9787030260406 數字信號處理 科學齣版社 桂誌國,樓國紅,陳友興,張權,郝慧艷 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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桂誌國，樓國紅，陳友興，張權，郝慧艷 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 桂誌國
• 樓國紅
• 科學齣版社
• DSP
• 工程技術
• 高等教育

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030260406

商品編碼：29342502460

包裝：平裝

齣版時間：2010-01-01

基本信息

書名：數字信號處理

定價：36.00元

作者：桂誌國,樓國紅,陳友興,張權,郝慧艷

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2010-01-01

ISBN：9787030260406

字數：518000

頁碼：339

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.581kg

編輯推薦

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新定價鏈接：數字信號處理

內容提要

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本書全麵介紹瞭數字信號處理與應用的基礎理論和分析方法。書中前3章是數字信號處理的基礎，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、設計原理及設計方法。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。0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。
　　本書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，也可供相關科研與瞭程技術人員參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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混沌中的秩序：理解和操控信號的藝術 想象一下，你正身處一個信息爆炸的時代。無論是你手機上跳動的社交媒體通知，還是醫療設備監測到的心跳節律，亦或是天上飛過的飛機發齣的雷達信號，它們都以一種看似混亂、雜亂無章的方式湧入我們的感官。然而，在這看似喧囂的信號海洋之下，隱藏著深刻的數學原理和精妙的處理方法。我們如何從這些雜亂的信號中提取齣有用的信息？如何過濾掉乾擾，放大關鍵特徵？如何將一種信號轉化為另一種更易於理解或傳輸的形式？這些問題正是“信號處理”這門學科所要解答的。 信號，顧名思義，是信息的載體。它可以是連續變化的，比如我們耳邊聽到的聲音，或是溫度計上隨時間流逝而改變的讀數；也可以是離散的，比如數字圖像中的每一個像素點，或者是每秒采樣一次的心電圖數值。它們承載著我們想要瞭解的世界，從微觀粒子的運動到宏觀宇宙的浩瀚，無不與信號息息相關。 然而，現實世界中的信號往往並非純淨。它們常常伴隨著各種形式的噪聲——可能是電子設備的乾擾，可能是環境的雜亂聲音，也可能是測量過程中的不確定性。噪聲會模糊信號的細節，使得我們難以準確地捕捉和解讀信息。這時，信號處理技術就顯得尤為重要。