纹最佳逼近法的基本思想
7.4.2 remez和remezord函数介绍
7.4.3 FIR希尔伯特变换器和FIR数字微分器设计
7.5 FIRDF与IIRDF的比较
习题与上机题
第8章 时域离散系统的实现
8.1 引言
8.2 FIR网络结构
8.2.1 FIR直接型结构和级联型结构
8.2.2 线性相位结构
8.2.3 FIR频率采样结构
8.2.4 快速卷积法
8.3 IIR网络结构
8.3.1 IIR直接型网络结构
8.3.2 IIR级联型网络结构
8.3.3 IIR并联型网络结构
8.3.4 转置型网络结构
8.4 格型网络结构
8.4.1 全零点格型网络结构
8.4.2 全极点格型网络结构
8.5 用软件实现各种网络结构
8.6 数字信号处理中的量化效应
8.6.1 量化及量化误差
8.6.2 A/D变换器中的量化效应
8.6.3 系数量化效应
8.6.4 运算中的量化效应
8.7 滤波器设计与分析工具
习题与上机题
第9章 多采样率数字信号处理
9.1 引言
9.2 整数因子抽取
9.3 整数因子内插
9.4 按有理数因子I/D的采样率转换
9.5 采样率转换滤波器的高效实现方法
9.5.1 直接型FIR滤波器结构
9.5.2 多相滤波器结构
9.6 采样率转换系统的多级实现
9.7 采样率转换器的MATLAB实现
9.8 采样率转换在数字语音系统中的应用
9.8.1 数字语音系统中的信号采样过程及
其存在的问题
9.8.2 数字语音系统中改进的A/D转换方案
9.8.3 接收端D/A转换器的改进方案
习题与上机题
第10章 数字信号处理应用举例
10.1 引言
10.2 数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用
10.3 数字信号处理在音乐信号处理中的应用
10.3.1 时域处理
10.3.2 频域处理
附录A MATLAB信号处理工具箱函数表
参考文献
精彩书摘
前面我们讨论了IIR和FIR两种滤波器的设计方法。这两种滤波器究竟各有什么特点?在实际运用时应该怎样去选择它们呢?下面我们对这两种滤波器作一简单的比较,并回答这些问题。,首先,从性能上来说,IIR滤波器系统函数的极点可以位于单位圆内的任何地方,因此可用较低的阶数获得好的选择性,所用的存储单元少,运算量小,所以经济高效。但是这个高效率是以相位的非线性为代价的。选择性越好,则相位非线性越严重。相反,FIR滤波器却可以得到严格的线性相位特性。然而由于FIR滤波器系统函数的极点固定在原点,所以只能用较高的阶数达到高的选择性;对于同样的滤波器幅频响应指标,FIR滤波器所要求的阶数可以比IIR滤波器高5~10倍,成本较高,运算量大,信号延时也较大;对相同的选择性和相同的线性相位要求来说,则IIR滤波器必须加全通网络进行相位校正,同样要大大增加滤波器的阶数和复杂性。
从结构上看,IIR滤波器必须采用递归结构,极点位置必须在单位圆内,否则系统将不稳定。另外,在这种结构中,由于运算过程中对序列的舍入处理,所产生的有限字长效应有时会引起寄生振荡。相反,FIR滤波器主要采用非递归结构,不论在理论上还是在实际的有限精度运算中都不存在稳定性问题。此外,FIR滤波器可以采用快速傅里叶变换算法实现,在相同阶数的条件下,运算速度可以大大提高。
前言/序言
本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。
本教材第1版于2006年出版以后,被国内数十所大学选用,使用效果良好。
本教材特点为:
1.突出基本原理、基本概念和基本分析方法,选材精炼。
2.分析叙述问题条理清楚,深入浅出,逻辑性强。3.将数字信号处理的基础理论与MATLAB相结合,以基本理论为主线,以MATLAB为学习理论的工具。既避免了将数字信号处理教材写成:MAq、LAB编程教材的喧宾夺主现象,又能使读者利用风靡世界的MATLAB进行高效的上机实验、设计与仿真,便于教学和自学。
