数字信号处理/普通高等教育“十一五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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桂志国，楼国红，陈友兴 等 著

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• 数字信号处理
• 信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 高等教育
• 教材
• 十一五规划教材
• 数字电路
• 数学工具
• 算法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030260406

版次：1

商品编码：11612998

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十一五”规划教材

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：339

字数：518000

正文语种：中文

内容简介

　　《数字信号处理/普通高等教育“十一五”规划教材》全面介绍了数字信号处理与应川的基础理论和分析方法。《数字信号处理/普通高等教育“十一五”规划教材》中前3章是数字信号处理的暴础，包括离散时间信号与系统的时域分析、z域分析、离散傅里叶变换三部分内容。第4章是快速傅里叶变换及其应用。第5～7章是数字滤波器的基本结构、设汁原理及没计方法。第8章和第9章分别讨论了信号的抽取与插值和有限字长效应。第10章介绍了常用的特殊滤波器。为了加深对基本理论的理解和基本方法的掌握，书中安排了一些Matlab实例。全书各章都有精选例题和不同类型的习题。
　　《数字信号处理/普通高等教育“十一五”规划教材》可作为普通高等院校信息类相关专业本科生或研究生教材，也町供相关科研与工程技术人员参考。

内页插图

目录

前言
第1章 离散时间信号与系统的时域分析
1.1 离散时间信号——序列
1.1.1 常用序列
1.1.2 序列的基本运算
1.2 序列的卷积和
1.2.1 卷积和的定义及计算
1.2.2 卷积和的性质
1.3 线性移不变系统
1.3.1 线性系统
1.3.2 移不变系统
1.3.3 单位抽样响应与卷积和
1.3.4 因果系统
1.3.5 稳定系统
1.4 线性常系数差分方程
1.4.1 线性常系数差分方程的描述
1.4.2 线性常系数差分方程的求解
1.5 连续时间信号的抽样
1.5.1 理想抽样
1.5.2 实际抽样
1.5.3 带通信号的抽样
1.6 离散线性相关
1.6.1 线性相关的定义
1.6.2 线性相关与线性卷积的关系
1.7 离散时间信号与系统的Matlab实现
1.7.1 离散时间信号
1.7.2 卷积和运算
1.7.3 系统响应的求取
1.7.4 信号相关运算
习题

第2章 离散时间信号与系统的z域分析
2.1 z变换的定义及收敛域
2.1.1 z变换的定义
2.1.2 z变换的收敛域
2.1.3 常用序列的z变换
2.2 z反变换
2.2.1 部分分式展开法
2.2.2 幂级数展开法
2.2.3 围线积分法（留数法）
2.3 z变换的性质与定理
2.4 z变换与拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
2.4.1 z变换与拉普拉斯变换的关系
2.4.2 z变换和傅里叶变换的关系
2.5 序列傅里叶变换的定义及性质
2.5.1 非周期序列傅里叶变换的定义
2.5.2 序列傅里叶变换的性质与定理
2.6 利用z变换求解差分方程
2.7 离散时间系统的系统函数和频率响应
2.7.1 系统函数的定义
2.7.2 系统函数与差分方程的关系
2.7.3 系统的频率响应
2.7.4 利用H（z）的零极点分析系统
2.7.5 无限长单位抽样响应系统与有限长单位抽样响应系统
2.8 离散时间信号与系统z域分析的Matlab实现
2.8.1 求解系统的差分方程
2.8.2 求系统函数的零极点及增益
2.8.3 求解系统函数
2.8.4 z变换的有理分式与部分分式之间的转换
2.8.5 求系统函数的反变换
2.8.6 绘制系统的零极点图及计算频率响应
习题

第3章 离散傅里叶变换
3.1 离散傅里叶级数
3.1.1 周期序列的离散傅里叶级数
3.1.2 DFS的主要性质与定理
3.1.3 周期序列的傅里叶变换表示式
3.2 离散傅里叶变换
3.2.1 傅里叶变换的几种形式
3.2.2 离散傅里叶变换的定义
3.2.3 DFT与z变换以及DTFT之间的关系
3.3 离散傅里叶变换的性质及定理
3.4 频域抽样理论
3.4.1 由X（k）不失真地恢复z（n）的条件
……
第4章 快速傅里叶变换
第5章 数字滤波器的基本结构
第6章 IIR数字滤波器的设计
第7章 有限长单位抽样响应数字滤波器的设计
第8章 信号的抽取与插值
第9章 数字信号处理的有限字长效应
第10章 常用特殊滤波器
参考文献

