數字信號處理/普通高等教育“十一五”規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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桂誌國，樓國紅，陳友興 等 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 高等教育
• 教材
• 十一五規劃教材
• 數字電路
• 數學工具
• 算法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030260406

版次：1

商品編碼：11612998

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十一五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2014-10-01

用紙：膠版紙

頁數：339

字數：518000

正文語種：中文

內容簡介

　　《數字信號處理/普通高等教育“十一五”規劃教材》全麵介紹瞭數字信號處理與應川的基礎理論和分析方法。《數字信號處理/普通高等教育“十一五”規劃教材》中前3章是數字信號處理的暴礎，包括離散時間信號與係統的時域分析、z域分析、離散傅裏葉變換三部分內容。第4章是快速傅裏葉變換及其應用。第5～7章是數字濾波器的基本結構、設汁原理及沒計方法。第8章和第9章分彆討論瞭信號的抽取與插值和有限字長效應。第10章介紹瞭常用的特殊濾波器。為瞭加深對基本理論的理解和基本方法的掌握，書中安排瞭一些Matlab實例。全書各章都有精選例題和不同類型的習題。
　　《數字信號處理/普通高等教育“十一五”規劃教材》可作為普通高等院校信息類相關專業本科生或研究生教材，也町供相關科研與工程技術人員參考。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 離散時間信號與係統的時域分析
1.1 離散時間信號——序列
1.1.1 常用序列
1.1.2 序列的基本運算
1.2 序列的捲積和
1.2.1 捲積和的定義及計算
1.2.2 捲積和的性質
1.3 綫性移不變係統
1.3.1 綫性係統
1.3.2 移不變係統
1.3.3 單位抽樣響應與捲積和
1.3.4 因果係統
1.3.5 穩定係統
1.4 綫性常係數差分方程
1.4.1 綫性常係數差分方程的描述
1.4.2 綫性常係數差分方程的求解
1.5 連續時間信號的抽樣
1.5.1 理想抽樣
1.5.2 實際抽樣
1.5.3 帶通信號的抽樣
1.6 離散綫性相關
1.6.1 綫性相關的定義
1.6.2 綫性相關與綫性捲積的關係
1.7 離散時間信號與係統的Matlab實現
1.7.1 離散時間信號
1.7.2 捲積和運算
1.7.3 係統響應的求取
1.7.4 信號相關運算
習題

第2章 離散時間信號與係統的z域分析
2.1 z變換的定義及收斂域
2.1.1 z變換的定義
2.1.2 z變換的收斂域
2.1.3 常用序列的z變換
2.2 z反變換
2.2.1 部分分式展開法
2.2.2 冪級數展開法
2.2.3 圍綫積分法（留數法）
2.3 z變換的性質與定理
2.4 z變換與拉普拉斯變換、傅裏葉變換的關係
2.4.1 z變換與拉普拉斯變換的關係
2.4.2 z變換和傅裏葉變換的關係
2.5 序列傅裏葉變換的定義及性質
2.5.1 非周期序列傅裏葉變換的定義
2.5.2 序列傅裏葉變換的性質與定理
2.6 利用z變換求解差分方程
2.7 離散時間係統的係統函數和頻率響應
2.7.1 係統函數的定義
2.7.2 係統函數與差分方程的關係
2.7.3 係統的頻率響應
2.7.4 利用H（z）的零極點分析係統
2.7.5 無限長單位抽樣響應係統與有限長單位抽樣響應係統
2.8 離散時間信號與係統z域分析的Matlab實現
2.8.1 求解係統的差分方程
2.8.2 求係統函數的零極點及增益
2.8.3 求解係統函數
2.8.4 z變換的有理分式與部分分式之間的轉換
2.8.5 求係統函數的反變換
2.8.6 繪製係統的零極點圖及計算頻率響應
習題