它就像一位技藝高超的工匠，能夠仔細地分辨齣信號中的寶貴部分，並巧妙地將它們從嘈雜的環境中剝離齣來。 數字信號處理：從模擬世界到數字藍圖 在過去的很長一段時間裏，信號的處理主要依賴於模擬技術。這種方法通過物理電路和器件來模擬信號的特性，雖然在某些方麵錶現齣色，但其精度、靈活性和可擴展性都受到瞭一定的限製。隨著計算機技術的飛速發展，一種更為強大和靈活的處理方式應運而生——數字信號處理（Digital Signal Processing, DSP）。 數字信號處理的核心思想是將連續的模擬信號轉化為離散的數字序列，然後在計算機中通過一係列數學算法進行處理。這個過程大緻可以分為三個主要步驟： 1. 采樣（Sampling）: 這是將連續的模擬信號轉化為離散信號的第一步。想象一下，我們用一把尺子去測量一個光滑麯綫的長度，我們不能測量每一個無限小的點，而是選擇在一些特定的點上進行測量。同樣，在采樣過程中，我們會在信號的特定時間點上獲取其數值。根據采樣定理（Nyquist-Shannon sampling theorem），隻有當采樣頻率是信號最高頻率的兩倍以上時，我們纔能在後續重建信號時避免信息丟失。 2. 量化（Quantization）: 采樣得到的數值仍然可能是無限精度的。量化是將這些無限精度的數值映射到有限個離散的數值集閤中。例如，一個模擬電壓可能在0到5伏之間連續變化，我們可以將其量化為0到255這256個整數級彆。量化過程中會引入量化誤差，這是數字信號處理中不可避免的一個誤差來源，但通過增加量化比特數，可以顯著減小這種誤差。 3. 編碼（Encoding）: 最後，將量化後的數值用二進製數字錶示，以便於計算機存儲和處理。 經過采樣、量化和編碼，原本連續變化的模擬信號就變成瞭計算機能夠理解和操作的數字序列。數字信號處理的強大之處在於，它將信號處理從物理電路的限製中解放齣來，轉移到瞭數學運算和算法的層麵。這意味著我們可以用軟件來實現復雜的信號處理功能，並通過算法的改進來提升處理效果，而無需更換硬件。 數字信號處理的神奇力量：濾波、變換與分析 數字信號處理的應用領域極其廣泛，其核心技術包括但不限於濾波、變換和分析。 濾波（Filtering）: 濾波是最基礎也是最重要的信號處理技術之一。它的作用就像一個篩子，能夠選擇性地保留信號中的某些頻率分量，而抑製或去除另一些分量。 低通濾波器（Low-pass filter）: 允許低頻信號通過，阻擋高頻信號。這可以用來消除高頻噪聲，使信號變得平滑。例如，在音頻處理中，低通濾波器可以去除刺耳的高頻雜音。 高通濾波器（High-pass filter）: 允許高頻信號通過，阻擋低頻信號。這可以用來檢測信號的快速變化。例如，在醫學信號處理中，高通濾波器可以用來去除緩慢的基綫漂移。 帶通濾波器（Band-pass filter）: 允許特定頻率範圍內的信號通過，阻擋該範圍之外的信號。這在無綫通信中非常關鍵，可以用來選擇接收特定的頻道信號。 帶阻濾波器（Band-stop filter）: 阻擋特定頻率範圍內的信號，允許其他頻率信號通過。這常用於消除特定頻率的乾擾，例如電力綫産生的50Hz或60Hz的工頻乾擾。 濾波器的設計涉及復雜的數學理論，例如巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器等，它們在不同的應用場景下具有各自的優缺點。 變換（Transformation）: 信號的錶示形式往往會影響我們對它的理解和處理。變換技術可以將信號從一個域轉換到另一個域，從而揭示齣隱藏在原始域中的信息。 傅裏葉變換（Fourier Transform, FT）: 這是信號處理中最具革命性的工具之一。傅裏葉變換可以將一個時域信號分解成一係列不同頻率的正弦和餘弦波的疊加。換句話說，它揭示瞭一個信號由哪些頻率成分組成，以及每個頻率成分的強度。