数字信号处理原理与方法研究 刘洋,张颖慧,那顺乌力吉 9787517030508 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘洋，张颖慧，那顺乌力吉 著

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出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517030508

商品编码：29337387742

包装：平装

出版时间：2015-07-01

图书基本信息
图书名称	数字信号处理原理与方法研究
作者	刘洋,张颖慧,那顺乌力吉
定价	76.00元
出版社	中国水利水电出版社
ISBN	9787517030508
出版日期	2015-07-01
字数
页码	343
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《数字信号处理原理与方法研究》共包括10章，主要内容有信号与数字信号处理、离散时间信号与系统、Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器的结构与有限字长效应、ⅡR数字滤波器的设计、FIR数字滤波器的设计、多采样率数字信号处理、数字信号处理的实现。 　　《数字信号处理原理与方法研究》理论紧扣实际、论述有据、逻辑连贯，应用内容涉及广泛、形象生动。可作为通信工程、电子信息工程、自动化、电子科学与技术、测控技术与仪器、电子信息科学与技术等专业的本科生教材，也可作为相关专业的技术人员的参考用书。

作者简介

刘洋，博士，副教授，硕士牛导师。现为中国青年科技工作者协会信息与电子科学专业委员会理事，中国电子学会会员。在国际重要学术期刊和会议上发表学术论文20余篇；主持国家自然科学基金项目1项，参加国家自然基金项目4项：2010年被授予内蒙占自治区“五一劳动奖章”。 　　 　　张颖慧，博士，讲师。2015年毕业于北京邮电大学通信与信息系统专业获工学博士学位。在国际重要学术期刊和会议上发表学术论文数篇；参与多项国家重大专项与国家自然科学基金等项目。 　　 　　那顺乌力吉，硕士，讲师。2009年毕业于内蒙古大学信号与信息处理专业获工学硕士学位。主要研究领域为通信、信号与信息处理。参加多项国家自然基金项目和省级项目；在外期刊会议上发表学术论文10余篇。

