信号处理原理与应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

靳希，杨尔滨，赵玲 编

图书标签:

• 信号处理
• 数字信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 图像处理
• MATLAB
• 算法
• 系统分析
• 滤波
• 谱分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302185093

版次：2

商品编码：10468516

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-11-01

用纸：胶版纸

页数：368

字数：565000

内容简介

《信号处理原理与应用（第2版）》简明扼要地介绍了信号处理与线性系统的理论和分析方法。全书共分9章，内容包括信号分析的基本概念、傅里叶变换、序列及其Z变换、离散时间系统、离散傅里叶变换、滤波器原理与设计、数字信号处理器（DSP）原理、数字信号处理技术的应用及MATLAB在信号处理中的应用等内容。书中第1～6章配有习题，第9章配有上机练习题，书末附有部分参考答案。
《信号处理原理与应用（第2版）》可作为电气工程及其自动化专业的本科教材，也可作为电子信息工程、自动控制、计算机应用等专业的教材或参考书，同时也可供有关科技与工程技术人员自学参考。

目录

第1章 信号分析的基本概念
1.1 引言
1.2 信号的概念及分类
1.3 典型信号与奇异信号
1.4 信号的分解
1.5 信号的基本运算
习题

第2章 傅里叶变换
2.1 周期信号的频谱分析——傅里叶级数
2.2 周期矩形脉冲信号的频谱
2.3 非周期信号的频谱分析——傅里叶变换
2.4 傅里叶变换的基本性质
2.5 卷积定理
2.6 周期信号的傅里叶变换
2.7 抽样信号的傅里叶变换
习题

第3章 序列及其Z变换
3.1 离散时间信号——序列
3.2 序列的Z变换
3.3 Z变换的性质和定理
3.4 Z反变换
3.5 Z变换与拉普拉斯变换
习题

第4章 离散时间系统
4.1 线性时（移）不变离散系统及其数学模型
4.2 离散系统时域分析
4.3 离散系统Z域分析
4.4 离散系统的因果性、稳定性
4.5 离散系统的频率响应
习题
第5章 离散傅里叶变换
第6章 滤波器原理与设计
第7章 数学信号处理器（DSP）原理
第8章 数学信号处理技术的应用
第9章 MATLAB在信号处理中的应用
附录
习题答案
参考文献

精彩书摘

第1章 信号分析的基本概念
内容摘要
本章主要介绍信号处理理论中的一些基本概念，其中包括信号的描述方法及其分类；常用的典型信号及定义；信号的几种常用分解方法，主要是正交函数分解方法，给出完备正交函数集定义及其表示信号的方法；信号的基本运算，其中重点是卷积和相关运算的方法。
1.1 引言
在人类社会活动中，人们经常以语言、文字、图形及数据等方式传播和接收消息，消息（message）可以认为是通过一定手段所表达的感觉、思想和意见等。从维持生存及完成社会职能的角度来说，人类必须不停地进行各种消息的传递和交换。
为了有效地发送和利用消息，人们需要将消息转换为易于处理和传送的信号。信号（signal）是消息的载体，常常借助某种便于处理、交换和传输的物理量作为运载手段。例如，汽车的汽笛声和钟楼的报时声是声信号，交通信号灯、光纤通导的激光束等是光信号，电台发射的电磁波、卫星导航信号等属于电信号。目前，在各种信号中，电信号是最便于传输、控制与处理的。在实际应用中，许多非电信号（如温度、流量、压力、速度、转矩等）都可通过专用的传感器转换为电信号。因此，研究电信号具有重要意义。
早在19世纪，人们就开始尝试利用电磁波为载体以电信号方式传送消息。1837年莫尔斯（美）发明了电报，将字母和数字编码后变成电信号传送出去。1876年贝尔（德）发明了电话，直接将声音信号变成电信号沿导线传送。1865年麦克斯韦（英）总结了前人的成果后，提出了电磁波理论学说，并在1887年由赫兹（德）通过实验加以证实，为无线电科学奠定了理论基础。1895年波波夫（俄）、马可尼（意）同时实现了电信号的无线传送。这样，经过各国科学家的不懈努力，终于实现了利用电磁波传送信号的理想。