第3章 離散傅裏葉變換
3.1 離散傅裏葉級數
3.1.1 周期序列的離散傅裏葉級數
3.1.2 DFS的主要性質與定理
3.1.3 周期序列的傅裏葉變換錶示式
3.2 離散傅裏葉變換
3.2.1 傅裏葉變換的幾種形式
3.2.2 離散傅裏葉變換的定義
3.2.3 DFT與z變換以及DTFT之間的關係
3.3 離散傅裏葉變換的性質及定理
3.4 頻域抽樣理論
3.4.1 由X（k）不失真地恢復z（n）的條件
……
第4章 快速傅裏葉變換
第5章 數字濾波器的基本結構
第6章 IIR數字濾波器的設計
第7章 有限長單位抽樣響應數字濾波器的設計
第8章 信號的抽取與插值
第9章 數字信號處理的有限字長效應
第10章 常用特殊濾波器
參考文獻

前言/序言

探索信息時代的脈搏：從基礎理論到前沿應用的數字信號處理之道 我們生活在一個信息爆炸的時代，從您手中的智能手機到復雜的醫療診斷設備，再到浩瀚的互聯網，無不依賴於對海量信息的精確捕捉、高效處理和智能分析。而這一切的基石，便是數字信號處理（DSP）。它如同信息時代的“神經係統”，賦予瞭我們理解、塑造和利用數字世界的能力。這本教材，旨在為您揭開數字信號處理的神秘麵紗，帶領您穿越理論的殿堂，抵達應用的沃土，讓您深刻理解信息如何在數字世界中“流動”與“蛻變”。 數字信號處理：一場關於信息轉化的深刻革命 您是否曾好奇，一段原本嘈雜的音頻如何被淨化，呈現齣清晰的鏇律？一張模糊的照片如何變得銳利，細節畢現？一段看不懂的編碼如何被解碼，傳遞齣豐富的信息？這些令人驚嘆的“魔法”，背後都閃耀著數字信號處理的光芒。數字信號處理（DSP）是一門研究如何用數字計算機對離散信號進行運算和處理的學科。它將連續的模擬信號轉化為離散的數字信號，再通過一係列精密的數學算法，實現信號的增強、壓縮、變換、識彆與分析。 想象一下，我們周圍的世界是由無數連續變化的模擬信號構成的：聲音的起伏，光綫的明暗，溫度的冷暖。這些信息原始而豐富，但直接在計算機中處理它們存在巨大的挑戰。DSP的齣現，解決瞭這個問題。它通過采樣和量化，將這些連續的模擬信號“切片”並“測量”，轉化為計算機能夠理解和操作的數字序列。這個過程就像將一幅連續的水墨畫，拆解成無數個點，再用坐標和數值來描述每個點的顔色深淺。一旦信號被數字化，DSP的強大之處便得以施展。 核心基石：離散時間信號與係統 要深入理解DSP，我們必須先掌握其最核心的基石——離散時間信號（Discrete-Time Signals）與離散時間係統（Discrete-Time Systems）。離散時間信號，顧名思義，是在離散時間點上定義的信號。它不再是連續的“綫”，而是由一個個獨立的“點”組成的序列。我們學習如何描述這些信號的特性，例如能量、功率、周期性、奇偶性等，這些特性決定瞭信號的本質，也為後續的處理奠定瞭基礎。 而離散時間係統，則是對離散時間信號進行處理的“加工廠”。它接收輸入的離散信號，通過一係列運算，輸齣處理後的離散信號。理解係統的“綫性”與“時不變”特性至關重要。綫性係統意味著係統的疊加性與齊次性，即輸入信號的組閤會産生對應輸齣信號的組閤，以及輸入信號的比例會影響輸齣信號的比例。時不變係統則保證瞭係統在任何時刻的響應都隻取決於當前的輸入信號，而與信號齣現的時間無關。這兩個特性是許多高級DSP算法得以成立的前提。 我們還將深入探討綫性時不變（LTI）係統的核心描述工具——捲積（Convolution）。捲積運算是LTI係統分析和設計的靈魂，它能夠揭示係統對輸入信號的響應規律。通過捲積，我們可以預知輸入信號在通過某個係統後會變成什麼樣子，反之亦然，我們也可以根據期望的輸齣，去設計滿足要求的係統。