目录

编辑推荐

文摘

序言

《数字信号处理：理论与实践》 一、 核心概念与基础理论 数字信号处理（DSP）是现代科学技术中一个至关重要的分支，它研究如何用数字技术对信号进行采集、变换、分析、识别、合成等操作。本书记载了数字信号处理的核心理论基础，从最根本的信号与系统理论出发，逐步深入到数字信号处理的各个关键领域。 1. 信号与系统：数字信号处理的基石 信号的分类与表示： 我们将详细探讨连续时间信号与离散时间信号的区别，包括周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等。信号的数学表示方法，如时域表达式、频域表示、傅里叶级数、傅里叶变换等，都将得到深入阐述。特别地，我们将聚焦于离散信号的采样过程，阐述采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）的重要性及其在数字信号处理中的地位。 系统的基本性质： 系统的线性、时不变性、因果性、稳定性等基本性质是理解和分析系统行为的关键。我们将通过大量的实例，介绍如何判断一个系统是否具备这些性质，并探讨这些性质对系统响应的影响。 卷积与冲激响应： 卷积是描述线性时不变系统输出与输入之间关系的数学运算。我们将详细讲解一维和多维卷积的计算方法，并重点介绍系统的冲激响应，它是表征线性时不变系统特性的基本信息，也为后续的系统分析奠定了基础。 差分方程与系统函数： 对于离散时间系统，差分方程是描述其输入输出关系的数学模型。我们将学习如何建立和求解差分方程，并引入系统函数（Z变换域的传递函数）的概念，它提供了分析系统频率响应、稳定性等重要特性的有力工具。 2. 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）：时域到频域的桥梁 离散傅里叶变换（DFT）： DFT是数字信号处理中最核心的变换之一，它将有限长序列的时域信息转换到频域，揭示了信号的频率成分。我们将详细介绍DFT的定义、性质（如周期性、线性、对称性、时移性、频移性、卷积性质等），以及它在信号分析中的广泛应用，例如频谱分析、滤波设计等。 快速傅里叶变换（FFT）： 直接计算DFT的计算量巨大，对于长序列而言尤其如此。FFT算法是一种高效计算DFT的方法，它极大地降低了计算复杂度。我们将深入剖析FFT算法的原理，包括蝶形运算、按时间抽样和按频率抽样的FFT算法，并分析其在工程实践中的意义。 周期图与功率谱密度： 在实际应用中，我们常常需要估计信号的功率谱密度。本书将介绍如何利用DFT来估计信号的周期图，并进一步探讨功率谱密度的概念及其估计方法，为信号的功率分析提供理论依据。 3. Z变换：系统分析与设计的有力工具 Z变换的定义与性质： Z变换是将离散时间信号从时域映射到复域的变换。它在分析和设计离散时间系统方面具有不可替代的作用。我们将详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念，以及其一系列重要的性质，如线性、时移性、尺度变换性、积分性、微分性、卷积性质等。 逆Z变换： 掌握了Z变换，还需要能够将变换后的结果逆变换回时域。本书将介绍求解逆Z变换的常用方法，包括部分分式展开法、长除法和留数定理法。 系统函数的分析： Z变换是分析离散时间线性时不变系统（LTI系统）的强大工具。我们将通过系统函数来表征LTI系统，并利用Z变换来分析系统的稳定性（通过判断极点位置）、因果性以及频率响应。 二、 数字滤波器的设计与实现 数字滤波器是数字信号处理中最重要和最常见的应用之一，它用于去除信号中的噪声、提取特定频率成分或实现其他信号变换。本书将系统介绍数字滤波器的设计原理和方法。 1. 有限冲激响应（FIR）滤波器 FIR滤波器的特点与优势： FIR滤波器具有线性相位特性（在任何频率上相移与频率成线性关系），这使得它在许多应用中非常重要，如语音信号处理、图像处理等。我们将分析FIR滤波器的冲激响应有限且永不衰减的特性。 FIR滤波器设计方法： 窗函数法： 这是最常用的一种FIR滤波器设计方法。我们将介绍几种常见的窗函数，如矩形窗、Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗等，并分析不同窗函数对滤波器性能（如阻带衰减、过渡带宽度）的影响。 频率采样法： 这种方法通过直接指定滤波器的频率响应来设计。 最优逼近法（Parks-McClellan算法）： 介绍基于算法的最优 FIR 滤波器设计方法，该方法能在给定的通带和阻带内实现最小的幅度误差。 FIR滤波器的实现： 讲解直接型、转置型等FIR滤波器结构。 2. 无限冲激响应（IIR）滤波器 IIR滤波器的特点与优势： IIR滤波器通常能够用较低的阶数实现与FIR滤波器相似的滤波效果，从而节省计算资源。我们将分析IIR滤波器冲激响应无限且可能衰减的特性，以及其相位响应通常是非线性的。 IIR滤波器设计方法： 模拟滤波器设计方法（Butterworth, Chebyshev, Elliptic）： 首先介绍将模拟滤波器设计方法（如Butterworth、Chebyshev Type I、Chebyshev Type II、Elliptic等）转换为数字滤波器的基本思想，包括巴特沃斯滤波器（通带平坦）、切比雪夫滤波器（通带或阻带内有纹波）和椭圆滤波器（通带和阻带内均有纹波，但达到最佳的过渡带）。 数字域设计方法： 介绍直接在数字域进行IIR滤波器设计的方法，如阶梯逼近法。 数字域到模拟域的变换（脉冲响应不变法，双线性变换法）： 重点阐述将已设计的模拟滤波器通过脉冲响应不变法和双线性变换法转换为数字滤波器，并分析这两种方法的优缺点及适用范围。 IIR滤波器的实现： 讲解直接型I、II型，级联型，并联型等IIR滤波器结构。 三、 随机信号处理 现实世界中的许多信号并非确定性的，而是包含随机成分，如通信信号中的噪声、测量数据中的误差等。理解和处理随机信号对于提高信号质量、进行精确估计和预测至关重要。 1. 随机信号的基本概念 随机变量与概率分布： 介绍随机变量、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）等基本概念，以及常见的概率分布，如高斯分布。 随机过程： 将随机变量的概念扩展到时间域，引入随机过程的定义，包括狭义和广义平稳过程。 自相关函数与互相关函数： 介绍自相关函数（描述信号自身的统计特性）和互相关函数（描述两个信号之间的统计关系），并阐述它们在信号分析中的作用，如检测信号周期性、估计信号延迟等。 2. 谱估计 经典谱估计： 介绍基于周期图法和改进周期图法（如Welch法）的经典谱估计方法，分析它们的优缺点。 现代谱估计： 介绍一些更先进的谱估计方法，如参数法谱估计（AR、MA、ARMA模型）以及高分辨率谱估计方法，并探讨它们在信号分析中的优势。 3. 维纳滤波 维纳滤波的原理： 介绍维纳滤波器的基本原理，它是一种最优线性滤波器，能在最小均方误差（MMSE）的意义下，从含有噪声的信号中估计出原始信号。 维纳滤波器的设计与实现： 详细推导维纳滤波器的表达式，并介绍其在信号去噪、信号预测等方面的应用。 四、 高级主题与应用 在掌握了数字信号处理的基础理论和核心技术后，本书还将触及一些更高级的主题和实际应用。 1. 多速率信号处理 抽样率的改变： 介绍信号的抽取（降采样）和插值（升采样）技术，以及它们在改变信号抽样率时对信号频谱的影响。 多速率滤波器的设计与应用： 探讨多速率滤波器的结构和设计方法，以及它们在通信系统、音频处理等领域的应用。 2. 自适应信号处理 自适应滤波器的原理： 介绍自适应滤波器的工作原理，它能够根据输入的信号自动调整其参数以达到最优性能。 LMS和RLS算法： 重点介绍两种经典的自适应滤波算法：最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法，并分析它们的收敛性、计算复杂度等特性。 自适应信号处理的应用： 讲解自适应信号处理在回声消除、噪声抑制、信道均衡等方面的实际应用。 3. 特殊信号处理技术 小波变换： 介绍小波变换的概念、优势以及其在信号时频分析、去噪、特征提取等方面的应用。 希尔伯特变换： 讲解希尔伯特变换及其在带通信号分析、解析信号构造等方面的应用。 五、 总结与展望 本书旨在为读者提供一个全面、深入的数字信号处理理论体系。通过对信号与系统基础、离散傅里叶变换、数字滤波器设计、随机信号处理以及高级主题的学习，读者将能够深刻理解数字信号处理的核心原理，并掌握解决实际工程问题的能力。本书也展望了数字信号处理在未来通信、医疗、人工智能等领域的进一步发展和应用前景。