前言/序言

探索信息时代的脉搏：从基础理论到前沿应用的数字信号处理之道 我们生活在一个信息爆炸的时代，从您手中的智能手机到复杂的医疗诊断设备，再到浩瀚的互联网，无不依赖于对海量信息的精确捕捉、高效处理和智能分析。而这一切的基石，便是数字信号处理（DSP）。它如同信息时代的“神经系统”，赋予了我们理解、塑造和利用数字世界的能力。这本教材，旨在为您揭开数字信号处理的神秘面纱，带领您穿越理论的殿堂，抵达应用的沃土，让您深刻理解信息如何在数字世界中“流动”与“蜕变”。 数字信号处理：一场关于信息转化的深刻革命 您是否曾好奇，一段原本嘈杂的音频如何被净化，呈现出清晰的旋律？一张模糊的照片如何变得锐利，细节毕现？一段看不懂的编码如何被解码，传递出丰富的信息？这些令人惊叹的“魔法”，背后都闪耀着数字信号处理的光芒。数字信号处理（DSP）是一门研究如何用数字计算机对离散信号进行运算和处理的学科。它将连续的模拟信号转化为离散的数字信号，再通过一系列精密的数学算法，实现信号的增强、压缩、变换、识别与分析。 想象一下，我们周围的世界是由无数连续变化的模拟信号构成的：声音的起伏，光线的明暗，温度的冷暖。这些信息原始而丰富，但直接在计算机中处理它们存在巨大的挑战。DSP的出现，解决了这个问题。它通过采样和量化，将这些连续的模拟信号“切片”并“测量”，转化为计算机能够理解和操作的数字序列。这个过程就像将一幅连续的水墨画，拆解成无数个点，再用坐标和数值来描述每个点的颜色深浅。一旦信号被数字化，DSP的强大之处便得以施展。 核心基石：离散时间信号与系统 要深入理解DSP，我们必须先掌握其最核心的基石——离散时间信号（Discrete-Time Signals）与离散时间系统（Discrete-Time Systems）。离散时间信号，顾名思义，是在离散时间点上定义的信号。它不再是连续的“线”，而是由一个个独立的“点”组成的序列。我们学习如何描述这些信号的特性，例如能量、功率、周期性、奇偶性等，这些特性决定了信号的本质，也为后续的处理奠定了基础。 而离散时间系统，则是对离散时间信号进行处理的“加工厂”。它接收输入的离散信号，通过一系列运算，输出处理后的离散信号。理解系统的“线性”与“时不变”特性至关重要。线性系统意味着系统的叠加性与齐次性，即输入信号的组合会产生对应输出信号的组合，以及输入信号的比例会影响输出信号的比例。时不变系统则保证了系统在任何时刻的响应都只取决于当前的输入信号，而与信号出现的时间无关。这两个特性是许多高级DSP算法得以成立的前提。 我们还将深入探讨线性时不变（LTI）系统的核心描述工具——卷积（Convolution）。卷积运算是LTI系统分析和设计的灵魂，它能够揭示系统对输入信号的响应规律。通过卷积，我们可以预知输入信号在通过某个系统后会变成什么样子，反之亦然，我们也可以根据期望的输出，去设计满足要求的系统。理解卷积的计算方式，以及它在时域和频域的意义，是掌握DSP的必经之路。 傅里叶分析：解构信号的内在频率世界 信号的本质是什么？它们是如何组成的？傅里叶分析（Fourier Analysis）为我们提供了最深刻的答案。它告诉我们，任何一个复杂的信号，都可以被分解成一系列不同频率的正弦波或复指数信号的叠加。这种分解能力，如同将一段复杂的乐曲，拆解成由不同音高、不同响度的独立音符组合而成。 我们首先接触的是连续时间傅里叶变换（CTFT），它将连续时间信号映射到连续频率域。紧接着，为了处理离散信号，我们引入了离散时间傅里叶变换（DTFT），它将离散时间信号映射到连续频率域。然而，实际应用中，我们采集的信号是离散的，并且需要在计算机上进行处理，这就导出了离散傅里叶变换（DFT）。DFT将离散时间信号映射到离散频率域，是数字信号处理中最基本也是最重要的变换工具。 计算DFT的效率至关重要，由此诞生了快速傅里叶变换（FFT）算法。FFT以其指数级的运算速度提升，极大地推动了DSP在各个领域的应用。理解FFT的原理，以及它在谱分析、滤波、相关等方面的应用，是掌握DSP实际操作的关键。通过傅里叶分析，我们能够“看见”信号的频率成分，分析信号的带宽，检测信号中的噪声，甚至识别信号的来源。 Z变换：离散时间系统的通用语言 与傅里叶变换对应，Z变换（Z-Transform）是分析和处理离散时间系统，尤其是离散时间线性时不变（DTLTI）系统的强大数学工具。它将时域的离散序列变换到复频率域（z域），将复杂的差分方程运算转化为代数运算，极大地简化了系统的分析和设计。 Z变换的收敛域（Region of Convergence, ROC）是理解系统稳定性的关键。