理解捲積的計算方式，以及它在時域和頻域的意義，是掌握DSP的必經之路。 傅裏葉分析：解構信號的內在頻率世界 信號的本質是什麼？它們是如何組成的？傅裏葉分析（Fourier Analysis）為我們提供瞭最深刻的答案。它告訴我們，任何一個復雜的信號，都可以被分解成一係列不同頻率的正弦波或復指數信號的疊加。這種分解能力，如同將一段復雜的樂麯，拆解成由不同音高、不同響度的獨立音符組閤而成。 我們首先接觸的是連續時間傅裏葉變換（CTFT），它將連續時間信號映射到連續頻率域。緊接著，為瞭處理離散信號，我們引入瞭離散時間傅裏葉變換（DTFT），它將離散時間信號映射到連續頻率域。然而，實際應用中，我們采集的信號是離散的，並且需要在計算機上進行處理，這就導齣瞭離散傅裏葉變換（DFT）。DFT將離散時間信號映射到離散頻率域，是數字信號處理中最基本也是最重要的變換工具。 計算DFT的效率至關重要，由此誕生瞭快速傅裏葉變換（FFT）算法。FFT以其指數級的運算速度提升，極大地推動瞭DSP在各個領域的應用。理解FFT的原理，以及它在譜分析、濾波、相關等方麵的應用，是掌握DSP實際操作的關鍵。通過傅裏葉分析，我們能夠“看見”信號的頻率成分，分析信號的帶寬，檢測信號中的噪聲，甚至識彆信號的來源。 Z變換：離散時間係統的通用語言 與傅裏葉變換對應，Z變換（Z-Transform）是分析和處理離散時間係統，尤其是離散時間綫性時不變（DTLTI）係統的強大數學工具。它將時域的離散序列變換到復頻率域（z域），將復雜的差分方程運算轉化為代數運算，極大地簡化瞭係統的分析和設計。 Z變換的收斂域（Region of Convergence, ROC）是理解係統穩定性的關鍵。通過ROC，我們可以判斷一個離散時間係統是否穩定，以及其輸齣信號是否會隨著時間增長而失控。我們將學習如何通過Z變換來求解LTI係統的零輸入響應（自由響應）和零狀態響應（強製響應），從而全麵瞭解係統的行為。 此外，Z變換在係統函數的概念中扮演著核心角色。係統函數是描述LTI係統輸入輸齣關係的關鍵，通過它可以直觀地瞭解係統的頻率響應，分析係統的極點和零點對係統行為的影響。這為我們設計各種濾波器，實現信號的頻率選擇性處理提供瞭理論基礎。 數字濾波：塑造信號的頻率特性 在實際應用中，我們經常需要去除信號中的噪聲，提取感興趣的頻率成分，或者改變信號的頻譜特性。數字濾波器（Digital Filters）正是實現這些功能的利器。數字濾波器可以被看作是一種特殊的離散時間係統，它根據信號的頻率成分對其進行選擇性地衰減或增強。 數字濾波器主要分為兩大類：無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器。IIR濾波器通常具有更低的階數，能夠以更少的計算量實現特定的頻率響應，但其設計和穩定性分析相對復雜。FIR濾波器則以其固有的穩定性、綫性相位特性以及易於設計而著稱，在許多對相位要求嚴格的應用中是首選。 我們將學習如何設計各種類型的數字濾波器，包括低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器和帶阻濾波器，以及如何根據濾波器的性能指標（如通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度等）選擇閤適的濾波器結構和設計方法。數字濾波器的設計和實現，是DSP在音頻處理、圖像增強、通信係統等領域廣泛應用的基礎。 采樣理論：連接模擬與數字世界的橋梁 數字信號處理的前提是模擬信號的數字化，而連接這兩個世界的橋梁便是采樣。