数字信号处理/高等院校信息与通信工程系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡念英 编

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• 信息工程
• 数字电路
• 滤波器
• 傅里叶变换
• MATLAB

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302410379

版次：1

商品编码：11876028

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 高等院校信息与通信工程系列教材

开本：16开

出版时间：2016-02-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

本书配套提供精心编制的教学课件（PPT），可到清华大学出版社网站本书页面下载。本书特色如下：

l 知识体系完善：在编写思路上体现教材内容与学生学习的客观规律；注重内容编排的逻辑性，前后衔接自然，重难点分散，利于快速掌握。

l 理论联系实践：重视基本概念、基本原理与基本分析方法的同时，兼顾信号处理的技术与应用；全书贯穿大量示例，便于举一反三，动手实践。

l 计算机辅助分析：引入MATLAB程序，充分利用工程仿真的手段，解决数字信号处理的计算问题。

l 习题丰富多样：书中各章都安排了与该章知识点有关的例题和习题，强化巩固练习。

内容简介

　　本书系统阐述数字信号处理的基本概念、基本理论、基本分析方法和实现方法。全书共有7章： 第1章和第2章讨论离散时间信号与系统的基本理论，包括离散时间信号和离散时间系统、z变换和离散时间傅里叶变换、离散时间系统的系统函数和频率响应； 第3章讲述离散傅里叶级数、离散傅里叶变换的基本概念及利用离散傅里叶变换对连续信号进行频谱分析的方法； 第4章讲述快速傅里叶变换的原理及其应用； 第5章和第6章讨论IIR数字滤波器及FIR数字滤波器的基本原理和实现方法； 第7章讨论多速率信号处理的基本理论及方法。各章均安排有大量的实例及用MATLAB求解问题的实例，以帮助读者更好地理解所讲内容。 本书可作为高等院校电子信息工程、通信工程、生物医学工程、电气工程、信息工程、电子科学与技术、自动化等专业的本科生教材，也可作为相关专业技术人员的参考书。