通过ROC，我们可以判断一个离散时间系统是否稳定，以及其输出信号是否会随着时间增长而失控。我们将学习如何通过Z变换来求解LTI系统的零输入响应（自由响应）和零状态响应（强制响应），从而全面了解系统的行为。 此外，Z变换在系统函数的概念中扮演着核心角色。系统函数是描述LTI系统输入输出关系的关键，通过它可以直观地了解系统的频率响应，分析系统的极点和零点对系统行为的影响。这为我们设计各种滤波器，实现信号的频率选择性处理提供了理论基础。 数字滤波：塑造信号的频率特性 在实际应用中，我们经常需要去除信号中的噪声，提取感兴趣的频率成分，或者改变信号的频谱特性。数字滤波器（Digital Filters）正是实现这些功能的利器。数字滤波器可以被看作是一种特殊的离散时间系统，它根据信号的频率成分对其进行选择性地衰减或增强。 数字滤波器主要分为两大类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器通常具有更低的阶数，能够以更少的计算量实现特定的频率响应，但其设计和稳定性分析相对复杂。FIR滤波器则以其固有的稳定性、线性相位特性以及易于设计而著称，在许多对相位要求严格的应用中是首选。 我们将学习如何设计各种类型的数字滤波器，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器，以及如何根据滤波器的性能指标（如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等）选择合适的滤波器结构和设计方法。数字滤波器的设计和实现，是DSP在音频处理、图像增强、通信系统等领域广泛应用的基础。 采样理论：连接模拟与数字世界的桥梁 数字信号处理的前提是模拟信号的数字化，而连接这两个世界的桥梁便是采样。奈奎斯特-香农采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）是采样理论的核心。它告诉我们，为了能够无失真地从离散的采样值中恢复原始的连续模拟信号，采样频率必须至少是信号最高频率的两倍。 我们将深入理解采样定理的意义，以及它对实际信号处理的指导作用。采样不足会导致混叠（Aliasing），即高频信号被错误地解释为低频信号，从而造成信息失真。我们将学习如何通过抗混叠滤波器来防止混叠的发生，确保信号在采样过程中信息的完整性。 同时，我们也需要了解量化（Quantization）的概念。采样后的信号幅度需要被量化到有限的离散电平，这个过程会引入量化噪声。量化误差的大小与量化比特数直接相关。理解量化过程及其对信号精度的影响，对于设计满足特定精度要求的数字信号处理系统至关重要。 多速率信号处理：提升效率与灵活性 在许多复杂的信号处理系统中，我们可能需要以不同的速率处理同一信号的不同部分，或者在不同速率的系统之间进行信号转换。多速率信号处理（Multirate Signal Processing）正是处理这类问题的技术。它涉及信号的抽取（Decimation）和插值（Interpolation）等操作。 抽取是指降低信号的采样率，通常用于减少数据量，提高处理效率。插值则是提高信号的采样率，例如在数字到模拟转换（DAC）中，插值可以提高输出信号的平滑度。我们将学习如何设计高效的抽取器和插值器，以及它们在子带编码、信号升采样与降采样等方面的应用。 傅里叶变换的扩展与应用 除了基本的傅里叶变换，我们还将触及傅里叶变换的一些重要扩展及其在DSP中的应用。例如，短时傅里叶变换（STFT）能够分析信号在不同时间段内的频率特性，这对于分析非平稳信号（如语音、音乐）至关重要。 此外，我们将探讨如何利用傅里叶变换进行谱分析，如功率谱密度（PSD）和自相关函数，这些工具能帮助我们理解信号的能量分布和内在的周期性。在信号的压缩领域，例如JPEG图像压缩和MP3音频压缩，傅里叶变换及其变种（如离散余弦变换DCT）扮演着核心角色，它们能够将信号的时域表示转换到频域，然后去除冗余的频率分量，从而实现高效的压缩。 数字信号处理的前沿与展望 数字信号处理不仅仅是一门理论学科，它更是推动众多高科技领域发展的强大引擎。从通信系统的信号调制解调，到图像和视频的处理与增强，从生物医学信号的监测与分析，到雷达和声纳系统的目标探测，DSP的身影无处不在。 随着人工智能和机器学习的飞速发展，DSP也与之深度融合，在特征提取、信号分类、模式识别等方面发挥着越来越重要的作用。例如，在语音识别中，DSP技术用于提取语音的声学特征；在图像识别中，DSP用于预处理图像，提取纹理、边缘等信息。 