奈奎斯特-香農采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）是采樣理論的核心。它告訴我們，為瞭能夠無失真地從離散的采樣值中恢復原始的連續模擬信號，采樣頻率必須至少是信號最高頻率的兩倍。 我們將深入理解采樣定理的意義，以及它對實際信號處理的指導作用。采樣不足會導緻混疊（Aliasing），即高頻信號被錯誤地解釋為低頻信號，從而造成信息失真。我們將學習如何通過抗混疊濾波器來防止混疊的發生，確保信號在采樣過程中信息的完整性。 同時，我們也需要瞭解量化（Quantization）的概念。采樣後的信號幅度需要被量化到有限的離散電平，這個過程會引入量化噪聲。量化誤差的大小與量化比特數直接相關。理解量化過程及其對信號精度的影響，對於設計滿足特定精度要求的數字信號處理係統至關重要。 多速率信號處理：提升效率與靈活性 在許多復雜的信號處理係統中，我們可能需要以不同的速率處理同一信號的不同部分，或者在不同速率的係統之間進行信號轉換。多速率信號處理（Multirate Signal Processing）正是處理這類問題的技術。它涉及信號的抽取（Decimation）和插值（Interpolation）等操作。 抽取是指降低信號的采樣率，通常用於減少數據量，提高處理效率。插值則是提高信號的采樣率，例如在數字到模擬轉換（DAC）中，插值可以提高輸齣信號的平滑度。我們將學習如何設計高效的抽取器和插值器，以及它們在子帶編碼、信號升采樣與降采樣等方麵的應用。 傅裏葉變換的擴展與應用 除瞭基本的傅裏葉變換，我們還將觸及傅裏葉變換的一些重要擴展及其在DSP中的應用。例如，短時傅裏葉變換（STFT）能夠分析信號在不同時間段內的頻率特性，這對於分析非平穩信號（如語音、音樂）至關重要。 此外，我們將探討如何利用傅裏葉變換進行譜分析，如功率譜密度（PSD）和自相關函數，這些工具能幫助我們理解信號的能量分布和內在的周期性。在信號的壓縮領域，例如JPEG圖像壓縮和MP3音頻壓縮，傅裏葉變換及其變種（如離散餘弦變換DCT）扮演著核心角色，它們能夠將信號的時域錶示轉換到頻域，然後去除冗餘的頻率分量，從而實現高效的壓縮。 數字信號處理的前沿與展望 數字信號處理不僅僅是一門理論學科，它更是推動眾多高科技領域發展的強大引擎。從通信係統的信號調製解調，到圖像和視頻的處理與增強，從生物醫學信號的監測與分析，到雷達和聲納係統的目標探測，DSP的身影無處不在。 隨著人工智能和機器學習的飛速發展，DSP也與之深度融閤，在特徵提取、信號分類、模式識彆等方麵發揮著越來越重要的作用。例如，在語音識彆中，DSP技術用於提取語音的聲學特徵；在圖像識彆中，DSP用於預處理圖像，提取紋理、邊緣等信息。 本教材將為您打下堅實的DSP理論基礎，讓您能夠理解現有技術的原理，並為進一步探索更復雜的算法和應用打開大門。希望您在學習過程中，能夠體會到數字信號處理的魅力，感受到它在重塑我們所處數字世界的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書我纔剛翻開沒多久，所以這次評價也主要集中在初讀的感受上。首先，它的排版設計給我留下瞭深刻印象。紙張的質感很好，拿在手裏有一種厚實感，印刷清晰，字跡大小適中，長時間閱讀也不會感到疲勞。封麵設計簡約而不失專業，色彩搭配比較沉穩，符閤教材的定位。內頁的圖錶繪製得非常精細，尤其是那些用於解釋復雜概念的示意圖，脈絡清晰，邏輯性強，這對於理解那些抽象的數學模型非常有幫助。我在閱讀過程中，常常會被書中某些插圖所吸引，它們不僅僅是簡單的裝飾，而是真正地將理論知識可視化，大大降低瞭學習門檻。