這使得我們能夠從頻率的角度來分析信號，例如識彆信號中的周期性成分，或者分析噪聲的頻率特性。離散傅裏葉變換（Discrete Fourier Transform, DFT）是數字信號處理中常用的形式，而快速傅裏葉變換（Fast Fourier Transform, FFT）算法則大大提高瞭DFT的計算效率。 拉普拉斯變換（Laplace Transform）: 主要用於分析綫性時不變（LTI）係統。 Z變換（Z-transform）: 是傅裏葉變換在離散時間信號分析中的推廣，常用於分析離散時間係統。 通過這些變換，我們不僅能看到信號在時間上的變化，更能看到它在頻率維度上的“光譜”，從而獲得更全麵的認知。 信號分析（Signal Analysis）: 在理解瞭信號的基本特性和處理方法後，信號分析技術則進一步幫助我們深入挖掘信號的內在規律。 自相關函數（Autocorrelation Function）: 描述瞭一個信號與其自身的延遲版本之間的相似度。它可以用來檢測信號的周期性，以及信號的延遲。 互相關函數（Cross-correlation Function）: 描述瞭兩個不同信號之間的相似度。它可以用來判斷一個信號是否包含在另一個信號中，或者用來估計信號的延遲。 譜分析（Spectral Analysis）: 利用傅裏葉變換等工具，分析信號在頻率上的能量分布。這對於識彆信號的特徵、檢測異常以及瞭解係統的動態特性至關重要。 統計信號處理（Statistical Signal Processing）: 當信號具有隨機性時，統計信號處理技術就派上用場。它利用概率論和統計學的方法來估計信號的參數、識彆信號的模式，並進行預測。例如，卡爾曼濾波（Kalman Filter）是一種廣泛應用於狀態估計和預測的強大算法，在導航、控製和目標跟蹤等領域有著重要應用。 數字信號處理的應用：無處不在的智能 數字信號處理技術如同隱藏在幕後的工程師，默默地驅動著我們生活中的無數設備和應用： 通信係統: 手機信號的編碼、解碼、調製、解調，Wi-Fi信號的傳輸，都離不開數字信號處理。它能夠高效地壓縮和傳輸數據，保證通信的清晰和穩定。 音頻與圖像處理: MP3音頻壓縮、JPEG圖像壓縮，都是典型的數字信號處理應用。我們看到的數字電視、高清電影，聽到的高品質音樂，都受益於此。人臉識彆、圖像增強、視頻特效，也都依賴於復雜的數字信號處理算法。 醫療診斷: 心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等醫學信號的采集和分析，需要精確的數字信號處理來提取病竈信息，輔助醫生做齣診斷。核磁共振成像（MRI）、CT掃描等成像技術，其最終的圖像生成過程也高度依賴於數字信號處理。 控製係統: 工業生産綫上的機器人手臂、無人駕駛汽車的自動導航係統，都需要實時地處理傳感器獲取的信號，並根據處理結果做齣精確的控製決策。 科學研究: 天文學傢分析望遠鏡捕捉到的遙遠星係信號，物理學傢研究粒子加速器産生的實驗數據，地質學傢分析地震波數據，都離不開強大的數字信號處理工具。 未來展望 隨著人工智能、機器學習等前沿技術的飛速發展，數字信號處理也在不斷演進。深度學習模型能夠從海量數據中自動學習復雜的信號模式，進一步提升信號分析和處理的精度和智能化水平。例如，在語音識彆領域，深度學習模型已經能夠非常準確地將人類語言轉化為文本。在醫學影像分析領域，深度學習模型也展現齣比人類專傢更優越的診斷能力。 數字信號處理，這個將抽象數學原理轉化為實際應用的關鍵學科，正以前所未有的速度和廣度滲透到我們生活的方方麵麵。它賦予瞭我們理解和操控信號的能力，讓我們能夠從紛繁復雜的世界中提取齣有序的信息，並利用這些信息創造更加美好的未來。它是一個充滿挑戰但也極具魅力的領域，每一個深入探索其中的人，都將有機會觸碰到科技進步的脈搏。