评分☆☆☆☆☆

作为一名电子信息工程专业的本科生，我一直在寻找一本能够全面、系统地讲解数字信号处理的教材。《数字信号处理原理与方法研究》这本书，完美地满足了我的需求。它不仅仅是知识的罗列，更注重原理的深度挖掘和方法论的清晰呈现。书中对于离散时间信号和系统的基本性质，如线性、时不变、因果性等，进行了详尽的论述，并以此为基础，逐步引入了傅里叶分析、Z变换等核心工具。我印象最深的是书中对数字滤波器设计的章节，它从不同的设计指标出发，详细介绍了FIR和IIR滤波器的设计步骤和优缺点，并辅以大量的图示和算例，让我能够清晰地理解不同滤波器类型在实际应用中的选择依据。例如，书中对比了FIR滤波器和IIR滤波器在阶数、稳定性和相频响应等方面的差异，这对于我进行电路设计时，选择合适的滤波器类型非常有指导意义。此外，书中对采样定理的讲解，不仅仅停留在理论层面，还深入探讨了采样过程中的各种失真现象，如混叠，并给出了相应的解决方法，这让我对数字信号处理的实际操作有了更清晰的认识。书中的语言流畅，逻辑性强，阅读起来不会感到枯燥乏味，是一本不可多得的入门级教材。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个刚刚涉足数字信号处理领域的研究生来说，《数字信号处理原理与方法研究》这本书简直是一本宝藏。它不仅提供了系统性的理论框架，更注重方法论的探讨，这对于培养解决实际问题的能力至关重要。书中对各种算法的推导，逻辑清晰，层次分明，即使是初学者也能循序渐进地理解。例如，在讨论离散傅里叶变换（DFT）的计算效率问题时，书中详细介绍了快速傅里叶变换（FFT）的原理，并通过蝶形运算图等可视化工具，极大地增强了读者对算法优化的理解。我尤其欣赏的是书中对不同信号处理方法的比较分析，例如在讨论信号采样时，书中不仅讲解了奈奎斯特采样定理，还深入探讨了欠采样、过采样等情况下的处理策略，并分析了它们各自的优缺点及适用场景。这让我能够根据具体需求，选择最合适的处理方法。此外，书中对谱估计方法，如周期图法、Welch法、多窗法等，进行了全面的介绍和比较，详细分析了它们在不同噪声环境下性能的差异，这对于我后续在实际项目中进行频谱分析至关重要。书中的参考文献列表也相当丰富，为我进一步深入研究提供了宝贵的线索。总的来说，这本书为我打开了数字信号处理的大门，让我看到了这个领域广阔的应用前景。