前言/序言

《信号的奥秘：从理论到实践的探索之旅》 在这瞬息万变的数字时代，信息以惊人的速度传播和处理，而这一切的基石，正是那些肉眼不可见却无处不在的“信号”。从我们耳畔的音乐、手机的通信，到医疗影像的诊断、遥感探测的未知，信号无处不在，它们承载着意义，驱动着科技的进步。本书《信号的奥秘：从理论到实践的探索之旅》正是为了揭示这些信号的本质，带领读者深入理解信号的生成、变换、分析以及最终的应用，从而构建起一座连接科学理论与工程实践的桥梁。 第一部分：信号的语言——理论基础的构建 任何一项复杂的科学技术，都离不开坚实的理论基础。本书的第一部分，将为读者打下扎实的信号处理理论基石，如同学习一门新语言，我们需要先掌握其语法和词汇。 信号的本质与分类： 我们将从最根本的层面出发，探讨什么是信号，以及它们是如何产生的。信号可以被看作是物理量的随时间或空间的函数，它们可以是有形的，也可以是抽象的。我们会详细介绍连续时间信号与离散时间信号的区别，周期信号与非周期信号的特性，能量信号与功率信号的能量和功率概念，以及奇信号与偶信号的对称性。理解这些基本概念，是后续深入学习的起点。 傅里叶变换的魔力： 傅里叶变换是信号处理领域中最强大、最核心的工具之一。它能够将一个信号从时域（时间维度）分解到频域（频率维度），让我们看到信号在不同频率上的成分。本书将循序渐进地介绍傅里叶级数、傅里叶变换以及离散傅里叶变换（DFT）。我们会通过丰富的数学推导和直观的图形解释，帮助读者理解为何傅里叶变换如此重要，以及它如何揭示信号的内在频率结构。从正弦和余弦波的叠加，到频谱图的解读，再到频率响应的概念，都将一一涵盖。 卷积：信号的“记忆”与“影响”： 卷积是描述线性时不变（LTI）系统如何响应输入信号的核心运算。它揭示了系统对输入信号的“记忆”和“影响”是如何累积的。我们将深入讲解卷积定理，并通过实例展示如何通过卷积来模拟滤波器、通信信道等各种系统的行为。理解卷积，意味着理解了“系统”与“信号”之间最基本的互动方式。 采样理论：从连续到离散的桥梁： 在数字信号处理的世界里，我们处理的信号是离散的，而现实世界中的信号往往是连续的。采样理论，特别是奈奎斯特-香农采样定理，为我们提供了将连续信号转换为离散信号的理论依据。本书将详细阐述采样定理的原理，解释为何采样率至关重要，以及过采样和欠采样的后果。同时，我们也会探讨采样过程中可能出现的混叠现象及其避免方法，为数字信号的精确表示奠定基础。 Z变换：离散时间信号的频率分析： 类似于傅里叶变换在连续时间信号中的作用，Z变换是分析离散时间信号和系统的强大工具。它能够将离散时间信号变换到Z域，方便地分析其频率特性、稳定性和因果性。本书将详细介绍Z变换的定义、性质，以及它在解决差分方程、理解离散系统频率响应等方面的应用。 第二部分：信号的转换与增强——核心技术解析 掌握了理论基础，我们便进入了信号处理的核心技术环节。这一部分将聚焦于各种信号的转换、分析和增强技术，让信号变得更有用、更清晰。 数字滤波器的设计与应用： 滤波器是信号处理中最常见的工具之一，它们能够选择性地通过或抑制信号的特定频率成分。我们将详细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。通过对滤波器设计方法（如巴特沃斯、切比雪夫、线性相位FIR等）的深入剖析，以及对低通、高通、带通、带阻等典型滤波器的应用场景的展示，读者将能够根据实际需求选择和设计合适的滤波器。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 实际应用中，我们通常处理的是离散信号，因此DFT及其高效算法FFT显得尤为重要。本书将详细讲解DFT的原理，并重点介绍FFT算法如何通过分治策略大幅度提高计算效率。我们将通过实例演示FFT在频谱分析、信号去噪、数据压缩等方面的强大能力。 自适应信号处理：让信号处理系统“学习”： 现实世界中的信号往往会受到未知或变化的噪声干扰，此时传统的固定滤波器可能难以胜任。