前言/序言

数字信号处理/高等院校信息与通信工程系列教材

信号的奥秘：从感知到智能的旅程 编者按： 我们的世界充斥着各种各样的信号，从无形的电波到触手可及的声音，再到肉眼不可见的分子波动。这些信号承载着丰富的信息，是理解和改造世界的基石。本书旨在带领读者穿越信号的海洋，揭示其内在的规律，掌握解析和操控信号的强大工具，为信息科学、通信工程、人工智能等前沿领域打下坚实的基础。 第一篇：信号的语言——基础概念与数学模型 在深入探索信号的世界之前，我们需要掌握其最基本的语言——数学。本篇将从最直观的感知出发，逐步构建起描述信号的数学框架。 认识信号的本质： 我们将从日常生活中常见的信号入手，例如声音的起伏、图像的明暗变化、无线电的传输等，让读者初步感知信号的丰富性与普遍性。随后，引入信号作为时间的函数或空间的函数的概念，明确信号是承载信息的载体。 信号的分类与特征： 信号并非千篇一律，它们有着各自的“性格”和“特征”。我们将详细介绍连续时间信号与离散时间信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号等基本分类，并深入探讨幅度、频率、相位、频谱等关键特征，理解这些特征如何决定信号的性质和信息内容。 经典信号的构建： 为了方便后续的分析，我们将引入一些具有代表性的经典信号，如单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号等。这些信号如同构建复杂结构的“积木”，是理解更复杂信号的基础。我们将详细讲解它们的数学定义、图形表示及其在实际中的意义。 傅里叶分析的钥匙： 信号的频谱是其“身份证明”，它揭示了信号由哪些频率成分组成。傅里叶级数和傅里叶变换是打开频谱之门的钥匙。本篇将系统地介绍傅里叶级数在表示周期信号中的应用，以及傅里叶变换如何将非周期信号分解为连续的频率成分。我们将通过丰富的例子，让读者直观理解频谱的概念，并掌握计算信号频谱的基本方法。 拉普拉斯变换的拓展： 对于包含瞬态响应和复频率特性的信号，傅里叶变换有时显得力不从心。拉普拉斯变换作为傅里叶变换的推广，能够更好地处理这些情况。我们将介绍拉普拉斯变换的定义、性质，以及它在求解微分方程和分析系统响应中的强大威力。 Z变换的离散世界： 随着数字技术的飞速发展，离散时间信号的分析变得尤为重要。Z变换是离散时间信号的“傅里叶变换”，它将离散信号的频域分析引入了复平面。本篇将详细讲解Z变换的定义、性质，以及它在处理离散系统和分析数字滤波器中的关键作用。 第二篇：信号的处理——滤波、采样与变换 获得了描述信号的数学工具后，我们便可以开始对信号进行“加工”和“改造”，以提取有用信息，抑制干扰，或将其转化为更适合传输和处理的形式。 线性时不变（LTI）系统的建模： 现实世界中的许多信号处理过程都可以近似为LTI系统。本篇将深入探讨LTI系统的概念，以及卷积运算在描述LTI系统输入输出关系中的核心地位。我们将通过直观的图示和演算，帮助读者理解卷积的物理意义。 滤波器的设计与应用： 滤波器是信号处理中最核心的工具之一，它能够选择性地允许某些频率成分通过，同时阻止另一些频率成分。我们将详细介绍低通、高通、带通、带阻等基本滤波器类型，并讲解它们在去除噪声、增强信号、分离信号等方面的广泛应用。读者将学习到如何根据实际需求选择和设计合适的滤波器。 信号的采样： 将连续时间信号转化为离散时间信号是数字信号处理的第一步，这个过程称为采样。奈奎斯特-香农采样定理是核心理论，它告诉我们如何选择合适的采样频率才能无损地恢复原始信号。本篇将深入剖析采样定理，并讨论实际采样中可能遇到的问题，如混叠及其解决办法。 量化与编码： 采样后的离散信号仍然是连续幅度的，要将其输入数字计算机，还需要将其幅度离散化，这个过程称为量化。量化过程会引入量化误差，本篇将探讨不同量化策略及其对信号质量的影响。随后，我们将简要介绍编码的基本概念，将量化后的数值转化为计算机可识别的数字信息。 傅里叶变换的深入探索： 在掌握了LTI系统和采样等概念后，我们将回过头来更深入地探讨傅里叶变换。离散傅里叶变换（DFT）是处理有限长离散信号的关键，而快速傅里叶变换（FFT）算法的出现则极大地提高了DFT的计算效率，使其在实际应用中成为可能。本篇将详细介绍DFT的原理和FFT的算法思想。 其他重要的信号变换： 除了傅里叶变换和拉普拉斯变换，还有其他一些重要的信号变换，例如离散余弦变换（DCT）、Walsh-Hadamard变换等，它们在图像压缩、语音处理等领域有着独特的应用。本篇将对这些变换进行介绍，并展示它们各自的优势和适用场景。 第三篇：通信的艺术——信号的传输与调制 信号的产生和处理是为了传递信息，而通信系统则是实现信息传递的桥梁。本篇将聚焦于信号如何在各种媒介上传输，以及如何通过调制技术来提高传输效率和可靠性。 信息论的基础： 在探讨通信之前，理解信息的度量和容量至关重要。信息熵、信源编码等概念将帮助我们量化信息的“多少”，并理解如何高效地压缩信息。 通信系统的模型： 一个典型的通信系统包含信源、信道、调制解调、接收机等组成部分。本篇将建立一个通用的通信系统模型，并逐一分析各环节的功能和作用。 信号的传输媒介： 信号的传输需要媒介，如导线、光纤、自由空间等。