而且，書中對一些關鍵公式的推導過程也處理得很到位，詳略得當，既保證瞭嚴謹性，又不會顯得過於枯燥。對於我這種初學者來說，能夠清晰地看到公式是如何一步步得齣的，比直接記憶要有效得多。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數字信號處理領域抱有濃厚的興趣，但市麵上這類書籍良莠不齊，很多教材要麼過於理論化，讓人望而卻步，要麼過於淺顯，無法深入。這本書的齣現，無疑填補瞭我的一些期待。它在內容的組織上，非常注重理論與實踐的結閤。在講解瞭基礎概念後，書中會立刻跟進相關的實例分析，這些例子都取材於實際應用場景，比如音頻處理、圖像壓縮等，非常貼近我們的生活。我特彆喜歡其中關於濾波器設計的部分，書中不僅僅給齣瞭公式和方法，還詳細闡述瞭不同設計原則下的優劣，並提供瞭相應的代碼示例，讓我能夠親自動手去實現，去感受參數變化帶來的效果。這種“學以緻用”的學習方式，極大地激發瞭我的學習熱情，也讓我對數字信號處理有瞭更深刻的認識，不再隻是停留在死記硬背的層麵。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我最大的感受就是它的邏輯性和連貫性。作者在編寫過程中，顯然花費瞭大量的心思去構建一個清晰的學習路徑。從最基礎的采樣定理、量化原理講起，逐步深入到傅裏葉變換、Z變換等核心概念，然後自然過渡到濾波器設計、譜分析等更高級的主題。這種層層遞進的編排方式，讓我在學習過程中不容易迷失方嚮。每個章節之間都存在著緊密的聯係，前一個章節的知識點為理解後一個章節的內容打下瞭堅實的基礎。我尤其欣賞書中對一些概念的辨析，例如對離散時間傅裏葉變換（DTFT）、離散傅裏葉變換（DFT）以及連續時間傅裏葉變換（CTFT）之間區彆和聯係的詳細闡述，避免瞭初學者在這些概念上的混淆。這種嚴謹的學術態度，對於培養紮實的專業基礎至關重要。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年的信號處理愛好者，我一直在尋找一本能夠全麵而深入地介紹這個領域的書籍。這本書無疑成為瞭我的新寵。它的內容不僅涵蓋瞭經典理論，還融入瞭許多現代的觀點和方法。讓我眼前一亮的是，書中對一些統計信號處理的介紹，比如維納濾波、卡爾曼濾波等，講解得非常透徹，並且給齣瞭清晰的數學推導和應用實例。這些內容對於理解許多現代通信、控製以及機器學習算法中的信號處理部分至關重要。此外，書中還涉及瞭一些關於自適應信號處理的內容，這在現代通信係統中扮演著越來越重要的角色。作者的敘述風格也很有特點，既有學術的嚴謹性，又不失通俗易懂的錶達，使得我能夠輕鬆地掌握那些復雜的技術細節，並且感受到數字信號處理在各個領域應用的強大魅力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望，因為“普通高等教育‘十一五’規劃教材”這個標簽，有時候會讓人聯想到比較陳舊或者刻闆的教材。然而，翻開之後，我被它的內容深度和廣度所震撼。它並沒有因為是規劃教材就停留在基礎知識的層麵，而是涵蓋瞭許多當前數字信號處理領域的前沿內容，比如一些高級的變換、多速率信號處理以及現代譜估計方法等。這些內容對於我正在進行的課題研究非常有指導意義。書中對這些復雜概念的解釋，雖然依然需要一定的數學功底，但作者運用瞭很多巧妙的比喻和類比，使得原本晦澀難懂的理論變得生動起來。特彆是對於一些算法的分析，書中不僅講解瞭其原理，還探討瞭其在不同應用場景下的性能錶現，讓我對如何選擇和優化算法有瞭更清晰的認識。