自适应信号处理技术应运而生，它能够根据输入的信号和噪声的统计特性，实时调整滤波器参数，以达到最优的信号估计或噪声抑制效果。本书将介绍几种经典的自适应算法，如最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法，并探讨它们在回声消除、噪声对消等实际应用中的优势。 相关与互相关：信号的“相似度”测量： 相关和互相关是度量两个信号之间相似性的重要工具。相关运算可以衡量一个信号在不同延迟下与自身有多相似，这对于信号检测、目标跟踪等非常有用。互相关则用于衡量两个不同信号之间的相似度，在模式识别、信号匹配等领域有着广泛应用。我们将深入讲解相关函数的性质，以及如何利用互相关函数来检测特定信号的存在。 随机信号分析：理解不确定性中的规律： 现实世界中的许多信号，如通信中的噪声、生理信号等，都具有随机性。理解和分析这些随机信号，对于我们设计鲁棒的系统至关重要。本书将介绍随机过程的基本概念，如均值、方差、功率谱密度等，并讲解如何利用这些工具来描述和分析随机信号的特性。 第三部分：信号的应用之旅——赋能各行各业 理论与技术最终要落到实际应用中。本书的第三部分将展示信号处理技术如何在各个领域大放异彩，为读者打开一扇扇通往真实世界应用的窗户。 通信系统中的信号处理： 从最基本的电话通信到复杂的无线网络，信号处理在通信领域扮演着至关重要的角色。我们将探讨信道编码与解码、调制与解调、信道均衡、多用户接入等技术，揭示信号处理如何确保信息的可靠传输和高效利用。 图像与视频信号处理： 我们的视觉世界被大量的图像和视频信号所充斥。本书将介绍图像的获取、表示、增强（如去噪、锐化）、复原、压缩以及目标识别等关键技术。我们将深入了解JPEG、MPEG等图像视频压缩标准的信号处理原理，以及它们如何实现高效的数据存储和传输。 音频信号处理： 音乐、语音、声纳信号等都属于音频信号范畴。我们将探讨音频信号的采样、量化、频谱分析，以及在音频信号处理中的重要应用，如语音识别、音频压缩（如MP3）、语音增强、音乐信息检索等。 生物医学信号处理： 医疗领域离不开对生物医学信号的精确分析，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等。本书将介绍如何利用信号处理技术来提取这些信号中的关键特征，进行疾病诊断、生理状态监测，以及开发先进的医疗设备。 雷达与声纳信号处理： 雷达和声纳系统通过发射和接收电磁波或声波来探测目标。我们将深入了解其信号产生、目标回波的特性，以及如何利用信号处理技术来实现目标的检测、距离和速度的测量、以及目标分类。 其他新兴应用领域： 除了上述经典领域，信号处理技术还在不断渗透到新的领域，如机器学习中的特征提取、金融数据分析、环境保护中的传感器网络数据处理等。本书也将简要介绍这些前沿应用，激发读者的探索兴趣。 学习方法与读者收益： 本书在编写过程中，力求做到理论严谨、讲解清晰、实例丰富。每一章节都配有精炼的数学推导，并辅以大量的图示和代码示例，帮助读者更好地理解抽象的数学概念。我们鼓励读者在阅读过程中，动手实践，利用提供的示例代码，在自己的计算机上进行实验，加深对信号处理技术的理解。 阅读完《信号的奥秘：从理论到实践的探索之旅》，您将： 建立扎实的信号处理理论体系： 掌握信号的数学描述、变换方法和分析工具。 熟悉核心的信号处理技术： 能够理解和应用滤波、变换、自适应等关键技术。 洞察信号处理在各领域的应用： 了解信号处理如何赋能通信、图像、音频、医疗等众多行业。 培养解决实际问题的能力： 能够将理论知识转化为解决工程实际问题的有效方案。 无论您是电子工程、通信工程、计算机科学等相关专业的学生，还是对信号处理技术充满好奇的研究者和工程师，《信号的奥秘：从理论到实践的探索之旅》都将是您在这个信息爆炸时代，深入理解和驾驭“信号”这一核心语言的得力助手。让我们一同踏上这场探索信号奥秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