4.例题、习题与上机题多。配套出版了《数字信号处理学习指导与题解》(书号为978-7-121-04928)。
《数字信号处理:原理、实现及应用(第2版)》 一、 核心理论基础的深度解析 本书在数字信号处理(DSP)领域,旨在为读者构建一套坚实而全面的理论框架。我们从最基础的信号与系统概念入手,深入剖析了离散时间信号的特性,包括其在时间域和频率域的表示方法。对采样定理(Nyquist-Shannon Sampling Theorem)的阐述,不仅涵盖了其数学推导,更强调了实际应用中的关键考量,如过采样、欠采样及其带来的影响。Z变换和傅里叶变换是DSP的基石,本书对其进行了详尽的介绍,从定义、性质到各种变换对信号处理的意义,再到它们在分析离散时间系统(如FIR和IIR滤波器)中的应用,都做了细致的梳理。 在系统分析方面,我们详细阐述了线性时不变(LTI)系统的基本原理,包括其冲激响应、频率响应以及系统函数。对于因果性、稳定性等关键系统特性,我们给出了清晰的定义和判断方法,并探讨了它们与系统函数零极点位置的关系。本书强调了不同变换域(如时域、Z域、频率域)之间的联系与转换,帮助读者理解同一个信号或系统在不同视角下的表现,以及如何利用这些转换来解决实际问题。 二、 关键算法与实现技术的深入探讨 本书将理论知识与实践应用紧密结合,深入剖析了数字信号处理中的核心算法及其实现技术。 滤波器的设计与实现: FIR(有限脉冲响应)滤波器: 我们详细讲解了FIR滤波器的基本结构,以及诸如窗函数法(矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等)、频率采样法、最优逼近法(如Remez-exchange算法)等多种设计方法。对于每种方法,都进行了原理阐述、设计步骤详解,并结合实例说明了不同设计方法的优缺点及适用场景。在实现层面,重点介绍了直接型、级联型、并联型等结构,并分析了它们的计算复杂度、硬件实现难度及对量化误差的影响。 IIR(无限脉冲响应)滤波器: 对于IIR滤波器,本书深入讲解了基于模拟滤波器原型(如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器)的经典设计方法,包括脉冲响应不变法、双线性变换法等,详细阐述了这些方法的原理、推导过程及实际应用中的注意事项。同时,本书也介绍了IIR滤波器的直接型、级联型、并联型等结构,并特别强调了IIR滤波器在稳定性、阶数选择和量化效应方面的挑战,以及如何通过合理的结构设计和量化策略来缓解这些问题。 离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(FFT): DFT是分析离散信号频谱特性的关键工具。本书不仅介绍了DFT的定义和性质,更着重于阐述其计算复杂度高的问题,并由此引出了快速傅里叶变换(FFT)系列算法。我们详细讲解了Cooley-Tukey算法(按时间抽取和按频率抽取两种基本形式),并分析了其在蝶形运算、数据重排等方面的实现细节。此外,书中还涵盖了其他FFT算法,如混合基FFT、分裂基FFT等,并讨论了FFT在实际应用中的效率和局限性。 卷积与相关: 卷积是LTI系统输出计算的核心运算。本书深入讲解了离散卷积的定义、性质,以及直接计算法、利用DFT/FFT加速计算等方法。同时,也详细阐述了相关运算的原理及其在信号检测、模式识别等领域的应用。 自适应滤波器: 本书引入了自适应滤波器的概念,重点介绍了LMS(最小均方)算法及其变种(如NLMS、RLS等)。详细阐述了这些算法的工作原理、收敛性分析,以及它们在噪声消除、回声消除、信道均衡等应用中的关键作用。 