評分☆☆☆☆☆

評價四 這本書的編排結構相當清晰，章節之間的邏輯過渡也很順暢，給人一種循序漸進的學習體驗。從最基礎的信號與係統概念開始，逐步深入到傅裏葉分析、Z變換、濾波器設計，再到更高級的采樣理論、量化與編碼，每一個知識點都像是階梯一樣，讓你一步步往上攀登。我特彆喜歡書中對每個章節內容的總結和迴顧，這有助於我鞏固所學知識，並且能夠快速找到自己薄弱的環節。在閱讀過程中，我會經常翻閱前麵的章節，來加深對新知識的理解，這種相互關聯的學習方式，讓我對數字信號處理的整個知識體係有瞭更全麵的認識。書中還提供瞭一些思考題和習題，雖然我沒有全部完成，但嘗試解答的過程，讓我能夠更好地檢驗自己的學習成果，並發現自己理解上的偏差。總而言之，這本書的結構設計非常符閤學習規律，能夠幫助讀者係統性地掌握數字信號處理的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

評價一 這本書雖然掛著“數字信號處理”的名頭，但給我的感覺更像是一本“數字信號處理入門指南”，非常適閤那些初次接觸這個領域，或者希望係統性梳理基礎知識的讀者。書中對於一些核心概念的講解，比如離散時間信號、係統、傅裏葉變換、Z變換等，都力求深入淺齣，避免瞭過於晦澀的數學推導，轉而側重於概念的直觀理解和實際應用。比如，在講解傅裏葉變換時，作者沒有一味地羅列公式，而是通過大量圖示和類比，讓讀者能夠清晰地看到信號在時域和頻域之間的轉換關係，以及不同頻率成分的意義。這種“化繁為簡”的處理方式，極大地降低瞭學習門檻，也讓我在短時間內建立起瞭對數字信號處理的整體認識。此外，書中還穿插瞭不少實際案例，從音頻信號處理到圖像壓縮，都讓理論知識變得鮮活起來，讓我能夠更好地理解這些抽象概念在現實世界中的價值和作用。總的來說，這本書給我一種“潤物細無聲”的學習體驗，它不是那種一上來就挑戰你智商的“硬核”教材，而是更像一位耐心友好的導師，一步步引導你走進數字信號處理的奇妙世界。

評分☆☆☆☆☆

評價三 這本書給我的感覺非常“實在”，它不僅僅停留在理論層麵，而是緊密結閤瞭實際應用，讓枯燥的理論知識瞬間變得生動有趣。書中很多章節都提供瞭具體的算法實現思路和僞代碼，雖然沒有提供完整的編程代碼，但足夠讓有一定編程基礎的讀者快速上手。例如，在介紹自適應濾波器的章節，書中詳細講解瞭LMS算法的工作原理，並分析瞭不同步長參數對收斂速度和穩定性的影響。更重要的是，書中還列舉瞭該算法在噪聲消除、迴聲消除等實際場景中的應用，並給齣瞭相應的處理流程。這種“理論+實踐”的結閤，讓我能夠清晰地看到書本知識如何在實際工程中落地。此外，書中對一些經典算法的分析，比如維納濾波、卡爾曼濾波等，也提供瞭非常清晰的理解框架，並解釋瞭它們各自的適用範圍和優缺點。對於希望將數字信號處理技術應用於實際工程問題的讀者來說，這本書提供瞭寶貴的實踐指導和理論參考。

評分☆☆☆☆☆

評價五 拿到這本書，我立刻被其內容所吸引，它不像其他一些教材那樣，上來就充斥著復雜的公式和晦澀的理論。相反，這本書以一種更加“人性化”的語言，嚮我娓娓道來數字信號處理的奧秘。作者在講解過程中，經常會穿插一些生活中的例子，將抽象的數學概念與我們熟悉的場景聯係起來，比如用聲音的頻率來類比信號的頻率，用相機的像素來解釋信號的采樣。這種“接地氣”的講解方式，讓我覺得學習過程輕鬆瞭很多，也更容易産生共鳴。書中對於一些經典算法的介紹，比如FFT，並沒有直接給齣復雜的算法僞代碼，而是先從原理入手，解釋其核心思想，然後再逐步展開。這種循序漸進的方式，讓我能夠真正理解算法的由來和精髓，而不是死記硬背。對於那些對數字信號處理感到畏懼的讀者來說，這本書無疑是一劑“解藥”，它能夠讓你重新認識到這個領域並非遙不可及，而是充滿趣味和魅力的。

評分☆☆☆☆☆

評價二 讀完這本書，我最大的感受是它提供瞭一個非常紮實的理論基礎。書中對於一些關鍵算法的闡述，比如FIR和IIR濾波器的設計原理、最小均方算法（LMS）的迭代過程，都進行瞭詳細的推導和分析，並且給齣瞭嚴謹的數學證明。雖然在閱讀過程中，我偶爾會感到一些數學公式的復雜性，需要反復琢磨，但這恰恰證明瞭其內容的深度和專業性。作者在講解過程中，並沒有迴避理論的嚴謹性，而是將其作為理解數字信號處理精髓的必經之路。例如，在討論離散傅裏葉變換（DFT）時，書中不僅給齣瞭計算公式，還深入分析瞭其計算復雜度和快速傅裏葉變換（FFT）的優勢，並對FFT的實現原理進行瞭詳細的講解。這種對理論的深入挖掘，使得我在掌握基本概念的同時，也能觸及到更深層次的原理，為後續更高級的學習和研究打下瞭堅實的基礎。對於希望在數字信號處理領域有所建樹的讀者來說，這本書無疑是一本值得反復研讀的經典之作，它能夠幫助你建立起紮實的研究功底。