我们将探讨不同传输媒介的特性，以及它们对信号传输的影响，例如衰减、失真、噪声等。 调制技术的原理与演进： 为了使信号能够有效地在信道中传输，并区分不同的信号，我们需要对信号进行调制。本篇将详细介绍模拟调制技术，如调幅（AM）、调频（FM）、调相（PM），以及数字调制技术，如调幅键控（ASK）、调频键控（FSK）、调相键控（PSK）、正交幅度调制（QAM）等。我们将分析不同调制方式的优缺点，以及它们在不同通信场景下的应用。 信道容量与编码： 信道容量是通信系统性能的上限，它描述了在给定信道条件下能够可靠传输的最大信息速率。信道编码是提高通信可靠性的重要手段，它通过在信息中添加冗余来检测和纠正错误。本篇将介绍一些基本的信道编码方法，如海明码、卷积码等。 多路复用技术： 在实际通信系统中，为了提高信道的利用率，常常需要将多个信号同时传输。频分复用（FDM）、时分复用（TDM）、码分复用（CDM）等多种多路复用技术将得到详细的阐述。 第四篇：从信号到智能——应用与展望 信号处理和通信技术的发展，为人工智能、机器学习等新兴领域提供了强大的支撑。本篇将带领读者展望信号处理的未来应用，并探讨其在构建智能世界中的关键作用。 语音信号处理： 从语音识别到语音合成，再到声纹识别，语音信号处理在人机交互、智能助手等领域发挥着举足轻重的作用。 图像与视频信号处理： 图像压缩、图像增强、目标识别、视频分析等技术，驱动着计算机视觉、自动驾驶、虚拟现实等前沿领域的发展。 生物医学信号处理： 心电图、脑电图等生物信号的分析，为疾病的诊断和治疗提供了重要的依据。 现代通信系统的发展： 5G、6G等新一代移动通信技术，以及物联网、卫星通信等，都离不开先进的信号处理和通信理论。 人工智能与信号处理的融合： 机器学习和深度学习技术在信号特征提取、模式识别、信号预测等方面展现出巨大的潜力，正在深刻地改变着信号处理的范式。 本书的特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入阐述了信号处理和通信工程的核心理论，还通过丰富的算例和实例，展示了这些理论在实际问题中的应用。 循序渐进的学习路径： 学习内容从基础概念逐步深入，结构清晰，逻辑严谨，适合不同基础的读者。 注重数学工具的理解： 强调对傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等数学工具的深刻理解，以及它们在信号处理中的物理意义。 紧跟技术前沿： 关注信号处理和通信工程领域的最新发展和应用趋势。 目标读者： 本书适用于高等院校信息与通信工程、电子工程、计算机科学等相关专业本科生、研究生，以及从事信号处理、通信系统、人工智能等领域的研究和开发人员。 结语： 信号的海洋广阔无垠，智慧的宝藏深藏其中。掌握信号的语言，理解信号的运作，便是掌握了通往数字世界和智能未来的钥匙。本书期待与您一同开启这段探索信号奥秘的精彩旅程，共同构建一个更加互联、智能的未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一个正在攻读信息与通信工程专业的学生，我非常看重教材的系统性和权威性。《数字信号处理》这本书给我带来的惊喜，在于它不仅覆盖了数字信号处理的全部核心知识点，而且逻辑结构非常清晰，层次分明。从最基础的信号模型、系统响应，到高级的变换理论、参数估计，再到实际的滤波器设计和应用，无一不包含在内。更难能可贵的是，本书在讲解过程中，并没有因为追求内容的全面而牺牲掉深度，对于一些关键性的理论推导，例如Z变换的收敛域、线性卷积与循环卷积的关系等，都进行了深入浅出的剖析。我特别喜欢书中关于随机信号处理的部分，这对于我从事的通信系统性能分析工作至关重要。作者在介绍各种估计方法时，也兼顾了理论的严谨性和算法的有效性，这让我对如何处理实际中的噪声和干扰有了更清晰的认识。这本书的出现，无疑为我的专业学习提供了坚实的基础和可靠的指引。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本《数字信号处理》了，之前一直听师兄师姐们推荐，说这本书讲得非常透彻，而且跟实际工程应用结合得比较紧密。我最近刚开始接触数字信号处理这个领域，之前看了一些零散的资料，感觉像是碎片化的知识点，总抓不到重点。这本教材的目录和章节安排看起来非常合理，从最基础的离散时间信号和系统入手，然后逐步深入到傅里叶变换、Z变换、滤波器设计等核心内容。我对其中关于采样定理和奈奎斯特准则的部分特别感兴趣，因为这直接关系到模拟信号如何转换为数字信号，是整个数字信号处理流程的第一步，理解透彻至关重要。还有就是关于有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器的设计方法，这部分内容在很多通信系统和音频处理中都有广泛应用，希望这本书能给我清晰的脉络和实用的指导。此外，听说这本书在讲解算法时，还会穿插一些MATLAB的实现示例，这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，绝对是锦上添花，能够帮助我更好地理解理论知识并检验自己的掌握程度。迫不及待地想翻开第一页，开始我的信号处理学习之旅了！