我是一名在生物医学工程领域工作的研究者，我一直关注信号处理技术在生理信号监测和分析中的应用，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等。我期待这本书能够提供一些关于这些特定领域信号处理方法的深入介绍，例如如何有效地从噪声中提取有用的生物电信号，如何利用小波变换来分析瞬态的生理信号特征，或者如何构建能够进行疾病诊断的信号分类器。虽然书中确实提到了信号的去噪和特征提取等通用技术，但对于生物医学信号特有的挑战和解决方案，例如肌电干扰的抑制、基线漂移的校正等，并未给予足够的关注。我希望能看到更多与生物医学信号相关的具体算法和应用案例，例如利用机器学习模型进行心律失常检测，或者利用盲源分离技术来解析脑电信号的来源。目前，这本书的通用性虽然强，但对于我在生物医学领域的特定需求，还有很大的拓展空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种沉静的蓝色和简洁的排版，预示着它是一本严谨而富有深度的学术著作。当我拿到它的时候，就迫不及待地翻开，准备迎接一场关于信号处理的知识盛宴。然而，我原本期待的那些关于傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等核心理论的详尽讲解，以及它们在实际工程中如滤波器设计、频谱分析等经典应用场景的深入剖析，似乎并没有像预期的那样集中呈现。书中的某些章节，虽然也提到了信号的基本概念，但很快就跳跃到了一个我尚不熟悉的领域，让我感到有些措手不及。我曾设想，这本书会像一位循循善诱的老师，一步步带领我从基础理论的殿堂走向实际应用的广阔天地，但目前的阅读体验，更像是在一个精心布置的花园里漫步，虽然风景优美，却难以找到我当初寻觅的那条通往核心知识的路径。或许，是我对这本书的定位产生了某种误解，又或者，我需要更加耐心地去挖掘它隐藏在字里行间的精髓。我抱着学习的心态而来，希望在这本书中找到解决我实际工程问题的方法论，并对信号处理这门学科有一个更全面、更系统的认知。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对通信系统设计有浓厚兴趣的学生，我一直希望找到一本能够深入讲解信号在现代通信链路中扮演的角色的书籍。我设想这本书能够详细阐述调制解调技术、信道编码、多址技术等在实际通信系统中的具体实现，以及它们如何影响系统的性能和效率。阅读过程中，我确实看到了一些关于信号传输和接收的章节，但其侧重点似乎更多地放在了理论的推导和数学模型的建立上，而对于如何将这些理论转化为具体的通信协议设计，或者如何通过硬件实现来优化信号的传输质量，则着墨不多。我特别希望能看到一些关于5G、Wi-Fi等现代通信技术中信号处理的应用案例，例如OFDM、MIMO等技术的原理及其在系统中的作用，但这些内容似乎并没有得到充分的展现。这让我感到一丝遗憾，因为我希望能够通过这本书，更直观地理解信号处理在构建高速、可靠通信网络中的关键作用，并从中获得一些工程设计的启发。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器学习在信号处理领域的应用充满好奇，尤其是那些能够实现智能化的特征提取和模式识别的算法。在购买这本书之前，我特意查阅了相关的介绍，了解到它可能会涵盖一些前沿的技术。当我开始阅读时，确实发现了一些关于数据驱动方法的内容，这让我感到振奋。然而，我期望中那些能够直接应用于我正在进行的数据分析项目的具体算法框架、代码实现或者案例分析，却显得有些隐晦。书中对某些复杂算法的描述，虽然理论上严谨，但缺乏足够的可操作性指导，让我感觉自己像是站在一座知识的高塔下，虽然能看到塔顶的辉煌，却找不到登上去的具体阶梯。我非常希望能够从中找到一些可以直接套用或者作为参考的实例，例如如何利用深度学习模型来优化现有的信号去噪算法，或者如何通过强化学习来动态调整滤波器参数。目前看来，这本书更多的是在探讨一些更宏观的理念和方法论，对于我这种渴望获得“干货”的实践者来说，还需要花费更多的时间去消化和转化，才能真正将其转化为解决实际问题的工具。

评分☆☆☆☆☆

我对音频信号处理的应用情有独钟，尤其是在音乐合成、语音识别和音频增强等领域。我希望这本书能深入探讨数字音频信号的表示、处理和合成技术，包括采样、量化、FFT在音频分析中的应用，以及各种滤波器设计对音频特性的影响。我曾设想书中会有关于音频编解码技术（如MP3、AAC）的原理介绍，或者关于数字信号处理器（DSP）在音频处理中的具体应用实例。然而，在阅读过程中，我发现虽然提到了数字信号的基本处理方法，但对于音频信号特有的处理技术，例如感知编码、回声消除、混响合成等，并没有进行详尽的阐述。我希望能找到更多关于音频信号在实际产品中应用的案例，例如智能音箱的语音交互、音乐播放器的音效处理，或者数字音频工作站（DAW）中的信号处理插件。目前的阅读体验，让我感觉这本书更侧重于信号处理的普适性理论，而对于我所感兴趣的音频领域的深度应用，则需要进一步的挖掘和补充。