本教材将为您打下坚实的DSP理论基础，让您能够理解现有技术的原理，并为进一步探索更复杂的算法和应用打开大门。希望您在学习过程中，能够体会到数字信号处理的魅力，感受到它在重塑我们所处数字世界的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年的信号处理爱好者，我一直在寻找一本能够全面而深入地介绍这个领域的书籍。这本书无疑成为了我的新宠。它的内容不仅涵盖了经典理论，还融入了许多现代的观点和方法。让我眼前一亮的是，书中对一些统计信号处理的介绍，比如维纳滤波、卡尔曼滤波等，讲解得非常透彻，并且给出了清晰的数学推导和应用实例。这些内容对于理解许多现代通信、控制以及机器学习算法中的信号处理部分至关重要。此外，书中还涉及了一些关于自适应信号处理的内容，这在现代通信系统中扮演着越来越重要的角色。作者的叙述风格也很有特点，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的表达，使得我能够轻松地掌握那些复杂的技术细节，并且感受到数字信号处理在各个领域应用的强大魅力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为“普通高等教育‘十一五’规划教材”这个标签，有时候会让人联想到比较陈旧或者刻板的教材。然而，翻开之后，我被它的内容深度和广度所震撼。它并没有因为是规划教材就停留在基础知识的层面，而是涵盖了许多当前数字信号处理领域的前沿内容，比如一些高级的变换、多速率信号处理以及现代谱估计方法等。这些内容对于我正在进行的课题研究非常有指导意义。书中对这些复杂概念的解释，虽然依然需要一定的数学功底，但作者运用了很多巧妙的比喻和类比，使得原本晦涩难懂的理论变得生动起来。特别是对于一些算法的分析，书中不仅讲解了其原理，还探讨了其在不同应用场景下的性能表现，让我对如何选择和优化算法有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受就是它的逻辑性和连贯性。作者在编写过程中，显然花费了大量的心思去构建一个清晰的学习路径。从最基础的采样定理、量化原理讲起，逐步深入到傅里叶变换、Z变换等核心概念，然后自然过渡到滤波器设计、谱分析等更高级的主题。这种层层递进的编排方式，让我在学习过程中不容易迷失方向。每个章节之间都存在着紧密的联系，前一个章节的知识点为理解后一个章节的内容打下了坚实的基础。我尤其欣赏书中对一些概念的辨析，例如对离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）以及连续时间傅里叶变换（CTFT）之间区别和联系的详细阐述，避免了初学者在这些概念上的混淆。这种严谨的学术态度，对于培养扎实的专业基础至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数字信号处理领域抱有浓厚的兴趣，但市面上这类书籍良莠不齐，很多教材要么过于理论化，让人望而却步，要么过于浅显，无法深入。这本书的出现，无疑填补了我的一些期待。它在内容的组织上，非常注重理论与实践的结合。在讲解了基础概念后，书中会立刻跟进相关的实例分析，这些例子都取材于实际应用场景，比如音频处理、图像压缩等，非常贴近我们的生活。我特别喜欢其中关于滤波器设计的部分，书中不仅仅给出了公式和方法，还详细阐述了不同设计原则下的优劣，并提供了相应的代码示例，让我能够亲自动手去实现，去感受参数变化带来的效果。这种“学以致用”的学习方式，极大地激发了我的学习热情，也让我对数字信号处理有了更深刻的认识，不再只是停留在死记硬背的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书我才刚翻开没多久，所以这次评价也主要集中在初读的感受上。首先，它的排版设计给我留下了深刻印象。纸张的质感很好，拿在手里有一种厚实感，印刷清晰，字迹大小适中，长时间阅读也不会感到疲劳。封面设计简约而不失专业，色彩搭配比较沉稳，符合教材的定位。内页的图表绘制得非常精细，尤其是那些用于解释复杂概念的示意图，脉络清晰，逻辑性强，这对于理解那些抽象的数学模型非常有帮助。我在阅读过程中，常常会被书中某些插图所吸引，它们不仅仅是简单的装饰，而是真正地将理论知识可视化，大大降低了学习门槛。而且，书中对一些关键公式的推导过程也处理得很到位，详略得当，既保证了严谨性，又不会显得过于枯燥。对于我这种初学者来说，能够清晰地看到公式是如何一步步得出的，比直接记忆要有效得多。