评分☆☆☆☆☆

阅读《数字信号处理原理与方法研究》这本书，对我来说是一次令人兴奋的学习体验。作者们以一种非常系统化和结构化的方式，将数字信号处理的复杂世界娓娓道来。我尤其欣赏书中在介绍信号处理算法时，不仅仅提供公式，更注重阐述其背后的数学原理和物理意义。例如，在讲解功率谱密度（PSD）的计算时，书中不仅给出了周期图法和Welch法的具体实现步骤，还详细分析了它们在估计精度和方差方面的差异，以及如何通过选择合适的窗口函数来改善估计性能。这对于我理解和应用谱分析技术，进行信号特征提取和故障诊断，具有极大的帮助。书中还涉及到了许多前沿的研究方向，如稀疏信号处理、压缩感知等，虽然这些章节的篇幅相对较少，但为我提供了一个了解最新研究动态的窗口，激发了我对这些新兴领域的兴趣。这本书的优点在于它能够兼顾理论的深度和应用的广度，既能满足学术研究的需求，又能指导实际工程实践。书中丰富的参考文献也为进一步的深入学习提供了坚实的基础。总而言之，这是一本内容丰富、条理清晰、极具参考价值的数字信号处理专著，对于任何想要深入理解该领域的人来说，都是一本值得反复研读的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在人工智能领域工作的工程师，工作中经常需要处理大量的时序数据，如传感器数据、语音信号等。因此，对数字信号处理的深入理解显得尤为重要。《数字信号处理原理与方法研究》这本书，在我的工作实践中起到了关键性的指导作用。书中对信号的表示、变换以及滤波等基本概念的阐述，严谨且不失生动，帮助我巩固了理论基础。特别是在图像处理和模式识别方面，书中关于图像增强、边缘检测、特征提取等章节的内容，提供了多种行之有效的方法和算法。例如，书中对小波变换在图像去噪和压缩方面的应用进行了深入探讨，其多分辨率分析的特点，能够更好地保留图像的细节信息，这在我进行图像复原工作时提供了新的思路。此外，书中对一些高级主题的介绍，如盲信号分离、独立成分分析等，也极大地拓展了我的视野，让我了解了如何从混合信号中提取有用的信息，这对于我开发更智能的信号处理算法非常有启发。书中提供的代码示例虽然不多，但其算法描述清晰，便于我根据自己的开发环境进行实现。总的来说，这本书是理论与实践相结合的典范，为我解决实际工程问题提供了强有力的技术支撑，也让我对数字信号处理的未来发展趋势有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理原理与方法研究》在我学习数字信号处理的道路上，无疑是一盏明灯，指引我穿越了许多曾经晦涩难懂的概念。初次捧读，便被其严谨的学术风格和深入浅出的讲解所吸引。书中对于傅里叶变换、Z变换、拉普拉斯变换等核心数学工具的推导和应用，进行了非常详尽的阐述，不仅给出了理论公式，更结合了大量的实例，让我能够直观地理解这些抽象概念是如何服务于实际信号处理问题的。例如，在讲解卷积定理时，作者通过对比时域和频域的卷积操作，清晰地揭示了两者的等价性，并通过一个滤波器的例子，生动地展示了其在信号滤波中的重要作用。此外，书中对滤波器设计的方法，如巴特沃斯、切比雪夫等，都有详细的原理分析和设计流程，并提供了相应的算法实现思路，这对于我进行实际的系统设计非常有帮助。特别是关于自适应滤波器的章节，它所介绍的LMS算法和RLS算法，及其在噪声消除、回声消除等方面的应用，让我对信号处理在现代通信和音频工程中的强大作用有了更深刻的认识。书中配有的图示也恰到好处，既不过于繁杂，又能准确地表达关键信息，极大地降低了阅读的难度，提升了学习效率。可以说，这本书为我打下了坚实的理论基础，也激发了我对数字信号处理领域进一步探索的兴趣。