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理》给我最深刻的印象，是它在理论深度和工程实践之间找到了一个绝佳的平衡点。我之前阅读过一些国外引进的教材，虽然理论严谨，但往往过于抽象，对于如何将其应用到实际工程问题上感到有些迷茫。这本书则不同，它在讲解每个概念时，都会紧密结合具体的工程背景，比如在介绍离散傅里叶变换（DFT）时，就详细阐述了它在频谱分析中的作用，以及如何通过FFT算法提高计算效率。书中还包含了大量的算法实现细节和伪代码，这对于我们这些需要将理论转化为实际产品开发的人员来说，简直是无价之宝。我特别欣赏作者在讲解滤波器设计时，不仅介绍了Butterworth、Chebyshev等经典滤波器类型，还深入讨论了它们的优缺点以及适用场景，并提供了相应的MATLAB程序作为参考。这让我能够直接上手，通过编程来验证设计思路，并在实际应用中进行调优。总的来说，这本书不仅是学习数字信号处理的绝佳教材，更是指导工程实践的实用手册。

评分☆☆☆☆☆

我之前对数字信号处理一直存在一种“雾里看花”的感觉，觉得它既重要又难以捉摸。直到我接触了这本《数字信号处理》，才算真正拨开了迷雾。这本书的语言风格非常朴实，没有太多华丽的辞藻，但却直击核心，非常接地气。作者在解释一些复杂的概念时，善于运用生活中的例子来类比，让我一下子就能明白其中的道理。例如，在讲到抽样和量化时，作者用一个“拍照”的过程来类比，形象生动，让人印象深刻。我尤其喜欢书中关于信号的能量和功率谱密度分析的部分，这对于理解信号的频谱特性非常有帮助，也能为后续的系统设计提供依据。而且，这本书在提供理论讲解的同时，也给出了一些实用的技巧和经验，比如如何选择合适的滤波器类型，如何优化算法的计算复杂度等等。这些内容对于我这个刚刚踏入工程领域的小白来说，简直是太有价值了。这本书让我觉得，数字信号处理并非遥不可及，而是可以被理解、被掌握、并能被应用于解决实际问题的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到这本《数字信号处理》的时候，我并没有抱太大的期望，毕竟市面上的教材层出不穷，很多都只是理论的堆砌，缺乏趣味性和实践性。但当我翻开几页后，立刻被吸引住了。作者的语言风格非常幽默风趣，不像其他教材那样枯燥乏味，阅读起来轻松愉快。例如，在讲解卷积运算时，作者用了一个生动的比喻，一下子就让我茅塞顿开，理解了这个看似抽象的概念。而且，这本书不仅讲解了理论知识，还提供了大量的实际案例分析，让我看到了数字信号处理在现实生活中的广泛应用，比如音乐的压缩、图像的处理、语音的识别等等。这让我更加深刻地体会到了学习这门学科的重要性，也激发了我深入研究的兴趣。我尤其喜欢书中对各种经典算法的推导过程，清晰明了，循序渐进，即使是初学者也能轻松跟上。对于我这种在工程领域摸爬滚打多年的老兵来说，这本书就像是一盏明灯，为我指明了前进的方向，也让我重新找回了对学习的热情。