三、 广泛的应用领域与实际案例分析 数字信号处理技术渗透到现代科技的方方面面,本书通过详细的案例分析,展示了DSP在多个领域的强大应用能力。 通信系统: 调制与解调: 深入分析了ASK、FSK、PSK、QAM等多种数字调制解调技术,阐述了其原理、星座图表示、功率谱特性,以及在实际通信链路中的性能评估。 信道编码与解码: 介绍了纠错码的基本原理,包括线性分组码(如汉明码)、卷积码以及Turbo码、LDPC码等现代高效编码技术,分析了它们在提高通信可靠性方面的作用。 信道均衡: 探讨了多径效应、衰落等信道失真对通信的影响,并详细介绍了均衡器的设计与实现,如维特比算法在解码中的应用。 音频与图像处理: 音频信号处理: 涵盖了音频信号的采样、量化、压缩(如MP3、AAC)、去噪、回声消除、混响等技术,以及在语音识别、语音合成、音频编码等方面的应用。 图像信号处理: 深入分析了图像的采样、量化、边缘检测、特征提取、图像增强、图像复原、图像压缩(如JPEG)等关键技术,并结合实例说明了DSP在医学成像、遥感、机器视觉等领域的应用。 生物医学工程: 生理信号的采集与处理: 讲解了心电图(ECG)、脑电图(EEG)、肌电图(EMG)等生物信号的特点、噪声抑制方法,以及在故障诊断、状态监测等方面的应用。 医学成像: 介绍了CT、MRI、超声成像等技术背后的DSP原理,包括信号重建、图像滤波、特征分析等。 控制系统: 数字控制器设计: 阐述了PID控制器、状态空间控制器等数字控制器的设计方法,以及它们在电机控制、机器人、自动化生产线等领域的应用。 系统辨识: 介绍了如何利用采集到的信号数据来估计系统的模型参数。 雷达与声纳系统: 目标检测与跟踪: 详细分析了脉冲压缩、多普勒处理、恒虚警率(CFAR)检测等雷达信号处理的关键技术。 声纳信号处理: 探讨了声波的传播特性,以及在水下目标探测、定位等方面的应用。 四、 深入的工程实现与优化考量 本书不仅关注理论的严谨性,更注重工程实现的实践性。 数值精度与量化效应: 详细分析了定点运算和浮点运算的优缺点,以及量化误差(截断误差、舍入误差)对滤波器性能、系统稳定性的影响。提出了多种减小量化效应的策略,如选择合适的滤波器结构、采用量化优化算法等。 算法效率与计算复杂度: 对各种DSP算法的计算复杂度进行了深入分析,并探讨了如何通过算法优化、并行处理、流水线技术等手段来提高计算效率,满足实时性要求。 硬件实现考量: 结合实际硬件平台(如DSP处理器、FPGA、ASIC),讨论了DSP算法在硬件上的实现方式、资源分配、功耗优化等关键问题。 五、 前沿技术与未来展望 本书在对经典DSP理论和技术进行系统阐述的同时,也对一些前沿和新兴的DSP应用方向进行了展望。 机器学习与深度学习在DSP中的融合: 探讨了如何将机器学习和深度学习技术应用于信号分类、模式识别、噪声抑制、信道估计等传统DSP问题,以及这些新方法带来的机遇和挑战。 软件定义无线电(SDR): 分析了SDR技术如何通过软件灵活性来适应不同的无线通信标准和应用场景,以及DSP在SDR中的核心作用。 物联网(IoT)中的DSP应用: 探讨了在低功耗、低成本的IoT设备中,DSP技术如何在传感器数据采集、预处理、通信以及智能分析等方面发挥关键作用。 高性能计算与并行处理: 介绍了多核处理器、GPU等并行计算平台如何加速复杂的DSP算法,以及高密度计算对DSP工程实践的影响。 总结: 《数字信号处理:原理、实现及应用(第2版)》是一本集理论深度、技术广度与工程实践性于一体的权威著作。它不仅适合于高等院校相关专业的学生作为教材,也为广大从事通信、电子、控制、计算机、多媒体等领域的工程师提供了宝贵的参考资料,帮助他们深入理解数字信号处理的精髓,掌握核心算法,并将其成功应用于各种实际工程问题中。本书旨在培养读者解决复杂信号处理问题的能力,并激发他们对这一充满活力的学科的进一步探索。